인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 1950년대 초기개념과 이론을 앨런 튜링이 튜링 테스트를 제안하여 기계가 인간과 같은 수준의 지능을 가질 수 있는지 대한 질문을 던지면서 시작되었다. 1980년대부터 특정 분야의 전문 지식을 모방하여 지원하는 AI 시스템인 전 문가 시스템이 부상하기 시작하면서 Machine Learning이 중요성을 얻기 시작하였다. 특히, Decision Tree, Clustering 그리고 Neural Network Algorithm 등이 연구되기 시작하였다. Clustering 기법은 다양한 분야에서 통계분석에 사용되는 자료를 정제하기 위한 비지도 학습 중 하나로, 군집화 알고리즘을 사용하여 자료의 값(Pointer)들을 특정 그룹으로 분류하는 방법이다. 이러한 Clustering을 활용하여 기존 데이터에서 숨겨진 데이터들의 특성을 파악할 수 있으며, 일정 패턴이나 특징을 가진 데이터들끼리의 군집화를 할 수 있게 된다. 이러한 클러스터링은 다양한 산업 분야에서 적용 및 활용하고 있다. 산업화 이후 미국, 벨기에 등 많은 나라에서 효율적인 도로 관 리를 위해 자국의 특성에 맞는 Pavement Management System (PMS)를 운영하고 있지만 현재 많은 분야에서 적용하고 있는 AI를 활용한 사례가 매우 드물다. 한국에서도 수십년 동안 국토교통부와 한국도로공사에서 PMS를 이용하여 도로를 관리해 왔으며, 최근에 는 몇 개 지자체에서 PMS를 도입하였다. 하지만 한국에서는 오랜 PMS 운영 경험에도 불구하고 AI를 활용하지 않고 전통적 방법인 회귀모형을 활용하여 개발한 공용성 예측모형을 사용하고 있기 때문에 그 성능이 떨어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Machine Learning Clustering 기법을 PMS 자료에 적용이 가능한지 확인하였다. 공용성 예측모형의 종속변수인 Performance Factors와 독립변 수인 Influencing Factors 간의 상관성을 확인할 수 없는 경우 클러스터링을 적용하여 종속변수와 독립변수 간의 상관성을 분명히 나 타내고 회귀분석이 가능하도록 하였다. Delaunay Triangulation을 적용하여 인천광역시 기상관측소의 삼각망을 형성하였다. 삼각망의 각 꼭짓점과 도로 각 지점 간의 거리에 대하여 Inverse Distance Weighted 방법을 적용하여 도로 각 구간의 PMS 자료와 영향인자를 매칭하였다. 클러스터링 기법을 원자료에 적용한 결과 공용성인자와 영향인자 간의 상관성이 분명해졌다. 또한, 클러스터링 이전과 이 후 자료의 확률밀도함수의 분포를 비교하여 클러스터링 이후의 자료가 이전의 대해서 대표성을 갖고 있는지 확인하였다.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 1950년대 초기개념과 이론을 앨런 튜링이 튜링 테스트를 제안하여 기계가 인간과 같은 수준의 지능을 가질 수 있는지 대한 질문을 던지면서 시작되었다. 1980년대부터 특정 분야의 전문 지식을 모방하여 지원하는 AI 시스템인 전 문가 시스템이 부상하기 시작하면서 Machine Learning이 중요성을 얻기 시작하였다. 특히, Decision Tree, Clustering 그리고 Neural Network Algorithm 등이 연구되기 시작하였다. Clustering 기법은 다양한 분야에서 통계분석에 사용되는 자료를 정제하기 위한 비지도 학습 중 하나로, 군집화 알고리즘을 사용하여 자료의 값(Pointer)들을 특정 그룹으로 분류하는 방법이다. 이러한 Clustering을 활용하여 기존 데이터에서 숨겨진 데이터들의 특성을 파악할 수 있으며, 일정 패턴이나 특징을 가진 데이터들끼리의 군집화를 할 수 있게 된다. 이러한 클러스터링은 다양한 산업 분야에서 적용 및 활용하고 있다. 산업화 이후 미국, 벨기에 등 많은 나라에서 효율적인 도로 관 리를 위해 자국의 특성에 맞는 Pavement Management System (PMS)를 운영하고 있지만 현재 많은 분야에서 적용하고 있는 AI를 활용한 사례가 매우 드물다. 한국에서도 수십년 동안 국토교통부와 한국도로공사에서 PMS를 이용하여 도로를 관리해 왔으며, 최근에 는 몇 개 지자체에서 PMS를 도입하였다. 하지만 한국에서는 오랜 PMS 운영 경험에도 불구하고 AI를 활용하지 않고 전통적 방법인 회귀모형을 활용하여 개발한 공용성 예측모형을 사용하고 있기 때문에 그 성능이 떨어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Machine Learning Clustering 기법 을 PMS 자료에 적용이 가능한지 확인하였다. 공용성 예측모형의 종속변수인 Performance Factors와 독립 변수인 Influencing Factors 간의 상관성을 확인할 수 없는 경우 클러스터링을 적용하여 종속변수와 독립변수 간의 상관성을 분명히 나타내고 회귀분석이 가능하도록 하였다. Delaunay Triangulation을 적용하여 인천광역시 기상관측소의 삼각망을 형성하였다. 삼각망 의 각 꼭짓점과 도로 각 지점 간의 거리에 대하여 Inverse Distance Weighted 방법을 적용하여 도로 각 구간의 PMS 자료와 영향인 자를 매칭하였다. 클러스터링 기법을 원자료에 적용한 결과 공용성인자와 영향인자 간의 상관성이 분명해졌다. 또한, 클러스터링 이전 과 이후 자료의 확률밀도함수의 분포를 비교하여 클러스터링 이후의 자료가 이전의 대해서 대표성을 갖고 있는지 확인하였다.

