• 한국전산구조공학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.79-85
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• 2011

Bridge Weigh-in-Motion(BWIM) 시스템은 중량의 차량이 정상적으로 교량을 주행하는 상태에서 측정된 교량의 응답을 분석하여 교량을 통과한 차량의 중량을 산출하는 시스템으로, 현재 관심지역을 통행하는 차량의 하중분포를 파악하고 이로 부터 도로교의 설계 및 해석을 위한 설계 활하중 모델의 개발이나 교량의 잔존 수명의 예측을 위한 피로하중모델 등의 개발에 활용될 수 있다. 이러한 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적으로 수행되어야 하는 것이 다양한 하중조건에 대한 실물차량 주행시험이다. 이 논문에서는 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적이지만 비용 및 시간이 많이 소요되는 실차량 주행시험을 보완할 수 있는 수치해석 기법을 사용하여 차량동특성 및 주행조건의 변화에 대한 교량응답의 변화를 관찰하고자 하였다. 수치해석의 적절성을 검증하기 위하여 실물차량 주행시험이 수행된 동일한 경우에 대하여 차량주행 시뮬레이션을 수행하였으며, 실측결과와 유사한 해석결과를 얻을 수 있었다. 수치해석에서 고려한 변수는 차량의 주행속도, 차량의 고유진동수, 진입부의 단차크기, 횡방향 주행위치 등이며, 이들 변수의 변화에 대한 교량의 응답의 변화를 분석한 결과, 정확한 BWIM 시스템의 개발을 위해 횡방향 주행위치와 차량 고유진동수의 영향이 고려되어야 함을 확인하였다. 수치시뮬레이션 기법을 사용하여 다양한 조건에 대한 주행데이터를 적은 비용으로 생성할 수 있으므로, 최소한의 실차량 주행시험과 병행하여 다양한 하중조건에 대한 BWIM 알고리즘의 검증이 가능할 것으로 생각된다. 또한 신경망기법을 사용하는 BWIM 시스템의 경우에는 학습자료의 생성에 활용하여 신경망기법을 활용할 때 어려운 점 중 하나인 충분한 양의 신뢰성있는 학습자료 확보에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.11-19
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• 2014

PURPOSES : The purpose of this article is to investigate the predicted life of jointed concrete pavement (JCP) with two variables effecting on axle load spectra (ALS). The first variable is different data acquisition methods whether using high-speed weigh-in-motion (HS-WIM) or not and the other one is spectra distribution due to overweight enforcement on main-lane of expressway using HS-WIM. METHODS : Three sets of ALS had been collected i) ALS provided by Korea Pavement Research Program (KPRP), which had been obtained without using HS-WIM ii) ALS collected by HS-WIM before the enforcement at Kimcheon and Seonsan site iii) ALS collected after the enforcement at the same sites. And all ALS had been classified into twelve vehicle classes and four axle types to compare each other. Among the vehicle classes, class 6, 7, 10 and 12 were selected as the major target for comparing each ALS because these were considered as the primary trucks with a high rate of overweight loading. In order to analyze the performance of JCP based on pavement life, fatigue crack and International Roughness Index (IRI) were predicted using road pavement design program developed by KPRP and each ALS with same annual average daily traffic (AADT) was applied to design slab thickness. RESULTS : Comparison ALS of KPRP with those of HS-WIM shows that the ALS of KPRP has a low percentage of heavy spectra such as 6~9 tonnes for single axle, 18~21 tonnes for tandem axle and 27~30 tonnes for tridem axle than other two ALS of HS-WIM in most vehicle classes and axle types. It means that ALS of KPRP was underestimated. And after the enforcement, percentage of heavy spectra close to 10 tonnes per an axle are lowered than before the enforcement by the effect of overweight enforcement because the spectra are related to overweight regulation. Prediction results of pavement life for each ALS present that the ALS of HS-WIM collected before the enforcement makes the pavement life short more than others. On the other hand, the ALS of KPRP causes the longest life under same thickness of slab. Thus, it is possible that actual performance life of JCP under the traffic like ALS of HS-WIM could be short than predicted life if the pavement was designed based on ALS provided by KPRP. CONCLUSIONS : It is necessary to choose more reliable and practical ALS when designing JCP because ALS can be fairly affected by acquisition methods. In addition, it is important to extend performance life of the pavement in service by controlling traffic load such as overweight enforcement.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.17-26
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• 2010

