포트홀은 아스팔트 도로 위에서 반복적인 하중으로 인해 일부가 떨어져 나가며 발생하는 패임을 의미한다. 포트홀은 습기에 취약해 특히 장마철에 큰 영향을 받으며, 이로 인해 대형교통사고와 높은 개보수 비용이 발생한다. 매년 포트홀 로 인한 피해와 사고는 언론을 통해 지속적으로 보도 되고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 사고가 발생하기 전 적절한 시기에 포트홀이 보수되어야 한다. 이를 위해서는 정확한 포트홀 면적 탐지가 선행되어야 한다. 포트홀 면적 의 정확한 탐지는 도로포장의 유지관리 및 보수 전략 수립에 매우 중요한 과정이다. 이에 따라 본 연구에서는 2,086의 포트홀 이미지를 기반으로 학습하고 탐지하였다. 비정형 탐지에 최적화된 Mask R-CNN을 활용하여 포트홀의 전체적인 면적을 탐지하였으며, 탐지 정확도를 높이기 위해 SwinT 백본 네트워크를 사용하였다. 그 결과, 90% 이상의 높은 정확 도로 포트홀의 면적을 탐지하였다. 추후 이 연구를 바탕으로 적절한 시기에 개보수 시기를 예측하여 포트홀로 인한 피해 와 사고를 줄이는 데 기여할 것이다.

본 연구는 폭발과 같은 극한 하중이 가해지는 콘크리트의 역학적 거동에 대해 다루고 있다. 극한 하중을 받는 콘크리트는 정적 하중을 받을 때보다 증가하며, 동적 강도와 정적강도의 비를 동적증가계수(Dynamic Increase Factor)로 나타낸다. 동적 증가계수는 지금까지 하나의 변수를 가지고 다루어져 왔기 때문에 콘크리트의 설계 및 분석에 어려움이 존재하기 때문에 동적 증가계수에 영향을 주는 여러 변수를 찾아 베이지안을 통해 분석하여 폭발사고가 일어날 가능성이 있는 전기, 전자 및 화학 플랜트 혹은 반도체 공정 등에 사용한다면 피해가 줄어들 것이다.