Scientific Paper

Journal of the Korean Asphalt Institute. 11 January 2023. 327-334
https://doi.org/10.22702/jkai.2022.12.2.28

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 연구 방법

  •   2.1 분광계

  •   2.2 사용 시료

  •   2.3 분석 방법

  • 3. 결과 및 고찰

  •   3.1 아스팔트 바인더의 노화에 따른 분광 특성

  •   3.2 아스팔트 공시체의 분광 특성

  • 4. 결 론

1. 서 론

아스팔트 포장을 한정된 예산으로 유지보수하기 위해 관할하는 도로의 정확한 상태에 대한 평가는 필수적이다. 일반적으로 전문 조사장비 차량을 이용하여 측정하며, 소성변형, 균열, 평탄성 등을 분석하여 포장상태지수를 산출한다. 그런데 이와 같은 방법은 고가의 조사장비로 차선별로 주행하여야 하므로 조사시간과 비용이 높은 단점이 있었다.

초분광(Hyper-Spectral) 영상은 인공위성 및 카메라의 발전과 함께 원격탐사(Remote Sensing) 분야에서 시작하였다(Kim and Kim, 2003). 관련 연구는 1990년대 중반에 소개되었으나 2000년 이후 연구가 본격화 되었으며, 드론이 활용되며 다양한 곳에서 활발히 이용되고 있다. 다중 분광(Multi-Spectral) 영상은 몇 가지 파장대에서 특성을 나타내지만 초분광 영상은 밴드수가 약 50개 이상이며, 200개 이상되는 경우가 많으므로 다양한 특성을 파악하기 용이하다(Park, 2006). 초분광 영상을 이용한 분석은 광물탐사, 지리정보, 건물 등 토지피복 분류, 농작물 작황, 수질분석, 의료영상, 태풍 정보, 화산분출 등의 광범위한 목적으로 사용되고 있다(Kim and Kim, 2003)

드론에 초분광 카메라를 장착하여 도로를 촬영하여 노면 상태를 평가할 경우 모든 차선을 동시에 측정이 가능할 수 있으므로 기존의 전문 조사장비 차량을 대체하여 사용시 경제성이 높일 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 아스팔트 및 아스팔트 포장의 노후도에 따른 초분광 측정 결과의 상관성을 분석하고, 향후 초분광 카메라를 이용하여 노면 상태 평가하고, 이에 따른 유지보수 방법 결정 가능성을 고찰하였다.

2. 연구 방법

2.1 분광계

초분광 카메라 등으로 분석하는 분광영역은 일반적으로 400~700 nm의 가시광선 영역, 700~1400 nm의 근적외선(NIR; Near Infra-Red) 영역, 1400~3000 nm의 단파장 적외선(SWIR; Short-Wave Infra-Red) 등으로 나뉜다(Robles-Kelly, 2013). 연구에서 사용한 측정 장비는 Fig. 1과 같이 분광계와, 삼각대에 거치한 초분광 카메라 및 프레임에 거치하고 인공조명을 사용한 초분광 카메라 등을 사용하였다. 이 결과 텅스텐 조명이 센서 단부에 있고, 측정시 시료에 밀착할 수 있는 Fig. 1의 (a)의 ASD Fieldspec 3 분광계를 사용하는 것으로 결정하였다. 이 분광계는 파장범위 350~2500 nm 까지의 가시광선에서 단파장 적외선 영역까지 측정할 수 있고, 샘플링 간격은 350~1050 nm는 1.4 nm, 1000~2500 nm는 2 nm이었다.

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Fig. 1.

Spectrometer and hyperspectral camera

2.2 사용 시료

분광계로 촬영한 시료는 아스팔트 포장의 노화에 따른 특성의 평가를 위해 다음과 같이 아스팔트 바인더, 실내제작 아스팔트 공시체, 코어 공시체 등을 사용하였다.

2.2.1 아스팔트 바인더 시료

아스팔트 종류 및 노화 정도에 따른 차이를 분석하기 위해 Fig. 2와 같은 시료를 제작하였다. 아스팔트는 PG 64-22, PG76-22, PG 82-22 등 3종을 사용하였으며, 노화 전, 단기노화(RTFO), 장기노화(PAV) 1회, 장기노화 2회 등으로 노화시켰으며, PAV 시료팬에 아스팔트를 성형하여 분광 특성을 조사하였다.

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Fig. 2.

