차선의 밝기를 나타내는 반사성능은 교통량, 도색 후 경과시간, 차선재료, 색상 등에 따라 지역별로 차이가 발생한다. 본 연구에서는 고속도로에서 조사된 차선 성능의 자료를 바탕으로 교통량과 차선의 공용수명을 독립변수로 하고 차선의 성능을 종속변수로 하는 회귀식을 산정하였다. 전국의 고속도로를 대상으로 모바일 차선반사 성능 차량을 사용하여 $2005{\sim}2006$년의 2년동안 3개월 간격으로 차선의 성능을 추적 조사하였다. 축적된 DB에는 차선의 성능뿐 아니라 차선의 재료, 색상, 기하구조, 교통량, 도색시기 등이 포함되어 있다. 본 연구에서 추적 조사된 차선성능을 기초로하여 다양한 환경에서의 차선재료의 성능을 비교 분석하여 여러 인자에 의한 차선성능 곡선을 도출하였다. 차선성능 곡선을 통해 지역별 교통량과 도색 이후의 시간의 경과에 따른 차선의 성능을 예측할 수 있었다. 선형함수, 로그함수, 지수함수, 음지수함수 등을 이용하여 차선의 성능을 나타내는 회귀식과 변동을 추정한 후, 결정계수가 가장 높고, 현장측정치와 가장 유사한 모형을 차선의 성능 예측모형으로 결정하였다. 현장조사 결과와의 검증결과, 차선성능 예측 모델은 90% 신뢰도에서 유의함을 볼 수 있었고, 특히 누적 교통량의 증가에 따라 현장 데이터와 높은 연관성을 보여주었다. 따라서 본 방법론에 의한 차선수명 예측 모델을 통해 차선의 공용수명과 잔존수명을 예측하여 도색시기를 결정할 수 있다.
차선의 밝기를 나타내는 반사성능은 교통량, 도색 후 경과시간, 차선재료, 색상 등에 따라 지역별로 차이가 발생한다. 본 연구에서는 고속도로에서 조사된 차선 성능의 자료를 바탕으로 교통량과 차선의 공용수명을 독립변수로 하고 차선의 성능을 종속변수로 하는 회귀식을 산정하였다. 전국의 고속도로를 대상으로 모바일 차선반사 성능 차량을 사용하여 $2005{\sim}2006$년의 2년동안 3개월 간격으로 차선의 성능을 추적 조사하였다. 축적된 DB에는 차선의 성능뿐 아니라 차선의 재료, 색상, 기하구조, 교통량, 도색시기 등이 포함되어 있다. 본 연구에서 추적 조사된 차선성능을 기초로하여 다양한 환경에서의 차선재료의 성능을 비교 분석하여 여러 인자에 의한 차선성능 곡선을 도출하였다. 차선성능 곡선을 통해 지역별 교통량과 도색 이후의 시간의 경과에 따른 차선의 성능을 예측할 수 있었다. 선형함수, 로그함수, 지수함수, 음지수함수 등을 이용하여 차선의 성능을 나타내는 회귀식과 변동을 추정한 후, 결정계수가 가장 높고, 현장측정치와 가장 유사한 모형을 차선의 성능 예측모형으로 결정하였다. 현장조사 결과와의 검증결과, 차선성능 예측 모델은 90% 신뢰도에서 유의함을 볼 수 있었고, 특히 누적 교통량의 증가에 따라 현장 데이터와 높은 연관성을 보여주었다. 따라서 본 방법론에 의한 차선수명 예측 모델을 통해 차선의 공용수명과 잔존수명을 예측하여 도색시기를 결정할 수 있다.
Performances of retroreflectivity vary place to place, according to traffic volumes and time lengths after striping, depending on pavement marking materials and colors. The present paper uses the nation wide data of retroreflectivity, which has been collected from freeways and then tries to develop ...
