과거 교통에서는 이동의 신속성이 중시되고 자동차의 통행이 우선이었던 반면, 현재는 모든 교통 이용자의 안전한 이동과 보행자가 중요시되는 방향으로 교통정책이 나아가고 있다. 보행자의 안전하고 쾌적한 통행과 교통약자의 이동권의 보장이 강조됨에 따라서, 향 후 교통약자 보호구역의 역할도 확대될 것으로 예상된다. 그러나 교통약자의 안전한 보행 공간 확보와 보행사고 피해의 축소라는 목 적과 달리, 스쿨존 내 사고 등은 지속적으로 발생하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 보호구역의 사고 위험을 판단하고 안전성을 분석하고자 하였다. 교통사고의 위험성을 비교하고 사고 예방이 필요한 보호구역을 판단하기 위한 기준으로서 사고 위험도를 정량화 하였다. 서울시 보호구역 내 사고 데이터를 보호구역 구간별 특성 데이터와 결합하여 구간별 사고 건수 및 피해 정도를 자료화하고, 도로 속성을 기준으로 보호구역 구간을 유형화하였다. 보호구역 유형별 사고 발생확률과 평균 피해 정도를 구해 도로의 속성마다 다 른 사고 발생 특성을 반영하였다. 사고 위험도는 사고 발생빈도와 피해 정도를 통해 판단하고자 하였다. 사고 발생빈도는 도로 면적과 발생 건수를 기준으로 하여 산출하였고, 피해 정도는 유형에 따른 사고 발생확률과 발생빈도, 평균 피해 정도를 통해 산출하였다. 위 험도에 대한 정량적 분석모델을 통해 사고 위험이 높다고 판단되는 보호구역과 해당 구간의 특성을 알아보고, 각 행정구역별로 보호 구역에서의 교통사고 위험성을 비교하였다. 이를 통해 사고 위험이 높은 지역과 유형이 무엇이며, 어떠한 특성을 보이는지 파악하여 보호구역 개선 방향을 제시하고자 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.

고속도로 터널 구간은 일반 도로에 비해 사고 발생 빈도와 심각도가 높으며, 특히 터널 내에서 발생하는 사고나 공사와 같은 돌발 상황은 대기 행렬을 유발해 후미 추돌 위험을 증가시킨다. 본 연구에서는 운전자가 돌발 상황 지점에 접근할 때 선제적으로 대응할 수 있도록, Driving Simulator를 활용하여 다양한 정보를 제공하는 터널 내 교통관리 시스템의 효과를 분석하였다. 분석 대상은 차로 변 경 유도, 속도 감소 유도, 돌발 상황 안내로 구성된 세 가지 교통관리 시스템의 개별 효과와 이들의 통합 운영이 터널의 안전성과 운 영 효율성에 미치는 영향을 포함하였다. 분석 결과, 세 가지 교통관리 시스템을 통해 터널 내 평균 통행 속도가 증가하였으며, 돌발 상황 발생 지점에서 차량의 차로 변경과 감속이 선제적으로 이루어지고 급감속 횟수가 현저히 감소하였다. 본 연구는 터널 내 돌발 상황 발생 시 다양한 정보를 제공함으로써 터널의 안전성과 교통흐름을 개선할 수 있음을 입증하였으며, 특히 여러 시스템을 통합적 으로 운영할 때 그 효과가 극대화됨을 Surrogate Safety Measure를 통해 확인하였다. 이러한 결과는 향후 터널 교통관리에서 단일 시스 템의 기능만을 고려하기보다는, 다양한 교통관리 시스템 간 상호작용을 고려해야 함을 시사한다.

