Journal of the Korean Geotechnical Society. 31 October 2015. 37-47
https://doi.org/10.7843/kgs.2015.31.10.37

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 콘크리트 압축강도의 영향인자

  • 3. 시공된 현장타설말뚝 콘크리트 정보 및 타설환경

  • 4. 공시체 압축시험 결과 분석

  •   4.1 압축강도 분포 히스토그램

  •   4.2 압축강도와 그에 따른 인자의 상관관계 분석

  •   4.2.1 슬럼프량

  •   4.2.2 공기량

  •   4.2.3 염분량

  •   4.2.4 외기 온도

  •   4.3 전체 인자 및 7일과 28일 압축강도 간의 상관관계 분석

  • 5. 결 론

1. 서 론

건축 구조물의 초고층화 및 도로 선형의 직선화로 장대 교량 및 터널 등 토목구조물 및 건축구조물의 대형화 추세에 있다. 이에 따라 기초형식도 더 큰 지지력을 발휘할 수 있는 깊은 기초가 많이 사용되고 있다. 과거에는 항타공법이 말뚝 기초공사의 주류를 이루어 왔지만 타격(항타 관입)에 의한 소음, 진동의 공해문제가 있어 현재는 저진동, 저소음 공법이며 연직력에 대한 내력이 크고 시공성이 좋은 현장타설말뚝을 기초로 많이 사용하고 있다. 이러한 현장타설말뚝의 사용빈도 증가에 따라 현장타설말뚝의 안정성과 경제성의 중요성이 대두되고 있다(Nam, 2007).

콘크리트 현장타설말뚝 공법의 경우, 현장에서 콘크리트를 철근 보강재와 함께 타설하기 때문에 말뚝의 시공성과 지지력과 연직력 등을 충분히 확보하기 위해서는 콘크리트의 품질관리가 무엇보다 중요하다(KIC, 2002). 건설기술관리법(MOLIT, 2014)에 의하면 건설공사의 품질 확보를 위하여 품질관리계획과 품질시험계획을 수립하고, 이에 따라 품질시험 및 검사를 실시하도록 규정하고 있다. 또한, 현재 콘크리트는 과거와 달리 엄격한 규정과 시공시 검사, 감독으로 인해 우수한 환경과 재료로 시공이 되고 있다(Kim and Kim, 1997).

최근 콘크리트 성능 향상 및 현장 공사품질 관리 개선이 되었지만 현장타설말뚝의 콘크리트 압축강도에 관한 설계 및 시공 규정은 여러 개선된 환경을 반영하지 않고 기존의 것이 그대로 사용되고 있다. 예를 들어, 일반적으로 현장타설말뚝의 설계강도는 호칭강도의 75%를 취하여 약 25% 정도의 잠재적인 안전 여유율을 내포하고 있고, 해상공사의 경우 말뚝 안정성의 신뢰성을 증진시키기 위하여 설계압축강도를 추가적으로 10% 낮추고 있다. 이러한 잠재적 안전 여유율은 오래전부터 설계에 반영이 되고 있는데, 오늘날의 재료 성능향상, 혼화제 성능향상, 시공 품질증가 등이 개선되어 콘크리트 강도 측면에서 볼 때, 과다한 안전율을 내포하고 있다고 판단된다.

본 연구의 목표는 현장타설말뚝의 품질 관리의 일환으로 시행되는 공시체 시험에 대한 특성을 검토하고 콘크리트 압축강도에 영향을 미치는 인자를 파악하는 것이다. 이를 수행하기 위하여 하나의 기초시공현장을 선정하여 다양한 외기온도 조건(현장타설말뚝 타설일 기준으로 1월부터 6월까지)하에 현장타설말뚝 타설시 만든 공시체 200개 이상을 분석하여 압축강도를 측정하였으며 설계강도, 공칭강도, 공시체 압축강도 간의 상관성과 압축강도에 영향을 주는 인자들을 통계적으로 분석하였다.

