Earticle

본 연구는 스마트팜 분야의 우수 스타트업 선별 및 자생력 강화를 위해 비즈니스 모델을 객관적으로 평가할 수 있는 체계를 구축하고, 평가지표 간의 상대적 중요도를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기술성, 사업성, 수용성이라는 3개의 평가 요인과 12개의 하위 평가지표를 도출하였으며, 전문가 집단을 활용하여 국내의 대표적인 2가지 비즈니스 모델 유형에 대하여 계층적 의사결정 분석법을 실시하였다. 분석 결과, 두 모델 모두 사업성, 수용 성, 기술성 순으로 중요도가 높게 나타났다. 하위 평가지표의 경우, 생산 중심 모델은 수익성, 차별성, 가격우위가, 솔루션 공급 모델은 차별성, 유용성, 시장규모 순으로 중요도가 높게 나타나 비즈니스 모델 유형과 성격에 따라 우선순위에 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구 결론은 스타트업에는 전략적 자원 배분의 우선순위를, 투자자 및 정책 입안자에게는 합리적인 의사결정 기준을 제공한다는 점에서 학술적·실무적 의의가 있다.

This study aims to establish a system for objectively evaluating business models to identify promising smart farm startups and strengthen their viability. It also analyzes the relative importance of evaluation indicators. To achieve this, we identified three evaluation factors - technology, business feasibility, acceptability - and twelve sub-evaluation indicators. Using a panel of experts, we conducted an AHP analysis on two representative business models of domestic smart farm startups. The analysis revealed that both models prioritized business feasibility, acceptability, and technology in that order. Regarding sub-evaluation indicators, the production-focused model ranked profitability, differentiation, and price leadership, while the solution-providing model prioritized differentiation, usability, and market size. This study has academic and practical significance in that it provides entrepreneurs with strategic resource allocation priorities and investors with rational decision-making criteria.

본 연구는 재무분석 실무에서 널리 활용되는 산업 평균 재무비율 비교의 분석적 유용성을 학술적으로 검증 하고자 한다. 이를 위해 국내 KOSPI·KOSDAQ 상장 제조업 기업을 대상으로 2022~2024년 패널자료를 구성하였 다. 기업 수익성은 총자산이익률(ROA)로 측정하였으며, 재무구조, 자산 활용 효율성, 비용 구조 등을 주요 설명변 수로 설정하였다. 분석 방법으로는 연도 및 산업 고정효과를 포함한 고정효과 패널 회귀분석을 적용하였다. 분석 결과, 레버리지 비율은 기업 수익성에 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 자산 활용 효율성, 기업 규모, 성장성은 수익성에 유의한 양(+)의 영향을 보였다. 판매관리비 비율은 수익성을 제약하는 핵심 요인으로 확 인되었다. 이에 따라 재무비율이 기업 수익성에 유의한 영향을 미친다는 가설 1은 지지되었다. 그러나 산업별 차이 에 대한 가설 2는 지지되지 않았으며, 향후 세분화된 산업 분석의 필요성이 제시되었다.

This study examines the analytical usefulness of industry-average financial ratio comparisons widely used in financial analysis practice. It empirically investigates the effects of key financial ratios on corporate profitability. A panel dataset of manufacturing firms listed on the KOSPI and KOSDAQ markets from 2022 to 2024 is employed. Return on assets (ROA) is used as the dependent variable in fixed-effects panel regression models. Leverage, asset utilization efficiency, cost structure, firm size, and growth are included as explanatory variables. The results indicate that leverage has a significant negative effect on corporate profitability. Asset turnover, firm size, and sales growth exhibit significant positive effects on ROA. In contrast, the selling and administrative expense ratio negatively affects profitability. These findings support Hypothesis 1 regarding the impact of financial ratios on profitability. However, no significant industry-level differences are found, highlighting limitations of industry-average comparisons.

