도로 관리는 교통 시스템과 국가 경제에 중대한 영향을 미치며, 이에 따라 도로 유지관리는 시민들의 삶의 질을 향상시 키는 데 중요한 역할을 한다. 따라서 체계적인 유지관리는 도로 안전성과 경제적 효율성을 높이는 데 필수적이다. 기존 의 도로 관리 방식은 대부분 반응적이며, 종이 문서를 기반으로 이루어져 정보 손실, 데이터 손상, 검색의 어려움 등의 여러 제한점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 3D 모델과 관련 데이터를 일대일 매핑하여 자 동으로 입력할 수 있도록 하는 BIM (Building Information Model)을 활용한 접근 방식을 제안한다. 본 연구는 주로 BIM 생성을 위해 널리 사용되는 Autodesk Revit을 활용하여 3D 도로 모델을 생성하고, 도로의 손상 정보 (길이, 폭, 보수 면 적, 보수 부피, 유지보수 이력 등)를 통합 관리하는 방법을 연구한다. 하지만 Revit은 디지털 정보를 3D 모델에 자동으로 가져오는 기능이 없기 때문에, Visual Programming 도구를 이용하여 유지관리 기록 정보를 BIM으로 자동 입력하는 방 법을 개발하였다. 이를 통해, 사용자가 특정 도로 손상 모델을 선택하면 해당 손상의 통합 이력을 표시할 수 있는 새로 운 통합 이력 관리 시스템을 구축하였다. 이러한 접근 방식은 종이 문서 기반의 기록 방식에서 발생하는 데이터 손상, 기록량 증가, 특정 데이터 검색의 어려움 등의 문제를 해결할 수 있으며, 신속하고 정확한 의사 결정을 지원한다. 본 연 구는 BIM을 활용한 도로의 통합 이력 관리 시스템 구축을 통해 새로운 방향성을 제시한다.

국내 도심지에 적용하고 있는 중앙버스정류장의 포장은 주로 아스팔트 포장으로 시공되어 있으나 중차량인 버스의 하 중으로 인해 포장 파손 사례가 증가하여 시민들의 안전에 악영향을 미치고 있으며 유지보수 비용이 매년 증가하고 있다. 서울시에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 국내 최초로 중앙버스정류장 신설 구간에 현장타설 방식으로 연속철근 콘크 리트 포장(CRCP)을 시공하였다. 본 연구에서는 이러한 구간의 연속철근 콘크리트 포장에 대한 이동차량 하중에 의한 동 적 거동 특성을 분석하고자 포장 슬래브에 콘크리트 변형률계를 설치하고 덤프트럭을 통과시키며 동적 하중 재하 실험 을 수행하였다. 실험에서는 이동차량의 속도를 다양하게 변화시켜 차량 속도에 따른 포장 슬래브의 동적 거동을 비교 분 석하였으며 이동차량이 CRCP의 여러 위치에서 정지하도록 하여 정지 위치에 따른 거동도 분석하였다. 실험 결과, 차량 이 CRCP를 통행할 경우 차량 속도 및 정지 위치에 따른 포장 슬래브의 동적 변형률은 매우 유사한 것으로 분석되었다.

국내의 도심지 도로는 대부분 아스팔트 포장으로 시공되어 있으며 아스팔트 포장의 공용수명은 콘크리트 포장의 공용 수명에 비해 짧아 잦은 재시공 및 유지보수 작업이 필요하다. 도심지 특성상 포장 재시공 및 유지보수를 실시할 경우 작 업 시간 동안 교통차단을 유발하여 도로 이용자의 불편을 초래하게 된다. 따라서 서울특별시에서는 신설구간인 헌릉로의 중앙버스정류장 구간에 도심지 최초로 현장타설 방식의 연속철근 콘크리트 포장을 시공하였다. 본 연구에서는 중앙버스 정류장 구간에 시공한 연속철근 콘크리트 포장의 철근 거동에 대한 분석을 수행하여 철근의 응력이 가장 크게 발생하는 균열부에서의 철근 응력의 적정성을 분석하였다. 분석 결과, 균열부에서 멀어질수록 철근의 변형률이 뚜렷하게 감소하는 것을 확인하였으며 균열부에서 약 15cm 정도만 이격되어도 철근의 변형률이 급격하게 감소하여 철근과 콘크리트 간의 부착이 적절한 것으로 분석되었다. 또한, 균열부에서 발생한 철근의 변형률을 응력으로 환산하면 약 50MPa 정도로 철근 의 항복강도인 400MPa에 비해 매우 작아서 연속철근 콘크리트 포장의 우수한 공용성을 확보한 것으로 분석되었다.