Performances of retroreflectivity vary place to place, according to traffic volumes and time lengths after striping, depending on pavement marking materials and colors. The present paper uses the nation wide data of retroreflectivity, which has been collected from freeways and then tries to develop the regression curve setting traffic volume and service life as independent variables and retroreflectivities as dependent variables. The DB system includes two year's measurement in $2005{\sim}2006$ over Korean freeway pavement marking at an interval of three months for the period. The mobile measurement system, a laserlux, was employed for the purpose. The DB has provided a lot of information about materials and performance of the specific pavement marking such as geometric features, traffic volumes, material characteristics and the installation date. This study provides the comparison of pavement marking performances under diversified conditions. Based on accumulated pavement marking performances, this study provides performance curves based on the diversified factors. The goal of the retroreflectivity modeling is to develop equations that can be used to estimate an average retroreflectivity of pavement markings as a function time since application and traffic volume. After representing the variation of retroreflectivities and estimating regression curves by linear, exponential, logarithmic and power function, the regression curve which had the highest coefficient of determination and the value similar to the last field measurement was regarded as the retroreflectivity decay model. As a result of verification, the decay model showed the signification within the 90% confidence level and especially showed the clear relation with field data according to increase of cumulative vehicle exposure. Accordingly, these models can be used to determine service lives, retroreflectivity degradation rates, and retroreflectivity of new markings.
Performances of retroreflectivity vary place to place, according to traffic volumes and time lengths after striping, depending on pavement marking materials and colors. The present paper uses the nation wide data of retroreflectivity, which has been collected from freeways and then tries to develop the regression curve setting traffic volume and service life as independent variables and retroreflectivities as dependent variables. The DB system includes two year's measurement in $2005{\sim}2006$ over Korean freeway pavement marking at an interval of three months for the period. The mobile measurement system, a laserlux, was employed for the purpose. The DB has provided a lot of information about materials and performance of the specific pavement marking such as geometric features, traffic volumes, material characteristics and the installation date. This study provides the comparison of pavement marking performances under diversified conditions. Based on accumulated pavement marking performances, this study provides performance curves based on the diversified factors. The goal of the retroreflectivity modeling is to develop equations that can be used to estimate an average retroreflectivity of pavement markings as a function time since application and traffic volume. After representing the variation of retroreflectivities and estimating regression curves by linear, exponential, logarithmic and power function, the regression curve which had the highest coefficient of determination and the value similar to the last field measurement was regarded as the retroreflectivity decay model. As a result of verification, the decay model showed the signification within the 90% confidence level and especially showed the clear relation with field data according to increase of cumulative vehicle exposure. Accordingly, these models can be used to determine service lives, retroreflectivity degradation rates, and retroreflectivity of new markings.
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문제 정의
상세 모델을 적용할 경우, 조사구간 전체가 아닌 지점별 잔존수명 예측 모델을 구축이 가능하고, 조사구간의 노선별 , 구간별로 서로 다른 특성을 반영할 수 있는 장점이 있다. 따라서 예측 모델을 통해 실제 현장에서 실무자들이 각 현장별로 차선의 잔존수명을 예측할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 교통량, 차선재료, 포장공법, 기후, 도로기능 등에 구죽된 차선성능 DB의 분석을 통해 차선의 잔존수명을 예측할 수 있는 모델을 제시하여 차선의 잔존성능, 재료선택, 재도색시기 결정에 대한 객관적인 기준을 마련하고자 한다.
어떤 재료들은 아스팔트 포장에서 좋은 성능을 나타내며, 반면에 콘크리트 포장에서 더 좋은 성능을 나타내는 재료들도 있다. 본 장에서는 회귀분석을 이용하여 차선성능의 수명을 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 수명예측 모델을 통해서 공용기간, 교통량, 차선재료 등과 같은 영향인자들이 차선의 반사 성능에 미치는 영향을 알 수 있으며, 차선성능의 서비스 수명 및 잔존수명을 예측할 수 있다.
제안 방법
그 결과 표 1과 같이 색상별, 포장재료별, 도색재료별, 교통량 등급별, 교통량별, 지역별 차선성능감소 모델을 구축하였다.
본 연구에서는 고속도로에서 장기간 축적한 차선성능 DB를 활용하여 차선성능에 영향을 미치는 요인별 수명예측 모델을 산정하였고 잔존수명을 예측하였다.
