본 논문에서는 다양한 기상 조건에서 시인성과 내구성을 향상시키도록 설계된 도로 표시용 UV 경화 코팅 시스템 개발을 위해 수행한 연구의 결과를 나타내었다. 제조된 UV 코팅을 사용해 차선 표시의 재귀반사도와 내마모성을 강화하고 포장가속시험(APT), 휠 트래킹 내구성 테스트 등 다양한 테스트를 통해 성능을 평가하였다. 이 결과를 바탕으로 도로 안전을 위한 야간 시인성 및 미끄럼을 개선하 고자 한다.

교통안전시설물의 관리는 도로교통의 안전과 직결되는 문제이다. 운전자는 신호등, 표지판, 노면표시 등을 통해 운전에 필요한 정보 를 얻는다. 노후된 표지판과 노면표시는 운전자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있으므로 주기적인 시설물의 관리가 필요하다. 본 연구 는 딥 러닝 기술을 활용해 운전자 시각의 영상 자료에서 교통안전표지를 자동으로 탐지하고자 하며, 교통안전표지의 공통된 색상 특 징을 기반으로 클래스를 그룹으로 묶어 데이터셋을 구축하는 방법을 제안한다. 객체탐지의 성능지표로 널리 활용되는 mAP를 사용해 클래스 묶음 여부에 따른 탐지 성능을 비교한 결과, 색상 기반 클래스 묶음을 적용한 모델의 탐지 성능이 비교군에 비해 약 36% 상승 함을 확인하였다.

병충해의 조기 발견과 그에 따른 조치의 중요성은 농업 및 생태계 보전에 있어서 핵심적이다. 그러나 초기에는 일반적인 카메라나 센서로는 변화의 정도를 관측하기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 초분광 모듈을 활용하여 파장대별 식 물 데이터를 관측함으로써, 딥러닝 모델을 통해 가로수 식생의 건강 상태를 판별, 병충해 여부를 초기에 확인 가능하다. 이를 통해 조기에 병충해에 대해 조치함으로써 더 큰 피해를 방지할 수 있다. 이러한 접근 방식은 농업 및 생태학 분야 에서 식물의 건강을 모니터링하고 보전하는 데 적극적으로 연구되고 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.

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.

본 논문에서는 건설 현장 관리의 과제를 다루고 IoT 기술 활용을 위한 기술 적용에 대해 정리하였다. 도로 포장 장비의 유휴 시간을 모니터링하는 IoT 장치를 설계 및 구현하여 효율적인 장비 관리 시스템을 개발하는 것을 목표한다. 또한, 본 연구에서는 통신방식 선 정, 사용자 친화적인 플랫폼 설계, 데이터 수집 및 분석을 위한 진동센서 기반 IoT 디바이스 개발을 통한 실시간 관리에 중점을 두고 있다. 플랫폼을 통해 공사현황을 실시간으로 모니터링하고 장비 유휴시간을 관리해 효율성을 높일 수 있으며, IoT 디바이스는 90% 이 상의 데이터 정확도를 보장한다. 현장 테스트를 통해 장비 사용 추적 효과가 확인되어 보다 효율적인 건설 관리에 기여하고자 한다.

다중 운집 사고는 주로 도시 내 밀집된 공간에서 발생하며, 보행자의 자유로운 이동이 제한될 때 더욱 위험하다. 이러한 상황에서 군중의 물리적 압력이 더해지면 대형 참사로 이어질 수 있어 예방과 신속한 대응이 필수적이다. 사고 발생 가능성을 최소화하기 위해 서는 실시간으로 군중 밀도를 모니터링하고, 위험 상황을 사전에 경고할 수 있는 예측 시스템 구축이 필요하다. 그러나 현재 사용되는 CCTV 기반 모니터링 시스템은 특정 구역에 국한되며, 설치 및 유지 비용이 높아 광범위한 모니터링에는 한계가 있다. 이에 본 연구 에서는 Cell Transmission Model(CTM)을 기반으로 한 양방향 보행 시뮬레이션 프레임워크를 개발하고, 이를 모바일 통신 데이터로 검증하였다. 연구 과정에서는 먼저 1)단방향 보행 CTM을 구축하고, 2)이를 양방향 보행 CTM으로 확장하여 경계 셀을 재설정하고 유 입량을 조정하는 방식으로 진행했다. 또한, 다중 운집 사고를 구현하기 위해 체류 개념을 추가했다. 검증 단계는 1)대상지 선정, 2)보행 네트워크 구축, 3)시뮬레이션 적용, 4)모바일 통신 데이터와의 비교 검증 순으로 이루어졌다. 대상지는 이태원 참사가 발생했던 이태원 역 부근으로, 20×20m 셀 단위로 보행 네트워크를 구축했다. 시뮬레이션 결과, 모바일 통신 데이터와의 높은 유사도를 보였다. 본 연구 에서 개발한 시뮬레이션은 대규모 행사나 혼잡한 보행 환경에서 군중 밀집을 예측하고, 사고 가능성을 조기에 경고하는 데 활용될 수 있다. 특히, 대형 이벤트나 도시 재난 관리에서 실시간 대응 시스템의 기초 자료로 사용할 수 있다.