Asphalt binder

2.2.2 아스팔트 콘크리트 공시체

아스팔트 혼합물은 PG64-22 아스팔트를 사용한 WC-3(19 mm) 밀립도 아스팔트 콘크리트와 PG 82-22 아스팔트를 사용한 배수성 아스팔트 콘크리트를 사용하였다. 공시체의 제작은 Fig. 3과 같이 휠트랙킹 롤러 다짐기를 이용한 폭 30 cm의 정사각형 표면의 공시체와 선회다짐기를 사용한 150 mm 직경의 원주형 공시체로 제작하였다. 그리고 80°C 오븐에서 48시간 동안 노화한 공시체, 표면을 용매에 녹여 탈색한 공시체, 컷팅기로 커팅한 공시체 등으로 노후된 아스팔트 포장 표면을 모사하였다.

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Fig. 3.

Asphalt concrete specimen

2.3 분석 방법

분광계를 이용한 재료의 분광특성을 분석하는 모델은 일반적으로 식생상태 등을 평가하기 위해 개발되었으며, 조사 및 분석하여 정리한 지수는 Table 1과 같았다(Gitelson et al., 2009; Kim et al., 2015; Ryu et al., 2017). 연구에 사용한 분광계는 350~2500 nm까지 샘플링 간격 1.4 nm~2 nm로 수많은 밴드값이 측정되었으므로, 측정된 전체 영역의 분광특성 중에 특이한 경향이 나타나는 파장과 분광 특성 분석 모델과 관련된 파장을 고려하여 주요 분석 파장을 선정하였으며, 선정한 파장 인근 영역의 평균값을 구하여 파장별 분광 특성을 분석하였다. 다만, 드론에 장착할 수 있는 초분광 카메라는 일반적으로 최대 1000 nm까지 측정할 수 있으므로, 1000 nm 이상 영역을 평가하는 모델은 제외하였다.

Table 1.

Spectroscopic characteristics analysis model

Type Model
ARI1 (Anthocyanin Reflectance 1) ARI1=(1ρ550)-(1ρ705)
ARI2 (Anthocyanin Reflectance 2) ARI2=ρ802(1ρ550)-(1ρ705)
NDVI (Normalized Delta) NDVI=(ρ802-ρ638ρ802+ρ638)
ISAVI (Optimized Soil Adjusted) OSAVI=1.16×(ρ802-ρ675ρ802+ρ675+0.16)
PRI (Photochemical Reflectance) PRI=(ρ531-ρ570ρ570+ρ531)
PSRI (Plant Senescence Reflectance) PSRI=(ρ678-ρ502)ρ754
VIS1 (Visible Imaging Spectrometer 1) VIS1=(ρ740-ρ460ρ740+ρ460)VISR1=ρ460ρ740
VIS2 (Visible Imaging Spectrometer 2) VIS2=(ρ830-ρ490ρ830+ρ490)VISR2=ρ490ρ830
REI (Red Edge) REI=ρ705ρ754
WBI (Water Band) WBI=ρ899ρ967

3. 결과 및 고찰

3.1 아스팔트 바인더의 노화에 따른 분광 특성

스트레이트 및 개질 아스팔트 바인더 3종(PG 64, PG 76, PG 82)에 대하여 무처리(N), RTFO 단기노화 처리(RTFO), PAV 장기노화 처리 1회(PAV1) 및 2회(PAV2)의 노화에 따른 분광특성은 Fig. 4와 같았다. 시료가 검은색이므로 반사율이 낮아 차이는 크지 않았으며, 아스팔트 종류나 노화에 따른 경향성은 크게 보이지 않았다.

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Fig. 4.

Spectroscopic properties of asphalt binder

분광 특성 모델을 비교평가한 결과 VIS(Visible Imaging Spectrometer) 모델의 분석 결과가 타 모델보다 보다 나은 경향성이 보였으며, Table 2와 같이 분석되었다. 이 결과 VISR2는 노화 전과 비교하여 장기노화 처리 2회(PAV2)는 낮아지는 경향을 보였다. 다만, 중간의 단기노화 처리, 장기노화 처리 1회 등의 값은 경향에 일관성이 없었다.

Table 2.

Spectral index of asphalt binder

Type VIS1 VIS2 VISR1 VISR2
PG82-N 0.148 0.1319 1.35 1.3
PG82-RTFO 0.1731 0.1645 1.42 1.39
PG82-PAV1 0.1423 0.0989 1.33 1.22
PG82-PAV2 0.1541 0.116 1.36 1.26
PG76-N 0.2821 0.2379 1.79 1.62
PG76-RTFO 0.1227 0.1093 1.28 1.25
PG76-PAV1 0.1863 0.1633 1.46 1.39
PG76-PAV2 0.0392 0.0105 1.08 1.02
PG64-N 0.1994 0.1943 1.5 1.48
PG64-RTFO 0.0864 0.0622 1.19 1.13
PG64-PAV1 0.0489 0.0185 1.1 1.04
PG64-PAV2 0.1385 0.092 1.32 1.2

