어선은 다른 어선들과 근접 운항하는 경우가 많아 선회 반경이 작고 빠른 방향 전환이 가능해야 한다. 어선은 또한 파도와 조류 의 영향을 많이 받기에 순간적인 조종이 필요한 경우가 많다. 해양교통안전정보시스템에 따르면 10톤 미만의 소형 선박에 대한 사고는 전 체 사고의 69%에 해당하며 접촉, 충돌, 좌초가 주요인인 사고는 낮은 조종성능으로 인한 사고이다. 이에 소형 어선에 대한 조종성능 평가가 필요하다. 본 연구에서는 4.99톤급 소형 어선을 대상선으로 선정하여 CFD 기반 수치해석 프로그램인 STAR-CCM+을 활용하여 주요 제원 변 화에 따른 조종성능 시뮬레이션을 구축하였다. 조종 성능 평가로는 ∘ /∘ zig-zag test, ∘ /∘ zig-zag test, ∘ portside turning test를 진행 하였다. zig-zag test에서는 L/B가 우세한 선형들이 B/D가 우세한 선형들과 Overshoot angle에서는 큰 차이를 보이지 않았지만 빠른 변침 속도 를 보였다. 반대로 Turning test에서는 B/D가 우세한 선형들이 L/B가 우세한 선형들보다 비교적 작은 선회 반경을 보였다. 이를 바탕으로 4.99톤급 어선의 초기설계 단계에서 조종성능을 고려한 주요 제원을 선정할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

식량 운송 과정에서 발생하는 온실가스는 전 세계 온실가스 배출량의 15분의 1 수준이다. 식량이 이동하는 거리를 줄여 푸드 마일리지를 절감하는 것은 도시의 지속 가능성과 회복력 을 향상시킬 수 있다. 옥상 온실은 푸드 마일리지를 감소시키 고 에너지를 절감하는 도시농업의 한 형태로 주목받고 있다. 온실과 건물 모두 실내 환경을 유지하기 위해 냉난방이 요구 된다. 건물과 온실의 통합 시스템 운영은 설비 공유로 인한 비 용 절감, 건물과 온실 간 에너지 이동으로 인한 에너지 활용이 가능하다. 건물 에너지 시뮬레이션을 이용해 다양한 통합 시 스템 에너지 성능 평가 연구가 수행되었지만, 실제 통합 시스 템에 대한 검증과 설계변수 분석은 미흡한 실정이다. 본 연구 에서는 건물 에너지 시뮬레이션을 통해 옥상온실의 설치 유 무, 옥상의 단열 성능 및 설치 면적에 따른 에너지 절감을 평가 하고자 하였다. 현장 실험은 서울특별시 성동구 성수동의 옥 상온실에서 수행되었다. 측정한 실내 온도를 통해 건물 에너 지 시뮬레이션의 모델을 검증하였고 R2 = 0.91의 결과를 보였 다. 이후 설계변수가 에너지 부하에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 통합 시스템을 운영하는 경우, 독립적으로 운 영하는 경우보다 에너지 부하량이 감소하는 경향을 보였다. 통합 시스템 설치 시 에너지 부하 절감 효과가 있으며, 효율적 인 에너지 이용을 하는 도시농업이 될 수 있다고 사료된다. 건 물 옥상의 열관류율을 0.251W/m2·K에서 1.535W/m2·K로 증가시켜 단열 성능을 약화시킨 경우, 옥상온실과 건물 최상 층의 에너지 부하는 감소하는 경향을 보였다. 통합 시스템 설 치 시 경계면의 열 교환이 증가하도록 설계하는 것이 에너지 부하 절감에 유리하다고 판단된다. 옥상온실 면적을 2.53배 증가시켰을 때 단위면적당 에너지 부하는 감소하는 경향을 보 였다. 온실 면적 증가로 인해 에너지 부하량은 증가하지만, 건 물과 온실의 열 교환이 증가하여 통합 시스템의 에너지 부하 절감이 가능하다고 판단된다. 본 연구의 결과는 통합 시스템 을 통한 에너지 부하 절감을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으 로 판단된다. 향후 연구에서는 기후 변화에 따른 에너지, 식량 문제의 해결 대책으로 옥상온실을 활용하기 위해서 추가적인 방안이 필요할 것으로 판단된다.