서울시의 대표적인 대중교통 수단인 도시철도를 이용하는 승객 수는 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라 출 퇴근시간대에 열차 내의 혼잡뿐만 아니라 역사내의 혼잡까지 이어져 안전사고가 발생하기도 한다. 본 연구는 역사에서 발생되는 보행흐름의 위험 여부를 판단하기 위해 도로의 교통류에서 활용되고 있는 vehicle accumulation과 travel time 간의 elliptic bivarate relationship을 적용하였다. 또한 보행흐름과 교통류의 혼잡발생 과정을 비교하여 차이점을 규명하였다. 본 연구에서는 도시철도 역사내 CCTV영상을 기반으로 실제 데 이터를 추출하여 역사내 통로에 발생하는 여러 보행흐름을 혼잡강도와 혼잡지속도에 따라 분류하여 비교분석하였다. 혼잡이 발생하는 여러 역의 첨두, 비첨두, 주말등 다양한 시간대의 CCTV 영상을 확보하였고, ByteTrack 방식을 활용하여 객체를 검지하였다. 검지된 보 행흐름을 강도, 지속도에 따라 분류하고 보행 누적량과 평균통행시간을 산출하여 비교분석하였다. 또한, elliptic bivarate relationship의 형태가 교통류와는 어떠한 차이점이 있는지를 규명하고 보행에서의 위험 상황 여부를 그래프를 통해 확인하였다. 분석 결과, 혼잡발생 강도가 높을수록 그래프 타원의 장축이 길게 나타났고, 보도유효폭이 클수록 타원의 기울기가 낮게 나타났다. 또한, 사람들의 평균보 행속도가 클수록 타원이 낮게 위치하였다. 마지막으로 흐름이 바로 해소되지 않고 지속되는 보행흐름의 경우, 일반적인 타원형태에서 우측부분에 타원이 추가로 형성됨을 확인하였다. 교통류와 비교한 결과, 차량의 경우 교통량에 따라 속도가 일정하게 나타나지만, 보 행의 경우 보행량과 속도의 관계가 비교적 불분명하였다.

세계의 많은 도시들은 하천과 항구와 함께 발전해 왔으며, 고대부터 현대까지 교통과 물류의 주요한 축으로 기능하였다. 본 연구는 한강이 가로지르는 서울을 포함하여, 세계 여러 도시에서 현재 운영되고 있는 수상교통 시스템을 조사하였고, 이를 바탕으로 설문조사 를 통해 데이터를 수집, 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 수상교통에 대한 사람들의 인식에 영향을 미치는 요인을 알아보았다. 연구의 목적은 수상교통의 특성, 이용자의 개인적 성향 등을 고려하여 수상교통의 이용 의향 여부와 통근형과 관광형 수상교통에 대한 선호 도를 분석하는 것이다. 서울에 거주하고 근무하는 150명의 직장인을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 세계 각국의 도시 수 상교통에 대한 사전 조사를 통해 공통적 특성을 파악하였다. 설문조사는 인구통계학적 특성, 직업 관련 요인, 도시 수상교통에 대한 인식, 교통수단 특성의 중요성, 개인 성향 등을 조사할 수 있도록 구성하였다. 분석은 빈도분석, 요인분석, 신뢰도 분석을 거쳐 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 각 요인의 영향을 정량적으로 파악하였다. 분석 결과, 수상교통의 이용 의향 여부에 유의미한 영향을 미치 는 요인에는 연령, 출근 시간, 출근 시 주 교통수단, 그리고 개인 성향 중 이동 시 넓은 시야를 확보하고 풍경을 관람하는 것을 선호 하는 성향, 새로운 것을 시도하는 것을 좋아하는 성향이 있는 것으로 분석되었다. 통근형과 관광형 간의 선호도에 유의미한 영향을 미 치는 요인으로는 출근 시간과, 개인 성향 중 교통수단의 안전성에 대한 민감도, 여행 중 야외 활동에 대한 선호도가 있는 것으로 분석 되었다. 본 연구는 도시 수상교통에 대한 이용자 특성과 선호도 간의 관계를 파악하여 향후 수상 공간의 교통수단 계획에 기여할 수 있는 통찰을 제공한다.

