교량, 터널 등 콘크리트 구조물의 건설 또는 사용 중 사고는 심각한 재산 및 인명 피해를 야기하기 때문에, 콘크리트 구조물의 증가와 동시에 Structural health monitoring(SHM)의 중요성 또한 높아졌 다. 하지만 현재까지 콘크리트 구조물의 안전 관리 및 유지관리는 주로 인력에 의한 육안 점검이 주를 이루고 있으며, 이는 주관적이고 정성적인 관리 수준에 머무르고 있어 안전성 평가 결과에 대한 신뢰 성 및 실시간 상태 파악과 대응 측면에 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 현재 활발하게 연구되고 있는 탄소나노튜브를 활용하여 기다란 바 형태의 Carbon nanotube reinforced polymer(CNRP) Bar를 개발하였으며, 이를 콘크리트 구조물에 적용하였다. 구조물 변형에 따른 CNRP Bar의 센싱 성능을 파 악하기 위해 3점 굽힘 시험을 진행하였고, 동시에 콘크리트 구조물 내 CNRP Bar의 전기적 변화를 분석하였다. 실험 결과 콘크리트 구조물에 균열 발생 전 굽힘 응력에 의해 CNRP Bar의 저항이 감소 하였고, 균열 발생 후 균열이 커짐에 따라 저항이 증가하는 거동을 보였다. 이를 통해 CNRP Bar는 콘크리트 구조물에 용이하게 적용할 수 있는 매립형 센서로써 사용 가능하고, 이는 콘크리트 구조물의 안전성을 효율적으로 모니터링하는 시스템으로 발전 가능할 것으로 판단된다.

구조물 보수 부위의 손상, 재 박리 등의 2차 피해가 이어지며, 보수 부위의 새로운 거동 평가 기법 에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 현재 구조물 보수 부위의 거동을 알기 위해서 주로 인력 중 심의 구조물 외관 검사를 진행하고 있으나, 단편적인 검사 결과를 얻게 되어 지속적이고 세밀한 점검 이 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 탄소나노튜브 기반 폴리머 콘크리트를 활용해 압축과 같 은 외부 응력에 대한 탄소나노튜브 함량별 전기적 변화를 분석하였으며, 균열이 발생한 콘크리트 구조 물을 보수 후 응력을 가해 거동에 따른 전기적 변화를 평가하였다. 압축 시험 결과, 응력에 따른 탄소 나노튜브 기반 폴리머 콘크리트의 전기 저항이 감소하며, 탄소나노튜브 함량이 낮을수록 응력에 대한 저항 감소 폭이 넓게 나타나며 민감도가 증가하였다. 균열 보수 시험 결과, 보수 부위에 응력이 가해 졌을 때 전기 저항이 감소해 앞서 진행된 실험 결과와 동일한 경향을 보였으며, 또한 응력이 가해지지 않을 때 초기 저항으로 회복하는 경향을 보여 구조물 보수 부위 거동에 대한 평가가 가능한 것으로 검 증되었다. 이를 통해, 탄소나노튜브 기반 폴리머 콘크리트는 구조물에 적용이 가능하며, 구조물 보수 후에도 가해지는 응력에 대한 지속적인 감지가 가능해 보수 부위 거동 평가가 가능할 것으로 판단된다.

