기존 간선급행버스체계(BRT)의 신속성 및 정시성 저해 문제를 해결하기 위해 도시철도의 이점을 BRT에 적용한 고급 간선급행버스체계(S-BRT)가 등장하였다. 국내 지침에서는 S-BRT 주행로를 기존 BRT 주행로와 동일한 전용차로와 전용도로로 분류하였다. 그러나 S-BRT와 BRT는 상이한 운행 목표와 특성을 지님으로 서로 다른 체계적인 S-BRT 주행로 구분이 필요하다. 이에 본 연구는 국내 여건을 바탕으로 S-BRT 주행로를 전용차로, 혼용차로, 일반차로로 분류하였다. 이후 목표 서비스 수준 달성을 위해 각 주행로별 특성을 바탕으로 대중교통 우선 신호 제어 전략을 제시하였다. 대부분의 분석 시나리오에서 S-BRT 목표 서비스 수준을 달성했으며 전용차로, 혼용차로, 일반차로 순으로 높은 운행 속도를 보였다. 본 결과는 S-BRT 운행시 각 주행로별 특성을 고려한 대중교통 우선신호 운영이 필요함을 시사한다. 본 연구의 결과는 향후 각 지자체에서 S-BRT 도입 시 주행로 설계와 우선신호 운영을 위한 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 완전 자율주행자동차(Level 4 이상)에 대한 도로이용자 수용성 영향요인 분석을 목적으로 한다. 조사대상은 완전 자율주행자동차와 도로를 공유하는 일반자동차 운전자와 보행자로 설정하였다. 기술에 대한 신뢰, 호환성, 정책, 인지된 안전성, 인지된 유용성이라는 5가지 수용성 요인을 선정하고, 행동의도에 미치는 영향을 구조방정식 모형(Structural Equation Modeling, SEM)으로 분석하였다. 완전 자율주행자동차 수용에 있어 수용주체에 관계없이 인지된 안전성과 기술에 대한 신뢰가 매우 중요한 것으로 확인되었으며, 정책은 영향력이 없었다. 호환성 및 인지된 유용성은 보행자 보다 운전자에게 특히 영향력 있는 요인이었다. 도로이용자의 수용성 향상을 위해서는 완전 자율주행자동차의 기술적인 완성도 확보가 무엇보다도 중요하다. 완전 자율주행자동차의 안전운전능력에 대한 인증 및 평가가 철저하게 수행되고, 그 결과를 토대로 도로이용자의 인식을 개선할 필요가 있다. 도로이용자 대상 교육 및 홍보를 통해 완전 자율주행자동차를 긍정적으로 인식하게 하고, 완전 자율주행자동차와 도로이용자 간 원활한 상호작용이 가능하도록 지원해야 한다.
Steel truss bridge is one of the most widely used bridge types in Indonesia. Out of all Indonesia's national roads, the number of steel truss bridges reaches 12% of the total 17,160 bridges. The application of steel truss bridges is relatively high considering this type of bridge provides advantages in the standardization of design and fabrication of structural elements for typical bridge spans, as well as ease of mobilization. Directorate of Road and Bridge Engineering, Ministry of Works and Housing, has issued a standard design for steel truss bridges commonly used in Indonesia, which is designed against the design load in SNI 1725-2016 Bridge Loading Standards. Along with the development of actual traffic load measurement technology using Bridge Weigh-in-Motion (B-WIM), traffic loading data can be utilized to evaluate the reliability of standard bridges, such as standard steel truss bridges which are commonly used in Indonesia. The result of the B-WIM measurement on the Central Java Pantura National Road, Batang - Kendal undertaken in 2018, which supports the heaviest load and traffic conditions on the national road, is used in this study. In this study, simulation of a sequences of traffic was carried out based on B-WIM data as a moving load on the Australian type Steel Truss Bridge (i.e., Rangka Baja Australia -RBA) structure model with 60 m class A span. The reliability evaluation was then carried out by calculating the reliability index or the probability of structural failure. Based on the analysis conducted in this study, it was found that the reliability index of the 60 m class Aspan for RBA bridge is 3.04 or the probability of structural failure is 1.18 × 10-3, which describes the level of reliability of the RBA bridge structure due to the loads from B-WIM measurement in Indonesia. For this RBA Bridge 60 m span class A, it was found that the calibrated nominal live load that met the target reliability is increased by 13% than stated in the code, so the uniform distributed load will be 7.60 kN/m2 and the axle line equivalent load will be 55.15 kN/m.