국제사회는 1992년 유엔기후변화협약(UNFCCC), 1997년 교토의정서, 2015년 파리협정, 2018년 IPCC ‘1.5℃ 특별보고서’ 채택을 통하여 온실가스 감축 목표를 세워 기후 문제에 대응하고자 하였다. 이러한 흐름에 대한민국은 2020년 ‘2050 탄 소중립 선언 및 비전을 선포하였고, 2021년 탄소중립기본법을 제정하였다. 이중 도로 건설도 환경영향평가의 대상으로 설정하여 인프라 시설물의 탄소중립에 노력을 기울이고 있다. 하지만 2011년 국토교통부의 ‘시설물별 탄소배출량 산정 가이드라인’ 외 구체적인 생애주기 분석 방법이 부재한 상황이며 기수행된 연구에서는 전과정이 아닌 특정 수명주기에 집중하였던 단점이 존재하였다. 특히 수명주기 중 사용단계는 시설물 이용, 유지관리, 에너지 및 용수 사용 등의 내용을 포함하며 2023년 세계 경제 포럼은 사용단계의 탄소배출량이 평균적으로 전체 탄소배출량의 70%를 차지한다고 발표하였 기 때문에 사용단계의 탄소배출량을 산정하는 것은 중요하다. 따라서 본 연구에서는 국제 표준 ISO 21930:2017의 전과정 평가 LCA(Life Cycle Assessment) 방법과 국토교통부의 ‘시설물별 탄소배출량 산정 가이드라인’을 따라 국내 탄소배출 계수를 기반으로 도로건설 전과정의 생애주기 구분을 하였고, 탄소배출량을 산정하였다. 이를 통해 국내 환경영향평가 방법의 보완에 기여하고자 한다.

한국형 포장설계법(KPRP)은 한국의 기후, 교통, 재료 조건을 반영하여 개발된 포장설계법으로, 성능 기반 분석과 역학적-경험적 원 리를 결합하여 국내 도로포장의 내구성과 효율성 향상에 기여해왔다. KPRP는 지역별 환경 데이터, 교통 하중, 재료 특성을 고려하 여 최적의 포장 구조를 설계하며, 2011년 개발 이후 도로포장의 수명 연장과 경제성 향상을 이루어냈다. 그러나 KPRP에 적용되는 기후 및 교통 데이터는 2000년대 초반의 자료를 기반으로 하고 있어, 현재 기준으로 약 10년 이상의 차이가 존재한다. 이에 따라 최 신 데이터를 반영하여 포장설계를 개선할 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 최근 10년간의 최신 기후 데이터를 활용하여 줄눈 콘크리트 포장(JCP)의 콘크리트 슬래브 컬링 시간을 계산하고, 이를 기반으로 온도응력 및 교통응력의 산정 방식을 현 시점에 맞게 개선하고자 한다. 또한, 2023년 도로포장관리시스템(PMS) 데이 터를 이용하여 한국도로공사가 관리하는 모든 고속국도 중 JCP가 적용된 구간을 대상으로 표면 균열(SD), 설계 차로별 AADT, 관 리구간별 도로 연장, 차로 폭 등의 데이터를 분석하였다. 이를 통해 각 도로의 피로균열율을 산정하고, 고속국도를 대상으로 줄눈 콘 크리트 포장의 전이함수를 개선하여 보다 정밀한 설계를 가능하게 하고자 한다. 본 연구는 최신 기후 및 교통 데이터를 반영한 KPRP 기반 줄눈 콘크리트 포장설계의 실현에 기여할 것으로 기대된다.

