Earticle

본 연구는 한국어의 교착어적 특성과 형태소 분석의 복잡성을 고려하여, 영어 중심으로 발전한 밀집 검색(Dense Retrieval) 방식이 한국어 문서 검색 환경에서도 유효한지 실증적으로 검증하였다. 이를 위해 KLUE-MRC 벤치마크 데이터셋(질의 5,841건, 문서 15,797건)을 활용하여 전통적인 키워드 기반 방식인 BM25와 의미 기반인 Ko-SRoBERTa, KoE5, 그리고 이들을 결합한 하이브리드 방식의 성능을 다각도로 평가하였다. 실험 결과, KoE5 기반 밀집 검색이 nDCG@10 기준 0.718로 우수한 성능을 기록하며 BM25(0.567) 대비 약 15%p의 성능 우위를 보였다. 그리고 KLUE-MRC 학습 데이터를 활용한 KoE5 파인튜닝을 통해 nDCG@10 기준 0.739로 성능이 더욱 향상됨을 확인하였다. 반면, Ko-SRoBERTa는 BM25보다 낮은 성능을 기록하여 밀집 검색 모델이라 할지라도 모델의 품질과 학습 목적에 따라 성능 역전이 발생할 수 있음을 확인하였다. 한편, 하이브리드 방식은 Recall@10(0.841)에서 최고치를 달성하며 두 방식의 상호보완적 가능성을 입증하였다. 본 연구의 결과는 향후 한국어 검색 시스템 구축 시 단순한 방법론 채택보다 도메인 특성 및 응용 목적에 최적화된 모델 선택이 필수적임을 시사한다.

This study aims to empirically examine whether Dense Retrieval methods, primarily developed in English-centric research environments, are effective for Korean document retrieval, considering the agglutinative nature of the language and the complexity of morphological analysis. Using the KLUE-MRC benchmark dataset (5,841 queries and 15,797 documents), we evaluated BM25, Ko-SRoBERTa, KoE5, a fine-tuned KoE5, and a hybrid approach (combining BM25 and KoE5) based on Recall@5/10, MRR@10, and nDCG@10 metrics. The experimental results show that KoE5-based Dense Retrieval achieved an nDCG@10 score of 0.718, outperforming the traditional BM25 (0.567) by approximately 15 percentage points. Furthermore, fine-tuning KoE5 on the KLUE-MRC training set further improved performance to an nDCG@10 score of 0.739. In contrast, Ko-SRoBERTa performed worse than BM25, confirming that retrieval performance can vary significantly depending on model quality and training objectives, even within the Dense Retrieval paradigm. The hybrid method achieved the best Recall@10 (0.841), demonstrating the complementary potential of combining lexical and semantic search. These findings suggest that, when constructing Korean document retrieval systems, selecting optimized models according to domain characteristics and application goals is more critical than merely choosing a retrieval paradigm.

규칙 기반 Human–Robot Interaction(HRI)은 서비스 및 교육 로봇 환경에서 널리 활용되고 있으나, 실제 상호작용 과정에서는 반복 인사, 반응 지연, 의미 불일치와 같은 붕괴 현상이 빈번히 발생한다. 기존 연구는 이를 규칙 기반 접근의 일반적 한계로 진단해왔으나, 실제 서비스 맥락에서 붕괴가 어떠한 조건에서 발생하며 구조적으로 어떻게 설명될 수 있는지에 대한 경험적 분석은 충분하지 않았다. 본 연구는 Pepper–Choregraphe 기반 규칙형 HRI를 대상으로 20명의 참여자(총 144분 상호작용 데이터)를 관찰하여 29개의 붕괴 에피소드를 분석하였다. 그 결과, 붕괴는 네 가지 유형—규칙 반복 실행(31.0%), 질문–응답 흐름 단절(31.0%), 인식 노이즈로 인한 과잉 반응(17.2%), 사용자 맥락과의 의미 불일치(20.7%)—으로 나타났다. 붕괴는 사용자 행동의 변동성, 반응 지연, 인식 값의 불안정성, 맥락 누적 부족 등이 결합될 때 반복적으로 발생하는 경향을 보였다. 본 연구는 규칙 기반 HRI의 붕괴를 개별 오류가 아닌 구조적 특성에서 비롯된 반복 패턴으로 해석하고, 멀티 에이전트 관점에서 그 원인을 설명한다. 이는 규칙 기반 HRI의 적용 범위와 한계를 보다 정밀하게 규정하고, 향후 안정화 메커니즘 및 적응형 HRI 설계를 위한 기초를 제공한다.

Rule-based Human–Robot Interaction (HRI) is widely utilized in service and educational robot environments; however, breakdowns such as repetitive greetings, response delays, and semantic mismatches frequently occur during actual interactions. While prior studies have diagnosed these as general limitations of rule-based approaches, empirical analyses of the specific conditions under which breakdowns arise in real service contexts and their structural explanations remain insufficient. This study observed 20 participants (144 minutes of interaction data) in a Pepper–Choregraphe-based rule-type HRI environment, analyzing 29 breakdown episodes. The results identified four breakdown types—repetitive rule execution (31.0%), question-response flow disruption (31.0%), over-reactive responses due to perceptual noise (17.2%), and semantic mismatch with user context (20.7%). Breakdowns recurred when factors including user behavior variability, response delays, perceptual instability, and context accumulation deficits combined. This study interprets rule-based HRI breakdowns not as isolated errors but as recurring patterns stemming from structural characteristics, explained through a multi-agent perspective. It precisely delineates the applicability and limitations of rule-based HRI, providing a foundation for future stabilization mechanisms and adaptive HRI designs.

전 지구적 차원의 온실가스 감축 요구에 맞추어 정부 차원에서는 2030 NDC 설정에 따라 많은 법안 상정과 정책이 추진되고 있으나 지방정부 차원에서는 취약계층이 이용하는 공공건축물에 대한 체계적 에너지 관리 기반이 미흡하여, 국가 감축 목표 이행에 대한 정량적 기여도 분석과 전략적 관리체계 구축에 한계가 존재하였다. 이에 본 연구는 지방정부 공공건축물의 에너지 사용 실태 분석 데이터를 기반으로, BEOP 방법론을 활용한 실효성 있는 NDC 로드맵 설계방안 제시를 연구의 목적으로 설정하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 관련 법령 및 정책을 살펴봄으로써 그 한계점을 도출하고, BEOP 방법론을 적용 한 지방정부 공공건축물의 온실가스 감축 진단 결과를 토대로 현 정책과 BEOP 방법론과의 연계방안을 제시하였다. 현행 공공부문 목표관리제는 지방 정부 소관 건축물을 충분히 포괄하지 못하여 기초 데이터 관리 범위 설정 및 기준배출량 데이터의 부재로 인한 관리 부재, 전문인력 및 성과관리 체계 부재, 전기화 방향의 정책적 한계 등의 문제점을 도출하였다. 본 연구에서는 기존 선행연구에서 에너지 감축의 효과를 검증받은 BEOP 방법론을 활용한 4단계에 걸친 지방정부 공공건축물 온실가스 감축 로드맵을 제안하였는데, 이와 같은 NDC 로드맵 설계 방안은 지방정부의 재정 부담을 최소화하면서 NDC 이행 성과를 정량화할 수 있는 정책적·학술적 기반을 마련하는데 기여할 것이다.