As the transportation paradigm shifts from vehicle-oriented to pedestrian-oriented, active research has been conducted on road designs that consider the safety of pedestrians, cyclists, and personal mobility users. This study aims to respond to this change by developing installation warrant factors and improving the minimum size design standards for triangular islands. This study involved reviewing domestic and international laws and guidelines, analyzing the current installation status of triangular islands, examining case studies of improvements, and assessing policy changes. Based on the findings, important insights were derived, and improvement plans to enhance the safety of pedestrians, vulnerable users, and other road users were proposed. This study identified several issues and confirmed that policies in both domestic and international contexts are shifting towards minimizing or removing the triangular islands. Based on these findings, this study developed 24 factors for installation warrants to determine the installation of triangular islands, such as the design speed and peak-hour volume for pedestrians. In addition, the proposed improvements suggest increasing the minimum size design standards from 9m2 to 22m2 to ensure the safety of users. The factors of installation warrants and improved minimum size design standards proposed in this study are expected to help shift the operation of triangular islands from a vehicle-oriented to a pedestrian-oriented approach.

Eu-doped SrAl2O4 is a promising thermoluminescent and mechanoluminescent material with high brightness and stability, making it suitable for various luminescent devices. In this study, SrAl2O4:Eu was synthesized using a solid-state reaction method, and the effects of reducing atmosphere and high-temperature synthesis conditions on its luminescence properties were systematically analyzed. The luminescence characteristics of SrAl2O4:Eu were found to be highly sensitive to synthesis temperature, atmosphere, and Eu doping concentration, and optimal conditions were determined. A comparison of SrAl2O4:Eu synthesized at 1,300 °C under air and reducing atmospheres revealed that the reducing atmosphere plays a critical role in stabilizing Eu2+ ions, forming a single-phase SrAl2O4, and establishing luminescence centers. Notably, SrAl2O4:Eu synthesized at 1,600 °C in a reducing atmosphere achieved a photoluminescence quantum yield (PLQY) of 43 % and a maximum luminance of 2,030 Cd/m2, showing significant improvement in luminescence efficiency compared to samples synthesized at 1,300 °C. When Eu doping concentrations were adjusted from 1 % to 20 %, the highest luminescence performance was observed at 10 % doping, while excessive doping (20 %) increased non-radiative recombination pathways, and no further improvement in luminescence efficiency was observed. X-ray Diffraction (XRD) and Photoluminescence (PL) analyses elucidated the effects of synthesis conditions on the structural stability and luminescence properties of SrAl2O4:Eu, and the optimal reducing atmosphere and high-temperature synthesis conditions are proposed. This study provides a synthesis strategy for enhancing the luminescence properties of Eu-doped SrAl2O4 and lays the groundwork for the development of highperformance thermoluminescent and mechanoluminescent materials.

Automated structural design methods for reinforced concrete (RC) beam members have been widely studied with various techniques to date. Recently, artificial intelligence has been actively applied to various engineering fields. In this study, machine learning (ML) is adopted to make automated structural design model for RC beam members. Among various machine learning methods, a supervised learning was selected. When a supervised learning is applied to development of ML-based prediction model, datasets for training and test are required. Therefore, the datasets for rectangular and t-shaped RC beams was constructed by commercial structural design software of MIDAS. Five supervised learning algorithms, such as Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) were used to develop the automated structural design model. Design moment (Mu), design shear force (Vu), beam length, uniform load (wu) were used for inputs of structural design model. Width and height of the designed section, diameter of top and bottom bars, number of top and bottom bars, diameter of stirrup bar were selected for outputs of structural design model. Performance evaluation of the developed structural design models was conducted using metrics sush as root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination (R2). This study presented that random forest provides the best structural design results for both rectangular and t-shaped RC beams.