본 연구는 특수한 조건에서의 줄눈 콘크리트포장의 설계 및 성능에 관한 분석을 목적으로 한다. 줄눈 콘크리트포장은 시멘트 콘크리트 포장의 한 형태로, 오랜 기간 도로 포장형식으로 사용되어 왔다. 이 포장 방식은 철근을 사용하지 않는 대신, 콘크리트 슬래브의 균열을 줄눈을 통해 유도하고, 다월바와 타이바를 통해 슬래브에 생기는 응력을 줄이는 방식이 다. 대한민국의 다양한 지역 환경과 계절적 특성은 도로 포장설계에 주요한 인자로 적용된다. 특히, 슬래브의 부등건조수 축이 평탄성 문제의 주요 원인으로 지적되며, 이는 온습도의 변화에 의해 발생한다. 본 연구에서는 3차원 유한요소해석 을 활용하여 줄눈 콘크리트포장 슬래브의 거동을 분석하고, 콘크리트 슬래브의 두께, 줄눈 간격, 타이바 및 다웰바의 배 치 등 주요 설계 변수의 영향을 평가한다. 이러한 설계 인자들이 슬래브의 응력과 변위에 미치는 영향을 확인하며, 다양 한 환경 조건 하에서의 설계 방법의 유효성을 검증한다. 본 연구는 줄눈 콘크리트포장의 실제 배치 방식을 모델링하여, 기존 설계 방식의 보안 사항을 파악하고, 설계 기준 내에서의 주요 인자 변화를 통해 부등건조수축을 완화할 수 있는 방 안을 제시한다. 이를 통해, 특수 환경 조건에서의 온습도 영향을 고려한 효율적인 포장 설계 방안을 도출함으로써, 도로 포장의 평탄성과 내구성 향상에 기여하고자 한다.

국내 도로 포장설계법인 KPRP와 미국의 포장설계법인 AASHTOWare Pavement·TxCRCP-ME를 CRCP에 대해서 비교해보았다. CRCP 는 강성포장 중 하나로 줄눈이 없고 콘크리트 슬래브 내에 종방향 연속 철근을 삽입한 것이 특징이다. 줄눈부가 없으므로 줄눈부에서 발생하는 파손과 균열이 없어 주행성이 좋고 공용성이 우수하다. 또한 수명이 길어 장수명 포장에 적합하다. 이러한 특징으로, 국내 CRCP의 수요가 증가할 것으로 예상되어 CRCP를 기준으로 비교해보았다. 국내 포장설계법 개발 이전 AASHTO 설계법을 사용해왔지만, 여러 문제점과 한계가 존재하여 국내 실정에 맞는 포장설계법의 개발 이 필요해졌고, 결과적으로 오랜 연구 끝에 2011년 KPRP가 개발되었다. 이후 꾸준히 업데이트를 통해서 현재는 2016년 버전의 KPRP 를 사용하고 있다. 미국에서는 텍사스주의 TxCRCP-ME와 같이 주마다 각기 다른 포장설계법도 있지만, 보편적으로 AASHTOWare Pavement를 사용하여 역학적-경험적 설계를 하고 있다. 분석결과, 공용성 해석 결과 지표의 차이가 가장 컸으며, 이 외에도 피로하중 허용반복횟수, PunchOut 전이함수도 계산 방법과 로직의 계수가 조금씩 달랐다.

