표제지 1
목차 4
요약문 12
ABSTRACT 13
제1장 서론 14
1.1. 배경 및 목적 14
1.2. 연구내용 15
1.2.1. 전체 연구내용 15
1.2.2. 자체부문 연구내용 15
1.2.3. 용역부문 연구내용 16
제2장 국내/외 문헌고찰 17
2.1. 리모델링 지수 17
2.2. 모형개발 및 검증방법 20
제3장 노후 콘크리트 포장 리모델링 지수 모형 개선 22
3.1. 기존 리모델링 지수 모형 개선방향 검토 22
3.2. 노후 콘크리트 포장 리모델링 지수 모형의 고도화 26
3.3. 노후 콘크리트 포장 리모델링 지수 독립변수 개선 28
3.4. 리모델링 지수 개선에 따른 효과분석 41
제4장 노후 아스팔트 포장 리모델링 지수 모형 개발 49
4.1. 개요 49
4.2. 지수 공용성 영향인자 선정 49
4.3. 현재 리모델링 지수 모형 개발 57
4.4. 아스팔트 하부상태 예측모형 개발 73
4.5. 포장 공용성 변화 예측모형 개발 90
4.6. 리모델링 지수 검증 112
4.7. 리모델링 지수 영향도 분석 126
제5장 노후 포장 리모델링 우선순위 선정 논리 개발 128
5.1. 리모델링 구간선정 논리 개발 128
5.2. 노후 포장 리모델링 대상구간 선정 프로그램 개발 138
5.3. 노후 포장 리모델링 대상구간 선정 지침(안) 수립 141
제6장 결론 146
참고문헌 148
Appendix A. 고속도로 노후 포장 리모델링 우선순위 선정 프로그램 매뉴얼 156
도서정보(INFORMATION) 203
보고서 집필 내역 205
판권기 206
뒷표지 207
표 2.1. [표없음] 6
표 2.2. 단구간 보수와 장구간 리모델링 보수의 차이 18
표 3.1. [표없음] 6
표 3.2. 노후 콘크리트 포장 리모델링 지수 고도화 모형 비교 26
표 3.3. 연간 IRI 변화량 및 연간 SD 변화량 예측모형 독립변수 및 모형 개선 28
표 3.4. 차종별 등가단축하중계수 29
표 3.5. 주성분별 계수 36
표 3.6. 제설제 사용량에 동계환경인자를 가중한 변수와 SD변화량의 상관계수 37
표 3.7. 최종 개발된 RMIcvₑr₃.₀ 및 하위모형[이미지참조] 42
표 4.1. [표없음] 6
표 4.2. 미국의 각 주의 포장상태평가 조사 메뉴얼 50
표 4.3. 미국 각 주별 포장상태평가지수에 따른 리모델링 적용시기 51
표 4.4. IRI, RD, SD의 변화에 영향을 미치는 영향인자 53
표 4.5. IRI, RD, SD 변화에 따른 IRIc, SDc와의 상관계수 54
표 4.6. 영향인자 수집방법 55
표 4.7. 포장종류별 변수의 삼분위수 기준값 60
표 4.8. 일반 아스팔트 포장의 후보 대표구간 심각도 조합 분포 62
표 4.9. 복합 아스팔트 포장의 후보 대표구간 심각도 조합 분포 62
표 4.10. 리모델링 시급성에 따른 RMI 범위 64
표 4.11. 원자료와 표준화 자료의 왜도, 첨도 77
표 4.12. 리스케일링을 위한 변수의 평균, 표준편차 78
표 4.13. 연간 IRI, RD, SD 변화량의 왜도 및 첨도 91
표 4.14. 일반 아스팔트 포장의 연간 IRI 변화량과 영향인자의 상관계수 결과 99
표 4.15. 복합 아스팔트 포장의 연간 IRI 변화량과 영향인자의 상관계수 결과 100
표 4.16. 일반 아스팔트 포장의 연간 RD 변화량과 영향인자의 상관계수 결과 101
표 4.17. 복합 아스팔트 포장의 연간 RD 변화량과 영향인자의 상관계수 결과 102
표 4.18. 일반 아스팔트 포장의 연간 SD 변화량과 영향인자의 상관계수 결과 103
표 4.19. 복합 아스팔트 포장의 연간 SD 변화량과 영향인자의 상관계수 결과 104
