본 연구에서는 부산광역시 내 서어나무류 군락의 식생 특성을 파악하기 위해 부산 지역 내에서 서어나무류가 출현한 조사구(면적 100㎡) 56개를 설정하여 조사를 실시하였다. TWINSPAN과 DCA 분석을 통해 군락을 분리한 결과, 서어나무류-졸참나무(1) 군락, 서어나무류-졸참나무(2) 군락, 곰솔-서어나무류 군락, 서어나무류-굴피나무 군락으로 총 4개의 군락으로 나타났다. 군락Ⅰ과 군락Ⅱ는 서어나무류-졸참나무 군락으로 주로 북동사면의 내륙 산지 계곡부 일대에 넓게 분포하며, 서어나무류가 아교목층과 관목층에서도 높은 상대우점치를 보여 향후 서어나뮤류의 세력이 증가할 것으로 보인다. 군락Ⅲ은 곰솔-서어나무류 군락이며 고도가 낮은 해안가에 주로 분포한다. 해안가에 위치한 지리적 특성상 해안지역에 주로 분포하는 수종으로 구성되어 있었고, 산림천이 양상을 고려하였을 때 곰솔은 점차 쇠퇴하고 향후 극상수종인 서어나무류가 우점하는 식생으로 천이될 것으로 예상한다. 군락Ⅳ는 서어나무류-굴피나무 군락으로 해안 지역에 위치한 산지에 주로 분포한다. 서어나무류와 함께 굴피나무, 팥배나무 등 다양한 종류의 낙엽활엽 수가 분포하고 있다. 부산광역시 서어나무류 군락은 주로 해발고도가 낮은 계곡부 일대를 중심으로 지엽적으로 분포하 고 있으며 향후 극상림으로 발달할 가능성이 높을 것으로 판단된다.

본 연구는 펫푸드 제조업체의 품질 및 위생관리 수준을 파악하기 위해 펫푸드 및 식품 제조업체 27곳을 선정하여 점검을 진행하였다. 점검에는 17개 항목, 200개 문항으로 구성된 체크리스트가 사용되었으며, 이 중 유의미한 결과 가 도출된 41개 문항의 점검 결과만 연구 자료로 활용하 였다. 점검 결과, 펫푸드 제조업체 작업자는 출입 전 손 씻기, 위생복 착용 등 위생 절차 미 준수 비율이 식품 제 조업체에 비해 높았다(P<0.05). 또한, 펫푸드 제조 설비의 세척 관리 수준이 식품 제조업체보다 미흡한 것으로 나타 났다(P<0.05). 아울러 펫푸드 제조업체는 원료의 생물학적 안전성을 확보하기 위한 해동 기준이 미비하였으며, 환경 오염도 검사, critical control point (CCP) 유효성 평가 등 제품 안전성을 검증할 수 있는 자료도 충분히 보유하고 있지 않았다(P<0.05). 특히, 법규 위반에 해당될 수 있는 자가 품질검사 미 준수비율이 식품 제조업체에 비해 현저 하게 높아, 이에 대한 집중적인 관리와 개선이 요구되었 다(P<0.05). 종합적으로 분석해 볼 때, 펫푸드 제조업체의 품질 및 위생관리 운영관리가 식품 제조업체보다 낮은 수 준인 것으로 확인되었다. 이는 펫푸드 제조업체의 기반 시 설 및 인프라 부족에서 기인한 것으로 추정된다. 따라서 반려동물의 안전성 보호 및 품질 강화를 위해 펫푸드 제 조업체의 위생교육과 법적기준 강화, 정부 기관의 펫푸드 제조업체 지원 정책 마련 등의 개선 방안이 요구된다.

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.

