한국지반공학회논문집 제31권 10호 2015년 10월 pp. 37 ～ 47 JOURNAL OF THE KOREAN GEOTECHNICAL SOCIETY
Vol.31, No.10, October 2015 pp. 37 ～ 47
ISSN 1229-2427 (Print) ISSN 2288-646X (Online) http://dx.doi.org/10.7843/kgs.2015.31.10.37
현장타설말뚝 콘크리트 공시체 압축강도 데이터 분석을 통한 강도 영향인자 분석
Analysis of Influential Factors on Compressive Strength of Concrete Specimens Obtained from a Drilled Shaft Construction Site
이 기 철1 Lee, Kicheol 정 문 경2 Chung, Moonkyung 김 소 연3 Kim, So Yeun 김 동 욱4 Kim, Dongwook
Abstract
Recently, the quality of drilled shafts concrete has been improved significantly due to the improved concrete performance, upgraded concrete materials, and better management of on-site constructions. Despite the development, current conventional quality management on concrete constructions is still used without any criticism. In this study, compressive strength test results of more than 200 concrete specimens after 7 and 28 days of curing were collected from one site at Songdo area of Incheon. The concrete specimens were prepared from the concrete with aggregate maximum dimensions of 25 mm, target compressive strength of 40 MPa, and slump of 180 mm. Influential factors including concrete temperature, air temperature, amount of slump, amount of air, amount of salinity on concrete specimen were also examined. The database was established from collected information and statistical analyses were performed.
Analyzed results confirm that “the difference between concrete temperature and air temperature” has the largest impact on the compressive strengths of specimens at the durations of 7 and 28 days.
요 지
최근 콘크리트의 성능 향상 및 현장 공사 품질관리 개선으로 인해 현장타설말뚝의 콘크리트 품질이 많이 향상되었 지만 아직까지도 콘크리트에 대하여 기존에 보수적인 품질관리 기준을 적용하고 있다. 본 연구에서는 콘크리트 타설 시 슬럼프량, 염분량, 공기량, 외기온도 등이 콘크리트 공시체 강도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해서 인천 송도지역 기초시공현장에서 6개월 이상 동안 시공된 현장타설말뚝 타설시 제작한 공시체 200개 이상의 자료를 분석하 여 데이터베이스를 구축하고 통계 분석하였다. 굵은 골재 최대치수 25mm, 압축강도 40MPa, 슬럼프 180mm 기준으로 배합한 콘크리트 공시체 자료로부터 재령일별 압축강도 분포와 외기온도, 콘크리트 온도, 슬럼프, 공기량, 염분량 등의 인자가 콘크리트 압축강도에 미치는 영향을 조사하였다. 조사 결과 “콘크리트 타설시 콘크리트 온도와 외기온도 의 차이”가 공시체 7일과 28일 압축강도에 미치는 영향이 가장 큰 것으로 확인되었다.
1 비회원, 인천대학교 건설환경공학과 석사과정 (Graduate Student, Dept. of Civil and Environ. Eng., Incheon National Univ.) 2 정회원, 한국건설기술연구원 지반연구소 선임연구위원 (Member, Senior Research Fellow, Geotech. Research Eng. Div., KICT) 3 비회원, 홍익대학교 상경대학 금융보험학전공 조교수 (Assistant Prof., College of Business Management, Hongik Univ.)
4 정회원, 인천대학교 건설환경공학과 조교수 (Member, Assistant Prof., Dept. of Civil and Environ. Eng., Incheon National Univ., Tel: +82-32-835-8461, Fax: +82-32-835-0775, [email protected], Corresponding author, 교신저자)
* 본 논문에 대한 토의를 원하는 회원은 2016년 4월 30일까지 그 내용을 학회로 보내주시기 바랍니다. 저자의 검토 내용과 함께 논문집에 게재하여 드립니다.
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Keywords : Drilled shaft, Specimen, Compressive strength, Temperature, Amount of slump, Amount of air, Amount of salinity, Correlation analysis
1. 서 론
건축 구조물의 초고층화 및 도로 선형의 직선화로 장 대 교량 및 터널 등 토목구조물 및 건축구조물의 대형화 추세에 있다. 이에 따라 기초형식도 더 큰 지지력을 발 휘할 수 있는 깊은 기초가 많이 사용되고 있다. 과거에 는 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 사용 하고 있다. 이러한 현장타설말뚝의 사용빈도 증가에 따 라 현장타설말뚝의 안정성과 경제성의 중요성이 대두 되고 있다(Nam, 2007).
