산림자원 조사에서 입목의 측정은 조사원이 직접 측정 도구를 사용하여 수행되지만, 측정값의 일관성과 정확성 문제로 인한 오차가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 LiDAR(Light Detection and Ranging) 기술이 산림자원 조사에 응용되고 있다. 본 연구는 단순림의 산림자원 조사에서 지상 LiDAR 기술의 활용 가능성을 평가하고자 하였다. 연구는 한국의 전주에 위치한 전북대학교 학술림 내의 편백림과 굴참나무 림을 대상으로 수행되었다. 조사원이 측정한 입목의 흉고직경과 수고 측정값을 기준으로, 휴대형 및 고정형 LiDAR 장비를 사용한 측정값을 비교 분석하였다. 결과적으로, 편백 임분의 흉고직경 측정에서는 측정 방법 간 높은 일치도가 나타났으며, 평균의 차이는 유의미하지 않았다. 그러나 수고 측정에서는 낮은 일치도가 관찰되었고, 평균의 차이는 유의미하였다. 특히, 3점 이동 평균 수고에서 휴대형 LiDAR 장비는 수고를 0.3m 과대 측정하였으며, 고정형 LiDAR 장비는 1.2m 과소 측정하였다. 굴참나무 임분의 경우, 흉고직경 측정에서 높은 일치도가 나타났고, 수고 측정에서 도 비교적 높은 일치도를 보였다. 또한, 흉고직경과 수고 모두에서 평균의 차이는 유의미하지 않았다. 이러한 결과는 편백 임분과 굴참나무 임분에서 흉고직경 측정과 굴참나무 임분의 수고 측정에 있어 지상 LiDAR 기술이 높은 정확도를 제공할 수 있음을 시사하지만, 편백 임분의 수고 측정에서는 개선의 여지가 있음을 나타낸다. 본 연구는 지상 LiDAR 기술이 단순림의 산림자원 조사에 활용될 수 있는 초기 단계의 연구로서, 다양한 수종 및 환경 조건에 관한 추가 연구의 필요성을 강조한다.
한국의 산림계획제도는 산림기본계획, 지역산림계획, 국유림 및 공·사유림경영계획으로 구성되며, 지역산림계획은 광역시·도 단위로 수립되어 최상위 계획과 최하위 계획을 연결하는 중요한 역할을 수행한다. 그러나, 시·군 산림계획의 부재로 지역산림계획이 실제로 이행되는 시·군 지역 단위에서의 지역 특성과 주민 요구를 반영하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 현재 시·군 산림계획의 강점과 개선점을 분석하여 향후 방향을 설정할 목적으로 전북특별자치도의 고창군, 순창군, 장수군을 대상으로 중요도-만족도 분석 기법을 활용하여 공통적으로 다루고 있는 주제와 세부 항목의 상태를 평가하였다. 분석 결과, 각 지역의 현재 산림 정책과 사업에 대하여 강점과 개선점을 도출하였으며, 이를 바탕으로 향후 산림사업의 방향과 개선점을 제시하였다. 본 연구는 세 지역의 비교·분석을 통해 지역별 산림사업의 특성과 정책적 차이를 구체적으로 파악할 수 있었으며, 이를 통해 향후 지역 주민의 요구를 반영한 정책 수립과 지속 가능한 산림 관리 체계를 통한 효과적인 산림 정책 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 양버즘나무(Platanus occidentalis) 가로수를 대상으로 가지치기 유형(자연형, 두절형)에 따른 목질부 내부 결함 및 수관울폐도를 분석하였다. 2022년에 서울과 대구에서 총 40본을 선정하여 6월과 9월에 지표면으로부터 30, 60, 90cm 높이에서 음파단층촬영과 전기비저항단층촬 영을 실시하였다. 각 수목의 사방위에서 안드로이드 기반 앱을 활용하여 수관울폐도를 측정하였다. 서울과 대구 모두 자연형에서는 수목 내 부후 중기, 부후 후기, 공동이 없었으나, 두절형에서는 이러한 내부 부후가 확인되었다. 수관울폐도는 자연형(69.9%)보다 두절형(86.0%)이 높았다. 또한 수관울폐도가 높을수록 가로수 내부의 부후, 공동 발생이 증가하였다. 특히 30cm 높이에서 부후, 공동 발생이 가장 많았다. 두 지역 모두에서 수관울폐도와 내부 결함 발생 간에 양의 상관관계가 확인되었다. 이러한 결과는 양버즘나무 가로수의 효율적 관리를 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.
