Journal of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection Vol. 19, No. 2, March 2015, pp.068-075
http://dx.doi.org/10.11112/jksmi.2015.19.2.068
pISSN 2234-6937 eISSN 2287-6979
고속도로 교량 바닥판 열화분석 및 추정
Analysis and Prediction of Highway Bridge Deck Slab Deterioration
이 일 근1) 김 우 석2)* 강 형 택3) 서 정 욱4)
Il-Keun Lee Woo-Seok Kim Hyeong-Taek Kang Jung-Wook Seo
Abstract
This study established key factors causing deck slab deterioration based on GPR database of 747 highway bridges, and predicted deck slab damage rates with respect to bridge service life. To minimize the influence of bridge service life on deck slab deterioration, the deck slab damage rate database was corrected based on a linear regression model of bridge service life vs. deck slab damage rate. The corrected deck slab damage rates were analyzed to determine correlation considering the number of snowy days, the amount of snowfalls, the number of freeze-thaw days, average winter temperature, altitude, the amount of deicing chemicals and equivalent traffic volume, and then both the number of freeze-thaw days and the amount of deicing chemicals were determined to be key factors causing deck slab deterioration. The complex deterioration considering both key factors was represented deck slab damage rate charts, and the average deck slab life was derived. The results of this study will be used as a guideline for highway bridge maintenance to identify the progress of deck slab deterioration for a given bridge and predict the time required deck slab rehabilitation.
Keywords : Bridge, Deck slab, Maintenance, Deterioration, Freeze-thaw day, Deicing chemical
1) 정회원, 한국도로공사 도로교통연구원 책임연구원 2) 정회원, 충남대학교 토목공학과 조교수, 교신저자 3) 정회원, 한국도로공사 도로교통연구원 수석연구원 4) 정회원, 한국도로공사 구조물처 과장
* Corresponding author : [email protected]
• 본 논문에 대한 토의를 2015년 4월 30일까지 학회로 보내주시면 2015년 5월호에 토론결과를 게재하겠습니다.
Copyright Ⓒ 2015 by The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0)which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
1. 서 론
교량은 시간 경과에 따른 열화의 진행이 필연적이며 이는 모든 교량에서 일어나고 있다. 교량의 장기성능을 예측하고 효율적인 교량의 유지관리를 시행하기 위해서는 이러한 교 량의 열화를 예측하는 것은 필연적으로 필요하다 (Callow et al., 2013). 특히, 교량 관리자의 입장에서는 유지관리에 필요 한 예산을 확보하고 투입하기 위해서 장래에 예상되는 시점 에서 필요한 유지관리 활동과 예산을 추정하는 것이 필요하 다. 이에 대한 기초자료로 교량의 장기성능을 예측하는 것이 필요하다.
교량의 열화는 교량의 사용환경에 따라 진행속도가 달라 진다. 교량의 구성요소 중에서 콘크리트 바닥판은 열화의 속 도가 가장 빠른 부재 중에 하나로 다음의 요소들의 영향을
받는 것으로 추정되고 있다: (1) 재료결함, (2) 시공불량, (3) 동결융해, (4) 차량하중, (5) 염화물 침투 (Nowak and Szerszen, 2003). 따라서, 교량의 열화예측을 위해 교량의 부재별, 사용 환경별 복합열화상황에서 교량의 바닥판에 대한 위의 요소 들과의 상관관계를 밝히고 이를 기초로 바닥판의 수명을 추 정하는 것이 필요할 것 이다. 하지만, 이제까지 국내외의 연 구에서 이들의 상관관계를 나타내는 데이터의 관측은 전무 한 상황이다.
