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교차로에서의 자율주행은 다양한 차량이 혼재하며 주행환경이 복잡한 특성으로 인하여 교 통 객체 간의 교통정보 교환을 통한 자율주행 지원이 필요하다. 이와 관련되어 인접한 교차로 간의 교통정보 교환이 요구되고 있으나 국내 표준노드·링크 체계에서 교차로를 나타내는 노드 ID는 일련번호를 포함한 구성 체계를 가지고 있어 교차로의 갱신 및 ID를 통한 교차로의 위치 정보 파악에 한계가 있다. 본 논문에서는 교차로 ID 내에 위치정보가 포함되도록 교차로의 2차 원 좌표를 가공 및 병합하여 생성한 좌표 기반 교차로 ID 구성 체계를 설계하였다. 제시한 교 차로 ID의 적용 가능성을 검증하기 위해 국내 교차로를 대상으로 새로운 교차로 ID를 적용하 였으며 중복된 값이 없는 것을 확인하였다. 좌표 기반 교차로 ID는 데이터 크기가 기존 노드 ID 대비 60% 줄어들었으며 GIS 툴 없이 인근 교차로 검색 및 Box 형태의 특정 지역 내 교차로 추출과 같은 공간 쿼리가 가능하다. 따라서 좌표 기반 교차로 ID는 기존 노드 ID보다 확장성 및 활용도가 높을 것으로 예상된다.

Autonomous driving at intersections requires assistance by exchanging traffic information between traffic objects due to the intersection of various vehicles and complicated driving environment. For this reason, traffic information exchange between adjacent intersections is required, but the node ID representing the intersection in the Korean standard node link system have limitations in updating intersections and identifying location information of intersections through IDs due to the configuration system including serial numbers. In this paper, we designed a coordinate-based intersection ID configuration system created by processing and merging two-dimensional coordinates of intersections to include location information in the intersection ID. In order to verify the applicability of the proposed intersection ID, we applied a new intersection ID to domestic intersections and confirmed that there are no duplicate values. Coordinate-based intersection ID reduces data size by 60% compared to existing node ID, and enables spatial queries such as searching for nearby intersections and extracting intersections in specific areas in the form of boxes without GIS tools. Therefore, coordinate-based intersection ID is expected to be more scalable and utilized than existing node ID.

V2X를 활용한 자율주행차량은 기존의 자율주행차량보다 더욱 많은 정보를 바탕으로 자율 주행차량의 센서 커버리지 밖의 영역의 정보를 통하여 안전한 주행이 가능하다. V2X 기술이 자율주행차량의 핵심 구성 요소로 부각되면서 V2X 보안 문제에 대해 연구가 활발히 진행되고 있지만 자율주행차량이 V2X의 의존도가 높은 자율주행시스템에서 V2X 통신의 고장으로 인한 위험성에 대한 부분은 상대적으로 부각되고 있지 않으며 관련 연구도 미진한 편이다. 본 논문 에서는 자율주행차량의 교차로 시나리오를 제시하여 V2X를 활용한 자율주행시스템의 서비스 시나리오를 정의 하였으며 이를 기반으로 기능을 도출하고 V2X의 위험 요인을 분석하여 오작 동을 정의하였다. ISO26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA 및 고장 주입 시나리오의 시뮬 레이션을 통해 V2X 모듈의 고장으로 인한 위험성과 이를 확인하는 검증 과정을 제시하였다.

Autonomous vehicles using V2X can drive safely information on areas outside the sensor coverage of autonomous vehicles conventional autonomous vehicles. As V2X technology has emerged as a key component of autonomous vehicles, research on V2X security is actively underway research on risk analysis due to failure of V2X communication is insufficient. In this paper, the service scenario and function of autonomous driving system V2X were derived by presenting the intersection scenario of the autonomous vehicle, the malfunction was defined by analyzing the hazard of V2X. he ISO26262 Part3 process was used to analyze the risk of malfunction of autonomous vehicle V2X. In addition, a fault injection scenario was presented to verify the fail-safe of the simulation-based intersection scenario.

