재령일(28일)이 지나야 정확한 압축강도 측정값을 확인할 수 있음

기존 이론은 오차율이 크고 예측 가능한 강도 범위가 제한적

콘크리트 압축강도 시스템 개발을 통해 보다 정확한 압축강도 사전 예측

설계배합강도와 실제 강도의 오차를 최소화

다양한 목표 성능(강도)에 대하여 적용 가능

물-시멘트비, 단위수량 등 적은 수의 인자에 따른 관계식으로 압축강도 추론

다양한 영향 인자를 충분히 고려하여 콘크리트 압축강도 예측

구성 재료 품질, 혼합 시간, 제조 오차 등 콘크리트 압축강도에 영향을 미치는 여러 인자 반영할 수 있어 높은 수준의 품질관리 수행

구성 재료의 품질 변동(골재 표면수 등) 및 작업자(operator)에 의한 재료 계량 오차 발생

기계학습을 통한 압축강도 예측으로 사람의 인위적 개입의 최소화

제품 품질 신뢰성 향상으로 완벽한 품질보증체계 확보

현장에서 요구되어 지는 설계 배합강도 에 따라 배합 설계 후, 생산된 제품에 대한 강도 예측은 샘플링 검사

생산된 전 제품에 대하여 강도 예측값 수집 자동화 및 실시간 모니터링E

제품 품질 정보 수집의 자동화를 통한 데이터 분석 관리체계 구축

제품 품질 향상 및 불량 제품 사전 예방