Time Domain Reflectometry 방식을 이용한 도로 하부의 함수비 계측 및 보정 방안에 관한 연구 A Study on Measuring and Calibration Method using Time Domain Reflectometry Sensor under Road Pavement원문보기
본 연구는 도로 설계나 공용성 평가 및 잔류 수명 예측시 필요한 아스팔트 콘크리트 포장 하부의 함수비 계측에 관한 논문으로 여러 함수비 계측 방법 중 미국 Campbell 사에서 제작한 TDR(Time Domain Reflectometry) 방식의 함수센서(CS616)를 도로 하부에 설치하고, 함수 센서에 대한 검정과 보정시험을 수행하였다. 함수센서의 검정 방법으로 피복두께 및 센서간섭의 영향, $5^{\circ}C\sim25^{\circ}C$ 범위에서 온도의 영향 및 다짐률의 영향에 대하여 검토하였으며, 함수센서가 매설된 6개 지역으로부터 얻어진 토질에 대하여 보정시험을 수행하였다. 함수센서 검정결과 피복두께 및 센서 간섭의 영향은 크지 않은 것으로 나타났으며, 온도 및 다짐률의 영향은 체적함수비로 $\pm6%$ 미만으로 무시가능 한 것으로 나타났다. 또한 노상 및 보조기층에 대한 보정시험 결과 $R^2$값이 모두 0.9이상으로 나타났으며, 6개 현장 시료에 대한 총괄식보다 개별 현장에 대한 보정식을 사용하는 것이 보다 정확한 현장계측이 이루어질 것으로 사료된다.
본 연구는 도로 설계나 공용성 평가 및 잔류 수명 예측시 필요한 아스팔트 콘크리트 포장 하부의 함수비 계측에 관한 논문으로 여러 함수비 계측 방법 중 미국 Campbell 사에서 제작한 TDR(Time Domain Reflectometry) 방식의 함수센서(CS616)를 도로 하부에 설치하고, 함수 센서에 대한 검정과 보정시험을 수행하였다. 함수센서의 검정 방법으로 피복두께 및 센서간섭의 영향, $5^{\circ}C\sim25^{\circ}C$ 범위에서 온도의 영향 및 다짐률의 영향에 대하여 검토하였으며, 함수센서가 매설된 6개 지역으로부터 얻어진 토질에 대하여 보정시험을 수행하였다. 함수센서 검정결과 피복두께 및 센서 간섭의 영향은 크지 않은 것으로 나타났으며, 온도 및 다짐률의 영향은 체적함수비로 $\pm6%$ 미만으로 무시가능 한 것으로 나타났다. 또한 노상 및 보조기층에 대한 보정시험 결과 $R^2$값이 모두 0.9이상으로 나타났으며, 6개 현장 시료에 대한 총괄식보다 개별 현장에 대한 보정식을 사용하는 것이 보다 정확한 현장계측이 이루어질 것으로 사료된다.
The research presents moisture content measuring and calibration method of road pavement, especially asphalt concrete pavement for performance evaluation or remaining life prediction using Time Domain Reflectometry(TDR) sensor, CS616 made by campbell INC. Before calibration test of CS616, accomplish...
The research presents moisture content measuring and calibration method of road pavement, especially asphalt concrete pavement for performance evaluation or remaining life prediction using Time Domain Reflectometry(TDR) sensor, CS616 made by campbell INC. Before calibration test of CS616, accomplished a sensor verification tests. Verification test items were covering depth and interference effect of two CS616 sensors, temperature effects between $5^{\circ}C\sim25^{\circ}C$ and compaction ratio effects. Covering depth and interference effects between two CS616 sensors were just small and the effects of temperature and compaction ratio effected a Volumetric Moisture Contents at $\pm6%$ under disregard appeared with the fact that was possible. Also, obtained the calibration equation of the subgrade and subbase course, $R^2$ showed above of all 0.9.
