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.

Due to the sewer induced ground subsidence, there is an increasing demand for the advanced visual inspection technique for the existing sewer pipe structures. This study aim to develop a new condition assessment method using visual inspection device with automatic crack extracting and real-time gas monitoring systems for large diameter glass-fiber reinforced plastic sewer pipes. In this paper, a high-precision image capturing system that automatically extracts cracks in the large-diameter sewer pipes and sewage culverts with a diameter of 1,000 mm or more, and a real-time gas detection sensor for investigator safety were considered. By analyzing the module technology of the visual inspection device, the test device and their software for system integration were developed. It is expected that the developed technique inspecting conditions of the GFRP sewer pipes using the proposed visual inspection device in this study can be effectively used for various types of underground structures in the future.

PURPOSES:The objectives of this study are to develop a new cold-applied crack sealant and to evaluate its properties and field applicability by comparing with other conventionally used crack sealants.METHODS :A new cold-applied crack sealant was developed by using neoprene latex to improve material properties. The fundamental properties such as viscosity, residue %, penetration, and softening point of the developed crack sealant were tested by TxDOT criteria to evaluate crack sealing capability. Moreover, the performance of the developed cold-applied crack sealant was evaluated under both laboratory and field conditions. In the laboratory, the bond property was evaluated using the developed cold-applied crack sealant and conventional hotapplied crack sealant by the bond-properties test standardized under ASTM D 6690. In the field, test sections were constructed on three areas: a trunk road, bus-only lane, and motorway, with the developed crack sealant and three conventional crack sealants. After construction, early field-inspection was performed on the test sections.RESULTS AND CONCLUSIONS :Overall, the developed cold-applied crack sealant demonstrates reasonable storage stability, durability, and bond property compared to conventional hot-applied crack sealants. From the test sections, it was established that the developed cold-applied crack sealant does not pose construction issues. Moreover, the early performance was verified through field inspection. However, as the field inspection was conducted a week after the construction, it is necessary to conduct an inspection of performance from a long-term point of view.

본 논문에서는 재료 점소성-손상모델을 기반으로 한 피로균열 진전속도(FCGR) 전산 평가법을 제안한다. 7% 니켈강 재료 거동을 모사하는 점소성-손상모델을 소개하고, 이의 유한요소해석 플랫폼에의 적용을 위해 상용 유한요소해석 프로그램인 ABAQUS에서 제공하는 사용자 정의 재료 서브루틴(UMAT)에 재료모델을 탑재하였다. 개발 UMAT의 검증을 위해 7% 니켈강 재료 인장시험 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 통해 재료정수를 획득하였다. 또한, 피로하중에 따른 손상해석에 있어 계산 시간 단축을 위한 jump-in-cycles 과정과 임계 손상 값 조정 및 피로 예비 균열 시뮬레이션을 수행하였고 이들 과정을 개발 UMAT에 탑재하여 해석을 수행하였다. 개발 UMAT을 활용하여 7% 니켈강의 상온 FCGR 테스트 시뮬레이션을 수행하였으며, 균열길이(a)와 주기 수(number of cycles)의 관계 및 1 cycle 당 균열성장량(da/dN)과 응력확대계수 진폭(ΔK)의 관계 등의 결과를 실험결과와 비교하여 검증하였다.

시멘트 안정처리 기층은 강성기층으로 러팅 저항성이 크고 상부하중 분산, 피로균열저항, 기층 보조기층의 파손 감소의 효과가 있으며 경제성이 뛰어나다는 장점이 있다. 그러나 건조수축에 의한 반사균열로 인하여 국내에서는 CTB가 전혀 적용되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 국내에 CTB적용을 위한 기초연구로써 반사 균열을 최소화하기 위해 건조수축을 억제할 수 있는 저수축 시멘트 안정처리 기층 재료개발을 시도하였다. 건조수축 이론을 고찰하여 건조수축 저감방안을 수립하였고 건조수축에 미치는 영향인자를 선정하였으며, 각 혼화재의 메커니즘을 분석한 후 실내 실험 및 현장실험을 수행하였다. 예비실험을 통하여 플라이 애쉬 첨가비율은 25%로 제안하였고 시멘트량은 모든 배합이 도로공사 린 기층의 허용강도를 만족하는 7%로 하였다. 본 실험 결과를 바탕으로 강도, 건조수축율, 경제성을 고려한 결과, 플라이 애쉬 25%, 플라이 애쉬 25%에 팽창재를 10%를 혼합한 배합을 대안으로 결정하였다. 실내실험에서 결정된 대안을 현장 실험에 적용한 결과 플라이 애쉬(25%)+팽창재(10%)가 최적의 저수축 시멘트 안정 처리 기층 배합임을 제시하였다.

본 연구는 온도에 따라 특성이 변하는 아스팔트 콘크리트의 파괴인성을 규명하기 위하여 기존의 유효균열 모델을 수정하는 연구를 다루고 있다. 본래의 ECM모델은 콘크리트와 같은 고체에 적용되도록 개발되어 재료의 포아슨 비를 고려하지 않는다. 하지만 아스팔트 콘크리트는 온도변화에 민감하여 온도에 따라 포아슨 비가 변화하므로 다양한 온도하에서 정확한 파괴 특성을 알기 위해서는 포아슨 비가 고려되어져야 한다. 3개의 개질아스팔트 결합재를 포함한 4가지 결합재를 사용하여 밀입도 아스팔트 혼합물을 제조하여 초기균열 보에 대한 3점 휨 시험을 $-5^{\circ}C$부터 $-35^{\circ}C$까지에서 수행하였다. 탄성계수, 휨강도 및 파괴인성을 시험을 통하여 구하였다. 시험결과 포아슨비가 고려되는 수정 ECM 공식을 사용하므로서 보다 정확한 값들을 얻을 수 있었다. 폴리머 개질 아스팔트 혼합물이 일반아스팔트 혼합물에 비하여 더 낮은 저온하에서 더 높은 강성과 파괴인성을 유지함을 알 수 있었다.