본 연구는 2011년에 개발된 한국형 포장설계법(KPRP)이 국내 도로포장 분야에서 어떻게 활용되고 있는지를 조사하며, 특히 JCP(적층 콘크리트 포장) 설계에 중점을 두고 다양한 해외 포장설계 프로그램과의 비교를 수행하였다. 이를 위해 AASHOTO Ware와 같은 국제적으로 인정받고 빈번히 활용되는 해외 프로그램을 선택하여 두 프로그램 간의 차이점을 파악하고자 했다. 비교 대상으로 선정된 AASHOTO Ware는 미국에서 개발된 프로그램으로, 차량 분류 및 기후데이터 활용과 관련하여 KPRP와는 다른 특징을 보인다. AASHOTO Ware는 차량을 16종으로 분류하는 반면, KPRP는 12종으 로 분류하며, 특히 화물차량에 대한 상세한 분류 기준을 가지고 있다. 또한, AASHOTO Ware는 실시간 기후데이터를 인터넷 기반으로 활용하는 반면, KPRP는 기상대에서 축적한 데이터를 사용한다. 두 프로그램 간의 Input 값은 기후데이 터와 교통량 데이터 중 차량 분류를 중심으로 비교하였다. 향후에는 AASHOTO Ware의 설계로직을 분석하여 더욱 세 밀한 비교를 진행하고, 두 프로그램의 설계 전이함수와 로직을 분석하여 KPRP 프로그램의 발전에 기여하는 것이 이 연 구의 최종 목표이다. AASHOTO Ware의 유연한 최종IRI값 설정과 상세한 차량 분류 기준은 KPRP의 발전 가능성을 탐 구하는 데 중요한 지표로 활용될 것으로 예상된다.

블로우업이 발생하는 구간에 ASR이 발생하고 있지만, 한국도로공사는 재료팽창인 ASR을 고려하지 않고, 콘크리트 팽창량을 계산하 여 팽창줄눈 설치간격을 제시하고 있다. 또한, 블로우업은 일종의 좌굴현상이므로 슬래브 두께에 따라 팽창줄눈 간격을 제시할 필요가 있다. 따라서 본연구는 재료팽창과 슬래브 두께를 고려하여 팽창줄눈 간격을 제시하고자 한다. 팽창량 계산시, 재료변형률과 지역별 온도와 건조수축을 고려하였으며, 이를 동등한 팽창을 유발하는 온도상승량으로 변환하는 식을 도출하였다. 기준온도를 정하기 위해 실제 현장데이터를 팽창량 식에 대입하여 온도상승량으로 변환하였으며, 이를 블로우업을 모사한 콘크리트 포장 모형의 유한요소해석 결과를 이용하여 결과값을 비교하였다. 안전설계를 위해 더 작은 온도 값인 블로우업 구조해석 결과 값 중 안전온도를 블로우업이 일 나는 기준으로 선정하였으며, 안전 온도를 넘지 않은 지역별 슬래브 두께에 따른 최대 팽창줄눈 간격을 제시했다. 한국도로공사가 제 시하고 있는 기준과 비교한 결과, 일부 지역은 한국도로공사에서 제시하고 있는 기준에 만족하지 않았다. ASR 변형률을 고려하여 슬 래브 두께에 따라 지역별로 팽창줄눈 간격을 제시하는 것이 블로우업 파손을 저감하고, 포장의 안정성을 향상시키는데 도움이 될 것 이라고 판단된다.

대한민국의 도로의 증가로 인한 복잡화에 따라 터널의 수와 연장이 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구는 시멘트콘크리트 포장의 성 능과 수명에 미치는 환경조건의 영향을 분석한다. 현재까지 시공된 고속도로의 많은 부분이 시멘트콘크리트 포장으로 되어 있으며, 이 에 대한 연구는 오랫동안 진행되어 왔다. 부등건조수축은 슬래브의 상하부 온습도 차이에 의해 발생하며, 일일 및 계절적 주기에 따라 발생한다. 일반적으로, 온습도 변화에 따라 컬링이나 와핑이 발생하는데, 컬링은 낮에는 높은 온도로 인한 하향 수축, 밤에는 낮은 온 도로 인한 상향 수축을 나타낸다. 그러나, 환경조건 변화에 따른 콘크리트 내부 습도 변화에 대한 이해는 아직 크게 연구가 진행되지 않아 포장 설계에 적절히 반영되지 못하고 있다. 이러한 연구는 터널 등 배수가 어려운 지역에서 콘크리트포장의 적절성을 판단하여 공용수명에 기여할 것으로 예상한다. 본 연구에서는 슬래브의 하부 조건이 콘크리트 내부 습도에 미치는 영향을 실험적으로 조사한다. 콘크리트 시편을 제작하여 특수한 환경조건에서의 습윤 차이를 모사하여 수분 이동 특성을 연구한다. 실험에서는 슬래브의 한쪽면을 고정하고 반대편이 부등건조수축으 로 인해 발생하는 변형률과 수직변위를 측정할 장비를 설치하여 시간에 따른 변화량을 확인한다.

