PURPOSES : The study aims to predict the service life of national highway asphalt pavements through deep learning methods by using maintenance history data of the National Highway Pavement Management System. METHODS: For the configuration of a deep learning network, this study used Tensorflow 1.5, an open source program which has excellent usability among deep learning frameworks. For the analysis, nine variables of cumulative annual average daily traffic, cumulative equivalent single axle loads, maintenance layer, surface, base, subbase, anti-frost layer, structural number of pavement, and region were selected as input data, while service life was chosen to construct the input layer and output layers as output data. Additionally, for scenario analysis, in this study, a model was formed with four different numbers of 1, 2, 4, and 8 hidden layers and a simulation analysis was performed according to the applicability of the over fitting resolution algorithm. RESULTS: The results of the analysis have shown that regardless of the number of hidden layers, when an over fitting resolution algorithm, such as dropout, is applied, the prediction capability is improved as the coefficient of determination (R2) of the test data increases. Furthermore, the result of the sensitivity analysis of the applicability of region variables demonstrates that estimating service life requires sufficient consideration of regional characteristics as R2 had a maximum of between 0.73 and 0.84, when regional variables where taken into consideration. CONCLUSIONS : As a result, this study proposes that it is possible to precisely predict the service life of national highway pavement sections with the consideration of traffic, pavement thickness, and regional factors and concludes that the use of the prediction of service life is fundamental data in decision making within pavement management systems.

PURPOSES : The purpose of this study is to analyze the performance life of hot central plant recycling (HCPR) and hot in-place recycling (HIR) pavements applied to the National Highway for the past 20 years and compare it with conventional hot-mix asphalt (HMA) pavement. METHODS: In order to analyze the performance life of recycling asphalt pavements, a comprehensive literature review was conducted to investigate the government law and official system for the use of recycling asphalt pavement in Korea and foreign countries. Next, the application information of using a hot central plant recycling and hot in-place recycling pavements in the national highway is collected from the database of pavement management system (PMS) and then their field condition is visually surveyed. Finally, the performance life of recycling asphalt pavements in the national highway is analyzed and compared with conventional hot-mix asphalt pavement. RESULTS: Institutions are encouraging the promotion of using recycled asphalt pavement through various legal systems in Korea as well as abroad. Based on analysis results for the average performance life of hot central plant recycling pavement applied to the national highway, the average performance life is estimated to be 10.2 years. However, the average performance life of in-place recycling pavement is estimated to be 6.5 years. However, it is expected to increase performance life after the HIR construction system is modified. CONCLUSIONS : Based on the limited data analysis of the performance life of recycled asphalt pavements, HCPR shows similar performance life to conventional asphalt pavement but HIR shows shorter performance life than conventional asphalt pavement. However, it is noted that all performance life data is very limited and it should be monitored and analyzed further.

OBJECTIVES : The objective of this research is to determine the integrity of pavement structures for areas where voids exist. Furthermore, we conducted the study of voided-area analysis and remaining life prediction for pavement structures using finite element method. METHODS : To determine the remaining life of the existing voided areas under asphalt concrete pavements, field and falling weight deflectometer (FWD) tests were conducted. Comparison methods were used to have better accuracy in the finite element method (FEM) analysis compared to the measured surface displacements due to the loaded trucks. In addition, the modeled FEM used in this study was compared with well-known software programs. RESULTS : The results show that a good agreement on the analyzed and measured displacements can be obtained through comparisons of the surface displacement due to loaded trucks. Furthermore, the modeled FEM program was compared with the available pavement-structure software programs, resulting in the same values of tensile strains in terms of the thickness of asphalt concrete layers. CONCLUSIONS: The study, which is related to voided-area analysis and remaining life prediction using FEM for pavement structures, was successfully conducted based on the comparison between our methods and the sinkhole grade used in Japan.