주택 시장은 수요와 공급의 불균형으로 인해 여러 개의 하위 시장으로 구분되며, 하위 시장은 주택의 특성 뿐만 아니라 근린과 같은 주변 환경을 총체적으로 고려하여 구획화되므로 공간적 영향력이 중요하다. 주택 시장을 구획화하는 기준은 주택의 특성, 가격 등 다양하나, 주택 수요를 기반으로 구획화할 경우 주택 정책을 수립하는데 활용할 수 있으며, 정책의 효율성을 증대시킬 수 있다는 점에서 큰 장점이 있다. 본 연구에서는 서울의 주택 시장을 대상으로 공간적 영향력을 고려한 장래 주택 수요를 추정하고, 수요에 기반하여 주택 시장을 공간적으로 세분화함으로써 국지적 주택 수요 시장을 새롭게 정의하고, 장래의 수요 시장이 어떻게 변화할지를 살펴본다. 분석 결과, 서울의 장래 수요 기반 주택 시장은 총 10개로 구분될 수 있으며, 단기적으로 는 공간적 변화가 있을 것으로 보이지만, 장기적으로는 안정적인 하위 시장을 형성할 것으로 전망된다. 본 연구는 서울의 주택 시장을 가격이 아닌 수요의 관점에서 세분화를 시도하였다는 점에서 의의가 있으며, 하위 시장의 공간적 패턴이 장래에 어떻게 변화할지에 대한 유의미한 전망을 제공함으로써 향후 주택 정책 방향 수립에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 증례는 epidermal growth factor receptor 돌연변이 비소세포폐암 환자에서 lazertinib 치료 중 췌장 전이 병변에서 소세포암 전환이 발생한 드문 사례를 보고하였다. 소세포암 전환은 치료 저항성의 기전을 나타내며 이를 확인하기 위해 조직 생검이 중요하다. Tyrosine kinase inhibitor 치료 중 병변의 선택적 진행이 의심될 때는 조직학적 평가를 통해 전환 여부를 확인하고 이에 따른 치료 전략을 변경할 필요가 있다.

본 연구는 행정동 내 범죄위험의 분포양상을 유형화하고, 유형별로 범죄기회를 유발하는 영향요인을 분석하였다. 행정동별 범죄위험 등급의 평균, 표준편차, 지니계수를 활용하여 유형화 기준을 설정하고, 이를 바탕으로 8가지 유형을 도출하였다. 이후 로지스틱 회귀분석을 통해 행정동별 범죄위험 분포양상의 유형을 결정짓는 요인을 확인하였다. 또한 대표적 유형인 ‘균등 저위험 (LLL)’과 ‘불균등 고위험(HHH)’ 지역을 대상으로 공간회귀분석을 수행하여, 각각의 범죄위험 평균에 영향을 미치는 요인을 비교하 였다. 분석 결과, 유흥시설, 주거용 건물 등 촉진요인과 지구대･파출소, 비상벨 등 억제요인의 작용 방식은 유형별로 상이하게 나타났으며, 동일한 영향요인이라 하더라도 유형에 따라 효과의 방향과 강도가 달라짐을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 범죄위험 분포양상의 유형별로 영향요인에 대한 차별적 해석이 요구되고, 목적에 따라 분석 범위 및 대상을 적절히 설정할 필요가 있음을 시사한다. 이러한 점에서 본 연구는 범죄기회 억제를 위한 지역 맞춤형 정책 수립의 기초 연구로 활용될 수 있을 것이다.

