KR20190041047A - Bridge condition discrimination method according to the linear regression analysis - Google Patents

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Abstract

According to the present invention, provided is a method for determining deterioration of a bridge according to a linear regression analysis, wherein a slope of a linear regression equation according to the age of the concrete of a bridge is varied and becomes a standard in determining the deterioration of the bridge due to an attenuation of an electromagnetic wave.

Description

선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법{Bridge condition discrimination method according to the linear regression analysis}[0001] The present invention relates to a method for discriminating a deterioration of a bridge by a linear regression analysis,

본 발명은 교량의 열화상태 여부를 파악하기 위한 열화판별 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 교량의 바닥판에 대한 전자파의 송수신시에 수신되는 전자기파의 감쇠에 대한 데이터를 기반으로 교량의 열화여부를 판단함에 있어서 교량의 조건에 따른 선형회귀분석을 통하여 보다 정확하게 교량의 열화여부를 판별할 수 있는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a deterioration discrimination method for determining whether or not a bridge is deteriorated, and more particularly, to a deterioration discrimination method for deterioration of a bridge based on data on attenuation of an electromagnetic wave received at the time of sending and receiving electromagnetic waves to and from a bottom plate of the bridge The present invention relates to a method for discriminating a deterioration of a bridge by a linear regression analysis that can more accurately determine deterioration of the bridge through linear regression analysis according to the conditions of the bridge.

교량 슬래브는 교각 사이에 위치하기 때문에 슬래브의 공용 하중에 의하여 상시 진동이 발생할 뿐만 아니라 차량 하중 등에 의하여 교량 슬래브에 균열이 일어나는 현상이 발생된다. 이러한 균열 속으로 강수에 의한 물이나 제설 염화물이 침투하여 균열 현상을 가속화하여 구조물의 손상 및 붕괴사고를 유발하는 문제점이 있다. 이러한 손상 및 사고를 미연에 방지하기 위하여 전자기파를 이용하여 교량 슬래브 매질의 유전율과 감쇠가 일정한 기준에 해당하는지를 판단함으로써 교량 슬래브의 열화여부를 판단하는 기술이 특허 제972563호에 의하여 개발되었다.Since the bridge slab is located between the bridge piers, the bridge slab is cracked due to the vehicle load as well as the constant vibration due to the common load of the slab. Water or snow-clad chloride penetrates into the cracks to accelerate the cracking phenomenon, thereby causing damage and collapse of the structure. In order to prevent such damages and accidents in advance, Patent No. 972563 has developed a technique for judging whether or not a bridge slab has deteriorated by judging whether or not the permittivity and damping of a bridge slab medium meet a certain standard by using electromagnetic waves.

특허 제972563호에 의하면 교량 슬래브의 열화여부를 판단하는 인자인 교량 매질의 유전율 및 감쇠에 대하여 교량 슬래브인 콘크리트에 매설된 배근 철근의 깊이에 상관없이 획일적으로 일정한 기준값에 도달하였는지로 교량의 상태를 평가하고 있다.According to Patent No. 972563, the permittivity and damping of the bridge medium, which is the factor for judging the deterioration of the bridge slab, is determined regardless of the depth of the reinforcing bars embedded in the concrete, which is the bridge slab, .

그러나 일반적으로 작업현장에서 설계기준에 의하여 슬래브의 철근을 정확한 깊이에 배근하는 것이 어렵기 때문에 설계 깊이 대비 20-30% 또는 그 이상의 오차를 가지는 경우가 일반적으로 발생되고 있기 때문에 설계기준에 따라 배근되었다는 가정하에 교량 슬래브의 유전율 값 또는 감쇠를 측정에 하여 특허 제972563호처럼 이를 교량 슬래브의 열화여부를 판단할 경우 현장에서 설계 기준과 다른 배근으로 인하여 부정확한 판단이 이루어지는 문제점이 있다. However, since it is generally difficult to lay the slab's rebar to the correct depth according to the design standard at the work site, it is generally arranged to have an error of 20-30% or more of the design depth. In the case of determining the deterioration of a bridge slab by measuring the permittivity value or damping of a bridge slab under the assumption, it is inaccurate to judge whether or not the bridge slab is deteriorated in the field due to different arrangements.

