중앙버스전용차로는 일반 도로 대비 높은 교통량과 반복적인 축하중이 작용하는 구간으로, 정차 및 출발 과정에서 발생 하는 국부적인 응력 집중으로 인해 포장 파손이 빈번하게 발생한다. 그러나 기존 도로 설계에서는 정적인 교통량을 기준 으로 축하중을 산정하여, 실제 교통 환경에서의 버스 유형별 차이, 재차 인원, 시간대별 하중 변화 등 동적인 요소를 충 분히 반영하지 못하는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 대중교통 빅데이터를 활용하여 중앙버스전용차로의 버스 유 형 및 시간대별 재차 인원을 반영한 새로운 축하중 산정 모델을 개발하였다. 이를 위해 서울시 열린 데이터 광장의 교통 정보를 활용하여 버스 유형 및 시간대별 재차 인원 데이터를 수집하고, 카카오맵 및 네이버 로드뷰 데이터를 이용해 결 측치를 보완하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 활용하여 기존 ESAL(Equivalent Single Axle Load) 방식과 비교 분석한 결과, 새로운 축하중 모델에서는 기존 방식 대비 평균 111.8% 높은 축하중이 산정되었으며, 일부 구간에서 는 최대 128.9%까지 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 이는 기존 포장 설계가 중앙버스전용차로의 실질적인 교통 하중 을 충분히 반영하지 못하고 있음을 시사하며, 추가적으로 버스 중하중의 가·감속의 영향을 고려한다면, 시간대별·노선별 실시간 축하중 변화를 보다 정밀하게 분석할 수 있으며, 이를 통해 과소 산정된 설계 하중을 보완하고 포장 공용성을 향 상시킬 수 있는 최적의 설계 및 유지보수 전략 수립이 가능할 것으로 기대된다.

2024년 기준으로 서울특별시의 자전거 이용률과 자전거 도로 인프라가 모두 증가하는 경향을 보이고 있는 반면 자전거 사고건수 및 자전거 사고로 인한 사망자수와 중상자수는 매년 감소하고 있는 추세를 보이고 있어 현행 자전거 관련 안전 정책이 어느 정도 실효성 이 있음을 시사한다. 그러나 중상 및 사망사고는 여전히 지속적으로 발생하고 있어 이에 대한 효과적인 정책이 필요한 상황이지만 현 재 국내 자전거 안전 정책은 사고 예방에만 집중되어 있어 사고의 특성을 종합적으로 반영하지 못한다는 큰 문제점이 있다. 이에 본 연구는 서울특별시 자전거 사고 데이터를 기반으로 자전거 도로 유형별로 서로 다른 값의 가중치를 부여하여 자전거 도로 자체의 특 성을 반영한 사고 심각도를 산출하고, 사고 심각도와 사고 건수를 각각 표준화하여 단위를 통일한 후 이를 통합한 종합적 사고 위험 도 점수를 도출하는 방법론을 사용하였다. 본 연구의 목적은 실제 서울특별시의 공유자전거 사고데이터를 활용하여 자전거 도로 유형 에 따라 사고 심각도와 사고 건수를 종합적으로 고려한 사고 위험도 지표를 개발하는 방법론을 제안하고, 이를 자전거 위험도 분석 및 도로 유형별 맞춤형 안전 대책 마련을 위한 정책적 근거로 제공할 수 있도록 그 기준을 검토하는 것이다. 데이터수집의 경우, 2021 년~2023년 3년간 서울특별시에서 발생한 자전거 교통사고 데이터와 자전거 교통사고가 발생하는 지점의 도로 유형, 경사, 노면상태 등 자전거 도로 인프라 자체적 특성과 자전거 사고 발생 시 기상상황 등 환경적 특성이 포함된 자전거 사고 발생 도로환경요인 데이터를 확보하였다 분석방법론의 경우, 자전거 교통사고에 영향을 미치는 다양한 요인들을 계층적으로 고려하기 위한 방법론인 Hierarchical Modeling을 적용하였으며, 3개의 계층으로 구성된 프레임워크를 구축하여 사고 심각도, 자전거 도로 유형별 사고 심각도를 반영한 공 간 위험도, 종합적 사고 위험도 점수를 체계적으로 도출하였다. Level 1에서는 사고 데이터를 기반으로 사고 심각도를 정량화하고, 도 로 유형에 따른 가중치를 적용하여 사고 심각도를 평가하였다. Level 2에서는 MCAR(Model for Conditional Autoregressive Effects) 모델 을 활용하여 시공간적 상관성을 반영하고, 이를 바탕으로 도로 유형별 사고 심각도를 조정하였다. Level 3에서는 Level 2에서 도출된 도로 유형별 사고 심각도 점수에 사고 발생 빈도를 반영하여 최종적인 종합 사고 위험도 점수를 산출하고, 안전 정책 적용이 시급한 지점을 도출하였다. 향후에는 머신러닝 기반의 예측 모델을 활용하여 도출된 종합적 사고 위험도 점수와 비교 분석할 예정이다.