골프 퍼팅은 짧은 거리에서 공의 이동을 정밀하게 제어해야 하는 동작으로, 거리, 지형 기울기, 마찰 계수 등 복합적인 물리 요소의 영향을 받는다. 기존 골프 시뮬레이터는 주로 스윙 분석과 타격 거리 계산에 초점을 두고 있어 퍼팅 동작 학습에 필요한 세밀한 피드백 제공에는 한계가 있다. 본 연구는 Unity 엔진과 물리 기반 시뮬레이션을 활용하여 골프 퍼팅 전용 시뮬레이터를 구현하는 것을 목표로 한다. 공과 홀컵 사이 의 실제 거리 계산, 높이 차이를 이용한 경사도 산출, Terrain Normal을 활용한 경사 방향 분석 기법을 적 용하였다. 또한 LineRenderer를 활용하여 목표 방향선, 격자 기반 지형 보조선, 물리 기반 이동 궤적 예측 선을 시각적으로 제공하였다. RigidBody 물리 모델에 힘의 임펄스, 중력 투영, 마찰 계수를 단계적으로 적용 하여 저속 퍼팅 환경을 모사하였다. 실험 결과 거리 및 예측 궤적 정보 제공 시 평균 퍼팅 성공률이 약 18~25% 향상되는 경향을 보였다. 본 연구는 골프 퍼팅 훈련용 시뮬레이터뿐 아니라 스포츠 물리 시각화 UI/UX 설계 연구에 활용될 수 있다.

Golf putting is a precise motion that requires fine control of ball movement over short distances and is influenced by multiple physical factors such as distance, terrain slope, and friction coefficients. Existing golf simulators mainly focus on swing mechanics and long-distance shots, which limits their effectiveness for detailed putting training. This study aims to develop a golf putting simulator using the Unity engine and physics-based simulation techniques. The system calculates the actual distance between the ball and the hole, derives slope values from height differences, and analyzes terrain inclination using terrain normal vectors. Visual assistance elements such as aiming lines, grid-based terrain guides, and physics-based predicted trajectories are provided using LineRenderer components. Impulse force, gravity projection, and friction drag are sequentially applied through a Rigidbody-based physics model to simulate low-speed putting motion. Experimental results indicate that providing distance and trajectory information improves putting success rates by approximately 18–25%. The proposed simulator can be applied to golf training systems and research on sports simulation UI/UX design.

본 연구는 비영업적 사회적 책임(CSR) 비용이 기업 수익성에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 2015–2024년 코스 피·코스닥 제조업 상장기업의 기업-연도 패널자료를 구축하고, 극단치 완화를 위해 상·하위 1% 윈저라이징을 적용하였다. CSR 관련 지출이 재무제표에서 표준화된 단일 계정으로 분리 공시되지 않는 한계를 고려해 ‘기타 비영업비용’을 비영업적 CSR 비용 의 대리변수로 사용하였다. 수익성은 ROA, 영업이익, ROE로 측정하고 기술통계, 피어슨 상관분석, 연도·산업 고정효과를 포함 한 패널 회귀모형으로 가설을 검증하였다. 분석 결과, 비영업적 CSR 비용은 수익성 지표와 유의한 관련성을 보였으나 영업이익 에는 유의한 영향이 없었고, ROE에는 유의한 관계가 확인되어 CSR 비용의 효과가 단기 운영성과와 주주 관점 성과에서 다르게 나타날 수 있음을 시사한다. 본 연구는 CSR을 평가등급이 아닌 회계적 비용 구조로 측정·분석함으로써 CSR–수익성 연구를 확 장하고 지속가능경영 전략 수립에 실증적 근거를 제공한다.

This study examines how non-operating corporate social responsibility (CSR) costs affect firm profitability. Unlike prior CSR and ESG studies that rely primarily on ratings or scores, this study adopts an accounting-based perspective by conceptualizing CSR activities as non-operating financial costs explicitly recorded in corporate financial statements. This approach reframes CSR from a normative practice to an observable cost structure. The sample consists of manufacturing firms listed on the KOSPI and KOSDAQ markets in Korea, using firm-year panel data from 2015 to 2024. All continuous variables were winsorized at the top and bottom 1 percentiles. Non-operating CSR costs serve as the key independent variable. Given disclosure limitations in Korean financial statements, non-operating CSR costs are proxied by “other non-operating expenses. Profitability is measured using return on assets (ROA), operating income, and return on equity (ROE). Operating income is included as a benchmark outcome to delineate operating versus non-operating performance effects. The empirical analysis employs descriptive statistics, Pearson correlation analysis, and fixed-effects panel regression models. The results indicate that non-operating CSR costs are significantly associated with firm profitability. However, CSR costs show no statistically significant relationship with operating income. In contrast, CSR costs exhibit a significant association with ROE, suggesting that such expenditures are more closely related to long-term firm value and shareholder-oriented performance. These findings suggest that CSR-related expenditures may generate a trade-off between short-term operational efficiency and long-term shareholder-oriented performance.

