Earticle

최근 클라우드 기반의 자원들은 다양한 장치를 통해 클라우드 서버로 저장하여 사용되고 있지만, 클라우드 서버로 전송되는 자원들은 클라우드에서 작업량을 최적화하기 위해 특정한 기능을 연결해주는 유연성 및 이동성에 제약이 있다. 본 논문에서는 속도, 성능, 안정성과 같은 요소를 기준으로 클라우드에서 작업량을 최적화할 수 있는 멀티 클라우드 기반 시스템 장애 최소화를 위한 분산 클라우드 자원 할당 기법을 제안한다. 제안 기법은 클라우드 자원의 특징을 계층별로 추출하여 특징들의 패턴을 합성 과정을 통해 클라우드 자원 할당을 동적으로 연계하여 최적화한다. 특히, 제안 기법은 멀티 클라우드 환경에서 클라우드 자원 할당을 최소화하기 위해서 동일 패턴의 클 라우드 자원을 블록체인으로 묶고, 합성 과정을 통해 클라우드 자원 크기를 줄임으로써 클라우드 자원을 일관성 있게 유지한다. 성능평가 결과, 제안 기법은 클라우드 자원 간 확률값에 따라 서로 연계하기 때문에 클라우드 자원 검증 시간이 평균 7.42% 향상되었고, 블록체인의 크기가 증가할수록 검증 지연 시간은 평균 8.81% 낮게 나타났다. 또한, 블록체인 그룹 크기에 따른 클라우드 자원의 연계 장애율은 평균 11.12% 낮은 결과를 얻었다.

Recently, cloud-based resources are stored and used as cloud servers through various devices, but resources transmitted to cloud servers have limitations in flexibility and mobility that connect specific functions to optimize workloads in the cloud. In this paper, we propose a distributed cloud resource allocation technique for minimizing failures in a multi-cloud system that can optimize workloads in the cloud based on factors such as speed, performance, and stability. The proposed technique extracts features of cloud resources by layer and dynamically links and optimizes cloud resource allocation through the convolution process of the patterns of features. In particular, the proposed technique keeps cloud resources consistent by grouping the same pattern of cloud resources into a blockchain to minimize cloud resource allocation in a multi-cloud environment and reducing the size of cloud resources through the convolution process. As a result of the performance evaluation, because the proposed technique is linked to each other according to the probability value between cloud resources, the average cloud resource verification time improved by 7.42%, and the verification delay time decreased by 8.81%. In addition, the average linkage failure rate of cloud resources according to the blockchain group size was 11.12% lower.

자율주행 시스템에서 신호등을 포함한 교통 표지판의 정확한 탐지는 안전한 주행과 교통 규정을 준수하기 위해 필수 적이다. 교통 표지판은 속도 제한, 정지 신호, 차선 변경, 보행자 횡단 및 경고 표지 등 중요한 정보를 제공하며, 자율주행 차량은 이를 실시간으로 해석하여 올바른 주행 결정을 내려야 한다. 교통 표지판을 인식하지 못하거나 잘못 해석하는 경우 심각한 안전 위험을 초래할 수 있으므로, 강력한 탐지 알고리즘은 자율주행 기술의 핵심 요소로 간주된다. 본 연구는 YOLOv8 알고리즘을 활용하여 미국 교통 표지판의 인식 및 분류 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 이 데이터셋은 다양 한 조명 조건, 날씨 변화, 가려짐(occlusion), 그리고 다양한 표지판 각도 등을 포함하여, 모델의 성능을 철저히 평가할 수 있도록 구성되어 있다. YOLOv8 알고리즘과 고품질 Kaggle 데이터셋을 결합함으로써, 본 연구는 교통 표지판 탐지의 정밀 도와 효율성을 향상시키는 것을 목표로 한다. 연구 결과는 자율주행 차량의 환경 인식 기술을 발전시키는 데 기여할 것이며, 복잡한 도로 환경에서도 더욱 안전하고 효과적으로 주행할 수 있도록 돕는다. 또한, 본 연구는 교통 표지판 인식 성능을 높이는 것뿐만 아니라, 자율주행 애플리케이션에서 실시간으로 활용 가능한 최적의 딥러닝 모델 개발에 대한 통찰을 제공할 것이다.

Accurate detection of traffic signs, including traffic lights, is essential for autonomous driving systems to ensure safe navigation and adherence to traffic regulations. Traffic signs provide crucial information, such as speed limits, stop signals, lane changes, pedestrian crossings, and warning signs, all of which self-driving vehicles must interpret in real-time to make informed driving decisions. Failure to recognize or misinterpret traffic signs can lead to critical safety risks, making robust detection algorithms a fundamental component of autonomous vehicle technology. This research explores the application of the YOLOv8 algorithm, a state-of-the-art deep learning-based object detection model, to improve the recognition and classification of US traffic signs. By integrating the YOLOv8 algorithm with a well-curated Kaggle dataset, this study aims to enhance the precision and efficiency of traffic sign detection. The findings of this research are expected to contribute to the advancement of autonomous vehicle perception, improving their ability to navigate complex road environments safely and effectively. This study not only enhances traffic sign recognition but also provides insights into optimizing deep learning models for real-time deployment in self-driving applications.

본 연구는 발달장애인의 스포츠 참여 기회를 확대하기 위해 가정에서 혼자 연습할 수 있는 핸드볼 준비운동 3D 애니메이션을 제작하였다. 이를 위해 3D 아바타 모델링, 믹사모(Mixamo) 기반 자동 리깅 및 블렌더(Blender)를 활용한 FK/IK 리깅을 수행하였으며, 준비운동(발목·무릎·허리운동), 스트레칭(발목 플렉션, 어깨, 척추기립근), 근력운동(상·하체 및 어깨·다리·엉덩이 강화운동) 등 총 10가지 동작을 애니메이션화하였다. 또한, 자연스러운 움직임을 위해 모션 캡처 데이 터를 적용하고, 발달장애인의 학습 효과를 높이기 위해 애니메이션 속도 조정 및 반복 학습 기능을 추가하였다. 제작된 콘텐츠는 유니티(Unity) 기반의 메타버스 환경에서 배치 및 시험되었으며, 장애인을 위한 가상 핸드볼 체험 및 교육 자료 로 활용할 수 있다. 본 연구는 디지털 기술을 활용한 체육 교육 접근성을 높이고, 발달장애인의 운동 참여를 촉진하는 데 기여할 수 있음을 확인하였다

This study aims to enhance sports participation opportunities for individuals with developmental disabilities by creating a 3D animation of handball warm-up exercises that can be practiced at home. The development process included 3D avatar modeling, Mixamo-based automatic rigging, and FK/IK rigging using Blender. A total of 10 movements were animated, including warm-up exercises (ankle, knee, and waist movements), stretching (ankle flexion, shoulder, and erector spinae), and strength training (upper and lower body, shoulder, leg, and hip strengthening exercises). Motion capture data was applied to ensure natural movement, and animation speed adjustments and repetition learning features were incorporated to enhance learning effectiveness. The developed content was deployed and tested in a Unity-based metaverse environment, exploring its potential as a virtual handball training and educational tool for individuals with disabilities. This study confirms that digital technology can improve access to physical education and promote sports participation for individuals with developmental disabilities.