이러한 문제점을 해결하기 위하여 특허 제136295호에 의하면, 교량의 콘크리트 구조물(200)로 전자기파를 방사하여 수신하기 위하여 전자기파 송수신부(10), 전자기파 송수신부(10)에 의하여 방사된 전자기파의 송수신 시간을 측정하여 콘크리트 구조물(200) 내부에 배근된 철근의 깊이를 측정하여 철근의 깊이에 대한 데이터를 생성하기 위한 철근깊이 데이터생성부(20), 전자기파 송수신부(10)에 의하여 수신된 전자기파의 진폭값 변화에 대한 데이터를 추출하기 위한 진폭 데이터추출부(30), 전자기파 송수신부(10)에 의하여 송수신된 전자기파에 대하여 콘크리트 매질에서의 진폭 감쇠에 대한 데이터를 저장하기 위한 데이터저장부(40), 진폭 데이터추출부(30)에 의하여 추출된 전자기파의 진폭에 대하여 철근깊이 데이터생성부(20)에 의하여 생성된 철근(224)의 깊이의 데이터에 대응하여 데이터저장부(40)에 저장된 콘크리트 매질에 대한 진폭 감쇠의 값을 차감하여 전자기파의 진폭값을 보정하기 위한 데이터 보정부(50), 및 데이터 보정부(50)에 의하여 보정된 전자기파의 진폭 변화에 대하여 임계 진폭 변화 값 이상인지 여부에 따라 콘크리트 구조물(200)의 열화 여부로 판별하기 위한 열화 판별부(60)를 포함하는 교량 슬래브의 상태 평가 시스템이 개시되어 있다.In order to solve such a problem, according to Japanese Patent No. 136295, in order to radiate and receive an electromagnetic wave by a concrete structure 200 of a bridge, the electromagnetic wave transmission and reception unit 10 and the electromagnetic wave transmission and reception unit 10 A reinforcing depth data generation unit 20 for measuring the depth of the reinforcing bars disposed inside the concrete structure 200 to generate data on the depth of the reinforcing bars, an amplitude value of the electromagnetic wave received by the electromagnetic wave transmitting and receiving unit 10 A data storage unit 40 for storing data on amplitude attenuation in a concrete medium with respect to electromagnetic waves transmitted and received by the electromagnetic wave transmitting and receiving unit 10, The amplitude of the electromagnetic wave extracted by the data extracting unit 30 is calculated by multiplying the amplitude of the reinforcing bars 224 generated by the reinforcing steel depth data generating unit 20 A data correction unit 50 for correcting the amplitude value of the electromagnetic wave by subtracting the value of the amplitude attenuation for the concrete medium stored in the data storage unit 40 in correspondence with the data, There is disclosed a system for evaluating the state of a bridge slab including a deterioration discrimination unit 60 for discriminating whether or not the concrete structure 200 is deteriorated according to whether an amplitude change of an electromagnetic wave is equal to or greater than a critical amplitude change value.

이러한 기술에 의하면, 데이터 보정부(50)는 건전한 부분에서의 선형회귀분석값에 의하여 콘크리트 매질에 대한 전자기파의 진폭 감쇠에 대한 추세선에 대한 데이터를 구한 후에 추세선에 대한 기울기가 0이 되도록 전자기파의 진폭 감쇠에 대한 데이터를 변환시켜 보정하도록 하고 있으나, 선형회귀분석에 있어서 교량의 상황에 따른 편차가 발생되어 건전한 교량을 제외한 교량에 있어서 그 정밀성의 한계가 있다.According to this technique, the data correction unit 50 obtains data on the trend line for the attenuation of the electromagnetic wave with respect to the concrete medium by the linear regression analysis value in the sound portion, and then calculates the amplitude of the electromagnetic wave so that the slope of the trend line becomes zero However, in the linear regression analysis, a deviation occurs depending on the situation of the bridge, and there is a limit in the precision of the bridge except for the healthy bridge.

따라서 교량의 상황에 따른 열화판별에 필요한 데이터의 정밀한 분석이 가능한 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법의 개발이 요구되고 있다.Therefore, it is required to develop a method of discriminating deterioration of bridges by linear regression analysis that can precisely analyze the data required for discrimination of deterioration according to the situation of bridges.

따라서 본 발명의 목적은 교량의 주어진 상황에 따라 정밀한 분석이 가능하도록 할 수 있는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, it is an object of the present invention to provide a method of discriminating deterioration of a bridge by linear regression analysis which enables precise analysis according to a given situation of a bridge.

