This study aims to quantitatively evaluate the life cycle carbon emissions of continuously reinforced concrete pavements on Korean expressways. The analysis focuses on assessing the effect of the changes in pavement design life and maintenance frequency on total carbon emissions to provide a basis for effective carbon reduction strategies. In accordance with ISO 14040 and ISO 14044, carbon emissions were calculated using actual design documents, including bills of quantities and unit price lists. National emission factors were applied to each life cycle stage, including the maintenance stage that was modeled based on the standard maintenance scenarios of the Korea Expressway Corporation. The study also conducted a scenario-based evaluation to examine the impact of extending the pavement design life from 20 to 30 years on maintenance-related emissions. The usage stage accounted for the largest share of total emissions, followed by the material production and maintenance stages. Notably, repeated asphalt overlay maintenance contributed significantly to emissions. Extending the design life reduced the number of high-emission maintenance activities, leading to a significant reduction in the total life cycle emissions. Extending the pavement design life and optimizing maintenance cycles were effective strategies for reducing the life cycle carbon emissions in road infrastructure. Furthermore, applying eco-design principles—such as incorporating recycled aggregates or low-carbon cement during the design stage—could further enhance sustainability. Future research should include various case studies and support the development of standardized national life cycle inventory databases for road infrastructure systems.

This study investigated the vertical displacement behavior caused by differential drying shrinkage in jointed concrete pavements. This study proposed a method to convert this behavior into an equivalent linear temperature difference for structural analysis. Controlled experiments were conducted under varying humidity and airflow conditions to simulate pavement environments. The test results showed that a lower relative humidity and added airflow significantly increased the vertical displacement, particularly at the slab edges. A 3D finite element model using ABAQUS was developed to analyze the behavior and derive the equivalent linear temperature difference that increased with curing age and varied notably with environmental conditions. These findings highlighted the impact of early-age environmental factors on the shrinkage behavior and suggested that the proposed method offered a practical approach for predicting deformation without repeated physical testing.

Italian ryegrass (Lolium multiflorum L.) is an annual forage crop widely cultivated across the globe for its excellent nutritional value and high productivity. Despite its importance, studies on differentially expressed genes (DEGs) involved in its morphogenesis remain limited. In this study, we employed a high-yielding mutant line developed through radiation mutagenesis to identify candidate genes associated with morphogenesis, focusing on Expansins (EXPs), GRFs (Growth regulating factors), GIFs (GRF-interacting factors), and growth hormone-related genes. RT-qPCR primers were designed, and differential gene expression analysis was performed. Gene expression was assessed in the leaves of seedlings at one to three weeks of age, comparing the control cultivar 'Kowinearly' with the mutant line. Expression patterns fell into four distinct categories: (1) genes consistently exhibiting lower expression in the mutant line across all developmental stages; (2) genes showing persistently low expression in the mutant, while the control displayed a sharp increase at early stages followed by a decline; (3) genes with low expression in the control but a marked early-stage increase in the mutant; and (4) genes with decreasing expression over time in the mutant, contrasting with gradually increasing expression in the control. These expression profiles highlight Actin and GRF6 as Group 1 genes, AXR1 (Auxin-resistant protein 1) and EXPB6 (c) as Group 2 genes, PEVMPP1 (Pyrophosphate-energized vacuolar membrane proton pump 1) as a Group 3 gene, and EF1A (Elongation factor 1-alpha) as a Group 4 gene, all of which are key candidate genes for the development of high-yielding Italian ryegrass cultivars.

This study aimed to evaluate the effects of dietary tryptophan supplementation on growth performance, skin lesions, and blood parameters in weaned piglets. A total of 144 piglets (Landrace × Yorkshire × Duroc; initial BW: 6.63±0.21 kg) were randomly assigned to one of three dietary treatments, with six replicates of eight pigs each for 28 days. The treatments included a control diet (CON), a diet supplemented with 0.10 % tryptophan (T1), and a diet with 0.20% tryptophan (T2). Growth performance was assessed by measuring average daily gain (ADG), average daily feed intake (ADFI), and feed efficiency (G:F). Skin lesions were scored on days 14 and 28, and blood samples were collected at the end of each phase for analysis of growth hormone, cortisol, and serotonin levels. Results indicated that tryptophan supplementation improved ADG and G:F compared with the control, particularly in the T2 group. Skin lesion scores were lower in the tryptophan supplemented groups, suggesting reduced aggression. Furthermore, blood serotonin levels tended to increase and cortisol levels showed a decreasing trend in tryptophan-supplemented groups, suggesting potential stress mitigation. These findings suggest that dietary tryptophan supplementation can enhance performance and welfare in weaned piglets under stress.

