본 논문에서는 일치 추적 분해를 활용한 샌드위치 복합재의 결함 탐지 및 정량화 방법을 소개한다. 샌드위치 복합재 시편을 제작하 기 위해 핸드 레이-업 공법과 핫 프레스 공법을 활용하여 결함이 존재하는 시편과 없는 시편을 제작하였다. 결함의 위치와 정도를 파 악하기 위해 플래시 서모그래피를 활용하여 확인하였다. 각각의 시편에서 데이터를 확보하기 위해 pitch-catch법을 활용한 초음파 전 파 실험을 설정하였고, 샌드위치 복합재의 표면에 부착한 압전 센서를 통해 데이터를 확보하였다. 획득한 신호는 일치 추적 분해를 이 용하여 추정 및 분해하고, 고속 푸리에 변환과 웨이블릿 변환 기반 노이즈 제거 방법과의 성능을 비교하였다. 노이즈를 제거한 신호는 각각 동일한 구조의 1-D CNN 모델에 훈련하여 성능을 비교하였다. 제안한 일치 추적 분해 기반 신호 노이즈 제거는 기존의 방법보다 높은 정확도, 안정성, 훈련 속도를 보였으며, 시간-주파수 영역에서 보다 직관적인 모드 분리를 확인하여 특성 추출을 통한 일치 추적 분해 기반 신호 전처리 및 딥러닝 모델 훈련의 가능성을 확장할 수 있음을 확인하였다.

처벌을 넘어 가해자와 피해자 간의 관계 회복을 추구하는 회복적 정의는 국내에서 도 활발하게 논의되고 있다. 본 연구에서는 이러한 회복적 정의를 보호소년의 특성과 소년원의 기능에 맞춰 구현한 회복적 교정교육을 제안하였다. 먼저, 고위험 집단이 수 용된 교정 시설에서 회복적 정의 실천의 제약을 검토하였고, 보호소년이 소년원 입원 이전에 경험한 다양한 부정적 사건과 소년원의 교정적･교육적 역할을 살펴보았다. 이 어서, 일반 학교에서 학생과 교사의 관계 강화 및 공동체적 교육 환경 조성의 중요성 을 강조하는 회복적 생활교육을 소개하였다. 검토 결과를 토대로 소년의 성장과 회복 을 위한 교정교육 방안을 논하였다. 결론적으로, 회복적 정의에 입각한 교정교육이 교 사와 소년 모두에게 긍정적 영향을 미칠 수 있음을 설명하였고, 장기적인 관점에서 지 속적인 추진이 필요함을 제언하였다.

본 연구의 목적은 지역특화형 비자(F-2-R) 정책에 대한 외국인 유학생 들의 인식을 분석하여 정책의 개선 방향을 제시하기 위함이다. 이를 위 해 2024년 6월 1일부터 25일까지 경상북도 소재 C전문대학에서 재학 중인 외국인 유학생 93명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결과 첫째, 한국어 능력 요건과 법질서 준수 요건에 대해 전반적으로 긍정적 인 인식을 나타냈다. 둘째, 취업 또는 창업 요건과 거주지 제한에 대해서 는 부정적인 인식이 두드러졌다. 셋째, 특정 국가 비율 제한에 대한 인식 은 응답자들 간에 큰 차이를 보였다. 넷째, 비자 연장 요건과 자격 취소 요건에 대해서 부정적으로 인식하는 것으로 분석되었다. 지역특화형 비 자(F-2-R) 정책의 실효성을 위해서는 첫째, 비자 취득 과정에 지자체의 체계적인 시스템 운영과 산업체 대상 교육 및 홍보가 이루어져야 한다. 둘째, 동일 시‧도 내에서는 자유롭게 거주지와 취업처를 변경할 수 있도 록 해야 한다. 셋째, 특정 국가 비율 제한은 공정성과 다양성을 위해서 유지되어야 한다. 넷째, 비자 유지 및 관리에 정부 차원의 상담 서비스와 지원 시스템을 강화해야 한다. 본 연구는 지역특화형 비자(F-2-R) 정책 에 대한 인식을 외국인 유학생의 관점에서 분석함으로써 정책 개선에 중 요한 기초 자료를 제공하고, 정책의 실효성을 높이기 위해 개선 방향을 제시하였다는 것에 의의가 있다.