다양한 원인으로 콘크리트 구조물에 하중이 작용되며, 이에 대한 적절한 대응이 이루어지지 않으면 구조물에 열화가 발생하고, 붕괴와 같은 대규모 재난을 초래할 수 있다. 구조물에 발생하는 하중을 감 지하는 연구는 지속적으로 이루어지고 있지만, 안전성 모니터링을 위한 혁신적인 시스템에는 여전히 부족함이 존재한다. 탄소나노튜브/폴리우레탄 복합체는 다양한 공학 분야에서 구조물 건전성 모니터링 을 위한 센서로 활용되어 센싱 효과가 뛰어난 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 공학 분야에서 구조물 건전성 모니터링 센서로 활용되고 있는 탄소나노튜브/폴리우레탄 복합체를 제작하여 모니터링 시스템을 개발하였다. 다양한 하중에 대한 센싱 성능을 파악하기 위해 인장, 압축, 충격 시험 을 진행하였고, 동시에 센서의 전기적 변화를 분석하였다. 추가적으로 본 센서가 구조물 표면에 적용 됨에 따라 온도, 습도와 같은 환경적 영향성을 분석하여 활용 가능성을 평가하였다. 또한, 최대 48행, 48열의 다중 계측이 가능한 IoT 기반 다중 모니터링 시스템을 개발하고, 이를 구조물에 적용된 센서 와 연계하여 스마트 모니터링 시스템으로서의 성능을 평가하였다. 이를 통해 탄소나노튜브/폴리우레탄 복합체 기반 센서는 구조물 하중 감지 시스템으로 활용이 가능할 것으로 판단되었다.

해상특수교량은 특수한 환경적 조건뿐 아니라 고주탑의 구조형식, 보호재로 쌓여있는 케이블 등 특 수한 형식을 가지고 있어 일반적인 육안전검으로 안전점검을 할 수 없는 사각지대가 존재한다. 주탑의 외부 손상상태 및 케이블의 손상에 대해서는 정밀안전점검에서도 점검이 되지 않는 경우가 대부분이 므로 이에 대한 대책 마련이 시급하다. 또한 해상특수교량에 대한 전문적인 경험과 기술이 부족한 관 리자도 대상교량의 손상과 이상거동을 직관적으로 확인하고 판단할 수 있는 지원체계가 필요하다. 이 에 본 연구에서는 해상특수교량 고주탑에 대한 손상정보를 파악하기 위하여 드론의 자동비행 기술을 개발하고 이를 이용하여 주탑 외부 균열 손상에 대한 안전점검을 실시하고 이를 분석하였다.

우리는 콘크리트 세상 속에 살고 있다고 해도 과언이 아니다. 콘크리트 도로를 달리고 콘크리트 건 물 속에서 살고 있다. 그런데 최근 노후화된 구조물의 붕괴 사례들이 지속적으로 발생하고 있으며 이 에 대한 원인 규명과 재발 방지, 그리고 기술적 사전 예측 등이 필요하다. 특히 우리나라의 경우 4계 절의 영향을 받는 철근콘크리트 구조물은 시간이 흐름에 따라 다양한 열화로 인해 강도가 저하되고, 이로 인해 건축물의 심각한 손상 및 붕괴가 발생하게 된다. 전국적으로 기온이 영하로 내려가는 겨울 철에는 동결융해의 영향으로 인한 강도 저하로 노후화가 진행되며, 콘크리트의 공기율에 따라 동결융 해로 인한 노후화 정도가 달라지게 된다. 이는 콘크리트 공기율에 따라 내구성지수가 변화하여 동결융 해의 영향 정도가 변화하기 때문이다. 그러나 기존의 콘크리트에 관한 동결융해 영향 연구는 재료에 대한 연구가 많지만, 상대적으로 큰 철근콘크리트 부재 단위에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구 에서는 철근콘크리트 부재를 대상으로 기중 동결융해 시험 방법을 통해 콘크리트의 공기율이 증가함 에 따른 재료 단위의 영향과 철근콘크리트 부재의 휨 거동 특성에 대한 영향을 분석하고자 한다.본 연 구에서는 동결융해를 입은 콘크리트가 공기율이 증가함에 따라 동탄성계수와 내구성지수를 비교하고, 이에 따른 압축강도 실험을 통해 동결융해의 영향을 평가하였으며 철근콘크리트 부재의 휨 실험을 통 해 동결융해가 콘크리트 공기율에 대하여 거동 특성, 탄성 강성 및 항복까지의 에너지 흡수 능력에 미 치는 영향을 비교하여 분석하였다. 또한 ABAQUS 해석 프로그램을 사용하여 유한요소 모델을 제안하 고 휨 거동 성능을 실험값과 비교하여 분석하였다.