엣지 네트워크는 AI를 이용하여 다양한 IoT 장치의 안전성을 높이기 위한 연구를 다양하게 진행하고 있지만 IoT 장치 간 기능을 연결해주는 유연성 및 이동성에 제약이 있어 안전성의 최적화가 쉽지 않다. 본 논문에서는 CNN-LSTM 하이브리드 모델과 연합 학습, 그리고 블록체인 DPoS 합의 알고리즘을 결합하여 엣지 네트워크의 보안성과 효율성을 극대화한 IoT 이상 탐지 모델을 제안한다. 제안 모델은 트래픽의 공간적 패턴과 시간적 선후 관계를 동시에 분석함으로써 고도화된 이상 징후를 실시간으로 포착한다. 또한, 제안 모델은 데이터 자체를 이동시키지 않고 모델의 가중치만을 공유하는 연합 학습 아키텍처를 도입하여, 데이터 프라이버시를 보호하는 동시에 개별 엣지 노드의 탐지 성능을 향상시켰다. 실험 결과, 제안 모델은 IoT 시계열 데이터에서 96.1%의 높은 탐지 정확도를 기록하였으며, 연합 학습을 통 해 프라이버시를 보호하는 동시에 블록체인 합의 과정의 최적화로 트래픽 처리량을 4배 향상시켰다.

The edge network is conducting various studies to increase the safety of various IoT devices using AI, but optimization of safety is not easy due to limitations in the flexibility and mobility that connect functions between IoT devices. In this paper, we propose an IoT anomaly detection model that maximizes the security and efficiency of edge networks by combining CNN-LSTM hybrid model, federated learning, and blockchain DPoS consensus algorithm. The proposed model captures advanced anomalies in real time by simultaneously analyzing the spatial pattern of traffic and the temporal precedence relationship. In addition, the proposed model introduced a federated learning architecture that shares only the weight of the model without moving the data itself, protecting data privacy, and improving the detection performance of individual edge nodes. As a result of the experiment, the proposed model recorded a high detection accuracy of 96.5% on IoT time series data, and at the same time, improved traffic throughput by 4 times by optimizing the blockchain consensus process while protecting privacy through federated learning.

본 연구는 커버리지 중심 검증과 속성 중심 검증을 통합하여 반도체 설계 검증의 완전성과 자동화를 동시에 향상시키는 체계적 검증 방법론을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 IEEE 1800 SystemVerilog 표준과 UVM 프레임워크를 기반으로, 속성 정의, 스티뮬러스 생성, 정확성 판정, 구현의 네 영역으로 구성된 속성 정의 항목을 설계하고 통합 검증 체계의 구조를 분석하였다. 연구 결과, 제안된 속성 정의 항목에서 Cover Point가 속 성 중심 검증과 커버리지 중심 검증을 연결하는 핵심 고리 역할을 수행함을 규명하였다. Cover Point는 "이 상황 이 테스트되었는가"를 측정하고, Checking Logic은 "발생한 것이 올바른가"를 판정하여 검증의 완전성과 정확성 을 분리 관리할 수 있음을 제시하였다. 본 연구는 추상적 통합 방법론을 실행 가능한 프레임워크로 구체화하였으 며, 향후 AI 기반 속성 도출 자동화 연구가 필요하다.

