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.

여름철은 타 계절에 비해 장마와 불안정한 대기 등으로 인하여 빗길 교통사고의 위험성이 크게 증대될 수 있으며, 최근 5년 (2018~2022)간 여름철 빗길 교통사고는 전체 빗길 교통사고의 39%를 차지할 정도로 높은 수준이다. 이러한 빗길 운전은 노면의 배수 불량 및 미끄럼 저항 감소 등으로 인하여 수막현상을 발생시키게 된다. 이에 본 연구에서는 우천 시 도로의 안전성 강화 및 사고 위 험을 최소화하기 위한 요소인 수막두께를 산정하기 위하여 Manning의 평균 유속식을 기반으로 콘크리트 노면의 조도계수 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 하였다. 조도계수의 영향인자를 고려하기 위하여 실외 강우 모의 장비를 이용하여 콘크리트를 타설한 뒤 실험 인자로 포장 경사, 배수거리, 강우강도, 노면 조직 특성을 고려하였으며, 이 중 노면 조직 특성은 타이닝 처리를 하지 않은 구간만 고 려한 타 연구의 기존 예측 모델 단점을 보완하기 위하여 16, 25mm 간격의 타이닝 표면 처리한 구간을 추가로 고려하였다. 수막두께 측정은 측정 범위 0.3~5mm의 수막두께 측정 게이지를 제작하여 강우가 모사된 조건에서 배수 거리 1~5m 이내 지점의 노면 조직 상 단과 수면이 접하는 수직 높이를 총 3회 측정하여 평균값을 사용하였다. 실측된 수막두께 데이터베이스를 기반으로 Manning 공식을 이용하여 조도계수를 역산한 결과, 강우강도가 증가함에 따라 조도계수는 감소하였으며, 이는 강우의 증가로 인해 물의 흐름과 콘크리 트 노면 사이의 마찰 저항 감소에 기인한 것으로 판단되었다. 또한 포장 경사가 높고 배수 거리가 짧을수록 배수성이 증가하여 마찰 저항의 지표인 조도계수가 증가하는 것으로 확인되었다. 평균 조직 깊이에 따른 조도계수 영향의 경우, 평균 조직 깊이가 증가할수록 콘크리트 표면에 노출되는 표면적이 증가하여 수막두께가 얕게 생성되고, 얕은 수심으로 인해 물의 흐름 저항이 감소하여 조도계수는 감소하는 것으로 산정되었다. 이후 135개의 데이터를 종합하여 조도계수를 종속변수로 하고 강우강도, 포장경사, 배수거리, 평균 조직 깊이, 수막두께를 독립변수로 하는 회귀분석을 수행하여 조도계수 산정식을 개발하였다.

본 연구에서는 국내외의 구조물 설계 기준에서 제시하는 지표조도에 따른 풍속의 보정 계수 산정 절차와 기준을 국내 지역에 적용하여 차이와 원인을 분석하였다. 이를 위하여 우리나라 건축구조설계기준(KBC2009), 호주/뉴질랜드설계기준(AS/NZS 1170.2:2002), 유럽기준 (EUROCODE), 일본도로교기준을 비교하였으며, 분석 대상지역은 효과적인 비교를 위해 복합적인 조도가 존재하는 도시지역, 해안가에 위치한 대도시지역, 부드러운 조도가 주로 분포하는 섬지역으로서 수원, 부산, 울릉도로 선정하였다. 본 연구에서 각국의 설계기준에 따라 산정한 고도분포계수는 대체적으로 EUROCODE에 Procedure2에 해당하는 값들이 높게 나타났으며, KBC 2009의 경우 타 설계기준에 비해 수원 동쪽, 북쪽을 제외하고 작은 값이 나타났다. 이러한 고도분포계수값의 차이는 복합적인 지표조도에 대한 보정 방법과 분석대상풍상영역의 범위에 기인한 것으로 사료된다.

