Palytoxin (PLTX)는 자연계 해양생물독소 중 가장 강력 한 독소로, 전 세계적으로 관리되지 않는 해양생물독소이 다. PLTX는 Oetreopsis, Palythoa, Trichodesmium sp. 등에 서 발견된다. 이러한 해양생물독소가 식용 해산물에서 발 견될 경우, 공중보건에 심각한 위험을 초래할 수 있다. 기 후변화로 인한 Ostreopsis sp.의 서식지 확장은 국내 수산 식품의 PLTX 오염에 대한 우려를 불러일으킬 수 있다. 따 라서, 본 연구에서는 국내에 유통되는 국내산 패류에서 PLTX의 오염도 수준을 분석하였다. 그 결과, 실제 시료에 서는 PLTX의 유의미한 농도가 검출되지 않았다. 이러한 결과는 국내에서 생산되는 패류는 PLTX에 오염되지 않았 음을 기기분석법으로 확인하였으며, 이는 패류 섭취에 대 한 안전성을 제공한다.

PURPOSES : This study aimed to compare the object detection performance based on various analysis methods using point-cloud data collected from LiDAR sensors with the goal of contributing to safer road environments. The findings of this study provide essential information that enables automated vehicles to accurately perceive their surroundings and effectively avoid potential hazards. Furthermore, they serve as a foundation for LiDAR sensor application to traffic monitoring, thereby enabling the collection and analysis of real-time traffic data in road environments. METHODS : Object detection was performed using models based on different point-cloud processing methods using the KITTI dataset, which consists of real-world driving environment data. The models included PointPillars for the voxel-based approach, PartA2-Net for the point-based approach, and PV-RCNN for the point+voxel-based approach. The performance of each model was compared using the mean average precision (mAP) metric. RESULTS : While all models exhibited a strong performance, PV-RCNN achieved the highest performance across easy, moderate, and hard difficulty levels. PV-RCNN outperformed the other models in bounding box (Bbox), bird’s eye view (BEV), and 3D object detection tasks. These results highlight PV-RCNN's ability to maintain a high performance across diverse driving environments by combining the efficiency of the voxel-based method with the precision of the point-based method. These findings provide foundational insights not only for automated vehicles but also for traffic detection, enabling the accurate detection of various objects in complex road environments. In urban settings, models such as PV-RCNN may be more suitable, whereas in situations requiring real-time processing efficiency, the voxelbased PointPillars model could be advantageous. These findings offer important insights into the model that is best suited for specific scenarios. CONCLUSIONS : The findings of this study aid enhance the safety and reliability of automated driving systems by enabling vehicles to perceive their surroundings accurately and avoid potential hazards at an early stage. Furthermore, the use of LiDAR sensors for traffic monitoring is expected to optimize traffic flow by collecting and analyzing real-time traffic data from road environments.

본 연구는 해조류인 괭생이 모자반을 탄화하여 만든 바이오차의 중금속 흡착 및 제거 효과를 확인하고 중금속 흡착제로 이용 가능성을 확인하고자 연구가 수행되었다. 모자반 바이오차(SBC)는 500℃조건에서 2시간 열분해를 통해 생산하였다. 중금속 흡착실험은 Pb, Cd, Cu 및 Zn의 각 농도별 흡착량을 확인하였으며, Freundlich 및 Langmuir 등온흡착모델을 통해 중금속 흡착 효율성을 확인하였다. 모자반 바이오차의 중금속 제거효율은 Pb, Cd, Cu 및 Zn에서 각각 97.3, 85.2, 76.4 및 42.0%로 Pb＞Cd＞Cu＞Zn 순의 제거효율을 보였다. 등온흡착결과로 Freundlich 등온흡착패턴은 L형이었으며, 흡착강도(1/n)는 0.49 ~ 0.80 범위로 조사되었다. Langmuir 등온흡착식에서 최대흡착량은 Pb, Cd, Cu 및 Zn에서 각각 200, 92.6, 47.8 및 70.4 mg g-1이었으며, 흡착강도는 각각 0.4950, 0.1004, 0.0245 및 0.0188로 조사되었다. 본 실험 결과로 볼 때 모자반 바이오차는 중금속 흡착제로써 활용이 가능할 것으로 보여지며, 이를 활용하기 위한 추가 연구가 필요하다고 보여진다.