전기차 배터리 관리 시스템(BMS)은 차량 안전성과 직결되는 핵심 기술로, 실시간 센서 데이터를 기반으로 배터리 상태를 진단하고 제어한다. 그러나 기존의 중앙 집중형 데이터 관리 방식은 해킹, 위변조 등 보안 위협에 취약하다는 한계 가 있다. 이에 따라, BMS 데이터를 보다 안전하고 신뢰성 있게 처리할 수 있는 새로운 구조가 필요하다. 본 논문에서는 블록체인 기반 데이터 무결성 보장 아키텍처를 제안하고, 해시 기반 데이터 검증 및 스마트 컨트랙트(Smart Contract) 자동화를 통해 위변조 탐지 및 검증 효율성을 제고한다. 특히, 프라이빗 블록체인과 클라우드 이중 저장 구조를 통해 실시 간 검증과 저장 효율성을 동시에 달성하였다. 제안된 시스템은 OCPP 기반 충전 데이터, ISO 15118 기반 V2G 데이터 등 다양한 전기차 인프라로의 확장 가능성을 지니며, 실증 기반의 연구로 발전할 수 있는 기초를 제공한다.

Battery management systems (BMS) play a critical role in ensuring the safety and efficiency of electric vehicles, relying on real-time sensor data. However, centralized architectures currently used for BMS data management are increasingly vulnerable to hacking and data tampering, highlighting the urgent need for a secure and trustworthy data management framework. This paper proposes a blockchain-based architecture for real-time data integrity assurance in BMS. The framework employs a dual-storage structure in which hash values are recorded on a private blockchain while original data are stored in the cloud. Automated verification through smart contracts enables efficient, tamper-proof validation of the data. The architecture not only strengthens data reliability and traceability but also supports future expansion to EV infrastructure, such as OCPP-compliant charging data and ISO 15118-based V2G applications. This work offers a foundational framework for further empirical development of secure data systems in intelligent mobility.

국내 가계 자산의 약 75%가 부동산에 집중되어 있음에도 불구하고, 부동산시장에서의 정보 비대칭성과 불투 명성은 여전히 주요한 문제로 지적되고 있다. 이에 본 연구는 인공지능(AI)과 빅데이터 등 첨단 기술을 부동산 산업에 접목한 프롭테크(PropTech) 서비스가 부동산 개발사업의 타당성 분석에 어떻게 활용될 수 있는지를 실증적으로 고 찰한다. 이를 위해 국내 프롭테크 기업 스페이스워크가 개발한 웹 기반 프롭테크 플랫폼인 ‘랜드북’을 활용하여 소규모 개발 사례를 분석하였다. 해당 서비스는 토지 및 건축물의 가치 자동 산정, AI 기반 건축 설계안 생성, 임대 및 분양 수익 예측 기능을 통해 다양한 개발 시나리오와 타당성 결과를 도출할 수 있도록 지원한다. 연구 결과, 프롭테크 서비 스는 부동산 개발 과정에서 정보 접근성과 분석 효율성을 향상시킬 수 있는 가능성을 보여주었다. 다만, 본 연구는 단일 사례를 기반으로 하기 때문에 연구 결과의 일반화를 위해서는 추가적인 후속 연구가 필요하다.

In South Korea, although approximately 75% of household assets are concentrated in real estate, information asymmetry and lack of transparency remain persistent issues in the market. This study empirically examines how PropTech services—integrating advanced technologies such as artificial intelligence (AI) and big data into the real estate sector—can be utilized in the feasibility analysis of development projects. To this end, the study analyzes a small-scale development case using “Landbook,” a web-based PropTech platform developed by the Korean company Spacewalk. The service facilitates automated estimation of land and building values, AI-driven architectural design alternatives, and revenue forecasting for leasing or sales, thereby enabling the simulation of diverse development scenarios and corresponding feasibility outcomes. The findings suggest that PropTech services may enhance both information accessibility and analytical efficiency in real estate development processes. Nonetheless, as this research is based on a single case study, further research is required to generalize the results.

최근 학술 논문의 급증과 학제 간 융합 연구의 확대는 연구자들에게 필요한 정보를 효율적으로 탐색하는 데 큰 어려움을 초래하고 있다. 기존의 키워드 기반 검색 방식은 다층적인 관심사 반영에 한계가 있으며, 추천의 정확성 또한 낮다. 이를 보완하기 위해 AI 기반 논문 추천 시스템이 활발히 개발되고 있으며, BERT, SciBERT, GPT와 같은 언어 모델, 그래프 신경망(GNN), 강화학습(RL) 등이 주요 기술로 적용되고 있다. 본 연구는 대표 시스 템인 Semantic Scholar의 의미 기반 추천, DBLP-GNN의 삼자 관계 그래프 모델, PubMed-MeSH 기반 필터링 방식 등을 중심으로 기술 동향과 알고리즘 구조를 분석한다. 또한 학문 분야별 특성을 고려한 추천 전략과 시스템 차별성을 비교하고, 향후 설명 가능성(Explainability)과 사용자 맞춤형 추천 고도화를 중심으로 한 발전 방향을 제시함으로써, 연구자 중심의 학술 정보 접근성을 향상시키는 데 기여하고자 한다.

The recent exponential growth of academic publications and the expansion of interdisciplinary research have made it increasingly challenging for researchers to efficiently locate relevant papers. Traditional keyword-based search methods often fail to capture the multifaceted interests of researchers and exhibit limitations in recommendation accuracy. To overcome these challenges, AI-based academic paper recommendation systems are being actively developed, incorporating advanced techniques such as natural language processing (NLP), graph neural networks (GNN), reinforcement learning (RL), and large language models (LLM). This study provides an in-depth analysis of the evolution of AI-based paper recommendation systems, examining key technology trends, representative recommendation methods, and recent research cases. Furthermore, it proposes future directions for paper recommendation systems and discusses the potential for advancing personalized recommendation technologies, ultimately aiming to enhance academic research productivity.

서론: 본 연구는 치과방사선학 및 실습수업에 적용할 수 있는 PBL 기반의 문제상황 학습 시나리오의 개발을 통해 실제 임상 현장에서 적용 가능한 실무 능력과 의사소통 역량 갖춘 인재를 양성하는데 기초자료를 제공하고자 진행되었다. 연구방법: 2021년 9월부터 12월까지 진행되었으며, ADDIE 모형을 기반으로 치과방사선학 및 실습 수업의 교수학습모형 을 체계적으로 설계한 뒤 실제 임상 현장에서 발생 가능한 PBL 기반 문제상황 학습 시나리오를 개발하여 수업에 적용하였 다. 결과: 문제해결 능력과 의사소통 능력을 함양할 수 있는 PBL 기반의 교수학습모형, 문제상황 학습 시나리오 및 평가 자료 등이 개발 및 적용되었다. 결론: 본 연구에서 개발 및 적용한 치과방사선학 및 실습수업 PBL 기반 시나리오는 치과위 생사 양성 과정에서 효과적인 교육적 방안으로 자리 잡을 것으로 사료된다.

