Earticle

디지털 트윈 기반 배터리 관리 시스템(BMS)은 물리적 자산을 가상 공간에 복제하여 운영 효율성을 높이는 핵심 기술이지만, AI 예측의 불투명성과 데이터 위변조 가능성은 시스템 신뢰도 확보에 큰 걸림돌이 되었다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 설명가능 인공지능(XAI)과 블록체인 기술을 융합하는 통합 프레임워크를 제안했다. XAI는 AI 모델 의 판단 근거를 투명하게 제시하고, 블록체인은 데이터의 무결성을 원천적으로 보장함으로써 시스템의 다층적 신뢰를 구 축했다. 이 통합 시스템은 예측 기반 유지보수를 통해 운영 비용을 절감하고 배터리 수명 주기를 최적화하며, 데이터 손실 및 위변조를 방지한다. 본 연구는 XAI와 블록체인을 통해 각각 예측 과정의 투명성과 데이터의 무결성을 확보하는 구체적 인 방안을 탐색했으며, 궁극적으로 스마트 에너지 관리 시스템을 고도화하고 지속 가능한 에너지 생태계 구축에 기여하고자 했다.

A Digital Twin-based Battery Management System (BMS) is a key technology for enhancing operational efficiency by replicating physical assets in a virtual space. However, the opacity of AI predictions and the potential for data tampering remain significant obstacles to ensuring system reliability. This study proposes an integrated framework that converges Explainable Artificial Intelligence (XAI) and blockchain technology to overcome these limitations. XAI provides transparency into the reasoning behind AI model decisions, while blockchain fundamentally guarantees data integrity, thereby building multi-layered trust. This integrated system reduces operational costs through predictive maintenance and optimizes the battery lifecycle by preventing data loss. This research explores methods to secure the transparency of the prediction process with XAI and the integrity of data with blockchain, ultimately contributing to the advancement of smart energy management and the establishment of a sustainable energy ecosystem.

전자전 시스템의 수신기는 그 목적에 따라 여러 종류의 수신방식을 적용하여 설계하지만, 최우선으로 고려해야 할 수신기의 특성은 순시(instantaneous) 주파수 탐지라고 할 수 있다. 본 논문에서는 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 기반 DIFM(Digital Instantaneous Frequency Measurement)과 주파수 합성기를 복합한 고속 정 밀 채널화 수신기를 설계하였다. 본 논문에서 설계한 수신기는 X~Ku-대역 주파수에서, 기존 항공용, 함정용 전자 전 시스템 뿐만 아니라 정밀 신호 탐지가 가능한 경량화된 UAV, 드론, 무인 수상정 전자전 시스템에도 활용 가능 할 것으로 판단된다.

An electronic warfare system receivers are designed by applying various types of receiving methods depending on their purpose, but the characteristic to be considered is instantaneous frequency detection. In this paper, we designed a high-speed, precision channelized receiver that combines an FPGA-based DIFM and a frequency synthesizer. The receiver designed is expected to be applicable not only to existing airborne and naval electronic warfare systems in the X~Ku-band frequencies, but also to lightweight UAVs, drones, and unmanned surface vehicle (UAV) systems.

Wireless Body Area Network(WBAN)에서 노드의 리소스 제약으로 인해 지연 및 잔류에너지 소비로 에너지 효율, 서비스품질(Quality of Service)을 성취하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 WBAN-IoT기반에서 네트워크 처 리량, 잔류에너지 향상을 위한 TP-DNN을 제안한다. TP-DNN은 Channel Impulse Response(CIR) 및 이중 은닉층을 사용함 으로서 노드 간의 데이터를 분류 식별 하는데 높은 효율을 제공한다. 제안된 TP-DNN은 실내의 동적 움직 임에 대한 측정 데이터를 기반으로 WBAN의 비대면 통신에서 가시영역(LoA) 및 비가시 영역(NLoA)조건 분류에 대 한 효율이 98% 이상으로 향상 됨을 알 수 있다.

In Wireless Body Area Networks(WBANs), resource constraints at nodes make it difficult to achieve energy efficiency and Quality of Service(QoS) due to delay and residual energy consumption. In this paper, we propose a TP-DNN to improve network throughput and residual energy in WBAN-IoT. TP-DNN utilizes Channel Impulse Response(CIR) and dual hidden layers to provide high efficiency in classifying and identifying data between nodes. Based on measured indoor dynamic movement data, the proposed TP-DNN demonstrates over 98% efficiency in classifying line-of-sight (LoA) and non-line-of-sight (NLoA) conditions in non-face-to-face communications in WBANs.

본 연구는 고령화 및 무연고 사망자 증가에 대응하기 위해, AI 기술을 활용한 장례지원 공공서비스의 적용 가능성 을 분석하고자 하였다. 공공장례지원의 제도적 현황과 AI 기술의 사회복지 분야 활용 사례를 고찰한 후, 온라인 설문조사 를 통해 국민의 인식과 수용 가능성, 정책적 수요를 분석하였다. 분석 결과, AI 기반 장례서비스에 대한 긍정적 인식이 85% 이상이었으며, 특히 사망자 인지 및 절차 안내, 장례시설 예약 자동화, 고독사 예방 시스템, 사후 행정절차 자동화서 비스 등에 대한 수요가 높았다. 한편, 고령층은 개인정보 보호와 정서적 거리감에 대한 우려가 두드러졌다. 본 연구는 공공 중심의 안내형 AI 장례서비스 설계와 제도적 기반 정비의 필요성을 제언하며, 향후 후속 실증연구의 방향성을 제시하였다.

This study investigates the applicability of artificial intelligence (AI) in public funeral support services in response to the growing number of solitary and unclaimed deaths amid a rapidly aging society. After reviewing the institutional landscape of public funeral support and existing AI applications in social welfare services, a nationwide online survey was conducted to analyze public perception, acceptance, and policy needs. The findings reveal that over 85% of respondents hold a positive view of AI-based funeral services, with high demand for functions such as death recognition, procedural guidance, automated facility reservations, solitary death prevention systems, and post-mortem administrative processing. However, elderly respondents expressed concerns regarding emotional detachment and data privacy. Based on these insights, the study emphasizes the need for a public-led AI funeral service model centered on procedural guidance and institutional framework development, while also suggesting directions for future empirical research.

