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오흥운,이현석,장정화,강재수,Oh, Heung-Un,Lee, Hyun-Seock,Jang, Jung-Hwa,Kang, Jai-Soo 한국도로학회 2008 한국도로학회논문집 Vol.10 No.4
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 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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