본 연구의 목적은 하천의 조도계수와 유량의 불확실성을 고려하여, 부정류 흐름에서 홍수위 해석에 미치는 영향을 정량적으로 분석하는 데 있다. 본 연구에서는 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) 기법을 적용하여 조도계수와 유량의 불확실성이 홍수위 해석에 미치는 영향을 분석하고, 강우사상의 크기와 불확실성과의 관계를 분석하였다. 조도계수의 불확실성은 하천기본계획을 참고하여 0.025~0.040의 범위에서 분석하였다. 유량의 불확실성은 수위 h일 때의 유량을 Q라고 할 때, Q= A(h- B)C로 표현되는 수위-유량관계식의 회귀계수 A, B, C를 통해 분석하였다. 수위-유량관계식의 회귀계수를 비선형 회귀분석을 통해 추정하였으며, 회귀계수는 t 분포를 가정하여 95% 신뢰도로 상한과 하한의 범위를 산정하였다. 산정된 회귀계수의 범위는 A는 5.138~18.442, B는 -0.524~0.104, C는 2.427~2.924로 산정되었다. 범위 내에서 10,000개의 매개변수 세트 를 추출하여 HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center’s River Analysis System)에 적용하여 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 강우사상 1~3에서 모의된 홍수위의 95% 신뢰구간의 평균적인 범위는 각각 0.39 m, 0.83 m, 0.96 m이며, 첨두 홍수위가 발생했을 때의 범위는 각각 0.52 m, 1.36 m, 1.75 m로 산정되었다. 또한 이천관측소의 1986~2015년의 일 강우에 대한 빈도해석을 수행하였으며, 수행 결과 GEV (Generalized Extreme Vlaue) 분포일 때 강우사상 1~3의 재현기간은 각각 1년, 10년, 25년 빈도에 해당되었다. 본 연구를 통해 강우사상의 크기와 불확실성의 관계를 분석하 였으며, 향후 다양한 강우사상에 적용하여 검증한다면 홍수위의 불확실성을 예측하여, 하천관리 등을 위한 구조물의 계획 및 설계 시 의사 결정에 실질적인 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.

Roughness coefficient was computed for review of applicability based on measurement of the representative grain diameter reflecting channel characteristics of Han Stream. After field survey, collection of bed material, and grain analysis on the collected bed material, roughness coefficient was computed using representative grain and existing empirical equation for roughness coefficient. Value of roughness coefficient calculated using equation by Meyer-Peter and Muller (1948) was 0.0417 for upstream, 0.0432 for midstream, and 0.0493 for downstream. As a result of comparing the computed roughness coefficient to other empirical equations for review of applicability, the coefficient was larger in Strickler (1923) equation by 0.006. Smaller coefficient was shown by Planning Report for River Improvement Works. Equation by Garde and Raju (1978) was larger by 0.004, and equations by Lane and Carlson (1953) and by Meyer-Peter and Muller (1948) were larger by 0.001. Such precise roughness coefficient is extremely important when computing the amount of flood in rivers to prevent destruction of downstream embankments and property damages from flooding. Since roughness coefficient is a factor determined by complicated elements and differs according to time and space, continued management of roughness coefficient in rivers and streams is deemed necessary.

국내 주요 3대 하천인 한강, 낙동강, 금강에 대하여 하상재료의 입도분포를 이용하는 방법과 수치모형을 이용하는 방법으로 조도계수를 연구하였고, 기존의 하천정비기본계획에서 제시하고 있는 조도계수와 비교 검토하였다. 일반적으로 하천의 흐름을 해석할 때 수리학적 모형을 주로 이용하고 있으며, 특히 1차원 홍수위 계산을 위해 HEC-2, HEC-RAS, FLDWAV 모형 등을 이용하고 있다. 이들 수치모형을 이용하여 정확한 홍수위를 계산하기 위해서는 정확한 지

Physically-based resampling scheme for roughness coefficient of surface runoff considering the spatial landuse distribution was suggested for the purpose of effective operational application of recent grid-based distributed rainfall runoff model. Generally grid scale(mother scale) of hydrologic modeling can be greater than the scale (child scale) of original GIS thematic digital map when the objective basin is wide or topographically simple, so the modeler uses large grid scale. The resampled roughness coefficient was estimated and compared using 3 different schemes of Predominant, Composite and Mosaic approaches and total runoff volume and peak streamflow were computed through distributed rainfall-runoff model. For quantitative assessment of biases between computational simulation and observation, runoff responses for the roughness estimated using the 3 different schemes were evaluated using MAPE(Mean Areal Percentage Error), RMSE(Root-Mean Squared Error), and COE(Coefficient of Efficiency). As a result, in the case of 500m scale Mosaic resampling for the natural and urban basin, the distribution of surface runoff roughness coefficient shows biggest difference from that of original scale but surface runoff simulation shows smallest, especially in peakflow rather than total runoff volume.

