본 연구에서는 국내 아스팔트 도로 현장에서 발생한 동절기 도로융기 현상의 발생 원인을 현장 규명하고 동결융해 피해를 보수하고 자 현장조사, 현장 LFWD실험 및 포장 코어채취, 지하수위 측정, 기상데이터 및 설계자료 분석 등을 실시하였다. 본 연구의 동상 원인 분석은 추후 동결융해 피해 재발방지를 위한 적정한 보수보강공법을 선정하기 위해 수행하였다. 분석과정은 지하수위 상승에 의한 동 상피해 가능성, 동결깊이 과소설계에 의한 동결융해 가능성, 포장면 표면수 유입에 의한 동결융해 가능성, 도로 외측 비포장면을 통한 수분유입과 이에 의한 동결융해 가능성으로 조사하여 동상 원인을 파악하였다. 또한 현장에서 소형충격 재하시험 LFWD(Falling Weight Deflctometer)시험을 하여 포장의 구조적 지지력을 측정하여 얻은 처짐값을 통해 포장체 구조적 능력을 분석함과 동시에 도로융기와의 연관성을 파악하여 균열분석 결과를 함께 분석하고 보수방법을 제안하였다.

내구연한이 도래한 아스팔트 혼합물은 사용자의 주행성 및 안전성 확보를 위해 주기적인 유지·보수를 실시한다. 과거에는 유지·보수 과정에서 발생된 폐아스팔트 혼합물을 각종 건설현장에서 단순 매립재로서 활용하였으나, 재활용 아스팔트 혼합물의 배합설계 기술이 확립된 이후에는 도로포장재료로서의 재활용되어왔다. 하지만 현재 시공된 재활용 아스팔트 혼합물 또한 내구연한이 다가옴에 따라 노화된 재활용 아스팔트 혼합물의 처리방안 수립이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 한번 재활용된 아스팔트 혼합물이 기존의 재활용 배합설계법으로 반복적인 재활용이 가능한지 검증해보고자 하였다. 이를 위해 아스팔트 혼합물의 물성을 결정하는 가장 큰 요인 중 하나인 아스팔트의 물성이 노화 및 재생을 반복할때 어떻게 변하는지를 시험을 통해 분석하였다. 아스팔트 바인더의 노화를 모사하기 위해 공용성등급시험에 사용되는 단기노화 장비(Rolling Thin Film Oven, RTFO)와 장기노화 장비(Pressure Aging Vessel, PAV)을 활용하 였다. 노화된 아스팔트의 회생을 위한 재생첨가제 사용량은 국토부 시공지침의 배합설계법을 참고하였다. 실험결과, 노화된 바인더는 회생시 원바인더에 비해  sin는 감소하였으나, 회생된 바인더 간에는 유사한 결과값을 보였다. 반면 단기노화 시료는 회생이 반복 됨에 따라  sin이 감소한 경향을 보였으며, 장기노화시료는 회생이 반복되어도  sin가 유사한 것으로 확인되었다.

교통량이 증가하고 교량과 같은 특수구조물에 아스팔트 포장이 시공되는 사례가 증가함에 따라 일반적으로 사용되는 아스팔트보다 높은 성능을 가진 아스팔트에 대한 수요가 증가하고 있다. 일반 아스팔트 혼합물은 내구연한이 지나면 재생첨가제 등을 사용하여 다 시 도로포장재료로서 재활용할 수 있는 방안이 마련되어 있으나, 개질 아스팔트가 사용된 폐아스팔트 혼합물은 매립재로 사용하는 것 이외에는 별다른 대안이 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 국토부 지침에 규정된 재활용 아스팔트 혼합물 배합설계법을 적용하여 개질 폐아스팔트 혼합물을 재활용할 수 있는지를 검토해보고자 하였다. 이를 위해 개질 아스팔트를 활용하여 혼합물을 제작하였으며, 현장에서 수거되는 폐아스팔트 혼합물의 노화상태를 모사하기 위해 AASHTO R 30을 참고하여 강제 노화를 실시하였다. 노화 및 추출 과정에서 아스팔트의 물성 변화를 확인하기 위해 절대점도, DSR, MSCR 시험을 실시하였다. 시험결과, 추출 후 바인더의 절대점도는 감소하였으나 G*(복합전단계수)와 δ(위상각)은 증가하는 경향을 보였다. 소성변형 저항성을 확인하기 위해 MSCR(다중 응력 크리프 및 회복) 시험을 실시한 결과,  이 2배 가까이 증가하여 소성변형 저항성이 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 추출시 사용 되는 용매가 개질첨가제를 추출하지 못하여 기인한 결과로 판단된다. 따라서 개질 폐아스팔트 혼합물을 재활용하기 위해서는 기존과 는 다른 별도의 배합설계법이 개발되어야 할 것으로 판단되었다.