표 4.20. 그룹별 독립변수 후보군 조합조건 105
표 4.21. 독립변수 후보군 가능 조합에 따른 예측 후보모형 개수 106
표 4.22. 연간 공용성 변화량 모형의 계수 기준 108
표 4.23. 후보 예측모델과 최종 선정된 예측모델 결정계수 109
표 4.24. 최종 선정된 예측모델의 독립변수 111
표 4.25. RMIa 예측모형 및 하위모형 개발결과 123
표 4.26. 주성분 분석 변수 생성방법 124
표 4.27. 전처리 방법 125
표 4.28. 아스팔트 포장 리모델링 지수 입력변수별 영향도 126
표 4.29. 콘크리트 포장 리모델링 지수 입력변수별 영향도 127
표 5.1. [표없음] 7
표 5.2. 리모델링 시급도에 따른 시각화 범례 129
표 5.3. 리모델링 우선순위 선정 예시 131
표 5.4. 콘크리트 포장 대상 프로그램의 구성 139
표 5.5. 아스팔트 포장 대상 프로그램 구성 140
표 5.6. RMIa 및 RMIc 개발 방법 142
표 5.7. RMIa, RMIc 통합 리모델링 우선순위 선정결과(최소연장 50km) 145
표 5.8. RMIa, RMIc 통합 리모델링 우선순위 선정결과(최소연장 30km) 145
그림 2.1. 포장의 파손 대책 종류 17
그림 2.2. ANN의 개념 21
그림 3.1. ⊿IRI과 교통량 변수별 상관성 분석 30
그림 3.2. 동결융해일수와 그 외 동계인자의 상관성 분석 33
그림 3.3. 강설량과 그 외 동계인자의 상관성 분석 34
그림 3.4. 강설일수와 그 외 동계인자의 상관성 분석 34
그림 3.5. 영하일수와 그 외 동계인자의 상관성 분석 35
그림 3.6. 주성분의 통계치 36
그림 3.7. ⊿SD 모형의 대안별 평균제곱근오차 40
그림 3.8. 기존과 개발된 모형에 의한 ⊿IRI 비교(JCP) 41
그림 3.9. 기존과 개발된 모형에 의한 ⊿IRI 비교(CRCP) 43
그림 3.10. ⊿IRI 모형의 오차 개선율 44
그림 3.11. 기존과 개발된 모형에 의한 ⊿SD 비교(JCP) 45
그림 3.12. 기존과 개발된 모형에 의한 ⊿SD 비교(CRCP) 45
그림 3.13. ⊿SD 모형의 오차 개선율 46
그림 3.14. RMIcvₑr₂.₀모형과 RMIcvₑr₃.₀ 모형으로 예측된 2년 뒤의 RMI와 해당년도의 실제 RMI의 비교(JCP)[이미지참조] 47
그림 3.15. RMIcvₑr₂.₀모형과 RMIcvₑr₃.₀ 모형으로 예측된 2년 뒤의 RMI와 해당년도의 실제 RMI의 비교(CRCP)[이미지참조] 47
그림 3.16. ⊿RMIcvₑr₃.₀의 오차개선율[이미지참조] 48
그림 4.1. 대표구간 선정절차 59
그림 4.2. 심각도 분류 기준 60
그림 4.3. 후보 대표구간 선정방법 61
그림 4.4. 최종 대표구간 선정 방법 63
그림 4.5. 포장종류별 대표구간의 전국분포 64
그림 4.6. 대표구간의 도로주행영상 예시 65
그림 4.7. 일반 아스팔트 포장에서의 패널레이팅된 RMI와 IRI, log(IRI+1)의 상관관계 66
그림 4.8. 일반 아스팔트 포장에서의 패널레이팅된 RMI와 RD, log(RD+1)의 상관관계 67
그림 4.9. 일반 아스팔트 포장에서의 패널레이팅된 RMI와 SD, log(SD+1)의 상관관계 68
그림 4.10. 복합 아스팔트 포장에서의 패널레이팅된 RMI와 IRI, log(IRI+1)의 상관관계 69
그림 4.11. 복합 아스팔트 포장에서의 패널레이팅된 RMI와 RD, log(RD+1)의 상관관계 70
그림 4.12. 복합 아스팔트 포장에서의 패널레이팅된 RMI와 SD, log(SD+1)의 상관관계 71