Background: PM2.5 and black carbon (BC) can be generated from cooking and from vehicle operation. Street vendors may be exposed to PM2.5 and BC due to their proximity both to roads and to cooking activities. Objectives: The objectives of this study were to evaluate the PM2.5 and BC concentrations in cooking stalls and to determine the effects of cooking activity and of types of cooking. Methods: Indoor and outdoor PM2.5 and BC concentrations, temperature, and relative humidity were measured in 32 stalls in April and May 2022. Behavioral factors such as the presence of cooking activity and types of cooking were observed. Student's T-test was performed using the difference of indoor and outdoor PM2.5 and BC concentrations to compare the effects of cooking activity and to compare types of cooking. Results: One-hour averages of the difference in indoor and outdoor PM2.5 concentrations for cooking stalls and non-cooking stalls were 9.7±15.7 ㎍/m3 (n=22) and -0.5±0.4 ㎍/m3 (n=10), respectively. The difference in indoor and outdoor PM2.5 concentrations in cooking stalls was significantly higher than in non-cooking stalls (p<0.05). The indoor PM2.5 concentration for stalls for Chinese pancakes and teokbokki exceeded the standards for indoor air quality in South Korea (50 ㎍/m3 ). The indoor PM2.5 concentration for Korean pancake stalls exceeded the standards for outdoor air quality in South Korea (35 ㎍/m3 for 24 hours). Conclusions: The PM2.5 concentrations in stalls with cooking activity was significantly higher than those in stalls without cooking activity. Some stalls with certain types of foods exceeded standards for indoor and outdoor air quality in South Korea. Better management of indoor air quality in stalls with cooking activities is necessary.
도로법에 의거한 도로교통량 상시조사는 매설식 AVC를 통해 12종 차종분류가 이루어지고 있다. 하지만 매설식 AVC 장비는 차량과의 마찰, 도로 균열, 소성변형, 도로공사로 인한 센서의 물리적 파손 등으로 인해 장비 가동률이 낮고, 수집 정보의 정확도와 신뢰도 저하 문제가 발생하고 있다. 이로인해 장비보수 등 유지비용 또한 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 비매설식 AVC 장비 도입을 위한 연구가 진행되고 있으나, 차종을 분류하기 위해 복수의 장비 또는 교통량 정보 매칭을 위한 별도의 DB 구축·운영이 필요하였다. 이에 본 연구에서는 자동차 관리법에 근거하여 운영 중인 자동차관리정보시스템(VMIS)의 차량 제원 정보와 번호판 자동인식 기술(ANPR)을 활용한 12종 차종분류 방안을 마련하고자 하였다. 이를 통해 기존 도로교통량 조사체계를 개선하고 자동차 제원 정보를 활용하여 친환경 차량 분류 등 도로교통량 통계 고도화, 다변화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 경복궁 후원의 경관을 보존·관리·활용하는 데 필요한 기초적인 정보를 제공하고자 전·현직 청와대 조경 관리자를 대상으로 인터뷰를 시행하였으며, 요약된 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 경복궁 후원의 지형은 노태우 대통령 당시 본관과 관저를 신축하며 절토와 성토가 이루어지며 많은 변화가 있었다. 수계는 과거 경복궁과 연결되어 있었으나 현재는 단절된 상태이다. 둘째, 식재의 경우 가장 중요한 원칙은 대통령의 경호와 의전이었으며 이에 따라 수목이 배치되거나 관리되었다. 수목은 여러 지방에서 우수한 수목들을 도입하여 심었으며, 야생화와 지피식물들도 계절에 따라 자주 교체하였다. 셋째, 시설물 및 동선은 점경물과 휴게시설 등이 대통령의 의전이나 취미, 근무자들의 휴식을 위해 배치되었으며, 백악산 산림지역의 방재를 위해 소방시설을 설치하였다. 넷째, 청와대 시기 경복궁 후원 조경의 가장 큰 변곡점은 노태우 대통령 시절 본관과 관저 신축으로 인한 지형의 변화, 노무현 대통령 시절 공간을 분리하던 A, B 철책의 제거 그리고 이명박 대통령 시절 G20 정상회의를 위해 수행된 대대적인 공간 정비로 파악된다. 경복궁 후원 영역이 2022년 5월 10일 시행된 청와대 국민 개방으로 인해 또 다른 변곡점을 맞을 것으로 예상되며, 현황을 잘 보존하면서 경복궁 후원이 가진 역사적·학술적·경관적 가치를 평가하는 작업이 시행되어야 할 것이다.
