• 대한공간정보학회지
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• 제10권4호
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• pp.77-84
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• 2002

최근 자동차보유대수 천만대를 상향하는 교동수요의 증가와 중량화로 인해 균열로 대표되는 도로포장의 파손이 심화되고 있으며 도로노면의 유지보수비용이 증가함에 라라 효율적인 도로포장의 관리에 대한 관심의 목소리가 점차 높아지고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 수치 사진측량기법과 수치영상처리기법을 적용하여 도로노면에 발생하는 균열에 대한 정밀측정을 실시하여 균열정보획득을 위한 본 연구의 적용가능성을 검토하고 이를 기반으로 객관적이며 효율적인 도로노면측정을 꾀하고자 하였다. 균열폭의 산정결과 비교적 높은 정확도의 성과를 획득 할 수 있었으므로 포장도로의 노후화 평가 및 보수 보강공사를 위한 계획입안자료로서 활용 가능하리라 사료된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.155-163
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• 2019

본 연구에서는 대전광역시 주요 간선도로인 유성대로를 대상으로 드론을 통해 취득한 노면 영상데이터를 기반으로 물체탐지알고리즘(Object Detection algorithm) 가운데 Tiny-YOLO-V2와 Faster-RCNN을 활용하여 아스팔트 도로노면의 균열을 인식, 균열유형을 구분하고 실험 결과차이를 비교하였다. 분석결과, Faster-RCNN의 mAP는 71%이고 Tiny-YOLO-V2의 mAP는 33%로 측정되었으며, 이는 1stage Detection인 YOLO계열 알고리즘보다 2Stage Detection인 Faster-RCNN 계열의 알고리즘이 도로노면의 균열을 확인하고 분리하는데 더 좋은 성능을 보인다는 것을 확인하였다. 향후, 드론과 인공지능형 균열검지시스템을 이용한 도로자산관리체계(Infrastructure Asset Management) 구축방안 마련을 통해 효율적이고 경제적인 도로 유지관리 의사결정 지원 시스템 구축 및 운영 환경을 조성할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제23권1호
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• pp.9-17
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• 2005

본 연구는 디지털 비디오카메라를 이용하여 아스팔트 콘크리트 포장의 노면을 촬영하고 획득된 영상을 분석함으로써, 대상 도로노면의 정보를 추출하는데 그 목적이 있다. 먼저, 수치영상처리에 의한 도로노면정보의 정확도를 분석하기 위해 기준점 측량에 의한 성과와 비교·분석하였다. 그 결과, X방향으로 0.0427m, Y방향으로 0.0527m, Z방향으로 0.1539m의 평균오차를 나타내었으며, 이는 축척 1/1,000 이하의 지도제작 및 GIS 자료로 충분히 활용성이 있는 것으로 판단된다. 또한, 처리된 수치영상을 분석하여 도로노면의 평가를 위한 중요 요소인 균열률, 소성변형량, 그리고 종단평탄성 정보를 획득할 수가 있었으며, 이를 이용하여 공용성지수와 유지관리지수를 산출함으로써, 대상도로의 노면평가를 수행할 수가 있었다. 향후 도로를 대상으로 취득된 양질의 영상정보를 축적함으로 인해 포장유지관리시스템 분야에 있어서 중요한 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2002년도 학술발표회 논문집
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• pp.195-198
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• 2002

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.93-99
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• 2002

• 도시과학
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• 제13권1호
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• pp.43-52
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• 2024

This study evaluates the feasibility and accuracy of using smartphones for road crack detection through open-source and commercial image analysis tools. High-resolution images were captured with Galaxy and iPhone smartphones, and their accuracy was enhanced using ground control points (GCPs) determined by Network RTK surveying. The study utilized Reality Capture and Pix4DMatic for image analysis, comparing their results with actual measurements. Pix4DMatic effectively converted smartphone images into precise 3D models, detecting even small cracks with minimal error. The findings indicate that smartphones offer a cost-effective and efficient solution for road maintenance, providing high precision and convenience without the need for frequent site visits. Future research should validate this method under various conditions and enhance data collection and analysis automation.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권1호
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• pp.35-46
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• 2007

본 연구에서는 수치영상을 이용하여 아스팔트 콘크리트포장 도로를 대상으로 차량에 비디오 카메라를 설치하여 도로에서 일정하게 차량속도를 유지하면서 촬영된 수치 영상정보로 객체 지향적인 언어인 Delphi를 이용하여 도로노면정보(균열, 소성변형, 종평탄성)를 획득할 수 있는 도로노면 관리시스템을 개발하고, 개발된 시스템은 동영상 및 그래프를 이용하여 시각화 효과를 증진시킬 수 있도록 하였다. 다중영상표정과 광속조정법에 의해 결정된 도로노면의 3차원 좌표의 정확도를 분석한 결과 표준 오차의 평균은 X방향으로 0.0427m, Y방향으로 0.0527m, Z방향으로 0.1539m로 나타났다. 이 값은 우리나라에서 현재 제작하여 사용하고 있는 축척 1:1,000 이하의 지도제작 및 GIS 자료로서 충분히 활용성이 있다. 수치영상을 이용하여 12개소에 대하여 균열폭의 정확도를 분석한 결과 표준오차가 ${\pm}0.256mm$로 정밀도가 아주 높게 나타났으며, 또한 소성변형량을 비교하기 위하여 4개소의 실측된 횡단면과 영상으로부터 추출된 횡단면을 비교한 결과 최대 오차는 10.80mm로 나타났으나, 작업능률면에서는 실용성이 있다고 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권1D호
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• pp.35-43
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• 2008

