겨울철 국내 도로 결빙으로 인한 교통사고가 증가하는 추세를 보이고 있으며 2018년~2022년까지 총 4,609건의 결빙 교통사고가 발 생하였다. 결빙 교통사고의 치사율은 2.3으로 일반적인 교통사고와 비교하여 높은 치사율을 보이며 최근 5년(2018~2022)동안 결빙 교 통사고로 인하여 107명이 사망자와 7,728명의 부상자가 발생하였다. 현재 국토교통부에서 제시한 결빙 취약구간 평가기준표에 따라 결 빙 위험 구간을 지정하고 있으나, 해당 기준은 결빙의 주요 요인으로 고려되는 기상조건을 충분히 반영하지 못하고 있다. 도로 결빙은 노면온도가 0℃ 이하이며 노면에 수분이 공급될 때 형성되며 기온, 구름량, 풍속, 풍향, 상대습도, 강수량 등의 기상인자들이 복합적으 로 작용하여 결빙이 발생한다는 점을 고려하였을 때, 기상 특성은 도로 결빙의 주요 인자로 판단된다. 따라서 국내 결빙 취약구간 평 가기준의 개선이 필요하며 본 연구의 목적은 국내 결빙 교통사고 데이터를 분석하고 결빙이 형성되는 기상 조건을 구체화하는 것이다. 분석을 위한 데이터로 2018년~2022년까지 5년동안 발생한 결빙사고 사례와 기상청 방재기상관측소(AWS)에서 제공하는 기상 데이터 를 적용하였다. 이후, 박스도표, 확률밀도함수 등의 통계분석을 적용하여 결빙 형성 기상 조건을 구체화하였다. 이를 통하여 기존 결빙 취약구간 평가기준의 기상학적 개선 방향성을 제시할 수 있으며 더 나아가 도로 결빙 예측 로직 개발을 기대할 수 있다.

전 세계적으로 실도로에서의 자율주행차 안전성능을 검증하고 자율주행 시스템 기술의 개발을 위해 다양한 실증을 수행하고 있다. 미국의 경우 캘리포니아, 오하이오, 애리조나 등 다양한 주에서 자율주행차의 실도로 테스트를 진행하고 있으며, 독일의 경우 페가수 스 및 이매진 프로젝트 등을 통해 자율주행 성능 및 협력 운행 테스트를 수행하였다. 그러나, 자율주행차의 주행 성능 측면의 평가에 국한되어 실증이 진행되고 있다는 한계가 존재한다. 실도로 환경에서 자율주행차는 비자율주행차, 보행자 및 자전거 등과 상호작용하 며, 다양한 도로 기하구조에서 주행안전성 저하 문제가 발생할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 혼재교통상황에서 자율주행차의 주행 안전성을 저하시키는 도로 기하구조를 도출하였다. 또한, 캘리포니아 Department of Motor Vehicles (DMV)에서 제시한 자율주행차 관련 사고자료 검토를 통해 유사한 도로 기하구조에서 발생할 수 있는 사고 유형을 검토함으로써 선제적인 대안을 마련하고자 한다. 시뮬 레이션 분석을 위한 자율주행차 거동구현의 경우 real-world automated vehicle data (AVD) 기반 주행행태 분석을 통해 VISSIM 파라미 터를 조정하였다. 위험구간 도출을 위해 평가지표를 선정하고 주행안전성 분석을 수행하였으며, 위험 구간의 도로 기하구조의 특성을 도출하였다. 마지막으로 위험구간의 도로 기하구조와 유사한 구간에서 발생한 실제 자율주행차 관련 사고 보고서를 검토함으로써 본 연구에서 도출된 위험구간의 도로 기하구조에서 발생할 수 있는 잠재적 사고 원인을 제시하였다. 본 연구의 결과를 통해 향후 자율주 행차의 실도로 도입을 위해 선제적인 대책을 마려하는데 기초자료로 활용될 수 있으며, 나아가 자율주행차 안전성 향상을 위한 경고 정보 서비스 개발, 정보 제공 인프라 설치 우선순위, 도로 기하구조 개선 사업에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

