지난 10년간 국내 고속도로의 관리 대상 구조물 수는 2013년 8,302개소에서 2023년 11,054개소로 약 25% 증가했다. 특히, 공용 20~30년 미만의 교량이 전체 교량의 약 40%를 차지하고 있으며, 이들 교량의 노후화가 향후 10년 내 집중적으로 발생할 것으로 예상 된다. 이에 따라 유지관리 비용이 급격히 증가할 것으로 전망된다. 효율적인 자산관리를 위해서는 상태평가 결과를 바탕으로 예측모델 을 적용하여 구조물의 성능과 생애주기 비용을 예측하는 것이 중요하다. 그러나, 유지관리에 따른 구조물 성능향상과 열화모델 적용 등 다양한 변수를 고려한 예측모델 적용할 때, 인력점검의 한계와 점검자의 주관적 판단에 따른 점검오차를 최소해야만 개별 구조물 의 현재 상태에 대한 정확한 평가가 가능할 것이다. 이와 관련하여 본 연구에서는 자산관리 개선을 위한 추진전략과 상태평가 신뢰성 확보를 위한 신기술 적용방안을 제시하고자 한다. 따라서, 교량 자산가치평가 정확도 향상을 위해 BIM(Building Information Modeling) 모델 제작 및 손상평가 AI(Artificial Intelligence) 기술을 적용한 ‘BIM 기반 외관조사망도 자동생성 시스템’을 통해 인력점검의 한계와 점검오차로 인한 문제를 개선하고자 하며, 점검/진단 자동화 기술을 구조물 유지관리 업무 시스템에 연계하여 손상정도를 시계열로 모 니터링하고, 최적 보수시기 및 공법 선정 의사결정에 활용할 수 있으며, 보수·보강 비용 및 조치편익을 분석하여 유지관리 사업계획 수립 시 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 향후 ‘점검/진단 자동화 시스템‘을 고속도로 자산관리에 시범적으로 적용하여 실제 현장 점 검자의 사용성 검증과 시스템 운영방안 수립을 통해 효율적 자산관리를 위한 도로관리자의 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

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.

This study examines and redefines the transportation policy directions for Seoul, focusing on the diagnosis of existing traffic management strategies and the establishment of new policy directions. The research analyzes major transportation policies implemented in Seoul from 2015 to 2024 and evaluates key initiatives within the city’s mid-term urban transportation improvement plan (2022-2026). Based on this evaluation, new policy directions are proposed, emphasizing "traffic efficiency," "traffic safety," and "citizen convenience," while also incorporating "sustainable eco-friendly approaches" and the "establishment of institutional foundations." In addition to existing initiatives, this study highlights the need for further focus on "technological innovation and development," "environmental sustainability," and "improvements in laws, institutions, and administration." A comprehensive roadmap is developed, offering short, medium, and long-term action plans for the improvement of traffic operations. Key recommendations include the advancement of smart signal systems using AI and big data, the introduction of an integrated mobility platform, the enhancement of safety for vulnerable road users through autonomous driving technologies, and the development of eco-friendly transport systems. The study emphasizes the importance of adapting to rapid social and technological changes through proactive policy formulation and administrative streamlining.

PURPOSES : This paper presents a foundational study aimed at strengthening the competitiveness of future overseas construction engineering projects, efficiently guiding investment decisions for the government or private sectors and establishing policy suggestions for areas that need to be supplemented and linked. METHODS : The data envelopment analysis (DEA) model was used to measure the operational efficiency for individual types of work. The DEA model for measuring efficiency uses the representative Charnes, Cooper, and Rhode (CCR) and Banker, Charnes, and Cooper (BCC) models. RESULTS : By using statistics of overseas construction projects and conducting DEA, it was revealed that construction management was most needed in the energy facility sector of overseas construction projects. CONCLUSIONS : Although the capabilities of our country's companies are excellent, it was evident that the energy and industrial facilities sectors, which need to be supplemented to enhance their competitiveness, require policy support that incorporates construction management (CM). Consequently, it was confirmed that the construction management sector needs investment that should continue to be activated in the future. Additional research is needed that considers variables and environments related to overseas construction projects’ on-site conditions. To this end, the government should continue to promote research and government investment linked to CM to make progress in overseas construction sectors.