중앙버스전용차로는 일반 도로 대비 높은 교통량과 반복적인 축하중이 작용하는 구간으로, 정차 및 출발 과정에서 발생 하는 국부적인 응력 집중으로 인해 포장 파손이 빈번하게 발생한다. 그러나 기존 도로 설계에서는 정적인 교통량을 기준 으로 축하중을 산정하여, 실제 교통 환경에서의 버스 유형별 차이, 재차 인원, 시간대별 하중 변화 등 동적인 요소를 충 분히 반영하지 못하는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 대중교통 빅데이터를 활용하여 중앙버스전용차로의 버스 유 형 및 시간대별 재차 인원을 반영한 새로운 축하중 산정 모델을 개발하였다. 이를 위해 서울시 열린 데이터 광장의 교통 정보를 활용하여 버스 유형 및 시간대별 재차 인원 데이터를 수집하고, 카카오맵 및 네이버 로드뷰 데이터를 이용해 결 측치를 보완하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 활용하여 기존 ESAL(Equivalent Single Axle Load) 방식과 비교 분석한 결과, 새로운 축하중 모델에서는 기존 방식 대비 평균 111.8% 높은 축하중이 산정되었으며, 일부 구간에서 는 최대 128.9%까지 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 이는 기존 포장 설계가 중앙버스전용차로의 실질적인 교통 하중 을 충분히 반영하지 못하고 있음을 시사하며, 추가적으로 버스 중하중의 가·감속의 영향을 고려한다면, 시간대별·노선별 실시간 축하중 변화를 보다 정밀하게 분석할 수 있으며, 이를 통해 과소 산정된 설계 하중을 보완하고 포장 공용성을 향 상시킬 수 있는 최적의 설계 및 유지보수 전략 수립이 가능할 것으로 기대된다.

도로 주행 시 차량의 제동거리 확보와 곡선부 주행 안전성은 도로 설계에서 중요한 요소이며, 강우로 인해 형성되는 수 막은 타이어와 노면 간 마찰력을 저하시켜 제동거리를 증가시키고 주행 안전성을 저해하는 요인으로 작용한다. 기존 도 로 설계에서는 습윤 상태에서의 마찰계수를 기준으로 하지만, 측정 방식마다 수막두께 기준이 상이하여 적용에 한계가 있다. 본 연구에서는 RRL 및 Gallaway 수막두께 예측 모델을 활용하여 다양한 도로 및 기상 조건에서의 수막두께를 예 측하고, 실측 실험을 통해 신뢰도가 높은 모델을 선정한 후, Gallaway의 마찰계수 예측식을 적용하여 강우강도, 배수 거 리, 포장 경사, 노면 조직 깊이, 타이어 트레드 깊이에 따른 마찰계수 변화를 분석하였다. 연구 결과, 강우강도가 증가하 고 배수 거리가 길어질수록 수막두께가 증가하면서 마찰계수가 감소하는 경향을 보였으며, 반대로 포장 경사와 노면 조 직 깊이가 증가할 경우 배수 성능이 향상되어 수막두께가 얇아지고 마찰계수가 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 마찰 계수 변화는 도로 안전성에 직접적인 영향을 미쳐, 강우가 심한 조건에서는 제동거리가 길어지고 곡선부에서는 더 큰 반 경이 필요해지는 것으로 분석되었다. 특히 설계속도가 높은 구간이나 수막두께가 깊이 형성되는 구간, 타이어 트레드 깊 이가 얕은 경우 현행 도로 설계 기준이 요구하는 정지 시거를 충족하지 못하는 사례가 발생하였으며, 곡선부에서도 동일 한 문제점이 확인되었다. 결과적으로 강우 조건을 반영한 도로 설계 기준의 보완이 필요하며, 배수 성능을 강화하고 마 찰력 저하를 방지할 수 있는 포장 기법을 적용하는 것이 요구된다. 또한, 강우 시 주행 안전성을 확보하기 위해 동적 속 도 제한 시스템 도입 및 유지관리 체계를 강화하고, 강우 조건을 고려한 정지 시거 및 곡선 반경 설계 기준을 마련함으 로써 도로 안전성을 향상시킬 필요가 있다.