본 연구는 온도에 따라 특성이 변하는 아스팔트 콘크리트의 파괴인성을 규명하기 위하여 기존의 유효균열 모델을 수정하는 연구를 다루고 있다. 본래의 ECM모델은 콘크리트와 같은 고체에 적용되도록 개발되어 재료의 포아슨 비를 고려하지 않는다. 하지만 아스팔트 콘크리트는 온도변화에 민감하여 온도에 따라 포아슨 비가 변화하므로 다양한 온도하에서 정확한 파괴 특성을 알기 위해서는 포아슨 비가 고려되어져야 한다. 3개의 개질아스팔트 결합재를 포함한 4가지 결합재를 사용하여 밀입도 아스팔트 혼합물을 제조하여 초기균열 보에 대한 3점 휨 시험을 -5℃부터 -35℃까지에서 수행하였다. 탄성계수, 휨강도 및 파괴인성을 시험을 통하여 구하였다. 시험결과 포아슨비가 고려되는 수정 ECM 공식을 사용하므로서 보다 정확한 값들을 얻을 수 있었다. 폴리머 개질 아스팔트 혼합물이 일반아스팔트 혼합물에 비하여 더 낮은 저온하에서 더 높은 강성과 파괴인성을 유지함을 알 수 있었다.

딥러닝 모델은 주어진 학습용 데이터에서 탐지하고자 하는 물체의 특징을 추출하기 때문에, 딥러닝 모델 학습을 위한 학습용 데이터 구축은 매우 중요하다. 본 연구에서는 균열을 탐지하는 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해, 실제 콘크리트 구조물이나 아스팔트 도로 표면에서 자주 발견될 수 있는 나뭇가지, 거미줄, 전선 등을 학습 데이터에 자동으로 포함시키고, negative 영역으로 분류하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 사용하여 학습된 딥러닝 모델을 실제 도로 표면에 발생한 균열 탐지에 적용하여 실제 균열 탐지에 사용될 수 있음을 보였다.

In this study, the crack detecting system with digital image processing techniques based on the mathematical morphology method was developed to detect cracks in concrete structures. In the developed system, the image combining technique of reconstructing multiple images as an entire single image considering efficient management of analysis results was applied as an additional module.

아스팔트 콘크리트 포장의 주요 파손 형태는 균열과 변형으로 나타나며, 균열은 다시 피로균열, 저온균열, 종방향 균열 및 시공이음부 균열로 구분할 수 있다. 이러한 균열을 통해 포장층으로 수분 유입이 가능하며, 포트홀과 같은 추가적인 포장 파손을 발생시키거나 균열의 진행 속도를 가속화 시킬 수 있다. 따라서 도로 포장의 유지관리 측면에서 적절한 시점에 균열의 유지보수를 수행한다면, 전단면 보수를 수행하지 않고도 포장의 수명을 연장 시킬 수 있다. 균열 보수 방법으로 아스팔트 바인더 또는 고무 계열의 재료를 사용하여 보수를 수행하지만 이러한 보수 재료들은 가열을 통한 작업 속도 및 소규모 균열에 대한 경제성이 낮다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 폴리머 개질 아스팔트 계열인 우레탄 개질 아스팔트 바인더를 통해 균열 보수를 상온에서 수행할 수 있는 재료를 개발하고자 도로 현장의 균열 파손부에 균열 보수 시험 시공을 수행하였다. 균열 보수는 서울과 경기도 수원 지역에 각 1개소씩 2개소에 대하여 2013년 4월에 시공하였으며, 7개월 공용 후 현장 점검 결과 일부 균열 실링 보수 부위에서 균열이 발생한 것을 확인 할 수 있었다. 현장에서 관찰된 실링 보수 재료의 균열은 우레탄 개질 아스팔트 바인더의 건조 수축보다 동절기 아스팔트 콘크리트 포장 표층의 수축에 의한 것으로 사료되며, 향후 온도 변화에 따른 수축 팽창에 관련된 성능 개선 및 현장 시공을 통해 추적조사를 수행 할 계획이다.

본 연구에서는 디지털 이미지 분석기술을 이용하여 콘크리트 구조물의 대표적인 열화인자인 콘크리트의 균열을 검지할 수 있는 기술을 개발하기 위해 형태수리학에 근거한 모폴로지 기법이 도입된 이미지 분석기법을 적용한 균열검출 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템에는 분석결과의 효율적인 관리를 고려하여 촬영된 다수의 이미지를 하나의 전체 이미지로 재구성하는 이미지 조합기술이 추가로 적용되었다. 그리고 개발된 시스템의 적용성 및 신뢰도 검증은 균열이 발생된 콘크리트 암거를 이용한 현장검증 실험을 통해 이루어졌으며, 실험에 사용된 촬영장비로는 40m까지 0.2mm의 균열을 검지할 수 있는 성능을 확인하였다. 이미지 분석을 통해 산정된 균열폭의 경우 실측 균열폭과의 차이가 최대 0.08mm로 나타나 일정 수준 이상의 정확도를 구명하였고, 이미지 조합의 경우 추상 패턴 이미지 면에 대한 분할 촬영 이미지를 조합한 결과 실제 전체촬영 원본 이미지와 육안으로 차이를 확인할 수 없을 정도로 우수한 조합결과를 도출하였다.