2. 콘크리트 압축강도의 영향인자

일반적으로 알려진 콘크리트 압축강도에 영향을 주는 대표 인자들은 슬럼프량, 염분량, 공기량, 온도 등이 있다. 슬럼프량은 콘크리트의 유동성 정도를 표시하는 양으로서 슬럼프 콘에 콘크리트를 채우고, 탈형하였을 때 자중에 의해 변형하여 상면이 밑으로 내려앉는 높이를 의미한다. 슬럼프량이 크다는 것은 콘크리트의 워커빌리티가 뛰어나다는 것을 뜻하며. 워커빌리티는 수분 함량, 골재의 유형과 분포, 시멘트비, 시멘트 분말도와 같은 다수의 인자에 영향을 받는다. 그 중에서 가장 중요한 요소는 입자 간의 윤활을 향상시키는 물과 유동화제이다. Mazloom and Ranjbar(2010)은 워커빌리티와 콘크리트의 압축강도와의 관계를 알아보기 위해, 다른 인자들을 고정시키고 물-시멘트비를 조절하며 Slump flow test와 재령일별 콘크리트의 압축강도를 측정하였다. 슬럼프량과 압축강도와의 관계는 Fig. 1과 같으며, 슬럼프량이 증가할수록 콘크리트의 압축강도는 낮아짐을 확인 할 수 있다.

염분량은 콘크리트의 부식 및 강도에 영향을 미치는 인자로서 염해를 일으킨다. 염해란 콘크리트 중에 염화물이 존재하여 철근이 부식함으로써 콘크리트 구조물이 손상을 입는 현상을 말한다. Robertson(2002)는 염화나트륨이 젖은 콘크리트 표면의 착색을 가속시키며 그 동안에 콘크리트가 손상된다고 하였으며, Lee and Thomas(2000) 또한 염화나트륨이 콘크리트손상에 주요한 역할을 한다고 하였다. 그러나 Griffin and Henry(1964)의 보고서에 따르면 콘크리트에 염분이 포함된 바닷물을 혼합하였을 경우, 콘크리트의 압축강도는 소량의 염분에서 최대점을 나타내었으며, 최대점 이상의 염분이 공시체 제작에 사용되면 압축강도가 떨어졌다. Oladapo and Ekanem(2014)는 시멘트 중량 대비 염분을 증가시키면서 콘크리트의 압축강도를 측정하였으며, 시험결과는 Fig. 2와 같다. 시험 결과 시멘트 중량 대비 2%∼6%의 염분은 콘크리트의 압축강도를 향상시켰고, 소량의 염분은 콘크리트의 압축강도를 향상시키는 첨가제 역할을 한다는 것을 확인하였다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/figure_KGS_31_10_04_F1.jpg

Fig. 1. Compression strength according to the change of the slump (Mazloom and Ranjbar, 2010)

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/figure_KGS_31_10_04_F2.jpg

Fig. 2. Result of average crushing strength of various percentages of common salt (sodium chloride) in concrete (Oladapo and Ekanem, 2014)

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/figure_KGS_31_10_04_F3.jpg

Fig. 3. Compression strength according to the change of the amount of air (Lee, 1995)

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/figure_KGS_31_10_04_F4.jpg

Fig. 4. Effect of temperature on compressive strength of concrete (Ghani et al., 2006)

공기량은 콘크리트 속에 포함되어 있는 기포 용적의 콘크리트 전 용적에 대한 백분율로서 콘크리트 입자와 입자사이의 마찰력을 줄여주는 역할을 한다. 공기량은 콘크리트의 강도를 감소시킬 수 있는 요소로서, 일반적으로 공기량이 1% 증가하면 압축강도를 약 5.5% 감소시키기 때문에 공기량을 조절하는 것이 중요하다(NPCA, 2013). Fig. 3은 재령일에 따라 공기량을 증가시키면서 압축강도를 측정한 시험의 결과(Lee, 1995)로 공기량이 증가 할수록 재령일과 상관없이 압축강도가 감소함을 확인 할 수 있다.

Fig. 4처럼 온도의 상승은 초기강도(재령 3일, 재령7일)를 증가시키지만 재령일이 증가 할수록 강도(재령 28일)를 감소시킨다. 이는 높은 온도는 초기 수화 속도가 빠르게 촉진하지만 이후에는 수화를 지연시키고, 콘크리트의 불균일한 분포를 발생시키기 때문이다. 높은 초기 수화 속도는 시멘트 입자를 빠르게 확산시키고, 틈새 공간에 균일한 침전을 발생시키는데 불충분한 시간을 가져온다(Ghani et al., 2006).

