국제사회의 기후변화 대응 노력은 2020년대에 접어들면서 ‘탄소중립(carbon neutrality)’ 또는 ‘넷제로(net-zero)’라는 장기 목표를 토대로 국가별 정책을 추진하고 있다. 도로분야의 경우, 선진국에 비해 도로건설 사업이 많은 개발도상국가를 중심으로 탄소배출 저감 정책을 이행하기 위해 아스팔트 포장 공사시 발생하는 탄소배출을 저감할 수 있는 그린 도로건설 기술 도입에 공감하고 있다. 본 연구에서는 한국에서 개발한 K-Low Carbon 기포 아스팔트 기술(기포 아스팔트 발생 설비 기술 및 기포 아스콘 생산 기술)을 인도네시아에 최적화 하기 위해 인도네시아에서 사용하고 있는 원유 정제 아스팔트 바인더와 천연 아스팔트 바인더를 기포 아스팔트로 생산하고 기포 아스 팔트 바인더의 침임도 및 연화점을 측정하여 기포 아스팔트 발생 전·후 아스팔트 바인더의 물리적 특성 변화 여부를 평가하였다. 인도 네시아 원유 정제 아스팔트 바인더의 침입도는 63, 연화점은 52로 측정되었으며 천연 아스팔트 바인더의 침입도는 55, 연화점은 54로 측정되었다. 기포 아스팔트 바인더 발생 후에 원유 정제 아스팔트 바인더의 침입도는 65, 연화점은 51로 측정되었으며 천연 아스팔트 바인더의 침입도는 56, 연화점은 53으로 측정되었다. 아스팔트 바인더의 물리적 실험 결과, 인도네시아 아스팔트 바인더를 기포 아스 팔트로 생산할 경우, 일시적으로 부피는 증가하지만 아스팔트 바인더의 물리적 특성에는 변화가 발생하지 않는 것으로 평가 되었다. 향후, 인도네시아 기포 아스팔트를 사용하여 혼합온도 및 다짐온도를 낮춘 중온 기포 아스팔트 혼합물에 대한 품질 및 온도저감 효과 등을 연구를 수행해야 할 것으로 판단된다.

전통적인 도로건설 재료인 시멘트 콘크리트 및 아스팔트 콘크리트는 생산과정에서 이산화탄소 등 대기 유해물질을 발생시키고, 자율 주행관점에서 자율주행 및 전기차 운행을 위한 디지털 센서 기반의 첨단기술 적용이 어려워 이를 대체하기 위한 미래 지향적 도로건설 소재 및 완전자율주행을 지향하는 기술 개발이 필요한 실정이다. 세계적으로 친환경 기술 개발 수요와 동반하여 전기, 수소차 등 친환경 모빌리티 기술과 자율주행 기술에 대한 기술적 진보가 지속적으로 이루어지고 있다. 국내의 경우, 첨단 모빌리티 분야를 국가전략기술로 지정하고 단기적으로 Lv4/4+, 장기적으로 완전자율주행 개발을 목표로 많은 연구와 정책들이 추진되고 있다. 자율주행 레벨이란 미국 자 동차공학회(SAE : Society od Automotive Engineers)가 제시한 자율주행 기술 수준 단계로, Lv.1 비자동화, Lv.2 운전자 보조, Lv.3 부분 자 동화, Lv.4 조건부 자율주행, Lv.5 고등 자율주행, Lv.6 완전 자율주행의 총 6단계로 구성된다. Lv 3.의 경우 주행 중 다양한 돌발 상황 및 주변 사물들을 모두 인식하고 이에 대응할 수 있지만, 부득이한 경우 운전자가 운전할 필요가 있다고 자동차가 판단할 경우 운전자 가 개입하여 운전하는 수준이며, Lv 4.의 경우 특정 환경(구역, 날씨 등)에서는 자동차가 모든 자율주행 기능을 지원, 어떠한 상황에서도 운전자가 개입할 필요가 없는 수준을 말한다. 현재는 조건부 자율주행, Lv 3.에서 자율주행 Lv 4, 즉 고등 자율주행 단계로 넘어가는 시 점이나 영상기반의 현 자율주행 시스템은 악천후 시 자율주행차가 안전하게 주행할 수 있도록 지원하는데 어려운 한계를 가지고 있다. 이와 더불어 자율주행과 관련된 기술과 주행 안전성을 담보하기 위한 도로 인프라, 즉 도로의 재료, 기하구조 문제(노면상태, 차로상태, 도로안내표지 등을 인식하는 문제)에 대한 대안 제시 필요성도 대두되고 있다. 본 연구에서는 현 자율주행 문제의 한계 극복 및 탄소배출 저감이 가능하도록 자율주행 센서 등 다양한 첨단 센서의 적용이 용이한 재활용 플라스틱 소재에 대한 도로 인프라 적용 가능성을 검토하고 기초 실험을 통해 강도측면에서의 재활용 플라스틱의 도로인프라 적 용 가능성을 확인하였다.

