본 연구는 수소 저장 용기의 지진 취약도 분석 시 요구되는 막대한 계산 자원 문제를 해결하고자, 기하학적 대칭성을 활용한 1/4 대칭 유한요소 모델(Quarter Model)을 개발하고 그 타당성을 검증하였다. 표준화된 AC 156 인공지진을 이용한 비선형 시간 이력 해석을 통해 Full Model과 응답을 비교한 결과, Quarter Model의 해석 시간을 Full Model의 20%를 가지고 해석을 완료하였으 며, 이에 따른 신뢰성 확보를 위해 최상단 변위를 통해 이를 검증하였을 때 0.13%의 미미한 오차를 보이며 변위 시간 이력 양상 역시 동일한 거동을 보이며 효율성 확보라는 연구 목표를 달성했다. 또한, 고유진동수, 강재와 콘크리트 주요부의 최대 응력에서 모두 높은 수준의 일치도를 보여 정량적 신뢰도를 입증하였다. 이를 통해 제안된 모델은 해석 정확도를 유지하면서 계산 비용을 획기적으로 절감 하는 효율적인 방법론임을 확인하였다. 다만 이는 균질 등방성 재료인 강재에 한정된 대칭 모델이며, 그 외의 재료 사용 시 추가적인 연구를 통한 모델 구축이 필요할 것으로 판단된다.

Permeable blocks are effective in improving urban water circulation and alleviating heat islands and floods. However, they cause environmental problems owing to their dependence on cement and natural aggregates. In this study, a permeable block was developed, and its performance was verified using ferronickel slag (FNS) as a substitute. The block applied with FNS met the KS F 4419 standard, and an average flexural strength of 4 MPa and a permeability coefficient of 0.1 mm/s or more were secured. This study confirmed that natural aggregate collection could be suppressed, resource efficiency could be improved, greenhouse gas reduction could be achieved, and high value-added industrial byproducts could be used.

Machine learning (ML) techniques have been increasingly applied to the field of structural engineering for the prediction of complex dynamic responses of safety-critical infrastructures such as nuclear power plant (NPP) structures. However, the development of ML-based prediction models requires a large amount of training data, which is computationally expensive to generate using traditional finite element method (FEM) time history analysis, especially for aging NPP structures. To address this issue, this study investigates the effectiveness of synthetic data generated using Conditional Tabular GAN (CTGAN) in training ML models for seismic response prediction of an NPP auxiliary building. To overcome the high computational cost of data generation, synthetic tabular data was generated using CTGAN and its quality was evaluated in terms of distribution similarity (Shape) and feature relationship consistency (Pair Trends) with the original FEM data. Four training datasets with varying proportions of synthetic data were constructed and used to train neural network models. The predictive accuracy of the models was assessed using a separate test set composed only of original FEM data. The results showed that models trained with up to 50% synthetic data maintained high prediction accuracy, comparable to those trained with only original data. These findings indicate that CTGAN-generated data can effectively supplement training datasets and reduce the computational burden in ML model development for seismic response prediction of NPP structures.

To support English speaking instruction and assessment in Korean schools, this study developed a taxonomy of English speaking tasks by analyzing the 2022 Revised English Curriculum, reviewing standardized English speaking tests, and referring to task classifications in the CEFR and ACTFL. Three modes of English speaking were identified in response to different communication contexts and purposes: imitative, interactional, and presentational. Tasks designed to elicit each mode were further classified by task type. Imitative speaking comprised two task types: ‘listen and repeat’ and ‘read aloud’. Interactional and presentational speaking each included three task types, based on the macro functions of language use: interpersonal, transactional, and evaluative/problem-solving. Each task type was further subdivided into categories and subcategories. The resulting taxonomy can be aligned with school grade levels in the curriculum by excluding tasks that exceed the relevant achievement standards and by adjusting topics, vocabulary, language forms, and task complexity according to students’ grade levels.