본 발명에 의하면, 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 교량의 콘크리트 재령에 따른 선형회귀식의 기울기가 가변되어 전자기파의 감쇠에 따른 교량의 열화판별의 기준이 되는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법이 제공된다.According to the present invention, in the method of discriminating the deterioration of a bridge according to the linear regression analysis, the slope of the linear regression equation according to the concrete age of the bridge is varied, and the linear regression analysis A method for determining deterioration of a bridge is provided.

여기서, 콘크리트의 재령을 'Age'라 할 때 선형회귀식의 기울기 Slope=0.175*Age-8.012로 주어지는 것이 바람직하다.Here, when the age of concrete is defined as 'Age', it is preferable that the slope of the linear regression equation is Slope = 0.175 * Age-8.012.

또한, 재령에 따른 교량의 열화여부에 대한 판별기준이 되는 선형회귀식의 기울기를 기반으로 콘크리트의 임의 재령에 따른 기본 감쇠곡선의 작도를 통하여 교량의 감쇠 원인이 분석되는 것이 바람직하다.In addition, it is desirable that the cause of attenuation of the bridge be analyzed through the construction of the fundamental damping curve according to the arbitrary age of the concrete based on the slope of the linear regression equation, which is a criterion for the deterioration of the bridge according to age.

또한, 콘크리트의 상태에 따라 선형회귀분석에 필요한 데이터의 범위를 달리하는 것이 바람직하다.Also, it is desirable to vary the range of data required for linear regression analysis depending on the state of the concrete.

또한, 건전한 콘크리트의 경우 선형회귀분석은 상위 데이터 50%의 범위 이내로 추출하여 이루어지는 것이 바람직하다.Also, in the case of a sound concrete, the linear regression analysis is preferably performed within a range of 50% of the upper data.

또한, 선형회귀식의 기울기의 아래에 주어진 감쇠는 전도도 등 열화에 의한 감쇠로 주어지는 것이 바람직하다.It is also preferable that the attenuation given below the slope of the linear regression equation is given by the attenuation due to the deterioration of the conductivity or the like.

또한, 전도도 등 열화에 의한 감쇠영역이 클수록 교량의 열화정도가 큰 것으로 판단하는 것이 바람직하다.In addition, it is preferable to judge that the greater the degree of deterioration of the bridge is, the larger the attenuation region due to deterioration of conductivity or the like is.

또한, 부분 손상된 콘크리트의 경우 선형회귀분석은 상위 데이터 20%의 범위 이내로 추출하여 이루어지는 것이 바람직하다.In the case of partially damaged concrete, it is preferable that the linear regression analysis is performed within the range of 20% of the upper data.

또한, 재령이 30년 이상된 콘크리트의 경우 선형회귀분석은 상위 데이터 10%의 범위 이내로 추출하여 이루어지는 것이 바람직하다.In the case of concrete aged 30 years or more, linear regression analysis should be performed within 10% of the upper data.

