PURPOSES : The purpose of this study is to provide basic data to improve the service life of asphalt pavement using basalt aggregate in Jeju Island by evaluating the performance of asphalt pavement through analysis of material and structural aspects. METHODS : To evaluate the performance of Jeju Island's asphalt pavement, cracks, permanent deformation, and longitudinal roughness were analyzed for the Aejo-ro road, which has high traffic and frequent premature damage. Cores were collected from Aejo-ro sections in good condition and damaged condition, and the physical properties of each layer were compared and analyzed. In addition, plate cores were collected from two sections with severe damage and the cause of pavement damage was analyzed in detail. RESULTS : About 45% of the collected cores suffered damage such as layer separation and damage to the lower layer. The asphalt content of surface layer in the damaged section was found to be 1.1% lower on average than that in the good condition section, and the mix gradations generally satisfied the standards. The density difference between the cores of each layer was found to be quite large, and the air voids was found to be at a high level. CONCLUSIONS : Test results on the cores showed that, considering the high absorption ratio of basalt aggregate, the asphalt content was generally low, and the high air voids of the pavement was believed to have had a significant impact on damage. High air voids in asphalt pavement can be caused by poor mixture itself, poor construction management, or a combination of the two factors. Additionally, the separation of each layer is believed to be the cause of premature failure of asphalt pavement.

PURPOSES : The numeric-based Highway Pavement Management System (HPMS), along with an advanced three-dimensional pavement condition monitoring profiler vehicle (3DPM), in South Korea has presented remarkable advancements in pavement management since the early 2000. Based on these results, visual distress on pavement surfaces can be easily detected and analyzed. Additionally, the entire expressway pavement surface conditions in South Korea can be easily monitored using the current graphical user interface-based advanced information graphic (AIG) approach. Therefore, a critically negative pavement section can be detected and managed more easily and efficiently. However, the actual mechanical performance of the selected pavement layer still needs to be investigated in a more thorough manner not only to provide more accurate pavement performance results but also to verify the feasibility of the current 3DPM and AIG approaches. In this study, the low-temperature performance of the selected asphalt pavement layer section was evaluated to further verify and strengthen the feasibility of the current 3DPM and AIG approaches developed by the Korea Expressway Corporation. METHODS : Based on 3DPM and AIG approach, the positive and negative-riding-quality road sections were selected, respectively. The asphalt material cores were extracted from each section then bending beam rheometer mixture creep test was performed to measure their low-temperature properties. Based on the experimental results, thermal stress results were computed and visually compared. RESULTS : As expected, the asphalt material from the negative driving performance section presented a poorer low-temperature cracking resistance than that from the positive driving performance section. CONCLUSIONS : Current 3DPM equipment can successfully evaluate expressway surface conditions and the corresponding material performance quality. However, more extensive experimental studies are recommended to verify and strengthen the findings of this study

In this study, the Euro NCAP-based AEB system evaluation simulation was conducted by applying the calculated corrected TTC by road condition estimation of scenarios (CPFA, CPNC, CPLA) of the V2P situation scenario using PC-Crash, a program used for traffic accident analysis. The scenario was evaluated in consideration of the two road conditions. the low-speed conditions among every scenarios avoided collision, but in the medium and high-speed conditions has been collided with pedestrian. It was confirmed that the time point at recognizing pedestrian was lower than set TTC at which AEB system was operated, even though the AEB was operated immediately, a collision occurred due to insufficient braking distance. As in this study, if studies such as V2V, V2P, and V2B considering road friction are actively conducted, it is expected to be useful data for automobile accident prevention and accident analysis.

In this study, the AEB system evaluation simulation was conducted by applying a corrected TTC from 0s to 3s obtained by estimating the road-friction factor and slope applying two scenarios(CCRs and CCRm) that may occur in V2V situation using PC-CrashⓇ, a program used for traffic accident analysis. As a result of two scenarios : At 0.8 of road-friction factor and 0° slope which adapted default model of TTC had longer braking distance so that it crashed. At 0.2 of road-friction factor with corrected TTC slidingly crashed due to slope and braking condition. CCRs and CCRm scenario showed that the maximum slipped distance of the collision avoidance situation was 31.7m, 87.7m. And the collision speed was 35.7km/h at 50km/h and 66.1km/h at 80km/h.