3. 시공된 현장타설말뚝 콘크리트 정보 및 타설환경

본 연구에서 수집된 공시체는 한 대형 현장에서 현장타설말뚝 시공 시 타설하기 전의 콘크리트를 샘플링하여 실험실에서 20℃기준으로 수중양생한 것으로써 콘크리트 공시체 제작 후 7일, 28일 압축강도를 구하였다. 현장타설말뚝의 콘크리트 배합설계는 25-40-180(굵은 골재 최대치수 25mm, 압축강도 40MPa, 슬럼프 180mm)이며, 5개 이상의 레미콘 회사에서 레미콘이 납품되었다. 타설 기간은 1월부터 6월까지이고, 타설 시 콘크리트 온도와 기온을 각각 측정하여 기록하였다. 또한 7일, 28일 강도와 호칭강도 대비 측정일 강도 비를 계산하였다. 7일 압축강도의 최소 및 최대 압축강도가 29.35∼39.3MPa이고, 28일 압축강도의 최소 및 최대 압축강도는 42.96∼51.82MPa 범위 안에 분포하였다. Table 1은 공시체의 시험결과를 나타내며, 204개의 공시체를 대상으로 콘크리트 온도, 타설시 온도, 슬럼프, 공기량, 염분량, 7일 압축강도, 28일 압축강도를 각각 측정하여 해당 데이터의 범위를 기록하였다.

시험결과 204개의 공시체는 28일 압축강도가 콘크리트표준시방서(2009) 기준에 따른 35MPa 값을 초과하며, 이는 콘크리트 타설 시 재료 및 작업 환경적 측면에서 큰 개선이 이루어졌기 때문이라고 판단된다. 콘크리트는 여러 첨가제와 보강제로 인해 내구성과 강도를 비롯하여 성능이 향상되고 있다. 뿐만 아니라, 지속적인 품질관리를 가능하게 해주는 모니터링 시스템의 발전은 스마트 구조물(Smart structure)의 구성을 가능하게 해준다. 세굴 모니터링, 진동 모니터링 시스템 등으로 측정된 데이터는 즉각적인 반응을 통해 현장타설말뚝의 강도 증진 및 우수한 품질을 유지 할 수 있게 한다.

설계강도가 일정한 수준에서 개선된 현 상황의 콘크리트 실제강도는 과거에 비해 더 크기 때문에 이는 안전율의 상승으로 이어진다. 즉, 개선된 환경과 경제적인 측면에 맞추어 기존의 안전율을 감소시키는 방안이 필요하다.

Table 1. The compressive strength test range

Temperature

before concrete

placement 

(℃)

Outside temperature

(℃)

Test results

Amount 

of slump

(mm)

Amount 

of air

(%)

Amount 

of salinity

(kg/m3)

Compressive strength

 at 7 days (MPa)

Compressive strength

 at 28 days (MPa)

Result

Contrast nominal

strength

Result

Contrast nominal

strength

Min

10.3

-9.8

170

0

0.011

29.35

73.4%

42.96

107.4%

Max

31.7

34.2

205

5.1

0.163

39.30

98.3%

51.82

129.6%

4. 공시체 압축시험 결과 분석

4.1 압축강도 분포 히스토그램

현장타설말뚝 콘크리트 7일, 28일 압축강도의 분포를 히스토그램으로 정리하기 위하여 공시체 강도자료를 Uniform, Normal, Lognormal 확률분포 등을 포함한 대표 65개 분포종류에 대하여 피팅(fitting)을 하였다.

