PURPOSES : In this study, the existence of an optimal pattern among transition methods applied during changes in traffic signal timing was investigated. We aimed to develop this pattern into an artificial intelligence reinforcement-learning model to assess its effectiveness METHODS : By developing various traffic signal transition scenarios and considering 19 different traffic signal transition situations that can be applied to these scenarios, a simulation analysis was performed to identify patterns through statistical analysis. Subsequently, a reinforcement-learning model was developed to select an optimal transition time model suitable for various traffic conditions. This model was then tested by simulating a virtual experimental center environment and conducting performance comparison evaluations on a daily basis. RESULTS : The results indicated that when the change in the traffic signal cycle length was less than 50% in the negative direction, the subtraction method was efficient. In cases where the transition was less than 15% in the positive direction, the proposed center method for traffic signal transition was found to be advantageous. By applying the proposed optimal transition model selection, we observed that the transition time decreased by approximately 70%. CONCLUSIONS : The findings of this study provide guidance for the next level of traffic signal transitions. The importance of traffic signal transition will increase in future AI-based traffic signal control methods, requiring ongoing research in this field.

도로에서 발생하는 대기오염의 주요 원인은 자동차 등의 연료연소로 인해 발생하는 미세먼지(PM), 질소산화물(NOX), 황산화물(SOX), 암모니아(NH3), 오존(O3) 등이며, 특히 미세먼지와 질소산화물은 도로를 이용하는 운전자와 보행자의 건강에 부정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 버스정류장에 설치되는 미세먼지 저감시설의 미세먼지 저감효과를 분석하기 위하여 미세먼지 저 감능력을 실증할 수 있는 실대형 미세먼지 실증인프라와 실규모의 버스정류장을 이용하였다. 미세먼지 실증인프라에서 미세먼지 저감 시설이 설치되는 실험군(2곳)과 미설치되는 대조군(1곳)을 대상으로 미세먼지(PM10) 발생농도를 측정하였으며, 미세먼지 저감시설의 미 세먼지 저감효과를 분석하기 위하여 미세먼지(PM10)의 발생확률과 확률밀도함수를 산정할 수 있는 통계학적 방법인 Anderson-Darling 테스트(AD 테스트)를 이용하여 분석하였다. 미세먼지 저감시설의 미세먼지 저감효과는 대기질지수(AQI)의 기준을 준용하여 실험군ㆍ 대조군의 미세먼지 농도발생확률을 비교하여 정량적ㆍ정성적으로 분석하였다. 미세먼지(PM10) 농도발생확률 산정결과, AQI ‘보통’의 경우, 실험군 측정지점 1, 2와 대조군의 농도발생확률은 각각 77.24%, 63.26%, 0.00%로 대조군에 비해 실험군의 측정지점 1, 2에서 높 게 나타났으며, AQI ‘나쁨’의 경우, 실험군 측정지점 1, 2와 대조군의 농도발생확률은 각각 21.70%, 35.09%, 100.00%로 나타나 실험군 내의 미세먼지(PM10) 발생농도가 대조군과 비교해 개선되는 것으로 분석되었으며, 대조군 내부의 미세먼지 농도의 변화는 거의 없는 것으로 나타났다. 일반적으로 미세먼지를 측정하는 방식인 중량법과 베타선법을 통한 미세먼지 저감효과 분석방법은 시간당 평균으로 측정한 미세먼지 농도만 비교 가능하므로 정성적인 효과분석이 미비해 본 연구를 통해 소개한 통계학적 방법이 정량적 분석 뿐만 아 니라 정성적 분석에도 효과적일 것으로 기대하고 있다.

포장상태 평가를 위한 노면영상 촬영은 라인스캔 방식이 주를 이루고 있다. 라인스캔 특성 상, 조사환경이나 장비특성이 달라질 경 우 밝기가 상이한 노면영상을 취득할 수 있고 이는 U-net과 같은 픽셀 단위 segmentation 딥러닝 모델의 균열 자동검출 성능에 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공지능 검출 모델의 변경 없이 영상의 밝기 최적화와 morphology 연산기법을 노면영상 전·후처리 방법으로 제시하고 그 효과를 분석하였다. 영상 처리를 통해 과다 검출경향을 보인 이상치들이 제거되었으며 정답으로 간주할 수 있는 전문요 원 분석결과인 GT 균열률과의 상관성 또한 향상됨을 확인하였다.

