도로 주행 시 차량의 제동거리 확보와 곡선부 주행 안전성은 도로 설계에서 중요한 요소이며, 강우로 인해 형성되는 수 막은 타이어와 노면 간 마찰력을 저하시켜 제동거리를 증가시키고 주행 안전성을 저해하는 요인으로 작용한다. 기존 도 로 설계에서는 습윤 상태에서의 마찰계수를 기준으로 하지만, 측정 방식마다 수막두께 기준이 상이하여 적용에 한계가 있다. 본 연구에서는 RRL 및 Gallaway 수막두께 예측 모델을 활용하여 다양한 도로 및 기상 조건에서의 수막두께를 예 측하고, 실측 실험을 통해 신뢰도가 높은 모델을 선정한 후, Gallaway의 마찰계수 예측식을 적용하여 강우강도, 배수 거 리, 포장 경사, 노면 조직 깊이, 타이어 트레드 깊이에 따른 마찰계수 변화를 분석하였다. 연구 결과, 강우강도가 증가하 고 배수 거리가 길어질수록 수막두께가 증가하면서 마찰계수가 감소하는 경향을 보였으며, 반대로 포장 경사와 노면 조 직 깊이가 증가할 경우 배수 성능이 향상되어 수막두께가 얇아지고 마찰계수가 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 마찰 계수 변화는 도로 안전성에 직접적인 영향을 미쳐, 강우가 심한 조건에서는 제동거리가 길어지고 곡선부에서는 더 큰 반 경이 필요해지는 것으로 분석되었다. 특히 설계속도가 높은 구간이나 수막두께가 깊이 형성되는 구간, 타이어 트레드 깊 이가 얕은 경우 현행 도로 설계 기준이 요구하는 정지 시거를 충족하지 못하는 사례가 발생하였으며, 곡선부에서도 동일 한 문제점이 확인되었다. 결과적으로 강우 조건을 반영한 도로 설계 기준의 보완이 필요하며, 배수 성능을 강화하고 마 찰력 저하를 방지할 수 있는 포장 기법을 적용하는 것이 요구된다. 또한, 강우 시 주행 안전성을 확보하기 위해 동적 속 도 제한 시스템 도입 및 유지관리 체계를 강화하고, 강우 조건을 고려한 정지 시거 및 곡선 반경 설계 기준을 마련함으 로써 도로 안전성을 향상시킬 필요가 있다.

본 연구는 도로 보수 후 새롭게 도입되거나 개선된 도로안전시설 중 노면표시와, 안전운전에 간접적인 영향을 미치는 도로 노면 상 태에 대한 이용자 만족도를 연령 및 업종별로 분석하고자 수행되었다. 운전자 430명을 대상으로 5점 리커트 척도 설문을 시행하고, SPSS 27.0을 이용해 일원배치 분산분석(ANOVA)과 사후 검정을 실시하였다. 그 결과, 노면표시(크기·선명도·야간시인성)는 업종별(관 리·사무·전문직, 운전직, 학생 등)로 유의미한 차이가 있었고, 연령대별로는 10대가 노면표시 크기에 가장 만족도가 높았으며 고령층으 로 갈수록 낮아졌다. 또한 운전직의 만족도가 전반적으로 낮아 노면표시가 실제 주행에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 연령별·업종별 특성을 고려한 도로환경 및 정책 개선에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study points out the traffic safety inhibition problem in which the yellow time length at a signal intersection can be set differently depending on the tram, and proposes a way to overcome it. This study proposes a twofold approach for trams to coordinate with the yellow signal phase designated for general vehicles, utilizing a schedule-speed-based operating speed adjustment and departure time control at stations. To validate the proposed method, simulations were conducted for a planned tram corridor in the Wirye District, Seoul. The simulation environment was developed using the simulation of the urban mobility model. The operational characteristics of tram services in the main and branch-line sections were analyzed. In the upstream section of the mainline, the operating speed was 22.04 km/h, with a total dwell time of 400 s across 10 stations, resulting in zero intersection stops. Regarding the downstream section, the operating speed was 17.71 km/h, and one intersection stop was observed. In contrast, for the upstream section of the branch line, the operating speed was 14.73 km/h and there were two intersection stops, while the downstream section yielded an operating speed of 18.12 km/h, and also comprised two intersection stops. This study examined a novel operational strategy for trams near intersections along tram corridors without directly modifying the signal system. This strategy effectively utilizes tram stop dwell time and traffic signal information. It focuses on adjusting tram speeds to ensure smooth and safe passage through signalized intersections and optimizing operations so that trams approach and cross intersections at a consistent speed. Designed as a universal model, this strategy is adaptable to various regions and environments, rather than being limited to a specific area. It is expected to support tram operation planning by considering diverse factors, such as urban structure, traffic density, and intersection characteristics. Moreover, it provides valuable guidance to ensure the punctuality and stability of tram operations in a range of urban and traffic contexts.

