1. 서 론
2. 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구 동향
2.1 포장 상태평가 및 PMS 기반 연구
2.2 예방적 유지관리 및 장수명 포장 연구
2.3 기능성 포장 및 스마트 유지관리 연구
3. 국내 유지관리 연구의 한계 및 미래 전략
4. 결 론
1. 서 론
최근 국내 도로 인프라는 교통량 증가, 기후변화, 중차량 통행 증가 및 반복적인 동결･융해 작용 등으로 인해 포장 손상이 지속적으로 증가하고 있다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2024, 2025). 특히 아스팔트 포장은 시공성, 경제성 및 주행 쾌적성 측면에서 널리 활용되고 있으나, 공용연수가 증가함에 따라 균열, 소성변형, 포트홀, 평탄성 저하 등 다양한 손상이 발생한다(Choi and Seo, 2018; Jung and Lee, 2025). 이러한 손상은 도로 이용자의 주행 안전성과 통행 효율성을 저하시킬 뿐만 아니라, 유지보수 비용 증가와 사회적 손실을 유발하는 주요 요인으로 작용한다. 따라서 아스팔트 포장의 성능을 장기간 안정적으로 확보하기 위해서는 손상 발생 이후 보수하는 기존 사후보수 방식에서 벗어나, 포장 상태를 체계적으로 진단하고 적절한 시점에 보수하는 유지관리 전략이 요구된다(Choi, 2019; Kim, 2020). Fig. 1은 국내 노후 도로 비율과 유지관리 예산의 변화 추이를 나타낸 것으로, 국토교통부 도로업무편람 및 도로현황조서 자료를 바탕으로 재구성하였다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2024, 2025). 도로 노후화가 진행됨에 따라 유지관리 예산 부담 역시 증가하는 경향을 보이며, 이는 기존의 사후보수 중심 유지관리 방식만으로는 장기적인 예산 효율성과 포장 성능 확보에 한계가 있음을 시사한다.
Fig. 1.
Trends in aging road ratio and maintenance budget in Korea (Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2024, 2025)
국내에서도 아스팔트 포장의 효율적인 유지관리를 위해 다양한 연구가 수행되어 왔다. 초기 연구는 포장 상태평가 및 공용성 예측을 중심으로 진행되었으며, Pavement Condition Index(PCI), Local Road Pavement Condition Index(LrPCI), Falling Weight Deflectometer(FWD), International Roughness Index(IRI) 등과 같은 평가 지표를 활용하여 포장 상태를 정량적으로 분석하고 유지보수 우선순위를 결정하는 데 초점을 두었다. 지역도로 특성을 고려한 아스팔트 포장의 공용성 예측식이 개발되었으며, 균열률, 소성변형, 종단평탄성 등 개별 결함지수를 활용한 지역도로 포장상태 평가 체계가 제시되었다(Choi and Seo, 2018). 또한 지역도로 아스팔트포장 평가지수를 이용하여 유지보수 소요예산을 예측하는 절차가 제안되었으며, 포장상태 평가지수와 보수공법 선정 절차를 연계함으로써 유지관리 의사결정의 합리성을 높일 수 있음이 제시되었다(Choi, 2019). 이러한 연구는 제한된 유지관리 예산 내에서 보수 대상 구간을 합리적으로 선정하고, 포장관리시스템(Pavement Management System, PMS)의 의사결정 기능을 향상시키는 데 기여하였다.
이후에는 단순한 상태평가를 넘어, 손상 발생 이전 또는 초기 손상 단계에서 포장의 성능 저하를 억제하기 위한 예방적 유지관리 및 장수명 포장 연구가 확대되었다. 특히 노후 포장에 대한 덧씌우기, 리모델링, 기능성 포장 적용 등은 기존 사후보수 중심의 유지관리 방식에서 생애주기비용(Life-Cycle Cost, LCC) 절감과 장기 공용성 확보를 고려한 유지관리 방식으로 전환되고 있음을 보여준다(Kim, 2020; Ji, 2022). 노후 콘크리트 포장의 내구성, 시공성 및 유지관리성을 고려한 아스팔트콘크리트 포장 리모델링 사례가 분석되었으며, 노후 포장의 보수공법 선정 과정에서 유지관리성과 시공 조건을 함께 고려할 필요가 있음이 제시되었다(Ji, 2022). 또한 아스팔트 포장의 평탄성 평가 방법 개선을 위한 기초 연구를 통해 기존 Profile Index(PrI) 평가방법의 한계와 IRI 기반 평가방법의 활용 가능성이 검토되었다(Jung and Lee, 2025). 이는 시공 품질관리와 공용 중 유지관리 평가를 연계하기 위한 중요한 연구 흐름으로 볼 수 있다.
최근에는 도로 유지관리 분야에서도 데이터 기반 기술과 스마트 관리체계에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존의 육안조사 및 경험적 판단에 의존하던 유지관리 방식은 조사자의 주관성, 자료 축적의 한계, 보수 시점 판단의 불확실성 등 여러 문제를 가지고 있다. 이에 따라 FWD, IRI, Ground Penetrating Radar(GPR), 교통량, 기상자료 등 다양한 현장 데이터를 활용하여 포장 상태를 정량적으로 분석하고, 장래 손상 진행을 예측하며, 유지보수 우선순위와 예산 배분을 합리적으로 결정하기 위한 연구가 요구되고 있다. 특히 아스팔트 포장의 평탄성, 구조적 처짐, 지역도로 공용성지수 등은 포장상태 평가와 유지관리 의사결정을 연결하는 핵심 지표로 활용될 수 있다(Choi and Seo, 2018; Choi, 2019; Choi et al., 2023; Jung and Lee, 2025). 또한 영상 기반 균열 탐지, 딥러닝, Long Short-Term Memory(LSTM), GPR, Support Vector Regression(SVR) 등 다양한 데이터 기반 분석기술을 활용하여 포장 상태를 정량적으로 평가하고 장래 손상 진행을 예측하려는 연구가 확대되고 있다(Choi et al., 2018; Ji, 2021; Song et al., 2024; Woo et al., 2024a, 2024b; Jang et al., 2025; Kim et al., 2025).
