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.
The role of a pavement means a social axis for the future as well as a function of road itself. To achieve its intended purposes, the maintenance technique of the pavement performance should be improved. For this, pavement investigators have dealt with the simulated pavement sites under actual environmental conditions. One of them is wandering device to improve the maintenance system of a pavement. The primary purpose of this research is to develop a portable wandering device using statistical analysis technique. It is noted that the new device using laser sensor demonstrates better field applications and reliability compare to the conventional one.
포장노면관리시스템은 노면의 상태를 정밀히 조사 분석하고 유지보수에 대한 계획을 수립할 수 있는 시스템으로 구성하여야 한다. 현재 구축되어 있는 대부분의 포장노면관리시스템은 전문가가 현장에서 노면의 상태를 조사한 후 그 결과를 입력하도록 되어있다. 현재의 실정과 향후의 포장도로의 증가를 고려할 때 포장도로 전체를 전문가가 직접 조사하는 것은 비효율적 일 뿐만 아니라 지속적인 포장노면관리시스템의 유지가 어려운 실정이다. 따라서, 다중영상표정과 광속조정법에 의해 결정된 도로노면의 3차원 좌표의 정확도를 분석한 결과 표준오차의 평균은 X방향으로 0.0427m, Y방향으로 0.0527m, Z방향으로 0.1539m로 나타났다. 이 결과는 우리나라에서 현재 제작하여 사용하고 있는 축척 1:1000 이하의 지도제작 및 GIS 자료로서 충분히 활용성이 있다.
The purpose of this study was to determine the effect of expansion joint spacing (slab size) on the life cycle costs of owning Portland Cement Concrete (PCC) airfield pavements. Previous research has shown that slab size has a statistically significant impact on pavement performance. A probabilistic life cycle cost analysis was performed to determine if the effect of slab size on pavement performance would affect the total cost of ownership of PCC pavements. Data from 48 Pavement Condition Index (PCI) inspections of military and civilian airfields were used to develop probability-of-distress-by-condition curves, which were then used to develop probabilistic cost-of-repair-by-condition curves. A present worth life cycle cost analysis was then performed for various slab sizes, using construction costs, rehabilitation costs, and maintenance costs. Maintenance costs were determined by assuming a condition deterioration rate appropriate for each slab size and applying the cost-by-condition curves. The probabilistic cost-of-repair-by-condition curves indicated that smaller slabs are more expensive to repair on a unit cost basis. Life cycle cost analysis showed that larger slabs have a higher total cost of ownership than smaller slabs due to a faster rate of deterioration.
본 연구에서는 세종시 포장도로 구간을 대상으로 모바일매핑시스템(MMS)과 딥러닝 균열 감지시스템을 활용한 도로포장 모니터링 방안을 제시하고 경제성 분석을 통한 최적 유지보수 공법을 제시하였다. 나아가, 기존 대부분의 연구에서는 도로포장 조사 차량에 의해 취득된 데이터를 활용한 사례가 대부분이었으나 본 연구에서는 직접 모니터링 조사를 통해 취득한 도로 포장 상태등급을 기준으로 경제성 분석을 실시하였다. 도로포장 상태 모니터링 결과 일반국도, 시도, 지방도의 순서대로 도로포장 상태가 양호한 것을 확인하였다. 또한 포장파손모델을 활용한 경제성 분석 결과, 예방적 유지보수공법인 마이크로서페이싱 공법을 적용하는 것이 유지보수비용과 이용자 편익 측면에서 가장 경제적인 것으로 나타났다. 본 연구의 성과는 지자체의 기반시설 관리계획 수립을 위한 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.
포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.
PURPOSES : This study focuses on conducting pavement rehabilitation for more deteriorated roads given a limited government budget. METHODS : Therefore, we apply a optimization programming model of the permutation algorithm used for rehabilitating more deteriorated pavement areas, which is subjected to the limited budget. RESULTS : The permutation algorithm was evaluated in terms of determining the maximized rehabilitation of deteriorated pavement areas, using the newly developed performance models such as fatigue cracking, rutting, international roughness index(IRI) through the surveying data from 2006 to 2012. When compared with a traditional model of the so-called worst-first sequence(WFS) method, the permutation algorithm worked better than the WFS method, resulting in covering more deteriorated pavement areas given the limited government budget. CONCLUSIONS : Through a case study, it could be concluded that the permutation algorithm provides more reliable results in terms of rehabilitating more deteriorated pavement areas given the limited budget.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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