콘크리트 현장타설말뚝 공법의 경우, 현장에서 콘크 리트를 철근 보강재와 함께 타설하기 때문에 말뚝의 시공성과 지지력과 연직력 등을 충분히 확보하기 위해 서는 콘크리트의 품질관리가 무엇보다 중요하다(KIC, 2002). 건설기술관리법(MOLIT, 2014)에 의하면 건설공 사의 품질 확보를 위하여 품질관리계획과 품질시험계 획을 수립하고, 이에 따라 품질시험 및 검사를 실시하도 록 규정하고 있다. 또한, 현재 콘크리트는 과거와 달리 엄격한 규정과 시공시 검사, 감독으로 인해 우수한 환경 과 재료로 시공이 되고 있다(Kim and Kim, 1997).
최근 콘크리트 성능 향상 및 현장 공사품질 관리 개선 이 되었지만 현장타설말뚝의 콘크리트 압축강도에 관한 설계 및 시공 규정은 여러 개선된 환경을 반영하지 않고 기존의 것이 그대로 사용되고 있다. 예를 들어, 일반적으 로 현장타설말뚝의 설계강도는 호칭강도의 75%를 취하 여 약 25% 정도의 잠재적인 안전 여유율을 내포하고 있 고, 해상공사의 경우 말뚝 안정성의 신뢰성을 증진시키 기 위하여 설계압축강도를 추가적으로 10% 낮추고 있 다. 이러한 잠재적 안전 여유율은 오래전부터 설계에 반 영이 되고 있는데, 오늘날의 재료 성능향상, 혼화제 성능 향상, 시공 품질증가 등이 개선되어 콘크리트 강도 측면 에서 볼 때, 과다한 안전율을 내포하고 있다고 판단된다.
본 연구의 목표는 현장타설말뚝의 품질 관리의 일환 으로 시행되는 공시체 시험에 대한 특성을 검토하고 콘
크리트 압축강도에 영향을 미치는 인자를 파악하는 것 이다. 이를 수행하기 위하여 하나의 기초시공현장을 선 정하여 다양한 외기온도 조건(현장타설말뚝 타설일 기 준으로 1월부터 6월까지)하에 현장타설말뚝 타설시 만 든 공시체 200개 이상을 분석하여 압축강도를 측정하였 으며 설계강도, 공칭강도, 공시체 압축강도 간의 상관성 과 압축강도에 영향을 주는 인자들을 통계적으로 분석 하였다.
2. 콘크리트 압축강도의 영향인자
일반적으로 알려진 콘크리트 압축강도에 영향을 주 는 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 높이 를 의미한다. 슬럼프량이 크다는 것은 콘크리트의 워커 빌리티가 뛰어나다는 것을 뜻하며. 워커빌리티는 수분 함량, 골재의 유형과 분포, 시멘트비, 시멘트 분말도와 같은 다수의 인자에 영향을 받는다. 그 중에서 가장 중 요한 요소는 입자 간의 윤활을 향상시키는 물과 유동화 제이다. Mazloom and Ranjbar(2010)은 워커빌리티와 콘크리트의 압축강도와의 관계를 알아보기 위해, 다른 인자들을 고정시키고 물-시멘트비를 조절하며 Slump flow test와 재령일별 콘크리트의 압축강도를 측정하였다. 슬 럼프량과 압축강도와의 관계는 Fig. 1과 같으며, 슬럼프 량이 증가할수록 콘크리트의 압축강도는 낮아짐을 확 인 할 수 있다.
