This study examines an 8-ja (1,66 m) gnomon built by the Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI, 127°22′32″ N, 36°23′57″ E) in 2011. This gnomon is an astronomical instrument with the same function as the Small Gnomon, which was built in 1440 during the reign of King Sejong of the Joseon Dynasty. The length of the column’s (or crossbar’s) shadow cast by the sun at the meridian passage was measured for a total of 303 days out of the 1,492-day observation period, which lasted from December 2015 to December 2019. The shadow lengths showed a measurement error of -0.8 to 1.2 cm compared to modern calculations. Furthermore, this study also estimated the time of the winter solstice using shadow lengths obtained from modern calculations for 50 days before and after the winter solstice. This calculation method was first introduced in the Daming Calendar (462) by Zu Zhongzhi (祖冲之, 429-500) and was applied to the Shushi Calendar (1281) by Guo Shoujing (郭守敬, 1231~1316). The time of the winter solstice did not demonstrate a constant value on the days before and after the winter solstice but showed a decreasing pattern, which had a constant slope each year. The tropical year can be obtained from the time of the winter solstice of two consecutive years. The fractional part of the tropical year (0.242 189 days) was estimated 0.242 789 ± 0.003 570 days in 2015-2016 (using data from 23 days both before and after the winter solstice) and 0.242 480 ± 0.004 616 days in 2016-2017 (using data from 45 days both before and after the winter solstice). Ultimately, the length of the tropical year estimated from the shadow lengths measured by the KASI’s 8-ja gnomon achieved an accuracy of 365.24 days. The observation value of the 8-ja gnomon showed an error of 0.1624 (±0.1229) days. It was found that this actual measurement error could result in an error of 3.9 h in the estimation of the time of the winter solstice or the accuracy of the length of the tropical year.

This study examines the price elasticity of demand for mackerel in the Busan Cooperative Fish Market, the largest wholesale fish market in South Korea. Using a two-stage least squares (2SLS) approach, the analysis addresses endogeneity in pricing by incorporating exogenous environmental variables, such as sea surface temperature (SST) and wind speed. The study estimates demand elasticity for three size categories of mackerel-large, medium, and small-and reveals significant differences across these categories. Large-size mackerel exhibits inelastic demand (-0.875), reflecting its status as a staple product with relatively stable consumer demand. Medium-size mackerel shows highly elastic demand (-2.450), likely due to its role as a substitute for both large and small mackerel. Small-size mackerel also demonstrates high elasticity (-3.444), attributed to its primary use in feed and processing, where demand is particularly sensitive to price changes. Diagnostic tests confirm the validity and relevance of the instrumental variables, with SST and wind speed strongly correlated with price but uncorrelated with consumer demand. These findings highlight the critical role of size-specific market characteristics in shaping price elasticity and provide valuable insights for policymakers and industry stakeholders to better manage mackerel supply and ensure pricing stability.

A digital twin (DT) is a virtual model designed to accurately reflect a physical object. We examine the economic benefits of digital aqua twin platform technology, which is applied to aquaculture to optimize production of cultured olive flounder and eel in South Korea. The economic benefits consist of two parts: (1) the benefits from technology development and (2) the benefits from technology adoption. The findings reveal that the benefits from technology development are greater than those from technology adoption. This implies that it is necessary to consider the former, which is often ignored in the previous literature, in quantifying the economic benefits of information technology.

도로의 기하선형 정보는 도로 설계, 유지보수, 그리고 안전성 평가에서 핵심적인 요소이다. 특히 종단경사와 곡선반경은 차량의 속도 변화, 제동 거리, 원심력 등에 영향을 미쳐 사고 위험을 높이는 요인으로 작용한다. 따라서 도로 유지관리 측면에서 도로의 기하선형 정보를 정밀하게 측정하고 관리하는 것은 필수적이다(Park et al., 2008). 국토교통부에서는 노드·링크(Node·Link)를 통해 국내 도로망 데이터 통합 시스템을 구축하고 있다. 노드·링크는 교차로, 도로의 시종점, 행정경계 등으로 도로구간을 구분하는 시스템으로, 도로구간을 의미하는 각 링크에는 도로등급, 차로수, 제한속도, 연장 등 다양한 도로특성정보가 입력되어 있으나 곡선반경, 종단경사와 같은 도로의 기하학적 구조 데이터는 포함되어 있지 않다(MOLIT, 2025). 또한, 각 지자체는 “도로대장정보시스템”을 통해 도로의 시설물 및 기하구조를 통합 관리하게 되어있으나, 시스템화 현황이 저조할 뿐만 아니라 연구 등의 목적으로 접근이 제한된다(LX, 2025). 이와 같이, 도로의 기하구조는 중요도에 비해 데이터 관리 부족하며 접근성이 낮다. 따라서 본 연구에서는 노드·링크 시스템에서 제공하는 평면선형 데이터(.shp 파일)를 활용하여 곡선반경과 종단경사를 산출하고 도로 구간별 기하학적 구조 정보를 추정하였다. 이는 향후 도로 주행특성, 안전관리 등 다양한 분야의 연구에 기초자료로 활용될 수 있으며, 도로 안전관리 측면에서 위험구간 판단 근거로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