오늘날 디지털 환경에서는 반복적 데이터 수집 및 처리를 자동화하는 워크플로우 도구의 중요성이 점점 커지고 있다. 본 연구는 대표적 자동화 수집 도구인 n8n과 Make를 대상으로, 구글시트를 활용한 키워드 기반 데 이터 수집 및 변환 실험을 수행하였다. 실험 과정은 키워드 입력, HTTP 요청, HTML 변환, 구글시트 업데이트로 구성되었으며 두 도구의 성능과 사용성을 비교·분석하였다. n8n은 오픈소스 기반의 확장성과 자유도를 제공하지 만, 설정 복잡성과 오류 처리 난이도가 한계로 나타났다. Make는 직관적인 인터페이스와 안정적인 실행 환경을 제공하지만, 유료 정책에 따른 활용 제약이 확인되었다. 이러한 분석 결과는 연구 목적과 환경에 따라 두 도구를 선택하거나 병행 활용할 수 있는 근거를 제공한다. 향후 본 연구는 데이터 자동화 생태계에서 효율적 도구 활용 전략 수립과 관련 연구 확장에 기여할 것으로 기대된다.

In today’s digital environment, workflow tools that automate repetitive data collection and processing are becoming increasingly important. This study conducted an experiment using two representative automation tools, n8n and Make, focusing on keyword-based data collection and transformation with Google Sheets. The experimental process consisted of keyword input, HTTP request execution, HTML conversion, and Google Sheets update, followed by a comparative analysis of performance and usability. n8n demonstrated strong extensibility and flexibility as an open-source platform but showed limitations in configuration complexity and error handling. Make provided a more intuitive interface and stable execution environment, though its subscription-based pricing structure imposed practical constraints. The findings suggest that the choice or combined use of these tools can be optimized depending on research purposes and operational environments. This study is expected to contribute to the development of effective strategies for tool adoption and further research in the field of data automation.

대한민국의 저출산 및 비혼 증가는 심각한 사회적 위기를 초래하고 있다. 본 연구는 이러한 문제 해결을 위한 방안으로 AI 기반 가상결혼 시뮬레이션 프로그램 개발 가능성을 모색하고, 경기 지역 성인의 인식 및 요구도를 분석하였 다. 경기 지역 19세 이상 미혼 남녀를 대상으로 한 온라인 설문조사 결과 청년층은 현실적 시나리오와 맞춤형 피드백 기능을 선호하며, 이러한 가상 체험이 결혼 및 출산 인식 개선에 긍정적 영향을 미칠 수 있다고 응답하였다. 공공 부문 운영 시에는 무료/저렴한 비용과 데이터 신뢰성, 기존 정책과의 연계가 중요하게 고려되어야 한다. 이를 바탕으로 가상결 혼시뮬레이션 프로그램이 저출산 문제 해결을 위한 효과적인 정책 도구로 활용될 잠재력을 가지고 있음을 제안한다.

South Korea faces a severe social crisis due to its declining birthrate and increasing number of single individuals. This study explored the potential development of an AI-based virtual marriage simulation program as a solution to this issue and analyzed the perceptions and needs of adults in the Gyeonggi region. An online survey targeting unmarried men and women aged 19 and older in the Gyeonggi region revealed that young adults prefer realistic scenarios and customized feedback features, believing that such virtual experiences can positively influence their perceptions of marriage and childbirth. For public sector implementation, affordability (free/low cost), data reliability, and integration with existing policies are crucial considerations. This suggests that virtual marriage simulation programs could be an effective policy tool for tackling the challenge of low birth rates.

카디널리티가 서로 다른 다중 범주형 속성을 효과적으로 학습하는 것은, 특히 일부 속성이 결측되는 상황에서 딥러닝 모델에 있어 중요한 도전 과제이다. 본 연구에서는 관측된 속성에 대해서는 원-핫 인코딩을 적용하고, 결측된 속성에 대해서 는 균등 분포로 표현하여 확률적 다중 범주형 입력을 구성하고, 이를 속성별로 서로 다른 차원의 블록으로 처리하는 입력 구조를 사용한다. 입력층에서 속성 블록의 경계가 명시적으로 제공되지 않음에도 불구하고, 딥러닝 모델은 입력의 희소성과 국소적 활성화 특성을 활용하여 각 속성 블록을 암묵적으로 구분하며 학습한다. 이러한 메커니즘은 속성별 독립적인 표현을 유도하며, 결측 데이터에 대해서도 정규화 효과를 통해 예측의 안정성과 강건성을 향상시킨다. 결과적으로 본 연구는 별도의 구조적 수정 없이도 일반적인 딥러닝 모델이 이질적인 범주형 입력의 블록 구조를 자율적으로 형성하고 학습할 수 있음을 이론적 분석과 실험을 통해 알아본다.

Effectively learning multi-categorical attributes with varying cardinalities poses a significant challenge for deep learning models, particularly when some attributes contain missing values. This study proposes an input structure in which observed attributes are encoded using one-hot encoding, while missing attributes are represented as uniform distributions. These are then combined into an input vector composed of attribute-specific blocks of differing dimensionalities. Despite the absence of explicit boundary information between attribute blocks at the input layer, the deep learning model implicitly distinguishes these blocks by leveraging the sparsity and localized activation patterns of the input. This mechanism promotes independent representations for each attribute and enhances prediction stability and robustness through a normalization effect, even in the presence of missing data. Overall, the study demonstrates through theoretical analysis and empirical results that a standard deep learning model can autonomously learn and represent the block structure of heterogeneous categorical inputs without requiring structural modifications.

현대 레저 및 관광 산업에서 확장 현실(XR) 기술은 장애인을 포함한 다양한 사용자에게 접근성을 높이는 수단으로 빠르게 자리 잡고 있다. 본 연구는 기술 수용 모델(TAM)과 통합 기술 수용 및 사용 이론(UTAUT)을 주요 이론적 프레임워 크로 활용하여, 장애인을 위한 XR 콘텐츠의 수용에 영향을 미치는 장벽과 촉진 요인을 분석한다. 문헌 분석과 '접근성 지침 감사' 방법론을 결합하여, 기존 XR 애플리케이션의 웹 콘텐츠 접근성 지침(WCAG) 준수율을 체계적으로 평가하였 다. 연구 결과, 대체 텍스트, 자막 지원 등이 주요 미준수 항목으로 확인되었으며, 이는 지각된 유용성 및 전반적인 만족도 를 30% 이상 감소시켰다. 본 연구는 XR 콘텐츠 개발 시 초기 단계부터 포용적 설계의 중요성을 강조하며, 개발자를 위한 구체적인 가이드라인 및 정책 제언을 제시한다. 이 연구는 장애인의 XR 기반 관광 경험을 개선하고, 모두를 위한 기술 생태계를 구축하는 데 기여할 것으로 기대된다.