따라서 본 발명에 의하면 교량의 주어진 상황에 따라 정밀한 분석이 가능하도록 할 수 있는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별의 방법을 제공한다.Therefore, according to the present invention, a method of discriminating a deterioration of a bridge by linear regression analysis that enables precise analysis according to a given situation of the bridge is provided.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 건전한 콘크리트의 전달시간 대 총감쇠량의 관계를 나타낸 그래프이다.
도 2a는 도 1에 있어서, 상위 10%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 2b는 도 1에 있어서, 상위 20%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 2c는 도 1에 있어서, 상위 30%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 2d는 도 1에 있어서, 상위 40%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 2e는 도 1에 있어서, 상위 50%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 3은 도 1에 있어서 데이터의 선택범위별 선형회귀분석의 상관관계를 나타낸 도표이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 손상된 콘크리트의 전달시간 대 총감쇠량의 관계를 나타낸 그래프이다.
도 5a는 도 4에 있어서, 상위 10%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 5b는 도 4에 있어서, 상위 20%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 5c는 도 4에 있어서, 상위 30%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 5d는 도 4에 있어서, 상위 40%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 5e는 도 4에 있어서, 상위 50%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 6은 도 4에 있어서 데이터의 선택범위별 선형회귀분석의 상관관계를 나타낸 도표이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 재령이 30년 이상된 노후 콘크리트의 전달시간 대 총감쇠량의 관계를 나타낸 그래프이다.
도 8a는 도 7에 있어서, 상위 10%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 8b는 도 7에 있어서, 상위 20%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 8c는 도 7에 있어서, 상위 30%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 8d는 도 7에 있어서, 상위 40%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 8e는 도 7에 있어서, 상위 50%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이다.
도 9은 도 7에 있어서 데이터의 선택범위별 선형회귀분석의 상관관계를 나타낸 도표이다.
도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 콘크리트의 재령별 선형회귀식의 기울기의 그래프이다.
도 11은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 콘크리트의 임의 재령에 따른 기본 감쇠곡선의 작도를 나타낸 그래프이다.
도 12는 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 선형회귀분석에 의하여 보정된 콘크리트의 임의 재령에 따른 감쇠곡선을 나타낸 그래프이다.FIG. 1 is a graph showing the relationship between the transmission time of a sound concrete and the total attenuation amount in a method of discriminating deterioration of a bridge according to a linear regression analysis according to a preferred embodiment of the present invention.
FIG. 2A is a graph of a linear regression analysis for the data selection range in the upper 10% range in FIG.
FIG. 2B is a graph of a linear regression analysis for the data selection range in the upper 20% range in FIG.
2C is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 30% range in FIG.
FIG. 2D is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 40% range in FIG.
FIG. 2E is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 50% range in FIG.
FIG. 3 is a chart showing the correlation of the linear regression analysis by data selection range in FIG.
FIG. 4 is a graph showing a relationship between a transmission time of a damaged concrete and a total attenuation amount in a method of discriminating deterioration of a bridge according to a linear regression analysis according to a preferred embodiment of the present invention.
5A is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 10% range in FIG.
FIG. 5B is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 20% range in FIG.
FIG. 5C is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 30% range in FIG.
FIG. 5D is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 40% range in FIG.
FIG. 5E is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 50% range in FIG.
FIG. 6 is a chart showing the correlation of linear regression analysis for each data selection range in FIG.
FIG. 7 is a graph showing the relationship between the transmission time and the total attenuation of aging concrete with ages of 30 years or more in a method of discriminating deterioration of bridges according to a linear regression analysis according to a preferred embodiment of the present invention.
8A is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 10% range in FIG.
FIG. 8B is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 20% range in FIG.
FIG. 8C is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 30% range in FIG.
FIG. 8D is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 40% range in FIG.
FIG. 8E is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 50% range in FIG. 7; FIG.
FIG. 9 is a chart showing the correlation of the linear regression analysis by data selection range in FIG.
FIG. 10 is a graph of slope of a linear regression equation according to the age of concrete in a deterioration discrimination method of a bridge according to a linear regression analysis according to a preferred embodiment of the present invention.
11 is a graph showing the construction of a basic attenuation curve according to arbitrary age of concrete in a method of discriminating deterioration of a bridge according to a linear regression analysis according to a preferred embodiment of the present invention.
12 is a graph showing a decay curve according to arbitrary age of concrete corrected by linear regression analysis in a deterioration discrimination method of a bridge according to another preferred embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 대하여 상세히 설명하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a method for discriminating deterioration of a bridge according to a linear regression analysis according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 건전한 콘크리트의 전달시간 대 총감쇠량의 관계를 나타낸 그래프이며, 도 2a 내지 도 2e는 도 1에 있어서, 상위 10% 내지 50%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이며, 도 3은 도 1에 있어서 데이터의 선택범위별 선형회귀분석의 상관관계를 나타낸 도표이다.FIG. 1 is a graph showing a relationship between a transmission time of a sound concrete and a total attenuation amount in a deterioration discrimination method of a bridge according to a linear regression analysis according to a preferred embodiment of the present invention. FIGS. 2A to 2E are, FIG. 3 is a graph showing the correlation of the linear regression analysis for each data selection range in FIG. 1; FIG.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 손상이 발생되지 않은 교량의 건전한 콘크리트에 대한 전자기파 송수신에 대한 감쇠량에 대한 데이터 범위는 각 영역에서 일정한 기울기 직선에 대하여 다양한 감쇠량의 데이터를 포함하고 있다. 이 때, 도 2a 내지 도 2e에 도시된 바와 같이, 데이터 범위에 있어서 상위 10%의 범위부터 10%의 단위씩 증가되는 데이터의 범위를 확대하여 50%의 범위 감쇠량의 데이터를 기반으로 선형회귀곡선을 추출하였다. 이와 같이 건전한 콘크리트의 경우 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 도 3에 도시된 바와 같이, 선형회귀분석은 상위 데이터 50%의 범위로 추출하였을 때 상관계수가 0.991로 최대값이 됨이 밝혀졌다.As shown in FIG. 1, in the method of discriminating deterioration of a bridge according to a linear regression analysis according to a preferred embodiment of the present invention, the data range of attenuation for electromagnetic wave transmission and reception of a sound concrete of a bridge without damage is And includes data of various attenuation amounts with respect to a constant slope straight line in each region. At this time, as shown in FIGS. 2A to 2E, the range of the data increased by 10% from the upper 10% range in the data range is expanded to obtain the linear regression curve based on the data of the range attenuation of 50% . As shown in FIG. 3, in the case of such a sound concrete, as shown in FIG. 3, in the method of discriminating the deterioration of a bridge according to the linear regression analysis according to the preferred embodiment of the present invention, The coefficient was found to be a maximum value of 0.991.