Current portable reference equipment used to evaluate the performance of vehicle detectors can collect traffic volume and speed only for the outermost lanes in each direction. Passing vehicles on the other lanes are manually counted by reviewing the recorded videos. Consequently, only traffic volume—without vehicle speed—is used as a reference value. This method is time-consuming for comparing the performance data from the equipment with the reference data and can compromise the performance evaluation. This study aims to enhance the efficiency of vehicle detection system (VDS) performance evaluations by developing multilane portable reference equipment that can accurately collect traffic information for lanes beyond the outermost lane or for more than two lanes. This study introduced the core technologies of multilane portable reference equipment and compared and analyzed the measurement accuracy of the developed equipment against data from fixed reference equipment operated by the Intelligent Transportation System (ITS) Certification and Performance Evaluation Center, following ITS performance evaluation criteria. The data from the fixed reference equipment were considered the true values, providing a basis for evaluating the accuracy of the measurements by the developed equipment. First, the accuracy of the vehicle length was determined by driving four test vehicles, each measuring 7,085 mm in length, 24–29 times in each lane. The accuracy was calculated by comparing the vehicle length data obtained from the fixed reference equipment with the actual vehicle length. A confidence interval was established for this accuracy. To assess the accuracy of the speed and occupancy time in relation to the accuracy of the analyzed vehicle length, we evaluated the error range of the vehicle length according to variations in speed and occupancy time. This analysis was based on the following relationship equation: “vehicle length = speed × occupied time – sensor spacing.” The analysis used data from approximately 16,000 vehicles, including the speed, occupancy time, and vehicle length, collected between 8:00 am and 12:00 pm on August 8, 2024. The principle behind measuring traffic volume and vehicle speed using multilane portable reference equipment involves detecting a vehicle by analyzing the time difference between the driver and passenger tires. The vehicle speed was calculated using the installation angle of the tire detection sensor and trigonometric functions. An analysis of the measurement accuracy revealed that the traffic volume accuracy of the outermost lane (the fourth lane) was 100% during both day and night. The speed accuracy was 98.8% during the day and 97.7% at night, representing the highest performance in these metrics. Additionally, the traffic volume accuracy for the innermost lane (the first lane), as measured by the detection sensor from the third lane, was more than 99.3% at all times, with a speed accuracy exceeding 96% during the day and night, that also demonstrated excellent results. The analysis results indicated that the multilane portable reference equipment developed in this study was suitable for evaluating the VDS performance. This equipment allowed the collection of traffic volume and speed data from all lanes, rather than only the outermost lanes. This capability enabled consistent analysis for each lane and enhanced efficiency by reducing the analysis time. Additionally, this is expected to improve the reliability of the performance evaluations.

A high-pressure in-situ permeation measuring system was developed to evaluate the hydrogen permeation properties of polymer sealing materials in hydrogen environments up to 100 MPa. This system employs the manometric method, utilizing a compact and portable manometer to measure the permeated hydrogen over time, following high-pressure hydrogen injection. By utilizing a self-developed permeation-diffusion analysis program, this system enables precise evaluation of permeation properties, including permeability, diffusivity and solubility. To apply the developed system to high-pressure hydrogen permeation tests, the hydrogen permeation properties of ethylene propylene diene monomer (EPDM) materials containing silica fillers, specifically designed for gas seal in high-pressure hydrogen environments, were evaluated. The permeation measurements were conducted under pressure conditions ranging from 5 MPa to 90 MPa. The results showed that as pressure increased, hydrogen permeability and diffusivity decreased, while solubility remained constant regardless of pressure. Finally, the reliability of this system was confirmed through uncertainty analysis of the permeation measurements, with all results falling within an uncertainty of 11.2 %.

본 연구는 백두대간보호지역의 체계적 관리를 위한 관리효과성 평가지표를 개발하고자 하였다. IUCN-WCPA의 평가틀과 관리효과성 추적기법 (METT)을 기반으로 국내외 문헌과 사례를 분석하고, 텍스트 마이닝 기법을 통해 범주별 핵심 키워드를 도출하였다. 이후 산림 분야 전문가 8인을 대상으로 2회에 걸친 델파이 조사를 실시하여 평가지표의 타당성과 합의도를 검증하였다. 그 결과, 1차 조사에서는 CVR 기준 미달 항목 16개가 삭제되고, 2차 조사에서 2개 항목이 추가로 제외되었으며, 전문가 피드백을 반영하여 ‘지역사회 참여 구조’, ‘장비·시설의 유지 관리’, ‘침입종 피해 여부’ 등 현장 적용성이 높은 항목이 새로 포함되었다. 최종적으로 상황 4개, 계획 3개, 투입 4개, 과정 5개, 결과 4개, 성과 6개 등 총 26개의 평가지표가 도출되었으며, 전문가 합의도(0.83)와 수렴도(0.38) 수준에서 만족스러운 신뢰도를 확보하였다. 평가 대상자 유형별로는 관리담당 자 25개, 전문가 26개, 지역주민 4개 항목으로 차등 적용되도록 설계되었으며, ‘관리주체의 적합성’ 등은 전문가 전용 항목으로 구분하였다. 본 연구는 백두대간보호지역의 특성과 현장 문제를 반영한 실질적 지표 체계를 구축함으로써, 향후 법제화 기반 마련과 보호지역의 통합적·지속가능한 관리전략 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

