본 연구에서는 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 중 천연유래 보존료의 함유량을 조사하기 위하 여 안식향산, 소브산 및 프로피온산의 함유량을 분석하였 다. 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 중 안식향산 및 소브산 함량을 정량, 정성 분석하기 위하여 액체크로마토그래프(HPLC-DAD) 및 액체크로마토그래프 질량분석기(LC-MS/MS)를 이용하였고, 프로피온산 함량 분석을 위하여 가스크로마토그래프(GC-FID) 및 가스크로 마토그래프 질량분석기(GC-MS)를 사용하였다. 에탄올을 사용하여 용매추출 후 원심분리 하여 상층액을 카트리지 를 이용하여 정제하는 방법으로 전처리 방법을 확립하였 고, 직선성, 검출한계, 정량한계, 회수율 측정으로 분석방 법을 검증하였다. 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능 한 농·임산물 497건을 수거하여 분석한 결과, 안식향산, 소 브산, 프로피온산의 검출 범위는 각각 불검출-27.3 mg/kg, 불검출-1,057 mg/kg, 불검출-175 mg/kg이었다. 안식향산, 소 브산, 프로피온산의 평균 검출량이 가장 높게 나타난 품목 은 각각 작약(337 mg/kg), 비자(12.1 mg/kg), 몰약(64.8 mg/ kg)이었다. 본 연구에서 확립된 분석 방법은 다양한 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물을 대상으로 미량의 함량의 천연유래 안식향산, 소브산, 프로피온산을 분석할 수 있는 적합한 방법이며, 분석 결과는 식품 이외 에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 중 천연유래 안 식향산, 소브산, 프로피온산의 함유량을 알 수 있는 근거 자료로 향후 식품 검사 시 보존료 사용기준 위반 판정으 로 인한 민원제기나 국가간 무역 마찰 시 기초자료로 활 용될 것으로 사료된다.

경기도에서 유통중인 포도씨유 50건을 대상으로 잔류농 약 실태를 조사하였다. 50건 중 49건에서 10종의 잔류농 약이 161회 검출되었다. 검출된 농약은 boscalid, cyflufenamid, deltamethrin, difenoconazole, fluxapyroxad, fenpyrazamine, kresoxim-methyl, piperonyl butoxide, tebuconazole, trifloxystrobin 으로 살충제 2종, 살균제 8종이었으며 살균제인 boscalid가 44회, fluxapyroxad가 35회로 가장 빈번하게 검출되었다. 검 출범위는 0.01-1.10 mg/kg으로 모두 포도의 잔류농약 허용 기준 이내로 검출되었다. 검출된 농약의 회수율은 72.6- 129.8%이었으며 검출된 농약의 위해성을 알아보기 위해 %ADI를 산출한 결과 0.0028% 이하로 나타나 포도씨유의 잔류농약으로 인한 위해성은 안전한 수준으로 조사되었다. 그러나 본 연구는 시료의 수가 적고 GC/MS/MS로 분석가 능한 농약만 조사하였기 때문에 보다 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해선 앞으로도 꾸준한 추적 조사가 필요할 것으로 사료된다.

본 연구에서는 인천광역시에서 유통 중인 한약재의 안 전성을 확인하기 위해 24품목의 50건을 대상으로 345종 의 잔류농약을 분석하였다. 잔류농약은 미량으로도 인체 의 건강에 해를 가할 수 있는 유해 물질로 주의가 필요하 다. 기준 규격외 다양한 잔류농약 확인을 위해, QuEChERS 법으로 전처리후 분석한 결과, 7품목 24건(48%)의 한약재 에서 총 22종의 잔류농약이 검출되었으며, 농약이 검출된 한약재는 천궁, 택사, 당귀, 백지 순으로 많았다. 검출 농 약 중 2건을 제외하고는 모두 기준이 설정되어 있지 않은 농약이었으나, 위해 평가 결과 안전한 수준으로 확인되었 다. 또한, 동일 품목에서 다빈도로 검출되는 농약을 확인 하여, 해당 품목의 지속적인 잔류농약 모니터링의 필요성 을 시사하였으며, 대한약전의 전처리법에 따른 비교분석 에서도 동일한 농약이 검출되어, QuEChERS법을 이용한 생약의 잔류농약 분석 가능성을 제시하였다. 결과적으로, 소비자 안전을 위해서 기준규격 잔류농약 항목 외에도, 생 약에 대한 지속적인 잔류농약 모니터링과 신뢰성 높은 고 효율 분석법 개발 연구가 계속 필요할 것이다.