기존 신호제어기법은 과거 주기에 파악된 교통상황을 바탕으로 다음 주기의 교통신호시간을 설계하는 방식으로 신호시간을 설계하기 위해 관측할 때의 교통상황과 신호시간을 제공받는 교통상황 간의 간극이 존재하였다. 또한, 설정된 주기길이 동안 차량이 교차로에 일정하게 도착하는 균일분포를 가정하지만, 실제 교차로에 도착하는 교통량의 행태는 비 균일분포로 실제 교통수요에 대응하기 어렵 다는 한계가 존재한다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 교차로로 진입하는 상류 교차로의 교통정보를 활용하여 단기 미래 도 착 교통량 예측모델 개발을 통해 관측 시점과 제공 시점 간의 간극을 최소화한다. 또한, 기존 주기길이 동안의 교통량 도착분포를 비 균일분포로 가정하여 주기길이가 고정되지 않는 방식(Acyclic)의 적응식 신호제어 기법(ATC) 개발한다. 제안된 단기 미래 도착 교통 량 예측모델은 실제 스마트교차로 자료를 가공하여 시뮬레이션을 통하여 학습데이터를 구축하여 장단기 메모리(LSTM) 모형과 시간 분산(TimeDistributed) 모형을 적용하여 딥러닝 모델을 개발하였다. 적응식 교통신호제어 기법은 실시간 예측 교통량을 활용하여 교통 류별 예측 지체 산출을 통하여 지체가 최소화되는 현시 종료 지점에서 현시를 종료하고 다음 시간 단계에서 예측된 교통량을 통해 최 적 현시를 재산출하는 롤링 호라이즌(Rolling Horizon)을 수행한다. 제안 신호제어 기법의 평가를 위해 미시적 교통 시뮬레이션을 활 용하여 기존 신호제어 기법인 TOD 신호제어 기법과 제안기법 간의 평가를 수행하였다.

Evaluating the performance of asphalt concrete using CT scanning has become an essential area of research due to its potential to revolutionize the way we assess road materials. Traditional methods often require destructive sampling, which can damage infrastructure and offer limited insight into the material's internal structure. In contrast, CT scanning provides a non-destructive, highly detailed analysis of asphalt's internal features, such as air voids, aggregate distribution, and binder coverage, all of which are critical to its durability and performance. Additionally, the ability to create 3D models from CT scans allows for deeper insights into factors like void connectivity and aggregate bonding, which directly affect the lifespan of pavements. By combining CT imaging with advanced data processing techniques, such as deep learning, this research offers more accurate and reliable methods for optimizing asphalt mix designs, ultimately leading to longer-lasting roads, reduced maintenance costs, and more sustainable construction practices.

The damage to structures during an earthquake can be varied depending on the frequency characteristics of seismic waves and the geological properties of the ground. Therefore, considering such attributes in the design ground motions is crucial. The Korean seismic design standard (KDS 17 10 00) provides design response spectra for various ground classifications. If required for time-domain analysis, ground motion time series can be either selected and adjusted from motions recorded at rock sites in intraplate regions or artificially synthesized. Ground motion time series at soil sites should be obtained from site response analysis. However, in practice, selecting suitable ground motion records is challenging due to the overall lack of large earthquakes in intraplate regions, and artificially synthesized time series often leads to unrealistic responses of structures. As an alternative approach, this study provides a case study of generating ground motion time series based on the hybrid broadband ground motion simulation of selected scenario earthquakes at sites in the Nakdonggang delta region. This research is significant as it provides a novel method for generating ground motion time series that can be used in seismic design and response analysis. For large-magnitude earthquake scenarios close to the epicenter, the simulated response spectra surpassed the 1000-year design response spectra in some specific frequency ranges. Subsequently, the acceleration time series at each location were used as input motions to perform nonlinear 1D site response analysis through the PySeismoSoil Package to account for the site response characteristics at each location. The results of the study revealed a tendency to amplify ground motion in the mid to long-period range in most places within the study area. Additionally, significant amplification in the short-period range was observed in some locations characterized by a thin soil layer and relatively high shear wave velocity soil near the upper bedrock.