본 연구는 도로 보수 후 새롭게 도입되거나 개선된 도로안전시설 중 노면표시와, 안전운전에 간접적인 영향을 미치는 도로 노면 상 태에 대한 이용자 만족도를 연령 및 업종별로 분석하고자 수행되었다. 운전자 430명을 대상으로 5점 리커트 척도 설문을 시행하고, SPSS 27.0을 이용해 일원배치 분산분석(ANOVA)과 사후 검정을 실시하였다. 그 결과, 노면표시(크기·선명도·야간시인성)는 업종별(관 리·사무·전문직, 운전직, 학생 등)로 유의미한 차이가 있었고, 연령대별로는 10대가 노면표시 크기에 가장 만족도가 높았으며 고령층으 로 갈수록 낮아졌다. 또한 운전직의 만족도가 전반적으로 낮아 노면표시가 실제 주행에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 연령별·업종별 특성을 고려한 도로환경 및 정책 개선에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구의 목적은 복층 배수성·저소음 아스팔트 포장의 공용수명 예측과 경제성 분석에 있다. 성능평가를 위한 현장시 험은 투수시험 및 소음 측정을 실시하였으며, 실내시험은 반사균열, 동탄성계수, 소성변형(FN) 시험을 진행하였다. 성능 평가 결과를 기반으로 포장설계 수명 예측 및 비용 편익 분석을 수행하였으며, 이를 일반 밀입도 포장의 비용 편익과 비 교·분석하여 복층 배수성·저소음 아스팔트 포장의 경제성을 확인하고자 하였다. 성능평가 결과 복층 배수성·저소음 포장 이 일반 밀입도 포장과 비교 시 소음 저감 성능에서 매우 우수한 결과를 나타내었다. 비용 편익 분석 결과 복층 배수성· 저소음 아스팔트 포장은 높은 초기비용에도 불구하고 설계기간동안 낮은 유지보수 비용을 가지며 안전 및 소음 측면에 서 일반 밀입도 포장과 비교 시 매우 경제적인 것으로 나타났다. 총 비용과 총 편익 비용을 편익 비용 비율(BCR)로 계 산한 결과 복층 배수성·저소음 아스팔트 포장이 단위 비용 당 편익 측면에서 방음벽이 있는 다른 포장에 비해 가장 우수 한 결과를 보였다.

본 연구에서는 본선차로와 접속차로가 동일한 연속철근 콘크리트 포장(CRCP: Continuously reinforced concrete pavement)일 경우에 접속차로 CRCP의 종방향 철근의 거동을 분석하기 위해 창녕밀양건설사업단 1공구에서 시험시공을 수행하였다. 시험시공 구간에 균열유도장치와 철근 변형률계를 설치하여 접속차로 CRCP의 종방향 철근 거동을 분석하 였다. 분석 결과, 철근의 변형률은 균열부에서 가장 크게 발생하며 균열로부터 멀어질수록 감소하는 것을 확인하였다. 또 한, 변형률을 응력으로 환산할 경우 항복강도보다 현저히 낮아 접속차로 CRCP의 철근 배근은 우수한 공용성에 기여할 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 통해 본선차로와 접속차로가 동일한 CRCP로 시공될 경우 포장 공용성을 보다 향상 시킬 수 있을 것으로 분석되었다.

본 연구는 외부 환경 조건에 따른 줄눈 콘크리트 포장의 상·하부 상대습도 차이를 분석하기 위해 실험 데이터를 활용 한 유한요소해석을 수행하였다. 실험은 300mm × 260mm × 2000mm 크기의 콘크리트 시편을 대상으로 진행되었으며, Strain gauge를 이용해 상·하부 변형률을 측정하고, LVDT 센서를 통해 상단부 연직 변위를 기록하였다. 항온항습기를 이용해 온도를 25°C로 유지한 상태에서 상대습도를 65%, 35%, 35% + 풍속(약 4 m/s)의 세 가지 조건으로 설정하여 실 험을 진행하였다. 구조해석은 ABAQUS를 이용하여 수행하였으며, 하부 상대습도를 100%로 고정한 상태에서 상부 상대습도를 도출하는 방법을 적용하였다. 직접적인 상대습도 도출 시 곡률을 일정하다고 가정해야 하는 문제가 발생하여, 응력해석을 기반으 로 등가선형온도차(ΔT)를 적용하는 방식을 채택하였다. ABAQUS에서 깊이 260mm에 대해 선형 ΔT 값을 부여하여 열 변형을 유도하고, 이를 실험값과 비교하여 조정한 후 최종적으로 ΔT 값을 상대습도로 변환하였다. 그 결과, 시간에 따른 상부 상대습도의 변화를 도출할 수 있었으며, 외부 환경 조건(습도 및 풍속)에 따른 상대습도 변화 경향을 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 수분 확산 해석 연구 및 국내 환경을 반영한 JCP 상대습도 변화 모델 개발에 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

