PURPOSES : Road surface conditions are vital to traffic safety, management, and operation. To ensure traffic operation and safety during periods of snow and ice during the winter, each local government allocates considerable resources for monitoring that rely on field-oriented manual work. Therefore, a smart monitoring and management system for autonomous snow removal that can rapidly respond to unexpected abrupt heavy snow and black ice in winter must be developed. This study addresses a smart technology for automatically monitoring and detecting road surface conditions in an experimental environment using convolutional neural networks based on a CCTV camera and infrared (IR) sensor data. METHODS : The proposed approach comprises three steps: obtaining CCTV videos and IR sensor data, processing the dataset acquired to apply deep learning based on convolutional neural networks, and training the learning model and validating it. The first step involves a large dataset comprising 12,626 images extracted from the acquired CCTV videos and the synchronized surface temperature data from the IR sensor. In the second step, image frames are extracted from the videos, and only foreground target images are extracted during preprocessing. Hence, only the area (each image measuring 500 × 500) of the asphalt road surface corresponding to the road surface is applied to construct an ideal dataset. In addition, the IR thermometer sensor data stored in the logger are used to calculate the road surface temperatures corresponding to the image acquisition time. The images are classified into three categories, i.e., normal, snow, and black-ice, to construct a training dataset. Under normal conditions, the images include dry and wet road conditions. In the final step, the learning process is conducted using the acquired dataset for deep learning and verification. The dataset contains 10,100 (80%) data points for deep learning and 2,526 (20%) points for verification. RESULTS : To evaluate the proposed approach, the loss, accuracy, and confusion matrix of the addressed model are calculated. The model loss refers to the loss caused by the estimated error of the model, where 0.0479 and 0.0401 are indicated in the learning and verification stages, respectively. Meanwhile, the accuracies are 97.82% and 98.00%, respectively. Based on various tests that involve adjusting the learning parameters, an optimized model is derived by generalizing the characteristics of the input image, and errors such as overfitting are resolved. This experiment shows that this approach can be used for snow and black-ice detections on roads. CONCLUSIONS : The approach introduced herein is feasible in road environments, such as actual tunnel entrances. It does not necessitate expensive imported equipment, as general CCTV cameras can be applied to general roads, and low-cost IR temperature sensors can be used to provide efficiency and high accuracy in road sections such as national roads and highways. It is envisaged that the developed system will be applied to in situ conditions on roads.

원자력 인력의 원활한 공급과 체계적인 교육훈련은 원자력의 지속 가능한 발전과 원자력발전소의 안전 운전을 위한 중요한 과제이다. 이 논문은 국가적 차원의 원자력 교육훈련체계를 구축하기 위한 정책 구상을 제안하는 데 목적을 두고 있다. 이를 위해 한국 원자력 기관들에 대한 분석자료와 원자력 인력양성 방안에 대한 정부 문서들에 기초하여 원자력 인력과 교육훈련 체계 현황을 분석했다. 현재 한국의 원자력 교육훈련체계는 산 · 학 · 연 기관별 다양화와 분산화를 그 특징으로 하고 있다. 그러나 각 기관들 간의 체계적이고 통합적인 연계와 협력은 미약한 수준에 있고, 교육훈련 프로그램과 자원 배분 중복, 그로 인한 비효율 등의 문제도 제기되고 있다. 따라서 이 논문은 거시적인 정책 구상으로 국가적 차원의 원자력 교육훈련체계 모 델과 원자력 교육훈련을 관리 · 조정하는 콘트롤 타워를 제안하고 있다.

본 연구는 임상 조건하에서 수정란이식의 효율성 증대를 위하여 수란우 측면의 산차, 체점수(BCS), 발정 발현과 유도, 황체 형태, 자궁 크기 및 자궁각 위치가 체외수정란이 이식된 수란우의 임신과 유산에 미치는 효과를 검토하였다. 미경산우의 임신율이 경산우에 비하여 유의하게 높았으나, 유산율은 유사한 경향이었다. BCS에 따른 임신율은 차이가 없었으나 유산율은 BCS 3.0 미만군이 군 에 비하여 유의하게 높았다. 수란우의 발정 발현과 유도 방법, 황체

It is very difficult to predict the slope failure and to evaluate the slope stability, because the slope failure mechanism is complex and there is many influence factors. This paper was conducted to study slope stability analysis based on the measured data on the slope. The methods used in the study are the asymptotic, clustering characteristics, 3D spatial coordinates system. To analysis slope behavior, we studied the advantages, disadvantages and applicability of each method.

A soft rock fracture zone is an important element for rock slope or earth retaining, however stability studies of earth retaining wall have been lack. Therefore, this study is analyzed for a behavior of earth retaining wall with condition of fracture zone or no fracture zone and then a numerical analysis (Finite Element Method) was performed considering interaction with field monitoring data between ground and structures. As a result, applied horizontal displacement on retaining wall is correspond between result of numerical analysis and field monitoring data and displacement point stress distribution with fracture zone condition analyzed to be stable side but no fracture zone condition is expressed to be unstable side. The results of this study is purpose for applying safety construction as a top priority at field when designing for future.

Recently, Coastal reclamation, as a method of efficient land use, has been actively performed in Korea. As Korea has three way coast lines and lack of land resource, dredged reclamation is selected the useful way. In this paper, by performing self-weight consolidation test, characteristics of sedimentation and self-weight consolidation are grasped for condition of dredge soil. And Concentration of design is also determined. In addition, by performing test for Concentration of suspended solid, a study on the behavior of suspended soild with various fine contents.

수십 년 경과한 노후화된 터널에 대한 효율적인 유지관리를 통한 안정성 확보와 공용수명을 연장시켜야 할 필요성이 대두되고 있는 실정이다. 재래식 터널은 주변 지반의 물리적 특성, 터널의 기하학적 특성, 지하수위 및 환경, 라이닝의 산화와 구성재료의 변상에 따라 터널의 안정성 및 사용성이 저하될 수 있다. 장기적인 측면에서 터널 구조물의 사용성을 증대시키고 효과적인 유지관리 방안을 마련하기 위해서는 각종 성능저하 현상, 손상정도 및 내구성을 장기적으로 점검해야 한다. 따라서 본 논문은 공용 중인 재래식 터널(American Steel Support Method, ASSM)의 안정성을 분석하기 위한 연구 내용으로서 1930년대와 1960년대의 시공된 터널을 각각 3개씩 선정하였고, 연구의 신롸성을 확보하기 위하여 충청지역, 경북지역, 강원지역, 전라지역 등 다양하게 하였다. 분석내용은 공용중인 재래식 터널의 라이닝의 보수⋅보강, 균열조사, 라이닝 두께 및 라이닝 강도 등을 조사 연구하여 비교⋅분석 하였고, 균열조사는 균열게이지, 공동현상은 GPR, 강도는 슈미트해머를 이용하여 재래식 터널의 비교⋅분석을 실시하였다. 분석결과 1930년대 터널은 균열발생이 더 많이 발생하였고, 라이닝강도도 높게 평가되었다. 라이닝두께는 1960년대가 더 두꺼운 것으로 확인되었으며, 비례적으로 공동현상도 1930년대보다 더 많이 발생한 것으로 분석되었다.