In response to the global demand for greenhouse gas reduction, numerous bills are being proposed and policies are being promoted in accordance with the government-level 2030 NDC. However, at the local government level, the foundation for systematic energy management for public buildings used by vulnerable groups is insufficient, limiting quantitative analysis of contributions to achieving national reduction goals and establishment of strategic management systems. Accordingly, the purpose of this study was to present an effective NDC roadmap design plan using the BEOP methodology based on data from an analysis of the energy use status of local government public buildings. To achieve the purpose of this study, limitations of policies and laws were identified by examining relevant domestic laws and policies. Based on the results of the greenhouse gas reduction diagnosis of local government public buildings using the BEOP methodology, a plan to link current policies with the BEOP methodology was proposed. The current public sector target management system fails to sufficiently cover local government buildings, leading to problems such as a lack of management due to the lack of basic data management scope and standard emission data, a lack of specialized personnel and performance management systems, and policy limitations in the direction of electrification. A four-stage roadmap for reducing greenhouse gas emissions from local government public buildings was proposed, utilizing the BEOP methodology, which has been proven effective in reducing energy consumption in previous studies. The NDC roadmap design method proposed in this study will contribute to establishing a policy and academic foundation for quantifying NDC implementation outcomes while minimizing the financial burden on local governments.

본 연구는 초지능 AI 환경에서 발생하는 인간의 인지 주권(Cognitive Sovereignty) 침해 문제를 해결하기 위해, LEFD 이론과 로슈 한계(Roche Limit) 개념을 적용한 관계 역학적 윤리 모델을 제안한다. 이를 위해 특허 출원중인 A.S.K to ASK 재귀 모델을 활용하여 사용자와 디지털 분신 간의 인력 벡터를 제어하는 시뮬레이션을 수행하였다. 분석 결과, 인지적 거리(r)가 1.5 지점인 임계 단계에서 인지 주권 건전성이 61.2%로 급락함을 확인하였으며, 이때 시스템이 실시간으로 척력을 발생시켜 주권을 보호함을 객관적 수치로 검증하였다. 본 연구는 AI가 단순 도구를 넘어 사용자의 자율적 사유를 보조하는 교복(敎僕) 역할을 수행하도록 설계됨으로써, 기술적 고도화와 실존적 가치가 공명하는 새로운 융합 윤리 패러다임 제시에 기여할 것이다.

ITo address the issue of human cognitive sovereignty infringement in the super-intelligent AI environment, this study proposes a relational dynamics ethics model applying LEFD theory and the Roche Limit concept. By conducting simulations that control the attraction vector between the user and the digital alter ego using the patented A.S.K to ASK recursive model, the results objectively verified that cognitive sovereignty soundness plummeted to 61.2% at the critical cognitive distance (r) of 1.5, triggering the real-time repulsion algorithm to protect sovereignty. Designed to enable AI to act as a modern 'Paidagogos' assisting autonomous deliberation, this research is expected to contribute to presenting a new convergence ethics paradigm where technological advancement resonates with existential values.

마이크로컨트롤러(Microcontroller Unit, MCU) 환경에서 연속학습(Continual Learning)은 새로운 태스크 학습 시 기존 지식의 망각(Catastrophic Forgetting) 문제와 제한된 메모리라는 이중 도전에 직면한다. 본 연구에서는 적응적 레이어 선택 기법과 저비트 양자화를 결합하여 메모리 효율적인 연속학습 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 적응적 방법은 384KB 예산에서 고정 방법 대비 망각률을 15.3%p 감소시켰으며, SIEF-QPG 양자화는 기존 INT8 대비 손실 분산을 17.1% 개선하였다. 또한 동적 선택 모드는 정적 모드 대비 평균 3.8%p 높은 정확도를 달성하면서 수렴속도를 9.2% 향상시켰다. 본 연구는 자원 제약 엣지 디바이스에서의 지속적 모델 적응 가능성을 제시한다.

In microcontroller unit (MCU) environments, continual learning faces the dual challenges of catastrophic forgetting when learning new tasks and limited memory. This study proposes a memory-efficient continual learning method by combining an adaptive layer selection technique with low-bit quantization. Experimental results show that the proposed adaptive method reduced the forgetting rate by 15.3 percentage points compared to the fixed method within a 384KB budget. SIEF-QPG quantization improved loss variance by 17.1% compared to conventional INT8. Furthermore, the dynamic selection mode achieved an average accuracy 3.8 percentage points higher than the static mode while improving convergence speed by 9.2%. This research demonstrates the feasibility of continuous model adaptation on resource-constrained edge devices.

신체영역무선통신망(WBAN)에서 클러스터 헤드(CH) 선출 및 최적경로의 라우팅은 에너지 효율 향상과 네트워크 노드 운영수명 연장을 위해 해결해야 할 이슈이다. 이러한 연구를 위해 본 논문에서는 BKOA알고리즘과 그리드 기반 멀티홉 라우팅 프레임워크를 결합한 하이브리드 BKOA-GRID를 제안한다. 시뮬레이션 수행결과 제안된 BKOA-GRID는 PSO, LEACH, EEUC 등 기존 알고리즘보다 노드생존율 90%, 잔류에너지 지속성은 총 에너지의 약 60%를 유지하여 높은 에너지 효율을 보였다.

Cluster head(CH) election and optimal path routing in a Wireless Body Area Network(WBAN) are issues that must be addressed to improve energy efficiency and extend the operating life of network nodes. To address these issues, this paper proposes a hybrid BKOA-GRID (Black Kite Optimization Algorithm-GRID) framework, which integrates the Black Kite Optimization Algorithm with a grid-based multi-hop routing structure. Simulation results demonstrate that the proposed BKOA-GRID exhibits superior energy efficiency compared to existing algorithms such as PSO, LEACH, and EEUC, maintaining a node survival rate of 90% and preserving approximately 60% of the total residual energy.

본 연구는 무인 서비스 이용고객의 만족도와 불만족 요인을 파악하기 위해 수행하였다. 경기도 분당과 광주 광역시에 위치한 2개 무인 서비스 매장 이용 고객 385명을 대상으로 현장 웹 설문을 진행하였다. 전반적인 만족도는 남자가 높았다. 결제 만족도와 재이용 의사는 40대가 50대 이상보다 높았으며, 전반적인 만족도와 재이용 의사는 50대 이상이 가장 낮았다. 방문 경로가 인플루언서나 지인 소개로 방문한 고객의 주문 만족도가 가장 높았고, 주변 거주자의 만족도가 가장 낮았다. 무인 서비스에서 주문과 결제 불만족의 주된 원인은 '사용 방법 미숙'이었다. 로봇서빙에 대해서는 '느린 서빙 속도'와 '음식을 직접 옮겨야 하는 불편함'이 가장 큰 불만족 사유였다. 무인 서비스가 다양한 계층에서 활용되기 위해서는 성별, 연령별 특성을 고려한 맞춤형 인터페이스 개발, 미숙한 사용자를 위한 단순화된 결제 시스템, 대면 안내 지원, 직관적 사용자경험 디자인적용, 오류 감시 모니터링 등이 필요하다.