포장의 공용수명은 교통량, 기후, 포장강도, 차량하중 등 다양한 인자들의 영향을 받고 있으며 특히 교 통하중 특성과 기후, 포장의 상･하부구조 등은 포장의 수명에 큰 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 하지 만 측정에 따른 오차, 조사구간의 불일치등에 따른 다양한 잠재오차들로 인해 다양한 인자들을 고려한 공 용수명의 예측에 관한 연구가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 다중회귀분석기법을 활용하여 포장 의 수명에 영향을 미치는 주요인자를 선정하고 인공지능 분석기법 중의 하나인 신경망 분석기법(Neural Network Analysis)을 활용하여 아스팔트포장의 공용수명을 예측하고 이를 다중회귀분석의 분석결과 비 교･분석하였다. 먼저, 최근 3년간의 일반국도를 대상으로 조사가 이루어진 아스팔트포장의 수명 데이터를 기준으로 해 당 구간의 누적 교통량(AADT: Average Annual Daily Traffic), 누적 환산축하중(ESAL: Equivalent Single Axle Loads), 포장상부구조(보수층, 표층, 기층), 포장하부구조(보조기층, 동상방지층), 포장강도, 유지보수 지역(관리청)등의 다양한 요인들을 고려한 다중회귀분석 결과 누적교통량, 포장상부구조, 포장하 부구조, 유지보수 지역(관리청)이 유효한 변수로 선정되었다. 본 연구에서 인공신경망분석을 위해 활용한 다층 퍼셉트론(Multi layer Perceptron)기법은 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)이 존재하게 되며 분석 알고리즘으로는 역전파 알고리 즘(Backpropagation algorithm)을 활용하였다. 분석을 위해 입력층에는 독립변수에 해당되는 누적교통 량, 포장상·하부구조, 유지보수지역의 4가지 변수를 입력하였으며 출력층에는 포장의 공용수명을 입력 하였다. 분석데이터는 70%를 학습, 15%를 검정, 15%를 테스트를 위해 활용하였으며 나아가 은닉층 신경 망(hidden neuron) 개수의 변화를 고려한 시나리오 분석을 수행하였다. 분석결과, 다중회귀분석에 비해 인공신경망 분석기법의 예측력이 뛰어난 것으로 나타났으며 은닉층 신경망(hidden neuron)의 개수가 과 대해지는 경우에는 인공신경망 자체의 예측력이 감소하는 것으로 나타났다.

일반국도의 연장 및 공용기간의 증가로 포장상태가 불량한 구간이 증가하고 이로 인한 유지보수비용이 증가하고 있다. 제한된 예산으로 일반국도를 효율적으로 관리·감독하기 위하여 포장관리시스템(PMS, Pavement Management System)이 1980년대 말 도입된 이후 현재 한국건설기술연구원에서 국토교통부 로부터 위탁을 받아 운영 중이다. 일반국도 포장관리시스템에는 다양한 종류의 유지보수 공법이 적용되고 있다. 특히, 아스팔트 포장의 소성변형이 급격히 증가하여 2000년대 초반 개질아스팔트 포장(PMA, Polymer Modified Asphalt), SMA(Stone Mastic Asphalt)와 같은 장수명 포장이 도입되기 시작하였다. 하지만 이러한 장수명 포장은 일반 아스팔트 포장과 달리 보수구간 및 공용기간이 적어 공용수명 예측모 형 개발에 필요한 충분한 데이터를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 공용수명 자료의 특 성을 고려하여 일반국도 아스팔트 포장의 공용수명예측모형을 개발하였다. 분석대상구간은 일반국도에서 연장이 긴 남북방향 노선 5개(1, 3, 5, 7, 31호선)와 동서방향 5개 노선 (2, 4, 6, 24, 34호선)에 대한 일반국도 모니터링 구간을 교통량과 환산교통량을 기준으로 각 2그룹으로 구분하여 사용하였다. 일반국도 포장관리시스템은 포장상태를 균열률과 소성변형, 종단평탄성을 적용하 고 있으나 본 연구에서는 공용수명을 결정하는 포장상태지표로 균열률을 적용하였다. 그림 1은 일반포장 과 장수명포장이 적용된 구간에서 나타나는 공용수명에 따른 균열률의 변화를 나타낸다. 공용수명 예측모 형은 일반포장과 장수명 포장으로 구분하여 결정론적 방법론인 일반 회귀모형방법론(직선,곡선)과 확률론 적 방법론인 마르코프, 생존확률 방법론을 적용하였다. 또한, 현재의 공용수명 자료 특성이 고려된 다양 한 공용수명예측모형의 검증과 활용방안을 제시하는 것을 목적으로 한다.