3.2 아스팔트 공시체의 분광 특성

밀립도 아스팔트 공시체(WC3), 배수성 아스팔트 공시체(P13)을 무처리(N), 가열 노화 처리(A), 노화 및 표면 탈색처리(AB)에 따른 분광특성은 Fig. 5Fig. 6과 같았다. WC3, P13 모두 반사율이 노화 < 무처리 < 탈색의 순으로 높았다. 또한, 골재표면의 아스팔트가 벗겨지고 골재가 마모된 상태를 가정한 커팅된 공시체의 경우 반사율이 전반적으로 크게 높았다. 특히, 파장범위가 700 nm에서 1600 nm까지 증가할 경우 일반적으로 반사율이 상향으로 증가하는 것과 비교하여 커팅된 공시체는 수평이거나 하향으로 내려가는 것을 알 수 있었다. 이에 따라 700~1600 nm의 분광특성으로 포장 시공 초기와 비교하여 시공 경과 후 골재 노출된 정도를 평가할 수 있을 것으로 판단되었다.

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Fig. 5.

Spectroscopic properties of dense graded asphalt mixture

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Fig. 6.

Spectroscopic properties of porous asphalt mixture

VIS(Visible Imaging Spectrometer) 모델로 분광지수를 분석한 결과 Table 3과 같이 노화되거나 커팅된 시료여부에 따라 분석된 지수의 추세가 일정하지 않았다. 특히, 밀립도 아스팔트 혼합물과 배수성 아스팔트 혼합물의 노화 전후를 비교시 지수의 추세가 서로 달라 노화에 따른 차이는 구분되지 않았다. 다만 무처리 공시체를 커팅한 후의 지수는 VISI1은 증가, VISI2는 감소, VISR2는 증가되었다.

Table 3.

Spectral index of asphalt concrete specimen

Type VISI1 VISI2 VISR1 VISR2
WC3-N 0.0599 0.1213 0.89 0.78
WC3-A 0.0222 0.0736 0.96 0.86
WC3-AB 0.202 0.2634 0.66 0.58
WC3-Cut 0.066 0.0507 0.88 0.9
P13-N 0.0153 0.0638 0.97 0.88
P13-A 0.0653 0.0932 0.88 0.83
P13-AB 0.1473 0.2121 0.74 0.65

4. 결 론

아스팔트 포장의 노화에 따른 특성을 분광계로 측정할 수 있는지에 대하여 평가한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.

1)분광계를 이용하여 아스팔트 바인더의 종류 및 노화에 따른 분광특성을 VIS(Visible Imaging Spectrometer) 분광지수로 평가한 결과 VISR2는 노화 전과 비교하여 장기노화 처리 2회(PAV2)는 낮아지는 경향을 보였다. 다만, 중간의 단기노화 처리, 장기노화 처리 1회(PAV1) 등의 값은 경향에 일관성이 없었다.

2)아스팔트 공시체에 대하여 분광특성을 평가 결과 아스팔트 혼합물의 종류 구분없이 노화 < 무처리 < 탈색의 순으로 반사율이 증가되었다.

3)아스팔트 공시체를 무처리와 커팅한 후의 비교 결과 700~1600 nm의 분광특성의 경향에 차이가 있었으며, 이를 이용하여 포장 시공 초기와 비교하여 시공 경과 후 골재 노출된 정도를 수 있을 것으로 판단되었다.

4)본 연구결과는 아스팔트 포장 노화와 초분광 영상의 상관성에 대한 기초 연구이며, 아스팔트 포장 현장 시료 등을 이용한 다양한 분석 및 실용성에 대한 추가 연구가 필요하다.

Acknowledgements

본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 지원으로 수행되었음(과제번호 22TBIP-C158845-03).

References

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Gitelson, A.A., Chivkunova, O.B. and Merzlyak, M.N. (2009). “Nondestructive estimation of anthocyanins and chlorophylls in anthocyanic leaves”, American Journal of Botany, 96(10), pp. 1861-1868. 10.3732/ajb.080039521622307
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Kim, H., Kim, Y. and Lee, B. (2015). “A Study on the Feature Extraction Using Spectral Indices from WorldView-2 Satellite Image”, Journal of korean society of surveying, geodesy, photogrammertry and cartography, 33(5), pp. 363-371. 10.7848/ksgpc.2015.33.5.363
3
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Ryu, J.-H., Shin, J.I., Lee, C.S., Hong, S., Lee, Y.-W. and Cho, J. (2017). “Evaluating applicability of photochemical reflectance index using airborne-based hyperspectral image: with shadow effect and spectral bands characteristic”, Korean Journal of Remote Sensing, 33(5-1), 2017, pp. 507-519.
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