Autonomous vehicle (AV) technology is rapidly entering the commercialization phase driven by advancements in artificial intelligence, sensor fusion, and communication-based vehicle control systems. Real-world road testing and pilot deployments are increasingly being conducted, both domestically and internationally. However, ensuring the safe operation of AVs on public roads requires not only technological advancement of the vehicle itself but also a thorough pre-evaluation of the road environments in which AVs are expected to operate. However, most previous studies have focused primarily on improving internal algorithms or sensor performance, with relatively limited efforts to quantitatively assess how the structural and physical characteristics of road environments affect AV driving safety. To address this gap, this study quantitatively evaluated the compatibility of road environments for AV operation and defined the road conditions under which AVs can drive safely. Three evaluation scenarios were designed by combining static factors such as curve radius and longitudinal gradient with dynamic factors such as level of service (LOS). Using the MORAI SIM autonomous driving simulator, we modeled the driving behaviors of autonomous vehicles and buses in a virtual environment. For each scenario, the minimum time to collision (mTTC) from the moment the AV sensors detected a lead vehicle was calculated to assess risk levels across different road conditions.The analysis revealed that sharper curves and lower service levels resulted in significantly increased risk. Autonomous buses exhibited a higher risk on downhill segments, autonomous vehicles were more vulnerable to uphill slopes and gradient transitions. The findings of this study can be applied to establish road design standards, develop pre-assessment systems for AV road compatibility, and improve AV route planning and navigation systems, thereby providing valuable implications for policy and infrastructure development.

As conventional road traffic noise prediction models are designed to estimate long-term representative noise levels, capturing fine-scale noise fluctuations caused by real-world traffic dynamics is challenging. A previous study proposed a microscopic road traffic noise model (MTN) can calculate time-series noise levels with a resolution of 1 s using the concept of a moving noise source. In this study, two experiments were conducted to verify the accuracy of the noise prediction of the model. First, by comparing the calculated noise levels of two conventional road traffic noise models and the MTN in a simple road simulation environment, it was confirmed that the calculation error was within 3 dB(A) when calculating the 1-h equivalent noise level. Second, an experiment was conducted to verify the noise prediction error of the MTN on six actual roads. A comparison of the calculated noise level using the MTN based on traffic data collected from actual roads with the measured noise level on real roads showed that the calculated noise level achieved a mean absolute error (MAE) of 1.88 dB(A) from the equivalent noise level and 1.28 dB(A) from the maximum noise level. This was similar to the MAE of the foreign road traffic noise models. However, when the location of the receiver is within 10 m of the road, an error of more than 3 dB(A) occurs because of the simplicity of the MTN propagation model, which remains a problem that must be solved in the future. This study proved that the noise level calculation using the MTN is similar to the noise of an actual road environment. Additionally, the continuous development of the MTN is expected to make it an effective alternative for the management of road noise.

This paper presents a novel methodology for assessing the vulnerabilities of autonomous vehicles (AVs) across diverse operational design domains (ODDs) related to road transportation infrastructure, categorized by the level of service (LOS). Unlike previous studies that primarily focused on the technical performance of AVs, this study addressed the gap in understanding the impact of dynamic ODDs on driving safety under real-world traffic conditions. To overcome these limitations, we conducted a microscopic traffic simulation experiment on the Sangam autonomous mobility testbed in Seoul. This study systematically evaluated the driving vulnerability of AVs under various traffic conditions (LOSs A–E) across multiple ODD types, including signalized intersections, unsignalized intersections, roundabouts, and pedestrian crossings. A multivariate analysis of variance (MANOVA) was employed to quantify the discriminatory power of the evaluation indicators as the traffic volume was changed by ODD. Furthermore, an autonomous driving vulnerability score (ADVS) was proposed to conduct sensitivity analyses of the vulnerability of each ODD to autonomous driving. The findings indicate that different ODDs exhibit varying levels of sensitivity to autonomous driving vulnerabilities owing to changes in traffic volume. As the LOS deteriorates, driving vulnerability significantly increases for AV–bicycle interactions and AV right turns at both signalized and unsignalized intersections. These results are expected to be valuable for developing scenarios and evaluation systems to assess the driving capabilities of AVs.