그러나 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구는 분야별로 다양하게 수행되고 있음에도 불구하고, 최근 10년간의 연구 흐름을 유지관리 관점에서 체계적으로 정리한 연구는 상대적으로 부족하다. 특히 포장 상태평가 및 PMS 기반 연구, 예방적 유지관리 및 장수명 포장 연구, 기능성 포장 및 스마트 유지관리 연구가 각각 개별적으로 수행되어 왔기 때문에, 이들 연구가 어떠한 기술적 흐름을 형성하고 있는지 종합적으로 분석할 필요가 있다. 또한 AI, LSTM, 머신러닝, GPR 등 최신 기술이 유지관리 체계에 도입되고 있으나, 이러한 기술이 기존 PMS 및 예방적 유지관리 체계와 어떻게 연계될 수 있는지에 대한 논의도 아직 충분하지 않다(Song et al., 2024; Woo et al., 2024a, 2024b; Jang et al., 2025).
이에 본 연구에서는 2015년부터 2025년까지 발표된 국내 아스팔트 포장 유지관리 관련 문헌을 대상으로 연구동향을 분석하였다. 문헌 검색은 한국아스팔트학회지, KCI, DBpia, RISS 및 Google Scholar를 중심으로 수행하였으며, 검색어는 “아스팔트 포장”, “유지관리”, “포장관리시스템”, “PMS”, “FWD”, “IRI”, “GPR”, “LSTM”, “예방적 유지관리”, “초박층 포장”, “배수성 포장”, “재활용 포장”, “스마트 유지관리” 등을 조합하여 사용하였다. 검색된 문헌 중 아스팔트 포장 유지관리와 직접적으로 관련되는 학술논문 및 기술자료를 우선 검토하였으며, 단순 재료 물성 연구, 유지관리 관점과의 연계성이 낮은 문헌, 학술적 근거가 부족한 자료 및 중복 문헌은 분석 대상에서 제외하였다. 이러한 절차를 통해 최종적으로 27편의 문헌을 선정하였다.
최종 선정된 문헌은 연구내용에 따라 ① 상태평가 및 PMS, ② 예방적 유지관리, ③ 기능성･장수명 포장, ④ AI･스마트 유지관리, ⑤ 친환경･재활용 포장의 5개 세부 분야로 분류하였다. 이 중 연구분야별 비중은 최종 선정된 27편의 문헌을 기준으로 산정하였다. 다만 본문 제2장에서는 논문의 흐름과 가독성을 고려하여 5개 세부 분야를 3개의 분석 관점으로 통합하였다. 즉, 2.1절은 상태평가 및 PMS 분야를, 2.2절은 예방적 유지관리와 장수명 포장 분야를, 2.3절은 기능성 포장, AI･스마트 유지관리 및 친환경･재활용 포장 분야를 중심으로 서술하였다. 본 연구의 문헌 선정 기준과 분류 체계는 Table 1에 정리하였다.
Table 1.
Literature selection criteria and classification framework
2. 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구 동향
국내 아스팔트 포장 유지관리 연구는 포장 상태를 정량적으로 평가하고 보수 우선순위를 결정하기 위한 상태평가 중심 연구에서 출발하여, 예방적 유지관리 및 장수명 포장 기술, 나아가 데이터 기반 스마트 유지관리 기술로 점차 확장되고 있다(Choi and Seo, 2018; Choi, 2019; Ji, 2022; Woo et al., 2024a; Jung and Lee, 2025). 특히 2015년 이후 국내 연구에서는 지역도로 및 간선도로의 공용성 평가, 유지보수 예산 예측, 노후 포장 리모델링, FWD 및 IRI 기반 구조･평탄성 평가, LSTM 및 머신러닝 기반 예측기술 등이 다양하게 검토되고 있다(Choi, 2019; Choi et al., 2023; Song et al., 2024; Woo et al., 2024b). 이러한 흐름은 국내 아스팔트 포장 유지관리가 단순 사후보수 중심에서 벗어나, 상태 진단, 성능 예측, 예방적 보수 및 스마트 의사결정 체계로 발전하고 있음을 보여준다.
본 연구에서는 국내 아스팔트 포장 유지관리 관련 연구를 크게 세 가지 관점에서 분석하였다. 첫째, 포장 상태평가 및 PMS 기반 연구는 포장의 현재 상태를 정량적으로 평가하고, 보수 우선순위 및 예산 배분을 합리적으로 결정하기 위한 연구이다. 둘째, 예방적 유지관리 및 장수명 포장 연구는 초기 손상 단계에서 포장 성능 저하를 억제하고, 노후 포장의 공용성을 회복하기 위한 보수공법 및 리모델링 기술을 포함한다. 셋째, 기능성 및 스마트 유지관리 연구는 배수성 포장, 재활용 포장, AI, LSTM, GPR 등 최신 기술을 활용하여 유지관리 체계를 고도화하는 방향으로 수행되고 있다. 이러한 분석 체계는 Fig. 2에 제시하였으며, 주요 연구의 세부 내용은 Table 2에 정리하였다.
Fig. 2.
Classification framework of domestic asphalt pavement maintenance research (Choi and Seo, 2018; Choi, 2019; Ji, 2022; Woo et al., 2024a; Jung and Lee, 2025)
Table 2.
