본 연구는 도로 노면의 결빙을 방지하기 위해 열적 특성을 갖는 콘크리트를 개발했습니다. 팽창 점 토에 상변화 물질(PCM)을 함침 시키고, 고열 전도성 에폭시와 실리카 흄으로 이중코팅을 하여 PCM 물질의 유출 방지, 골재의 부착성 개선, 열적 성능 개선을 하였으며 이를 DSC를 통해 열적 성능 평가 를 진행하여 확인했습니다. 또한 상변화 물질과 경량골재의 사용으로 인한 강도 감소 개선을 위한 CNT 혼합으로 강도 감소를 25% 개선하였습니다.

이 연구는 임도 개설 전·후 년차별로 식물상과 식생의 변화를 분석하고 관리 방안을 제공하기 위하여 전북 무주군 설천면 미천리에 소재한 민주지산 임도를 대상으로 임도 개설 전년도인 2012년부터 임도 개설 후 2022년까지 7차례에 걸쳐 수행되었 다. 임도 개설 조사구간 내의 식물군락은 북서사면에서 신갈나무군락, 남서사면에서 굴참나무군락과 일본잎갈나무군락으로 구분되어 남서사면과 북서사면에서 군락의 차이를 보였다. 임도 개설 전·후 년차별로 식물상의 변화는 임도 개설 전인 2012년 도 총 66분류군(44과 59속 51종 13변종 2품종)에서 2015년도에는 207분류군(71과 153속 176종 27변종 4품종)으로 141분 류군이 증가하였고, 2022년도에는 278분류군(78과 172속 242종 1아종, 31변종 4품종)으로 212분류군이 증가하였다. 특히 임도절토사면과 임도연접사면부의 조사구에서는 년차적으로 높은 식피율과 새로운 분류군의 증가를 보였는데, 이는 임도 개설에 따른 광량의 급격한 증가와 귀화식물 및 1년생 초본류의 유입으로 인해 일어난 현상으로 사료된다. 임도 개설 10년후 연차적으로 조사된 식생 조사 결과를 보면, 임도 개설 초년도에는 식피율과 종수가 빠른 속도로 증가하다가 일정 기간이 경과 하면 식피율과 출현 종수는 줄어들고 안정된 숲이 형성되어 우점종의 비율이 증가하였다. 특히 임도연접사면에서 관목층 과 초본층을 살펴보면, 임도 개설 직후 몇 년간은 초본층의 식피율이 현저히 증가하다가 시간이 경과 할수록 초본층의 피도는 감소하고, 관목층의 피도가 현저히 증가하였다. 그리고 임도산지사면에서는 초본층과 관목층의 피도는 현저히 감소하고, 아교목층과 교목층의 피도가 증가하였다.

PURPOSES: This study aimed to evaluate the performance of a model developed for road surface temperature change pattern in reflecting specific road characteristics. Three types of road sections were considered, namely, basic, tunnel, and soundproof tunnel. METHODS: A thermal mapping system was employed to collect actual road surface temperature and locational data of the survey vehicle. Data collection was conducted 12 times from 05:30 am to 06:30 am on the test route, which is an uninterrupted flow facility. A total of 9010 road surface temperature data were collected, and half of these were selected based on a random selection process. The other half was used to evaluate the performance of the model. The model used herein is based on machine learning algorithms. The mean absolute error (MAE) was used to evaluate the accuracy of the estimation performance of the model. RESULTS: The MAE was calculated to determine the difference between the estimated and the actual road surface temperature. A MAE of 0.48℃ was generated for the overall test route. The basic section obtained the smallest error whereas that of the tunnel was relatively high. CONCLUSIONS: The road surface temperature change is closely related to the air temperature. The process of data pre-processing is very important to improve the estimation accuracy of the model. Lastly, it was difficult to determine the influence of the data collection date on the estimation of the road surface temperature change pattern due to the same weather conditions.

