Earticle

초록

영어

In this study, a road pavement crack deterioration model was developed for a pavement road sections of the Sejong-city. Data required for model development were acquired using a deep learning-based road asset monitoring system. Road pavement monitoring was conducted on the same sections in 2021 and 2022. The developed model was analyzed by dividing it into a method for estimating the annual average amount of deterioration and a method based on Bayesian Markov Mixture Hazard model. As a result of the analysis, it was found that an analysis results similar to the crack deterioration model developed based on the data acquired from the Automatic pavement investigation equipmen was derived. The results of this study are expected to be used as basic data by local governments to establish road management plans.

한국어

본 연구에서는 세종시의 도로포장 구간을 대상으로 도로포장의 균열률 파손모델을 개발하 였다. 파손모델개발에 필요한 모니터링 데이터는 딥러닝 기반의 도로자산 모니터링 시스템을 활용하여 취득하였다. 모니터링 조사는 동일 구간을 대상으로 2021년도와 2022년도에 수행하 였다. 도로포장 파손모델은 연평균 파손량을 추정하기 위한 방법론과 계층적 베이지안 마르코 프 혼합 해저드 (Bayesian Markov Mixture Hazard) 모델을 활용한 방법론으로 구분하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 기존 전문조사장비에서 취득된 데이터를 기반으로 개발된 균열률 파손 모델과 유사한 분석 값을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 지자체의 도로관리계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 계층적 베이지안 마르코프 혼합 해저드 모델
Ⅲ. 딥러닝 시스템을 활용한 도로포장 모니터링 조사
Ⅳ. 파손모델 개발
1. 균열률 기반의 연평균 파손량 추정
2. 균열상태등급 기반의 기대수명 추정
3. 종합 분석: 기존 연구결과와의 비교
Ⅴ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 박정권 [ Jeong-Gwon Park | 한국토지주택공사 경기지역본부 처장 ] 주저자
• 김창학 [ Chang-Hak Kim | 경상국립대학교 토목공학과 교수 ] 공저자
• 최승현 [ Seung-Hyun Choi | 한밭대학교 도시공학과 박사후 연구원 ] 공저자
• 도명식 [ Myung-Sik Do | 한밭대학교 도시공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338