The research presents moisture content measuring and calibration method of road pavement, especially asphalt concrete pavement for performance evaluation or remaining life prediction using Time Domain Reflectometry(TDR) sensor, CS616 made by campbell INC. Before calibration test of CS616, accomplished a sensor verification tests. Verification test items were covering depth and interference effect of two CS616 sensors, temperature effects between $5^{\circ}C\sim25^{\circ}C$ and compaction ratio effects. Covering depth and interference effects between two CS616 sensors were just small and the effects of temperature and compaction ratio effected a Volumetric Moisture Contents at $\pm6%$ under disregard appeared with the fact that was possible. Also, obtained the calibration equation of the subgrade and subbase course, $R^2$ showed above of all 0.9.
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문제 정의
또한 현장에서 95% 다짐으로 시공된다고 가정하지만 실질적으로 현장 다짐 시에도 오차가 발생할 가능성도 있다. 따라서 본 연구에서는 다짐률에 따른 함수센서의 계측오차를 확인하기 위하여 보성 현장에서 채취된 노상토에 대해 70%~90% 범위에 대한 6가지 다짐률에 대한 실내 시험을 수행하였다. 시험 결과는 표 7과 그림 7에 나타내었다.
따라서 본 연구에서는 토양의 함수비를 측정하기 위하여 국내 동결지수 400℃·일 미만의 6개 현장에 대하여 도로하부의 함수비를 측정하기 위한 TDR 방식의 함수센서(CS616)를 매설하였으며, 매설된 함수센서의 올바른 보정시험을 제안하기 위하여 피복두께, 센서 간 간섭 영향, 온도의 영향 및 다짐률 변화에 대한 실내 시험을 수행하고자 한다.
본 연구는 토양의 함수비를 측정하기 위하여 TDR 방식의 함수센서(CS616)에 대한 올바른 보정시험을 제안하기 위하여 피복두께, 센서 간 간섭 영향, 온도의 영향 및 다짐률 변화에 대한 실내 시험을 수행하였으며, 시험 결과는 다음과 같다.
본 연구에서는 6개 지역 도로 현장에서 채취된 노상토 및 보조기층에 대해서 실내 보정시험을 수행하였다. 실내 보정시험은 함수 센서의 적용성 검토에서 사용된 몰드와 동일한 50 cm×20 cm×25 cm 크기의 아크릴 재질의 시험 몰드를 사용하였으며, 그림 9(a)와 같이 다짐 시 보정 시험 몰드의 파손을 막기 위하여 나무 블록을 이용하여 보호하였다.
본 연구에서는 포장 하부의 함수량을 측정하기 위하여 TDR 방식의 CS616 센서를 적용하고자 하며, TDR 방식의 함수비 측정 방법은 짧은 전자기 펄스를 우선 발사한 후 되돌아오는 반응을 계측하는 방식으로 레이더와 동일한 기술로볼 수 있다. TDR 방식의 계측시스템은 그림 1(a)와 같이 펄서, 샘플러, 오실로스코프, 동축케이블 및 계측프로브로 구성된다.
가설 설정
마이크로파의 펄스가 전송선을 따라 전달될 때, 여러 가지 면에서 빛과 비슷한 형태를 보여주게 된다. 그리고 펄스가 동축선을 따라 이동하는 동안, 동축선은 유전체(conductor) 사이에 전자기 영역을 발생시키며, 그림 1(b)와 같이 동축선의 내부와 외부 유전체 사이에는 포텐셜(potential) 차이가 발생하게 된다.
제안 방법
그리고 센서 간섭의 영향을 평가하기 위하여 그림 3(c)와 같이 3 cm 간격으로 센서를 복층 설치하여 시험을 수행하였다. 그림 3(a) 및 그림 3(c)에서 최소 피복 두께와 센서간의 간격은 Topp 등(1985) 및 Baker 등(1989)가 보고한 계측결과로부터 계산된 영향 반경인 1.8 cm~3.6 cm의 사이 값에 해당하는 3.0 cm의 피복두께 또는 센서 간격을 적용하였다.
1) 함수센서(CS616)에 대하여 피복두께, 센서 간 간섭 영향 및 온도의 영향에 대하여 실내 시험을 수행하였다. 시험 결과 이들이 시험결과로부터 얻어지는 체적함수비의 크기에 미치는 영향은 크지 않은 것으로 나타났으며, 오히려 보정시험 시 정확한 체적함수비 조건을 유지하는 것이 중요할 것으로 사료된다.