한편, 도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 손상된 콘크리트의 전달시간 대 총감쇠량의 관계를 나타낸 그래프이며, 도 5a 내지 도 5e는 도 4에 있어서, 상위 10% 내지 50%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이며, 도 6은 도 4에 있어서 데이터의 선택범위별 선형회귀분석의 상관관계를 나타낸 도표이다.4A and 4B are graphs showing the relationship between the propagation time of the damaged concrete and the total attenuation amount in the method of discriminating the deterioration of the bridge according to the linear regression analysis according to the preferred embodiment of the present invention. FIG. 6 is a graph showing the correlation of the linear regression analysis for each data selection range in FIG. 4; FIG. 6 is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 10% to 50% range.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 손상이 발생된 교량의 전자기파 송수신에 대한 감쇠량에 대한 데이터 범위는 각 영역에서 일정한 기울기 직선에 대하여 다양한 감쇠량의 데이터를 포함하고 있다. 이 때, 도 5a 내지 도 5e에 도시된 바와 같이, 데이터 범위에 있어서 상위 10%의 범위부터 10%의 단위씩 증가되는 데이터의 범위를 확대하여 50%의 범위 감쇠량의 데이터를 기반으로 선형회귀곡선을 추출하였다. 이와 같이 손상된 콘크리트의 경우 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 도 6에 도시된 바와 같이, 선형회귀분석은 상위 데이터 20%의 범위로 추출하였을 때 상관계수가 0.935로 최대값이 됨이 밝혀졌다.As shown in FIG. 4, in the method of discriminating the deterioration of the bridge according to the linear regression analysis according to the preferred embodiment of the present invention, the data range of the attenuation for the electromagnetic wave transmission and reception of the damaged bridge is expressed by a constant slope And includes data of various attenuation amounts with respect to a straight line. In this case, as shown in FIGS. 5A to 5E, the range of the data increased by 10% from the upper 10% range in the data range is expanded, and the linear regression curve . As shown in FIG. 6, in the case of the concrete thus damaged, the linear regression analysis according to the preferred embodiment of the present invention, as shown in FIG. 6, The coefficient was found to be a maximum value of 0.935.

한편, 도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 재령 30년 이상된 노후 콘크리트의 전달시간 대 총감쇠량의 관계를 나타낸 그래프이며, 도 8a 내지 도 8e는 도 7에 있어서, 상위 10% 내지 50%의 범위의 데이터 선택범위에 대한 선형회귀분석의 그래프이며, 도 9는 도 7에 있어서 데이터의 선택범위별 선형회귀분석의 상관관계를 나타낸 도표이다.Meanwhile, FIG. 7 is a graph showing the relationship between the transmission time and the total attenuation amount of the aged concrete over 30 years old in the method of discriminating the deterioration of the bridge according to the linear regression analysis according to the preferred embodiment of the present invention. 8 is a graph of the linear regression analysis for the data selection range in the upper 10% to 50% range in FIG. 7, and FIG. 9 is a graph showing the correlation of the linear regression analysis for the data selection range in FIG. 7 .

