본 연구는 저출산고령사회에 직면한 우리나라의 상황 안에서 향후 우 리나라의 사회보장제도에 대한 개선방안을 고찰하고 제안하는데 목적이 있다. 연구결과, 첫째, 보장목적별 접근방안으로는 소득보장제도는 사회 보험제도 유지하되, 아동수당제도와 장애인수당제도의 수정개편 및 기초 연금제도를 확대수정한 기본생활보장연금제도(가칭)가 필요하다. 둘째, 경제활동기별 접근방안으로 경제활동준비기에는 아동보험제도(가칭) 신설 과 아동수당제도의 수정개편이 필요하며, 경제활동휴지기에는 현행 기초 연금제도를 수정개편한 직업과 직종의 유무에 상관없는 정액제 기본생활 연금제도(가칭)와 국민연금제도와 특수직역연금제도를 통합한 직종에 구 분없이 모든 직장가입자를 대상으로 하는 정률제 생활안정연금제도(가칭) 의 수정개편이 필요하다.

PURPOSES : For autonomous vehicles, abnormal situations, such as sudden changes in driving speed and sudden stops, may occur when they leave the operational design domain. This may adversely affect the overall traffic flow by affecting not only autonomous vehicles but also the driving environment of manual vehicles. Therefore, to minimize the traffic problems and adverse effects that may occur in mixed traffic situations involving manual and autonomous vehicles, an autonomous vehicle driving support system based on traffic operation optimization is required. The main purpose of this study was to build a big-data-classification system by specifying data classification to support the self-driving of Lv.4 autonomous vehicles and matching it with spatio-temporal data. METHODS : The research methodology is explained through a review of related literature, and a traffic management index and big-dataclassification system were built. After collecting and mapping the ITS history traffic information data of an actual Living Lab city, the data were classified using the traffic management indexing method. An AI-based model was used to automatically classify traffic management indices for real-time driving support of Lv.4 autonomous vehicles. RESULTS : By evaluating the AI-based model performance using the test data from the Living Lab city, it was confirmed that the data indexing accuracy was more than 98% for the KNN, Random Forest, LightGBM, and CatBoost algorithms, but not for Logistics Regression. The data were severely unbalanced, and it was necessary to classify very low probability nonconformities; therefore, precision is also important. All four algorithms showed similarly good performances in terms of accuracy. CONCLUSIONS : This paper presents a method for efficient data classification by developing a traffic management index to easily fuse and analyze traffic data collected from various institutions and big data collected from autonomous vehicles. Additionally, EdgeRSU is presented to support the driving of Lv.4 autonomous vehicles in mixed autonomous and manual vehicles traffic situations. Finally, a database was established by classifying data automatically indexed through AI-based models to quickly collect and use data in real-time in large quantities.

국내 도로포장에서는 겨울철 결빙으로 인한 교통사고가 자주 발생하고 있다. 특히, 최근의 기후변화에 따른 동절기 사고건수가 증가 하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 도로노면 결빙 재료 및 공법, 기술들이 개발되고 현장에 적용되고 있다. 그러나 도로 노면 결빙 및 공법 관련 기술들에 대한 성능평가가 어려운 실정이다. 따라서, 도로환경에서 발생되는 환경조건 등의 모사를 통한 도로 노면 결빙 공법 및 기술의 성능평가를 위한 실증실험시설이 필요하다. 본 연구에서는 국내 동절기 도로포장에 대한 기본적인 환경조 건을 분석하여 이를 기반으로 도로노면 결빙 관련 환경모사가 가능한 실증실험시설을 구축하였다. 도로노면 결빙에 영향을 주는 요소 는 대기온도, 노면온도, 습도, 풍속, 기압 등의 다양한 인자가 있다. 이러한 요소중에 실증실험시설 구축에서는 대기온도, 노면온도, 습 도, 풍속을 모사할 수 있도록 하였다. 도로노면 결빙에 있어 노면온도가 중요한 요소로 작용할 수 있기에 챔버내에 시편의 온도를 제 어할 수 있는 내부챔버를 추가로 구성하였다. 또한, 도로노면 결빙을 유발할 수 있는 어는비 분사장치 및 온․습도 변화에 따른 시편 의 모니터링을 위해 열화상 카메라를 이용하도록 구성하였다. 도로노면 결빙 실증실험시설이 효율적으로 운영된다면 다양하게 개발되 는 기술들에 대한 실험을 통해 성능평가가 가능할 것으로 판단되며, 향후 이를 기반으로 실증실험시설의 운영에 대한 매뉴얼 및 평가 방법 등을 마련하는 것이 필요하다.