In this study, an experimental analysis of noise reduction in road traffic by applying the Micro Grooving technique to concrete highway pavements is explored. Initiated in 1984 to address the aging and damage issues observed in South Korea's concrete highways, Micro Grooving is known for creating fine grooves on the cement pavement surface to increase friction, prevent hydroplaning, and inhibit ice formation, while reducing vehicle friction noise by 3∼5dB(A). It is determined from noise measurement results that the application of the Micro Grooving method can be expected to reduce roadside noise and enhance the safety of drivers' driving experience.

This study investigates the utilization of existing CCTV networks for road traffic volume measurement, a key indicator of road infrastructure utility. Traditionally, traffic studies, which are costly and time-consuming, are divided into continuous or ad-hoc surveys. By leveraging current CCTV systems, the proposed method eliminates the need for new installations, conserving resources and increasing efficiency. Preliminary results indicate that this approach offers a time and cost-effective alternative for traffic assessments, with the potential to transform traditional survey techniques.

PURPOSES : This study aims to identify the thresholds at which various factors affecting traffic crashes lead to actual traffic crashes METHODS : To verify the thresholds, we created scenarios and ran simulations with a combination of factors that affect traffic crashes. Lateral offset and minimum TTC were used to evaluate whether an incident occurred. RESULTS : In the first scenario, the most significant factor affecting traffic crashes is curvature, and it was found that the smaller the curvature(200 meters or less), the greater the deviation from the lane. And in the second scenario, especially the passenger car scenario, no accidents occurred when the curvature was greater than 90 meters and the speed was 40 km/h or less. The smaller the curvature and the higher the speed, the more accidents occurred. Similarly, in the bus scenario, no accidents occurred when the curvature was 120 meters or more and the speed was 30 km/h or less. Also, accidents tended to occur when the curvature was smaller and the speed was higher. CONCLUSIONS : Through this study, we derived the thresholds of factors that influence traffic crashes. The results are expected to help design and operate roads in the future and contribute to reducing traffic crashes.

PURPOSES : Traffic volume, an important basic data in the field of road traffic, is collected from traffic survey equipment installed at certain locations, which sometimes results in missing traffic volume data and abnormal detection. Therefore, this study presents various missing correction techniques using traffic characteristic analysis to obtain accurate traffic volume statistics. METHODS : The fundamental premise behind the development of a traffic volume correction and prediction model is to set the corrected data as the reference value, and the traffic volume correction and prediction process for the outliers and missing values in the raw data were performed based on the set values. RESULTS : The simulation results confirmed that the algorithm combining seasonal composition, quantile AD, and aggregation techniques showed a detection performance of more than 91% compared with actual values. CONCLUSIONS : Raw data collected due to difficulties faced by traffic survey equipment will result in missing traffic volume data and abnormal detection. If these abnormal data are used without appropriate corrections, it is difficult to accurately predict traffic demand. Therefore, it is necessary to improve the accuracy of demand prediction through characteristic analysis and the correction of missing data or outliers in the traffic data.

Black carbon (BC), which is mainly contained in fine particulate matters, is one of the typical anthropogenic air pollutants that are generated from the incomplete combustion process and discharged into the atmosphere, and its various health effects particularly on children have been a growing concern. In this study, BC and particulate matters were closely analyzed in an elementary school adjacent to a high- traffic road in a large metropolitan city. The investigation showed that black carbon behaved similarly to ultrafine dust of 0.3 μm or less in the air, accounting for 20%-40% of it. The occurrence of high concentration outdoor pollution influences the BC content in indoor particulate matters. The average I/O value was 0.7 during the class-hours, and 0.8 without students. However, when students played in the classroom, the range of BC concentrations varied from 0.25 to 1.15, wider than 0.41-1.13 without students. Although this study was conducted with regard to just one elementary school, it can be considered to represent the typical air quality status of domestic schools, and it is believed to present valuable data which can be utilized to assist with preparing measures to enhance the air quality management of schools.