염분량은 콘크리트의 부식 및 강도에 영향을 미치는 인자로서 염해를 일으킨다. 염해란 콘크리트 중에 염화 물이 존재하여 철근이 부식함으로써 콘크리트 구조물 이 손상을 입는 현상을 말한다. Robertson(2002)는 염 화나트륨이 젖은 콘크리트 표면의 착색을 가속시키며 그 동안에 콘크리트가 손상된다고 하였으며, Lee and Thomas(2000) 또한 염화나트륨이 콘크리트손상에 주요 한 역할을 한다고 하였다. 그러나 Griffin and Henry(1964) 의 보고서에 따르면 콘크리트에 염분이 포함된 바닷물
Fig. 1. Compression strength according to the change of the slump (Mazloom and Ranjbar, 2010)
Fig. 2. Result of average crushing strength of various percentages of common salt (sodium chloride) in concrete (Oladapo and Ekanem, 2014)
Fig. 3. Compression strength according to the change of the amount of air (Lee, 1995)
Fig. 4. Effect of temperature on compressive strength of concrete (Ghani et al., 2006)
을 혼합하였을 경우, 콘크리트의 압축강도는 소량의 염 분에서 최대점을 나타내었으며, 최대점 이상의 염분이 공시체 제작에 사용되면 압축강도가 떨어졌다. Oladapo and Ekanem(2014)는 시멘트 중량 대비 염분을 증가시 키면서 콘크리트의 압축강도를 측정하였으며, 시험결과 는 Fig. 2와 같다. 시험 결과 시멘트 중량 대비 2%∼6%
의 염분은 콘크리트의 압축강도를 향상시켰고, 소량의 염분은 콘크리트의 압축강도를 향상시키는 첨가제 역 할을 한다는 것을 확인하였다.
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, 일반적
으로 공기량이 1% 증가하면 압축강도를 약 5.5% 감소시 키기 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, 재령7 일)를 증가시키지만 재령일이 증가 할수록 강도(재령 28일)를 감소시킨다. 이는 높은 온도는 초기 수화 속도 가 빠르게 촉진하지만 이후에는 수화를 지연시키고, 콘 크리트의 불균일한 분포를 발생시키기 때문이다. 높은 초기 수화 속도는 시멘트 입자를 빠르게 확산시키고, 틈 새 공간에 균일한 침전을 발생시키는데 불충분한 시간 을 가져온다(Ghani et al., 2006).
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%
3. 시공된 현장타설말뚝 콘크리트 정보 및 타설 환경
본 연구에서 수집된 공시체는 한 대형 현장에서 현장 타설말뚝 시공 시 타설하기 전의 콘크리트를 샘플링하 여 실험실에서 20℃기준으로 수중양생한 것으로써 콘크 리트 공시체 제작 후 7일, 28일 압축강도를 구하였다. 현 장타설말뚝의 콘크리트 배합설계는 25-40-180(굵은 골 재 최대치수 25mm, 압축강도 40MPa, 슬럼프 180mm) 이며, 5개 이상의 레미콘 회사에서 레미콘이 납품되었 다. 타설 기간은 1월부터 6월까지이고, 타설 시 콘크리 트 온도와 기온을 각각 측정하여 기록하였다. 또한 7일, 28일 강도와 호칭강도 대비 측정일 강도 비를 계산하였 다. 7일 압축강도의 최소 및 최대 압축강도가 29.35∼
39.3MPa이고, 28일 압축강도의 최소 및 최대 압축강도 는 42.96∼51.82MPa 범위 안에 분포하였다. Table 1은 공시체의 시험결과를 나타내며, 204개의 공시체를 대상 으로 콘크리트 온도, 타설시 온도, 슬럼프, 공기량, 염분 량, 7일 압축강도, 28일 압축강도를 각각 측정하여 해당 데이터의 범위를 기록하였다.
시험결과 204개의 공시체는 28일 압축강도가 콘크리 트표준시방서(2009) 기준에 따른 35MPa 값을 초과하 며, 이는 콘크리트 타설 시 재료 및 작업 환경적 측면에 서 큰 개선이 이루어졌기 때문이라고 판단된다. 콘크리 트는 여러 첨가제와 보강제로 인해 내구성과 강도를 비 롯하여 성능이 향상되고 있다. 뿐만 아니라, 지속적인 품질관리를 가능하게 해주는 모니터링 시스템의 발전 은 스마트 구조물(Smart structure)의 구성을 가능하게 해준다. 세굴 모니터링, 진동 모니터링 시스템 등으로 측정된 데이터는 즉각적인 반응을 통해 현장타설말뚝 의 강도 증진 및 우수한 품질을 유지 할 수 있게 한다.
설계강도가 일정한 수준에서 개선된 현 상황의 콘크 리트 실제강도는 과거에 비해 더 크기 때문에 이는 안전 율의 상승으로 이어진다. 즉, 개선된 환경과 경제적인
측면에 맞추어 기존의 안전율을 감소시키는 방안이 필 요하다.
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 대 표 65개 분포종류에 대하여 피팅(fitting)을 하였다.