라오스는 대부분의 교통 및 물류 수송을 도로가 담당하고 있으며 국민들의 지역간 안전하고 신속한 이동 및 원활한 물류 수송을 제 공하기 위해 도로 인프라 개선에 대한 필요성을 공감하고 있다. 하지만, 라오스 전체 도로연장의 약 75% 정도가 비포장도로(흙 도로 및 자갈 도로)로 남아있어 지속적인 비포장도로 개선을 통한 도로 안전성 및 이동성 향상이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 라오스 비포장도로 개선을 위해 린 콘크리트 재료를 사용하여 Test Bed를 구축하여 비포장도로 개선으로 인한 도로 안전성 및 이동성 등을 평가하였다. 린 콘크리트 재료(LCM, Lean Concrete Material)는 실내 배합설계를 통해 5.8MPa 이상의 압축강도를 확보하였으며 2024년 6월 비엔티안특별시 내 돈눈(Don Noun) 지역의 비포장도로 1km를 대상으로 LCM 공법(두께 10cm 및 15cm)와 골재치환층 공법(GWC, Gravel Wearing Course)으로 Test Bed를 구축하였다. 시공 완료 후 현장 조사 결과, LCM 비포장도로 개선 구간에서는 비포장도로 표면 평탄성 향상으로 차량속도가 증가하였으며 건기 및 우기에 일정한 평탄성 유지하는 것으로 나타났다. 향후 지속적인 Test Bed 구간의 추적조사를 통한 공용성 평가 및 라오스 환경에 적합한 LCM의 최적 배합비 산정 및 적정 시공 두께 등에 연구를 수행할 예정이다.

인도네시아는 지역적으로 동남아시아에서 오세아니아까지 걸쳐진 1만 4천여 개의 섬으로 이루어진 나라로 현재 수도인 자카르타 (Jakarta)가 위치한 자바섬은 인구집중, 교통혼잡, 지반침하, 홍수 등의 다양한 환경 문제에 직면하고 있다. 인도네시아 정부는 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 행정수도 누산타라(Ibu Kota Nusantara, IKN)로 정하고 수도 이전을 준비하고 있다. 대한민국 국토교통부 는 인도네시아 공공사업주택부와 “한국-인도네시아 수도이전 및 개발에 대한 기술 협력 MOU”를 2019년 11월에 체결하여 양국간 우호 적 협력관계 구축과 상호이익을 추구하고자 스마트시티, 도로, 수자원 관련 협력을 강화하기로 하였다. 인도네시아는 총 549,161km의 연장으로 한국의 5배에 해당하는 도로망을 구축하고 있으며, 포장 형식은 아스팔트 포장도로가 93%로 높은 비중을 차지한다. 세계은 행 통계에 따르면 인도네시아 정부는 매년 도로포장 유지관리에 약 13.6억 달러의 예산을 소모하고 있으며, 섬으로 구성된 국토의 열 악한 도로 연결성과 폭우, 홍수로 인한 잦은 침수, 이에 따른 피해(교통혼잡, 수질오염, 도로포장 품질 저하), 높은 운송비용 등이 주요 문제점으로 판단된다. 인도네시아의 이러한 문제를 극복하고 현지 정부의 도로건설 품질관리 데이터 플랫폼 구축 수요에 기여하고자 국토교통부 부처 ODA 사업으로 2023년 9월 “인도네시아 디지털·그린 도로 건설 기반 구축 사업”을 착수하였다. 본 사업의 목표는 디 지털 도로 포장품질관리시스템(PQMS) 적용을 통해 인도네시아 도로 포장 품질 향상과 함께 그린 포장 기술 적용을 통한 현지 도로 포장분야 녹색전환 기반을 마련하는 것으로, 이를 위해 디지털 기반 PQMS 구축, 이동식 도로포장 품질 시험실 공여, 그린 도로 포장 및 품질관리 기술을 적용한 시범사업, 인도네시아 도로 건설/포장 관계자 역량 강화 등의 과업을 수행하고 있다.

