PURPOSES : For autonomous vehicles, abnormal situations, such as sudden changes in driving speed and sudden stops, may occur when they leave the operational design domain. This may adversely affect the overall traffic flow by affecting not only autonomous vehicles but also the driving environment of manual vehicles. Therefore, to minimize the traffic problems and adverse effects that may occur in mixed traffic situations involving manual and autonomous vehicles, an autonomous vehicle driving support system based on traffic operation optimization is required. The main purpose of this study was to build a big-data-classification system by specifying data classification to support the self-driving of Lv.4 autonomous vehicles and matching it with spatio-temporal data. METHODS : The research methodology is explained through a review of related literature, and a traffic management index and big-dataclassification system were built. After collecting and mapping the ITS history traffic information data of an actual Living Lab city, the data were classified using the traffic management indexing method. An AI-based model was used to automatically classify traffic management indices for real-time driving support of Lv.4 autonomous vehicles. RESULTS : By evaluating the AI-based model performance using the test data from the Living Lab city, it was confirmed that the data indexing accuracy was more than 98% for the KNN, Random Forest, LightGBM, and CatBoost algorithms, but not for Logistics Regression. The data were severely unbalanced, and it was necessary to classify very low probability nonconformities; therefore, precision is also important. All four algorithms showed similarly good performances in terms of accuracy. CONCLUSIONS : This paper presents a method for efficient data classification by developing a traffic management index to easily fuse and analyze traffic data collected from various institutions and big data collected from autonomous vehicles. Additionally, EdgeRSU is presented to support the driving of Lv.4 autonomous vehicles in mixed autonomous and manual vehicles traffic situations. Finally, a database was established by classifying data automatically indexed through AI-based models to quickly collect and use data in real-time in large quantities.

본 연구의 목적은 유해 해양생물의 고밀도 출현을 조기에 탐지하기 위한 시스템 구축이다. 수중영상 기반 객체탐지 모델의 정 확도와 이미지 처리속도를 고려하여 실시간 적용에 적합한 YOLOv8m을 선정하였다. 영상 데이터를 해양생물 탐지 알고리즘에 적용한 결 과 다수의 어류 및 간헐적인 해파리 출현을 탐지하였다. 학습 모델의 검증 데이터에 대한 평균 정밀도는 0.931, 재현율은 0.881, mAP는 0.948로 산출되었다. 또한, 각 클래스별 mAP는 어류 0.970, 해파리 0.970, 살파 0.910로 모든 클래스에서 0.9(90%) 이상으로 산출되어 우수한 성능을 확인하였다. 과학어탐 시스템을 통해 객체의 탐지 범위와 시간에 따른 수중 객체탐지 결과를 확인할 수 있었으며 에코적분 격자 평균을 적용하여 시공간축으로 스무딩 처리된 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 평균체적후방산란강도 값이 분석 도메인 내 객체탐지 여부에 따른 변동성을 반영하는 것을 확인할 수 있었다. 수중영상 기반 객체(해양생물)탐지 알고리즘, 환경조건(야간 포함)에 따른 수중영상 보정 기법, 과학어탐 시스템 기반의 정량화된 탐지결과를 제시하고 향후 다양한 사용처에서의 활용 가능성을 토의하였다.

PURPOSES : Even when autonomous vehicles are commercialized, a situation in which autonomous vehicles and regular drivers are mixed will persist for a considerable period of time until the percentage of autonomous vehicles on the road reaches 100%. To prepare for various situations that may occur in mixed traffic, this study aimed to understand the changes in traffic flow according to the percentage of autonomous vehicles in unsignalized intersections. METHODS : We collected road information and constructed a network using the VISSIM traffic simulation program. We then configured various scenarios according to the percentage of autonomous vehicles and traffic volume to understand the changes in the traffic flow in the mixed traffic by scenario. RESULTS : The results of the analysis showed that in all scenarios, the traffic flow on major roads changed negatively with the mix of autonomous vehicles; however, the increase or decrease was small. By contrast, the traffic flow on minor roads changed positively with a mix of autonomous vehicles. CONCLUSIONS : This study is significant because it proactively examines and designs traffic flow changes in congested traffic that may occur when autonomous vehicles are introduced.

