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.

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.

도로의 기하선형 정보는 도로 설계, 유지보수, 그리고 안전성 평가에서 핵심적인 요소이다. 특히 종단경사와 곡선반경은 차량의 속도 변화, 제동 거리, 원심력 등에 영향을 미쳐 사고 위험을 높이는 요인으로 작용한다. 따라서 도로 유지관리 측면에서 도로의 기하선형 정보를 정밀하게 측정하고 관리하는 것은 필수적이다(Park et al., 2008). 국토교통부에서는 노드·링크(Node·Link)를 통해 국내 도로망 데이터 통합 시스템을 구축하고 있다. 노드·링크는 교차로, 도로의 시종점, 행정경계 등으로 도로구간을 구분하는 시스템으로, 도로구간을 의미하는 각 링크에는 도로등급, 차로수, 제한속도, 연장 등 다양한 도로특성정보가 입력되어 있으나 곡선반경, 종단경사와 같은 도로의 기하학적 구조 데이터는 포함되어 있지 않다(MOLIT, 2025). 또한, 각 지자체는 “도로대장정보시스템”을 통해 도로의 시설물 및 기하구조를 통합 관리하게 되어있으나, 시스템화 현황이 저조할 뿐만 아니라 연구 등의 목적으로 접근이 제한된다(LX, 2025). 이와 같이, 도로의 기하구조는 중요도에 비해 데이터 관리 부족하며 접근성이 낮다. 따라서 본 연구에서는 노드·링크 시스템에서 제공하는 평면선형 데이터(.shp 파일)를 활용하여 곡선반경과 종단경사를 산출하고 도로 구간별 기하학적 구조 정보를 추정하였다. 이는 향후 도로 주행특성, 안전관리 등 다양한 분야의 연구에 기초자료로 활용될 수 있으며, 도로 안전관리 측면에서 위험구간 판단 근거로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 터널부의 환경조건을 고려한 터널 내부 연속철근 콘크리트 포장(CRCP)의 설계 방안을 수립하기 위하여 CRCP 전용 구조해석 프로그램을 이용하여 터널 내부와 토공부의 환경하중을 고려한 수치해석을 수행하였다. 수치해석 모델은 철근비를 0.6%와 0.68%로 고정하고 슬래브의 두께를 26cm, 28cm, 30cm로 변화시켜 구성하였다. 또한, 터널 내외 부의 환경하중과 차륜하중을 적용하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 터널 내외부 모든 경우에서 CRCP의 슬래브 두께 가 증가할수록 균열간격과 균열폭이 증가하게 되며 터널 내부 CRCP는 슬래브 두께를 감소시키더라도 토공부와 유사한 균열간격 및 균열폭이 형성되는 것을 확인하였다. 향후 보다 다양한 조건에서의 수치해석 및 시험시공을 통해 국내 터널 환경에 적합한 터널 내부 CRCP 설계 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

아스팔트는 아스팔텐(Asphaltene)과 레진(Resin), 포화분(Saturates), 방향족화합물(Aromatics)로 구성되어 있고, 레 진, 포화분, 방향족화합물의 혼합물을 말텐(Malten)이라 하며, 아스팔텐이 말텐에 분산되어 있는 형태를 가진 콜로이 드 상태의 혼합물이다. 아스팔트를 조성하고 있는 조성물의 조성비, 온도 변화에 따라 결합 상태 및 내부 구조가 변 화하고, 아스팔트의 물성과 상태 등에 영향을 주어, 아스팔트 혼합물이 고온에서 소성변형(Rutting), 저온에서의 균열 (Crack)등의 파손에 영향을 미친다. 이러한 아스팔트 혼합물의 파손을 방지하기 위하여 SBS(Styrene-Butadiene- Styrene Block Copolymer)와 같은 폴리머를 혼합하여 아스팔트의 점탄성을 향상시키고, 오일류와 같은 첨가제를 활 용하여 저온에서 탄성과 유연성을 증가시킨다. 이와 같이 고온과 저온의 성능을 용도에 맞게 개선한 아스팔트를 개질 아스팔트(Polymer Modified Asphalt)라고 하며, 도로의 품질 및 내구성 향상을 위해 개질아스팔트 포장의 수요가 점 차 증가하는 추세로 아스팔트혼합물의 성능 향상을 위해 오일류를 활용한 폴리머 아스팔트의 물성 변화에 대한 연구 가 필요하다고 판단된다.

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.

