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공용성 모델 기반 도로의 기대수명 산정과 생애주기비용 분석 = Life Expectancy and LCCA using Deterioration Model of Road Sections
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2024
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Korean
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KCI우수등재
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학술저널
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168-179(12쪽)
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본 연구는 도로관리를 위해 3D 공간 데이터 구축이 가능한 Mobile Mapping System(MMS)를 활용하여 도로 포장 모니터링 데이터를 취득하였다. 또한, MMS으로부터 획득된 사진 데이터를 인공지능을 활용해 도로노면에 있는 균열을 검지하였다. 검지된 균열률 파손모델을 개발하고자 연평균 파손량 기반의 공용성 모델과 계층적 베이지안 마르코프 혼합 해저드(Bayesian Markov Mixture Hazard) 모델을 활용한 공용성 모델을 개발하였다. 균열상태등급에 대한 기대수명 추정결과 7.810년으로 도출되었고, 연평균 파손량을 도출할 경우 연간 약 3.8%의 파손량으로 변환이 가능하였다. 또한, 유지보수 공법 선정 및 유지관리 비용 등 생애주기비용분석을 진행하였다. 분석 결과 예방적 유지보수 공법인 마이크로서페이싱 공법의 적용이 가장 유리한 것으로 도출되었다. 향후 본 연구의 도로 유지보수 모니터링 및 경제성 분석을 활용한다면 관련 계획 수립 시 과학적 근거로 활용될 것으로 기대된다.
더보기This study acquired road pavement monitoring data by Mobile Mapping System (MMS) capable of constructing 3D spatial data. In addition, cracks were detected using artificial intelligence on the photo data obtained from MMS. In order to develop a model of fracture rate detected, a commonality model based on the annual average crack amount and a commonality model using the Bayesian Markov Mixture Hazard model were developed. As a result of estimating the life expectancy for the crack grade, it was derived as 7.810 years, and when the annual average crack amount was derived, it could be converted into about 3.8% of the damage amount per year. In addition, Life Cycle Cost Analysis (LCCA), such as maintenance method selection and maintenance cost, was conducted. As a result of the analysis, it was found that the application of the micro-pacing method, a public corporation for preventive maintenance, was the most advantageous. In the future, if the road maintenance monitoring and economic analysis of this study are used, it is expected to be used as a scientific basis when establishing related surveys.
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