경상남도 사천시와 남해군에 속하는 10개 도서의 식물상을 조사하여 향후 기후변화에 따른 식물상의 기초자료를 얻고자 수행하였다. 10개 도서의 관속식물은 113과 359속 512종 9아종 35변종 7품종 563분류군이 출현하였다. 그중 양치식물은 10과 12속 18종 1변종 19분류군, 나자식물은 4과 8속 10종 10분류군, 피자식물은 99과 339속 484종 9아종 34변종 7품종 534분류군이 출현하였다. 희귀식물은 10과 10속 10종 10분류군으로 CR등급은 목련, VU등급은 주목, 모감주나무, 범부채 3분류군, LC등급은 측백나무, 새박, 갯방풍 등의 6분류군이 출현하였다. 한국특산식물은 닥나무, 해변싸리. 처진물봉선 등의 11과 11속 10종 1품종 11분류군이 출현하였다. 식물구계학적 특정식물은 55과 86속 87종 7변종 94분류군이 출현하였다. Ⅴ등급은 목련, Ⅳ등급은 가시나무, 섬딸기, 피막이 등의 10분류군, Ⅲ등급은 바위손, 구실잣밤나무, 붉가시나무 등의 26분류군, Ⅱ등급은 모람, 번행초, 갯장구채 등의 17분류군, Ⅰ등급은 실고사리, 봉의꼬리, 푸조나무 등의 40분류군이 출현하였다. 침입외래식물은 사방오리, 약모밀, 유채 등의 40과 91속 104종 1아종 1변종 106분류군이 출현하였다. 도시화지수는 26.17%, 귀화율은 18.83%로 나타났다. 생태계교란식물은 3과 5속 5종으로 환삼덩굴, 도깨비가지, 돼지풀, 가시상추, 양미역취 등의 5분류군이 출현하였다.

Reinforced concrete (RC) columns exhibit cyclic damage, such as strength degradation, under cyclic lateral loading, such as earthquakes. Considering the cyclic damage, the nonlinear load-deformation response of RC columns can be simulated using a lumped plasticity model. Based on an experimental database, this study calibrates lumped plasticity model parameters for 371 rectangular and 290 circular RC columns. The model parameters for adequate flexural rigidity, plastic rotation capacity, post-capping rotation capacity, moment strength, and cyclic strength degradation parameter are adjusted to match each experimentally observed load-deformation response. We have developed predictive equations that accurately relate the model parameters to the design characteristics of RC columns through regression analyses, providing a reliable tool for engineers and researchers. To demonstrate their application, the proposed and existing models numerically simulate the earthquake response of a bridge pier in a metropolitan railway bridge. The pier is subjected to several ground motions, increasing intensity until collapse occurs. The proposed lumped plasticity model showed about 41% less vulnerable to collapse.

Microalgae are efficient fatty acid producers owing to their high photosynthetic activities. They can act as sources of biofuel, feed, and various bioactive compounds. This study aimed to determine optimal culture conditions, including culture medium, temperature, and light intensity, to enhance the biomass and fatty acid content of the indigenous freshwater microalga, Tetradesmus obliquus. Evaluation using a high-throughput photobioreactor revealed that the optimal culture temperature and light intensity were 25°C and 300 μmol m-2 s-1, respectively. Additionally, we optimized components (N, P, and Mg) of the BG-11 medium to enhance the microalgal biomass. Modified BG-11 medium increased the T. obliquus biomass by 37% compared to the standard BG-11 medium. Subsequently, the culture medium was replaced with N- and P-depleted media to determine the abiotic stress factor that could increase the cellular fatty acid content. Notably, fatty acid content was significantly increased from 8.5% up to 14.6% on day 7 of culture in N-deficient (N-P+ and N-P-) media. Sequential optimization effectively increased the biomass by 83% and fatty acid content by >76% in T. obliquus. Our optimization method can be used to enhance the biomass and fatty acid contents of various other microalgae.

Truss structures, widely used in engineering, consist of straight members transferring axial forces. Traditional analysis methods like FEM and the Force Method become computationally expensive for large-scale and nonlinear problems. Surrogate models using Artificial Neural Networks (ANNs), particularly Physics-Informed Neural Networks (PINNs), offer alternatives but require extensive training data and computational resources. Variational Quantum Algorithms (VQAs) address these challenges by leveraging quantum circuits for optimization with fewer parameters. Variational Quantum Circuits (VQCs) based on Quantum Neural Networks (QNNs) utilize quantum entanglement and superposition to approximate high-dimensional data efficiently, making them suitable for computationally intensive tasks like surrogate modeling in structural analysis. This study applies QNNs to truss analysis using 6-bar and 10-bar planar trusses, assessing their feasibility. Results indicate that residual-based loss functions enable QNNs to make reliable predictions, with increased layers improving accuracy and a higher Q-bit count contributing to performance, albeit marginally.