This study develops a comprehensive road operation evaluation model that integrates the perspectives of three principal stakeholders: road users prioritizing congestion mitigation, operators emphasizing investment efficiency, and policymakers advocating broader societal goals such as carbon reduction. The analysis database was constructed using traffic data obtained from reliable sources, including the Korea Transport Institute's Big Data Center and Suwon City's Urban Safety Integration Center. Binary logistic regression was employed to identify the factors influencing traffic congestion from the users’ perspective, whereas multiple linear regression models were used to analyze road investment efficiency from the operators’ viewpoint and carbon dioxide emissions from the policymakers’ standpoint. Statistical analyses were conducted on 4,322 road segments in Suwon City, with each evaluation criterion assigned an equal weight of 33.3 points in a unified 100-point scoring system. The analysis identified 15 statistically significant indicators affecting the three evaluation criteria, with the resulting models demonstrating strong explanatory power, evidenced by adjusted R² values of 0.197, 0.593, and 0.544 for traffic congestion, road investment efficiency, and carbon dioxide emission models, respectively. A volume-to-capacity (V/C) ratio of 0.64 was determined to represent the optimal balance point at which the requirements of all stakeholder groups align. When applied to Suwon City's arterial road network, the model identified 248 high-congestion segments (53.13 km), 203 segments with low investment efficiency (26.8 km), and 357 segments with high carbon emissions (156.33 km), each requiring targeted operational improvements. The proposed model addresses the limitations of existing single-stakeholder evaluation frameworks by offering transportation authorities a systematic and multi-dimensional approach to road operation assessment.

본 논문은 ‘일대일로’ 연선에 위치한 53개국의 데이터를 선정하여 중 국의 해외 직접 투자(FDI)와 수출입 무역 관계에 대한 일대일로 이니셔 티브의 효과를 검증하였다. 중국의 일대일로 이니셔티브는 미·중 패권 경 쟁에서 우위를 확보하기 위해 2013년 시진핑 주석이 수립한 대외 전략 이다. 이는 중국 중심의 거대한 경제 네트워크를 구축하려는 동기로 시 작되었으며, 더 나아가 위안을 기축통화로 삼아 달러 패권에 도전하려는 목표를 가지고 있다. 따라서 일대일로 이니셔티브의 효과성을 연구하는 것은 중요한 과제이다. 이러한 배경을 바탕으로 일대일로 이니셔티브가 중국의 해외 직접 투자와 수출입에 어떻게 효과적으로 영향을 미치는지 를 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, 해외 직접 투자는 중국의 수출입 무역을 촉진하는 경향이 있다. 둘째, 일대일로 이니셔티브는 중국의 해외 직접 투자와 수출입 무역 간의 관계를 강화하는 역할을 할 수 있다.

This study quantitatively assess the risk of ice-related accidents on road facilities such as bridges and tunnels, and examines the influence of road facility characteristics on ice-related accidents. Ice-related accident data from expressways and national highways in South Korea were collected over a 10-year period (2013–2022). Geographic information systems (GIS) and node-link systems were employed to classify accidents based on road facility types. The number of ice-related accidents per unit length and per individual segment was examined according to the road classification. Furthermore, the fatality rate and fatality-weighted indicator (FWI) were calculated to evaluate the severity of icerelated accidents.The number of ice-related accidents per unit length of road facilities is higher on national highways than on expressways. For both expressways and national highways, the incidence rate of ice-related accidents on bridges was higher than those on ordinary sections and tunnels. A greater number of ice-related accidents occurred on long-span bridges and tunnels for both road classifications. The fatality rate of ice-related accidents on expressways was approximately 1.5 times higher than that on national highways. The fatality rate of ice-related accidents occurring on road facilities within expressways was approximately three times higher than the overall fatality rate of ice-related accidents on expressways. On national highways, the fatality rate of ice-related accidents on bridges was higher than the overall fatality rate of ice-related accidents, whereas the fatality rate of ice-related accidents in tunnels was lower than that on national highways. The FWI of ice-related accidents on bridges and tunnels was more than twice that on ordinary sections on both expressways and national highways. Among expressway facilities, tunnels exhibited the highest FWI, whereas on national highways, the FWI values for bridges and tunnels were similar. The findings of this study suggest that the influence of road facilities on ice-related accidents should be considered in winter road maintenance strategies. This could contribute to reducing not only the frequency of ice-related accidents, but also the number of fatalities and injuries resulting from such incidents.

