프로젝트 소개
본 과제는 염해·탄산화 환경에서 RC 구조물의 철근부식 거동을 Machine Learning으로 평가하고, 이를 바탕으로 유지관리 의사결정을 지원하는 프로그램을 개발하는 연구임.
연구 목표는 철근부식 평가와 내구수명·비용 예측의 정밀도 향상에 있음. 핵심 연구 내용은 부식거동 Big data 수집 및 data mining, 외부환경·사용재료 DB 구축, 촉진실험·옥외 폭로 실험 기반 DB 구축, 변수 선택·전처리, 최적 알고리즘 선정과 Input weight 분석, 부식 결과 검증, 확률론 기반 내구수명 및 유지관리 비용 평가 모델과 프로그램 개발임. 기대 효과는 신뢰성 높은 평가방법 제시, 보수시기·보수비용의 최적화, 구조물 안정성 유지와 경제적 손실 최소화임.