This paper aims to quantify the retrofit effect of the Bolt Prefabricated Concrete-Filled Tube reinforcement method on non-seismic school reinforced concrete building through static cyclic loading experiments. To achieve the objective, two-story specimens including a non-retrofitted frame(NRF) and a Bolt Prefabricated Concrete-Filled Tube Reinforcement Frame(BCRF) were tested under static cyclic loading, and the lateral resistant capacities were compared in terms of maximum strength, initial stiffness, effective stiffness, and total energy dissipation. In addition, the load-displacement curves were compared to the story drift limit specified in Seismic Performance Evaluation and Retrofit Manual for School Facilities to investigate if the retrofitted frame was satisfied in target performance(life safety). Experimental results showed that BCRF successfully met the target performance, with a 200% increase in maximum strength and a 300% increase in energy dissipation capacity. Additionally, both initial stiffness and effective stiffness improved by more than 30% compared to NRF. Furthermore, BCRF exhibited an effect that delayed the occurrence of bond failure.

Natural populations of numerous species have decreased sharply in recent years, and a number of mammalian species are also now at elevated risk of extinction globally. The long-tailed goral Naemorhedus caudatus, a vulnerable and protected species designated by IUCN (International Union for Conservation of Nature) and CITES (the Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora), is distributed in Northeast Asia including the Korean Peninsula. In South Korea, the Seoraksan National Park is known as the largest core habitat for the long-tailed goral population. In this study, phylogenetic relationships and population genetic features of the Seoraksan goral population were analyzed using fecal samples with both mitochondrial DNA and microsatellite markers. We found that Seoraksan gorals were the most closely related to Russian population, and also found that a unique Seoraksan lineage evolved there. In addition, the Seoraksan goral population showed higher genetic diversity than other South Korean populations, suggesting that this population might represent the most ecologically and evolutionarily important remnants of the long-tailed goral in South Korea. The Seoraksan goral population had a low level of genetic differentiation and a rather single genetic structure, suggesting that non-negligible levels of gene flow might have occurred across populations. Moreover, microsatellite genotype-based individual identification estimated that the population size was ≥81 in the Seoraksan National Park. Findings of our study suggest that effective conservation and restoration actions are needed for long-term conservation of N. caudatus in this protected area.

We developed pet food ingredients for dogs by fermenting oats soaked in herbal extracts of Dendropanax morbifera and Eriobotrya japonica using Lentinula edodes KCTC 18874P mycelium. The resulting materials were analyzed for β-glucan, total polyphenol, essential amino acids, vitamins B1 and B2, calcium (Ca), phosphorus (P), and heavy metals to confirm their beneficial components and safety during consumption. The content of (1-3),(1-4)-β-glucan ranged from 1.08 to 1.78%, with the highest content (1.51%) found in fermented D. morbifera and E. japonica using L. edodes mycelium (FMEJDMOLEM). The (1-3),(1-6)-β-glucan content ranged from 44.14% to 50.13%, with FMEJDMOLEM showing the highest content at 50.13%. The total polyphenol content was highest in FMEJDMOLEM, followed by fermented D. morbifera using L. edodes mycelium (FDMOLEM) and fermented E. japonica using L. edodes mycelium (FEJOLEM). Vitamin B1 content was significantly higher in FMEJDMOLEM, followed by FEJOLEM. FMEJDMOLEM also had the highest vitamin B2 content. The total essential amino acid content was the highest in FMEJDMOLEM, followed by FDMOLEM. FEJOLEM had the highest calcium content. The calcium-tophosphorus ratio in all the samples was below 1:0.8, meeting the standards set by the American Feed Association. Heavy metal analysis confirmed that lead and cadmium, which are hazardous to the health of dogs, were not detected in any of the samples. This study demonstrated the development of pet food materials with high levels of beneficial ingredients, such as β-glucan, appropriate calcium and phosphorus ratios, and no detectable heavy metals, ensuring both usefulness and safety. Our future research will focus on developing dog pet food using these materials, and conducting physiological activity studies to complete the development of scientific dog pet food.

