본 논문은 미중 간 디지털 패권 경쟁이 고조되는 가운데, 트럼프 2기 출범 이후 본격화된 미국의 디지털 블록화 전략과 이에 대응하는 중국의 디지털 실크로드 전략의 재정렬 흐름을 분석한다. 기존 논의가 정책 수 사에 머물렀던 한계를 넘어, 본 연구는 디지털 실크로드가 동아시아 디 지털 질서 내에서 ‘공진(co-resonance)’ 플랫폼으로 진화하는 구조적 가 능성을 고찰한다. 특히 한국은 기술구조의 상호보완성과 디지털 규범 설 계 참여 능력을 바탕으로, 미국 중심 전략에 일방적으로 편입되기보다는 다층적 디지털 협력 구조를 설계할 수 있는 위치에 놓여 있다. 본 연구 는 복잡계 이론, 플랫폼 거버넌스, 디지털 지역주의의 이론틀을 바탕으 로, 디지털 실크로드의 전략적 전환, 트럼프 2기의 블록화 구조, 한중 간 기술·표준·규범 협력의 공진 가능성을 분석하였다. 이를 통해 ‘공진 질서’ 라는 개념을 디지털 지정학 분석의 새로운 해석틀로 제안하고, 다중 연 결성과 하이브리드 외교를 기반으로 한 한국의 전략적 개입 방향을 제시 한다.

도로변 투명 방음벽은 소음 저감 효과뿐만 아니라 경관 개선이라는 관점에서 널리 설치되고 있으나, 높은 반사율과 투명도로 인해 야생조류 충돌의 주요 원인으로 지목되고 있다. 본 연구는 경상남도 전역을 대상으로 조류 충돌 현황을 파악하고, 충돌 위험지역의 공간적 특성을 규명하여 투명 방음벽의 조류충돌 저감 대책 수립을 위한 기초 자료로 제공하고자 수행되었다. 2000년부터 2023년까지 현장 조사, 비영리 단체 자원봉사, 시민과학 자료를 통해 총 3,638건(74 종 3,686개체)의 충돌 정보를 수집하였다. 분석 결과 멧비둘기, 물까치, 직박구리 등 텃새가 주요 충돌 종으로 나타났으며, 계절별로는 겨울철이 가장 많았다. 방음벽 주변 토지피복은 충돌 여부와 무관하게 80m 이내 구간에서 시가화 건조지역과 초지 비율이 급격히 증가하는 경향을 보였다. 종분포 모델(MaxEnt) 분석 결과, 다양한 요인 중 산림과의 거리가 가장 큰 연관성을 보였으며, 산림-농업, 산림-도시 등 생태계 경계부의 저지대에서 충돌 위험이 집중되는 것으로 나타났다 (AUC=0.921). 이 결과는 투명 방음벽의 충돌 위험이 방음벽의 구조적 특징뿐만 아니라 주변 공간구조와 지형적 특성과 밀접하게 연관됨을 시사한다. 따라서 신규 방음벽 설치 시 방음벽의 조류충돌 저감 설계 반영과 함께, 시민과학 참여를 통한 지속적 모니터링 등을 통한 위험지역 도출과 고위험지역에 대한 우선 저감 조치가 필요하다.

In this study, we propose a data-driven analytical framework for systematically analyzing the driving patterns of autonomous buses and quantitatively identifying risky driving behaviors at the road-segment level using operational data from real roads. The analysis was based on Basic Safety Message (BSM) data collected over 125 days from two Panta-G autonomous buses operating in the Pangyo Autonomous Driving Testbed. Key driving indicators included speed, acceleration, yaw rate, and elevation, which were mapped onto high-definition (HD) road maps. A hybrid clustering method combining self-organizing map (SOM) and k-means++ was applied, which resulted in eight distinct driving pattern clusters. Among these, four clusters exhibited characteristics associated with risky driving such as sudden acceleration, deceleration, and abrupt steering, and were spatially visualized using digital maps. These visualizations offer practical insights for real-time monitoring and localized risk assessment in autonomous vehicle operations. The proposed framework provides empirical evidence for evaluating the operational safety and reliability of autonomous buses based on repeated behavioral patterns. Its adaptability to diverse urban environments highlights its utility for intelligent traffic control systems and future mobility policy planning.