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목차
요약 12
제1장 예방적 유지보수공법 활성화를 위한 개선 연구 18
1.1. 개요 20
1.1.1. 연구배경 및 목적 20
1.1.2. 연구내용 및 범위 21
1.2. 일반국도에 적용된 예방적 유지보수 공법의 문제점 검토 21
1.2.1. 적용 공법의 종류 및 문제점 확인 21
1.2.2. 현장 적용 조사 및 물성 검토 24
1.2.3. 국내·외에 적용되는 예방적 유지보수료 및 시공 방법 검토 31
1.3. 예방적 유지보수공법 활성화를 위한 제도 개선 62
1.3.1. 예방적 유지보수공법 활성화를 위한 국내 건설법 및 입찰법의 검토 및 분석 62
1.3.2. 예방적 유지보수공법의 현 품질 기준 검토 67
1.3.3. 예방적 유지보수공법의 현 시방서 및 규정 검토 69
1.4. 시험시공을 통한 운영 및 제도 개선 76
1.4.1. 현 PMS 시험시공 운영 현황 검토 및 개선 방안 도출 76
1.4.2. 예방적 유지보수공법 및 재료에 대한 실내 평가 기준 및 방법 도출 83
1.4.3. 시험시공 검증체계 적용 및 공용성 평가 89
제2장 자동 균열분석 프로그램 개발(2차년도) 96
2.1. 서론 98
2.1.1. 과업의 배경 98
2.2.2. 보고서의 구성 99
2.2. 검지된 균열에 대한 자동 균열률 산정 알고리즘 개발 100
2.2.1. 대상물 탐지 100
2.2.2. 균열 탐기 및 정량화 115
2.2.3. 통계 선택 및 균열 특성의 해석 135
2.3. 균열 분석 통합 UI 개발 160
2.3.1. 균열 분석 선 / 후 처리기 개발 160
2.3.2. 노면 결함 모듈 개발 162
2.3.3. 균열 분석 보고서 모듈 개발 178
2.4. 자동 균열률 산정 알고리즘 최적화 179
2.4.1. Training 데이터 분석 과정 179
2.4.2. 실제 데이터 분석 결과 186
2.4.3. 수동 분석 결과와 자동 분석 결과 비교 분석 192
2.5. 결론 194
2.5.1. 과제 진행 상태 및 결론 194
부록 : 공용성 평가 조사 사진대지 196
〈표 1.1〉 서울시에 적용되고 있는 예방적 유지보수 공법들 32
〈표 1.2〉 폴리머 슬러리실 장점 33
〈표 1.3〉 포그실 공법의 특징 36
〈표 1.4〉 Re-ASCON 특징 및 장점 37
〈표 1.5〉 AEMA 추천 살포량 41
〈표 1.6〉 Chip Seal 경제성(미국 노스캐롤라이나 주, 2006년) 46
〈표 1.7〉 요구되는 전단부착강도 48
〈표 1.8〉 유화아스팔트 기준(Colorado DOT) 49
〈표 1.9〉 캘리포니아 교통국 슬러리실 유화아스팔트 기준(California DOT) 50
〈표 1.10〉 콜로라도 슬러리실 배합설계기준(Colorado DOT) 51
〈표 1.11〉 캘리포니아 슬러리실 배합설계기준(California DOT) 52
〈표 1.12〉 캘리포니아 교통국 슬러리실 골재 입도 52
〈표 1.13〉 캘리포니아 마이크로서페이싱 기준 (California DOT) 54
〈표 1.14〉 마이크로세퍼이싱 배합설계 비율 제한기준 55
〈표 1.15〉 마이크로서페이싱 배합설계 평가 방법 및 기준 55
〈표 1.16〉 마이크로서페이싱 유화아스팔트 평가방법 및 기준 56
〈표 1.17〉 마이크로서페이싱 골재 기준 56
〈표 1.18〉 마이크로서페이싱과 슬러리실 차이 57
〈표 1.19〉 작은 밀입도 아스팔트에 요구되어지는 입도, 골재 품질, 배합설계 59
〈표 1.20〉 다양한 예방적 유지보수 공법별 기준 개발 시 고려사항 63
〈표 1.21〉 다양한 도로포장파손유형별 가능한 유지보수 공법 69
〈표 1.22〉 포장파손 등급 정의 70
〈표 1.23〉 캘리포니아 교통국 포장 파손 유형 및 등급 분류 70
〈표 1.24〉 포장상태 등급에 따른 추천 유지보수공법 74