도로와 교량을 관리하고 유지보수 하는 일은 전 세계의 도로 관리자들에게는 중요한 문제이며, 차량 주행의 안전성을 확보하고 도로유지 비용의 증가를 막기 위하여 세계의 여러 나라에서 다양한 시책이 이루어지고 있다. 아시아에서도 이러한 유사한 노력을 해왔으며 최근에는 차량 중량에 대한 시책이 한국과 일본 등에서도 본격화 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 여건에 기여하기 위해서 불균등 간격으로 막대 모양 센서(Piezo Quartz 방식)를 설치하여 높은 정확성으로 동적 축중량 계측을 가능하게 하는 기술을 개발하였으며, 실제 도로에서 축중량과 총중량 등의 계측 정확도를 평가하였다. 축중량과 총중량 등의 계측 정확도는 센서의 배치 수에 따라서 차이가 있다. 본 연구에서는 자동단속을 실현하기 위하여 총중량 계측 정확도의 오차범위를 ${\pm}5%$ 이하의 목표로 개발을 하여 8-point 계측 시스템에 의해 그 목표를 달성했다. 그러나, 이 시스템이 널리 이용되기 위해서는 용이하게 보급되어 질 수 있도록 적합한 시스템 규모로 사이즈를 소형화하는 것이 무엇보다 시급하다. 따라서, 계측의 정확성과 시스템 규모(계측점 수)와의 관계를 평가하였고, 최적의 계측점 수로써 3-point 측정을 제안하여 그 성능을 실제의 도로상에서 평가를 하였다. 또한, 본 연구에서는 대형 차량의 성능 향상에 따른 고속화에 대하여 평가 및 검토를 하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.69-78
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• 2009

경부고속도로 건설을 기점으로 급격한 경제성장을 이룬 우리나라 고속도로는 현재 신규도로의 건설사업 물량이 둔화되면서 기존의 도로망을 효율적으로 활용하고 최적의 공용성 유지가 필요한 시점이 되었다. 최적의 공용성 확보를 위해 교통하중을 가장 적극적으로 통제하는 방법은 과적단속이다. 본 연구에서는 과적단속의 효율화를 위해 고속축하중측정 시스템을 개발하고 이를 통해 국내 고속도로 과적화물차 행태 분석을 실시하며, 본 시스템을 활용한 과적단속시스템 개발 가능성에 대하여 검토하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서 개발한 고속축하중측정 시스템은 차로당 2조의 루프센서와 2조의 축중센서, 2조의 원더링센서로 이루어져 있다. 특히 원더링센서는 차량의 좌우 타이어의 위치 판독이 가능하여 과적단속 시스템으로 활용시 차로의 이탈유무를 판독할 수 있으며, 윤거 측정 및 윤형식(단륜/복륜) 구분이 가능하여 차종을 구분함에 있어서 기존 차종분류 시스템보다 세분화된 분류가 가능하여 12종 차종분류시 오분류 비율이 매우 낮은 장점을 가지고 있다. 본 시스템에 대한 검증시험 결과 모든 시험조건의 전체평균오차가 축하중 15% 이내, 총하중 7% 이내로 나타났다. COST-323에서 제시하고 있는 WIM 등급기준에 따르면 사회기반시설 설계와 유지관리 및 평가목적으로 사용가능한 B(10) 등급으로 나타났으며, 과적이 가장 문제되는 5축 카고 화물차에 대한 분석결과는 축중량 오차 8%, 총중량 오차 5%로 단속가능 수준인 A(5)등급으로 나타났다. 고속도로의 차종별 중량분석 결과 12종 분류기준에서 5종, 6종, 7종, 12종 차량이 하중기준을 초과하는 비율이 가장 높게 나타났으며, 주로 가변축을 장착한 차량으로 축조작에 의한 축하중 과적비율이 매우 높게 나타나 이러한 차량에 대한 실효성 있는 과적단속기법이 필요한 것으로 판단된다. 도로교통분야에 있어서 차종별 교통량 자료는 도로의 계획과 건설, 유지관리, 교통류분석 및 도로행정에 필요한 기본 자료이며 각종 연구에 필요한 기초자료로 활용되어지는 필수적인 요소이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권3호
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• pp.10-18
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• 2024