도로의 포장 상태의 노후화나 관리미흡으로 인하여 시민의 사유 재산 중 주요한 요소인 자동차 등의 손상이나 자동차 사고 로 이어질 수 있어 큰 사회적 비용이 발생할 뿐 아니라, 시민들의 불편과 불만을 초래할 수 있다. 최근 도로 포장의 경우 포트홀 발생 건수와 그에 따른 민원 및 소송 건수가 증가해 행정력 및 예산이 낭비되고 있으며, 서울시의 경우 포장도로 노후화 추이가 증가함에 따라 유 지 관리 비용 또한 증가하고 있다. SOC 시설물 안전성 강화에 대한 사회적 요구는 지속적으로 증가하고 있어 한정된 예산의 효율적 활용을 위한 첨단 유지관리기술 도입이 시급하다.

콘크리트 도로포장의 보강재로 사용된 철근은 염해나 중성화 등으로 인하여 지속적인 손상이 발생하고 있으며, 이에 따른 유지관리 비용의 증대가 사회적 관심으로 대두되고 있다. 이를 해결하기 위하여 건설분야에서는 철근보다 내부식성 및 내알칼리성이 뛰어난 유 리섬유강화폴리머(Glass Fiber Reinforced Polymer, GFRP)가 사용되고 있다. 하지만, 수분 및 염해 등의 환경에 대한 내구성 검증은 충분히 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서, 이 연구에서는 국내외에서 생산하는 직경 22mm GFRP 보강근을 ASTM D570에 의 거하여 흡수율 품질기준을 평가하였다. 흡수율 실험결과, 국내에서 생산된 GFRP의 경우 가장 높은 0.15% 수준의 흡수율을 나타내었으며, 해외에서 생산된 GFRP의 경우 0.03% 이내 수준의 흡수율을 나타내었다. 이는 KCI-GFRP 101 : 2024 및 ASTM D7957에서 제시하고 있는 GFRP 보강근 흡수율 품 질기준은 0.25% 이하를 모두 만족하는 것으로 분석되었다. 철근대체제로써 활용을 위해서는 장기침지 및 특수한 환경 등에 대한 내구 특성에 대한 추가적인 실험적 검토가 필요할 것으로 판단된다.

교통사고는 인적요인, 도로 기하구조, 교통류, 환경적 요인 등 복합적인 요인에 의해 발생하고 속도는 교통사고와 밀접한 연관성이 있다. 또한, 교통사고는 교통 혼잡도와 관련이 있으며 사고와 실시간 교통상황 간의 상관관계를 통해 사고 발생 개연성을 추정하고 도 로 안전성 분석이 필요하다. 모바일 센서와 통신 기술의 급속한 발전으로 스마트폰 보급률이 증가하였으며 내장된 센서를 기반으로 생성된 차량 주행 데이터 수집이 가능하다. 기술의 발달로 데이터 수집이 쉬워졌음에도 불구하고, 스마트폰을 기반으로 수집된 위험 운전 이벤트를 활용한 도로 위험도 평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 스마트폰 센서 기반의 위험 운전 이벤트 데이터 중 하나인 급감속 위험 운전 이벤트 데이터를 도로 위험도 평가 기법에 활용하는 것을 목적으로 한다. 급감속 위험 운전 이벤트 데이 터는 주행 차량이 3초간 속도를 40km/h 이상 감소하는 위험 이벤트가 발생할 때 시간과 위치를 기록한 자료를 의미한다. 본 연구의 범위는 대한민국 내 인구와 교통량이 많은 지역인 수도권을 대상으로 서울, 경기, 인천을 연결하는 고리 형태의 도로인 수도권제1순환 선을 대상으로 하였다. 먼저, 개별 차량 데이터는 좌표 기반의 내비게이션 데이터로 집계하여 VDS 링크 데이터와 매칭하였다. 다음으 로는 개별 차량의 위험 운전 이벤트 데이터와 차량 검지기의 교통 매개변수를 결합한 새로운 지표를 개발하였다. 또한, 시·공간적 교 통류의 특성을 반영하여 다양한 도로 위험도 평가 방법에 활용하고자 하였다. 마지막으로 위험 운전 지표와 이력 자료를 기반으로 통 계적으로 유의한 안전성능함수를 개발하였으며, 다양한 시간 단위의 집계 수준을 활용하여 도로 구간별 최적의 모형을 제안하였다. 본 연구는 스마트폰 센서를 기반으로 식별한 개별 차량의 위험과 교통류 차원의 위험을 결합하여 새로운 위험 지표를 개발하고 도로 위 험도 평가에 활용한다는 것에 의의가 있다. 결과물은 향후 스마트폰 센서 기반 개별 차량 위험 운전 이벤트 데이터와 교통 조건을 통 합하는 도로 위험도 평가의 기초자료로써 활용될 것으로 기대된다.