In the modern leisure and tourism industry, extended reality (XR) technology is rapidly emerging as an tool to enhance accessibility for a wide range of users, including those with disabilities. This study analyzes the barriers and facilitating factors influencing the acceptance of XR content for individuals with disabilities, utilizing the Technology Acceptance Model (TAM) and Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) as key theoretical frameworks. By combining bibliometric analysis and a "Guidelines Audit" methodology, we systematically evaluated the compliance of existing XR applications with the Web Content Accessibility Guidelines (WCAG). The results showed that key non-compliance items, such as alternative text and subtitle support, negatively impacted users' perceived usefulness and satisfaction. This study emphasizes the importance of inclusive design from the early stages of XR content development and provides specific guidelines for developers and policy makers. this research is expected to contribute to improving the XR-based tourism experience for people with disabilities and building a technology ecosystem for all.

본 연구는 서로 다른 길이를 가진 다변량 시계열의 유사도 계산에 중점을 둔다. 유클리드 거리, 동적 시간 워핑(DTW), 상관계수 등 기존의 유사도 계산 방법들은 데이터의 복잡성과 길이 변화를 적절히 처리하는 데 한계가 있다. 이러한 한계를 극복 하기 위해, 본 연구에서는 모든 데이터를 분석하는 대신 가장 유사한 시계열을 빠르고 정확하게 선별하는 효율적인 데이터 필터 링 기법을 제안하여 속도와 정확도를 동시에 향상시킨다. 제안된 방법은 시계열을 윈도우로 분할하고 부분 시퀀스 클러스터링 (Subsequence Clustering), 구간별 집계 근사(PAA), 기호 집계 근사(SAX)를 적용하여 데이터 추상화와 기호화를 수행한다. 이 후 최장 공통 부분 수열(LCS) 방법을 사용하여 가장 유사한 수열을 식별하고 필터링한다. 공개 데이터셋을 사용한 실험 검증 결과, 제안된 방법이 기존 방법들과 비교하여 유사도 계산 정확도를 유지하거나 향상시키면서 계산 속도를 현저히 개선하는 것으 로 나타났다. 본 연구는 다변량 시계열 유사도 계산에 대한 새로운 접근법을 제공하며, 다양한 분야의 데이터 분석 및 추천 시스 템에 크게 기여할 것으로 기대된다.

This study focuses on calculating the similarity of multivariate time series with different lengths. Traditional similarity methods, including Euclidean distance, Dynamic Time Warping (DTW), and correlation coefficients, are limited in handling data complexity and length variations adequately. To overcome these limitations, this research proposes an efficient data filtering technique that quickly and accurately selects the most similar time series rather than analyzing all data, improving both speed and accuracy simultaneously. The proposed method partitions time series into windows and applies Subsequence Clustering, Piecewise Aggregate Approximation (PAA), and Symbolic Aggregate Approximation (SAX) for data abstraction and symbolization. The Longest Common Subsequence (LCS) method is then used to identify and filter the most similar sequences. Experimental validation using public datasets demonstrates that the proposed method significantly enhances computation speed while maintaining or improving similarity calculation accuracy compared to traditional methods. This research provides a novel approach for multivariate time series similarity calculation and is expected to contribute significantly to data analysis and recommendation systems across various fields.

무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network)는 감시(surveillance), 재난 대응, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용되고 있으나, 대부분 배터리로 구동되기 때문에 에너지 효율성 확보가 핵심 과제로 부상하고 있다. 특히, 중앙집 중식 구조(centralized architecture)는 모든 센서 노드의 데이터를 중앙 처리 장치로 전송해야 하므로 통신 부하와 전력 소모가 크고, 네트워크 수명이 단축되는 문제가 있다. 이에 따라, 정확한 추적 성능을 유지하면서 에너지 소비를 최소화할 수 있는 분산형 구조(distributed architecture)의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 비콘(beacon) 센서를 기반으로 한 WSN을 구성하고, 이동 표적을 효율적으로 추적하기 위한 에너지 효율형 분산 추적 필터(distributed tracking filter)를 제안한다. 제안된 기법은 각 센서 노드에서 실행되는 분산 칼만 필터(distributed Kalman filter)를 기반으로 하며, Wake-up/Sleeping(WuS) 메커니즘과 Valid Measurement(VM) 선별 기법을 결합하여 불필요한 센서 활성화 및 통신을 최소화한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 통신 부하를 약 35% 감소, 에너지 소비를 최대 42% 절감하였으며, 표적의 위치 및 속도 추정에 대한 RMS 오차가 기존 중앙집중식 방식 대비 각각 18% 및 22% 개선되는 것으로 나타났다. 따라서 제안된 알고리즘은 에너지 효율성과 추적 정확도를 동시에 만족시키며, 향후 다중 표적 환경과 비선형 필터(UKF, PF) 기반 확장 등 다양한 실제 환경으로의 응용 가능성을 제시한다.

Wireless Sensor Networks (WSNs) have been widely used in surveillance, disaster monitoring, and environmental observation. However, since most WSNs operate on limited battery power, achieving energy efficiency has become a critical challenge. Centralized architectures often suffer from high communication overhead and power consumption, leading to shortened network lifetime. Therefore, a distributed architecture capable of maintaining tracking accuracy while minimizing energy usage is required. This paper proposes an energy-efficient distributed tracking filter for mobile target tracking in a beacon-based WSN. The proposed method is built upon a distributed Kalman filter and integrates a Wake-up/Sleeping (WuS) mechanism with a Valid Measurement (VM) selection scheme to reduce unnecessary sensing and communication. Simulation results show that the proposed algorithm reduces communication load by about 35% and total energy consumption by up to 42%, while improving RMS position and velocity errors by 18% and 22%, respectively, compared with the centralized method. The proposed approach effectively balances tracking accuracy and energy efficiency, and can be extended to multi-target and nonlinear filtering frameworks for practical WSN applications.