피팅은 데이터들이 어떠한 확률밀도함수에 가장 적합할 지를 파악하기 위하여 Goodness-of-fit test를 수행하였다. 이는 통계모델에 따라 예상되는 값과 관찰된 값의 차이를 분석하고, 이에 따라 적합한 확률분포를 파악 할 수 있는 테스트 방법이다(Alberto and Carlos, 2010). Goodness-of-fit test는 Kolmogorov-Smirnov, Anderson- Darling와 Chi-Squared 방법으로 나눌 수 있다. Anderson Darling test가 가장 일반적이며, 이 방법은 샘플에서 test-statistic 또는 critical value를 참고하여 추정된 매개 변수의 선택을 위하여 고안되었다. Kolmogorov-Smirnov는 앞선 방법이 적절하지 않을 경우 대안으로써 사용되는데, 두 가지 방법 모두 데이터 포인트가 적을 경우 적용이 가능하다. Chi-Squared는 앞에서 언급한 두 가지 방법에 비해 해당 분포에 수렴하는 데이터 포인트가 충분히 클 경우 사용 할 수 있다(Jorge, 2003). 본 연구에서는 데이터 포인트가 Chi-Squared 방법을 사용할 만큼 충분하지 않아 Kolmogorov-Smirnov Goodness-of-fit test와 Anderson-Darling Goodness-of-fit test를 수행하였다.

이에 따른 결과는 Table 2와 같으며, Kolmogorov- Smirnov Goodness-of-fit test에서 가장 적절한 Wakeby 확률분포와 Anderson-Darling Goodness-of-fit test에서 적절하다고 판단되는 Weibull 확률분포를 아래와 같이 나타내었다.

Table 2. Result of Goodness-of-fit test

NO.

Distribution

Kolmogorv

-Smirnov

Anderson

-Darling

NO.

Distribution

Kolmogorv

-Smirnov

Anderson

-Darling

Statistic

Rank

Statistic

Rank

Statistic

Rank

Statistic

Rank

1

Beta

0.06947

8

0.74811

3

34

Levy

0.65425

60

89.709

59

2

Burr

0.07095

9

1.35750

7

35

Levy (2P)

0.47763

57

42.607

54

3

Burr (4P)

0.22376

51

18.946

48

36

Log-Gamma

0.11208

30

2.9369

28

4

Cauchy

0.14259

44

6.2099

40

37

Log-Logistic

0.12329

39

3.3587

33

5

Chi-Squared

0.21267

50

20.088

49

38

Log-Logistic (3P)

0.09364

17

2.5630

18

6

Chi-Squared (2P)

0.13589

42

5.0828

38

39

Log-Pearson 3

0.08929

15

1.5903

9

7

Dagum

0.29103

53

24.816

50

40

Logistic

0.12743

40

3.7194

35

8

Dagum (4P)

0.36485

55

51.01

56

41

Lognormal

0.11139

28

2.8645

24

9

Erlang

0.11898

36

3.0392

32

42

Lognormal (3P)

0.10016

18

2.4352

14

10

Erlang (3P)

0.11905

37

3.0383

31

43

Nakagami

0.11127

26

2.7579

21

11

Error

0.07578

11

1.7398

10

44

Normal

0.10590

23

2.4121

13

12

Error Function

1.00000

64

N/A

45

Pareto

0.29193

54

32.553

52

13

Exponential

0.56756

58

73.745

58

46

Pareto 2

0.66617

61

102.56

60

14

Exponential (2P)

0.27659

52

27.82

51

47

Pearson 5

0.11290

32

3.0284

29

15

Fatigue Life

0.11145

29

2.8657

25

48

Pearson 5 (3P)

0.11288

31

2.9133

27

16

Fatigue Life (3P)

0.10543

21

2.4461

15

49

Pearson 6

0.11314

33

3.0289

30

17

Frechet

0.15107

46

7.524

43

50

Pearson 6 (4P)

0.10816

24

2.4927

17

18

Frechet (3P)

0.11384

34

4.7868

36

51

Pert

0.06892

6

0.7801

4

19

Gamma

0.11136

27

2.7931

23

52

Phased Bi-Exponential

1.00000

63

11918

63

20

Gamma (3P)

0.10573

22

2.5932

19

53

Phased Bi-Weibull

0.12133

38

5.5093

39

21

Gen. Extreme Value

0.06349

4

0.82159

5

54

Power Function

0.12810

41

3.6355

34

22

Gen. Gamma

0.10997

25

2.719

20

55

Rayleigh

0.42832

56

54.072

57

23

Gen. Gamma (4P)

0.11581

35

2.8667

26

56

Rayleigh (2P)

