Reinforced concrete (RC) piloti buildings are vulnerable in the event of earthquake because the stiffness in the 1st story columns is weak to compare with the members in upper stories. In this study, seismic performances of RC piloti structures were evaluated considering with different types of floor plane layouts according to core eccentricity. With four types of floor plane layouts, five stories plioti structures were evaluated by two approaches, a nonlinear pushover analysis and a nonlinear time-history analysis. In order to improve seismic performances by satisfying the collapse prevention (CP) level, two ductile reinforcing methods by carbon fiber sheets and steel jackets were applied. Due to eccentricities in stiffness and mass with directions of plane and vertical stories, piloti structures were greatly influenced by higher order modes, so the seismic performances by the time-history analysis were significantly different from by the static pushover analysis.

도로의 기하선형 정보는 도로 설계, 유지보수, 그리고 안전성 평가에서 핵심적인 요소이다. 특히 종단경사와 곡선반경은 차량의 속도 변화, 제동 거리, 원심력 등에 영향을 미쳐 사고 위험을 높이는 요인으로 작용한다. 따라서 도로 유지관리 측면에서 도로의 기하선형 정보를 정밀하게 측정하고 관리하는 것은 필수적이다(Park et al., 2008). 국토교통부에서는 노드·링크(Node·Link)를 통해 국내 도로망 데이터 통합 시스템을 구축하고 있다. 노드·링크는 교차로, 도로의 시종점, 행정경계 등으로 도로구간을 구분하는 시스템으로, 도로구간을 의미하는 각 링크에는 도로등급, 차로수, 제한속도, 연장 등 다양한 도로특성정보가 입력되어 있으나 곡선반경, 종단경사와 같은 도로의 기하학적 구조 데이터는 포함되어 있지 않다(MOLIT, 2025). 또한, 각 지자체는 “도로대장정보시스템”을 통해 도로의 시설물 및 기하구조를 통합 관리하게 되어있으나, 시스템화 현황이 저조할 뿐만 아니라 연구 등의 목적으로 접근이 제한된다(LX, 2025). 이와 같이, 도로의 기하구조는 중요도에 비해 데이터 관리 부족하며 접근성이 낮다. 따라서 본 연구에서는 노드·링크 시스템에서 제공하는 평면선형 데이터(.shp 파일)를 활용하여 곡선반경과 종단경사를 산출하고 도로 구간별 기하학적 구조 정보를 추정하였다. 이는 향후 도로 주행특성, 안전관리 등 다양한 분야의 연구에 기초자료로 활용될 수 있으며, 도로 안전관리 측면에서 위험구간 판단 근거로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

낙상은 여러 가지 원인에 의해 넘어지거나 떨어지는 것을 의미한다. 낙상사고는 응급실 내원 손상 환자의 가장 큰 비율 을 차지하며, 2021년 낙상사고는 2011년 대비 5.8% 증가하였다. 특히 보행 중 낙상 사고는 주로 경사진 도로나 지면, 물 이나 눈, 또는 빙판으로 덮여 있는 도로에서 발생하고 있으며, 이는 보행자의 안전을 위협하고 있다. 개인적인 노력 외에 도 공중환경 개선이 필요하나, 이에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 소방청 추락낙상사고 오픈 API 를 활용하여 보행 중 낙상사고가 일어난 지역의 시·공간적 특성을 파악하고자 한다. 서울시 100x100 그리드별 보행자 낙 상사고 건수를 바탕으로 Moran’s I 분석을 수행하여 공간적 자기 상관성을 파악하였다. 보행자 낙상사고 다발지역이 분 포하는 양상을 파악하고, High-High(HH)로 구분된 상위 지역에 대하여 공간적 특징을 분석하였다. 연구결과는 보행자 도로 유지보수 및 야간 주의 표시 등의 예방책이 필요함을 시사하며, 보행자 안전 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대된 다.