Summary of major domestic studies on asphalt pavement maintenance from 2015 to 2025
| Study / Year | Main topic | Maintenance implication |
| Kim et al., 2015 |
Epoxy asphalt pavement construction case for bridge deck pavement |
Provides practical implications for special-purpose asphalt pavement maintenance. |
| Kim et al., 2017 |
Cold-applied crack sealing material for pavement repair |
Supports preventive maintenance through early crack treatment. |
| Choi and Seo, 2018 |
Local road performance prediction using LrPCI |
Provides a basis for regional pavement condition assessment |
| Choi, 2019 |
Maintenance budget estimation using pavement condition index | Supports priority ranking and budget allocation |
| Kim, 2020 |
Ultra-thin asphalt pavement for preventive maintenance |
Supports early intervention and life-cycle cost reduction |
| Choi et al., 2022 |
Representative temperature estimation for porous asphalt pavement |
Provides basic data for functional pavement evaluation |
| Ji, 2022 |
Asphalt overlay rehabilitation of deteriorated concrete pavement | Suggests long-life rehabilitation strategies |
| Kim, 2023 |
Field performance of recycled aggregate asphalt pavement | Evaluates sustainable material applicability |
| Choi et al., 2023 | Temperature correction of FWD deflection | Improves structural condition assessment |
| Woo et al., 2024a | LSTM-based traffic volume estimation | Supports data-driven pavement management |
| Choi et al., 2024 |
FWD-based evaluation of porous asphalt pavement |
Improves maintenance assessment for functional pavement |
| Song et al., 2024 | SVR-based permittivity prediction model |
Supports data-based non-destructive pavement evaluation |
| Jung and Lee, 2025 |
Improvement of asphalt pavement roughness evaluation |
Links construction quality control and in-service evaluation |
| Oh et al., 2025 |
Electrical resistance properties of conductive asphalt concrete |
Suggests applicability to smart and self-sensing pavement maintenance |
2.1 포장 상태평가 및 PMS 기반 연구
포장 상태평가 및 PMS 기반 연구는 국내 아스팔트 포장 유지관리 분야에서 가장 기본적이면서도 중요한 연구 분야이다. 포장관리시스템은 포장 상태를 조사하고, 손상 정도를 정량적으로 평가하며, 보수 우선순위 및 유지관리 예산을 결정하기 위한 의사결정 체계로 활용된다. 기존의 유지관리 방식이 손상 발생 이후 현장 경험에 의존하여 보수 여부를 판단하는 방식이었다면, PMS 기반 유지관리는 포장 상태를 지표화하고, 도로 등급, 교통량, 공용연수 및 손상 정도를 종합적으로 고려하여 보수 시기와 공법을 결정한다는 점에서 차별성을 가진다. PMS 기반 유지관리는 포장 상태 조사, 상태평가 지표 산정, 열화 예측, 보수 우선순위 결정 및 보수공법 선정으로 이어지는 단계적 의사결정 절차로 구성된다. 특히 PCI, LrPCI, FWD, IRI 등과 같은 평가 지표는 포장 상태를 정량화하는 핵심 자료로 활용되며, 교통량, 기후조건 및 유지관리 이력과 함께 분석될 경우 보수 우선순위와 예산 배분의 합리성을 높일 수 있다. Fig. 3은 PMS 기반 아스팔트 포장 유지관리의 일반적인 의사결정 절차를 나타낸 것이다.
Fig. 3.
PMS-based decision-making process for asphalt pavement maintenance (Choi and Seo, 2018; Choi, 2019; Jung and Lee, 2025)
지역도로 특성을 고려한 아스팔트 포장의 공용성 예측식이 개발되었으며, 해당 연구에서는 지역도로 포장상태를 평가하기 위해 균열, 소성변형, 평탄성, 패칭 등 개별 결함지수를 고려하였으며, 이를 바탕으로 지역도로의 포장상태를 정량적으로 평가할 수 있는 체계를 제시하였다. 이러한 연구는 고속국도나 일반국도 중심의 포장관리 체계에서 상대적으로 관심이 부족했던 지역도로 유지관리 문제를 다루었다는 점에서 의미가 있다(Choi and Seo, 2018). 특히 지역도로는 예산과 관리 인력이 제한적인 경우가 많기 때문에, 도로 특성을 반영한 상태평가 지표와 공용성 예측식은 유지관리 우선순위 설정에 중요한 기초자료로 활용될 수 있다.
이와 연계하여 지역도로 아스팔트포장 평가지수를 이용한 유지보수 소요예산 예측절차도 제안되었다(Choi, 2019). 해당 연구는 포장상태 평가지수를 기반으로 보수공법을 결정하고, 이에 따른 유지보수 소요예산을 예측하는 절차를 제시하였다는 점에서 PMS의 실무적 활용 가능성을 보여준다. 특히 유지관리 예산은 한정되어 있는 반면, 보수 대상 구간은 지속적으로 증가하고 있기 때문에, 포장상태 평가 결과와 예산 산정 절차를 연계하는 연구는 매우 중요하다. 이러한 접근은 단순히 포장 손상 정도를 평가하는 데 그치지 않고, 실제 유지보수 공법 선정과 예산 배분으로 연결된다는 점에서 유지관리 의사결정의 합리성을 높일 수 있다.
최근에는 기존의 표면 손상 중심 평가를 넘어, 구조적 상태평가와 평탄성 평가의 정밀화를 위한 연구도 수행되고 있다. FWD를 활용한 처짐값 분석은 아스팔트 포장의 구조적 건전성을 평가하는 대표적인 방법으로, 포장층의 지지력과 구조적 열화 상태를 파악하는 데 활용될 수 있다. 또한 IRI와 PrI와 같은 평탄성 지표는 주행 쾌적성뿐만 아니라 포장 공용성 평가와 유지관리 의사결정에 중요한 기준이 된다. 최근 연구에서는 아스팔트 포장의 평탄성 평가 방법 개선을 위한 기초 연구를 수행하였으며, 기존 PrI 평가방법과 IRI 기반 평가방법의 연계 가능성을 검토하였다(Jung and Lee, 2025). 이는 시공 단계의 품질관리와 공용 중 유지관리 평가를 연결하기 위한 시도로 볼 수 있으며, 향후 포장상태 평가 지표의 일관성 확보와 유지관리 기준 개선에 기여할 수 있다.