With the growth of silicon-based semiconductor sensors in the global sensor market, advancements in body motion detection for wearable devices and sustainable health monitoring have accelerated. This has led to a significant attention on various sensors with excellent flexibility and stretchability, such as PDMS, in numerous applications. In this study to adjust the sensitivity of conventional conductive pressure sensors, a porous sponge structure was initially created using a sugar template method. The polymer was prepared with four different ratios (5:1, 10:1, 20:1, 30:1) to achieve varying flexibilities. To ensure conductivity, the sponge was coated using a dip-coating method with a 3wt% CNT solution. The conductive sponges with various ratios were tested for sensitivity, demonstrating characteristics suitable for a wide range of pressure sensing applications.

PURPOSES : This study aimed to develop a transportation-energy linkage model and performance evaluation indicators to improve the sustainability operation and technology of smart city transportation-energy services. METHODS : This study derived a new transportation-energy linkage system model for 15 services designated by the national pilot city. Evaluation indicators for energy-oriented transportation services in smart cities were selected, and a methodological framework was proposed for selecting quantitative evaluation indicators based on text mining and importance-performance analysis (IPA). RESULTS : Twenty indicators, confirmed as crucial for successful transportation-energy linkage in smart cities, were selected. These covered data linkage between services, IoT-based information linkage driving rate, and network and energy efficiency indicators. The proposed quantitative methodological framework can complement expert subjective evaluation by identifying meaningful implications in research literature that experts may have missed. The methodology can consistently derive indicators even when new services are added, aiding policymakers’ decisions. CONCLUSIONS : The methodological framework can contribute to minimizing operational risks in smart city transportation-energy expansion. It can also be used to prioritize service investment in smart cities by estimating benefit effects through quantitative indicators.

근래들어 미중 간의 기술패권 경쟁이 심화됨에 따라 미국은 중국의 첨 단반도체 기술의 발전을 저지하기 위한 다양한 경제적, 기술적 제재를 부과하고 있다. 최근에는 반도체산업의 글로벌 밸류체인(GVC, 가치사슬) 의 변동성 증대와 더불어, 미국 주도로 주요 반도체 생산국가들인 한국, 대만, 일본을 포함한 칩포(Chip-4) 동맹을 결성하기 위한 논의를 하고 있다. 물론 이러한 미중 간의 첨단기술 경쟁은 우리나라의 산업전반 특 히, 중국에 생산기지를 가지고 중국의 수요에 많이 의존하고 있는 우리 나라 반도체 산업에도 큰 영향을 미치지 않을 수 없다. 따라서 미중 간 반도체산업 분야의 기술경쟁 실태를 면밀하게 분석하고, 이를 토대로 우 리의 국익을 극대화할 수 있는 방안을 모색하는 것이 절실하다. 이러한 배경 하에서, 본 논문은 반도체산업을 중심으로, 현재 미중 간에 벌어지 고 있는 기술패권 경쟁에서 미국과 중국은 각기 어떠한 위치를 점하고 어떠한 전략을 구사하고 있는지를 분석하고, 이를 토대로 이러한 미중 간 기술경쟁이 우리나라 반도체산업에 미칠 영향을 점검하고 적절한 대 응방안을 모색하고자 하는 것이다.

PURPOSES : To prevent an increasing number of drowsiness-related accidents, considering driver fatigue is necessary, which is the main cause of drowsiness accidents. The purpose of this study is to propose a methodology for selecting drowsiness hotspots using continuous driving time, a variable that quantifies driver fatigue. METHODS : An analysis was conducted by dividing driver fatigue, which changes according to time and space, into temporal and spatiotemporal scenarios. The analysis technique derived four evaluation indicators (precision, recall, accuracy, and F1 score) using a random forest classification model that is effective for processing large amounts of data. RESULTS : Both the temporal and spatiotemporal scenarios performed better in models that reflected the characteristics of road sections with changes in time and space. Comparing the two scenarios, it was found that the spatiotemporal scenario showed a difference in precision of approximately 10% compared with the temporal scenarios. In addition, [Model 2-2] of the spatiotemporal scenario showed the best predictive power by assessing the model’s accuracy via a comparison of (1-recall) and precision. This shows better performance in predicting drowsy accidents by considering changes in time and space together rather than constructing only temporal changes. CONCLUSIONS : To classify hotspots of drowsiness, spatiotemporal factors must be considered. However, it is possible to develop a methodology with better performance if data on individuals driving vehicles can be collected.