Potholes, one of the main causes of road-surface damage, pose a physical hazard to drivers, cause vehicle damage, and increase road maintenance costs. Hence, a model that enhances the accuracy of pothole detection and improves the real-time detection speed is required. A new model based on dilated convolutional neural networks was developed using a dataset that considers various lighting conditions, road conditions, and pothole sizes and shapes. Although the existing YOLOv5 model demonstrated high speed, it exhibited some false-positive pothole detections. In contrast, the proposed dilated convolutional neural network achieved both high accuracy and an appropriate inference speed, making it suitable for real-time detection. Compared with traditional models, the proposed model demonstrated efficiency in terms of model size and inference speed, indicating its potential suitability for systems performing real-time pothole detection when installed directly in vehicles.

This study aimed to statistically analyze and understand the factors contributing to road icing accidents on Korean roads, particularly within sections designated as ice-prone. The objective was to assess the adequacy of the existing criteria for designating these sections and to provide insights for improving safety measures on icy roads. Road icing accident data were collected from Korea’s (traffic accident analysis system (TAAS) database, covering incidents from 2018 to 2022 on both expressways and general roads. The data were compiled to create a comprehensive database that incorporated geographic and weather-related factors influencing road icing accidents. Using geographic information systems (GIS), a spatial analysis was performed on the designated ice-prone and non-designated sections. The inverse distance weighting (IDW) method was applied to interpolate the meteorological data, and the temperature lapse rate was used to adjust for altitude-related variations in temperature, providing estimates for conditions such as the average temperature, relative humidity, and precipitation days at each accident location. The analysis revealed that only 2.9% of designated ice-prone sections reported icing-related accidents, whereas 97.6% of icing accidents occurred in non-designated sections. This discrepancy highlights potential gaps in the current criteria for designating ice-prone areas. Additionally, road characteristics such as traffic volume, lane count, speed limit, and curve radius, along with meteorological factors such as humidity, precipitation frequency, and solar radiation exposure, were observed to be significantly correlated with icing accidents. Regions with high relative humidity and low sunlight exposure exhibited a heightened risk of road icing accidents, suggesting the need for these parameters to designate ice-prone sections. This study underscores the need to refine Korea's criteria for designating ice-prone sections by incorporating a wider range of risk factors, including detailed terrain data, shaded areas, and road geometry factors, such as slopes. Integrating these additional elements into the designation process could enhance the precision and effectiveness of preventive measures and ultimately reduce the risk of icing-related accidents in Korea’s road networks. These findings provide a foundation for future policy and management decisions to enhance road safety during the winter.

