Cementitious composites are key materials that determine the durability and safety of structures, and the occurrence and propagation of cracks are major causes of their performance degradation. With recent advances in high-resolution imaging technologies and artificial intelligence (AI), new approaches have emerged for quantitatively evaluating and predicting the crack behavior of cementitious composites. This paper comprehensively reviews the latest trends in image processing and AI-based analytical techniques applied to crack detection and assessment in cementitious composites. Specifically, it systematically analyzes the evolution of methods from traditional image analysis such as binarization, edge detection, and histogram analysis to deep learning-based approaches including convolutional neural networks (CNN), vision transformers (ViT), and generative AI-based restoration techniques. Furthermore, it discusses the potential integration of various sensing technologies such as optical and electron microscopy for microstructural observation, drone/UAV imaging, and infrared or thermal imaging. Finally, this review highlights key challenges related to dataset construction, training pipelines, performance metrics, and field implementation for real-world structural monitoring. The study aims to provide a technological foundation for intelligent maintenance and digital twin realization by proposing research directions for AI-based image interpretation in the evaluation of cracks in cementitious composites.

시멘트 기반 복합체(cementitious composites)는 토목 구조물의 내구성과 안전성을 결정하는 핵심 재료 중 하나로서, 균열(crack)의 발생 및 진전은 그 성능 저하의 주요 원인 중 하나이다. 최근 고해상도 영상 기술과 인공지능(AI)의 발전으로 시멘트 복합체의 균열 거동을 정량적으로 평가하고 예측하는 새로운 접근이 가능해졌다. 본 논문에서는 시멘트 복합체의 균열 검출과 평가에 적용되는 이미지 프로세싱 및 AI 기반 분석 기술의 최신 동향을 종합적으로 검토하였다. 구체적으로는 전통적인 영상분석(이진화, 에지 검출, 히스토그램 분석 등)에서부터 딥러닝 기반의 CNN(Convolutional Neural Network), Vision Transformer(ViT), 그리고 생성형 AI 기반 복원 기법까지의 발전 과정을 체계적으로 분석하였다. 또한, 시멘트 복합체의 미세구조 관찰을 위한 광학·전자현미경 영상, 드론· UAV 영상, 적외선·열화상 영상 등 다양한 센싱 기술과의 융합 가능성을 논의하였다. 마지막으로, 데이터셋 구축, 학습 파이프라인, 성능 지표 정립, 실제 구조물 모니터링으로의 적용 과제를 제시하였다. 본 연구는 AI 기반 영상 해석 기술을 활용한 시멘트 복합체 균열 평가의 연구 방향을 제시함으로써, 지능형 유지 관리 및 디지털 트윈 구현을 위한 기술적 토대를 제공함을 목표로 한다.

Keywords: 시멘트 복합체(Cementitious composites), 균열 검출(Crack detection), 이미지 프로세싱(Image processing), 인공지능(AI), 딥러닝(Deep learning)