조선 후기 붉은 안료 ‘왜주홍’은 위계성을 갖는 특수한 물질이었다. 왜주홍이 사용된 곳은 왕실 최고위 신분층과 관련한 것으로 한정되었는데, 국가 의례에서조차 쉽게 사용되지는 못 했다. 왜주홍은 위계성을 갖는 물질이었던 만큼, 임금은 왕실 행사에서 자신의 권위와 위계성을 강조하는 목적으로 직접 왜주홍을 내하(內下) 하기도 하였다. 왕은 자신의 왕위 계승의 정당 성을 표방하고 정치적 입지를 굳히고자, 스스로 주최하는 국가 행사에서 ‘왜주홍’의 사용량 을 특별히 늘리고자 하였고, 이것은 간혹 위계에 따른 물질 사용의 규율 범위를 넘어서기도 하였다. 이를 밝히기 위해, 논문에서는 먼저 문헌을 통해 왜주홍이 ‘위계성을 갖는 물질’임을 설명 한다. 문헌을 통해 주묵정칠(朱墨正漆) 사용의 신분층과 실제 왕실로 들어온 왜주홍의 양이 많지 않았던 사실을 근거로 제시한다. 이어서 ‘위계성을 갖는 왜주홍의 활용’에 관해 집중적으로 살펴보았다. 1725년~대한제 국선포 이전(1894년, 고종 31) 기간의 349건 의궤에서 왜주홍 사용량을 추출하여 데이 터화하고 이를 기초자료로 삼았다. 그리고 자료에서 왜주홍이 특별하게 많이 사용된 국가 행 사를 선별하여, 그 행사의 시대적 배경과 행사 주최자인 왕의 의도를 파악하고자 한 것이다. 그 시대적 배경을 요약하면 다음과 같다. 1) 임금의 생부와 생모가 왕이나 왕후에 오르지 못했을 때 그 위계를 높이고자 하는 경우, 2) 수렴청정했거나 임금 자신의 즉위를 도왔던 왕후의 위계를 높여 왕권을 강화시키고자 하는 경우, 3) 임금이 수렴청정에서 벗어나 친정하게 된 것을 표방하거나 즉위 30년을 자축하는 경우, 4) 왕실 고위 신분층들의 연향, 5) 임금의 임어(臨御) 건물 영건 등으로 요약할 수 있었다. 이를 통해, ‘왜주홍’은 왕실에서 위계와 권위를 표방하는 ‘특수 물질로써 활용’되었음을 확인할 수 있었다.

디지털 트윈 기술의 도입은 소재/제품 개발 및 공정의 전주기 과정에서 보다 통합적이며 단절없는 디지털 가상화를 요구하고 있다. 이러한 요구는 미시적 반응, 표면 및 계면 현상을 아우르는 모델링 기법과 거시적 물리 모델 혹은 인공지능 모델의 광범위한 적용을 필요로 한다. 이는 다양한 환경조건에서 소재의 물성 데이터베이스와 미시적 현상 모사가 필요함을 의미하며, 분자동역학 시뮬레이션이 이를 달성하기 위하여 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 평형 및 비평형 분자 동역학 시뮬레이션 방법을 활용한 물성 계산 방법을 개괄하고, 열 및 기계적 물성등 주요 물성 계산 사례들을 검토하여 제시하였다. 본 논문은 분자 동역학 시뮬레이션을 활용한 물성 계산 프레임 워크 개발과 보다 정확하며 신뢰도 높은 계산 수행에 통찰을 제공할 것으로 기대 된다.

