1. 서 론

우리나라 1990년대 전에 지어진 도로들은 30년이 지나면서 노후화가 되어 도로와 관련 시설물의 노후화율은 현재 10 %대를 형성하고 있다. 하지만 20년이 지난 시설물의 비율이 높기 때문에 노후화율은 급하게 증가할 것으로 보이며, 최근의 도로 관련 총예산 중 유지관리비용이 28 %로 점점 증가하는 추세이다^{(Gu, 2019)}. 이는 우리나라뿐만 아니라 도로를 지속적으로 건설하고 사용하는 미국, 일본과 같은 나라에서도 관심을 갖고 있는 부분이다^{(Yoon, 2014)}.

미국 American Association of State Highway and Transportation Officials (AASHTO)와 Federal Highway Administration (FHWA)는 1980년대부터 도로관리에 대한 체계적인 방법을 위 도로포장관리시스템(pavement management system, PMS)에 대한 방안을 구체화하여 정량적으로 도로상태에 대한 평가를 실시할 수 있었다. PMS는 도로의 포장상태, 사용기한 등을 바탕으로 유지관리 비용을 경제적으로 계획할 수 있는 방법을 제공한다. Fig. 1은 PMS의 유지보수 일에 대한 순서를 보여준다. 유사한 방법으로 우리나라도 노면의 상태에 대한 정량적 평가를 하고 지속적인 유지보수를 진행하고 있다.

Fig. 1. Common Flow Chart of Pavement Management Systems

PMS는 도로포장의 상태를 객관적으로 나타내기 위해 도로공용성 평가를 개발하여 사용하고 있다. 도로의 관리 등급에 따라 정기적인 포장상태 조사를 통해 지수를 산정하고, Fig. 1에서처럼 유지보수 판단 기준으로 사용하고 있다. 도로공용성 평가는 나라별로 다를 수 있지만, pavement conditions index (PCI), present serviceability index (PSI), maintenance control index (MCI) 등은 도로 표면의 상태를 균열, 소성변형량, 종방향/횡방향 평탄성 등을 측정하여 나타낸다^{(Nam and Choi, 2003)}. 미국의 PSI는 도로 사용자가 경험하는 주행성을 수치로 표시하며, 도로 표면의 거칠기, 균열, 패치, 변형 등을 고려하여 다음과 같이 산정한다.

$\sigma \;:\; slope \;variation[mm]$

$C:\; cracking[\%]=\dfrac{crack \;area}{target \;area}\times 100\%$

$D:\; mean\; rut\; depth[cm]$

국내 도로공용성 평가는 도로의 등급과 관리 주체에 따라 SPI (Seoul Pavement Index, 서울시), HPCI (Highway Pavement Condition Index, 고속도로), NHPCI (National Highway Pavement Condition Index, 일반국도), MPCI (Municippal Pavement Condition Index, 국토해양부 시단위 국도) 등이 사용되고 있다^{(Bae et al., 2012; Seo et al., 2000; Kim et al., 2018; Choi and Seo, 2018)}.

도로면 상태는 과거 육안으로 점검하던 방법에서 카메라, 레이저, 가속도계, Global Positioning System(GPS) 등 활용을 통하여, 도로 위치 정보와 영상 및 사진 자료를 구축할 수 있다. 도로표면 자료를 인공지능을 활용하여 포트홀, 균열 등을 판별하며 효율적인 노면평가방법을 구축해 줄 수 있다^{(Yu and Salari, 2011; Chang et al., 2020; Chen et al., 2015; Hong et al., 2020; Hyun and Do, 2021)}.

현재 표면의 균열, 변형 등 물리적 상태에 대한 PSI 같은 공용성 지수는 노면상태 이외에 시간에 대한 환경적 요소와 하중의 변화에 대한 고려는 없었다. 우리나라처럼 사계절에 따른 환경 변화폭이 크거나, 공항 및 항만처럼 고중량 차량이 많은 곳에서는 시간에 따른 도로 노후화에 영향을 주는 인자를 고려하면 추후 노면의 노후화 양상에 대한 공학적 예측을 할 수 있고 유지보수 계획에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 도로 유지관리 시스템에 온도와 차량하중에 대한 평가방법을 목적으로 경제적 장치를 할 수 있는 방법을 제시하였다.

2. 연구 배경

포장 파손은 노상토의 지지력 상실, 교통량의 증가, 포장 두께 감소 등으로 발생할 수 있으며, 파손에 대한 평가는 크게 노면과 포장구조로 나뉜다^{(Kwon, 2020)}. 현재 PMS는 노면상태에 대한 평가를 위해 매개변수를 활용하여 유지관리에 필요한 기준을 사용하고 있다. 도로의 내구성에 영향을 줄 수 있는 기후와 하중에 대한 부분을 살펴볼 필요가 있다.