수산자원의 지속 가능한 관리와 증대는 전 세계적으로 중요한 이슈로 부상하고 있으며, 본 연구는 이에 대응하는 한국수산자 원공단의 수산자원 현존량 추정을 위한 딥러닝 기반 수산자원 증대사업 효과조사 기법 개발을 위해 구성 기술 중 하나인 어류 탐지 및 분류 모델 구축과 성능 비교를 수행하였다. 다양한 크기의 YOLOv8-Seg 모델에 어류 이미지 데이터셋을 학습한 후 각 성능평가 지표를 비 교 분석하여 적용 가능한 최적의 모델을 선정하고자 하였다. 모델 구축에 사용된 자료는 총 12종의 어류로 이루어진 36,749장의 이미지와 라벨 파일로 이루어지며, 학습에는 증강을 적용하여 데이터의 다양성을 증가시켰다. 동일한 환경 및 조건에서 총 다섯 개의 YOLOv8-Seg 모델을 학습 및 검증한 결과 중간 크기의 YOLOv8m-Seg 모델이 가장 짧은 13시간 12분의 학습 시간과     0.933, 추론 속도 9.6 ms로 높은 학습 효율성과 우수한 탐지 및 분류 성능을 보였으며, 각 지표 간의 균형을 고려할 때 실시간 처리 요구사항을 충족하는 가장 효율 적인 모델로 평가되었다. 이와 같은 실시간 어류 탐지 및 분류 모델을 활용하여 효율적인 수산자원 증대사업의 효과조사가 가능할 것으 로 보이며, 지속적인 성능 개선 및 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

PURPOSES : This study develops a model that can estimate travel speed of each movement flow using deep-learning-based probe vehicles at urban intersections. METHODS : Current technologies cannot determine average travel speeds for all vehicles passing through a specific real-world area under obseravation. A virtual simulation environment was established to collect information on all vehicles. A model estimate turning speeds was developed by deep learning using probe vehicles sampled during information processing time. The speed estimation model was divided into straight and left-turn models, developed as fully-offset, non-offset, and integrated models. RESULTS : For fully-offset models, speed estimation for both straight and left-turn models achieved MAPE within 10%. For non-offset models, straight models using data drawn from four or more probe vehicles achieved a MAPE of less than 15%. The MAPE for left turns was approximately 20%. CONCLUSIONS : Using probe-vehicle data(PVD), a deep learning model was developed to estimate speeds each movement flow. This, confirmed the viability of real-time signal control information processing using a small number of probe vehicles.

In this study, the seasonal distribution was surveyed using acoustic in the coastal waters around nuclear power plants. Acoustic surveys were conducted in June, September, December 2022, and March 2023 in the coastal waters of Uljin-gun. According to the results of this study, zooplankton were distributed at the depths from 0 m to 50 m in the waters around nuclear power plants. Zooplankton appeared in summer (June), autumn (September), and spring (March). In the survey area, fish were distributed at the depths from 25 m to 190 m, appearing in the summer (June), autumn (September), winter (December) and spring (March). The SV of zooplankton appearing in the survey area ranged from -98.0 dB to -78.0 dB, and it exhibited a one-class in the frequency distribution of SV. The SV of fish appearing in the survey area ranged from -36.0 dB to -35.0 dB and -98.0 dB to -53.0 dB, and it exhibited two-class in the frequency distribution of SV.

낚시어선 제도를 도입하게 된 근본 배경에는 평상시 어선으로 순수 어업활동을 영위하다 특정한 시기(금어기 등)에 한해 낚시 어선업을 겸업할 수 있도록 하여 영세 어업인의 경제활동에 대한 보조 수단적 자격을 부여하기 위한 것으로 하고 있다. 그리고 여기에서 의 낚시어선은 「어선법」에 따라 등록된 어선을 사용하여 유선(遊船) 행위를 할 수 있도록 한 것이므로 낚시어선의 형태 또한 관련 규정 에 따라 실질적으로 현장에서 어로활동을 하기에 용이한 일반 보편적인 구조를 가지고 있어야 한다. 그러나 현재 대부분의 낚시어선업자 는 소득증대에만 중점을 두면서 일반적인 어선 본래의 용도에 맞게 합당한 형태로 낚시어선을 건조하기보다는 낚시어선업에 치우친 편 향된 선체구조를 가지는 등 편법에 준하는 비정상적인 선형을 선호하고 있다. 그 결과, 전체 어업활동 중 낚시어선업을 일부 겸업(부업) 정도로만 여기고 있는 어선 세력들과의 갈등[정부 지원책(면세유 공급 등)에 대한 상대적 형평성 훼손 및 생계형 어족자원 고갈 등]은 물 론이고 안전관리에 있어서도 심각한 문제를 일으키고 있는 실정이다. 한편, 이 같은 문제를 야기 시키는 가장 근본적인 원인은 현행 「낚 시 관리 및 육성법」에서 낚시어선의 개념을 「어선법」에 따라 등록된 어선으로 제한하고, 또한 이에 따른 검사기준 등을 적용하는 것 에서 비롯되고 있다 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 낚시어선의 분포 현황, 구조적 특성, 낚시어선의 운용실태 및 정부의 낚시진흥 정책 등에 대한 분석을 통해 낚시어선에 대한 개념을 현실정에 맞게 관련 법제(규정) 등을 재정비하여 현재의 낚시어선을 어선으로부터 완전히 분리시켜 낚시전용 선박으로 운용하기 위한 개선방안을 제시하고자 한다.

