PURPOSES : This study aimed to evaluate the performance of carbon-reduced asphalt mixtures based on asphalt binder and asphalt mixture tests. METHODS : A carbon-reducing asphalt additive was developed, and samples were prepared by mixing the additive(0.85%, 1.35%, and 1.85%) with virgin asphalt binder to measure changes in the asphalt’s physical properties based on the content of the developed additive. The basic physical properties the penetration, softening point, ductility, and rotational viscosity and performance grade of the samples were measured, and the optimal content of the additive was determined to be 1.35%. An asphalt mixture was produced using the optimal additive content of 1.35%, and stability, indirect tensile strength, tensile strength ratio(TSR), and dynamic stability tests were conducted to compare its performance with that of hot mixed asphalt(HMA). Additionally, a dynamic modulus test that could simulate various loading conditions was conducted. Fuel consumption and CO2 emission were measured at the plant. RESULTS : The developed additive had the effect of reducing the viscosity of the binder while maintaining properties similar to those of the base binder when used at the selected content. The mixture test confirmed that the physical properties related to strength tended to decrease slightly when the additive were applied; however, all specifications were satisfied. In the dynamic modulus test, the results were confirmed to be similar to those of HMA. The fuel consumption and CO2 emission were reduced by 25-30%. CONCLUSIONS : Evidently, asphalt mixtures with carbon-reducing additives can perform at a level equivalent to that of HMA. To bolster this conclusion, it is necessary to track the long-term performance of low-carbon asphalt mixtures on pilot roads.

PURPOSES : This study aims to provide quantitative profile values for the objective evaluation of concrete surface profile (CSP) grades in concrete structures. The main aims are to quantify the CSP grade required for concrete surface pretreatment and proposing a more suitable CSP grade for structural maintenance. METHODS : Initially, the challenges in measuring concrete surface profiles were outlined by analyzing pretreatment work and profile samples of concrete pavements. Theoretical foundations for quantifying concrete surface roughness were established, and regression models including linear regression, cubic regression, and log regression were selected. Additionally, the interquartile range anomaly removal technique was employed to preprocess the data for regression modeling. RESULTS : Concrete CSP profiles were measured through indoor tests, and the measured data were quantified. Linear regression, cubic regression, and log regression models were applied to each CSP grade for comparative analysis of the results. Furthermore, comparative studies were conducted through adhesion strength tests based on the CSP grade. CONCLUSIONS : Our results are expected to establish objective standards for the pretreatment stage of concrete repair and reinforcement. The derived reference values can inform standards for the restoration and reinforcement of concrete structures, thereby contributing to performance improvement. Moreover, our results may serve as primary data for the repair and reinforcement of various concrete structures such as airports, bridges, highways, and buildings.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 1950년대 초기개념과 이론을 앨런 튜링이 튜링 테스트를 제안하여 기계가 인간과 같은 수준의 지능을 가질 수 있는지 대한 질문을 던지면서 시작되었다. 1980년대부터 특정 분야의 전문 지식을 모방하여 지원하는 AI 시스템인 전 문가 시스템이 부상하기 시작하면서 Machine Learning이 중요성을 얻기 시작하였다. 특히, Decision Tree, Clustering 그리고 Neural Network Algorithm 등이 연구되기 시작하였다. Clustering 기법은 다양한 분야에서 통계분석에 사용되는 자료를 정제하기 위한 비지도 학습 중 하나로, 군집화 알고리즘을 사용하여 자료의 값(Pointer)들을 특정 그룹으로 분류하는 방법이다. 이러한 Clustering을 활용하여 기존 데이터에서 숨겨진 데이터들의 특성을 파악할 수 있으며, 일정 패턴이나 특징을 가진 데이터들끼리의 군집화를 할 수 있게 된다. 이러한 클러스터링은 다양한 산업 분야에서 적용 및 활용하고 있다. 산업화 이후 미국, 벨기에 등 많은 나라에서 효율적인 도로 관 리를 위해 자국의 특성에 맞는 Pavement Management System (PMS)를 운영하고 있지만 현재 많은 분야에서 적용하고 있는 AI를 활용한 사례가 매우 드물다. 한국에서도 수십년 동안 국토교통부와 한국도로공사에서 PMS를 이용하여 도로를 관리해 왔으며, 최근에 는 몇 개 지자체에서 PMS를 도입하였다. 하지만 한국에서는 오랜 PMS 운영 경험에도 불구하고 AI를 활용하지 않고 전통적 방법인 회귀모형을 활용하여 개발한 공용성 예측모형을 사용하고 있기 때문에 그 성능이 떨어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Machine Learning Clustering 기법을 PMS 자료에 적용이 가능한지 확인하였다. 공용성 예측모형의 종속변수인 Performance Factors와 독립변 수인 Influencing Factors 간의 상관성을 확인할 수 없는 경우 클러스터링을 적용하여 종속변수와 독립변수 간의 상관성을 분명히 나 타내고 회귀분석이 가능하도록 하였다. Delaunay Triangulation을 적용하여 인천광역시 기상관측소의 삼각망을 형성하였다. 삼각망의 각 꼭짓점과 도로 각 지점 간의 거리에 대하여 Inverse Distance Weighted 방법을 적용하여 도로 각 구간의 PMS 자료와 영향인자를 매칭하였다. 클러스터링 기법을 원자료에 적용한 결과 공용성인자와 영향인자 간의 상관성이 분명해졌다. 또한, 클러스터링 이전과 이 후 자료의 확률밀도함수의 분포를 비교하여 클러스터링 이후의 자료가 이전의 대해서 대표성을 갖고 있는지 확인하였다.