고형가유두상종양은 수술 후 95% 이상의 환자에서 완전 절제가 이루어지며 대부분 완치되는 것으로 알려져 있다. 하지만, 절제 후 재발하는 경우가 7% 정도로 보고되고 있어 수술 후에도 지속적인 추적 관찰이 필요하다. 또한, 췌장 내에서 다발성으로 종괴가 발생할 수 있으므로, 췌장 종괴에 대한 수술적 절제를 시행할 경우 수술 전에 반드시 영상 검사와 내시경 초음파 등을 통한 충분한 평가가 선행되어야 한다. 본 증례 보고에서는 건강 검진으로 발견된 췌장 종괴에 대해 추 적 관 찰 을 시 행 하 다 가 크 기 가 증 가 해 서 수 술 적 절제(췌장미부절제술)를 시행하였다. 수술 후 병리 결과 고형가유두상종양과 신경내분비종양이 동시에 진단되었다. 수술 12개월 후 남아 있는 췌장 두부에 종괴가 재발한 소견을 보여 추가적인 수술적 절제(전췌장절제술)을 시행 받았고, 수술 후 병리 결과 악성 고형가유두상종양으로 진단되었다. 현재까지 고형가유두상종양과 신경내분비종양이 동시에 발생하는 증례에 대한 보고가 많지 않고 국내에서는 아직 보고가 없다. 이에 수술 후 고형가유두상종양과 비기능성 신경내분비종양이 진단된 증례를 보고하는 바이다.

해양재분석 자료는 관측 자료를 수치 모델에 동화함으로, 관측 자료의 시공간적인 제약을 극복하고 해양 변수 간 의 물리적 상호작용을 고려한 격자화된 고해상도 정보를 제공함으로써 해양순환 및 기후 연구에 광범위하게 사용되고 있다. 이 연구에서는 기존에 생산된 12년간(2011년부터 2 02 2년까지)의 북서태평양 지역해양 재분석 자료를 확장하여 30 년간(1993년부터 2 02 2년까지)의 1/24o 수평해상도를 갖는 장기 재분석 자료(K-ORA22E)를 생산하고, 이를 분석하여 한 반도 주변해역에서의 장기 해양기후변화를 진단하였다. K-ORA22E 데이터를 통해 한반도 주변 해역의 수온 상승 경향 을 분석한 결과, 쿠로시오 확장역에서 쿠로시오의 경로가 지난 30년 동안 1년에 약 6 km 씩 북상하였으며, 쿠로시오 경 로의 북쪽에서 수온 상승이 두드러졌다. 한반도 주변 해역 중에서는 동해에서 수온 상승이 가장 뚜렷했다. 특히, 동해에서는 표층보다는 중층에서 수온 상승이 두드러졌으며, 동한난류의 수온 상승률은 전 지구 평균보다 2 -3배 높았다. 황해저 층냉수가 출현하는 황해 중앙부에서는 장기적으로 수온이 상승하였으나, 한반도 서해안과 남해안에서는 수온이 오히려 감소하는 경향이 나타났다. 이러한 수온의 장기변화의 공간적인 차이는 쿠로시오 해류의 북상에 따른 열수송의 경로와 밀접한 관련이 있을 것으로 보인다. 이 연구에서 구축된 K -ORA2 2 E와 같은 고해상도 지역 해양 재분석 자료는 한반도 주변 해역의 장기 변동성을 이해하고 기후 변화의 영향을 분석하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

