in this study, modulus of deflection and elasticity ware obtained by accomplishing field experiments to subgrade and subbase through LFWD equipment. Based on the interpretation of that results, we want to lay the foundation to utilize for compaction management of under construction and preventive maintenance management of after construction

현재 우리나라에서 자전거를 편리하게 이용할 수 있도록 전국 주요 도시를 자전거 길로 연결하는 국가 자전거도로 사업을 추진하고 있다. 그러나 자전거도로의 안전성 및 내구성을 평가할 수 있는 방법의 미비로 자전거도로의 성능을 정확하게 파악하지 못하여 기술력의 향상을 꾀할 수 없고 시공 시 품질관리에 많은 어려움을 겪고 있는 상황이다. 특히 노면의 미끄럼은 사고 발생과 밀접한 관계를 가지며, 우천 시에 미끄럼저항성이 저하되는 특성으로 자전거도로의 안전도 평가에 있어서 매우 중요한 요소이다. 또한 오늘날 자전거의 제조기술의 향상으로 자전거 주행속도가 증가되어 과거보다 미끄럼저항에 대한 중요성이 부각 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 미끄럼저항 성능 기준의 적정성을 검토하기 위해 미끄럼저항 국내·외 기준을 비교 분석하였으며, 실제 현장에서 미끄럼저항을 측정하고, 자전거 제동시험을 통해 자전거 포장 종류 별 미끄럼저항 성능을 분석하였다.

Since cable members are the major structural components in cable bridges, they should be properly inspected for surface damage as well as inside defects such as corrosion and/or breakage of wires. Starting from August 2010, a new research project supported by Korea Ministry of Land, Transportation Maritime Affairs (MLTM) was initiated to develop the cable inspection robot. In this study, only the vision-based surface damage detection system based on image processing techniques is addressed. The damage detection algorithm combines some image enhancement techniques with principal component analysis (PCA) to detect damages on cable surface. The images from three cameras attached to the cable climbing robot are wirelessly transmitted to the server computer at the cable support. They are processed with image enhancement method together with noise removal technique to improve overall image quality. Then they are projected into PCA sub-space. Finally, the Mahalanobis square distances of the projected images to all sample patterns are calculated. The smallest distance is found to be the match for the input image. The proposed damage detection algorithm was verified through laboratory tests on three types of cables.