본 연구에서는 총 747개소의 교량 바닥판의 손상정보와 교량정보, 교량환경정보를 수집하여 교량의 바닥판에 영향을 주는 열화인자와 그 영향정도에 대해 분석하고, 이를 바탕으 로 장래 바닥판 유지관리를 위한 복합열화에 따른 바닥판의 손상정도를 추정하였다. 많은 요소들이 바닥판의 손상에 영 향을 미칠 것으로 예상되어 왔으나, 실제 이들 요소들의 영
(a) GPR vehicle (b) GPR antenna
(c) Schematic of GPR (d) Example of GPR results Fig. 1 GPR vehicle, equipment and results
Table 1 GPR condition level and maintenance strategy for bridge deck slab
Level Damage
Rate Maintenance Strategy
a None Surveillance and monitoring -
b < 2%
Patching repair or re-pave asphalt including water-proofing layer
Patching repair for concrete after removing the deteriorated concrete part,
or re-pave after partial repairs
c 2~10% Rehabilitate whole deck slab section with concrete series
Concrete coating overlay after removing the deteriorated concrete part d 10~20%
Rehabilitate whole deck slab section with concrete series
Concrete coating overlay after removing the deteriorated concrete part e > 20%
Table 2 Bridge deck slab service life variation
Service Life < 5 yr < 10 yr < 15 yr < 20 yr < 25 yr < 30 yr < 35 yr < 40 yr < 45 yr Total No. of Bridges
(%)
2 (0.3)
10 (1.3)
338 (45.2)
150 (20.1)
122 (16.3)
48 (6.4)
6 (0.8)
5 (0.7)
66 (8.8)
747 (100)
향을 설명할 수 있는 실측 데이터를 획득하여, 본 연구에서 는 이들 각 요소별 교량 바닥판 손상에 대한 상관관계를 밝 히고, 주요인자들에 의한 복합열화 시에 예상되는 바닥판의 손상률 또는 수명을 추정할 수 있는 가이드라인을 제시하였다.
2. 교량 바닥판의 열화도 측정
2.1 바닥판 열화도 측정 장비본 연구에서의 바닥판 손상률 (damage rate) 측정을 위해 Fig. 1에서와 같이 GPR (Gournd Penetration Radar) 시스템 (Seo et al., 2009)이 사용되었다. GPR 시스템은 레이더파를 방사하여 수신파의 크기와 전달시간을 측정하고 신호분석을 통한 각 층의 유전율을 평가 (Fig. 1(c) 참조)하여 바닥판의 상태를 평가하는 장비로 차량 통제 없이 80 km/h로 주행하 면서 바닥판의 손상도 조사가 가능한 장비이다. Fig. 1(d)의 예제 결과와 같이 전체 바닥판을 스캐닝하여 전체 바닥판 면 적 대비 손상부위의 면적을 구하여 바닥판의 손상률 (%)로 나타내는 방법을 사용하였다.
2.2 바닥판 상태등급 산정기준과 유지관리전략
도로공사 (Seo et al., 2009)에서는 GPR 결과에 따른 바닥 판의 열화도는 손상률 (손상면적)에 따라 Table 1과 같이 a 부터 e까지의 5단계의 상태등급으로 나뉘고, 각 등급별 보수 및 보강기준이 정해져 있다. 대체로 국부손상 등 손상부의 면적이 2% 미만일 경우에는 패칭 (patching) 또는 방수층을 포함한 아스팔트 전면 재포장이 이루어지나, 손상부의 면적 이 10% 이상일 경우에는 손상부 콘크리트 제거 후 콘크리트 계열로 덧씌우기를 하는 전단면보강 작업이 이루어진다.
2.3 바닥판 열화도 데이터
본 연구에서는 GPR 시스템을 통하여 확보된 2008년부터 2013년 까지 6년간 조사된 총 전국교량 747 개소의 바닥판 열화도 데이터를 수집하였다. 대상 교량들은 Table 2와 Fig.
2(a)에 나타낸 것과 같이 공용연수는 1년에서부터 44년까지 다양하게 분포하며 평균 공용연수는 17.4년, 중간값은 14.0 년으로 나타났다. 대체로 공용연수가 증가할수록 바닥판의 손상률의 범위는 증가하는 경향을 관측할 수 있었다. 즉, 20 년 이하의 공용연수일 때 바닥판 손상률의 평균표준편차는 10.9이며 20년 초과의 공용연수일 때 바닥판 손상률의 평균 표준편차는 15.9로 나타났다. 대상 교량들의 손상률은 Table 3과 Fig. 2(b)와 같이 0%에서부터 98.7%까지 다양하게 분포
Table 3 Bridge deck slab damage rate variation
Damage Rate < 10% < 20% < 30% < 40% < 50% < 60% < 70% < 80% < 90% < 100%
No. of Bridges (%)
434 (58.1)
190 (25.4)
69 (9.2)
24 (3.2)
14 (1.9)
7 (0.9)
3 (0.4)
2 (0.3)
2 (0.3)
2 (0.3)
(a) Damage rate range for each service life of selected bridges
(b) Deck slab damage rate histogram Fig. 2 Histograms of selected bridges
(a) Average bridge deck slab damage rate with respect to service life
(b) Example of service life correction for 20 years Fig. 3 Average bridge deck slab damage rate with respect to
service life
하며 평균 손상률은 Table 1로부터 d등급 11.3%이며 표본의 표준편차는 13.25%로 나타났다.