본 연구의 목적은 바이오헬스 분야 대학생의 자격증 인식과 수요를 분석하고, 이를 기반으로 실무 역량 강화를 위한 온라인 기반 교육과정 개발 방향을 제시하는 것이다. 연구는 2024년 9월 15일부터 10월 7일까지 W대학교 보건계열 재학생 203명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 산업체 관계자를 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 연구 결과, 학생들 은 건강운동관리사, 임상시험코디네이터, 방사성동위원소취급자 일반면허, 유럽의료기기규제전문가, 3D프린터운용기능 사, 빅데이터분석기사 자격증에 높은 관심을 보였으며, 산업체 또한 이들 자격증의 높은 활용 가능성과 긍정적 전망을 확인하였다. 이러한 결과를 종합하여 학생 수요와 산업계 요구를 균형 있게 반영한 온라인 교육과정 설계 방안을 제안하였 다. 본 연구는 대학이 산업 현장 맞춤형 인재를 양성하고, 평생교육 모델로 확장 가능한 교육 플랫폼을 구축하는 데 기초 자료를 제공할 것으로 기대된다.

The purpose of this study is to analyze the perception and demand for certifications among university students in the bio-health field and to suggest directions for developing online-based curricula that can strengthen practical competencies. From September 15 to October 7, 2024, a survey was conducted with 203 health science students at W University, and in-depth interviews were carried out with industry professionals. The results showed that students expressed high interest in certifications such as Exercise Specialist, Clinical Research Coordinator, General License for Handling Radioisotopes, European Medical Device Regulation Expert, 3D Printing Technician, and Big Data Analyst. Industry professionals also confirmed the high applicability and positive outlook of these certifications. Based on these findings, an online curriculum design plan that balances student demand and industry requirements was proposed. This study is expected to provide foundational data for universities to cultivate industry-oriented professionals and to establish educational platforms that can be expanded into lifelong learning models.

본 연구는 국민건강영양조사 제7기(2016–2018) 원시자료를 활용하여, 저체중 그룹 142명을 대상으로 혈청 엽산 농도와 치주질환의 관련성을 분석하고자 하였다. 일반적 사항, 건강 습관, 건강 특성, 구강 관리와의 관련성은 빈도분석과 카이제곱검정 으로 분석하였고, 혈중 엽산 농도와 치주질환의 관련성은 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석 결과, 저체중 집단의 치주 질환 유병률은 36.8%였으며, 연령, 소득수준, 흡연 여부, 칫솔질 횟수가 유의한 영향 요인으로 확인되었다. 혈청 엽산 농도와 치주질환의 관련성은 연령과 소득수준을 보정했을 때 Q1 그룹은 Q4 그룹보다 치주질환 발생 가능성이 5.434배 높았다. 또한 연령, 소득수준, 흡연 여부, 칫솔질 횟수를 모두 보정한 후에도 Q1 그룹은 Q4 그룹보다 5.793배 높은 치주질환 발생 가능성을 보였다. 이러한 결과는 저체중 성인에서 혈청 엽산 농도가 낮을수록 치주질환 유병률이 높다는 사실을 확인한 것이며, 혈청 엽산 농도가 저체중 집단의 치주 건강 유지 및 증진에 중요한 요소임을 시사한다.

This study aimed to analyze the association between serum folate levels and periodontal disease in 142 underweight groups using the raw data from the 7th Korea National Health and Nutrition Examination Survey (2016–2018). As a result of the analysis, the prevalence of periodontal disease in the underweight group was 36.8%, and age, income level, smoking status, and frequency of toothbrushing were identified as significant influencing factors. After adjusting for age and income level, the Q1 group had a 5.434 times higher likelihood of developing periodontal disease compared to the Q4 group. Even after further adjusting for age, income level, smoking status, and frequency of toothbrushing, the Q1 group still showed a 5.793 times higher likelihood of developing periodontal disease compared to the Q4 group. These findings confirm that lower serum folate levels are associated with a higher prevalence of periodontal disease in underweight adults, and suggest that serum folate levels are an important factor in maintaining and promoting periodontal health in the underweight population.

최근 비대면·무인화 기술의 확산과 1인가구 증가, 고령화 등 사회구조적 변화로 인해 무인서비스 산업이 급격히 성장하고 있다. 그러나 기존 연구는 주로 서비스 운영이나 소비자 만족도에 집중되어 있어, 거시적 인구·주거 데이터를 활용한 수요 기반 분석은 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 부산광역시의 읍·면·동 단위 행정통계자료(2023년 기준) 를 활용하여, 1인가구 비율, 고령인구 비율, 노후주택 비율의 세 가지 독립변수가 무인서비스기기, 특히 무인빨래방의 월 매출에 미치는 영향을 다중회귀분석 을 통해 실증적으로 검증하였다. 분석 결과, 고령인구 비율은 매출과 통계적으로 유의한 부(-)의 관계를 보였으며, 노후주택 비율 은 주효과 수준에서는 유의하지 않았으나 1인가구 비율과의 상호작용항에서 조절효과가 확인되었다. 반면, 1인가구 비율 자체는 독립 변수로서 유의한 영향을 보이지 않았다. 이러한 결과는 무인빨래방 창업 시 단일 변수에 근거한 입지 판단보다는, 인구 및 주거 요인의 복합적 상호작용을 고려한 정량적 분석 접근이 필요함을 시사한다. 본 연구는 무인빨래방 창업자 및 정책 수립자에 게 데이터 기반 입지 전략 수립의 중요성을 제시하며, 무인서비스 산업의 지속가능한 성장 방향을 모색하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

With the rapid expansion of unmanned service technologies driven by demographic and social changes —such as population aging and the rise of single-person households—the unmanned laundromat industry has gained increasing attention. However, prior studies have largely focused on operational strategies and customer satisfaction rather than data-driven demand analysis based on macro-level demographic and housing indicators. This study utilizes administrative statistics at the township level (eup–myeon–dong) in Busan Metropolitan City (as of 2023) to empirically analyze the effects of three independent variables—the proportion of single-person households, elderly population, and aged housing—on the monthly sales of unmanned laundromats. A multiple regression analysis was conducted using standardized quantitative indicators to ensure objectivity and replicability. The results reveal that the proportion of elderly population has a statistically significant negative effect on laundromat sales, while the proportion of aged housing is insignificant in its main effect but shows a significant moderating effect through its interaction with the proportion of single-person households. Conversely, the proportion of single-person households alone was not statistically significant. These findings underscore the importance of a comprehensive, data-driven approach that considers the interactions between demographic and residential factors rather than relying on single-variable judgments in entrepreneurship. This study provides meaningful implications for prospective entrepreneurs and policymakers, emphasizing the role of quantitative demographic–housing data in developing sustainable location strategies within the unmanned service industry.