본 연구는 저출산고령사회에 직면한 우리나라의 상황 안에서 향후 우 리나라의 사회보장제도에 대한 개선방안을 고찰하고 제안하는데 목적이 있다. 연구결과, 첫째, 보장목적별 접근방안으로는 소득보장제도는 사회 보험제도 유지하되, 아동수당제도와 장애인수당제도의 수정개편 및 기초 연금제도를 확대수정한 기본생활보장연금제도(가칭)가 필요하다. 둘째, 경제활동기별 접근방안으로 경제활동준비기에는 아동보험제도(가칭) 신설 과 아동수당제도의 수정개편이 필요하며, 경제활동휴지기에는 현행 기초 연금제도를 수정개편한 직업과 직종의 유무에 상관없는 정액제 기본생활 연금제도(가칭)와 국민연금제도와 특수직역연금제도를 통합한 직종에 구 분없이 모든 직장가입자를 대상으로 하는 정률제 생활안정연금제도(가칭) 의 수정개편이 필요하다.

PURPOSES : This study aimed to compare the object detection performance based on various analysis methods using point-cloud data collected from LiDAR sensors with the goal of contributing to safer road environments. The findings of this study provide essential information that enables automated vehicles to accurately perceive their surroundings and effectively avoid potential hazards. Furthermore, they serve as a foundation for LiDAR sensor application to traffic monitoring, thereby enabling the collection and analysis of real-time traffic data in road environments. METHODS : Object detection was performed using models based on different point-cloud processing methods using the KITTI dataset, which consists of real-world driving environment data. The models included PointPillars for the voxel-based approach, PartA2-Net for the point-based approach, and PV-RCNN for the point+voxel-based approach. The performance of each model was compared using the mean average precision (mAP) metric. RESULTS : While all models exhibited a strong performance, PV-RCNN achieved the highest performance across easy, moderate, and hard difficulty levels. PV-RCNN outperformed the other models in bounding box (Bbox), bird’s eye view (BEV), and 3D object detection tasks. These results highlight PV-RCNN's ability to maintain a high performance across diverse driving environments by combining the efficiency of the voxel-based method with the precision of the point-based method. These findings provide foundational insights not only for automated vehicles but also for traffic detection, enabling the accurate detection of various objects in complex road environments. In urban settings, models such as PV-RCNN may be more suitable, whereas in situations requiring real-time processing efficiency, the voxelbased PointPillars model could be advantageous. These findings offer important insights into the model that is best suited for specific scenarios. CONCLUSIONS : The findings of this study aid enhance the safety and reliability of automated driving systems by enabling vehicles to perceive their surroundings accurately and avoid potential hazards at an early stage. Furthermore, the use of LiDAR sensors for traffic monitoring is expected to optimize traffic flow by collecting and analyzing real-time traffic data from road environments.