본 연구는 지난 4년간 한국도로공사 시험도로 아스팔트 포장의 주요 손상인자의 정량화와 그 변화를 다루고 있다. 포장상태조사 장비인 ARAN(Automatic Road Analyzer)을 이용하여 준공 직후인 2002년 12월부터 2006년 10월까지 총 5차례에 걸쳐 아스팔트 전단면에 대해 노면상태를 측정하고 소성변형, 균열손상, 그리고 종단평탄성을 중심으로 그 결과를 분석하였다. 실내시험을 통해 시험도로의 아스팔트 혼합물의 온도와 하중 재하속도에 대한 선형점탄성 거동을 비교하고, 표층용 혼합물인 ASTM 19mm에 대해서는 동탄성계수에 미치는 공극률의 영향도 검토하였다. 일반 밀입도 표층 단면의 차륜부에서 추출한 시편의 공극률을 측정하여 시험도로 포장의 다짐도 변화를 추정하였으며 이를 바탕으로 다짐도-포장 손상의 관계를 검토하였다. 교통하중과 포장 손상과의 연관성 분석 결과 소성변형과 균열을 포함한 노면 손상의 증가는 교통하중이 재하되는 시기와 바로 일치하지는 않았으며 오히려 온도와 같은 환경에 더 영향을 받는 것으로 관측되었다. 반면에 노면 평탄성은 공용년수가 증가 하면서 교통하중에 민감하게 반응하였으며 환경인자와의 상관성은 매우 낮은 것으로 나타났다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.38-44
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• 2019

본 연구에서는 아스팔트 콘크리트 도로포장의 표면균열 검출을 위해 합성곱 신경망을 이용하였다. 합성곱 신경망의 학습에 사용되는 표면균열 이미지 데이터의 양에 따른 합성곱 신경망의 성능향상 정도를 평가하였다. 사용된 합성곱 신경망의 구조는 5개의 층으로 구성되어있으며, 3×3 크기의 convolution filter와 2×2 크기의 pooling kernel을 사용하였다. 합성곱 신경망의 학습을 위해서 도로노면 조사 장비를 통해 구축된 국내 도로포장 표면균열 이미지를 활용하였다. 표면균열 이미지 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율, 미검출율, 과검출율을 평가하였다. 가장 많은 양의 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율은 96.6% 이상, 미검출율, 과검출율은 3.4% 이하의 성능을 나타내었다.

• 시멘트
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• 통권190호
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• pp.32-38
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• 2011

콘크리트에서 알칼리골재반응은 내구성에 악 영향을 주는 일종의 암이라고 표현할 수 있다. 잠복기간이 길고, 균열이 나타나는 시기도 매우 오래 걸리기 때문이다. 이러한 현상이 1940 년대 알려지면서, 미국 ASTM에는 1950년에 모르타르봉 시험방법이, 1952년에 화학법이 각각 시험방법 규격으로 제정되었다. 국내에서는 한국도로교통연구원을 비롯한 전문연구기관 등에서 화학법 및 모르타르봉 방법으로 연구한 결과, 화학법에서는 일부 골재가 반응성이 있는 것으로 보고 되었으나, 모르타르봉 방법에서는 대상 골재에서 유해가능성이 낮은 것으로 보고되었다. 또한, 그동안은 구조물에서 알칼리골재반응에 의한 피해사례도 보고되지 않았고, 골재의 품질도 양호한 것으로 알려져 왔다. 그러나, 최근들어 서해안 고속도로 일부 구간에서 알칼리골재반응에 의한 포장노면에 균열 및 스폴링 등 심각한 피해사례가 보고되면서 국내에서도 관심이 높아지기 시작하였다. 특히 일본에서는 제 63회 시멘트기술대회 (2009년 5월 22일)에서 팽창기구의 재검토에 대한 이야기가 패널토의에서 제기되었고, 일부 시험방법의 이야기도 나왔다. 그동안의 골재는 현재의 규격만으로도 설명이 가능했는데, 최근의 골재들은 설명이 잘 안 되는 경우가 종종 있다는 이야기다. 이런 이야기들은 일본 지인들과 기술교류를 하면서 많은 이야기를 나누었고, 또한 우연히 문헌들을 독해하던 중 이런 이야기들을 경험한 문헌인 일본 태평양시벤트에서 발간되는 CEM'S 자료를 찾았기에 발췌 정리한 것이다.