본 논문은 생성형 AI의 지속적 이용 의도에 영향을 미치는 혁신성과 사용 용이성, 지각된 유용성과 유희성 변인 간의 단순 매개효과와 병렬 삼중 매개효과를 확인하기 위한 실증연구이다. 연구 대상은 생성형 AI를 가장 많이 이용하는 20대를 대상으로 자기 기입식 설문으로 자료 수집 및 분석하였다. 연구 결과 이용자 혁신성은 지속적 이용 의도와의 관계 에서 사용 용이성, 지각된 유용성과 유희성 모두 단순 매개효과가 있는 것으로 확인되었다. 병렬 삼중 매개효과에서 사용 용이성은 매개변수의 역할이 제한적이지만 생성형 AI 이용자의 혁신성과 지속적 이용 의도 관계에 지각된 유용성과 유희 성은 다중매개하는 것으로 확인되었다. 매개변인의 효과는 지각된 유용성이 가장 높았다. 이상의 연구는 기술수용모델의 인지적 요인과 통합기술수용이론 확장모델의 정서적 요인을 함께 사용하여 신기술수용에 따른 이용자 태도를 살펴보았다 는 학문적 함의가 있다.

This paper is an empirical study to confirm the simple mediation effect and parallel triple mediation effect among the variables of innovativeness, ease of use, perceived usefulness, and playfulness that affect the intention to continue using generative AI. Data were collected and analyzed through a self-administered questionnaire targeting individuals in their 20s, the most frequent users of generative AI. The results confirmed that user innovativeness and intention to continue use exhibited simple mediating effects across ease of use, perceived usefulness, and playfulness. In this parallel triple mediating effect, ease of use played a limited role as a mediator, while perceived usefulness and playfulness multiple-way mediated the relationship between innovativeness and intention to continue using generative AI. Perceived usefulness was the strongest mediating variable. The above study has academic implications in that it examined user attitudes according to new technology acceptance by using both the cognitive factors of the Technology Acceptance Model and the emotional factors of the extended model of the Integrated Technology Acceptance Theory.

본 논문은 IoMT 시스템용 경량 인증 프로토콜의 보안 취약점을 분석하였다. 분석 결과, 정적 키 노출, 재전송 공격, 생체정보 유출, 중간자 공격과 같은 위협을 식별하였고, 이를 해결하기 위해 일회성 키 교환, 타임스 탬프 검증, 생체정보 보호, 공개키 인증 전송 등의 개선안을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 방안은 자원이 제한 된 의료 환경에서도 통신의 보안성과 효율성을 동시에 확보하는 데 기여할 것으로 사료된다.

This study examines a lightweight authentication protocol for Internet of Medical Things (IoMT) systems and finds flaws like replay attacks, static key leaks, biometric data exposure, and man-in-the-middle attacks. We suggest ephemeral key exchange, timestamp validation, secure biometric handling, and authenticated public key transmission as ways to improve security. Through these improvements, the protocol's resilience and efficiency will be strengthened, guaranteeing secure communication in healthcare settings with limited resources.

본 연구는 한국 R&D 예산이 1998년부터 2024년까지 27년간 약 9배 급증한 현상에 주목하였다. 특히 경제위기 시 다른 정부지출과 달리 반순환적 확대를 보이는 특성을 살펴보았다. 기존 점증주의 예산이론으로 설명되지 않는 이러한 급진적 변동의 원인과 메커니즘을 규명하기 위해 정책변동이론을 적용하였다. 구체적으로 (1) 변동 양상이 점증주의적인 지 단절균형적인지, (2) 정권교체와 외부충격의 차별적 영향이 있는지, (3) 정책패러다임 전환이 예산배분에 반영되는 메 커니즘을 분석하였다. 단절균형이론, 정책패러다임 변화모델, 다중흐름모델을 통합한 분석틀을 적용한 결과, 외부충격이 정책의 창으로 작용하여 세 차례 패러다임 전환을 야기했음을 확인하였다. 이론적으로는 서구 중심 정책변동이론의 한국 적 유효성을 확인하였고, 실무적으로는 급진적 변동 특성을 고려한 정책 연속성 확보와 외부충격 대응체계 구축의 필요성 을 제시하였다.

This study focused on the phenomenon of Korea's R&D budget surging approximately ninefold over the 27-year period from 1998 to 2024. It particularly examined the characteristic of countercyclical expansion during economic crises, unlike other government expenditures. To identify the causes and mechanisms behind this radical fluctuation, which cannot be explained by existing incrementalist budget theory, the policy fluctuation theory was applied. Specifically, the analysis examined: (1) whether the fluctuation pattern is incrementalist or discontinuous equilibrium, (2) whether there are differential effects from regime change and external shocks, and (3) the mechanism by which policy paradigm shifts are reflected in budget allocation. Applying an analytical framework integrating discontinuity equilibrium theory, policy paradigm shift models, and multiple-stream models, we confirmed that external shocks acted as policy windows, triggering three paradigm shifts. Theoretically, this validates the applicability of Western-centric policy change theory to Korea. Practically, it highlights the need to ensure policy continuity while accounting for radical change characteristics and to establish systems for responding to external shocks.

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 기법을 통하여 1995년부터 2025년 6월까지 30년 전 기간의 순환경제 관련 국내뉴 스를 웹 크롤링하여 분석하여 이와 관련된 주요 담론을 도출 하는데 있다. 분석 대상은 빅카인즈(BIG Kinds)를 통해 수집한 24303개의 언론 기사를 기반으로 하였으며 분석 결과, 순환경제 담론은 ‘자원순환’, ‘재활용’, ‘탄소중립’과 같은 전통적인 환경 관련 키워드뿐만 아니라, ‘ESG’, ‘인증’, ‘책임’, ‘정책’ 등의 제도적 개념들과도 밀접하게 연결되어 있음을 확인하였다. 본 연구 에서는 단어 빈도분석, TF-IDF 분석, N-gram분석, 네트워크분석, CONCOR 분석을 사용하여 수행하였다는 점에서 의의가 있다. 순환경제 키워드가 환경 문제를 넘어 ESG 경영, 기업 전략, 정책 실행 등 다양한 사회적 맥락으로 확장되고 있음을 확인할 수 있었으며, 순환경제에 관련된 다양한 영향 요인들을 실질적으로 분석하였다는 점에서 기존 연구와 차별화되며, 향 후 시계열적 접근을 통하여 보다 정교한 분석이 요구될 것이다.