헌법재판소는 교도소 과밀수용에 대해 “인간으로서의 존엄과 가치를 침해한다.”라 고 결정한 바 있고, 국가인권위원회도 과밀수용 해소를 권고한 바 있으며, 2017년부 터 과밀수용에 대한 국가 배상책임을 인정한 판결들이 이어지고 있다. 이에 과밀수용 해소 방안으로써 가석방제도의 관심이 높아졌다. 그러나 가석방의 실질적 요건에 대 해 형법은 “개전의 정이 현저한 때”라고 규정하고 있으며, 형집행법은 “재범의 위험성 이 없다고 인정하는 경우”라고 규정하고 있다. 이처럼 우리 법률이 요구하는 기준은 지나치게 높은 절대적 기준을 제시하는 것이며, 객관화하기 어려운 추상적인 의미에 해당한다. 이에 대해 교정재범예측지표(Co-REPI) 등 가석방심사대상자의 기준으로 제시되는 요인 중 처벌 경험과 관련한 지표들은 이미 형기에 반영되어 있으며, 입소 전 경제･거주상태 등의 보호 관계는 범죄를 저지를 당시 이미 수형자의 여건에 해당하 므로 재범 위험성의 지표로서 그 의미를 부여하기 어렵다. 반면, 우리나라는 대륙법계 국가이면서도 가석방제도는 영･미식의 행정처분을 채용 하고 있다. 그러나 영･미의 조기 석방 방식 중 형기단축제도(Good Time System)를 제외한 채 가석방제도만을 선택적으로 채용하고 있다. 형기단축제도의 주된 선정 기 준은 교도소 내의 작업성적･교정 프로그램의 참여 정도･교도소 내의 선행 등이 기준 이 된다. 따라서 수형자 스스로 근로의욕을 고취할 수 있고, 적극적인 교정 프로그램 의 참여를 통해 교화･개선의 가능성을 높이며, 봉사활동･선행을 통해 교도소 내의 질 서를 유지함으로써 사회의 한 구성원으로 복귀시킬 수 있는 제도이다. 그러므로 재범 의 위험성을 판단하는 지표로써 의미 있는 기준이라 생각된다. 이 제도를 보호관찰의 엄격한 적용을 조건으로 시행하여 선시 크레디트의 취소와 실효제도를 마련한다면, 가석방의 평가적 한계를 극복할 수 있으며, 재범의 위험으로부터 사회를 보호할 수 있 을 것으로 기대된다. 따라서 가석방제도와 형기단축제도(Good Time System)의 병 용에 대한 적극적인 검토가 요구된다.

목적 : 본 연구의 목적은 전동휠체어 사용자의 경험에 근거하여 정량적, 정성적 질문으로 구성된 설문조사를 통해 전동휠 체어가 사용자에게 서비스되기까지 발생하는 비용과 가치를 사회적 관점에서 도출하고 전동휠체어 경제성 평가를 위한 근거를 제시하는 것이다. 연구방법 : 2024년 3월부터 2024년 5월까지 서울과 원주시에 거주하는 63명의 장애인을 조사하였으며, 전동휠체어를 사 용하지 않거나, 동력보조장치를 사용하고 있는 조사대상자(n=5)를 제외하고, 전동휠체어를 구매하여 지역사회에서 사용하 고 있는 척수손상(n=12), 소아마비(n=11), 근육(n=19) 그리고 뇌병변 장애인(n=16) 총 58명의 응답을 분석하였다. 조사지 는 선행 연구를 근거하여 네 개 영역, 17개 대표 문항과 22개의 세부 문항으로 재구성하였으며, 조사 시 욕창의 단계, 전동휠체어 시트 옵션 그리고 건강의 개념을 설명하기 위해 시각 자료가 활용되었다. 결과 : 본 연구에 참여한 조사대상자의 정량적, 정성적 응답은 각각 분석하여 전동휠체어 구매 현황과 사용 만족도, 사용 경험 그리고 사회적 가치와 비용으로써 정리되었다. 조사대상자들은 전동휠체어를 사용하는데 전반적으로 만족하였지만, 구매 비용 부담으로 인한 아쉬운 구매를 하고 있었다. 전동휠체어 사용 이후 활동의 변화는 다양하였으며, 이는 '작업'의 변화라고 할 수 있다. 전동휠체어 사용으로 인한 '작업', 도움의 감소, 정서적인 가치와 수리, 교육 및 훈련, 외출 비용 등이 사회적 관점에서 고려되었다. 결론 : 본 연구에서는 사회적인 관점에서 전동휠체어의 비용과 가치를 조사하였다. 조사대상자가 사용하는 전동휠체어 유 형에 따라 가치 차이가 있었으며. 향후 전문가 논의를 통해 다양한 가치를 산출하고, 경제성 평가에 반영하려는 노력이 필요하다.

