• 제목/요약/키워드: 도로공용성예측모델

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19mm 밀입도 아스팔트 혼합물의 소성변형 예측 모델 개발 (Development of the Permanent Deformation Prediction Model of 19mm Dense Grade Asphalt Mixtures)

  • 박희문;최지영;박성완
    • 한국도로학회논문집
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    • 제7권4호
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    • pp.1-8
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    • 2005
  • 아스팔트 포장에서 소성변형은 교통하중에 의해 발생하는 가장 심각한 파손중의 하나이다. 현재 개발중인 한국형 포장 설계법은 역학적-경험적 설계법으로 다양한 포장 파손 예측모델을 필요로 한다. 이 연구는 포장설계시 아스팔트층에서 발생하는 소성 변형량을 예측할 수 있는 모델을 개발하여 포장의 공용성을 규명하고자 하였다. 본 논문은 아스팔트 혼합물의 소성변형에 영향을 미치는 인자를 규명하고, 소성변형 예측 모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 3단계 온도, 공극률을 조합한 19mm 밀입도 혼합물에 대하여 삼축압축 반복재하시험을 수행하였다. 그 결과 혼합물의 온도와 공극률이 소성변형 예측 모델 계수에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이에 근거하여 19mm밀입도 아스팔트 혼합물에 대한 소성변형 예측식을 다중 회귀분석을 통하여 개발하였으며, 개발된 모델을 검증하였다.

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도로포장의 유지관리 계획 수립을 위한 딥러닝 기반 열화 예측 모델 개발 (Development of Deep Learning Based Deterioration Prediction Model for the Maintenance Planning of Highway Pavement)

  • 이용준;선종완;이민재
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제20권6호
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    • pp.34-43
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    • 2019
  • 도로연장의 지속적인 증가와 공용기간이 상당히 경과한 노후 노선이 늘어남에 따라 도로포장에 대한 유지관리비용은 점차 증가하고 있어, 예방적 유지관리를 통해 비용을 최소화 하는 방안에 대한 필요성이 제기되고 있다. 예방적 유지관리를 위해서는 도로포장의 정확한 열화 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로포장 열화예측 모델 개발을 위해 딥러닝 모델 중 가장 보편적으로 많이 사용하는 심층신경망(DNN)과 시계열 데이터 분석에 강점을 가진 순환신경망(RNN)을 사용하였으며, 두 개의 모델의 성능을 비교 분석하여 우수한 모델을 제안하였다. RNN의 Vanishing Gradient Problem을 해결하기 위해 좀 더 복잡한 형태의 RNN구조인 LSTM(Long short-term memory circuits)을 사용하였다. 학습 결과, RNN-LSTM 모델의 RMSE 값이 0.102로 DNN모델보다 낮아 성능이 더 우수하였다. 또한, 대상구간의 시간경과별 평균 도로포장 상태 예측치와 실제 도로포장 상태 실측치의 비교를 통해 RNN-LSTM 모델의 높은 정확도를 검증하였다. 따라서 향후 고속도로 콘크리트 포장의 유지관리 계획 수립시 유지보수 수요 추정을 위한 열화 예측 모델로는 DNN 모델보다 시계열 분석에 강한 RNN-LSTM의 모델을 제안한다.

현장 계측자료를 이용한 아스팔트 포장체 온도 예측 연구 (A Study on the Temperature Prediction for Asphalt Pavement Using Field Monitoring Data)

  • 안덕순;박희문;엄병식;김제원
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권1D호
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    • pp.67-72
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    • 2006
  • 아스팔트 포장체내의 온도예측은 역학적-경험적 포장설계법에서 포장의 거동해석 및 공용성 예측시 매우 중요한 요소 중에 하나다. 본 연구에서는 현장 온도 계측자료를 이용하여 아스팔트 포장체의 시간별, 깊이별 온도예측에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 전국의 대표 지점을 선정하여 깊이별로 온도계측 센서를 매설하고 주기적으로 대기, 포장표면 및 내부온도를 계측하였으며, 이 현장 자료를 이용하여 개발된 온도 예측 모델의 보정을 수행하였다. 보정된 온도예측 모델을 이용하여 포장체의 표면 및 중간깊이의 온도를 예측한 후에 현장 계측자료와 비교분석하였다. 본 연구의 결과, 온도예측 모델에 필요한 계수값 중 가을철의 경우 태양흡수율과 방사율(emissivity) 값이 다른 계절과 다르게 나타났다. 아스팔트 포장체 중간 깊이에서의 예측과 실측 온도차는 ${\pm}3^{\circ}C$내이며, 온도 예측 모델이 현장 온도를 정확히 예측할 수 있음을 입증하였다. 또한, 온도예측에 있어서 지역별 특성의 영향은 받지 않는 것으로 증명되었다.