피팅은 데이터들이 어떠한 확률밀도함수에 가장 적 합할 지를 파악하기 위하여 Goodness-of-fit test를 수행 하였다. 이는 통계모델에 따라 예상되는 값과 관찰된 값 의 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-Smirnov 는 앞선 방법이 적절하지 않을 경우 대안으로써 사용되 는데, 두 가지 방법 모두 데이터 포인트가 적을 경우 적 용이 가능하다. Chi-Squared는 앞에서 언급한 두 가지 방법에 비해 해당 분포에 수렴하는 데이터 포인트가 충 분히 클 경우 사용 할 수 있다(Jorge, 2003). 본 연구에서 는 데이터 포인트가 Chi-Squared 방법을 사용할 만큼 충 분하지 않아 Kolmogorov-Smirnov Goodness-of-fit test 와 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 분 포의 합으로 구성되는 5-모수 분포이며, 다음과 같은 식 (1)로 표현된다.
(1)
라는 다섯 개의 모수를 가지는 특별한 분포로서 정의역은 다음 식 (2)와 같다.
≤ ≺ ∞ if ≥ and (2)
≤ ≺ if or (3)
이 분포는 특별한 경우로서, 일반화 극단분포(GEV), 일반화 파레토분포( 또는 일 때), 로그-정규 분포, 로그-감마분포를 포함하는 매우 폭넓은 분포이다.
이 분포는 확률밀도함수나 누적분포함수가 명확히 표 현되지 않으며 다만 백분위 함수만 명백히 표현된다.
Wakeby 확률분포는 가장 유사한 확률분포를 가졌지
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
(a) (b)
Fig. 5. Wakeby distribution of compressive strength for curing duration of (a) 7 days and (b) 28 days
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
(a) (b)
Fig. 6. Weibull distribution of compressive strength for curing duration of (a) 7 days and (b) 28 days
만, 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.
따라서 실용적으로 많이 쓰이는 분포 중에서 콘크리 트 강도 자료에 합리적으로 잘 맞는 분포 중 하나는 Weibull 확률분포이다. Weibull 확률분포는 누적분포 함수와 확률 밀도 함수로 표시되는 것으로서 재료의 파
괴강도를 분석하면서 고안한 확률분포로 금속 및 복합 재료의 강도, 전자 및 기계부품의 수명분포를 나타내는 데 적합한 확률분포이다(Jo, 1987). 0보다 큰 값에 대하 여 정의되는 Weibull 확률분포를 이용하면 확률계산이 편리하게 용이하다.
이는 Microsoft사의 Excel 프로그램에서도 쉽게 계산 할 수 있다(셀에 “=WEIBULL(x, α, β, TRUE)”라고 입 력하면 어떠한 물리량이 x값까지 나타날 확률을 계산해
준다). Weibull 확률분포의 확률밀도함수와 누적분포함 수는 다음과 같은 식들로 표현된다.
(4)
(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.
(6)
따라서 7일 압축강도가 40MPa을 넘을 확률은 약 0.17%
이다. 28일 압축강도가 호칭기준강도인 40MPa를 넘지 않는 경우는 드물었다. 28일 콘크리트 압축강도가 호칭 기준강도인 40MPa를 넘지 않을 확률을 계산해 보면 다 음 식 (7)과 같고, 그 확률은 약 0.27%이다. 따라서 공시 체 1000개 중에 3개정도가 호칭압축강도인 40MPa을 만족 시키지 못할 것으로 예상된다.
(7)
4.2 압축강도와 그에 따른 인자의 상관관계 분석
일반적으로 알려진 콘크리트 압축강도에 영향을 주 는 대표 인자들은 슬럼프량, 공기량, 염분량, 온도 등이 있다. 공시체 채취 시 다음과 같은 인자들을 변위로 설 정하여 각각 인자들이 공시체의 압축강도에 미치는 영 향을 분석하였다.
콘크리트 타설 시, 해당 영향인자들이 시방서에서 규 정하고 있는 합리적인 범위 내에 오도록 배합 및 시공 관리를 철저하게 이루어지고 있어 그 영향 값은 작지만 해당인자들과 콘크리트의 압축강도 사이의 관계에 대 한 정량적인 분석은 필요하다. 특히, 외기 온도의 경우
계절에 따라 변화폭이 크기 때문에 시료 교란 등의 이유 로 콘크리트 압축강도에 미치는 영향이 클 것이라고 판 단된다. 본 연구에서 사용된 데이터에 의하면 최저 외기 온도는 -9.8℃였고, 이 외에도 동절기와 같이 온도가 낮 을 경우에는 콘크리트 타설 시 상온보다 특별한 관리가 필요한 실정이다. 대기 중에 노출된 콘크리트 구조물 타 설 시에는 올바른 양생을 위하여 온풍기를 사용하여 인 위적으로 양생온도를 높이기도 한다. 현장타설말뚝의 경우 노출된 콘크리트 구조물이 아니라 상대적으로 따 뜻한 지반 속에 타설되는 구조물이기 때문에 온도로부 터 받는 영향이 상대적으로 적긴 하지만 영향정도에 대한 파악이 필요하다.