최근 지방정부는 지역경제 활성화를 위한 관광객 유치를 위해 다양한 모양 구조를 가지는 출렁다리 를 경쟁적으로 건설하고 있다. 이러한 출렁다리의 안전관리는 자체 가이드라인이나 국토교통부에서 발 간한 매뉴얼을 통해 관리되고 있으나 실제로는 관광이나 공원 관리 부서에서 관리하고 있어 안전관리 에 소홀한 실정이다. 국토교통부에서는 제3종시설물에 대한 안전점검 매뉴얼 발간하고 안전등급 평가 기준을 강화하여 기존 3분위(양호, 보통, 불량) 평가기준을 5분위(우수, 양호, 보통, 미흡, 불량) 평가체 계로 개정하였으며, 기존 세부지침과 평가기준도 일원화 하였다. 그러나 출렁다리의 경우 제1종, 제2 종 시설물인 교량과 달리 점검 방식 및 체크리스트가 달라져야 하므로 출렁다리 정기안전점검을 위한 점검 수준에 맞게 개선되어야 한다. 본 연구에서는 출렁다리에 안전전검에 체계 개선을 위한 출렁다리 정기안전점검 매뉴얼(안)을 제시하였다.

This study aimed to examine the morphological characteristics and variation in main traits by comparing the growth of individuals of Ecklonia cava Kjellman (Laminariales, Phaeophyceae) under an aquaculture environment. This survey was conducted from April 2018 to November 2019 at the aquafarm in Jindo-gun, Jeollanam-do (South coast of Korea). To classify the morphology of individuals in the aquaculture farm of E. cava, we investigated fourteen morphological characteristics and calculated four ratios between the measured values. Juvenile individuals showed a simple or oblong lanceolate, and at 3-4 months, a short stipe and holdfast developed, along with a bladelet that developed into the secondary blade form. At 5-7 months, secondary blades were found to develop irregularly on the primary blade. At 8-10 months, the primary blade expanded and secondary blades elongated. At 11-12 months, the secondary blades became oblong. At 13-14 months, the thallus area expanded. At 15-16 months, tertiary blades were formed, the thallus became more complex, the stipe thickened, and the holdfast widened. At 17-18 months, secondary blades clearly developed along with lobes. At 19-20 months, tertiary blades developed and became similar to mature natural blades. In the principal component analysis (PCA), the monthly population of the first year (Q1) and that of the second year (Q2) of the cultured population were divided along PC1, which is related to secondary blade morphological characteristics and the holdfast width. Q2 and natural populations are distributed in descending order of volume in Jeju (J), East Coast (E), and South Coast (S) along PC2, which is related to primary blade and stipe morphological characteristics. The results of this study were judged to offer important criteria for the development of different varieties of E. cava.

Purpose: This study aimed to identify and analyze the experience of passing and repealing the Nurses Act in Parliament. Methods: This qualitative study used content analysis. The data were collected through in-depth interviews October 16 to November 23, 2023. Results: The qualitative content analysis revealed five themes and 16 subthemes. The themes included: “Learning the Nurses Act through different channels”, “The Nurses Act’s passage, which strengthens the professionalism and legitimacy of the nursing profession”, “Looking back and feeling the joy and frustration of the process of getting it through the Congress and getting it repealed”, “An abandoned nursing practice due to bullying”, “Nevertheless, moving toward the re-enactment of the Nurses Act with hope”. Conclusion: Nurses expected the Nurses Act to recognize their expertise and clarify legal nursing practices; however, they were outraged and perplexed when the president vetoed the Nurses Act, and they felt sorry for the Nurses Act, which was turned into a political tool in the conflict between medical professions. Nevertheless, they hoped that the Nurses Act would be re-promoted through opinions and discussions with various professions and public awareness activities by developing nurses’ political capabilities and preparing a basis for the Nurses Act.

