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영어

Purpose: This study evaluates the economic feasibility of an AI-based image-recognition axlemanipulation detection system for overloaded freight vehicles operating after passing highway inspection stations. Method: A nationwide deployment scenario(both directions at all expressway interchanges) was assessed using a 10-year cost–benefit analysis(CBA) with a 5.4% risk-adjusted discount rate; installation and maintenance costs were treated as costs and road maintenance savings as benefits, and scenario sensitivity analysis was conducted to address uncertainty in key assumptions. Result: The total installation cost was estimated at KRW 35.88 billion with annual maintenance at 10% of the installation cost, yielding a 10-year NPV of KRW 1.58 billion and a B/C ratio of 1.03. Conclusion: The proposed system can reduce road damage and maintenance costs due to overloading and may improve traffic safety; future work should focus on field validation and phased nationwide implementation.

한국어

연구목적: 본 연구는 고속도로에서 과적검문소 통과 후 가변축을 조작하여 주행 중 과적 운행하는 화물차를 검지하는 AI 영상인식 기반 차축 조작 검지시스템의 경제성을 평가하는 데 목적이 있다. 연구방법: 전국 고 속도로 나들목 양방향에 본 시스템을 설치하는 시나리오를 설정하고, 비용편익분석(CBA)을 수행하였다. 설치비와 유지관리비를 비용으로, 도로 유지보수비 절감을 편익으로 산정하였으며, 위험조정 할인율 5.4% 를 적용하여 10년간 경제성을 분석하였다. 또한 핵심 가정들의 불확실성을 반영하기 위해 시나리오 민감도 분석을 추가로 수행하였다. 연구결과: 총 설치비는 약 358.8억 원, 연간 유지관리비는 10% 수준으로 추정되 었다. 분석 결과 10년간 순현재가치(NPV)는 약 15억 8천만원, 비용편익비(B/C)는 1.03으로 나타나 시스템 도입의 경제성이 확인되었다. 결론: AI 기반 차축 조작 검지시스템은 과적에 따른 도로 손상과 유지관리비 를 줄이고, 교통안전 향상에 기여할 수 있다. 향후 실도로 검증과 단계적 도입 전략 마련이 필요하다.