최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
도로, 철도 등의 토목시설공사는 제한된 구역에서 공정이 반복적으로 진행되는 건축공사와 달리 수십 km의 수평적 작업공간에서 선형 형태로 공정이 진행되고, 개별 공정은 시점부터 종점까지 거리 단위를 갖는 측점(Station)번호로 관리되고 있다. 이러한 이유로 공정의 작업 위치정보가 주요 관리요소가 되고 있으므로, 일정 정보만을 표현하는 간트공정표기반의 공정관리 체계는 한계점을 가질 수 있다. 본 연구에서는 공정의 시작 및 종료일을 나타내는 일정정보와 시작 및 종료 거리를 나타내는 위치정보를 동시에 표현할 수 있는 선형공정표의 구성 방법론을 제시하고, 이에 근거한 선형공정표 생성 시스템을 개발한다. 연구에서 선형공정표의 좌표축은 X, Y축을 각각 거리와 일정 값으로 구성하였으며, 개별 공정은 작업 내용을 유추할 수 있는 심볼로 표현하여 단순 막대도표 방식 대비 공정표의 시인성을 높였다. 개발된 선형공정표 생성 시스템은 철도시설 교량공사의 실제 공정 데이터를 활용하여 실무적 활용성을 검토하였다.
연구목적: 본 연구에서는 지반공동탐사로 발견된 공동자료를 지하시설물과의 원인별 상관관계로 분석하고, AI 알고리즘 기반으로 지반침하 예측지도를 검증하여 시민에게 안전한 도로 환경을 제공하고자한다. 연구방법: 위험도 평가 관련 데이터조사와 빅데이터 수집, AI분석을 위한 데이터 전처리, 그리고 AI 알고리즘을 이용하여 지반침하 위험도 예측지도 검증 등 3가지 단계로 연구를 수행하였다. 연구결과:작성한 지반침하 위험 예측지도를 분석하여 부산시 부산진구와 사하구에 대해 긴급, 우선, 일반 3단계의 공동관리 위험등급 분포를 확인 할 수 있었다. 또한, 지반침하 위험 등급 예측 값을 도로노선의 구간별로 정리하여 긴급 등급이 포함된 도로가 부산진구는 총 61개구간 중 3개소, 사하구는 총 68개구간 중 7개소임을 확인하였으며 각 도로노선별 지반침하 위험 예측 순위를 파악하였다. 결론: 도출된 지반침하 위험 예측지도를 바탕으로 효율적으로 탐사구간을 설정하여 우선 조사, 선제 조치함으로써 시민들의 불안을 해소하고 효율적인 도로유지관리 및 보수, 제도의 개선 등의 부수적인 효과를 얻을 수 있다.
연약점토지반에 도로, 대규모 단지조성공사에 따른 지지력의 부족과 과대한 침하량으로 인하여 여러 가지 어려운 문제가 발생하며 최종 침하량 및 침하시간의 정확한 예측은 지반개량공법의 선정은 물론 사업비, 사업기간에 중대한 영향을 미치게 된다. 현재 사용되고 있는 침하량 예측기법으로는 Terzaghi의 압밀이론을 응용한 Asaoka법과 경험식인 Hyperbolic법, Hoshino법 등이 있다. 그러나 이러한 방법들에 의하여 예측된 침하량과 실제 침하량이 정확히 일치하지 않는 경향이 있다고 알려지고 있다. 게다가 이런 방법 등은 계측결과가 없는 설계단계에서는 사용할 수 없는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 국내 단지조성공사에서의 데이터와 다양한 테스트 결과값를 이용하여 성토시 침하를 보다 정확하게 예측하기 위해 인공신경망 기법인 Jordan 모델과 Elman-Jordan 모델을 적용하여 가장 적합한 모델구조를 얻고자 하였다. 개선된 인공신경망 모델에 의한 예측치를 실측치와 비교하였고, 결과값에 의하면 Jordan 모델이 Elman-Jordan 모델보다 실측치와 잘 일치하고 콘관입 저항을 이용한 예측치가 표준관입시험을 이용한 결과치보다 실제에 더 가깝다는 것을 알 수 있다. 따라서 더 많은 현장실험 데이터가 확보된다면 콘관입시험을 이용한 순환형 인공신경망 기법이 침하량 예측에 있어 가장 효과적인 방법이 될 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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