PURPOSES : In this study, model-agnostic methods are applied for interpreting machine learning models, such as the feature global effect, the importance of a feature, the joint effects of features, and explaining individual predictions. METHODS : Model-agnostic global interpretation techniques, such as partial dependence plot (PDP), accumulated local effect (ALE), feature interaction (H-statistics), and permutation feature importance, were applied to describe the average behavior of a machine learning model. Moreover, local model-agnostic interpretation methods, individual conditional expectation curves (ICE), local surrogate models (LIME), and Shapley values were used to explain individual predictions. RESULTS : As global interpretations, PDP and ALE-Plot demonstrated the relationship between a feature and the prediction of a machine learning model, where the feature interaction estimated whether one feature depended on the other feature, and the permutation feature importance measured the importance of a feature. For local interpretations, ICE exhibited how changing a feature changes the interested instance’s prediction, LIME explained the relationship between a feature and the instance’s prediction by replacing the machine model with a locally interpretable model, and Shapley values presented how to fairly contribute to the instance’s prediction among the features. CONCLUSIONS : Model-agnostic methods contribute to understanding the general relationship between features and a prediction or debut a model from the global and/or local perspective, securing the reliability of the learning model.

2018년 음주운전차량에 윤창호 군이 사망하는 사고가 발생하고, 상습 음주운전에 대한 처벌을 강화하자는 국민들의 의견을 반영하여 도로교통 법 제148조의2 제1항이“제44조제1항 또는 제2항을 2회 이상 위반한 사람(자동차등 또는 노면전차를 운전한 사람으로 한정한다)은 2년 이상 5년 이하의 징역이나 1천만 원 이상 2천만 원 이하의 벌금에 처한다.”는 내용으로 일부개정이 있었다. 그런데 얼마 지나지 않아 2021. 11. 25. 헌법재판소에서 위 일부 개정된 도로교통법 중 제148조의2 제1항 중 “제44조 제1항을 2회 이상 위반한 사람”에 관한 부분이 헌법에 위반된 다는 위헌결정을 하였다. 헌법재판소는“제44조 제1항을 2회 이상 위 반”한 경우로 정하여 가중요건이 되는 과거 음주운전 금지규정 위반행위 와 처벌대상이 되는 재범 음주운전 금지규정 위반행위 사이에 아무런 시 간적 제한을 두지 않고, 죄질이 비교적 가벼운 유형의 재범 음주운전 행 위에 대해서까지 일률적으로 가중 처벌하도록 함으로써 형벌 본래의 기 능에 필요한 정도를 일탈하는 과도한 법정형을 규정한 것으로 책임과 형 벌 간의 비례원칙에 위반된다고 하였다. 그러나 음주운전의 행위태양 및 죄질의 경중에 차이가 있더라도 모두 반복된 음주운전 금지규정의 위반이라는 중요한 행위 반가치 지표적 측 면에서 다른 범죄들과 합리적으로 구별되는 동질의 범죄행위라고 볼 수 있으므로 개별적인 행위 태양을 고려하여 처벌규정을 더 세분화하지 않 았더라도 헌법이 요구하는 형벌체계에 어긋난다고 단정할 수 없다. 또한 비난가능성이 크지 않은 유형의 재범 음주운전의 경우를 위험한 반복적 음주운전행위와 동일하게 취급할 수 있다 하더라도 징역형 이외에 벌금 형이 있으므로 법관이 사실관계를 판단하여 양형을 통해 충분히 해결할 수 있는 부분이므로 이 사건 심판대상 조항의 가중처벌기준이 입법재량 을 현저히 일탈했다고 볼 수도 없다. 따라서 헌법재판소의 이 사건 위헌결정이 적절한지는 의문이다. 특히 상습 음주운전자에 대한 처벌조항이 강화되었음에도 여전히 도로교통법 (음주운전) 위반 발생건수가 감소되지 않고 있고, 국민들 사이에서 여전 히 음주운전 처벌강화에 대한 필요성이 언급되고 있으므로 이 사건 심판 대상조항을 위헌이라고 단정할 만한 국민들 사이의 법 감정에 변화도 존 재하다고 볼 수 없다. 이런 측면에서 헌법재판소가 이 사건 결정과 같은 위헌결정을 하고자 하였다면, 단순위헌결정이 아닌 법적 공백상태 및 형 벌규정의 위헌결정에 따른 소급적용으로 발생하는 재심 등의 여러 문제 를 고려하여 입법형성권을 존중하고 법적 안정성을 보장하기 위한 방편 으로서 헌법불합치 결정하는 것이 권력분립원칙에 더 부합한다고 할 것 이다.