연속철근 콘크리트 포장(CRCP: Continuously Reinforced Cement Pavement)은 시멘트 콘크리트 포장 공법 중 하나이 다. 한국형 포장 설계법(KPRP: Korean Pavement Research Program)은 국내 실정에 맞게 개발된 도로 포장 설계법으 로, 2011년에 최초로 개발되었다. 현재 최신 버전은 2016년 4월에 발표된 것으로, 이후 약 9년간 업데이트가 이루어지지 않았다. 본 연구의 목적은 한국형 포장 설계법 내 기존 CRCP 해석 모듈을 분석하고 이를 개선하는 것이다. 또한, 본 연 구에서 개선된 CRCP 해석 모듈은 추후 개발 예정인 고속도로 역학적-경험적 포장 설계법(EXPD: EXpressway Pavement Design)에 적용될 예정이다. 기존 KPRP의 연속철근 콘크리트 포장 설계법은 과거의 기상 데이터를 이용하여 슬래브에 가해지는 환경 하중에 의한 응력을 계산한다. 포장이 미래의 공용수명 20년을 버텨야 하나, 과거의 기상 데이터를 통해 계산된 환경 하중에 의한 응 력을 고려하도록 설계법이 구성되어 있는 현실이다. 과거의 기상 데이터가 아닌 기후변화 예측 모형을 통해 예측된 기상 데이터를 기존 포장 설계법에 적용한다면, 보다 타당한 공용성 해석 결과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다. 국립기상 과학원에서 배포한 IPCC 6차 평가보고서(AR6) 대응 전지구 기후변화 전망보고서에서 제시한 최신 온실가스 경로(SSP, Shared Socioeconomic Pathways)에 따라 산출된 신규 전지구 기후변화 시나리오 4종 중에서 가장 최악의 시나리오인 SSP-8.5로 가정하였을 때에 예측된 기상 데이터를 이용하여 공용성 해석 결과인 펀치아웃(Punchout) 개수와 포장 두께 변화에 대하여 분석해보았다.

국내에서 겨울철 발생하는 결빙사고는 전체적인 교통사고 대비 치사율이 1.7배 높은 것으로 나타났다. 주행속도가 높은 고속국도의 경우 결빙사고 치사율은 18.7로, 결빙 외 고속국도 교통사고 치사율인 4.2와 비교하여 약 4.5배 높았다(KoROAD, 2024). 특히 교량과 터널과 같은 도로시설물은 구조적 특성과 환경적 요인으로 인해 결빙 형성에 매우 취약하다. 교량은 지면으로부터의 열전달이 차단되 기 때문에 겨울철 노면온도가 낮아 결빙이 형성될 가능성이 높으며, 터널은 겨울철 낮은 온도와 터널 입출구부의 응달지역 형성 및 터널 내부와 외부 공기로 인한 급격한 온도변화로 인해 결빙이 발생할 가능성이 높다. 또한, 도로시설물은 교통사고 발생 시 치사율이 높게 나타나는 경향이 있다. 실제로 교량과 터널에서 발생한 교통사고의 치사율은 전체 1.94, 터널 5.05, 교량 4.10으로 도로시설물에서 발생한 교통사고의 치사율이 높았다(KoROAD and ACCRC, 2017). 따라서 도로시설물에서 발생하는 결빙사고는 쉽게 결빙이 형성되 는 환경조건과 사고 발생 시 치사율이 높은 특성으로 인해 일반 도로보다 높은 위험성을 내포하고 있다. 그러나 현재로써 도로시설물 에서 발생하는 결빙사고의 원인과 위험성을 중점적으로 분석한 연구는 그 수가 부족하며, 기존 연구들은 결빙 구간의 기후적 특성이 나 개별 결빙사고 사례 분석에 국한되어 있어 도로시설물은 결빙사고 분석 시 여러 가지 환경요인 중 하나로서만 고려되고 있는 실정 이다. 본 연구에서는 도로시설물에서의 결빙사고 위험도를 평가하는 방법을 제시하고, 이를 Min-Max(최소-최대) 정규화 과정을 통해 구체 화함으로써 보다 체계적인 분석이 가능하도록 한다. 이를 통해 도로시설물의 겨울철 운영에 있어 효과적인 결빙사고 방지 대책을 수 립하는 데 기여하고자 한다.