국내의 경우 박재현 등(1997)은 TDR 함수센서의 검증을 위하여 내경 100 mm, 길이 250 mm인 파이프 하단에 다공성판을 부착시켜 검증시험을 수행하였다. TDR 함수센서의 검증시험은 여러 용기에 각기 다른 함수량을 가지는 토양을 채운 후 TDR 함수센서로 함수량을 측정하였다. 그리고 각 토양의 시편을 채취하여 건조기에서 건조한 후 함수량을 측정하고, 이 함수량과 TDR을 이용하여 측정한 함수비를 비교하는 방식으로 수행하였다.
그러나 TDR 함수 센서는 전기저항을 이용하는 방법으로 시험몰드를 스테인리스 스틸로 제작할 경우 시험 오차가 발생할 수 있다는 우려가 있기 때문에 본 연구에서는 두 시험몰드 중 크기가 작은 50 cm×20 cm×25 cm 크기의 아크릴재질의 시험 몰드를 제작하였다.
TDR 함수센서의 검증시험은 여러 용기에 각기 다른 함수량을 가지는 토양을 채운 후 TDR 함수센서로 함수량을 측정하였다. 그리고 각 토양의 시편을 채취하여 건조기에서 건조한 후 함수량을 측정하고, 이 함수량과 TDR을 이용하여 측정한 함수비를 비교하는 방식으로 수행하였다. 시험결과 TDR 함수센서를 이용하여 측정한 함수비와 전기오븐에서 건조하여 측정한 함수비간의 오차율이 3.
본 연구에서는 10℃~25℃ 범위의 온도에 대하여 체적함수 비 20%와 30%에 대하여 실내 시험을 수행하였으며, 시험결과를 표 6과 그림 6에 나타내었다. 표 6과 그림 6을 살펴보면 시험이 수행된 온도 구간 내에서 온도가 증가할수록 주기도 증가하며, 온도와 주기 간에는 선형적인 관계가 있는 것을 알 수 있다.
실내 보정시험은 함수 센서의 적용성 검토에서 사용된 몰드와 동일한 50 cm×20 cm×25 cm 크기의 아크릴 재질의 시험 몰드를 사용하였으며, 그림 9(a)와 같이 다짐 시 보정 시험 몰드의 파손을 막기 위하여 나무 블록을 이용하여 보호하였다.
이때 3개의 함수 센서 중 2개는 CR1000 데이터 로거 및 무선 모뎀과 연결하여 상시 자동 계측을 수행 할 수 있으며, 중앙의 함수 센서 1개는 자동 센서의 망실 또는 장기 계측에 따른 함수 센서 검증을 위하여 설치하였다. 온도 센서는 포장 상부와 하부의 5개 층 또는 4개 층에 대하여 각 층마다 2개씩 매설하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 표 2와 같이 한반도 남부지역(동결지수 400℃·day 미만) 6개 지역에 대하여 함수센서를 매설하였으며, 각 현장별 센서 배치를 그림 2에 나타내었다.
데이터처리
다짐률에 따라 함수센서의 출력값인 주기가 변하므로 함수 센서의 보정시험 시 현장 다짐과 보정시험 시 실내 다짐의 차이가 보정결과에 미치는 영향의 크기를 파악해야 할 필요가 있다. 때문에, 다짐률에 대한 시험 결과에 대하여 다짐률을 고려한 경우와 무시한 경우에 대한 선형회귀분석을 수행하였으며, 각각의 경우에 대한 회귀식은 식(2) 및 식(3)과 같다. 식 (2)와 식 (3)을 통하여 다짐률 고려 여부에 따른 잔차를 표 8에 나타내었다.
이론/모형
이러한 동상효과나 지지력 감소는 포장 하부 특히 노상토의 함수비 변화와 관련이 깊지만 실시간 계측에 어려움이 있다. 이러한 계측상의 문제점을 보완하고 포장상태의 토양수분 함량을 측정하기 위하여 TDR 방식으로 함수비를 측정하는 방법이 Topp 등(1985) 및 Dasberg 등(1985)에 의해서 시도되었다. TDR을 이용하여 토양 내 함수량을 측정하는 방법은 임피던스 변화에 따른 반향점과 이 사이를 흐르는 전자기파의 속도와 유전율 변화의 관계를 이용하며(박재현 등, 1997), TDR을 이용하여 토양 내 오염원의 농도를 측정할 수 있다.