내구연한이 도래한 아스팔트 혼합물은 사용자의 주행성 및 안전성 확보를 위해 주기적인 유지·보수를 실시한다. 과거에는 유지·보수 과정에서 발생된 폐아스팔트 혼합물을 각종 건설현장에서 단순 매립재로서 활용하였으나, 재활용 아스팔트 혼합물의 배합설계 기술이 확립된 이후에는 도로포장재료로서의 재활용되어왔다. 하지만 현재 시공된 재활용 아스팔트 혼합물 또한 내구연한이 다가옴에 따라 노화된 재활용 아스팔트 혼합물의 처리방안 수립이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 한번 재활용된 아스팔트 혼합물이 기존의 재활용 배합설계법으로 반복적인 재활용이 가능한지 검증해보고자 하였다. 이를 위해 아스팔트 혼합물의 물성을 결정하는 가장 큰 요인 중 하나인 아스팔트의 물성이 노화 및 재생을 반복할때 어떻게 변하는지를 시험을 통해 분석하였다. 아스팔트 바인더의 노화를 모사하기 위해 공용성등급시험에 사용되는 단기노화 장비(Rolling Thin Film Oven, RTFO)와 장기노화 장비(Pressure Aging Vessel, PAV)을 활용하 였다. 노화된 아스팔트의 회생을 위한 재생첨가제 사용량은 국토부 시공지침의 배합설계법을 참고하였다. 실험결과, 노화된 바인더는 회생시 원바인더에 비해  sin는 감소하였으나, 회생된 바인더 간에는 유사한 결과값을 보였다. 반면 단기노화 시료는 회생이 반복 됨에 따라  sin이 감소한 경향을 보였으며, 장기노화시료는 회생이 반복되어도  sin가 유사한 것으로 확인되었다.

교통량이 증가하고 교량과 같은 특수구조물에 아스팔트 포장이 시공되는 사례가 증가함에 따라 일반적으로 사용되는 아스팔트보다 높은 성능을 가진 아스팔트에 대한 수요가 증가하고 있다. 일반 아스팔트 혼합물은 내구연한이 지나면 재생첨가제 등을 사용하여 다 시 도로포장재료로서 재활용할 수 있는 방안이 마련되어 있으나, 개질 아스팔트가 사용된 폐아스팔트 혼합물은 매립재로 사용하는 것 이외에는 별다른 대안이 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 국토부 지침에 규정된 재활용 아스팔트 혼합물 배합설계법을 적용하여 개질 폐아스팔트 혼합물을 재활용할 수 있는지를 검토해보고자 하였다. 이를 위해 개질 아스팔트를 활용하여 혼합물을 제작하였으며, 현장에서 수거되는 폐아스팔트 혼합물의 노화상태를 모사하기 위해 AASHTO R 30을 참고하여 강제 노화를 실시하였다. 노화 및 추출 과정에서 아스팔트의 물성 변화를 확인하기 위해 절대점도, DSR, MSCR 시험을 실시하였다. 시험결과, 추출 후 바인더의 절대점도는 감소하였으나 G*(복합전단계수)와 δ(위상각)은 증가하는 경향을 보였다. 소성변형 저항성을 확인하기 위해 MSCR(다중 응력 크리프 및 회복) 시험을 실시한 결과,  이 2배 가까이 증가하여 소성변형 저항성이 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 추출시 사용 되는 용매가 개질첨가제를 추출하지 못하여 기인한 결과로 판단된다. 따라서 개질 폐아스팔트 혼합물을 재활용하기 위해서는 기존과 는 다른 별도의 배합설계법이 개발되어야 할 것으로 판단되었다.