본 연구는 외부 환경 조건에 따른 줄눈 콘크리트 포장의 상·하부 상대습도 차이를 분석하기 위해 실험 데이터를 활용 한 유한요소해석을 수행하였다. 실험은 300mm × 260mm × 2000mm 크기의 콘크리트 시편을 대상으로 진행되었으며, Strain gauge를 이용해 상·하부 변형률을 측정하고, LVDT 센서를 통해 상단부 연직 변위를 기록하였다. 항온항습기를 이용해 온도를 25°C로 유지한 상태에서 상대습도를 65%, 35%, 35% + 풍속(약 4 m/s)의 세 가지 조건으로 설정하여 실 험을 진행하였다. 구조해석은 ABAQUS를 이용하여 수행하였으며, 하부 상대습도를 100%로 고정한 상태에서 상부 상대습도를 도출하는 방법을 적용하였다. 직접적인 상대습도 도출 시 곡률을 일정하다고 가정해야 하는 문제가 발생하여, 응력해석을 기반으 로 등가선형온도차(ΔT)를 적용하는 방식을 채택하였다. ABAQUS에서 깊이 260mm에 대해 선형 ΔT 값을 부여하여 열 변형을 유도하고, 이를 실험값과 비교하여 조정한 후 최종적으로 ΔT 값을 상대습도로 변환하였다. 그 결과, 시간에 따른 상부 상대습도의 변화를 도출할 수 있었으며, 외부 환경 조건(습도 및 풍속)에 따른 상대습도 변화 경향을 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 수분 확산 해석 연구 및 국내 환경을 반영한 JCP 상대습도 변화 모델 개발에 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

본 연구는 한국 기상대 데이터를 활용하여 콘크리트 포장의 깊이별 온도를 예측하는 ANN(Artificial Neural Network) 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존의 열평형 방정식 기반 모델은 특정 지역의 기상 데이터를 필요로 하기 때문에 일반적인 적용이 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 ANN을 활용하여 기상대 데이터를 기반으로 범용적 인 온도 예측 모델을 개발하고자 한다. 이를 통해 다양한 지역 및 환경 조건에서도 적용 가능한 모델을 구축하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 2017년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지의 1시간 단위 기상 및 온도 데이터를 활용하며, 0.05m, 0.15m, 0.25m, 0.35m, 0.45m 깊이별 온도 데이터를 학습 데이터로 사용한다. 입력 변수로는 기온, 풍속, 강수량, 습도, 일 조량, 일사량, 적설량, 적운량, 지면온도를 포함한다. 이러한 다양한 기상 데이터를 활용하여 신경망 모델을 학습하고, 기 존 방식보다 높은 정확도를 확보하는 것이 연구의 핵심 목표이다. 기존 ANN 구조인 O = WI + B에서 확장된 O = W(I + (WI + B)) + B 형태의 비선형 구조를 적용하여 기존 모델이 가지는 비선형 관계 반영의 한계를 극복하고자 한다. 또한, 선형 다중 은닉층 모델과 비선형 다중 은닉층 모델을 각각 개발하여 성능을 비교하고, 비선형 모델의 필요성과 일반화 능력을 평가할 예정이다. 최종적으로 두 모델의 성능을 평균 제곱 오차 및 평균 절대 오차 등과 같은 평가 지표들을 이용하여 비교 분석하고, 가장 적합한 모델을 도출하고자 한다.

