본 연구에서는 경기도 소재 AY 고속도로 토공사 현장에 지능형 다짐기술을 적용해 대표적인 지능형 다짐값인 CMV를 획득했다. 시험시공을 통해 품질관리 목표 CMV를 결정하고, 이를 이용해 본 시공 구간의 다짐품질을 관리하는 과정을 실증했다. 시험시공 결과, 평판재하시험이 수행된 위치로부터 5m 이내에서 측정된 CMV의 평균값과 지지력 계수의 선형회귀식을 통해 목표 CMV를 결정하는 것이 최적임을 확인했다. 시험시공을 통해 결정된 목표 CMV를 기반으로 본 시공 구간의 다짐품질을 확인한 결과, 국내 지능형 다짐공 표준시방서에서 제시된 품질기준은 만족했지만, 오스트리아, 미국에서 제시된 품질기준은 만족하지 못했다. 특히 다짐품질의 변동성과 관련한 지표를 대부분 만족하지 못하는 것으로 나타나, 변동계수가 17~55%에 달하는 CMV의 변동성에 비해 관련 기준이 매우 엄격하게 설정되어 있음을 확인했다. 추후 추가적인 현장시험을 통해 지능형 다짐 기반 다짐품질 관리 과정을 실증하여, 각 기준에서 제시하고 있는 규정의 적절성을 검증하고 개선해야 할 것으로 보인다.

This study implemented intelligent compaction technology at the construction site of the AY Highway in Gyeonggi Province, with a focus on obtaining the representative intelligent compaction value, CMV. The target CMV for quality control was established through trial construction, and the validation of the compaction quality control process based on intelligent compaction was conducted. The optimal approach for determining the target CMV was confirmed to be through linear regression of the average CMV measured within a 5-m radius from the plate load testing location. Upon assessing compaction quality against the target CMV, it was observed that the quality criteria outlined in the domestic intelligent compaction standard were met. However, the criteria outlined in Austria and the United States were not satisfied. Notably, indicators related to the variability of compaction quality did not meet the specified criteria, suggesting a stringent standard compared to the observed variability of CMV, ranging from 17% to 55%. Consequently, it is recommended to conduct additional field tests to further validate the compaction quality control process based on intelligent compaction. This will aid in confirming and enhancing the appropriateness of the regulations stipulated in each standard.