블로우업이 발생하는 구간에 ASR이 발생하고 있지만, 한국도로공사는 재료팽창인 ASR을 고려하지 않고, 콘크리트 팽창량을 계산하 여 팽창줄눈 설치간격을 제시하고 있다. 또한, 블로우업은 일종의 좌굴현상이므로 슬래브 두께에 따라 팽창줄눈 간격을 제시할 필요가 있다. 따라서 본연구는 재료팽창과 슬래브 두께를 고려하여 팽창줄눈 간격을 제시하고자 한다. 팽창량 계산시, 재료변형률과 지역별 온도와 건조수축을 고려하였으며, 이를 동등한 팽창을 유발하는 온도상승량으로 변환하는 식을 도출하였다. 기준온도를 정하기 위해 실제 현장데이터를 팽창량 식에 대입하여 온도상승량으로 변환하였으며, 이를 블로우업을 모사한 콘크리트 포장 모형의 유한요소해석 결과를 이용하여 결과값을 비교하였다. 안전설계를 위해 더 작은 온도 값인 블로우업 구조해석 결과 값 중 안전온도를 블로우업이 일 나는 기준으로 선정하였으며, 안전 온도를 넘지 않은 지역별 슬래브 두께에 따른 최대 팽창줄눈 간격을 제시했다. 한국도로공사가 제 시하고 있는 기준과 비교한 결과, 일부 지역은 한국도로공사에서 제시하고 있는 기준에 만족하지 않았다. ASR 변형률을 고려하여 슬 래브 두께에 따라 지역별로 팽창줄눈 간격을 제시하는 것이 블로우업 파손을 저감하고, 포장의 안정성을 향상시키는데 도움이 될 것 이라고 판단된다.

2022년 1월부터 11월까지 부산지역에서 유통 중인 신선 농산물 210건을 대상으로 리스테리아균 분포 현황 및 병 원성 여부를 조사하였으며, 분리된 균주를 대상으로 혈청 형 및 유전자 지문분석을 통해 역학적 연관성을 확인하였 다. 조사 대상 신선농산물에서 총 40건의 리스테리아균이 검출되었으며, Listeria monocytogenes 등 4종의 리스테리 아균이 검출되었다. 이 중 L. innocua가 22건, L. monocytogenes 10건, L. grayi 6건, L. rocourtiae 2건으로 나타났으며, 이 중 식중독을 유발하는 L. monocytogenes균 은 팽이버섯에서만 검출되었다. L. monocytogenes의 병원 성을 유발하는 유전자인 iap, prfA, inlA, inlC, inlJ 및 hly 6종에 대한 분석 결과, 총 10개 균주 중 6개 균주에서 iap 등 6종의 병원성 유발 유전자가 검출되었으며, 4개 균주 에서 hly를 제외한 5종의 유전자가 검출되어 식중독 발생 잠재위험이 있음이 확인되었다. 지역 유통 식재료에 분포 하는 L. monocytogenes의 유전학적 유사도 및 오염원 추 이를 확인하기 위해 신선농산물에서 분리한 L. monocytogenes 10균주 및 2022년 부산지역 유통 가금류에 서 분리한 L. monocytogenes 2균주를 대상으로 혈청형 분 석 및 PFGE를 실시한 결과, 신선농산물 분리균주의 혈청 형은 1/2a 및 1/2b 두 가지 serotype으로 확인되었으며, 가 금류 분리균주는 모두 1/2a형으로 나타났다. 유전자지문 분석결과, 전체 균주의 유사도는 100-45.7%로 나타났고, 이 중 100% 상동성을 보인 균주들은 동일 생산농장 또는 동일지역 유래 팽이버섯에서 분리되어 오염원의 출처가 같음을 추측할 수 있었다. 신선농산물 분리균주와 유통 가금육 분리균주와의 유사도 확인 결과, 일부 팽이버섯 분 리균주와 가금육 분리균주의 유사도가 90.9-84.6%로 나타 났다. 농산물 및 축산물 생산시설간 오염원 이동 및 교차 가능성을 유추할 수 있었다.