Vibrio vulnificus는 그람 음성 세균의 호염성 세균으로, 5월에서 10월 사이 해수 온도가 18oC 이상이고 염도가 15- 25 practical salinity units (psu)일 때 가장 활발하게 증식 한다. 전 세계적으로 해수, 강 하구, 갯벌 등 다양한 해양 환경에 서식하며, 굴, 전복 등 해산물에서 자주 검출되는 경향이 있다. 지속적인 지구온난화로 인한 해수 온도의 상 승으로 V. vulnificus의 분포 범위가 점차 확장되고 있으며, 그에 따라 비브리오 패혈증 감염에 대한 위험도가 증가하 고 있다. 본 연구에서는 수산물에서 V. vulnificus 분리, 항 생제 감수성 검사, MLST 분석, 전장 유전체 분석을 통한 병원성 유전자 확인, MIC를 통한 항생제 내성 유전자 분 석, 더 나아가 bv-brc에 등록된 아시아에서 분리된 V. vulnificus 균주들과 함께 cgMLST 분석을 진행하였다. 2023 년4월-7월까지 서울, 경기도 및 충청도 지역의 대형마트에 서 유통되는 수산물 시료 총 84건에서 V. vulnificus가 바 지락에서 총2주(2.4%) 분리되었으며, 2균주 모두 colistin 에 강한 저항성을 보였으나, V. vulnificus의 치료에 사용되 는 ciprofloxacin, tetracycline, chloramphenicol 항생제에 내 성을 보이지 않았다. Whole genome sequencing 분석 결 과, 유전자 상 두 균주는 동일한 클론으로 확인되었으며, multi-locus sequencing typing 결과 기존에 보고되지 않은 새로운 sequence type으로 확인되었다. Virulence gene 분 석 결과, 총123개의 병원성 유전자가 확인되었으며, 그 중 중요한 병원성 유전자 rtxA, vvhA, viuB, ompU유전자가 확 인되었다. 항생제 내성 유전자 분석 결과 분리된 두 균주 에서 모두 tet(34), tet(35), varG, norM 내성 유전자가 확 인되었다. cgMLST 분석을 진행한 결과 본 연구에서 분리 된 두 균주는 동일 cluster로 확인되었고, 기타 국내 및 아 시아 지역에서 분리된 V. vulnificus를 포함한 분석에서 균 주 간 역학적 연관성은 관찰되지 않았다. 이는 V. vulnificus 가 해수의 흐름을 타고 이동하여 분포 범위가 넓고 특정 지역에 일정한 특징을 가진 균이 밀집되지 않기 때문으로 보인다. 따라서 V. vulnificus로 인해 매년 사망자와 환자가 발생하는 것은 V. vulnificus가 가지는 잠재적인 위험성을 보여주고 있고, 본 연구결과가 향후 질병 발생 시 V. vulnificus의 연구에 도움이 될 것으로 보이며, 지속적으로 V. vulnificus 검출 연구, 항생제 내성 모니터링이 필요할 것으로 사료된다. 해산물을 통한 V. vulnificus 감염 위험성 이 증가하고 있는 상황에서 국내 수산물을 통한 V. vulnificus 전파 위험도에 대한 체계적 연구는 부족하다. 따라서 본 연구 결과는 수산물 생산 및 유통 단계에서 V. vulnificus 의 모니터링 및 위험도 평가의 중요성을 제시한다.

본 연구의 목적은 생성형 AI의 한국어 문맥 해석 성능을 평가하는 것 으로, 이를 위해 접속 부사 {그래서/ 그러나/ 그런데/ 그리고}가 쓰인 784개 텍스트를 대상으로 챗GPT의 접속 부사 사용을 평가하고 오류의 원인을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 챗GPT의 접속 부사 사용 오류율은 약 21%로 총 784개 중 170개의 텍스트에서 의미 해석의 오류가 발생했 다. 둘째, [인과/ 대조/ 전환/ 나열] 중에서 오류 비율은 [인과/ 전환]의 {그래서}와 {그런데}가 약 30%로 가장 높게 나타났다. 이는 챗GPT가 예 측과 추론이 필요한 [인과] 관계 해석에는 한계가 있음을 의미한다. 셋 째, 텍스트 유형에 따른 오류 비율은 ‘소설’이 29%로 가장 높게 나타나 고 ‘논설문’이 14%로 가장 낮게 나타났다. 이는 챗GPT가 논리에 기반한 텍스트에서 문맥을 더 정확하게 해석한다는 것을 의미한다. 넷째, 챗 GPT는 문맥 의미를 해석하는 과정에서 접속 부사의 위치를 잘못 계산하 거나 구절 및 문장의 일부를 누락하는 등 텍스트 분석 과정에서 오류가 나타났다. 본 연구는 생성형 AI의 한국어 문맥 해석 성능과 한계를 문장 층위에서 분석하였다는 점에서 의의가 있으며 이는 생성형 AI의 효과적 인 사용 방법과 성능 개선 방안을 모색하는 데에 도움을 줄 것이다.