Around the 1980s, with government’s promotion and dissemination policies for FRP (Fiberglass Reinforced Plastics) of the government as a main material of fishing boats, approximately 97% of the entire fishing boats in Korea have utilized FRP until now. Nevertheless, diverse social and environmental issues have emerged due to the susceptibility to fire and the generation of substances detrimental to human health during the construction process of FRP fishing vessels. Especially, the high disposal cost and the limitation of recycling technology in the disposal process of FRP fishing boats have elicited attention to circular economy. This research intended to grasp the management status and problems of disposed FRP fishing boats in Korea, and to assess the level of competitive advantage of FRP fishing boats’ recycling technologies of FRP fishing boats based on VRIO (Value, Rarity, Imitability, Organization) analysis through domestic and foreign management policies and related recycling examples. According to the survey of 161 respondents, including the industry, stakeholders and experts related to the collection, treatment and recycling of fisheries wastes, it was revealed that FRP fishing boats’ recycling technologies of FRP fishing boats are at the level of ‘unused competitive advantage’ that satisfied the level of value, rarity and imitability, but not the level of organization.

PURPOSES : Most Red bus1) (metropolitan bus) routes to Seoul need to increase supply by increasing the number of buses and number of trips because of the high level of congestion in buses, which also accommodate standing passengers. Due to the recent Itaewon disaster, people have been banned from standing on Red buses due to concerns over the excessive use of public transportation, adding to the inconvenience of passengers, such as increased travel time. However, some routes incur a large deficit owing to excess vehicles and trips relative to the number of passengers, thereby increasing the financial burden of Gyeonggi. Therefore, in this study, a reasonable operation plan is required based on the demand on Red bus routes. METHODS : Using accurate data from smart cards and a Bus Management System, the model was applied to consider bus usage, bus arrival distribution, waiting time, and operating conditions, such as actual bus usage time and bus dispatch interval. RESULTS : As a result of applying the model, buses between 7:00 and 9:00 and 16:00 and 18:00 were very crowded because of standing passengers, and passenger inconvenience costs decreased because of the longer waiting times for bus stops in Seoul. Currently, there are 15 buses in operation for the red bus G8110. However, considering the annual transportation cost, transportation income, and support fund limit, up to 12 buses can be operated per day. The G8110 route was analyzed at 23.6 million won for passenger discomfort cost, as 15 buses operated 97 times per day on weekdays. However, when establishing optimal scheduling, 12 buses per day operated 75 times per day, with a 19.7 million won passenger discomfort cost. CONCLUSIONS : As all red buses run from the starting point, passengers at the bus stop wait for more than an hour before entering Seoul, and the passenger discomfort cost of using demand-responsive chartered buses decreases only when commuting from Jeongja Station and Namdaemun Tax Office stops. Currently, many people commuting from Gyeonggi-do to Seoul are experiencing significant inconvenience owing to the ban on standing in Red buses; a suitable level of input can be suggested for the input and expansion of chartered buses.

