1. 서 론

건설 시장의 발전과 함께 천연골재의 사용량이 기하급수적으로 증가하면서, 천연골재 고갈에 대한 문제가 대두되고 있다. 이에 따라, 국토교통부 제6차 골재수급 기본계획(2019~2023)(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2018)에 따르면, 하천, 바다골재의 지속적인 감소를 고려하여, 순환골재 등과 같은 기타골재의 품질 강화를 통해 점진적 활용확대를 계획 중이며, 이에 따른 연구가 활발히 수행 중이다(Hwang, 2018; Moon et al., 2019).

건설폐기물의 발생이 증대하면서, 중간처리업체에서 생산되는 순환골재의 품질은 순환골재 품질기준을 통해 관리하고 있다. 이에 따라, 양질의 순환골재를 중간처리업체가 생산하여 건설 현장에 공급해야 한다. 하지만, 순환골재 생산 시에 건설폐기물에 혼입되어 들어오는 유무기 이물질들을 제거해야하며, 건설폐기물을 세척 및 파쇄하여 생산하는 과정에서 순환토사 선별을 위해, 스크린 망을 사용한다. 이 스크린 망의 크기의 차이가 생산되는 순환토사의 품질의 차이를 발생시킨다(Hwang, 2018). 스크린 망의 치수가 작을수록 품질은 향상되지만, 망막힘이 발생할 가능성이 커져 생산효율은 저하된다. 특히, 함수비가 높은 건설폐기물을 활용하여 순환토사를 생산할 경우, 점착력의 영향으로 망막힘 발생이 극대화된다. 따라서, 고함수비 순환토사의 생산효율 향상을 위한 방법이 필요하며, 스크린의 재료를 탄성이 있는 재료로 만들거나, 스크린의 회전 축을 조절하여 진동을 통한 망막힘 저감을 시도하고 있다. 하지만, 근본적인 원인인 15% 이상의 고함수비에서 망막힘 발생이 커지기 때문에, 현장에서 함수비를 쉽게 평가할 방법이 필요하다.

따라서, 이 논문은 고함수비 순환토사 생산효율 향상을 위한 기초 연구로, 전기전도도를 활용한 함수비 평가를 수행하였다. 이를 위해, 전기전도도 측정 센서의 선정과 전기전도도와 함수비의 상관성을 도출하고 이를 검증하고자 한다.

2. 전기전도도 측정 센서 선정

2.1 전기전도도 선세의 재현성 평가

순환토사 생산 시, 전기전도도 측정을 위해서는 빠른 응답 속도로 신호가 안정적이어야 하며, 순환토사 생산시스템 가동 중에 반복 측정이 가능해야 한다. 이에 따라, 데이터 출력 폭이 전류 4~20 mA인 3가지의 전기전도도 센서를 활용하여, Table 1과 같이, 재현성을 평가하였다. 국내에서 생산된 sensor 1은 측정값의 편차가 -16~20 uS/m까지 발생하였고, 응답 속도가 느려, 재현성 확보가 어려운 것으로 평가하였다. 대만에서 생산된 sensor 2는 응답속도가 빠르고 신호가 안정적이어서 측정이 용이하나, 측정상태에서 수치가 계속 증가하는 현상이 발생하여, 지속적인 측정이 불가한 것으로 평가하였다. Sensor 3은 응답속도가 빠르고 신호가 안정적이며, 편차가 -1.4~0.6 uS/m으로 재현성이 확보되어, Sensor 3을 전기전도도 측정에 적용하였다(Fig. 1 참조).

Fig. 1.

Electrical Conductivity Sensor

2.2 전기전도도 센서의 정밀도 검증

Sensor 3의 정밀도 검증을 위해, 함수비 12.31%의 시료를 10회 측정한 결과는 Fig. 2와 같다. 10회 측정 시, 6회 31 uS/m, 4회 32 uS/m로 측정되어 평균 31.4 uS/m로 평가하였다. 3.2에 제시된 식 (1)에 전기전도도 평균값 31.4 uS/m로 함수비를 계산해 본 결과 12.09%로 실제 함수비와의 오차가 1.8%로 나타났다.

Fig. 2.