우리나라는 차량 신호등이 적색이여도 우회전이 가능한 RTOR(Right Turn On Red)이 허용된다. 그러나 우 회전 시 보행자와의 충돌 사고가 끊이지 않음에 따라, 2022년 전방의 신호가 적색일 때 일시정지 하도록 도로교통법 이 개정되었다. 하지만 개정 후의 우회전 사고율은 오히려 증가세를 보이고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 실시간 신 호등 공공데이터를 기반으로 한 전방 횡단보도 신호등의 등화 변경 알림 시스템을 개발하였다. 시스템은 횡단보도에 근접할 때 보행신호등이 녹색 등화로 변경되는 시점과 유사한 시점이라면 알림을 재생하여 선제적으로 정차할 수 있도 록 유도한다. 본 연구의 안전성과 신뢰성을 검증하기 위해 가상 우회전과 실제 주행을 수행하였고, 약 6% 비율로 위험 우회전을 감지하였다. 이로써 실제 우회전을 통해 보행신호등이 녹색 등화로 변경되는 시점에 알림이 재생되고 운전자 가 제동하여 횡단보도를 통과하지 않고 선제적으로 정차할 수 있었음을 확인하였다.

In South Korea, a right-hand turn on red(RTOR) that enables a right-hand turn is allowed even when the traffic light is red. However, as collisions with pedestrians continue when making a right-hand turn, the Road Traffic Act was revised to pause when the signal in front is red in 2022. However, the rate of right-hand turn accident after the revision is rather on the rise. Accordingly, in this study, a state change notification system for front crosswalk traffic lights was developed based on real-time traffic light public data. The System induces a preemptive stop by playing a notification if it is similar to the time when the pedestrian signal light is changed to green illumination when approaching the crosswalk. To verify the safety and reliability of this study, virtual right-hand turns and real right-turns were performed dangerous right turn was detected at about 6%. As a result, it was confirmed that was played the notification when the walking signal lights was changed to green light through the actual right turn, and that the driver was able to stop preemptively made without passing through the crosswalk.

일반적인 도로 환경에 비해 도심 이면 교차로는 사고 위험이 특히 높은 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 도심 이면 교차로에 설치한 CCTV 영상으로부터 위험 상황을 인지하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 크게 다 음 2가지 특징을 가진다. 먼저, 교차로의 경우 차로별로 카메라 시점에 따른 왜곡 방향이 다르기 때문에 진행 차량 의 정확한 속도 추정을 위해서는 차로별로 독립적인 BEV (Bird’s Eye View)로의 좌표계 변환이 필요하다. 다음 으로는 기존의 동영상 분류 방법보다 우수한 성능으로 위험 상황을 인지하기 위해 속도 추정 결과를 바탕으로 교차 로에서의 위험 상황을 판단한다. 제안하는 모델의 성능을 검증하기 위해 교차로 모의 실험 환경을 구축하고 교통사 고 영상 데이터셋을 수집한다. 영상 데이터는 ‘안전’, ‘주의’, 그리고 ‘위험’으로 총 세 가지 교차로 상황의 클래스로 구분하고, 학습 및 성능 검증을 위해 각 클래스 별로 72개의 영상 데이터를 선별하여 사용한다. 논문에서 제안하는 위험 상황 인지 판단 모델 학습을 위해 YOLO v8 모델을 사용하여 영상 속 차량의 이동 궤적을 추적하고, 카메라 화각에 따른 왜곡을 보정하기 위해 차로별 독립 BEV 변환을 수행하고 차량의 위치와 속도를 추정한다. 제안하는 모 델의 현실 세계 적용 가능성을 확인하기 위해 실제 도로에서의 차량 주행 영상을 바탕으로 속도를 추정한 실험 결과 를 함께 제시하고 있다. 본 논문에서는 추정한 차량의 속도와 위치를 기반으로 MLP (Multi-Layer Perceptron) 분류기를 적용한 위험 상황 인지 모델을 제안한다. 또한, 제안하는 모델의 성능 평가를 위한 비교군으로 추정한 차 량의 속도와 위치를 기반으로 GRU (Gate Recurrent Unit) 분류기를 적용한 모델과 속도 추정없이 Inception v3 기반의 비디오 분류 모델을 사용하여 제안 모델을 평가한다. 제안하는 모델과 기존 모델의 성능을 비교한 본 논문의 실험 결과 YOLO와 MLP를 사용한 모델이 89%의 정확도와 5ms의 추론 속도를 보여주어 정확도와 실시 간성 측면에서 다른 비교 모델인 YOLO와 GRU 기반의 모델과 비디오 분류 모델에 비해 가장 뛰어남을 확인할 수 있다.