Introduction: This study was conducted to provide basic data for fostering talents with practical skills and communication skills applicable to actual clinical sites by developing a PBL-based problem-solving learning scenario that can be applied to dental radiology and practice classes. Method: The study was conducted from September to December 2021. Based on the ADDIE model, a teaching-learning model for dental radiology and practice classes was systematically designed, and then a PBL-based problem-solving learning scenario that can occur in actual clinical sites was developed and applied to the class. Results: A PBL-based teaching-learning model, problem-solving learning scenario, and evaluation materials that can foster problem-solving and communication skills were developed and applied. Conclusion: The PBL-based scenario for dental radiology and practice classes developed and applied in this study is expected to be established as an effective educational method in the dental hygienist training process.

본 연구는 스마트 홈 환경에서의 블록체인 기반 클라우드-포그 협력 인증 프로토콜에 대한 보안 취약점 분석을 수행하였다. 제안된 프로토콜은 사용자의 익명성을 보장하고, 사칭 및 재생 공격을 방지하기 위해 타원 곡 선 암호화 및 영지식 증명을 통합하였다. 또한, 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 도입하여 내부자 위협을 완화하고, 각 세션에 대한 완벽한 순방향 보안을 보장하였다. 향후 연구는 하이브리드 블록체인 합의 메커니즘과 양자 이후 암호화를 탐구하여 프로토콜의 복원력을 더욱 강화할 필요가 있다.

This study conducts a security vulnerability analysis of a blockchain-based cloud-fog collaborative authentication protocol in smart home environments. The proposed protocol integrates elliptic curve encryption and zero-knowledge proofs to ensure user anonymity and prevent impersonation and replay attacks. Additionally, it introduces role-based access control (RBAC) to mitigate insider threats and ensures perfect forward secrecy for each session. Future research will explore hybrid blockchain consensus mechanisms and post-quantum cryptography to further enhance the protocol's resilience.

본 연구에서는 ESG 평가기관 사이의 ESG 평가 불일치 정도가 기업의 타인자본비용과 타인자본조달 금액에 어떤 영향을 미치는 가를 실증적으로 분석하였다. 한국거래소 ESG 포털에 공시된 6개 평가기관들의 ESG 평가정보를 기초로, 2020년부터 2023년까지 377개 표본을 추출하여 ESG 경영성과와 불일치 정도에 따라 4개의 그룹으로 구분하여 회귀분 석을 수행하였다. 실증분석 결과, ESG 경영성과가 타인자본비용 및 타인자본조달 금액과 유의적인 음(-)의 관련성이 있는 것으로 나타났다. 그룹별 분석에서는 ESG 경영성과가 우수하고, ESG 평가 일치정도가 높은 기업들의 경우에 타인자본조 달 금액이 낮았다. 그리고 ESG 경영성과가 높은 경우보다는 ESG 경영성과가 낮은 경우, ESG 평가 불일치가 낮을수록 타인 자본비용이 낮아지는 것으로 나타났다. 본 연구의 공헌점은 ESG 평가 불일치 정도가 기업에 미치는 경제적 영향을 살펴봄으 로서, 우리나라 자본시장에서 ESG 평가 불일치의 경제적 영향에 대한 실증분석의 연구범위를 확장시켰다는 점이다.

This study examines how disagreements among ESG rating agencies impact the cost of debt and the amount of debt financing for companies. Using data from six agencies on the Korea Exchange ESG portal, the analysis of 377 samples from 2020 to 2023 showed that better ESG management correlates with lower debt costs and financing amounts. The analysis found that ESG management performance significantly reduces both the cost of debt and the amount of debt financing. Companies with strong ESG performance and consistent ratings had particularly low financing needs. Moreover, for companies with lower ESG performance, reduced ESG rating inconsistency was linked to lower debt costs. This study contributes by examining the economic effects of ESG rating disagreement, expanding empirical research within Korea's capital market.

본 연구의 목적은 디지털 전략이 조직성과에 어떤 영향을 미치는지를 구조적으로 밝히는 것이다. 이를 위해 디지털 전략이 디지털 강도와 전환 관리 강도를 통해 지속적인 디지털 전환을 유도하고, 궁극적으로 조직성과를 향상시키는 과정 을 실증적으로 분석하였다. 국내 기업 임직원 314명을 대상으로 설문조사를 실시하고 구조방정식모형(SEM)을 활용하여 가설을 검증한 결과, 디지털 전략은 디지털 강도 및 전환 관리 강도에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 이들 변인은 지속적인 디지털 전환을 매개로 조직성과 향상에 기여하는 것으로 나타났다. 본 연구는 디지털 전략이 기술 도입을 넘어 실행력과 변화관리 역량을 통해 성과로 이어지는 경로를 실증적으로 제시하며, 디지털 전환의 전략 수립과 실행 간 연계의 중요성을 강조한다.

The purpose of this study is to structurally examine how digital strategy influences organizational performance. To this end, the study empirically analyzed the process through which digital strategy promotes digital intensity and transformation management intensity, leading to sustaining digital transformation and ultimately enhancing organizational performance. A survey was conducted with 314 employees from domestic companies, and the hypotheses were tested using structural equation modeling (SEM). The results showed that digital strategy had a positive effect on both digital intensity and transformation management intensity, and these variables contributed to improved organizational performance through sustaining digital transformation. This study empirically presents the pathway through which digital strategy, beyond mere technology adoption, leads to performance by reinforcing execution capabilities and change management. It highlights the importance of aligning digital strategy formulation with effective execution.

본 연구에서는 근로자 집단 내 심장마비 고위험군 예측 모델 개발을 위해 Regularized Greedy Forest (RGF) 알고리즘을 활용하였다. 제안된 RGF 알고리즘은 대규모 복잡 데이터셋에 대한 처리 능력을 바탕으로, 전 통적인 CART, KNN, SVM 모델 대비 예측 정확도 및 신뢰성 측면에서 유의미한 성능 향상을 달성하였다. 분석 결과, 연령, 콜레스테롤 수치, 신체 활동 수준이 주요 심장마비 위험 요인으로 도출되었다. 본 연구는 직업 건강 영역에서 조기 개입 전략 수립 시 기계 학습 기법의 활용 가능성을 확인하고, 그 중요성을 강조한다.

This study introduces a predictive model using Regularized Greedy Forest (RGF) to identify high-risk heart attack candidates among workers. Heart disease risks are heightened by occupational stressors like stress and sedentary lifestyles. The RGF algorithm effectively handles complex datasets, surpassing traditional models like CART and KNN in prediction accuracy. The model highlights age, cholesterol, and physical activity as key risk factors, achieving an accuracy of 63.7% and an AUC of 65.1%. This research emphasizes machine learning's role in enhancing early intervention strategies in occupational health.