The Indian Ocean is the second-largest tuna fishing ground in the world, accounting for approximately 1.2 million tonnes (23%) of the estimated 5.2 million tonnes of global commercial tuna catch in 2023. This study examined the relationship between tuna catches, specifically skipjack, bigeye, and yellowfin tunas, and prey biomass (Nautical Area Scattering Coefficient, NASC) estimated from acoustic surveys conducted in the southwestern Indian Ocean from 20 April to 15 May 2019. Environmental variables were derived from the Copernicus Ocean Model, and tuna length data from the IOTC. The estimated total tuna catch in the study area was approximately 166,400 tonnes, with the northwestern region showing the highest catches and NASC values. Tuna catches increased with NASC; however, the relationship was non-linear. While skipjack showed no significant correlation with NASC, bigeye and yellowfin tunas exhibited weak but significant positive correlations. Environmental analysis revealed that the northern waters had high surface temperatures, low salinity, and low oxygen levels, with mid and deep layers characterized by low temperature, salinity, oxygen, and chlorophyll. These findings offer a foundation for understanding tuna distribution in relation to prey and environmental conditions, highlighting the need for future species- and fishery-specific studies to support sustainable tuna resource management.

This study quantitatively assess the risk of ice-related accidents on road facilities such as bridges and tunnels, and examines the influence of road facility characteristics on ice-related accidents. Ice-related accident data from expressways and national highways in South Korea were collected over a 10-year period (2013–2022). Geographic information systems (GIS) and node-link systems were employed to classify accidents based on road facility types. The number of ice-related accidents per unit length and per individual segment was examined according to the road classification. Furthermore, the fatality rate and fatality-weighted indicator (FWI) were calculated to evaluate the severity of icerelated accidents.The number of ice-related accidents per unit length of road facilities is higher on national highways than on expressways. For both expressways and national highways, the incidence rate of ice-related accidents on bridges was higher than those on ordinary sections and tunnels. A greater number of ice-related accidents occurred on long-span bridges and tunnels for both road classifications. The fatality rate of ice-related accidents on expressways was approximately 1.5 times higher than that on national highways. The fatality rate of ice-related accidents occurring on road facilities within expressways was approximately three times higher than the overall fatality rate of ice-related accidents on expressways. On national highways, the fatality rate of ice-related accidents on bridges was higher than the overall fatality rate of ice-related accidents, whereas the fatality rate of ice-related accidents in tunnels was lower than that on national highways. The FWI of ice-related accidents on bridges and tunnels was more than twice that on ordinary sections on both expressways and national highways. Among expressway facilities, tunnels exhibited the highest FWI, whereas on national highways, the FWI values for bridges and tunnels were similar. The findings of this study suggest that the influence of road facilities on ice-related accidents should be considered in winter road maintenance strategies. This could contribute to reducing not only the frequency of ice-related accidents, but also the number of fatalities and injuries resulting from such incidents.

The electric discharge experiment, known as the Miller-Urey experiment, is one of the experiments to understand the origin of life on Earth. The experiment involved simulating the Earth’s early atmosphere by introducing methane(CH4), ammonia(NH3), and nitrogen(N2) gases, and applying energy through electric discharge. Resulting solution was found to contain amino acids such as glycine(C2H5NO2), alanine( C3H7NO2), histidine(C6H9N3O2), proline(C5H9NO2), and valine(C5H11NO2). These amino acids were compared with the results of the recent experiment (Parker et al. 2014). Interestingly, the electric discharge produced C2 swan band and CN emission and it was newly found in gas phase. These two emission bands are commonly observed in comets.

본 연구는 도로 관리 주체의 Scope-3 배출량을 포함한 교량의 탄소 배출량을 정량적으로 산정하는 것을 목표로 한다. 기존의 탄소 배출량 산정 방식은 주로 직접 배출(Scope-1)과 간접 배출(Scope-2)에 초점을 맞추었으나, 도로 및 교량과 같은 사회간접자본(SOC) 시설에서 발생하는 Scope-3 배출량을 포함하는 종합적인 평가가 필요하다. 이를 위해 HDM-4 모델을 활용하여 교량의 노면 상태(IRI, Roughness)에 따른 연료 소비량 변화를 분석하였으며, PSC BEAM교를 대상으로 사례 연구를 진행하였다. 연구에서는 공기 저항, 구름 저항, 구배 저항 등의 주요 동력 저항 요소를 고려하여 연료 소비량을 산정하였으며, 이를 통해 단위시간당 연료소모량(IFC)과 총 연료 소비량을 평가하였다. 연구 결과, 도로 관리 주체가 교량 운영 단계에서 발생하는 Scope-3 배출량을 정확히 평가하는 것이 전체 탄소 배출량 산정에서 중요한 요소임을 확인하였다. 본 연구는 향후 도로 및 교량 설계, 유지보수 단계에서 탄소 저감 전략을 수립하 는 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