This study proposes an integrated verification methodology that combines coverage-driven verification and attribute-driven verification to enhance both completeness and automation in semiconductor design verification. Based on the IEEE 1800 SystemVerilog standard and UVM framework, we designed attribute definition items comprising four domains: attribute definition, stimulus generation, correctness judgment, and implementation. The results demonstrate that Cover Point serves as the critical link connecting attribute-driven and coverage-driven verification. Cover Point measures "whether this situation was tested," while Checking Logic determines "whether what occurred is correct." This research concretizes an abstract integration methodology into an executable framework.

본 연구는 EEG 기반 감정 인식에서 모델 구조에 따른 분류 성능 차이를 비교하고, 주파수 기반 특징과 시계열 의존성을 동시에 반영하는 최적 모델 설계 방향을 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 통제된 실험 환경에서 감정 유발 자극을 제시하고 블랙 스크린 기반 baseline을 확보하였으며, SAM 평가를 통해 라벨을 구성하였다. 수집된 EEG 신호는 필터링과 슬라이딩 윈도우 분할 후 Band Power 특징을 추출하고, 이를 1D CNN-BiLSTM 모델과 Self-Attention 모델에 동일한 조건으로 적용하였다. 실험 결과 CNN-BiLSTM 모델이 전반적으로 가장 안정적인 Accuracy와 F1-score를 보였으며, 주파수 패턴과 시간적 의존성의 결합이 EEG 감정 분류에 효과적임을 확인하였다. Self-Attention 모델은 일부 클래스에서 향상을 보였으나 평균 성능 차이는 크지 않았다.

This study compares the classification performance of different model architectures in EEG-based emotion recognition and explores an optimal design that integrates frequency-based features with temporal dependencies. Emotion-eliciting stimuli were presented in a controlled environment, and a baseline condition was established using a black-screen paradigm. Emotional labels were defined using the Self-Assessment Manikin (SAM). The collected EEG signals were filtered, segmented using a sliding window, and processed to extract band power features. These features were applied to both a 1D CNN-BiLSTM model and a Self-Attention-based model under identical conditions. The results show that the CNN-BiLSTM model achieved the most stable performance in terms of Accuracy and F1-score, indicating that combining frequency characteristics with temporal dependencies is effective for EEG-based emotion classification. Although the Self-Attention model showed improvements in some classes, the overall performance difference was not significant.

본 연구는 로봇공학, 센싱, 몰입형 시스템의 급속한 발전 속에서 피지컬 인공지능(AI) 기술을 관광 콘텐츠 산업에 통합하기 위한 전략적 접근 방식을 탐구하는 것을 목적으로 한다. 이론적 틀과 글로벌 사례에 대한 종합적 인 검토를 통해 관광 경험 향상 및 운영 효율성 제고에 있어 기회와 과제를 파악하고자 하였다. 본 연구는 심층적인 문헌검토와 리뷰를 주요 방법으로 활용했다. 연구 결과, AI 기반 관광 환경에서 개인화, 안전 및 윤리적 거버넌스, 지속 가능한 관리의 중요성을 강조하였다. 이러한 결과는 관광정책입안자와 의사결정권자, 그리고 업계 이해관계자 들이 미래 관광 생태계에서 피지컬 AI를 효과적으로 도입할 수 있도록 실질적인 전략을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 다만, 실증연구 등의 부족으로 인한 연구의 한계를 반영한 추가연구가 이루어진다면, 보다 의미 있는 결과가 될 것으로 기대된다.

This study investigates strategic approaches for integrating Physical AI technologies into the tourism content industry amid rapid advancements in robotics, sensing, and immersive systems. Through a comprehensive review of theoretical frameworks and global cases, the research identifies opportunities and challenges in enhancing tourist experiences and operational efficiency. The research employed an intensive literature review as its primary method. Findings highlight the importance of personalization, safety, ethical governance, and sustainable management in AI-enabled tourism environments. The study proposes actionable strategies for policymakers and industry stakeholders to guide effective adoption of Physical AI in future tourism ecosystems.

