PURPOSES : The purpose of this study is to develop a regression model to predict the International Roughness Index(IRI) and Surface Distress(SD) for the estimation of HPCI using Expressway Pavement Management System(PMS).METHODS : To develop an HPCI prediction model, prediction models of IRI and SD were developed in advance. The independent variables considered in the models were pavement age, Annual Average Daily Traffic Volume(AADT), the amount of deicing salt used, the severity of Alkali Silica Reaction(ASR), average temperature, annual temperature difference, number of days of precipitation, number of days of snowfall, number of days below zero temperature, and so on.RESULTS : The present IRI, age, AADT, annual temperature differential, number of days of precipitation and ASR severity were chosen as independent variables for the IRI prediction model. In addition, the present IRI, present SD, amount of deicing chemical used, and annual temperature differential were chosen as independent variables for the SD prediction model.CONCLUSIONS: The models for predicting IRI and SD were developed. The predicted HPCI can be calculated from the HPCI equation using the predicted IRI and SD.

국내 고속도로 중 약 60%가 콘크리트로 시공되어있으며, 이 중 많은 물량이 설계수명인 20년을 초과하여 공용되고 있는 실정이다. 또한 오랜 기간의 하중 재하로 인해 구조적인 능력이 한계에 이르러 최근 국내 고속도로 포장에서 많은 파손이 발생 되고 있다. 실제로 최근 고속도로 포장의 노후화 및 열화 현상이 지속적으로 빠르게 발생하고 있으며, 보수구간의 재파손 사례 또한 증가하고 있어 이에 대한 대비가 절실히 필요하다. 현재 고속도로의 도로포장은 PMS(Pavement Management System)를 기반으로 한 HPCI(Highway Pavement Condition Index)를 유지보수 우선순위 선정 및 개괄적인 보수공법 결정 등에 기준으로 체택하고 있다. HPCI는 주행 평탄성을 표현하는 지수인 IRI(International Roughness Index)와 포장의 표면에 발생한 손상 량을 표현하는 SD(Surface Distress)로 구성 되어 있다. 본 연구에서는 이러한 연구의 일환으로 포장상태에 영향을 줄 수 있는 다양한 요소들을 고려 한 미래의 IRI와 SD를 예측할 수 있는 모델을 Network Level 차원에서 개발하고자 하였다. 본 연구에서 개발 된 모델은 다양한 요소를 고려하기 위하여 기존의 HPCI에 사용되었던 IRI, SD 이외 포장의 재령, AADT 교통량, 제설제 사용량, ASR 등급, 환경 인자(평균기온, 연교차, 강수량, 강수일수, 눈일수, 신적설, 영하일수)를 고려하여 개발하고자 하였으며, 각 변수들에 대한 통계분석을 실시하여 각 변수들 간의 관계를 분석하고 이를 이용해 IRI와 SD 각각의 예측모델을 개발하였다. 이러한 연구들을 통해 본 연구의 범위 내에서 다음과 같은 결과가 도출되었다. Δ      재령  제설제사용량    연교차  강수일수  신적설  눈일수       여기서, Δ    등급  평균기온  연교차  강수량  강수일수  신적설  눈일수       여기서, Δ의 경우 현재 IRI, ASR 등급, 연교차 순으로 영향을 받았으며, Δ의 경우 연교차, 평균기온, ASR 등급 순으로 영향을 받은 것을 모델을 통해 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 각각의 변수들이 IRI와 SD에 미치는 영향을 파악하여 미래 포장상태를 예측 할 수 있을 것으로 기대된다.

OBJECTIVES : This study develops an evaluation method, which is useful to inspect pavement condition of specific boroughs. This is because pavement condition is broadly divided into five grades via visual inspection, which does not consider the types of deteriorations, and is decided by an investigator having a subjective viewpoint. This visual inspection method is not a satisfactory method for accurate maintenance when various deteriorations occur. METHODS: The performance model considers several factors such as crack, rutting, and IRI. This method is also modified from borough SPI based on SPI (Seoul Pavement Index). Considering limited budget of borough, PI (prediction index) is suggested, which is related to the grade of pavement condition evaluation and type of materials. Practical correlation review is also conducted with statistical verification by using the Monte Carlo simulation. RESULTS: The results of the study show that modified criteria are reasonable. First, the comparison between the visual inspection result and the SPI result indicates that the R-square value is sufficiently high. Second, through the common section, each evaluation method could be compared, and the result shows considerable similarity, which increases when the range is modified. Finally, PI for predicting remaining life and the random number SPI have common parts, which means that each indicator would be adequate to be used as an evaluation method. CONCLUSIONS : Comparison and analysis results show that the developed evaluation method is reasonable for specific boroughs where financial support is inadequate for the evaluation process by using the newer equipment. Moreover, for more accurate evaluation method, previous visual inspection data should be utilized, and the database of inspection equipment have to be collected.

일반국도유지보수 의사결정지원시스템에는 DB 이외에 1)포장상태지표의 공용성 모형, 2)포장상태지표 기반의 차량주행속도모형, 3)경제성 분석 모형과 4)의사결정지원 모형으로 구성된다. 특히 국토교통부의 「교통시설 투자지침서」에서 제시하는 도로이용자 및 사회·환경비용은 모두 차량운행속도의 함수로 구성되어있기 때문에 신뢰성 있는 차량운행속도모형의 개발이 요구된다. 즉, 도로의 상태기반 주행속도모형은 도로 부문의 편익 비용 항목 중 1)통행시간비용, 2)차량운행비용, 3)대기오염 비용, 4)온실가스비용, 5)소음비용 항목 등 이용자 비용 산정에 활용된다. 본 연구에서는 포장상태가 차량주행속도의 변수로 포함되도록 모형화 하는 것이 핵심이다. 먼저 유지보수 전·후의 『포장상태-차량속도』자료를 확보하기 위해 NC-200을 통해 현장조사를 실시하였다. 순창, 제천, 단 양, 증평의 네 구간을 선정하여 각 구간의 지형 분석, 교통량 측정 및 특성 분석을 실시하였다. 필터링 된 속도 자료를 활용하여 유지보수 전·후의 속도 차이를 AD(Anderson-Darling) 검정, t 검정, Mann-Whitney U 검정을 통해 통계적 유의성을 검정하였다. 모형개발을 위해 통계적 유의성이 검증된 구간 및 아스팔트 포장구간의 속도자료를 활용하여 표 1과 같이 모형을 개발하였다. 연구결과, 승용차를 대상으로 제한속도가 60km/h, 80km/h인 경우의 평지를 대상으로 한 모형구축 과정을 통해 세 가지 도로 상태(균열, 소성변형, IRI)별 속도는 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다. 개발된 속도모형을 통해 도로 이용자비용의 산출이 가능하며 향후 일반국도유지보수 의사결정지원시스템의 경제성 분석 및 유지보수 대상구간의 우선순위 결정 등 다양하게 활용가능하리라 기대된다.

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.