이러한 연구들을 종합하면, 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구의 초기 흐름은 포장 상태를 정량적으로 평가하고, 이를 기반으로 유지보수 우선순위와 예산을 결정하는 PMS 기반 연구에 집중되어 있음을 알 수 있다. 특히 LrPCI, FWD, IRI 등 다양한 평가 지표는 포장 상태를 객관적으로 판단하기 위한 핵심 도구로 활용되고 있으며, 향후 데이터 기반 유지관리 체계 구축을 위한 기초자료로 기능할 수 있다. 그러나 상태평가 결과가 실제 보수공법 선정, 예산 배분 및 장기 유지관리 전략과 직접적으로 연계되기 위해서는 장기 공용성 데이터와 통합 DB 구축이 병행될 필요가 있다.
2.2 예방적 유지관리 및 장수명 포장 연구
예방적 유지관리는 포장 손상이 심각하게 진행된 이후 보수하는 사후보수 방식과 달리, 손상 초기 단계에서 적절한 보수공법을 적용하여 포장의 열화 확산을 억제하고 전체 LCC를 절감하는 유지관리 전략이다. 아스팔트 포장은 공용 중 반복하중, 온도 변화, 수분 침투 및 기후환경의 영향을 지속적으로 받기 때문에, 초기 균열이나 표면 열화를 방치할 경우 포트홀, 구조적 파손 및 대규모 재포장으로 이어질 가능성이 높다. 따라서 예방적 유지관리는 단순한 보수공법의 하나가 아니라, 포장 성능을 장기간 유지하기 위한 관리 전략으로 이해할 필요가 있다. 사후보수 방식은 포장 성능이 보수 기준 이하로 저하된 이후 대규모 보수가 이루어지는 방식으로, 보수 시점이 지연될 경우 유지관리 비용과 교통 통제에 따른 사회적 비용이 증가할 수 있다. 반면 예방적 유지관리 방식은 포장 성능이 급격히 저하되기 전 초기 손상 단계에서 보수를 수행함으로써 성능 저하 속도를 완화하고, 장기적으로 LCC를 절감할 수 있다. Fig. 4는 사후보수와 예방적 유지관리 방식의 개념적 차이를 포장 성능 변화 관점에서 비교한 것이다.
국내에서는 초박층 아스팔트 포장, 균열 보수, 표면처리, 덧씌우기 및 노후 포장 리모델링 등을 중심으로 예방적 유지관리 및 장수명 포장 연구가 수행되어 왔다. 초박층 아스팔트 포장은 기존 포장을 전면적으로 절삭하거나 재포장하지 않고, 얇은 포장층을 적용하여 표면 기능을 회복시키는 공법으로, 시공 시간이 짧고 교통 통제 부담이 상대적으로 적다는 장점이 있다(Kim, 2020). 또한, 박층 샌드 매스틱 혼합물의 현장 적용성 검토 연구는 표면 기능 회복과 시공성 확보 측면에서 예방적 유지관리 공법의 실무 적용 가능성을 보여준다(Cho and Shin, 2024). 이러한 공법은 구조적 손상이 심각하지 않은 구간에서 초기 손상을 억제하고 주행 성능을 개선하는 데 활용될 수 있으며, 사후보수 중심 유지관리에서 예방적 유지관리로 전환되는 대표적인 기술로 볼 수 있다.
노후 포장의 리모델링 및 덧씌우기 공법 역시 장수명 유지관리 전략에서 중요한 위치를 차지한다. 노후 콘크리트 포장에 아스팔트 덧씌우기 공법을 적용할 때에는 단순히 초기 시공비만을 고려하는 것이 아니라, 반사균열, 시공성, 유지관리성, 장기 공용성 등을 종합적으로 고려해야 함이 제시되었다(Ji, 2022). 해당 연구는 노후 콘크리트 포장에 아스팔트 덧씌우기 공법을 적용할 때, 단순히 초기 시공비만을 고려하는 것이 아니라 반사균열, 시공성, 유지관리성, 장기 공용성 등을 종합적으로 고려해야 함을 보여준다. 또한 기능성･장수명 포장 측면에서는 에폭시 아스팔트, 불투수성 아스팔트, 배수성 포장 및 개질 아스팔트 혼합물의 적용 가능성이 검토되어 왔다(Kim et al., 2016; Park et al., 2024; Kim et al., 2024). 이러한 연구들은 특수 목적 포장과 기능성 포장 기술이 구조적 성능 확보뿐만 아니라 장기 유지관리성 향상과도 연결될 수 있음을 보여준다.
예방적 유지관리 및 장수명 포장 연구는 기존의 단기 보수 중심 접근과 달리, 포장 수명 연장과 LCC 절감을 핵심 목표로 한다. 이는 유지관리 예산 증가와 도로 인프라 노후화가 동시에 진행되는 상황에서 더욱 중요하다. 초기 손상 단계에서 적절한 예방보수 공법을 적용하면 대규모 보수 시점을 지연시킬 수 있으며, 교통 통제에 따른 사회적 비용도 줄일 수 있다(Kim et al., 2017; Kim, 2020; Ji, 2022). 따라서 예방적 유지관리 기술은 단순히 포장 표면을 복구하는 기술이 아니라, 유지관리 예산의 효율적 활용과 도로 서비스 수준 유지에 기여하는 전략적 수단으로 해석할 수 있다.