본 연구의 목적은 대학이 성인학습자의 그릿, 자기효능감, 학습전이, 학업지속의향 간의 구조적 인과관계를 규명하 고자 한다. 이를 위해 성인학습자를 대상으로 설문조사를 실시하여 228부를 최종 분석에 활용하였다. 자료 분석은 구조방 정식모형을 사용하여 가설을 검증하였다. 분석 결과, 첫째, 그릿은 자기효능감에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 자기효능감은 학습전이에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 자기효능감은 학업지속의향에 정(+)의 영향 을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 그릿이 학습전이에 직접적인 영향을 미친다는 것은 통계적으로 유의미하게 나타나지 않았다. 다섯째, 그릿은 학업지속의향에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 매개효과 분석 결과, 그릿이 학업지속의 향에 미치는 영향에서 자기효능감은 부분매개효과를, 학습전이에 미치는 영향에서는 완전매개효과를 가지는 것으로 확인 되었다. 이에 그릿과 자기효능감을 강화하기 위한 교육지원 전략의 중요성을 시사한다.

This study aimed to examine the structural relationships among grit, self-efficacy, learning transfer, and intention to persist in studies among adult learners in a digital learning environment. The results showed that grit had a significant positive effect on self-efficacy. self-efficacy, in turn, positively influenced both learning transfer and intention to persist in studies. Although grit had a significant positive effect on intention to persist in studies, its direct effect on learning transfer was not supported. Mediation analysis revealed that self-efficacy partially mediated the relationship between grit and intention to persist in studies and fully mediated the relationship between grit and learning transfer. This study highlights the importance of educational support strategies that focus on enhancing grit and self-efficacy.

본 연구는 K-3·4 프로축구 선수들의 은퇴준비가 은퇴불안에 미치는 영향과 은퇴기대의 매개효과를 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 현역 K-3·4 프로축구선수 132명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 기술통계, 상관 분석 및 PROCESS Macro Model 4를 활용한 매개분석을 수행하였다. 분석 결과, 은퇴준비는 은퇴불안을 유의하 게 감소시키는 반면, 은퇴기대는 은퇴불안을 증가시키는 것으로 나타났으며, 은퇴기대의 매개효과는 유의하지 않았 다. 이는 은퇴기대가 완충요인보다는 독립적 심리요인으로 작용함을 시사한다. 본 연구는 K-3·4 프로축구 선수들 의 은퇴 지원에서 준비 중심 개입의 중요성을 제시하며, 향후 종단연구와 심리사회적 변인을 포함한 확장 연구가 필요하다.

This study examined the effect of retirement preparation on retirement anxiety among K-3 and K-4 semi-professional soccer players and tested the mediating role of retirement expectation. A survey of 132 active players was analyzed using descriptive statistics, correlation analysis, and PROCESS Macro Model 4. Results showed that retirement preparation significantly reduced retirement anxiety, whereas retirement expectation increased retirement anxiety, and its mediating effect was not significant. These findings indicate that retirement expectation functions as an independent psychological factor rather than a buffering variable. The study emphasizes the importance of preparation-focused interventions in retirement support and suggests future longitudinal research including psychosocial variables to improve athlete career transition support.

인간을 인간으로 만들어주고, 가장 아름답고 매력적인 사람으로 만듦으로써 인류 진화에 절대적인 이바지를 한 음식을 만드는 조리방법에 관한 연구가 이루어져야 할 때라고 인식한 본 연구는 인류의 진화와 직접적인 관련이 있는 조리방법을 연구하였다. 본 연구는 자료수집 방법으로 기존 선행연구들이 분석한 실증 결과와 각종 조리방법 자료를 활용하였다. 특히, 관련 보고서, 정기간행물, 단행본, 신문기사 등만 아니라 실제 개발된 조리기기 등의 자료 도 고찰하였다. 그 결과, 본 연구는 우리나라 외식서비스산업의 발전뿐만 아니라 인류 진화를 획기적으로 촉진할 수 있는 광식(光食) 관련 조리방법 개발을 통해 우리나라 전통음식문화산업의 발전 기반 구축과 미래 신성장동력이 되기를 기대하면서 실무적 시사점도 도출했다.