결빙(Black Ice)은 도로 포장체 표면의 균열 등에 스며든 습기나 눈, 그리고 차량 주행 중 발생하는 타이어 분진 및 배 기가스 등의 영향으로 인해 도로 표면과 유사한 색상의 얇은 얼음막이 형성되는 현상을 의미한다(Cho et al., 2021). 도로 노면이 결빙 상태일 경우, 평균 미끄럼 저항 계수는 건조 노면의 약 30% 수준으로 크게 낮아진다(Lee et al., 2024). 또 한, 결빙은 도로 표면과 색상이 유사하여 운전자가 노면 상태를 즉각적으로 인지하기 어렵고, 이에 따라 제동이나 회피 를 위한 충분한 시간을 확보하기 어렵다. 최근 5년간 발생한 서리·결빙 노면 교통사고의 치사율(사고 100건당 사망자 수) 은 2.69명으로, 이는 건조 노면 교통사고 치사율의 약 2배, 습윤 노면의 1.3배 수준에 해당한다(KoROAD, 2024). 이러한 위험성을 고려하여 국토교통부는 2020년 전국 고속국도 및 일반, 위임국도를 대상으로 403개 구간을 결빙 취약 구간으로 지정하였으며, 이후 464개소로 확대하여 자동염수분사시설, 그루빙(Grovving), 결빙주의표지판 등 안전시설을 확충하여 결빙사고를 집중적으로 관리하고 있다(MOLIT, 2020; BAI 2021). 하지만, 결빙사고 발생건수는 2020년 524건, 2021년 1,204건, 2022년 1,042건으로 증가추세를 보이고 있어, 결빙 취약 구간의 평가 적절성과 실효성에 대한 검토 필요성이 대 두되고 있다(KoROAD, 2024). 본 연구에서는 최근 10년 고속국도에서 발생한 결빙사고와 결빙사고 영향인자를 Random Forest Algorithm으로 분석하 여 도로 구간별 결빙사고 위험도를 평가하였다. 국가교통정보센터의 노드·링크(Node·Link) 체계를 기반으로 전국 고속국 도의 동절기 기상, 기하구조, 교통량 등 결빙사고 영향인자를 구간별로 수집하였다. 각 구간은 최근 10년 결빙사고 데이 터를 통해 결빙사고 발생구간과 비발생 구간으로 분류하였다. 구간별 수집한 결빙사고 영향인자를 독립변수, 사고발생유 무를 종속변수로하여 알고리즘 학습을 위한 데이터셋(Data Set)을 구성하고, 데이터불균형 문제를 해결하기 위해 오버샘 플링(OverSampling) 기법 중 하나인 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)을 적용하였다. 최종적으로 Random Forest Classification Model을 학습하고, 모델의 하이퍼파라미터 조정(HyperParameter Tunning)을 거처 결빙사 고 발생구간 예측성능이 가장 높은 모델을 결정하였다. 이를 통해, 전국 고속국도의 구간별 결빙사고 발생 위험도를 평 가하고 각 결빙사고 영향인자의 변수중요도를 분석함으로써 결빙 취약구간 평가 방안의 신뢰성 제고를 기대한다.