This study develops a comprehensive road operation evaluation model that integrates the perspectives of three principal stakeholders: road users prioritizing congestion mitigation, operators emphasizing investment efficiency, and policymakers advocating broader societal goals such as carbon reduction. The analysis database was constructed using traffic data obtained from reliable sources, including the Korea Transport Institute's Big Data Center and Suwon City's Urban Safety Integration Center. Binary logistic regression was employed to identify the factors influencing traffic congestion from the users’ perspective, whereas multiple linear regression models were used to analyze road investment efficiency from the operators’ viewpoint and carbon dioxide emissions from the policymakers’ standpoint. Statistical analyses were conducted on 4,322 road segments in Suwon City, with each evaluation criterion assigned an equal weight of 33.3 points in a unified 100-point scoring system. The analysis identified 15 statistically significant indicators affecting the three evaluation criteria, with the resulting models demonstrating strong explanatory power, evidenced by adjusted R² values of 0.197, 0.593, and 0.544 for traffic congestion, road investment efficiency, and carbon dioxide emission models, respectively. A volume-to-capacity (V/C) ratio of 0.64 was determined to represent the optimal balance point at which the requirements of all stakeholder groups align. When applied to Suwon City's arterial road network, the model identified 248 high-congestion segments (53.13 km), 203 segments with low investment efficiency (26.8 km), and 357 segments with high carbon emissions (156.33 km), each requiring targeted operational improvements. The proposed model addresses the limitations of existing single-stakeholder evaluation frameworks by offering transportation authorities a systematic and multi-dimensional approach to road operation assessment.

Ride comfort is a key factor in vehicle performance, yet traditional evaluations often rely on subjective methods, leading to inconsistencies. This study presents a deep neural network (DNN)-based model trained on real-world driving data to objectively assess ride comfort. The model’s accuracy is validated using RMS, VDV, and Crest Factor based on ISO 2631. Results show that the DNN effectively captures nonlinear vibration characteristics and offers reliable predictions. This highlights the potential of AI in improving ride comfort assessment.

Road infrastructure development and biodiversity conservation are essential for sustainable development. However, many developing countries struggle to balance them. This study examines the impact of road construction in 24 African countries and evaluates strategies for achieving sustainability. Using a case study approach, road construction variables from individual country reports (2024) were quantitatively analyzed alongside Red List Index (RLI) scores from the Yale University's 2024 Environmental Performance Index Report. Descriptive statistics and regression analyses were applied to assess the relationship between road development and biodiversity conservation to provide insights into effective mitigation strategies. Results indicate that in 2024, the average RLI score for the 24 African countries was 64.74, with a 10-year mean decline of -2.85. On average, 17,162.21 ha of biodiversity habitats were cleared for road construction, emphasizing the vulnerability of biodiversity. Burkina Faso (95.4), Mali (92.9), and Botswana (92.2) exhibited strong biodiversity health, whereas Kenya (24.9), South Africa (24.4), Uganda (15.7), and Tanzania (0) faced critical challenges. Wildlife crossing was the most significant predictor in lower-income economies (R² = 0.49, p < 0.0001), traffic volume in lower-middle income economies (R² = 0.35, p = 0.0007), and road width in upper-middle income economies (R² = 0.83, p = 0.0054). Habitat clearance exhibited a weak correlation. These findings highlight the crucial role of road construction variables—particularly wildlife crossings, road width, and traffic volume—in biodiversity conservation across income groups. Targeted road planning is required to mitigate biodiversity loss. These findings contribute to the emerging literature on the impact of infrastructure on conservation, policy guidance, and mitigation efforts in developing countries.