성능/효과
2) 다짐률과 주기를 고려하여 얻은 회귀식을 살펴 볼 때, 다짐률을 고려한 보정시험의 체적함수비 정확도는 주기에 비하여 상대적으로 영향이 작은 것으로 사료된다. 이는 실제 다짐률에 대한 보정시험 수행에 필요한 노력에 비하여 비효율 적인 것이며, 보정 시험 시 다짐을 90%이상 확보한다면 다짐률에 대한 영향을 무시할 수 있거나, 얻어진 체적함수비에 3.
3) 6개 현장으로부터 획득된 노상과 보조기층 재료에 대하여 보정시험을 수행하였으며, 그 결과 각각의 시료로부터 얻어진 보정식의 R2가 0.9이상으로 나타났다. 6개 지역의 종합식을 사용할 수도 있지만 각각의 보정식을 사용하는 것이 보다 정확한 현장계측자료를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.
표 6과 그림 6을 살펴보면 시험이 수행된 온도 구간 내에서 온도가 증가할수록 주기도 증가하며, 온도와 주기 간에는 선형적인 관계가 있는 것을 알 수 있다. 5℃ 이상 온도에서 온도 변화가 함수비계측결과에 미치는 영향을 평가한 결과 온도에 대한 민감도는 체적함수비 20%보다 30%가 큰 것으로 나타났지만 온도에 대한 영향이 크지 않은 것으로 나타났다. 그러나 본 연구에서는 5℃ 이상에 대해서만 검토하였으며, 5℃ 미만에 대해서는 추가 검토가 필요할 것으로 사료된다.
를 시험실에서 측정하였다. La를 결정하는 방법 중 Tangent 방법을 사용하는 것이 La를 가장 정확하게 측정할 수 있는 것으로 나타났다. Tangent 방법 다음으로 Peak 방법이 좋은 것으로 나타났으며, Diverging Line 방법이 가장 부정확 한 것으로 나타났다.
La를 결정하는 방법 중 Tangent 방법을 사용하는 것이 La를 가장 정확하게 측정할 수 있는 것으로 나타났다. Tangent 방법 다음으로 Peak 방법이 좋은 것으로 나타났으며, Diverging Line 방법이 가장 부정확 한 것으로 나타났다.
그리고 실내시험을 통해 제안한 보정방정식과 현장에서 측정한 실험결과를 비교한 결과, 약간의 편차가 존재하지만 대체적으로 보정방정식에 부합되는 것을 확인할 수 있다고 보고하였다. 그리고 이와 같은 결과는 실내 보정시험으로부터 제안한 보정방정식이 실제 현장에서도 충분히 적용가능하다고 보았다.
본 연구에서 수행한 다짐률 영향에 대한 시험 시 노상토에 대하여 40% 이상의 체적함수비 조정 및 다짐의 어려움에 따라 다짐률 70%, 75% 및 83%에 대해서 모든 경우데 대한 시험을 수행할 수 없었으며, 그림 7과 같이 체적함수비 0%, 40% 및 50%대에서 수행된 시험 결과에 대한 분석은 힘든 것으로 나타났다. 따라서 다짐률에 대한 영향 평가는 함수비 10%, 20% 및 30%에서 얻어진 시험 결과를 사용코자 하며, 그림 8에 시험 결과를 나타내었다.
TDR 센서는 Soilmoisture사에서 제작한 MiniTrase와 Imko 사의 Trime이고, FDR은 Sentek사에서 개발한 EasyAG, EnviroSCAN과 Delta-T사에서 제작한 PR-1과 WET-2 및 Decagon사에서 제작한 ECH2O 센서였다. 비교결과 TDR인 MiniTrase가 결정계수(R2)가 0.964이고 표준오차(SE)가 0.01로 좋은 결과를 보여줬고, WET-2의 R2와 SE가 0.932와 0.013이였으며, EasyAG는 0.877과 0.0211, EnviroSCAN은 0.803과 0.0259의 값을 보였다. 일반적으로 토양수분 함량 측정오차가 1% 미만인 센서가 정확한 수분함량 해석을 유도할 것이지만 위의 센서 중 MiniTrase를 비롯한 4개의 센서 정도가 토양의 수분 함량을 측정하는데 유용하다고 보고하였다.