Recognizing that it is time to conduct research on cooking methods that have made humans truly human and contributed decisively to human evolution by making people the most beautiful and attractive beings, this study focused on cooking methods directly related to human evolution. The research utilized empirical findings from previous studies and various materials on cooking methods for data collection. In particular, it examined not only relevant reports, periodicals, books, and newspaper articles, but also actual cooking equipment that has been developed. As a result, this study presents practical implications with the expectation that the development of Gwangsik (光食, light-based food preparation) methods will not only contribute to the advancement of Korea’s foodservice industry but also serve as a foundation for the development of traditional Korean food culture industries and become a future growth engine that can accelerate human evolution.

본 연구는 중년 여성(40–60세)을 대상으로 8주간의 복합운동 중재가 자율신경계 지표와 면역글로불린 변화에 미치는 영향을 알아보고자 수행되었다. 연구대상자는 중년 여성 12명으로 주 3회, 회당 60분씩 8주간 복합운동 프로그램에 참여하였다. 자율신경계 기능은 유비오맥파를 이용하여 측정하였으며 면역 반응은 면역글로불린(IgG, IgA, IgM)을 분석하였다. 자료 분석은 paired t-test를 실시하였다. 연구 결과 혈관건강지수는 유의하게 감소하였으며(p < .05), 이는 혈관 기능의 개선을 의미한다. 반면 교감신경 활성, 부 교감신경 활성, 자율신경 균형 지수 및 면역글로불린에서는 유의한 변화가 나타나지 않았다. 본 연구 결과는 복합운동이 중년 여성의 혈관 기능 개선과 생리적 항상성 유지에 도움을 줄 수 있음을 시사한다. 본 연구는 향후 운동중재 연구를 위한 기초자료를 제공한다.

The purpose of this study was to investigate physiological responses to an eight-week combined exercise intervention in middle-aged women aged 40–60 years. Twelve participants performed a combined exercise program three times per week for 60 minutes over eight weeks. Autonomic nervous system function was assessed using pulse wave analysis, and immunoglobulin concentrations (IgG, IgA, and IgM) were measured from blood samples. Data were analyzed using paired t-tests. The vascular health index significantly decreased after the intervention (p < .05), indicating improved vascular elasticity and peripheral circulation. No significant changes were observed in sympathetic activity, parasympathetic activity, autonomic balance index, or immunoglobulin concentrations. These findings suggest that combined exercise may improve vascular function and help maintain physiological homeostasis in middle-aged women. The present findings may serve as preliminary reference data for designing future exercise-based intervention research.

본 연구는 동의보감(東醫寶鑑) 부인편의 임신과 출산 건강을 현대 여성의학의 관점에서 탐색하는 것으로, 내용분석 방법을 적용하였다. 임신 건강은 7개 주제군에 30개 주제로, 7개 주제군은 ‘수정’, ‘임신진단’, ‘태아 사정’, ‘임신 불편감’, ‘산전 관리’, ‘출혈성 합병증’, ‘임신 합병증’이었다. 출산 건강은 6개 주제군에 24개 주제로, 6개 주제 군은 ‘분만의 전구증상’, ‘분만 관리’, ‘분만의 종류와 징후’, ‘난산 관리’, ‘사산 관리’, ‘태반 만출’이었다. 본 연구에서 동의보감 부인편의 분류 방식은 현대 여성건강 분류 방식과 일치하며 치료법과 예방법이 실제 치료 경험에서 나온 것임을 확인하였다. 본 연구 결과는 임신과 출산 건강을 위한 한국적 간호 중재법으로 활용하며, 4차 산업혁명 시 대 간호의 방향을 탐색하는 기초자료로 제공할 수 있을 것이다.

This study explores the pregnancy and childbirth health of women’s section of Donguibogam from the perspective of modern women's medicine, and the content analysis method was applied. Pregnancy health was categorized into 30 themes in 7 subject groups: 'modification','pregnancy diagnosis','fetal assessment','pregnancy discomfort', 'prenatal management', 'hemorrhagic complications', and 'pregnancy complications'. Childbirth health was categorized into 24 themes in 6 subject groups: 'premonitory signs of labor’, 'delivery management', 'types of delivery and symptoms’, 'dystocia', and 'placenta removal'. It was confirmed that the classification method of Donguibogam was consistent with the modern women's health classification method, and treatment and prevention methods came from actual treatment experience. The results of this study are used as Korean intervention methods for pregnancy and childbirth health and can be provided as basic data to explore the direction of nursing in the 4th industrial revolution

