과거 교통에서는 이동의 신속성이 중시되고 자동차의 통행이 우선이었던 반면, 현재는 모든 교통 이용자의 안전한 이동과 보행자가 중요시되는 방향으로 교통정책이 나아가고 있다. 보행자의 안전하고 쾌적한 통행과 교통약자의 이동권의 보장이 강조됨에 따라서, 향 후 교통약자 보호구역의 역할도 확대될 것으로 예상된다. 그러나 교통약자의 안전한 보행 공간 확보와 보행사고 피해의 축소라는 목 적과 달리, 스쿨존 내 사고 등은 지속적으로 발생하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 보호구역의 사고 위험을 판단하고 안전성을 분석하고자 하였다. 교통사고의 위험성을 비교하고 사고 예방이 필요한 보호구역을 판단하기 위한 기준으로서 사고 위험도를 정량화 하였다. 서울시 보호구역 내 사고 데이터를 보호구역 구간별 특성 데이터와 결합하여 구간별 사고 건수 및 피해 정도를 자료화하고, 도로 속성을 기준으로 보호구역 구간을 유형화하였다. 보호구역 유형별 사고 발생확률과 평균 피해 정도를 구해 도로의 속성마다 다 른 사고 발생 특성을 반영하였다. 사고 위험도는 사고 발생빈도와 피해 정도를 통해 판단하고자 하였다. 사고 발생빈도는 도로 면적과 발생 건수를 기준으로 하여 산출하였고, 피해 정도는 유형에 따른 사고 발생확률과 발생빈도, 평균 피해 정도를 통해 산출하였다. 위 험도에 대한 정량적 분석모델을 통해 사고 위험이 높다고 판단되는 보호구역과 해당 구간의 특성을 알아보고, 각 행정구역별로 보호 구역에서의 교통사고 위험성을 비교하였다. 이를 통해 사고 위험이 높은 지역과 유형이 무엇이며, 어떠한 특성을 보이는지 파악하여 보호구역 개선 방향을 제시하고자 한다.

2022년 국내에서 이태원 참사라는 대형 인파사고가 발생한 이래로 인파밀집 현상이 수시로 발생하고, 인파가 이동할 수 있는 방향이 한정되어 있는 도시철도 역사내 대기공간의 인파밀집 문제가 심각하게 대두됨에 따라 인파밀집에 대한 모니터링 및 관리에 대한 중요 성이 커졌다. 이러한 문제사항을 해결하기 위해 영상분석에서 개별 객체의 수를 파악하여 인파의 밀집도를 파악한 연구들은 많이 이 루어졌으나 객체 간의 중첩으로 인해 검지 정확도가 떨어진다는 단점이 존재한다. 따라서 본 연구는 개별 객체를 검지하는 방식이 아 닌 Semantic Segmentation 기법 중 사전에 라벨링이 된 이미지들을 활용하는 지도학습 방식을 사용하여 밀집된 인파의 영역과 그렇지 않은 영역을 구분하고, 관심영역(ROI) 전체 공간 대비 인파가 차지하고 있는 영역의 점유율을 산출하여 혼잡도를 파악하는 방법을 적 용하였다. 본 연구의 목적은 도시철도 역사 내 대기공간의 인파의 밀집도를 점유율을 이용하여 산출하는 방법론을 만들고, 이를 혼잡 도를 나타내는 지표(MOE)로 적용할 수 있도록 그 기준을 검토하는 것이다. 데이터수집의 경우, 첨두시간대에 지하철 2호선 교대역의 대기공간인 대합실을 촬영한 CCTV 영상 데이터를 확보하여 이를 10fps 단위로 분할한 이미지들을 사용하였다. 이후 각 서비스수준별 (LOS A~F)로 다양한 이미지들에 대하여 인파에 해당하는 부분과 그렇지 않은 부분을 라벨링하였다. 