속도와 안전은 밀접한 관련이 있으며, 현재 국내에서는 속도 관리를 위해 제한속도를 설정하고 제한속도 기준에 맞춰 차량의 주행 속도를 단속하는 방식에 초점을 두고 있다. 하지만 도시부 보행자 안전 확보를 위해 차량이 제한속도 기준 외에 도로 구간에 따라 안 전하고 적절한 속도로 주행하도록 하는 안전속도의 모니터링이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 이러한 안전속도의 범위 제시를 위해 사고 빈도 모형을 개발하고, 사고 빈도 모형에서 사고 빈도가 급격하게 변화하는 변곡점을 찾아 안전수준을 판단할 수 있는 임곗값으 로 설정하였으며, 설정된 임곗값을 기준으로 제한속도가 다른 두 도로 집단의 안전속도 범위를 제시하였다. 이 과정에서 대전시의 개 별차량 주행궤적 데이터를 수집 및 가공하여 모형의 입력변수로 활용하기 위한 속도 관련 안전성 평가지표를 산정하였으며, Dynamic threshold method 기반의 새로운 평가지표를 제안하였다. 또한, 속도 관련 안전성 평가지표뿐만 아니라 대전시 T-GIS에서 수집한 도로 시설물 데이터를 모형의 독립변수로 활용하여 도로 시설물을 고려한 안전속도 범위를 산정하고자 하였다. 안전속도 범위 도출 결과, 교차로와 횡단보도의 존재는 누적 사고 수와 양의 상관관계를 가졌으며, 사고 빈도 예측에서도 평균 주행 속도가 30km/h 이하로 낮은 경우 사고 빈도가 높게 추정되어 교차로 등 차량이 정지하는 상황과 첨두시와 같이 혼잡한 교통류 상황에서 차량이 안전하고 적절한 속도로 주행할 수 있도록 하는 안전관리 전략 수립이 필요함을 도출하였다. 본 연구에서 개발한 안전속도 범위 결정 방법론과 안전속 도 범위를 참고하여 도시부 속도 관리를 위한 교통안전 관리전략을 수립할 수 있을 것으로 기대한다.

저탄소 녹색성장 기본법에서 명시한 ‘대중교통과 자전거 이용 활성화’를 위하여, 국내 여러 지자체에서 공공자전거 사업을 시행하였 으며, 자전거 이용자 수가 많이 증가하였다. 현재 국내에서 규정하는 자전거의 통행방식은 간접좌회전(hook turn) 방식으로, 증가된 자 전거교통량이 횡단보도를 통해 좌회전 통행 시 상충 가능성이 증가할 수 있다. 또한 자율주행차량의 혼재교통상황을 고려하여, 자전거 가 차량과 함께 통행할 시 안전성을 보장받을 수 있는지 혼재교통류에 적합한 통행방식을 연구할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 혼재교통환경에서 자전거 이용자가 안전하고 운영성 높은 방식으로 통행할 수 있도록 4가지 자전거 좌회전 통행방식을 적용하고, 자 율주행차량 점유율에 따른 적합한 통행방식을 제시하고자 한다. Hook-turn 방식을 기본 시나리오로 하여, 자전거 우선 신호를 도입한 bike box, 일반 bike box, 자전거 전용 신호를 도입한 narrow lane 시나리오를 비교하였다. bike box의 크기가 분석 결과에 큰 영향을 미 치는 요인이 될 수 있으므로, 5m 폭의 크기로 고정하였다. 시뮬레이션 환경에서 첨두시와 비 첨두시 교통량을 적용하여 분석하였으며, 안전성 평가지표로 CPI(Crash Potential Index)과 운영성 평가지표로 지체시간(Delay time)을 활용하여 결과를 비교하였다. hook turn시나 리오는 사고 발생 위험도가 작으며, 자전거 전용 신호가 적용된 narrow lane과 일반 bike box에서 사고 발생 위험도가 높게 나타났다. 또한 자전거 전용 신호를 적용한 bike box를 도입한 시나리오에서 운영성 측면에서 지체가 작게 나타났으며, 자율주행차량 점유율이 증가할 시 차간거리를 고려함에 따라 교통류 안전성도 향상되는 것으로 나타났다. 향후 자율주행차량 혼재 교통류를 고려하여 자전거 좌회전 통행방식을 자전거 우선 신호를 적용한 bike box 방식으로 규정한다면, 접근로별 50대 미만/시의 자전거 교통량이 관측되는 신 호교차로에서 안전성과 운영성이 향상되는 효과를 확인할 수 있다.