전 세계적으로 지하도로의 건설이 활발히 이루어지고 있지만, 지하도로에서의 운전자 행태에 대한 연구는 여전히 부족한 실정이다. 또한 현재 지하도로 설계기준은 주로 지상도로나 터널 기준을 준용하고 있어, 지하 특유의 환경적 요인을 충분히 반영하지 못하고 있 다. 이에 따라, 지하도로에서의 운전자 행태를 분석하고 이를 반영한 설계기준 마련이 필요하다. 본 연구는 지하도로에서 운전자가 차로 변경을 어떻게 수행하는지 분석하고, 정보 제공 방식이 운전자 행태에 미치는 영향을 평가 하는 것을 목적으로 한다. 이를 통해, 향후 지하도로 설계 및 운영에 필요한 개선 사항을 제안하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서 는 소형차 전용도로의 설계 재원을 기준으로한 VR 기반 주행시뮬레이터 맵을 구성하였고 34명의 피실험자를 모집하여 주행시뮬레이 터 실험을 수행하였다. 첫 번째로 차로변경 행태를 살펴보기 위하여 현행 차로 변경 허용 구간 기준인 400m와 대안으로 차로 변경 허용 구간 2km로 비교하 여 운전자의 차로변경 행태에 대해 분석을 수행하였다. 두 번째로는 현행 정보제공 체계 기준인 분기전 2km, 1km, 150m 전 정보안내 대안과 대안으로 추가 500m 지점에 정보를 제공하는 방안에 대해 주행시뮬레이터 실험을 수행하고 대안별 효과를 비교하였다. 실험결과를 검토한 결과, 지상 도로보다 지하 도로에서 운전자들은 차로 변경을 더 어려워하는 경향이 있었다. 두 번째로 운전자들은 차로 변경 허용구간에 따른 주행패턴의 유의미한 변화는 존재하지 않는 것으로 나타났으며, 평소의 주행 습관에 따라 차로 변경을 하 는 것으로 나타났다. 세 번째로는 정보 제공 횟수를 늘릴 경우 운전자들은 차로 변경과 진출 지점을 더 빨리 결정하며, 차로 변경 지 점의 분포가 작아지는 현상이 관찰되었다. 이는 많은 운전자들이 비슷한 지점에서 차로 변경을 하게 되어 상충 구간이 줄어들고, 그에 따라 교통 안전성이 증가할 수 있음을 의미한다.

도심지에 시공된 아스팔트 포장은 교통량 증가와 중차량의 가감속으로 인해 포트홀 및 소성변형 등의 파손이 흔히 발생하고 있다. 이러한 아스팔트 포장의 파손을 최소화하기 위해 콘크리트 포장으로 전환하는 공법인 초속경 시멘트 콘크리트 포장 공법과 프리캐스 트 콘크리트 포장 공법이 있으나 고비용으로 인해 널리 적용하기에는 한계가 있는 실정이다. 최근 서울시에서는 신설 중앙버스정류장 에 현장타설 방식으로 연속철근 콘크리트 포장(CRCP)을 시공하였다. 본 연구에서는 인력포설 방식으로 시공한 중앙버스정류장의 CRCP에 대한 공용성을 분석하고자 온도계, 균열유도장치, 철근 변형률계, 콘크리트 변형률계, 변위계, 균열계 등을 포함하는 계측시스 템을 구축하였으며 본 논문에서는 이러한 계측시스템에 대하여 기술한다.

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.

Many school buildings are vulnerable to earthquakes because they were built before mandatory seismic design was applied. This study uses machine learning to develop an algorithm that rapidly constructs an optimal reinforcement scheme with simple information for non-ductile reinforced concrete school buildings built according to standard design drawings in the 1980s. We utilize a decision tree (DT) model that can conservatively predict the failure type of reinforced concrete columns through machine learning that rapidly determines the failure type of reinforced concrete columns with simple information, and through this, a methodology is developed to construct an optimal reinforcement scheme for the confinement ratio (CR) for ductility enhancement and the stiffness ratio (SR) for stiffness enhancement. By examining the failure types of columns according to changes in confinement ratio and stiffness ratio, we propose a retrofit scheme for school buildings with masonry walls and present the maximum applicable stiffness ratio and the allowable range of stiffness ratio increase for the minimum and maximum values of confinement ratio. This retrofit scheme construction methodology allows for faster construction than existing analysis methods.