본 연구는 한국 기상대 데이터를 활용하여 콘크리트 포장의 깊이별 온도를 예측하는 ANN(Artificial Neural Network) 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존의 열평형 방정식 기반 모델은 특정 지역의 기상 데이터를 필요로 하기 때문에 일반적인 적용이 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 ANN을 활용하여 기상대 데이터를 기반으로 범용적 인 온도 예측 모델을 개발하고자 한다. 이를 통해 다양한 지역 및 환경 조건에서도 적용 가능한 모델을 구축하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 2017년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지의 1시간 단위 기상 및 온도 데이터를 활용하며, 0.05m, 0.15m, 0.25m, 0.35m, 0.45m 깊이별 온도 데이터를 학습 데이터로 사용한다. 입력 변수로는 기온, 풍속, 강수량, 습도, 일 조량, 일사량, 적설량, 적운량, 지면온도를 포함한다. 이러한 다양한 기상 데이터를 활용하여 신경망 모델을 학습하고, 기 존 방식보다 높은 정확도를 확보하는 것이 연구의 핵심 목표이다. 기존 ANN 구조인 O = WI + B에서 확장된 O = W(I + (WI + B)) + B 형태의 비선형 구조를 적용하여 기존 모델이 가지는 비선형 관계 반영의 한계를 극복하고자 한다. 또한, 선형 다중 은닉층 모델과 비선형 다중 은닉층 모델을 각각 개발하여 성능을 비교하고, 비선형 모델의 필요성과 일반화 능력을 평가할 예정이다. 최종적으로 두 모델의 성능을 평균 제곱 오차 및 평균 절대 오차 등과 같은 평가 지표들을 이용하여 비교 분석하고, 가장 적합한 모델을 도출하고자 한다.

This study evaluates adhesion strength under various conditions to ensure adhesion performance during asphalt-pavement maintenance. The adhesion performance of a tack coat varies under various conditions. Therefore, to evaluate its curing behavior, several tests, i.e., evaporation residue rate, tracking, tack-lifter, and shear bond strength tests, were conducted based on the type, amount, and curing time of the tack coat.The result of the evaporation residue rate test shows that, except for the SSC tack coat, RSC-4 and modified tack coats require similar curing times, even though the modified tack coats have a lower moisture content. Additionally, based on the evaporation residue rate, the tracking and track-lifter test results show that approximately 75% curing is required to prevent the loss of the tack coat during asphaltpavement maintenance. After maintenance work is completed, the shear bond strength was measured to evaluate the curing properties of the tack coat. The results show that the amount applied, curing degree, and shear bond strength are proportional, whereas the modified tack coat indicate a significant difference in the strength increase rate depending on the curing degree. Additionally, when dust is attached to the surface of the tack coat, the difference in strength exceeds 20%, depending on the attachment ratio.To achieve the best adhesion performance by the tack coat during maintenance work, the loss of the tack coat should be prevented by implementing the exact curing time determined experimentally, regardless of whether the tack coat is modified, and the surface where the tack coat is applied should be cleaned before application.

The purpose of this study was to incorporate Pakistan's climatic conditions into the road design process by performing a cluster analysis using collected climate data. Monthly time-series data for six climate variables—altitude, sea level, maximum temperature, minimum temperature, vapor pressure, and precipitation—were used to cluster 24 locations. Missing values were imputed using the Kalman filter, and hierarchical and k-medoid clustering analyses were performed based on the dynamic time warping (DTW) distance. By evaluating two to five clusters using six validity indices, the optimal number of clusters was determined to be two. the optimal two-cluster classification results were confirmed to be consistent between the two methods. When the clustering results were visualized on a map of Pakistan alongside the data, the clusters were divided into areas with relatively high and low altitudes. By classifying the regions of Pakistan into two clusters using time-series data of climate variables, this study highlights the distinct characteristics of each cluster. These findings suggest that management strategies tailored to the characteristics of each cluster can be applied to various fields.

Overloaded freight vehicles significantly contribute to road damage and increased maintenance costs, posing critical challenges for road management. This paper proposes an optimal decision-making methodology that incorporates the strategic behavior of road users into Weigh-In-Motion (WIM) enforcement strategies. The objective is to effectively derive optimal WIM installation locations while minimizing pavement maintenance costs and traffic congestion. The proposed framework consists of a bi-level optimization model. In the upper-level problem, decision-makers determine the optimal WIM installation locations within budget constraints. In the lower-level problem, drivers select routes to minimize their individual travel costs. The model integrates road management and travel costs to derive a balanced WIM installation strategy. Numerical experiments demonstrated that the proposed model identified WIM installation locations that effectively balanced the pavement management and travel costs. The results indicated that the proposed enforcement strategy can reduce pavement management costs while minimizing traffic congestion, thereby enhancing the overall efficiency of the transportation network. This paper provides a strategic foundation for reducing road damage and long-term maintenance costs by encouraging overloaded vehicles to comply with the legal weight limits. The proposed methodology serves as a practical guideline for WIM installation decision-making and policy development, contributing to the effective management of road networks.