PURPOSES : Driving simulations are widely used for safety assessment because they can minimize the time and cost associated with collecting driving behavior data compared to real-world road environments. Simulator-based driving behavior data do not necessarily represent the actual driving behavior data. An evaluation must be performed to determine whether driving simulations accurately reflect road safety conditions. The main objective of this study was to establish a methodology for assessing whether simulation-based driving behavior data represent real-world safety characteristics. METHODS : A 500-m spatial window size and a 100-m moving size were used to aggregate and match the driving behavior indicators and crash data. A correlation analysis was performed to identify statistically significant indicators among the various evaluation metrics correlated with crash frequency on the road. A set of driving behavior evaluation indicators highly correlated with crash frequency was used as inputs for the negative binomial and decision tree models. Negative binomial model results revealed the indicators used to estimate the number of predicted crashes. The decision-tree model results prioritized the driving behavior indicators used to classify high-risk road segments. RESULTS : The indicators derived from the negative binomial model analysis were the standard deviation of the peak-to-peak jerk and the time-varying volatility of the yaw rate. Their importance was ranked first and fifth, respectively, using the proposed decision tree model. Each indicator has a significant importance among all indicators, suggesting that certain indicators can accurately reflect actual road safety. CONCLUSIONS : The proposed indicators are expected to enhance the reliability of driving-simulator-based road safety evaluations.

PURPOSES : For autonomous vehicles, abnormal situations, such as sudden changes in driving speed and sudden stops, may occur when they leave the operational design domain. This may adversely affect the overall traffic flow by affecting not only autonomous vehicles but also the driving environment of manual vehicles. Therefore, to minimize the traffic problems and adverse effects that may occur in mixed traffic situations involving manual and autonomous vehicles, an autonomous vehicle driving support system based on traffic operation optimization is required. The main purpose of this study was to build a big-data-classification system by specifying data classification to support the self-driving of Lv.4 autonomous vehicles and matching it with spatio-temporal data. METHODS : The research methodology is explained through a review of related literature, and a traffic management index and big-dataclassification system were built. After collecting and mapping the ITS history traffic information data of an actual Living Lab city, the data were classified using the traffic management indexing method. An AI-based model was used to automatically classify traffic management indices for real-time driving support of Lv.4 autonomous vehicles. RESULTS : By evaluating the AI-based model performance using the test data from the Living Lab city, it was confirmed that the data indexing accuracy was more than 98% for the KNN, Random Forest, LightGBM, and CatBoost algorithms, but not for Logistics Regression. The data were severely unbalanced, and it was necessary to classify very low probability nonconformities; therefore, precision is also important. All four algorithms showed similarly good performances in terms of accuracy. CONCLUSIONS : This paper presents a method for efficient data classification by developing a traffic management index to easily fuse and analyze traffic data collected from various institutions and big data collected from autonomous vehicles. Additionally, EdgeRSU is presented to support the driving of Lv.4 autonomous vehicles in mixed autonomous and manual vehicles traffic situations. Finally, a database was established by classifying data automatically indexed through AI-based models to quickly collect and use data in real-time in large quantities.

중국은 경제성장에 치우친 나머지 중국의 환경오염 문제가 국제화되자, 이에 대한 원인을 화석연료의 과다한 사용으로 보고, 이를 해결하고자 화석 연료를 줄이는 대신 안정적인 전력공급을 위해 원자력에너지로의 전환을 계 획하며 많은 원자력 발전소의 추가 건립을 추진하고 있다. 그러나 2011. 3. 후쿠시마 원자력 발전소 사고에서 보았듯이, 효율적인 측면에서 원자력 발 전소는 여느 에너지 공급원보다 대기오염 발생률이 낮고 안정적인 전력을 공급해 주는 것은 사실이지만, 사고 발생 시 국민의 건강과 생명을 위협할 수도 있다. 그럼에도 불구하고 경제성장에 필요한 안정적인 에너지 공급원 이 절실하게 필요한 중국으로서는 이러한 위험을 감수하고라도 경제성장을 위해 선택할 수밖에 없는 에너지원이 원자력에너지일 것이다. 중국은 원자력 발전 기술 수준이 세계적이고, 일부 원자력 발전 기술 분 야의 경우는 세계 최초이며 다른 나라에도 수출하고 있을 정도라며 자부심 을 드러내고 있다. 그러나 동북아시아에서 중국의 지리적 위치와 중국 내 추가 건립되는 원자력 발전소의 입지 현황 등을 고려하면, 제2의 후쿠시마 원자력 발전소 사고와 같은 사고의 발생 가능성을 배제할 수는 없다. 따라서 이 논문에서는 중국의 원자력 발전소 건립계획이 경제성장에 맞춘 부득이한 현실적 선택이라면, 국민의 건강과 안전보장을 위해 최소한의 예 측이 담보할 수 있도록 관련 원자력 안전 관련법의 개정이 필요하다. 이를 위해 첫째, 중국의 원자력 발전소 추가 건립의 위험성을 검토하고, 둘째, 원 자력 발전소 관련 법제를 안전 관련 법제를 중심으로 살펴보고, 셋째, 원자 력의 비중이 가장 높은 프랑스의 법제와 최근에 원자력 사고로 관련 법제를 정비한 일본의 법제 및 한국의 법제를 살펴본 후, 마지막으로 중국의 원자 력 관련 법제가 나아가야 할 방향 및 시사점을 제시하고자 하였다.