운량은 천체 관측을 지속하는 데에 중요한 요소 중 하나이다. 과거에는 관측자가 날씨를 직접 판단할 수밖에 없 었으나, 원격 및 자동 관측 시스템의 개발로 관측자의 역할이 상대적으로 줄어들었다. 또한 구름의 다양한 형태와 빠른 이동 때문에 자동으로 운량을 판단하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 기계학습 기반의 파이썬 모듈인 “cloudynight” 을 밀양아리랑우주천문대의 전천 영상에 적용하여 운량을 모니터링하는 프로그램을 개발하였다. 전천 영상을 하위 영역 으로 나누어 각 39,996개 영역의 16개의 특징을 학습하여 기계학습 모델을 생성하였다. 검증 표본에서 얻은 F1 점수는 0.97로, 기계학습 모델이 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 운량(“Cloudiness”)은 전체 하위 영역 개수 중 구름으로 식별 된 하위 영역 개수의 비율로 계산하며, 운량이 지난 30분 동안 0.6을 초과할 때 관측을 중단하도록 자동 관측 프로그 램 규칙을 정하였다. 이 규칙을 따를 때, 기계학습 모델이 운량을 오판하여 관측에 영향을 미치는 경우는 거의 발생하 지 않았다. 본 기계학습 모델을 통하여, 밀양아리랑우주천문대 0.7 m 망원경의 성공적인 자동 관측을 기대한다.

국내에서 제조되어 유통되는 식물성 대체육을 대상으로 일반성분(수분, 단백질, 지방), 지방의 산패도, 지방산의 조 성, 아플라톡신, 중금속 함량을 분석하였다. 그 결과 한번 익힌 후 건조된 형태의 식물성 대체육보다 익히지 않고 수분이나 지방에 의해 성형과정을 거친 냉동제품에서 상 대적으로 많은 양의 지방을 함유하고 있음을 확인할 수 있었다. 조지방 함량이 1 g을 넘는 시료를 대상으로 지방 의 산패도(산가, 과산화물가)를 측정했다. 그 결과 일부 시 료에서 높은 산가 및 과산화물가가 측정되었으나 식품공 전상에 대체육에 대한 정확한 분류가 되어있지 않아 산패 도에 대한 안전성을 판단하기 위한 규격이 필요해 보인다. 가스크로마토그래피를 사용하여 지방산 조성을 분석한 결 과 대부분은 불포화지방산이 차지하고 있지만, 일부 포화 지방산의 함량이 높은 시료가 있었다. 포화지방산 및 불 포화지방산의 함량이 높은 식물성 대체육을 식물성 유지 를 사용하여 가열조리를 거쳐 섭취하게 된다면, 많은 양 의 지방을 섭취하게 될 수 있음을 예측할 수 있다. 또 가 스크로마토그래피를 사용한 지방산 분석법을 통해 식물성 대체육에 동물 유래 지질이 함유되어있지 않음을 확인할 수 있었다. 이는 이후에 식물성 대체육에 대한 영양표시 성분 및 실제성분의 대조 시에 활용될 수 있음을 시사한 다. 식물성 대체육에 대하여 아플라톡신을 분석한 결과 현 재 식품공전에 제시된 농산물 중 아플라톡신 기준규격에 대하여 적합인 수준이나 미량 검출되는 것을 확인하였다. 중금속의 분석 결과 모두 불검출이었으나 환경요인 및 원 재료에 따라 중금속의 오염이 의심될 시에 중금속 분석을 진행할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 실험결과를 통 해 국내에 유통되고 있는 일부 식물성 대체육에 대한 안 전성을 확인하였으나 산가, 과산화물가, 아플라톡신, 중금 속은 대체육에 대하여 구체적인 분류 및 적합 규격이 마 련되어 있지 않아 적합 판정시에 비슷한 성향을 가진 식 품군에 대조하여 판단해야 하는 어려움이 있었다. 따라서 기존의 기준에 대하여 검토 또는 변경을 거쳐 식물성대체 육에 대한 관리기준이 설정한다면 유사한 식품군의 건전 성 및 적합성을 유지하는 것에 도움이 될 것으로 판단된다.