한국형 포장설계법(KPRP)은 한국의 기후, 교통, 재료 조건을 반영하여 개발된 포장설계법으로, 성능 기반 분석과 역학적-경험적 원 리를 결합하여 국내 도로포장의 내구성과 효율성 향상에 기여해왔다. KPRP는 지역별 환경 데이터, 교통 하중, 재료 특성을 고려하 여 최적의 포장 구조를 설계하며, 2011년 개발 이후 도로포장의 수명 연장과 경제성 향상을 이루어냈다. 그러나 KPRP에 적용되는 기후 및 교통 데이터는 2000년대 초반의 자료를 기반으로 하고 있어, 현재 기준으로 약 10년 이상의 차이가 존재한다. 이에 따라 최 신 데이터를 반영하여 포장설계를 개선할 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 최근 10년간의 최신 기후 데이터를 활용하여 줄눈 콘크리트 포장(JCP)의 콘크리트 슬래브 컬링 시간을 계산하고, 이를 기반으로 온도응력 및 교통응력의 산정 방식을 현 시점에 맞게 개선하고자 한다. 또한, 2023년 도로포장관리시스템(PMS) 데이 터를 이용하여 한국도로공사가 관리하는 모든 고속국도 중 JCP가 적용된 구간을 대상으로 표면 균열(SD), 설계 차로별 AADT, 관 리구간별 도로 연장, 차로 폭 등의 데이터를 분석하였다. 이를 통해 각 도로의 피로균열율을 산정하고, 고속국도를 대상으로 줄눈 콘 크리트 포장의 전이함수를 개선하여 보다 정밀한 설계를 가능하게 하고자 한다. 본 연구는 최신 기후 및 교통 데이터를 반영한 KPRP 기반 줄눈 콘크리트 포장설계의 실현에 기여할 것으로 기대된다.

연속철근 콘크리트 포장(CRCP: Continuously Reinforced Cement Pavement)은 시멘트 콘크리트 포장 공법 중 하나이 다. 한국형 포장 설계법(KPRP: Korean Pavement Research Program)은 국내 실정에 맞게 개발된 도로 포장 설계법으 로, 2011년에 최초로 개발되었다. 현재 최신 버전은 2016년 4월에 발표된 것으로, 이후 약 9년간 업데이트가 이루어지지 않았다. 본 연구의 목적은 한국형 포장 설계법 내 기존 CRCP 해석 모듈을 분석하고 이를 개선하는 것이다. 또한, 본 연 구에서 개선된 CRCP 해석 모듈은 추후 개발 예정인 고속도로 역학적-경험적 포장 설계법(EXPD: EXpressway Pavement Design)에 적용될 예정이다. 기존 KPRP의 연속철근 콘크리트 포장 설계법은 과거의 기상 데이터를 이용하여 슬래브에 가해지는 환경 하중에 의한 응력을 계산한다. 포장이 미래의 공용수명 20년을 버텨야 하나, 과거의 기상 데이터를 통해 계산된 환경 하중에 의한 응 력을 고려하도록 설계법이 구성되어 있는 현실이다. 과거의 기상 데이터가 아닌 기후변화 예측 모형을 통해 예측된 기상 데이터를 기존 포장 설계법에 적용한다면, 보다 타당한 공용성 해석 결과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다. 국립기상 과학원에서 배포한 IPCC 6차 평가보고서(AR6) 대응 전지구 기후변화 전망보고서에서 제시한 최신 온실가스 경로(SSP, Shared Socioeconomic Pathways)에 따라 산출된 신규 전지구 기후변화 시나리오 4종 중에서 가장 최악의 시나리오인 SSP-8.5로 가정하였을 때에 예측된 기상 데이터를 이용하여 공용성 해석 결과인 펀치아웃(Punchout) 개수와 포장 두께 변화에 대하여 분석해보았다.