본 연구는 고교연계 간호 진로탐색 프로그램 교육봉사에 참여한 간호대학생의 학업적 자기효능감, 자아존중감, 진로정체감, 학습민첩성의 사전·사후 효과를 확인하기 위한 소규모 단일군 전후설계 유사실험 파일럿 연구이다. 대상자는 고교연계 간호 진로탐색 프로그램 교육봉사에 참여한 간호대학생 10명으로, 연구 기간은 2025년 5월 17일부터 6월 14일 까지였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 30.0 프로그램을 사용하여 Wilcoxon signed-rank test로 분석하였다. 그 결과, 프로그램 참여 후 간호대학생의 학업적 자기효능감(z = -2.80, p = .003), 자아존중감(z = -2.02, p = .020), 진로정체감(z = -1.83, p = .034), 학습민첩성(z = -1.69, p = .044) 점수가 유의한 효과가 나타났다. 본 연구 결과는 고교연계 간호 진로탐색 프로그램 교육봉사가 간호대학생의 학업 및 진로 관련 역량 증진에 긍정적 효과를 가져올 수 있는 교육봉사 프로그램으로서 활용될 수 있음을 시사하며, 향후 대조군을 포함한 대규모 중재 연구를 위한 기초자료를 제공한다.

This study was a pilot quasi-experimental study using a one-group pretest–posttest design to examine effects in nursing students’ academic self-efficacy, self-esteem, career identity, and learning agility after participating in a high school–linked nursing career exploration volunteer program. The participants were 10 nursing students who took part in the volunteer program, and the study was conducted from May 17 to June 14, 2025. Data were analyzed using the Wilcoxon signed-rank test with the SPSS/WIN 30.0 program. The results showed significant increases in academic self-efficacy (z = –2.80, p = .003), self-esteem (z = –2.02, p = .020), career identity (z = –1.83, p = .034), and learning agility (z = –1.69, p = .044) following program participation. These findings suggest that the high school–linked nursing career exploration volunteer program may contribute to enhancing nursing students’ academic and career-related competencies. The results provide preliminary evidence to inform future large-scale intervention studies incorporating control groups.

본 연구는 정맥혈의 혈당값을 대조군으로 지원자의 혈당 모니티링용 PPG 디지털기기와 AI 예측 알고리즘 및 개인별 미세조정을 적용한 비채혈식 혈당측정 시스템(PPG-BGMS)의 성능을 평가하는 것이다. 데이터수집은 2026년 1 월부터 2026년 2월까지 지원자를 대상으로 수집된 결과와 연구자임상에 수집된 데이터를 활용했다. PPG-BGMS는 1분 간의 PPG 기기에서 수집되는 심박수와 심박변이도 및 시계열 정보와 기계학습의 XGBoost 알고리즘에 의해 예측된 혈당 수치와 정맥혈 혈당값으로 혈당 수치와 비교했다. 총 50명의 참가자 중 제2형 당뇨(T2DM) 유병인은 50명이며 평균 연령 대는 60대이다. PPG-BGMS 혈당 값의 100%가 Parkes(consensus) Error Grid의 A+B 영역에 분포하는 것으로 나타났 다. PPG-BGMS의 혈당의 MARD는 정맥혈당 대비 9.3%이다. 결과에 의하면 PPG-BGMS은 임상표준의 정맥혈당값과 비교하여 디지털의료기기의 유효 범위에서 혈당을 모니터링하는 것으로 분석되었다.

This study evaluated the performance of a non-invasive blood glucose monitoring system (PPG-BGMS) using a PPG digital device for blood glucose monitoring and an AI prediction algorithm and personalized fine-tuning, using venous blood glucose values as a control group. Data were collected from volunteers from January to February 2026 and from researcher clinical trials. PPG-BGMS compared blood glucose levels with venous blood glucose values using heart rate, heart rate variability, and time-series data collected from the PPG device for 1 minute, and predicted blood glucose levels using the machine learning XGBoost algorithm. Of the 50 participants, 50 had type 2 diabetes mellitus (T2DM), and the average age group was 60. All PPG-BGMS blood glucose values were found to fall within the A+B region of the Clarke error grid. The MARD for PPG-BGMS blood glucose was 9.3 compared to venous glucose. According to the study, PPG-BGMS was analyzed to monitor blood glucose within the effective range of digital medical devices compared to clinical standard venous blood glucose values.