분석방법론의 경우, 지도학습 기 반의 Semantic Segmentation 기법을 적용하여 대상 이미지들 전체에 대해서 인파와 인파가 아닌 부분을 구분하도록 이미지를 가공하였 으며, 이미지에 ROI를 설정하여 “전체 ROI 대비 인파 점유 공간의 비율”에 해당하는 점유율을 계산하였다. 여기서 인파와 인파가 아 닌 부분의 원활한 구분을 위해 픽셀 단위로 학습을 하며, 사전에 라벨링이 된 이미지들을 학습하는 모델을 적용하는게 본 연구에 적 합하다고 판단하여 해당 분석 기법을 사용하였다. 모든 이미지들의 점유율을 도출한 후 전체 결과를 Classification 기법을 활용하여 인 파 혼잡도의 서비스수준을 나타내는 현행 지침과 동일하게 6단계로 구분하였으며, 각 단계를 구분하는 경계값에 해당하는 점유율 역 시 도출하였다. 최종적으로 분할된 이미지들을 합쳐 영상에서 연속적인 인파분석 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 향후에는 test dataset을 할용하여 해당 인파분석 기법의 적정성을 검토할 예정이며, 객체 검지 방식을 사용하는 기존의 모델과 성능을 비교하여 해당 기법의 우수성을 검토할 예정이다. 본 연구가 새로운 방식의 인파 혼잡도의 서비스수준 기준을 제공하는 모델을 개발하는 것을 목적 으로 함에 따라 실제 현장에 이 방법론을 적용할 시 인파밀집사고 예방 및 관리에 기여할 수 있을 것이다.

CRCP(Continuously Reinforced Cement Pavement)는 시멘트 콘크리트 포장 공법 중 하나이다. 한국형 포장 설계법(KPRP: Korean Pavement Research Program)은 국내 실정에 맞게 개발된 도로 포장 설계법으로, 2011년에 최초로 개발되었다. 현재 최신 버전은 2016년 4월에 발표된 것으로, 이후 약 8년간 업데이트가 이루어지지 않았다. 본 연구의 목적은 한국형 포장 설계법 내 기존 CRCP 해 석 모듈을 분석하고 이를 개선하는 것이다. 또한, 본 연구에서 개선된 CRCP 해석 모듈은 추후 개발 예정인 고속도로 역학적-경험적 설계법(EXPD: EXpressway Pavement Design)에 적용될 예정이다. 문헌 조사를 통해 한국형 포장 설계법의 설계 매뉴얼인 국토교통 부의 도로포장 구조 설계요령(2015)과 TxCRCP-ME의 설계 매뉴얼인 Texas Tech University의 Develop Mechanistic-Empirical Design for CRCP(Soojun Ha 외, 2012)의 내용이 유사함을 확인하였다. 또한, 한국형 포장 설계법 내 기존 CRCP 해석 모듈이 Texas Tech University에서 개발한 역학적-경험적 설계 포장 프로그램인 TxCRCP-ME와 유사함을 확인하였다. 그러나, 휨강도, 탄성계수, 함수비, 복합지지력 K값, 허용하중반복횟수 등 사용자가 입력한 값에 기반한 계산 과정과 공용성 해석에서 기존 KPRP의 CRCP 해석 모듈이 설계 매뉴얼인 국토교통부의 도로포장 구조 설계요령(2015)과 차이점을 보였다. 이러한 분석을 토대로, 추후 개발 예정인 EXPD-CRCP는 기존 KPRP에서 설계 매뉴얼과 상이한 부분을 국토교통부의 도로포장 구조 설계요령(2015)을 준수하여 국내 실정에 적합한 역학적-경험적 설계법으로 개선하고자 한다.