다만 국내 예방적 유지관리 연구는 아직 장기 공용성 데이터가 충분하지 않고, 공법별 적용 시점과 성능 지속기간에 대한 정량적 기준이 부족하다는 한계가 있다. 초박층 포장, 덧씌우기, 균열 보수 등은 현장 조건에 따라 성능 차이가 크게 나타날 수 있기 때문에, 교통량, 기후조건, 기존 포장 상태 및 보수 이력을 고려한 공법 선정 기준이 필요하다. 또한 예방적 유지관리의 경제성을 명확히 제시하기 위해서는 단순 시공비 비교가 아니라, LCC, 유지관리 주기, 교통 지체비용 및 장기 공용성 자료를 포함한 종합적 분석이 요구된다(Kim, 2020; Ji, 2022; Kwon et al., 2024). 2.1과 2.2에서 검토한 바와 같이, 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구는 상태평가 및 PMS 기반 연구와 예방적 유지관리 연구를 중심으로 발전해 왔다. 분석 대상 문헌을 연구 분야별로 구분한 결과, 상태평가 및 PMS 관련 연구의 비중이 가장 높았으며, 예방적 유지관리, 기능성･장수명 포장, AI･스마트 유지관리 및 친환경･재활용 포장 연구가 뒤를 이었다. 이러한 분야별 연구 분포는 Fig. 5에 나타내었다. Table 3은 각 연구 분야에서 활용되는 주요 기술과 유지관리 목적을 비교한 것이다. 상태평가 및 PMS 분야는 포장상태 진단과 보수 우선순위 결정에 초점을 두는 반면, 예방적 유지관리 분야는 초기 손상 억제와 LCC 절감을 주요 목적으로 한다. 또한 기능성･장수명 포장과 AI･스마트 유지관리 분야는 기존 유지관리 체계를 고도화하고, 데이터 기반 의사결정 체계로 확장하는 데 기여할 수 있다.
Table 3.
Comparison of major technologies and maintenance purposes by research field
2.3 기능성 포장 및 스마트 유지관리 연구
최근 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구는 기존의 상태평가 및 예방적 유지관리 중심에서 더 나아가, 기능성 포장과 데이터 기반 스마트 유지관리 기술로 확장되고 있다. 기능성 포장은 단순히 차량 하중을 지지하는 구조적 역할을 넘어, 배수성, 저소음성, 재활용성, 자가감지성, 발열성 등 특정 기능을 부여함으로써 도로의 공용성 및 유지관리 효율을 향상시키는 기술이다. 특히 배수성 아스팔트 포장, 순환골재 적용 포장, 전도성 아스팔트 포장 등은 기존 포장의 성능 회복을 넘어, 안전성, 친환경성 및 유지관리 자동화 가능성을 함께 고려한다는 점에서 최근 연구의 중요한 흐름으로 볼 수 있다(Kim et al., 2016; Choi et al., 2022; Kim, 2023; Kim et al., 2024; Oh et al., 2025).
배수성 아스팔트 포장은 우천 시 노면 배수 성능을 향상시키고 수막현상 및 주행 안전성 저하를 완화할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 공용 중 공극 막힘, 배수 성능 저하, 골재 탈리 및 기능성 저하가 발생할 수 있기 때문에, 일반 아스팔트 포장보다 유지관리 기준과 상태평가 방법이 더욱 중요하다(Choi et al., 2022). 따라서 배수성 포장에 대한 연구는 단순한 재료 성능 평가뿐만 아니라, 공용 중 기능 저하를 어떻게 진단하고 적절한 시점에 유지관리할 것인가에 초점을 둘 필요가 있다. 특히 FWD 기반 처짐값, 포장 온도, 대표온도 및 온도보정식 등을 활용한 구조평가 연구는 기능성 포장의 상태평가를 정량화하기 위한 기반으로 활용될 수 있다(Choi et al., 2022, 2023). 이러한 연구 흐름은 기능성 포장이 확대될수록 유지관리 기준 또한 기존의 일반 포장 중심 체계에서 기능별 성능평가 체계로 전환되어야 함을 시사한다.
친환경 및 재활용 포장 역시 최근 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구에서 중요한 축으로 부상하고 있다. 순환골재와 순환 아스팔트 혼합물은 천연골재 사용량을 줄이고 폐자원의 재활용성을 높일 수 있다는 점에서 지속가능한 포장 유지관리 전략과 밀접하게 관련된다. 특히 순환골재를 표층 재료로 사용한 아스팔트 콘크리트 포장의 현장 공용성 평가 연구는 재활용 재료가 실제 도로 환경에서 장기간 안정적으로 사용될 수 있는지를 검토했다는 점에서 의미가 있다(Kim, 2023). 재활용 재료의 적용은 단순히 초기 재료비 절감만을 목적으로 하는 것이 아니라, 장기 공용성, 유지관리 주기, 자원순환성 및 탄소저감 효과를 함께 고려해야 한다(Jeong et al., 2023a; Kwon et al., 2024). 따라서 향후 친환경 포장 연구는 재료 성능 검토를 넘어, LCC 및 탄소배출 평가와 연계된 유지관리 전략으로 확장될 필요가 있다.
한편, 최근에는 아스팔트 포장 자체에 감지, 발열 및 자기치유 기능을 부여하려는 지능형 포장 기술 연구도 수행되고 있다. 전도성 재료를 혼입한 아스팔트 콘크리트는 전기저항 변화를 이용하여 하중 또는 균열 상태를 감지할 수 있으며, 발열 기능을 활용할 경우 동절기 융설 및 제설 작업 저감에도 활용될 수 있다. 국내 전도성 아스팔트 콘크리트 연구에서는 흑연, 탄소섬유 및 CNT와 같은 전도성 재료가 전기저항 저감, 자기감지 및 발열 성능 구현에 활용될 수 있음이 제시되었다(Oh et al., 2025). 또한 CNT와 CF를 복합 혼입할 경우 단일 재료 사용 대비 전도 네트워크의 안정성이 향상될 수 있으며, 이러한 특성은 향후 실시간 상태 모니터링 기반 유지관리 체계와 연계될 수 있다(Oh et al., 2025).