Digital restoration of non-verbal expressions is difficult to trust unless the documentation. The purpose of this study is a new documentation methodology that can intuitively confirm the basis for restoration. The technical method utilized the BIM program function by referring to Italia's VRIM and Korea's HBIM cases. And the direction of documentation distinguishes between 'positivism' based on archaeological data and 'interpretivism' based on hypotheses. Specifically, it was applied to the 'Mireuksa Restoration Project' and tried to document it experimentally. This documentation proposed a framework for recording evidence according to sources based on the context of regions. Technically, the data organized in the Excel DB were directly input into the 3D model using the BIM program function. So, the user was able to intuitively review by matching the absence of the model and document information. The documenting method of this study is flexible to modify the restoration information whenever new evidence is found. And it has the advantage of being able to easily inform by converting it to IFC format.

Deep geological repositories (DGR) count amongst the world largest environmental protection projects. They are the internationally advocated reference solution for the long-term management of high-level radioactive waste (HLW) and spent nuclear fuel (SNF). Many countries have engaged in programs to develop their own DGR. In Europe, four countries have passed the important milestone of choosing or announcing the appropriate site for the location of their HLW disposal facilities. Finland has almost finished the commissioning of its DGR and should start industrial disposal operations in 2025. Sweden has authorized the construction of its DGR and is finalizing the licensing document to start construction. France is reviewing the construction license application of its DGR. Switzerland has proposed the location of its DGR and is carrying out the production of the documentation for the license application. These four countries took decades to choose the location for their DGR. The length of this process is explained by 1) the amount of technical investigations and studies that were carried out to first identify, select and then fully characterize the suitable site and 2) the progressive decision-making process defined by their respective legal frameworks, including the participation and engagement of communities and stakeholders.

This study optimized the gelling agent and rice protein ratio for developing elderly friendly jelly using a response surface methodology. Response surface analysis was conducted with a gelling agent (0.1, 0.2, and 0.3%) and rice protein (3, 6, and 9%) set as independent variables. Increasing the gelling agent and rice protein ratio raised the pH while lowering the total acidity. The sugar content decreased nonlinearly with a higher gelling agent ratio. The lightness (L) and yellowness (b) differed according to the addition ratios of each ingredient, and the hardness peaked at 0.3% gelling agent and 6% rice protein, but excessive rice protein addition led to a decrease in hardness. Response surface analysis indicated an optimal formulation of 0.16% gelling agent and 6.41% rice protein, with all response variables aligning within the predicted ranges, validating the model.

