다알리아(Dahlia pinnata Cav.)는 멕시코 아즈텍인들이 식용으로 재배하여 꽃잎은 샐러드로, 뿌 리는 식용이나 약재로 사용하였다. 그러나 현재는 대부분 화훼용으로 사용되고 있으며, 식용이나 약재로서 의 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 다알리아 꽃을 차로 제조하여 다양한 침출 조건과 제다법을 사 용하여 항산화 활성 및 생리활성 성분 함량을 평가하였다. 항산화 활성은 DPPH radial 소거 활성으로 평 가하였으며, 생리활성 성분은 총 폴리페놀 함량(TPC)과 총 플라보노이드 함량(TFC)을 분석하였다. 건조된 다알리아 꽃차는 90℃에서 침출하였을 때 가장 높은 생리활성물질을 추출할 수 있었으며, 적절한 침출 시 간은 8분, 침출 횟수는 3회가 적합하였다. 다양한 제다 방법 중에서 증제법이 가장 높은 항산화 활성을 보 였으며, 그 다음으로 생화, 건조, 덖기 순으로 나타났다. 증제된 다알리아 꽃차의 총 폴리페놀 함량과 플라 보노이드 함량은 각각 50.9 mg/g과 80.6 mg/g으로 건조된 녹차와 비교했을 때 폴리페놀 함량은 낮지만 플라보노이드 함량은 약 3배 높게 나타났다. 이러한 결과는 다알리아 꽃이 우수한 생리활성물질을 함유하 고 있으며, 항산화제로서 식품 및 의약품, 화장품 등에서 높은 활용 가능성을 가지고 있음을 시사한다.

본 연구에서는 주민 체감형 수요자 중심의 녹지를 체감녹지(Public perception green spaces)로 정의하고 보다 실질적 으로 서비스권역 내 인구와 거주지에서 녹지까지의 접근성을 분석하였다. 이를 위하여 체감녹지를 산림녹지, 공원녹지, 시설녹지로 분류·선정하고, 통계 데이터의 최소기준인 집계구 단위를 조사구로 하여 QGIS를 사용하여 네트워크 분석 (Network Analysis)을 하였다. QGIS QNEAT3 알고리즘을 이용하여 체감녹지와 집계구 간 서비스권역 및 접근성 분석을 부산광역시 16개 구·군에 적용한 결과, 체감녹지로부터 도보 10분 내 서비스권역 인구비는 북구, 수영구, 기장군, 동래구 순서로 높은 비율을 나타냈고, 접근성 분석에서도 유사한 결과가 도출되었다. 본 연구는 기존의 녹지불평등 평가 방법을 보완하여 주민 체감형 수요자 중심의 녹지 현황을 파악하고, 향후 보다 적절한 곳에 공원과 녹지를 배치하 여 도시민의 녹지 이용 만족도를 높여줄 것으로 기대한다.

이 연구의 목적은 국내 대학의 유학생을 위한 한국어 관련 교과목의 강의 평가에서 평가 방법이 중국인 유학생의 평가 태도에 미치는 영향을 조사함으로써 평가의 문제점을 파악하고 이를 바탕으로 중국인 유학생 대상의 강의 평가 개선 방안을 제공하는 것이다. 이를 위해 현재 국내 대학에서 유학 중인 중국인 유학생을 대상으로 지면 설문조사를 실시한 후 그중 일부를 무작위 선정하여 면대면 개별 인터뷰를 진행하였다. 연 구 결과, 조사 방법에 따라 학습자의 강의평가 태도에 차이가 상당함을 확인하였다. 설문조사보다 인터뷰 방식으로 수집된 응답이 더 다양하고 구체적이며 응답 적극성도 높은 편이다. 향후 타당도 높은 강의 평가를 실시하기 위해서 학습자의 강의 평가에 대한 인식 개선, 강의 평가 능력 함양, 강의 평가의 실시 방식 다양화 등을 고려해야 할 것이다.

본 논문에서는 저 레이놀즈 수 영역에서 에어포일의 공기역학적 성능을 예측하기 위한 딥러닝 기반의 축소 모델을 제시하였다. 딥 러닝 기반 축소 모델에서 CFD 해석 결과의 높은 차원의 데이터를 효율적으로 다루기 위해 변이형 오토인코더를 결합한 합성곱 신경 망을 적용하였다. 부호화 거리 함수를 통해 에어포일의 형상과 유동 조건을 이미지 데이터화 하고, 이에 대해 합성곱 신경망을 매개변 수화 하였다. 또한, 전산유체역학 해석의 계산 비용으로 인한 부족한 훈련 데이터를 극복하기 위해 투영 기반의 비선형 매니폴드 데이 터 증강기법을 개발하였다. NACA 4계열 에어포일은 해석 예제로 고려하여 제안하는 프레임워크의 내삽과 외삽 정확도를 평가하였 으며 매니폴드 데이터 증강기법을 적용하여 프레임워크의 정확도 향상을 확인하였다.