라오스는 지정학적인 관점에서 5개국(중국, 베트남, 미얀마, 태국, 캄보디아)과 국경을 접하고 있는 내륙국가로서, 라오스 정부에서는 동남아시아 교류 확대와 경제 성장을 위해 라오스 내 도로건설 가속화를 통해 라오스 경제 성장 동력 기반을 마련하고 주변국을 연결 하는 국가(Land-Linked Country)로의 전환을 추진하고 있다. 라오스의 총 도로 연장은 52,014km로 전반적으로 도로의 노후도가 매우 높 고 도로 상태가 열악한 상황이며 해외 원조사업을 통해 신설도로가 건설되고 있으나 포장도로의 연장은 약 11,755km(22.6%)에 불과하 여 우기에는 많은 비포장도로가 유실되는 사례가 발생하고 있다. 이러한 상황에서도 라오스 전체 화물량의 약 90%, 여객의 95%가 도 로를 활용하고 있으며 수송량은 연간 14~18% 지속적으로 증가하고 있어 도로건설의 필요성은 공감하고 있으나 도로건설 기준 재개정 미흡, 도로건설 품질관리 인프라 부재 및 비포장도로 개선을 위한 전략 부재 등으로 라오스 정부주도의 튼튼한 도로건설 자립화에는 한계를 실감하고 있다. 이러한 라오스 정부의 도로건설 자립화의 한계를 극복하는데 기여하고자 국토교통부 국토교통 ODA 사업으로 2021년 7월 “라오스 도로 건설 및 관리 기반 자립화 사업”을 착수하였다. 본 사업에서는 라오스 정부주도의 지속가능하고 튼튼한 도로 건설 환경 조성 및 도로건설 자립화 기반 마련 지원을 위해, 라오스 도로건설 기준 및 품질관리 현대화, 도로건설 자립화 기반 마련 지원, 라오스 현지 비포장도로 개선 시범사업 및 라오스 도로분야 전문가 역량 강화 등에 과업을 수행하고 있다.

본 연구에서는 호흡동조화기법의 대안으로 딥러닝 자유호흡기법에서 b-value 별 겉보기확산계수 값을 평가하고 확 산강조영상과 겉보기확산계수 지도의 해부학적 일치성을 분석하여 적절한 여기횟수 값을 알아보고자 하였다. 연구 방법은 2023년 7월부터 2024년 1월까지 간 자기공명영상 검사가 의뢰된 성인 남녀 35명을 대상으로 하였고 사용 장비는 Magnetom Skyra 3.0T(Siemens, Germany)를 이용하였다. 자유호흡기법의 비교를 위해 b-value 50, 400, 800(s/mm2)의 여기횟수를 각각 딥러닝 호흡동조화기법에서 2,3,4으로 딥러닝을 이용하지 않은 일반 자유호 흡기법에서 4,6,8으로 검사하였다. 딥러닝을 추가한 일반 자유호흡기법에서는 1,2,3 여기횟수, 2,3,4 여기횟수, 3,5,6 여기횟수, 4,6,8 여기횟수로 변화하였다. 연구 결과 딥러닝 자유호흡기법에서 간의 좌엽과 우엽, 담낭의 평균 겉보기확산계수 값은 딥러닝 호흡동조화기법과 비교하여 모두 통계적 유의성을 확인하였다. 한편 정성적 평가의 해 부학적 일치성을 분석한 결과 딥러닝 자유호흡기법의 3,5,6 여기횟수와 4,6,8 여기횟수에서 가장 높은 점수를 얻었 으며 검사 시간에서는 딥러닝 호흡동조화기법과 비교하여 약 51%, 40% 감소하였다. 따라서 간 진단에 있어 딥러닝 자유호흡기법에서 b-value 별 적절한 여기횟수 값을 이용한다면 겉보기확산계수 지도의 정확도 유지와 함께 검사 시간을 감소시킬 수 있어 임상적으로 유용한 검사가 될 것으로 사료된다.

