본 연구에서 Greenidea (Trichosiphum) nigra를 국내에서 처음으로 보고한다. 이 종의 무시성충에 대한 형태학적 정보, 기주식물, 분포지역, 한국에 분포하는 털관진딧물속 종들의 분류키를 제공한다.

딱정벌레목 침봉바구미과 창주둥이바구미아과의 Eutrichapion (Eutrichapion) ervi (Kirby, 1808) [검은다리창주둥이바구미], Pseudaspidapion botanicum (Alonso-Zarazaga and Wang, 2011) [장구밥창주둥이바구미] 및 Sergiola (Golovninia) hilleri (Schilsky, 1902) [빈도리창주둥 이바구미] 3종을 한국에서 처음으로 보고한다. 그들의 형태적 특징과 형태 사진, 기주 정보를 수록하였다.

더듬이긴노린재과의 미기록종인 Pachygrontha similis Uhler, 1896 (닮은더듬이긴노린재, 신칭)을 한국에서 처음으로 보고한다. 외부형질 과, 진단형질, 성충 표본과 생식기의 사진 그리고 한국산 더듬이긴노린재속의 분류 키를 제공한다.

본 연구에서는 광체꽃벌속의 미기록종 Ceratina iwatai Yasumatsu, 1936을 한국에서 처음으로 보고한다. 본 종의 기재, 분포정보, 그리고 삽화를 제공한다.

한국산 복숭아거위벌레속(딱정벌레목: 바구미상과: 주둥이거위벌레과)의 분류학적 재검토를수행한 결과 애복숭아거위벌레(Rhynchites (Rhynchites) fulgidus Faldermann, 1835)를 국내 처음으로 확인하였다. 본 연구에서는 한국산 복숭아거위벌레속 2종(애복숭아거위벌레, 복숭아 거위벌레)의 형태학적 재기재를 제공한다. 또한, 한국산 복숭아거위벌레속 종들의 분류학사에 대한 고찰과 2종에 대한 분류 검색표를 제시한다.

본 연구에서는 국내에서 처음 발견된 Aulacophoroides hoffmanni (Takahashi, 1937)를 최초로 보고한다. 2024년 야외조사에서 한국의 서부 2개 지역의 등나무(Wisteria floribunda (Willdenow))에서 심각한 피해를 주고 있는 A. hoffmanni를 확인하였다. 무시성충의 상세한 형태 기재와 계측값을 제시하였으며, 생체 및 슬라이드 표본 사진을 포함하였다. 이 종은 등나무에 심각한 피해를 주고 있어 관상용 등나무의 주요 해충이 될 것으로 예상된다.

본 연구를 통해 미기록종 Homalotylus albifrons (Ishii, 1925) (벌목: 깡충좀벌과)를 한국에 최초로 보고한다. 이 종에 대한 진단과 사진과 한국 의 Homalotylus 속의 종 키를 수록한다.

본 연구에서 Acyrthosiphon (Acyrthosiphon) lactucae를 국내에서 처음으로 보고한다. 이 종의 무시성충에 대한 형태학적 정보, 분포지역, 기주 식물, 한국에 분포하는 Acyrthosiphon 속 종들의 분류키를 제공한다.

도로 관리는 교통 시스템과 국가 경제에 중대한 영향을 미치며, 이에 따라 도로 유지관리는 시민들의 삶의 질을 향상시 키는 데 중요한 역할을 한다. 따라서 체계적인 유지관리는 도로 안전성과 경제적 효율성을 높이는 데 필수적이다. 기존 의 도로 관리 방식은 대부분 반응적이며, 종이 문서를 기반으로 이루어져 정보 손실, 데이터 손상, 검색의 어려움 등의 여러 제한점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 3D 모델과 관련 데이터를 일대일 매핑하여 자 동으로 입력할 수 있도록 하는 BIM (Building Information Model)을 활용한 접근 방식을 제안한다. 본 연구는 주로 BIM 생성을 위해 널리 사용되는 Autodesk Revit을 활용하여 3D 도로 모델을 생성하고, 도로의 손상 정보 (길이, 폭, 보수 면 적, 보수 부피, 유지보수 이력 등)를 통합 관리하는 방법을 연구한다. 하지만 Revit은 디지털 정보를 3D 모델에 자동으로 가져오는 기능이 없기 때문에, Visual Programming 도구를 이용하여 유지관리 기록 정보를 BIM으로 자동 입력하는 방 법을 개발하였다. 이를 통해, 사용자가 특정 도로 손상 모델을 선택하면 해당 손상의 통합 이력을 표시할 수 있는 새로 운 통합 이력 관리 시스템을 구축하였다. 이러한 접근 방식은 종이 문서 기반의 기록 방식에서 발생하는 데이터 손상, 기록량 증가, 특정 데이터 검색의 어려움 등의 문제를 해결할 수 있으며, 신속하고 정확한 의사 결정을 지원한다. 본 연 구는 BIM을 활용한 도로의 통합 이력 관리 시스템 구축을 통해 새로운 방향성을 제시한다.

자율주행 차량이 상용화됨에 따라 연구에 사용할 수 있는 자율주행 차량의 주행궤적 자료를 제공하고 연구하는 기관이 증가하고 있다. 캘리포니아 자동차관리국은 사고 당시 차량의 거동과 주변 환경을 기록한 자율주행 차량 사고 보고서를 제공한다. Waymo는 라이다, 카메라 등을 통해 수집한 자율주행 차량의 실주행 자료를 제공한다. 본 연구에서는 캘리포 니아 자동차관리국에서 제공하는 자율주행 차량 사고 보고서와 Google Street Map을 이용하여 사고 당시의 도로유형과 도로환경요소 및 사고 당시 상황을 파악하고, 베이지안 네트워크(BN)을 통해 자율주행 차량 사고 영향요인을 파악하였 다. 랜덤 포레스트를 통해 앞에서 파악한 자율주행 차량 사고 영향요인들의 변수 중요도를 추출하고 이를 기반으로 자율 주행 차량 주행 시나리오를 도출하였다. 도출한 자율주행 차량 주행 시나리오와 유사한 상황을 보이는 Waymo Open Dataset의 자율주행 차량 실제 주행궤적을 매칭하여 자율주행 차량 주행 행태 기반 사고 위험도 평가 지표를 도출하였 다. 본 연구의 결과는 앞으로 도로환경요소 및 자율주행 차량 주행궤적에 따른 자율주행 차량 주행 안전성 연구의 기반 이 될 것으로 기대된다.