A total of 225, 3 weeks old weaned pigs of the Landrace × Yorkshire × Duroc breeds with initial average body weight (BW) of 6.25±0.6 kg were randomly assigned to 3 different treatments based on their BW, with each having 5 replicates. Each replicate contained 15 pigs, resulting in 75 pigs per treatment group. The treatment included a basal diet (CON), CON + allicin and cinnamaldehyde mixture 500 ppm (ALI), CON + Bacillus-based probiotics 500 ppm (PRO) tested for 42 days in a 3-phase feeding program (0–14 as phase 1, days 15–28 as phase 2, and days 29–42 as phase 3). Result shows final BW (6.3%) and average daily gain (9.0%) in the overall phase were higher (p<0.05) in PRO compared with CON. At d 14, the level of Escherichia coli was lower (p<0.05) in ALI (12.0%) and PRO (13.2%) over CON. At days 28 (14.6%) and 42 (12.8%), the level of Escherichia coli was lower (p<0.05) in PRO compared with CON. The level of tumor necrosis factor-α was lower (p<0.05) in PRO over CON (15.0%). Superoxide dismutase (9.2%) and immunoglobulin A (19.4%) were higher (p<0.05) in PRO over CON. We concluded that dietary PRO at 500 ppm showed better performance in piglets by enhancing their growth performance and health.
기후변화로 인해 폭염 기간 증가, 하절기 극고온, 혹한기 극저온 현상이 두드러지면서 도로포장에 소성변형과 포트홀이 빈번하게 발생할 위험이 커지고 있다. 이로 인해 SMA(Stone Mastic Asphalt) 포장의 공용성능을 유지하기가 어렵다. SMA 포장은 골재 간 맞물림이 뛰어나 중차량 교통량이 많은 도로에서 내구성을 높이는 데 유리하지만, 이를 효과적으 로 활용하기 위해서는 혼합물 배합설계와 시공과정에서 다짐 품질을 엄격히 관리해야 한다. 국내 지침에서는 점도가 높은 개질 아스팔트 바인더(6% 이상)를 사용하는 SMA 혼합물이 다짐 시 타이어에 달라붙을 가능성이 커 타이어 롤러의 사용을 제한하고 있다. 그러나 적절한 부착방지제 사용, 타이어 예열, 시공 온도 확보 등을 통해 혼합물 부착 문제가 완화되고, 다짐도와 초기 공용성능을 높인 사례가 점차 보고되고 있다. 이는 타이어 롤러 특유 의 ‘반죽(kneading) 효과’로 인해 기존 철륜(머캐덤·탄뎀) 롤러 대비 하부층까지 균질하게 다져줄 수 있기 때문이다. 따라 서 이상기후 환경에서 SMA 포장의 균열·소성변형을 줄이기 위해서는 다짐도 증가에 따른 적절한 아스팔트 바인더 함량 결정이 필요하다. 더불어 시공 장비 및 혼합물 관리가 유기적으로 개선된다면 SMA 포장의 특성을 살린 적정능력이 발 휘될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 SMA 포장 적정능력을 발휘하기 위한 기초연구를 수행하였다. 이를 위해 SMA 포장 시공 시 타이어 롤 러 장비 적용 효과, 혼합물 부착 방지 기술, 아스팔트 바인더 함량 조정 등을 국내·외 시공 사례와 문헌조사를 통해 고찰 하였다. 또한 타이어 롤러의 현장 적용성을 파악하기 위해 시험포장 구간에 대해 소형낙하하중시험(LFWD)을 실시하고, 표면처짐량과 역산 탄성계수를 산출하여 시공 품질 개선 가능성을 확인하였다.