This study proposes a method to evaluate the publicity of real-time, demand-responsive, autonomous public-transportation systems. By analyzing real-time data collected based on publicity evaluation indicators suggested in previous research studies, this study seeks to establish a system that objectively assesses the publicity of public transportation. Thus, the introduction of autonomous public transportation systems is expected to contribute to solving problems in underserved transportation areas and enable more sophisticated public transportation operations. We reviewed evaluation indicators proposed in previous studies. Based on this review, publicity evaluation indicators were derived and specific criteria were selected to assess systematically the publicity of autonomous public transportation. An AHP analysis was conducted to assess the relative importance of each indicator by analyzing the importance of the selected indicators. Additionally, to score the indicators, minimum and maximum target values were established, and a method for assigning scores to each indicator was examined. The most important factor in the publicity evaluation of autonomous demand-responsive transport (DRT) was the “success rate of allocation to weak public transportation service areas,” with a significance level p of 0.204. This was analyzed as a key evaluation criterion because of the importance of service provision in areas with low-public-transportation accessibility. Subsequently, “Accessing distance to a virtual station” (p = 0.145) was evaluated as an important factor representing the convenience of the service. “Waiting time after allocation” (p = 0.134) also appeared as an important evaluation factor, as reducing waiting time considerably affected service quality. Conversely, “compliance rate of velocity” yielded the lowest significance (p = 0.017), as speed compliance was typically guaranteed owing to autonomous driving technology. This study proposed a specific evaluation method based on publicity indicators to provide a strategic direction for improving services and enhancing the publicity of autonomous DRT systems. These results can serve as a foundational resource for improving transportation services in underserved areas and for enhancing the overall quality of public transportation services. However, the study’s limitation was its inability to use real-time autonomous public transportation data, relying instead on I-MoD data from Incheon. This limitation constrained the ability to establish universal benchmarks because data from various municipalities were not included. Future research should collect and analyze data from diverse regions to establish more reliable evaluation indicators.

To mitigate carbon emissions, the government aims to transition to renewable energy sources including hydrothermal energy, specifically through wastewater heat recovery. This process involves extracting heat from wastewater or treated water. However, assessments of demand sources for local cooling and heating have predominantly focused on the proximity of nearby facilities, without conducting comprehensive demand analyses or defining explicit supply areas. This study proposes a methodology for prioritizing suitable wastewater treatment plants (WWTPs) for the implementation and expansion of renewable energy. The methodology is based on the gross floor area of potential wastewater heat demand surrounding WWTPs. Initially, potential supply and demand sources were identified based on the capacity of WWTPs and the gross floor area of buildings capable of utilizing wastewater heat. In the Republic of Korea, 330 WWTPs with a capacity of 5,000 m3/day or more have been recognized as demand sources for wastewater heat recovery. The provision of treated wastewater to structures located within a 500 m radius of the WWTPs for heat recovery is considered a feasible option. The potential wastewater heat demand and renewable energy cluster were identified among the surrounding buildings and complexes A total of 13 potential supplies were identified, provided that the gross floor exceeded 60,000 m². Finally, after prioritizing based on WWTPs with these conditions, the underground plant located in the downtown area was ranked as the highest priority. If further analysis of economic feasibility, CO2 reduction, and energy efficiency are conducted, this approach can be expanded and applied within the framework the Water-Energy Nexus. Wastewater heat can be utilized not only as a renewable energy source but also as a means to enhance wastewater reuse through the supply of treated wastewater.

도시의 확장 및 광역화로 지상에서의 물리적인 도로 공급 및 확대는 현실적으로 어려운 상황에 직면하였으며, 이를 해결하기 위한 정책의 일환으로 경부고속도로 지하화 사업으로 대표되는 고속도로 지하화 사업이 추진되고 있다. 지하공간을 이용한 도로의 입체적 확장은 새로운 도로 공급용지의 공간적 확대뿐 아니라 지상도로의 교통량 분산으로 교통정체 완화, 차량으로 인한 소음 및 대기오염 문제 완화 등 도로교통체계의 효율성 및 문제점을 개선할 것으로 판단된다. 그러나 현재까지는 지하도로의 설계 및 시공 관련 기술을 위주로 개발 및 적용되고 있어, 운영 및 안전관리에 필수적인 지하고속도로 교통류 관리에 관한 연구는 이론적 수준에 머물고 있는 한계가 상존한 상황에 있다. 이에 본 연구는 지하고속도로 안전 향상을 위한 사고 예방 및 대응 기술 개발의 전단계로 유고 상황에 대응하기 위한 교통관리 개념을 유고 상황에 따라 변화되는 혼잡 지속시간을 추정할 수 있는 교통류 진단과 지하고속도로 내 유고 발 생 후 교통류 혼잡 회복 및 상태 안전화로 나누어 제안하였다. 이를 기반으로 향후 추진될 기술 개발의 단계를 교통류 변동 지표 개 발, 교통류 진단 알고리즘 개발, 교통류 해석ㆍ추정 알고리즘 개발, 교통관리 현장 적용 및 검증의 4단계로 기술 개발 로드맵을 제시 하였다. 본 연구의 결과는 향후 추진되는 K-지하고속도로 안전 확보를 위한 사고 예방 및 대응 기술 개발에 대한 실효성 및 신뢰성을 높이는데 기여할 것으로 사료된다.