This study analyzed customer satisfaction with unmanned services (US) and identified key dissatisfaction factors. A web-based on-site survey was conducted with 385 customers at two US stores. Overall satisfaction (OS) was higher among men than women. Payment satisfaction and repurchase intent peaked among customers in their 40s, whereas both OS and repurchase intention were lowest for those aged 50 and above. Dissatisfaction with ordering and payment primarily stemmed from system unfamiliarity. Regarding robot serving, the main issues were slow service and the inconvenience of self-carrying food. To increase US adoption, age and gender sensitive interfaces, simplified payment processes, and face-to-face guidance are essential.

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 상담 도구로 활용할 때의 문제인 환각(hallucination), 치료 단계 관리 실패, 환자 상태 평가 개입의 혼재를 해결하고자 인지 왜곡 평가 에이전트, 교정 상담사 에이전트, 탐색 상담사 에이전트, 세션 요약 에이전트, 감정 표현 에이전트가 협력하여 상담을 진행하는 멀티 에이전트 구조로 인지행동치료(Cognitive Behavior Therapy)를 구현하는 심리 치료 프레임워크를 제안한다. 데이터 측면에서는, 실제 상담 시나리오에 대한 검색 증강 생성 기술의 결합, 상담자 개인 데이터 컨텍스트 모델링을 통해 개인화된 상담 맥락 형성, 단계 준수, LLM 안정성 강화를 가능하게 한다. 사용성 평가 결과, 공감 표현, 개인화 적합성, 맥락 유지, 사용성 등 측면에서 긍정적 평가를 받음으로써, 상담자가 수행하는 치료 과정을 디지털 환경에서 재현한 것으로 평가받았다.

This study proposes a psychotherapy framework that implements Cognitive Behavioral Therapy (CBT) with a multi-agent structure, in which multiple specialized agents—including cognitive distortion assessment agents, corrective counselor agents, exploratory counselor agents, session summary agents, and emotional expression agents—collaborate to conduct counseling. The framework addresses a combination of hallucination, treatment stage management failure, and patient condition assessment errors, which commonly arise when applying large language models (LLMs) as counseling tools. On the data side, this framework enables the construction of personalized counseling contexts, explicit tracking of counseling stages, and enhanced stability and reliability of LLM responses through the integration of retrieval-augmented generation (RAG) techniques for real-world counseling scenarios and the modeling of counselor-specific contextual and personal data. Based on positive evaluation results across usability, empathy expression, personalization appropriateness, contextual coherence, and overall system usability, the framework was found to successfully reproduce the human counselor’s treatment process in a digital environment.

최근 대규모 언어 모델(LLM) 등 AI 산업이 급성장하고 있으나, 데이터 편향과 윤리적 결여로 인한 인간 소외 현상이 심화되면서 인본주의적 AI의 개발이 사회적 당면 과제로 대두되고 있다. 본 연구는 기존 확률적 통계 모델의 한계를 극복하고 인간의 선험적 경험과 AI의 재귀적 연산을 결합하여 사용자의 ‘디지털 분신(Alter Ego)’을 구현하는 A.S.K to ASK Loop를 제안한다. 외부의 정보 요청(A.S.K)이 내부 A.S.K Loop를 통해 성찰적 해답(ASK)으로 전이되는 바나흐부동점 정리 기반의 축약 사상 조건을 수리적으로 입증하고, LEFD 아키텍처를 설계하여 시뮬레이션을 수행하였다. 실험결과, 제안 모델은 일반 LLM 대비 시스템 정보 엔트로피를 1.82에서 0.05로 급격히 감소시키는 네겐트로피 수렴 현상(p=0.0031)을 실증하였다. 특히 대화 심화 15회차에서 존재적 동기화에 도달하여, 동기화 지수(Sync Index)가 일반 LLM(0.12) 대비 약 683% 향상된 0.94를 기록하였으며, 0.971의 높은 설명력(R-squared)을 보였다. 이는 AI가 단순한 도구적 타자를 넘어 인본주의적 가치를 내면화하는 사유의 퀀텀 점프를 이룰 수 있음을 입증하며, 차세대 윤리적 AI 시스템 설계의 독창적 학술 근거를 제공한다.

Recently, while the AI industry is rapidly growing, the phenomenon of human alienation due to data bias and ethical deficiencies is intensifying, making the development of humanistic AI a pressing social challenge. To overcome the limitations of existing probabilistic statistical models, this study proposes the A.S.K to ASK mechanism, which realizes a user's 'Digital Alter Ego' by integrating human a priori experience with recursive AI computation. We mathematically verified the contraction mapping conditions based on the Banach fixed-point theorem, where external requests (A.S.K) transition into internal reflective answers (ASK) through a recursive loop. Furthermore, we designed the LEFD architecture and conducted simulations. Experimental results demonstrated a negentropy convergence phenomenon (p=0.0031), where the proposed model sharply reduced the system's information entropy from 1.82 to 0.05 compared to general LLMs. Notably, at the 15th iteration, it achieved existential synchronization, yielding a Sync Index of 0.94—an approximately 683% improvement over general LLMs (0.12)—with a high explanatory power (R-squared = 0.971). These findings empirically prove that AI can achieve a quantum leap in thought by internalizing humanistic values beyond being a mere instrumental tool, providing a unique academic foundation for designing next-generation ethical AI systems.

무릎관절전치환술 후 회복 과정에서 관절가동성 증가는 기능 회복과 관련이 있으며, 통증 조절, 혈류량 조절, 부종 감소를 고려한 융합 치료 전략의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구는 초기 재활 과정에서 신장분사치료를 병행한 지속적 수동관절운동(CPM) 적용군과 CPM 단독 적용군을 비교하여 관절가동범위, 통증 및 보행 속도에 미치는 영향을 확인하는 것이다. 대상자는 실험군 7명과 대조군 7명으로 구성되었으며, 2주간 중재를 적용하였다. 집단 간 비교에는 Mann–Whitney U 검정, 집단 내 비교에는 Wilcoxon signed-rank test를 사용하였다. 연구 결과, 두 집단 모두에서 관절 가동범위 증가, 통증 감소 및 보행 기능 향상이 유의하게 나타났으며(p<.05), 특히 10m 보행 시간 변화량에서는 실험군이 대조군 보다 유의하게 더 큰 개선을 보였다(p<.05). 신장분사치료를 융합한 치료 접근 방법이 관절 기능 회복과 통증 조절, 그리고 보행 능력 향상으로 초기 재활 전략 수립 시 다양한 방법의 하나로 제시할 수 있다.