To mitigate carbon emissions, the government aims to transition to renewable energy sources including hydrothermal energy, specifically through wastewater heat recovery. This process involves extracting heat from wastewater or treated water. However, assessments of demand sources for local cooling and heating have predominantly focused on the proximity of nearby facilities, without conducting comprehensive demand analyses or defining explicit supply areas. This study proposes a methodology for prioritizing suitable wastewater treatment plants (WWTPs) for the implementation and expansion of renewable energy. The methodology is based on the gross floor area of potential wastewater heat demand surrounding WWTPs. Initially, potential supply and demand sources were identified based on the capacity of WWTPs and the gross floor area of buildings capable of utilizing wastewater heat. In the Republic of Korea, 330 WWTPs with a capacity of 5,000 m3/day or more have been recognized as demand sources for wastewater heat recovery. The provision of treated wastewater to structures located within a 500 m radius of the WWTPs for heat recovery is considered a feasible option. The potential wastewater heat demand and renewable energy cluster were identified among the surrounding buildings and complexes A total of 13 potential supplies were identified, provided that the gross floor exceeded 60,000 m². Finally, after prioritizing based on WWTPs with these conditions, the underground plant located in the downtown area was ranked as the highest priority. If further analysis of economic feasibility, CO2 reduction, and energy efficiency are conducted, this approach can be expanded and applied within the framework the Water-Energy Nexus. Wastewater heat can be utilized not only as a renewable energy source but also as a means to enhance wastewater reuse through the supply of treated wastewater.

PURPOSES : This study was conducted to prevent slip accidents on manhole covers located on sidewalks and local roads as well as to propose reasonable slip resistance management standards for manhole covers. METHODS : Using field surveys, test groups were classified based on the patterns and wear amounts of the manhole covers. Standards for measuring the equipment and methods for slip resistance were established, and the slip resistance values were compared and analyzed for each manhole cover test group. RESULTS : According to the slip resistance test results, micro-protrusions on the non-slip manhole covers were found to be effective in improving slip resistance. However, in areas without microprotrusions, the improvement in slip resistance was minimal and yielded results similar to those of standard manhole covers. In addition, among the pattern types of standard manhole covers, the radial pattern was found to be the most susceptible to slipping. Under the current wear measurement standards, the change in slip resistance at different wear stages was found to be relatively small. Moreover, manhole covers had the lowest slip resistance among road surface structures, indicating the need to establish management standards for them. CONCLUSIONS : To prevent pedestrian slip accidents on sidewalks and local roads, it is necessary to ensure that the slip resistance standards of manhole covers are higher than those of sidewalks.

폭풍해일 및 너울과 같은 고파랑으로 인해 발생되는 월파는 심각한 연안 침수 위험을 초래하며, 연안 시설과 주민의 안전을 위해 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 수치적, 경험적, 신경망, 그레디언트 부스팅(gradient boosting) 및 컴퓨터 비전 기반 모델들을 사용 하여 해안선 인근의 파고와 월파량을 포함한 월파 특성을 조사하였다. 동해안을 대상으로 한국 기상청(KMA), 일본 기상청(JMA), 미국 국 립환경예측센터(NCEP), 유럽 중기기상예보센터(ECMWF)의 기상데이터를 사용하여 ADCIRC 모델과 SWAN 모델을 결합하여 파고를 계산 하였다. 월파 감지용 CCTV가 설치된 동해안의 삼척항을 대상지역으로 선정하였다. CCTV에서 촬영된 영상들을 YOLO를 사용하여 분석하 였으며, 화면 내의 처오름 현상을 감지하였다. 수치모형의 성능은 예측된 파도 특성과 관측값을 비교하여 정성적, 정량적 측정을 통해 평 가하였다. 수치모형의 성능은 파고 예측에서 우수한 것으로 분석되었으며, 태풍과 비태풍 조건에서 파고는 각각 0.60m와 0.44m의 최소 RMSE이고 주기는 각각 1.68m와 1.84m의 RMSE로 분석되었다. 본 연구결과에 의하면 실시간 모니터링은 월파 특성에 대한 신뢰할 수 있는 예측 가능성을 가진다. 실시간 모니터링은 해안지역 보호를 위한 신속한 위험 평가 및 실시간 경보 제공에 활용될 수 있다.