2.4 공용연수에 대한 바닥판 손상률의 보정
모든 구조물은 공용기간이 증가함에 따라 열화가 진행된 다. Fig. 2(a)에 나타난 것과 같이 공용연수가 같을지라도 바 닥판의 손상률은 넓게 분포하고 있으며, 반대로 같은 수준의 손상률을 나타내는 바닥판일지라도 공용연수에 따라 열화의 진행정도가 다르므로 각 열화인자 고유의 영향 정도를 파악
하기 위해 공용기간에 따라 진행되는 손상률을 보정하는 것 이 필요하다.
본 연구에서는 Fig. 2(a)의 공용연수별 평균 바닥판 손상률 데이터를 활용하여 이에 대해 Fig. 3(a)와 같은 선형추세선 을 만들고 이 추세선의 기울기가 공용연수에 따른 손상률의 변화기울기를 나타내는 것으로 가정하였다. 추세선은 만드는 과정에서 해당연도의 데이터가 3개 미만인 것은 제외하였다.
다음 단계로 공용연수에 따른 손상률을 보정하기 위해서 Fig. 3(b)에 나타낸 것과 같이 모든 데이터를 추세선의 기울 기를 활용하여 보정하고자 하는 공용연수로 이동시켜 해당 공용연수의 바닥판 손상률의 데이터를 확보하였고, 이를 기
Table 4 Bridge deck slab deterioration factors
Factor Unit Criteria Mean/Standard
Deviation No. of
snowy days day Annual no. of snowy day or
rainy day with below 0.0℃ 13.86/7.28
Snowfall cm Annual cummulative snow
precipitation 33.71/26.47 No. of
freeze-thaw days
day
Annual no. of days that the average daily temperature is
below -2℃
39.00/15.63
Avg.
winter temperature
℃
Average ambient temperature during winter (Nov.15~March.15)
0.41/1.95
Altitude m Average altitude 136.14/141.38 Deicing
chemical usage
ton/km·
lane
Annual average amount of deicing material per a lane
and route
5.14/2.87
Equivalent
Traffic car Equivalent single axle load
factor of 80.4 kN (ESLAF) 18366/12666
준으로 각 열화인자들의 영향을 분석 및 비교하였다. Fig.
3(b)는 30년 공용연수에 대한 보정을 예시로 나타내고 있다.
2.5 바닥판 열화인자
교량 바닥판의 열화를 가속화하는 인자로는 (1) 재료결함, (2) 시공불량, (3) 동결융해, (4) 차량하중, (5) 염화물 침투 등으로 추정되고 있다 (Schlafli and Bruhwiler, 1998; Nowak and Szerszen, 2003; Choi et al., 2014). 하지만, 재료의 결 함이나 시공불량 등 초기결함은 데이터의 확보가 아주 힘들 거나 불가능하므로 본 연구에서는 다음의 Table 4와 같이 강 설일수, 강설량, 동결융해일수, 동절기평균기온, 고도, 제설 제살포량, 환산교통량을 열화인자로 고려하였다. 각각의 열 화인자들에 대한 데이터 확보를 위한 기준은 Table 4에 정리 되어 있고, 데이터의 수집기간은 모두 열화인자에 대하여 2008년부터 2012년 까지이다.
3. 바닥판 손상률 분석
바닥판의 손상률 분석을 위해서 먼저 열화인자와의 상관 성 분석을 실시하였고, 바닥판의 손상률에 지대한 영향을 주 는 인자들을 도출하였다. 이 결과를 활용하여 복합열화 시의 바닥판의 손상률을 추정하는 차트를 도출하였다. 또한, 현재 의 교량 바닥판의 복합열화 조건에서 장래의 바닥판 손상률 을 추정할 수 있도록 각각 10%와 20%에 도달하는 기간을 나타내는 차트를 도출하였다.