Compared to typical road environments, urban backstreet intersections are known to have a particularly high risk of accidents. This paper proposes a model for recognizing risk situations from CCTV video installed at such urban backstreet intersections. The proposed model has two main features. First, since the distortion direction due to the camera viewpoint varies by lane at intersections, lane-specific independent coordinate transformations to Bird’s Eye Views (BEV) are necessary for accurate vehicle speed estimation. Second, to detect risk situations with better performance than existing video classification methods, the model determines risk situations at intersections based on the estimated speed results. To validate the performance of the proposed model, a simulated intersection environment was constructed, and a traffic accident video dataset was collected. The video data are classified into three intersection situations: ‘safe’, ‘caution’, and ‘danger’, with 72 video samples selected per class for training and performance validation. For training the risk detection model proposed in this paper, YOLO v8 is employed to track vehicles in the videos. Then, lane-specific independent BEV transformations are performed to correct distortion based on the camera angle. After that, the model can estimate vehicle positions and speeds. To confirm the real-world applicability of the proposed model, experimental results based on actual road driving video are presented, where vehicle speed estimation is demonstrated. Utilizing the estimated speeds and positions, a hazard recognition model based on a Multi-Layer Perceptron (MLP) classifier is proposed. For performance evaluation, the model is benchmarked against a Gate Recurrent Unit (GRU)-based model and an Inception v3-based video classification model. The experimental findings reveal that the YOLO and MLP-based model achieves an accuracy of 89% and an inference speed of 5ms, demonstrating superior performance in both accuracy and real-time processing compared to the GRU-based and video classification models.

본 연구에서는 도로 인프라가 교차로에서 회전하는 차량의 궤적을 예측하기 위해 딥러닝 아키텍처인 트랜스포머 기반의 모형을 효과적으로 이용하는 방법론을 제안하고자 한다. 회전 구간은 차량의 진행 방향이 급격히 변화하는 경우가 많아 직진 구간에 비해 예측이 어렵기 때 문에 더 정밀한 모델이 필요하다. 회전 구간에 특화된 예측 모형을 위해 미시 교통 시뮬레이션 을 이용해 학습 데이터를 생성하고 모형을 학습시켰다. 두 가지 실험을 통해 손실함수와 입력 시퀀스 길이가 궤적 예측에 미치는 영향을 분석했으며, 회전 구간에서의 예측 성능 향상을 위 해서는 Smooth L1 loss 손실함수와 1초 내외의 입력 시퀀스를 사용하는 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 이 연구의 결과는 자율주행 차량의 경로 계획 및 교통 관리 시스템의 효율성 향상에 기여할 것으로 기대된다.

In this study, we propose an effective methodology based on the well-known transformer deep learning architecture to predict the trajectories of vehicles turning at intersections. From the road infrastructure perspective, segments with abrupt changes in a vehicle's direction are more difficult to predict than straight segments, so a more precise model is required. We generated training data using a microscopic traffic simulation, and trained the transformer-based prediction model for turning trajectories. Through two experiments, we analyzed the impact of loss functions and input sequence lengths on trajectory prediction. The results showed that models using a smooth L1 loss function and input sequences of approximately one second exhibited the best performance, improving prediction accuracy. The findings of this research are expected to enhance the efficiency of path planning for autonomous vehicles and traffic management systems.