본 연구는 초등학생들의 􍾧깊이 있는 학습􍾨을 위하여 AI 코스웨어를 활용한 개념기반 탐구수업의 통 합 모델을 교육공학적으로 개발하는데 목적이 있다. 이를 위하여 개념기반 교육과정 및 수업(CBCI)과 AI 코스웨어에 대한 문헌연구로 이론적 토대를 마련하고, AI 코스웨어 활용 개념기반 탐구수업의 통합 모델을 설계 및 개발하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, AI 코스웨어 활용 개념기반 탐구수업의 모델을 진단분석, 전략설정, 수업설계(개념질문-과제탐색-과제해결-개념성찰), 전이촉진으로 명료화 하였다. 둘째, 패러다임 변화 이론에 따라, 통합 모델의 혁신 가능성을 평가하고 새로운 교육 패러다임 의 실질적인 적용 가능성을 통찰하였다. 이를 토대로 사례분석부터 모형구상, 모형숙의, 모형수정 과정 을 반복하며 통합 모델을 정교화하였다. 마지막으로, AI 코스웨어 활용 개념기반 탐구수업 연구에 참 여한 자문그룹과 워킹그룹을 심층 인터뷰하여 통합 모델의 설계-실행-생성 과정을 검토하고 교육과 정 및 수업의 적용과 실행을 위한 시사점을 도출하였다. 결론적으로, 본 연구는 AI 코스웨어와 개념기 반 탐구수업의 통합적인 방법론의 효과성을 확인하였으며, 향후 연구와 개발에 대한 지속적인 노력이 필요하다는 점을 시사한다.

헌법재판소는 교도소 과밀수용에 대해 “인간으로서의 존엄과 가치를 침해한다.”라 고 결정한 바 있고, 국가인권위원회도 과밀수용 해소를 권고한 바 있으며, 2017년부 터 과밀수용에 대한 국가 배상책임을 인정한 판결들이 이어지고 있다. 이에 과밀수용 해소 방안으로써 가석방제도의 관심이 높아졌다. 그러나 가석방의 실질적 요건에 대 해 형법은 “개전의 정이 현저한 때”라고 규정하고 있으며, 형집행법은 “재범의 위험성 이 없다고 인정하는 경우”라고 규정하고 있다. 이처럼 우리 법률이 요구하는 기준은 지나치게 높은 절대적 기준을 제시하는 것이며, 객관화하기 어려운 추상적인 의미에 해당한다. 이에 대해 교정재범예측지표(Co-REPI) 등 가석방심사대상자의 기준으로 제시되는 요인 중 처벌 경험과 관련한 지표들은 이미 형기에 반영되어 있으며, 입소 전 경제･거주상태 등의 보호 관계는 범죄를 저지를 당시 이미 수형자의 여건에 해당하 므로 재범 위험성의 지표로서 그 의미를 부여하기 어렵다. 반면, 우리나라는 대륙법계 국가이면서도 가석방제도는 영･미식의 행정처분을 채용 하고 있다. 그러나 영･미의 조기 석방 방식 중 형기단축제도(Good Time System)를 제외한 채 가석방제도만을 선택적으로 채용하고 있다. 형기단축제도의 주된 선정 기 준은 교도소 내의 작업성적･교정 프로그램의 참여 정도･교도소 내의 선행 등이 기준 이 된다. 따라서 수형자 스스로 근로의욕을 고취할 수 있고, 적극적인 교정 프로그램 의 참여를 통해 교화･개선의 가능성을 높이며, 봉사활동･선행을 통해 교도소 내의 질 서를 유지함으로써 사회의 한 구성원으로 복귀시킬 수 있는 제도이다. 그러므로 재범 의 위험성을 판단하는 지표로써 의미 있는 기준이라 생각된다. 이 제도를 보호관찰의 엄격한 적용을 조건으로 시행하여 선시 크레디트의 취소와 실효제도를 마련한다면, 가석방의 평가적 한계를 극복할 수 있으며, 재범의 위험으로부터 사회를 보호할 수 있 을 것으로 기대된다. 따라서 가석방제도와 형기단축제도(Good Time System)의 병 용에 대한 적극적인 검토가 요구된다.