The purpose of this study is to analyze domestic news articles related to the circular economy over a 30-year period from 1995 to June 2025 using text mining techniques and to derive key discourses surrounding the topic. A total of 24,303 news articles were collected through BIG Kinds, a Korean big data platform for news content. The analysis confirmed that circular economy discourse is closely associated not only with traditional environmental keywords such as “resource circulation,” “recycling,” and “carbon neutrality,” but also with institutional concepts including “ESG,” “certification,” “responsibility,” and “policy.” This study is notable for employing multiple analytical methods—word frequency analysis, TF-IDF analysis, N-gram analysis, CONCOR analysis, and network analysis—to extract semantic patterns. The findings demonstrate that the discourse on the circular economy has expanded beyond environmental concerns into broader social contexts, such as ESG management, corporate strategy, and policy implementation. By analyzing various influencing factors, this study distinguishes itself from previous research. Further research involving time-series analysis is recommended to deepen the understanding of evolving discourse trends over time.

본 논문에서는 WMSN(무선 의료 센서 네트워크)을 위한 생체 인식 기반 인증 프로토콜의 보안 취약점을 분석하였다. 분석결과, 오프라인 비밀번호 추측, 위장 공격, 임시 비밀 유출 등의 취약점이 확인되었다. 이러한, 취약점을 개선하는 방법으로 솔트 암호화 해싱, 메시지 인증 코드, 디지털 서명, 개선된 키 합의 프로토콜 등 강화 된 전략을 제안하였다. 향후 리소스가 제한된 WMSN 환경에서 프로토콜의 견고성을 높이고 데이터 기밀성 및 무결성을 보장할 수 있는 고도화된 프로토콜의 개발이 요구된다.

This paper analyzes security vulnerabilities in a biometric-based authentication protocol for Wireless Medical Sensor Networks (WMSNs), identifying weaknesses like offline password guessing, impersonation, and ephemeral secret leakage. It proposes enhanced strategies, including salted password hashing, message authentication codes, digital signatures, and improved key agreement protocols, to bolster the protocol's robustness and ensure data confidentiality and integrity in resource-constrained WMSN environments.

본 연구는 청소년을 대상으로 한 학교 안전교육 경험이 학업성적, 경제 상태, 주관적 건강 인지와 어떠한 관련이 있는지를 규명하고자 수행되었다. 최근 청소년기는 학업 및 생활환경의 변화로 다양한 안전사고 위험에 노출되고 있으며, 이에 따른 안전 역량 함양의 필요성이 강조되고 있다. 연구는 2024년 제20차 청소년건강행태조사 자료를 활용하여, 학교에서 안전교육 경험 여부 및 유형 (예방, 대피, 구조·구명, CPR)과 학업성적, 경제 상태, 주관적 건강 인지 간의 관계를 분석하여 통계적으로 유의성을 검증하였다. 분석 결과, 안전교육 경험군은 미경험군에 비해 상·중상 학업성적 비율과 중상 경제 수준, 긍정적 건강 인식이 높았다. 특히 대피교육과 CPR 교육은 학업 성취 및 건강 인식과 정적인 관련성을 보였으며, 회귀분석에서도 유의한 예측요인으로 확인되었다. 다만 설명력은 낮아 인과적 해석에는 한계가 있었다. 본 연구는 학교 안전교육이 청소년의 학업 및 건강 관련 지표와 의미 있는 연관을 가진다는 점을 제시하였다. 향후 연구에서는 종단적 설계와 실험적 개입연구를 통해 인과적 관계를 규명하고, 교육 강도·질·지속성 등을 포함한 정교한 변수를 활용하는 것이 필요하다. 또한 지역·학교 간 교육 접근성 격차를 고려한 정책적 대안 마련이 요구된다.

This study aimed to examine the associations between school safety education and adolescents’ academic performance, socioeconomic status, and subjective health perception. Adolescence was a developmental stage vulnerable to various safety risks, and enhancing safety competence through education has become increasingly necessary.The study utilized data from the 20th Youth Health Behavior Survey in 2024 to analyze the relationship between the presence and type of safety education experience at school (prevention, evacuation, rescue/lifesaving, CPR) and academic performance, economic status, and subjective health perception, and verified statistical significance. The results showed that students with safety education experiences reported higher proportions of high or above-average academic performance, better socioeconomic status, and more positive health perceptions compared with those without such experiences. Particularly, evacuation and CPR training were significantly associated with academic and health outcomes and remained significant predictors in regression analyses. However, the explanatory power of the models was relatively low, suggesting caution in causal interpretation. In conclusion, this study highlights the meaningful associations between school safety education and adolescents’ academic and health-related indicators. Future research should employ longitudinal and intervention designs to clarify causal pathways and incorporate detailed measures of training intensity, quality, and continuity. Policy efforts are also needed to address disparities in access to safety education across schools and regions.

2016년 국가에서 의욕적으로 출발한 대학교 내에 단과대학으로 평생교육을 지원하겠다는 정책이, 지방의 국립대 학교에서 실패로 돌아가면서 무너졌다. 2016년 실시된 ‘평생교육단과대학’ 지원사업의 첫 지원 대상으로 선정된 대학 중 에 실패한 첫 사례이고, 선정된 9개 대학 중에 국립대학 4곳은 대학의 사회적 책무, 국가의 평생교육에 관한 지원의 측 면에서 볼 때, 유지가 되어야 했음에도 불구하고, 실패로 결론지어지면서, 정부의 정책이 문제인지, 대학의 운영이 문제 인지 아니면 그 무엇도 아니고 시대적 소명과 사회적 분위기의 문제인지를 파악하고자 본 논문을 작성하였다. 단과대학 을 처음 설립할 때, 단과대학의 실제 운영 책임자로서의 경험을 바탕으로 그 이유와 원인을 꼼꼼하게 살펴보고자 하였 다. 따라서 그 실패의 원인은 제도적인 문제, 학교의 지원, 구성원 및 사회적 인식, 학생들의 요구와 대학 운영의 괴리 등에서 찾을 수 있었고, 그 구체적인 사례와 향후 정부 정책의 추진 방안, 그리고 대학교에서 학위과정으로의 평생교육 의 효율적인 추진 방법에 대해서 제언하고자 한다.