차량 하중은 교량의 열화를 일으키는 주된 원인 중 하나이다. 현재 WiM(Weigh-in-Motion)을 사용하여 통행 차량의 하중을 측정하고 있으나, WiM은 접촉식 센서로 설치 및 유지관리 비용이 큰 단점이 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 CCTV 영상을 이용하여 비접촉식으로 교량 통행 차량 하중 이력을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 물체 탐지 딥러닝 모델을 이용하여 통행 차종을 인식하고, 해당 차량의 하중을 국내 주요 차량 모델들의 공차중량에 근거하여 작성된 하중기반 7차종 분류표에 근거하여 추정한다. 물체 탐지 딥러닝 모델로는 Faster R-CNN 모델이 사용되었으며, Faster R-CNN 모델을 7차종 분류표에 따라 구축된 영상 학습데이터를 이용하여 학습시켰다. 학습된 딥러닝 모델의 성능은 교량 CCTV로 취득한 영상을 이용하여 검증하였다. 최종적으로 실제 교량 상부에 설치된 CCTV에서 취득한 영상을 이용하여 교량을 통행중인 차량 하중을 연속으로 추정함으로써 특정 시간동안 통행 차량의 하중 이력 그래프를 획득할 수 있음을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5A호
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• pp.673-683
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• 2008

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.

• 한국지진공학회논문집
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• 제2권3호
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• pp.87-98
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• 1998

In this paper, the potential ground motion in terms of the peak ground accelerations(PGAs) due to long-distance Sumatra earthquakes is investigated for Singapore, following the probabilistic seismic hazard assessment a, pp.oach. The case investigated differs from a conventional one, in that few attenuation equations for long-distance major earthquakes are readily available. The attenuation relationships developed for other regions of the world are thus reviewed. It is found that the existing attenuation equations, when extrapolated to distant major earthquakes, tend to underestimate the PGAs. By comparing with the PGAs recorded over long distances at stations of the Japanese Meteorological Agency for major earthquakes in Japan, an attenuation equation is chosen for this study. With the chosen attenuation equation, the probability of PGAs exceeding selected levels for various exposure periods of time is then computed. The results show that at Singapore there is a 10% probability in 50 years for the PGA at rock sites to exceed 1.1% g. In view of the results and the associated uncertainties, a base shear coefficient of 1.5% is being recommended as the tentative seismic loading in Singapore. The tentative seismic loading reflects the design value of the notional horizontal load, equal to 1.5% of the characteristic building weigh as specified in the BS code, which usualy governs the design of most buildings in Singapors.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.387-392
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• 2007

과적차량은 도로와 교량의 내구성 감소에 가장 큰 위험요소 중 하나여서 지금까지 이런 문제를 제한하기 위해 과적차량에 대한 단속이 실시되어 왔다. 그러나 기존의 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 기존 문제점 해결과 u-ITS의 구축을 위해 무인화, 무선화 기반의 U-중차량 무인과적 단속시스템 구축방안을 제시하며 이를 위해, 시스템 구성방법, USN의 적용, 시스템 제어부와 WCDMA/HSDPA의 설계에 대해 연구하고 WIM 센서의 성능에 대해 검증하였다.

• 한국안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.63-73
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• 2013

Dynamic strain history curve measured in the field is influenced by various factors such as vehicle type, speed, noise, temperature and running location etc.. Because such curve is used for vehicle weight estimation methodology suggested by Moses, exact strain history curve is the most important thing for exact estimation of vehicle weight. In this paper, effect of such factors mentioned above is investigated on the measured strain history curves, and results of weight estimation of vehicles are discussed quantitatively. From this study, it was known that temperature effect contained in the strain history curve measured for long time in-site gives the biggest effect on result of weight estimation and it can be removed by using the mode value. Furthermore, gross vehicle weight can be estimated within 5% error corresponding to A class of the European classification if effects of temperature and noise are removed and vehicle properties such as speed, axle arrangement and running location are considered properly.

• 한국안전학회지
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• 제24권4호
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• pp.53-58
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• 2009

The importance of process for repair and reinforcement of the bridge is increasing because of the lack of the fatigue load and stress, a lowering of the bridge load carrying capacity owing to impact and oscillation, deterioration on cultivation periods of the bridge, etc. Typically the experimenter values the bridge load carrying capacity by the real rating factor and response modification factor in bridge load rating through static load test and dynamic load test. But the error occurred in reliability of response modification factor in bridge load rating according to experience of experimenter. so tests of connecting probability theory and valuation of the bridge recently. The study is to compute the real load carrying capacity of the bridge and the rating factor and response modification factor on grade of the bridge, and calculate the probability of over-loaded truck load from Weigh In Motion(WIM) Data in FORTRAN programming applying to Monte-Carlo Simulation. At the result of this study, it is acquired that the new grade is computed for the probability of over-loaded truck load and surface inspection. The A grade is over 1.95, B grade is $1.55{\sim}1.94$, C grade is $1.26{\sim}1.54$, D grade is $1.14{\sim}1.25$, E grade is under 1.13 of rating factor, respectively.