본 연구는 임도개설 전･후 년차별로 식물상 및 식생에 미치는 영향을 확인하고 식생의 변화 및 관리 방안을 제공하기 위하여 민주지산 조사구간을 대상으로 임도개설 전년도인 2012년부터 임도 개설 2015년까지 4년에 걸쳐 수행되었다. 임도개설 조사구간 내의 식물군락은 북서사면에서 신갈나무군락, 남서사면에서 굴참나무군락과 일본잎갈나무군락으로 구분되어 남서사면과 북서사면에서 군락의 차이를 보였다. 임도개설 전･후 년차별로 식물상의 변화는 임도 개설 전인 2012년도 총 66분류군(44과 59속 51종 13변종 2품종)에서 2015년도에는 209분류군(71과 153속 178종 27변종 4품종) 으로 143분류군이 증가한 것으로 조사되었다. 특히 2013년도에 개설된 임도 근접 사면부의 조사구에서는 차후 년차적 으로 높은 식피율과 새로운 분류군의 증가를 보였는데 이는 임도 개설 후 광량이 급격히 증가하여 일어난 현상으로 사료된다. 임도 개설 마지막 년도인 2015년 식생조사 결과를 보면 임도 개발 다음연도는 초본층의 피도가 증가하다가 그 후에는 관목층의 피도가 현저히 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 2013년과 2014년에 비해 임도 개설 지역 근접 사면의 식피율이 많은 증가를 보였는 바 지속적인 보완 조사가 수행된다면 향후 임도개설 전･후 식물상 및 식생 변화에 있어서 면밀히 분석된 매뉴얼이 완성될 것으로 사료된다.

The road surface condition in winter is important for road maintenance and safety. To estimate the road surface condition in winter, the RWIS(Road Weather Information System) is used. However RWIS is not measured the continuous road surface information but measured the locational road surface information. To overcome the current RWIS limitation, the thermal mapping sensor which can collect the road surface condition employed in some countries. Although the thermal mapping sensor can collect the continuous road surface information, it is difficult to collect vast data due to apply few probe car. This study suggests a specific methodology for the prediction of road surface temperature using vehicular ambient temperature sensors and collect road surface and vehicular ambient temperature data on the defined survey route in 2015 and 2016 year, respectively. To find out the correlation between road surface and ambient temperature which may affect patterns of road surface temperature variation, the various weather and topographical conditions along with the test route were considered. For modelling, all types of collected temperature data should be classified into response and predictor before applying a machine learning tool such as MATLAB. In this study, collected road surface temperature are considered as response while vehicular ambient temperatures defied as predictor. Through data learning using machine learning tool, models were developed and finally compared predicted and actual temperature based on average absolute error. According to comparison results, model enables to estimate actual road surface temperature variation pattern along the roads very well. Model III is slightly better than the rest of models in terms of estimation performance. When correlation between response and predictor is high, when plenty of historical data exists, and when a lot of predictors are available, estimation performance of would be much better.

PURPOSES: This study develops various models that can estimate the pattern of road surface temperature changes using machine learning methods. METHODS : Both a thermal mapping system and weather forecast information were employed in order to collect data for developing the models. In previous studies, the authors defined road surface temperature data as a response, while vehicular ambient temperature, air temperature, and humidity were considered as predictors. In this research, two additional factors-road type and weather forecasts-were considered for the estimation of the road surface temperature change pattern. Finally, a total of six models for estimating the pattern of road surface temperature changes were developed using the MATLAB program, which provides the classification learner as a machine learning tool. RESULTS: Model 5 was considered the most superior owing to its high accuracy. It was seen that the accuracy of the model could increase when weather forecasts (e.g., Sky Status) were applied. A comparison between Models 4 and 5 showed that the influence of humidity on road surface temperature changes is negligible. CONCLUSIONS: Even though Models 4, 5, and 6 demonstrated the same performance in terms of average absolute error (AAE), Model 5 can be considered the optimal one from the point of view of accuracy.

PURPOSES:This study suggests a specific methodology for the prediction of road surface temperature using vehicular ambient temperature sensors. In addition, four kind of models is developed based on machine learning algorithms.METHODS:Thermal Mapping System is employed to collect road surface and vehicular ambient temperature data on the defined survey route in 2015 and 2016 year, respectively. For modelling, all types of collected temperature data should be classified into response and predictor before applying a machine learning tool such as MATLAB. In this study, collected road surface temperature are considered as response while vehicular ambient temperatures defied as predictor. Through data learning using machine learning tool, models were developed and finally compared predicted and actual temperature based on average absolute error.RESULTS:According to comparison results, model enables to estimate actual road surface temperature variation pattern along the roads very well. Model III is slightly better than the rest of models in terms of estimation performance.CONCLUSIONS :When correlation between response and predictor is high, when plenty of historical data exists, and when a lot of predictors are available, estimation performance of would be much better.

PURPOSES: This study evaluates the reliability of the patterns of changes in the road surface temperature during winter using a statistical technique. In addition, a flexible road segmentation method is developed based on the collected road surface temperature data. METHODS: To collect and analyze the data, a thermal mapping system that could be attached to a survey vehicle along with various other sensors was employed. We first selected the test route based on the date and the weather and topographical conditions, since these factors affect the patterns of changes in the road surface temperature. Each route was surveyed a total of 10 times on a round-trip basis at the same times (5 AM to 6 AM). A correlation analysis was performed to identify whether the weather conditions reported for the survey dates were consistent with the actual conditions. In addition, we developed a method for dividing the road into sections based on the consecutive changes in the road surface temperature for use in future applications. Specifically, in this method, the road surface temperature data collected using the thermal mapping system was compared continuously with the average values for the various road sections, and the road was divided into sections based on the temperature. RESULTS : The results showed that the comparison of the reported and actual weather conditions and the standard deviation in the observed road surface temperatures could produce a good indicator of the reliability of the patterns of the changes in the road surface temperature. CONCLUSIONS: This research shows how road surface temperature data can be evaluated using a statistical technique. It also confirms that roads should be segmented based on the changes in the temperature and not using a uniform segmentation method.