iRAP(international Road Assessment Program)에서는 최근 다양한 유형의 도로 정밀자료를 바탕으로 한 AiRAP(Accelerated intelligent Road Assessment Program)을 개발하여 여러 국가별 RAP에 확대 적용해나가고 있는 단계에 있다. 2023년부터 국내 도로 여건을 고려한 한국형 도로안전도 평가 프로그램 개발 연구가 진행 중에 있으며, 개발되는 평가항목 및 기준, 평가기술 등에 적합한 도로안전도 평가 기초데이터 역시 유형 및 범위에 변화가 필요해짐에 따라 이를 충족하는 기초데이터 수집이 가능한 도로안전도 조사장비 개발이 기획 되었다. 이에 따라 본 연구에서는 고사양의 360도 도로영상 촬영장치와 360도 128채널 LiDAR 센서, 정밀 GPS 시스템, 휴대용 운영장 치 등을 갖춘 도로안전도 조사장비를 일반 차량에 탈부착이 가능한 형태로 개발하고자 하였다. 본 개발 장비로 취득 가능한 도로영상 및 점군데이터를 활용하여 AiRAP 자동분석을 통한 도로안전도 평가가 가능한데, 이를 통해 객관적이고 신뢰성 높은 평가가 가능할 것으로 기대된다.

국내 도로포장에서는 겨울철 결빙으로 인한 교통사고가 자주 발생하고 있다. 특히, 최근의 기후변화에 따른 동절기 사고건수가 증가 하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 도로노면 결빙 재료 및 공법, 기술들이 개발되고 현장에 적용되고 있다. 그러나 도로 노면 결빙 및 공법 관련 기술들에 대한 성능평가가 어려운 실정이다. 따라서, 도로환경에서 발생되는 환경조건 등의 모사를 통한 도로 노면 결빙 공법 및 기술의 성능평가를 위한 실증실험시설이 필요하다. 본 연구에서는 국내 동절기 도로포장에 대한 기본적인 환경조 건을 분석하여 이를 기반으로 도로노면 결빙 관련 환경모사가 가능한 실증실험시설을 구축하였다. 도로노면 결빙에 영향을 주는 요소 는 대기온도, 노면온도, 습도, 풍속, 기압 등의 다양한 인자가 있다. 이러한 요소중에 실증실험시설 구축에서는 대기온도, 노면온도, 습 도, 풍속을 모사할 수 있도록 하였다. 도로노면 결빙에 있어 노면온도가 중요한 요소로 작용할 수 있기에 챔버내에 시편의 온도를 제 어할 수 있는 내부챔버를 추가로 구성하였다. 또한, 도로노면 결빙을 유발할 수 있는 어는비 분사장치 및 온․습도 변화에 따른 시편 의 모니터링을 위해 열화상 카메라를 이용하도록 구성하였다. 도로노면 결빙 실증실험시설이 효율적으로 운영된다면 다양하게 개발되 는 기술들에 대한 실험을 통해 성능평가가 가능할 것으로 판단되며, 향후 이를 기반으로 실증실험시설의 운영에 대한 매뉴얼 및 평가 방법 등을 마련하는 것이 필요하다.

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.

자율주행차가 보급되어 도로에서 사람 운전자와 함께 운영되는 미래가 다가오고 있다. 사람 중심으로 운영되는 도로 체계가 자율주 행차와 공존하는 형태로 변화하고 있으며, 도로 시스템도 사람 운전자와 자율주행차가 혼재된 혼합교통류를 대상으로 변화하고 있다. 현재 도로에서는 예상하지 못한 상황들이 다양하게 발생한다. 교통사고, 도로 낙하물 등 교통흐름에 영향을 주는 상황들이 발생하며, 대응을 위한 전략들이 각 지방자치단체에서 준비되어 있다. 미래 교통상황에는 도로상에 자율주행차가 혼재되어 있으며 이를 포함하 는 돌발 및 재난상황에 대한 제어전략은 아직 부재하다. 본 연구에서는 돌발 및 재난상황 발생 시 자율주행차 제어전략에 대한 설계 방안을 제안한다. 돌발 및 재난상황 범위에 대해 정의하며, 상황 구분을 위한 기준을 제시하여 각 상황에서 자율주행차가 안전하게 대 응할 수 있도록 제어전략을 제시한다.