본 연구의 목적은 은유분석 방법을 활용하여 정치교육과 관련한 학교 교육과정의 교과 및 비교과 학습 과정에서 형성된 학생들의 경험적 인식과 욕구가 어떠하며, 학교에서의 정치교육이 그 목표와 가치를 충 분히 실현하고 있는가를 확인하는 것에 있다. 이를 통해 학교 정치교육의 방향을 재고하고, 학생들의 특성 과 눈높이에 맞는 정치교육 교수 설계와 프로그램 개발을 위한 기초자료를 마련하고자 한다. 분석 결과 학교 정치교육에 대한 인식은 ‘일상’, ‘장벽’, ‘겉핥기’, ‘제도’의 네 가지의 범주로 도출되었다. 각 범주는 각각 2개의 주제어를 포함하고 있는데, 먼저 ‘삶’과 ‘상식’은 정치교육을 당연한 ‘일상’으로 받아들인다는 것을 의미하며 긍정적 인식이 다수 포함되었다. 둘째, ‘장벽’이라는 인식은 관련 교과의 내용적 요소에 대 한 ‘어려움’과 ‘중립’의 문제로 인해 원활한 교육이 이루어지지 않았다는 부정적인 인식을 의미한다. 셋째, ‘겉핥기’ 범주는 ‘허울’과 ‘허상’이라는 부정적 의미의 주제를 담고 있는데, 이는 현재 삶에 영향을 줄 만큼 배운 내용이 기억에 남아있지 않아 실속이 없거나 교과서 속의 이상적인 정치와 실제 현실의 정치가 매우 다르다고 느끼는 것을 의미한다. 마지막으로 ‘제도’로 바라 본 관점은 정치교육을 입시와 학업성취의 수단 적 ‘도구’로 바라보는 관점과 정치교육이 실제적 지혜를 쌓는 접근이라기보다 역사적 사실에 대한 개념적 지식 전달에 그치는 암기 위주의 개론 학습이라고 ‘형식’적으로 받아들였다는 것을 의미한다. 이러한 결과 를 바탕으로 하여 교육적, 정책적 시사점을 제시하였다.

본고에서는 2000년부터 2023년까지 게재된 고고학 분야 학술논문과 학위논문 1,307편을 대상으 로 제목, 주제어, 국문초록을 분석하여 청동기시대 연구동향을 살펴보았다. 분석 방법은 딥러닝 모델 을 활용한 토픽 모델링 기법인 버토픽(BERTopic) 분석을 이용하였다. 분석 결과 총 20개의 토픽이 도출되었으며, 추가적으로 계층적 클러스터링을 실시한 결과‘취락’,‘분묘’,‘편년’,‘유물’의 상위 4개 토픽으로 재군집되었다. 이를 활용하여 먼저 연도별 연구동향을 검토하였다. 전반적으로 상위 토픽이 포함된 연구논문의 수 량은 2010년대 중반까지 큰 폭으로 증가한다. 2000년대 이후 비약적으로 증가한 발굴조사로 인해 관 련 연구가 활발히 진행된 것으로 보인다. 그러나 하위 토픽이 포함된 연구논문의 수량은 시기별로 상 이하게 나타난다. 이와 관련하여 대규모 유적과 특정 유구ㆍ유물의 존재 여부, 자연과학분석 건수의 영향, 새로운 분석 방법의 도입 등을 원인으로 상정하였다. 다음으로 지역별 연구동향을 살펴보았다. 4개의 상위 토픽 중‘취락’은 호서,‘분묘’는 호남, ‘유물’은 영남,‘편년’은 중국의 자료가 주로 다루어졌는데, 특정 지역에 집중 분포하는 유구ㆍ유물 복합체의 존재 여부와 해당 지역 발굴조사 성과에 따른 결과로 이해하였다. 지역 간 비교는 주로 국내 자료를 대상으로 연구되었다. 세부적으로는 중부, 호서, 영남지역의 자료를 대상으로 한 논문이 다수 를 차지한 반면, 제주와 영동지역의 경우 소수에 불과하다. 국외 지역 중에서는 중국과 북한 자료가 상대적으로 다수 다루어지고 있음이 확인되었다. 청동기시대 연구동향에 대해 데이터 기반의 접근 방식을 이용하여 전반적인 흐름을 파악하였다. 빅 데이터로 전환되고 있는 청동기시대 자료의 관리 및 활용 측면에서 인공지능 기술의 적용 가능성을 검토하였다는 점에 의미를 두고 싶다.