PURPOSES : The logistic roads for freight transport along to the new port of Busan have been suffered by the rapid weather changes including high temperature and torrential rain. As a result, the roads require annual repair, which have been distressed seriously by the heavy logistic and environmental loads. Therefore, we need to identify the cause of the road pavement distresses and find a proper design method to minimize the pavement distress in order to prohibit the problem aggravated. METHODS : The damaged conditions of the logistic roads were investigated on-site. In addition, applied pavement designs, real traffic volumes, and historical climatic information were intensively collected for this project. With the investigated and collected data Korean pavement design program (KPRP) was implemented to analyzed the causes of the damaged roads and conceive the pavement design draft optimized for the roads. RESULTS : According to the investigation and KPRP analysis, the traffic volume to transport freights impacts significantly the pavement distress, so that a higher PG grade binder type should be used, for which polymer modified asphalt (PMA) binders are recommended. Moreover, its pavement thickness should be increased to secure load bearing capacity, but thickening the pavement has been discouraged due to difficulties induced by the road-sectional change, especially road-height change. CONCLUSIONS : In conclusion, 5cm PMA overlay is suggested for the normal-scale maintenance, and 7cm PMA overlay for large-scale maintenance. Besides these, the application of Polymer-modified Stone Matrix Asphalt (PSMA) using PG76-22 binder would be the best preventive maintenance method, which has been well know as having higher fatigue resistant performance than general PMA. However, if we use PSMA, quality control should be very cautious since PSMA can be very susceptible premature distress if its production and construction are improperly proceeded.

Assessment of noise exposed population is to check the environment noise level and social influence in order to reduce the risks such as annoyance and disturbance that are generated by environmental noise. Also, this method suggests the preferential noise abatement policy and action plan by accurately finding the area that the noise causes harmful effect to human health. Recently, a noise map, which can predict noise in comprehensive area, is used for the assessment of noise exposed population, breaking from the methods using existing measures. In particular, countermeasure for noise can be considered more effectively by using assessment methods of noise exposed population for specific noise level, area and building types which are the main input factors in noise maps. In this study, we propose noise prediction at traffic noise due to noise map.

A retractable bollard system has been used for the traffic control and protection of important facilities such as electric power plants, airports and government buildings etc. The power source of the driving unit of the conventional protective bollard system is on hydraulic or pneumatic system which has several disadvantages compared to an electric driven unit. In this research, an electric driven unit for an automatic retractable bollard is designed and developed to replace the conventional hydraulic and pneumatic driven type. For the reliability test of the developed electric driven unit, a field test has been successfully done. A case study was conducted to develop a defensive retractive bollard which the target performance is 9sec. and 7sec. on its raising and descending operation speed respectively with 750mm in stroke. The required time limit was fully satisfied as the time measured from the experiment were 7.5sec and 5.5sec for each operation. The developed unit also passed 364,000 cycles of operation without any serious malfunctions at the load test proving its reliability. The design theory and process of an electric driven unit of the automatic retractable bollard presented in this article is believed to be very useful contribution and design tool in advancing the physical security industry.