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.

PURPOSES: The new methodology is proposed for estimation of long-term performance and pavement life based on the national highway database in Daejeon area. Furthermore, this study tried to verify the applicability of performance estimation using NHPCI (National Highway Pavement Condition Index) on tendency of pavement deterioration as time goes by under Korean road environments. METHODS: Reliability theories are applied to estimate the mean life and to determine the appropriate distribution using 3 levels of traffic loads (high, medium, low) based on maintenance and rehabilitation history data for 15 years. RESULTS: As a result, Lognormal distribution is suitable for explanation of pavement lifetime in Daejeon area regardless of traffic loads. In addition, we found that the results of mean life and maintenance timing based on NHPCI for the pavement sections of 3 levels of traffic loads are available. CONCLUSIONS: Based on this study, it was found that mean life of high, medium and low levels of traffic loads are about 8.1 years, 12.2 years and 12.7 years, respectively. Higher level of traffic loads shorten the pavement mean life.

차선의 밝기를 나타내는 반사성능은 교통량, 도색 후 경과시간, 차선재료, 색상 등에 따라 지역별로 차이가 발생한다. 본 연구에서는 고속도로에서 조사된 차선 성능의 자료를 바탕으로 교통량과 차선의 공용수명을 독립변수로 하고 차선의 성능을 종속변수로 하는 회귀식을 산정하였다. 전국의 고속도로를 대상으로 모바일 차선반사 성능 차량을 사용하여 2005~2006년의 2년동안 3개월 간격으로 차선의 성능을 추적 조사하였다. 축적된 DB에는 차선의 성능뿐 아니라 차선의 재료, 색상, 기하구조, 교통량, 도색시기 등이 포함되어 있다. 본 연구에서 추적 조사된 차선성능을 기초로하여 다양한 환경에서의 차선재료의 성능을 비교 분석하여 여러 인자에 의한 차선성능 곡선을 도출하였다. 차선성능 곡선을 통해 지역별 교통량과 도색 이후의 시간의 경과에 따른 차선의 성능을 예측할 수 있었다. 선형함수, 로그함수, 지수함수, 음지수함수 등을 이용하여 차선의 성능을 나타내는 회귀식과 변동을 추정한 후, 결정계수가 가장 높고, 현장측정치와 가장 유사한 모형을 차선의 성능 예측모형으로 결정하였다. 현장조사 결과와의 검증결과, 차선성능 예측 모델은 90% 신뢰도에서 유의함을 볼 수 있었고, 특히 누적 교통량의 증가에 따라 현장 데이터와 높은 연관성을 보여주었다. 따라서 본 방법론에 의한 차선수명 예측 모델을 통해 차선의 공용수명과 잔존수명을 예측하여 도색시기를 결정할 수 있다.

The statistical data from WIM has been used only for traffic management and fatigue evaluation of structures. In this study, the algorithm using ESAL for assessment of pavement condition is proposed. To verify the algorithm, WIM system using PVDF sensor was installed on the pavement of bridge deck, also the automatic assessment software was developed. For the reliability verification of the alogorithm, further comparative study based on the long-term data is needed.

염해는 구조물 열화의 원인이 되는 주요인자 중의 하나이다. 고속도로 교량에 있어서 제설제는 동결작용으로 인한 표면 스켈링을 매우 증가시킨다. 열화된 콘크리트는 염해환경에서 내구성이 저하된다. 본 연구에서는 147개 교량의 진단보고서를 조사하고 21개 교량 바닥판의 코어샘플에 대하여 실험과 분석을 실시하였다. 시험결과는 콘크리트 바닥판의 피복두께는 공용수명 30년 이상을 사용하려면 8cm이상이 필요하다는 것을 보여준다.