Earticle

당뇨병은 전 세계적으로 빠르게 증가하는 만성 질환으로 조기 진단과 예방이 중요하다. 본 연구는 웨어러블 기기에서 수집한 심박수, 피부 온도, 활동량 등의 생체 신호를 활용하여 실시간으로 당뇨병 고위험군을 예측하는 시스템을 개발하는 데 목적이 있다. MQTT와 Apache Kafka 기반으로 한 이중 스트리밍 아키텍처를 통해 안정적 이고 실시간 데이터 처리를 구현하였으며, LSTM 모델을 ONNX 형식으로 경량화하여 모바일 환경에서 실시간 추론이 가능하도록 하였다. 5만 건 이상의 시계열 데이터를 대상으로 검증한 결과, 91.2%의 정확도와 0.936의 AUC를 달성하였다. 본 연구는 개인 맞춤형 건강 관리 및 당뇨병 조기 예측에 실용적인 기반을 마련한다.

Diabetes is a rapidly growing chronic disease worldwide, highlighting the importance of early diagnosis and prevention. This study develops a real-time diabetes risk prediction system using physiological signals—heart rate, skin temperature, and activity—collected via wearable devices. A dual-streaming architecture based on MQTT and Apache Kafka ensures reliable and real-time data processing. We employed a Long Short-Term Memory (LSTM) model optimized with ONNX for lightweight inference on mobile platforms. Validation on over 50,000 time-series sequences demonstrated an accuracy of 91.2% and an AUC of 0.936. The proposed system offers a practical framework for personalized health management and timely diabetes risk detection.

본 연구는 택배 노동자의 근무 특성과 건강상태를 분석하여 맞춤형 건강증진 프로그램 개발을 위한 기초자 료를 제공하고자 수행되었다. J특별자치도 소재 7개 택배회사의 남성 종사자 168명을 대상으로 설문조사를 실시하 였다. 장시간 근무 집단은 노동강도 불만과 전반적 직무 만족도 저하가 유의하게 나타났고, 신체적 부담 인식도 높았다. 건강상태 문제에서는 심혈관질환만 단순 빈도에서 유의한 차이를 보였다. 이러한 결과는 장시간 근무가 직무 스트레스와 신체적 부담을 증가시킴을 시사하며, 택배 노동자 대상 건강증진 프로그램은 직무 스트레스 관리, 근골격계 예방, 심혈관질환 조기 검진을 포함한 맞춤형 전략으로 설계될 필요가 있다.

This study analyzed the work characteristics and health status of delivery workers to provide baseline data for the development of customized health promotion programs. A survey was conducted with 168 male employees from seven delivery companies in J Special Self-Governing Province. The long-hours group showed significantly higher levels of dissatisfaction with work intensity and lower overall job satisfaction, as well as higher perceived physical strain. Among health issues, only cardiovascular disease showed a significant difference in simple frequency. These results suggest that long working hours increase job stress and physical strain. Therefore, health promotion programs for delivery workers should be designed with tailored strategies that include job stress management, musculoskeletal disease prevention, and early detection of cardiovascular disease.

전자전(Electronic Warfare, EW)은 적의 전자적 활동을 감시, 분석, 방해 또는 기만하여 우위를 확보하는 군사 전략의 핵심 요소 중 하나이다. 최근 고도화되고 있는 전자전 수신 시스템은 넓은 주파수 대역에서 다수의 전파를 탐지해야 하므로 수신감도가 매우 중요하다. 특히 X-대역 및 Ku-대역 주파수에서는 전파의 자유공간 손실 이 커서 수신감도가 더욱 중요하며, 기존 SDLVA(successive detection log video amplifier) 기반 수신기의 수 신감도 한계인 –60 dBm을 극복할 필요가 있다. 본 논문은 LNA 입력단의 오프셋 보정 및 SDLVA 출력 검출 신호 를 A/D 변환 후에 룩업 테이블 기반 자동 이중 임계값(Look-up Table Automatic Dual Threshold) 기법을 통해 –80 dBm 수준의 신호를 탐지 가능한 디지털 수신기 설계 방안을 제시한다.

Electronic Warfare (EW) plays a crucial role in modern military strategy by enabling forces to gain an advantage through the interception, analysis, disruption, or deception of enemy electronic signals. As the EW receiver systems are advanced, the capability to detect a various signals across the broad bands with high sensitivity is highly requested. In particular, reception sensitivity is more important at X-band and Ku-band frequencies because the free space loss of radio waves is large, and there is a need to overcome the reception sensitivity limit of -60dBm of the existing successive detection log video amplifier (SDLVA)-based receiver. This paper proposes a design method of a digital receiver capable of detecting signals at the -80dBm level by using a look-up table-based automatic dual threshold (LUT) technique after offset compensation at the LNA input stage and A/D conversion of the SDLVA output detection signal.