본 연구에서는 전체의 통합된 DB를 통해 산출한 예측 식으로 재료별 공용성 및 경제성 평가를 먼저 수행한 후, 장기 간 구축된 구간별 개별자료를 이 용하여 잔존수명을 세분화하여 예측할 것을 제시한다. 향후, 재료별 준공비용, 공용기간, 재도색에 따른 지체 비용 등을 고려하여 경제성 분석을 수행 후 최적안을 제시할 필요가 있으며, 특히 IC부, 분합류뷰 등의 기하구조 영향과 제설작업 횟수, 기후 등의 지역적 영향을 고려 한 수명 예측식을 산정 할 필요가 있다.
상세 모델은 고속도로 본선 샘플 구간을 선정하여, 도색재료에 따른 수명 예측 모델을 산정 및 수명 예측을 시행하였다. 상세 모델은 지수 또는 로그 함수가 적합한 것으로 분석되었고, 결정계수는 집합 모델 보다 낮은 수준인 0.
선형 모델과 지수 모델을 통해서 고속도로의 교통량 등급에 따라 가열형 차선재료의 공용수명을 예측해보았다.
일반적으로 차선의 성능은 공용기간과 교통량에 따라 마모정도가 달라지는데 본 연구에서는 차선의 성능을 종속변수로, 공용기간과 교통량을 독립변수로 하여 회귀분석을 수행하였다.
조사구간 전체의 차선성능 자료를 각각의 차선성능 감소에 영향을 미치는 유형별(색상, 도색재, 포장재, 교통량, 지역 등)로 분류하여 각각 통합 DB를 구축하였다.
집합 모델은 추적조사를 통해 축적된 DB를 활용하여 차선성 능 영향요인별 수명 예측 모델 산정 및 수명예측을 시행하였다. 집합 모델은 모두 로그 함수가 적합한 것으로 분석되었고, 결정계수는 0.
차선성능 변화를 그래프로 표현하고, 결정계수가 가장 높은 함수 또는 마지막 측정값에 가장 근접한 함수로 모델을 구축하였다.
3.1 아스팔트 콘크리트 포장의 가열형 백색차선
차선성능변화를 그래프로 표현하고, 선형, 지수, 음지수, 로그함수로 회귀식을 산정한 다음 결정계수가 가장 높은 모델 또는 마지막 측정값에 가장 근접한 모델로 차선성능 감소 모델을 선정하였다
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현장 실험을 통해 재료별 반사도 성능을 추적 조사하고 있으며, 운전자 실험을 통해 실제 운전자가 느끼는 최소반사도 기준을 정 립하고 있다. 또한, 교통량, 차선재료, 포장공법 , 기후, 도로기능 등에 따라 장기간 추적 조사를 실시중이다.
환경적 영향이 적다는 가정 하에 차선의 공용기간 (준공 후 측정시점까지의 기간으로 매 2개월 간격) 과 교통량을 조사하여, 차선도색이후의 누적교통량에 따른 재료별 서비스 수명을 예측하였다.
대상 데이터
Jasper지역 1, 000마일 이상의 차선을 대상으로 예비조사를 실시하였고, 현재 Missouri내 7개 지역을 대상으로 정기적으로 현장계측을 실시하고 있다. PMMS에 축척된자료는 차선에 영향을 끼치는 다양한 요소에 대하여 많은 정보를 제공하고 있고, 차선의 내구성을 향상시킬 수 있는 비드와 페인트 두께의 최적 조합을 산정하기 위해 모바일 측정기를 이용한 데이터를 지속적으로 축척하고 있다.
총 6개 노선, 본선 2개 차로, 차로 총연장 9, 000km 에 대하여 2004년부터 2년간 전수조사를 실시하였으며, 대상노선 및 대상차선에 대한 현황은 다음과 같다.
데이터처리
상세 모델에서는 차선성능자료를 각 지점별로 분류하여 DB를 구축하였고 이들 지점별 데이터를 이용하여 회귀분석을 수행하였다. 상세 모델을 적용할 경우, 조사구간 전체가 아닌 지점별 잔존수명 예측 모델을 구축이 가능하고, 조사구간의 노선별 , 구간별로 서로 다른 특성을 반영할 수 있는 장점이 있다.