이 연구는 라텍스 콘크리트(LMC)의 대체재로 해조류에서 추출한 알긴산을 활용한 콘크리트를 개발하고, 이에 따른 압축 강도 및 미 세구조 변화를 분석하였다. LMC는 공극 구조 개선으로 내구성과 강도가 향상되지만, 높은 원자재 비용이 단점이다. 이를 보완하기 위 해 라텍스 대신 알긴산을 혼합한 콘크리트를 제작하고, 주사전자현미경(SEM) 분석 및 압축 강도 실험을 수행하였다. 재령 4시간 및 1일 후의 압축 강도와 10000배율 SEM 분석을 진행하였다. 알긴산 0.05% 혼입 시 가장 높은 강도를 보였으며, 0.2% 혼 입 시 강도가 감소하였다. SEM 분석에서는 LMC가 균일한 표면과 미세한 입자 분포를 보인 반면, 알긴산 혼합 콘크리트는 섬유 및 막대 구조가 형성되었으며, 알긴산 함량이 증가할수록 기공이 증가하여 강도발현이 저하되었다. 재령이 증가하면서 C-S-H 구조가 조 밀해지고 결합력이 향상되어 강도가 증가하는 양상이 관찰되었다. 보다 정확한 결과를 얻기 위해서는 에너지 분산형 X선 분광법 (Energy Dispersive Spectroscopy, EDS)등 추가적인 실험이 필요할 것으로 사료된다.
도로 위 차량의 차로변경은 주변 차량의 움직임에 민감하게 반응해야 하며, 적절한 속도와 타이밍으로 수행하지 못할 경우 교통 흐름을 방해하고 부정적인 영향을 초래할 수 있다. 자율주행차량(Autonomous Vehicle, AV)은 이러한 문제를 해결하기 위해 주변 상황을 정확히 판단하고 인지하여 차로변경을 수행한다. 이때, 안전 관리 전략의 일환으로 최적화된 차로변경 주행 궤적을 제공함으로써 안전하고 효율적인 차로변경을 실현하는 것이 중요하다. 본 연구는 이러한 배경에서 주변 차량과 EGO 차량의 예측 주행 궤적에 기반한 확률론적 개념인 risk field를 계산하고, 이를 활용하여 차량의 종방 향 및 횡방향 안전 궤적을 제시하였다. 이를 위해 고속도로 드론 데이터를 활용하여 차량 간 상호작용 상황을 분석하고, 차로변경 시나리오 데이터를 분류하였다. 연구에서는 주행 속도와 차량의 경위도 등 1.1초 동안의 연속된 주행 데이터를 입력으로 사용하였으며, 다층 인코더-디코더 장단기 메모리 네트워크(EDLN) 모델을 통해 미래 6초 후 차량의 위치를 예 측하였다. 이후 장 이론(field theory)을 기반으로 한 risk field 모형을 통해 도로 위 각 지점의 위험도를 정량화하였다. 또한, 차량의 거동 제약, 주행 편의성, 그리고 안전성 제약 조건을 반영하여 안전 궤적을 생성하였다. 마지막으로, 생성된 궤적이 교통류 안전성에 미치는 영향을 평가하기 위해 예측된 주행 궤적(predicted trajectory)과 실제 주행 궤적(ground truth)을 비교 분석하였다. 평가지표는 대리 안전 지표(surrogate safety measure, SSM) 중 TTC(Time to Collision)와 PET(Post Encroachment Time)를 활용하였다. 본 연구는 제안된 안전성 정량화 및 궤적 생성 방법이 기존 방법론과 비 교하여 우수한 성능을 보임을 입증하였으며, 향후 자율주행차량 혼재 교통류 및 완전 자율주행 교통류에서 높은 효율성 과 안전성을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다.
