The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1043-1050
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2022
Markov chains and Monte Carlo Simulation were applied to account for the probabilistic nature of pavement deterioration over time using data collected in the field. The primary purpose of this study was to evaluate pavement network performance of Western Australia (WA) by applying the existing pavement management tools relevant to WA road construction networks. Two approaches were used to analyze the pavement networks: evaluating current pavement performance data to assess WA State Road networks and predicting the future states using past and current pavement data. The Markov chains process and Monte Carlo Simulation methods were used to predicting future conditions. The results indicated that Markov chains and Monte Carlo Simulation prediction models perform well compared to pavement performance data from the last four decades. The results also revealed the impact of design, traffic demand, and climate and construction standards on urban pavement performance. This study recommends an appropriate and effective pavement engineering management system for proper pavement design and analysis, preliminary planning, future pavement maintenance and rehabilitation, service life, and sustainable pavement construction functionality.
PMS(Pavement Management System) is the effective and efficient decision making system to provide pavements in an acceptable condition at the lowest life-cycle cost. As the highway system become larger, the necessity of the PMS in increasing. As of December 1995, the 3rd stage of PMS project was completed. The accomplishment of the research work can be itemized to the followings : $\bullet$ Calibration of PMS submodules (1) Pavement Condition Evaluation Model (2) Pavement Distress Prediction Model (3) Pavement Performance Prediction Mode (4) Selection of Pavement Rehabilitation Criteria (5) Optimization Technique for PMS Economic Analysis $\bullet$ Development of Computer Program to Implement PMS Logic $\bullet$ A Study to Implement the Automized Pavement Condition Survey Equipment to PMS $\bullet$ PMS Test Run $\bullet$ Development of PMS Operation Guideline $\bullet$ The 2nd Pavement Condition Survey for Long-Term Pavement Performance Monitoring.
One of the most difficult tasks in pavement management information systems is establishing the links between performance measures of a structure and the design and construction inputs. In-situ pavement performance can be considered a response variable to many project input variables, such as design, construction, and traffic loading effects. If we are to fully understand the component of pavement performance and specify the inputs through design and construction specifications to achieve that performance we must develop quantitative relationship between input and response variables through a scientific, fully integrated Pavement Performance Analysis System (PPAS). Hence, the objective of this study is to design a database model required for developing an effective database template that will allow analysis of pavement performance measures based on design and construction information linked by location. In order to select the most appropriate database model, a conceptual database model (Entity Relationship Model) and dimensional model, which is believed to be the most effective modeling technique for data warehouse project, are designed and compared. It is believed that other state highway agencies could adopt the proposed design strategy for implementing a PPAS at the discretion of the state highway agencies.
In this paper, a PMS(Pavement Management System) application is presented to control the LCC(Life Cycle Cost) of road pavement. The aim of this paper is to provide the decision makers with the planning information regarding maintenance strategies for efficient road pavement management. The validity of PMS application presented in this paper is investigated through case studies for conducted for 22 national highway road sections in Korea.
In this study, developed economical and scientific Pavement Management System(PMS) that can produce suitable maintenance method through judgement and analysis of pavement condition exactly, to overcome past unscientific pavement management limitations. First, on the basis of data of the inside and outside of the country on PMS, composed logical algorithm such as pavement condition investigation and analysis, detailed naked eye investigation, whole system estimation etc., and it verified that this algorithm is suitable system through the inside and outside of the country PMS research examples and results of detailed naked eye investigation. Also, developed easily usable PMS program and PMS_GIS program with such logical algorithm.
PURPOSES : This study aims at proposing the methodology for benefit evaluations in pavement maintenance methods and timings using KoPMS(Korean Pavement Management System) software which was developed for efficient pavement management. METHODS : This study classified pavement sections into 4 clusters considering AADT(Annual Average Daily Traffic) and ESAL(Equivalent Single-Axle Load) using cluster analysis and used the deterioration models in each cluster. Increased user costs due to pavement deterioration as time goes by and agent costs for maintenance were estimated. Based on deterioration model and KoPMS software, Methodology for benefit evaluation was proposed in pavement maintenance methods and with/without implementation using real pavement section data. RESULTS : This study verified that considering agent costs only would be constrained to decide pavement maintenance methods and timings, and ascertained that decision making with agent and user costs would be effective. In addition, this study revealed that pavement maintenance methods and timings can be affected by AADT and ESAL and frequent pavement maintenances can be more efficient for benefits in pavement sections with more AADT and ESAL. Also this study found that user costs would be more affected to decision making than agent costs. Moreover, Delay of conducting pavement maintenance caused increased vehicle operating costs and environmental costs because of poor conditions of pavements. CONCLUSIONS : This study proposed LCCA and benefit estimation methodology of pavement with considering agent and user costs. The results of this study can be used for baseline data of efficient pavement asset management.