1996년 천호대로 중앙버스전용차로가 시행된 이후 2008년 까지 8개 구간이 운영되고 있다. 그러나 중앙버스전용차로의 시행에 따른 직 간접적 영향권 내의 도로교통량 변화는 보고되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 2004년 7월에 동시 개통된 3개 구간에 대한 사전 사후 도로교통량 변화를 분석하였다. 분석결과, 중앙버스전용차로 구간의 교통량은 중앙버스전용차로 개통 후(2004년 11월) 24.7%로 급격히 감소한 후, 개통 후 1년(2005년 11월) 1.4%로 안정화 된 것으로 분석되었다. 인접 우회도로 교통량은 개통 후(2004년 11월) 2.9% 감소한 후, 개통 후 1년(2005년 11월) 0.3%로 미비하게 증가하였다. 측정오차(±5%)를 고려하면 중앙버스전용차로 교통수요는 안정화 단계에 들어섰으며, 자동차 수요가 인접지역으로 우회하기 보다는 타 수단으로 전환된 것으로 판단된다.

미끄럼저항은 자동차의 타이 어 와 포장노면 사이에서 발생하는 미끄러짐을 방지하여 제동거리를 제어하고 주행 안전성을 확보하는데 중요한 역할을 한다. 우천시의 미끄럼저항 감소는 치명적인 교통사고를 유발할 수 있다. 노면위에 남은 토사 및 겨울철 제설재는 미끄럼저항을 감소시킬 수 있는 요소가 될 수 있다. 본 연구에서는 노면상의 잔류하는 이물질이 타이어와 포장노면사이에서 발생하는 미끄럼저항에 미치는 영향을 다양한 콘크리트 노면조직 형태 (횡방향타이닝, 종방향타이닝, 골재노출) 및 노면조직의 마모조건(신설노면, 마모된 노면)에 대하여 검토하였다. 노면상의 이물질로는 모래, 염화칼슘과 자동차에서 발생하는 폐 오일을 사용하였으며 각 경우별로 이물질의 양을 달리하여, 모래의 경우는 입도 및 양을 달리해가며 미끄럼저항에 미치는 영향을 검토하였다.

도로건설에 의한 식물생태계 영향을 종합적으로 고찰하기 위하여 도로로부터 산림 내부에 이르는 거리에 따른 식물군집구조의 변화, 비탈면에 도입한 외래종의 식생천이 및 확산현황, 귀화식물의 분포현황을 파악하였다 도로로부터 거리에 따른 식물군집구조 분석결가 도로건설로 인해 발생된 비탈면과 비탈면 끝지점에서 산림방향으로 10~20m 구간까지 종구성의 변화가 나타났다. 절개비탈면 급속녹화용으로 도입된 큰김의털(Tall Fescue) 경관 및 식물생태계에 악영향을 미치고 있었다 성토비탈면에 파종된 외래종들은 빗물이나 바람을 따라 산림 내부로 유입되어 햇빛이 잘 드는 계곡부나 산림 내부에 잔조하고 있어 식물생태계에 영향을 미치고 있는 것으로 판단되었다 성삼재관통도로변에서 조사된 귀화식물은 총 13과 35속 44종 1변종으로 45종류이었고 도로건설로 나지가 넓게 분포하는 곳이나 이용객이 집중되는 지역에서 출현종수 및 빈도가 높았다.

Better understanding the mechanism of black ice occurrence on the road in winter is necessary to reduce the socio-economic damage it causes. In this study, intensive observations of road weather elements and surface information under the influence of synoptic high-pressure patterns (22nd December, 2020 and 29th January, and 25th February, 2021) were carried out using a mobile observation vehicle. We found that temperature and road surface temperature change is significantly influenced by observation time, altitude and structure of the road, surrounding terrain, and traffic volume, especially in tunnels and bridges. In addition, even if the spatial distribution of temperature and road surface temperature for the entire observation route is similar, there is a difference between air and road surface temperatures due to the influence of current weather conditions. The observed road temperature, air temperature and air pressure in Nongong Bridge were significantly different to other fixed road weather observation points.