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Estimation of Life Expectancy and Budget Demands based on Maintenance Strategy

도로포장 유지보수 전략에 따른 기대수명과 보수비용산정

  • Received : 2012.02.21
  • Accepted : 2012.05.17
  • Published : 2012.07.15

Abstract

Road pavement requires repetitive maintenance works to maintain satisfactory service level to the public. However, the repetitive maintenance works upon deteriorated pavement structure make negative effects to deterioration speed. It often leads to inefficient use of limited budget. For that reason, the pavements require reconstruction work to recover their original performance. Recently, construction demands in the Korean national highway have already been reached to maximum level, and the aged pavements start to demand much more reconstruction works. However, in the real world, road agencies have often been confused when they determine maintenance design for such aged road sections due to budget constraint. It is because there is no reliable long-term maintenance strategy that supports their decision making. To support their decision making, this paper aimed to suggest the best maintenance strategy considering changing process of pavement performance by repetitive maintenance works. As an analysis method, probability distribution and hazard function to estimate the life expectancy were adopted, and then the results were used for long-term life cycle cost analysis with deterministic or Monte-Carlo method under various scenarios. As an empirical study, the Korean national highway data that has long-maintenance history data since 1986 has been applied. Last, this paper considered quality assurance of maintenance work to improve maintenance quality. These could be important information as a part of long-term maintenance strategy of pavement.

도로포장은 충족되어야 하는 서비스 수준을 유지하기 위해 반복적인 유지보수를 필요로 한다. 그러나 노후화된 하부구조와 반복적인 유지보수는 포장의 파손속도를 가속화시키기도 하며, 이는 한정된 예산의 효율성을 저해하는 요소가 될 수 있다. 따라서 본래의 기능을 유지하기 위해 도로의 재포장이 주기적으로 요구된다. 특히, 국도는 그 건설수요가 한계점에 다다랐으며, 노후로 인해 재포장 및 유지관리의 필요가 점점 증가하고 있는 시점이다. 그러나 도로관리자들은 예산의 한계로 이러한 노후포장에 대해 재포장 및 효율적인 유지관리를 시행하기에 많은 어려움을 겪고 있다. 이는 의사결정에 필요한 장기적인 유지보수 전략의 부재 때문이라 할 수 있다. 이에 본 논문은 반복적인 유지보수로 인한 포장의 상태변화를 고려한 유지보수 전략을 도출하여 관리자들의 의사결정에 도움을 주고자 하였다. 분석을 위해 포장관리시스템(PMS)이 도입된 1986년부터 장기간 누적된 국도의 유지보수 이력데이터를 활용하였으며, 방법론으로는 유지보수 횟수에 따른 수명분포 도출 및 위험률(hazard) 함수의 변화과정을 분석한 후, 이 결과를 근거로 다양한 유지보수 대안들에 대해 중장기 유지보수비용을 산정하였다. 이를 위해 포장파손과정의 불확실성을 고려하고, 도로관리자들에게 보다 실용적인 정보를 제공하기 위해 확률론적 방법(몬테카를로기법)을 추가로 도입하였다. 또한, 신뢰성 이론을 활용하여 유지보수에 대한 품질보증과 관련된 정보도 도출하고자 하였다. 이러한 정보는 장기유지보수전략 수립에 중요한 정보로 활용할 수 있다.