High-Manganese (Mn) austenitic steel, with over 24 wt% Mn content, offers outstanding mechanical properties in cryogenic settings, making it a potential replacement for existing cryogenic materials. This high manganese steel exhibits high strength, ductility, and wear resistance, making it promising for applications like LNG tanks, flanges, and valves. To operate in cryogenic environments, hot forging and heat treatment processes are vital, especially in flange production. The cooling rate during high-temperature cooling after hot forging plays a critical role in influencing the microstructure and mechanical properties of high manganese steel. The rate at which cooling occurs during this process influences the size of the grains and the distribution of manganese and consequently has an impact on mechanical properties. This study assessed the microstructure and mechanical properties based on different cooling rates during the hot forging of High-Mn steel flanges. Comparing air and water cooling after hot forging, followed by heat treatment, revealed notable differences in grain size. These differences directly impacted mechanical properties such as tensile strength, hardness, and Charpy impact property. Understanding these effects is crucial for optimizing the performance and reliability of High-Mn steel in cryogenic applications.

PURPOSES : The purpose of this study is to statistically analyze the meteorological factors that contribute to the formation of road surface icing based on actual cases of icing accidents and provide directions for improving icing evaluation criteria. METHODS : In this study, we collected cases of domestic road icing accidents by searching news articles with the keyword ‘icing collision accidents’. Subsequently, we determined the latitude, longitude, and altitude of accident locations using satellite map service. We applied the Inverse Distance Weighting (IDW) method and temperature lapse rate to estimate meteorological data at each location. Finally, statistical analysis was conducted for temperature, humidity, and precipitation occurrence using probability density functions. RESULTS : As a result, road icing accident data points with identifiable location coordinates were collected. Among these, temperature, humidity, and precipitation occurrence from Automated Weather Stations (AWS) data were selected for analysis. During the process of correcting meteorological factors using the Inverse Distance Weighting (IDW) method, the optimal Weighting Exponent (p) that minimizes the error was determined and applied. The results showed that accidents occurring in the morning indicated the highest accident occurrence rate. The average temperature at the time of the accidents was -1.4°C, with a humidity level of 85.1%. Precipitation was observed at the time of the accident in 19 cases. CONCLUSIONS : Icing on pavement can occur not only under extreme weather conditions but also under typical meteorological conditions. Typically, icing can occur when the relative humidity is above 70%. Accordingly, for future improvements in the evaluation criteria for icing-prone areas by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, it is possible to incorporate the temperature and humidity ranges that generally lead to icing, taking into account climate characteristics.

Purpose: To determine whether artificial -intelligence quarantine robots can positively contribute to environmental management in medical institutions. We conducted in-depth interviews to understand the experiences of hospitalized patients receiving environmental management from such robots. Methods: Data were collected during March 20~May 20, 2023. individual in-depth interviews were conducted with 15 hospitalized patients, who could provide specific details of their experience of receiving environmental management from a quarantine robot. Results: Qualitative content analysis identified four themes, including “First encounter with an amazing and new quarantine robot,” “Efficiently performs non-face-to-face quarantine work in hospitals,” “Problems with quarantine robots,” and “Recommendations for improving the functionality of quarantine robots in medical institutions so quarantine robots and humans can coexist.” Conclusion: Currently, quarantine robots have limited functionality, and additional research is needed to identify various other functions in consideration of future infectious disease situations and the level of quarantine appropriate in a hospital.

This study deals with improvement plans and application results to improve the safety of secondary batteries and chargers applied to Tactical Multi-band Multi-role Radio(TMMR), a new military communication equipment. Due to the nature of the portable weapon system, the terminal structure and manufacturing process of the battery and charger were improved to strengthen resistance to vibration and shock generated during movement, and the battery structure was partially changed to secure resistance to mechanical shock generated when the charger was coupled. In addition, retrospective application was completed for all secondary batteries and chargers previously delivered for TMMR, helping the Korean military to operate next-generation radios in a safer environment.