3.1 바닥판 손상률과 열화인자 상관도 분석
바닥판의 손상률과 Table 4에서 선정된 열화인자와의 상 관 관계를 나타내는 그림을 Fig. 4에 나타내었다. 여기서 바 닥판의 손상률은 공용연수에 따른 손상률 진행을 보정하기 위해서 앞서 소개된 공용연수에 따른 손상률 보정법을 활용 하였다. Fig. 4에서는 30년 공용에 따른 보정 손상률을 나타 내고 있다. 또한, 간략한 비교를 위하여 전체 데이터를 각 열 화인자의 해당값으로 분류한 다음 그 값에 대한 평균 손상률 을 여기서 사용하였다.
Fig. 4에서와 같이 강설일수, 강설량, 동결융해일수, 동절 기평균기온, 고도, 제설제사용량, 환산교통량과 30년 보정 바 닥판 손상률과의 상관도를 비교하였다. 각 인자들별 분석을 위해 바닥판의 손상률은 30년 보정 자료를 사용하였고, 각 인자들은 연간평균자료를 사용하였다. 상관도는 동결융해일 수>제설제사용량>고도 순으로 높은 상관도값을 나타냈다.
나머지 인자들은 0.4 미만의 상관도를 나타내었다. 또한, 바닥판손상률은 동절기평균기온과 -0.53의 상관도를 나타내 었으나, 열화인자들간의 상관도 분석에서 동절기평균기온과 동결융해일수는 -0.99의 상관도를 나타내었다.
열화 매커니즘상 강설일수와 강설량은 제설제살포량 및 동결융해일수의 작용과 관련되어 있으며, 동절기평균온도 및 고도는 동결융해일수와 밀접한 관련을 가질 것으로 추정된 다. 즉 강설일수, 강설량, 평균온도 및 고도는 제설제살포량 과 동결융해일수로 표현될 수 있을 것 이다. 따라서, 본 연구 에서는 가장 영향이 큰 두 개의 인자로 동결융해일수와 제설 제사용량을 선정하였다. 공용연수가 같은 교량이라도 동결융 해일수가 10일 큰 경우 평균적으로 바닥판 손상률은 2% 큰 것으로 나타났으며, 제설제살포량이 2 ton 당 평균적으로 바 닥판 손상률은 1.1% 커지는 것으로 나타났다.
바닥판의 열화는 일반적으로 교면포장의 두께, 교면포장의 다짐정도, 방수층의 상태 (시트방수 융착상태, 도막방수 접착 강도 및 두께, 침투식방수 침투두께 등), 물-시멘트비 및 단 위시멘트량, 콘크리트 공극특성 등 다양한 원인에 영향을 받 는다. 이와 같이 Fig. 4의 결과로부터 역시 초기시공품질의 영향이 지배적이므로 위에서 비교된 열화요인에 따른 상관 도가 크지 않은 것으로 판단된다.
교통하중은 바닥판에 직접 작용하므로 열화도와 직접 관련 이 있을 것으로 예상하고 국외연구문헌 (Nowak and Szerszen, 2003)에서도 그렇게 추정하고 있지만 상관도는 크지 않은 것으로 나타났다. Nowak and Szerszen (2003)에 의하면 온
(a) No. of snowy days (Correlation = 0.35) (b) Snowfall (Correlation = 0.35)
(c) No. of freeze-thaw days (Correlation = 0.56) (d) Average Temperature during winter (Correlation = -0.53)
(e) Altitude (Correlation = 0.41) (f) Deicing Chemical Usage (Correlation = 0.48)
(g) Equivalent Traffic (Correlation = 0.09)
Fig. 4 Deterioration factors vs. bridge deck slab damage rate corrected for 30 year service life
(a) 3D Response Surface for Service life = 30 years (b) Contour of Service life = 30 years
(c) 3D Response Surface for Service life = 20 years (d) Contour of Service life = 20 years
(e) 3D Response Surface for Service life = 10 years (f) Contour of Service life = 10 years Fig. 5 Bridge deck slab damage rate prediction based on freeze-thaw days and deicing material usage