Verification of the accuracy of electrical conductivity sensors

3. 전기전도도-함수비 상관성 평가

3.1 실험 방법

전기전도도- 함수비 상관성 평가를 위해, 실험실 실험, 현장 실험으로 나누어 실험을 수행하였다. 실험실 실험은 0.02 m3의 토사의 함수비를 8수준(5.0, 10.0, 12.5, 15.0, 17.5, 20.0, 22.5, 25.0%)으로 하여, 한 수준에 대해 전기전도도를 5회 측정하여 전기전도도와 함수비의 상관성을 평가하였다. 전기전도도의 측정은 2장에서 선정한 Sensor 3을 전기 전도도 측정 센서로 사용하였고, 함수비는 함수비 수준 당 3회 씩 KS F 2550(Korean Standards Association, 2017)에 따르면 방법으로 실험하여 평가하였다. Fig. 3과 같이, 시료의 무게를 잰 후, 대상 시료를 건조로에서 105°C로 25시간 건조하여 노건조 상태를 만든 후, 건조된 시료의 무게를 측정하여 함수비를 산정한다. 현장 실험은 경기도 포천시에 있는 건설폐기물 중간처리업체에서 건설폐기물을 순환토사로 생산하는 과정에서 전기전도도를 25회 측정한 후, 측정 순환토사를 샘플링하여 함수비 실험을 통해 전기전도도와 함수비의 상관성을 평가하였다.

Fig. 3.

Moisture content method

3.2 실내 실험 결과

노건조된 토사에 함수비를 5.0, 10.0, 12.5, 15.0, 17.5, 20.0, 22.5, 25.0%로 맞게 수분을 혼입하여, 전기전도도를 5회 반복 측정하였다. 전기전도도 측정 후 시료를 샘플링하여 각 시료 당 3회 함수비 실험을 하여 그 평균값으로 함수비를 산정하였다. 그 결과는 Table 2와 같고, Fig. 4의 실내 실험 결과의 전기전도도-함수비 상관성을 통해 회귀분석하여 식 (1)을 도출하였다. 또한, 실험 결과에서 타겟 함수비와 실제 함수비 간의 차이는 있지만, 실제 함수비와 전기전도도 측정값 간의 상관성을 평가하기 때문에, 타겟 함수비와 실제 함수비 간의 차이는 고려하지 않는다. 또한, 동일한 함수비에서 5회씩 측정한 측정값의 편차가 함수비 5%의 경우 -1.4~0.6, 10%는 -0.2~0.8, 12.5%는 -1~1, 5회씩 측정한 측정값의 편차가 함수비 5%의 경우 -1.4~0.6, 10%는 -0.2~0.8, 12.5%는 -1~1, 15%는 -1.2~1로 나타났다. 또한, 고함수비 구간인 함수비 17.5, 20, 22.5, 25%로 증가할 때, 측정값의 편차는 -1~1,-1.4~1.6, -1.6~1.6, -0.6~0.4로 나타났다. 함수비가 5~15%까지 저함수비 영역에서는 편차보다 17.5~25%의 고함수비 영역에서의 함수비가 편차가 크게 평가되었다. 전체 구간에 대해서 함수비 별 편차는 –1.6~1.6 uS/m으로 나타나, 2장에서 평가한 센서의 재현성에 준하는 것으로 평가하였고, 함수비가 25% 이상 구간에서 수렴하는 것으로 나타났다. 정밀도의 경우 함수비 구간별로 차이가 있었다. 함수비 15.0~22.5% 고함수비 구간은 2.2~1.6%로 2장의 정밀도에 준하게 평가되었지만, 12.5% 이하 저함수 영역의 실제 함수비와 예측 함수비의 차이가 7.6~24.0%로 차이가 크게 나타났다. 이는 함수비가 커지면 간극수의 양이 증가하기 때문에 간극수에 의한 전도가 지배적으로 변하기 때문에, 함수비가 증가할수록 정밀도가 향상되는 것으로 판단된다(Choo and Burns, 2014).

Fig. 4.