서식반경이 좁고 개체수가 감소하는 경향을 보이고 있어 멸종위기 종으로 지정된 뚱보주름메뚜기(Haplotropis brunneriana Saussure 1888)를 대상으로 개체군 추이와 적절한 모니터링 방법을 확인하기 위해 방형구법과 선조 사법을 이용하여 밀도 조사를 수행하였다. 뚱보주름메뚜기에 대한 조사 자료가 부족하여 먼저 방형구법을 이용 하여 2021년 3월부터 6월까지 월 1회 서식지 내 개체군 밀도를 확인한 결과 6개체/100㎡(3월), 2개체/100㎡(5, 6월)로 각각 영월과 제천에서 가장 많은 개체가 확인되었고, 지역 간에 유의한 차이는 나타나지 않았다(p > 0.05). 선조사법을 이용하여 2022년 3월부터 6월까지 월 3회 개체군 밀도를 확인한 결과 1.5(±0.79)개체/100㎡, 0.76(±0.11)개체/100㎡로 각각 영월과 제천에서 4월에 가장 많은 개체가 확인되었고, 지역 간에 유의한 차이는 나타나지 않았다(p > 0.05). 조사 방법에 따라 시기와 면적에 차이가 있어 이 두 방법을 정확히 비교할 수 없으나, 공통 적으로 3, 4월 약충 시기에 많은 개체가 확인되는 것을 알 수 있었다.

This study presents the results of mosquito surveillance monitoring in Chungnam Province from 2017 to 2020. A total of 130,750 mosquitoes were collected, and we analyze variations of mosquito populations with emphasis on the most abundant species. We also provide the field survey data based on the different habitats in Chungnam Province.

광릉 숲의 곤충상 조사는 1932년으로 거슬러 올라간다. 광릉 숲의 경로조사법에 의한 나비상 모니터링 연구는 1998년부터 2023년까지 지속되었다. 26년 동안 총 223회 조사를 실시한 결과 118종, 20,181개체가 확인되었다. 봄철 출현하는 나비중 8종(노랑나비, 대만흰나비, 먹부전나비, 멧팔랑나비, 쇳빛부전나비, 애호랑나비, 큰줄흰나 비, 흰줄표범나비)은 첫 출현일이 빨라지는 경향을 보였으며, 평균 5.2일 빨라졌다. 조사된 나비중에서 큰줄흰나 비, 뿔나비, 남방부전나비 순서로 많은 개체수가 확인되었으며, 연 출현 빈도는 큰줄흰나비가 26회로 가장 많았다. 확인된 나비의 분포, 서식지, 식성에 따라 분류한 결과 분포는 북방계 27%, 남방계 14%이며, 서식지는 산림 경계 36%, 산림 내부 33%, 초지 30% 그리고 식성은 다식성 8%, 단식성 42%, 협식성 51%로 이루어진 것이 확인되었다. 또한, 기후변화 따른 나비류 생활주기 변화 여부를 검토하여 지구온난화 지표 자료로 활용할 계획이다.