BIM에서 가장 중요한 요소 중의 하나가 디지털 데이터이다. 체계적인 디지털 데이터 관리를 위해 최근까지 연구를 통해 객체분류 체계(OBS)와 속성분류체계(Pset)가 제시되어 왔다. 특히 공정 및 기성 관리에 사용되는 디지털 데이터는 WBS와 CBS로 나뉘고 이를 BIM 객체와 매핑하려면 CBS의 수량 분개가 필요한데 CBS는 양이 매우 방대하고 공종이나 규격, 명칭 및 CBS 코드가 발주처마다 상 이하여 WBS나 BIM 모델에 맞는 수량 분개 작업을 엑셀 등을 이용해서 수작업으로 한다는 것은 사실상 어렵다. 이러한 문제점을 극복 하기 위해 BIM 모델에 의해 산출하기 힘든 수량 중에서 대부분을 차지하는 연장에 근거한 수량의 전체분을 분개하는 방안, 축적된 WBS-CBS 이력으로부터 최적 CBS를 도출하는 방안과 합리적인 CBS 데이터베이스 구축을 위해 필수적인 CBS 코드 통합 표준화 방 안을 제시하였다.

본 연구에서는 T2 터보 스핀 에코 지방 포화 기법 중 딥러닝 기반 T2 터보 스핀 에코 Dixon 기법에서 지방분율에 대한 분석을 통해 정확한 지방 포화가 이루어지는지 알아보고자 하였다. 이에 미국 방사선학회 인증 팬텀을 기준 팬텀으로 설정 하고, 액체 지방 팬텀을 이용하여 일반 T2 지방 포화 기법들과 딥러닝 기반 T2 Dixon 기법의 지방분율을 정량적으로 분석 하였다. 연구 방법은 기준 팬텀 3시 방향에 지방 함유율이 0, 10, 20, 30%인 액체 지방 팬텀을 고정하고, 기법별 액체 지방 팬텀 중심부의 신호강도 값을 도출하였다. 그리고 측정된 값을 지방분율 공식을 이용하여 수치화하였다. 연구 결과 각각의 액체 지방 팬텀의 지방분율 측정에서 T2 Dixon 딥러닝 기법과 Dixon 기법이 다른 일반 지방 포화 기법들과 비교해 기준 지방분율에 가장 근접하였다. 그리고 두 기법 간 통계적 차이는 없어 딥러닝 영상 재구성이 지방 포화에 영향을 미치 지 않음을 알 수 있었다. 따라서 딥러닝 기반 T2 터보 스핀 에코 Dixon 기법은 정확한 지방분율로 지방 포화를 할 수 있어 그 유용성이 있다고 생각한다.

횡하중에 작용하는 철근 콘크리트 기둥은 연성능력 확보를 위해 띠철근의 양 단부를 135° 구부려 시공하는 상세가 요구된다. 그러 나 이러한 띠철근 상세는 시공이 매우 까다로와 실제 현장에서는 제대로 시공이 되지 않기도 한다. 이를 대체하기 위해 본 논문에서는 강재 클립형 연결장치가 적용된 철근 콘크리트 기둥에 대해 횡방향 반복가력 실험을 수행하고 그 구조적 성능을 평가하였다. 총 4개 의 실험체가 제작되었으며 주요 실험변수는 강재 클립형 연결장치 및 고강도 콘크리트 사용 여부이다. 또한 대상 구조물에 대해 3차 원 유한요소해석 모델을 개발하고 이에 대한 비선형 해석을 수행하였으며, 해석 및 실험결과를 비교하고 분석하였다. 그 결과 강재 클 립형 연결장치가 설치된 콘크리트 기둥이 반복 횡하중에 대해 기존의 표준갈고리 상세를 지닌 콘크리트 기둥과 동등한 혹은 그 이상 의 성능을 지니고 있으며, 개발된 유한요소해석 모델이 실험결과를 정확히 잘 예측하는 것으로 나타났다.