지구환경의 변화에 따라 우리나라도 강우, 강설, 기온 등의 변화가 극단적으로 생기는 경우를 관측되고 있다^{(Kim et al., 2011; Park et al., 2011; Kim and Lee, 2019)}. 기후 변화로 구조물에 사용된 환경 하중 인자가 변하고 안전성 평가에도 점검이 필요하다 ^{(Bae and Lee, 2014)}. 도로의 경우 온도에 따른 동결융해에 의한 피해, 고온에서 아스팔트포장의 변형과 손상 가속화, 저온에서 아스팔트의 취성 증가에 따른 균열과 같은 구조적 손상을 유발할 수 있다^{(Dave and Hoplin, 2015; Gaidaichuk et al., 2022)}. 포트홀처럼 강우에 따른 파손이 심해지는 현상을 고려하면, 강우 강도와 집중호우가 많아지는 우리나라 환경이 도로의 유지관리에도 영향이 생길 것으로 보인다^{(Hwang, 2012)}. 포트홀은 강우에 의한 아스팔트 입자의 박리에 영향을 줄 수 있다. 또한, 고온과 저온의 반복과 고중량 차량 하중 반복재하 피로도에 다른 도로포장의 성능과 수명에 영향을 미친다^{(Islam and Tarefder, 2015)}. 동적 하중에 의한 균열 및 변형은 도로포장의 구조적 안정성을 저해하며, 도로의 수명 단축과 유지보수 비용의 증가라는 결과를 초래한다^{(Huang et al., 2015)}. 도로에 대한 표면 온도 측정 장비와 하중 영향 평가를 할 수 있는 저비용 신뢰성 있는 장비를 제공하고 기상청의 강우량 등을 통해 도로환경데이터 수집 방법을 제시할 수 있다.

3. 연구 방법

실험을 통한 온도와 차량 하중에 대한 평가방법은 온도계측과 가속도계측을 활용하였다. 온도와 가속도 계측은 센서, 게이트웨이, 데이터서버 등 기술적 구성 요소로 이루어져 있으며, 구성 요소는 Fig. 2와 같다. 온도는 실내실험과 현장실험이 실시되었고, 가속도 계측은 실내실험으로 충격하중과 가속도에 대한 평가가 이루어졌다.

Fig. 2. Monitoring System to Measure the Temperature (Field Measurement) and Acceleration (Laboratory Measurement)

3.1 노면 온도 측정

온도 측정 장비는 방수기능과 내구성이 있는 접촉식 계측기를 선정하였다. 비접촉식 온습도 측정 장치는 상대적으로 설치가 간편하고 환경에 따른 온습도 변화를 신속하게 감지할 수 있는 장점이 있지만, 방수기능이 없거나 제한적인 경우가 많아 야외 환경, 비나 눈과 같은 악천후 상황에서의 사용에 적합하지 않다. 선택된 DS18B20 센서(Table 1)는 방수기능을 갖추고 있고 타공된 도로표면에 직접 설치하여 장기간 안정적인 성능을 유지할 수 있다.

Table 1. Specifications of Two Temperature Sensors

Specification	DS18B20 with Arduino (customized system)	off-the-shelf temperature measurement system ( Monnit Korea)
working range	-55°C ~ +125°C	-40°C ~ +125°C
accuracy	±0.5°C (range: -10°C ~ +85°C)	+/- 1% (1°C)
input voltage	3.0 V ~ 5.5 V	2.0-3.8 VDC

마이크로컨트롤러유닛(microcontroller unit, MCU) Arduino ESP8266WiFi 보드에서 OneWire 및 DallasTemperature 라이브러리를 활용하여 온도측정 데이터를 수집하고, HTTPS (hyptertext transfer protocol secure)의 암호화 통신으로 데이터 서버인 구글 스프레드시트(Google spreadsheet)에 매 10분 마다 기록된다. Arduino ESP8266은 저전력 소비를 특징으로 하여 배터리로 구동되는 시스템에 적합하며, Wi-Fi를 통한 연결은 추가적인 센서나 장치를 시스템에 통합하기 위한 확장성을 제공한다^{(Jo et al., 2023)}.