0.14168

43

7.0072

41

24

Gen. Logistic

0.09276

16

2.2569

12

57

Reciprocal

0.20703

49

15.700

47

25

Gen. Pareto

0.06677

5

44.808

55

58

Rice

0.57674

59

670.34

61

26

Gumbel Max

0.15931

47

9.661

45

59

Student's t

0.99991

62

1575.5

62

27

Gumbel Min

0.07955

14

2.0483

11

60

Triangular

0.04633

3

1.345

6

28

Hypersecant

0.14287

45

4.9487

37

61

Uniform

0.07815

13

39.528

53

29

Inv. Gaussian

0.10270

19

2.7842

22

62

Wakeby

0.04132

1

11.999

46

30

Inv. Gaussian (3P)

0.10469

20

2.449

16

63

Weibull

0.07772

12

0.38333

1

31

Johnson SB

0.04517

2

8.166

44

64

Weibull (3P)

0.07551

10

1.4666

8

32

Kumaraswamy

0.06919

7

0.72313

2

65

Johnson SU

No fit

33

Laplace

0.16760

48

7.2557

42

Wakeby 분포는 극값의 확률분포(Heo, 1997; Landwehr et al., 1979; Park, 2005)로서 두 개의 일반화 파레토 분포의 합으로 구성되는 5-모수 분포이며, 다음과 같은 식 (1)로 표현된다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/PIC5C4F.gif

        (1)

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/PIC5CBD.gif라는 다섯 개의 모수를 가지는 특별한 분포로서 정의역은 다음 식 (2)와 같다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/PIC5CFD.gififhttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/PIC5D4C.gifandhttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/PIC5D8B.gif (2)

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/PIC5DEA.gififhttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/PIC5E0A.giforhttp://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/PIC5E79.gif (3)

이 분포는 특별한 경우로서, 일반화 극단분포(GEV), 일반화 파레토분포(http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/PIC5EB8.gif 또는 http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/PIC5F07.gif 일 때), 로그-정규분포, 로그-감마분포를 포함하는 매우 폭넓은 분포이다. 이 분포는 확률밀도함수나 누적분포함수가 명확히 표현되지 않으며 다만 백분위 함수만 명백히 표현된다.

Wakeby 확률분포는 가장 유사한 확률분포를 가졌지만, fitting parameters 개수가 너무 많고 확률밀도함수가 복잡하여 잘 쓰이지 않는 확률분포이다. Table 3은 7일, 28일 압축강도 분포의 fitting parameters 이며 Fig. 5는 그 히스토그램을 나타낸다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/figure_KGS_31_10_04_F5.jpg

Fig. 5. Wakeby distribution of compressive strength for curing duration of (a) 7 days and (b) 28 days

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/figure_KGS_31_10_04_F6.jpg

Fig. 6. Weibull distribution of compressive strength for curing duration of (a) 7 days and (b) 28 days

Table 3. Wakeby probability distribution fitting parameters

Probability distribution

Age (days)

α

β

γ

δ

ζ

Wakeby

7

13.264

3.7427

4.2198

0.7944

29.961

28

23.829

5.7714

3.5574

-0.7777

43.019

Table 4. Weibull probability distribution fitting parameters

Probability distribution

Curing Duration (days)

α

β

Weibull

7

18.133

36.12

28

27.843

49.741

따라서 실용적으로 많이 쓰이는 분포 중에서 콘크리트 강도 자료에 합리적으로 잘 맞는 분포 중 하나는 Weibull 확률분포이다. Weibull 확률분포는 누적분포 함수와 확률 밀도 함수로 표시되는 것으로서 재료의 파괴강도를 분석하면서 고안한 확률분포로 금속 및 복합재료의 강도, 전자 및 기계부품의 수명분포를 나타내는 데 적합한 확률분포이다(Jo, 1987). 0보다 큰 값에 대하여 정의되는 Weibull 확률분포를 이용하면 확률계산이 편리하게 용이하다.

이는 Microsoft사의 Excel 프로그램에서도 쉽게 계산할 수 있다(셀에 “=WEIBULL(x, α, β, TRUE)”라고 입력하면 어떠한 물리량이 x값까지 나타날 확률을 계산해준다). Weibull 확률분포의 확률밀도함수와 누적분포함수는 다음과 같은 식들로 표현된다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/PIC5F95.gif (4)

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/PIC6003.gif (5)

Table 4는 7일, 28일 압축강도의 Weibull 확률분포 fitting parameters이며 Fig. 6은 그 히스토그램을 나타낸다.