본 연구에서는 열유도상분리법으로 제조한 polyvinylidene fluoride (PVDF) 중공사막의 오염성과 화학적 세척에 대한 실험을 진행하였다. 오염수는 소 혈청 단백질(bovine serum albumin, BSA)과 카올린(kaolin)을 이용해 제조하였으며, 차아 염소산나트륨(NaOCl), 구연산(citric acid), 황산(H2SO4)으로 화학적 세척을 진행한 후 뒤 표면 전하 분석기, 주사전자현미경 (scanning electron microscope, SEM) 그리고 에너지 분산 X선 분광법(energy dispersive X-ray spectroscopy, EDX)을 통해 세 척 효율을 평가하였다. PVDF 분리막은 높은 내화학성과 열적 안정성을 가지는 분리막으로 화학적 세척을 진행한 결과 가장 좋은 효율은 차아염소산나트륨으로 세척한 것으로 그 결과 투과도는 793.2 L/(m2.h.bar)로 초기 투과량인 945.3 L/(m2.h.bar) 값과 비교하였을 때 약 84% 회복률을 보여주었다. 이는 수처리 공정에서의 막 오염 방지 및 세척의 중요성을 제시한다.

본 연구에서는 박스 구조물의 부재력 예측을 위한 다양한 딥러닝 모델의 정확성을 비교하고자 하였다. 이를 위해 상용 유한 요소 프로그램인 MIDAS를 이용하여 300개의 유한요소모델을 작성하고, 수치해석을 수행하여 딥러닝 모델에 적용하기 위한 학습데이 터를 생성하였다. 또한, 딥러닝 모델의 정확성을 비교하기 위해 MLP, CNN, RNN 및 LSTM과 같은 다양한 신경망 모델과 Adam, SGD, RMSprop 및 Adamax 등 최적화 알고리즘을 교차 적용하여 16개의 딥러닝 모델을 생성하였다. 그 결과 Adam 최적화 알고리즘 이 모든 모델에서 가장 우수한 성능을 보여주었으며, 특히 MLP 모델에서 가장 높은 R2 값을 나타내었다. 이를 통해, 박스 구조물의 부재력 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델 구성은 Adam optimizer와 MLP 구조임을 확인하였다.

This study aims to estimate the trawl net width based on the design drawing and towing condition of sampling trawl used in past surveys to improve the accuracy of estimation for fishery resources. To this end, the trawl gear was modeled as a flexible structure and numerically analyzed, and the analysis results were subjected to multiple regression analysis. As a result, a model was derived to calculate the net width by the towing conditions. When the towing conditions from past surveys were input into this model, it was confirmed that the net width increased in a natural logarithmic manner with the increase in the warp length and that decreased linearly as the water depth increased at the same warp length. For verification of the model, the theoretical formula of other study and this model were compared. As a result, despite the values of the two were slightly different, the tendency of changing net width by increasing warp length was consistent each other. Therefore, it is thought that the derived model can obtain the net width according to various towing conditions and can contribute to improving the accuracy of fishery resources estimation.