〈표 1.25〉 예방적 유지보수 공법 결정 지수(Peshkin et al. 2011) 74
〈표 1.26〉 예방적 유지보수공법의 성능 및 공사비 75
〈표 1.27〉 국내기후 평년값(30년) 자료 (기준 : 1981-2010) 77
〈표 1.28〉 아스팔트 포장 파손 등급 분류 77
〈표 1.29〉 국내 보수공법별 직접 공사비 81
〈표 1.30〉 예방적 유지보수공법의 성능 및 공사비 82
〈표 1.31〉 예방적 유지보수 공용성 평가 조사 리스트(조사 순) 91
〈표 1.32〉 예방적 유지보수 공용성 평가 결과(조사순) 93
〈표 2.1〉 작업 및 프로젝트의 이정표 99
〈표 2.2〉 차선 정량화 결과 109
〈표 2.3〉 맨홀 정량화 결과 110
〈표 2.4〉 패치 정량화 결과 113
〈표 2.5〉 MorphLink-C전후의 특성 추출 절차 125
〈표 2.6〉 ANN 분류기 훈련 데이터 세트의 MorphLink-C전후 결과 128
〈표 2.7〉 MorphLink-C전후에 대한 ANN 분류기의 평균 MSE와 훈련 시간 131
〈표 2.8〉 제안된 형태학적 균열 정량화 방법의 계산 시간 131
〈표 2.9〉 수동 선택의 균열 이미지의 길이와 개수 138
〈표 2.10〉 균열 이미지 컴포턴트의 특성 데이터 세트 142
〈표 2.11〉 다른 도로 조건에 따른 통계적 특성 평가 결과 152
〈표 2.12〉 다른 도로 조건에 대한 Fisher score, Gini index, mutual information과 ReliefF방법의... 153
〈표 2.13〉 Deep Eyes 단축키 177
〈표 2.14〉 훈련 데이터세트의 여러 도로 결함에 대한 이미지 개수 181
〈표 2.15〉 검증 데이터세트에 대한 수동 및 자동 균열 평가의 기본 통계치 192
〈표 2.16〉 여러 대상물에 대한 균열 비율의 평균치 192
〈그림 1.1〉 도로포장의 유지관리 개념 22
〈그림 1.2〉 도로포장의 공용수명의 개념 23
〈그림 1.3〉 일반국도 도로포장 보수공법(2013년 기준) 24
〈그림 1.4〉 습윤마모 시험 전경 25
〈그림 1.5〉 마이크로서페이싱 습윤마모 시험 결과 26
〈그림 1.6〉 접착력 시험 절차 27
〈그림 1.7〉 접착력 시험 결과 27
〈그림 1.8〉 마이크로서페이싱 윤하중 측정 결과 28
〈그림 1.9〉 마이크로서페이싱 윤하중 공시체 모습 29
〈그림 1.10〉 전단부착강도 측정과정 30
〈그림 1.11〉 전단부착강도 측정 결과 31
〈그림 1.12〉 마이크로서페이싱 시공방법 34
〈그림 1.13〉 마이크로서페이싱 소음저감 원리 35
〈그림 1.14〉 슬러리실 공법과 BIORESTOR 처리된 아스팔트 표면 비교 38
〈그림 1.15〉 무색의 반투명 액체형태의 BIORESTOR 39
〈그림 1.16〉 회색화가 진행되는 아스팔트의 표면 복원 39
〈그림 1.17〉 포그실 개념 40
〈그림 1.18〉 포그실 시공 장면 40
〈그림 1.19〉 포그실 적용 전(왼쪽)과 후(오른쪽) 40
〈그림 1.20〉 적합한 포장 상태 40
〈그림 1.21〉 부적절한 포장 상태 40
〈그림 1.22〉 유화아스팔트 도포 43
〈그림 1.23〉 골재 살포 43
〈그림 1.24〉 로울러 다짐 44
〈그림 1.25〉 Brooming (과잉 골재 제거) 44
〈그림 1.26〉 Single Chip Seal 45
〈그림 1.27〉 Double Seal 45
〈그림 1.28〉 Triple Seal 46
〈그림 1.29〉 Slurry seal 포설 장비 47
〈그림 1.30〉 전단강도 측정 시편 모습(Slurry seal과 Microsurfacing) 48
〈그림 1.31〉 마이크로서페이싱 공법 53
〈그림 1.32〉 마이크로서페이싱 소성변형 시공 장비 및 결과 54
〈그림 1.33〉 배수성 포장 효과 및 박층 배수성 포장 단면 61
〈그림 1.34〉 박층포장 시공 불량 사진 61
〈그림 1.35〉 균열 폭의 다른 경우에 적용한 균열 실링 63