해당 인자들이 현장타설말뚝 콘크리트의 압축 강도 에 미치는 영향 값을 정확하게 도출하기 위해서는 직접 적인 강도 측정을 통한 분석이 이루어져야 한다. 하지만 현장타설말뚝은 지반 속에 타설되기 때문에 이를 직접 적으로 측정하여 분석하기에는 어려움이 따른다. 이에 따라 본 연구에서는 현장타설말뚝 시공 전의 콘크리트 공시체를 샘플링하여 실험실에서 수중양생하고, 공시체 강도 특성을 분석하는 간접적인 방법을 택하였다. 직접 적인 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, 슬 럼프량이 클수록 압축강도가 저하되지만, 본 연구에서 수집된 자료에 의하면 Fig. 7에서 처럼 슬럼프량이 콘크 리트 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 않 았다.
4.2.2 공기량
일반적으로 콘크리트의 공기량은 상한 및 하한 기준 이 있다. 상한 기준을 벗어난 과도한 공기량은 콘크리트 강도를 2%∼6% 정도로 감소시키는 것으로 보고된다.
포틀란트 시멘트의 경우, 골재 크기에 따라 제안된 공기 량의 범위가 달라지지만, 25mm 최대 골재 크기에 대하 여 권장하는 콘크리트 공기량은 3%∼6%이다. 본 연구
(a) (b)
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)
(a) (b)
Fig. 8. Analysis of correlation between amount of air and (a) 7 days and (b) 28 days compressive strength ratio
에서 수집된 콘크리트의 공기량은 대부분 2%∼5% 사 이였으며, 이는 권장량보다 조금 적은 수치이다. Fig. 8 은 공기량과 7일, 28일 압축강도비(호칭압축강도로 정 규화)의 상관관계 분석 결과를 보여준다. 공기량과 압축 강도비 사이에는 큰 상관관계가 존재하지 않았다. 상관 관계의 정확한 분석을 위하여 비현실적으로 적게 측정 된 공기량(0%) 1개 데이터는 error로 간주하여 상관관 계 분석에서 제외하였다.
4.2.3 염분량
콘크리트에 과다한 염분이 들어가면 콘크리트가 경 화되는 화학반응을 방해하여 강도가 떨어진다. 본 연구 에서 수집된 자료를 분석해 본 결과는 Fig. 9와 같으며, 대부분 시료들의 염분량은 0%∼0.1% 범위에 존재하였 으며, 염분이 증가할수록 7일, 28일 압축강도가 떨어지
는 것을 확인하였다. 그러나 그 상관관계는 그렇게 크지 않았고, 염분량이 다른 시료의 염분량보다 높게 나온 측 정된 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 외기온도 가 강도에 미치는 영향을 분석하였다. 상관분석을 통하 여 외기온도와 콘크리트 7일과 28일 압축강도와의 상관 계수를 구해본 결과는 Fig. 10과 같고, 상관계수는 0.143 과 0.166으로 외기온도가 높을수록 콘크리트의 7일과 28일 강도가 커짐을 알 수 있다.
본 연구에서 구축한 공시체 압축강도 데이터베이스
(a) (b)
Fig. 9. Analysis of correlation between amount of salinity and (a) 7 days and (b) 28 days compressive strength ratio
(a) (b)
Fig. 10. Analysis of correlation between outside temperature and (a) 7 days and (b) 28 days compressive strength ratio
의 유효 외기 온도 범위는 -9.8°C∼34.2°C이다. 타설 시 의 날짜가 1월에서 6월이며 날씨가 아주 더운 여름의 데 이터가 없기 때문에 35도가 넘는 외기온도가 콘크리트 7일 및 28일 압축강도에 미치는 영향은 예측하기 어렵다.