스마트 유지관리 연구는 포장 상태를 정량적으로 조사하고, 축적된 데이터를 기반으로 손상 진행을 예측하며, 유지보수 의사결정을 자동화하는 방향으로 발전하고 있다. 기존의 육안조사나 경험적 판단에 의존하는 방식은 조사자의 주관성, 자료 축적의 비일관성 및 장래 손상 예측의 한계를 가진다. 이에 따라 최근 연구에서는 LSTM, 머신러닝, 딥러닝, GPR 및 영상 기반 분석기술을 활용하여 교통량, 기상자료, 포장상태 지표, 구조적 처짐값 등을 통합적으로 분석하려는 시도가 증가하고 있다(Choi et al., 2018; Ji, 2021; Jeong et al., 2023b; Song et al., 2024; Woo et al., 2024a, 2024b; Jang et al., 2025; Kim et al., 2025). 예를 들어, LSTM을 활용한 교통량 추정 연구는 날씨 및 유동인구와 같은 시계열 데이터를 포장관리와 연계하여 유지관리 수요를 예측할 수 있는 가능성을 제시한다(Woo et al., 2024a). 또한 GPR 및 FWD 자료를 활용한 구조평가 연구는 표면 손상만으로 판단하기 어려운 포장 내부 상태를 정량적으로 파악하는 데 기여할 수 있다.
이러한 스마트 유지관리 기술은 기존 PMS의 기능을 고도화하는 방향으로 이해할 수 있다. 기존 PMS가 포장상태 평가와 보수 우선순위 결정을 중심으로 운영되었다면, 스마트 PMS는 도로 영상, FWD, IRI, GPR, 교통량, 기상자료 및 보수 이력 등을 통합하여 포장 상태를 실시간 또는 준실시간으로 분석하고, 장래 손상 진행을 예측하며, 보수 시기와 공법을 제안하는 체계로 발전할 수 있다. 특히 AI 및 머신러닝 기반 모델은 다양한 변수를 동시에 고려할 수 있기 때문에, 포장 열화에 영향을 미치는 복합 요인을 분석하는 데 유용하다. 다만 이러한 기술이 실무 유지관리 체계로 정착하기 위해서는 충분한 학습 데이터, 표준화된 조사 기준, 지역별･도로등급별 데이터 확보 및 모델 검증 절차가 반드시 필요하다.
기능성 및 스마트 유지관리 연구를 종합하면, 국내 아스팔트 포장 유지관리 기술은 기존의 단순 보수 및 상태평가 중심에서 벗어나, 기능성 확보, 지속가능성 향상 및 데이터 기반 의사결정 체계로 전환되고 있음을 알 수 있다. 배수성 포장과 재활용 포장은 포장의 기능성과 지속가능성을 높이는 방향으로 발전하고 있으며, 전도성 아스팔트와 AI 기반 유지관리 기술은 도로포장 자체를 감지･분석･예측 가능한 스마트 인프라로 확장할 수 있는 가능성을 제시한다. 그러나 아직까지 국내 연구는 개별 기술의 성능 검증에 머무르는 경우가 많고, 실제 유지관리 의사결정 체계와의 연계는 충분하지 않은 실정이다. 따라서 향후 연구에서는 기능성 포장, 구조평가 데이터, AI 예측모델 및 PMS를 통합한 데이터 기반 유지관리 플랫폼 구축이 필요하며, 이를 통해 국내 아스팔트 포장 유지관리 기술은 예방적 유지관리에서 예측 유지관리 단계로 발전할 수 있을 것으로 판단된다.
종합하면, 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구는 2015년 이후 상태평가 및 PMS 기반 연구에서 출발하여, 예방적 유지관리와 장수명 포장 연구를 거쳐, 최근에는 기능성 포장과 AI 기반 스마트 유지관리 기술로 확장되고 있다. Fig. 6은 이러한 2015-2025년 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구의 기술 변화 흐름을 시기별로 정리한 것이다.
3. 국내 유지관리 연구의 한계 및 미래 전략
앞서 검토한 바와 같이 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구는 포장 상태평가, 공용성 예측, 예방적 유지관리, 기능성 포장 및 스마트 유지관리 기술로 점차 확대되고 있다. 초기 연구에서는 LrPCI, FWD, IRI 등과 같은 정량적 평가 지표를 활용하여 포장상태를 진단하고 유지보수 우선순위를 결정하는 데 초점을 두었다. 이후에는 초박층 포장, 덧씌우기, 노후 포장 리모델링 및 기능성 포장과 같이 유지관리 주기 연장과 LCC 절감을 고려한 연구가 증가하였다. 최근에는 AI, LSTM, GPR 및 영상 기반 분석기술을 활용하여 포장상태를 예측하고 유지관리 의사결정을 지원하려는 연구도 확대되고 있다.
그러나 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구는 다양한 기술적 발전에도 불구하고, 실제 유지관리 체계로 확장되기 위해 해결해야 할 한계가 존재한다. 주요 한계는 장기 공용성 데이터 부족, 유지관리 데이터의 분산 관리, 현장 적용성 검증 부족, AI 기반 모델의 일반화 한계, 상태평가와 보수공법 선정 간의 연계 부족으로 구분할 수 있다. 국내 유지관리 연구의 주요 한계점과 개선 방향은 Table 4에 정리하였다.
Table 4.