본 연구에서는 과거의 비과학적인 포장관리의 한계를 극복하기 위해, 포장 상태를 정확하게 판단하고. 분석하여 적절한 유지보수 방법을 제시할 수 있는 경제적이고 효율적인 포장도로 유지관리 시스템(PMS)을 개발하였다. 우선 PMS에 관한 국내 외 자료와 서울시 포장 조사 데이터를 이용해서 포장 조사에서 분석 평가, 의사 결정 등의 일련의 과정에 대한 논리적 알고리즘을 구성하고, 국내 외 연구사례와 상세육안조사 결과를 통해서 이러한 알고리즘의 적합성을 평가하였다. 또한 개발된 알고리즘을 바탕으로 도로 관리자가 쉽게 사용할 수 있도록 통합 시스템으로서 PMS 프로그램과 GIS 프로그램을 개발하였다.
In this study, Pavement Management System(PMS) was developed to overcome the unscientific pavement management limitations of the past. PMS program is economic, efficient and scientific. Also, it produces the best maintenance method through exact judgement and logical analysis of pavement condition. First of all, the logical algorithm, that is such as investigation and analysis of pavement, detailed naked eye investigation and the estimation for whole system etc., was composed on the basis of the domestic and the outside data on PMS and pavement condition data of Seoul metropolitan. And then it was verified that this algorithm is suitable through the research examples of PMS data and the results of detailed naked eye investigation. Also, Geographic Information System(GIS) was integrated on PMS program. Therefore, PMS program was developed so as to use easily on the basis of the logical algorithm.
본 연구에서는 효율적인 포장관리를 위해 경제성을 고려하여 생애주기비용(LCC)이 최소가 되는 시점에서 필요한 유지보수공법을 적용할 수 있는 포장관리시스템(PMS)을 개발하여 실제 포장관련 자료를 기반으로 한 유지관리방안을 제시하였다. 나아가 예산제약이 없는 경우를 대상으로 일정한 수준의 도로 서비스수준을 유지하기 위해 필요한 예산은 매년 차이가 있음도 확인하였다. Visual Basic 프로그램으로 개발하여 시스템의 응용성과 실효성의 검증을 위해 22개의 국도포장단면을 대상으로 현장조사를 시행하여 얻은 자료를 바탕으로 포장단면의 장기공용성 추정과 예산범위를 고려한 효율적인 유지관리 방안을 제시하였다.
PURPOSES : This study is aimed at development of a stochastic pavement deterioration forecasting model using National Highway Pavement Condition Index (NHPCI) to support infrastructure asset management. Using this model, the deterioration process regarding life expectancy, deterioration speed change, and reliability were estimated. METHODS : Eight years of Long-Term Pavement Performance (LTPP) data fused with traffic loads (Equivalent Single Axle Loads; ESAL) and structural capacity (Structural Number of Pavement; SNP) were used for the deterioration modeling. As an ideal stochastic model for asset management, Bayesian Markov multi-state exponential hazard model was introduced. RESULTS:The interval of NHPCI was empirically distributed from 8 to 2, and the estimation functions of individual condition indices (crack, rutting, and IRI) in conjunction with the NHPCI index were suggested. The derived deterioration curve shows that life expectancies for the preventive maintenance level was 8.34 years. The general life expectancy was 12.77 years and located in the statistical interval of 11.10-15.58 years at a 95.5% reliability level. CONCLUSIONS : This study originates and contributes to suggesting a simple way to develop a pavement deterioration model using the total condition index that considers road user satisfaction. A definition for level of service system and the corresponding life expectancies are useful for building long-term maintenance plan, especially in Life Cycle Cost Analysis (LCCA) work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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