This study proposes a construction plan for the Korea Navy's next-generation TSCE(Total Ship Computing Environment) based destroyers to address rapidly evolving maritime threats and decreasing military manpower. It focuses on system integrated ship construction based on TSCE for quick response time with fewer operators, improving the efficiency of systems and Equipments installed in the ship. The methodology includes analyzing TSCE-based system integration theories and levels. also analyze system integration in U.S. Navy’s Zumwalt destroyers and Littoral Combat Ships, conducting expert surveys to build consensus on system integration methods, proposing operational efficiency improvements through TSCE-based system integration. Additionally, we propose an architecture of TSCE with real time OA(Open Architecture) from both functional and physical perspectives, verified through Python simulations. The study suggests optimal crew sizes for next-generation destroyers through comparative analysis of TSCE based integration types. It emphasizes the importance of system integration in naval ship construction, presenting specific measures to enhance operational efficiency and optimize crew operations. The findings are expected to contribute significantly to enhance the future naval capabilities of the Korea Navy.

This study compares St. Nicholas' Orthodox Church in Seoul (1968) and St. Dionysios' Orthodox Church in Ulsan (2005), which are Byzantine-style churches under the Korean Orthodox Church, with Hagiya Sophia in Istanbul, a masterpiece of Byzantine architecture. Focusing on the construction method and shape of the dome, which is a major characteristic of Byzantine architecture, this study compares the architectural background of these three churches, the presence and shape of the dome, the presence of drums, and the number and shape of skylights. As a result, it was found that these three churches differ in the construction method of the dome due to differences in different architectural backgrounds and structural methods, and that these structural and morphological differences ultimately determine the atmosphere of the interior space of the cathedral. This study examines two representative Byzantine Orthodox churches in Korea, both designed by the same architect, Zho Chang Han (b. 1936), with a time gap of approximately 40 years between them. It holds particular significance in exploring how the Byzantine dome was constructed differently by analyzing the historical context and structural characteristics of the Orthodox Church.

본 연구는 2017년 건립된 합천원폭자료관이 ‘한국인 원폭 피해 사실의 기억화’라는 건립 목표를 달성하는 방안으로 디지털 라키비움의 구축을 제안하였다. 본 자료관은 아카이브와 전시관을 운영하지만, 소장 기록이 부족하여 건립 목표를 달성하는 데 어려움이 있었다. 아카이브는 합천인 중심의 피해 기록물이 많고, 전시관은 한국인 원폭 피해에 대한 전시가 부족하였다. 이에 디지털 라키비움을 구축하여 소장 기록물이 없어도 전 시할 수 있고, 한국인 원폭 피해 사실에 관한 모든 자료를 서비스하는 것을 목표로 하였다. 본 자료관의 디지털 라키비움은 한국인 원폭 피해 를 기억하는 기관으로 일본의 원폭자료관과는 차별화된 정체성을 갖도록 하였다. 디지털 라키비움의 핵심인 디지털 아카이브 컬렉션은 피해 사실, 범죄 행위, 해결을 위한 노력, 재발 방지를 위한 노력으로 구분하였고, 전시콘텐츠는 각 컬렉션의 기록물을 활용하여 제작할 수 있도록 하였다. 본 디지털 라키비움은 비대면 상황에서도 이용자가 접근하여 기록물 활 용과 기증 등 운영에 도움이 될 것으로 기대한다.

The objective of this study is to identify the priority of elements for effective implementation of MES in small and medium-sized manufacturing enterprises trying to develop into smart factories. For this purpose, the Delphi method and the Analytic Hierarchy Process(AHP) mothod are applied. As a result of the study, the cooperation of the members in the supply chain is the most important factor for small and medium-sized enterprises in order to survive in the global competitive environment. Therefore, the enterprises need to make various efforts to create synergies through the technical strength of suppliers and the cooperation in the process of introducing and operating MES.

본 연구는 관광 관련 서비스 분야에 필요한 특수 목적 중국어(CSP) 교육과정 개 발을 위한 첫 단계로 AI 데이터 기반으로 구축된 구어체 병렬 코퍼스에서 CSP 어휘 리스트를 선정하여 용어색인과 어휘다발(n-gram)등을 분석하였다. 어휘리스트 어휘 규모는 토큰 수 총 304, 228개와 타입 수 17, 286개로 나타났으며, 어휘 누적 증가율 을 분석하면 2-Gram과 3-Gram의 어휘다발이 가장 많았고, 실무 현장에서 가장 많 이 활용되고 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서 구축된 특수 목적 관광 중국어 어휘 리스트는 실제 교육 자료로 제공하여 관광 중국어 학습자와 교수자에게 실용적으로 사용될 수 있을 것이라 기대한다.