이 연구는 해조류에서 추출된 알긴산을 혼입하여 라텍스 콘크리트의 경제성을 개선하고, X선 회절 분석(XRD)을 통해 미세구조 변화 를 분석하는 것을 목표로 한다. 기존 라텍스 콘크리트(LMC)의 높은 비용을 보완하기 위해 라텍스 혼입량을 줄이고 알긴산을 추가한 콘크리트를 제작하여 재령 4시간, 7일, 28일에 따른 미세구조 및 강도 발현 특성을 분석하였다. XRD 분석 결과, 재령 증가에 따라 Ettringite는 감소하고 일부 Monosulfate(AFm 상)로 변환되었으며, Ye’elimite는 C-S-H 및 Monosulfate로 변환되면서 초기 강도 발현이 감 소하고 장기 강도가 증가하는 경향을 나타내었다. 압축강도 실험에서는 재령 28일 기준 case 2의 강도가 기존 LMC와 유사한 수준을 나타내었다. 알긴산 혼입 라텍스 콘크리트에서 Larnite(C2S) 증가와 Hatrurite(C3S) 감소가 관찰되었다. 이는 알긴산이 C3S의 조기 수화 를 촉진하고 후반 수화 반응을 활성화시켜 장기 강도 발현에 긍정적인 영향을 미친 것으로 판단된다. 결과적으로, 알긴산 혼입 라텍스 콘크리트는 초기 강도보다는 장기 강도 발현에 유리하며, 최적 혼입량 설정과 내구성 평가를 위한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된 다.

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.

늘어나는 교통 수요에 대응하기 위해 지하도로 건설이 추진 중이다. 지하도로 건설 시, 진출입부에서의 차량 간 합류 및 분류로 인해 교통정체 및 안전성 저하에 대한 우려가 제기된다. 교통정체가 빈번히 발생하는 경부고속도로 금토JCT-양재IC 구간에 서울-용인 지 하도로, 양재-한남 지하도로, 양재-고양 지하도로 건설이 예정되었다. 특정 구간에 다수의 지하도로 건설 시, 접속부 배치 및 위치에 따라 이동성 및 안전성이 변화할 것으로 고려된다. 본 연구에서는 서울-용인 지하도로와 양재-한남 지하도로, 양재-고양 지하도로에 대한 접속부 배치 및 위치에 따른 이동성 및 안전성 분석을 통해 교통혼잡 완화 및 교통안전이 증가하는 지하도로 연계 방안 도출하 였다. 본 연구에서는 지하도로 연계 방안별 이동성 및 안전성 분석을 위해 4가지 시나리오 (1안 : 지하도로 미시행, 2안 : 지하도로 미 연계, 3안 : 양재-고양 연계, 4안 : 양재-한남 연계)를 선정하였다. 교통 시뮬레이션을 활용해 지상도로 및 지하도로 네트워크를 구축 하고 지하도로 내 차량 주행행태를 구현하였다. 이동성은 평균 통행속도와 통과교통량비로 분석하였으며, 안전성은 상충률을 통해 분 석하였다. 이동성 분석결과, 지상도로 합류부에서는 시나리오 3안 (양재-고양 연계)이 지하도로에서 합류되는 교통량이 가장 적어 모 든 이동성 평가지표에서 가장 큰 이동성 개선 효과가 나타났다. 그러나, 지하도로 합류부에서는 시나리오 3안에 비해 시나리오 4안 (양재-한남 연계)이 이동성 개선 효과가 큰 것으로 나타났다. 이는 유사 교통량 대비 차로수 증가 및 지상도로 합류부 정체의 영향인 것으로 분석된다. 안전성 분석결과, 지상도로 합류부에서는 시나리오 3안이 안전성이 높았으나 지하도로 합류부에서는 시나리오 4안이 안전성이 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 시나리오별 교통혼잡 완화 및 교통안전 증진 효과를 정량화해 지하도로 연계 방안 결정을 위한 예비타당성 조사에 반영하는 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