본 연구의 목적은 텍스트마이닝 분석을 활용하여 그린워싱 관련 국내 소비자 연구의 동향을 파악하는데 있다. 이를 위해 한국교육학술정보원(RISS)에서 ‘그린워싱’ 키워드를 활용하여 전 기간 대상으로 총121편의 문헌을 웹 크롤링 하였다. 수집된 자료는 단어빈도분석, TF-IDF분석, CONCOR분석, N-gram분석, 토픽모델링(LDA)분석을 포함한 텍스트 마이닝 기법을 통해 분석하였다. 분석결과, ESG성과와 그린워싱은 기업의 지속가능 경영전략과 소 비자 반응 간 관계를 파악하는데 중요한 주제로 부각 되고 있음을 확인하였다. 이에 본 연구는 그린워싱 연구의 흐름을 종합적으로 분석함으로써 향후 ESG 경영에서 소비자의 신뢰를 효과적으로 확보할 수 있는방향을 실증적으 로 제시하였다. 또한, 국내의 ESG그린워싱에 대한 관련 연구는 초기 단계에 머물러 있어 분석에 활용된 문헌수가 상대적 으로 적다는 한계가 있음을 확인하였다. 따라서 향후 해외연구 동향을 포함한 비교 분석 연구가 필요할 것이다.

The purpose of this study is to examine the trends in domestic consumer research related to greenwashing by utilizing text mining analysis. For this purpose, a total of 121 documents were collected through web crawling from the RISS (Research Information Sharing Service) database using the keyword "greenwashing." The collected data were analyzed using various text mining techniques, including word frequency analysis, TF-IDF analysis, CONCOR analysis, N-gram analysis, and topic modeling (LDA). The results indicate that ESG performance and greenwashing have emerged as critical topics in understanding the relationship between corporate sustainable management strategies and consumer responses. Accordingly, this study provides empirical insights by comprehensively analyzing the research landscape of greenwashing, suggesting effective directions for securing consumer trust in future ESG practices. However, it is also noted that domestic research on ESG and greenwashing remains in its early stages, resulting in a relatively limited number of analyzed documents. Therefore, future research should consider comparative analyses incorporating international research trends.

본 연구는 간호학의 ‘총제적 전인간호(Holistic nursing care)’와 마음공부의 다학제적인 (Multidisciplinary) 융합 연구의 일환으로 ‘Parse 인간되어감 이론(HumanBecoming Theory)’과 인성교육의 핵심인 마음공부(Mind practice)를 연계하여 한 국 철학과 종교적 전통에 기반한 전인간호의 적용 가능성을 살펴보기 위한 탐색적 연구이다. 이를 위해 먼저 간호학적 측면에서 의 간호 및 인간에 대한 정의와 Parse의 인간되어감을 살펴보고, 마음공부(Mind practice)의 기반이 되는 일원의 진리 하나됨의 경지와 그러한 경지에 도달하기 위한 기초적 수행 방법인 마음공부를 비교하고자 하였다. 그 결과 Parse의 이론에 따라 참여자가 서술하는 체험의 본질을 현상학적-해석학적 방법으로 해석하고, 너와 나의 대화 과정을 통해 인간 보편적 삶의 구조와 의미를 탐색하는 과정에 마음공부가 적용된다면, 개인적·사회적 문제 해결의 방향성을 확보할 수 있음을 확인하였다. 또한 변화하는 4차 산업혁명(Industrial revolution) 시대의 간호 담론은 AI가 대체할 수 없는 영역인 인간의 마음을 폭넓게 이해하고 수용할 수 있는 전인간호의 필요성을 더욱 강조하고 있다. 따라서 Parse의 인간되어감과 마음공부의 학제 간 융합은 간호학이 당면하고 있는 시대적 문제 해결을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

As part of the multidisciplinary convergence of holistic nursing care and mind study in nursing, this study is an exploratory study to explore the applicability of holistic nursing care based on Korean philosophy and religious tradition by linking Parse's HumanBecoming Theory and mind practice, which is the core of character education. To do so, this study first examined the definitions of nursing and humanity in terms of nursing and Parse's humanization, and then compared the oneness of the truth of the whole person, which is the basis of mind practice, with mind study, which is the basic practice method for reaching such oneness. As a result, we found that if mind study is applied to the process of interpreting the essence of the experiences described by participants in a phenomenological and interpretive way according to Parse's theory, and exploring the structure and meaning of universal human life through the process of dialogue between you and me, it can provide a direction for solving personal and social problems. In addition, the changing nursing discourse in the era of the fourth industrial revolution further emphasizes the need for whole-person nursing that can broadly understand and accommodate the human mind, an area that AI cannot replace. Therefore, Parse's interdisciplinary convergence of humanization and mind study can be utilized as a basis for solving the problems facing nursing.

본 연구는 현대 사회에서 심화되는 우울감과 공허감을 완화하는 방안으로 테마파크 정원의 치유적 가능성을 탐구 하며, 특히 한국 에버랜드 정원 체험 디자인이 방문객의 심리적 상태에 미치는 영향을 질적 연구를 통해 분석한다. 연구자 는 체험 및 관찰, 2차 자료(온라인 후기 및 홍보 자료) 분석을 활용하고, Blossom 이론, 치유적 조경, 감성 디자인 이론을 바탕으로 정원 체험이 긍정적인 정서를 유발하고 심리적 회복을 촉진하는 과정을 살펴본다. 특히 Blossom 이론의 ‘멈춤- 수용-확장’ 단계를 적용하여 정원 디자인이 자기 수용과 감정적 교류를 촉진함으로써 우울감과 공허감을 완화하는 심리적 기제를 규명하고, 테마파크가 정서적 안식처로서 기능하며 브랜드 가치를 높일 가능성을 제시한다. 또한, 본 연구는 개방 적 시각을 바탕으로 심층적인 질적 분석을 수행하며, 향후 다양한 테마파크 사례 비교 연구 및 양적 연구를 통해 연구 결과의 객관성과 일반화 가능성을 더욱 강화할 것을 제안한다.

This qualitative study explores the therapeutic potential of theme park gardens in alleviating depression and emptiness, focusing on Everland's garden experience design in South Korea. Utilizing researcher observation, secondary data analysis, and the frameworks of Blossom Theory, therapeutic landscaping, and emotional design, this study examines how garden experiences evoke positive emotions and promote psychological restoration. Applying Blossom Theory’s “pause-acceptance-expansion” stages, it reveals how garden design fosters self-acceptance and emotional exchange, thereby mitigating negative emotions. The findings suggest that theme parks can serve as emotional sanctuaries, enhancing brand value. Adopting a non-prescriptive approach, this study conducts an in-depth qualitative analysis, demonstrating how Everland’s design facilitates these stages and contributes to well-being.