This study developed an integrated performance evaluation framework for rural development Official Development Assistance (ODA) projects in Korea and validated its effectiveness through practical application. Based on the FAO’s SAFA (Sustainability Assessment of Food and Agriculture Systems) Tool, the framework enables a balanced assessment across economic, social, environmental, and governance dimensions. The methodology incorporates the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Importance-Performance Analysis (IPA) to measure the importance and performance of objectives and indicators. The developed framework serves as a tool for Project Design Matrix (PDM) development, monitoring, and evaluation throughout the project’s planning, implementation, and completion phases. During planning, it systematically incorporates stakeholder input in setting objectives and indicators. During implementation, it facilitates real-time monitoring for immediate decision-making and resource reallocation. At completion, it supports comprehensive performance evaluation. Application of the framework to the “Rural Development Programme in Tuyen Quang Province, Vietnam” demonstrated its effectiveness in systematizing excessive indicators and clarifying the hierarchical and logical connections between objectives. This performance evaluation framework can enhance project transparency and accountability by overcoming the limitations of current PDM approaches and providing systematic methods for incorporating stakeholder feedback. It is particularly applicable to multi-sectoral rural development programs and is expected to contribute to integrated development in target areas. However, validation through a single case study presents limitations, necessitating future application across diverse regions and project types to verify generalizability.

도시공원은 자연경관 조성 및 시민들의 건강, 휴양, 정서적 안정에 중요한 역할을 한다. 따라서 도시 공원에 대한 체계적인 평가는 필수적이다. 현재 『공원녹지기본계획수립지침』에 따라 5년마다 공원녹지 지표를 활용한 주기적인 평가가 이루어지고 있으나 『도시공원 및 녹지 등에 관한 법률』 시행령에서 제시하는 지표는 주로 양적 확장에 초점이 맞춰져 있어 공원의 다양한 가치를 충분히 반영하지 못하고 있다. 이로 인해 일부 지자체는 자체적으로 지표를 개발하여 사용하고 있으나 통 합적이고 종합적인 지표 체계가 필요한 실정이다. 본 연구는 도시관리계획에 따라 조성된 도시공 원의 평가를 위한 통합 지표 리스트를 개발하고 광주광역시를 대상으로 시범 분석하여 적용 가능성 을 검토하는 데 목적을 두었다. 국내외 주요 도시들의 공원 지표를 분석하고 빅데이터를 활용해 공원 이용자의 인식을 반영한 통합 지표 리스트를 도출하였다. 전문가 설문을 통한 계층분석법 (AHP)을 실시하여 각 지표의 우선순위를 산정하였다. 연구 결과 도시공원 평가를 위한 총 15개의 종합 지표가 도출되었으며, 지표 특성에 따라 우선순위가 달라질 수 있음을 확인하였다. 광주광역 시는 1인당 공원면적 기준으로 충분한 녹지를 보유하고 있지만 시민의 만족도는 낮아 추가적인 녹지 확충 요구가 지속되고 있다. 이는 기존 평가지표의 한계를 드러내는 부분이다. 본 연구는 이용자 인식과 전문가 의견을 기반으로 도시공원 정책과 계획에 활용 가능한 지표의 방 향성을 제시했다는 데 의의가 있다. 다만 개별 지표의 구체적인 산출방식과 개념 정의에는 한계가 있었다. 향후 연구에서는 지표 측정 방법을 구체화하고 지표 운영 및 관리 체계를 확립하며, 적용 전후 비교 분석을 통해 실효성을 검증해야 할 것이다. 또한 도시공원의 양적·질적 측면을 종합적으 로 고려하는 지표 개발 및 연구가 지속적으로 요구된다.