The genus Grapholita Treitschke, 1829 is a complex group belonging to the tribe Grapholitini of the subfamiliy Olethreutinae, due to their similar characteristics among the species. The genus comprises about 150 described species worldwide. The majority of described species occur in the Holarctic region. To date, eight species of Grapholita have been reported from Korea. The genus contains several notorious pests such as G. dimorpha Komai and G. molesta (Busck). Among them, G. inopinata has been doubtful in distribution. This study aim to optimize species specific sex pheromone composition/amount and establish the distribution of the pest species of the genus Grapholita in Korea.

The large copper butterfly Lycaena dispar (Haworth, 1803; Lepidoptera: Lycaenidae) has been categorized as a near-threatened species (NT) in South Korea from 2012 mainly due to limited distribution. In this study, we visited 36 sites spread across all South Korean provinces to verify the distributional range of the species and sequenced mitochondrial COI for 53 individuals from nine sites. We observed L. dispar at 15 sites in six provinces, including the two previously known provinces, indicating a southward range expansion. The in-field monitoring and genetic data collectively suggested that L. dispar does not have a limited distribution nor is it isolated, indicating that it should be reclassified as less vulnerable. Our study demonstrates that the combination of field and genetic data can provide a more reliable assessment of the stability of a species.

모기류는 흡혈을 통해 원충, 바이러스, 사상충 등 다양한 병원체를 보유하며 말라리아, 일본뇌염, 웨스트나일 열, 뎅기열 등을 사람에게 매개하는 위해성이 있는 위생해충이다. 이번 연구에서는 해외유입 모기류 감시를 위해 경남 고성지역에 설치한 스마트 고공포집기를 이용하여 2022년부터 2023년까지 모기류들을 모니터링하였다. 조사기간 동안, 총 3속 5종 43개체가 채집되었으며, 이중 삼일열 말라리아를 매개하는 Anopheles belenrae를 경남 지역에서 처음으로 발생함을 확인하였다. 본 연구는 해외유입 모기류에 대한 감시망 구축의 최초 시도로서, 고공 포집기를 활용하여 모기류 감시가 가능함을 확인하였다.

담배가루이는 전세계의 온대 및 아열대 지방에 넓게 분포하고 있으며, 한국에서는 시설재배작물의 주요 해충 이다. 1998년 충북 친천군 장미재배지에서 처음 확인되었으며, 이후 전국적으로 확산된 것으로 추정된다. 담배가 루이는 고추, 토마토, 오이 등 300종이 넘는 넓은 기주범위를 가지며, 식물체를 흡즙하여 작물의 생산성을 저하시 키고 토마토황화잎말림바이러스(tomato yellow leaf curl virus, TYLCV) 등 100여종이 넘는 바이러스를 매개한다. 담배가루이는 주로 살충제를 이용한 방제가 이루어진다. 하지만 살충제를 이용한 방제법은 살충제 저항성 개체 를 발생시킨다. 살충제 저항성 개체가 발생하게 되면 방제 효율이 급감하여 농가에 추가적인 경제적 피해를 야기 한다. 본 연구는 국내 지역별 담배가루이를 대상으로 약제별 살충제 저항성의 발생 현황을 조사하여, 지역별 효과적인 약제를 탐색하고 향후 방제 전략 수립에 기여하고자 한다. 담배가루이는 전국 15지역(파주, 양평, 화성, 양구, 횡성, 평창, 당진, 천안, 공주, 예천, 구미, 사천, 남원, 나주, 고흥)에서 채집되었다. 살충제는 작용기작 별 사용량이 많은 8종을 선정하였으며, 엽침지법을 사용하여 살충률을 확인하였다. 곤충생장조절제(insect growth regulators, IGR) 피리프록시펜계 약제는 알을 대상으로, 그 외 7개 약제는 2령약충을 대상으로 살충률을 확인하였 다. 모든 지역에서 높은 살충력을 보인 약제는 아버멕틴과 밀베마이신계, 스피노신계, METI살충제, 디아마이드 계 약제이다. 특히 아버멕틴과 밀베마이신계 약제는 살충제 권장사용농도(10ppm)보다 낮은 8.9ppm이하의 LC90 값을 보여 감수성으로 추정되며, 예외적으로 천안 지역의 25.6ppm으로 상대적으로 높은 LC90값을 보였다. 낮은 살충력을 보인 약제는 네오니코티노이드계, 설폭시민계, 피리프록시펜계, 테트론산 및 테트람산 유도체 약제이 다 특히 네오니코티노이드계 약제는 모든 지역에서 살충제 권장사용농도(50ppm)보다 높은 715ppm이상의 LC90 값을 보여, 모든 지역에서 살충제 저항성이 발생한 것으로 추정된다. 실험결과를 통해 살충제 별 살충력의 차이와 지역별 살충제 저항성을 검정하였다. 연구결과를 통해 지역별/약제별 저항성관리 및 대응전략을 수립하여 농업 생산성을 향상시키는 것에 도움이 되고자 한다.