이 연구는 OpenAI의 GPT 아키텍처를 활용하여 진로교육에 맞춤형 교육과정 설계 시스템을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 현대 교육 환경에서 AI의 통합은 학습자 중심의 교육 방법론 개발에 필수적이며, 이 연구는 그러한 필요성에 응답하고자 하였다. GPT 아키텍처의 언어 처리 및 생성 능력과 국가직무능력표준(NCS) 기반 교육과정의 통합 가능성을 탐색하여 시스템의 바탕을 마련하였으며, 다양한 분야의 전문 가 검토를 통해 연구가 진행되었다. 검토에 참여한 전문가들은 컴퓨터공학, 교육공학, 진로교육, 대학 학 사지원팀 분야에서 활동하는 박사 및 석사 학위 소지자들로 구성되었으며, 이들의 피드백을 바탕으로 시 스템 설계와 개선이 이루어졌다. 연구의 산출물로는 AI 기술과 진로교육의 융합을 통한 교육 분야의 혁신 적 접근법이 적용된 시스템 개발을 위한 스토리보드가 제시되었다. GPT 아키텍처를 활용한 이 시스템은 학생들에게 개인화된 진로 교육과정을 제공하는 데 있어 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주었다. 이 연구는 교육 기술의 발전과 학습자 중심의 맞춤형 교육 방법론 개발을 시도하는데 의미가 있으며, 미래 교육 기술 발전 방향에 대한 중요한 통찰을 제공한다. 또한, AI 기술을 활용한 교육과정 설계의 가능 성을 탐색하고, 교육 현장에서의 AI 적용을 위한 실질적인 기반을 마련하는 데 중점을 두었다. 이러한 접근은 학습자 개별의 요구를 충족시키는 동시에 교육의 효과성을 높이는 방향으로 교육 기술을 발전시 킬 수 있는 기회를 제공한다 .

In order to prevent accidents via defective ammunition, this paper analyzes recent research on ammunition life prediction methodology. This workanalyzes current shelf-life prediction approaches by comparing the pros and cons of physical modeling, accelerated testing, and statistical analysis-based prediction techniques. Physical modeling-based prediction demonstrates its usefulness in understanding the physical properties and interactions of ammunition. Accelerated testing-based prediction is useful in quickly verifying the reliability and safety of ammunition. Additionally, statistical analysis-based prediction is emphasized for its ability to make decisions based on data. This paper aims to contribute to the early detection of defective ammunition by analyzing ammunition life prediction methodology hereby reducing defective ammunition accidents. In order to prepare not only Korean domestic war situation but also the international affairs from Eastern Europe and Mid East countries, it is very important to enhance the stability of organizations using ammunition and reduce costs of potential accidents.

Mushroom-based vegan meat has thus far been used as a food for humans instead of pets. However, based on its texture and nutritional content, it is considered suitable for processing into pet treats. In the present study, we developed a prototype dog chew with a sweetening coating added to a fungal mycelium mat obtained by culturing the Basidiomycetous fungus Trametes orientalis. The palatable coating applied to the mycelium mat by plasticizing the mat with glycerol improved the taste and aroma of the existing mat, and the dog consumed it without difficulty. Future improvements may include a softening process to reduce the chewiness level and a procedure to reduce the crude fiber content. Mycelium-mat-based dog chews, manufactured using eco-friendly materials and processes that are not harmful to the environment are expected to enter the market as eco-friendly alternatives to conventional pet treats. Controlling their physical properties require further study.

