Overloaded Vehicles are one of biggest of hazard in durability decrease of roads and bridges. Thus, regulation was put in force about overloaded vehicles to reserve this problem. However, existing system had many problems. For these reasons, this paper presents solutions of U-intelligent overload vehicles regulation system based on manless and wireless for fixing of problems of existing system and construction of ITS. With this in mind, we studied about composition method of system. applications of USN, design of system controller, WCDMA/HSDPA, etc in this paper.
Overloaded Vehicles are one of biggest of hazard in durability decrease of roads and bridges. Thus, regulation was put in force about overloaded vehicles to reserve this problem. However, existing system had many problems. For these reasons, this paper presents solutions of U-intelligent overload vehicles regulation system based on manless and wireless for fixing of problems of existing system and construction of ITS. With this in mind, we studied about composition method of system, applications of USN, design of system controller, WCDMA/ HSDPA, etc in this paper.
Long term measurement data on the bridge response caused by moving loads are fundamental ingredient to the development or improvement of the new bridge design. In addition, proper establishment of the systematic analysis and diagnosis together with the maintenance system become the essential procedure to the effective repair/reinforcement/retrofit of not only the high speed but also the conventional railway bridges. Therefore, the real time health monitoring system on the important railway bridges should be enhancing the proper maintenance of the structures. The main objective of this study is, therefore, to develop a monitoring device including Weigh-In-Motion (WIM) function and the emphasis is place on the easy and economic installation of the developed system in the field condition.
한국도로공사에서는 2012년 1월 16일부터 5월 31일까지 고속 축중기를 이용하여 경부선 195.0k(김천)과 중부내륙선 119.5k(선산) 구간에서 과적 시범단속을 실시하였다. 본 연구에서는 이를 활용하여 과적 시범단속 시행 전과 후, 각 8주의 교통량 및 평균 총중량 비교를 통해 과적단속의 실제적인 효과를 분석하고자 하였으며, 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 과적 시범단속 전후의 교통량 및 총중량 변화를 분석한 결과, 교통량은 시행 전과 후의 차이가 없었지만, 총중량은 감소하는 것으로 나타났다. 이는 화물 교통량이 줄어서 총중량이 줄어든 것이 아니라, 시범단속을 통해 총중량이 감소함을 의미한 것으로 과적단속의 효과가 있음을 알 수 있다. 둘째, 시행 전과 후의 주별 총 교통량 및 평균 총중량 추이를 분석한 결과, 과적단속 시작을 기점으로 급격하게 감소했다가, 다시 점차 증가하는 추이를 보이고 있었다. 이는 시범단속에 대한 풍선효과로, 향후 지속적인 과적단속이 필요함을 알 수 있다. 다만, 본 연구는 시범단속 기간에 대한 연구로 향후 장기간 교통량 및 총중량 변화에 대한 분석과 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 신뢰도기반 도로교설계기준을 위한 새로운 활하중모형을 개발하기 위하여 수집된 자료를 분석하고 단일차량의 하중효과를 구하였다. 신뢰도기반의 설계기준을 위해서는 합리적 하중모형과 함께 하중의 통계적 특성의 구축이 중요하다. 활하중의 통계적 특성의 구축을 위하여 본 연구에서 수집한 4개 지역의 자료와 타연구에서 수집된 4개지역의 자료를 이용하였다. 차량의 자료는 WIM 또는 BWIM시스템을 이용하여 신뢰할 수 있는 자료를 수집하였다. 수집된 자료로부터 대표적인 차량의 종류를 구분하였으며 각 차종별 대표적인 크기 및 중량분포를 구하였다. 각 차종별 총중량의 확률분포는 상위 20%의 자료를 극한분포(Gumbel분포)로 가정하고 확률지상에서의 선형추세선을 이용하여 100년 최대중량을 예측하였다. 예측된 차량중량에 따른 하중효과를 10-200 m까지의 지간별로 분석하였다.
교통하중은 포장 설계 및 해석에서 가장 중요한 입력 변수로서 포장 파손의 주요 원인이 된다. 따라서 정확한 포장 설계 및 해석을 위해서는 적절한 교통하중 정량화가 선행되어야 한다. 전통적으로 교통하중은 혼합된 교통흐름을 설계목적의 하나의 값으로 변환시켜주는 ESALs 관점에서 추정되어왔으나 이는 AASHO 도로 테스트를 통해 도출된 지극히 경험적인 값으로 전 노선망에 대해 평균적인 계수로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 등가단축하중계수의 문제점을 해결하기 위해 선진국에서는 역학적 개념을 도입한 많은 연구를 진행한 결과 역학적-경험적 설계법(Mechanistic-Empirical Design)에 적용할 수 있는 축하중 분포(Axle Load Spectra)를 이용한 교통하중 정량화 방안을 수립하였다. 본 논문에서는 일반국도에 설치 운영되고 있는 WIM 시스템을 통해 수집된 화물차 하중 데이터를 이용하여 축하중 분포 특성(Axle Load Spectra)을 이해하고 혼합정규분포함수에 기초한 축 형태별 하중 분포 모형식을 제시하였으며, 이를 기존 하중 분포 모형과 비교 평가하였다. 본 논문에서 제시한 화물차 축하중 분포 특성 및 축하중 분포 모형식은 향후 일반국도 및 고속도로의 포장 설계법 개발을 위한 교통하중 정량화 방안 수립 시, 과적 차량 단속 정책 수립 시, 도로 유지관리를 위한 계획 수립 시 기초자료로써 활용가능하다.
국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
본 연구는 PSC I 거더교량을 대상으로 포장층에 축감지기가 없이 오로지 교량 상부구조 하면에서 측정한 변형률 신호만을 이용하는 차량하중분석시스템 개발에 관한 것이다. 중 차량이 교량을 주행할 때 교량 바닥판에서 측정한 변형률 신호로 차량주행정보를 추출하고, 교량 거더 및 가로보에서 측정한 변형률 신호로 차량하중정보를 추출하는 방법이다. 이러한 정보 분석을 위하여 영향선 분석방법과 인공신경망 분석방법을 사용하였다. 학습 데이터 확보 및 시스템 검증을 위하여 임의차량 및 시험차량 주행시험을 실시하였다. 대상 교량에서 하중분석결과, 가로보 변형률 신호를 이용한 경우가 거더 변형률 신호를 이용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었고, 차선당 2열로 설치된 교량 바닥판 슬래브의 변형률 신호를 이용한 피크 검출 알고리즘도 차량의 속도와 축 수, 주행 차선, 축간 거리, 차간 거리 등의 주행정보를 추출하는데 매우 효과적임을 확인하였다. 또한, 가로보의 변형률 신호를 가지고 인공신경망 학습을 하여 시스템을 구성할 수 있는 경우가 기존의 거더 변형률 신호와 영향선만으로 시스템을 구성하는 경우보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있음도 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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