This study aimed to assess the current global efforts to reduce greenhouse gas emissions and understand the domestic scenario, particularly focusing on pavement-marking works during road-construction projects. Using internationally commercialized programs, this study aimed to calculate carbon emissions from these projects, identify areas that require further action or improvement, and propose strategies to address them. This study assessed the current global efforts to reduce greenhouse gas emissions and understand the domestic scenario, particularly focusing on pavement-marking works during road-construction projects. Using internationally commercialized programs, this study aimed to calculate carbon emissions from these projects, identify areas that require further action or improvement, and propose strategies to address them. Carbon dioxide emissions from pavement-marking projects were estimated. For a 5,746 m2 construction project, a total of 96.637 was emitted; for a 5,032 m2 project with four types of markings, 89.840 was emitted. A project involving five types of markings, traffic controls, and safety measures resulted in 6.662 emissions. On average, 16.8 was emitted per 1 m2, with 17.8 for the four types and 9.3 for the five types of markings. This study is significant because it calculated the carbon dioxide emissions from domestic pavement-marking works. The use of unit price data is convenient, and for more accurate calculations, expanding environmental product declaration (EPD) certified items and accelerating the establishment of a domestic life-cycle inventory (LCI) are recommended.

포장상태 평가를 위한 노면영상 촬영은 라인스캔 방식이 주를 이루고 있다. 라인스캔 특성 상, 조사환경이나 장비특성이 달라질 경 우 밝기가 상이한 노면영상을 취득할 수 있고 이는 U-net과 같은 픽셀 단위 segmentation 딥러닝 모델의 균열 자동검출 성능에 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공지능 검출 모델의 변경 없이 영상의 밝기 최적화와 morphology 연산기법을 노면영상 전·후처리 방법으로 제시하고 그 효과를 분석하였다. 영상 처리를 통해 과다 검출경향을 보인 이상치들이 제거되었으며 정답으로 간주할 수 있는 전문요 원 분석결과인 GT 균열률과의 상관성 또한 향상됨을 확인하였다.

도로 주행의 안전성 측면에서 타이어-노면간 미끄럼 마찰력은 주행 차량의 제동거리와 직접적인 요인으로 작용한다. 포장재료와 공법은 노출되는 포장 표면에 적절한 노면의 조직(Texture)을 형성하여 노면의 미끄럼 마찰력을 증가시킨다. 도로 표면에 노출되는 사용골재의 크기와 종류를 달리하거나 인위적인 홈을 주어 Macrotexture와 Microtexture를 형성 한다. 형성된 노면 조직은 시간이 경과 됨에 따라 환경하중과 교통하중이 반복 재하되면서 표면마모가 급격히 진행된다. 교통량의 흐름에 따라 마모로 인해 Microtexture 뿐만 아니라 Macrotexture의 노면조직은 매끄러운 표면으로 변해간다. 교통량의 흐름은 다양하다. 교통량 통계자료에 따르면 고속도로 이용차량의 약 70%는 승용차와 같은 2축 1단위로 구성 된 1종 차량이 차지하고 있다. 이는 국내 교통 특성은 포장 마모에 취약한 환경임을 말해주고 있다. 주행 차량들의 좌/ 우 바퀴의 간격과 주행위치의 다른 궤적에 따라 차량바퀴의 횡방향 변동을 원더링(Wandering)이라하는데, 도로포장 분 야에서 교통특성이 포장에 미치는 영향으로 원더링에 대한 연구 많이 진행 되어왔다. 본 연구에서는 실제 고속도로와 시 험도로에서 횡방향 위치별 미끄럼 마찰을 반복 조사하여 차량의 원더링에 따라 미끄럼 마찰저항이 다르게 분포함을 정 량적으로 입증하였다.

최근 결빙으로 인한 교통사고가 빈번히 발생하고 있으며, 도로순찰시 육안 인식이 어려운 도로살얼음 검지를 위해 다양한 방식의 검지센서가 도입되고 있다. 본 연구에서는 국내외 상용화되어 있는 차량부착식 노면상태 검지센서에 대한 현장 검증을 통해 국내 도 로조건에의 적용 가능성을 검토하였다. 차량부착식 검지센서의 성능을 평가하기 위해 한국건설기술연구원의 연천SOC실증연구센터 내 의 도로기상재현 실험시설에 결빙(Ice), 습윤(Wet), 건조(Dry) 등 3가지의 노면상태가 육안으로 명확히 구분이 가능하도록 도로환경을 구현하였으며, 센서종류별로 차량에 부착하여 다양한 도로상태를 측정하였다. 평가결과 노면상태 측정결과의 정확도는 높은 것으로 나 타났으나, 그 외의 측정항목의 정확도는 상당한 차이가 발생하기도 하였다. 향후 다양한 도로환경 조건에서 추가적인 시험을 통해 차 량부착식 노면상태 검지센서의 현장적용을 기반자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