전한 바닥판에 작용하는 차량하중은 바닥판 손상에 아무런 영향을 주지는 못하지만, 재료불량, 시공불량, 초기 건조수 축, 포장과 바닥판의 분리 등에 의한 균열이 있는 바닥판의 경우에는 응력집중 등으로 인해 균열이 증가하거나 또다른 손상을 일으키기도 한다. 차량하중과 반복하중은 콘크리트의
피로로 인해 콘크리트의 성능을 상당히 떨어뜨리는 것으로 보고되었다 (Dyduch et al., 1994). 하지만, 본 연구에서 선 택된 교량의 경우에서는 교통하중이 작은 갓길측이 체수로 상태가 불량하게 나타날 수 있는 점과, 바닥판에 피로를 유 발할 수 있는 중차량교통량이 아닌 점, 그리고 교량의 평균
(a) 10% damage rate of bridge deck slab (b) 20% damage rate of bridge deck slab Fig. 6 Bridge deck slab damage rate prediction under mixed environmental conditions
공용연수가 17.4년으로 해외사례에 비해 낮은점 등이 원인으 로 차량하중과의 상관도가 낮게 나온 것으로 판단된다. 하지 만, 해외 연구사례 (Nowak and Szerszen, 2003)에서 보듯이 비록 차량하중 자체로만은 특별한 경향성이 보이지 않지만, 다른 열화인자가 있을 경우 약 60년 이상의 바닥판 손상자료 는 공용연수에 따른 손상률이 교통량이 증가할수록 바닥판 손상률이 급격히 증가함을 나타내고 있다. 따라서, 차후 노 후화 바닥판의 충분한 데이터가 있을 시에는 차량하중에 대 한 보완이 필요할 것이다.
3.2 바닥판 손상률 추정
동결융해일수와 제설제살포량에 따른 평균적인 바닥판 열 화도 30년, 20년, 10년 공용 시 Fig. 5와 같이 나타난다. 여 기서 복합손상에 대한 반응은 그림 4에서 유도된 식을 활용 하였다. Figs. 5(b), 5(d), 5(f)로부터 동결융해일수와 제설제 살포량이 증가함에 따라 열화속도가 가속됨을 알 수 있다. 또한, 이들로부터 현재의 제설제사용량과 동결융해일수 조건 에 따른 바닥판의 교체시기 (손상률 > 20%)를 예상할 수 있 을 것이다.
앞서의 열화인자별 바닥판 열화도 상관관계 비교에서 나 타났듯이 동결융해일수는 제설제사용량보다 상대적으로 높 게 바닥판의 열화에 영향을 미치고 있다. 30년 공용 시의 바 닥판 열화도를 나타내는 Figs. 5(a)와 5(b)로부터 동결융해일 수와 제설제살포량 아주 적더라도 바닥판의 교체가 필요할 것으로 예상되며, Figs. 5(c)와 5(d)로부터 대상교량의 평균 적인 제설제살포량인 5 ton이 사용되더라도 동결융해일수가
10일 이상이면 바닥판은 20년 이내에 전단면 개량이 필요한 것을 알 수 있다. 마지막으로 Figs. 5(c)와 5(d)로부터 대상 교량의 평균적인 동결융해일수인 39일이고 제설제살포량이 6 ton 이상이면 10년 이내에 바닥판의 전단면 개량이 필요하다.
Fig. 6은 교량 바닥판의 손상률별 바닥판 열화 예측선도를 나타내었다. 도로공사 기준에 따르면 바닥판 손상률이 2%
이상인 경우 c등급, 10% 이상인 경우 d등급, 20% 이상인 경 우 e등급으로 분류되어 콘크리트 계열로 전단면 개량이 필요 하다. 그리고 바닥판은 공용연수가 증가함에 따라 열화되며, 동결융해일수와 제설제살포량이 증가함에 따라 손상률은 가 속화되는 것을 알 수 있다. 교량 바닥판의 2% 손상은 동결 융해일수와 제설제사용량에 관계없이 대략 5년 이내 발생하 는 것으로 예상되며, 개량이 필요한 단계인 바닥판 손상률 10% 또는 20%에 도달할 것으로 예상되는 교량의 조건은 각 각 Fig. 6(a)와 Fig. 6(b)에 나타내었다. 예를들어 바닥판 열 화예측 선도 Fig. 6(b)에 따르면 제설제사용량이 6톤, 동결융 해일수가 35일인 경우 대상교량의 바닥판은 5년 이내에 손 상률 10%에 도달하며, 15년 이내에 20% 손상률에 도달하여 개량이 필요할 것으로 예상된다. 또한, 바닥판 손상률 10%
는 제설제사용량 10 ton 이상이거나 동결융해일수가 30일 이상일 경우에는 5년 이내에 발생하며, 바닥판 손상률 20%
는 제설제사용량 30 ton 이상이거나 동결융해일수가 80일 이상일 경우 5년 이내에 발생할 것으로 추정된다.