도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 재령이 30년 이상된 노후 교량의 전자기파 송수신에 대한 감쇠량에 대한 데이터 범위는 각 영역에서 일정한 기울기 직선에 대하여 다양한 감쇠량의 데이터를 포함하고 있다. 이 때, 도 8a 내지 도 8e에 도시된 바와 같이, 데이터 범위에 있어서 상위 10%의 범위부터 10%의 단위씩 증가되는 데이터의 범위를 확대하여 50%의 범위 감쇠량의 데이터를 기반으로 선형회귀곡선을 추출하였다. 이와 같이 노후화된 콘크리트의 경우 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 도 9에 도시된 바와 같이, 선형회귀분석은 상위 데이터 10%의 범위로 추출하였을 때 상관계수가 0.768로 최대값이 됨이 밝혀졌다.As shown in FIG. 7, in the method of discriminating the deterioration of the bridge according to the linear regression analysis according to the preferred embodiment of the present invention, the data range of the attenuation for the electromagnetic wave transmission and reception of the old bridge, The data of various attenuation amounts are included for a certain slope straight line. At this time, as shown in Figs. 8A to 8E, the data range increased by 10% from the upper 10% range in the data range is enlarged, and the linear regression curve . In the case of the aged concrete, as shown in FIG. 9, in the method of discriminating deterioration of bridges according to the linear regression analysis according to the preferred embodiment of the present invention, when linear regression analysis is performed in the range of 10% The correlation coefficient was found to be a maximum value of 0.768.

한편, 각 재령에 따른 콘크리트의 감쇠량에 대한 선형회귀분석을 실시한 결과, 도 10에 도시된 바와 같은 콘크리트 재령에 따른 선형회귀식의 기울기가 주어짐이 밝혀졌다.On the other hand, a linear regression analysis of the attenuation of the concrete according to each age shows that the slope of the linear regression equation is given according to the concrete age as shown in FIG.

이 때, 콘크리트의 재령을 'Age'라 할 때 선형회귀식의 기울기 Slope=0.175*Age-8.012임이 밝혀졌다.At this time, it is found that the slope of the linear regression equation is Slope = 0.175 * Age-8.012 when the age of the concrete is 'Age'.

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 의하면, 재령에 따른 선형회귀분석의 기울기를 위와 같은 선형회귀식의 기울기 Slope=0.175*Age-8.012의 값에 대입하여 교량의 열화여부를 판별하기 때문에 종래와 달리 보다 정확한 교량의 콘크리트 열화여부의 판단 기준을 가짐으로써 정확하게 교량의 열화여부를 판단할 수 있다.According to the method of discriminating the deterioration of the bridge according to the preferred embodiment of the present invention, the slope of the linear regression analysis according to the age is substituted with the slope of Slope = 0.175 * Age-8.012 of the linear regression equation as described above, It is possible to judge whether or not the bridge is deteriorated accurately by judging whether or not the deterioration of the concrete deteriorates more accurately.

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 의하면, 재령에 따른 교량의 열화여부에 대한 판별기준이 되는 선형회귀식의 기울기를 기반으로 도 11에 도시된 바와 같이 콘크리트의 임의 재령에 따른 기본 감쇠곡선의 작도를 통하여 교량의 감쇠량을 보다 정확히 분석할 수 있다.According to the method for determining the deterioration of a bridge according to the preferred embodiment of the present invention, based on the slope of the linear regression formula, which is a criterion for determining deterioration of a bridge according to age, The attenuation of the bridge can be more accurately analyzed through the construction of the fundamental damping curve according to the arbitrary age of the bridge.

한편, 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 의하면, 콘크리트의 임의 재령에 따른 기본 감쇠곡선의 작도에 대하여 기선형회귀곡선의 기울기의 영점 보정과 그에 따른 기울기의 상하 대칭 구간을 제외한 부분에서 데이터를 추출하여 콘크리트부의 열화여부를 판별함으로써 교량의 유지보수 비용을 보다 효율적으로 수행할 수 있다.Meanwhile, according to another preferred embodiment of the present invention, data is extracted from a portion excluding the upper and lower symmetry sections of the inclination of the slope and the zero point correction of the slope of the base linear regression curve with respect to the construction of the basic attenuation curve according to the arbitrary age of concrete The maintenance cost of the bridge can be more efficiently performed by determining whether the concrete portion is deteriorated.