목적 : 장애인이 운전할 수 있도록 차량을 개조할 때, 차량 개조에 필요한 품목과 제품군을 확인할 수 있는 알고리즘을 개 발하고자 한다. 이를 통해 정부 주도의 장애인 차량 개조 지원이 확대될 수 있도록 하여 국내 장애인의 자가운전이 활성 화될 수 있도록 하고자 한다. 연구방법 : 장애인 차량 개조 알고리즘의 개발은 설계, 작성, 검토 단계로 수행되었다. 설계 단계에서는 알고리즘의 개발 방향성을 결정하기 위한 전문가 집단 심층 토의를 진행하였다. 이후 수행한 작성 단계에서는 이전 단계에서 결정한 개발 방향성을 토대로 델파이조사를 수행하여 알고리즘을 도출하였다. 마지막 검토 단계에서는 이전 단계에서 도출된 알고리 즘의 전반적인 내용을 검토하기 위한 전문가 집단 심층 토의를 진행하였다. 결과 : 연구 결과물로 운전활동영역 3개, 운전활동 11개, 제품군 19개를 적합하게 배치한 장애인 차량 개조 알고리즘이 개 발되었다. 알고리즘의 안정도 평균은 0.13으로 일치도가 매우 높게 확인되었으며, 내용타당도 평균은 1.0으로 매우 타당 도가 높게 확인되었다. 결론 : 본 연구의 결과물인 장애인 차량 개조 알고리즘이 장애인의 자가운전을 활성화할 수 있는 촉매제 역할을 할 것으로 기대되며, 이를 바탕으로 국내에서 장애인의 이동권이 한층 더 향상되기를 바란다.

This study aims to develop a detailed sizing system for lower body clothing for elderly obese women, using data from the 8th Korean Anthropometric Survey. The research targets 296 elderly women aged 60 to 85, selected from 805 participants in total, who meet the following criteria: Rohrer Index of 1.6 or above, Body Mass Index of 25 or higher, and Waist-Hip Ratio of 0.85 or greater. Elderly women with abdominal obesity exhibit shorter lower body proportions and greater fat accumulation in the torso, around the chest and waist. The findings show that women in their 60s have the highest level of obesity, while waist width and thickness are greatest in women in their 70s, suggesting that abdominal obesity increases with age. According to the KS standards, the main measurement categories were divided into 5cm increments for height, while waist and hip girth were categorized into 5cm and 3cm, respectively, to analyze the distribution of sections. Clothing size standards for lower garments that require a precise fit, such as skirts and formal pants, are presented in 13 sizes, corresponding to a waist girth range of 85–100cm and a hip girth range of 88–97cm. Detailed measurements are categorized into primary and reference areas. Additionally, sizes were presented differently based on whether a precise fit was necessary. For items that did not require a precise fit, ranges were indicated with letters, or ranges were indicated with measurements. Detailed sizes were categorized into primary and reference areas.

국내에서는 공용 중인 교량의 덧씌우기식 교면 포장 공사에서 빠른 개통을 위해 초속경 시멘트와 라텍스를 이용한 초속경 LMC 콘 크리트가 주로 적용된다. 고속도로에서는 교통 개방을 위한 콘크리트의 기준 강도를 압축강도 21MPa로 정하고 있다. 본 연구에서는 시공된 콘크리트의 강도 추정을 위한 적절한 비파괴 시험 방법을 선정하기 위해 약간의 손상을 포함하는 Break-off 시험을 적용하였 다. 실내 실험을 통해 수립된 시험 절차에 따라 47개 현장에서 시험을 수행하여 압축강도와 상관관계를 분석하였고, 현장적용성을 확 인하였다.