최근 급격한 기후 변화로 인해 도로 교통사고의 발생 빈도가 증가하고 있으며, 특히 겨울철에 자주 발생하는 도로 살얼음(블랙아이 스) 현상이 주요 원인 중 하나로 지목되고 있다. 도로살얼음의 형성 메커니즘은 다양한 요인에 따라 복합적으로 작용하며, 당시의 도 로 기상 조건과 도로의 기하학적 구조에 따라 얼음의 형태 및 강도가 결정된다. 그중에서도 도로 노면 온도는 도로살얼음 형성에 중 요한 요소로, 여러 나라에서 겨울철 교통안전 평가를 위한 주요 지표로 사용되고 있다. 그러나 현재 도로 노면 온도에 대한 명확한 정 의가 부족할 뿐만 아니라, 측정 방법에 따라 계측 편차와 온도 손실 등 여러 한계가 존재해 정확한 온도 측정이 어려운 실정이다. 이 에 본 연구는 지중 깊이에 따른 온도 데이터와 도로 기상 데이터를 결합하여 보다 정밀한 도로 노면 온도 예측 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 지중 깊이 2cm, 3cm, 4cm, 5cm, 7cm, 9cm, 15cm, 20cm에 각각 온도 센서를 설치하였으며, 기상 데이터는 해당 지점에서 2m 떨어진 AWS(Automatic Weather System)를 통해 대기 온도, 습도, 강수량, 일사량 등의 정보를 수집하였다. 이를 바 탕으로 지중 온도와 기상 조건의 상관관계를 활용하여 노면 온도를 예측하는 방법론을 도출하였다. 본 연구의 결과는 도로 노면 온도 예측의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라, 새로운 접근 방식을 통해 노면 온도의 정의를 재정립하는 데 기여할 것으로 기대된다.

국내 도로포장에서는 겨울철 결빙으로 인한 교통사고가 자주 발생하고 있다. 특히, 최근의 기후변화에 따른 동절기 사고건수가 증가 하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 도로노면 결빙 재료 및 공법, 기술들이 개발되고 현장에 적용되고 있다. 그러나 도로 노면 결빙 및 공법 관련 기술들에 대한 성능평가가 어려운 실정이다. 따라서, 도로환경에서 발생되는 환경조건 등의 모사를 통한 도로 노면 결빙 공법 및 기술의 성능평가를 위한 실증실험시설이 필요하다. 본 연구에서는 국내 동절기 도로포장에 대한 기본적인 환경조 건을 분석하여 이를 기반으로 도로노면 결빙 관련 환경모사가 가능한 실증실험시설을 구축하였다. 도로노면 결빙에 영향을 주는 요소 는 대기온도, 노면온도, 습도, 풍속, 기압 등의 다양한 인자가 있다. 이러한 요소중에 실증실험시설 구축에서는 대기온도, 노면온도, 습 도, 풍속을 모사할 수 있도록 하였다. 도로노면 결빙에 있어 노면온도가 중요한 요소로 작용할 수 있기에 챔버내에 시편의 온도를 제 어할 수 있는 내부챔버를 추가로 구성하였다. 또한, 도로노면 결빙을 유발할 수 있는 어는비 분사장치 및 온․습도 변화에 따른 시편 의 모니터링을 위해 열화상 카메라를 이용하도록 구성하였다. 도로노면 결빙 실증실험시설이 효율적으로 운영된다면 다양하게 개발되 는 기술들에 대한 실험을 통해 성능평가가 가능할 것으로 판단되며, 향후 이를 기반으로 실증실험시설의 운영에 대한 매뉴얼 및 평가 방법 등을 마련하는 것이 필요하다.