한국형 포장설계법(KPRP)은 한국의 기후, 교통, 재료 조건을 반영하여 개발된 포장설계법으로, 성능 기반 분석과 역학적-경험적 원 리를 결합하여 국내 도로포장의 내구성과 효율성 향상에 기여해왔다. KPRP는 지역별 환경 데이터, 교통 하중, 재료 특성을 고려하 여 최적의 포장 구조를 설계하며, 2011년 개발 이후 도로포장의 수명 연장과 경제성 향상을 이루어냈다. 그러나 KPRP에 적용되는 기후 및 교통 데이터는 2000년대 초반의 자료를 기반으로 하고 있어, 현재 기준으로 약 10년 이상의 차이가 존재한다. 이에 따라 최 신 데이터를 반영하여 포장설계를 개선할 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 최근 10년간의 최신 기후 데이터를 활용하여 줄눈 콘크리트 포장(JCP)의 콘크리트 슬래브 컬링 시간을 계산하고, 이를 기반으로 온도응력 및 교통응력의 산정 방식을 현 시점에 맞게 개선하고자 한다. 또한, 2023년 도로포장관리시스템(PMS) 데이 터를 이용하여 한국도로공사가 관리하는 모든 고속국도 중 JCP가 적용된 구간을 대상으로 표면 균열(SD), 설계 차로별 AADT, 관 리구간별 도로 연장, 차로 폭 등의 데이터를 분석하였다. 이를 통해 각 도로의 피로균열율을 산정하고, 고속국도를 대상으로 줄눈 콘 크리트 포장의 전이함수를 개선하여 보다 정밀한 설계를 가능하게 하고자 한다. 본 연구는 최신 기후 및 교통 데이터를 반영한 KPRP 기반 줄눈 콘크리트 포장설계의 실현에 기여할 것으로 기대된다.

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.

국내에서 겨울철 발생하는 결빙사고는 전체적인 교통사고 대비 치사율이 1.7배 높은 것으로 나타났다. 주행속도가 높은 고속국도의 경우 결빙사고 치사율은 18.7로, 결빙 외 고속국도 교통사고 치사율인 4.2와 비교하여 약 4.5배 높았다(KoROAD, 2024). 특히 교량과 터널과 같은 도로시설물은 구조적 특성과 환경적 요인으로 인해 결빙 형성에 매우 취약하다. 교량은 지면으로부터의 열전달이 차단되 기 때문에 겨울철 노면온도가 낮아 결빙이 형성될 가능성이 높으며, 터널은 겨울철 낮은 온도와 터널 입출구부의 응달지역 형성 및 터널 내부와 외부 공기로 인한 급격한 온도변화로 인해 결빙이 발생할 가능성이 높다. 또한, 도로시설물은 교통사고 발생 시 치사율이 높게 나타나는 경향이 있다. 실제로 교량과 터널에서 발생한 교통사고의 치사율은 전체 1.94, 터널 5.05, 교량 4.10으로 도로시설물에서 발생한 교통사고의 치사율이 높았다(KoROAD and ACCRC, 2017). 따라서 도로시설물에서 발생하는 결빙사고는 쉽게 결빙이 형성되 는 환경조건과 사고 발생 시 치사율이 높은 특성으로 인해 일반 도로보다 높은 위험성을 내포하고 있다. 그러나 현재로써 도로시설물 에서 발생하는 결빙사고의 원인과 위험성을 중점적으로 분석한 연구는 그 수가 부족하며, 기존 연구들은 결빙 구간의 기후적 특성이 나 개별 결빙사고 사례 분석에 국한되어 있어 도로시설물은 결빙사고 분석 시 여러 가지 환경요인 중 하나로서만 고려되고 있는 실정 이다. 본 연구에서는 도로시설물에서의 결빙사고 위험도를 평가하는 방법을 제시하고, 이를 Min-Max(최소-최대) 정규화 과정을 통해 구체 화함으로써 보다 체계적인 분석이 가능하도록 한다. 이를 통해 도로시설물의 겨울철 운영에 있어 효과적인 결빙사고 방지 대책을 수 립하는 데 기여하고자 한다.

본 연구에서는 본선차로와 접속차로가 동일한 연속철근 콘크리트 포장(CRCP: Continuously reinforced concrete pavement)일 경우에 접속차로 CRCP의 종방향 철근의 거동을 분석하기 위해 창녕밀양건설사업단 1공구에서 시험시공을 수행하였다. 시험시공 구간에 균열유도장치와 철근 변형률계를 설치하여 접속차로 CRCP의 종방향 철근 거동을 분석하 였다. 분석 결과, 철근의 변형률은 균열부에서 가장 크게 발생하며 균열로부터 멀어질수록 감소하는 것을 확인하였다. 또 한, 변형률을 응력으로 환산할 경우 항복강도보다 현저히 낮아 접속차로 CRCP의 철근 배근은 우수한 공용성에 기여할 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 통해 본선차로와 접속차로가 동일한 CRCP로 시공될 경우 포장 공용성을 보다 향상 시킬 수 있을 것으로 분석되었다.