결빙되거나 적설이 있는 도로와 같이 마찰이 작은 노면에서는 일반 노면과 비교했을 때 제동거리가 크게 증가하기 때문에 심각한 교통사고로 이어질 수 있다. 이에 블랙 아이스(Black ice)와 같은 노면 위험을 감지 하기 위한 노면 분류 기술에 대한 연구가 지금까지 지속적으로 이루어지고 있다. ESC(Electronic Stability Control) 시스템은 차량 자세 제어를 통해 마찰이 작은 노면에서 차량의 미끄러짐 및 전복을 방지하는 능동 안전시스템(Active safety system)이다. ESC 시스템의 성능을 위해서는 정확한 노면 마찰 계수(Road friction coefficient) 추정을 통한 노면 분류가 중요하다. 최근의 노면 분류 기술은 카메라, LiDAR 등의 이미 지 기반의 방법에 중점을 두고 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 이미지 기반의 방법들은 정확도가 낮을 뿐만 아니라 높은 계산 복잡도의 문제를 가지고 있다. 이뿐만 아니라 높은 비용으로 인해 상용화 측면에서도 단점을 드러내고 있다. 본 연구에서는 그림1처럼 센서 융합 기술을 활용하여 이미지 기반 방법의 문제점을 해결하고자 한다. 차량 횡방향 동역학 모델(Vehicle lateral dynamic model)을 선형화하여 칼만 필터(Kalman filter)를 적용한 노면 마찰 계수 추정 알고리즘을 설계하고, 기계학습(Machine learning) 모델을 적용하여 블랙 아이스 검출 알고 리즘을 설계한다. 전기차 CAN 버스로부터 얻을 수 있는 차량 종방향 가속도(Vehicle longitudinal acceleration)를 제어 입력으로 하고, 요 레이트(Yaw rate)를 측정값으로 하여 칼만 필터에 적용하여 차량 종 방향 속도(Vehicle longitudinal velocity)와 차량 횡방향 속도(Vehicle lateral velocity), 요 레이트, 차량 횡방 향 힘(Vehicle lateral force)을 추정한다. 이때 전통적인 칼만 필터 대신 EKF-UI(Extended kalman filter with unknown input)를 적용하여 시스템 행렬의 크기를 줄여 계산 복잡도를 감소시키고 차량의 거동 변화 를 보다 정확하게 반영할 수 있도록 하였다. 추정된 차량 종방향 속도, 차량 횡방향 속도, 요 레이트를 통해 사이드 슬립 각(Side slip angle)을 구해 사이드 슬립 각과 차량 횡방향 힘의 관계를 이용해 특징들을 찾아 기계학습 모델(e.g. 앙상블 기법, SVM 등)을 적용하여 블랙 아이스를 검출할 수 있다. MATLAB/Simulink SW 및 CarSim을 사용하여 개발한 알고리즘의 성능을 검증하였으며, 본 연구의 결과는 ESC 시스템의 성능 을 개선시켜 차량의 미끄러짐으로 인한 교통사고의 예방에 도움이 될 것으로 예상한다. 여기에 스마트 타이 어(Smart tire)의 센서도 추가해 노면과 타이어 사이의 직접적인 데이터를 추가해 검출 성능을 높일 것이다.