본 연구는 도로 관리 주체의 Scope-3 배출량을 포함한 교량의 탄소 배출량을 정량적으로 산정하는 것을 목표로 한다. 기존의 탄소 배출량 산정 방식은 주로 직접 배출(Scope-1)과 간접 배출(Scope-2)에 초점을 맞추었으나, 도로 및 교량과 같은 사회간접자본(SOC) 시설에서 발생하는 Scope-3 배출량을 포함하는 종합적인 평가가 필요하다. 이를 위해 HDM-4 모델을 활용하여 교량의 노면 상태(IRI, Roughness)에 따른 연료 소비량 변화를 분석하였으며, PSC BEAM교를 대상으로 사례 연구를 진행하였다. 연구에서는 공기 저항, 구름 저항, 구배 저항 등의 주요 동력 저항 요소를 고려하여 연료 소비량을 산정하였으며, 이를 통해 단위시간당 연료소모량(IFC)과 총 연료 소비량을 평가하였다. 연구 결과, 도로 관리 주체가 교량 운영 단계에서 발생하는 Scope-3 배출량을 정확히 평가하는 것이 전체 탄소 배출량 산정에서 중요한 요소임을 확인하였다. 본 연구는 향후 도로 및 교량 설계, 유지보수 단계에서 탄소 저감 전략을 수립하 는 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

도로의 기하선형 정보는 도로 설계, 유지보수, 그리고 안전성 평가에서 핵심적인 요소이다. 특히 종단경사와 곡선반경은 차량의 속도 변화, 제동 거리, 원심력 등에 영향을 미쳐 사고 위험을 높이는 요인으로 작용한다. 따라서 도로 유지관리 측면에서 도로의 기하선형 정보를 정밀하게 측정하고 관리하는 것은 필수적이다(Park et al., 2008). 국토교통부에서는 노드·링크(Node·Link)를 통해 국내 도로망 데이터 통합 시스템을 구축하고 있다. 노드·링크는 교차로, 도로의 시종점, 행정경계 등으로 도로구간을 구분하는 시스템으로, 도로구간을 의미하는 각 링크에는 도로등급, 차로수, 제한속도, 연장 등 다양한 도로특성정보가 입력되어 있으나 곡선반경, 종단경사와 같은 도로의 기하학적 구조 데이터는 포함되어 있지 않다(MOLIT, 2025). 또한, 각 지자체는 “도로대장정보시스템”을 통해 도로의 시설물 및 기하구조를 통합 관리하게 되어있으나, 시스템화 현황이 저조할 뿐만 아니라 연구 등의 목적으로 접근이 제한된다(LX, 2025). 이와 같이, 도로의 기하구조는 중요도에 비해 데이터 관리 부족하며 접근성이 낮다. 따라서 본 연구에서는 노드·링크 시스템에서 제공하는 평면선형 데이터(.shp 파일)를 활용하여 곡선반경과 종단경사를 산출하고 도로 구간별 기하학적 구조 정보를 추정하였다. 이는 향후 도로 주행특성, 안전관리 등 다양한 분야의 연구에 기초자료로 활용될 수 있으며, 도로 안전관리 측면에서 위험구간 판단 근거로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

도로 분야에서 참고되는 기준은 국토교통부령에 따른 도로의 구조·시설 기준에 관한 규칙과 행정규칙의 위계를 갖는 건설 기준이 존 재한다. 앞서 언급한 규칙과 기준은 법적인 근거를 바탕으로 상위기술기준으로 구분되고, 이 외에 소관부서에서 사회 현안 해결 등으 로 필요에 따라 지침, 편람, 가이드 라인 등의 형태로 배포 또는 고시되는 간행물이 하위기술기준으로 구분된다. 일반적으로 상위기술 기준은 정해진 절차에 따라 유지·관리 및 개정 등이 이루어지지만, 하위기술기준은 소관부서에서 관리되고 있기 때문에 지속적인 관리 에 한계점이 존재한다. 도로 분야 하위기술기준에 대한 선행 연구에서는 현재까지 150여 개의 다양한 안건으로 하위기술기준이 배포 되었으며, 이 중 존치가 필요한 하위기술기준과 폐지가 되어야 할 하위기술기준을 검토하여 도로 분야 하위기술기준에 대한 관리의 필요성에 대하여 제시한 바 있다. 본 연구에서는 도로 분야 하위기술기준의 지속적인 유지 및 관리를 위한 방안을 마련하기 위하여 현행 건설 기준과 연계한 기술 지침(KDSG/KCSG)의 도입 필요성을 제안하고, 이를 바탕으로 존치가 필요한 하위기술기준을 기술 지침 으로 도입할 수 있는 연계 방안을 검토하였다.