본 연구는 외부 환경 조건에 따른 줄눈 콘크리트 포장의 상·하부 상대습도 차이를 분석하기 위해 실험 데이터를 활용 한 유한요소해석을 수행하였다. 실험은 300mm × 260mm × 2000mm 크기의 콘크리트 시편을 대상으로 진행되었으며, Strain gauge를 이용해 상·하부 변형률을 측정하고, LVDT 센서를 통해 상단부 연직 변위를 기록하였다. 항온항습기를 이용해 온도를 25°C로 유지한 상태에서 상대습도를 65%, 35%, 35% + 풍속(약 4 m/s)의 세 가지 조건으로 설정하여 실 험을 진행하였다. 구조해석은 ABAQUS를 이용하여 수행하였으며, 하부 상대습도를 100%로 고정한 상태에서 상부 상대습도를 도출하는 방법을 적용하였다. 직접적인 상대습도 도출 시 곡률을 일정하다고 가정해야 하는 문제가 발생하여, 응력해석을 기반으 로 등가선형온도차(ΔT)를 적용하는 방식을 채택하였다. ABAQUS에서 깊이 260mm에 대해 선형 ΔT 값을 부여하여 열 변형을 유도하고, 이를 실험값과 비교하여 조정한 후 최종적으로 ΔT 값을 상대습도로 변환하였다. 그 결과, 시간에 따른 상부 상대습도의 변화를 도출할 수 있었으며, 외부 환경 조건(습도 및 풍속)에 따른 상대습도 변화 경향을 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 수분 확산 해석 연구 및 국내 환경을 반영한 JCP 상대습도 변화 모델 개발에 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

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.

이 연구를 통해 우리나라에서 복원 중인 멸종위기종인 반달가슴곰(Ursus thibetanus ussuricus)의 식별을 위한 새로운 분자 marker 체계를 개발하였다. 전장 유전체 서열 정보를 사용하여, 20개의 새로운 미세부수체(Microsatellite, MS) marker가 다중 중합효소연쇄반응(PCR)을 기반으로 하는 유전자형 분석을 통해 개발되었다. 개발된 MS marker 20종의 대립유전자 수는 3개에서 10개였으며, 평균 대립유전자 수는 6.05개였다. 관측 이형접합도(Hobs), 기대 이형접합도(Hexp), 다형정보량(PIC)의 평균은 각각 0.683, 0.715, 0.658로 나타났다. Fis 값은 –0.385에서 0.438의 범위에 있었고, 평균은 0.052였다. 무작위 교배(PIrandom), 반형매 교배(PIhalf-sib), 전형매 교배(PIfull-sib)에서의 동일개체출현율은 각각 1.58×10-18, 2.79×10-14, 4.75×10-8를 나타내었다. 이 연구의 결과는 새로운 MS marker 체계가 높은 유전적 다양성과 낮은 PI 수치를 가지고 있어, 야생에서 출현하고 있는 반달가슴곰들을 식별하거나 새끼 곰의 부모 추적에 유용하게 사용될 것으로 생각된다. 이 분자 marker 체계는 한국에서 복원 중인 반달가슴곰 개체군의 관리와 유전적 다양성 증진에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

세계적인 탄소중립 정책 추진과 수소 에너지 수요 증가에 따라 고분자 전해질 수전해 및 연료전지 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 해당 기술의 핵심 소재인 과불소계 술폰산 이오노머는 우수한 전기화학적 특성과 화학적 안정성을 가지고 있지만, 높은 제조비용, 한정된 공급망, 강화되는 환경 규제와 같은 문제로 인해 효과적인 재활용 및 재제조 기술이 요구되고 있다. 본 연구에서는 초임계 분산 기술을 통해 전해질막 및 막-전극접합체의 제조과정에서 발생하는 고활성을 갖는 전해질막 스크랩을 연료전지 전극바인더로 재제조하는 방법을 제시하고자 한다.

군산과 고성(경남)의 벼(Oryza sativa)와 무안과 화순의 물억새(Miscanthus sacchariflorus)로부터 2012년 9월과 2013년 3월 사이에 Chilo속(풀 명나방과)에 속한 월동유충들을 각각 채집하였다. 시토크롬 c 산화효소 1 유전자의 부분염기서열과 성충 생식기 형태에 근거하여 벼에서 채집된 유충 은 이화명나방[C. suppressalis (Walker, 1863)]으로, 물억새의 유충은 나도이화명나방[C. niponella (Thunberg, 1788) (synonym, C. hyrax Błeszyński, 1965)]으로 동정되었다. 다른 여러 지역에서 이화명나방 성페로몬트랩에 포획된 성충 중 종 동정에 적용된 개체들은 모두 대상종인 이화명나방으 로 동정되었다. 두 종은 말령태로 월동하였다. 월동유충들을 채집한 후 수원지방의 야외조건에 두었을 때, 5~6월에 용화하였고, 14~88%의 유충 생존 율을 보였다. 3월 중 고성(경남)에서 채집된 이화명나방 유충과 1월 말에 화순에서 채집된 나도이화명나방 유충들은 채집 당시 휴면이 종료되어 발육을 진행하고 있는 것으로 추정되었다. 두 종이 분리되지 않은 채 인위적으로 만들어진 실내집단의 갓부화 유충을 수원 야외에서 사육하였을 때, 6월 하순 부터 9월 사이에 발육을 시작하는 유충들이 월동유충이 생성되는 휴면에 유도되었다. 6월 하순부터 7월 하순 사이에 사육을 시작한 집단들로부터는 비월동태와 월동태 유충들이 같이 발생하였다.