As a safety device, a rupture disc are used to control pressure to minimize the explosion risk once the internal pressure of high pressure equipment exceeds a critical level. In this paper, optimization method was developed to secure optimal design of domed Rupture disks. The parameter analysis was performed through design of experiment to parameter of Rupture disk made of AISI 316.The Diameter, Thickness and Hight of Rupture disk were selected as design parameters for design parameter analysis. The results of parameter analysis revealed that the Diameter, thickness and hight were burst pressure-sensitive design parameters. Based on the valid performance factors, a regression equation to predict its performance was deducted and using the equation, an optimal design. And a sample model was fabricated, followed by burst pressure testing, after optimal design and analytical verification. In this research, it is verified that the optimal design method and the credibility of the analysis of this study is deemed very high. Furthermore, utilizing this mechanism would inspect the effect of the design parameter performance and increase the credibility and efficiency of a design.

This study aimed to explore the impact of AI image generators on the affective factors of college-level English learners and the correlations among these factors. During a four-week instructional period, 65 participants were asked to use Midjourney as an AI tool for their user experiences. Affective factors including interest, confidence, and participation were measured through pre- and post-surveys. Using Jamovi for analysis, significant improvements were discovered across all affective factors. Noteworthy improvements occurred in confidence, indicating a favorable impact by AI-generated images on English learning. Additionally, correlation analysis demonstrated significant positive relationships between interest and confidence, as well as confidence and participation. This confirms the interconnected nature of these affective elements in the learning process. The findings suggest that the educational use of image-generating AI tools can beneficially influence English learners’ affective domains. The study calls for further investigation into the pedagogical applications of image AI to foster a more interactive, engaged, and self-assured attitude towards language learning.

빠르게 발전하는 이미지 인식 기술에도 불구하고 표 형식의 문서와 수기로 작성된 문서를 완벽하게 디지털화하기에는 아직 어려움이 따른다. 본 연구는 표 형식의 수기 문서인 선박 항해일지를 작성하는 데에 사용되는 규칙을 이용하여 보정 작업을 수행함으로 써 OCR 결과물의 정확도를 향상시키고자 한다. 이를 통해 OCR 프로그램을 통하여 추출된 항해일지 데이터의 정확성과 신뢰성을 높일 것 으로 기대된다. 본 연구는 목포해양대학교 실습선 새누리호의 2023년에 항해한 57일간의 항해일지 데이터를 대상으로 OCR 프로그램 인 식 후 발생한 오류를 보정하여 그 정확도를 개선하고자 하였다. 이 모델은 항해일지 기재 시 고려되는 몇 가지 규칙을 활용하여 오류를 식별한 후, 식별된 오류를 보정하는 방식으로 구성하였다. 모델을 활용하여 오류를 보정 후, 그 효과를 평가하고자 보정 전과 후의 데이터 를 항차별로 구분한 후, 같은 항차의 같은 변수끼리 비교하였다. 본 모델을 활용하여 실제 셀 오류율은 약 11.8% 중 약 10.6%의 오류를 식 별하였고, 123개의 오류 중 56개를 개선하였다. 본 연구는 항해일지 중 항해정보를 기입하는 Dist.Run부터 Stand Course까지의 정보만을 대 상으로 수행하였다는 한계점이 있으므로, 추후 항해정보 뿐만 아니라 기상정보 등 항해일지의 더 많은 정보를 보정하기 위한 연구를 진 행할 예정이다.

현대 해양 산업은 기술적 발전을 통해 신속한 발전을 이루고 있다. 이러한 발전을 주도하는 주요 기술 중 하나는 데이터 처리 기술이며, 이 중 자연어 처리 기법은 사람의 언어를 기계가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술이다. 본 연구는 자연어 처리 기법을 통해 해양안전심판원의 재결서를 분석하여 이미 재결이 이루어진 선박 충돌사고의 원인 제공 비율을 학습한 후, 새로운 재결서를 입력 하면 원인 제공 비율을 예측하는 모델을 개발하고자 하였다. 이 모델은 사고 당시 적용되는 항법과 원인 제공 비율에 영향을 주는 핵심 키워드의 가중치를 이용하여 사고의 원인 제공 비율을 계산하는 방식으로 구성하였다. 이 연구는 이러한 방식을 통해 제작한 모델의 정 확도를 분석하고, 모델의 실무 적용 가능성을 검토함과 동시에 충돌사고 재발 방지 및 해양사고 당사자들의 분쟁 해결에 기여할 것으로 기대한다.

