본 연구는 윌슨 롤스의 소설 􋺷붉은 양치식물의 전설􋺸에 나타난 상실의 치유 과정을 마이클 화이트의 이야기 치료 이론과 미르치아 엘리아데의 종교학적 통 찰을 통해 고찰하였다. 주인공 빌리가 가난과 결핍을 딛고 사냥개를 얻는 과정 부터, 개들의 비극적인 죽음을 거쳐 이를 승화시키는 단계를 ‘이야기 재저작’의 관점에서 분석하였다. 빌리의 기도는 추상적인 간구에 머물지 않고 육체적 노동 과 인내를 동반한 ‘수행적 기도’로 나타나며, 이를 통해 그는 자신의 삶을 주도 하는 주체적 저자가 된다. 빌리가 마주한 ‘바람’이나 ‘금속성 소리’ 등 자연 현 상은 엘리아데가 말하는 ‘히에로파니’로 작용하여, 극한의 위기 속에서도 그를 지탱하는 심리적 안전기지가 된다. 또한 개들의 죽음이라는 비극 앞에서 빌리는 이를 가족의 구원과 영원한 생명을 위한 ‘섭리에 따른 희생’으로 재해석한다. 특히 무덤가에 피어난 ‘붉은 양치식물’이라는 초자연적 표징은 슬픔이라는 지배 적 서사에 저항하는 ‘독특한 결과’로 작용하여, 상실의 트라우마를 영광스러운 섭리의 이야기로 승화시킨다. 본 연구는 문학 작품 속의 신앙적 체험이 어떻게 삶의 의미를 재구조화하는지 입증하고자 하였다. 이는 영어 교육 및 문학 치료 현장에서 학습자들이 자신의 시련을 긍정적인 이야기로 전환할 수 있도록 돕는 실천적 모델을 제시할 수 있을 것이다.

콘크리트 포장은 아스팔트 포장에 비해 우수한 내구성에 의한 장기공용성 확보로 잦은 유지보수가 필요없는 포장 형식이 다. 도심지의 교차로는 많은 교통량과 다양한 하중 조건이 집중되는 구간으로 아스팔트 포장에서는 파손이 빈번하게 발생하 고 있어 내구성 확보가 요구된다. 이에 본 연구에서는 도심지 교차로 구간에 적용된 콘크리트 포장의 특성 및 공용성을 분 석하기 위해 일본 나고야시를 방문하여 현장 조사를 수행하였다. 현장 조사 결과, 대부분의 교차로에서 진출입부 구간뿐만 아니라 중앙부까지 콘크리트 포장을 적용하고 있었다. 교차로에 시공된 콘크리트 포장 형식으로는 줄눈 콘크리트 포장과 줄 눈 철근콘크리트 포장이 확인되었으며 공용상태의 경우 경미한 수준의 스폴링 및 대각선 균열 등이 관찰되었다. 일부 교차 로에서는 콘크리트 포장 적용 시 교통차단을 장기간 유지할 수 없어 조강 포틀랜드 시멘트를 사용하는 1DAYPAVE와 슬래 브를 공장에서 사전 제작하여 시공하는 프리캐스트 콘크리트 포장 등 신속하게 교통 개방이 가능한 공법도 적용된 것으로 확인되었다.

싱가포르는 고온다습한 기후조건과 중차량의 잦은 가감속에 따른 피로 하중으로 인해 아스팔트 포장이 빈번하게 파손되어 도심지 교차로 구간에 콘크리트 포장을 적용하고 있다. 본 연구에서는 싱가포르의 도심지 교차로 구간에 시공된 콘크리트 포장의 적용 특성 및 공용성 분석을 위해 현장 조사를 수행하였다. 현장 조사를 통해 도심지 교차로에 적용된 콘크리트 포 장의 형식, 연장, 줄눈 간격 및 파손 유형 등을 분석하였다. 조사 결과, 도심지 교차로 구간에 적용된 콘크리트 포장의 연장 은 약 38~40m로 측정되었으며 포장 형식은 줄눈 철근콘크리트 포장과 반강성 포장으로 분석되었다. 줄눈 철근콘크리트 포 장은 줄눈 간격이 약 15~18m로 구성되어 있었으며 반강성 포장은 줄눈이 별도로 형성되어 있지 않는 것을 확인하였다. 파 손의 경우 줄눈 철근콘크리트 포장에서는 줄눈부 스폴링 및 줄눈재 파손 등을 관찰할 수 있었으며 반강성 포장에서는 표면 균열과 박리 등의 파손을 볼 수 있었다. 이러한 파손들은 포장 공용성에 악영향을 미칠 정도는 아닌 것으로 분석되었다.