도로포장의 노면 마찰력은 노면 조직 특성에 큰 영향을 받으며, 이를 예측하기 위한 인자로써 MTD(Mean Texture Depth, 평균 노면 조직 깊이)를 주로 사용한다. 그러나 MTD는 노면 특성 중 노면 조직의 깊이만을 나타내므로 여러 요인이 복합적으로 구성되어 있는 노면 조직 특성을 포괄적으로 설명할 수 없다. 이에 선행 연구에서는 다양한 노면조직 특성을 반영하여 보다 적합한 마찰력 예측 식 을 제안하고자 하였다. 노면 마찰력에 영향을 미치는 노면 조직 특성을 정량화하기 위하여 3D 프린팅 시편을 제작한 후 BPT(British Pendulum Tester)를 이용해 노면 마찰력(BPN; British Pendulum Number)을 측정하였다. 선행 연구를 통하여 노면 마찰력에 영향을 미치 는 노면 조직을 MTD, EAN(Exposed Aggregate Number, 골재노출도) 및 골재 형상으로 선정하였으며, 이를 포함한 노면 마찰력 예측 식 을 제안하였다. 그러나 3D 프린팅 시편을 사용하여 제안한 노면 마찰력 예측식의 경우 이상적인 노면조직 특성에 기반하여 제안된 것 으로 실제 현장에서의 노면 조직 특성과 비교 및 검증이 이루어져야 한다. 이에 3D 프린팅 시편을 기반으로 개발된 노면 마찰력 예측 식의 현장 적용성 평가를 위하여 EACP(Exposed Aggregate Concrete Pavement), 밀입도 및 개립도 아스팔트 콘크리트 포장에서 188개의 노면 조직 데이터를 측정하였다. 현장 측정 데이터와 3D 프린팅 시편을 기반으로 개발된 노면 마찰력 예측 식을 비교 검토한 결과 MTD, EAN 및 골재 형상은 노면 마찰력 예측에 있어서 유의미한 지표로 사용될 수 있는 것으로 확인하였다.

현재까지 국내외에서는 비산먼지 예측 모델식에 대한 다양한 연구를 수행해왔다. 이때 환경 및 교통요인에 따라 변화하는 비산먼지 농도를 예측하는 연구가 수행되어 왔으나, 모두 지역적 특성에 따라 연구 결과가 상이하게 분석되었다. 이러한 한계점을 해결하기 위 해 도로 포장과 가장 직접적인 요인인 노면 Texture를 활용하여 노면-타이어에서 발생하는 비산먼지 농도를 정량적으로 분석하고자 한 다. 실험 결과, 아스팔트 포장 중 HMA 포장에서 평균 Texture 깊이(Mean Texture Depth, MTD)가 낮을 경우 비산먼지 농도가 증가하였 으며, 특히 MTD가 0.9mm 이상일 때 쌓인 먼지 양이 비슷해져 비산먼지 농도가 상대적으로 일정하게 유지되었다. 반면, 다공성 아스 팔트(PP) 포장에서는 Silt loading(먼지 부하량)이 HMA 대비 많았지만 비산먼지 농도가 낮고, MTD가 1.8mm 이상일 경우에도 농도가 일정하게 유지되는 경향을 보였다. 이는 공극으로 인해 배수성 포장이 비산먼지 농도가 낮은것으로 나타났다. 본 연구에서는 노면의 Wavelength와 Texture Depth에 따른 비산먼지와의 상관관계를 분석한 결과, 전체적으로 아스팔트 포장에서는 Texture 깊이가 깊을수록 비산먼지 농도가 낮아지는 경향을 보였다. 시멘트 포장에서는 구조가 깊을수록 비산먼지 농도가 증가하였으 며, T.Tining 포장에서는 Texture 깊이에 관계없이 도로 표면의 쌓인 sL에 따라 비슷한 수준의 농도가 나타났다. 특히, 그루빙 포장과 타이어 접촉 시 발생하는 에어 펌핑 현상으로 인해 비산먼지 농도가 증가하는 결과가 나타났으며, 이는 미끄럼 저항을 개선하는 효과 와 반대되는 경향을 보여 적절한 포장 관리가 필요할 것으로 판단된다. 이 연구는 기존의 교통 및 환경 조건에 따른 타이어-도로 비산먼지 회귀 모델의 한계를 극복하고, Texture를 통한 도로 비산먼지의 정량적 예측을 위한 새로운 회귀 모델을 제시하였다. 기존 연구에서는 특정 구간의 경험적 측정 결과를 바탕으로 비산먼지 발생 요인 을 선정하였으나, 본 연구에서는 노면 Texture를 포함하여 보다 포괄적인 분석을 통해 회귀 모델의 신뢰성을 향상시켰다. 결론적으로, 연구 결과는 도로 비산먼지 발생에 대한 중요한 기초 자료를 제공하며, 환경문제를 해결하기 위해 도로 포장재의 선택 및 유지관리 측면에 있어 MTD, Wavelength와 같은 Texture 특성을 고려해야 함을 도출하였다. 정량적인 데이터는 도로 포장 설계 단계에서 골재 입자 크기 등을 선택하는 데 활용될 수 있으며, 이는 비산먼지 발생원에서의 저감 효과를 확보하는 데 기여할 것으로 판단된다.