본 연구는 20대 청년의 재무안전감 수준에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 대학생, 취업준비생, 직장인 603명을 대상으로 다항 로지스틱 회귀분석을 실시했다. 분석 결과, 20대 청년의 재무안전감은 5점 만점 중 2.32점으로 나타났다. 20대 청년의 재무안전감 수준에 영향을 미치는 요인을 살펴본 결과, 성별의 경우 여성보다 남성인 경우, 부모 소득이 720만 원 이상일 때, 본인 소득이 90만 원 이상일 때, 경제활동상태가 취업준비생인 경우보다 대학생과 직장인인 경우에 재무안전감 수준이 높아지는 것으로 확인되었다. 특히 청년들이 부모 의존보다 스스로 소득을 창출할 때 재무안전감 이 향상되는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 20대 청년의 재무복지 향상을 위한 금융소비자 교육 및 상담 관련 시사점을 제시하였다.

This study aimed to identify factors influencing financial security among individuals in their 20s by conducting multinomial logistic regression analysis on 603 respondents including college students, job seekers, and employees. The results showed an overall financial security level of 2.32 out of 5 points. Significant factors affecting financial security included gender (men scored higher than women), parents' income (higher when exceeding 7.2 million won), personal income (higher when exceeding 900,000 won), and economic activity status (college students and employees scored higher than job seekers). Notably, young adults demonstrated improved financial security when generating their own income rather than depending on parental support. Based on these findings, the study presents implications for financial consumer education and counseling to enhance financial welfare for young adults in their 20s.

본 연구는 피부관리에 사용하는 석고 파우더를 반죽하여 팩의 형태로 피부에 바른 후 경화된 결정체를 파우더 입자와 비교 분석하기 위한 목적이 있다. 석고 팩에 새롭게 형성된 결정체의 미세구조적 특성을 석고 파우 더 입자와 비교 분석하기 위한 연구의 하나로, 우선 석고 파우더 입자를 주사전자현미경으로 관찰하여 분석하였다. 석고 파우더는 미세입자상 물질과 판상 및 원주형 결정체로 구성되어 있다. 미세 입자상 물질은 저배율의 주사전자 현미경 상에서 깃털 모양으로 관찰되었고 고배율 관찰에서 단일 입자 결정의 크기는 100㎚에서부터 5㎛까지 다양 하였다. 판상의 결정체는 장축 길이가 104㎛로 측정되었고 단축 길이는 75㎛로 측정되었다. 그리고 판상의 결정체 가장자리는 거칠고 불규칙하였다. 기둥 모양의 원주형 결정체는 길이가 208㎛로 나타났으며, 표면이 아주 매끄러 웠다. 결론적으로 석고 파우더의 모양은 입자상, 판상, 원주상 결정체로 구성되어 있지만, 향후 응고된 석고에서 이들 결정체의 형태적 변화와 결정체 사이의 결합 상태에 관한 추가 연구가 요구된다.

The purpose of this study was to compare the hardened lump components of gypsum powder used in skin care with the powder particles after kneading and applying it to the skin in the form of a pack. As part of the study to identify the microstructural characteristics of newly formed crystals in the hardened gypsum lump, the gypsum powder particles were first observed and analyzed using a scanning electron microscopy. Gypsum powder consists of fine particles and plate-shaped and cylindrical crystals. The fine particles were observed as feather-like in a low-magnification scanning electron microscope, and the size of a single particle varied from 100㎚ to 5㎛ in a high-magnification observation. The plate-shaped gypsum crystals measured 104㎛ in vertical length and 75㎛ in horizontal length. In addition, the edges of the plate-shaped crystals were rough and irregular. The columnar crystals were 208㎛ long and had a very smooth surface. In conclusion, the shape of gypsum powder consists of particulate, plate-shaped, and cylindrical crystals, but further research is required on the bonding state between crystals in solidified gypsum.

본 연구는 간호대학생의 내 삶의 가장 아름다운 3일에 대한 계획을 탐색하는 목적으로 시도되었으며, 연구대상자 는 일개 대학교 간호학과 2학년 164명 이다. 호스피스완화간호 교육과정 중 작성한 버킷리스트에서 ‘당신이 3일 후에 죽는다 면 무엇을 하고 싶은가?’에 대한 자유 서술을 통해 수집된 자료를 내용분석방법으로 분석하였다. 연구 결과 다음과 같이 4개의 범주화 “마지막까지 함께 해 줘”, “끝과 새로운 시작”, “삶의 미련 없애기”, “나를 기억해 줘” 가 확인되었다. 이를 통해 간호대 학생들은 삶과 죽음의 공존을 이해하고 현재 삶의 소중함을 인식하고 있음을 알 수 있었다. 추후 타인의 의미있는 삶을 향한 전인적 돌봄을 제공할 수 있는 능력을 강화하기 위한 체계적인 교육 프로그램 개발을 제언한다.

This study was conducted for the purpose of exploring nursing students' plans for the three most beautiful days of their lives, and the study participants were 164 second-year nursing students from a university. Data collected through free explanations in response to the question ‘If you were to die within 3 days, what would you want to do?’ on the bucket list written during the hospice palliative nursing education course were analyzed using content analysis method. The research results of the data analysis confirmed the following four categories: “Be with me until the end”, “The end and a new beginning”, “Letting go of regrets in life”, and “Remember me”. Through this, we were able to see that nursing students understood the coexistence of life and death and recognized the preciousness of life in the present. We suggest the development of a systematic educational program to enhance the ability to provide holistic care for others’ toward meaningful lives in the future.

본 연구는 비디오 게임에서 암묵적, 명시적, 혼합형 튜토리얼 유형이 플레이어 몰입도에 어떤 영향을 미치는지 분석하고, 최적의 설계 방안을 실험을 통해 탐구했다. 2013년부터 2018년까지 출시된 비디오 게임 중, 판매량 상위와 높은 사용자 평가 점수를 기준으로 6개의 게임을 선정하여 18명을 대상으로 실험을 진행했으며, 몰입도를 설문과 행동 데이터로 측정했다. 결과는 초보와 숙련자의 혼합그룹에서는 튜토리얼 유형에 따른 몰입도가 큰 차이가 없었고, 초보와 숙련자로 나눠서 본다면 암묵적 튜토리얼은 숙련자에게 적합했고, 명시적 튜토리얼은 초보자에게 유리했다. 반면, 혼합형 은 플레이어의 경험 수준과 관계없이 보편적인 몰입 효과를 입증했다. 본 연구는 비디오 게임 디자이너에게 혼합형 튜토리 얼을 활용해 다양한 플레이어를 포용하고 초기 이탈률을 줄이는 방향을 제안하며, 몰입도를 높이는 실무적 통찰을 제시한 다. 또한, 이러한 결과는 개별 플레이어의 선호도와 학습 스타일에 맞춘 적응형 튜토리얼 시스템에 대한 향후 연구를 장려 한다.