In 2016, the government's ambitious policy of supporting lifelong education through universities and colleges collapsed as local national universities failed. This is the first case of failure among the universities selected for the first support of the 'Lifelong Education College Support Project' conducted in 2016, and among the 9 universities selected, 4 national universities are in compliance with the university's social responsibility and the country's support for lifelong education. From the perspective, although it should have been maintained, it was concluded as a failure. This paper was written to understand whether the problem was the government's policy, the operation of the university, or nothing else, but the calling of the times and the social atmosphere. Written. When the college was first established, I set out to examine carefully the reasons and causes, drawing on my experience as the person directly responsible for its day-to-day operation. He also served as dean along with running the college, and as an author who understands everything about 'lifelong education colleges' from beginning to end, he We wanted to look closely at the reasons and causes. Therefore, the cause of the failure could be found in institutional problems, school support, members and social awareness, and the gap between students' demands and university operations, and through specific examples, future government policy implementation plans, and degree programs at universities, I would like to describe how to promote lifelong education.

본 연구는 아사이베리, 블루베리, 오디 등 항산화 활성이 우수한 베리류 추출물을 활용하여 보습제 기능성을 평가하고자 하였다. 베리류 추출물은 환류냉각 장치를 이용한 열수추출법과 에탄올 용매추출법을 병행하여 확보하 였으며, 크림 베이스에 첨가하여 제형을 개발하였다. 이후 보습도, 광택도, 관능 평가 등을 통해 화장품 원료로서의 활용 가능성을 검토하였다. 실험 결과, 베리류 추출물을 첨가한 크림은 보습력 및 광택도에서 대조군 대비 유의한 차이를 나타냈다. 특히 블루베리 추출물 적용 시 가장 우수한 보습 효과가 확인되었다. 본 연구는 베리류 추출물이 안전하고 기능적인 천연 화장품 소재로서 활용 가능성이 높음을 제시하며, 향후 다양한 응용 연구의 기초자료가 될 수 있다.

This study aimed to evaluate the moisturizing functionality of berry extracts with high antioxidant activity, including acai berry, blueberry, and mulberry. The berry extracts were obtained through hot water extraction using a reflux condenser in combination with ethanol solvent extraction, and subsequently incorporated into a cream base to formulate test samples. Moisturizing capacity, gloss, and sensory evaluations were conducted to examine the potential applicability of these extracts as cosmetic ingredients. The results demonstrated that creams containing berry extracts exhibited significantly enhanced moisturizing effects and gloss compared to the control group. In particular, blueberry extract showed the most pronounced moisturizing efficacy, while acai berry extract contributed notably to antioxidant activity. These findings suggest that berry extracts hold strong potential as safe and functional natural cosmetic materials, and may provide fundamental data for future applied research.

본 연구는 블렌디드 러닝으로 학습하는 사회복지전공 성인학습자의 특성과 학습양식, 학업성취인지도를 살펴보고, 성인학습자의 특성에 따른 학업성취인지도의 차이 및 영향력을 탐색하여 성인학습자의 블렌디드 러닝 학습지원 방안을 도출하는데 목적이 있다. 블렌디드 러닝 방식으로 학습하는 성인학습자 265명을 대상으로 학습자 특성(개인특성, 환경특 성, 학습특성), 학습양식, 학업성취인지도 등에 대한 빈도분석, 기술통계, T검증, ANOVA분석을 실시하고 요인간의 영향 력을 탐색하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 온라인 수업보다는 대면 수업의 학업성취인지도가 높았고, 여학 생보다 남학생이, 저학년보다 고학년일수록 학업성취인지도가 높았다. 성인학습자의 개인특성과 학습특성은 온라인 학업 성취인지도에 영향을 미쳤다. 따라서 성인학습자를 위한 블렌디드 러닝은 수업설계시 온라인과 대면수업의 명확한 정의와 연계성을 확보하고, 입학초기 블렌디드 러닝 방식의 적응 돕는 컨텐츠 개발을 통해 학습효과를 최대화 할 수 있도록 해야 한다.

This study aims to examine the characteristics, learning styles, and perceptions of academic achievement of adult learners majoring in social welfare who are engaged in blended learning, and to explore the differences and influences of learners’ characteristics on their perceptions of academic achievement, thereby deriving support strategies for blended learning among adult learners. A total of 265 adult learners participating in blended learning were surveyed, and frequency analysis, descriptive statistics, t-tests, and ANOVA were conducted on learner characteristics (personal, environmental, and learning), learning styles, and perceptions of academic achievement. Multiple regression analysis was also performed to investigate the influences among factors. The results indicated that the perception of academic achievement was higher in face-to-face classes than in online classes, and that male students and higher-grade students reported higher levels of perceived academic achievement. Furthermore, adult learners’ personal and learning characteristics had significant effects on their perceptions of academic achievement in online learning. Therefore, in designing blended learning for adult learners, it is essential to ensure a clear definition and integration between online and face-to-face classes, and to maximize learning outcomes by developing content that supports adaptation to blended learning at the early stages of enrollment.

본 연구는 북한이탈주민의 삶의 만족감에 영향을 미치는 요인으로 문화적응과 자아탄력성의 관계를 탐색해 보고자 하였다. 연구대상자는 북한이탈주민 행사에 참여하거나 상담프로그램에 참여한 88명의 북한이탈주민이었다. 변인들간의 관계성을 알아보기 위해 Pearson 상관분석과 회귀분석, 매개분석을 진행하였다. 상관분석의 결과 삶의 만족도, 문화적응, 그리고 자아탄력성간에 유의미한 정적상관이 있었다. 삶의 만족도를 예측하기 위해 표준회귀분석을 한 결과 문화적응과 자아탄력성이 삶의 만족도를 유의미하게 설명하였다. 또한 문화적응이 자아탄력성을 매개로 하여 삶의 만족도에 미치는 효과를 검증한 결과 간접효과가 나타났다. 이는 북한이탈주민의 남한에서의 삶의 만족감을 증진하기 위한 구체적인 방법 을 모색할 필요가 있다고 본다.