도 12는 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서, 선형회귀분석에 의하여 보정된 콘크리트의 임의 재령에 따른 감쇠곡선을 나타낸 그래프이다.12 is a graph showing a decay curve according to arbitrary age of concrete corrected by linear regression analysis in a deterioration discrimination method of a bridge according to another preferred embodiment of the present invention.

예를 들면 도 11에 도시된 바와 같은 콘크리트의 임의 재령에 따른 기본 감쇠곡선의 작도에 대하여 선형회귀곡선의 기울기가 0이 되도록, 도 12에 도시된 바와 같이, 데이터를 보정한 상태에서 보정된 선형회귀곡선의 기울기의 상하 대칭 영역 구간을 설정한다. 이 때 보정된 선형회귀곡선의 기울기 아래 영역에서 상하 대칭 영역의 폭을 유지관리 수준에 따라 일정부분을 제외한 영역에 대하여 콘크리트의 열화 여부 판단에 대한 데이터로 주어진다. 여기서 상하 대칭 영역은 보정된 선형회귀곡선의 기울기를 기점으로 감쇠량이 대칭적으로 분포되는 영역으로서 보정된 기울기와 같은 기울기를 가진 경계 영역으로 주어지는 영역이다. 그에 따라 전반적인 콘크리트 영역에 대하여 열화판별의 구간을 최소화함과 동시에 정밀성을 향상시킴으로써 교량의 유지 관리비용을 절감할 수 있다.For example, as shown in Fig. 11, the slope of the linear regression curve is set to zero so that the slope of the linear regression curve becomes zero relative to the construction of the basic attenuation curve according to the arbitrary age of the concrete as shown in Fig. Set up the upper and lower symmetrical regions of the slope of the regression curve. In this case, the width of the up-and-down symmetric area in the area below the slope of the corrected linear regression curve is given as data for determining whether the concrete deteriorates with respect to the area except for a certain part according to the maintenance level. Herein, the upper and lower symmetric regions are areas where the attenuation amount is symmetrically distributed from the slope of the corrected linear regression curve, and the region is given as a boundary region having the same slope as the corrected slope. Accordingly, it is possible to minimize the maintenance deterioration cost of the bridge by minimizing the deterioration discrimination interval and improving the precision of the overall concrete area.

전술한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 의하면, 교량의 열화여부 판단에 있어서 재령이라는 변수가 중요한 변수임을 밝혀 냈으며, 그에 따라 보다 정확하게 선형회귀분석을 통하여 교량의 콘크리트 층에 대한 열화여부를 판단할 수 있다.As described above, according to the method of discriminating the deterioration of the bridge according to the linear regression analysis according to the preferred embodiment of the present invention, it has been found that the age variable is an important variable in determining whether the bridge is deteriorated, The deterioration of the concrete layer of the bridge can be determined.

Claims (16)

