본 연구에서는 포장의 설계수명과 공용년수를 증대시켜 아스팔트 포장의 유지보수비용을 감소시킬 수 있는 장수명 아스팔트 포장 공법을 제안하였다. 이를 위한 고강성 바인더를 개발하여 다양한 실내 물성시험을 수행하였으며 고강성 기층재의 평가를 위해 실내 공용성시험 및 포장가속시험을 실시하여 기존의 일반아스팔트 혼합물과 비교 평가하였다. 그 결과 고강성 기층재는 일반 아스팔트 혼합물에 비해 강성이 증가하였고 수분손상 피로균열 및 소성변형 저항성 등에서 우수한 것으로 평가되었다. 또한, 장수명 아스팔트 포장의 설계를 위해 구조해석을 실시하여 DB를 구축하였으며 이 자료를 이용해 다중회귀분석 프로그램인 SPSS로 포장체 거동모형을 개발하였다. 여기서 개발된 포장체 거동모형과 실내 외 시험결과를 기초로 장수명 아스팔트 포장 설계를 위한 소프트웨어를 개발하였으며 포장의 최적단면 및 구성을 설정하였다. 이렇게 설정된 장수명 포장의 아스팔트 층 단면 두께는 29cm로 이 단면의 경제성을 확인하기 위하여 생애주기 비용분석을 실시하였다. 그 결과 장수명포장이 기존 고속도로(경부)와 초기시공비용이 동일하면서 생애주기 비용측면에서 유리한 것으로 확인되었다.
유사한 소프트웨어는 기존 산출물을 복제하고 수정하는 클론-앤-오운(clone-and-own, CAO) 방법으로 개발되곤 한다. 그러나 클론-앤-오운 방법은 복제된 제품의 수가 늘면서 유지보수를 어렵게 만들기 때문에 나쁜 프랙티스로 간주된다. 소프트웨어 제품라인 공학은 체계적인 재사용을 통해 소프트웨어 제품군을 개발하는 방법으로 클론-앤-오운 방법의 문제를 해결할 수 있다. CAO 방식으로 개발되어 온 제품패밀리를 제품라인 공학으로 마이그레이션하는 작업은 여러 소프트웨어 제품에서 클로닝된 부분들을 찾아 통합하고 재사용 가능한 자산으로 구축하는 것으로부터 시작된다. 그러나 클로닝이 디렉토리부터 코드 라인까지 다양한 수준에서 발생하고 그 과정에서 이들의 구조에 변경이 일어날 수 있어 단순하게 클로닝을 찾아내는 것만으로는 고품질의 제품라인 코드베이스를 구축하기 어렵다. 성공적인 마이그레이션을 위해서는 소스 코드들 사이의 클로닝 관계를 찾는 것 이외에도 소스 코드들의 파일 경로와 클래스 이름, 메소드 시그니처 등의 동일성을 확보는 작업이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 CAO 기반으로 개발된 제품들로부터 마이그레이션 대상 제품들을 선정한 후 제품들에 흩어져 있는 유사 코드 집합을 검출하여 메소드 경로의 통일이 필요한 대상을 식별하는 클러스터링 방법을 제안한다. 제안 방법의 효과를 보이기 위해 CAO 방식으로 진화해온 ApoGames 제품군에 제안 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 전처리 없이 수행된 파일의 상대 경로 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.91이며 식별된 공통 클러스터의 개수는 0개인 반면에 이 논문에서 제안하는 전처리와 함께 수행된 메소드 시그니처 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.98로 개선되었으며 식별된 공통 클러스터는 최대 15개까지 증가하였다.
원주 법천사지 지광국사탑(국보 제101호)은 고려시대(11세기 경)에 조성된, 양식과 기법이 매우 뛰어난 승탑이다. 1912년에 일본 오사카로 무단 반출되었다가 반환되었으며, 한국전쟁기간에 큰 손상을 입었다. 이후 모르타르와 같은 재료를 사용하여 보수되었으며, 이 과정에서 국립고궁박물관 옆으로 이건되었다. 지광국사탑의 표면오염은 대부분 보수재료를 중심으로 나타난다. 변색 등급이 높은 흑화는 북측면과 앙시에서 비교적 높은 점유율을 보였다. 이는 상대적인 수분유지시간에 따른 것으로 해석된다. 표면오염물은 대부분 방해석과 석고이며, 특히 흑화부위는 2차적으로 대기오염물질의 영향을 받았다. 상대적으로 변색도가 낮은 석재에서도 조암광물사이에서 염결정이 확인되며 부분적으로 표면을 피복하고 있다. 지광국사탑은 보수과정에서 사용된 모르타르가 열화되면서 용해된 석회물질의 영향으로 탑신 전반에 걸쳐 변색에 의한 손상이 넓게 나타난 것으로 해석된다. 따라서 보존처리 과정에서 표면오염물 제거와 세정 및 탈염처리를 통해 염에 의한 물리화학적 손상을 제어할 필요가 있다.