PURPOSES : This paper is aimed at suggesting a novel approach for determining the pavement condition rating based on the tire-surface friction noise using a machine learning algorithm as a low-end pavement condition monitoring system. METHODS : Vehicle on-board type noise measurement system according to the ISO11819-2, and the K-nearest neighbors with dynamic time warping algorithm were applied. The system and algorithm were empirically tested with a field study. RESULTS : The developed AI- and noise-based pavement condition monitoring system demonstrated significantly positive results with a precision 90.8%, recall 84.8%, and f1-score 86.1%. CONCLUSIONS: We herein confirmed that the acoustic property between the tire and road surface can be used for monitoring pavement conditions. It is believed this finding presented a new paradigm for monitoring pavement conditions based on visual information. However, extensive studies focused on the practical application of this method are required.

도로기상정보시스템(RWIS; Road Weather Information System)은 날씨에 따라 수시로 변하는 도로 의 기상상태를 실시간으로 운전자에게 예보하는 첨단 교통기상 정보 시스템이다. RWIS는 도로변에 설치 된 기상관측장비와 도로 표면에 설치된 노면센서로 구성된 도로기상관측시스템(RWOS; Road Weather Observation System)으로부터 차량 운전에 위험이 되는 기상 상황을 사전에 운전자에게 알려준다. 도로 의 기상상황 및 노면상태를 관측하는 RWOS는 고가의 장비로 도로의 전 구간에 설치하여 고해상도의 도 로기상 정보를 제공하기 힘든 실정이다. 그리고 도로기상 정보 중에서 안전사고와 가장 밀접한 노면상태 (ice, snow, wet)는 도로의 특정 구간에서 노면센서나 영상을 통한 노면상태 판별에 대한 연구만 수행되 어 왔다. 특히 노면상태는 기상조건과 밀접한 관계를 갖고 있기 때문에 고해상도로 설치된 자동기상관측 장비(AWS; Automatic Weather System)를 활용한 노면상태 판별 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서 는 기계학습 도구로 유명한 weka의 AdaBoostM1 분류기를 활용하여 실시간으로 노면상태를 판별하는 알 고리즘을 제안한다. 이를 위해 RWOS와 AWS의 관측자료를 시계열로 매핑하여 학습데이터를 구성하고, 기계학습을 통해 노면상태 판별 모델을 구축하였다. 이를 통해 서울시 주요도로의 노드링크에 대해 기상 정보 추출하여 제공하고 기상정보를 기반으로 노면상태를 판별하여 실시간으로 제공할 수 있도록 하였다. 도로기상 관측 데이터는 그림 1과 같이 정릉터널 입출구에 설치되어 있는 RWOS의 노면상태 관측자료 와 정릉터널 입출구 인근 AWS 6개소의 기상관측자료를 시계열로 매핑하고 노면상태와 기상조건에 대한 상관성 분석을 수행하였다. 학습 모델은 수집된 관측자료(2015/1/23–2015/10/19) 387,187건으로 학습 데 이터를 구성하였다. 서울시 주요도로의 노드링크는 22,184개이며, 개별 노드링크의 위경도 좌표에 따라 SK Planet에서 구축한 AWS(255개소) 관측자료를 실시간으로 IDW(Inverse Distance Weight)로 산출하 여 학습 모델의 입력자료로 활용하였다. 학습 데이터를 기반으로 Decision Tree, SVM(Support Vector Machine), MLP(Multi-Layer Perceptron), Ensemble Learning 기법을 활용하여 실험을 수행하였고, 그 중에서 가장 좋은 분류 성능을 보여준 AdaBoostM1을 활용하여 노면상태 판별 학습 모델을 구축하였 다. 그림 2와 같이 학습 모델의 판별 성능은 10-fold cross validation으로 검증하였으며, 정확율 (precision rate)이 평균 90%, 재현율(recall rate)이 평균 89%의 성능을 보였다.