4. 결 론
본 연구에서는 지금까지 추정으로만 언급되었던 바닥판의
요 지
본 연구에서는 고속도로 교량 바닥판 747개소의 GPR 데이터를 분석하여 주요 열화인자를 도출하고, 이들을 활용하여 교량의 공용연수 에 따른 교량의 손상률을 추정하였다. 바닥판의 손상률 데이터를 공용연수에 따른 영향을 최소화하기 위해 공용연수에 따른 손상률 데이터 를 선형회귀분석 모형을 사용하여 보정하였다. 보정된 바닥판 손상률과 강설일수, 강설량, 동결융해일수, 동절기평균기온, 고도, 제설제살포 량, 환상교통량의 상관관계를 분석하였으며, 동결융해일수와 제설제살포량이 바닥판의 손상률에 지배적인 영향이 있음을 도출하였다. 동결 융해일수와 제설제살포량을 동시에 고려하여 복합열화 상황 하에서 바닥판의 손상률 차트를 도출하고, 이를 기반으로 평균적인 예상 바닥 판 수명을 도출하였다. 본 연구의 결과는 고속도로 교량의 유지관리 시에 현 교량상황별로 바닥판의 열화진전 상태와 전단면 개량이 필요 한 시점을 예상할 수 있는 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
핵심 용어 : 교량, 바닥판, 유지관리, 열화, 동결융해일수, 제설제
열화인자별 상관성을 분석하기 위해 747 개소의 교량의 바 닥판에 대한 GPR자료를 수집하였고, 이들 교량에 대한 정보 와 환경정보를 수집하였다. 이를 통해 상관성이 높은 열화인 자를 선정하고 차후 교량의 유지관리를 위한 공용연수별 바 닥판 열화추정 도표와 대상교량별 평균 바닥판 사용수명을 예측할 수 있는 도표를 도출하였다. 구체적인 본 연구의 결 과는 다음과 같다.(1) 바닥판 열화와 열화인자간의 상관성 분석결과, 강설일 수, 강설량, 동결융해일수, 동절기평균기온, 고도, 제설 제사용량, 환산교통량 중 가장 상관성이 높은 인자로 는 동결융해일수와 제설제살포량으로 나타났다. (2) 공용연수가 같은 교량이라도 동결융해일수가 10일 큰
경우 평균적으로 바닥판 손상률은 2% 큰 것으로 나타 났으며, 제설제살포량이 2톤 큰 경우 평균적으로 바닥 판 손상률은 1.1% 커지는 것으로 나타났다.
(3) 바닥판은 공용연수가 증가함에 따라 열화되며, 동결융 해일수와 제설제살포량이 증가함에 따라 손상률은 가 속화된다. 개량이 필요한 단계인 바닥판 손상률 10%, 20%에 도달할 것으로 예상되는 교량의 조건을 활용하 여 바닥판의 보수, 보강 시기를 예상할 수 있도록 하였다.
(4) 바닥판 열화예측 선도에 따르면 평균적으로 바닥판 손 상률 10%는 제설제사용량 10 ton 이상이거나 동결융 해일수가 30일 이상일 경우에는 5년 이내에 발생하며, 바닥판 손상률 20%는 제설제사용량 30 ton 이상이거 나 동결융해일수가 80일 이상일 경우 5년 이내에 발생 할 것으로 추정된다. 두 열화인자가 동시에 작용 시에 는 이들보다 일찍 각각의 손상률에 도달한다.
감사의 글
이 논문은 한국도로공사 도로교통연구원의 연구지원 (제 2014-0261-11호)과 2014년도 정부 (교육과학기술부)의 재원 으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임 (No.
NRF-2012R1A1A044378).