중앙버스전용차로는 일반 도로 대비 높은 교통량과 반복적인 축하중이 작용하는 구간으로, 정차 및 출발 과정에서 발생 하는 국부적인 응력 집중으로 인해 포장 파손이 빈번하게 발생한다. 그러나 기존 도로 설계에서는 정적인 교통량을 기준 으로 축하중을 산정하여, 실제 교통 환경에서의 버스 유형별 차이, 재차 인원, 시간대별 하중 변화 등 동적인 요소를 충 분히 반영하지 못하는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 대중교통 빅데이터를 활용하여 중앙버스전용차로의 버스 유 형 및 시간대별 재차 인원을 반영한 새로운 축하중 산정 모델을 개발하였다. 이를 위해 서울시 열린 데이터 광장의 교통 정보를 활용하여 버스 유형 및 시간대별 재차 인원 데이터를 수집하고, 카카오맵 및 네이버 로드뷰 데이터를 이용해 결 측치를 보완하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 활용하여 기존 ESAL(Equivalent Single Axle Load) 방식과 비교 분석한 결과, 새로운 축하중 모델에서는 기존 방식 대비 평균 111.8% 높은 축하중이 산정되었으며, 일부 구간에서 는 최대 128.9%까지 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 이는 기존 포장 설계가 중앙버스전용차로의 실질적인 교통 하중 을 충분히 반영하지 못하고 있음을 시사하며, 추가적으로 버스 중하중의 가·감속의 영향을 고려한다면, 시간대별·노선별 실시간 축하중 변화를 보다 정밀하게 분석할 수 있으며, 이를 통해 과소 산정된 설계 하중을 보완하고 포장 공용성을 향 상시킬 수 있는 최적의 설계 및 유지보수 전략 수립이 가능할 것으로 기대된다.

도로 주행 시 차량의 제동거리 확보와 곡선부 주행 안전성은 도로 설계에서 중요한 요소이며, 강우로 인해 형성되는 수 막은 타이어와 노면 간 마찰력을 저하시켜 제동거리를 증가시키고 주행 안전성을 저해하는 요인으로 작용한다. 기존 도 로 설계에서는 습윤 상태에서의 마찰계수를 기준으로 하지만, 측정 방식마다 수막두께 기준이 상이하여 적용에 한계가 있다. 본 연구에서는 RRL 및 Gallaway 수막두께 예측 모델을 활용하여 다양한 도로 및 기상 조건에서의 수막두께를 예 측하고, 실측 실험을 통해 신뢰도가 높은 모델을 선정한 후, Gallaway의 마찰계수 예측식을 적용하여 강우강도, 배수 거 리, 포장 경사, 노면 조직 깊이, 타이어 트레드 깊이에 따른 마찰계수 변화를 분석하였다. 연구 결과, 강우강도가 증가하 고 배수 거리가 길어질수록 수막두께가 증가하면서 마찰계수가 감소하는 경향을 보였으며, 반대로 포장 경사와 노면 조 직 깊이가 증가할 경우 배수 성능이 향상되어 수막두께가 얇아지고 마찰계수가 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 마찰 계수 변화는 도로 안전성에 직접적인 영향을 미쳐, 강우가 심한 조건에서는 제동거리가 길어지고 곡선부에서는 더 큰 반 경이 필요해지는 것으로 분석되었다. 특히 설계속도가 높은 구간이나 수막두께가 깊이 형성되는 구간, 타이어 트레드 깊 이가 얕은 경우 현행 도로 설계 기준이 요구하는 정지 시거를 충족하지 못하는 사례가 발생하였으며, 곡선부에서도 동일 한 문제점이 확인되었다. 결과적으로 강우 조건을 반영한 도로 설계 기준의 보완이 필요하며, 배수 성능을 강화하고 마 찰력 저하를 방지할 수 있는 포장 기법을 적용하는 것이 요구된다. 또한, 강우 시 주행 안전성을 확보하기 위해 동적 속 도 제한 시스템 도입 및 유지관리 체계를 강화하고, 강우 조건을 고려한 정지 시거 및 곡선 반경 설계 기준을 마련함으 로써 도로 안전성을 향상시킬 필요가 있다.