콩과 같은 밭작물은 주로 토양으로부터 수분을 공급받으며 토양 수분 조건에 따라 생육 반응이 민감하게 반응한다. 작물의 생육과 재배 지역의 토양 조건, 기상 등에 따라 적정 토양 수분을 유지하는 것은 작물 생산량의 증가를 위해 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 머신러닝 기법을 이용하여 토양 수분 함량 예측 모델을 개발하였다. 깊이에 따른 토양 수분과 외기, 강수량 등 기상 변수와의 상관 관계를 구명하고, 깊이별 토양 수분예측을 위한 부분최소제곱회귀(PLSR) 모델을 알고리즘을 개발하였다. 콩 재배포장의 10cm, 20cm, 30cm 깊이의 토양수분은 FDR 방식의 센서로 측정하였 고, 콩 작물 주변 환경인자(재배환경의 기온, 상대습도, 풍속, 일사량, 일조시간)는 주변의 기상관측소에서 측정된 데이터를 이용하였다. 이를 이용하여 깊이별 미래의 토양수분함량 예측 모델을 개발한 결과, 10cm와 20cm깊이에서 주요 인자는 현재 토양수분함량과 기온이었으며, 30cm 깊이에서의 주요 인자는 현재 토양수분함량과 기온, 풍속으로 나타났다. 토양 깊이가 깊어짐에 따라 토양수분함량 예측 정확도가 향상되었으며, 이는 표면에 가까울수록 토양수분함량이 변화가 크기 때문으로 예상된다. 또한 미래의 토양 수분함량예측시 1시간 후 예측 정확도가 가장 우수하였으며, 이때의 Rv 2와 RMSEV가 10cm 깊이에서 0.993와 1.069%, 20cm 깊이에서 0.994와 0.821% 였으며, 30cm 깊이에서 0.999와 0.149% 였다. 본 연구 결과는 콩 생육환경 진단을 위해 재배 포장의 토양수분함량을 토양층별로 미래의 토양수분함량도 예측이 가능함을 보여준다.

작물의 스트레스 조기 진단은 농업에 있어 빠른 대응을 가능하게 해 피해를 경감시킬 수 있어 중요한 기술이다. 기존의 스트레스 진단이 가진 파괴적인 형식의 시료 채집과 양분 분석에 많은 노동력을 필요로 한다는 단점 극복을 위해 새로운 기술 개발이 필요하다. 미래에는 대단위 영상을 이용한 생육 진단 기술에 대한 수요가 높아질 것으로 예상되어 이를 이용한 연구를 진행하였다. 본 연구는 2023년 경상남도 밀양시에 위치한 국립식량과학원 실험 포장에서 수행되었으며, 무인항공기(UAV)를 이용하여 양분 결핍 처리(관행시비, 질소 결핍, 인 결핍, 칼륨 결핍, 무비)에 따른 벼의 생육을 조사했다. UAV를 이용해 생육 기간 중 총 6회에 걸쳐 포장을 촬영하였고, 영상을 기반으로 11개의 식생 지수를 산출하여 기계학습을 통해 양분 결핍을 진단하는 모델을 구축하여 평가했다. 연구 결과에 따르면, 엽록소 함량과 관련된 지수인 NDRE (Normalized Difference Red Edge)가 가장 높은 중요도를 나타내어 벼의 양분 상태를 효과적으로 진단하는 데 유용하다는 것을 확인하였다. 6개의 각 단계별로 모델을 평가하였을 때 모든 단계에서 accuracy가 0.7 이상으로 나타났다. 조기 진단을 위해 첫 촬영 날짜인 7월 5일의 자료로 모델을 만들어 다른 회차에 적용하여 모델의 성능을 평가한 결과, 5개의 모든 단계에서 0.9 이상의 accuracy를 얻었다. 종합적으로, UAV 영상 기반의 식생 지수를 활용한 양분 결핍 진단은 벼의 생육을 조기에 예측하는 데 효과적이며, 이는 정밀 농업 분야에서 시간과 노동을 절감하고 양분 관리를 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