목적 : 본 문헌 고찰은 임상 전문가가 임상환경에서 3D 프린팅 기술을 활용한 보조도구를 적용하거나 관련 연구를 수행할 때 참고할 수 있는 기초 자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 국내･외의 전자 데이터베이스 KCI, RISS, PubMed, Scopus와 Web of Science를 사용하여 문헌을 검색하였 다. 검색된 문헌은 문헌 선정 과정에 따라 연구자 2인의 검토를 거쳤으며, 최종 16개의 논문이 선정되었다. 선정된 논문 은 출판연도 및 근거 수준, 저자의 전공 분야, 연구대상자의 일반적 특성, 보조도구의 종류 및 활동 영역, 주요 종속변인 및 평가도구에 대하여 분석하였다. 결과 : 16개의 논문을 분석하여 동향을 살펴본 결과 6편의 논문이 2024년도에 출판되었다. 연구의 근거 수준을 살펴본 결 과, 10편의 논문이 Level 5인 사례연구로 나타났다. 저자의 전공 분야를 살펴본 결과, 보건의료학에 포함되는 전공이 34 회로 나타나 가장 많았으며 그 중에는 작업치료학 전공이 8회로 가장 많았다. 지체장애인을 대상으로 한 연구가 11편으로 가장 많았으며, 지체장애인 중에는 척수손상 장애인을 대상으로 한 연구가 7편으로 가장 많았다. 보조도구를 활동을 중심 으로 분석하였을 때, 식사, 정보접근, 쓰기 활동을 위한 보조도구가 각 6편에서 나타나 가장 많았으며, 보조도구의 종류 는 홀더, 커프형 홀더, 스플린트형 홀더, 기타 보조도구로 구분되었다. 종속변인 및 평가도구에는 보조도구의 만족도를 Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology(QUEST 2.0)를 이용하여 평가한 문헌이 9편으 로 가장 많았다. 결론 : 본 연구를 통해 3D 프린팅을 활용하여 제작된 보조도구 연구의 출판 연도 및 근거 수준, 저자의 전공 분야, 연구대 상자의 일반적 특성, 보조도구의 종류 및 활동 영역, 주요 종속변인 및 평가도구에 대한 분석을 수행하여 향후 연구에 대 한 방향성을 제시하고자 하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 작업치료학을 포함한 보건의료학 분야에서 보다 높은 근거수준 의 연구가 이루어 질 것으로 기대된다.

한국도로공사에서는 전 세계적인 기후위기 대응에 동참하고, 탄소중립기본법, 탄소중립 녹색성장 기본계획 등 정부의 탄소중립 정책 에 부응하기 위하여 “생애전주기 친환경 대응체계”를 구축하였으며, 이에 도로포장의 생애주기 동안 발생되는 탄소배출량을 산출하기 위한 생애전주기평가(Life Cycle Assessment, LCA)의 필요성이 점차 대두되고 있다. 한국도로공사에서는 매년 고속도로 포장상태 모니터링 데이터를 활용하여 공용성을 예측함으로써 포장 유지관리 전략에 활용하고 있으나 이는 거시적인 측면에서의 포장 공용성 모델로 고속도로 포장의 형식, 재료, 공법 등을 고려한 미시적 측면에서의 공용성 모델 개발 및 개발 절차 정립이 필요할 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 장기공용성 관측구간(Long Term Pavement Performance, LTPP) 데이터베이스(DB)를 활용하여 고속도로 JCP 공용성 모델을 개발하기 위한 기초연구를 수행하였다. 본 연구에서는 포장상태지수(Highway Pavement Condition Index, HPCI), 표면손상(Surface Distress, SD), 종단평탄성(International Roughness Index, IRI)를 종속변수로, 각 구간별 누적 교통 및 기후인자를 독립변수로 설정하여 다양한 교통 및 환경 영향인자에 따 른 고속도로 JCP 공용성을 예측하기 위하여 기술통계분석, 상관분석, 분산분석, 다중회귀분석을 수행하였다. 고속도로 JCP 공용성에 대한 다중회귀분석 결과, HPCI 모델의 수정된 R2이 0.614.로 SD 모델(0.413)이나 IRI 모델(0.317)에 비하여 높은 설명력을 보이는 것으로 나타났으며, 개별 모델의 회귀식은 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

Effective mixing of different-sized aggregates in mobile asphalt plant dryers is crucial for ensuring high-quality, consistent asphalt production. This study explores the application of spatial analysis techniques, particularly the Discrete Element Method (DEM), to understand and optimize the mixing process of aggregates in drum dryers. The research emphasizes the importance of proper mixing to achieve uniform moisture removal and heating across various aggregate sizes. Larger aggregates heat more slowly, while finer particles risk overheating or being carried away by air currents, necessitating careful management of the mixing process. Using LIGGGHTS, an open-source simulation framework, we conducted DEM simulations to analyze the spatial distribution and behavior of aggregates within a 3D model of a drum dryer. The study considered multiple factors affecting mixing efficiency, including drum inclination, rotational speed, and aggregate feeding frequency. Results indicate that the rotational speed of the drum dryer has the most significant impact on mixing effectiveness. The DEM simulations provided valuable insights into particle movement, heat transfer, and potential segregation issues within the dryer. Further investigations into additional factors that may influence aggregate mixing in drum dryers is recommended, paving the way for improved efficiency and quality in asphalt manufacturing.