2022년 국내에서 이태원 참사라는 대형 인파사고가 발생한 이래로 인파밀집 현상이 수시로 발생하고, 인파가 이동할 수 있는 방향이 한정되어 있는 도시철도 역사내 대기공간의 인파밀집 문제가 심각하게 대두됨에 따라 인파밀집에 대한 모니터링 및 관리에 대한 중요 성이 커졌다. 이러한 문제사항을 해결하기 위해 영상분석에서 개별 객체의 수를 파악하여 인파의 밀집도를 파악한 연구들은 많이 이 루어졌으나 객체 간의 중첩으로 인해 검지 정확도가 떨어진다는 단점이 존재한다. 따라서 본 연구는 개별 객체를 검지하는 방식이 아 닌 Semantic Segmentation 기법 중 사전에 라벨링이 된 이미지들을 활용하는 지도학습 방식을 사용하여 밀집된 인파의 영역과 그렇지 않은 영역을 구분하고, 관심영역(ROI) 전체 공간 대비 인파가 차지하고 있는 영역의 점유율을 산출하여 혼잡도를 파악하는 방법을 적 용하였다. 본 연구의 목적은 도시철도 역사 내 대기공간의 인파의 밀집도를 점유율을 이용하여 산출하는 방법론을 만들고, 이를 혼잡 도를 나타내는 지표(MOE)로 적용할 수 있도록 그 기준을 검토하는 것이다. 데이터수집의 경우, 첨두시간대에 지하철 2호선 교대역의 대기공간인 대합실을 촬영한 CCTV 영상 데이터를 확보하여 이를 10fps 단위로 분할한 이미지들을 사용하였다. 이후 각 서비스수준별 (LOS A~F)로 다양한 이미지들에 대하여 인파에 해당하는 부분과 그렇지 않은 부분을 라벨링하였다. 분석방법론의 경우, 지도학습 기 반의 Semantic Segmentation 기법을 적용하여 대상 이미지들 전체에 대해서 인파와 인파가 아닌 부분을 구분하도록 이미지를 가공하였 으며, 이미지에 ROI를 설정하여 “전체 ROI 대비 인파 점유 공간의 비율”에 해당하는 점유율을 계산하였다. 여기서 인파와 인파가 아 닌 부분의 원활한 구분을 위해 픽셀 단위로 학습을 하며, 사전에 라벨링이 된 이미지들을 학습하는 모델을 적용하는게 본 연구에 적 합하다고 판단하여 해당 분석 기법을 사용하였다. 모든 이미지들의 점유율을 도출한 후 전체 결과를 Classification 기법을 활용하여 인 파 혼잡도의 서비스수준을 나타내는 현행 지침과 동일하게 6단계로 구분하였으며, 각 단계를 구분하는 경계값에 해당하는 점유율 역 시 도출하였다. 최종적으로 분할된 이미지들을 합쳐 영상에서 연속적인 인파분석 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 향후에는 test dataset을 할용하여 해당 인파분석 기법의 적정성을 검토할 예정이며, 객체 검지 방식을 사용하는 기존의 모델과 성능을 비교하여 해당 기법의 우수성을 검토할 예정이다. 본 연구가 새로운 방식의 인파 혼잡도의 서비스수준 기준을 제공하는 모델을 개발하는 것을 목적 으로 함에 따라 실제 현장에 이 방법론을 적용할 시 인파밀집사고 예방 및 관리에 기여할 수 있을 것이다.

Kori Unit 1, the first commercial nuclear power plant (NPP) in Korea, was permanently shut down in 2017 and was scheduled for decommissioning. Various programs must be planned early in the decommissioning process to safely decommission NPPs. Radiological characterization is a key program in decommissioning and should be a high priority. Radiological characterization involves determining the decommissioning technology to be applied to a nuclear facility by identifying the radiation sources and radioactive contaminants present within the facility and assessing the extent and nature of the radioactive contaminants to be removed from the facility. This study introduces the regulatory requirements, procedures, and implementation methods for radiological characterization and proposes a methodology to link the results of radiological characterizations for each stage. To link radiological characteristics, this study proposes to conduct radiological characterization in the decommissioning phase to verify the results of radiological characterization in the transitional phase of decommissioning NPPs. This enables significantly reducing the scope and content of radiological characterization that must be performed in the decommissioning phase and maintaining the connection with the previous phase.