This study analyzes how implicit, explicit, and hybrid tutorial types in video games affect player immersion and explores optimal design strategies through experiments. Six games, selected based on top sales and high user ratings among video games released between 2013 and 2018, were used for an experiment involving 18 participants. Player immersion was measured through surveys and behavioral data, with results indicating no significant difference in immersion levels within the hybrid group across novices and experts. However, when separating participants into novice and expert groups, implicit tutorials were found more suitable for experts, while explicit tutorials benefited novices, and hybrid tutorials demonstrated universal immersive effects regardless of experience. This study suggests that video game designers leverage hybrid tutorials to accommodate a wide range of players, reduce early dropout rates, and provide practical insights for enhancing player immersion, while also encouraging future research on adaptive tutorial systems tailored to individual players’ preferences and learning styles.

본 연구는 종합병원 병동 간호사의 섬망에 대한 간호 지식, 섬망 간호 스트레스, 자기 효능감이 섬망 간호 수행에 미치는 영향을 파악하기 위함이다. 자료수집은 I 광역시에 위치한 한 종합병원 병동에서 근무하는 간호사 중 연구에 동의 하고 설문에 답한 참여자를 대상으로 2023 년 9 월 16 일부터 2023 년 10 월 19 일까지 시행하였으며, 참여자에게 배포된 구조화된 설문지 154 부 중 148 부의 설문지를 최종 분석하였다. 자료 분석은 SPSS 29.0 프로그램을 사용하여 빈도, 평 균, t-검정, ANOVA, 피어슨 상관 관계 및 다중 회귀 분석으로 분석하였다. 섬망 간호 수행은 섬망 간호 지식(r=.22, p=.007)과 자기 효능감(r=.26, p=.002)과 유의한 상관관계를 보였다. 섬망 간호 수행에 영향을 미치는 요인을 분석한 결 과 자기 효능감이 예측 변수로 나타났으며(β=.208, p=.015), 섬망 간호 수행에 미치는 영향의 7.6%를 설명했다. 따라서 섬망 간호 수행을 개선하기 위해서는 자기 효능감을 개선하고 자기 효능감을 높일 수 있는 전문 교육을 제공하는 등 다양 한 노력이 필요하다.

The purpose of this study was to identify the factors influencing delirium nursing perfomance among general hospital ward nurses. This descriptive correlational study collected data from 148 clinical nurses who were working in general hospital ward in Incheon. The data collected, using self-reported questionnaires, from September 16, 2023, to October 19, 2023. The data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson’s correlation coefficient, and multiple regression using SPSS/WIN 29.0 program. Delirium nursing performance was significantly associated with delirium nursing knowledge (r = .22, p = .007) and self-efficacy (r = .28, p = .002). The factors significantly influencing delirium nursing performance of the self-efficacy(β = .208, p = .015), which explained 7.6% of delirium nursing performance (F=4.008, p=.004). Therefore, in order to improve delirium nursing performance, various efforts are needed, such as improving self-efficacy and providing professional education that can increase self-efficacy.

본 연구는 당뇨병을 진단받은 노인의 불안과 우울 유병에 대해 알아보고자 시도되었다. 제9기 1차년도인 2022년 국민건강영양조사 대상자 중 당뇨병을 진단받은 65세 이상을 대상으로 하였으며, 일반적 특성, PHQ-9, GAD-7 결과를 분석하였다. 자료는 SPSS 29.0 프로그램을 이용하여 가중치를 부여한 복합표본설계 파일을 분석하였으며 유의수준은 .05 로 하였다. 연구 결과, 당뇨병을 진단받은 65세 이상의 노인에서 유병기간 10년 미만 시 1.0%, 10년 이상 시 7.3%의 중등도 이상의 우울이 발견되었다(p=.001). 또한 여성의 우울 수준도 2.95±0.351점으로 남성의 1.49±0.237점보다 높았 다(p=.013). 불안은 유병기간에 따라 유의미한 결과를 나타내지 않았다(p=.216). 당뇨병 유병기간이 길어지면 중등도 이 상의 우울 유병이 증가하고 여성이 더 심함을 알게 됨에 따라 향후 당뇨병 유병자들의 우울 관리에 관심을 가지고 조기선 별 및 추적관찰이 요구된다.

This study attempted to investigate the prevalence of anxiety and depression in the elderly diagnosed with diabetes. Among the subjects of the 2022 National Health and Nutrition Examination Survey, those aged 65 years or older diagnosed with diabetes were targeted, PHQ-9, and GAD-7 results were analyzed. The data were analyzed after creating a weighted complex sample design file using the SPSS 29.0 program. In this study, moderate or severe depression was found in 1.0% of the elderly aged 65 years or older diagnosed with diabetes when the duration of the disease was less than 10 years and 7.3% when the duration of the disease was more than 10 years(p= .001). The degree of depression in women was higher(2.95±0.351) than in men(1.49±0.237). As the prevalence of moderate or higher depression increases with the duration of diabetes and is more severe in women, interest in the management of depression in patients with diabetes in the future is required, and early screening and follow-up observation are required.

본 현대사회에서 스트레스는 신체의 항상성을 저해하며, 이로 인한 호르몬의 변화로 각종 피부 트러블이 발생 되고 있다. 그러나 바쁜 현대인들은 피부를 관리할 때 많은 시간을 투자하는 의학적 치료보다 즉각적인 커버 효과를 볼 수 있는 메이크업에 더 큰 관심을 보인다. 따라서 메이크업을 제거하기 위해 피부관리의 기초과정인 세안용 클렌징 제품은 필수 불가결한 품목으로 인식되고 있다. 선행연구에 따르면, 포밍클렌저의 사용률이 2010년 (49.1%), 2022년, (73.7%)로 포밍클렌저를 선호하는 경향이 더욱 강화되었음을 보여준다. Aroma Oil은 후각과 피부를 통해 흡수되어 신체 및 피부에 영향을 미치는 천연 성분으로, 심신안정 및 스트레스 완화와 피부 개선에 효과적이다. 이에 본 연구에서는 Aroma Oil을 함유한 포밍클렌저를 개발하고, EEG 분석을 통해 그 효과를 평가하 였다. 또한, 물리, 화학적 분석과 피부 분석을 통해 품질 및 안전성을 평가하였다. 연구 결과, 제조한 포밍클렌저는 멘탈케어와 피부 개선에 효과적임을 확인하였으며, 이에 본 연구는 향후 클렌징 제품의 기능적 확장을 위한 기초 자료를 제공한다.

Stress in modern society disrupts homeostasis, causing hormonal changes that lead to skin troubles.Busy individuals prefer makeup for quick coverage over medical treatments. Thus, cleansing products are essential for skincare. Studies show foaming cleanser usage increased from 49.1% (2010) to 73.7% (2022). Aroma oil, absorbed through skin and smell, aids relaxation, stress relief, and skin health. This study developed a foaming cleanser with aroma oil and analyzed its effects using EEG. Physical, chemical, and skin tests assessed its quality and safety. Results confirmed its benefits for mental care and skin health, supporting future product development.