교통안전시설물의 관리는 도로교통의 안전과 직결되는 문제이다. 운전자는 신호등, 표지판, 노면표시 등을 통해 운전에 필요한 정보 를 얻는다. 노후된 표지판과 노면표시는 운전자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있으므로 주기적인 시설물의 관리가 필요하다. 본 연구 는 딥 러닝 기술을 활용해 운전자 시각의 영상 자료에서 교통안전표지를 자동으로 탐지하고자 하며, 교통안전표지의 공통된 색상 특 징을 기반으로 클래스를 그룹으로 묶어 데이터셋을 구축하는 방법을 제안한다. 객체탐지의 성능지표로 널리 활용되는 mAP를 사용해 클래스 묶음 여부에 따른 탐지 성능을 비교한 결과, 색상 기반 클래스 묶음을 적용한 모델의 탐지 성능이 비교군에 비해 약 36% 상승 함을 확인하였다.

병충해의 조기 발견과 그에 따른 조치의 중요성은 농업 및 생태계 보전에 있어서 핵심적이다. 그러나 초기에는 일반적인 카메라나 센서로는 변화의 정도를 관측하기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 초분광 모듈을 활용하여 파장대별 식 물 데이터를 관측함으로써, 딥러닝 모델을 통해 가로수 식생의 건강 상태를 판별, 병충해 여부를 초기에 확인 가능하다. 이를 통해 조기에 병충해에 대해 조치함으로써 더 큰 피해를 방지할 수 있다. 이러한 접근 방식은 농업 및 생태학 분야 에서 식물의 건강을 모니터링하고 보전하는 데 적극적으로 연구되고 있다.

도로분야와 관련된 기준에서 도로법, 도로의 구조·시설 기준에 관한 규칙, 도로 건설기준(KDS/KCS 44 00 00) 등 관련 법령을 근거로 제정된 기준은 상위기술기준으로 분류되며 그 외 지침, 편람, 매뉴얼, 가이드라인 등은 하위기술기준으로 구분된다. 상위기술기준은 도 로법, 건설기술진흥법 등을 근거로 제정되어 활용되고 있으나, 지침, 편람, 가이드라인 등으로 분류되는 하위기술기준은 소관부서에서 주관하여 필요한 상황에 따라 제정하여 현장에서 활용되고 있다. 법령을 근거로 하는 상위기술기준은 국가건설기준센터, 소관부서 등 에 의해 지속적으로 관리되고 있는 반면에 하위기술기준은 제정 당시 시점의 상위기술기준을 준용하여 제정 후 현행화 등의 후속 관 리가 체계적으로 수행되고 있지 않아 현행 상위기술기준과의 연계성이 떨어지고, 상충되는 문제가 야기되고 있다. 본 연구에서는 현재 까지 발행, 고시 또는 배포된 도로분야의 하위기술기준의 관리를 위한 현황 조사와 함께 전문가 검토를 통한 하위기술기준의 활용성 을 확보하기 위한 방안을 모색하기 위한 기초자료를 마련하고자 하였다. 도로분야 하위기술기준에 대한 현황 조사를 수행한 결과에서 는 현재 150여 개의 하위기술기준이 배포된 것으로 파악되었다. 조사 결과를 바탕으로 도로분야 설계 및 도로 시공 분야 전문가 검토 를 통해 현장에서의 활용 가치가 있는 하위기술기준은 존치하는 방향으로, 현행 상위기술기준과의 연계성, 현장 활용도가 떨어지는 하 위기술기준은 폐지하는 방향으로 분석하여 도로분야 하위기술기준의 현장 활용성 확보를 위한 자료를 마련하였다.