Wet pavement friction decreases due to the increase in water film thickness (WFT), leading to a significant increase in vehicle crashes occurrences. The British Pendulum Test described in ASTM E303-93 is one of the methods used to measure pavement friction in wet conditions for the input of geometric design and pavement management systems. The British Pendulum Number (BPN) in wet conditions varies with WFT. Following ASTM E303-93 standard procedures, water film thickness was simulated by spraying water on the pavement surface. However, the measurement of BPN did not include specific information about the thickness of the water film present during testing. To address these issues, WFTs and BPNs were measured using artificial rainfall generated by a rainfall simulator across various intensities, drainage lengths, pavement slopes, and pavement surfaces. This study aims to investigate the influence of water film thickness on BPN for wet pavement friction and provide the WFT corresponding to each BPN measurement for different surface types. BPNs of three test slabs, including a smooth surface and tined surfaces with 16 mm and 25 mm spacing, were measured under wet conditions by spraying water, and by creating water film thicknesses using a rainfall simulator. This study demonstrates that the BPNs of non-tined surfaces and longitudinally and transversely tined surfaces with 25mm spacing exhibit a significant decrease with increasing water film thickness, while those with 16mm spacing show a slight decrease. These findings can be attributed to the lower friction observed in both non-tined and longitudinally tined pavements, in contrast to surfaces with transverse tinning.

최근 우리나라에는 도로 주변에 고층의 대규모 공동주택이 건설되는 사례가 증가하고 있고 저소음포장은 중요한 도로소음 대책 수단 중의 하나이다. 특히, 도로변의 공동주택이 고층이고 도로에 가까울수록 방음벽의 높이가 높아지거나 방음벽으로도 소음기준을 만족 시키지 못할 경우에는 터널형 방음벽이 설치되기도 한다. 이러한 경우 저소음포장은 좋은 해결책이 될 수 있지만 소음저감성능이 일정 하지 못하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 저소음포장의 감음성능 평가를 위한 다양한 방법을 검토하고 이에 대해 고찰하였다., 한번 설치되면 소음저감성능이 거의 변하지 않는 방음벽에 비해 저소음포장은 사용 환경과 시간이 경과함에 따라 성능이 변화(경시변화)하는 단점을 가지고 있어 어느 정도의 저감량을 설정하여 소음대책에 적용하느냐가 중요한 문제로 대두되고 있다. 하지만, 동일한 재료와 공법으로 포설을 한다 하더라도 시공된 현장의 교통량과 주행속도, 대형차 비율 등 사용환경에 따라 소음저감성능의 경시변화가 달라질 것이라는 추측이 가능해 진다. 본 연구에서는, 도로교통소음 대책을 위해 저소음포장을 적용할 경우 포장 종류에 따라 적용할 소음저감 효과를 어떤 방법으로 평가하는 것이 타당할 것인지에 대해 검토하고자 하였다. 저소음포장 및 이와 인접한 일반포장이 시공된 고속도로 현장에서 CPX(Close-proximity) noise 측정 및 갓길 Pass-by noise 측정에 의해 일반포장과 저소음포장에서 발생하는 소음을 동시에 측정하고 그 차이를 비교하여 저소음포장의 소음저감효과를 평가하였다.