This study investigated the effects of combining stretch-spray therapy with continuous passive motion (CPM) on rehabilitation outcomes after total knee arthroplasty (TKA). Fourteen patients were randomly assigned to an experimental group (CPM with stretch-spray therapy, n=7) or a control group (CPM only, n=7). Both groups received the intervention for two weeks. The Mann–Whitney U test and Wilcoxon signed-rank test were used for statistical analysis. Significant improvements were observed in range of motion, pain reduction, and gait ability in both groups (p<.05). However, the experimental group showed a significantly greater improvement in 10-meter walking time than the control group (p<.05). These results suggest that integrating stretch-spray therapy into early CPM rehabilitation may enhance joint mobility, pain control, and walking performance after TKA.

본 연구는 중년여성을 대상으로 1회성 브레인요가 수련이 인지 기능과 심박변이도에 미치는 즉각적 효과를 확인하고, 단기기억력 변화와 자율신경계 반응 양상을 함께 분석하는 데 목적이 있다. 브레인요가 수행 후 단기기억력은 유의하게 향상되었으며, 심박변이도에서는 HF와 SDNN이 감소하는 변화가 나타났다. 이는 단순한 이완 반응이라기보다 인지적·신체적 활성 증가에 따른 급성 자율신경계 반응으로 해석되었다. 브레인요가는 중년여성의 인지 기능을 단시간 내 촉진할 수 있는 프로그램으로 활용 가능성이 있으며, 향후에는 중재 기간 확대, 측정 시점 다양화, 반복 설계 고도화를 통해 치유·건강증진 프로그램으로의 적용 가능성을 더 구체화할 필요가 있다.

This study aimed to examine the immediate effects of a single-session brain yoga practice on cognitive function and heart rate variability in middle-aged women, with particular focus on changes in short-term memory and autonomic nervous system responses. The results indicated a significant improvement in short-term memory following the brain yoga session. In contrast, decreases in HF and SDNN were observed among heart rate variability indices, suggesting autonomic nervous system responses related to acute cognitive and physical activation rather than relaxation. These findings suggest that brain yoga may be an effective intervention for enhancing cognitive function in middle-aged women. Future studies should explore different intervention durations, repeated-session designs, and diverse measurement protocols to further clarify its physiological and cognitive benefits.

본 연구의 목적은 구강운동치료(구강운동촉진기술)가 학령기 9세 경직성 편마비 뇌성마비 아동의 침흘림 조절 능력 및 구강 실행 능력에 미치는 효과를 확인하는 것이다.. 일반학교에 재학 중인 9세 아동을 대상으로(한국판 바델 일상생활 검사 88점, 사회성숙도 검사 71.65점) 20분, 주 1회, 24주(24회) 구강운동치료(구강운동촉진기술)을 적용한 후 침흘림 조절 능력(DSFS, DIS)과 구강 실행 능력을 초기, 8주, 16주, 24주에 평가하였다. DSFS는 8(초기), 4(8주), 6(16주), 4(24주). DIS는 7.70±2.50(초기) 2.70±1.34(8주), 5.90±3.11(16주), 2.60±1.17(24주), 구강 실행 능력은 1.42±0.51(초기), 1.74±0.45(8주), 1.89±0.32(16주), 1.89±0.32(24주)로 변화하였다. 모든 검사 결과에서 8주에 기능이 상승했다가 16주 감소하였는데, 이 시기가 2학기 시작이었기 때문이었다. 구강운동촉진기술 등 포괄적인 구강 운동 치료는 학령기에 접어든 만성 뇌성마비 아동의 침흘림 조절 능력과 구강 실행 능력에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 치료법임을 확인하였다.

Purpose of this study is to identify effect of oral motor therapy on drooling control and oral praxis of school-aged hemiplegia children with CP. Subject of this study was a 9years-5months girl hemiplegia girl with CP. She was 3rd grade in general school, and gait, participated in school activity and ADL independently, The score of Korean-Modified Barthel Index was 88. Social quotient was 71.65(borderline) from Social Maturation Scale, and failed in item “Don’t drool usually.”She drooled when she was attention. And when food remained and spilled after the meal, leaked water from cup. Oral motor therapy(OMFT and oral motor)(20min. 1times / wks, 24 wks.) was provided from June to September, 2022. Drooling Severity and Frequency Scale(DSFS), Drooling Impact Scale(DIS)and Oral praxis test were assessed at initial, 8wks, 16wks, and 24wks. Total score of DSFS was 8(initial), 4(8wks), 6(16wks), 4(24wks). In DIS, mean score decreased was from 7.70±2.50(initial) 2.70±1.34(8wks), 5.90±3.11(16wks), 2.60±1.17(24wks). Oral praxis increased from 1.42±0.51(initial), 1.74±0.45(8wks), 1.89±0.32(16wks), 1.89±0.32(24wks). The reason that every score decreased at 16 wks, she needed adaptation period to new semester. Comprehensive oral motor therapy includes OMFT is effective to increase drooling control and oral praxis of school aged children with CP.

본 연구는 융합 캡스톤 디자인 교과목에서 치위생학과 학생의 팀 활동 인식과 무임승차 방지 전략의 효과를 분석하고자 수행되었다. 충남 소재 S대학교 치위생학과 4학년 학생 41명을 대상으로 2024년 6월 17일부터 6월 21일까지 온라인 설문조사를 실시하였다. 연구 결과, 학생들은 무임승차 방지 전략을 전반적으로 긍정적으로 인식하였고, 무작위 팀 배정, 동료평가 2회, 팀원 5명, 개별 기여도 기반 성적 부여를 선호하였다. 실제 퇴출된 학생은 없었으나, 자기평가에 따른 성실도는 실험집단이 통제 집단보다 유의하게 높았다. 따라서 융합 캡스톤 디자인 수업에서는 팀 계약, 동료평가, 개별 기여도 반영 평가, 교수자 중재를 포함한 구조적 운영 전략이 필요하다.

This study examined students’ perceptions of team activities and the effects of a free-rider prevention strategy in a convergence capstone design course. An online survey was conducted with 41 fourth-year dental hygiene students at S University from June 17 to June 21, 2024. Students generally viewed the strategy positively and preferred random team assignment, two peer evaluations, five-member teams, and grading based on individual contribution. Although no student was actually expelled, self-rated diligence was significantly higher in the experimental group. These findings suggest that convergence capstone design courses need structural strategies such as team contracts, peer evaluation, contribution-based grading, and instructor mediation.