자율주행 차량이 상용화됨에 따라 연구에 사용할 수 있는 자율주행 차량의 주행궤적 자료를 제공하고 연구하는 기관이 증가하고 있다. 캘리포니아 자동차관리국은 사고 당시 차량의 거동과 주변 환경을 기록한 자율주행 차량 사고 보고서를 제공한다. Waymo는 라이다, 카메라 등을 통해 수집한 자율주행 차량의 실주행 자료를 제공한다. 본 연구에서는 캘리포 니아 자동차관리국에서 제공하는 자율주행 차량 사고 보고서와 Google Street Map을 이용하여 사고 당시의 도로유형과 도로환경요소 및 사고 당시 상황을 파악하고, 베이지안 네트워크(BN)을 통해 자율주행 차량 사고 영향요인을 파악하였 다. 랜덤 포레스트를 통해 앞에서 파악한 자율주행 차량 사고 영향요인들의 변수 중요도를 추출하고 이를 기반으로 자율 주행 차량 주행 시나리오를 도출하였다. 도출한 자율주행 차량 주행 시나리오와 유사한 상황을 보이는 Waymo Open Dataset의 자율주행 차량 실제 주행궤적을 매칭하여 자율주행 차량 주행 행태 기반 사고 위험도 평가 지표를 도출하였 다. 본 연구의 결과는 앞으로 도로환경요소 및 자율주행 차량 주행궤적에 따른 자율주행 차량 주행 안전성 연구의 기반 이 될 것으로 기대된다.
고속도로 2차 사고는 선행 사고(1차 사고) 또는 전방 고장 차량에 의해 교통흐름이 변화된 상황에서 발생하는 사고로, 이에 대한 효과적인 교통안전 관리전략이 필요하다. 그러나 일반사고에 비해 데이터 표본이 부족하여 신뢰성 있는 대응 전략 수립에 어려움이 있다. 본 연구는 고속도로에서 발생하는 2차 사고의 발생 주요 요인을 식별하고 예측하기 위해 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반 텍스트 분석 모델과 전통적 머신러닝 모델 (XGBoost, RandomForest, CatBoost)을 비교하였다. 교통사고 세부기록, 원클릭 속보자료 등 비정형 텍스트 및 정형 데 이터를 수집하고 1차 사고에 관한 시공간적 동적 변수를 통합하여 인공지능 기반의 사고 예측 프레임워크를 구축하였다. 특히, BERT 기반 모델을 통해 교통사고 문맥 정보를 고려하여 단어 삽입 및 대체 기법에 따른 2차사고 데이터 표본을 보완하였다. 또한, 설명가능한 AI(XAI) 기법을 활용하여 주요 사고 요인의 기여도를 시각적으로 해석하고 사고 예방 및 정책 수립에 필요한 정보를 제공하였다. 연구 결과, 제안된 하이브리드 접근법 기반 연구 프레임워크는 높은 정확도의 2 차 사고 발생 가능성 예측에 효과적이며, 교통사고관리시스템의 신뢰성과 효율성 향상에 핵심적인 기여를 할 것으로 기 대된다.