Weibull 확률분포의 확률밀도함수는 식 (3)과 같았고, 이에 따라 7일 압축강도가 40MPa를 넘을 확률 P는 식 (6)과 같이 계산할 수 있다.

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http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/PIC60F0.gif (6)

따라서 7일 압축강도가 40MPa을 넘을 확률은 약 0.17% 이다. 28일 압축강도가 호칭기준강도인 40MPa를 넘지 않는 경우는 드물었다. 28일 콘크리트 압축강도가 호칭기준강도인 40MPa를 넘지 않을 확률을 계산해 보면 다음 식 (7)과 같고, 그 확률은 약 0.27%이다. 따라서 공시체 1000개 중에 3개정도가 호칭압축강도인 40MPa을 만족 시키지 못할 것으로 예상된다.

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http://static.apub.kr/journalsite/sites/kgs/2015-031-10/N0990311004/images/PIC61FB.gif (7)

4.2 압축강도와 그에 따른 인자의 상관관계 분석

일반적으로 알려진 콘크리트 압축강도에 영향을 주는 대표 인자들은 슬럼프량, 공기량, 염분량, 온도 등이 있다. 공시체 채취 시 다음과 같은 인자들을 변위로 설정하여 각각 인자들이 공시체의 압축강도에 미치는 영향을 분석하였다.

콘크리트 타설 시, 해당 영향인자들이 시방서에서 규정하고 있는 합리적인 범위 내에 오도록 배합 및 시공 관리를 철저하게 이루어지고 있어 그 영향 값은 작지만 해당인자들과 콘크리트의 압축강도 사이의 관계에 대한 정량적인 분석은 필요하다. 특히, 외기 온도의 경우 계절에 따라 변화폭이 크기 때문에 시료 교란 등의 이유로 콘크리트 압축강도에 미치는 영향이 클 것이라고 판단된다. 본 연구에서 사용된 데이터에 의하면 최저 외기온도는 -9.8℃였고, 이 외에도 동절기와 같이 온도가 낮을 경우에는 콘크리트 타설 시 상온보다 특별한 관리가 필요한 실정이다. 대기 중에 노출된 콘크리트 구조물 타설 시에는 올바른 양생을 위하여 온풍기를 사용하여 인위적으로 양생온도를 높이기도 한다. 현장타설말뚝의 경우 노출된 콘크리트 구조물이 아니라 상대적으로 따뜻한 지반 속에 타설되는 구조물이기 때문에 온도로부터 받는 영향이 상대적으로 적긴 하지만  영향정도에 대한 파악이 필요하다.

해당 인자들이 현장타설말뚝 콘크리트의 압축 강도에 미치는 영향 값을 정확하게 도출하기 위해서는 직접적인 강도 측정을 통한 분석이 이루어져야 한다. 하지만 현장타설말뚝은 지반 속에 타설되기 때문에 이를 직접적으로 측정하여 분석하기에는 어려움이 따른다. 이에 따라 본 연구에서는 현장타설말뚝 시공 전의 콘크리트 공시체를 샘플링하여 실험실에서 수중양생하고, 공시체 강도 특성을 분석하는 간접적인 방법을 택하였다. 직접적인 강도 측정 및 분석이 어려운 상황에서 샘플링한 콘크리트 공시체의 강도 분석은 간접적이긴 하지만 그 도출 방법에 의의가 있으며 직접적 결과 값의 경향과는 비슷할 것이라 판단된다.

4.2.1 슬럼프량

일반적으로 유동화제를 많이 첨가하지 않은 경우, 슬럼프량이 클수록 압축강도가 저하되지만, 본 연구에서 수집된 자료에 의하면 Fig. 7에서 처럼 슬럼프량이 콘크리트 압축강도에 미치는 영향이 크지 않음을 확인할 수 있다. Fig. 7속에 나타난 붉은 선은 회귀선을 나타낸다. 회귀분석을 통해서 나온 결정계수(R2)는 낮은 값으로 나타나 표기가 큰 의미가 없으므로 따로 표시하지는 않았다.

