IMPEDANCE SPECTROSCOPY ANALYTICAL METHOD FOR CONCRETE USING MACHINE LEARNING RECORDING MEDIUM AND DEVICE FOR PERFORMING THE METHOD

An analysis method of impedance spectroscopy for concrete using machine learning comprises the steps of: grasping an electric flow through moisture and conductive ions existing inside concrete using a node for measuring electricity based on electrochemical impedance spectroscopy (EIS); generating a theoretic equivalent circuit model composed of conductive paths reflecting the electric flow; normalizing an equivalent circuit reflecting the fine structure of concrete based on an impedance test using the theoretic equivalent circuit model; and generating a prediction model for estimating the ratio of water to cement from the parameter values of the equivalent circuit using machine learning. Accordingly, accuracy and reliability can be increased in the estimation of the fine structure and the mixture ratio of a cement-based material. 기계학습을 활용한 콘크리트 대상 임피던스 분광법의 분석 방법은, 전기화학적 임피던스 분광법(Electrochemical Impedance Spectroscopy; EIS)을 기초로, 전기를 측정하는 노드를 이용하여 콘크리트 내부에 존재하는 수분과 전도성 이온을 통한 전기적 흐름을 파악하는 단계; 상기 전기적 흐름을 반영한 전도성 경로로 구성되는 이론적 등가회로 모델을 생성하는 단계; 상기 이론적 등가회로 모델을 이용한 임피던스 실험을 기초로 콘크리트 미세구조를 반영하는 등가회로를 정규화하는 단계; 및 기계학습을 통하여 상기 등가회로의 매개변수 값으로부터 물과 시멘트 비를 추정하는 예측 모델을 생성하는 단계;를 포함한다. 이에 따라, 시멘트계 재료의 미세구조 및 배합비 추정의 정확도와 신뢰도를 높일 수 있다.