〈그림 1.36〉 균열 실링 파손 현상 64
〈그림 1.37〉 균열 실링 파손 현상 64
〈그림 1.38〉 포그실 유화아스팔트 살포 현황 66
〈그림 1.39〉 포그실 비적용구간(왼쪽) 포그실 적용구간(오른쪽) 66
〈그림 1.40〉 일반국도 도로포장 유지보수 공법 Decision Tree 68
〈그림 1.41〉 마이크로서페이싱 Rut Box 68
〈그림 1.42〉 국내 마이크로서페이싱 포장과 슬러리실 포장(공용년수 1년 후) 72
〈그림 1.43〉 포장파손 등급에 따른 공법결정 플로우 차트 73
〈그림 1.44〉 Texas DOT PMS 조사 데이터 Grouping 73
〈그림 1.45〉 교통량이 많은 도로에 적합한 예방적 유지보수 선정 과정 78
〈그림 1.46〉 슬러리실 가이드 라인 79
〈그림 1.47〉 마이크로서페이싱 가이드 라인 79
〈그림 1.48〉 폴리머슬러리실 포장 구간의 육안조사 80
〈그림 1.49〉 윤하중 시험 전경 83
〈그림 1.50〉 윤하중 테스트 후 공시체 파괴 전경 83
〈그림 1.51〉 접착력 테스트 장비 84
〈그림 1.52〉 접착력 공시체 및 테스트 전경 85
〈그림 1.53〉 습윤마모 시험 전경 85
〈그림 1.54〉 예방적 유지보수 표층 박리 현상 86
〈그림 1.55〉 전단시험 시편 86
〈그림 1.56〉 전단부착시험 원리에 대한 모식도 87
〈그림 1.57〉 Con Consistancy 평가 방법 88
〈그림 1.58〉 현장 검증 체계 제안 90
〈그림 1.59〉 예방적 유지보수 공법 미끄럼 저항 연도별 평균 95
〈그림 1.60〉 예방적 유지보수 공법 미끄럼 저항 공법별 평균 95
〈그림 2.1〉 Deep Eyes®를 사용한 도로포장 평가의 전반적인 절차 100
〈그림 2.2〉 Superpixel 조각화 예 101
〈그림 2.3〉 맨홀(좌)과 패치(우)의 HOG특성 102
〈그림 2.4〉 왼쪽부터 HOG, COOC, HI와 M특성을 사용한 맨홀의 superpixel의 확률적인 점수 104
〈그림 2.5〉 왼쪽부터 HOG, COOC, HI와 M특성을 사용한 차선의 superpixel의 확률적인 점수 104
〈그림 2.6〉 이웃한 superpixel (좌) : superpixel, (우) : 이웃한 superpixel 105
〈그림 2.7〉 데이터 세트의 차선, 맨홀, 패치를 포함하는 샘플 이미지 108
〈그림 2.8〉 도로 대상물에 대한 어노테이션 절차 108
〈그림 2.9〉 차선 탐지 결과 111
〈그림 2.10〉 맨홀 탐지 결과 112
〈그림 2.11〉 패치 탐지 결과 114
〈그림 2.12〉 도로 평가 어플리케이션의 균열 인식 단계 115
〈그림 2.13〉 유연한 도로 포장에 대한 제안된 균열 인식 방법 117
〈그림 2.14〉 Wrapper FSS 방법 (Gutierrez-Osuna, 2014) 118
〈그림 2.15〉 그레이 스케일 이미지에 대한 Morphological erosion transform 119
〈그림 2.16〉 그레이 스케일 이미지로부터 검은 균열을 탐지하기 위해 설계된 Morphological operation 절차 121
〈그림 2.17〉 제안된 균열 그룹핑 방법 124
〈그림 2.18〉 ANN의 계통도 127
〈그림 2.19〉 MorphLink-C의 균열 길이에 대한 ANN분류기의 에러 분석 결과 129
〈그림 2.20〉 다른 특성의 서브셋 조합에 대한 mean-sqruare-errors 130
〈그림 2.21〉 MorphLink-C후 여섯 개의 특성을 사용한 샘플 분류 결과 132
〈그림 2.22〉 MorphLink-C후 길이, 질감 그리고 위치 세 가지 특성을 사용한 샘플 분류 결과 133
〈그림 2.23〉 ANN분류기를 사용한 샘플 균열 분류 결과 134
〈그림 2.24〉 다른 크기의 픽셀에 대한 제안된 조각 연결 방법의 자기 적응 프로세스 135