본 연구는 모바일 게임 UI(User Interface)의 구성 요소를 체계적으로 분류하고, 대표적 장르의 모바일 게임 5종 을 대상으로 화면 구성 및 정보 밀도를 정량적으로 비교하였다. UI 요소는 상단 상태 정보, 메인 플레이 영역, 인터랙션 영역, 시스템/보조 영역으로 구분하였으며, 각 게임의 대표 화면을 기준으로 시각 복잡도(Visual Complexity), 대비 (Contrast), 그리드 적합도(Grid Conformity), 여백 비율(White space Ratio), 텍스트 비율(Text Ratio) 지표를 산출하 였다. 분석 결과, 퍼즐 장르는 높은 대비와 집중된 CTA(Call-to-Action)로 빠른 온보딩을 지원한 반면, RPG 장르는 장식 적 컬러와 복잡한 HUD로 가독성 저하 가능성이 확인되었다. 본 연구는 게임 장르 특성에 따른 UI 설계 방향을 제시하고, 향후 UI 자동 분석 및 품질 관리 프레임워크 구축을 위한 기초 자료 제공을 목적으로 한다.

This study classifies mobile game UI elements and quantitatively compares representative screens from five mobile games across major genres. UI components were grouped into the top status area, main play area, interaction area, and system/support area. For each title, we computed Visual Complexity, Contrast (median ratio), Grid Conformity, White Space Ratio, and Text Ratio. Puzzle UIs showed high contrast and tightly grouped CTAs that facilitate onboarding, whereas RPG UIs exhibited dense HUD overlays and decorative palettes that can reduce legibility. The proposed metrics provide a practical baseline for genre-aware UI design and for future automated UI evaluation.

본 연구는 G광역시 소재 일개 대학교에 재학 중이며, 간호윤리 교육을 이수한 보건계열 여대생 155명을 대상으로 간호윤리가치관의 수준과 하위영역별 특성을 탐색하고, 문항별 윤리적 판단 유형을 윤리이론적 관점에서 분석하였다. 자료는 구조화된 설문지를 통해 수집하였으며, SPSS/WIN 26.0 프로그램을 이용하여 기술통계, t-test, one-way ANOVA, Scheffé 사후검정 및 Pearson 상관분석으로 분석하였다. 연구 결과, 간호윤리가치관은 하위 영역에 따라 차이를 보였고, 관계 중심 영역에서는 높은 윤리적 인식 수준을, 인간생명관계영역에서는 상대적으로 낮 은 수준을 나타냈다. 문항별 분석에서는 상황에 따라 의무주의와 공리주의적 판단이 혼재되는 양상이 확인되었으며, 하위영역 간에는 유의한 정적 상관관계가 나타났다. 본 연구는 보건계열 여대생의 간호윤리가치관을 탐색적으로 분 석하여 윤리교육 방향 설정을 위한 기초자료를 제공한다.

This study aimed to explore the level and subdomain characteristics of nursing ethical values among female students in health-related majors who had completed nursing ethics education, and to analyze item-level ethical judgment types from an ethical theoretical perspective. A total of 155 female students enrolled at a university located in G Metropolitan City participated in the study. Data were collected using a structured questionnaire and analyzed with SPSS/WIN 26.0 using descriptive statistics, independent t-tests, one-way ANOVA with Scheffé post hoc tests, and Pearson correlation analysis. The results showed that nursing ethical values differed across subdomains. Higher levels of ethical awareness were observed in relationship-centered domains, whereas relatively lower levels were found in the life-related domain. Item-level analysis revealed that deontological and utilitarian judgments coexisted depending on situational contexts. Significant positive correlations were identified among the subdomains of nursing ethical values. This study provides foundational data for establishing directions in ethics education by offering an exploratory analysis of nursing ethical values among female students in health-related majors.