모빌리티 예측은 단순한 통행 경로 예측을 넘어, 사회 전반의 효율성 및 안전성 향상을 위한 핵심 데이터를 제공한다는 점에서 중 요하다. 기존의 예측 기법은 시공간적 규칙성과 개인 이동 패턴의 통계적 특성 분석에 주로 의존하였으며, 최근 딥러닝 기반의 시공간 모델링을 통해 예측 성능이 향상되었다. 그러나 여전히 개인 통행의 단기·장기적 시공간 의존성 및 복잡한 패턴을 처리하는 데 한계가 존재한다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 대규모 사전 학습된 거대 언어 모델(Large Language Model; LLM)을 도입하여, 개인 속성뿐 만 아니라 실제 통행 데이터를 반영한 객체 단위 통행 생성 프레임워크를 제안한다. LLM 기반(ChatGPT-4o) 객체 단위 통행 생성 프레 임워크는 (1) 개인 모빌리티 패턴 학습, (2) 통행 생성의 두 단계로 이루어진다. 이후 한국교통연구원의 개인통행 실태조사(2021) 데이 터를 이용하여 프레임워크의 통행 생성 성능을 확인하였다. 통행 시작·출발 시간 분포, 출발·도착지 장소 유형, 통행목적, 이용 교통수 단의 정확도를 확인한 결과, 대부분 항목에서 70% 이상의 정확도를 보였다. 하지만 통행목적은 13개의 목적 중 하나를 예측해야 하기 에 정확도가 다른 항목에 비해 약 40%로 낮게 나타났다. 본 연구는 통행 생성 프레임워크를 설계하고, 이에 맞춰 입력 데이터를 가공 및 프롬프트 엔지니어링을 수행함으로써 LLM 기반 통행 생성 기술의 가능성을 확인하였다. 향후 프레임워크의 예측 성능 검증 및 개 선을 위한 추가 연구가 필요하며, 날씨, 대규모 행사 등과 같은 외부 요인들을 고려하면 더욱 정교하고 현실적인 통행일지를 생성할 수 있을 것이다.

시멘트 콘크리트 포장의 양생 공정에서는 피막양생제를 살포하는 것이 가장 일반적이며 양생포와 같은 덮개를 콘크리트 포장 위에 덮어 온도와 습도를 유지하는 방법으로 콘크리트 포장의 강도를 발현시키기도 한다. 콘크리트 포장의 미끄럼 저항 및 배수, 주행안전 성을 향상시키기 위해서는 양생 공정 이전에 표면 타이닝 공정을 수행하는 것이 일반적이지만 양생 이후에 그루빙을 실시하기도 한다. 본 연구에서는 콘크리트 포장 품질에 지대한 영향을 주는 양생 작업과 표면 그루빙 작업의 일원화 방법 개발을 위한 기초 연구로써 3D 스케치 프로그램과 3D 프린터를 이용하여 타원형, 삼각형, 사각형 모양의 홈으로 그루빙을 형성하면서 동시에 양생포로 사용이 가 능한 그루빙 양생 플레이트를 설계하여 제작하였다. 그루빙 양생 플레이트의 적용성을 분석하기 위해 콘크리트 공시체를 제작하여 실 내 실험을 수행하였으며 양생 플레이트의 그루빙 홈 형상에 따른 콘크리트 포장 표면 그루빙 형성 상태를 분석하였다.

현재, 교통안전진단의 경우 차량 및 보행자의 교통사고를 미연에 방지하고 도로의 전체적인 안전을 도모하고자, 교통안전법 제34조 에 의거하여, 수행 조건에 부합한 경우 교통안전진단을 받도록 규정하고 있다. 교통안전진단의 경우 도로의 구분에 따라 다른 기준을 적용하고 있으며, 도로별 길이를 기준으로 수행 여부를 판단하고 있다. 교통안전진단의 경우 도로의 설계단계, 개시 전 단계 및 운영단계 등 3가지로 구분되어 수행되고 있으며, 각각의 단계별로 진단 수행 내용 및 범위가 조금씩 다르게 진행된다. 설계 단계에서의 교통안전진단의 경우, 해당 도로의 실시 설계 내용을 바탕으로 도로의 안전 을 판단하며, 개시 전 단계의 경우 도로의 신설 이후 운영 전 도로의 안전을 평가한다. 마지막으로 운영 단계의 교통안전진단의 경우 현재 운영 중인 도로에 대하여 도로의 안전을 평가하는 것이다. 본 연구에서는 진단단계별 교통안전진단 중 도로 설계단게에서 수행 시 발생될 수 있는 한계점을 파악하고, 이를 보완할 수 있는 방 안을 제시하여 그 효과를 분석하고자 한다. 또한, 국제 기준으로 운영되고 있는 iRAP(International Road Assessment Programme)의 SR4D( Star Rating for Design)을 통해 설계단계의 교통안전진단 수행 시 효과적이고 안전한 진단결과를 도출해내고자 한다.