고분자 분리막의 대표적인 형태 중 하나인 평판형 분리막은 제조가 용이하여 실험실에서 분리막 소재 연구에서부 터 실제 상용 분리막 생산에 이르기까지 널리 활용되는 분리막의 형태이다. 정밀여과 및 한외여과 등에 사용되는 평판형의 다공성 고분자 분리막은 주로 상분리 공정을 통해 제조할 수 있으며, 여기에는 비용매 유도 및 증기 유도 상분리 공정이 활 용된다. 그러나 상분리 공정 특성상 주변 환경과 실험자에 따라 샘플 간 편차가 쉽게 발생하여 재현성의 확보가 어려운 점이 있다. 따라서 개발된 제조기술을 스케일업 및 재현성 확보를 위해 제어된 환경에서 연속식 대면적 제조가 가능한 롤투롤 제 조장치가 필요하며, 본 연구에서는 실험실 스케일의 제조기술을 나이프 및 슬롯다이 롤투롤 공정으로 스케일 업 했을 때 나 타나는 제조 환경 차이에 따른 분리막의 특성 변화를 비교하였다. 최종적으로 연속식 제조공정 인자에 대한 최적화를 통해 대면적 제조 시 분리막의 균일성을 확보하였다.

본 연구는 오픈소스 라이브러리인 OpenCV를 활용해 다양 한 시설과채류의 표현형 분석에 적용 가능한 컴퓨터 비전 기 술을 탐구하였다. 토마토에 대해서는 이미지의 색상을 분석 하여 숙성도를 판정하며, support vector machine(SVM) and histogram of oriented gradients 기법을 통해 숙성된 토마토 를 효과적으로 검출하였다. 파프리카의 경우, 색상 분포를 시 각화한 후, 가우스 혼합 모델로 클러스터링을 실행하여 수확 파프리카의 색상 특성을 분석하였다. 네트 멜론의 품질 평가 에서는 LAB 색상 공간, 이진화 이미지 및 깊이 매핑을 활용하 여 멜론의 네트 패턴을 정량화하였다. 추가로, 오이 온실에서 화방 검출을 위해 깊이 정보와 색상 정보를 조합하여 다양한 크기와 거리의 화방을 성공적으로 검출하였다. 이 연구의 결 과로, 해당 컴퓨터 비전 기술들이 시설과채류의 생장 모니터 링, 숙성 및 품질 평가 등에서의 유효성을 확인하였다. 농산업 에서 컴퓨터 비전의 효과적 적용을 위해, 후속 연구자나 개발 자들이 재배 생리와 연관된 지표를 기반으로 이 기술들을 보 완할 경우, 실제 농업 현장 및 연구에서 널리 활용될 가능성이 크다.

Research has been conducted on acoustic metamaterials that control the transmission characteristics of reflected and refracted waves using phase delay by resonators. Using one-dimensional theory, the phase delay equations for the 1/4 wavelength and Helmholtz resonator are presented. These one-dimensional analysis results are compared with the results predicted by three-dimensional FEM. The advantages and disadvantages of 1/4 wavelength and Helmholtz resonator were confirmed in implementing phase delay. An acoustic metamaterial with a refraction angle of 30° was manufactured using multiple tubes and then the sound pressure distribution was measured. A relatively large sound pressure was measured at the target position of 30°, which was compared with the 3D FEM analysis results. Simulations confirmed that a phase delay range closer to 2π was more effective in refraction, but varying the number of resonators was found to have minimal impact on which additional research is needed for generalization.