기상불량으로 인해 발생하고 있는 해양사고 중 해무 발생에 따른 시계제한은 선박의 좌초, 선저 파손 등의 사고를 유발하는 것과 동시에 사고에 따른 인명피해를 동시에 수반하고 있으며 이는 매년 지속적으로 발생하고 있다. 또한 해상에서의 저시정은 지역간 국소적으로 차이가 존재하는 경우에도 일괄적으로 여객선에 대한 운항 지연 및 통제 조치를 하고 있어 섬주민들의 교통수단 이용에 상당 한 불편을 초래하는 등의 사회적 문제로 대두되고 있다. 더욱이 이와 같은 조치는 지역적 편차나 사람마다 관측의 판단 기준이 상이하여 이를 객관적으로 정량화하지 못하고 있어 더욱 문제가 심화되고 있는 실정이다. 현재 각 항만의 VTS에서는 시정거리가 1km 미만인 경우 선박의 운항을 통제하고 있으며, 이 경우 저시정에 따른 해무 가시거리를 시정계 혹은 육안에 의한 목측(目測)에 의존하고 있을 정도로 객관적인 데이터 수집을 통한 평가에 있어서는 한계가 있다. 정부에서는 이와 같은 해양교통안전 저해요소를 해결하기 위한 일환으로 해 무 탐지 및 예측을 위한 해양기상신호표지 및 해상안개관측망을 구축하여 운용하고 있으나, 국지적으로 발생하는 해무를 관측하기 위한 시스템은 매우 부족한 현실적 어려움에 놓여있다. 이에 따라 본 논문에서는 해상에서의 저시정으로 인해 발생하고 있는 여러 사회적 문 제를 해결하기 위한 국내․외 정책동향에 대해 살펴보고, 이와 관련한 일반국민 및 현장 이해관계자의 인식 정도를 조사․분석하여 해무 에 따른 해상교통안전을 확보하기 위한 정부지원(해무 탐지 및 예측 기술을 기반으로 한 해상교통운영 체계 개발 등)의 필요성에 대한 기 초자료를 제공하고자 한다. 또한 이는 궁극적으로 해무로 인해 발생할 수 있는 해상안전 위험요소를 사전에 차단함으로써 보다 안정된 해상교통운영체계를 마련하는데 그 목적을 두고 있다.

「선박안전법」은 선박의 감항성(堪航性, Seaworthiness) 유지 및 안전운항에 필요한 사항을 규정하고 있으며, 이와 관련해서 이 법 제10조에서는 선박소유자가 선박검사를 받은 후 해당 선박의 선박검사증서에 적혀 있는 내용을 일시적으로 변경하고자 하는 경우에 임시검사를 받도록 하고 있다. 이와 같은 조치는 이 법 제15조에 따른 선박검사 후 선박의 상태유지에 따른 것으로 여기에는 「항만법」 제39조제1항에 따른 “항만건설작업선”을 포함하고 있다. 그러나 항만건설작업선은 본래 부선(艀船)과 동일한 운용체계를 보이고 있음에 도 불구하고 「선박안전법」을 적용받지 아니하고 「건설기계관리법」에 따른 등록 및 검사ㆍ점검을 받아오다 2012년 12월 14일 울산항 만 내에서 작업 중 발생한 “석정36호” 침몰사고를 발단으로 2016년「항만법」이 개정되면서 「선박안전법」에 추가해서 적용받게 된 점 등을 고려할 때 항만건설작업선을 「선박안전법」에서 정하고 있는 모든 규정을 따르도록 적용하는 것은 현실적 한계가 있다 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 항만건설작업선의 개념, 등록, 작업구역, 검사규정, 임시변경 적용사례 등을 통한 작업특성 및 실제 항만건설작 업선의 「선박안전법」적용범위와 관련해서 논란이 되고 있는 사항 등에 대해 살펴보고, 또한 「항만법」의 개정에 따라 항만건설작업 선을 「선박안전법」의 검사대상으로 편입하게 된 입법취지 등을 통해 「선박안전법」제10조에서 규정하고 있는 임시검사 중 “임시변 경”에 관한 사항을 적용하는데 있어서의 그 적정범위를 제시하고자 한다.