교통사고는 인적요인, 도로 기하구조, 교통류, 환경적 요인 등 복합적인 요인에 의해 발생하고 속도는 교통사고와 밀접한 연관성이 있다. 또한, 교통사고는 교통 혼잡도와 관련이 있으며 사고와 실시간 교통상황 간의 상관관계를 통해 사고 발생 개연성을 추정하고 도 로 안전성 분석이 필요하다. 모바일 센서와 통신 기술의 급속한 발전으로 스마트폰 보급률이 증가하였으며 내장된 센서를 기반으로 생성된 차량 주행 데이터 수집이 가능하다. 기술의 발달로 데이터 수집이 쉬워졌음에도 불구하고, 스마트폰을 기반으로 수집된 위험 운전 이벤트를 활용한 도로 위험도 평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 스마트폰 센서 기반의 위험 운전 이벤트 데이터 중 하나인 급감속 위험 운전 이벤트 데이터를 도로 위험도 평가 기법에 활용하는 것을 목적으로 한다. 급감속 위험 운전 이벤트 데이 터는 주행 차량이 3초간 속도를 40km/h 이상 감소하는 위험 이벤트가 발생할 때 시간과 위치를 기록한 자료를 의미한다. 본 연구의 범위는 대한민국 내 인구와 교통량이 많은 지역인 수도권을 대상으로 서울, 경기, 인천을 연결하는 고리 형태의 도로인 수도권제1순환 선을 대상으로 하였다. 먼저, 개별 차량 데이터는 좌표 기반의 내비게이션 데이터로 집계하여 VDS 링크 데이터와 매칭하였다. 다음으 로는 개별 차량의 위험 운전 이벤트 데이터와 차량 검지기의 교통 매개변수를 결합한 새로운 지표를 개발하였다. 또한, 시·공간적 교 통류의 특성을 반영하여 다양한 도로 위험도 평가 방법에 활용하고자 하였다. 마지막으로 위험 운전 지표와 이력 자료를 기반으로 통 계적으로 유의한 안전성능함수를 개발하였으며, 다양한 시간 단위의 집계 수준을 활용하여 도로 구간별 최적의 모형을 제안하였다. 본 연구는 스마트폰 센서를 기반으로 식별한 개별 차량의 위험과 교통류 차원의 위험을 결합하여 새로운 위험 지표를 개발하고 도로 위 험도 평가에 활용한다는 것에 의의가 있다. 결과물은 향후 스마트폰 센서 기반 개별 차량 위험 운전 이벤트 데이터와 교통 조건을 통 합하는 도로 위험도 평가의 기초자료로써 활용될 것으로 기대된다.