실무적 목적으로 횡방향으로 흐름저항 요소가 변화하는 단면에서는 단면전체의 저항을 반영할 수 있는 복합 조도계수를 산정함으로써 개수로 흐름해석에 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존 복합 조도계수 산정식을 가중치 부여방법에 따라 구분하고, 최적의 복합 조도계수 값을 산정하기 위하여 각 소단면 내에서 힘의 균형을 고려한 단면분할기법을 개발하였다. Djajadi (2009)와 Knight and Macdonald (1979)의 수리실험에 의한 실측 복합 조도계

본 연구에서는 현장에서 실측된 유량 및 수위로부터 산정된 조도계수의 오차를 분석하고 그 타당성과 한계를 검토하였다. 자연 하천흐름을 등류로 가정하여 산정된 조도계수는 저유량 규모에서 부등류로 계산된 조도계수와 큰 차이를 나타내었으며, 이는 속도수두의 차이보다 평균 단면적, 동수반경 등 단면정보에 크게 영향을 받았다. 상대적으로 긴 구간에서 홍수량 규모의 평균 조도계수 산정에서는 구간 상하류만의 수위 자료를 이용하여 조도계수를 산정하는 수정 Newton-

본 연구는 자갈하천에서 실측한 자료를 사용하여 유량 변화에 따른 조도계수의 변화를 분석하고, 기존 조도계수 경험식의 적용성을 검토하는 것이 목적이다. 실측자료를 이용한 조도계수의 산정을 위하여 미 지질조사국의 NCALC 모형을 이용하여 대상구간의 조도계수를 산정하였고, 산정된 결과를 4가지 경험적인 방법에 의해 산정된 조도계수와 비교하였다. 분석결과 기존의 경험적 방법들은 홍수기에 국한하여 근사적인 해를 제공할 수 있으나 판단의 주관성, 방법에 따른 결

본 연구는 자갈하천에서 하상에 분포하는 입자에 작용하는 전단력을 이용하여 등가조도를 산정할 수 있는 모형을 개발하였다. 산정된 등가조도는 수위-유량자료가 부재한 하천에서 유량에 대한 수위를 산정하고 조도계수를 산정하는데 이용하였다. 대상하천은 섬진강의 중 하류부인 구례수위표와 송정수위표 구간으로 선정하였다. 등가조도는 개발된 모형에 의해 구례수위표지점에서 0.194m가 산정되었다. 산정된 등가조도를 흐름모형에 적용하여 계산된 수위유량자료를 관측된 자료와

공간적 위치 및 유량 값에 따라 각 계산점마다 조도계수의 값이 달리 주어질 수 있도록 하는 가변 조도변수 부정류 계산모형을 수립하였다. 유량과 조도계수의 관계식으로는 계단함수 또는 멱함수를 적용할 수 있도록 하였다. 수립된 모형을 충주댐부터 팔당댐까지의 남한강 구간에 적용하여 최적화에 의한 매개변수의 추정을 수행하였다. 가변 매개변수 모형의 보정 결과, 계단함수 도형 및 멱함수 모형 모두 유량이 커질수록 조도계수가 감소하는 경향이 일관되게 나타났다. 이

수리학적 하도추적으로부터 하천유량을 간접추정하였다. 짧은 하천구간의 세 지점 연속수위자료와 하천 단면 자료만을 사용하여 조도계수 추정b과 하천유량 계산이 가능하였다. 유량의 간접추정 과정에서, 상류-하류 경계조건을 수위-수위 조건으로 사용하였다. 미국 미시시피 강의 상류 구간 자료가 사용되었고 수리학적 하도추적에는 DWO-PER (operational dynamic wave model)를 이용하였다. DWOPER 모형에서 수정 Newton-Raphson