In SRC column, the closed hoops are applied with the same detail of both 135° standard hooks to expect the same performance as hoops of RC columns. This standard detail is actually complicated to construct, thus, two separating rebars are connected in the form of a square shape and welded over the overlapping section. But this is also complicated in construction practice. Therefore, this study describes experimental results regarding cyclic behaviors shown with alternative hoops cramped by the steel clip type-binding device instead of welding and standard specimen. As a result of the experiment, the specimens with alternative hoops of the SRC column showed comparable performance to the specimens with closed hoops. Therefore, it can be evaluated that the alternative hoops applied with the rebar confinement clips in the SRC column can replace the closed hoop.

뇌 3차원 T1 관상면 검사 시 ENCASE를 적용했을 때 CS 계수의 증가 시 영상획득 시간 변화와 영상의 질의 변화에 따른 유용성에 관하여 알아보고자 한다. 연구 대상은 본원을 내원한 30명의 환자를 대상으로 하였고, 1.5T MRI 장치로 진행하였으며, 24채널 두경부 코일을 사용하였다. 획득한 영상의 상대적신호강도비(rSI)와 상대적대조도비(rC)를 구하였으 며, MIPAV로 뇌실질과 뇌실의 체적을 측정하여 One-way Anova를 사용하여 정량적 분석을 하였고, p<0.05일 때 통계 적으로 유의한 것으로 해석하였다. 또한, 5점 리커트 척도를 이용하여 영상의 질에 대하여 정성적 분석을 하였고, 측정자 내 신뢰도를 확인하기 위해 ICC가 0.75 이상 나오면 측정자간 신뢰성이 높은 것으로 간주하였다. rSI와 rC 모두 p<0.05로 통계적으로 유의미한 차이를 보였고, 급내 상관계수가 0.75이상(p<0.05)으로 통계적으로 매우 높은 신뢰도를 나타냈다. MIPAV를 이용한 체적측정에서는 뇌실질과 뇌실의 체적의 차이는 p=1.000으로 통계학적으로 유의미한 차이는 없었고, 사후분석결과 또한 유의미한 차이를 보이지 않았으며. 급내 상관계수가 0.75이상(p<0.05)으로 통계적으로 매우 높은 신뢰도를 나타냈다. 또한, 정성적 평가에서는 CS 계수가 증가함에 따라 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.001). 따라 서 ENCASE 기법을 이용한 3차원 T1 TFE 관상면 검사 시 CS 계수를 증가시킨다면 뇌의 체적 변화 없이 3차원 T1 시상면 영상보다 짧은 150초로 기존의 뇌 3차원 시상면 T1 기본 검사시간 260초 보다 짧은 영상획득 시간으로 진단적 가치가 높은 영상을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구에서는 곡물건조기의 사용 연식에 따른 이산화탄소 배출농도 차이를 비교함으로써 농업 분야의 온실가스 배출 현황을 파악하고자 한다. 사용 연식의 기준을 5년 이하, 6-10년, 10년 초과의 3단계로 구분하였고, 간헐 포집 방법을 선택하였다. 포집 방법은 EPA Method 18에 해당하는 방법론을 따라 수행하였으며, 이는 흡입장치가 음압을 이용하여 간헐적으로 포집하는 원리이다. 포집 장치에 연결되는 보관 용기는 모든 기체에 우수한 차단성이 있어 화학적으로 안정한 테드라백을 사용하였다. 포집 된 가스는 미량분석용인 Gas Chromatograph System을 사용하여 분석하였으 며, 이산화탄소 배출농도 분석결과 평균적으로 5년 이하는 847.4423μ㏖/㏖, 6-10년은 919.2811μ㏖/㏖, 10년 초과는 1137.8560μ㏖/㏖으로 분석되었다. 이산화탄소 배출에 차이가 있는지 검증하기 위해 유의수준 0.05로 일원분산분석을 수행하였다. 분산분석의 결과 연식이 비슷한 그룹 간의 배출농도의 차이가 없다고 나타났지만, 이는 연식의 차이가 크지 않을 때 그룹 간의 비교에 대해서는 더 많은 표본이 필요할 것으로 판단되며, 연식의 차이가 큰 그룹 간의 배출농도에 유의한 차이가 있다고 나타났다.