자율주행차량을 상용화하기 위한 노력이 계속되고 있으며, 완전 자율주행 교통 환경이 조성되기 전까지 자율주행차량과 일반 차량 이 혼재된 혼합교통류가 형성될 것이라 예상된다. 이러한 혼합교통류에서 자율주행차량과 일반 차량은 주행 행태가 다르므로 기존에 는 발생하지 않았던 사고 위험상황을 유발할 수 있으며, 따라서 자율주행차량의 도입에 따른 사고 위험상황을 사전에 파악하고 이에 대한 안전관리 전략을 마련할 필요가 있다. 이러한 안전관리 전략 수립의 첫 단계로 자율주행차량 도입 시 자율주행차량이 사고위험 상황에 처할 수 있는 취약 구간과 취약 상황을 정의해야 한다. 기존 연구의 경우 자율주행 취약 구간 및 취약 상황 정의를 위해 전문 가 설문 조사 방법을 사용하였으며, 자율주행차량 데이터 구득에 어려움이 있어 주로 시뮬레이션 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 더 실질적이고 구체적인 자율주행 취약 구간과 취약 상황을 정의하기 위해 두 가지 출처의 데이터를 활용하였으며, 다양한 방법론을 적용하여 과학적이고 다각적인 분석 결과를 도출하였다. 세종시 자율주행 실증구간에서 수집할 수 있는 자율주행차량 주행 궤적 데이 터를 활용해서는 사고위험 판단 안전 지표를 기준으로 사고 취약 구간 및 상황을 정의하였으며, 캘리포니아 DMV 자율주행차량 사고 데이터를 활용해서 연관규칙 기법과 토픽 모델링을 적용해 자율주행 사고에 영향을 미친 주요 요인들과 요인들 간의 연관성을 분석하 였다. 최종적으로는 세종시 자율주행차량 데이터 분석 결과와 캘리포니아 DMV 사고보고서 결과를 종합하여 종합적인 자율주행 취약 구간 및 상황을 정의하였다. 향후 본 연구에서 정의한 자율주행 취약 구간과 취약 상황 및 본 연구의 방법론을 활용하여 미래 교통 시스템의 안전 관리 전략을 마련할 수 있으며, 도로 운영자와 관리자의 의사결정을 도울 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구는 오픈소스 라이브러리인 OpenCV를 활용해 다양 한 시설과채류의 표현형 분석에 적용 가능한 컴퓨터 비전 기 술을 탐구하였다. 토마토에 대해서는 이미지의 색상을 분석 하여 숙성도를 판정하며, support vector machine(SVM) and histogram of oriented gradients 기법을 통해 숙성된 토마토 를 효과적으로 검출하였다. 파프리카의 경우, 색상 분포를 시 각화한 후, 가우스 혼합 모델로 클러스터링을 실행하여 수확 파프리카의 색상 특성을 분석하였다. 네트 멜론의 품질 평가 에서는 LAB 색상 공간, 이진화 이미지 및 깊이 매핑을 활용하 여 멜론의 네트 패턴을 정량화하였다. 추가로, 오이 온실에서 화방 검출을 위해 깊이 정보와 색상 정보를 조합하여 다양한 크기와 거리의 화방을 성공적으로 검출하였다. 이 연구의 결 과로, 해당 컴퓨터 비전 기술들이 시설과채류의 생장 모니터 링, 숙성 및 품질 평가 등에서의 유효성을 확인하였다. 농산업 에서 컴퓨터 비전의 효과적 적용을 위해, 후속 연구자나 개발 자들이 재배 생리와 연관된 지표를 기반으로 이 기술들을 보 완할 경우, 실제 농업 현장 및 연구에서 널리 활용될 가능성이 크다.

PURPOSES : This study evaluates the effectiveness of traffic flow optimization when giving safety strategy guidance to a connected autonomous vehicle (CAV) based on information received through infrastructure cooperation in a V2X environment for non-signal intersection. METHODS : To evaluate the effectiveness of safety strategy guidance based on developed traffic flow control algorithm at a non-signalized intersection, it was implemented on simulation. A scenario based on the Level of Service (LOS) and the market penetration rate(MPR) of autonomous vehicles was established. The simulation results were divided into safety, operation, and environment to evaluate the effect, and the effect of optimizing traffic flow was finally derived through the integrated evaluation score. RESULTS : As a result, when safety strategy guidance was provided, the number of conflicts and CO emissions decreased by about 29% and about 15%, improving safety and environmental performance. In the case of operation, the mean of delay time was increased overall by 1%, but in the case of MPR 50 and above, the delay time was reduced by about 38%, thereby increasing operation. Finally, the aspect of traffic flow optimization, effectiveness of safety strategy guidance was derived through the integrated evaluation score, and the average integrated evaluation score improved from MPR 20 or higher. CONCLUSIONS : Providing guidance had the effect of optimizing traffic flow at a non-signal intersection. In the future, V2X communications will provide CAV with algorithm-based guidance developed in this study to control driving behavior. it will support safe and efficient driving at non-signal intersections.

Ethyl formate (EF) is a naturally occurring insecticidal compound and is used to control pests introduced from abroad, in quarantine, by a fumigation method. In particular, it is mainly used as a substitute for methyl bromide and is less toxic to humans and less harmful to plants. This study aimed to investigate the possible acute toxicity of EF to useful organisms, and how to reduce phytotoxicity in watermelon, zucchini, and oriental melon. After fumigation with EF for 2 h, the LC50 values for earthworms, honey bees, and silkworms were 39.9, 7.09, and 17.9 g m-3, respectively. The degree of susceptibility to EF was in the order of earthworms, silkworms, and honey bees based on the LC50 value, and EF fumigation induced stronger acute toxicity to honey bees. Phytotoxicity was observed in watermelon leaves treated with a concentration of 7.5 g m-3 EF, and when treated with a concentration of 10.0 g m-3, it was confirmed that the edges of watermelon leaves were charred and seemed to be damaged by acids. Zucchini and melon, and other cucurbits, showed strong damage to the leaves when treated with a concentration of 10 g m-3, and sodium silicate, at concentrations of 10% and 20%, was used to reduce phytotoxicity. Therefore, acute toxicity towards nontarget organisms and phytotoxicity during the fumigation of EF should be reduced for efficient agricultural pest control.

