PURPOSES : The purpose of this study is to derive dropout rates according to various international roughness index (IRI) specifications using ProVAL, develop a comparative methodology, and indirectly assess the level of road management in each country. METHODS : Based on a literature review, the IRI specifications for each country were collected, and the ProVAL analysis tool was used to compare and analyze dropout rates according to each specification. Thus, the dropout rate rankings for each country were calculated. Additionally, by analyzing the correlation between dropout rates according to each threshold, a model was created to convert the threshold between the most commonly used baseline distances of 100 m and 161 m. RESULTS : Dropout rates were derived according to the standards of each country and rankings were assigned. Comparing 51 standards, the IRI level of New Mexico appeared to be the highest, whereas the domestic specifications ranked 36th. A model was created to convert the threshold between the standard distances of 100 m and 161 m. CONCLUSIONS : This study objectively assessed the roughness standards in various countries using the dropout rate and IRI ranking specifications. The highest specification was found for the asphalt of New Mexico in the USA, with the domestic specification ranking 36th. A model that converts the thresholds between the most commonly used baseline distances of 100 m and 161 m was developed, with slight differences across sections. For a precise conversion, individual models may be required for each section.

PURPOSES : This study aims to develop and evaluate computer vision-based algorithms that classify the road roughness index (IRI) of road specimens with known IRIs. The presented study develops and compares classifier-based and deep learning-based models that can effectively determine pavement roughness grades. METHODS : A set road specimen was developed for various IRIs by generating road profiles with matching standard deviations. In addition, five distinct features from road images, including mean, peak-to-peak, standard variation, and mean absolute deviation, were extracted to develop a classifier-based model. From parametric studies, a support vector machine (SVM) was selected. To further demonstrate that the model is more applicable to real-world problems, with a non-integer road grade, a deep-learning model was developed. The algorithm was proposed by modifying the MNIST database, and the model input parameters were determined to achieve higher precision. RESULTS : The results of the proposed algorithms indicated the potential of using computer vision-based models for classifying road surface roughness. When SVM was adopted, near 100% precision was achieved for the training data, and 98% for the test data. Although the model indicated accurate results, the model was classified based on integer IRIs, which is less practical. Alternatively, a deep-learning model, which can be applied to a non-integer road grade, indicated an accuracy of over 85%. CONCLUSIONS : In this study, both the classifier-based, and deep-learning-based models indicated high precision for estimating road surface roughness grades. However, because the proposed algorithm has only been verified against the road model with fixed integers, optimization and verification of the proposed algorithm need to be performed for a real road condition.

평탄성지수는 국가별, 용도별로 다양한 지수가 사용되고 있으며 그 활용방법도 다양하다. IRI는 국외에 서 뿐만 아니라 국내 포장설계법에서도 채택하여 사용하고 있으며 도로 평탄성을 측정하는데 있어서 조사 전 영점구간을 설정하게 되어 있으나, 그 영향에 대한 검토연구는 미비한 현실이다. 따라서 본 논문에서 의 조사 전 영점구간에 따라서 IRI값의 변화를 비교분석 하였다. 본 연구에서는 조사 전 영점구간을 각각 0m, 5m, 10m로 변화를 줘서 평탄성을 측정하였다. 현장시험 은 영동군, 의왕시, 인덕대학교 아스팔트 포장구간에서 실시하였으며, IRI 측정값은 <그림 2.1>와 같다.

Modern railway construction by Japanese had a great influence on the urbanization, transformation of urban structure and landscape during the Japanese imperialism and compressive increasing period in Iri(Iksan). This paper aims to find out the effect of railway on the modern urban structure and urban landscape in Iri(Iksan). Railways in Iri, Honam railway, Kunsan railway, Jeonla railway have been constructed progressively during 1911 and 1915 with Iri and old Iri(east-Iri) station. From the analysis of land registration maps and street plans, old photographies and historical records, some significant features underling railway construction can be followed in view of modern urbanization process in Iri. Firstly railways cut off the possibility of developing urban structure based on traditional spatial structure of Iksan. Secondly railways made dual spatial structure in Iri. Japanese and Korean life zone were divided into separate district around urbanization area and market place. Thirdly traditional space cognition system based on four cardinal directions were changed to front and rear space of railway station. Fourthly railways and stations caused neo-baroque spatial order and imperialistic urban landscape of Iri with axis, vista and gridiron plan. Fifthly break points and fringe belts garbling modern urbanization process are created. Sixthly modern cultural and consumptive urban spaces were taken their seats in relation with daily urban life.

높은 차량운행비용(VOC : Vehicle Operating Cost)은 포장도로 복구작업의 주요한 원인이고, 차량운행비용(VOC)은 연료소모량, 오일소모량, 부품교체비용 등으로 구성된다. 이중 연료소모량이 VOC에서 차지하는 비중이 높고, 다른 도로조건에 비해 도로 표면 거칠기가 도로의 노화 정도를 대표적으로 지시하는 값이기 때문에, 본 연구에서는 포장도로의 표면 거칠기(IRI : International Roughness Index) 변화에 따른 차량의 연료소모량 변화를 측정하였다. 차량의 연료분사 인젝터의 전압변화를 측정하여 연료소모량을 계산하였고, 속도는 GPS센서를 사용하여 측정하였다. 본 실험 결과를 이용하여 IRI 변화에 대한 연료소모량의 변화율을 계산할 수 있었다. 계산 결과, 40~100km/h 속도영역에서 중형 및 대형 승용차의 연료소모량(L/100km)은 3.5m/km 정도의 IRI 수준에서 IRI(m/lm) 증가율의 7배 정도로 증가하였고, 60km/h의 속도에서 가장 연비가 우수하였다.