최근 자율주행 기술의 급속한 발전으로 자율주행 기술이 탑재된 차량이 눈에 띄고 있다. 자율주행 기술로 인해 교통사 고 감소와 효율적인 교통운영을 유도할 수 있는데, 주행 환경뿐만 아니라 주차 환경에서도 큰 이점을 보이고 있다. 이러 한 자율주행 기술을 기반으로 한 로봇 파킹 시스템은 주차 소요 시간을 단축하고 주차 공간을 더욱 효율적으로 활용할 수 있는데, 이는 특히 교통약자들의 이동 편의성을 크게 향상시킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 차량의 진출입이 빈번 하고 보행자의 이동이 많은 고속도로 휴게시설을 대상으로 교통약자를 고려한 로봇 파킹 시스템을 도입하여 안정성과 효율성을 평가하고자 한다. 이를 위해 2010년부터 2022년까지의 고속도로 휴게시설 사고 데이터를 분석하여, 사고 빈도 와 사고 심각도를 고려한 EPDO(Equivalent Property Damage Only) 값이 높은 중부내륙선 충주휴게소(창원방향)를 분석 대상지로 선정하였다. 미시교통 시뮬레이션 VISSIM을 활용하여 대상 휴게소의 도로 및 주차장 네트워크를 구축하고 시 뮬레이션하였다. 안전성 평가를 위해 DRAC(Deceleration Rate to Avoid Crash) 및 PET(Post Encroachment Time) 지 표 등을 활용하였으며, 효율성 평가로는 주차 회전율(Parking Turning Rate) 및 정지횟수(Number of Stops) 지표 등을 사용하여 비교하였다. 본 연구는 기존 연구들과 달리 교통약자의 관점에서 로봇 파킹 시스템의 효과를 분석했다는 점에 서 차별성을 가진다.
본 연구는 도로 보수 후 새롭게 도입되거나 개선된 도로안전시설 중 노면표시와, 안전운전에 간접적인 영향을 미치는 도로 노면 상 태에 대한 이용자 만족도를 연령 및 업종별로 분석하고자 수행되었다. 운전자 430명을 대상으로 5점 리커트 척도 설문을 시행하고, SPSS 27.0을 이용해 일원배치 분산분석(ANOVA)과 사후 검정을 실시하였다. 그 결과, 노면표시(크기·선명도·야간시인성)는 업종별(관 리·사무·전문직, 운전직, 학생 등)로 유의미한 차이가 있었고, 연령대별로는 10대가 노면표시 크기에 가장 만족도가 높았으며 고령층으 로 갈수록 낮아졌다. 또한 운전직의 만족도가 전반적으로 낮아 노면표시가 실제 주행에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 연령별·업종별 특성을 고려한 도로환경 및 정책 개선에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
보행교통은 모빌리티 수단으로서의 보행을 말하며 안전향상과 활성화 측면에서 접근할 수 있다. 이때 보행교통 위해요 소란 보행자의 안전하고 편리한 통행 환경을 저해하는 요소를 말하며, 이를 사전에 발굴하여 관리함으로써 보행자 사고 예방과 쾌적한 보행환경 구축이 가능하다. 본 연구에서는 2020~2022년 교통사고 데이터와 다양한 보행영향요인 데이터 를 활용하여 교통사고 및 보행자 사고 예측 모델을 개발하고 모델 결과를 해석하여 보행교통 위해요소를 도출하고자 하 였다. 보행영향요인은 기존 문헌에서 고찰된 요인들을 참고하여 수집 및 데이터화 하였으며, 교통사고 예측 모델을 개발 하기 위해 예측력이 우수하고 변수 간의 비선형성 혹은 상호관계를 잘 포착할 수 있는 것으로 알려진 XGBoost, Random Forest, Support Vector Machine과 같은 머신러닝 모델을 활용하였다. 또한 설명가능한 인공지능 기법인 SHAP 알고리즘을 통해 모델을 해석함으로써 변수 중요도와 상호작용을 분석하고 보행교통 위해요소를 도출하였다. 본 연구를 통해 도출된 보행교통 위해요소를 보행친화적인 교통 환경을 위한 중요한 기초 자료로 활용하여 사전에 관리 및 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
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.