The forklift carry cargo and move to various places. When a forklift moves to various places, a forklift accident occurs due to a number of factors,such as speed, safe distance. Forklift accidents occur at the logistic site and there are many studies on the causes of accident such as jamming, falling, collisions, etc. However, safety operation for accident prevention is necessary before operating a forklift. Pre-accident safety precautions may prevent accidents. In this study, precautionary factors for safe operation were analyzed to prevent forklift safety accidents through the AHP technique. As a result of the study showed that safety management was the priority in the terminal group and the logistics warehouse group.

그동안 통일신라시기의 산성은 성벽이나 문지, 집수시설 등을 중심으로 발굴조사 되었 다. 그 결과 성벽의 축조기법이나 조성 시기, 구조 등에 대해선 비교적 많은 자료가 축적된 것이 사실이다. 그러나 한편으로 산성의 주체인 인간의 숙식 등과 관련된 건물지의 조사는 상대적으로 빈약한 편이다. 통일신라시기의 산성 내 건물지는 대체로 기단석을 갖추고 있으나 동 시기 사찰에서 볼 수 있는 가구식기단은 아직까지 확인된 바 없다. 그리고 이 시기의 주요 난방 시설인 쪽구들 의 경우도 초석 건물지에서 발견된 사례가 거의 없다. 단적으로 전면 발굴조사가 진행된 광 양 마로산성의 경우 성주나 하급 관리, 병사들이 머물 수 있는 난방시설이 턱 없이 부족함을 살필 수 있다. 아울러 전술한 기단석의 위계도 거의 찾아볼 수 없다. 당시 광양 마로산성은 치소성이나 거점성으로 인식될 정도로 중요한 산성이었다. 그러나 성주나 관리, 병사들이 상주하기 위한 온돌 건물지와 성주가 머물렀을 것으로 추정되는 건 물지의 기단석 등은 쉽게 구별할 수 없다. 이는 결과적으로 산성 내 건물지가 일상생활을 영 위하기 어려운 구조였음을 알게 한다. 그런 점에서 향후 산성 외부의 건물지 조사에 좀 더 집중할 필요가 있다고 생각된다.

본 연구에서는 호흡동조화기법의 대안으로 딥러닝 자유호흡기법에서 b-value 별 겉보기확산계수 값을 평가하고 확 산강조영상과 겉보기확산계수 지도의 해부학적 일치성을 분석하여 적절한 여기횟수 값을 알아보고자 하였다. 연구 방법은 2023년 7월부터 2024년 1월까지 간 자기공명영상 검사가 의뢰된 성인 남녀 35명을 대상으로 하였고 사용 장비는 Magnetom Skyra 3.0T(Siemens, Germany)를 이용하였다. 자유호흡기법의 비교를 위해 b-value 50, 400, 800(s/mm2)의 여기횟수를 각각 딥러닝 호흡동조화기법에서 2,3,4으로 딥러닝을 이용하지 않은 일반 자유호 흡기법에서 4,6,8으로 검사하였다. 딥러닝을 추가한 일반 자유호흡기법에서는 1,2,3 여기횟수, 2,3,4 여기횟수, 3,5,6 여기횟수, 4,6,8 여기횟수로 변화하였다. 연구 결과 딥러닝 자유호흡기법에서 간의 좌엽과 우엽, 담낭의 평균 겉보기확산계수 값은 딥러닝 호흡동조화기법과 비교하여 모두 통계적 유의성을 확인하였다. 한편 정성적 평가의 해 부학적 일치성을 분석한 결과 딥러닝 자유호흡기법의 3,5,6 여기횟수와 4,6,8 여기횟수에서 가장 높은 점수를 얻었 으며 검사 시간에서는 딥러닝 호흡동조화기법과 비교하여 약 51%, 40% 감소하였다. 따라서 간 진단에 있어 딥러닝 자유호흡기법에서 b-value 별 적절한 여기횟수 값을 이용한다면 겉보기확산계수 지도의 정확도 유지와 함께 검사 시간을 감소시킬 수 있어 임상적으로 유용한 검사가 될 것으로 사료된다.