In agricultural ecosystems, the relationship between insect pests and hosts is important, as insect pests can invade hosts, increasing insect pest density that threatens the hosts’ health. Insect pests and hosts are negatively correlated and affect the environment around them. i.e., host health, environment, and insect pest density are causally related, and the environment affects insect pest density. Deep learning is method of machine learning based on neural network theory. This approach enables handling uncertain environmental factors that simultaneously impact the density of F. occidentalis. Environmental factors affecting the density fluctuation of F. occidentalis selected atmosphere factors, soil factors, and host factors. This study aims to F. occidentalis monitoring using deep learning models inputting environmental factors.

Recent advances in artificial intelligence and machine learning, such as the use of convolutional neural networks (CNNs) for image recognition, have emerged as a promising modality with the capability to visually differentiate between mosquito species. Here we present the first performance metrics of IDX, Vectech’s system for AI mosquito identification, as part of Maryland’s mosquito control program in the USA. Specimens were collected over fourteen weeks from twelve CDC gravid trap collection sites, identified morphologically by an entomologist, and imaged using the IDX system. By comparing entomologist identification to the algorithm output by IDX, we are able to calculate the accuracy of the system across species. Over the study period, 2,591 specimens were collected and imaged representing 14 species, 10 of which were available in the identification algorithm on the device during the study period. The micro average accuracy was 94.9%. Of these 10 species, 7 species consisted of less than 30 samples. The macro average accuracy when including these species was 79%, while the macro average when excluding these species was 93%. In the next iteration of this technology, Vectech is translating the vector identification capabilities of IDX into systems capable of processing greater numbers of specimens at large public health facilities, and remote sensing systems that will allow public health organizations to monitor vector abundance and diversity from the office. These advances demonstrate the utility of artificial intelligence in entomology and its potential to support vector surveillance and control programs around the world.

Due to climate change and the rise in international transportation, there is an emerging potential for outbreaks of mosquito-borne diseases such as malaria, dengue, and chikungunya. Consequently, the rapid detection of vector mosquito species, including those in the Aedes, Anopheles, and Culex genera, is crucial for effective vector control. Currently, mosquito population monitoring is manually conducted by experts, consuming significant time and labor, especially during peak seasons where it can take at least seven days. To address this challenge, we introduce an automated mosquito monitoring system designed for wild environments. Our method is threefold: It includes an imaging trap device for the automatic collection of mosquito data, the training of deep-learning models for mosquito identification, and an integrated management system to oversee multiple trap devices situated in various locations. Using the well-known Faster-RCNN detector with a ResNet50 backbone, we’ve achieved mAP (@IoU=0.50) of up to 81.63% in detecting Aedes albopictus, Anopheles spp., and Culex pipiens. As we continue our research, our goal is to gather more data from diverse regions. This not only aims to improve our model’s ability to detect different species but also to enhance environmental monitoring capabilities by incorporating gas sensors.