차 사고는 현재 계절별 정책(예: 노면 결빙, 강수 등)과 주·야간에 따른 대응이 이루어지고 있으나 자전거사고는 이러한 계절별 특성을 반영한 연구와 정책이 부족한 상황이다. 현재 대부분의 자전거사고 분석은 인적 요소(안전 장구 미착용, 중앙선 침범 등)에 초점이 맞춰지고 있다. 그러나 자전거사고 또한 계절별로 도로 특성이 달라짐에 따라 위험 요소가 달 라진다. 여름철에는 강과 인접한 지역이 미끄럽거나 물이 고여있어 위험할 수 있고, 겨울철에는 경사가 심한 지역이 더 욱 위험할 수 있다. 또한, 위험 구간은 주간과 야간에 따라서도 다르게 산정될 수 있다. 현재 계절과 시간대에 따른 자전 거도로 안전성을 분석한 선행 연구가 없기에 이를 분석하고 지도로 시각화해볼 필요가 있다. 이 연구를 통해 날씨와 시 간대별로 위험한 자전거도로 구간을 사전에 도출하여 시민들에게 더욱 안전한 자전거도로 이용이 가능하도록 돕고자 한 다.

최근 친환경 교통수단으로서 자전거 이용이 증가함에 따라, 자전거 이용자의 안전과 편의를 보장하는 교통 인프라 확충 이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 도시 내 자전거 친화적인 교통 인프라 구축은 이동성 확보와 교통 안전성 강화를 위해 필수적이다. 국내에서는 공간적 제약으로 인해 기존 차도를 활용한 자전거우선도로가 일부 도입되었으나, 자동차와 자전 거가 혼재됨에 따른 안전성 및 실효성 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 이러한 구조는 자전거 이용자의 안전을 보장하 지 못하며, 사고 위험을 증가시키는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 국내외 사례 분석, 교통사고 데이터 검토, 도 시계획적 접근을 통해 자전거전용도로 및 자전거전용차로의 구축이 자전거 이용 활성화와 교통 안전성 확보에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 기반으로 도로 공간 재배분, 물리적 분리 등의 구체적인 실행 방안을 제시한다. 연구 결과, 자 전거우선도로 대신 자전거전용도로 및 자전거전용차로를 확대할 경우, 사고 발생률이 감소하고, 자전거 이용 편의성이 향상될 것으로 예상된다. 본 연구는 자전거 이용 활성화 및 자전거 사고 예방을 위한 정책적 방향을 제안하며, 도시 교 통 계획 및 인프라 개선을 위한 실질적인 가이드라인을 제공하는 데 기여할 것이다. 따라서 본 연구는 자전거우선도로의 한계를 분석하고, 보다 안전하고 효율적인 대안으로서 자전거전용도로 및 자전거전용차로 확대의 필요성을 제시한다.