Weaning stress is the most common issue in weanling pigs, and increases diarrhea and mortality. Various wavelengths of light irradiation affect the body owing to the association with biophotons. Biophotons are very weak photons in the visible light range generated during metabolic and chemical reactions in vivo. Immune mechanisms are activated by increasing signal transmission between cells through biophoton emission. This study evaluated the influence of ultra-weak light (LED) on growth performance, antioxidant status, and stress of weaned piglets. A total of 120 weaned pigs with an average initial body weight of 7.04±0.01 kg (age: 21 d) were allotted to two treatments (Control and LED) with 10 replicates. Diets prepared in pellet form were administered to the pigs in three phases including Phase 1 (0–14 d), Phase 2 (15–28 d), and Phase 3 (29–42 d). At the end of the study, the average daily gain (8.96%, p<0.05) and feed efficiency (6.56%, p<0.05) of pigs was significantly increased at phase 3 in the LED treatment. Low concentration of malondialdehyde (12.58%, p<0.05) and high concentrations of glutathione reductase (7.41%, p<0.01) and total antioxidant capacity (5.48%, p<0.05) were observed in the LED treatment at Day 42. The concentration of hair cortisol was also decreased (24.05%, p<0.05) in the LED treatment at Day 42. In conclusion, the use of LED for weanling pigs is recommended to improve growth performance by modulating antioxidant capacity and cortisol level in hair.