Keywords

References

  1. 건설교통부(현 : 국토해양부)(2007) 교통시설 투자평가지침.
  2. 고승곤, 양완연(1998) 일반통계학, 교우사.
  3. 김종걸, 최영진, 정승연(2000) 보증기간을 고려한 대수정규분포를 따르는 시장자료의 신뢰성 분석, 한국신뢰성학회 추계학술대회, 한국신뢰성학회, pp. 299-311.
  4. 나춘수, 정병수(2010) AHP-기반으로 보증클레임의 위험등급 결정, 한국산학기술학회 논문집, 한국산학기술학회, 제11권 제12호, pp. 5097-5106. https://doi.org/10.5762/KAIS.2010.11.12.5097
  5. 도명식(2010) 신뢰성 개념을 이용한 포장의 평균수명 및 신뢰도예측, 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제30권 제5호, pp. 497-504.
  6. 도명식, 권수안(2010) 신뢰성 개념을 이용한 적정 포장 수명분포선정, 한국도로학회 논문집, 한국도로학회, 제12권 제1호, pp. 61-69.
  7. 도명식, 한대석, 유인균, 이수형(2006) LCC를 고려한 내유동포장의 공용성 및 경제성 분석에 관한 연구, 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제26권 제5호, pp. 783-796.
  8. 도명식, 한대석, 이종달, 이영욱(2007) HDM을 활용한 국도 포장 유지보수 공법에 대한 경제성 평가, 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제27권 제3호, pp. 311-323.
  9. 배도선, 전영록(1999) 신뢰성 분석, 아르케.
  10. 정해성(1997) 비모수적 근사를 이용한 수정된 정기검사정책의 결정, 품질경영학회지, 품질경영학회, 제25권 제1호, pp. 173-181.
  11. 한국건설기술연구원(2009) '2008 도로포장관리시스템 최종보고서, 한국건설기술연구원.
  12. 한국건설기술연구원(2003) '2002 도로포장관리시스템 최종보고서, 한국건설기술연구원
  13. 한대석, 도명식, 김성현, 김정환(2007) 이용자 및 사회환경비용을 고려한 포장유지 대안의 생애주기비용분석, 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제27권 제6호, pp. 727-740.
  14. Anderson, T. W. and Darling, D. A. (1952) Asymptotic theory of certain "goodness-of-fit" criteria based on stochastic processes. Annals of Mathematical Statistics, Vol. 23, No. 2, pp. 193-212. https://doi.org/10.1214/aoms/1177729437
  15. Bell, J. R. (1968) Algorithm 334: normal random deviates, Communications of the Association for Computing Machinery (CACM), Vol. 11, No. 7, pp. 498-499.
  16. Blank, L. and Tarquin, A. (2002) Engineering Economy (5th eds.), McGraw-Hill, New York, N.Y.
  17. Box, G. E. P. and Muller, M. E. (1958) A note on the generation of random normal deviates, The Annals of Mathematical Statistics, Vol. 29, No. 2, pp. 610-611. https://doi.org/10.1214/aoms/1177706645
  18. Do, M. and Kwon, S. (2009) Current status and perspectives of asset management in South Korea, Proc. of International Workshop on Asset Management Implementation in Asian Countries, Kuala-Lumpur, Malaysia.
  19. Federal Highway Administration (FHWA) (1998) Life-cycle cost analysis in pavement design: In search of better investment decisions, Technical Report of Federal Highway Administration, Washington, D.C.
  20. Fwa, T. F. (2006) The handbook of highway engineering, Taylor & Fransis Group, LLC, London.
  21. Goodman, A. S. and Hastak, M. (2006) Infrastructure planning handbook: planning, engineering, and economics, McGRAWHill with Amerian Society of Civil Engineers (ASCE) press, Virginia.
  22. Han, D. (2011) Development of open-source hybrid pavement management system for an international standard, Ph.D. Disseration, Kyoto University, Japan.
  23. Han, D., Kaito, K. and Kobayashi, K. (2012a) Application of Bayesian estimation method with Markov hazard model to improve deterioration forecasts for infrastructure asset management, KSCE J. of Civil Engineering. (In review)
  24. Han, D., Kobayashi, K., and Do, M. (2012b) Section-based multifunctional calibration method for pavement deterioration, KSCE J. of Civil Engineering. (In review)
  25. Knopp, R. (1969) Remark on algorithm 334 [G5]: normal random deviates, Communications of the Association for Computing Machinery (CACM), Vol. 12, No. 5, pp. 275-281. https://doi.org/10.1145/362946.362982
  26. Kobayashi, K., Do, M., and Han, D. (2010a) Estimation of Markovian transition probabilities for pavement deterioration forecasting, KSCE J. of Civil Engineering, Vol. 14, No. 3, pp. 341-351. https://doi.org/10.1007/s12205-010-0343-x
  27. Kobayashi, K., Kaito, K., and Nam, L.T. (2010b) Deterioration forecasting model with multistage weibull hazard functions, J. of Infrastructure Systems, ASCE., Vol. 16, No. 4, pp. 282-291. https://doi.org/10.1061/(ASCE)IS.1943-555X.0000033
  28. Kobayashi, K., Kaito, K., and Nam, L. T. (2012) A statistical deterioration forecasting method using hidden Markov model for infrastructure management, Transportation Research: Part B, (Accepted).
  29. Madanat, S. and Ben-Akiva, M. (1994) Optimal inspection and repair policies for infrastructure facilities, Transportation Science, Vol. 28, No. 1, pp. 55-62. https://doi.org/10.1287/trsc.28.1.55
  30. Nam, L. T. (2009) Stochastic optimization methods for infrastructure management with incomplete monitoring data, Ph.D. Dissertation, Kyoto University, Japan.
  31. Nam, L. T., Thao, N. D., Kaito, K., and Kobayashi, K. (2009) A benchmarking approach pavement management: Lessons from Vietnam, J. of Infrastructure Planning Review, JSCE., Vol. 27, No. 1, pp. 101-112.
  32. Permanent International Association of Road Congress (PIARC) (2000) Highway development and management series: Vol. 1-7, The World Road Association, 92055 La Defense, France.
  33. Stephens, M. A. (1974) EDF Statistics for goodness of fit and some comparisons. J. of the American Statistical Association, Vol. 69, No. 347, pp. 730-737. https://doi.org/10.1080/01621459.1974.10480196
  34. Tsuda, Y., Kaito, K., Aoki, K., and Kobayashi, K. (2006) Estimating Markovian transition probabilities for bridge deterioration forecasting, J. of Structural Engineering and Earthquake Engineering, JSCE., Vol. 23, No. 2, pp. 241-256. https://doi.org/10.2208/jsceseee.23.241s
  35. U.S. Department Of Transportation (USDOT) (1999) Asset Management Primer, Publication No: FHWA-IF-00-010, Washington, D.C.
  36. Yang, J., Lu, J. J., Gunaratne, M., and Dietrich, B. (2006) Modeling crack deterioration of flexible pavements: Comparison of recurrent Markov chains and artificial neural networks, J. of Transportation Research Board, ASCE., No. 1974, pp. 18-25.

Cited by

  1. Stochastic Disaggregation and Aggregation of Localized Uncertainty in Pavement Deterioration Process vol.33, pp.4, 2013, https://doi.org/10.12652/Ksce.2013.33.4.1651
  2. Development of Korean Life Cycle Cost Analysis Model for Road Pavement Asset Management vol.33, pp.4, 2013, https://doi.org/10.12652/Ksce.2013.33.4.1639
  3. Performance evaluation of advanced pavement materials by Bayesian Markov Mixture Hazard model vol.20, pp.2, 2016, https://doi.org/10.1007/s12205-015-0375-3
  4. A Study to Analyze Service Life of Expressway Pavement according to Traffic Volumes and De-icing Chemicals vol.17, pp.1, 2015, https://doi.org/10.7855/IJHE.2015.17.1.035
  5. Prediction of Asphalt Pavement Service Life using Deep Learning vol.20, pp.2, 2018, https://doi.org/10.7855/IJHE.2018.20.2.057