본 연구에서는 신뢰성 개념을 도입하여 최근 10년간의 한국도로공사 관할의 교량부재별의 유지보수 이력 데이터를 기반으로 적합한 모수적 수명 분포를 찾고 최대우도법으로 구해진 모수를 이용하여 교량 부재별 평균수명 및 신뢰도를 산정하는 방안을 제안하였다. 교량 부재별의 수명 데이터를 가장 잘 설명하는 모수적 수명 분포형태를 찾기 위해 많이 활용되는 지수분포, 와이블분포, 대수정규분포를 대상으로 분석한 결과 대수정규분포와 와이블분포가 해당 수명 데이터의 특성을 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다. 이 때 모수 추정을 위해서 최대우도법을 사용하였으며, 적합성 검정을 위해서는 AD통계량을 이용하였다. 추정된 모수를 기반으로 교량 부재별 평균수명을 산정한 결과, 강교도장이 18.51년으로 가장 길었으며, 바닥판이 17.56년으로 그 다음 순이었다. 배수시설과 교량받침의 경우 평균수명이 각각 12.27년, 12.57년으로 가장 짧았다. 또한 교량의 평균수명일 때 추정된 신뢰도 지표는 현재 교량 부재별 유지보수 시점이라고 할 수 있다. 교량받침, 바닥판, 하부구조, 배수시설의 경우 다른 부재보다 빠른 시기에 유지보수를 하는 것으로 분석되었다.
충돌보호공은 해저지반에 깊게 근입되어 있으며 돌핀을 의미하는 상부는 단단한 콘트리트 뚜껑으로 막혀지고 쇄석으로 채워진 원형의 속채움 시트파일의 배열로 구성된다. 본 연구에서는 돌핀의 거동을 규명하기 위해 총 7회의 준정적실험과 11회의 동적 원심모형실험을 수행하였다. 주요한 실험적 결과는 다음과 같다. 우선, 준정적실험의 실험적인 힘-변위 결과는 채움재 강성과 관련된 채움 밀도의 변화로부터 구조물의 초기 강성에 대한 영향을 보여준다. 그리고 동일한 변위에서의 에너지 소산을 비교해보면 더 조밀한 채움에서 직경 20m 돌핀은 16%, 직경 30m 돌핀은 23% 정도 소산율이 증가하는 것으로 나타났다. 30m 직경의 돌핀이 더 큰 민감도를 갖는 것은 채움재의 변형률이 에너지소산에 대해 보다 크게 기여하기 때문이다. 동 정적 충돌실험결과, 일반적으로 동적 응답이 준정적 응답보다 26~58%까지 크고 더 작은 변위에서 에너지 소산이 발생되고 있음을 알 수 있다. 따라서 돌핀 구조물의 거동예측 시 준정적 응답특성을 사용하는 것이 보수적이라는 것을 알 수 있으며, 하부충돌 시 돌핀 저항력은 상부충돌 시와 동일하거나 더 우세한 것으로 나타났다.
2007년부터 아이오와 주 교통국에서는 고속도로와 국도에서 FWD 장비를 이용하여 네트워크 레벨에 필요한 조사를 실시하였고 처짐 자료와 포장 구조분석 결과를 데이터베이스로 구축하는 작업을 시작하였다. 축적된 데이터베이스에 정보는 포장에 구조적 문제점을 발견하고 포장에 잔류 공용수명을 예측하여 포장에 유지보수 시점을 결정하는데 사용한다. 현재 아이오와 주 교통국에서 사용하고 있는 FWD 네트워크 레벨 조사 프로토콜은 포장 표면에 3번에 하중을 각각 재하하여 8개에 지오폰으로부터 측정한 처짐량을 이용, 역 계산을 통해 포장구조 해석을 수행하고 있으며 조사지점 수는 조사하는 도로의 구간 길이에 따라 결정하고 있다. 그러나, 현재 사용하고 있은 FWD 네트워크 레벨 조사 프로토콜은 1년 동안 아이오와 주 전체 도로 네트워크에 약 20%만을 조사할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서, 해마다 아이오와 주 도로 네트워크에 20% 이상을 조사하기 위해서는 현재 사용하고 있는 FWD 네트워크 레벨 조사 프로토콜을 간소화해야 할 필요가 있다. 본 연구에 목적은 현재 사용하고 있는 FWD 네트워크 레벨 조사 프로토콜에서 FWD 측정 데이터에 영향을 미치지 않는 범위내에서 최소 하중 재하 수와 조사지점 수를 결정하기 위한 것이다. 83개에 합성포장 구간을 대상으로 측정한 FWD 네트워크 레벨 조사에서는 FWD 네트워크 레벨 조사 프로토콜에서 하중 재하 수와 조사지점 수를 줄여도 포장 구조해석 결과에는 크게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 간소화된 FWD 네트워크 레벨 조사 프로토콜은 FWD 측정 결과에 영향을 미치지 않으면서 측정 조사율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 교통 통제로 인한 간접비용도 절감시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다.