본 연구는 도로 프로젝트의 설계 단계에서 ESG(환경, 사회, 지배구조) 요소를 효과적으로 적용할 수 있는 구체적인 지표를 개발하고 제안하는 것을 목적으로 한다. 최근 글로벌 경영 환경에서 ESG의 중요성이 증대됨에 따라, 대규모 인프라 사업인 도로 프로젝트에서도 ESG 요소의 체계적인 적용이 요구되고 있다. 본 연구에서는 GRI, SASB, CDP 등 국제적 ESG 표준을 분 석하고, 도로 프로젝트의 설계 단계를 세부적으로 검토하여 각 단계에 적합한 ESG 지표를 개발하였다. 연구 결과, 프로젝트 목표 설정부터 지속가능성 고려까지 각 설계 단계별로 적용 가능한 구체적인 ESG 지표를 제시하였다. 이는 에너지 효율, 온 실가스 감축, 생태계 보호, 지역사회 참여, 자원 효율성, 안전 기준 등을 포함한다. 본 연구에서 제안된 지표는 도로 프로젝트 의 환경적 영향을 최소화하고, 사회적 가치를 증진하며, 투명하고 책임 있는 프로젝트 운영을 가능케 하는 실질적인 가이드라 인을 제공한다. 이를 통해 도로 프로젝트의 지속가능성을 제고하고 사회적 가치 창출에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

기존 항만 건설 시 화물차 전용 주차장이 고려되지 않았으며, 해양수산부의 ‘제2차 신항만건설기본계획(2019~2040)’에 따라 총 11 개의 새로운 항만이 건설될 예정이다. 따라서 화물차 전용 주차장 설계에 대한 연구가 필요한 실정이다. 현재 항만에서는 화물차 전용 주차 공간 부족으로 불법 주차가 발생하고 있으며, 이로 인해 교통사고 위험이 증가하고 있다. 기존 연구에서는 전체 항만을 대상으로 한 분류 방법이 제안되었으나, 신설 항만 설계 시 과소 또는 과대 설계 문제를 초래한다. 따라서 본 연구는 부두별로 4대 요소(안벽 길이, 야적장 면적, 접안 능력, 하역 능력)를 기반으로 분류하며, DWT와 TEU 단위를 고려하여 데이터를 분석하였다. 14개 국가 관리 항만의 총 380 부두 데이터를 조사하고, 이를 통해 그룹핑 작업을 통해 정규화 곡선으로 평균 ± 표준편차를 기준으로 항만 전체 부두 에 대한 분류를 실시하였다. 이를 통해 향후 연구결과를 통해 검증 후 최종 분류방법을 결정하여 새로운 항만분류법을 제안하고, 제안 된 방법론의 분류검증을 실시할 예정이다.

도로분야와 관련된 기준에서 도로법, 도로의 구조·시설 기준에 관한 규칙, 도로 건설기준(KDS/KCS 44 00 00) 등 관련 법령을 근거로 제정된 기준은 상위기술기준으로 분류되며 그 외 지침, 편람, 매뉴얼, 가이드라인 등은 하위기술기준으로 구분된다. 상위기술기준은 도 로법, 건설기술진흥법 등을 근거로 제정되어 활용되고 있으나, 지침, 편람, 가이드라인 등으로 분류되는 하위기술기준은 소관부서에서 주관하여 필요한 상황에 따라 제정하여 현장에서 활용되고 있다. 법령을 근거로 하는 상위기술기준은 국가건설기준센터, 소관부서 등 에 의해 지속적으로 관리되고 있는 반면에 하위기술기준은 제정 당시 시점의 상위기술기준을 준용하여 제정 후 현행화 등의 후속 관 리가 체계적으로 수행되고 있지 않아 현행 상위기술기준과의 연계성이 떨어지고, 상충되는 문제가 야기되고 있다. 본 연구에서는 현재 까지 발행, 고시 또는 배포된 도로분야의 하위기술기준의 관리를 위한 현황 조사와 함께 전문가 검토를 통한 하위기술기준의 활용성 을 확보하기 위한 방안을 모색하기 위한 기초자료를 마련하고자 하였다. 도로분야 하위기술기준에 대한 현황 조사를 수행한 결과에서 는 현재 150여 개의 하위기술기준이 배포된 것으로 파악되었다. 조사 결과를 바탕으로 도로분야 설계 및 도로 시공 분야 전문가 검토 를 통해 현장에서의 활용 가치가 있는 하위기술기준은 존치하는 방향으로, 현행 상위기술기준과의 연계성, 현장 활용도가 떨어지는 하 위기술기준은 폐지하는 방향으로 분석하여 도로분야 하위기술기준의 현장 활용성 확보를 위한 자료를 마련하였다.