This study proposes a construction plan for the Korea Navy's next-generation TSCE(Total Ship Computing Environment) based destroyers to address rapidly evolving maritime threats and decreasing military manpower. It focuses on system integrated ship construction based on TSCE for quick response time with fewer operators, improving the efficiency of systems and Equipments installed in the ship. The methodology includes analyzing TSCE-based system integration theories and levels. also analyze system integration in U.S. Navy’s Zumwalt destroyers and Littoral Combat Ships, conducting expert surveys to build consensus on system integration methods, proposing operational efficiency improvements through TSCE-based system integration. Additionally, we propose an architecture of TSCE with real time OA(Open Architecture) from both functional and physical perspectives, verified through Python simulations. The study suggests optimal crew sizes for next-generation destroyers through comparative analysis of TSCE based integration types. It emphasizes the importance of system integration in naval ship construction, presenting specific measures to enhance operational efficiency and optimize crew operations. The findings are expected to contribute significantly to enhance the future naval capabilities of the Korea Navy.

구절초(Chrysanthemum zawadskii var. latilobum (Maxim.) Kitam.)는 linarin, chlorogenic acid 등의 유용성분들을 함유하고 있으며, 산업적으 로 이용가치가 있는 식물이다. 구절초의 산업화를 위해 유용성분인 linarin과 chlorogenic acid의 최적 추출 조건을 구하기 위해 반응표면분석을 수행하였으며, Linarin의 최적 추출 조건은 에탄올 농도 100%, 추출 시간 30h, 추출 온도 75℃였다. 최적 추출 조건에서 예상된 linarin의 값은 33.36 mg/g였으며 실험값은 38.33±2.66 mg/g였다. Chlorogenic acid의 최적 추출 조건은 에탄올 농도 48%, 추출 시간 30h, 추출 온도 65℃로 예상된 chlorogenic acid의 함량은 42.19 mg/g였으며 실험값은 44.34±2.09 mg/g이었다. 반응표면분석법으로 도출된 최적 추출 조건을 통해 구절초에서 linarin과 chlorogenic acid의 효율적인 추출이 가능함을 확인하였다.

본 연구는 코칭 슈퍼바이저가 인식하는 슈퍼비전 역량의 유형과 특성을 살펴 보기 위해 Q 방법론을 적용하여 연구를 수행하였다. 코칭 슈퍼비전 역량에 관한 Q 모집단을 구성한 후, 40개의 비구조화된 Q 표본을 선정하였고, 코칭 슈퍼비전 교육을 이수한 13명의 전문 슈퍼바이저를 P 표본으로 선정하였다. 40개의 진술 문을 강제 분포 방식으로 Q 분류를 진행한 후 Ken-Q Analysis 프로그램을 통 해 자료를 분석하였다. 분석 결과, 코칭 슈퍼바이저들이 인식하는 코칭 슈퍼비 전 역량은 3가지 유형으로 분류되었고, 제1유형은 ‘슈퍼비전 마인드셋’을 중시하 는 유형, 제2유형은 ‘슈퍼비전 관계’를 중시하는 유형, 제3유형은 ‘슈퍼바이저 전 문성’을 중시하는 유형으로 나타났다. 연구 결과에서 제시한 바와 같이 코칭 슈 퍼바이저는 슈퍼비전 마인드셋을 갖추고, 좋은 슈퍼비전 관계를 유지하며, 전문 성을 갖추는 것이 중요하다는 것을 확인할 수 있다. 본 연구를 통해 살펴본 코칭 슈퍼비전 역량 인식을 바탕으로 추후 코칭 슈퍼비전 역량의 구성 요인을 탐색하 고, 척도를 개발하거나, 슈퍼비전 역량을 강화하기 위한 프로그램을 개발하고, 슈퍼비전의 효과성을 검증하는 다양한 연구가 진행되기를 기대한다.