본 연구에서는 ALOHA와 Bow-tie를 활용하여 메탄올 추진 선박의 저장 탱크가 울산항에서의 누출 시나리오를 가정하여 위험도 평가하였다. ALOHA를 이용하여 대안 및 최악의 시나리오를 산정하여 피해 범위를 예측하였다. 독성 영향 범위의 결과(ERPG-2 기준)로는 대안(629m), 최악(817m)로 육상 탱크 터미널의 부두 시설 및 거주 지역까지 포함되는 것으로 확인되었다. 인화성 영향 범위(LEL 10% 기준) 는 대안(126m), 최악(218m) 선박에서만 발생하였으며, 열복사 영향 범위(5.0kW/m2 기준)는 대안(56m), 최악(56m)로 선박에서만 영향을 미쳤 다. 또한, 전문가 집단을 구성하여 Bow-tie 기법을 통하여 예방 대책과 완화 대책을 평가하였다. 대책 유형 분류에서는 Hardware와 Human 으로 구분되었으며, 안전 유효성과 위험 심각성의 결과에서는 “Gas Freeing System”, “Ventilation System”, “Fire-Fighting System이 가장 높은 평가를 받았다. 위의 평가를 토대로 위험도 평가를 도식화하였다.

PURPOSES : In this study, a preliminary study on the optimal clustering techniques for the preprocessing of pavement management system (PMS) data was conducted using K-means and mean-shift techniques to improve the correlation between the dependent and independent variables of the pavement performance model. METHODS : The PMS data of Jeju Island was preprocessed using the K-means and mean-shift algorithms. In the case of the K-means method, the elbow method and silhouette score were used to determine the optimal number of clusters (K). Moreover, in the case of the mean-shift method, Scott’s rule of thumb and Silverman’s rule of thumb were used to determine the optimal cluster bandwidth. RESULTS : The optimal cluster sets were selected for the rut depth (RD), annual average daily traffic (AADT), and annual maximum temperature (AMT) for each clustering technique, and their similarities with the original data were investigated. Additionally, the correlation improvement between the dependent and independent variables were investigated by calculating the clustering score (CS). Consequently, the K-means method was selected as the optimal clustering technique for the preprocessing of PMS data. The K-means method improved the correlations of more variables with the dependent variable compared to the mean-shift method. The correlations of the variables related to high temperature—such as the annual temperature change, summer days, and heat wave days—were improved in the case wherein the AMT, a climate factor, was used as an independent variable in the K-means clustering method. CONCLUSIONS : The applicability of the clustering methods to preprocessing of PMS data was identified in this study. Improvements in the pavement performance prediction model developed using traditional statistical methods may be identified by developing a model using clustering techniques in a future study.

국제해사기구는 국제해운의 온실가스 배출을 줄이기 위한 전략을 채택하였으며, 선박 기인 온실가스 배출을 줄이기 위해 보다 강화된 목표를 설정하고 있다. 액체수소를 기화시켜 연료로 사용하는 고분자 전해질 연료전지는 이러한 규제를 준수하기 위한 유망한 기 술 중 하나로 평가받고 있다. 일반적으로 선박시스템 설계는 선급의 규정에 따라야 하지만 환경규제가 강화됨에 따라 새로운 연료와 시 스템의 도입이 가속화되고 있으며, 이로 인해 규정개발이 기술의 도입을 따라가지 못하는 경우도 발생하고 있다. 이러한 격차를 해소하기 위해, 본 연구에서는 수소 연료가스공급 시스템을 대상으로 위험요소 및 운전분석 기법(HAZOP)과 보호계층분석 기법(LOPA)을 결합하여 신기술의 안전성을 검증하는 방법을 제시하였다. 먼저 HAZOP을 통해 위험 시나리오를 식별하고, LOPA를 통해 정성적인 HAZOP 결과를 정량적으로 보완하였다. 초기사건의 빈도와 독립보호계층(IPL)들의 작동 요구시 고장 확률(PFD)을 계산하였다. 기존 IPL의 적절성을 결정 하기 위해, 예상되는 완화 정도를 가정한 허용기준과 비교하였으며, 필요한 경우, 추가 IPL을 권장하였다. 본 연구를 통해서 HAZOP-LOPA 기법이 조선해양 분야에서 신기술의 안전성을 평가할 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 확인하였다.

