Development of AI Analysis Technology for Predicting Concrete Material Properties using Physics-Informed Neural Networks (PINN)
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710111824
과학기술정보통신부
한국연구재단
대구대학교
강수태
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
6,223만원
6,223만원
기초연구
대학
경상북도 경산시
건설/교통 > 건설시공/재료 > 건설구조재료
콘크리트의 배합, 타설 초기 수화열 발생, 경화 후 강도 발현 및 장기 내구성 저하에 이르는 전생애주기 재료 특성을 예측하는 'PINN 기반 통합 AI 해석 프레임워크' 구축을 최종목표로 한다. 이는 단순한 수치적 정확도를 넘어, 일반성을 확보하면서도 제한된 데이터 범위 내에서도 정확도 높은 AI 기반의 콘크리트 성능 예측 기술을 마련하는 것을 목표로 한다...
세부 1. 수화열 및 열역학적 거동 특성 예측: 시멘트 수화반응 속도론 및 열전도 지배방정식을 PINN에 결합하여 타설 초기 콘크리트의 온도 이력 및 온도 균열 리스크 예측세부 2. 유변특성 및 강도 해석: 굳지 않은 상태의 유변특성과 재령에 따른 강도발현 예측. 경험적 방정식 및 단조성 구속 조건을 적용하여 물리적으로 타당한 강도 예측 모델 구축세부 3....
[활용계획]본 연구를 통해 개발하게 될 PINN 기반 해석 모델은 스마트 건설 관제 시스템의 핵심 엔진으로 활용될 수 있을 것이다. 시공 단계에서는 타설된 콘크리트의 실시간 강도 및 균열 위험을 물리적으로 예측하여 공기 단축과 품질 관리를 최적화하고, 운영 단계에서는 염해나 탄산화에 따른 내구 수명 변화를 모니터링하여 선제적 유지관리를 수행하는 시설물 유지관리 ...