1) 함수센서(CS616)에 대하여 피복두께, 센서 간 간섭 영향 및 온도의 영향에 대하여 실내 시험을 수행하였다. 시험 결과 이들이 시험결과로부터 얻어지는 체적함수비의 크기에 미치는 영향은 크지 않은 것으로 나타났으며, 오히려 보정시험 시 정확한 체적함수비 조건을 유지하는 것이 중요할 것으로 사료된다.
그리고 각 토양의 시편을 채취하여 건조기에서 건조한 후 함수량을 측정하고, 이 함수량과 TDR을 이용하여 측정한 함수비를 비교하는 방식으로 수행하였다. 시험결과 TDR 함수센서를 이용하여 측정한 함수비와 전기오븐에서 건조하여 측정한 함수비간의 오차율이 3.4%로 측정시간이 매우 짧은 것에 비하면 매우 정확한 결과를 보여주었다. 또한 전통적으로 사용하는 장치를 이용할 경우 급격한 함수량 변화를 측정하기 어려웠으나 TDR을 이용할 경우 빠른 시간 내에 정확한 함수량의 값을 측정할 수 있다고 보았다
후속연구
9이상으로 나타났다. 6개 지역의 종합식을 사용할 수도 있지만 각각의 보정식을 사용하는 것이 보다 정확한 현장계측자료를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.
5℃ 이상 온도에서 온도 변화가 함수비계측결과에 미치는 영향을 평가한 결과 온도에 대한 민감도는 체적함수비 20%보다 30%가 큰 것으로 나타났지만 온도에 대한 영향이 크지 않은 것으로 나타났다. 그러나 본 연구에서는 5℃ 이상에 대해서만 검토하였으며, 5℃ 미만에 대해서는 추가 검토가 필요할 것으로 사료된다.
9 이상인 것으로 나타났다. 또한 6개 현장에 대한 개별 보정식 뿐만 아니라 표 8과 9에 나타낸 바와 같이 종합식도 구할 수 있지만, 종합식 보다는 개별식을 사용하는 것이 보다 정확한 현장 계측자료를 획득할 수 있을 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
아스팔트 콘크리트 포장의 하부구조는 어떻게 구성되어 있는가?
아스팔트 콘크리트 포장의 하부구조는 보조기층, 동상방지층 및 노상층으로 구성되어 있으며, 노상층의 경우 겨울철을 지나 봄이 되면 동상효과(frost heaving effects)에 따른 포장 파손과 여름철 장마 기간 동안의 수분 침투로 인한 지지력 감소가 발생하게 된다. 이러한 동상효과나 지지력 감소는 포장 하부 특히 노상토의 함수비 변화와 관련이 깊지만 실시간 계측에 어려움이 있다.
노상층의 계측상의 문제점은 어떤 것인가?
아스팔트 콘크리트 포장의 하부구조는 보조기층, 동상방지층 및 노상층으로 구성되어 있으며, 노상층의 경우 겨울철을 지나 봄이 되면 동상효과(frost heaving effects)에 따른 포장 파손과 여름철 장마 기간 동안의 수분 침투로 인한 지지력 감소가 발생하게 된다. 이러한 동상효과나 지지력 감소는 포장 하부 특히 노상토의 함수비 변화와 관련이 깊지만 실시간 계측에 어려움이 있다. 이러한 계측상의 문제점을 보완하고 포장상태의 토양수분 함량을 측정하기 위하여 TDR 방식으로 함수비를 측정하는 방법이 Topp 등(1985) 및 Dasberg 등(1985)에 의해서 시도되었다.
노상층의 계절에 따른 파손 위험에는 무엇이 있는가?
아스팔트 콘크리트 포장의 하부구조는 보조기층, 동상방지층 및 노상층으로 구성되어 있으며, 노상층의 경우 겨울철을 지나 봄이 되면 동상효과(frost heaving effects)에 따른 포장 파손과 여름철 장마 기간 동안의 수분 침투로 인한 지지력 감소가 발생하게 된다. 이러한 동상효과나 지지력 감소는 포장 하부 특히 노상토의 함수비 변화와 관련이 깊지만 실시간 계측에 어려움이 있다.
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