회귀분석은 4개의 모델을 이용하여 수행하였고, 모델의 결정계수와 y절편의 타당성 등 회귀분석의 적합성 을 검증하였다.
이론/모형
수명예측 모델을 통해서 공용기간, 교통량, 차선재료 등과 같은 영향인자들이 차선의 반사 성능에 미치는 영향을 알 수 있으며, 차선성능의 서비스 수명 및 잔존수명을 예측할 수 있다. 차선성능 감소영향 요인별 서비스 수명예측 모델에는 집합 모델을 적용하였고, 차선재료별 잔존수명 예측 모델은 상세 모델을 적용하였다.
성능/효과
73로 다양하게 나왔다. 이 중 결정계수가 높은 로그함수와 지수함수를 검토한 결과 로그함수가 마지막 측정값에 가장 근접 한 모델로 확인되었다.
그 결과 교통량별 차선성능 수명예측 모델은 교통량 구간 모두 로그함수가 가장 적합한 것으로 결정되었다. 구축된 모델의 결정계수는 0.
80 이상으로 나타났다. 또한 고속도로 본선 샘플 구간을 선정하여 상세 모델을 구축하였는데, 적용된 함수로는 지수 또는 로그 함수가 적합한 것으로 분석되었고, 결정계수는 집합 모델보다 낮은 수준이었지만, 교통량과 도색 경과 시간을 독립변수로 하여 잔존수명을 예측할 수 있었다.
73로 다양하게 나왔다. 이 중 결정계수가 높은 로그함수와 지수함수를 검토한 결과 로그함수가 마지막 측정값에 가장 근접 한 모델로 확인되었다.
77로 다양하게 나왔다. 이 중 결정계수가 높은 로그함수와 지수함수를 검토한 결과 지수함수가 마지막 측정값에 가장 근접한 모델로 확인되었다. 따라서 차선성능 수명예측 모델(상세모델-백색, 아스팔트, 가열형)은 지수함수로 채택되었다.
집합 모델에는 모두 로그 함수가 적합한 것으로 분석되었고, 결정계수는 0.80 이상으로 나타났다. 또한 고속도로 본선 샘플 구간을 선정하여 상세 모델을 구축하였는데, 적용된 함수로는 지수 또는 로그 함수가 적합한 것으로 분석되었고, 결정계수는 집합 모델보다 낮은 수준이었지만, 교통량과 도색 경과 시간을 독립변수로 하여 잔존수명을 예측할 수 있었다.
집합 모델의 경우 기존 DB를 활용한 기본적인 수명예측 모델로 개략적인 현황파악 및 수명예측에 활용할 수 있고, 모델 산정결과 최소 4회 측정시 정확도(결정계수)가 90% 이상으로 나타나 비교적 정확한 시기를 예측할 수 있을 것으로 예상된다.
Michigan에서는 50여개의 지역에서 네 개의 차선재료의 내구성과 반사도에 대한 평가를 수행하였다(1999). 최소허용차선 반사도의 값을 100maym71ux으로 간주하여 4개 재료의 성능 저하율을 평가한 결과 수용성 페인트가 약 15개월의 서비스 수명을 갖는 것으로 나타났으나, 서비스수명의 변동이 다소 컸다.
후속연구
현장 실험을 통해 재료별 반사도 성능을 추적 조사하고 있으며, 운전자 실험을 통해 실제 운전자가 느끼는 최소반사도 기준을 정 립하고 있다. 또한, 교통량, 차선재료, 포장공법 , 기후, 도로기능 등에 따라 장기간 추적 조사를 실시중이다. 이렇게 조사된 자료를 바탕으로 차선수명예측 모델을 개발하여 차선 유지관리에 도입 하는 연구가 진행중이다.
향후, 재료별 준공비용, 공용기간, 재도색에 따른 지체 비용 등을 고려하여 경제성 분석을 수행 후 최적안을 제시할 필요가 있으며, 특히 IC부, 분합류뷰 등의 기하구조 영향과 제설작업 횟수, 기후 등의 지역적 영향을 고려 한 수명 예측식을 산정 할 필요가 있다.
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