건설기술정보시스템(CODIL)은 건설기술 자료와 정보에 관한 종합적인 유통체계를 갖추고, 그 보급과 확산을 위해 개발된 시스템으 로 건설기준정보 건설실무정보 연구개발정보 등을 서비스하고 있다. 본 연구는 시스템의 활용도를 분석하여 DB 구축방향 및 시스템 고도화 방안 등을 마련하기 위하여 진행하였으며, 주요 메뉴에 대한 사용자 활용 현황을 파악하기 위해 2024년 1월부터 8월까지 시스 템에 저장된 로그를 월별로 분석하였으며, 또한 시스템 사용자가 어떤 정보에 관심이 있는지를 파악하기 위해 최근 3개월간의 사용자 검색어를 분석하였다. 주요 메뉴별 활용량을 보면 기술/사례정보가 83.3만건, 건설보고서 72.9만건, 중소기업지원정보 30.5만건, 행정규 칙 18.5만건, 공사기준 18.3만건 순으로 활용하였으며, 사용자의 검색어 순위는 표준시방서, 시방서, 표준품셈, 콘크리트 표준시방서, 도 로설계요령, 도로설계편람, 시공계획서, 건축공사 표준시방서, 콘크리트, 건설 순이었으며 사용자의 관심이 표준시방서나 품셈 도로설 계편람 등 건설기준정보에 많은 관심을 갖고 있는 것으로 분석되었다. 분석 결과에 따라 향후에는 건설보고서 위주의 콘텐츠 구축에 서 건설기준정보 등 현장중심의 콘텐츠 구축으로의 방향 전환이 필요하며, 검색어 검색의 정확도를 높이기 위해 ‘시방’과 ‘시방서’와 같이 유사한 의미를 갖는 단어를 하나의 동의어로 인식할 수 있도록 연구 및 시스템에 적용할 필요가 있다.

이수식 쉴드 TBM 공법에서 발생하는 부산물인 필터케이크를 유동성 채움재로의 재활용 가능성을 평가하기 위해 다양한 기초 실험을 수행하였다. 필터케이크를 굵은골재 및 잔골재와 혼합하여, 필터케이크의 함량 비율을 증가시키면서 세 가 지 배합(Case 1, Case 2, Case 3)을 구성하였다. 강도 발현을 위한 바인더로는 보통 포틀랜드 시멘트를 사용하였으며, 물- 시멘트비(w/c)를 변화시켜 플로우 시험, 블리딩 시험, 압축강도 시험을 통해 유동성 채움재로서의 가능성을 평가하였다. 시험 결과, 필터케이크 함량이 증가할수록 혼합물의 유동성은 저하되었으며, 이를 보완하기 위해 혼합수의 양을 증가시 키며 적정한 범위의 유동성을 확보하도록 하였으나, 혼합수의 양이 많아질수록 압축강도가 크게 감소하는 경향을 보였 다. 특히, 필터케이크 함량이 가장 높은 Case 3에서는 이러한 현상이 두드러지게 나타났으며, 반면 필터케이크 함량이 적 은 Case 1에서는 상대적으로 높은 강도가 발현되었다. 또한, 필터케이크 함량이 적을수록 혼합물의 유동성은 혼합수량에 민감하게 변화하였다. 블리딩은 필터케이크의 혼합 비율에 영향을 받았으며, 필터케이크 함량이 가장 높은 Case 3에서 블리딩이 가장 적게 발생하였다. 이는 필터케이크의 높은 수분 흡수율이 블리딩 감소에 영향을 미친 것으로 판단된다. 즉, 유동성, 강도, 블리딩 사이의 균형을 맞추기 위한 적절한 배합비 설정을 통해 TBM 공법 부산물인 필터케이크는 유 동성 채움재로 재활용 가능성이 높을 것으로 평가하였다.