혼합교통류 환경에서 자율차의 보수적인 주행행태는 전체 교통흐름에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 선제적으로 혼합교통류의 이동성과 안전성을 관리하기 위해서는 실도로에서 수집된 자율주행 데이터를 활용하여 주행행태를 과학적 평가하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 Waymo Open Dataset을 활용하여 단속류 교차로 유형별 자율차와 비자율차의 주행행태를 비교 평가하는 방법론을 제안하였다. 영상자료를 통해 도로구간을 구분하고, 차량 추종 상황에서 자 율차와 비자율차의 Time-to Collision(TTC)를 기반으로 상충률 차이를 비교하는 자율주행 보수 성 지표(Autonomous Driving Conservativeness Index, ADCI)를 고안하였다. 분석 결과 모든 TTC 임계값에서 4지 비신호 교차로가 높은 ADCI로 관찰되었다. 이는 교차로 유형 중 4지 비신호 교차로에서 자율차의 주행 보수성(Conservativeness)이 높아, 비자율차 대비 보수적이게 주행함 을 의미한다. 장기간 지속될 혼합교통류 환경에서 자율차가 전체 교통흐름에 부정적인 영향을 주지 않기 위해 도로구간별 주행행태를 분석하고 지원방안을 도출할 필요함을 시사한다. 본 연구의 방법론은 실도로 데이터셋 기반 자율차에 영향을 미치는 요인들을 분석하는 기초 자료 로 활용될 것으로 기대된다.

In mixed traffic conditions, the conservative driving behavior of autonomous vehicles (AV) would negatively affect overall traffic performance. In order to manage mobility and safety in mixed traffic conditions, it is essential to scientifically evaluate driving behavior using autonomous driving data collected from real-world. This study proposed a methodology to evaluate the driving behavior of autonomous vehicles (AV) and manual vehicles (MV) at different types of intersections using the Waymo Open Dataset. Urban street were identified through video data, and the autonomous driving conservativeness index (ADCI) was devised to compare the difference in time-to-collision (TTC) based conflict rates between AV and MV in car following situations. The results showed that unsignalized 4-way intersections had the highest ADCI value, indicating greater conservativeness in driving behavior. This indicates the necessity of analyzing the driving behavior of each road section and deriving support measures to prevent AV from negatively affecting the overall traffic performance in mixed traffic conditions. The methodology of this study is expected to serve as foundational for analyzing factors affecting AV using real-world datasets.

Recent research on reinforcement learning (RL) based traffic management shows promising results, yet it is a significant issue due to increasing volume of traffic and lack of real time traffic information. Improvements of RL algorithms and vehicle-to-everything (V2X) communications technologies are creating new prospects to achieve better traffic efficiency. This paper proposes a new method, namely Vehicle-to-Infrastructure based Traffic Signal Control (V2I-TSC), to capture realistic traffic state using vehicle-to-infrastructure (V2I) communications under 5G-NR-V2X paradigm. It uses single agent RL framework to optimize a traffic signal control which is trained and evaluated through Simulation of Urban MObility (SUMO) simulator. The experimental results show that our proposed method enhances traffic efficiency at the intersection compared to the general traffic control method.

Current Korean society’s demographic cliff has led to a significant decrease in the school-age population in Korea, resulting in many universities failing to meet their enrollment quotas and experiencing prolonged financial difficulties. Consequently, an increasing number of universities are viewing students with disabilities primarily as a means to address financial concerns rather than investing in the distinctiveness of their higher education programs. This study aimed to investigate how Korean recent historical and social norms have influenced the current perspective of universities towards students with disabilities. The research methods involved conducting individual interviews with two groups: students with disabilities and professionals. The analysis revealed that Korean societal norms, shaped by the country's compressed modernization in recent history, have significantly impacted the current situation of students with disabilities in universities. Furthermore, it was revealed that the historical and political norms of Korea's modern and contemporary history influenced public attitudes toward people with disabilities. The national crisis of demographic cliff has directly affected universities' financial stability, leading to the expansion of ‘untapped market’ in higher education by providing admission opportunities to minority groups, including students with disabilities. Through the voices of interviewees, this study critically examined the phenomenon of some universities granting admission to students with disabilities for financial purposes without providing proper support after admission. This situation raises fundamental questions about the meaning of higher education in contemporary Korean society. Grounded on the results of analysis, this research suggested the direction of future research.