도심지의 도로포장은 버스 등 중차량 교통하중과 포장 유지보수 시기가 지나 급속히 진행 되고 있는 포 장표면의 노후화뿐만 아니라 도로하부 시설물 보수를 위한 잦은 굴착복구가 진행되고 있다. 이로 인해 포 장체의 구조적 지지력이 감소하여 전형적인 도심지형 도로파손인 포트홀, 균열, 침하 및 소성변형이 급증 하고 있다. 또한 빈번히 발생하는 도심지의 도로파손 유지보수로 적지 않은 예산이 소요되고 있기 때문에 효율적인 유지보수를 통한 공용성 확보가 절실히 요구된다. 따라서 본 연구에서는 도로포장의 표면상태와 포장층의 구조적 지지력과의 연관성을 파악하여 효과적인 유지보수 방안을 제시하고자 한다. 우선 도로포 장 하부상태와 표면상태 분석결과를 도심지 도로파손 원인 분석 및 대응방안 수립 근거자료로 활용하기 위 해서 서울시의 23개 장기공용성구간(Long Term Performance Pavement)중 공용기간이 5년 경과된 구간 을 선정하였다. 선정된 대상구간의 포장 표면상태 조사(Visual Inspection) 결과인 Rutting, Crack, IRI 및 그에 기반한 SPI지수와 FWD시험으로 부터 산출된 잔존수명과의 비교 분석을 수행하였다. 특히, 표면 조사와 동일구간에 현장코어를 통해 얻어진 아스팔트층 두께와 30cm로 가정한 보조기층 두께 및 대표온 도 20℃를 이용, 역산프로그램을 사용하여 포장층의 탄성계수와 잔손수명을 추정하였다. 대상 구간의 잔 존수명과 도로포장 표면상태와의 관계를 도출하기 위해 지지력 기반 우선순위와 표면상태 기반 우선순위 를 비교하였다. 그 결과 표면상태와 지지력의 상관관계는 다음 그림1에 나타난 바와 같이 Rutting, Crack 에 대한 R-square 값이 0.65이상으로 상관성이 비교적 높은 수준이며 IRI(종단평탄성)는 상관성이 가장 낮았다. 이는 포장층이 지지력이 도로 노면의 평탄성에 미치는 영향이 상대적으로 적기 때문이며, 따라서 Rutting, Crack, IRI의 지수가 모두 포함된 SPI는 상대적으로 낮게 나타난 것으로 판단된다. 따라서 포장 표면상태를 나타낸 지수만을 고려하여 유지보수를 시행할 경우 포장층의 지지력이 충분하지 못한 경우에는 예상보다 빠른 시기에 혹은 동일 시기라도 심각한 상태의 포장손상이 나타날 가능성이 높다. Rutting과 Crack에 대한 지지력의 상관도를 볼 때 이미 진행된 도로파손의 유지보수시 표면상태 뿐만 아니 라 포장층 자체의 지지력을 함께 고려하여 유지보수를 시행하여야 향상된 공용성을 기대할 수 있다.

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.

The road icing forecast and snow detection system using state evaluation algorithm of multi sensor optimizes snow melting system to control spread time and amount of chemical spread application This system operates integrated of contact/non-contact sensor and infrared camera. The state evaluation algorithm of the system evaluates road freezing danger condition and snowfall condition (snowfall intensity also) using acquired data such as temperature/humidity, moisture detection and result of image signal processing from field video footage. In the field experiment, it proved excellent and reliable evaluated result of snowfall state detection rate of 89% and wet state detection rate of 94%.

영상처리기법(Visible 카메라)을 이용하여 A지역 열차 차량의 주행륜, 안내륜 및 집전슈의 거동상태와 차량의 전 궤도 주행에 대한 주행특성(상하, 좌우 변위)을 30Hz로 측정하여 모노레일 구조물의 노면상태를 평가하고자 한다. 열차 차량의 운행에 따른 상하, 좌우 거동상태, 안내륜 및 가이드레일의 거동상태, 주행륜 및 주행면의 거동상태, 주행륜 및 주행면의 거동상태 및 전차선 및 집전슈의 거동상태를 측정하여 정량적인 데이터를 도출하고자 한다. 차량의 주요 측정지점 7개소에 대해 고해상도 Visible카메라를 장착하여 약 6km구간을 주행시간 동안 1회 측정하고, 녹화된 영상데이터를 분석하였다.

This study examined test piece production and on-the-spot test results of power supply system of road surface temperature sensor module that was put to forecast road freezing at bridge section. The temperature sensor module was produced to replace sensitive sensor (temperature and humidity sensor) of road surface that was put by wire system, and to supply power on-the-spot by itself, And, the study researched optimization considering power consumption for self power generation and sensor operation.