본 연구에서는 저에너지(80kVp) 및 고에너지(140kVp) 이중 에너지 CT(DECT)를 이용하여 획득한 척추 영상에서 통풍 병변을 검출하고 시각화하는 영상 처리 기법을 제안한다. 회색조 동시 발생 행렬(GLCM) 분석 결과, 두 에너지 레벨 간에 명암 대비 및 에너지 값에 유의미한 차이가 관찰되었지만, 균질성 및 상관관계는 상대적으로 변화가 없었다. 이산 웨이블릿 변환(DWT) 분석에서는 80kVp 영상에서는 유사한 픽셀 강도가 넓게 분포하는 반면, 140kVp 영상에서는 특히 뼈 구조에서 고강도 영역이 집중되는 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 검증하기 위해 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용한 신경망을 학습시 켰다. DWT에서 추출한 고주파 성분을 입력 특징으로, 두 에너지 레벨의 강도값을 출력 목표로 설정하였다. 적합 결과는 예측값과 실제값 사이의 높은 일치도를 보여주어 모델의 정확성을 입증했다. 이 방법은 통풍 병변을 효과적으로 식별하고 요산나트륨(MSU) 결정 침착을 명확하게 시각화하는 것을 가능하게 하였다.본 연구는 기존의 이중 에너지 컴퓨터 단층촬영(DECT)을 이용하여 병변의 상세한 위치 파악과 물질 감별을 가능하게 함으로써 척추 통풍 진단의 정확도를 향상시키는 데 중요한 기여를 할 것으로 생각한다. 또한, 치료 반응을 모니터링하고 치료 효과를 평가하는 데 유용한 도구로 활용될 수 있을 것이다.

In this study, I propose an image processing approach for detecting and visualizing gout lesions in spinal images obtained using dual-energy computed tomography (DECT) at low (80 kVp) and high (140 kVp) energy levels. Through gray-level co-occurrence matrix (GLCM) analysis, I observed significant differences in contrast and energy values between the two energy levels, while homogeneity and correlation remained relatively unchanged. Discrete Wavelet Transform (DWT) analysis further revealed that the 80 kVp images displayed a broad distribution of similar pixel intensities, whereas the 140 kVp images exhibited concentrated high-intensity regions, particularly in bony structures. To validate my findings, I trained a neural network using the Levenberg– Marquardt algorithm. I used the high-frequency components extracted from DWT as input features and the intensity values from both energy levels as target outputs. The fitting results showed a strong alignment between the predicted and actual values, confirming the accuracy of the model. The method effectively identified gout lesions and clearly visualized monosodium urate (MSU) crystal deposition. I believe this approach offers a valuable contribution to improving diagnostic accuracy in spinal gout by enabling detailed lesion localization and material differentiation using conventional DECT. Furthermore, it may serve as a useful tool for monitoring therapeutic response and evaluating treatment efficacy.

본 연구는 BeiDou-II 민간 항법 메시지 보호를 위해 제안된 BDSec 프로토콜을 대상으로, SM4 의존성, ZUC 기반 MAC, 재전송 공격(replay attack, 이하 재전송 공격), 키 관리 복잡성의 네 축에서 보안 취약성을 체계적으로 분석하였다. 분석 결과, 단일 알고리즘·단일 MAC 의존, 신선도 검증의 허술함, 다주체·다키 구조에서의 운용 리스크가 핵심 위험으로 드러났다. 이에 따라 본 연구에서는 알고리즘 다변화(AES/ChaCha20 병행), 다중·이질 MAC, 단조성 강제 및 동적 허용창 기반의 재전송 방어, 자동화된 키 수명주기 관리와 형식 검증을 결합한 개선안을 제안하였다. 또한 하이브리드 엔트로피 키 생성과 PQC(KMAC·SPHINCS+) 도입을 통해 장기 보안을 강화하는 설계를 제시하였다. 아울러 도시 인프라 서비스 관점에서 보안 강화의 효과를 기대손실 관점(E[L]=P_success×Impact)으로 정량 연결하여, PNT 신뢰성 제고의 실질적 의미를 제시하였다. 본 연구에서 제안한 기법은 도시 인프라 서비스의 PNT 신뢰성 제고와 GNSS 인증 프로토콜의 보안 설계 지침의 제공에 기여할 것이다.

This study evaluates the BDSec protocol for protecting BeiDou-II civilian navigation messages, focusing on four axes of risk: dependence on SM4, ZUC-based MAC integrity, replay-attack exposure, and key-management complexity. Findings show that single-algorithm/single-MAC reliance, insufficient freshness enforcement, and multi-party/multi-key operational complexity are primary risks. We propose countermeasures including algorithm diversification (parallel AES/ChaCha20), multi-modal heterogeneous MACs, strict monotonicity with adaptive acceptance windows for replay defense, and automated key-lifecycle management with formal verification. The proposed measures enhance PNT reliability for urban infrastructure and offer practical guidance for designing secure GNSS authentication protocols.

본 연구는 노인의 독거 여부에 따라 경제활동과 주관적 구강건강상태의 연관성을 분석하였다. 국민건강영양조사 제8기 1~3차년도(2019–2021) 원시자료를 활용하였으며, 만 65세 이상 노인을 대상으로 분석하였다. 독립변수는 경제활동 여부, 종속 변수는 주관적 구강건강상태로 설정하였고, 독거 여부에 따라 층화하여 분석하였다. 자료분석은 SPSS/WIN 23.0을 이용하여 복합표본설계를 반영한 빈도분석, 카이제곱검정 및 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과, 독거노인에서는 경제활동 여부에 따라 주관적 구강건강상태의 차이가 유의하게 나타났으며(p=0.041), 로지스틱 회귀분석 결과 모든 공변량을 보정한 Model 4에서 비경제활동군이 경제활동군에 비해 불량한 주관적 구강건강상태를 보일 오즈가 1.49배 높았다(OR=1.49, 95% CI=1.05–2.10, p=0.024). 이는 독거노인 중 비경제활동 집단이 구강건강 취약집단일 수 있음을 시사하며, 생활 형태를 고려한 맞춤형 구강건강 증진 전략이 필요함을 보여준다.

This study examined the association between economic activity and self-rated oral health according to living arrangement among older adults. Data from the 8th Korea National Health and Nutrition Examination Survey (2019–2021) were analyzed for adults aged 65 years or older. Data were analyzed using SPSS/WIN 23.0, applying a complex sample design. In older adults living alone, economic activity was significantly associated with self-rated oral health status (p=0.041) and the fully adjusted model showed higher odds of poor oral health in the economically inactive group (OR=1.49, 95% CI=1.05–2.10, p=0.024). These findings suggest that economically inactive older adults living alone may be vulnerable to poor oral health and need tailored oral health promotion strategies.

본 논문은 2050탄소중립 시나리오에서 수소가 중요한 핵심기술로 주목을 받고 있어 수소경제 이행을 위한 각종 기술 개발 현황을 살펴보고 우리나라가 추구해야 할 방향을 모색하고자 한다. 기술 개발 현황은 수소생산은 블루수소와 그린수소 생산에 다양한 프로젝트가 진행 중이며, 저장으로는 물리적 저장과 화학적 저장으로 특히 암모니아가 에너지 캐리어로 각광을 받기 시작하였다. 활용부분으로는 수송분야에서 가장 활발히 진행 중이며 산업분야에서는 철강부분에서 수소환원제철 공법에 연구가 진행중이다. 발전부분에서 연료전지의 성능 및 신뢰성 향상에 연구 중이며 수소 및 암모니아 혼소에 연구가 집중되고 있다. 수소산업의 쟁점은 ①기술개발 성공의 불확실성, ②청정수소 생산 시스템의 구축가능성, ③수소의 경제적 생산 가능성 등 크게 3가지이다. 일관된 탄소중립 및 수소정책도 중요하며 사업화와 보급으로 연계도 필요함으로 암모니아를 사용하고 있는 발전소를 활용하는 방안도 대안이 될 수 있을 것이다.