결빙되거나 적설이 있는 도로와 같이 마찰이 작은 노면에서는 일반 노면과 비교했을 때 제동거리가 크게 증가하기 때문에 심각한 교통사고로 이어질 수 있다. 이에 블랙 아이스(Black ice)와 같은 노면 위험을 감지 하기 위한 노면 분류 기술에 대한 연구가 지금까지 지속적으로 이루어지고 있다. ESC(Electronic Stability Control) 시스템은 차량 자세 제어를 통해 마찰이 작은 노면에서 차량의 미끄러짐 및 전복을 방지하는 능동 안전시스템(Active safety system)이다. ESC 시스템의 성능을 위해서는 정확한 노면 마찰 계수(Road friction coefficient) 추정을 통한 노면 분류가 중요하다. 최근의 노면 분류 기술은 카메라, LiDAR 등의 이미 지 기반의 방법에 중점을 두고 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 이미지 기반의 방법들은 정확도가 낮을 뿐만 아니라 높은 계산 복잡도의 문제를 가지고 있다. 이뿐만 아니라 높은 비용으로 인해 상용화 측면에서도 단점을 드러내고 있다. 본 연구에서는 그림1처럼 센서 융합 기술을 활용하여 이미지 기반 방법의 문제점을 해결하고자 한다. 차량 횡방향 동역학 모델(Vehicle lateral dynamic model)을 선형화하여 칼만 필터(Kalman filter)를 적용한 노면 마찰 계수 추정 알고리즘을 설계하고, 기계학습(Machine learning) 모델을 적용하여 블랙 아이스 검출 알고 리즘을 설계한다. 전기차 CAN 버스로부터 얻을 수 있는 차량 종방향 가속도(Vehicle longitudinal acceleration)를 제어 입력으로 하고, 요 레이트(Yaw rate)를 측정값으로 하여 칼만 필터에 적용하여 차량 종 방향 속도(Vehicle longitudinal velocity)와 차량 횡방향 속도(Vehicle lateral velocity), 요 레이트, 차량 횡방 향 힘(Vehicle lateral force)을 추정한다. 이때 전통적인 칼만 필터 대신 EKF-UI(Extended kalman filter with unknown input)를 적용하여 시스템 행렬의 크기를 줄여 계산 복잡도를 감소시키고 차량의 거동 변화 를 보다 정확하게 반영할 수 있도록 하였다. 추정된 차량 종방향 속도, 차량 횡방향 속도, 요 레이트를 통해 사이드 슬립 각(Side slip angle)을 구해 사이드 슬립 각과 차량 횡방향 힘의 관계를 이용해 특징들을 찾아 기계학습 모델(e.g. 앙상블 기법, SVM 등)을 적용하여 블랙 아이스를 검출할 수 있다. MATLAB/Simulink SW 및 CarSim을 사용하여 개발한 알고리즘의 성능을 검증하였으며, 본 연구의 결과는 ESC 시스템의 성능 을 개선시켜 차량의 미끄러짐으로 인한 교통사고의 예방에 도움이 될 것으로 예상한다. 여기에 스마트 타이 어(Smart tire)의 센서도 추가해 노면과 타이어 사이의 직접적인 데이터를 추가해 검출 성능을 높일 것이다.

본 연구는 일본잎갈나무 임분의 지위지수식을 도출하고, 지위지수별 연평균생장량의 차이 및 연평균생장량을 구할 수 있는 추정식을 도출하고자 수행되었다. 본 분석은 국가산림조사에서 일본잎갈나무림으로 판단된 표준지를 대상으로 하였으며, 이용된 표준지 개소수는 576개소였다. 지위지수는 Schumacher 모델을 적용시켜 도출하였으며, 이의 통계적 적합도는 59%였고, 편의는 –0.0002으로 아주 낮게 나타났다. 따라서 추정식은 활용에 있어 문제가 없을 것임을 확인할 수 있었다. 지위지수의 높고 낮음에 따라 연평균생장량의 평균값이 차이가 발생하는지 확인하기 위해 시도한 t-test는 5% 유의수준에서 유의성이 인정되었다. 그러므로 일본잎갈나무를 심을 때 적지적수에 조림한다면, 본 분석 결과와 같이 연평균생장량도 우수하게 될 것이다. 연평균생장량은 지위지수가 변함에 따라 발생할 수 있는 것이므로, 지위지수를 설명변수로 하는 연평균생장량 추정식이 국내 처음으로 도출되었다. 본 분석은 직선식, 곡선식, 지수식 등 5가지 수식을 적용시켰으며, 분석 결과, 식의 적합도 지수는 0.25∼0.26의 범위에 있었고, 편의는 –0.0002∼0.0016, 오차의 표준오차는 2.88∼2.92 인 것으로 나타났다. 도출된 5개 수식에 대해 지위지수를 X축으로 하는 잔차도를 그려본 결과, 잔차는 모두 “0”을 중심으로 고르게 분포하고 있어, 통계적 수치 등을 고려할 때 본 추정식은 충분히 사용 가능할 것이다.