상용제품(Table 1)과 자체제작 온도측정 장치를 실내에서 검증하고, 현장시험을 위해 부산항만공사의 협조아래 부산신항 임항도로 6번 신호등 근처에 장치를 설치하고 측정을 실시하였다(Fig. 3). 부산항 임항도로는 무거운 화물차량의 통행량이 많아서 도로의 파손이 잦은 도로이다. 상용 센서와의 일관된 비교를 통해 얻은 데이터는 시스템의 정확도를 검증하고, 필요한 경우 시스템의 개선을 위한 근거를 제공한다. 또한, 측정위치와 약 20 km 떨어진 기상관측소에서 수집한 대기온도, 표면온도, 습도, 강우 기록을 보조 데이터로 사용하여 측정에 대한 분석을 해보았다.

Fig. 3. The Installation of the Temperature Sensors on the Road: (a) Gateway, (b) Drilled Cavity for the Sensors, (c) Customized System with Arduino, (d) Sensor Deployment of Off-the-shelf System and Customized System

3.2 동적 하중: 노면 가속도 측정

도로에 작용하는 동적하중에 대한 평가를 위해 실내실험에서 동적하중에 의한 가속도의 변화량에 대해서 살펴보았다. 사용된 가속도계는 MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems) 기술을 기반이 적용된 것이며, 성능 비교는 Table 2와 같다. MPU6050은 모션 처리 기능에 유리하며, ADXL345는 활동/비활동 감지, LIS3DH는 배터리 수명을 최대화하여 원격 모니터링 시스템에 이상적이다. 하중을 가하는 방법은 가속도계의 위치에 따라 같은 동적하중이 시간차에 따라 반응하는 정도와 가속도 크기의 변화 등에 대해 볼 수 있는 경우를 채택하였다. 동적하중은 100 g의 하중을 75 cm 높이에서 낙하시키는 것으로 적용하였다. Fig. 4에서 각 구역의 중간을 하중적용 4곳으로 지정하고 순차적으로 동적하중을 적용하여 3개의 MPU6050 가속도계 반응시간과 진동폭을 0.1초 주기로 살펴보았다(Fig. 4).

Table 2. Specifications of MPU6050, ADXL345, LIS3DH Sensors

Features	MPU6050	ADXL345	LIS3DH
types	acceleration & gyroscope	acceleration	acceleration
measurement axis	triple-axis acceleration, triple-axis gyroscpoe	triple-axis acceleration	triple-axis acceleration
acceleration range	±2, ±4, ±8, ±16g	±2, ±4, ±8, ±16g	±2, ±4, ±8, ±16g
gyroscope range	±250, ±500, ±1000, ±2000°/sec	not applicable	not applicable
resolution	16-bit	13-bit	16-bit
input voltage	2.3V ~ 3.4V	2.0V ~ 3.6V	1.71V ~ 3.6V
interface	I2C, SPI	I2C, SPI	I2C, SPI
remarks	6-axis motion tracking, on-board temperature sensor	low power consumption, activ/inactive mode	low power consumption, applicable to high impact acceleration

Fig. 4. Experimental Configuration: Drop Locations are Zone 1 to Zone 4 and the MPU Sensors are Fixed at Three Spots

4. 실험 결과 및 분석

4.1 노면 온도 측정

Fig. 5는 2022년 12월~2023년 11월 사이 상용 온도계측기, 제작된 온도계측기를 사용하여 10분마다 얻어진 도로표면 온도자료와 기상청에서 제공하는 관측 데이터(대기 온도, 강수량)를 함께 나타내고 있다. 제작된 온도측정기의 결과는 상용 온도계측기와 비슷한 결과를 보여주고 있으며 비용을 고려하면 비슷한 성능의 경제적인 측정 장비로 볼 수 있다. 측정기간 동안 두 차례의 데이터 손실이 발생하였는데, 첫 번째 손실은 영하의 온도로 인한 배터리 문제였으며, 두 번째는 폭우로 인한 기기 부식이었다. 폭우로 인한 데이터 손실은 상용제품에서도 발생하였으며, 기기 보관함의 단열 및 방수기능을 강화가 장비의 안정성을 높일 수 있다. 관측된 데이터를 보면, 측정된 도로의 표면온도가 기상청 대기 온도보다 높음을 알 수 있다. 지면의 온도가 대기 온도 외에 태양열과 아스팔트 재료의 열전도, 비열용량에 의해 영향을 받아 나타난 현상으로 판단된다. 노면온도는 단기적으로는 밤과 낮의 변화, 장기적으로는 계절에 따라 50도에서 –10도 정도에서 변화한다. 그리고 강수에 의해 노면온도 변화에 영향을 주는 것을 알 수 있으며, 2023년 1월 초, 5월 초 강수에 의해서 급한 변화를 보여주는 구간이 있다. 노면에 대한 영상 혹은 사진 자료가 병행되지 못하고 계측기간이 1년 미만으로 의미있는 상호관계에 대한 추정은 어렵지만 지속적인 온도측정과 도로의 손상에 대한 자료를 수집하면 온도라는 기후 환경적 요인을 시간에 대한 도로 손상 요인으로 포함하여 도로공용성 평가에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