서울시는 자전거 수요 증대를 위해 자전거 도로를 꾸준히 설치하고 있지만 자전거 유형에 대한 명확한 설치기준이 없 다. 서울시에서는 자전거 도로 유형 설계시 보행자와의 상충 여부, 보도폭 등 도로 및 교통여건을 고려해야한다고 하였 지만 이에 대한 정량적 수치는 제시되지 않는 상황이다. 특히 보도상의 마찰정도를 판단하는 기준이 정성적으로 제시되 어 있어 도로 유형 설계 기준이 불명확하다. 게다가 현재 자전거 도로 유형은 대부분 해당 도로구간에 구조적으로 설치 가 가능한 자전거도로 유형이 설치된다. 이러한 상황은 안전을 매우 중요시하는 시민들이 자전거 이용을 꺼리게 되는 이 유 중 하나가 될 수 있다. 게다가 기존의 여러 선행연구에서는 자전거도로 유형이 자전거 사고에 높은 영향을 미친다는 분석결과가 도출되어 자전거 도로 유형이 안전사고에 있어 매우 중요하다는 것을 확인하였다. 따라서 자전거 활성화를 위해선 자전거도로 유형 설계에 있어 보다 정량적인 설치기준이 마련되어야 한다고 생각한다. 본 연구에서는 보행량, 자 전거 통행량, 보도폭을 다양하게 설정하여 여러 시나리오를 작성하고 VISSIM을 활용하여 시나리오별로 위험상황 수를 도출하였다. 그리고 각 시나리오별 상충횟수를 계산하여 군집화를 통해 임계 상충횟수를 도출하여 이에 해당하는 최소 서비스수준을 최종적으로 도출하였다. 본 연구는 최종적으로 보도의 상충횟수 기준값을 제안하여 기존의 정성적인 자전 거도로 유형 판단기준을 보다 정량적으로 제시하는데 있어 시사점이 있다.

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.

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.

국내에서 겨울철 발생하는 결빙사고는 전체적인 교통사고 대비 치사율이 1.7배 높은 것으로 나타났다. 주행속도가 높은 고속국도의 경우 결빙사고 치사율은 18.7로, 결빙 외 고속국도 교통사고 치사율인 4.2와 비교하여 약 4.5배 높았다(KoROAD, 2024). 특히 교량과 터널과 같은 도로시설물은 구조적 특성과 환경적 요인으로 인해 결빙 형성에 매우 취약하다. 교량은 지면으로부터의 열전달이 차단되 기 때문에 겨울철 노면온도가 낮아 결빙이 형성될 가능성이 높으며, 터널은 겨울철 낮은 온도와 터널 입출구부의 응달지역 형성 및 터널 내부와 외부 공기로 인한 급격한 온도변화로 인해 결빙이 발생할 가능성이 높다. 또한, 도로시설물은 교통사고 발생 시 치사율이 높게 나타나는 경향이 있다. 실제로 교량과 터널에서 발생한 교통사고의 치사율은 전체 1.94, 터널 5.05, 교량 4.10으로 도로시설물에서 발생한 교통사고의 치사율이 높았다(KoROAD and ACCRC, 2017). 따라서 도로시설물에서 발생하는 결빙사고는 쉽게 결빙이 형성되 는 환경조건과 사고 발생 시 치사율이 높은 특성으로 인해 일반 도로보다 높은 위험성을 내포하고 있다. 그러나 현재로써 도로시설물 에서 발생하는 결빙사고의 원인과 위험성을 중점적으로 분석한 연구는 그 수가 부족하며, 기존 연구들은 결빙 구간의 기후적 특성이 나 개별 결빙사고 사례 분석에 국한되어 있어 도로시설물은 결빙사고 분석 시 여러 가지 환경요인 중 하나로서만 고려되고 있는 실정 이다. 본 연구에서는 도로시설물에서의 결빙사고 위험도를 평가하는 방법을 제시하고, 이를 Min-Max(최소-최대) 정규화 과정을 통해 구체 화함으로써 보다 체계적인 분석이 가능하도록 한다. 이를 통해 도로시설물의 겨울철 운영에 있어 효과적인 결빙사고 방지 대책을 수 립하는 데 기여하고자 한다.