PURPOSES : This study aims to evaluate the traffic safety by collecting and analyzing vehicle speed and conflict frequency data based on the provision of information to vehicle drivers and crosswalk pedestrians under right-turn conditions. METHODS : Two evaluation scales, namely speed of access and number of conflicts, were used to quantitatively evaluate the effects of the new information provision method. Data on access speed and the number of conflicts according to information provision were collected and compared before and after information provision. RESULTS : Analysis of the pre- and post-spot speed reduction rates revealed an overall reduction rate of 32.6%. The conflict ratio was 81.0% before information provision but increased to 83.3% after information provision. CONCLUSIONS : When LED display information was provided, the effect of decelerating the approaching speed of vehicles in the rightturn torpedo section was statistically significant, but the reduction in the conflict ratio was not. Factors such as intersection status, traffic volume and vehicle speed, affect the approach speed and increase or decrease the number of conflicts. Regardless of whether information is provided, the average compliance rate of the Road Traffic Act when turning right in the channelization area is 16.7%, which is significantly different from the average compliance rate of 48.4% immediately after the Road Traffic Act was revised in July 2022.

PURPOSES : Traffic congestion on freeway generally occurs when the traffic volume exceeds the road capacity. Most traffic manuals *such as the Korean Highway Capacity Manual) present the highway capacity as approximately 2,000 units/hour. However, in the real world, freeway congestion occurs for various reasons, including unusual driver behaviors, physical road limitations, and large traffic volumes. Thus, the flow rate at a traffic breakdown can have a wide range of volumes. Therefore, using 5-min volume and speed data from the field, this study explores the stochastic features of traffic breakdowns on major urban freeways in Seoul. METHODS : First, a breakdown point is defined by applying a wavelet transform to identify the sharp drop in the speed data near freeway bottlenecks. Second, based on the flow rate at and before a breakpoint, a survival analysis is performed to construct the probability distributions of the traffic breakdown. Log-rank tests are also conducted to verify the similarities of the distributions between freeways. RESULTS : The analysis results confirm the stochastic features of the urban freeways in Seoul. Specifically, the freeways have typical S-shaped distributions of breakdown probabilities. However, the distributions rise steeply (exceeding a 50% of breakdown probability) at flow rates of 1,150 vphpl to 1,700 vphpl; this is lower than the general expectation. CONCLUSIONS : The statistical differences in the probability distributions for freeways indicates that applying a general standard to every urban highway could raise problems. This study has a limitation in identifying the specific causes of traffic congestion owing to the by physical relationships between individual vehicles. An investigation if vehicle trajectory data should be conducted to examine these aspects in further detail.

In this work, the ablation behavior of monolith ZrB2-30 vol%SiC (Z30S) composites were studied under various oxy-acetylene flame angles. Typical oxidized microstructures (SiO2/SiC-depleted/ZrB2-SiC) were observed when the flame to Z30S was arranged vertically. However, formation of the outmost glassy SiO2 layer was hindered when the Z30S was tilted. The SiC-depleted region was fully exposed to air with reduced thickness when highly tilted. Traces of the ablated and island type SiO2 were observed at intermediate flame angles, which clearly verified the effect of flame angle on the ablation of the SiO2 layer. Furthermore, the observed maximum surface temperature of the Z30S gradually increased up to 2,200 °C proving that surface amorphous silica was continuously removed while monoclinic ZrO2 phase began to be exposed. A proposed ablation mechanism with respect to flame angles is discussed. This observation is expected to contribute to the design of complex-shaped UHTC applications for hypersonic vehicles and re-entry projectiles.