아스팔트는 점성이 높은 도로포장 재료로서 골재와 채움재를 결합시키는 역할을 하는 중요한 재료이다. 아스팔트 콘크 리트는 생산 및 시공 과정에서 혼합물이 장비에 부착되는 현상이 발생하여 생산 효율 및 성능 저하를 유발하기도 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 석유류와 식물성 기름을 부착방지제(Asphalt Release Agent)로 사용하고 있다. 하지 만 석유류는 단시간에 아스팔트를 용해시켜 혼합물의 성능 저하를 유발할 수 있고, 발생하는 유증기로 인해 작업자를 위 험에 노출시킬 수 있다. 식물성 기름은 석유류에 비해 아스팔트에 대한 용해력은 다소 작지만 석유류와 동일한 문제를 야기하며 제품 단가로 인해 높은 비용을 발생시킨다. 이에 따라 아스팔트 혼합물 생산 및 시공현장에서 저독성이며 친환 경적인 부착방지제의 중요도가 상승하고 있다.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 1950년대 초기개념과 이론을 앨런 튜링이 튜링 테스트를 제안하여 기계가 인간과 같은 수준의 지능을 가질 수 있는지 대한 질문을 던지면서 시작되었다. 1980년대부터 특정 분야의 전문 지식을 모방하여 지원하는 AI 시스템인 전 문가 시스템이 부상하기 시작하면서 Machine Learning이 중요성을 얻기 시작하였다. 특히, Decision Tree, Clustering 그리고 Neural Network Algorithm 등이 연구되기 시작하였다. Clustering 기법은 다양한 분야에서 통계분석에 사용되는 자료를 정제하기 위한 비지도 학습 중 하나로, 군집화 알고리즘을 사용하여 자료의 값(Pointer)들을 특정 그룹으로 분류하는 방법이다. 이러한 Clustering을 활용하여 기존 데이터에서 숨겨진 데이터들의 특성을 파악할 수 있으며, 일정 패턴이나 특징을 가진 데이터들끼리의 군집화를 할 수 있게 된다. 이러한 클러스터링은 다양한 산업 분야에서 적용 및 활용하고 있다. 산업화 이후 미국, 벨기에 등 많은 나라에서 효율적인 도로 관 리를 위해 자국의 특성에 맞는 Pavement Management System (PMS)를 운영하고 있지만 현재 많은 분야에서 적용하고 있는 AI를 활용한 사례가 매우 드물다. 한국에서도 수십년 동안 국토교통부와 한국도로공사에서 PMS를 이용하여 도로를 관리해 왔으며, 최근에 는 몇 개 지자체에서 PMS를 도입하였다. 하지만 한국에서는 오랜 PMS 운영 경험에도 불구하고 AI를 활용하지 않고 전통적 방법인 회귀모형을 활용하여 개발한 공용성 예측모형을 사용하고 있기 때문에 그 성능이 떨어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Machine Learning Clustering 기법을 PMS 자료에 적용이 가능한지 확인하였다. 공용성 예측모형의 종속변수인 Performance Factors와 독립변 수인 Influencing Factors 간의 상관성을 확인할 수 없는 경우 클러스터링을 적용하여 종속변수와 독립변수 간의 상관성을 분명히 나 타내고 회귀분석이 가능하도록 하였다. Delaunay Triangulation을 적용하여 인천광역시 기상관측소의 삼각망을 형성하였다. 삼각망의 각 꼭짓점과 도로 각 지점 간의 거리에 대하여 Inverse Distance Weighted 방법을 적용하여 도로 각 구간의 PMS 자료와 영향인자를 매칭하였다. 클러스터링 기법을 원자료에 적용한 결과 공용성인자와 영향인자 간의 상관성이 분명해졌다. 또한, 클러스터링 이전과 이 후 자료의 확률밀도함수의 분포를 비교하여 클러스터링 이후의 자료가 이전의 대해서 대표성을 갖고 있는지 확인하였다.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 1950년대 초기개념과 이론을 앨런 튜링이 튜링 테스트를 제안하여 기계가 인간과 같은 수준의 지능을 가질 수 있는지 대한 질문을 던지면서 시작되었다. 1980년대부터 특정 분야의 전문 지식을 모방하여 지원하는 AI 시스템인 전 문가 시스템이 부상하기 시작하면서 Machine Learning이 중요성을 얻기 시작하였다. 특히, Decision Tree, Clustering 그리고 Neural Network Algorithm 등이 연구되기 시작하였다. Clustering 기법은 다양한 분야에서 통계분석에 사용되는 자료를 정제하기 위한 비지도 학습 중 하나로, 군집화 알고리즘을 사용하여 자료의 값(Pointer)들을 특정 그룹으로 분류하는 방법이다. 이러한 Clustering을 활용하여 기존 데이터에서 숨겨진 데이터들의 특성을 파악할 수 있으며, 일정 패턴이나 특징을 가진 데이터들끼리의 군집화를 할 수 있게 된다. 이러한 클러스터링은 다양한 산업 분야에서 적용 및 활용하고 있다. 산업화 이후 미국, 벨기에 등 많은 나라에서 효율적인 도로 관 리를 위해 자국의 특성에 맞는 Pavement Management System (PMS)를 운영하고 있지만 현재 많은 분야에서 적용하고 있는 AI를 활용한 사례가 매우 드물다. 한국에서도 수십년 동안 국토교통부와 한국도로공사에서 PMS를 이용하여 도로를 관리해 왔으며, 최근에 는 몇 개 지자체에서 PMS를 도입하였다. 하지만 한국에서는 오랜 PMS 운영 경험에도 불구하고 AI를 활용하지 않고 전통적 방법인 회귀모형을 활용하여 개발한 공용성 예측모형을 사용하고 있기 때문에 그 성능이 떨어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Machine Learning Clustering 기법 을 PMS 자료에 적용이 가능한지 확인하였다. 공용성 예측모형의 종속변수인 Performance Factors와 독립 변수인 Influencing Factors 간의 상관성을 확인할 수 없는 경우 클러스터링을 적용하여 종속변수와 독립변수 간의 상관성을 분명히 나타내고 회귀분석이 가능하도록 하였다. Delaunay Triangulation을 적용하여 인천광역시 기상관측소의 삼각망을 형성하였다. 삼각망 의 각 꼭짓점과 도로 각 지점 간의 거리에 대하여 Inverse Distance Weighted 방법을 적용하여 도로 각 구간의 PMS 자료와 영향인 자를 매칭하였다. 클러스터링 기법을 원자료에 적용한 결과 공용성인자와 영향인자 간의 상관성이 분명해졌다. 또한, 클러스터링 이전 과 이후 자료의 확률밀도함수의 분포를 비교하여 클러스터링 이후의 자료가 이전의 대해서 대표성을 갖고 있는지 확인하였다.