Limitations and improvement directions of domestic asphalt pavement maintenance research
첫째, 장기 공용성 데이터가 충분히 축적되어 있지 않다는 한계가 있다. 아스팔트 포장의 손상은 교통하중, 기후조건, 포장 재료, 시공 품질, 배수 상태 및 보수 이력 등 다양한 요인의 영향을 받아 장기간에 걸쳐 발생한다. 그러나 국내 연구의 상당수는 실내시험, 단기 현장평가 또는 제한된 시험구간의 자료를 기반으로 수행되는 경우가 많다. 이러한 자료만으로는 공용연수 증가에 따른 균열, 소성변형, 평탄성 저하 및 구조적 열화의 진행 특성을 충분히 설명하기 어렵다. 특히 예방적 유지관리와 장수명 포장의 효과를 평가하기 위해서는 보수 전후의 단기 성능뿐만 아니라, 장기간의 성능 변화와 유지관리 주기 변화가 함께 분석되어야 한다. 따라서 동일 구간에 대한 장기 모니터링 체계 구축과 함께, 교통량, 기상자료, 포장상태 지표 및 보수이력을 연계한 장기 DB 확보가 필요하다.
둘째, 유지관리 데이터가 통합적으로 관리되지 못하는 문제가 있다. 포장상태 평가는 PCI, LrPCI, FWD, IRI, GPR, 영상자료, 교통량 및 기상자료 등 다양한 데이터에 기반하여 수행될 수 있다. 그러나 실제 연구와 실무에서는 이러한 자료가 개별적으로 수집･관리되는 경우가 많아, 포장의 표면 손상, 구조적 건전성, 교통하중 및 환경조건을 종합적으로 고려한 유지관리 의사결정에 한계가 발생한다. 예를 들어, 표면 균열이 경미하더라도 FWD 처짐값이나 GPR 분석 결과에서 구조적 약화가 확인될 수 있으며, 반대로 표면 손상이 뚜렷하더라도 구조적 지지력이 충분한 경우에는 보수공법 선정이 달라질 수 있다. 따라서 향후 유지관리 체계는 개별 평가자료를 단순히 축적하는 방식에서 벗어나, 다양한 데이터를 연계･분석할 수 있는 통합 유지관리 DB 중심으로 전환될 필요가 있다. 통합 유지관리 DB는 포장상태 자료, 구조평가 자료, 교통자료, 환경자료 및 유지관리 이력을 하나의 체계 안에서 연계･관리하는 기반으로 활용될 수 있다. 이러한 DB는 단순한 자료 저장 기능을 넘어, 손상 예측, 보수 우선순위 산정, 보수공법 추천, 예산 배분 최적화 및 공용성 평가와 같은 스마트 PMS의 핵심 분석 기능을 지원한다. Fig. 7은 스마트 PMS 구축을 위한 통합 유지관리 DB의 기본 구성과 활용 방향을 나타낸 것이다.
셋째, 연구 결과의 현장 적용성 검증이 충분하지 않다. 국내 연구에서는 초박층 포장, 덧씌우기, 배수성 포장, 순환골재 적용 포장, 전도성 아스팔트 및 AI 기반 상태평가 기술 등 다양한 유지관리 기술이 제안되고 있다. 그러나 일부 연구는 실험실 조건 또는 제한된 시험구간에서 수행되어 실제 도로 현장의 복합적인 조건을 충분히 반영하지 못하는 경우가 있다. 실제 도로에서는 반복 교통하중, 온도 변화, 강우, 동결･융해, 시공 편차 및 기존 포장 상태가 복합적으로 작용한다. 따라서 실험실 성능이 우수하더라도 장기 공용 중 동일한 효과가 유지된다고 판단하기에는 한계가 있다. 특히 기능성 포장이나 스마트 포장 기술은 재료 성능뿐만 아니라 시공성, 유지관리성, 경제성 및 제도적 적용 가능성까지 함께 검토되어야 한다. 전도성 아스팔트 기술의 경우에도 자기감지, 발열, 자기치유 등 다양한 기능 구현 가능성이 제시되고 있으나, 실도로 확대 적용을 위해서는 장기 내구성 검증, 시험법 표준화 및 현장 실증 연구가 병행될 필요가 있다.
넷째, AI 및 스마트 유지관리 기술의 데이터 품질과 일반화 문제가 존재한다. 최근 LSTM, 머신러닝, 딥러닝 및 영상 기반 분석기술을 활용한 포장상태 예측 연구가 증가하고 있다. 이러한 기술은 기존 육안조사의 주관성과 조사 효율성 문제를 보완할 수 있다는 장점을 가진다. 그러나 AI 기반 모델은 학습 데이터의 품질, 양, 분포에 크게 영향을 받는다. 특정 지역, 특정 촬영 조건, 특정 도로등급에 편중된 데이터로 학습된 모델은 다른 지역이나 다양한 현장 조건에서 예측 성능이 저하될 수 있다. 또한 AI 모델이 유지관리 실무에 활용되기 위해서는 단순한 정확도 제시만으로는 충분하지 않다. 입력 데이터의 표준화, 모델 검증 절차, 결과 해석 가능성 및 보수 의사결정과의 연계성이 함께 확보되어야 한다. 따라서 지역별･기후별･도로등급별 표준 데이터셋 구축과 모델 검증 체계 마련이 필요하다. 또한, 유지관리 기술의 현장 적용성을 높이기 위해서는 보수공법별 시공 기준, 품질관리 기준 및 평가 절차의 표준화가 병행되어야 한다. 특히 아스팔트 콘크리트 시공기준 개선에 관한 연구는 유지관리 공법의 품질 확보와 현장 적용성 향상을 위한 제도적 기반을 마련한다는 점에서 의미가 있다(Jeong and Hwang, 2024).