포장의 평탄성은 자동차 주행시의 승차감 안전성 및 포장파손의 직접적인 영향인자로서, 도로 이용자 입장에서 도로상태를 평가하는 가장 중요한 사항이다. 이러한 포장의 평탄성은 포장 공용성 평가요소 중 가장 중요한 사항으로서 포장의 품질관리나 유지관리시에 중요하게 다루어져야 하나, 국가별로 각기 고유의 측정장비나 계산방법이 사용됨으로 인해 국제적으로 통일된 관리기준이 확립되어 있지 않은 실정이다. 국내의 경우 신설포장에 대해 포장평탄성의 관리기준을 적용하고 있으며, 관리 기준값은 7.6m CP 장비를 이용한 PrI를 사용하고 있는 실정이다. 그러나 이 장비는 수동식으로서 현장조사시 교통차단이 불가피하며, 측정 및 계산을 인력에 의존하고 있기 때문에 시간이 많이 소요되고 개인오차가 발생하는 문제점이 있다. 따라서 80km의 속도로 평탄성을 측정할 수 있는 자동식 평탄성 장비인 APL에서 IRI 값을 도입하여 수동식 장비의 문제점을 해결코자 하고 있다. 본 연구에서는 기존의 PrI 관리기준을 이용하여 IRI 관리기준을 정립하기 위해, 7.6m CP에 의한 PrI와 APL에 의한 IRI의 상관관계를 시험을 통해 규명하였다. 시험결과 분석에 따르면 아스팔트 및 시멘트 콘크리트 포장 모두는 신뢰 할 만한 상관관계가 나타남을 알 수 있었다.

포장의 평탄성은 자동차 주행시의 승차감 안전성 및 포장파손의 직접적인 영향인자로서, 도로 이용자 입장에서 도로상태를 평가하는 가장 중요한 사항이다. 이러한 포장의 평탄성은 포장 공용성 평가요소 중 가장 중요한 사항으로서 포장의 품질관리나 유지관리시에 중요하게 다루어져야 하나, 국가별로 각기 고유의 측정장비나 계산방법이 사용됨으로 인해 국제적으로 통일된 관리기준이 확립되어 있지 않은 실정이다. 국내의 경우 신설포장에 대해 포장평탄성의 관리기준을 적용하고 있으며, 관리 기준값은 7.6m CP 장비를 이용한 PrI를 사용하고 있는 실정이다. 그러나 이 장비는 수동식으로서 현장조사시 교통차단이 불가피하며, 측정 및 계산을 인력에 의존하고 있기 때문에 시간이 많이 소요되고 개인오차가 발생하는 문제점이 있다. 따라서 80km의 속도로 평탄성을 측정할 수 있는 자동식 평탄성 장비인 APL에서 IRI 값을 도입하여 수동식 장비의 문제점을 해결코자 하고 있다. 본 연구에서는 기존의 PrI 관리기준을 이용하여 IRI 관리기준을 정립하기 위해, 7.6m CP에 의한 PrI와 APL에 의한 IRI의 상관관계를 시험을 통해 규명하였다. 시험결과 분석에 따르면 아스팔트 및 시멘트 콘크리트 포장 모두는 신뢰 할 만한 상관관계가 나타남을 알 수 있었다.

본 시험은 포트실험으로서 분얼을 하는 옥수수(IK1 ,/IRI)와 분얼을 하지않는 옥수수(장야001)의 생육기간중 주요식물학적 특성을 비교하고 또 주요양분에 대한 생육시기별 흡수량과 흡수율에 대한 변화를 알아보고자 수행되었다. 1. 분얼하는 IK1 /IRI가 분얼하지 않는 장야001 보다 전반적으로 생육이 양호하여 지상부의 개체당 생체중과 건물중이 무거웠으며 식물체를 부위별로 비교하였을 때에도 이삭을 제외한 경엽중이 더 무거웠다. 2. 생육시기별 개체당 질소, 인산, 가리의 흡수량을 전체 건물중에 대한 비율로 보면 분얼형인 IK1 /IRI 교잡종이 분얼하지 않는 장야일호보다 낮은 경향이었으나 성숙기의 질소함량은 오히려 분얼형이 분얼하지 않는 옥수수 보다 높았다. 3. 석회 및 고토의 흡수량은 두 공시 교잡종이 비슷한 경향이었다. 4. 질소와 가리의 함양은 웅종 출현기에 최고에 달하였다가 생육후기로 갈수록 감소하는 경향이었으나 분얼하는 IK1 /IRI의 경우 질소함량이 성숙기에 증가하였다. 그러나 인산의 생육기별 함유량은 두 교잡종 모두 감소하는 경향이었다. 5. 경엽의 질소, 인산, 가리함량은 생육시기별로 일정하거나 다소 감소하는데 반하여 이삭에서는 생육후기로 갈수록 크게 증가하였다. 6. 흡수한 질소의 건물생산효과를 보면 전생육기간중 이삭을 제외하고 IK1 /IRI가 장야일호보다 높았다.

옥수수의 분얼 및 생육에 미치는 시비량의 효과를 알기 위하여 상이한 두개의 교잡종 옥수수를 상이한 4가지 시비수준에서 재배한 결과 분얼하는 IK1 /IRI가 시비수준에 큰 관계없이 분얼을 하지 않는 장야일호보다 개체당 경수가 많았고, 개체당 지상부 무게, 경엽중, 이삭무게 등도 무거웠다. IK1 /IRI의 개체당 분얼수도 시비수준에 따라 크게 영향을 받아 퇴비의 시용이 개체당 분얼수를 증가시키는데 효과적이었다.