본 연구는 특수한 조건에서의 줄눈 콘크리트포장의 설계 및 성능에 관한 분석을 목적으로 한다. 줄눈 콘크리트포장은 시멘트 콘크리트 포장의 한 형태로, 오랜 기간 도로 포장형식으로 사용되어 왔다. 이 포장 방식은 철근을 사용하지 않는 대신, 콘크리트 슬래브의 균열을 줄눈을 통해 유도하고, 다월바와 타이바를 통해 슬래브에 생기는 응력을 줄이는 방식이 다. 대한민국의 다양한 지역 환경과 계절적 특성은 도로 포장설계에 주요한 인자로 적용된다. 특히, 슬래브의 부등건조수 축이 평탄성 문제의 주요 원인으로 지적되며, 이는 온습도의 변화에 의해 발생한다. 본 연구에서는 3차원 유한요소해석 을 활용하여 줄눈 콘크리트포장 슬래브의 거동을 분석하고, 콘크리트 슬래브의 두께, 줄눈 간격, 타이바 및 다웰바의 배 치 등 주요 설계 변수의 영향을 평가한다. 이러한 설계 인자들이 슬래브의 응력과 변위에 미치는 영향을 확인하며, 다양 한 환경 조건 하에서의 설계 방법의 유효성을 검증한다. 본 연구는 줄눈 콘크리트포장의 실제 배치 방식을 모델링하여, 기존 설계 방식의 보안 사항을 파악하고, 설계 기준 내에서의 주요 인자 변화를 통해 부등건조수축을 완화할 수 있는 방 안을 제시한다. 이를 통해, 특수 환경 조건에서의 온습도 영향을 고려한 효율적인 포장 설계 방안을 도출함으로써, 도로 포장의 평탄성과 내구성 향상에 기여하고자 한다.

국내 고속도로의 본선차로 포장은 시공비용이 저렴한 줄눈 콘크리트 포장을 주로 시공하였으나, 최근 유지보수비용이 증가함에 따 라 유지관리비용이 저렴하고 공용성이 뛰어난 연속철근 콘크리트 포장을 확대 적용하고 있는 추세이다. 그러나 본선차로가 연속철근 콘크리트 포장으로 시공될 때 접속차로의 포장은 대부분 줄눈 콘크리트 포장으로 시공하고 있어 서로 다른 포장 형식이 접속함으로 인해 거동 차이가 발생하여 접속부에서 파손이 발생하기도 한다. 따라서 본 연구에서는 본선차로 연속철근 콘크리트 포장과 접속차로 줄눈 콘크리트 포장을 시공할 경우 줄눈 간격에 따른 접속차로 줄눈 콘크리트 포장의 응력 특성을 분석하기 위하여 유한요소해석 프 로그램을 이용하여 구조해석을 수행하였다. 줄눈 간격별로 줄눈 콘크리트 포장의 해석모델을 구성하였으며 환경하중인 선형수직온도 경사와 온도하강, 그리고 선형수직온도경사와 온도하강을 동시에 적용하여 해석을 실시하였다. 구조해석 결과, 모든 온도조건에서 줄 눈 간격이 좁아질수록 슬래브와 타이바의 응력이 감소하는 것으로 나타났다.

