우리나라는 항만에 장기간 계류 중인 선박이나 공유수면에 방치된 선박 또는 감수ㆍ보존 선박 등이 약 376척이 있으며, 이러한 해양오염 취약선박에서 2019년도 이후 약 36건의 해양오염 사고가 발생하는 등 사회적 문제를 유발하고 있다. 이러한 해양오염 취약선박 은 평균 선령 35년으로 일반선박 대비 1.5배이고, 해양오염에 취약한 단일선체 구조가 많아 침수ㆍ침몰 사고를 빈번히 유발할 뿐만 아니 라 오염사고 건수는 일반선박 대비 약 4.6배, 유출량은 1.5배 등으로 그 취약성이 매우 높다. 그럼에도 불구하고 이러한 선박은 선박 계선 신고, 계선사유서 제출 등을 통해 선박검사를 면제받아서 환경ㆍ안전관리 체계에서 제외 되어서 그 취약성과 관리 정도의 불균형이 발생 하게 된다. 이러한 해양환경에 대한 위해성을 줄이기 위한 체계적이고 구체적 관리 및 제도적 보완이 필요하다. 우선 관리적 측면에서는 최초 계산신고 시 상태조사를 시행하고, 계선신고 이후에도 주기적 실태조사를 통해 악의적 방치 선박에 대해서는 선체 제거 등 행정처 분을 적극적으로 수행하도록 여건을 마련할 필요가 있다. 그리고 법ㆍ제도적 측면에서는 정부가 장기계류ㆍ방치선박 등에서 사고가 발생 하지 않더라도 사전조사를 통해 위험성의 정도를 파악할 수 있도록 하는 근거를 마련하고, 소유자의 위해도 평가와 오염저감 조치 의무 와 더불어 동 의무의 미이행시 국가의 직접조치 등의 각 단계별 관리체계 구축이 필요하다.

해사 데이터는 항만을 입출항하는 선박 정보, 해상에서 운송되는 화물 정보, 이를 모니터링하고 관리하는 해상교통관제 정보 등 해상에서 생성되는 모든 데이터로 정의할 수 있다. 이러한 해사 데이터는 그 종류만큼이나 다양한 형식으로 송수신되고 있으며, 각각 의 데이터가 서로 밀접하게 연관되어 있는 멀티모달의 특징을 가지고 있기 때문에 데이터의 통합 관리가 어려운 실정이다. 더욱이 해사 데이터를 인공지능 시스템에 활용하기 위해서는 데이터 도메인에 대한 지식이 필요하기 때문에 비전문가의 경우 데이터를 활용하는 데 제약이 많았다. 이에 본 논문에서는 데이터의 연관 관계를 이용하여 멀티 모달 해사 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 데이터 체계를 제안하였다. 제안하는 관리 체계는 멀티 모달 데이터의 전처리 작업 절차와 연관 관계 기반의 그래프 데이터베이스, 비정형 데이터를 위 한 객체 저장 공간을 포함하고 있으며, 이를 통해 수집된 데이터로부터 연관 관계를 자동으로 추출하여 저장할 수 있도록 설계하였다. 또 한, VHF 데이터의 데이터베이스 구축 예시를 통해 제안하는 데이터 관리 체계의 활용 가능성을 검토하였으며, 기존의 데이터 관리 체계 에 비해 데이터의 이해도를 높이고, 활용도를 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.

최근 정부는 중소기업 부담을 완화할 수 있도록 불편한 인증 폐지, 통합, 개선 등을 포함한 인증규제 개선방안을 마련하여 추 진하였다. 정부 방침에 맞춰 해양오염방제 자재․약제 검정 제도도 규제 완화를 위한 제도개선을 진행 중이다. 주요 내용은 제품 판매전 시행하는 검정을 폐지하고 형식승인을 받은 제품에 대하여 정기검사, 수거검사 등의 사후관리시스템을 도입하는 것이다. 본 연구는 해양 오염방제 자재․약제 검정제도의 역할을 대체하고 제품 품질을 지속적으로 유지할 수 있는 합리적 방안을 제시하는 것을 목표로 하고 있 다. 현재 제도의 문제점 고찰, 국내․외 주요 제품 인증제도를 조사 등을 통해 방제자재 및 약제에 적합한 사후관리제도의 방향을 연구하 였다.

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.

본 연구에서는 도로법과 건설기술진흥법을 근간으로 하는 두 가지 기준체계를 가지고 있는 우리나라의 도로분야 건설 기준에 대해 조사하고, 이를 통합하여 체계적이고, 합리적으로 관리하기 위한 방안으로, 도로법에서 직접 위임하고 있는 도로의 구조ㆍ시설 기준에 관한 규칙에서 원칙과 기본사항을 정의하고, 계획, 설계, 시공 등 단계별로 요구되는 기술적인 사항은 건설기술진흥법에서 정하는 건설기준에서 정하고, 이를 적용하기 위한 대한 세부사항과 필요한 해설 등은 표준 도, 지침, 편람, 기술지도서, 업무요령 등 국토교통부 훈령인 건설기술진흥업무 운영규정에서 정하는 하위기술기준에서 정하도록 하는 체계를 제안하였다. 이를 위해, 현장에서 실효적인 기준처럼 활용되고 있으나, 건설기준 및 하위기술기준 들과 중복적인 위치를 가지며, 법적 근거 없이 국토교통부 일반 간행물로 발간되고 있는 도로의 구조ㆍ시설 기준에 관한 규칙 해설을 국토교통부 발간물에서 제외하고, 주요 내용을 건설기준과 하위기술기준에 통합하고 폐지 또는 민간 발간물 로 변경하는 방안을 제시하였다. 이를 통해 현장에서의 건설기준 활용도를 제고하고, 하위기술기준들과의 적용에서 사용 자 혼동을 방지할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 본 연구를 통해 제안하는 기준 체계상의 기준은 최소한 건설기준위원 회의 검토를 통해 제정 및 개정할 수 있도록 하는 근거를 마련하여 위계별 기준들의 체계적인 연계와 역할분담을 통해 국가 건설기준 체계를 보다 합리적으로 관리할 수 있을 것으로 기대한다.