The brown planthopper (BPH) and white-backed planthopper (WBPH), significant rice pests, cannot overwinter in Korea and primarily originate and migrate from Southeast Asia and China, where they cause considerable damage. These planthoppers, along with other pests, annually migrate to the Korean Peninsula. Monitoring their migration is essential for controlling their populations and maintaining agricultural productivity. Traditional monitoring methods often struggle with timeliness due to time and manpower constraints. To address this, we developed the Smart Aerial Net Traps (SANT) for immediate tracking of pests. The SANT system is installed in 43 locations across the country and has been used for over 10 years to track migrating insects. Our research shows that SANT is a more effective method for monitoring migratory pests compared to traditional methods. SANT enables real-time tracking of various migratory pests and can also be utilized in different areas, such as analyzing pest population changes and determining pest origins through the study of air currents.

This study investigated the seasonal occurrence of bark and wood-boring Coleoptera in Pinus densiflora (Siebold & Zucc.) (Pinales: Pinaceae), and Larix kaempferi (Lamb.) (Pinales: Pinaceae) stands using multi-funnel traps baited with pine volatiles in Korea. The number and species of bark and woodboring beetles caught in traps baited with ethanol, α-pinene, and ethanol+α-pinene were compared to determine the effective attractants. In addition, the effects of other pine volatiles, such as (-)-β-pinene, β-caryophyllene, (±)-limonene, β-myrcene, and 3-carene, were investigated. A total of 13,134 wood-boring beetles from 150 species were collected from pine and larch stands from 2019 to 2020. Tomicus minor (Hartig) (Coleoptera: Curculionidae) adults were more attracted to traps baited with α-pinene, whereas Xyleborinus saxesenii (Ratzeburg) (Coleoptera: Curculionidae), Cyclorhipidion pelliculosum (Eichhoff) (Coleoptera: Curculionidae), and Phloeosinus pulchellus (Blandford) (Coleoptera: Curculionidae) adults were more attracted to traps baited with ethanol. Hylurgops interstitialis (Chapuis) (Coleoptera: Curculionidae), Shirahoshizo genus group, Rhagium inquisitor (Linne) (Coleoptera: Cerambycidae) and Rhadinomerus maebarai (Voss & Chûjô) (Coleoptera: Curculionidae) were more frequently attracted to traps baited with ethanol+α-pinene than to traps baited with other attractants. The addition of 3-carene to ethanol+α-pinene enhanced the capture of H. interstitialis, R. inquisitor, and Hylobius (Callirus) haroldi (Faust) (Coleoptera: Curculionidae).

본 연구에서는 탄소나노튜브(CNT) 패치 센서를 기반으로 하여 구조물의 이상 거동을 감지하고 대 응할 수 있도록 하는 첨단 스마트 모니터링 시스템을 제안한다. 복합소재로 제작되는 CNT 센서는 유 연한 특성을 갖게 되어 다양한 형태의 구조물 표면에 적용할 수 있으며, 이를 통해 충격이나 피로 등 에 의해 발생되는 균열과 같은 비정상적인 거동을 감지할 수 있다. CNT 센서를 통해 수집한 데이터 는 IoT 시스템을 통해 실시간으로 분석되어 구조물의 거동 상태를 확인하고 건전성을 모니터링 할 수 있게 한다. 이 시스템의 성능 검증 및 사용성 검토를 위해 미국 소재 교량에서 실증 테스트를 하였으 며, 테스트 결과 CNT 센서를 이용한 구조물 거동 감지 시스템을 통해 구조물의 이상 거동을 효과적 으로 감지하고 모니터링하여 구조물에서 발생 될 수 있는 잠재적 문제를 사전에 예방할 수 있음을 확 인하였다. 이와 같은 기술은 추후 다양한 분야에서 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