As hydrogen is attracting attention as an important core technology in the 2050 carbon neutral scenario, this paper examines the current status of various technology developments for the implementation of the hydrogen economy and seeks directions for Korea to pursue. As for the status of technology development, various projects are underway to produce blue hydrogen and green hydrogen for hydrogen production, and for storage, ammonia in particular has begun to gain spotlight as an energy carrier due to its physical and chemical storage. As for the utilization part, it is the most active in the transportation field, and research is underway on the hydrogen reduction steel method in the industrial field. Research is being conducted on improving the performance and reliability of fuel cells in the power generation part, and research is focused on the hydrogen and ammonia mixture. There are three major issues in the hydrogen industry: ① uncertainty in the success of technology development, ② the possibility of establishing a clean hydrogen production system, and ③ the economic production possibility of hydrogen. Consistent carbon neutrality and hydrogen policy are also important, and linkage through commercialization and dissemination is also necessary, so using power plants using ammonia could be an alternative.

본 연구는 노인의 디지털 정보화 역량, 특히 정보화 적응 수준이 치과 미충족 의료에 미치는 영향을 분석하고자 수행되었다. 2023년 수행된 노인실태조사 자료를 이용한 이차자료 분석으로, 총 9,955명을 대상으로 하였다. 연구 결과, 스마트폰 사용률은 높았으나 키오스크 활용 가능 비율은 낮고 정보화 적응에 어려움을 느끼는 비율은 높은 것으로 나타났다. 또한 정보화 적응에 어려움을 느끼는 집단은 치과 미충족 의료 경험 가능성이 유의하게 높은 것으로 확인되었으며, 이러한 관련성은 인구사회학적 특성과 건강상태를 보정한 이후에도 유지되었다. 특히 정보화 적응 어려움은 다른 디지털 변수와 달리 독립적인 영향 요인으로 확인되었다. 이는 디지털 환경에서 노인의 의료 접근성이 새로운 장벽의 영향을 받을 수 있음을 시사한다. 따라서 향후 노인의 의료 접근성 향상을 위해서는 단순한 의료 자원 확대를 넘어 디지털 포용 관점에서의 접근이 필요하다. 특히 디지털 활용 교육과 정보 접근 지원을 강화하고, 디지털 취약계층을 위한 비대면·대면 통합접근 전략이 병행될 필요가 있다.

This study aimed to examine the effect of digital informatization capacity, particularly digital adaptation, on unmet dental care among older adults. Using data from the 2023 National Survey of Older Persons, a total of 9,955 participants were analyzed. The results showed that although smartphone use was relatively high, the ability to use kiosks was low and a large proportion of participants experienced difficulty in digital adaptation. Older adults who reported difficulty in digital adaptation had a significantly higher likelihood of experiencing unmet dental care, and this association remained significant after adjusting for sociodemographic characteristics and health status. Notably, digital adaptation difficulty was identified as an independent factor, whereas other digital variables were not significant in the adjusted model. These findings suggest that healthcare accessibility among older adults may be influenced by new barriers in a digitalized healthcare environment. Therefore, to improve healthcare access, it is necessary to adopt a digital inclusion approach beyond expanding healthcare resources. In particular, policies should focus on strengthening digital literacy education, improving access to health information, and providing integrated online and offline healthcare access pathways for digitally vulnerable populations.

본 연구는 IoT 환경을 위해 제안된 상호 인증 프로토콜을 대상으로 그 아키텍처 설계와 암호학적 메커니즘을 비판적으로 평가하였다. 체계적인 취약점 평가를 통해서 본 연구에서는 정적 키 의존성, 상호 엔트로피 부재, 세션 추적 가능성 등 문제점을 식별하였다. 이러한 약점을 완화하기 위해, 본 연구는 에페메럴(단기) 키 생성, 신선도 검증, 신원 결합과 같은 강화 기법을 제안한다. 연구에서 시뮬레이션 결과, 제시된 개선 프로토콜은 최소의 계산 오버헤드로 강건한 보안 보장을 제공함을 확인하였다.

This study critically evaluated the architecture design and cryptographic mechanisms of mutual authentication protocols proposed for IoT environments. Through systematic vulnerability assessment, this study identified issues such as static key dependency, lack of mutual entropy, and session traceability. To mitigate these weaknesses, this study proposes enhancement techniques such as ephemeral (short-term) key generation, freshness verification, and identity binding. Simulation results confirm that the proposed improved protocol provides robust security guarantees with minimal computational overhead.

2025년 메타버스 산업은 글로벌 규모 약 560조 원으로 급성장하고 있으나, 국내 메타버스 기반 창업기업의 정책 지원 평가를 위한 주요 요인 도출이 부재한 상황이다. 이에 본 연구에서는 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 활용하여 국내 메타버스 창업 정책 지원 대상 선정을 위한 평가 요인의 상대적 중요도 분석을 기반으로 핵심 요소 도출을 진행하고자 한다. 기존 사례 문헌 연구를 통해 제1계층 4개 요인과 제2계층 14개 세부 요인으로 구성하였다. 이를 기반으로 기술보증기금 소속 창업 평가 전문가 36명을 대상으로 설문 조사를 실시하였으며, 일관성 지수 (Consistency Ratio, CR) 0.1 미만 기준을 충족한 11명의 유효 응답을 분석에 활용하였다. 최종 요인 분석 결과, 제1계층에서는 사업 안정성 (0.28235)이 가장 높은 가중치로 나타났으며, 제2계층 종합 가중치 분석에서는 메타버스 사업 이해도 (0.10923), 가상자산 수익 모델 (0.10756), 메타버스 투자 매력도 (0.10555) 순으로 중요도가 도출되었다. 이는 앞으로 메타버스 창업기업 정책 지원 평가를 위한 실무적 기준 요소로 활용될 수 있을 것이다.

While the global metaverse industry is experiencing rapid growth, reaching approximately 560 trillion KRW as of 2025, there remains a lack of established key factors for evaluating policy support for metaverse-based startups in South Korea. This study utilizes the Analytic Hierarchy Process (AHP) to derive core evaluation factors by analyzing their relative importance in selecting policy support recipients. Based on existing literature, a hierarchical model structure was established consisting of four primary factors in the first tier level and 14 detailed sub-factors in the second tier level. A survey was conducted among 36 startup evaluation experts from the Korea Technology Finance Corporation (KIBO). Data from 11 professional respondents who met the Consistency Ratio (CR) threshold of less than 0.1 were used for the final analysis. The results indicated that in the first tier level layer, Business Viability (0.28235) holds the highest weight. In the comprehensive weight analysis of the second tier level layer, the factors were ranked in order of importance as follows: Understanding of Metaverse Business (0.10923), Virtual Asset Revenue Models (0.10756), and Metaverse Investment Attractiveness (0.10555). These findings are expected to serve as practical criteria for the evaluation of policy support for metaverse startups in the future.