선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법에 있어서,
교량의 콘크리트 재령에 따른 선형회귀식의 기울기가 가변되어 전자기파의 감쇠에 따른 교량의 열화판별의 기준이 되는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법.A method for determining deterioration of a bridge by linear regression analysis,
Wherein the slope of the linear regression equation is varied according to the concrete age of the bridge, and the slope of the linear regression equation is varied according to the attenuation of the electromagnetic wave. 제1항에 있어서, 콘크리트의 재령을 'Age'라 할 때 선형회귀식의 기울기 Slope=0.175*Age-8.012로 주어지는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법.The method according to claim 1, wherein the slope of the linear regression equation is given as Slope = 0.175 * Age-8.012, where Age is the age of the concrete. 제1항 또는 제2항에 있어서, 재령에 따른 교량의 열화여부에 대한 판별기준이 되는 선형회귀식의 기울기를 기반으로 콘크리트의 임의 재령에 따른 기본 감쇠곡선의 작도를 통하여 교량의 감쇠량이 분석되는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법.The method of claim 1 or 2, wherein the attenuation of the bridge is analyzed through the construction of the fundamental damping curve according to the age of the concrete based on the slope of the linear regression equation, which is a criterion for the deterioration of the bridge according to age A method of discriminating a deterioration of a bridge according to a linear regression analysis. 제1항 또는 제2항에 있어서, 콘크리트의 상태에 따라 선형회귀분석에 필요한 데이터의 범위를 달리하는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법.The method according to claim 1 or 2, wherein a range of data required for linear regression analysis is varied according to the state of concrete, and a method for discriminating deterioration of a bridge according to a linear regression analysis. 제4항에 있어서, 건전한 콘크리트의 경우 선형회귀분석은 상위 데이터 50%의 범위 이내로 추출하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법.The method according to claim 4, wherein, in the case of a sound concrete, the linear regression analysis is performed within a range of 50% of upper data. 제5항에 있어서, 선형회귀식의 기울기의 아래에 주어진 감쇠는 열화에 의한 감쇠로 주어지는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법.The method according to claim 5, wherein the attenuation given below the slope of the linear regression equation is given by the attenuation-induced attenuation. 제6항에 있어서, 열화에 의한 감쇠영역이 클수록 교량의 열화정도가 큰 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법.7. The method according to claim 6, wherein the deterioration degree of the bridge is determined to be larger as the deterioration area due to deterioration is larger. 제4항에 있어서, 부분 손상된 콘크리트의 경우 선형회귀분석은 상위 데이터 20%의 범위 이내로 추출하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법.The method according to claim 4, wherein the linear regression analysis for the partially damaged concrete is performed within a range of 20% of the upper data. 제8항에 있어서, 선형회귀식의 기울기의 아래에 주어진 감쇠는 열화에 의한 감쇠로 주어지는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법.The method according to claim 8, wherein the attenuation given below the slope of the linear regression equation is given by the attenuation-induced attenuation. 제9항에 있어서, 열화에 의한 감쇠영역이 클수록 교량의 열화정도가 큰 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법.10. The method according to claim 9, wherein the degree of deterioration of the bridge is determined to be larger as the damping region due to deterioration is larger. 제4항에 있어서, 노후된 콘크리트의 경우 선형회귀분석은 상위 데이터 10%의 범위 이내로 추출하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법.5. The method according to claim 4, wherein, in case of aged concrete, the linear regression analysis is performed within a range of 10% of the upper data. 제11항에 있어서, 선형회귀식의 기울기의 아래에 주어진 감쇠는 열화에 의한 감쇠로 주어지는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법.12. The method according to claim 11, wherein the attenuation given below the slope of the linear regression equation is given by the attenuation-induced attenuation. 제12항에 있어서, 열화에 의한 감쇠영역이 클수록 교량의 열화정도가 큰 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법.13. The method according to claim 12, wherein the degree of deterioration of the bridge is determined to be larger as the attenuation region due to deterioration is larger. 제4항에 있어서, 콘크리트의 임의 재령에 따른 기본 감쇠곡선의 작도에 대하여 선형회귀곡선의 기울기가 0이 되도록, 데이터를 보정한 상태에서 교량의 감쇠량이 분석되는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법.5. The method according to claim 4, characterized in that the attenuation of the bridge is analyzed with the data corrected so that the slope of the linear regression curve is zero relative to the construction of the fundamental attenuation curve according to the arbitrary age of the concrete Detection method of deterioration of bridges. 제14항에 있어서, 보정된 선형회귀곡선의 기울기의 상하 대칭 영역 구간을 설정하며, 보정된 선형회귀곡선의 기울기 아래의 영역에서 상하 대칭 영역의 폭만큼 제외된 영역에 대하여 콘크리트의 열화 여부 판단에 대한 데이터로 활용되는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법. The method of claim 14, further comprising: setting upper and lower symmetric regions of the slope of the corrected linear regression curve; determining whether the concrete is deteriorated with respect to the regions excluded by the width of the upper and lower symmetric regions in the region below the slope of the corrected linear regression curve; A method of discriminating a deterioration of a bridge according to a linear regression analysis. 제15항에 있어서, 상하 대칭 영역은 보정된 선형회귀곡선의 기울기를 기점으로 감쇠량이 대칭적으로 분포되는 영역으로서 보정된 기울기와 같은 기울기를 가진 경계 영역으로 주어지는 것을 특징으로 하는 선형회귀분석에 따른 교량의 열화판별 방법. The linear regression analysis according to claim 15, wherein the vertically symmetric region is given as a boundary region having a slope such as a corrected slope as a region where attenuation is symmetrically distributed from a slope of a corrected linear regression curve Detection method of deterioration of bridges.
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