This study aimed to explore the relationships among acculturation, and ego-resilience as factors influencing life satisfaction among North Korean refugees. The study subjects were 88 North Korean defectors who participated in events or counseling programs for North Korean refugees. Pearson correlation analysis, regression analysis, and mediation analysis were conducted to examine the relationships among variables. Correlation analysis revealed significant positive correlations between life satisfaction, acculturation, and ego-resilience. Significant positive correlations were found among life satisfaction, acculturation, and ego-resilience. Standard regression analysis was conducted to predict life satisfaction, and results indicated that acculturation and ego-resilience significantly explained life satisfaction. An indirect effect was found, indicating that ego-resilience mediates the relationship between acculturation and life satisfaction. This suggests the need to explore specific methods to increase life satisfaction among North Korean refugees in South Korea.

본 연구의 목적은 간호학생 병리학 교육을 위한 Cave Automatic Virtual Environment 기반 방탈출 게임 프로그램을 개발하고, 그 효과와 적용 가능성을 평가하는 것이다. ADDIE 모형에 따라 H-E-A-R-T(심장 위치 확인, 해부생리 설명, 학습목표 달성, 간호기록 작성, 정보 인계) 단계별 미션에 AI, AR, EMR 시뮬레이션을 통합한 90분 프로 그램을 개발하였고, 전문가 타당도 검증과 사용자 피드백을 거쳐 수정·보완하였다. 개발된 프로그램을 2학년 간호학생 21명에게 적용한 결과, 병리학 지식 점수가 사전(11.2±2.5)에서 사후(15.8±2.8)로 유의하게 향상되었고(p<.001, d=1.74), 학습 몰입과 만족도 또한 높게 나타났다. 본 연구는 CAVE 기반 방탈출 게임이 학습자 주도적 경험을 통해 이론과 실무를 연계하고 문제해결능력을 함양하는 효과적인 교수학습 전략임을 시사하며, 미래 간호 교육 발전에 기여 할 수 있는 교육적 가치를 지닌다.

The purpose of this study is to develop a Cave Automatic Virtual Environment-based escape room game program for nursing pathology education and to evaluate its effectiveness and applicability. Following the ADDIE model, a 90-minute program was developed that integrates AI, AR, and EMR simulations into stage-based missions: H-E-A-R-T (Heart location, Explanation of anatomy and physiology, Achievement of learning objectives, Recording of nursing notes, and Transfer of information). The program was then revised and improved through expert validation and user feedback. As a result of applying the developed program to 21 sophomore nursing students, pathology knowledge scores significantly improved from pre-test (11.2±2.5) to post-test (15.8±2.8) (p<.001,d=1.74), and high levels of learning immersion and satisfaction were also reported. This study suggests that the CAVE-based escape room game is an effective teaching and learning strategy that connects theory with practice and cultivates problem-solving skills through learner-led experiences, holding educational value that can contribute to the future advancement of nursing education.

본 연구의 목적은 센다 미츠루의 건축이론을 실제로 반영한 유아교육기관 원장들이 어떠한 방식으로 놀이환경을 조성하고 있으며, 마련된 공간이 지니는 특징과 그 의미를 탐색하는 것이다. 연구참여자는 IRB 승인 절차를 거쳐 선정된 3명의 원장이며, 2023년 1월과 7월에 걸쳐 심층면담과 현장관찰을 통해 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 분석한 결과, 다음과 같은 세 가지 특징이 도출되었다. 첫째, 연구참여자는 유아의 자유로운 놀이를 보장하기 위해 다양한 놀이공간을 마련하여 유아의 놀이 욕구를 충족시켰다. 둘째, 여러 놀이공간을 순환적 통로로 연결하여 아이들의 동선이 끊기지 않고 유연하게 이어지도록 설계하였다. 셋째, 공간 곳곳에 어포던스적 요소를 삽입함으로써 유아 스스로 놀이를 확장하고 재구 성할 수 있는 가능성을 제공하였다. 이러한 결과는 유아의 시선에서 놀이환경을 구성해야 함을 강조하며, 교육공간 설계에 있어 관점의 전환을 요구한다.

The purpose of this study was to explore how principals of early childhood education institutions, who have incorporated Mitsuru Senda’s architectural theory, create play environments, and to analyze the characteristics and meanings of the spaces they provide. Three principals, selected through the IRB approval process, participated in the study. Data were collected through in-depth interviews and field observations conducted between January and July 2023. Analysis of the data revealed three key findings. First, the participants created diverse play spaces to meet children’s play needs and to ensure their free engagement in play. Second, the play spaces were interconnected through circular pathways, allowing children’s movements to be continuous and flexible. Third, affordance-based elements were embedded throughout the environment to stimulate children’s desire to play and to encourage spontaneous exploration. These findings highlight the necessity of designing play environments from the perspective of children, suggesting a critical shift in how educational spaces are conceptualized and organized.

본 연구는 블렌디드러닝이 간호대학생의 학습태도, 자기주도 학습능력 및 학업성취도에 미치는 효과를 확인하기 위하여 시도되었다. B광역시 소재 대학 간호학과 3학년 115명을 대상으로 단일군 사전-사후 실험설계로 수행되었다. 성인간호학 학습에 블렌디드러닝 학습을 적용하여 학습태도, 자기주도 학습능력 및 학업성취도를 확인하였다. 연구결과 블렌디드러닝을 적용 후 학업성취도가 유의하게 증가하였고, 학습태도, 자기주도 학습능력은 증가하였으나 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 학습태도, 학업성취도는 자기주도 학습능력과 정적 상관관계 가 나타났고, 학습태도와 학업성취도의 관계는 통계적으로 유의하지 않았다. 추후 블렌디드러닝 학습의 효과변수와 수업모형에 따른 효과를 확인하고 간호학에서 적합한 블렌디드러닝 수업모델을 개발하는 것을 제안한다.

This study evaluated the effects of blended learning on learning attitudes, self-directed learning ability, and academic achievement among nursing students. The study included 115 third-year nursing students enrolled at a university in Metropolitan City B; it employed a one-group pretest-posttest quasi-experimental design. Blended learning was applied to an Adult Nursing course to assess its impact on students’ learning attitudes, self-directed learning ability, and academic achievement. The results indicated a statistically significant improvement in academic achievement following the intervention. Although learning attitudes and self-directed learning ability showed an upward trend, these changes were not statistically significant. A positive correlation was observed between self-directed learning ability and both learning attitudes and academic achievement; however, no statistically significant relationship was observed between learning attitudes and academic achievement. Future research should examine the outcome variables of blended learning and effects of the different instructional models, which will facilitate the development of a blended learning model appropriate for nursing education.