〈그림 2.25〉 균열, 비균열에 대한 수동 선택 샘플 결과 137
〈그림 2.26〉 균열 탐지를 위한 도로 이미지에서 추출한 특성 139
〈그림 2.27〉 방향 특성 측정 140
〈그림 2.28〉 휠 경로 위치 특성 142
〈그림 2.29〉 good, intermediate와 poor 도로 상태에서의 균열, 비균열 특성의 통계적 분포도 144
〈그림 2.30〉 good, intermediate와 poor의 도로에 대한 특성 상관관계의 pair-wise scatter plot 146
〈그림 2.31〉 모든 조건 (good, intermediate and poor)의 도로에 대한 특성 데이터 세트의 상관관계... 146
〈그림 2.32〉 필터, wrapper FSS알고리즘 148
〈그림 2.33〉 filter FSS의 용어와 절차 148
〈그림 2.34〉 convolution 절차 155
〈그림 2.35〉 pooling 절차 155
〈그림 2.36〉 convolutional neural network의 개략도 156
〈그림 2.37〉 대상물 탐지를 위한 2 채널 이미지 예 157
〈그림 2.38〉 Tile-Based 포장 대상물 분석 결과 예 158
〈그림 2.39〉 Grid-Based 포장 대상물 분석 결과 예 159
〈그림 2.40〉 Deep Eyes®-Trainer를 사용한 수동 대상물 어노테이션 절차 161
〈그림 2.41〉 샘플 이미지의 수동 균열 선택 GUI의 스크린 샷 이미지 162
〈그림 2.42〉 샘플 이미지의 수동 균열 선택 GUI의 스크린 샷 이미지 162
〈그림 2.43〉 Deep Eyes 1.0 입력 이미지 열기 화면 예 163
〈그림 2.44〉 입력 이미지 폴더 열기 버튼 예 164
〈그림 2.45〉 Project Info프레임 164
〈그림 2.46〉 AI 실행버튼 164
〈그림 2.47〉 이미지 정보 프레임 165
〈그림 2.48〉 구간 폴더 정보 프레임 166
〈그림 2.49〉 네트워크 단계 평가 요약 프레임 167
〈그림 2.50〉 전방 이미지 프레임 168
〈그림 2.51〉 Intensity 이미지 프레임 169
〈그림 2.52〉 Intensity와 Range의 확대 이미지 프레임 170
〈그림 2.53〉 Image Control 프레임 172
〈그림 2.54〉 AI결과만 보기 예 172
〈그림 2.55〉 AI결과와 수동결과 보기 예 173
〈그림 2.56〉 수동결과만 보기 예 173
〈그림 2.57〉 AI결과와 수동결과 모두 off한 예 174
〈그림 2.58〉 커서 고정의 예 174
〈그림 2.59〉 격자 off의 예 175
〈그림 2.60〉 Range 이미지 프레임 176
〈그림 2.61〉 수동결과 저장 버튼 178
〈그림 2.62〉 저장된 구간 통계 보고서 178
〈그림 2.63〉 저장된 pa0, pa1, pav파일 178
〈그림 2.64〉 Deep Eyes®-Trainer의 전체 구조 180
〈그림 2.65〉 대상물 어노테이션과 균열 선택 모듈의 Graphical User Interfaces 181
〈그림 2.66〉 샘플 훈련 데이터 185
〈그림 2.67〉 10,000개 이미지 리스트 구성 186
〈그림 2.68〉 샘플 도로 이미지의 분석 결과 두 가지 예 187
〈그림 2.69〉 결함률에 대한 분석 된 데이터의 GIS 결과 189
〈그림 2.70〉 패치에 대한 분석 된 데이터의 GIS 결과 190
〈그림 2.71〉 포트홀에 대한 분석 된 데이터의 GIS 결과 192
〈그림 2.72〉 자동 및 수동 탐지의 결과 비교 193
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가상서가
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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