태풍은 지구 시스템 내 상호작용을 일으키는 대표적인 해양-대기 현상으로 최근 들어 기후변화로 인해 점점 더 강력해지는 추세이다. 2022 개정 과학과 교육과정은 미래 사회 시민으로서의 디지털 소양 함양을 위하여 첨단 과학기술을 활용한 교수-학습 활동의 중요성에 대해 강조하고 있다. 따라서 교과서 삽화의 시공간적 한계점을 해결하고 지 구과학 분야에서 다루는 전지구적 규모의 빅데이터를 활용한 효과적인 수업자료의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 PDIE (준비, 개발, 실행, 평가) 모형의 절차에 따라 천리안 위성 2A호 영상 자료를 활용하여 태풍의 경로를 시각화하는 탐구활동 자료를 개발하였다. 준비 단계에서는 2015 및 2022 개정 교육과정과 현행 교과서의 탐구활동 내용을 분석하 였다. 개발 단계에서는 관측 데이터를 수집, 처리, 시각화, 분석할 수 있는 일련의 과정들로 탐구활동을 구성하였으며, 간단한 조작만으로도 결과를 도출할 수 있는 GUI (Graphic User Interface) 기반 시각화 프로그램을 제작하였다. 실행 및 평가 단계에서는 학생들을 대상으로 수업을 진행하였으며 코드를 활용한 수업과 GUI 프로그램 활용 수업을 각각 실시하여 각 활동의 특징을 비교하고 학교 현장에서의 적용 가능성을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 수업자료는 전문 적인 프로그래밍 지식이 없어도 GUI 기반으로 실제 관측 데이터를 활용한 탐구활동에 활용될 수 있으며, 이를 통해 학 생들의 지구과학 분야의 이해도와 디지털 소양 함양에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 분리막 생물반응기(membrane bioreactor, MBR)에서 발생되는 생물막오염 완화에 탁월한 효과를 가진 분리막을 개발할 목적으로, 친수성 산소 기능기가 많은 탄소나노구체(carbon nanosphere, CNS)를 합성한 뒤, 이를 첨가 제로 활용하여 친수성과 다공성 기공 구조를 갖는 고성능 한외여과막을 제조하였다. CNS는 막 표면에 초승달 모양의 기공을 형성하였고, CNS 함량을 4.6 wt%까지 증가시킴에 따라 최대기공 크기보다 큰 결함을 야기하지 않으면서 평균 표면 기공 크 기를 약 40% 증가시키는 것으로 나타났다. 또한, CNS 복합막의 다공성 기공 구조는 CNS의 등방성 형태와 상대적으로 낮은 입자 수밀도 덕분에 CNS 첨가에 따른 고분자 용액의 점도 급등이 방지됐기 때문이라고 판단된다. 그러나 너무 다공성이 커 지게 되면 기계적 물성이 저하되므로, 기공구조와 기계적 성질을 포함한 종합적인 고려를 했을 때 CNS2.3이 가장 우수하다 고 관측되었다. CNS2.3은 CNS0에 비해 수투과도가 2배 이상 높을 뿐만 아니라, MBR 공정에서 분리막 세정이 요구될 때까 지의 운전 시간도 5배 이상 연장시킨 것으로 확인되었다.

PURPOSES : The objective of this study was to review roadway management strategies that can be utilized in the event of a radiological emergency, select feasible alternatives, and simulate a portion of the West Coast network to analyze the effectiveness of these strategies. METHODS : The methodology of the study involved reviewing the relevant literature, extracting the implications, establishing an analysis procedure, and selecting an effectiveness evaluation scale. Using a national transportation database, a network was constructed using Toba, a macroscopic model. RESULTS : A reverse-flow lane system was applied to the West Coast Expressway Glory IC–Hampyeong IC (total 25 km), and a plan to increase the number of lanes was applied to the Seokgyo Street–Shinpyeong Intersection on National Route 23 (total extension 28 km). Consequently, both road management strategies were found to be effective. CONCLUSIONS : This study examined roadway management strategies that can be utilized in the event of a radiological emergency, selected feasible alternatives, and simulated a portion of the West Coast network to verify the effectiveness of these strategies. In the case of reverse flow lanes, it is most effective when applied to expressways that can restrict the entrance and exit of vehicles. In the case of increasing the number of lanes, it is most effective when applied to general roads, and institutional arrangements should be made to enable two-way traffic to use the reserved shoulder lanes.

PURPOSES : In this study, an optimal model for compressive strength prediction was derived by learning and directly comparing several machine learning models based on the same data. METHODS : Approximately 478 pieces of concrete compressive strength data were obtained to compare the performance of the machine learning models. In addition, five machine learning models were trained based on the obtained data. The performance of the learned model was compared using three performance indicators. Finally, the performance of the model trained using additional data was reviewed. RESULTS : As a result of comparing the performance of machine learning models, the XGB(eXtra Gradient Boost) model showed the best performance. In addition, as a result of the verification based on additional data, highly reliable results can be obtained if the XGB model is used to predict the compressive strength of concrete. CONCLUSIONS : If a concrete strength prediction model is derived based on a machine learning model, a highly reliable model can be derived.