그림 4.13. 패널레이팅된 RMI와 예측 RMI의 산점도 73
그림 4.14. ITS, FT 계산 방법 74
그림 4.15. 비표준화 자료와 표준화 자료의 분포 76
그림 4.16. ITS 예측 모형 변수의 원자료 및 리스케일링 자료 분포 79
그림 4.17. FT 예측 모형 변수의 원자료 및 리스케일링 자료 분포 80
그림 4.18. ITS 후보 예측 모형의 최소 평균제곱오차 82
그림 4.19. Hidden layers의 개수에 따른 ITS 및 FT 예측 모형의 ANN 구조 83
그림 4.20. FT 후보 예측 모형의 최소 평균제곱오차 84
그림 4.21. 학습량에 따른 훈련 데이터과 검증 데이터의 MSE(ITS 예측 모형) 85
그림 4.22. 학습량에 따른 훈련 데이터과 검증 데이터의 MSE(FT 예측 모형) 85
그림 4.23. Train Dataset과 Test Dataset에 따른 실제 및 예측 ITS 산점도 87
그림 4.24. Train Dataset과 Test Dataset에 따른 실제 및 예측 FT 산점도 88
그림 4.25. 전구간 고속도로에 적용된 예측 ITS 분포 89
그림 4.26. 전구간 고속도로에 적용된 예측 FT 분포 90
그림 4.27. 전체자료 및 그룹화 자료 비교를 위한 산점도 92
그림 4.28. 독립변수의 원자료 및 리스케일링 자료 척도 비교 93
그림 4.29. 수화한 영향인자와 종속변수의 상관관계 97
그림 4.30. 백분율 순위에 따른 후보모형 결정계수 107
그림 4.31. 훈련 데이터, 테스트 데이터에 따른 연간 IRI 변화량 모델(일반 아스팔트 포장) 113
그림 4.32. 훈련 데이터, 테스트 데이터에 따른 연간 IRI 변화량 모델(복합 아스팔트 포장) 113
그림 4.33. 훈련 데이터, 테스트 데이터에 따른 연간 RD 변화량 모델(일반 아스팔트 포장) 114
그림 4.34. 훈련 데이터, 테스트 데이터에 따른 연간 RD 변화량 모델(복합 아스팔트 포장) 115
그림 4.35. 훈련 데이터, 테스트 데이터에 따른 연간 SD 변화량 모델(일반 아스팔트 포장) 115
그림 4.36. 훈련 데이터, 테스트 데이터에 따른 연간 SD 변화량 모델(복합 아스팔트 포장) 116
그림 4.37. 전 구간 고속도로 포장에 대한 예측 RMI와 IRI 관계 117
그림 4.38. 전 구간 고속도로 포장에 대한 예측 RMI와 RD 관계 118
그림 4.39. 전 구간 고속도로 포장에 대한 예측 RMI와 SD 관계 118
그람 4.40. 2년후의 IRI, RD, SD 및 RMI의 실제값과 예측값의 산점도 120
그림 4.41. 2년 후 미래 RMIa의 실제값과 예측값의 예측값 비교 121
그림 4.42. IRI, RD, SD 및 RMI 값과 3년 후 예측값의 분포 122
그림 5.1. 기존 RMIcvₑr₂.₀연구의 동질성 구간 분할 및 리모델링 우선순위 선정 논리[이미지참조] 129
그림 5.2. 기존 1차 동질성 구간 선정 논리 130
그림 5.3. 기존 2차 동질성 구간 선정 논리 130
그림 5.4. 기존 최종 동질성 구간 선정 논리 131
그림 5.5. 100m 단위구간과 동질성 구간 133
그림 5.6. IC/JCT 단위구간 선정방법 134
그림 5.7. 1차 동질성 구간 선정 방법 135
그림 5.8. 1차 동질성 구간 선정 방법의 도식화 136
그림 5.9. 최종 동질성 구간 선정 방법 137
그림 5.10. 최종 동질성 구간 선정 방법의 도식화 137
그림 5.11. 콘크리트 포장과 아스팔트 포장의 RMI 분포 그래프 143