Fig. 5. Temperature and Precipitation Data: (a) Road Surface Temperature by the Customized System, (b) Road Surface Temperature by the Off-the-shelf System, (c) Air Temperature from the Meteorological Observatory in Busan, and (d) Precipitation from the Meteorological Center in Busan

4.2 가속도 측정

한 위치에서 하중의 낙하를 통해 MPU6050 외에 AXDL345, LIS3DH) 구동하여 각 센서의 성능을 비교해 보면, AXDL345는 MPU6050에 비해 기존의 예민도가 너무 높아 측정이 어려웠던 문제를 해결할 수 있는 가능성을 보여주었고, LIS3DH는 가장 고성능이었지만 다중 작동에 무리가 있는 걸로 판단된다.

Fig. 7은 3개의 MPU6050 센서를 다른 위치에 배치하여 하중에 대한 반응시간 지연과 진동폭에 대해 나타낸다. 하중의 위치에서 멀어질수록 반응시간의 지연이 순차적으로 나타나는 것이 확인되었다. 예를들면, zone 1에서 가해진 하중은 MPU6050-1이 하중에서 가장 가까워 가장 빨리 반응을 보이고 MPU6050-3이 가장 늦게 반응을 보인다. 도로포장에 가해지는 하중에 대하여 하중 위치에 따라 제작 장비를 통해 단순 구분이 가능하지만, 정확한 하중과 가속도자료에 대한 상관관계를 밝히는데는 어려움이 있었으며, 센서의 민감도와 측정범위에 따라 하중의 크기와 충격 크기를 정확히 잡아내지 못하는 한계가 있었다.

Fig. 6. Peak Delays in Acceleration Measurements of Three MPU6050 Sensors due to the Distance between Each Dynamic Load and the Sensors

5. 결 론

도로포장관리시스템에서 사용하는 도로공용성 평가는 현재 도로 노면의 상태를 보는 것이며, 이는 도로 손상 원인이 포함되지 않은 평가이므로 향후 미래 도로 유지관리 계획에 역학적 해석이 부족하다. 시계열에 따라 도로손상, 공용성 평가에 도움을 줄 수 있는 도로환경인자를 포함하는 것이 필요하며, 본 연구는 도로 노면 온도 측정과 가속도에 대해 시계열 측정을 위한 경제적 장비 개발 실험을 보여주고 있다.

노면 온도 데이터는 마이크로컨트롤러를 사용하여 실시간 측정으로 클라우드에 저장하여 추후 온도 변화 추이를 확인할 수 있다. 상용계측기와 기상청의 데이터 비교를 하여 마이크로컨트롤러의 측정기능이 신뢰할 수 있었으며, 노면에 대한 직접적인 측정이 가능함을 확인할 수 있다. 도로포장의 열팽창과 수축에 직접적인 영향을 미치며, 기후 변화가 도로포장에 미치는 영향을 이해한다. 현장 측정을 적용한 마이크로컨트롤러와 온도계측기의 내구성은 습기에 의한 부식과 배터리의 손상으로 영향을 받았으며, 상용 측정기는 게이트웨이의 부식이 생겼다. 계측기를 현장에 적용하기 위해서는 기기의 내구도 및 성능이 검증되어야 하며 안정적인 데이터의 전송 방법에 대한 논의가 더 필요해 보인다.

동적하중은 실내실험에 국한하여 가속도계로 추론해보고자, 가속도와 마이크로컨트롤러의 성능을 살펴보았다. 현장에 대한 실제 측정은 이루어지지 못했지만, 같은 마이크로컨트롤러를 사용하여 노면 온도측정계와 가속도계를 동시에 사용할 수 있으며, 사용자의 목적에 맞게 다른 측정 장비도 경제적으로 구성할 수 있을 것으로 보인다. 추후 현장 적용에 대한 방법 구상을 통하여 동적하중, 노면온도, 노면에 대한 시각정보를 시계열에 따라 상관도를 나타내면 공용성평가와 추후변화에 예상에 도움이 될 것으로 보인다.