4.2.2 공기량

일반적으로 콘크리트의 공기량은 상한 및 하한 기준이 있다. 상한 기준을 벗어난 과도한 공기량은 콘크리트 강도를 2%∼6% 정도로 감소시키는 것으로 보고된다. 포틀란트 시멘트의 경우, 골재 크기에 따라 제안된 공기량의 범위가 달라지지만, 25mm 최대 골재 크기에 대하여 권장하는 콘크리트 공기량은 3%∼6%이다. 본 연구에서 수집된 콘크리트의 공기량은 대부분 2%∼5% 사이였으며, 이는 권장량보다 조금 적은 수치이다. Fig. 8은 공기량과 7일, 28일 압축강도비(호칭압축강도로 정규화)의 상관관계 분석 결과를 보여준다. 공기량과 압축강도비 사이에는 큰 상관관계가 존재하지 않았다. 상관관계의 정확한 분석을 위하여 비현실적으로 적게 측정된 공기량(0%) 1개 데이터는 error로 간주하여 상관관계 분석에서 제외하였다.

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Fig. 7. Analysis of correlation between amount of slump and (a) 7 days and (b) 28 days compressive strength ratio (Normalized to the nominal compressive strength)

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Fig. 8. Analysis of correlation between amount of air and (a) 7 days and (b) 28 days compressive strength ratio

4.2.3 염분량

콘크리트에 과다한 염분이 들어가면 콘크리트가 경화되는 화학반응을 방해하여 강도가 떨어진다. 본 연구에서 수집된 자료를 분석해 본 결과는 Fig. 9와 같으며, 대부분 시료들의 염분량은 0%∼0.1% 범위에 존재하였으며, 염분이 증가할수록 7일, 28일 압축강도가 떨어지는 것을 확인하였다. 그러나 그 상관관계는 그렇게 크지 않았고, 염분량이 다른 시료의 염분량보다 높게 나온 측정된 값(1.63%) 1개는 error로 간주하여 상관분석에서 제외하였다.

4.2.4 외기 온도

외기 온도가 낮은 경우, 시공성이나 콘크리트 재료 강도에 좋지 않은 영향을 미치게 된다. 이러한 영향을 개략적으로 알아보기 위해 콘크리트 온도와 외기온도가 강도에 미치는 영향을 분석하였다. 상관분석을 통하여 외기온도와 콘크리트 7일과 28일 압축강도와의 상관계수를 구해본 결과는 Fig. 10과 같고, 상관계수는 0.143과 0.166으로 외기온도가 높을수록 콘크리트의 7일과 28일 강도가 커짐을 알 수 있다.

본 연구에서 구축한 공시체 압축강도 데이터베이스의 유효 외기 온도 범위는 -9.8°C∼34.2°C이다. 타설 시의 날짜가 1월에서 6월이며 날씨가 아주 더운 여름의 데이터가 없기 때문에 35도가 넘는 외기온도가 콘크리트 7일 및 28일 압축강도에 미치는 영향은 예측하기 어렵다.

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Fig. 9. Analysis of correlation between amount of salinity and (a) 7 days and (b) 28 days compressive strength ratio

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Fig. 10. Analysis of correlation between outside temperature and (a) 7 days and (b) 28 days compressive strength ratio

한편, 콘크리트 타설 직전의 콘크리트 온도가 7일과 28일 압축강도에 미치는 영향을 알아보기 위한 상관분석을 해본 결과는 Fig. 11과 같으며, 콘크리트 온도와 압축강도사이에 미치는 영향이 미비한 것으로 판단되었다.

재료 관점에서 보면 물리적으로 콘크리트 온도와 외기온도의 차이에 더 관심을 두어야 한다. 콘크리트 온도와 외기 온도의 차이가 많으면 열의 차이에 의해 재료가 교란될 가능성이 크기 때문이다. 따라서 이 관계를 찾아보기 위하여 콘크리트 온도와 외기 온도의 차이와 7일 및 28일 콘크리트 압축강도 간의 상관관계를 분석하였으며, 그 결과는 Fig. 12와 같다.