도로포장의 대표적 파손 종류인 균열은 일반적으로 폭이 좁고 기하학적으로 정의하기 어렵기 때문에 균열을 검출하고 유형을 분류 한 후 정량화하기까지 많은 시간이 소요된다. 본 연구의 목적은 균열 검출 이후 단계에서 요구되는 분류 및 정량화 과정을 자동화하 기 위함이다. 이를 위해, 본 연구에서는 균열이 매핑된 포장관리체계용 노면영상을 대상으로 하는 25cm 정사각형의 격자 배치 방법과 차륜 통과 영역 구분을 제시하였다. 각 격자 내 균열 객체의 길이와 진전방향, 인접한 정도 등 시각적 정보에 의한 균열 격자 속성을 정의하고 프로그래밍하여 균열 유형분류와 집계를 자동화하였다. 무작위로 수집된 고속도로 노면영상 자료를 통해 포장형식 별 주요 균열 유형을 분석하였고 차륜 통과 영역에서의 균열률 증가를 수치적으로 확인하였다.

포장상태 평가를 위한 노면영상 촬영은 라인스캔 방식이 주를 이루고 있다. 라인스캔 특성 상, 조사환경이나 장비특성이 달라질 경 우 밝기가 상이한 노면영상을 취득할 수 있고 이는 U-net과 같은 픽셀 단위 segmentation 딥러닝 모델의 균열 자동검출 성능에 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공지능 검출 모델의 변경 없이 영상의 밝기 최적화와 morphology 연산기법을 노면영상 전·후처리 방법으로 제시하고 그 효과를 분석하였다. 영상 처리를 통해 과다 검출경향을 보인 이상치들이 제거되었으며 정답으로 간주할 수 있는 전문요 원 분석결과인 GT 균열률과의 상관성 또한 향상됨을 확인하였다.

본 연구는 노후화된 교량의 단면 보수를 위한 고성능 콘크리트 보수재료를 개발하는 것을 목표로 하여 진행하였다. 건식 숏크리트 방법을 사용하여 최적의 혼합비를 도출하기 위해 재료에 대한 기본 실험을 바탕으로 내구성 및 수밀성 측면에서 적합한 성능을 개발 하기 위한 실험을 진행하였다. 본 연구는 실리카 흄, 고로슬래그, 자연섬유 등을 혼합하여 각 변수별 차이를 비교하였으며, 압축강도, 소성 수축, 염소 이온 침투 저항성, 동결융해 실험을 통해 성능을 평가하였다. 본 연구 결과 실리카 흄과 천연 섬유를 혼합하여 내구 성 및 수밀성을 확보한 채 팽창제와 폴리머 분말수지를 혼입하여 적합한 성능을 가진 보수재료를 개발하기 위한 기초 연구를 완료하 였다. 이 보수재료는 압축강도, 동결융해 저항성, 소성수축 균열 저감성, 염소 이온 침투 저항성 측면에서 우수한 성능을 보여줄 것이 다. 본 연구에서 개발될 보수재료는 기존 보수 모르타르보다 성능이 우수하며, 건식 숏크리트 방식을 사용하기 때문에 작업 및 후처리 과정이 습식 숏크리트 방식보다 간단하여 소구 작업에 더욱 효율적일 것으로 판단된다.