Accurate seismic vulnerability assessment requires high quality and large amounts of ground motion data. Ground motion data generated from time series contains not only the seismic waves but also the background noise. Therefore, it is crucial to determine the high-pass cut-off frequency to reduce the background noise. Traditional methods for determining the high-pass filter frequency are based on human inspection, such as comparing the noise and the signal Fourier Amplitude Spectrum (FAS), f2 trend line fitting, and inspection of the displacement curve after filtering. However, these methods are subject to human error and unsuitable for automating the process. This study used a deep learning approach to determine the high-pass filter frequency. We used the Mel-spectrogram for feature extraction and mixup technique to overcome the lack of data. We selected convolutional neural network (CNN) models such as ResNet, DenseNet, and EfficientNet for transfer learning. Additionally, we chose ViT and DeiT for transformer-based models. The results showed that ResNet had the highest performance with R2 (the coefficient of determination) at 0.977 and the lowest mean absolute error (MAE) and RMSE (root mean square error) at 0.006 and 0.074, respectively. When applied to a seismic event and compared to the traditional methods, the determination of the high-pass filter frequency through the deep learning method showed a difference of 0.1 Hz, which demonstrates that it can be used as a replacement for traditional methods. We anticipate that this study will pave the way for automating ground motion processing, which could be applied to the system to handle large amounts of data efficiently.

본 논문에서는 신뢰성 기반 최적설계(RBDO)에서 성능함수의 비선형성을 고려한 효율적인 차원감소법(DRM)을 제안한다. 차원감 소법은 적분직교점과 가중치를 사용하여 1차 신뢰도법(FORM) 보다 더 정확하게 신뢰도를 평가하는 반면 성능함수를 추가로 해석해 야하기 때문에 적분직교점의 개수가 증가하면 효율성이 저해된다. 본 논문에서는 신뢰성 기반 최적설계에서 성능함수의 비선형도를 평가하고, 비선형도에 따라 적분직교점의 수를 결정하는 기준을 제안한다. 이를 통해 신뢰성 기반 최적설계가 진행될 때 반복마다 적 분직교점의 수를 조절하여 차원감소법의 정확도는 유지하면서 계산의 효율성은 개선하는 방안을 제안한다. 성능함수의 비선형도 평 가는 최대가능목표점(MPTP) 탐색에 사용한 벡터 사이의 각도를 통해 이루어지며, 수치 테스트를 통해 비선형도에 따른 적절한 적분 직교점의 수를 도출하였다. 2차원 수치예제를 통해 개발된 방법이 차원감소법이나 몬테카를로 시뮬레이션(MCS)의 정확도는 유지하 면서 효율성이 향상된다는 것을 확인하였다.

This study aims to compare six observational methods for assessing arm- and hand-intensive tasks, based on literature review. The comparison was conducted in viewpoints of body regions, force/external load, motion repetition, other factors including static posture, coupling, duration/break, pace, temperature, precision task, and final risk or exposure level. The number of risk factors assessed was more, and assessment procedure was more complex than the observational methods for assessing whole-body postural loads such as Ovako Working Posture Analysis System(OWAS), Rapid Upper Limb Assessment(RULA), and Rapid Entire Body Assessment(REBA). Due to these, the intra- and inter-reliabilities were not high. A past study showed that while Hand Arm Risk Assessment Method(HARM) identified the smallest proportion of the work tasks as high risk, Strain Index(SI) and Quick Exposure Check(QEC) hand/wrist were the most rigorous with classifying most work tasks as high risk. This study showed that depending on the observational technique compared, the evaluation factors, risk or exposure level, and evaluation results were different, making it necessary to select a technique appropriate for the characteristics of the work being assessed.

Scientific exploration of how occupational health risks relate with occupational illnesses are essential for mitigating health-related issues in industries. This study analyzed the risk scores obtained by occupational health risk assessments at 3,172 manufacturing companies and examined their effects on occupational illness. Statistical analyses revealed that companies with an occupational health manager (scored 89.1 out of 100) had significantly higher activity scores of health management compared to those without (78.2). However, companies with a history of occupational illness (79.1) or those classified as high-risk industries (85.2) had significantly lower activity scores than their counterparts (81.7, 87.3). In addition, regression analyses using factor analysis showed that latent risk factors such as cardiovascular disease/job stress, health management, and musculoskeletal problem significantly influenced the risk of occupational illness. The activity factors such as health management, work environment management, and regulatory complaisance significant impacted the reduction of occupational illness. The findings of this study can be used to improve the occupational health risk assessment method and utilized in effectively managing occupational risks in industries.

