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.

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.