Piloti-type buildings are widely constructed in urban areas of South Korea. Due to stiffness irregularities, piloti-type buildings are vulnerable to lateral loads such as earthquakes. Although seismic retrofitting is necessary for piloti-type buildings, many of these structures are privately owned, and the extensive number of buildings creates significant challenges in terms of cost and time for regional seismic performance evaluation. This study proposes a methodology for determining the seismic performance of multiple piloti-type buildings within a region by utilizing structural parameters. Information on piloti-type buildings is classified into public building data and exterior building data, which are integrated to define structural parameters for estimating the first natural period of the buildings. Linear regression analysis was performed to develop a regression equation correlating structural parameters with the natural period. Additionally, the natural period and structural parameters are used to perform another linear regression analysis to estimate the yield and ultimate points of the capacity curve. The capacity curves derived from the regression equations facilitate seismic performance evaluation based on structural parameters.

작물 증발산량은 잠재 증발산량에서 작물계수를 곱하여 작 물의 요수량을 산출할 수 있어 수자원 관리에 널리 사용되는　 방법이다. 특히 유엔식량농업기구(FAO)가 관개 및 배수 논 문 NO.56에서 발표한 Penman-Monteith　방정식(FAO 56-PM) 은 잠재 증발산량을 추정하는 표준방법으로, 평균온도, 최대 온도, 최소온도, 상대습도, 풍속 및 일사량의 6가지 기상 데이 터가 필요하다. 그러나　농경지 인근에 설치된 기상센서는 설 치 및 유지보수 비용이 높아 결측, 이상치와 같은 데이터 신뢰 성 문제를 야기하여 정확한 증발산량 계산을 복잡하게 만든 다. 본 연구에서는 인근 기상청의 데이터를 사용하여 필요한 6가지 기상 변수를 예측함으로써 기상 센서 없이 작물 증발산량을 추정할 수 있는지 조사하였다. 우리는 기상청의 API를 통해 수집할 수 있는 22개의 기상 변수를 입력 데이터로 활용 했다. 9개의 회귀 모델을 학습한 후 성능에 따라 상위 3개를 선 택하고 하이퍼파라미터 튜닝을 적용하여 최적의 모델을 식별 했다. 가장 좋은 성능을 보인 모델은 Extreme Gradient Boosting Regression(XGBR)이었으며 평균온도, 최대온도, 최소온도, 상대습도, 풍속 및 일사량에서 결정계수(R2)가 각 0.98, 0.99, 0.99, 0.91, 0.72, 0.86로 높은 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 XGBR 모델이 작물 기상 데이터를 사용하여 작물 증 발산 모델에 필요한 입력 값을 정확하게 예측할 수 있어 값비 싼 기상 센서가 필요 없음을 시사한다. 이 접근 방식은 센서 설 치 및 유지보수가 어려운 지역에서 특히 유용할 수 있으며, 직 접적인 센서 데이터 없이도 표준 증발산 모델의 사용을 가능 하게 한다.

본 논문은 자동계류시스템에 활용 가능한 선박의 6자유도 자세 추정을 위한 기법을 다루고 있다. 일반적으로 계류 중인 선박은 바람, 파도, 화물 적·양하로 인한 흘수의 변화, 기조력에 의한 해수면의 높이 변화 등 선박의 운동을 유발하는 다양한 외력이 존재한다. 이 러한 외력은 선박의 자세를 변경시키는데, 선박의 자세가 안정되도록 제어하는 것이 자동계류시스템의 역할이다. 본 논문은 이러한 상황 을 고려하여 대상 선박에 대하여 비접촉식 방법으로 높은 정확도 및 정밀도를 가지는 6-자유도 자세 추정기법을 제안한다. 제안된 방법은 스테레오 비전을 이용하여 2D 텍스쳐 정보와 3D 깊이 정보를 함께 이용한 기법으로, 2D 특징 추출/표현, 3D 필터링, 특징 매칭, 3D 대응쌍 의 가중치 계산, 자세 파라미터 추정 단계로 구성되어 있다. 본 논문에서는 자세 추정 정확도/정밀도를 더욱 개선하기 위해 기하학적 매칭 기법을 통해 두 단계의 특징 선별 및 가중치 산출 전략을 제안한다. 제안된 방법은 각각의 자유도에 대한 변위에 대해 정확도 및 정밀도 분석을 통해 평가된다.