This study aimed to develop a pavement management system suitable for the climate and traffic characteristics of Gangwon Province. This research focused on analyzing the asphalt pavement performance characteristics of national highways in Gangwon Province by region and developing prediction models for the current pavement performance and annual changes in performance. Quantitative indicators were collected to evaluate the condition of national highway pavements in Gangwon Province, including factors affecting road performance, such as weather data and traffic volume. The Gangwon region was then classified according to its topography, climate, weather, traffic volume, and pavement performance. Prediction models for the current pavement performance and annual changes in performance were developed for national highways. This study also compared the predicted values for the Gangwon region using a nationwide pavement performance-prediction model from other studies with the predicted values from the developed annual changes in the performance prediction model. This study established a foundation for implementing a pavement management system tailored to the unique climate and traffic characteristics of Gangwon Province. By developing region-specific performance prediction models, this study provided valuable insights into more effective and efficient pavement maintenance strategies in Gangwon Province.

This study aimed to statistically analyze and understand the factors contributing to road icing accidents on Korean roads, particularly within sections designated as ice-prone. The objective was to assess the adequacy of the existing criteria for designating these sections and to provide insights for improving safety measures on icy roads. Road icing accident data were collected from Korea’s (traffic accident analysis system (TAAS) database, covering incidents from 2018 to 2022 on both expressways and general roads. The data were compiled to create a comprehensive database that incorporated geographic and weather-related factors influencing road icing accidents. Using geographic information systems (GIS), a spatial analysis was performed on the designated ice-prone and non-designated sections. The inverse distance weighting (IDW) method was applied to interpolate the meteorological data, and the temperature lapse rate was used to adjust for altitude-related variations in temperature, providing estimates for conditions such as the average temperature, relative humidity, and precipitation days at each accident location. The analysis revealed that only 2.9% of designated ice-prone sections reported icing-related accidents, whereas 97.6% of icing accidents occurred in non-designated sections. This discrepancy highlights potential gaps in the current criteria for designating ice-prone areas. Additionally, road characteristics such as traffic volume, lane count, speed limit, and curve radius, along with meteorological factors such as humidity, precipitation frequency, and solar radiation exposure, were observed to be significantly correlated with icing accidents. Regions with high relative humidity and low sunlight exposure exhibited a heightened risk of road icing accidents, suggesting the need for these parameters to designate ice-prone sections. This study underscores the need to refine Korea's criteria for designating ice-prone sections by incorporating a wider range of risk factors, including detailed terrain data, shaded areas, and road geometry factors, such as slopes. Integrating these additional elements into the designation process could enhance the precision and effectiveness of preventive measures and ultimately reduce the risk of icing-related accidents in Korea’s road networks. These findings provide a foundation for future policy and management decisions to enhance road safety during the winter.

The purpose of this study was to enhance the correlation between the dependent and independent variables in a prediction model of pavement performance for local roads on Jeju Island by applying K-means clustering for data preprocessing, thereby improving the accuracy of the prediction model. Pavement management system (PMS) data from Jeju Island were utilized. K-means clustering was applied, with the optimal K value determined using the elbow method and silhouette score. The Haversine formula was used to calculate the distances between the analysis sections and weather stations, and Delaunay triangulation and inverse distance weighting (IDW) were employed to interpolate the magnitude of the influencing factors. The preprocessed data were then analyzed for correlations between the rutting depth (RD) and influencing factors, and a prediction model was developed through multiple linear regression analysis. The RD prediction model demonstrated the highest performance with an R² of 0.32 and root-mean-square error (RMSE) of 1.48. This indicates that preprocessing based on the RD is more effective for developing an RD prediction model. The study also observed that the lack of pavement-age data in the analysis was a limiting factor for the prediction accuracy. The application of K-means clustering for data preprocessing effectively improved the correlation between the dependent and independent variables, particularly in the RD prediction model. Future research is expected to further enhance the prediction accuracy by including pavement-age data.