PURPOSES : The skid resistance between tires and the pavement surface is an important factor that directly affects driving safety and must be considered when evaluating the road performance. In especially wet conditions, the skid resistance of the pavement surface decreases considerably, increasing the risk of accidents. Moreover, poor drainage can lead to hydroplaning. This study aimed to develop a prediction equation for the roughness coefficient—that is, an index of frictional resistance at the interface of the water flow and surface material—to estimate the thickness of the water film in advance to prevent human and material damage. METHODS : The roughness coefficient can be changed depending on the surface material and can be calculated using Manning's theory. Here, the water level (h), which is included in the cross-sectional area and wetted perimeter calculations, can be used to calculate the roughness coefficient by using the water film thickness measurements generated after simulating specific rainfall conditions. In this study, the pavement slope, drainage path length, and mean texture depth for each concrete surface type (non-tined, and tined surfaces with 25-mm and 16-mm spacings) were used as variables. A water film thickness scale was manufactured and used to measure the water film thickness by placing it vertically on top of the pavement surface along the length of the scale protrusion. Based on the measured water film thickness, the roughness coefficient could be back-calculated by applying Manning's formula. A regression analysis was then performed to develop a prediction equation for the roughness coefficient based on the water film thickness data using the water film thickness, mean texture depth, pavement slope, and drainage path length as independent variables. RESULTS : To calculate the roughness coefficient, the results of the water film thickness measurements using rainfall simulations demonstrated that the water film thickness increased as the rainfall intensity increased under N/T, T25, and T16 conditions. Moreover, the water film thickness decreased owing to the linear increase in drainage capacity as the mean texture depth and pavement slope increased, and the shorter the drainage path length, the faster the drainage, resulting in a low water film thickness. Based on the measured water film thickness data, the roughness coefficient was calculated, and it was evident that the roughness coefficient decreased as the rainfall intensity increased. Moreover, the higher the pavement slope and the shorter the drainage path length, the faster the drainage reduced the water film thickness and increased the roughness coefficient (which is an indicator of the friction resistance). It was also evident that as the mean texture depth increased, the drainage capacity increased, which also reduced the roughness coefficient. CONCLUSIONS : As the roughness coefficient of the concrete road surface changes based on the environmental factors, road geometry, and pavement surface characteristics, we developed a prediction equation for the concrete pavement roughness coefficient that considered these factors. To validate the proposed prediction equation, a sensitivity analysis was conducted using the water film thickness prediction equation from previous studies. Existing models have limitations on the impact of the pavement type and rainfall intensity and can be biased toward underestimation; in contrast, the proposed model demonstrated a high correlation between the calculated and measured values. The water film thickness was calculated based on the road design standards in Korea—in the order of normal, caution, and danger scenarios—by using the proposed concrete pavement roughness coefficient prediction model under rainy weather conditions. Specifically, because the normal and caution stages occur before the manifestation of hydroplaning, it should be possible to prevent damage before it leads to the danger stage if it is predicted and managed in advance.