Accurate estimation of vehicle exhaust emissions at urban intersections is essential to assess environmental impacts and support sustainable traffic management. Traditional emission models often rely on aggregated traffic volumes or measures of average speed that fail to capture the dynamic behaviors of vehicles such as acceleration, deceleration, and idling. This study presents a methodology that leverages video data from smart intersections to estimate vehicle emissions at microscale and in real time. Using a CenterNet-based object detection and tracking framework, vehicle trajectories, speeds, and classifications were extracted with high precision. A structured preprocessing pipeline was applied to correct noise, missing frames, and classification inconsistencies to ensure reliable time-series inputs. Subsequently, a lightweight emission model integrating vehicle-specific coefficients was employed to estimate major pollutants including CO and NOx at a framelevel resolution. The proposed algorithm was validated using real-world video data from a smart intersection in Hwaseong, Korea, and the results indicated significant improvements in accuracy compared to conventional approaches based on average speed. In particular, the model reflected variations in emissions effectively under congested conditions and thus captured the elevated impact of frequent stopand- go patterns. Beyond technical performance, these results demonstrate that traffic video data, which have traditionally been limited to flow monitoring and safety analysis, can be extended to practical environmental evaluation. The proposed algorithm offers a scalable and cost-effective tool for urban air quality management, which enables policymakers and practitioners to link traffic operations with emission outcomes in a quantifiable manner.

관상학(Physiognomy)은 오랜 역사에도 불구하고 경험적 검증의 부재로 미신 으로 치부되어 왔으나, 일부 실용 분야에서는 활발히 참조되어 이론과 실제 간의 괴리가 존재했다. 이에 본 연구는 ‘외형이 내면을 반영한다’는 관상학의 핵심 전제를 현대 통계 방법론으로 실증적으로 검증하고자, MBTI의 감정형 (F)-사고형(T) 유형과 관상학적 얼굴 특징 간의 상관관계를 분석하였다. 총 77 명의 참여자로부터 사진 데이터를 수집하여, 관상학 이론에 기반한 6가지 얼 굴 특징(눈 크기, 눈동자 크기, 코끝의 살, 입술 두께 등)을 전문가와 함께 5점 척도로 코딩하였다. 수립된 가설을 검증하기 위해 선형 및 로지스틱 회귀분석 을 적용하였다. 분석 결과, F/T 유형은 ‘눈길이’를 제외한 5가지 특징에서 유의미한 차이를 보였으며, 감정형(F) 집단이 더 큰 눈, 도톰한 입술 등을 갖는 경향을 나타냈 다. 또한, F/T 유형을 예측하는 로지스틱 회귀 모델(Pseudo R²=.462)에서는 ‘눈 동자 크기’, ‘코끝의 살’, ‘입술 두께’가 통계적으로 유의미한 핵심 예측 변수로 확인되었다. 본 연구는 관상학적 특징과 성격 유형 간의 실증적 연관성을 규 명함으로써, 관상학을 탈신비화하고 과학적 탐구의 대상으로 전환할 수 있는 가능성을 제시하며, 이는 관상학이 향후 심리학, 인공지능 등과 융합될 수 있 는 토대를 마련했다는 점에서 학술적 의의를 지닌다.

This study evaluated the short- and long-term prediction performances of a transformer-based trajectory-forecasting model for urban intersections. While a previous study focused on developing the basic structure of a transformer model for future trajectory prediction, the present study aimed to determine a practical prediction sequence length. To this end, multiple transformer models were trained with output sequence lengths ranging from 1 s to 10 s, and their performances were compared. The trajectory data used for training were generated through a microscopic traffic simulation, and the model accuracy was assessed using the metrics average displacement error (ADE) and final displacement error (FDE). The results demonstrate that the prediction accuracy decreases significantly when the output trajectory length exceeds 3 s. Specifically, straight-driving trajectories exhibit rapidly increasing errors, while turning trajectories maintained a relatively stable accuracy. In contrast, for turning-driving trajectories, prediction errors increased sharply during short-term forecasting, but the increase was more gradual in long-term forecasts. Additionally, the long-term prediction models produced higher errors even in the initial 1-second outputs, implying a tendency toward conservative inference under uncertain future scenarios. This conservative behavior is likely influenced by the model’s effort to minimize the overall loss across a broader prediction window, especially when trained with Smooth L1 loss function. This study provides practical insights into model design for edge-computing environments and contributes to the development of reliable short-term trajectory prediction systems for urban ITS applications.