인도네시아는 지역적으로 동남아시아에서 오세아니아까지 걸쳐진 1만 4천여 개의 섬으로 이루어진 나라로 현재 수도인 자카르타 (Jakarta)가 위치한 자바섬은 인구집중, 교통혼잡, 지반침하, 홍수 등의 다양한 환경 문제에 직면하고 있다. 인도네시아 정부는 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 행정수도 누산타라(Ibu Kota Nusantara, IKN)로 정하고 수도 이전을 준비하고 있다. 대한민국 국토교통부 는 인도네시아 공공사업주택부와 “한국-인도네시아 수도이전 및 개발에 대한 기술 협력 MOU”를 2019년 11월에 체결하여 양국간 우호 적 협력관계 구축과 상호이익을 추구하고자 스마트시티, 도로, 수자원 관련 협력을 강화하기로 하였다. 인도네시아는 총 549,161km의 연장으로 한국의 5배에 해당하는 도로망을 구축하고 있으며, 포장 형식은 아스팔트 포장도로가 93%로 높은 비중을 차지한다. 세계은 행 통계에 따르면 인도네시아 정부는 매년 도로포장 유지관리에 약 13.6억 달러의 예산을 소모하고 있으며, 섬으로 구성된 국토의 열 악한 도로 연결성과 폭우, 홍수로 인한 잦은 침수, 이에 따른 피해(교통혼잡, 수질오염, 도로포장 품질 저하), 높은 운송비용 등이 주요 문제점으로 판단된다. 인도네시아의 이러한 문제를 극복하고 현지 정부의 도로건설 품질관리 데이터 플랫폼 구축 수요에 기여하고자 국토교통부 부처 ODA 사업으로 2023년 9월 “인도네시아 디지털·그린 도로 건설 기반 구축 사업”을 착수하였다. 본 사업의 목표는 디 지털 도로 포장품질관리시스템(PQMS) 적용을 통해 인도네시아 도로 포장 품질 향상과 함께 그린 포장 기술 적용을 통한 현지 도로 포장분야 녹색전환 기반을 마련하는 것으로, 이를 위해 디지털 기반 PQMS 구축, 이동식 도로포장 품질 시험실 공여, 그린 도로 포장 및 품질관리 기술을 적용한 시범사업, 인도네시아 도로 건설/포장 관계자 역량 강화 등의 과업을 수행하고 있다.

라오스는 지정학적인 관점에서 5개국(중국, 베트남, 미얀마, 태국, 캄보디아)과 국경을 접하고 있는 내륙국가로서, 라오스 정부에서는 동남아시아 교류 확대와 경제 성장을 위해 라오스 내 도로건설 가속화를 통해 라오스 경제 성장 동력 기반을 마련하고 주변국을 연결 하는 국가(Land-Linked Country)로의 전환을 추진하고 있다. 라오스의 총 도로 연장은 52,014km로 전반적으로 도로의 노후도가 매우 높 고 도로 상태가 열악한 상황이며 해외 원조사업을 통해 신설도로가 건설되고 있으나 포장도로의 연장은 약 11,755km(22.6%)에 불과하 여 우기에는 많은 비포장도로가 유실되는 사례가 발생하고 있다. 이러한 상황에서도 라오스 전체 화물량의 약 90%, 여객의 95%가 도 로를 활용하고 있으며 수송량은 연간 14~18% 지속적으로 증가하고 있어 도로건설의 필요성은 공감하고 있으나 도로건설 기준 재개정 미흡, 도로건설 품질관리 인프라 부재 및 비포장도로 개선을 위한 전략 부재 등으로 라오스 정부주도의 튼튼한 도로건설 자립화에는 한계를 실감하고 있다. 이러한 라오스 정부의 도로건설 자립화의 한계를 극복하는데 기여하고자 국토교통부 국토교통 ODA 사업으로 2021년 7월 “라오스 도로 건설 및 관리 기반 자립화 사업”을 착수하였다. 본 사업에서는 라오스 정부주도의 지속가능하고 튼튼한 도로 건설 환경 조성 및 도로건설 자립화 기반 마련 지원을 위해, 라오스 도로건설 기준 및 품질관리 현대화, 도로건설 자립화 기반 마련 지원, 라오스 현지 비포장도로 개선 시범사업 및 라오스 도로분야 전문가 역량 강화 등에 과업을 수행하고 있다.