연료전지 핵심 소재인 고분자 전해질막은 높은 내화학성과 수소이온전도성을 갖는 과불소계 술폰산 이오노머가 주로 사용된다. 하지만 이러한 이오노머조차도 연료전지 구동 중 발생하는 라디칼 공격으로 인해 화학적 분해가 발생하여 장 기 내구성 확보에 어려움을 겪고 있다. 이를 완화하기 위해 라디칼 스캐빈저로 도입이 간편한 이온형 산화방지제를 적용하고 있으나, 연료전지 구동 중 전극 간 전위차에 의해 세륨 이온이 이동(cerium ion migration)하는 현상으로 스캐빈저 효과가 감 소하는 문제가 있다. 본 연구에서는 강화막 내에서 세륨 이온의 이동성을 조절하기 위한 방안으로 폴리에틸렌글리콜(PEG) 도입을 제시하였으며, 이를 통해 PEG 도입이 강화막의 내구성에 미치는 영향을 조사하였다.
본 연구는 강릉 소나무 친환경벌채지 산림식생(벌채지, 산림영향권, 군상잔존구, 수림대, 대조구)을 대상으로 산림군집구조를 구명하고 조림학적 갱신 정보를 제공하고자 수행되었다. 2020년 7월 75개소의 방형구를 Braun-Blanquet 방법으로 식생조사를 실시한 후 중요치, 종다양도, 군락유사도, DCA를 분석하였다. 그 결과, 벌채지와 산림영향권에서 큰기름새의 중요치가 높은 것으로 나타났다. 종다양도는 대조구가 1.733로 가장 높게 나타났고, 벌채지가 1.237로 가장 낮게 나타났다. 군락유사도는 벌채지와 산림영향권이 0.706로 가장 높게 나타났고, 벌채지와 대조구가 0.452로 가장 낮게 나타났으며, Sørensen의 유사계수와 더불어 조사위치별 거리를 정량적으로 확인해 보고자 DCA분석을 실시한 결과 군락유사도와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구는 단기적인 연구결과이므로 추후 장기적인 모니터링을 통해 변화되는 친환경벌채지 산림식생에 대한 지속적인 식생 정보의 축적을 통해, 산림영향권이 포함된 친환경벌채지 산림식생의 회복과정에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 일본잎갈나무 임분의 지위지수식을 도출하고, 지위지수별 연평균생장량의 차이 및 연평균생장량을 구할 수 있는 추정식을 도출하고자 수행되었다. 본 분석은 국가산림조사에서 일본잎갈나무림으로 판단된 표준지를 대상으로 하였으며, 이용된 표준지 개소수는 576개소였다. 지위지수는 Schumacher 모델을 적용시켜 도출하였으며, 이의 통계적 적합도는 59%였고, 편의는 –0.0002으로 아주 낮게 나타났다. 따라서 추정식은 활용에 있어 문제가 없을 것임을 확인할 수 있었다. 지위지수의 높고 낮음에 따라 연평균생장량의 평균값이 차이가 발생하는지 확인하기 위해 시도한 t-test는 5% 유의수준에서 유의성이 인정되었다. 그러므로 일본잎갈나무를 심을 때 적지적수에 조림한다면, 본 분석 결과와 같이 연평균생장량도 우수하게 될 것이다. 연평균생장량은 지위지수가 변함에 따라 발생할 수 있는 것이므로, 지위지수를 설명변수로 하는 연평균생장량 추정식이 국내 처음으로 도출되었다. 본 분석은 직선식, 곡선식, 지수식 등 5가지 수식을 적용시켰으며, 분석 결과, 식의 적합도 지수는 0.25∼0.26의 범위에 있었고, 편의는 –0.0002∼0.0016, 오차의 표준오차는 2.88∼2.92 인 것으로 나타났다. 도출된 5개 수식에 대해 지위지수를 X축으로 하는 잔차도를 그려본 결과, 잔차는 모두 “0”을 중심으로 고르게 분포하고 있어, 통계적 수치 등을 고려할 때 본 추정식은 충분히 사용 가능할 것이다.