미·중 기술패권 경쟁 가운데, 첨단 디지털 기술의 공급망과 데이터 수 집, 유출, 조작, 유포 등의 우려가 제기되면서 공급망안보와 데이터안보 가 교차하는 양상이 두드러지기 시작했다. 데이터안보나 공급망안보 각 각에 대한 기존 연구는 있었으나, 이 둘의 교차점에 초점을 맞춘 연구는 드물다. 이 연구에서 다루는 데이터안보 사안들은 정부뿐 아니라 개인이 나 민간 행위자들이 취급하는 데이터들이 국가안보적 사안으로 전환되는 모습을 보인다. 이러한 신흥위협이 공급망위협과 상호작용하며, 국가안보 적 우려로 비화한 사례로 화웨이의 5G, ZPMC 항만 대형 크레인, 미래 자동차의 핵심 기술 라이다, 중국산 DJI 드론 등이 있다. 본 연구는 이러 한 사례들에 대해 국가 차원에서 어떤 대응이 이루어졌는지 탐구하였다. 특히, 관련 이슈들을 안보화하고 대응책을 앞서 제시하고 있는 미국에 초점을 맞추었다. 또한 기존의 안보화 이론을 보완하여 정치경제적 측면 을 추가하였다. 행정명령, 전략서 발간, 연방 예산안 그리고 새로운 전문 기구들의 창설을 통해 신흥 위협에 대처하고 있으며, 그 과정에서 공급 망 재편, 표준, 규범, 규제의 설립을 통해 변화하는 국가의 안보 제공자 로서의 역할을 조명하였다.

긴급차량 골든타임 확보를 위해 지방자치단체에서는 ‘긴급차량 우선신호’ 시스템을 도입하고 있다. 그러나 긴급차량 우선신호로 인하 여 일반차량의 지체시간은 증가하게 되고 기존 신호주기로 바로 복귀하여 교차로 전체의 지체를 유발할 것으로 예상된다. 해당 지체 를 해결하기 위해 일반차량을 고려한 ‘회복신호 산정’ 연구가 수행되고 있다. 그러나 현재까지 교차로 유형별로 적절한 회복신호는 무 엇인지에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 교차로를 유형별로 구분하여 일반차량 지체도를 감소시키기 위한 회복신호의 필요성을 검증하고자 한다. 우선신호의 경우 긴급차량이 교차로를 통과하기까지 걸리는 시간을 계산하여 부여하였다. 회복신호의 경우 는 우선신호에서 부여한 시간만큼 일반차량에게 보상하는 신호방식을 적용하였으며, 도입 효과를 SUMO 교통 시뮬레이션을 통해 비 교 분석하였다.

PURPOSES : This study aims to investigate the reliability of the real-time estimation of intersection traffic volumes based on the integration of location intelligence data and smart intersection data. METHODS : Location intelligence data (LID) and smart intersection data were obtained at eight intersections in Inju-daero, Incheon. The two datasets were then integrated to estimate traffic volumes for intersections in the shadow section, where traffic information was not expected to be obtained. The traffic estimation accuracy was evaluated using the total traffic, approach traffic, and turning movement volumes at the intersections. The estimated traffic was compared with the actual traffic volumes in the smart intersection data to validate the reliability of traffic estimation. RESULTS : The average traffic estimation error for the total intersection volume was approximately 4.5% for the five intersections in the shadow section. The estimation errors for the approach volumes (less than 5%) were also consistently low, except from 12 pm to 1 pm. CONCLUSIONS : The findings of this study suggest that location intelligence data can be combined with smart intersection data to estimate real-time traffic for shadow sections on roadways. This could enable a cost-effective cooperative intelligent transport system (C-ITS) when the municipal budget is limited, ultimately leading to the sustainable operation of C-ITS.

PURPOSES : This study evaluates the effectiveness of traffic flow optimization when giving safety strategy guidance to a connected autonomous vehicle (CAV) based on information received through infrastructure cooperation in a V2X environment for non-signal intersection. METHODS : To evaluate the effectiveness of safety strategy guidance based on developed traffic flow control algorithm at a non-signalized intersection, it was implemented on simulation. A scenario based on the Level of Service (LOS) and the market penetration rate(MPR) of autonomous vehicles was established. The simulation results were divided into safety, operation, and environment to evaluate the effect, and the effect of optimizing traffic flow was finally derived through the integrated evaluation score. RESULTS : As a result, when safety strategy guidance was provided, the number of conflicts and CO emissions decreased by about 29% and about 15%, improving safety and environmental performance. In the case of operation, the mean of delay time was increased overall by 1%, but in the case of MPR 50 and above, the delay time was reduced by about 38%, thereby increasing operation. Finally, the aspect of traffic flow optimization, effectiveness of safety strategy guidance was derived through the integrated evaluation score, and the average integrated evaluation score improved from MPR 20 or higher. CONCLUSIONS : Providing guidance had the effect of optimizing traffic flow at a non-signal intersection. In the future, V2X communications will provide CAV with algorithm-based guidance developed in this study to control driving behavior. it will support safe and efficient driving at non-signal intersections.