지속저인 산업발전은 화석 연료사용과 에너지 사용을 증가시켰으며, 각 국가별 온실가스 배출은 증가하고 있는 실정이다. 국제사회는 지구 온난화 방지를 위해 1997년 교토 의정서를 채택하였고, 이산화탄소(CO2) 순 배출량 0을 목표로 하여 자체적으로 온실가스 배출 목표를 정하고 실천하고자 2015년 '파리기후변화협정'을 채택하였다. 우리나라는 2015년 '파리기후변화협정' 체결 후 2030년까지 2017년 총 배출량 대비 24.4 % 감축을 목표로 설정하였다.(외교부, 2020) 국내 사회 각 분야에서는 온실가스 감축을 위해 노력하고 있으며, 도로분야에서는 온실가스 저감을 위한 환경친화형 도로 설계와 시 공기술 개발을 위한 연구들이 검토되고 있다. 그 중 가열 아스팔트 혼합물 제조 시 사용되는 기존의 연료(중유, 벙커씨유, 정제유 등) 를 상대적으로 탄소배출량이 적은 연료(LPG, LNG)로 전환하거나, 플랜트 생산온도를 낮추어 사용되는 연료를 저감하는 방법 등 다양 한 연구를 진행하고 있다. 따라서 본 연구에서는 일반 가열 아스팔트 혼합물보다 약 50℃ 낮은 상태에서 생산할 수 있게 도와주는 탄소저감형 첨가제를 적용 한 저가열 아스팔트의 특성을 파악하고자 하였다. 기본 물성시험으로는 연화점, 신도, 회전점도를 시험하였으며, 공용성 등급 시험을 통하여 PG 등급을 확인하였다. 또한 기존에 상용화된 제품과 차이를 보기 위해, 첨가제가 투입되지 않은 일반 아스팔트와 중온 첨가 제 2종(고상형, 액상형)이 적용된 중온 아스팔트도 동일한 시험을 진행하였고, 저가열 아스팔트와 비교·분석 하였다.

전통적인 도로건설 재료인 시멘트 콘크리트 및 아스팔트 콘크리트는 생산과정에서 이산화탄소 등 대기 유해물질을 발생시키고, 자율 주행관점에서 자율주행 및 전기차 운행을 위한 디지털 센서 기반의 첨단기술 적용이 어려워 이를 대체하기 위한 미래 지향적 도로건설 소재 및 완전자율주행을 지향하는 기술 개발이 필요한 실정이다. 세계적으로 친환경 기술 개발 수요와 동반하여 전기, 수소차 등 친환경 모빌리티 기술과 자율주행 기술에 대한 기술적 진보가 지속적으로 이루어지고 있다. 국내의 경우, 첨단 모빌리티 분야를 국가전략기술로 지정하고 단기적으로 Lv4/4+, 장기적으로 완전자율주행 개발을 목표로 많은 연구와 정책들이 추진되고 있다. 자율주행 레벨이란 미국 자 동차공학회(SAE : Society od Automotive Engineers)가 제시한 자율주행 기술 수준 단계로, Lv.1 비자동화, Lv.2 운전자 보조, Lv.3 부분 자 동화, Lv.4 조건부 자율주행, Lv.5 고등 자율주행, Lv.6 완전 자율주행의 총 6단계로 구성된다. Lv 3.의 경우 주행 중 다양한 돌발 상황 및 주변 사물들을 모두 인식하고 이에 대응할 수 있지만, 부득이한 경우 운전자가 운전할 필요가 있다고 자동차가 판단할 경우 운전자 가 개입하여 운전하는 수준이며, Lv 4.의 경우 특정 환경(구역, 날씨 등)에서는 자동차가 모든 자율주행 기능을 지원, 어떠한 상황에서도 운전자가 개입할 필요가 없는 수준을 말한다. 현재는 조건부 자율주행, Lv 3.에서 자율주행 Lv 4, 즉 고등 자율주행 단계로 넘어가는 시 점이나 영상기반의 현 자율주행 시스템은 악천후 시 자율주행차가 안전하게 주행할 수 있도록 지원하는데 어려운 한계를 가지고 있다. 이와 더불어 자율주행과 관련된 기술과 주행 안전성을 담보하기 위한 도로 인프라, 즉 도로의 재료, 기하구조 문제(노면상태, 차로상태, 도로안내표지 등을 인식하는 문제)에 대한 대안 제시 필요성도 대두되고 있다. 본 연구에서는 현 자율주행 문제의 한계 극복 및 탄소배출 저감이 가능하도록 자율주행 센서 등 다양한 첨단 센서의 적용이 용이한 재활용 플라스틱 소재에 대한 도로 인프라 적용 가능성을 검토하고 기초 실험을 통해 강도측면에서의 재활용 플라스틱의 도로인프라 적 용 가능성을 확인하였다.

