This study proposes a data-driven framework for analyzing freeway driving behavior using multiple real-world trajectory datasets, and applies it consistently to mainline and ramp sections. The four large-scale datasets—namely highD, exiD, NGSIM I-80, and NGSIM US- 101—were processed through a unified preprocessing pipeline that converted all variables to International System Units(SI), resampled trajectories to 10 Hz, applied Savitzky-Golay smoothing to speed, and removed physically implausible and statistical outliers based on joint physical-statistical criteria. For each vehicle, 24 summary features were constructed from six longitudinal indicators–speed, acceleration, deceleration, time headway (THW), distance headway (DHW), and time-to-collision (TTC)–using their minimum, maximum, mean, and standard deviation. Indicator distributions by road type were compared using relative frequency histograms with common binning; then, principal component analysis (PCA) and K-means clustering were applied independently to each dataset. The leading principal components revealed interpretable axes related to longitudinal driving intensity (speed and acceleration level), safety margin (THW/DHW/TTC), and onramp sections; responsiveness was characterized by acceleration-deceleration variability, as observed within the analyzed datasets. Cluster interpretation yielded four relative driving behavior categories–aggressive, responsive, stable, and defensive–defined within each dataset based on indicator levels and variability rather than absolute thresholds.

커피박 (spent coffee grounds, SCG)은 커피 산업 전 과정에서 대량으로 발생하는 부산물로, 대부분 소각 혹은 매립을 통해 처리되어 환경적, 경제적 부담을 초래한다. 그러나 SCG는 폴리페놀과 플 라보노이드를 비롯한 다양한 생리활성 성분을 함유하고 있어 기능성 소재로 활용 가능성이 크다. 본 연 구에서는 80% 에탄올 용매를 사용하여 SCGE (spent coffee grounds 80% ethanol extract, SCGE)을 확보한 후, 그 항산화, 항균 및 항염증 활성을 평가하였다. 분석 결과, SCGE는 221.31 TAE mg/g의 폴 리페놀과 321.66 QE mg/g 플라보노이드 함량을 보였으며, 이는 DPPH 및 ABTS 라디칼 소거 활성과 유의한 상관성을 나타내었다. 또한 SCGE는 여드름 원인균인 Cutibacterium acnes (C. acnes)에 대한 항균 활성을 보였으며, RAW 264.7 대식세포에서 LPS 및 C. acnes 자극으로 유도된 염증 반응을 억제 하였다. 특히, nitric oxide (NO) 생성 억제와 더불어 iNOS 및 COX-2 단백질 발현 감소가 확인되었 다. 나아가 SCGE을 함유한 에멀전 제형은 안정적인 물리적, 화학적 특성을 보여 화장품 소재로서의 적 용 가능성을 확인하였다. 이러한 결과는 SCGE가 항산화, 항균 및 항염증 활성을 동시에 갖춘 지속 가 능한 기능 화장품 원료로 활용될 수 있음을 시사한다.

The purpose of this study was to identify and evaluate hazardous road sections based on roadside friction. Using GIS mapping and clustering techniques, this study analyzed traffic accidents and roadside friction data based on latitude and longitude coordinates. The density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm was applied, with parameters of MinPts = 5 and eps = 0.0001, determined through a K-nearest neighbor analysis. The data were separated based on traffic flow direction (uphill/ downhill), and clustering was performed separately in each direction to identify specific hazard zones. The DBSCAN clustering results revealed 18 clusters in traffic accident data and 44 clusters in roadside friction data. Traffic accident clusters include various types of accidents (e.g., vehicle-to-vehicle and vehicle-to-pedestrian accidents), identifying locations as high-accident zones. The clustering results from the roadside friction data highlighted areas with crosswalks, absence of curbs, and roadside parking zones as major risk sections. Future research should analyze the operational design domain (ODD) of autonomous vehicles on hazardous road sections and explore the integration of multiple data sources to establish a comprehensive safety management system for accident prevention in autonomous driving environments. Additionally, road hazard sections are categorized into stages (e.g., hazardous, cautious, and safe) to enhance the precision in assessing road conditions. This categorization, combined with a detailed analysis of ODD, serves as a foundation for future research aimed at improving the safety of autonomous driving environments.

우리나라는 삼면이 바다로 이루어져 있고, 이에 따라 많은 해양 시설로 인한 위험유해물질이 배출되고 있으나, 배출관리 및 규제 시스템이 미비한 상황이다. 따라서, 위험유해물질(HNS) 관리를 위하여 효율적으로 데이터를 수집할 수 있는 시스템이 필요하 다. 본 연구에서는 HNS 데이터를 효율적으로 관리 및 저장하기 위한 데이터 표준화 시스템을 설계하고 이의 표준화 방안을 제시하고 자 한다.

본 연구의 목적은 키워드 네트워크를 활용하여 삶의 질과 거주성 측면에서 국내 농촌지역의 실제 생활 환경을 분석하고 농촌 생활환경의 개선을 위한 정책적 방향성을 제시하는 것이다. 현재 우리나라의 농 촌은 고령화, 인구감소, 경제활동 저하, 기초생활서비스 부족 등의 문제가 발생하고 있다. 이를 해결하 기 위한 농촌 생활환경 개선방안의 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 삶의 질(Quality of life)과 거주성(Livability)개념을 바탕으로 이론적 측면에서 국외 연구 동향을 분석하였다. 또한 국내 농촌 생 활환경에 대한 현황을 파악하기 위해 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 토대로 삶의 질과 거주 성 측면에서의 이론적 연구 경향 분석을 통해 실제 우리나라 농촌 생활환경에 직면한 문제점을 분석하 였다. 그 결과 국내에서 농촌 생활환경 개선을 위해 고려해야 할 사항으로 1)녹지 및 생태시설 조성, 2)지 역과 개인 및 주민 간 상호작용 개선, 3)에너지 효율을 고려한 주거공간 마련, 4)다양한 관점에서 농촌환 경을 포괄할 수 있는 목표 설정의 4가지 방안을 제안하였다. 국내 농촌의 개선 목표로 제시되고 있는 지속가능성과 더불어 농촌 회복력(Rural resilience)의 개념을 도입하면 농촌의 기능 회복에 기여할 수 있을 것이다.