본 논문의 연구 목적은 다양한 오브제를 활용한 아트메이크업을 콜라주 기법으로 디자인 개발함으로써 아트메이크업 디자인 다양화와 표현 영역의 확장성을 확보하여 예술의 한 분야로서의 아트메이크업 디자인 개발 가능성을 제시하는데 있다. 연구 방법은 본 연구와 관련된 이론들을 고찰하고 작품 제작을 병행하였다. 이론적 고 찰은 국내외 관련 서적과 인터넷 및 선행연구를 참고하여 인용하였고, 작품은 피카소의 작품을 모티브로 총 4 작품 을 다양한 오브제를 활용하여 콜라주 기법으로 제작하였다. 연구 결과 피카소의 콜라주 작품은 이질적인 요소들의 조합으로 새로운 텍스처를 만들어내면서 아트 메이크업으로 표현하기에 적절한 것으로 나타났다. 재료와 형태에 한계를 두지 않는 디자인의 다양화를 경험할 수 있었으며 이는 표현 영역의 확장성을 확보할 수 있었다.

The purpose of this study is to propose the possibility of developing art makeup design as a field of art by developing collage technique-based designs utilizing various objects, thereby securing diversity in art makeup design and expanding the scope of expression. The research method involved examining theories related to this study and simultaneously producing artworks. The theoretical investigation was conducted by referencing domestic and international literature, the internet, and previous studies. The artworks were created based on Picasso’s works, utilizing various objects and applying collage techniques to produce a total of four pieces. The study results indicate that Picasso’s collage works, characterized by the combination of heterogeneous elements to create new textures, are suitable for expression through art makeup. It was possible to experience design diversification without limitations on materials and forms, thereby ensuring the expansion of the expressive domain.

본 연구는 성인학습자들이 대학에 진학하여 학습에 참여하는 동기의 유형과 특성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 통해 대학들이 성인학습자들에게 효과적인 맞춤형 교육 프로그램과 지원 정책을 제공할 수 있는 기초 자료를 제공하고자 한다. 본 연구는 성인학습자의 대학진학과 학습 동기를 탐색하기 위해 Q 방법론을 활용했다. 충청북도 소재 K대학의 사회복지학과 성인학습자 10명을 대상으로 Q 분류를 실시하였으며, 분류된 진술문은 Ken-Q Analysis 소프트웨어를 활용하여 Q 요인분석을 실시하였다. 성인학습자의 대학진학 및 학업 동기는 두 가지 주요 유형으로 분류되었다. 제1유형은 '품격 높은 삶을 위한 동기'로, 성인학습자들은 주로 질 높은 삶을 위해 대학에 진학한다는 사실을 보여준다. 제2유형은 '전문적 자격증 취득과 노후 경제활동을 위한 동기'로, 성인학습자들은 주로 전문적인 자격증을 취득하고 노후 경제활동을 위해 대학에 진학하는 동기를 갖고 있었다. 두 유형의 전체 누적 설명량은 36%로, 성인학습자의 대학진학 및 학업 동기를 두 개의 요인으로 구성하는 것이 타당하다는 결과 를 얻었다. 마지막으로 연구의 함의와 제언을 제시하였다.

The purpose of this study is to identify the types and characteristics of motivations that lead adult learners to enroll in university and participate in learning. By doing so, it aims to provide foundational data for universities to develop effective tailored educational programs and support policies for adult learners. This study applied the Q methodology to explore the motivations behind adult learners' university admission and learning. Q sorting was conducted with 10 adult learners majoring in social welfare at K University in Chungcheongbuk-do, and the sorted statements were analyzed using Ken-Q Analysis software. The study identified two main types of motivations for adult learners' university admission and academic engagement. The first type, classified as 'Motivation for an Enhanced Quality of Life,' indicates that adult learners primarily pursue higher education for a better quality of life. The second type, classified as 'Motivation for Professional Certification and Post-Retirement Economic Activities,' shows that learners aim to obtain professional certifications and prepare for economic activities in their retirement. The cumulative explained variance for the two types was 36%, suggesting that these two factors appropriately represent the motivations of adult learners. Finally, the implications of the study and suggestions for future research are presented.

본 연구의 목적은 교양 필수 수학 교과에서 수학 클리닉 프로그램 중 문제 풀이 방식을 새롭게 개선한 short VOD 프로그램이 학업성취도 향상에 효과가 있는지 분석하고, 대학 수학 클리닉 프로그램의 한 교수․학습 방법으로서의 대안이 될 수 있는지를 탐색하는데 있다. 본 연구는 최근 2년간 K 대학교의 운영 사례로부터 short VOD 프로그램이 학업성취도 향상에 도움이 되는지를 학과별 참여학생과 참여하지 않은 학생의 중간 및 기말고사 학업성취도의 평균을 검정하였으며, 그 결과는 short VOD 프로그램이 학생의 학업성취도 향상에 긍정적인 효과 가 있는 것으로 나타났다.

The purpose of this study is to analyze the effectiveness of a newly improved short VOD program implemented in the mathematics clinic as part of the compulsory liberal arts mathematics course. Additionally, it explores the program's potential as an alternative teaching and learning method in college mathematics clinics. This study examined the average academic achievement of participating and non-participating students based on their midterm and final exam results over the past two years at K University. The findings indicate that the short VOD program positively impacts students' academic achievement.

최근 생성형 AI의 발전은 교육에서 학습 효율성 증대와 자원 분배의 기대를 높이고 있지만 잠재적 위험에 대한 비판적 검토가 필요하다. 일부 연구는 학생들의 낮은 관심과 위험성이 검증되지 않은 AI기술 도입에 대한 우려를 제기하며 비판적 사고 능력의 중요성을 강조하고 있다. 본 연구는 초등학교 4학년 학생들을 대상으로 생성형 AI를 활용한 사회 교과와 융합한 교육 프로그램을 개발하고 적용한 뒤 AI 리터러시의 변화를 분석하여 교육적 효과를 확인하였다. 교육 프로그램은 AI 기초지식, AI 활용능력, 그리고 AI 태도 측면에서 학생들의 변화를 측정하였으며 설문을 통해 통계적 검정을 수행하였다. 학생들은 설계된 프 로그램을 통해 AI 기초지식에 대한 이해도가 유의미하게 향상되었고 AI 활용능력과 AI에 대한 비판적 태도 또한 통계적으로 유의미한 성장을 보였다. 결론적으로 생성형 AI를 이용한 교육 프로그램이 학생들의 AI 리터러시 향상에 효과적임을 확인하였다. 본 연구가 초등학교 생성형 AI 융합교육의 참고자료가 되길 기대하며 향후 연구에서는 본 프로그램을 다양한 교과 및 학년으로 확장하는 가능성을 탐색할 필요가 있다.