한편, 콘크리트 타설 직전의 콘크리트 온도가 7일과 28일 압축강도에 미치는 영향을 알아보기 위한 상관분석 을 해본 결과는 Fig. 11과 같으며, 콘크리트 온도와 압축 강도사이에 미치는 영향이 미비한 것으로 판단되었다. 재료 관점에서 보면 물리적으로 콘크리트 온도와 외 기온도의 차이에 더 관심을 두어야 한다. 콘크리트 온도 와 외기 온도의 차이가 많으면 열의 차이에 의해 재료가 교란될 가능성이 크기 때문이다. 따라서 이 관계를 찾아 보기 위하여 콘크리트 온도와 외기 온도의 차이와 7일 및 28일 콘크리트 압축강도 간의 상관관계를 분석하였 으며, 그 결과는 Fig. 12와 같다.
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, 외기온도 와 콘크리트 타설시 콘크리트 온도 차이, 슬럼프량, 공 기량, 염분량)와 7일, 28일 공시체 압축강도 간의 상관 계수를 메트릭스로 표현하였다.
여섯 개의 인자가 7일, 8일 압축강도에 미치는 영향 을 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 콘크리 트 온도와 외부온도의 차이와 7일, 28일 압축강도 사이 의 음의 상관관계에서 볼 수 있듯이 온도의 차이가 클수
(a) (b)
Fig. 11. Analysis of correlation between temperature before concrete placement and (a) 7 days and (b) 28 days compressive strength ratio
(a) (b)
Fig. 12. Analysis of correlation between difference of concrete temperature and outside temperature and (a) 7 days and (b) 28 days compressive strength rati
Table 5. Correlation analysis of various influential parameters on concrete strength and concrete strengths
Correlation coefficients
① Temperature
before concrete placement
(℃)
② Outside temperature
(℃)
③ Temperature
difference between air and concrete
(② - ①) (℃)
④ Amount of slump
(mm)
⑤ Amount of air
(%)
⑥ 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
록 압축강도가 떨어진다. 그 다음으로는 외부온도와 염 분정도가 중요한 인자로 나타나고 있다. 앞서 언급한 바 와 같이 외부온도는 양의 관계를 염분정도는 음의 관계
를 보이고 있다. 나머지 세 인자들은 위의 인자들에 비 해 영향력이 크지 않은 것으로 나타난다.
5. 결 론
최근 콘크리트 성능 향상 및 현장 공사 품질 관리 개 선으로 기존 현장타설말뚝의 콘크리트 압축강도에 대 한 과도하게 높은 안전율을 검토하는 것이 본 연구에 목표이다. 이를 수행하기 위하여 새로운 현장에서 타설 시 만든 공시체 200개 이상을 분석하였으며, 외기온도, 콘크리트 온도, 외기온도와 콘크리트 온도 차이, 슬럼 프, 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 28 일 압축강도는 모두 Weibull 확률분포에 합리적으 로 fitting되었으며, 대부분의 7일 압축강도가 호칭 강도인 40MPa을 넘지 않았다. 7일 압축강도가 호칭 강도를 넘을 확률은 0.17%에 불과하였다. 하지만 모든 공시체의 28일 압축강도가 호칭강도인 40MPa 보다 컸으며, 확률적으로 볼 때, 공시체의 28일 압 축강도가 호칭강도보다 낮을 확률이 0.27% 정도였 다. 28일 압축강도의 최대치는 51.82MPa로 호칭강 도의 129.6%를 나타내었고, 이는 초과 설계되었음 을 의미한다.
(2) 일반적으로 우리가 알고 있는 콘크리트 압축강도에 영향을 주는 대표 인자들인 슬럼프량, 공기량, 염분 량, 외기온도에 대해서는 그들의 권장량에 벗어나 지 않을 경우, 콘크리트 압축강도에 큰 영향을 미치 지 않는 것으로 나타났다. 하지만, 지속적인 현장 품 질을 유지하기 위하여 여러 가지 가능 영향인자들 에 대한 콘크리트 압축강도와의 상관성분석을 수행 한 결과, “타설시 콘크리트 온도와 외기온도의 차 이”가 콘크리트 7일과 28일 압축강도에 미치는 영 향이 가장 큰 것으로 확인되었다.
감사의 글
이 논문은 2015년도 정부(미래창조과학부)의 재원으 로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업 임(No. 2015037490).
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Received : August 19th, 2015 Revised : September 14th, 2015 Accepted : September 14th, 2015