The purpose of this study was to derive an optimal mix design for bridge deck pavements that can compensate for the limitations of latexmodified concrete (LMC). To address the limitations of LMC, this paper proposes the incorporation of silica fume into LMC. Concrete mixtures with varying ratios of latex and silica fume were prepared, and tests for compressive strength, flexural strength, and chloride-ion penetration resistance were conducted to compare and analyze the fundamental performance of each mix. Latex contributed to the improvement of the initial pore structure and significantly affected the chloride-ion penetration resistance in the early stages of curing. However, its influence gradually diminished over time. In contrast, silica fume induced additional C-S-H formation and further improved the pore structure through pozzolanic reactions as time progressed, thus exerting a greater impact in the later stages of curing. The L7-SF8 variable demonstrated the best performance in terms of compressive strength and chloride-ion penetration resistance. Given the characteristics of bridge-deck pavements, this variable is considered the most suitable for ensuring long-term durability. Therefore, this paper proposes a mixture of 7% latex and 8% silica fume as the optimal mix design.

The purpose of this study was to enhance the correlation between the dependent and independent variables in a prediction model of pavement performance for local roads on Jeju Island by applying K-means clustering for data preprocessing, thereby improving the accuracy of the prediction model. Pavement management system (PMS) data from Jeju Island were utilized. K-means clustering was applied, with the optimal K value determined using the elbow method and silhouette score. The Haversine formula was used to calculate the distances between the analysis sections and weather stations, and Delaunay triangulation and inverse distance weighting (IDW) were employed to interpolate the magnitude of the influencing factors. The preprocessed data were then analyzed for correlations between the rutting depth (RD) and influencing factors, and a prediction model was developed through multiple linear regression analysis. The RD prediction model demonstrated the highest performance with an R² of 0.32 and root-mean-square error (RMSE) of 1.48. This indicates that preprocessing based on the RD is more effective for developing an RD prediction model. The study also observed that the lack of pavement-age data in the analysis was a limiting factor for the prediction accuracy. The application of K-means clustering for data preprocessing effectively improved the correlation between the dependent and independent variables, particularly in the RD prediction model. Future research is expected to further enhance the prediction accuracy by including pavement-age data.

This paper explores a convergent approach that combines advanced informatics and computational science to develop road-paving materials. It also analyzes research trends that apply artificial-intelligence technologies to propose research directions for developing new materials and optimizing them for road pavements. This paper reviews various research trends in material design and development, including studies on materials and substances, quantitative structure–activity/property relationship (QSAR/QSPR) research, molecular data, and descriptors, and their applications in the fields of biomedicine, composite materials, and road-construction materials. Data representation is crucial for applying deep learning to construction-material data. Moreover, selecting significant variables for training is important, and the importance of these variables can be evaluated using Pearson’s correlation coefficients or ensemble techniques. In selecting training data and applying appropriate prediction models, the author intends to conduct future research on property prediction and apply string-based representations and generative adversarial networks (GANs). The convergence of artificial intelligence and computational science has enabled transformative changes in the field of material development, contributing significantly to enhancing the performance of road-paving materials. The future impacts of discovering new materials and optimizing research outcomes are highly anticipated.

PURPOSES : This study evaluates the noise reduction effects of various road paving methods and focuses on low-noise pavements as a cost-effective alternative to sound barriers and tunnels. In addition, this study assesses how noise levels vary with vehicle speed across different paving methods. METHODS : An analysis of variance (ANOVA) was conducted to evaluate the noise performance of different paving methods, and this followed by a post-hoc analysis to examine the differences among the paving methods. Another ANOVA was conducted to evaluate the impact of speed on noise performance. This ANOVA was followed by a post hoc analysis to assess differences by speed. Finally, a covariance analysis was conducted, using speed as a covariate, to evaluate the noise reduction effects of the various paving methods. RESULTS : The results of the analyses showed that noise levels follow the order of General ≈ Non-draining > Single-layer ≈ Doublelayer, thus grouping the paving methods into two categories with significant differences in noise performance. In addition, the noise levels increased with speed, except at 70 and 80 km/h. The covariance analysis resulted in a regression coefficient of 0.267 for speed across all paving methods. A post-hoc analysis grouped the paving methods into three distinct categories: General, Non-draining ≈ Single-layer ≈ Double-layer, with notable noise differences between them. CONCLUSIONS : The analysis of noise performance showed that both the paving method and speed significantly affected the noise levels. The covariance analysis, using speed as a covariate, revealed a consistent regression coefficient of 0.267 across all the paving methods. After controlling for speed, noise differences were observed. The General method showed higher noise levels than did the Non-draining, Doublelayer, and Single-layer methods.