본 연구는 배수지에서 저수조를 포함한 대수용가의 수도꼭지에 이르는 구간에서 탁도와 잔류염소 농도의 시간적⋅공간적 변화를 분석하였다. 모니터링은 배수지, 중블록 유입 지점, 대수용가 유입 지점, 저수조 유출 지점, 수도꼭지 등 5개 지점에서 수행되었으며, 유량, 잔류염소, 탁도, pH, 전기전도도, 온도를 측정하였다. 연구 결과, 수돗물 이동 경로를 따라 잔류염소 농도는 점차 감소하고 탁도는 증가하는 경향을 보였다. 특히, 비업무시간대에는 수돗물 정체로 인한 수질 저하가 확인되었다. 또한, 저수조의 건전성을 평가하기 위해 반응계수를 산출한 결과, 시간에 따른 저수조 내부 건전성 저하와 수질 악화 가능성이 확인되었다. 본 연구는 수돗물의 이동 거리, 사용 시간대, 유량 변화 및 공급 방식에 따라 수질이 달라질 수 있음을 보여주며, 저수조에 의존하는 지역에서는 안전한 수돗물 공급을 위해 지속적인 모니터링과 관리가 필요함을 시사한다.
본 연구에서는 하수처리 과정에서 분리된 항생제 내성균(Antibiotic Resistant Bacteria, ARB)을 제거하기 위해 박테리오파지와 차아염소산 나트륨(NaClO)을 결합한 병용 처리 기술을 응용하였다. ARB를 감염시키는 용균성 박테리오파지는 폐수 샘플에서 성공적으로 분리되었다. 이러한 박테리오파지와 NaClO를 순차적으로 적용한 결과, 5시간 이내에 ARB를 상당히 감소시킬 수 있었다. 환경 안정성 평가에서는 분리된 박테리오파지가 온도, pH, 독성 물질에 대한 노출 등 다양한 조건에서도 효과를 유지하는 것으로 나타냈다. 또한, 실험실 규모의 반응기 실험을 통해 단독 염소 소독과 비교했을 때, 결합 처리가 ARB를 효과적으로 억제하는 것을 확인할 수 있었다. 박테리오파지와 차아염소산 병용 처리는 유기물, 질소(N), 인(P)과 같은 영양소 제거 효율에 영향을 미치지 않았다. 이러한 결과는 박테리오파지를 기반으로 한 생물학적 제어법과 기존의 소독 방식을 결합하여 폐수 처리 공정(Wastewater treatment plant, WWTP)에서 효과적인 항생제 내성 박테리아 제어 방안을 제시할 가능성을 시사한다.
Speed management in Korea currently emphasizes the setting of speed limits and controlling vehicle speeds to align with these standards. However, monitoring safe and stable speeds tailored to specific road sections is essential for enhancing pedestrian safety in urban areas. In this study, a crash frequency model was developed to define the speed stability range and identify the critical threshold at which the crash frequency changes rapidly. This threshold serves as a reference point for assessing the speed stability levels. Individual vehicle trajectory data collected from 20 road segments in Daejeon-si were used to calculate the speed-related safety evaluation indicators that served as input variables for the safety model. The speed stability range calculation incorporates speed-related indicators and road facility data from Daejeon-si, allowing the model to consider the surrounding infrastructure. The findings revealed that intersections and crosswalks are positively correlated with cumulative crash occurrences. Crash frequency predictions showed higher crash likelihoods at average driving speeds below 30 km/h, indicating that congested conditions at intersections or at peak times necessitate increased safety management. Measures for maintaining safe and appropriate vehicle speeds within identified safe ranges are critical. The speed stability range calculation methodology provides a foundation for establishing traffic safety management strategies that focus on speed control in urban areas. These results can guide the development of targeted safety interventions that prioritize pedestrian protection and optimize safe driving speeds across various road segments.