PURPOSES : In the case of a turning maneuver at an at-grade intersection or changing the driving path, the trajectory of a vehicle with a long body, such as a large bus or an articulated bus, should be analyzed from the perspective of road design. In this study, an articulated bus was selected to analyze the off-tracking, swept path width, and lane encroach hment for vehicle turning. METHODS : In this study, four scenarios were developed for right- and U-turn situations. For the right-turn situation, cases were divided into radii of 15 m (Scenario 1) and 40 m (Scenario 2). For the U-turn situation, the cases were analyzed based on a U-turn after stopping at the stop line (Scenario 3) and without stopping at the stop line for the U-turn (Scenario 4). Each scenario was examined at 5° (Right-turn) and 10° (U-turn) angles to analyze the off-tracking, swept path width, and lane encroachment. In addition, four Global Positioning System (GPS) antennas were installed on top of the articulated bus to obtain the driving trajectory of the vehicle. GPS locational reference points were marked on the testing ground to improve positioning accuracy. RESULTS : As a result of the right-turn analysis at an intersection radius of 15 m (Scenario 1), the average off-tracking per angle was 1.04 m, the average swept path width was 3.89 m, and the lane encroachments occurred at an angle of 65° to 70°. For the right-turn analysis at an intersection radius of 40 m (Scenario 2), the average off-tracking per angle was 3.71 m, and the average swept path width was 3.31 m. Unlike the results for the 15-m radius, no lane encroachment was found. Furthermore, the averages of the off-tracking in the at-grade intersection U-turn situation were 2.65 m (Scenario 3) and 2.54 m (Scenario 4), and the average swept path width was 6.15 m. CONCLUSIONS : The required driving width when an articulated bus performs a turning maneuver at an at-grade intersection was analyzed, revealing the implications that must be considered for busway design.

PURPOSES : In this study, we examined the installation and the effect of the s-type approach lane marking near the stop line of a typical intersection access road. We examined the possibility of installation and standardization of this facility and its impact on vehicular speed management and carbon emission reduction. METHODS : To review the installation and standardization possibilities, the geometric size of the marking was set. The possibility of standardization was examined by applying it to lane markings. The velocity before and after the installation of the marking was compared and analyzed through the velocity estimation equation to assess the impact on speed management. Carbon emissions were estimated by comparing the emissions before and after applying the marking. RESULTS : The s-type approach lane marking can be installed near the stop line of the intersection access road. It was possible to standardize the lane marking by suggesting a formula to determine the size of the geometry. Additionally, the marking enabled vehicular speed management and improvement in the carbon yield. The marking decreased speeds by approximately 10 km/h, from the original speed of 36 km/h to 25.5 km/h after installation. The standard deviation per vehicle was reduced by approximately 5.9 km/h, from 5.8 km/h to 0.9 km/h. Additionally, carbon emissions decreased by 17%, from 14.1 g/40 m to 11.7 g/40 m. CONCLUSIONS : The geometry and size of the lane marking installation can be set near the stop line of the approach road. Standardization of this facility was also possible. The s-type lane marking, installed at the stop line of the approach road, has the potential to control the speed, reduce the acceleration or deceleration, and reduce the carbon emission. In the future, it is expected that such lane markings can be applied to multi-faceted areas

PURPOSES : The purpose of this study is to develop models of accidents occurring at circular intersections related to the time of day and night and driver gender, and to provide countermeasures for safer circular intersections. METHODS: Seventy intersections built before 2008 were surveyed for inclusion in the modeling. Traffic accident data from 2008 to 2014 were collected from the TAAS data set of the Road Traffic Authority. Sixteen variables explaining the accidents including geometry and traffic volume were selected from the literature and seven multiple linear regression models were developed using SPSS 20.0. RESULTS: First, the null hypotheses, that the number of traffic accidents are not related to driver gender or time of day, were rejected at a 5% level of significance. Second, seven statistically significant accident models with R2 value of 0.643-0.890 were developed. Third, in daytime models by gender, when the right-turn-only lane was selected as the common variable, the number of lanes, presence of driveways and speed humps, diagrammatic exit destination sign, and total entering traffic volume were evaluated as specific variables. Finally, in nighttime models by gender, when the diagrammatic exit destination sign was selected as the common variable, total entering traffic volume, presence of right-turnonly lanes, number of circulatory road way lanes, and presence of splitter islands and driveways were identified as specific variables. CONCLUSIONS: This study developed seven accident models and analyzed the common and specific variables by time of day and gender. The results suggest approaches to providing countermeasures for safer circular intersections.