복숭아혹진딧물(Myzus persicae)은 다식성으로 담배, 감자, 고추, 배추, 복숭아 등에 심각한 피해를 입히는 대표적인 농업해충이다. 본 연구에 서는 국내 복숭아혹진딧물 야외개체군의 λ-cyhalothrin, imidacloprid 및 flupyradifurone에 대한 약제 저항성 발달 수준과 점 돌연변이(R81T, L1014F, M918L)의 발생 여부를 확인하였다. 또한, qRT-PCR을 통해 사이토크롬 P450 유전자인 CYP6CY3 발현량을 확인하였다. 그 결과, λ -cyhalothrin은 저항성비(Resistance Ratio, RR)가 12개 모든 지역이 > 200으로 높은 저항성을 보였다. Imidacloprid와 flupyradifurone은 YS, UR, HY, 그리고 WJ 개체군에서 > 200의 저항성비로 높은 저항성을 나타냈다. R81T는 12개 집단 중 약 50%, L1014F는 약 33.3%, M918L은 100%에서 발현하였다. 또한 qRT-PCR을 통해 imidacloprid 저항성 개체에서 subunit CYP6CY3의 발현량이 높게 나타난 것을 확인하였다. 이러 한 결과는 M918L 점 돌연변이는 λ-cyhalothrin 저항성 진단마커로, R81T와 CYP6CY3의 높은 발현은 imidacloprid 저항성 진단마커로 활용이 가능하다는 것을 시사한다.

최근, 국토교통부에서 시행한 “국가 보행교통 실태조사”로 인해 보행안전과 보행환경에 대한 중요성이 증가하고 있으며, 전반적으로 대로에서는 보행환경이 양호하나 생활도로에서는 보도가 미설치되거나 보도폭이 협소하여 보행환경이 미흡하고 보행 만족도도 낮은 것으며 생활도로의 약 34%가 유효보도폭 기준을 충족하지 못하고 있다고 조사되었다. 국가 주요 사회간접자본(SOC)인 도로, 교량, 터 널, 공공건물, 환승센터 등에 비하여 상대적으로 보행공간을 대상으로한 정보화 속도가 늦어 정보화 연구개발에 대한 추진이 시급한 실정이다. 이에 정부에서도 국가공간정보정책 기본계획에 따른 국가공간정보정책 시행계획이 확정되어 신산업 기반으로서의 역할과 안전한 시설관리를 위한 디지털 트윈 관련 기술개발 등에 투자를 확대하고, 디지털 트윈 등의 기반 정보인 고정밀 공간정보 생산 등 에 중점적으로 투자하고 있다. 현재 한국건설기술연구원, 서울시, 경기도 등에서 활용하고 있는 조사장비(PES, KRISS)는 도로포장(차 도)에서 상태 모니터링을 진행하고 있으나 이와 같은 장비들은 고가의 장비들로 실질적으로 사용하기에는 어려움이 있다. 또한, 보행 도로에서는 상태 모니터링을 수집할 장비가 없기 때문에, 보행 공간 경사, 노면 상태 등을 측정ㆍ수집하는 방법은 인력에게 의존해왔 다. 또한, 현재 보행자도로에 대한 서비스수준 산정 방식은 한국도로용량편람(2013)의 보행자시설편에서 제공하고 있는 산정 방식으로 도로용량편람에서 제시하는 보행자도로의 분석 방법을 적용하여 서비스수준을 산출할 경우, 차량과 동일한 교통량-속도-밀도 관계에 의존하여 산출하기 때문에 현실적인 보행자도로의 서비스수준을 반영하지 못하고 있는 실정이다. 이러한 문제로 인해 보행공간에 대 한 이용자의 안전 및 편의성에 대한 연구가 미흡한 상황이다. 따라서, 본 연구는 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System)과 인공지 능(AI), 무인비행장치(Drone)를 활용한 보행공간 상태 모니터링 시스템 구축 방안을 제시하고자 한다.