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pp.27-35
본 연구는 국내에 적합한 지불규정을 도입하기 위해 아스팔트 포장의 품질측정 방법을 제시하고자 수행되었다. 지불규정은 통계이론을 바탕으로 포장의 품질을 결정하여 시공비용을 조정하는 방법으로 지불규정을 적용하는 미국 대다수의 주에서는 고유의 품질테이블을 이용해 PWL(Percent With in Limit)을 산정한다. 따라서 미국 South Carolina에서 적용중인 품질측정테이블을 사용한 PWL과 통계분석방법에 기초한 확률이론의 비교분석을 통해 PWL의 국내 적용여부의 가능성을 판단하였다. 시험포장구간의 데이터를 사용하여 통계이론을 이용해 산출한 확률값과 PWL을 미국AASHTO에서 제시한 지불계수(Pay Factor)에 대입한 결과는 큰 차이를 보이지 않았으며 확률값 도출을 위한 Z-Value산출과정에서 모집단의 평균을 추정해 계산한 확률값 역시 PWL과 유사한 값을 보였다. 또한 현행 아스팔트 포장의 시방규정을 만족하지만 표준편차가 큰 가상의 데이터를 이용하여 지불계수를 산정한 결과 데이터의 평균값은 현행 시방규정에 만족하지만 지불계수는 100%이하로 산정되는 경우가 있는 것을 알 수 있었다. 이는 PWL방법을 이용함으로써 균질하고 성능이 우수한 품질의 측정이 가능한 것을 의미하며 따라서 국내실정에 접합한 품질측정테이블을 개발하여 PWL을 국내 지불규정의 품질측정방법으로 사용하는 것이 적합한 것으로 판단되었다.
This study was conducted to suggest resonable quality measurement methods of asphalt pavements to be used in the Pay adjustment. The Pay adjustment is a method to adjust the construction cost according to the pavement quality based on the statistic theories. Many U.S states use Pay adjustment and the PWL(Percent with in Limit) is calculated using their quality index tables. In this study, the application of PWL in Korea was evaluated by comparing the PWL South Carolina with the probability theories. The probability values and the PWL obtained using the data collected from the test roads were used to determine the pay factors suggested by AASHTO and the pay factors between them were closed to each other. In addition, the PWL was very similar to the probability obtained using the predicted average of the population when calculating the Z-values. The pay factors were obtained using artificial data whose average satisfied the codes and whose standard deviation was large. The pay factors were less than 100% in the quality measurements can be performed using the PWL methods, and with the development of the korea quality index table, the PWL methods can be applied in korea.