본 연구는 도로 보수 후 새롭게 도입되거나 개선된 도로안전시설 중 노면표시와, 안전운전에 간접적인 영향을 미치는 도로 노면 상 태에 대한 이용자 만족도를 연령 및 업종별로 분석하고자 수행되었다. 운전자 430명을 대상으로 5점 리커트 척도 설문을 시행하고, SPSS 27.0을 이용해 일원배치 분산분석(ANOVA)과 사후 검정을 실시하였다. 그 결과, 노면표시(크기·선명도·야간시인성)는 업종별(관 리·사무·전문직, 운전직, 학생 등)로 유의미한 차이가 있었고, 연령대별로는 10대가 노면표시 크기에 가장 만족도가 높았으며 고령층으 로 갈수록 낮아졌다. 또한 운전직의 만족도가 전반적으로 낮아 노면표시가 실제 주행에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 연령별·업종별 특성을 고려한 도로환경 및 정책 개선에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 한국 산림지역에 조성된 각종 산림도로의 밀도를 산정하고, 이를 토대로 한국 산림도로망의 현황과 문제점 을 평가하였다. 분석은 산림청에서 제공하는 임상도와 임도 현황, 국토교통부의 도로중심선 데이터를 활용하여 산림 내부 및 인접 지역(산림 경계로부터 75m 이내)에 위치한 도로의 총길이를 계산하고, 이를 전체 산림면적으로 나누어 산림도로 밀도를 산정하였다. 분석 결과, 한국의 산림도로 밀도는 전국 평균이 무려 51.0m/ha에 달하였다. 이는 일본의 산림도로 밀도 24.1m/ha, 오스트리아 전체 산림의 도로 밀도 37.0m/ha, 오스트리아의 경영림을 대상으로 한 산림도로 밀도 45.0m/ha와 비교했을 때 현저히 높은 수치였다. 이러한 차이는 한국의 산림 도로망이 관리와 경영을 위한 요구 조건을 훌쩍 넘어섰음을 시사하며, 추가적인 도로 건설은 경제적 비효율성을 초래할 수 있음을 나타낸다. 산림 경영에 필요한 적정 도로밀도는 5~14m/ha로 여러 연구에서 제시되고 있다. 이와 더불어 산림생태계에 미치는 부정적 영향은 매우 높을 것으로 판단되었다. 또한, 산불 조기 진화 등을 위한 도로망 확장 필요성 등도 실증적으로 검증되지 않고 있어 현재 임도를 중심으로 한 산림도로 밀도 확장정책은 재고가 필요한 것으로 판단되었다.

이 논문은 구약 지혜자, 특히 잠언 지혜자를 선교적 해석학의 모범으로 조명한다. 잠언 14:10-14 분석에서 ‘죽음의 길’ 모티브가 중심을 이루며, 이는 행위-화복-관계 사상과 인간의 이해를 넘어서는 심리적 신비에 관한 서술이 충돌하는 독특한 언어적 공간을 형성한다. 구약 지혜자는 이러한 사상적 모순과 모호성을 통해 인간 인식의 한계를 드러내고, 하나님 일하심의 신비를 수용하는 것이 하나님이 주신 질서 속 적절한 삶의 태도임을 독자의 자발적 판단에 따라 깨닫게 한다. 세상을 분석하고 그 속에서 교훈을 찾게 하는 구약 지혜자의 방법론은 성서 본문을 하나님의 선교 관점에서 해석하고, 독자의 삶의 맥락을 고려하며, 새로운 해석 공간을 수용하는 선교적 해석학과 매우 근접해 있다. 따라서 구약 지혜자의 세상에 대한 관찰, 해석, 의미 도출 방식은 선교적 해석학의 탁월한 모범이 된다.

This study aims to to provide a systematic and sustainable strategic direction for road transportation ODA projects in Mozambique to help solve economic bottlenecks and contribute to national and regional economic growth at a time when the country is recovering from the economic shock and cessation of international aid caused by the past "Tuna Bond Scandal" and showing strong commitment to improving the road transportation sector led by the government. Through this, we aim to enhance the effectiveness of Korea's ODA projects and contribute to building a mutually beneficial cooperation model between Mozambique and Korea. Key indicators were established based on literature reviews, and an AHP survey was conducted targeting local road transport officials. The results were utilized to calculate the weights for each indicator and derive the project priorities. The study identified "sustainability" as the most critical factor among the social necessity indicators, highlighting the importance of long-term stability in road transport infrastructure. In the economic necessity category, "cost-effectiveness" emerged as a key priority, emphasizing resource optimization for maximum impact. Within policy necessity, alignment with government development goals was deemed essential for project success. Prioritization of road transport ODA projects based on sustainability, cost-effectiveness, and alignment with government policies is concluded to significantly enhance their impact. By addressing the immediate and long-term needs of Mozambique's transport infrastructure, the proposed strategy ensures resource efficiency and socioeconomic benefits. This approach not only improves the effectiveness of ODA initiatives but also fosters stronger partnerships between donor and recipient countries. Ultimately, the findings contribute to the development of systematic and sustainable ODA strategies for Mozambique.