2022년 국내에서 이태원 참사라는 대형 인파사고가 발생한 이래로 인파밀집 현상이 수시로 발생하고, 인파가 이동할 수 있는 방향이 한정되어 있는 도시철도 역사내 대기공간의 인파밀집 문제가 심각하게 대두됨에 따라 인파밀집에 대한 모니터링 및 관리에 대한 중요 성이 커졌다. 이러한 문제사항을 해결하기 위해 영상분석에서 개별 객체의 수를 파악하여 인파의 밀집도를 파악한 연구들은 많이 이 루어졌으나 객체 간의 중첩으로 인해 검지 정확도가 떨어진다는 단점이 존재한다. 따라서 본 연구는 개별 객체를 검지하는 방식이 아 닌 Semantic Segmentation 기법 중 사전에 라벨링이 된 이미지들을 활용하는 지도학습 방식을 사용하여 밀집된 인파의 영역과 그렇지 않은 영역을 구분하고, 관심영역(ROI) 전체 공간 대비 인파가 차지하고 있는 영역의 점유율을 산출하여 혼잡도를 파악하는 방법을 적 용하였다. 본 연구의 목적은 도시철도 역사 내 대기공간의 인파의 밀집도를 점유율을 이용하여 산출하는 방법론을 만들고, 이를 혼잡 도를 나타내는 지표(MOE)로 적용할 수 있도록 그 기준을 검토하는 것이다. 데이터수집의 경우, 첨두시간대에 지하철 2호선 교대역의 대기공간인 대합실을 촬영한 CCTV 영상 데이터를 확보하여 이를 10fps 단위로 분할한 이미지들을 사용하였다. 이후 각 서비스수준별 (LOS A~F)로 다양한 이미지들에 대하여 인파에 해당하는 부분과 그렇지 않은 부분을 라벨링하였다. 분석방법론의 경우, 지도학습 기 반의 Semantic Segmentation 기법을 적용하여 대상 이미지들 전체에 대해서 인파와 인파가 아닌 부분을 구분하도록 이미지를 가공하였 으며, 이미지에 ROI를 설정하여 “전체 ROI 대비 인파 점유 공간의 비율”에 해당하는 점유율을 계산하였다. 여기서 인파와 인파가 아 닌 부분의 원활한 구분을 위해 픽셀 단위로 학습을 하며, 사전에 라벨링이 된 이미지들을 학습하는 모델을 적용하는게 본 연구에 적 합하다고 판단하여 해당 분석 기법을 사용하였다. 모든 이미지들의 점유율을 도출한 후 전체 결과를 Classification 기법을 활용하여 인 파 혼잡도의 서비스수준을 나타내는 현행 지침과 동일하게 6단계로 구분하였으며, 각 단계를 구분하는 경계값에 해당하는 점유율 역 시 도출하였다. 최종적으로 분할된 이미지들을 합쳐 영상에서 연속적인 인파분석 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 향후에는 test dataset을 할용하여 해당 인파분석 기법의 적정성을 검토할 예정이며, 객체 검지 방식을 사용하는 기존의 모델과 성능을 비교하여 해당 기법의 우수성을 검토할 예정이다. 본 연구가 새로운 방식의 인파 혼잡도의 서비스수준 기준을 제공하는 모델을 개발하는 것을 목적 으로 함에 따라 실제 현장에 이 방법론을 적용할 시 인파밀집사고 예방 및 관리에 기여할 수 있을 것이다.

일반차량과 자율주행차량이 혼재하는 상황에서 발생가능한 미래 재난상황에 대한 관리방안 준비가 필요하다. 특히 재난 상황 중 안 개 발생 시 시야 확보가 어려운 일반차량 운전자와 센서기반 자율주행차량의 주행 특성이 다를 수 있다. 해당 상황에서의 문제점을 도출하고 이를 극복하기 위해 혼합교통류 관리 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 다양한 재난 상황 중 안개를 연구 대상으로 설정하였다. 과거 기상 상황별 일반차량을 주행 특성을 이력자료로 분석한 후, 안전한 교통흐름을 유지하기 위하여 자율주행차에게 정 보를 제공하는 방안을 제안한다.