실험계획법 및 하모니 검색 알고리즘을 이용한 아스팔트 포장체의 피로균열 공용성 관련 인장변형률 추정모델 연구 (Study on a Prediction Model of the Tensile Strain Related to the Fatigue Cracking Performance of Asphalt Concrete Pavements Through Design of Experiments and Harmony Search Algorithm)

  • 이창준;김도완;문성호;유평준
    • 한국도로학회논문집
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    • 제14권2호
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    • pp.11-17
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    • 2012
  • 본 연구는 실험계획법(예: 반응표면계획법) 및 하모니 검색 알고리즘을 통하여 다양한 아스팔트 콘크리트 포장 구조체에 있어 피로균열의 공용성 인자인 인장변형률을 예측하는 모델을 개발하는 방법에 대한 연구이다. 인장변형률을 산정하기 위하여 한국건설기술연구소에서 개발한 유한요소 축대칭해석 프로그램인 KICTPAVE를 이용하여 아스팔트 층과 린콘크리트 층의 접속면에서 발생되는 변형률을 구하여 데이터베이스(D/B)화 하였다. 아스팔트 포장에서 입력변수인 층별 탄성계수 및 두께를 다양한 조건에서 KICTPAVE 프로그램을 수행하여 훈련용 D/B(Training Set)인 변형률의 값들을 구축한 후 반응표면계획법에 근거하여 회귀방정식을 정의하였으며 방정식에 필요한 계수값을 결정하기 위하여 하모니 검색 알고리즘을 이용하였다. 최종적으로 결정된 회귀방정식의 계수값들의 정확성을 검증하기 위해서 훈련용 D/B가 아닌 다른 조건의 입력변수를 이용하여 검증용 D/B(Testing Set)를 구축하고 이를 이용하여 개발된 모델을 검증하였다.

줄눈 콘크리트포장의 적정 줄눈간격에 대한 연구 (A Study for Optimum Joint Spacing in Jointed Concrete Pavement)

  • 전범준;이승우
    • 한국도로학회논문집
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    • 제7권4호
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    • pp.69-77
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    • 2005
  • 줄눈 콘크리트포장에서 적정한 줄눈간격은 슬래브의 거동에 의해 발생하는 인장응력 줄눈채움재의 파손과 다웰바의 하중전달율(LTE)의 저하를 방지하여 도로포장의 장기 공용성 증가에 큰 영향을 미친다. 하지만 국내 줄눈간격은 경험적이고 획일적으로 이루어진다. 그러므로 본 연구는 국내 권역별 기후조건을 토대로 합리적인 줄눈간격 산정에 대한 방안을 제시하였다. 합리적인 줄눈간격은 초기거동에서 환경하중의 영향에 따른 건조수축과 수화열에 의해 무작위 균열 발생하지 않도록 산정하였다. 그리고 장기거동에서 줄눈폭의 과도한 움직임에 따른 LTE 저하로 인해 포장파손이 발생하지 않도록 줄눈간격을 산정하였다. 본 연구에서 산정된 줄눈간격 잠정안은 6$\sim$8m이며, 포장파손 예측 모델을 통해 줄눈간격을 8m로 증가시켜도 포장 공용성엔 큰 차이가 없었다.