한국건설기술연구원은 2016년 캄보디다 공공사업교통부 요청으로 건설인프라 및 건설관리 체계 현대화에 대한 기술설명회를 수행하였 으며, 2017년 국토 인프라 건설 분야 기술협력 및 캄보디아 건설기술연구원 시범 운영 지원을 위한 협력 MOU를 체결, 2018년에는 지 속적인 상호 호혜 협력 관리를 위한 캄보디아 현지에 공동사무실을 개소하였다. 국토교통 ODA 사업은 2018년 개최된 한-아세안 인프 라 장관회의에서 캄보디아 공공사업교통부(MPWT, Ministry of Public Works and Transport)에서 대한민국 국토교통부에 캄보디아 도로 건설 및 관리체계 현대화를 위한 지원을 공식적으로 요청하여 2020년부터 40억원 규모의 국토교통 ODA 사업으로 『캄보디아 도로건 설 및 관리체계 현대화 사업』을 지원하였다. 사업 추진체계는 국토교통부, 해외건설협회에서 발주하여 한국건설기술연구원(정부출연 연구기관), 한국도로공사(공기업)이 컨소시엄으로 구성하여 수행하였으며, 캄보디아측은 공공사업교통부(MPWT) 정부 주도하에 신생 조 직인 산하 공공사업교통연구소(TSIPWT)와 협업하여 지속가능한 도로건설 및 관리체계 현대화 사업을 추진하였다. 사업의 주요내용은 ①도로포장 건설 관리체계 현대화 ② 지속가능한 자립형 캄보디아 도로포장 기술시험소 설립 지원 ③ 시험 기자재 및 현장조사 장비 공여 및 운영 노하우 전수 ④캄보디아 도로포장 기술시험소 시범운영을 통한 자립화 ⑤ 해외사업 및 기술역량강화를 위한 인재 양성 으로 구성되어 있다. 본 사업은 2020년에 6월에 착수하여 2023년 10월에 수행하였으며, 캄보디아 정부 또한 미래 세대를 위한 지속가 능한 도로건설 및 관리체계 자립화의 초석으로 본 국토교통 ODA 사업이 성공적으로 수행되었으며, 양국 간 적극적으로 협력하고 있 으며, 2단계 사업을 2025년부터 2027년까지 3년 간 수행할 예정이다.

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.

This study analyzes the importance-performance analysis (IPA) of the 10 dimensions of the smart construction safety management system, and analyzes which dimensions are important and which dimensions are performing to determine key improvement tasks, incremental improvement tasks, Maintenance and reinforcement tasks and continuous maintenance tasks were derived. Among the 10 dimensions of the smart construction safety management system, the dimensions that are recognized as important by all field managers and field workers and have high performance are the automatic risk displacement measurement system, smart environmental sensor system, and heavy equipment seizure prevention system. However, areas that were perceived as having high importance but low performance were worker location tracking systems, smart safety helmet chin muscles, and smart safety ring fastening. Among the smart construction safety management systems perceived by field managers, areas for key improvement with high importance and low performance included worker location tracking system and smart safety ring fastening. Among the smart construction safety management systems perceived by field workers, the area for key improvement with high importance and low performance was the automatic risk displacement measurement system.

In response to the global transition towards carbon neutrality, there's an increasing emphasis on sustainable energy solutions, with offshore wind power playing a crucial role, especially in South Korea. This study presents an AI-based safety management system specifically designed for offshore wind operators. At the heart of this system is a machine learning algorithm that processes sensor data to automatically recognize human behavior and improve the accuracy of predicting worker actions and conditions. Such predictive analytics not only refines the analysis of behavioral patterns, but also increases the effectiveness of accident prevention. The results of this research are expected to significantly improve safety measures in offshore wind facilities and further sustainable energy initiatives.

도로의 포장 상태의 노후화나 관리미흡으로 인하여 시민의 사유 재산 중 주요한 요소인 자동차 등의 손상이나 자동차 사고 로 이어질 수 있어 큰 사회적 비용이 발생할 뿐 아니라, 시민들의 불편과 불만을 초래할 수 있다. 최근 도로 포장의 경우 포트홀 발생 건수와 그에 따른 민원 및 소송 건수가 증가해 행정력 및 예산이 낭비되고 있으며, 서울시의 경우 포장도로 노후화 추이가 증가함에 따라 유 지 관리 비용 또한 증가하고 있다. SOC 시설물 안전성 강화에 대한 사회적 요구는 지속적으로 증가하고 있어 한정된 예산의 효율적 활용을 위한 첨단 유지관리기술 도입이 시급하다.