국내 고속도로의 시멘트 콘크리트 포장은 초기 시공 비용이 저렴한 줄눈 콘크리트 포장을 주로 사용해 왔으나 포장이 노후화됨에 따 라 줄눈부 파손으로 인해 유지보수비용이 매년 증가하고 있는 실정이다. 이러한 줄눈부 파손을 근본적으로 해결할 수 있는 포장 형식 으로 연속철근 콘크리트 포장을 들 수 있다. 연속철근 콘크리트 포장은 1980년대에 중부고속도로 등에 적용하였으나 자연발생적이며 허용되는 횡방향 균열에 대한 이해가 부족하여 그 이후로는 사용이 미미하였으나 균열에도 불구하고 우수한 공용성을 지닌 것이 검증 되면서 최근에는 연속철근 콘크리트 포장을 확대하고 있는 실정이다. 하지만 본선차로가 연속철근 콘크리트 포장으로 시공되어도 접 속차로의 포장은 줄눈 콘크리트 포장을 사용하는 경우가 대부분이며 이러한 경우 서로 다른 포장 형식의 거동 차이가 타이바로 인해 구속되므로 과도한 응력 발생에 의해 접속부에서 파손이 발생하기도 한다. 따라서 본 연구에서는 본선차로가 연속철근 콘크리트 포장 이고 접속차로가 줄눈 콘크리트 포장일 경우 타이바가 포장 거동에 미치는 영향을 3차원 유한요소해석 프로그램을 통해 분석하였다. 유한요소해석은 타이바 배치가 서로 다른 모델을 구성하여 환경하중이 작용할 경우를 고려하여 수행하였다. 연구를 통해 타이바의 배 치가 줄눈에서 멀어지며 슬래브 중앙부에 집중적으로 배치될 경우에 슬래브와 타이바의 응력이 감소하는 것을 확인하였다

국토교통부는 2020년 '결빙 취약구간 평가 세부 배점표’에 따라, 전국의 고속국도와 일반국도를 대상으로 410개 구간의 결빙 취약구 간을 선정하였다. 그러나, 2021년 감사원의 결빙 취약구간 지정 적정성 감사 결과에서 감사원은 현재 지정ㆍ관리 중인 결빙 취약구간 및 결빙 취약구간 평가 세부 배점표의 적정성에 문제를 제기하였다. 이에, 국토교통부는 결빙 취약구간을 재지정하여 발표하였으나 그 에 대한 평가 및 지정 적정성 검증이 아직 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 결빙 취약구간과 결빙사고 데이터의 위치정보를 수집하여 GIS(Geographic Information System) 데이터로 구축하고 맵핑(Mapping)하여 결빙 취약구간 내 결빙사고이력을 확인함으로서 결빙 취약구간의 결빙사고 예측성능을 평가하였다. 또한, 각 결빙 사고 발생지점에서 도로시설, 교통, 선형구조, 환경인자 데이터를 수집하여 분석한다. 이를 통해 결빙사고와 각 인자 간의 상관성을 파 악하고, 그 결과에 따라 결빙 취약구간 평가 세부 배점표의 평가항목 및 각 항목별 배점을 수정하고 보완함으로써 결빙 취약구간의 신뢰성을 제고한다.

국내 도로 포장설계법인 KPRP와 미국의 포장설계법인 AASHTOWare Pavement·TxCRCP-ME를 CRCP에 대해서 비교해보았다. CRCP 는 강성포장 중 하나로 줄눈이 없고 콘크리트 슬래브 내에 종방향 연속 철근을 삽입한 것이 특징이다. 줄눈부가 없으므로 줄눈부에서 발생하는 파손과 균열이 없어 주행성이 좋고 공용성이 우수하다. 또한 수명이 길어 장수명 포장에 적합하다. 이러한 특징으로, 국내 CRCP의 수요가 증가할 것으로 예상되어 CRCP를 기준으로 비교해보았다. 국내 포장설계법 개발 이전 AASHTO 설계법을 사용해왔지만, 여러 문제점과 한계가 존재하여 국내 실정에 맞는 포장설계법의 개발 이 필요해졌고, 결과적으로 오랜 연구 끝에 2011년 KPRP가 개발되었다. 이후 꾸준히 업데이트를 통해서 현재는 2016년 버전의 KPRP 를 사용하고 있다. 미국에서는 텍사스주의 TxCRCP-ME와 같이 주마다 각기 다른 포장설계법도 있지만, 보편적으로 AASHTOWare Pavement를 사용하여 역학적-경험적 설계를 하고 있다. 분석결과, 공용성 해석 결과 지표의 차이가 가장 컸으며, 이 외에도 피로하중 허용반복횟수, PunchOut 전이함수도 계산 방법과 로직의 계수가 조금씩 달랐다.