산림청은 치유의 숲 등 산림을 활용하여 대상별 맞춤형 산림치유 프로그램을 기획‧개발하고 치유활동을 효율적으로 할 수 있도록 국가자격제도로 ‘산림치유지도사’를 도입하였다. 산림치유지도사 관련 법령과 정책은 자격 취득과정의 정립, 양성기관의 확대, 산림치유지도사 배출 등 단계별 과정을 거쳐 초기 제도적 안정화를 이루었다. 변화하는 환경과 증가하는 산림치유 사회적 수요에 발맞추어 보다 나은 프로그램을 제공하기 위한 인프라 조성을 위해 양성과정의 효과적인 운영과 자격제도의 개선이 필요한 시점이다. 본 연구는 2022년까지 배출된 1‧2급 산림치유지도사를 대상으로 자격증 취득 이후의 활동 현황과 산림치유지도사 교육과정 개선 방향을 중심으로 설문조사를 실시하였다. 산림치유 설문 항목은 응답자 현황과 보유 자격증 현황, 경제활동 여부, 전문가 자격 기준, 양성과정 개선방향 등으로 구성되었다. 산림치유지도사 자격증 보유자는 여성과 50대가 가장 많았으며, 대학교 졸업 이상의 학력을 보유하고 있었다. 양성과정에 관련한 공통적인 개선 요구사항으로는 ‘양성교재’와 ‘실습시간’이 차지했으며, 현장에서 프로그램을 진행할 때 필요한 업무 능력을 배양할 수 있는 과목의 교육 요구가 높았다. 본 연구 결과를 바탕으로 산림치유 자격제도의 경쟁력을 높이고, 양성교육과정을 강화하여 교육생의 만족도를 높이는 것과 함께 나아가 산림 관련 일자리 연계 등을 위한 정책 수립의 기초자료로 활용되기를 기대한다.

콘크리트 포장의 평탄성과 내구성은 환경 조건에 크게 영향을 받으며, 슬래브 상하부 간의 온습도 차이는 부등건조수축 및 와핑 (Warping) 현상을 유발하여 포장의 장기 성능 저하를 초래할 수 있다. 이는 주행성 저하, 균열 발생, 유지보수 비용 증가의 원인이 되 며, 특히 터널과 같은 특수 환경에서는 상하부 간의 습도 차이가 더욱 크게 나타나 부등건조수축이 심화될 가능성이 높다. 터널 내부 는 직사광선의 영향을 받지 않지만, 통풍이 잘 이루어져 건조한 환경이 조성되며, 이러한 조건에서는 슬래브 상부에서 수분 손실이 가 속화되고 하부는 습윤 상태를 유지하여 상하부 간의 큰 습도 차이를 발생시킨다. 이는 슬래브의 비균일한 수분 이동을 유발하여 부등 건조수축을 더욱 크게 발생하게 한다. 국내에서는 터널 길이가 500m 이상인 장대 터널에서 콘크리트 포장 적용이 증가하고 있으며, 아스팔트 포장 대비 화재 시 유독가스 발생 위험이 낮다는 이유로 국토교통부에서 콘크리트 포장을 권장하고 있다. 이로 인해 터널 내 콘크리트 포장의 사용이 증가하고 있 으나, 기상환경 변화 및 습도 관리 미흡으로 인해 콘크리트 포장 줄눈부에서의 평탄성 불량 문제가 빈번하게 발생하고 있다. 이러한 문제는 주행성 저하, 도로 이용자의 민원 증가 및 유지보수 비용 상승을 초래하고 있어, 구체적인 원인 분석과 대책 마련이 필요한 실 정이다. 따라서 본 연구는 터널과 같은 특수 환경에서 습도 조건이 콘크리트 슬래브의 부등건조수축에 미치는 영향을 실험적으로 분석하고, 슬래브의 수평 변형률 및 수직 변위를 측정하여 건조 수축에 따른 변형 거동을 정량적으로 평가하고자 하였다. 다양한 습도 조건에서 슬래브의 변형 양상을 비교 분석함으로써, 터널 환경에 적합한 콘크리트 포장 설계 및 유지관리 기준을 제시하고, 콘크리트 포장의 장 기 성능을 개선하기 위한 대책을 마련하고자 한다.