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Fig. 11. Analysis of correlation between temperature before concrete placement and (a) 7 days and (b) 28 days compressive strength ratio

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Fig. 12. Analysis of correlation between difference of concrete temperature and outside temperature and (a) 7 days and (b) 28 days compressive strength rati

4.3 전체 인자 및 7일과 28일 압축강도 간의 상관관계 분석

어떠한 두 변수의 상관관계가 클수록 상관계수(correlation coefficient)의 절대값은 크다. Table 5는 여섯 개의 인자(콘크리트 타설시 콘크리트 온도, 외기 온도, 외기온도와 콘크리트 타설시 콘크리트 온도 차이, 슬럼프량, 공기량, 염분량)와 7일, 28일 공시체 압축강도 간의 상관계수를 메트릭스로 표현하였다.

여섯 개의 인자가 7일, 8일 압축강도에 미치는 영향을 분석한 결과, Table 4의 상관계수 값을 보면 알 수 있듯이, 7일과 28일 압축강도와의 상관관계가 가장 큰 인자는 “콘크리트 타설시 콘크리트 온도와 외부온도의 차이”라고 결론지을 수 있다. 콘크리트 타설시 콘크리트 온도와 외부온도의 차이와 7일, 28일 압축강도 사이의 음의 상관관계에서 볼 수 있듯이 온도의 차이가 클수록 압축강도가 떨어진다. 그 다음으로는 외부온도와 염분정도가 중요한 인자로 나타나고 있다. 앞서 언급한 바와 같이 외부온도는 양의 관계를 염분정도는 음의 관계를 보이고 있다. 나머지 세 인자들은 위의 인자들에 비해 영향력이 크지 않은 것으로 나타난다.

Table 5. Correlation analysis of various influential parameters on concrete strength and concrete strengths

Correlation coefficients

Temperature

before

concrete

placement 

(℃)

Outside

temperature

(℃)

Temperature

difference

between air

and concrete

(② - ①)

(℃)

Amount of slump

(mm)

Amount of air

(%)

Amount of salinity

(kg/m3)

Compressive strength at curing duration of 7 days (MPa)

0.004

0.143

-0.200

-0.023

-0.043

-0.145

Compressive strength at curing duration of 28 days (MPa)

0.006

0.166

-0.231

0.041

-0.077

-0.112

5. 결 론

최근 콘크리트 성능 향상 및 현장 공사 품질 관리 개선으로 기존 현장타설말뚝의 콘크리트 압축강도에 대한 과도하게 높은 안전율을 검토하는 것이 본 연구에 목표이다. 이를 수행하기 위하여 새로운 현장에서 타설시 만든 공시체 200개 이상을 분석하였으며, 외기온도, 콘크리트 온도, 외기온도와 콘크리트 온도 차이, 슬럼프, 공기량, 염분량 등의 인자가 콘크리트 압축강도에 미치는 영향(상관성)을 통계적으로 분석하였다. 이에 수집한 자료로 다음과 같은 결론을 내렸다.

(1)현장타설말뚝 현장에서 조성된 공시체의 7일과 28일 압축강도는 모두 Weibull 확률분포에 합리적으로 fitting되었으며, 대부분의 7일 압축강도가 호칭강도인 40MPa을 넘지 않았다. 7일 압축강도가 호칭강도를 넘을 확률은 0.17%에 불과하였다. 하지만 모든 공시체의 28일 압축강도가 호칭강도인 40MPa보다 컸으며, 확률적으로 볼 때, 공시체의 28일 압축강도가 호칭강도보다 낮을 확률이 0.27% 정도였다. 28일 압축강도의 최대치는 51.82MPa로 호칭강도의 129.6%를 나타내었고, 이는 초과 설계되었음을 의미한다.

(2)일반적으로 우리가 알고 있는 콘크리트 압축강도에 영향을 주는 대표 인자들인 슬럼프량, 공기량, 염분량, 외기온도에 대해서는 그들의 권장량에 벗어나지 않을 경우, 콘크리트 압축강도에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 하지만, 지속적인 현장 품질을 유지하기 위하여 여러 가지 가능 영향인자들에 대한 콘크리트 압축강도와의 상관성분석을 수행한 결과, “타설시 콘크리트 온도와 외기온도의 차이”가 콘크리트 7일과 28일 압축강도에 미치는 영향이 가장 큰 것으로 확인되었다.

Acknowledgements

이 논문은 2015년도 정부(미래창조과학부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(No. 2015037490).

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