2024년 기준으로 서울특별시의 자전거 이용률과 자전거 도로 인프라가 모두 증가하는 경향을 보이고 있는 반면 자전거 사고건수 및 자전거 사고로 인한 사망자수와 중상자수는 매년 감소하고 있는 추세를 보이고 있어 현행 자전거 관련 안전 정책이 어느 정도 실효성 이 있음을 시사한다. 그러나 중상 및 사망사고는 여전히 지속적으로 발생하고 있어 이에 대한 효과적인 정책이 필요한 상황이지만 현 재 국내 자전거 안전 정책은 사고 예방에만 집중되어 있어 사고의 특성을 종합적으로 반영하지 못한다는 큰 문제점이 있다. 이에 본 연구는 서울특별시 자전거 사고 데이터를 기반으로 자전거 도로 유형별로 서로 다른 값의 가중치를 부여하여 자전거 도로 자체의 특 성을 반영한 사고 심각도를 산출하고, 사고 심각도와 사고 건수를 각각 표준화하여 단위를 통일한 후 이를 통합한 종합적 사고 위험 도 점수를 도출하는 방법론을 사용하였다. 본 연구의 목적은 실제 서울특별시의 공유자전거 사고데이터를 활용하여 자전거 도로 유형 에 따라 사고 심각도와 사고 건수를 종합적으로 고려한 사고 위험도 지표를 개발하는 방법론을 제안하고, 이를 자전거 위험도 분석 및 도로 유형별 맞춤형 안전 대책 마련을 위한 정책적 근거로 제공할 수 있도록 그 기준을 검토하는 것이다. 데이터수집의 경우, 2021 년~2023년 3년간 서울특별시에서 발생한 자전거 교통사고 데이터와 자전거 교통사고가 발생하는 지점의 도로 유형, 경사, 노면상태 등 자전거 도로 인프라 자체적 특성과 자전거 사고 발생 시 기상상황 등 환경적 특성이 포함된 자전거 사고 발생 도로환경요인 데이터를 확보하였다 분석방법론의 경우, 자전거 교통사고에 영향을 미치는 다양한 요인들을 계층적으로 고려하기 위한 방법론인 Hierarchical Modeling을 적용하였으며, 3개의 계층으로 구성된 프레임워크를 구축하여 사고 심각도, 자전거 도로 유형별 사고 심각도를 반영한 공 간 위험도, 종합적 사고 위험도 점수를 체계적으로 도출하였다. Level 1에서는 사고 데이터를 기반으로 사고 심각도를 정량화하고, 도 로 유형에 따른 가중치를 적용하여 사고 심각도를 평가하였다. Level 2에서는 MCAR(Model for Conditional Autoregressive Effects) 모델 을 활용하여 시공간적 상관성을 반영하고, 이를 바탕으로 도로 유형별 사고 심각도를 조정하였다. Level 3에서는 Level 2에서 도출된 도로 유형별 사고 심각도 점수에 사고 발생 빈도를 반영하여 최종적인 종합 사고 위험도 점수를 산출하고, 안전 정책 적용이 시급한 지점을 도출하였다. 향후에는 머신러닝 기반의 예측 모델을 활용하여 도출된 종합적 사고 위험도 점수와 비교 분석할 예정이다.

최근 지구온난화에 따른 이상기후의 빈도 증가로 구조물의 손상사례가 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 구조물의 보 수·보강을 위한 친환경 숏크리트를 개발하는 것을 목표로 하여 진행하였다. 자연섬유와 나노버블수를 혼입하여 진행하였다. 자연섬 유는 수축·균열 억제 효과를 가지며 내구성 증진으로 구조물의 공용수명 증진 효과를 기대할 수 있다. 나노버블수는 포집된 이산화탄 소를 사용함으로써 탄소배출 절감 효과를 가지며 리바운드 저감의 효과로 시공재료비 절감 효과를 갖고, 초기강도 증진으로 급결제 사용량 감소로 인한 환경오염 개선도 기대할 수 있다. 본 연구에서는 리바운드율, 레올로지 및 붙임두께, 숏크리트 실험 후 평균 소 성수축 균열을 분석하였으며 펌핑성, 워커빌리티, 균열 저감 효과, 시공성 등을 확보하였다. 또한 자연섬유와 나노버블수를 혼입한 친환경 숏크리트를 통해 환경오염 개선, 탄소배출 절감, 시공재료비 절감, 구조물의 공용수명 증진 효과를 기대할 수 있다.

본 연구는 서울시 지정 향나무 노거수의 가치를 평가하는 체계를 고안하기 위해 수행되었다. 먼저 문헌 조사와 전문가 설문을 통해 향나무 노거수의 평가항목을 선정한 후, 계층화분석법(AHP)을 활용하여 각 평가 항목의 가중치를 결정하였다. 이후 서울시 지정 향나무 노거수 15주를 대상으로 현장 조사와 문헌 조사를 실시하였고, 단순가중치법 (SAW)을 활용해 1차적으로 점수를 산출하였다. 또한, 평가 점수를 비교하기 위해 요구사항우선순위기법(TOPSIS)을 적용하여 2차적으로 순위를 매겼다. 그 결과, 평가 항목 중 노거수의 수령, 역사문화적 가치의 가중치가 가장 높았고, 무형적 항목보다는 유형적 항목에서 노거수 가치 평가 시 변별력이 발생하였다. 다기준의사결정법(MCDM)을 활용하여 고안된 이번 노거수 평가 체계는 대상 노거수의 가치를 체계적으로 이해하는 데 활용될 수 있다. 다만 본 연구는 향나무만을 대상으로 하였으며, 조사 표본의 수가 적다는 한계가 있어 향후 추가적인 연구가 필요할 것으로 보인다.