Data-Driven Classification of Water-to-Cement Ratio Based on Electrochemical Impedance Features

물-시멘트비(w/c)는 콘크리트의 품질을 판단하는 핵심 지표로서, 압축강도와 내구성에 큰 영향을 미친다. 이론적으로 완전한 수화를 위해 필요한 최소 w/c는 0.36으로 알려져 있다. 그러나 실제 시공 현장에서는 혼합 오류, 증발 손실, 잔류 세척수 등의 요인으로 인해 설계값과 실제값 간의 차이가 빈번하게 발생한다. 이에 따라, w/c를 간단하고 정확하게 현장에서 평가할 수 있는 방법의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 전기화학 임피던스 데이터를 기반으로 한 w/c 분류 모델을 제안하였다. 기존의 등가회로모델 해석 방식과 달리, 초기 시멘트 페이스트로부터 원시 임피던스 스펙트럼 데이터를 활용한다. 임피던스를 통한 w/c의 분류 가능성을 통계적으로 검토한 후, 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하여 최적화된 분류 모델을 구축하였다. 학습 및 모델 평가 결과, w/c 36 % 기준에 대해 분류 정확도 0.925, macro-average F1 0.917, ROC AUC 0.982의 성능을 보였다. 제안 방법은 간단한 임피던스 측정 및 분석을 통한 최소 w/c 미달 판정의 가능성을 제시하며, 향후 복합 조건을 고려한 다중 분류 모델로 확장할 수 있다.