본 연구는 외모 스트레스가 두피·모발 관리 행동에 미치는 영향을 분석하고자 수행되었다. 이를 위해 20∼60대 여성을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 총 335부의 자료를 분석에 활용하였다. 측정 변수는 외모 스트레스, 모발 관심도, 모발 관리 행동, 식습관 및 두피 인식으로 구성되었다. 수집된 자료는 기술 통계 분석, 상관관계 분석 및 회귀분석을 통해 분석하였다. 연구 결과, 외모 스트레스는 모발 관심도, 모발 관리 행동, 식습관 및 두피 인식과 유의한 부적 상관관계를 보였다. 또한 외모 스트레스는 두피·모발 관리 행동 전반에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 외모 스트레스가 증가할수록 두피·모발에 대한 관심과 관리 행동이 감소함을 의미한다. 본 연구는 두피·모발 관리 분야에서 심리적 요인을 고려한 융합적 접근의 필요성을 시사한다.

This study aimed to analyze the effects of appearance stress on scalp and hair care behaviors. A survey was conducted among women aged 20 to 60 years, and a total of 335 questionnaires were used for the final analysis. The variables included appearance stress, hair interest level, hair care behavior, dietary habits, and scalp awareness. The collected data were analyzed using descriptive statistics, correlation analysis, and regression analysis. The results showed that appearance stress had significant negative correlations with hair interest level, hair care behavior, dietary habits, and scalp awareness. Furthermore, appearance stress had a significant negative effect on overall scalp and hair care behaviors. These findings indicate that higher levels of appearance stress are associated with decreased interest in and management of scalp and hair care. This study highlights the need for a convergent approach that considers psychological factors in scalp and hair care management.

본 연구는 2020–2024년 국가 의료방사선 통계를 이용하여 전산화단층촬영(CT)의 이용량 변화와 집단선량 기여의 편중을 정량화하고, 연도별 모니터링이 가능한 단일 지표를 제안하고자 하였다. 연도별 검사건수와 집단선량(man·Sv) 자료로부터 전산화단층촬영 검사비율(%)과 선량비율(%)을 산출하고, 두 비율의 비(선량비율÷검사비율)를 ‘전산화단층촬영 선량 집중도 지수(CDCI)’로 정의하였다. 연도별 변화 양상은 단순선형회귀를 보조적으로 검토하였다. 분석 결과, 전산화단층촬영 이용량은 2020년 11,847,284건에서 2024년 15,828,836건으로 33.6% 증가하였고, 같은 기간 검사비율은 3.8–4.0%에 머문 반면 선량비율은 65.4–67.3%로 높게 유지되었다. CDCI는 16.88–17.46 범위였으며, 관측기간 동안 큰 구조 변화는 두드러지지 않았다. CDCI는 국가 연보의 두 비율만으로 재현 가능한 거시적 감시 지표로서 연도별 모니터링과 정책 논의에 활용될 수 있으나, 개인 피폭 수준·임상적 정당성·프로토콜 차이를 직접 반영하지 않으므로 해석 시 주의가 필요하다.

This study quantified the imbalance between computed tomography (CT) utilization and collective dose contribution in Korea using national medical radiation statistics from 2020 to 2024 and proposed a single metric for longitudinal monitoring. CT exam share (%) and CT dose share (%) were derived from annual examination counts and collective effective dose (man·Sv), and the CT Dose Concentration Index (CDCI) was defined as CT dose share (%) divided by CT exam share (%). Temporal patterns were examined using ordinary least squares regression as a supplementary descriptive approach. CT examinations increased from 11,847,284 in 2020 to 15,828,836 in 2024, representing a 33.6% increase over the study period. During the same period, CT exam share remained within 3.8–4.0%, whereas CT dose share remained high at 65.4–67.3%. The CDCI ranged from 16.88 to 17.46, and no marked structural change was observed during the observation period. As a macro-level surveillance metric reproducible from two ratios routinely reported in national yearbooks, the CDCI may support longitudinal monitoring and policy discussions. However, because it is a ratio-based indicator derived from examination counts and collective dose, it does not directly reflect individual exposure, clinical justification, or protocol-level differences and should therefore be interpreted with caution.

본 연구는 간호대학생의 학습몰입과 자기주도적 학습능력 및 학업성취도와의 관련성을 파악하고, 학업성취도에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위해 수행되었다. 연구대상은 G도의 1개 대학교 간호대학생 233명으로 자료수집은 2025년 11월 10일부터 11월 30일까지 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 22.0 프로그램을 이용하여 기술통계, t-test, one-way ANOVA, Scheffe test, 피어슨 상관계수 및 다중회귀분석을 통해 분석하였다. 연구결과, 대상자의 학습몰입은 3.43점, 자기주도적 학습능력 3.51점 및 학업성취도는 3.36점이었다. 학업성취도는 전공만족, 대인관계 및 간호직의 생각에서 유의한 차이를 보였으며, 학습몰입 및 자기주도적 학습능력과 유의한 정적 상관관계가 있었다. 학업성취도 영향요인은 학습몰입과 자기주도적 학습능력으로 설명력은 57.6%이었다. 따라서 간호대학생의 학업성취도 향상을 위해 학습몰입과 자기주도적 학습능력을 강화할 필요가 있으며, 이를 반영한 교육프로그램 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

This study was conducted to identify the relationships between learning engagement, self-directed learning ability, and academic achievement among nursing students, and to determine the factors influencing academic achievement. The study subjects consisted of 233 nursing students from one university in G Province, and data collection was conducted from November 10 to November 30, 2025. The collected data were analyzed using SPSS 22.0 software through descriptive statistics, t-tests, one-way ANOVA, Scheffe test, Pearson correlation coefficients, and multiple regression analysis. The results showed that the subjects' learning engagement was 3.43 points, self-directed learning ability was 3.51 points, and academic achievement was 3.36 points. Academic achievement showed significant differences in major satisfaction, interpersonal relationships, and perceptions of the nursing profession, and there was a significant positive correlation with learning engagement and self-directed learning ability. The influencing factors of academic achievement were learning engagement and self-directed learning ability, with an explanatory power of 57.6%. Therefore, it is necessary to strengthen learning engagement and self-directed learning ability to improve the academic achievement of nursing students, and this can be used as basic data for the development of educational programs that reflect these factors.

본 연구의 목적은 헤어 디자이너의 특성이 전문 제품에 대한 인식과 구매행동에 미치는 영향을 실증적으로 규명하는 데 있다. 이를 위해 헤어 디자이너의 전문성, 호감성, 신뢰성을 주요 독립변수로 설정하였으며, 헤어살롱 이용 경험이 있는 20∼60대 여성 소비자를 조사 대상자로 선정하여 설문조사를 통해 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 기술통계 분석, 상관관계 분석 및 다중회귀분석을 통해 분석하였다. 분석 결과, 헤어 디자이너의 전문성, 호감성, 신뢰성은 전문 헤어살롱 제품 인식에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 이들 특성은 전문 헤어살롱 제품 구매행동에도 모두 유의한 영향을 미쳤으며, 전문 제품 인식에는 신뢰성이, 구매행동에는 호감성이 상대적으로 가장 큰 영향력을 보였다. 이러한 결과는 헤어디자이너의 특성이 소비자의 제품 인식 형성과 구매결정 과정 전반에 중요한 역할을 수행함을 시사한다.