The intersection of health tourism and technology is creating 'smart destinations' that are changing the way individuals seek and experience the world's healthcare around them. This emerging innovation represents the strategic integration of new technologies and healthcare services and offers an enhanced experience to health tourists. Smart destinations use technology to deliver personalized and comprehensive healthcare solutions. These include advanced mobile health platforms, artificial intelligence analytics applications, wearable health devices, and innovative data analytics. These technologies enable remote communication, patient monitoring, and predictive analytics for personalized treatment planning. The intervention of health tourism and technology through the concept of smart destinations is reshaping the global health landscape. The introduction of advanced technologies not only increases the access and quality of medical care, but also enhances the experience of health tourists. As technology continues to advance, smart destinations play an important role in shaping the future of health tourism and connecting it with patient care. In this study, it presents the ideas that emerged as a result of the investigations about smart destinations arising from the intersection of health tourism and technology.

This study examines the life and ministry of Reverend Son Yang-Won through the theoretical framework of restorative justice, analyzing how his Christian spirituality embodies key principles of healing, reconciliation, and community restoration. Son's extraordinary decision to forgive and legally adopt Ahn Jae-Seon, who murdered his two sons during the 1948 Yeosu-Suncheon Incident, represents one of the most dramatic examples of restorative justice practice in modern Korean history. Drawing on Howard Zehr's foundational work on restorative justice, this paper demonstrates how Son's ministry to leprosy patients, his resistance to Japanese colonial demands for Shinto worship, and his radical act of forgiveness illuminate fundamental restorative justice principles that transcend traditional retributive approaches. Son's spirituality was fundamentally relational and restorative, prioritizing healing over punishment, inclusion over exclusion, and transformation over retribution. His ministry at Aeyangwon Church demonstrated radical solidarity with marginalized communities, while his imprisonment for refusing Shinto worship reflected principled moral resistance grounded in community protection rather than mere individual conscience. The paper examines both the transformative potential and inherent limitations of Son's faith-based approach, including family and community resistance, incomplete healing processes, and questions of universal applicability in pluralistic contexts. While acknowledging the significant challenges in implementing faith-based restorative justice models, this study demonstrates that Son's witness provides valuable insights for contemporary approaches to reconciliation in politically divided societies. His moral imagination and narrative power continue to inspire alternatives to cycles of violence and retribution, demonstrating how religious traditions can contribute meaningfully to restorative justice theory and practice. The paper concludes that Son's faith and ministerial legacy offer crucial insights for developing the moral courage necessary to imagine transformation where others see only the possibility of revenge.

This study presents a scientometric analysis of self-service technologies (SSTs), shadow work, and value co-creation which have been separately studied areas. Using CiteSpace to analyze 2005-2025 data from Web of Science, we visualize intellectual structures through keyword co-occurrence, burst detection, and timeline mapping. Results reveal three core clusters: SSTs adoption (e.g., usability and TAM), critiques of consumer labor (e.g., shadow work and data privacy), and value co-creation narratives (e.g., prosumers). Terms such as co-creation serve as semantic bridges linking technology empowerment and labor exploitation discourses as well as shadow work. This study proposes a technology-labor-value framework to highlight trade-offs between efficiency and hidden consumer work, urging more ethically aware SSTs design.

Despite the growing interest in art as an economic asset for investment purposes, it is difficult to establish logical patterns for art. This study explores the convergence of cultural economics, blockchain technology, and fractional ownership, specifically focusing on tokenization and its implications for democratization. By synthesizing existing literature, empirical studies, and contemporary trends, this study investigates how blockchain-enabled fractional ownership models can democratize access to cultural assets, aiming to answer the following research question: How does tokenization, facilitated by blockchain technology, influence the democratization of cultural participation and ownership? This study uses a multidisciplinary approach to examine the theoretical foundations, technological advancements, and practical applications of tokenization in the cultural sector, while also considering research limitations and proposing directions for future research.