To understand effects of the compositions of marine macrobenthic communities on carbon storage in subtidal rocky habitat, a diving survey was conducted at Aewol and Biyangdo stations in the northwestern regions of Jeju Island in the summer of 2023. Cluster analysis revealed no significant differences in community composition between the two stations. The mean biomass of the dominant species was Cnidaria (2,047.4 gwwt m-2) of macroinvertebrate, followed by Rhodophyta (745.4 gwwt m-2) of seaweed in studied areas. According to similarity percentage analysis, Alveopora japonica and Ecklonia cava were major contributors to the communities in Aewol, whereas diverse marine organisms, including these two species, contributed to the community in Biyangdo. The estimated mean carbon storage by benthic communities derived from their carbon contents in surveyed areas was 202.7 gC m-2, with variations reflecting differences in community compositions. The biomass of Cnidaria, dominated by A. japonica, showed a positive correlation with carbon storage, whereas the biomass of Rhodophyta, primarily composed of coralline algae, showed a negative correlation. These variations in carbon storage among marine communities may result from species-specific carbon assimilation patterns, survival strategies, marine carbon cycling, and intra-community interactions such as competition and feeding.

본 연구는 현재의 표고버섯 시장 및 수급상황과 신선 표고버섯 생산을 위해 사용되는 접종배지의 영향력을 반영하기 위한 목적으로 수행하였다. 이를 위해, 분석에 사용한 자료의 시간적 범위는 2000년부터 2022년까지의 연도별 시계열자료이다. 분석방법은 전대수를 적용한 선형회귀모형을 적용하였다. 분석 결과, 모형은 통계적으로 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 특히, 수요의 가격 탄성치는 –1.10%로 나타나 신선 표고버섯 가격이 1% 증가할 때, 수요량은 1.10% 감소하였다. 공급의 가격 탄력성은 비탄력적인 것으로 나타났으며 신선 표고버섯 가격이 1% 증가할 때 공급량은 0.33% 증가시키는 것으로 분석되었다. 본 연구의 차별성은 톱밥접종배지가 공급량에 미치는 영향과 최근의 소비시장의 상황을 반영한 모형을 추정했다는 것이다. 본 연구의 결과는 향후 신선 표고버섯의 원산지 변경에 따른 경제적 효과분석과 톱밥접종배지 생산자에 대한 지원 정책 개발을 위한 정책실험에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

구조물에 작용하는 바람하중을 정량적으로 예측하는 것을 거의 불가능하다. 그러나 그 하중이 백색잡음으로부터 재생될 수 있다는 가정은 동적해석을 위한 수치시뮬레이션에 매우 유용할 뿐만 아니라 역해석과정에서 바람하중에 대한 유일 해를 추정할 수 있 는 가능성을 높일 수 있는 추가적인 구속조건을 제공한다는 측면에서 매우 유리하다. 그러한 가정에 의하여, 구조물 응답에 영향을 미 치는 동적특성과 하중특성(하중모델)을 차례로 제거하고 나면 순수한 백색잡음만 남게 되므로 이러한 백색화과정을 통하여 구조물의 동적 특성과 하중특성을 동시에 추정할 수 있는 방안을 모색할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 스펙트럼 백색화과정을 통하여 구조물 의 모달 파라미터와 모달하중(하중모델을 구성하는 파라미터)을 동시에 추정하는 새로운 역해석 기법을 제안한다. 백색화과정을 모달 응답에 적용하여 모달 파라미터과 하중모델 파라미터를 구하는 과정을 유도하였으며, 제안된 동시 추정기법을 단자유도 모형, 공탄성 모델에 대한 풍동실험에 적용하여 모달파라미터 특히 감쇠비추정의 신뢰성을 검증하였으며, 그 결과 신뢰도가 높은 모달 파라미터, 하 중모델 파라미터 추정이 가능함을 알 수 있었다.