작물의 스트레스 조기 진단은 농업에 있어 빠른 대응을 가능하게 해 피해를 경감시킬 수 있어 중요한 기술이다. 기존의 스트레스 진단이 가진 파괴적인 형식의 시료 채집과 양분 분석에 많은 노동력을 필요로 한다는 단점 극복을 위해 새로운 기술 개발이 필요하다. 미래에는 대단위 영상을 이용한 생육 진단 기술에 대한 수요가 높아질 것으로 예상되어 이를 이용한 연구를 진행하였다. 본 연구는 2023년 경상남도 밀양시에 위치한 국립식량과학원 실험 포장에서 수행되었으며, 무인항공기(UAV)를 이용하여 양분 결핍 처리(관행시비, 질소 결핍, 인 결핍, 칼륨 결핍, 무비)에 따른 벼의 생육을 조사했다. UAV를 이용해 생육 기간 중 총 6회에 걸쳐 포장을 촬영하였고, 영상을 기반으로 11개의 식생 지수를 산출하여 기계학습을 통해 양분 결핍을 진단하는 모델을 구축하여 평가했다. 연구 결과에 따르면, 엽록소 함량과 관련된 지수인 NDRE (Normalized Difference Red Edge)가 가장 높은 중요도를 나타내어 벼의 양분 상태를 효과적으로 진단하는 데 유용하다는 것을 확인하였다. 6개의 각 단계별로 모델을 평가하였을 때 모든 단계에서 accuracy가 0.7 이상으로 나타났다. 조기 진단을 위해 첫 촬영 날짜인 7월 5일의 자료로 모델을 만들어 다른 회차에 적용하여 모델의 성능을 평가한 결과, 5개의 모든 단계에서 0.9 이상의 accuracy를 얻었다. 종합적으로, UAV 영상 기반의 식생 지수를 활용한 양분 결핍 진단은 벼의 생육을 조기에 예측하는 데 효과적이며, 이는 정밀 농업 분야에서 시간과 노동을 절감하고 양분 관리를 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

전기 캐비닛은 병원 및 발전소와 같은 중요 시설물에서 운영과 관리를 위한 시스템 기기를 보관한 다. 지진과 같은 극한하중 하에서 중요 시설물은 지속적으로 운영 및 제어되어야 하기 때문에 전기 캐 비닛의 안전성은 평가되고 확보되어야 한다. 하지만 실험적 연구만으로 다양한 유형의 전기 캐비닛에 대한 내진성능 평가를 수행하는 것은 많은 제약이 있다. 따라서 다양한 연구자들은 전기 캐비닛의 유 한요소 모델을 구축하고 내진성능 평가를 수행하였다. 유한요소 모델은 beam-stick 요소를 기반으로 구축되거나 3차원 shell 요소를 기반으로 구축되어왔다. Beamk-stick 요소 기반 및 3차원 shell 요소 기반의 유한요소 모델에 대한 전체거동에 대한 비교를 수행한 사례는 있으나 국부거동에 대한 동적응 답을 비교한 연구사례는 없다. 전기 캐비닛은 내부에 시스템 기기가 보관되므로 내부의 국부거동 기반 의 내부응답을 포착할 수 있어야한다. 따라서 본 연구는 단문형 전기 캐비닛에 대한 beam-stick 요소 및 3차원 shell요소를 기반으로 유한요소 모델을 구축하고 동일한 높이에서 가속도 응답을 비교하였다. 결과적으로 beam-stick 요소 기반의 3차원 유한요소 모델은 전기 캐비닛 내부 응답 스펙트럼을 정확 히 예측할 수 없기 때문에 내부 응답 스펙트럼을 위해서는 3차원 shell요소 기반의 상세 유한요소 모 델을 사용해야 한다.

1990년대 이후 급증한 탄소 배출량은 지구 온도 상승을 가속화하고 있으며, 도시는 온실가스 배출의 주요 원인으로서 약 70%의 배출량을 차지하고 있다. 이에 탄소중립 노력이 중요해지면서 도시 내 유일 한 탄소흡수원인 녹색공간의 효과적인 활용이 필수적이다. 본 연구는 탄소중립 녹색공간 평가를 위한 지표와 산정기준을 개발하기 위해 사례분석과 델파이 기법을 활용한 전문가 자문을 진행하였다. 그 결 과 총 45개의 평가지표가 구축되었으며, 5개 근린공원에 적용하여 지표의 적용 가능성을 검토하였다. 사례평가 결과 SCOPE 1, 2단계에 속하는 바이오매스 격리, 저탄소 공법 및 자재사용, 원형보존 유형이 탄소중립에 기여하는 정도가 높았으며, 탄소 특화공원이 일반 근린공원에 비해 강점을 보이는 것을 확 인하였다. 본 연구는 탄소중립 녹색공간 인증제 실현을 위한 도구를 제공하고 평가 프레임워크 구축에 중요한 기반 마련에 기여할 것으로 기대한다.