다섯째, 상태평가 결과와 보수공법 선정 간의 연계가 아직 충분하지 않다. 현재 많은 연구는 포장상태를 평가하거나 특정 공법의 성능을 분석하는 데 초점을 두고 있다. 그러나 유지관리 실무에서는 포장상태 평가 결과가 보수시기, 보수공법, 예산 배분 및 유지관리 우선순위 결정으로 연결되어야 한다. 단순히 포장상태가 불량하다는 정보만으로는 실질적인 유지관리 의사결정을 수행하기 어렵다. 예를 들어 균열률, 평탄성, 처짐값 및 교통량 조건이 서로 다른 구간에서는 동일한 손상 수준이라도 보수공법과 우선순위가 달라질 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 상태평가 지표와 보수공법 선정 기준을 연계하고, LCC 및 장기 공용성 분석을 포함한 의사결정 지원모델 개발이 필요하다.
이러한 한계를 개선하기 위해 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구는 단계적인 미래 전략을 수립할 필요가 있다. Fig. 8에 제시한 바와 같이, 단기적으로는 도로 상태 데이터의 표준화와 유지관리 DB 구축이 우선되어야 한다. FWD, IRI, GPR, 영상자료, 교통량, 기상자료 및 보수이력을 동일한 기준으로 수집하고, 자료 간 연계가 가능하도록 데이터 관리체계를 정비해야 한다. 중기적으로는 축적된 데이터를 활용하여 AI 및 머신러닝 기반 예측모델을 개발하고, 보수 우선순위 및 예산 배분을 지원하는 의사결정 체계를 고도화할 필요가 있다. 장기적으로는 스마트 PMS를 구축하여 포장상태 평가, 손상 예측, 보수공법 선정, 예산 최적화 및 지속가능성 평가를 통합적으로 수행하는 유지관리 체계로 발전해야 한다.
또한 미래 유지관리 전략에서는 스마트 기술과 지속가능성을 함께 고려해야 한다. AI 기반 예측 유지관리는 포장 손상의 발생 시점과 진행 속도를 예측하여 보수 시기를 합리적으로 결정할 수 있는 장점이 있다. 이러한 기술은 예방적 유지관리의 효율성을 높이고, 불필요한 보수 또는 지연된 보수로 인한 비용 증가를 줄이는 데 기여할 수 있다. 한편 순환골재, 순환 아스팔트 및 저탄소 포장재와 같은 친환경 기술은 유지관리 비용 절감뿐만 아니라 자원순환과 탄소저감 측면에서도 중요한 의미를 가진다. 따라서 향후 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구는 데이터 기반 의사결정, 장기 공용성 확보, 유지관리 비용 최적화 및 지속가능성을 함께 고려하는 방향으로 전개될 필요가 있다. Fig. 8은 국내 아스팔트 포장 유지관리 기술의 향후 발전 방향을 단기, 중기 및 장기 전략으로 구분하여 제시한 것이다. 단기적으로는 도로 상태 데이터의 표준화와 유지관리 DB 구축이 우선되어야 하며, 중기적으로는 AI 및 머신러닝 기반 예측모델과 의사결정 지원체계가 고도화될 필요가 있다. 장기적으로는 포장상태 평가, 손상 예측, 보수공법 선정, 예산 최적화 및 지속가능성 평가를 통합적으로 수행할 수 있는 스마트 PMS 체계로 발전해야 한다.
4. 결 론
본 연구에서는 2015년부터 2025년까지 발표된 국내 아스팔트 포장 유지관리 관련 연구를 대상으로, 주요 연구 분야와 기술 변화 흐름을 분석하였다. 분석 결과, 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구는 초기의 포장 상태평가 및 PMS 기반 연구에서 출발하여, 예방적 유지관리 및 장수명 포장 연구로 확장되었으며, 최근에는 AI, LSTM, GPR 및 데이터 기반 스마트 유지관리 기술로 발전하는 경향을 보였다.
특히 LrPCI, FWD, IRI 등과 같은 정량적 상태평가 지표는 유지관리 우선순위 결정과 예산 배분을 위한 기초자료로 활용되고 있으며, 초박층 포장, 덧씌우기 및 노후 포장 리모델링 기술은 기존 사후보수 중심 관리에서 예방적 유지관리 중심으로의 전환을 보여준다. 또한 기능성 포장, 순환골재 적용 포장 및 전도성 아스팔트와 같은 기술은 유지관리 효율성뿐만 아니라 지속가능성과 스마트 인프라 구현 가능성을 함께 제시하고 있다.
그러나 국내 연구는 아직 장기 공용성 데이터 부족, 평가자료의 분산 관리, 현장 적용성 검증 부족, AI 기반 모델의 일반화 한계 및 상태평가와 보수공법 선정 간의 연계 부족이라는 한계를 가진다. 이러한 한계는 개별 기술의 성능 검증을 넘어, 실제 유지관리 의사결정 체계와 연계될 수 있는 통합적 연구가 필요함을 의미한다.
향후 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구는 FWD, IRI, GPR, 영상자료, 교통량, 기상자료 및 보수이력 등을 통합한 유지관리 DB 구축을 기반으로 발전할 필요가 있다. 또한 AI 및 머신러닝 기반 예측모델을 활용하여 손상 진행을 예측하고, 보수 우선순위, 공법 선정 및 예산 배분을 지원할 수 있는 스마트 PMS 체계로 확장되어야 한다. 이와 함께 순환골재, 순환 아스팔트 및 저탄소 포장기술을 연계한 지속가능 유지관리 전략도 함께 고려되어야 한다.
본 연구는 국내 아스팔트 포장 유지관리 연구의 최근 흐름을 유지관리 관점에서 정리하고, 향후 데이터 기반 예측 유지관리 체계로의 발전 방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 향후에는 분석 대상 문헌을 확대하고, 실제 현장 자료를 기반으로 한 정량적 비교 분석이 병행된다면 국내 아스팔트 포장 유지관리 기술의 실무 적용성과 정책적 활용성을 더욱 높일 수 있을 것으로 판단된다.