PURPOSES : Previously, the expansion state of the concrete pavement in which AAR occurred could not be determined. Because the current situation has not been evaluated, it has been difficult to prepare an appropriate response. In this study, a method for calculating the expansion amount of concrete pavement using the stiffness damage test (SDT) is proposed. METHODS : The SDT method was examined through a literature review. For the laboratory tests, specimens that generated AAR were produced based on the mix design (2018) of the Korea Expressway Corporation. SDT was used to calculate various mechanical properties, and their correlation with the expansion amount was reviewed. RESULTS : Using the SDT, various mechanical properties(elastic modulus, hysteresis area, plastic deformation, plastic deformation index, stiffness damage index, and nonlinear index) were calculated based on the expansion rate of the AAR. The elastic modulus was evaluated as the best predictor of the expansion rate. Thus, if the elastic modulus is calculated using SDT, a prediction equation can be used to calculate the amount of AAR expansion. This equation will need to be supplemented by further research. CONCLUSIONS : SDT was used to confirm that the expansion state due to the AAR of the concrete pavement could be indirectly evaluated. Among the mechanical properties related to SDT, the elastic modulus was found to be the most suitable for predicting the amount of expansion.

PURPOSES : The purpose of this study was to improve the performance of concrete pavements by measuring the unit-water content with an Internet-of-Things (IoT)-based unit-water content measurement device at an increased precision compared with that of existing measuring equipment. METHODS : We calculated the properties of concrete that varied according to variations in the unit-water content. To confirm the change in the performance of concrete pavements, we compared and analyzed the fatigue cracking rate and international roughness index of concrete pavements at the 20-year point of public use according to the changes in properties using the Korea Pavement Research Program(KPRP). RESULTS : We confirmed that IoT-based measurement equipment can improve the performance of pavements without changing their mixing designs or specifications. We confirmed that the performance of the concrete pavements changed significantly, even with unit-water content variations within the range of quality standards. According to IoT-based unit-water content management, we confirmed that the performance of the concrete pavement (fatigue cracking rate and international roughness index) improved without changing the mixing design. CONCLUSIONS : We confirmed that by using IoT-based unit-water content management, pavement performance can be improved. It is necessary to consider whether the application of this concept to other concrete property management items, such as the chloride content, is possible. Considering the changes in concrete properties according to the unit-water content based on laboratory tests and considerations of various load conditions will be necessary for future research.

In this study, we performed thermal safety design of the electric module of a heat-loaded equipment with consideration of its heat dissipation performance. Initially, we calculated the heat dissipation of natural convection to choose a cooling method. Based on this, we found that some modules required forced convection and selected an air-cooling method with an outdoor temperature of 43 degrees Celsius, which is the maximum temperature in Korea. Prior to module production, we performed thermal analysis of each module and proceeded with a design to increase the thermal conductivity of the module as a primary step, and subsequently proceeded with Heat Sink design to maximize the heat dissipation performance. After considering various constraints according to the system requirements and designing the cooling path, we experimentally and analytically secured thermal safety at the operating temperature of the equipment.

PURPOSES : For most local governments, including that of Gangwon-do, the establishment of an organized pavement management system is insufficient, resulting in problems such as inefficient distribution and use of maintenance budgets for deteriorated road pavements. In this study, we aimed to contribute to the establishment of a more reasonable road maintenance strategy by developing a model for predicting the annual international roughness index (IRI) change for national highway asphalt pavements in Gangwon-do based on big data analysis. METHODS : Data on independent and dependent variables used for model development were collected. The collected data were subjected to exploratory data analysis (EDA) and data preprocessing. Independent variable candidates were selected to reduce multicollinearity through correlation analysis and specific conditions. A final model was selected, and sensitivity analysis was performed. RESULTS : The final model that predicts annual IRI change uses independent variables such as annual temperature range, minimum temperature, freeze-thaw days, IRI, surface distress (SD), and freezing days. The sensitivity analysis confirmed that the annual IRI change was affected in the order of annual temperature range, minimum temperature, freeze-thaw days, IRI, SD, and freezing days. CONCLUSIONS : Road maintenance can be performed rationally by predicting future pavement conditions using the model developed in this study. The accuracy of the prediction model can be improved if additional data, such as material properties and pavement thickness, are obtained in future studies.