국내에는 지형적인 조건 또는 그 외의 여러 제약에 따라 줄눈 콘크리트 포장(JCP)을 시공하는 경우가 많았다. JCP는 시공 이후 양생 제로 도포함에도 불구하고 시간이 지남에 따라 부등건조수축이 나타나, 운전자의 승차감과 안정성을 악화시킨다. 이를 해결하기 위해 포장설계 지침을 지속적으로 개정하고 있지만, 부등건조수축으로 인한 민원이 계속 발생하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 JCP의 부등건조수축량에 영향을 줄 수 있는 변수를 설정하여 변수에 따른 거동 차이를 보고자 하였다. 3D 유한요소해 석 프로그램 ABAQUS를 이용하여 유한요소법을 통한 해석을 진행하였고, 모델링은 2차로 6 슬래브를 모형화하였다. JCP의 부등건조 수축량에 영향을 주는 슬래브 깊이별 온도변화가 포장설계에 따라 어떻게 변화하는지 고려하기 위하여, 그에 대한 변수로 하부층 종 류의 영향, 슬래브 두께의 영향, 주행차로 다웰바 추가 설치 유무의 영향, 줄눈 간격의 영향을 설정하였다. 기본적인 모델의 유한요소해석 부등건조수축량 결과와 위에서 설정한 변수를 적용하여 만든 모델에 대한 유한요소해석 부등건조수축 량 결과를 각각 도출하였고, 기본 모델 결과와 변수를 적용한 모델 결과를 비교하여 각각의 인자가 어느 정도의 영향을 미치는지 확 인해 보았다. 영향이 큰 인자들을 선별하여 복합적인 변수에 대한 영향을 보고자 하였고, 복합 변수를 적용한 모델의 유한요소해석 부등건조수축 량 결과와 기본 모델의 유항요소해석 부등건조수축량 결과를 비교하여 그 차이가 어느 정도인지 확인하였다. 이에 따라 앞으로 JCP구 간 부등건조수축에 대한 해결을 위해 중점을 두어야 할 인자를 파악할 수 있었으며, 결과를 현장에 적절하게 적용한다면 도로 주행성 과 안전성을 개선할 수 있을 것으로 판단된다. 유한요소해석 결과에 대한 신뢰도를 부여하기 위해 현장 데이터와도 비교 분석하였고, 계절에 따라 약간의 차이는 있었으나, 평균값 과는 유사하여 본 연구의 구조해석 모형이 다양한 조건에 따른 연직변위 발생함에 있어 비교하는데 유용하다고 판단하였다.

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 응력완화줄눈 설치 간격을 제시 할 필요가 있다. 따라서 본연구는 재료팽창과 슬래브 두께를 고려하여 응력완화줄눈 설치 간격을 제시하고자 한다. 팽창량 계산시, 재 료변형률과 지역별 온도와 건조수축을 고려하였으며, 이를 동등한 팽창을 유발하는 온도상승량으로 변환하는 식을 도출하였다. 기준온 도를 정하기 위해 실제 현장데이터를 팽창량 식에 대입하여 온도상승량으로 변환하였으며, 이를 블로우업을 모사한 콘크리트 포장 모 형의 유한요소해석 결과를 이용하여 결과값을 비교하였다. 안전설계를 위해 더 작은 온도 값인 블로우업 구조해석 결과 값 중 안전온 도를 블로우업이 일나는 기준으로 선정하였으며, 안전 온도를 넘지 않은 지역별 슬래브 두께에 따른 최대 응력완화줄눈 설치 간격을 제시했다. 한국도로공사가 제시하고 있는 기준과 비교한 결과, 일부 지역은 한국도로공사에서 제시하고 있는 기준에 만족하지 않았다. ASR 변형률을 고려하여 슬래브 두께에 따라 지역별로 응력완화줄눈 설치 간격을 제시하는 것이 블로우업 파손을 저감하고, 포장의 안정성을 향상시키는데 도움이 될 것이라고 판단된다.