봉황문 인문보는 조선시대 왕실에서 가례와 같은 중요한 행 사에 사용하기 위해 제작된 보자기로 창덕궁유물로 지정되어 국립고궁박물관에 14점이 소장되어 있다. 인문보引紋袱의 일종 인 봉황문 인문보는 보자기 중앙에 봉황문양이 그려져 있는 것 을 말한다. 인문보는 채색 물감을 이용하여 보자기 위에 다양 한 문양을 화려하게 그린 보자기이다. 봉황문 인문보 앞면에는 동물문양, 식물문양, 문자문양, 자연 현상문양, 보배문양이 복합적인 형태로 그려져 있다. 시문된 문 양에 담긴 복합적인 의미를 분석해본 결과 왕조의 연속성, 자 손 번창, 부귀영화, 무병장수 등을 담아 조선 왕실이 추구하는 이상향을 표출하였음을 알 수 있었다. 봉황문 인문에 관련된 고 문헌을 살펴본 결과 왕실에서 사용 하는 인문보의 제작은 왕의 허가가 있어야 하는 엄격한 절차에 의해 진행되었다. 아쉬운 점은 왕실의 주요한 행사를 기록한 고 문헌에는 수백 장의 인문보가 제작되었다는 기록은 있으나 제작과정에 관련된 기록은 남아 있지 않다. 봉황문 인문보와 관련된 선행연구를 살펴보면 대부분 궁중 보자기를 연구한 학술논문이나 학위논문 속에 일부분으로 다뤄 지고 있다. 본 논문은 이들 선행연구와 궁중 복식 연구, 궁중 문양 등을 연구한 논문과 단행본, 국립고궁박물관에서 제공한 봉황문 인문보의 관련 자료와 수장고에서 실물 친견 등을 참고 하여 분석하였다. 봉황문 인문보에 시문된 문양 분석은 발생 배경과 함께 각 문양에 담긴 의미를 분석하였고 색채 분석은 동양 전통 오방색 과 음양오행 원리에 따른 색채의 상징성을 토대로 분석하였다. 표현 기법 연구는 조선시대의 전통 채색 기법을 바탕으로 분석 하였다. 이를 통해 봉황문 인문보에 담긴 수준 높은 조선시대 의 예술적 가치를 증명하였다. 봉황문 인문보의 문양과 색채 및 표현 기법을 분석한 본 논 문이 현대 회화와 공예, 디자인, 건축 등의 다양한 예술 분야에 서 새롭게 재해석되어 활용하기를 기대한다.

Bunhwangsa Stone Brick Pagoda, constructed in 634, is Korea's oldest stone pagoda. As a prototype of the Silla Stone Pagoda, the pagoda was constructed using flagstones. Since it was constructed with flagstones, it has been known to be a pagoda that replicates the brick pagoda until now. The latest research suggests that it copies the India Stupa or the Stacked Stone Pagoda more than the Brick Pagoda. However, the Bunhwangsa stone brick pagoda has a significant difference in terms of construction technique and shape compared to Brick Pagodas, India Stupas, and Stacked Stone Pagodas. Therefore, it is worth paying attention to the stone building technique used in Silla. Through this study, I would like to clarify that the Bunhwangsa stone brick pagoda is a stone pagoda that creatively reflects the existing Silla stone building techniques such as stone fortresses and stone chamber tombs.

Human stampedes were a major hazard that could occur during mass gatherings, but they have received limited attention in korea. However, after the 10.29 Itaewon disaster, this atmosphere has turned around. The cause of such an accident and how to prevent it should be considered. The main aim of this study is to identify the reason why did the accident happen at that time, the root cause, and the triggering cause with Delphi-AHP survey method. In addition, various preventive measures were investigated by experts to prevent accidents similar to 10.29 Itaewon disaster. Problems and solutions were presented by collecting expert opinions on the causes and preventive measures of the 10.29 Itaewon disaster. However, the opinion of the experienced peoples who experienced the risk at the Itaewon was not included, so further investigation is considered necessary.