PURPOSES : Pavement surface friction depends significantly on pavement surface texture characteristics. The mean texture depth (MTD), which is an index representing pavement surface texture characteristics, is typically used to predict pavement surface friction. However, the MTD may not be sufficient to represent the texture characteristics to predict friction. To enhance the prediction of pavement surface friction, one must select additional variables that can explain complex pavement surface textures. METHODS : In this study, pavement surface texture characteristics that affect pavement surface friction were analyzed based on the friction mechanism. The wavelength, pavement surface texture shape, and pavement texture depth were hypothesized to significantly affect the surface friction of pavement. To verify this, the effects of the three abovementioned pavement surface texture characteristics on pavement surface friction must be investigated. However, because the surface texture of actual pavements is irregular, examining the individual effects of these characteristics is difficult. To achieve this goal, the selected pavement surface texture characteristics were formed quantitatively, and the irregularities of the actual pavement surface texture were improved by artificially forming the pavement surface texture using threedimensionally printed specimens. To reflect the pavement surface texture characteristics in the specimen, the MTD was set as the pavement surface texture depth, and the exposed aggregate number (EAN) was set as a variable. Additionally, the aggregate shape was controlled to reflect the characteristics of the pavement surface texture of the specimen. Subsequently, a shape index was proposed and implemented in a statistical analysis to investigate its effect on pavement friction. The pavement surface friction was measured via the British pendulum test, which enables measurement to be performed in narrow areas, considering the limited size of the three-dimensionally printed specimens. On wet pavement surfaces, the pavement surface friction reduced significantly because of the water film, which intensified the effect of the pavement surface texture. Therefore, the pavement surface friction was measured under wet conditions. Accordingly, a BPN (wet) prediction model was proposed by statistically analyzing the relationship among the MTD, EAN, aggregate shape, and BPN (wet). RESULTS : Pavement surface friction is affected by adhesion and hysteresis, with hysteresis being the predominant factor under wet conditions. Because hysteresis is caused by the deformation of rubber, pavement surface friction can be secured through the formation of a pavement surface texture that causes rubber deformation. Hysteresis occurs through the function of macro-textures among pavement surface textures, and the effects of macro-texture factors such as the EAN, MTD, and aggregate shape on the BPN (wet) are as follows: 1) The MTD ranges set in this study are 0.8, 1.0, and 1.2, and under the experimental conditions, the BPN (wet) increases linearly with the MTD. 2) An optimum EAN is indicated when the BPN (wet) is the maximum, and the BPN decreases after its maximum value is attained. This may be because when the EAN increases excessively, the space for the rubber to penetrate decreases, thereby reducing the hysteresis. 3) The shape of the aggregate is closely related to the EAN; meanwhile, the maximum value of the pavement surface friction and the optimum EAN change depending on the aggregate shape. This is believed to be due to changes in the rubber penetration volume based on the aggregate shape. Based on the results above, a statistical prediction model for the BPN (wet) is proposed using the MTD, EAN, and shape index as variables. CONCLUSIONS : The EAN, MTD, and aggregate shape are crucial factors in predicting skid resistance. Notably, the EAN and aggregate shape, which are not incorporated into existing pavement surface friction prediction models, affect the pavement surface friction. However, the texture of the specimen created via three-dimensional printing differs significantly from the actual pavement surface texture. Therefore, the pavement surface friction prediction model proposed in this study should be supplemented with comparisons with actual pavement surface data in the future.

본 연구는 도로 노면의 결빙을 방지하기 위해 열적 특성을 갖는 콘크리트를 개발했습니다. 팽창 점 토에 상변화 물질(PCM)을 함침 시키고, 고열 전도성 에폭시와 실리카 흄으로 이중코팅을 하여 PCM 물질의 유출 방지, 골재의 부착성 개선, 열적 성능 개선을 하였으며 이를 DSC를 통해 열적 성능 평가 를 진행하여 확인했습니다. 또한 상변화 물질과 경량골재의 사용으로 인한 강도 감소 개선을 위한 CNT 혼합으로 강도 감소를 25% 개선하였습니다.