젠더에 기반한 차별과 불평등은 어떻게 완화되는가? 자본주의적 시장의 힘을 통해 전근대적 위계관계가 해체될 것이라고 보았던 마르크스주의와 신고전주의 경제학은 모두 시장경쟁이 심화됨에 따라 적어도 노동시장 내에서 차별적 관행이 사라지고 젠더 간의 불평등이 소멸될 것이라고 보았다. 그러나 이러한 양성평등의 선형적 진보 가설은 통시적 연구, 비교연구 등에서 관찰된 결과와 부합하지 않는다. 최근 자본주의 다양성(varieties of capitalism) 논의와 젠더 불평등을 결합시키려는 노력들은 각 국가별 젠더불평등의 발현 양상이 매우 상이하며, 그 진화 양상 또한 하나의 궤적이 아니라 다양한 궤적들을 보일 수 있다는 문제의식에 기반해 있다. 이 연구는 선진자본주의 국가들에서 노동시장 내 남녀 소득격차가 완화되는 구체적인 과정을 분석한다. 자본주의 다양성 논의에서 이론적 자원을 들여오며 방법론적으로는 남녀 소득 분포의 변화를 분석하는 분포적 접근법을 취한다. ISSP(International Social Survey Program) 1993, 1994년과 2006, 2007년 자료를 이용하여 영국, 미국, 독일, 일본, 노르웨이, 스웨덴 등 6개국의 남녀 소득분포 변화를 분석한다. 분석 결과 노동시장 내 남녀 소득격차가 변화하는 양상은 생산체제에 따라 상이하며 자유시장경제에서는 젠더-특정적 조건 변화가 더 큰 영향을 미치는 반면 사민주의형 조정시장경제에서는 구조적 조건 변화가 더 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.

How can gender-based inequality in the labor market be mitigated? Both Marxism and Neo-classical economics argue for a linear progression of gender equality in the labor market in the sense that they predict a reverse relationship between gender inequality and the strength of market competition. However, these predictions are not consistent with the observed results. The reason why such a linear progression hypothesis is not empirically supported is because the reality of gender inequality in each society differs greatly from one another, so does the evolutionary trajectory of gender equity. In the vein of recent attempts of gendering varieties of capitalism, this study analyses concrete processes in which gender inequality in the labor market is reduced in the six advanced capitalist countries. Drawing in theoretical resources from varieties of capitalism, this study utilizes a distributional approach to analyze changes in male and female earnings distributions. Using ISSP data of 1993, 1994 and 2006, 2007, this study analyzes the changes in the gender earnings distributions of the United Kingdom, United States, Germany, Japan, Norway, and Sweden. The results reveal that the process of which gender equality is achieved in the labor market differs by production systems. In the liberal market economy, changes of gender-specific factors contribute more to the reduction of gender wage gap, whereas in the coordinated market economy, it is the structural factor that contributes the most.

역사 연구과정에서 사료의 중요성은 전체 연구의 신뢰도를 가늠하는 매우 중요한 요소이다. 특히, 지방사를 연구하는 과정은 활용할 수 있는 사료가 매우 적기 때문에 사료의 중요성은 더욱 크다고 볼 수 있다. 지금까지 지방사 연구는 적은 사료와 적은 연구자로 인해서, 사료에 대한 적극적인 검토가 매우 어려웠다. 그 결과, 잘못된 내용을 담은 사료가 계속해서 인용되면서 마치 하나의 사실처럼 자리잡게 되었다. 이런 사실들은 결국 연구를 어렵게 만드는 하나의 장애물이 된다. 본 논문에서는 신중하지 못한 사료인용의 결과 중 하나인 전주 기전여학교 3.1운동 참가자 명단을 바탕으로, 지방사 연구에서 사료검토의 중요성과 해결방안에 대한 문제 제기를 하고자 한다.

The importance of historical records in the context of historical research is a very important factor in determining the reliability of the entire research. These records are especially more valuable in studying local history due to their scarcity. So far, it has been extremely difficult to actively review historical records in terms of local history research because there are fewer records and fewer researchers in the field. As a result, historical records containing a wrong piece of information have been cited repeatedly, making it as if it were a fact. These "facts" eventually become an obstacle that makes research even more difficult. In this paper, we would like to tackle this issue by emphasizing the importance of properly reviewing historical records in local history research and how to resolve it, based on the list of participants in the 3.1 Movement at Gijeon Girls' School in Jeonju as an example of poor citation.