최근 급격한 기후 변화로 인해 도로 교통사고의 발생 빈도가 증가하고 있으며, 특히 겨울철에 자주 발생하는 도로 살얼음(블랙아이 스) 현상이 주요 원인 중 하나로 지목되고 있다. 도로살얼음의 형성 메커니즘은 다양한 요인에 따라 복합적으로 작용하며, 당시의 도 로 기상 조건과 도로의 기하학적 구조에 따라 얼음의 형태 및 강도가 결정된다. 그중에서도 도로 노면 온도는 도로살얼음 형성에 중 요한 요소로, 여러 나라에서 겨울철 교통안전 평가를 위한 주요 지표로 사용되고 있다. 그러나 현재 도로 노면 온도에 대한 명확한 정 의가 부족할 뿐만 아니라, 측정 방법에 따라 계측 편차와 온도 손실 등 여러 한계가 존재해 정확한 온도 측정이 어려운 실정이다. 이 에 본 연구는 지중 깊이에 따른 온도 데이터와 도로 기상 데이터를 결합하여 보다 정밀한 도로 노면 온도 예측 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 지중 깊이 2cm, 3cm, 4cm, 5cm, 7cm, 9cm, 15cm, 20cm에 각각 온도 센서를 설치하였으며, 기상 데이터는 해당 지점에서 2m 떨어진 AWS(Automatic Weather System)를 통해 대기 온도, 습도, 강수량, 일사량 등의 정보를 수집하였다. 이를 바 탕으로 지중 온도와 기상 조건의 상관관계를 활용하여 노면 온도를 예측하는 방법론을 도출하였다. 본 연구의 결과는 도로 노면 온도 예측의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라, 새로운 접근 방식을 통해 노면 온도의 정의를 재정립하는 데 기여할 것으로 기대된다.

현재 국내에서는 아스팔트 포장의 예방적 유지보수공법의 사용이 미미하며, 시공 기준 또한 부재한 실정이다. 이에 따라 포장가속시 험시설을 활용하여 예방적 유지보수공법 적용에 대한 공용성 변화 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 포그씰 A, B 공법에 대해 도포 량을 다르게 시공하여 기능성 인자인 BPN, MPD와 물성 인자인 공극률에 대해 추적조사를 진행하여 공용성 변화를 분석하였다. 주행 횟수의 산정은 가속시험기의 등가단축하중(ESAL, Equivalent SIngle Axle Load)의 관계식을 통해 실제 교통량을 등가단축하중으로 환산 하여 가속시험 주행 횟수를 산정하여 시공 후 공용 1년까지의 성능을 분석하였다. 분석 결과 기능성 인자인 MPD는 차량 주행으로 인 해 점차 감소하였으며, BPN은 시공 직후 포그씰 처리로 인한 미끄럼 저하가 지배적으로 나타났으나 점차 회복되는 것으로 나타났다. 물성 인자인 공극률은 주행 횟수가 증가할수록 포그씰이 포장 표면으로 채워져 공극률이 줄어드는 것으로 나타났다. 도포량별 분석 결과 도포량이 가장 많은 구간에서 저하율이 모든 인자에서 가장 큰 것으로 나타났으며, 두 도포량의 경우 인자별로 미세한 차이는 존재하였으나 대부분 비슷한 경향을 보이는 것으로 확인되었다.

현재, 교통안전진단의 경우 차량 및 보행자의 교통사고를 미연에 방지하고 도로의 전체적인 안전을 도모하고자, 교통안전법 제34조 에 의거하여, 수행 조건에 부합한 경우 교통안전진단을 받도록 규정하고 있다. 교통안전진단의 경우 도로의 구분에 따라 다른 기준을 적용하고 있으며, 도로별 길이를 기준으로 수행 여부를 판단하고 있다. 교통안전진단의 경우 도로의 설계단계, 개시 전 단계 및 운영단계 등 3가지로 구분되어 수행되고 있으며, 각각의 단계별로 진단 수행 내용 및 범위가 조금씩 다르게 진행된다. 설계 단계에서의 교통안전진단의 경우, 해당 도로의 실시 설계 내용을 바탕으로 도로의 안전 을 판단하며, 개시 전 단계의 경우 도로의 신설 이후 운영 전 도로의 안전을 평가한다. 마지막으로 운영 단계의 교통안전진단의 경우 현재 운영 중인 도로에 대하여 도로의 안전을 평가하는 것이다. 본 연구에서는 진단단계별 교통안전진단 중 도로 설계단게에서 수행 시 발생될 수 있는 한계점을 파악하고, 이를 보완할 수 있는 방 안을 제시하여 그 효과를 분석하고자 한다. 또한, 국제 기준으로 운영되고 있는 iRAP(International Road Assessment Programme)의 SR4D( Star Rating for Design)을 통해 설계단계의 교통안전진단 수행 시 효과적이고 안전한 진단결과를 도출해내고자 한다.