동해연안의 반폐쇄성 해역인 영일만에서 고주파해양레이더(HF-Radar)로 측정된 표층 해수유동 자료를 활용하여 1)바람과 수평 적인 해수유동 사이의 상관성을 파악하고 2)수직적으로 조밀한 간격의 층별 수온시계열 자료와 연계하여 수평적 및 수직적 해수유동의 특성을 파악하였다. 시계열 관측기간 중 영일만 해역의 전역에 걸쳐 북동풍이 우세하게 나타났을 때 표층부터 저층까지 수온의 급격한 상승이 동반되었다. 또한 표층의 장주기 해수유동에서도 풍향과 유사한 방향의 흐름이 뚜렷하게 관측되었다. 바람과 표층 해류 사이의 지 연상관 분석을 통해 영일만에 북동풍의 바람이 불기 시작하여 일정하게 지속된다면 짧은 시간(1 ~ 2시간) 내에 남서향의 표층 해류가 발 생되는 것을 확인하였다. 일평균된 장주기 표층 해류로부터 수렴과 발산을 계산하였고 이를 통해 층별 관측지점에서 발생한 두 번의 급 격한 저층수온 상승이벤트가 모두 영일만의 북동풍과 연관된 표층 해수(상대적 고온수)의 수렴(침강) 현상으로 인해 나타난 것으로 판단 하였다.

PURPOSES : A highway operates in a continuous flow and has restricted access. When an accident occurs on a highway, the impact on the traffic flow is large. In particular, an accident that occurs in a tunnel has a more significant impact than an accident that occurs in a general section. Accordingly, the management agency classifies the tunnel as a dangerous section and manages a tunnel of more than 1000 m using the Tunnel Transportation Management System. The purpose of this study was to select dangerous tunnels that require intensive management for the efficient management of highway tunnels. METHODS : In this study, for the selection of dangerous tunnels for expressways, all highway tunnels were classified into five clusters by characteristics. The traffic accident severity — equivalent property damage only (EPDO) — for each tunnel cluster was derived through a traffic accident analysis. Based on the severity analysis results, the safety performance function (SPF) for each cluster was established, and the accident risk tunnel was selected based on the potential safety improvement (PSI) value of each tunnel calculated using the empirical Bayes (EB) method for each tunnel cluster. RESULTS : As a result of the analysis, accident risk tunnels were selected based on the PSI values of the tunnels for each highway tunnel group. Finally, 55 hazardous tunnels were identified as hazardous tunnels: 13 tunnels in Cluster 1, 3 tunnels in Cluster 2, 15 tunnels in Cluster 3, 18 tunnels in Cluster 4, and 6 tunnels in Cluster 5. CONCLUSIONS : After classifying all 1232 tunnels on the highway into five clusters according to tunnel characteristics, EPDO analysis was performed for each tunnel cluster. To this end, the SPF for each cluster was constructed, and accident risk tunnels were selected based on the PSI value of each tunnel calculated using the EB method for each tunnel cluster. The tunnel cluster was classified as a typical tunnel type. As a result, most of the first and second values were calculated from cluster E (long tunnel cluster).

PURPOSES : In this study, we attempted to derive the optimal operation plan for urban public transportation routes by verifying changes in demand for use according to factors affecting public transportation. METHODS : First, the factors affecting changes in demand for public transportation were drawn. Second, the appropriate areas to be analyzed and their main routes were selected. Third, the basic data required for estimating public transportation traffic demand were collected through transportation card data. Fourth, basic networks and routes in TOVA were established for public transportation assignment. Finally, through traffic assignment, changes in usage demand owing to factors affecting bus routes were verified, and the optical operation plan was derived. RESULTS : Among the three routes selected for analysis, the rearranged B2 route increased by 662 from 6,142 to 6,804 per day, with the largest increase in daily demand. In addition, the number of stops increased with the access time, but there was no change in the average congestion. CONCLUSIONS : Through this study, it is believed that in can be used as the basic data on how to improve bus routes in local governments from the perspective of operators by analyzing the effectiveness of rearranging routes and drawing optimal operation measures.

PURPOSES: We studied the signal operation method with a focus on swift evacuation of people from disaster-affected urban areas. METHODS: We selected Yeouido, which is at a high risk of being affected by natural disasters, as the urban area in our study. The analysis time for the Yeouido network was divided into four stages of six hours each, based on the traffic characteristics. The disaster scenarios were divided into small-scale and large-scale, and the analysis time and the disaster scale were set as the variables. RESULTS: From the analysis, it was found that the evacuation efficiencies were similar in the cases of entry control and increasing the green light duration for the main direction. However, the most effective approach is to apply entry control in case of disasters occurring at dawn and in the evening, with relatively low traffic volume. The most effective method is to increase the green light duration for the main direction of the main line in the time zone. CONCLUSIONS: As the scale of the disaster and the traffic volume increase, there is a limit on the extent to which the evacuation time could be reduced through signal operation. Therefore, signal control is most effective when the traffic volume is low and the disaster scale is small.