The purpose of this study is to empirically examine the effects of hair designers’ characteristics on the perception of and purchasing behavior toward professional products. To achieve this, professionalism, likability, and credibility of hair designers were established as the main independent variables, and data were collected through a survey of female consumers in their 20s to 60s who had experience using hair salons. Data were collected through a questionnaire survey and analyzed using descriptive statistics, correlation analysis, and multiple regression analysis. The results indicated that professionalism, favorability, and trustworthiness of hair designers had significant positive effects on the perception of professional hair salon products. In addition, all three characteristics significantly influenced purchasing behavior, with trustworthiness exerting a relatively stronger effect on product perception and favorability showing the greatest influence on purchasing behavior. These findings suggest that hair designers’ personal characteristics play an important role throughout the process of consumers’ product perception formation and purchase decision-making.

본 연구는 국민건강영양조사 자료를 활용하여 20–39세 청년층을 대상으로 1인 가구 여부와 유급 노동 여부, 그리고 두 요인이 결합된 복합적 고립이 정신건강에 미치는 영향을 분석하였다. 총 2,563명을 대상으로 불안, 자살생각, 정신건강 상담 경험을 종속변수로 설정하고 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 1인 가구 자체는 불안 및 자살생각과 유의한 관련을 보이지 않았으나, 무급노동(무직)은 자살생각 위험을 유의하게 증가시키는 요인으로 나타났다. 특히 1인 가구이면서 무급노동인 복합 고립 집단은 자살생각 위험이 10.45배 높았다. 이는 청년층 정신건강 정책 수립 시 주거형태와 고용 상태를 통합적으로 고려한 고위험군 선별과 맞춤형 개입이 필요함을 시사한다.

This study examined the associations between living alone, unemployment, and mental health among young adults aged 20–39 years using data from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). A total of 2,563 participants were included. Anxiety symptoms , suicidal ideation, and mental health counseling experience were analyzed as outcome variables using logistic regression models. Living alone alone was not significantly associated with anxiety or suicidal ideation. However, unemployment was significantly associated with increased odds of suicidal ideation. Notably, individuals experiencing combined social isolationn defined as living alone and being unemployed showed substantially 10.45 times higher odds of suicidal ideation. Unemployment was also associated with greater utilization of mental health counseling services. These findings suggest that the intersection of housing status and employment conditions may intensify mental health vulnerability among young adults and underscore the need for integrated policy interventions targeting structurally at risk groups.

본 연구는 치위생학 전공 학생을 대상으로 방문구강관리 서비스에 대한 인식과 참여 의향을 파악하고, 노인 구강관리 지식과 노인에 대한 태도와의 관련성을 분석하고자 수행되었다. 연구 대상은 A와 B지역 2개 대학 치위생학과 학생 150명이었으며 설문조사를 통해 자료를 수집하였다. 자료 분석은 SPSS 27.0 프로그램을 이용하여 빈도분석, t-test, 일원분산분석을 실시하였다. 연구 결과 방문구강관리 서비스 인지도는 36.0%로 낮았으나 서비스 필요성은 86.0%로 높게 나타났으며 참여 의향은 66.7%가 긍정적으로 응답하였다. 방문구강관리 서비스 수행 인력으로는 치과위생사가 81.3%로 가장 높게 나타났다. 노인구강관리 지식은 인식 및 참여 의향과 유의한 관련성을 보이지 않았으나, 노인에 대한 태도는 서비스 필요성과 참여 의향에서 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 이러한 결과는 향후 방문구강관리 서비스 활성화를 위해 치위생학 교육과정에서 노인 구강건강관리와 통합돌봄 관련 교육을 강화하고 긍정적인 노인 태도 형성을 위한 교육이 필요함을 시사한다.

This study aimed to examine dental hygiene students’ perceptions of visiting oral health care services and their willingness to participate, and to analyze the relationship between elderly oral health knowledge, attitudes toward the elderly, and these perceptions and intentions. The participants were 150 dental hygiene students from two universities in regions A and B, and data were collected using a structured questionnaire. Statistical analyses were conducted using SPSS 27.0, including frequency analysis, independent t-tests, and one-way ANOVA. The results showed that awareness of visiting oral health care services was relatively low (36.0%), whereas perceived necessity was high (86.0%). Approximately 66.7% of the students expressed willingness to participate in the service, and dental hygienists were most frequently identified as appropriate providers (81.3%). Knowledge of elderly oral health was not significantly associated with awareness or participation intention. However, attitudes toward the elderly were significantly associated with perceived necessity and willingness to participate(p<0.05). These findings suggest that educational programs promoting positive attitudes toward older adults and strengthening community integrated care education should be incorporated into dental hygiene curricula.

본 연구는 디지털 전환과 빅블러(Big Blur) 현상으로 대표되는 초융합 시대에 대응하여, 대학 교육에서 학제 간 협력 학습을 체계적으로 구현할 수 있는 융합형 스마트교육 운영모델을 설계하는 데 목적이 있다. 이를 위해 H대학교의 LINC 3.0 기반 캡스톤디자인 운영체계를 사례로 선정하고, 2022~2024년 운영지침과 성과를 분석하여 협력 구조와 운영 절차를 도출하였다. 분석 결과, 주제 중심 팀 구성, 공동 지도(Co-Supervision) 체계, 산업체 참여형 평가 구조, 디지털 기반 협업 및 CQI 환류 체계를 핵심 요소로 하는 융합형 운영모델을 설계하였다. 본 모델은 기존 학과 단위 캡스톤디자인 구조를 유지하면서도 학제 간 협력 구조를 단계적으로 확장할 수 있는 점진적 융합 교육 방안을 제시한다. 특히 LMS 기반 협업 관리와 디지털 포트폴리오 축적을 통한 데이터 기반 환류 체계를 통합함으로써 스마트교육 관점의 실행 가능한 운영틀을 구체화하였다. 본 연구는 대학 융합 교육을 정책적 논의를 넘어 실제 수업 운영 차원에서 구조화하였다는 점에서 학술적 의의를 지닌다.

This study aims to design a convergence-oriented smart operational model that systematically implements interdisciplinary collaborative learning in higher education in response to the era of digital transformation and the Big Blur phenomenon. To this end, the LINC 3.0-based capstone design system at H University was selected as a case, and its operational guidelines and performance data from 2022 to 2024 were analyzed to derive collaborative structures and procedural frameworks. The findings led to the development of a convergence-oriented operational model incorporating theme-based team formation, co-supervision, industry-participatory evaluation, digital collaboration, and a CQI-based feedback system. The proposed model maintains the existing departmental capstone structure while gradually expanding interdisciplinary collaboration. In particular, by integrating LMS-based collaboration management and digital portfolio accumulation for data-driven feedback, the model presents a practical and implementable smart education framework. This study contributes academically by structuring convergence education at the instructional level beyond policy discourse.