Verification of the accuracy of electrical conductivity sensors (lab test)

여기서, EClab: 실내실험 전기전도도(uS/m)

MC: 함수비(%)

3.3 현장 실험 결과

현장 실험은 실제 건설 폐기물 중간처리업체에서 순환토사를 생산하는 과정에서 전기전도도를 30회 측정하고 그 시료의 함수비를 평가한 결과가 Table 3과 같다. 현장 실험 결과는 동일한 시료에 대한 측정을 수행하지 않았다. 하지만, 함수비 평가 결과 case 2와 7의 함수비가 8.8%로 동일하게 측정되었는데, 두 시료의 전기전도도의 차이는 4 uS/m로 나타났다. case 8과 10은 함수비가 4.5%였고, 이때의 두 시료의 전기전도도 값은 13,12 uS/m로 나타났다. case 20, 23,24의 함수비는 13.90%으로 동일하고 전기전도도는 36, 36, 37로 평가되었다. 실내 실험의 경우보다 현장 실험에서 편차가 크게 평가되었다. 이는 현장에서 생산된 순환토사는 건설폐기물의 종류나 오염 상태 등에 따라 생산되는 순환토사의 양이 차이가 있고 이에 따라 생산된 순환토사의 다짐 상태가 달라진다. 이러한 다짐 상태의 차이가 같은 함수비에서 다른 전기전도도를 관측하는 원인이 된다(Kim et al., 2015).

3.4 전기전도도- 함수비 상관성 분석

실내 실험 결과 40개와 현장실험 결과 30개를 합쳐 총 70개의 데이터로 전기전도도와 함수비의 상관성은 Fig. 5와 같다. Fig. 5로 회귀분석을 진행하여, 식 (2)를 제안하였다.

여기서, EC: 전기전도도(uS/m)

MC: 함수비(%)

제안한 전기전도도를 활용한 함수비 예측식을 검증하기 위해, 현장 생산되는 순환토사의 전기전도도를 측정한 후, 식 (2)로 예측한 함수비와 실험을 통해 산정한 함수비를 Fig. 6로 비교하였다. 예측값보다 실제 함수비가 0.10~0.82% 크게 평가되었고, 고함수비로 갈수록 예측값과 실험값의 차이가 커짐을 확인할 수 있었다. 이는, 실내 실험 결과와 현장 실험 결과를 함께 사용하여 예측식을 산정하였기 때문에, 건설폐기물의 오염도나 생산된 순환토사의 다짐 상태 등의 차이로 인해, 전기전도도의 차이가 발생한 것으로 판단된다. 따라서, 현장에서 다양한 건설폐기물과 오염도, 다짐도 등을 고려한 전기전도도 측정 및 함수비 평가 결과로 함수비 에측식 데이터를 추가한다면, 실제 예측식의 신뢰도 향상이 가능할 것이라 기대된다.

Fig. 5.

Verification of the accuracy of electrical conductivity sensors

Fig. 6.

Verification of moisture content prediction equation

4. 결 론

본 연구는 고함수비 순환토사 생산효율 향상을 위한 기초 연구로, 전기전도도를 활용한 함수비 평가를 수행하였다.

1) 전기전도도 측정에 활용한 센서는 응답속도가 빠르고 신호가 안정적이며, 측정값의 편차가 적어 재현성이 확보가 가능한 센서를 적용하였다.

2) 실내 실험과 현장 실험에서 전기전도도의 재현성이 확보됨을 확인하였고, 동일한 함수비에서 전기전도도의 편차가 발생하는 이유는 전기전도도 측정 시, 순환토사 다짐의 차이에서 기인한다.

3) 70개의 실험 데이터를 통해, 전기전도도를 활용한 함수비 예측식을 제안하였고, 이를 검증한 결과 예측 함수비보다 실제 함수비가 0.10~0.82% 크게 평가되었다.

4) 현장에서 생산되는 순환토사는 건설폐기물의 종류나 오염 상태와 순환토사의 다짐 상태가 다르기 때문에, 이를 변수로 하는 반복 실험을 통해 전기전도도-함수비 데이터를 추가한다면, 함수비 예측의 신뢰도 향상이 가능할 것이라 기대된다.

향후, 함수비에 따른 진동스크린 망막힘에 대한 연구를 수행한다면, 전기전도도 측정을 통해 함수비를 평가하고 이에 따른 진동스크린의 망막힘 발생정도를 정량적으로 평가하면, 순환토사의 생산효율을 향상할 수 있을 것이라 기대된다.