지하도로는 주변 도심개발 등으로 수평적 도로용량 확장이 어려운 구간을 대상으로 입체적 활용을 통해 교통혼잡을 해소하기 위한 수단으로써 주목받고 있다. 그러나 지하도로는 공간 특성상 지상에 비해 다양한 불확실성이 수반된다는 면에서 위험요인이 크고 직접 건설비용이 큰 사업으로 인식되기도 하며, 최근 관련 안전·방재 및 설계 요소 관련 법령과 지침이 지속적으로 제·개정됨에 따라 사업 비 변동요인이 증가하고 있다. 따라서 향후 증가할 지하도로 민간투자사업 추진시에 발생하는 다양한 위험요인에 대한 관리방안 마련 이 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 지하고속도로 민간투자사업의 특수성을 반영한 기본계획 단계의 기술부문 평가지표에 대한 배점 개선안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 현재 제3자 제안 공고상 기술 부문의 평가 배점을 검토하고, 신규 평가항목이 포함 된 후보 평가지표를 제시하였다. 또한 분석적 계층화 기법(AHP) 기반의 전문가 설문조사를 수행하여 평가지표의 우선순위를 도출해 최종적인 지하 고속도로 평가지표의 배점을 도출하였다. 평가항목별 배점 결과 건설계획 분야에는 ‘공사비, 보상비 등 사업비 선정(10 점)’, ‘장대터널계획 종합(25점)’, ‘시·종점부 도로접속 및 교통운영(18점)’ 평가항목이 추가되었다. 사업관리 및 운영계획 분야에는 ‘안 정적 운영을 위한 계획수립(76점)’, ‘운영계획의 창의성(24점)’, ‘재해 및 재난관리계획(21점)’ 등의 순으로 배점이 수정되었으며, 특히 시설 및 장비확보 계획, 유지보수 계획, 교통 및 영업관리 계획 등이 고려되는 ‘안정적 운영을 위한 계획수립’ 평가항목의 배점이 크게 증가하였다. 본 연구에서 제시한 배점 개선안을 통해 기본설계 단계에서부터 지하 고속도로 민간투자사업의 위험요인과 특수성을 고 려하여 사업을 추진할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 스마트도시의 지속 가능한 공공 서비스 개발을 위한 주요 토론 주제를 발굴하는 것을 목적으로 한다. 현행 지방정부 스 마트도시 서비스 도출 방식은 시민 리빙랩을 통해 시민 의견을 반영하지만, 기술적 요구와는 동떨어진 민원 수준 의견이 많아 한계가 있다. 또한, 공공기관은 중앙정부 정책에 의존하여 민간 기술에 종속되는 경향이 있어, 장기적인 관리 및 운영이 어렵다. 이러한 문제 를 해결하기 위해 시민들의 기술 이해 수준과 공공기관의 기술 수준을 함께 고려한 전략적 접근이 필요하다. 본 연구는 이러한 요소 들을 바탕으로 향후 연구 및 정책 수립의 기초 자료로 활용될 토론 주제를 제안하였다.

최근 지구온난화로 인해 발생하는 극단적인 기상현상이 빈번해짐에 따라, 사회 인프라와 건축물의 노후화로 인한 붕괴 위험이 증가 하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 구조물 유지보수 및 보강을 위한 고성능 숏크리트 공법을 개발하는 것을 목표로 한다. 특히, 자연섬유와 나노버블수를 혼입한 숏크리트는 콘크리트의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 자연섬유 는 콘크리트의 점착력과 부착력을 높여 펌핑성과 유동성을 개선하고, 콘크리트 내부에 수분을 지속적으로 공급하여 소성수축 균열을 억제하는 효과가 있다. 이를 통해 구조물의 내구성을 증진시키며, 공용 수명을 연장하는 데 기여한다. 또한, 나노버블수는 콘크리트의 수화 반응을 촉진하여 응결 시간과 초기 강도를 크게 향상시킨다. 나노버블수는 콘크리트 혼합물 내에서 슬립 현상을 제공하여 리바 운드를 저감시키고, 시공 중 발생하는 재료 손실을 줄여 시공 효율성을 높이는 역할을 한다. 나아가, 나노버블수는 이산화탄소를 포집 하여 생성할 수 있어 탄소 배출을 줄이는 환경적 이점을 제공하며, 급결제 사용을 줄여 환경오염 감소에도 기여한다. 본 연구에서는 다양한 실험을 통해 각 변수의 영향을 분석하였다. 결론적으로, 자연섬유와 나노버블수를 혼입한 고성능 숏크리트를 통해 구조물 보수 및 보강 공사에서 비용을 절감하는 동시에, 내구성을 크게 향상시킬 수 있음을 증명하고자 한다. 이 연구 결과는 향후 다양한 구조물 유지 보수 공법에 적용될 수 있으며, 건설 산업에서 지속 가능한 기술로 자리 잡을 것으로 기대된다.