The rapid development of generative artificial intelligence (AI) has raised expectations for increased learning efficiency and resource distribution in education, but critical review of potential risks remains necessary. Some studies highlight low student interest and concerns regarding the adoption of new technology, emphasizing the importance of critical thinking skills. This study developed an educational program that integrates generative AI into social studies for fourth-grade elementary students and analyzed changes in AI literacy to confirm its educational effectiveness. The program measured students' progress in AI foundational knowledge, AI application skills, and attitudes toward AI, with statistical validation through surveys. The results showed that students’ understanding of foundational AI knowledge significantly improved through the program, and both their AI application skills and critical attitudes toward AI also demonstrated statistically significant growth. In conclusion, the findings confirmed that an educational program utilizing generative AI can effectively enhance students' AI literacy. We hope this study serves as a reference for integrated education using generative AI in elementary schools, and future research needs to explore the possibility of expanding this program to various subjects and grade levels.

최근 인공지능 기술과 대형 언어모델(Large Language Models, LLM)의 발전으로 감성 분석의 정확도는 꾸준히 향상되 고 있으나, 실시간 문맥 인식, 감성 추론, 사용자 반응 분석 등 실용적 적용을 위한 구조적 기반은 여전히 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 기존 감성 데이터와 온톨로지 기반 감성 분석 모델을 바탕으로, 실시간 감성 흐름을 인식하고 반응형 서비스를 지원 할 수 있는 모듈형 아키텍처를 설계하였다. 제안 아키텍처는 LSTM 기반 Attention 모델을 중심으로, 실시간 데이터 스트림 환경 에서 감성 변화 추론과 시각화 기능을 통합할 수 있도록 구조화되었다. 또한, 대형 언어모델의 문맥 이해 능력과 감성 온톨로지의 의미 구조를 결합하여 감성 해석의 신뢰도와 도메인 적응력을 향상시켰다. 실험을 통해 제안된 구조는 기존 감성 분석 시스템 대비 향상된 실시간 처리 성능과 감성 예측 정확도를 입증하였으며, 사회적 이슈 대응, 고객 피드백 분석, 여론 흐름 모니터링 등 다양한 응용 환경에서의 활용 가능성을 확인하였다. 본 연구는 감성 분석 기술의 실시간 응용을 위한 구조적 기반을 제시함으 로써, 사용자 중심의 지능형 감성 서비스 설계에 기여할 수 있다.

Recent advancements in artificial intelligence and large language models (LLMs) have significantly improved the accuracy of sentiment analysis. However, the structural foundation for practical applications— such as real-time context awareness, sentiment inference, and responsive user interaction—remains insufficiently addressed. This study proposes a modular architecture designed to support real-time sentiment flow recognition and reactive services, building upon existing sentiment datasets and ontology-based analysis models. The proposed architecture centers around an LSTM-based attention mechanism and is structured to integrate sentiment variation inference and visualization within real-time data stream environments. Furthermore, by combining the contextual understanding capabilities of large language models with the semantic structure of sentiment ontologies, the system enhances both the reliability of sentiment interpretation and domain adaptability. Experimental results demonstrate that the proposed architecture outperforms conventional sentiment analysis systems in terms of real-time processing and predictive accuracy. The system also shows strong potential for application in various real-world scenarios, including social issue detection, customer feedback analysis, and public opinion monitoring. This research contributes a structural foundation for the real-time deployment of sentiment analysis technologies and supports the development of user-centric, intelligent sentiment-aware services.

본 연구는 간호사의 정치참여에 대한 정치효능감의 영향을 두 개의 경력기간별로 구분하여 파악하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구대상은 편의표집에 의해 표집한 일개 종합병원 간호사 194명이었다. 자료분석은 t-test와 회귀분석을 통해 이루어졌다. 연구결과 정치효능감(t=430, p=<.001)이 근무경력 36개월 이하 집단이 높았으며, 적극적 정치참여는 37개월 이상 집단에서 높게 나타났다(t=-2.11, p=.036). 경력 36개월 이하인 집단에서 내적 정치효능감이 소극적 정치참여(B=0.14, t=2.42. p=.017) 및 적극적 정치참여 (B=0.17 t=3.85. p<.001)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 경력 37개월 이상 집단에서는 내적 정치효능감(B=0.20, t=3.22. p=.002)과 외적 정치효 능감(B=024, t=2.46. p=.016)이 적극적 정치참여에 영향을 미치고 있었다. 결론적으로 저년차 간호사를 대상으로 정치참여의 중요성을 포함한 정보제공을 강화하고, 정치참여 수단을 다양화할 필요가 있다. 고년차 간호사를 대상 으로 정치효능감 특히 정치참여에 대한 자신감을 강화하기 위한 정보제공이 필요하다.

This study examined the impact of political efficacy on nurses' political participation, classified by clinical experience. A total of 194 nurses from a general hospital were recruited via convenience sampling. Findings indicated that nurses with less than 36 months of experience had higher political efficacy, while those with over 37 months showed greater passive political participation. In the less experienced group, internal political efficacy influenced both passive and active participation. Conversely, for nurses with more than 37 months of experience, both internal and external political efficacy affected active participation. These results underscore the need to enhance information on political participation for junior nurses. Diversifying participation methods may further empower these nurses. For senior nurses, tailored information could strengthen their political efficacy. Ultimately, boosting political confidence is crucial for fostering active political involvement.

본 연구는 노인 자원봉사자의 자원봉사 참여동기가 자원봉사 지속의지에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 이를 위해 충청남도에서 활동하는 만65세 이상 노인자원봉사자를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 총 360부를 최종 분석 에 사용하였다. 자료 분석은 SPSS 25.0을 활용한 다중회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 노인 자원봉사자의 참여동기의 하위요인인 가치동기, 사회동기, 경력동기, 이해동기, 강화동기, 보호동기는 자원봉사 지속의지에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 경력동기는 자원봉사 지속의지에 부(-)의 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 즉, 노인 자원봉사 자의 가치동기, 사회동기, 이해동기, 강화동기, 보호동기가 높을수록 자원봉사 지속의지가 높다는 것을 의미한다. 반면 자원봉사자의 경력동기가 낮을수록 자원봉사 지속의지가 높다는 것을 의미한다. 본 연구결과를 바탕으로 노인 자원봉사 자의 자원봉사 참여동기를 강화시켜 자원봉사 지속의지를 증진시키는 방안을 제언하였다.

This study is to verify the effect of the motivation of elderly volunteers to participate in volunteering on the will to continue volunteering. To this end, a survey was conducted on elderly volunteers aged 65 or older working in Chungcheongnam-do, and a total of 360 copies were used for the final analysis. For data analysis, multiple regression analysis was conducted using SPSS 25.0. As a result of the analysis, it was found that value motivation, social motivation, career motivation, understanding motivation, reinforcement motivation, and protection motivation, which are sub-factors of the motivation for participation of elderly volunteers, had a positive (+) effect on the willingness to continue volunteering. On the other hand, career motivation was identified as a factor that negatively affects the willingness to continue volunteering. In other words, the higher the value motivation, social motivation, understanding motivation, reinforcement motivation, and protection motivation of elderly volunteers, the higher the willingness to continue volunteer work. On the other hand, the lower the career motivation of a volunteer, the higher the willingness to continue volunteer work. Based on the results of this study, a plan was suggested to increase the willingness to continue volunteer work by strengthening the motivation of elderly volunteers to participate in volunteer work.