경제성장 및 물류증가로 인하여 장대교량에 대한 수요가 증가하고 있다. 장지간을 가진 교량 건설을 위해서는 자중 감소가 필수적이며, 이를 위한 노력의 일환으로 초박층 포장재에 대한 연구 및 개발이 진행되고 있다. 국내 설계기준을 살펴보면, 이전 도로교설계기준(2010)에서는 포장이 가지는 강성을 강바닥판에 고려하지 않아 보수적인 설계가 이루어져 왔으나, 최근 개정된 설계기준인 도로교설계기준(2012, 한계상태설계법)에서는 일정한 조건 하 포장이 가지는 강성을 강바닥판에 반영하는 것을 허용하고 있다. 하지만 초박층 교면포장이 강바닥판에 미치는 영향에 대한 연구는 미비한 실정이며, 진행된 연구 또한 거동 특성 및 피로응력에 대한 연구로 한정되어 왔다. 본 연구에서는 포장강성의 반영/미반영, 교면 포장재료, 포장 두께 및 강바닥판 두께를 매개변수로 하여 이에 따른 강바닥판의 처짐과 전단응력의 변화 및 추세를 알아보고 또한 이를 바탕으로 강바닥판에 초박층 교면포장 강성 적용의 효율성을 알아보았다.
본 연구는 1998년부터 2010년까지 84개 시군에 대한 지하시설물 전산화가 완료되고 2011년부터 신규로 배관공사가 이루어지거나 기존관로 유지보수 갱신 배관공사에 대하여 2010년 개정된 국토지리정보원 고시 공공측량작업규정 제134호의 지하시설물도 작성시기에서 정확도 확보를 위하여 되메우기 전 노출관로에 대한 위치 및 심도측량으로 지하시설물도를 작성하게 되어있다. 실시간으로 작성하게 되어 있는 지하시설물도의 작성기법에 대하여 기존 방식과 대비 더욱 효율적이면서 부가가치가 높은 방식으로써 예산절감효과를 도출하여 현업에 적용 할 수 있는 응용기술을 모색하는데 그 목적이 있다. 최적화 된 드론영상자료를 기본으로 지상기준점 배치가 최대한 균등하게 분포되도록 이미지 프로세싱을 수행하여 오차범위에서 벗어난 지상기준점을 소거하고 재프로세싱 하여 양질의 성과를 도출함으로써 드론방식의 지하시설물도를 작성, 허용오차 범위 내에서 수용되는 검증결과를 수립하고, 프로세싱방법의 표준화가 될 수 있는 새로운 작업방법을 제시하고자 한다.
반강성 포장은 공극률이 큰 개립도 아스팔트 혼합물의 공극에 시멘트 페이스트를 침투시켜 아스팔트 포장의 연성과 콘크리트 포장의 강성을 동시에 이용하는 포장형식이다. 반강성 포장은 콘크리트 포장에 비해 평탄성이 좋고 주행에 의한 진동이나 소음을 저감할 수 있으며, 아스팔트 포장에 비해 소성변형이 적고 온도저감 효과가 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 반강성 덧씌우기 포장을 시험시공하여 반강성 포장의 온도저감 효과를 조사하였고 시편을 제작하여 옥외에서 온도 및 중량을 측정하여 반강성 포장의 온도저감 및 보수 효과를 확인하였다. 상용 3차원 유한요소해석 프로그램인 Abaqus 6.8로 반강성 포장과 아스팔트 포장을 구조해석하여 하중재하 위치에서의 수평 및 연직방향 응력과 변형률을 비교하고 다층탄성해석 프로그램 Bisar 3.0으로 검증하였다. 구조해석 결과를 바탕으로 피로균열을 예측하여 반강성 포장과 아스팔트 포장의 공용성을 비교하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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