결빙(Black Ice)은 도로 포장체 표면의 균열 등에 스며든 습기나 눈, 그리고 차량 주행 중 발생하는 타이어 분진 및 배 기가스 등의 영향으로 인해 도로 표면과 유사한 색상의 얇은 얼음막이 형성되는 현상을 의미한다(Cho et al., 2021). 도로 노면이 결빙 상태일 경우, 평균 미끄럼 저항 계수는 건조 노면의 약 30% 수준으로 크게 낮아진다(Lee et al., 2024). 또 한, 결빙은 도로 표면과 색상이 유사하여 운전자가 노면 상태를 즉각적으로 인지하기 어렵고, 이에 따라 제동이나 회피 를 위한 충분한 시간을 확보하기 어렵다. 최근 5년간 발생한 서리·결빙 노면 교통사고의 치사율(사고 100건당 사망자 수) 은 2.69명으로, 이는 건조 노면 교통사고 치사율의 약 2배, 습윤 노면의 1.3배 수준에 해당한다(KoROAD, 2024). 이러한 위험성을 고려하여 국토교통부는 2020년 전국 고속국도 및 일반, 위임국도를 대상으로 403개 구간을 결빙 취약 구간으로 지정하였으며, 이후 464개소로 확대하여 자동염수분사시설, 그루빙(Grovving), 결빙주의표지판 등 안전시설을 확충하여 결빙사고를 집중적으로 관리하고 있다(MOLIT, 2020; BAI 2021). 하지만, 결빙사고 발생건수는 2020년 524건, 2021년 1,204건, 2022년 1,042건으로 증가추세를 보이고 있어, 결빙 취약 구간의 평가 적절성과 실효성에 대한 검토 필요성이 대 두되고 있다(KoROAD, 2024). 본 연구에서는 최근 10년 고속국도에서 발생한 결빙사고와 결빙사고 영향인자를 Random Forest Algorithm으로 분석하 여 도로 구간별 결빙사고 위험도를 평가하였다. 국가교통정보센터의 노드·링크(Node·Link) 체계를 기반으로 전국 고속국 도의 동절기 기상, 기하구조, 교통량 등 결빙사고 영향인자를 구간별로 수집하였다. 각 구간은 최근 10년 결빙사고 데이 터를 통해 결빙사고 발생구간과 비발생 구간으로 분류하였다. 구간별 수집한 결빙사고 영향인자를 독립변수, 사고발생유 무를 종속변수로하여 알고리즘 학습을 위한 데이터셋(Data Set)을 구성하고, 데이터불균형 문제를 해결하기 위해 오버샘 플링(OverSampling) 기법 중 하나인 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)을 적용하였다. 최종적으로 Random Forest Classification Model을 학습하고, 모델의 하이퍼파라미터 조정(HyperParameter Tunning)을 거처 결빙사 고 발생구간 예측성능이 가장 높은 모델을 결정하였다. 이를 통해, 전국 고속국도의 구간별 결빙사고 발생 위험도를 평 가하고 각 결빙사고 영향인자의 변수중요도를 분석함으로써 결빙 취약구간 평가 방안의 신뢰성 제고를 기대한다.

국제사회는 1992년 유엔기후변화협약(UNFCCC), 1997년 교토의정서, 2015년 파리협정, 2018년 IPCC ‘1.5℃ 특별보고서’ 채택을 통하여 온실가스 감축 목표를 세워 기후 문제에 대응하고자 하였다. 이러한 흐름에 대한민국은 2020년 ‘2050 탄 소중립 선언 및 비전을 선포하였고, 2021년 탄소중립기본법을 제정하였다. 이중 도로 건설도 환경영향평가의 대상으로 설정하여 인프라 시설물의 탄소중립에 노력을 기울이고 있다. 하지만 2011년 국토교통부의 ‘시설물별 탄소배출량 산정 가이드라인’ 외 구체적인 생애주기 분석 방법이 부재한 상황이며 기수행된 연구에서는 전과정이 아닌 특정 수명주기에 집중하였던 단점이 존재하였다. 특히 수명주기 중 사용단계는 시설물 이용, 유지관리, 에너지 및 용수 사용 등의 내용을 포함하며 2023년 세계 경제 포럼은 사용단계의 탄소배출량이 평균적으로 전체 탄소배출량의 70%를 차지한다고 발표하였 기 때문에 사용단계의 탄소배출량을 산정하는 것은 중요하다. 따라서 본 연구에서는 국제 표준 ISO 21930:2017의 전과정 평가 LCA(Life Cycle Assessment) 방법과 국토교통부의 ‘시설물별 탄소배출량 산정 가이드라인’을 따라 국내 탄소배출 계수를 기반으로 도로건설 전과정의 생애주기 구분을 하였고, 탄소배출량을 산정하였다. 이를 통해 국내 환경영향평가 방법의 보완에 기여하고자 한다.

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.

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.