• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2002년도 학술대회지
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• pp.539-542
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• 2002

도로면 유지보수를 시행함에 있어 노면의 파손정도에 따라 다양한 공법의 사용이 가능하나 크랙 실링 공법은 예방적 차원에서 도로면에 발생된 크랙을 초기에 효과적으로 보수할 수 있는 방법이다. 그러나, 교통량이 많은 대도시나 고속도로에서 시행되는 도로면 유지보수 작업의 경우 노무자가 열악한 작업환경 내에서 작업을 수행해야 하므로 안전성 확보에 문제가 있고, 도로면 유지보수 작업의 특성상 현장 노무자의 잦은 이직(labor turnover) 및 3D업종의 기피로 인한 숙련공 부족현상은 현 도로면 유지보수 작업의 생산성 및 품질 저하를 가져오고 있다. 선진 외국의 경우 크랙 실링 공법의 이점 및 도로 유지보수 공사의 위험 요소를 인식하여 자동화 장비의 개발을 통한 안전성, 생산성 향상 및 경제성 확보에 다양한 연구 노력을 기울이고 있으나, 국내의 경우 도로면 유지보수 공사를 위한 기술축적이나 자동화 장비 개발을 위한 시도는 매우 미약한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 도로면 유지보수 공법 중 크랙 실링 공법의 자동화를 통해 노무자의 안전사고를 방지하고, 품질 및 생산성 향상을 도모할 수 있는 크랙 실링 자동화 방안을 제시하고자 한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2004년도 제5회 정기학술발표대회 논문집
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• pp.561-564
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• 2004

국내외에서는 크랙실링 공법의 이점 및 도로면 유지보수 공사의 위험 요소를 인식하여 90년대 초반부터 크랙실링 자동화 장비 개발을 위한 연구를 진행하여 왔다. 기존 문헌 고찰과 도로면 크랙실링 자동화 장비(Automated Pavement Crack Sealer; APCS)의 실험실 및 현장 실험 결과, 도로면에 존재하는 크랙 네트워크를 자동으로 탐지하고 모델링하는 과정의 속도와 정확성을 향상시키는 것은 개발된 크랙실링 자동화 장비의 실용화를 위해 매우 중요한 요인으로 인식되었다 그러나, CCD 카메라를 통해 습득된 도로면 영상에서 크랙 네트워크를 완전 자동으로 인식하는 기술은 일반적인 영상 인식 분야에서 보다 외부 환경적인 요인으로 인해 낮은 인식률을 가지고 있다 본 연구를 통해 기존에 개발된 APCS 머신비전 알고리즘의 경우 도로면 영상의 환경 요인에 의해 발생된 문제점들을 많이 해결하였으나 실용화 단계에서 요구되는 크랙 인식률에는 도달하지 못하였다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존 APCS 머신 비전 알고리즘의 완전 자동화 방식 크랙 탐지 및 모델링 알고리즘의 문제점을 분석하고 신경망 학습 기법을 이용한 크랙 인식 알고리즘을 개발하는 것이다.