It is very important to evaluate how the functions of products, facilities, and spaces affect human life. The evaluation of these actions has legal regulations such as certification, inspection, and diagnosis, and the degree of quality, safety, and excellence of the results is announced. This study sought to secure safety through efficient system operation by reviewing safety-related certification systems established and implemented by each government department in Korea and analyzing the characteristics of each system and similarities between systems. There was also an aspect of cross-checking safety through the certification and diagnosis system implemented by each ministry, but it was confirmed that the efficiency of the system should also be considered in terms of overlapping application. Therefore, when securing safety is confirmed based on each safety-related law, active alternatives such as exemption, substitution, delegation, etc. should be presented.

이 연구는 초분광 영상으로 두 품종의 콩(청자 3호, 대찬)의 들불병을 진단할 수 있는 모델과 다중분광 영상센서를 개발하기 위해 수행되었다. 무처리구와 들불병 처리구에서 5 nm full width at half maximum (FWHM)으로 구성된 원시 초분광 중심파장들의 콩 식물 영역 반사율들을 추출하여 10 nm FWHM으로 병합한 후, t-test로 차이가 나타난 blue, green, red, red edge, NIR1 및 NIR2 각 영역에서 선정된 대표 밴드로 121개의 식생지수를 계산하였다. 식생지수를 입력변수로 support vector machine (SVM), random forest (RF), extra tree (EXT), extreme gradient boosting (XGB)의 머신러닝 기법과 shapley additive explanation 변수 선택 기법을 적용하여 들불병 진단에 가장 적절한 모델을 선정하고 사용된 식생지수와 파라미터를 나타내었다. T-test 결과 품종에 상관없이 blue 1개(420 nm), green 2개(500, 540 nm), red 1개(600 nm), red edge 2개(680, 700 nm), NIR1 2개(780, 840 nm), NIR2 1개(920 nm)의 총 9개 대표 밴드들이 선택되었고, 성능 평가를 통해 선정된 모델에 청자 3호의 경우 SVM모델(OA=0.86, KC=0.72, 10 VIs)이 선정되었으나 혼동행렬 분석 결과 정상오분류가 적은 RF모델이 선택되었다. RF모델(식 생지수 : RE/Blue, NSI, GDVI, Green/Blue, 파라미터 : max_depth=6, n_estimators=100)은 OA=0.81, KC=0.60, precision=0.86, recall=0.81, F1 score=0.80의 성능을 나타내었다. 대찬은 EXT모델(식생지수 : YVI, RE/Green, 2YVI, 파라미터 : max_depth=8, n_estimators=10)이 선정되 었고, OA=0.86, KC=0.72, precision=0.86, recall=0.86, F1 score=0.86의 성능을 나타내었다.

본 연구는 현재 가설되어 가용 중인 프리스트레스트 구조물에 대해서 긴장 응력을 계측하는 방법에 관한 연구를 위해 외부 자화를 이용한 PSC 텐던의 긴장 응력 계측에 관한 연구를 진행하였다. 이에 유한요소해석을 이용하여 PSC 거더에 외부 자화 시 잔존 긴장 응 력을 검출하기 위해 PSC 거더 내부의 PS 텐던까지 영향을 줄 수 있는 코일 배치 및 크기 등을 고려하여 최적의 센서를 설계하였다. 또 한, 유한요소해석을 이용하여 설계한 센서와 동일한 수치 및 재질 데이터를 이용해 이론적 검증을 진행하였으며 타겟 위치에서 자화 의 세기를 계산하였을 때, 유한요소해석 결과와 동일한 결과를 얻어낼 수 있었다. 이를 통해 설계한 센서의 검증 및 비 접촉 외부 자화 EM 센서를 활용하여 PSC I형 거더 내부 텐던의 자화가 가능함을 확인하였다.