PURPOSES: The purpose of this study is to analyze the service life of expressway pavement based on both traffic volumes and use of deicing chemicals. METHODS: A database was built using expressway rehabilitation history information from over the last decade. In order to estimate the service life of expressway pavement, various analysis methods were considered, and a decision was made to perform analysis using a method based on an accumulated rehabilitation ratio. The service life of expressway pavement was then analyzed by classifying the scale of traffic volume and extent of de-icing chemicals used. RESULTS: The service life of PMA and SMA ranged from 7.8 to 10.6 years and from 9.9 to 12.0 years, respectively. The service life of JCP ranged from 16.0 to 22.2 years, and the service life of CRCP was 33.5 years on average. Results of assessing service life according to traffic volumes and de-icing chemicals showed that the lower the traffic volumes were, the greater the service life of PMA and JCP, and the less that de-icing chemicals were applied, the greater the service life of JCP. CONCLUSIONS : The dependence of expressway pavement service life on traffic volumes and de-icing chemicals makes it possible to apply LCCA for regional maintenance plans and cost-effective selection of expressway pavement type.

본 연구에서는 이용자 만족도를 고려하여 고속도로의 노면상태를 종합적으로 평가하는 것을 목적으로 한다. 기존의 연구에서는 통계적 방법을 통해 정량적인 요인과 정성적인 요인들과의 상관분석 등이 주가 되었는데 반해, 본 연구에서는 기존의 정량적인 요소에 운전자의 만족도인 정성적인 data를 포함하여 종합적으로 노면상태 평가를 진행하였다. 이 때 평가 방법은 통합 평가가 가능한 Grey System Theory를 활용하여 종합적인 평가를 실시하였다. 분석된 결과는 대상도로의 각 구간에 대한 현재의 상태를 진단하고, 추후 변화될 상태에 대한 예측이 가능하다. 또한 분석된 결과를 다양한 방법을 통해 고속도로의 유지 관리에 활용할 수 있을 것이다. 다양한 요소들을 종합적으로 평가함으로써 관측된 data값들의 영향력을 분석할 수 있으며, 이를 활용하여 도로를 관리하고 유지하는 판단에 대한 결정지원에 보조적인 수단으로 활용할 수 있을 것이다. 아울러 사전 사후 모니터링 수단 활용으로 유지관리 체계 개선에 도움이 될 것으로 기대한다.

포장상태 예측은 의사결정과정에서 포장의 공용성능을 평가하고 사업대상구간의 우선순위를 선정하기 위한 적정한 정보를 제공해준다. 근래들어 현재의 포장상태가 장래에 어느 정도 저하되는지를 예측하려는 많은 접근이 있었으나 포장의 서비스수명을 적정히 예측하는 데에는 한계를 보여왔다. 본 논문에서는 포장상태 예측방법을 개선하기 위하여 포장상태 공용성모형과 포장상태 예측모형을 개발하였다. 공용성 모형은 실제 포장상태 분석결과를 회귀분석하여 포장의 종류별, 교통량별로 백분위 50%, 25%, 15%, 5%의 확률분포 모형을 도출한 것이다. 예측모형은 앞서 도출된 공용성모형 모형식을 기준으로 하여 대상구간 각각의 포장상태 측정값에 의해 포장상태 확률을 결정한다. 개발된 예측모형의 검증을 위하여 비교대상구간을 선정하였고, HPCI의 평균값 표준편차, 3.0이하 비율을 비교분석하였다. 이를 통하여 기존예측모형이 안고 있는 교통량, 재령, 현재 포장 상태를 고려하여 보다 현실에 부합되는 포장상태를 예측하는 방법을 제공하고자 한다.