In this paper, the key assembly of the recently developed light machine gun-Ⅱ sighting device was identified as prone to experiencing horizontal noise caused by unstable voltage fluctuations under high-temperature conditions during the defense environmental stress screening test. The primary objective ot this study is to address the issue of horizontal noise through circuit analysis and device parameter tuning, aiming to eliminate its presence.

This paper proposes a solution to the out-of band oscillation signal and in-band low transmitter power output that occurrs during the low-temperature operation test for the new mine detector GPR signal transmission and reception module. Tests were performed by applying the optimal values of capacitors and inductors through circuit analysis simulation under the limited space, as a result, it was confirmed that the gain and return loss were improved at all-band thereby preventing oscillation signal and low transmitter power output.

PURPOSES : In this study, the results of an intensive field survey of a composite pavement applied to an expressway in Korea are analyzed. The results are intended to be used as basic data for evaluating the composite pavement and for preparing quality control measures through a review and analysis of the change in the state of the tensile bonding strength of the composite pavement. METHODS : To evaluate, repeated field coring and indoor tensile bonding strength evaluations are conducted for five years, and the commonality evaluation of pavement using pavement condition investigation equipment is conducted annually. RESULTS : The results of this study show that the degree of reflective crack generation varies depending on the type of concrete pavement and type of asphalt mixture applied to the intermediate layer, and that the CRCP composite pavement exhibits better initial commonality than the JCP composite pavement. In addition, it is confirmed that the composite cross-section pavement section with MASTIC applied as an intermediate layer shows excellent adhesion performance between the lower concrete layers from the beginning of construction in all sections, as well as satisfied the quality control standards for good pavement and tensile adhesion even after approximately five years of public use. CONCLUSIONS : Based on a follow-up survey of the composite pavement testing sections, it is confirmed that the section constructed with the MASTIC intermediate layer and CRCP satisfies the quality control standards for good pavement conditions and tensile adhesion even after approximately five years of public use.

사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처 리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅 을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀 한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없 는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하 여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운 영 테스트를 통해 이뤄졌다.

PURPOSES : The purpose of this study was to identify the availability of Grip-Tester, which can be used as continuous friction testers, for estimating the skid resistance of pavements by examining its basic performance. METHODS : Based on a literature review, various factors influencing skid resistance on road surfaces were described, and the subject to be evaluated were proposed. Friction tests were conducted at various operating speeds to assess the water supply performance, repeatability, and reproducibility of the measurement results. Both the British pendulum number (BPN) and mean texture depth (MTD) were examined to confirm the relationship between the Grip Number(GN) and surface texture. RESULTS : The results of the watering test indicate that more than 91% of valid measurements can be obtained at the maximum operating speed of 90 km/h to maintain a water film thickness of 0.25 mm. The repeatability and reproducibility of the measured GN were derived from the cross-correlation analyses to be 90.9% and 87.4%, respectively. It was found that the variations in GN values according to operating speeds follow an exponential model similar to the commonly known Penn State model, which can be considered to be due to the effect of texture on skid resistance. CONCLUSIONS : The grip tester is suitable for continuously surveying the skid resistance because GN datasets are reliable at variable operating speeds and correlate with the surface texture. This method may provide objective data for making decisions regarding the maintenance of skid resistance through periodic full-scale investigations with the tester in the future.

작물의 생체중을 추정하기 위해 다양한 연구가 시도되었지만, 이미지를 활용하여 생체중을 추정한 예는 없었다. 최근 합성곱 신경망을 사용한 이미지 처리 연구가 늘고 있으며, 합성곱 신경망은 미가공 데이터를 그대로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 합성곱 신경망을 이용하여 미가공 데이터 상태인 특정 시점의 파프리카 이미지를 입력으로 작물의 생체중을 추정하도록 학습하였다. 실험은 파프리카(Capsicum annuum L.)를 재배하는 온실에서 수행하였다. 합성곱 신경망의 출력값인 생체중은 파괴조사를 통해 수집한 데이터를 기반으로 회귀 분석하였다. 학습된 합성곱 신경망의 결정 계수(R2)의 최고값은 0.95로 나타났다. 생체중 추정값은 실제 측정값과 매우 유사한 경향성을 보여주었다.