This study aims to examine total factor productivity (TFP) and its determinants in offshore fisheries under the worsening fishing environment and to propose policy improvement based on the estimation results. We identified a decline in TFP of offshore fisheries from 2012 to 2020 employing the global Malmquist productivity index (GMPI), with the primary cause being the regression of the production possibility frontier due to the reduction of fishery resources. Moreover, utilizing the system generalized method of moments (GMM), we found that the determinants, such as the cessation of operations in Japan’s EEZ, vessel age, fishing experience, and oil prices, contribute to a decrease in the TFP of offshore fisheries. Therefore, this study suggests implementing a total allowable catch (TAC)-centered fishery resource management policy, along with reducing loan interest rates and extending the repayment period for the vessel modernization project. Furthermore, it is necessary to improve the TFP of offshore fisheries by providing regular training for fishermen, implementing the tax-free petroleum stockpiling project, and developing alternative fishing grounds.

This study aimed to assess the current global efforts to reduce greenhouse gas emissions and understand the domestic scenario, particularly focusing on pavement-marking works during road-construction projects. Using internationally commercialized programs, this study aimed to calculate carbon emissions from these projects, identify areas that require further action or improvement, and propose strategies to address them. This study assessed the current global efforts to reduce greenhouse gas emissions and understand the domestic scenario, particularly focusing on pavement-marking works during road-construction projects. Using internationally commercialized programs, this study aimed to calculate carbon emissions from these projects, identify areas that require further action or improvement, and propose strategies to address them. Carbon dioxide emissions from pavement-marking projects were estimated. For a 5,746 m2 construction project, a total of 96.637 was emitted; for a 5,032 m2 project with four types of markings, 89.840 was emitted. A project involving five types of markings, traffic controls, and safety measures resulted in 6.662 emissions. On average, 16.8 was emitted per 1 m2, with 17.8 for the four types and 9.3 for the five types of markings. This study is significant because it calculated the carbon dioxide emissions from domestic pavement-marking works. The use of unit price data is convenient, and for more accurate calculations, expanding environmental product declaration (EPD) certified items and accelerating the establishment of a domestic life-cycle inventory (LCI) are recommended.

This study aims to estimate the trawl net width based on the design drawing and towing condition of sampling trawl used in past surveys to improve the accuracy of estimation for fishery resources. To this end, the trawl gear was modeled as a flexible structure and numerically analyzed, and the analysis results were subjected to multiple regression analysis. As a result, a model was derived to calculate the net width by the towing conditions. When the towing conditions from past surveys were input into this model, it was confirmed that the net width increased in a natural logarithmic manner with the increase in the warp length and that decreased linearly as the water depth increased at the same warp length. For verification of the model, the theoretical formula of other study and this model were compared. As a result, despite the values of the two were slightly different, the tendency of changing net width by increasing warp length was consistent each other. Therefore, it is thought that the derived model can obtain the net width according to various towing conditions and can contribute to improving the accuracy of fishery resources estimation.

PURPOSES : The reliability of traffic volume estimates based on location intelligence data (LID) is evaluated using various statistical techniques. There are several methods for determining statistical significance or relationships between different database sets. We propose a method that best represents the statistical difference between actual LID-based traffic volume estimates and the VDS values (i.e., true values) for the same road segment. METHODS : A total of 2,496 datasets aggregated for 1-h LID and VDS data were subjected to various statistical analyses to evaluate the consistency of the two datasets. The VDS data were defined as the true values for comparison. Four different statistical techniques (procrutes, 2-sample t-test, paired-sample t-test, and model performance rating scale) were applied. RESULTS : In cases where there is a specific pattern (e.g., traffic volume distribution considering peak and off-peak times), distribution tests such as Procrustes or Kolmogorov-Smirnov are useful because not only the prediction accuracy but also the similarity of the data distribution shape is important. CONCLUSIONS : The findings of this study provide important insight into the reliability of LID-based traffic volume estimation. To evaluate the reliability between the two groups, a paired-sample t-test was considered more appropriate than the performance evaluation measure of the machine-learning model. However, it is important to set the acceptance criteria necessary to statistically determine whether the difference between the two groups in the paired-sample t-test varies according to the given problem.