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호우 재해영향모델 시스템 개발 (Development of a heavy rain disaster impact model system)

  • 강동호;최나연;김병식
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.57-57
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    • 2023
  • 최근 심각한 기후변화로 인한 호우, 태풍 등 기상현상의 변화로 다양한 재해가 발생하고 그로 인한 피해 규모도 커지고 있다. 현재 우리나라의 호우 재해에 대한 예보는 단순히 강수량, 강설량, 바람의 강도 등을 전달해 주고 있는데, 이러한 정보 전달의 형태는 그로 인한 피해 규모를 예측하기 어렵다. 본 시스템은 현재의 단순한 수치만을 보여주는 예보에서 호우가 어느 지역에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 정보를 전달한다. 시간대별 격자단위(1km×1km)로 구획하여 그 영향이클 것이라고 예상되는 9개 분야(생활, 도로, 농업, 편의, 공업, 의료복지, 교육연구. 축산업, 공용)의 정보를 전달 해 줌으로써 경제적, 산업적 측면에서 재난으로 인한 피해를 최소화할 수 있도록 하였다. GIS와 호우위험영향도 분석결과를 제공하는 플랫폼이며 주요 기능은 종합위험등급 현황을한 눈에 볼 수 있는 GIS 대쉬보드 상황판과 IBH-HR(예측강우분석), IBF-G(수문분석), IBF-PRA(리스크 분석) 3개의 분석 모듈 그리고 분석 모듈을 통해 도출된 분석결과를 관리하는 ARM(분석이력관리)으로 구성되었다. 다양한 콘텐츠 서비스로 호우 영향정보의 활용성이 클 것으로 기대된다.

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아스팔트 콘크리트 포장구조체의 내부처짐에 의한 물성추정과 주행속도에 따른 거동분석 (Evaluation of Flexible Pavement Layer Moduli Using the Depth Deflectometer and Flexible Pavement Behavior under Various Vehicle Speeds)

  • 최준성;김수일;유지형
    • 한국도로학회논문집
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    • 제2권1호
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    • pp.135-145
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    • 2000
  • 최근 포장도로의 역학적 상태를 평가하는 방법으로 비파괴 시험인 FWD(Falling Weight Deflectometer)와 탄성파시험이 많이 이용되고 있다. 그러나 기존의 방법들은 공용중인 도로에서 차량을 통제시킨 후 시험을 실시해야 하는 제한이 있다. 그러므로 실제 주행하중 통과시 아스팔트 콘크리트 포장구조체의 물성을 추정하여 잔존수명 예측 및 이동하중에 대한 포장체 거동을 분석하는 경우에는 FWD와 같이 표면처짐으로부터 아스팔트 콘크리트 포장구조체 각 층의 물성을 추정하는 방법의 사용이 곤란하다. 이런 경우에 MDD (Multi-Depth Deflectometer)를 통해 얻어진 깊이별 처짐을 사용하여 아스팔트 콘크리트 포장구조체 각 층의 물성을 역산 추정하고자 본 연구에서는 다층 탄성이론의 반복적인 역산과 충격하중의 영향을 고려하여 깊이별 처짐으로부터 아스팔트 콘크리트 포장구조체 각층의 물성을 추정할 수 있는 역산반복기법을 개발한 후 이를 수치검증하였다. 수치모델을 통하여 검증한 결과, 역산추정된 탄성계수와 실제탄성계수 사이의 오차는 최대 0.114%로 신뢰성 있는 결과를 얻었다. 또한 본 연구에서는 주행하중의 속도에 따른 아스팔트 콘크리트 포장구조체의 동적특성을 파악하여 실제적인 포장구조체의 거동을 분석하고자 수도권 외곽 순환고속도로 김포구간에서 실제 트럭주행을 통한 현장시험을 실시하였다. 주행하중에 대한 아스팔트 콘크리트 포장구조체의 거동을 깊이별 처짐 측정장비인 MDD를 이용하여 깊이별 상대처짐을 측정하고, 주행속도에 따라 포장구조체의 거동을 해석하여 차량의 속도와 포장체 거동을 역학적으로 분석하였고, 주행속도별 층별 동적물성을 개발된 역해석 프로그램으로부터 산정하였다. 주행속도별 동적특성 분석결과, 차량의 주행속도가 증가할수록 깊이별 상대처짐은 감소하였고, 실측된 깊이별 처짐으로부터 포장구조체의 층별 물성을 역해석한 결과 속도가 증가할수록 탄성계수가 증가하였다. 따라서 주행속도가 줄어들수록 포장체의 구조적 능력 저하에 크게 영향을 주는 것을 알 수 있었다.

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