본 연구는 의료 분야에서의 인공지능 시스템이 신뢰받고 실제로 사용되기 위해 필요한 품질 요소를 정의하고, 이를 평가할 수 있는 체계적인 프레임워크를 제시한다. 국제 표준 ISO/IEC 25010의 소프트웨어 품질 모델을 기반으로 기능 적합성, 시간 효율성, 사용성, 해석 가능성 등 네 가지 핵심 품질 특성을 선정하였으며, 이들을 정량 적·정성적으로 평가할 수 있는 지표를 설계하였다. 또한 SHAP 기반 설명 가능 인공지능 기법을 예측 시스템에 통합함으로써, 예측 근거를 시각적으로 제공하고 사용자 신뢰도를 향상시켰다. 실험 결과, 예측 정확도 91.2%, 해 석 일치율 82%, 사용자 만족도 4.5점을 기록하며 품질과 해석 가능성을 동시에 충족하는 시스템을 구현하였다. 본 연구는 향후 의료 인공지능의 SaMD 인증과 실질적 임상 적용을 위한 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

This study proposes a systematic framework for defining and evaluating the quality attributes necessary for medical AI systems to gain trust and be practically used. Based on the ISO/IEC 25010 international standard for software quality, four key quality characteristics— functional suitability, time efficiency, usability, and interpretability—were selected. Quantitative and qualitative metrics were designed to assess these attributes. Furthermore, an explainable AI technique using SHAP was integrated into the prediction system to visually present the basis of predictions and enhance user trust. Experimental results showed a prediction accuracy of 91.2%, interpretation agreement rate of 82%, and user satisfaction score of 4.5, demonstrating a system that satisfies both quality and explainability requirements. This study is expected to provide a foundation for future SaMD certification and clinical application of medical AI systems.

디지털 시대를 맞이하여 ‘디지털 전환’을 통한 온라인 시장 진출은 소상공인에게 위기를 극복하고 새로운 적응과 성장의 기회를 위한 핵심전략으로 부상하게 되었다. 하지만 대부분의 소상공인들은 디지털 전환을 통한 온라인 시장 진출 의 어려움으로 인해 온라인 시장 진출은 매우 미흡한 실정이다. 본 연구는 소상공인을 대상으로 디지털 전환 수용 및 교육 을 통한 온라인 시장 진출에 대한 실증 사례를 분석하였다. 연구 분석 결과 소상공인의 디지털 전환 수용의 강한 의지와 온라인 시장 진출을 위한 사전준비 및 체계적인 실습 교육과 온라인 플랫폼 활용을 통한 비즈니스 혁신으로 매출 증대라는 성공적인 온라인 시장 진출의 결과를 도출하였다. 본 연구 결과를 통해 소상공인의 디지털 전환을 위한 플랫폼 활용으로 온라인 시장 진출을 위한 방안을 모색할 수 있을 것이다.

In the digital age, embracing digital transformation to enter the online market has emerged as a key strategy for small business owners, allowing them to overcome crises and find new opportunities for adaptation and growth. However, most small businesses face significant challenges due to the difficulties of entering the online market through digital transformation. This study analyzed empirical cases of small businesses entering the online market through digital transformation adoption and education. The results of the study revealed that small businesses' strong commitment to digital transformation, pre-market preparation, systematic practical training, and business innovation through the use of online platforms resulted in successful online market entry, including increased sales. The results of this study will provide insights into how small businesses can leverage digital transformation platforms to enter the online market.

본 연구에서는 과학기술 및 ICT 분야에서 연구 데이터의 실태조사로 효율적인 수집, 처리, 저장, 활용을 가능하게 하기 위해 클라우드 네이티브 아키텍처의 개념과 핵심 구성요소를 분석하며 관련 기술의 발전 방향과 특징을 분석 하였다. 클라우드 네이티브는 기존의 모놀리식 구조와 다르게 마이크로서비스 아키텍처, 쿠버네티스, 컨테이너, DevOps, CI/CD 등의 기술을 통해 높은 확장성과 유연성을 제공한다. 디지털 전환이 가속화되는 공공 및 민간 부문에서 핵심 인프라로 자리잡고 있 다. 본 논문에서는 각 기술의 작동 원리와 상호작용 구조를 설명하고이 연구데이터 플랫폼 및 디지털플랫폼정부 구현에 어떻게 기여할 수 있는지를 연구했으며 특히 클라우드 네이티브 기술의 진화 과정과 도입 시 고려해야 할 기술적 과제도 함께 제시함 으로써 향후 연구 및 정책 수립을 위한 이론적, 실무적 기초 자료를 제공 한다. 향후 관련 분야 연구자 및 실무자들이 클라우드 기반 데이터 아키텍처를 이해하고 적용 새로운 요구사항을 충족시키기 위한 클라우드 고도화 연구의 기본자료로 사용 될 것이다.

This study analyzed the concept and core components of cloud-native architecture, which enables the efficient collection, processing, storage, and utilization of research data in the fields of science, technology, and ICT. It also examined the development trends and characteristics of related technologies. Unlike traditional monolithic structures, cloud-native architecture provides high scalability and flexibility through technologies such as microservices architecture, Kubernetes, containers, DevOps, and CI/CD. It is establishing itself as core infrastructure in both the public and private sectors, where digital transformation is accelerating. This paper explains the operational principles and interaction structures of each technology and examines ways it can contribute to implementing research data platforms and digital platform governments. Specifically, by presenting the evolution of cloud-native technologies and the technical challenges to consider during adoption, it provides theoretical and practical foundational materials for future research and policy development. This material will serve as a basis for future research on cloud-native advancement, enabling researchers and practitioners in related fields to understand and apply cloud-based data architectures and meet emerging demands.

IoT 서비스는 경량 디바이스 발전으로 그 범위가 계속 확대되고 있으며, 이에 따라 네트워크의 혼잡성은 크게 증가하고 있다. IoT 네트워크 환경에서 CoAP를 위한 기존 혼잡 제어 메커니즘은 동적 네트워크 조건에 대한 적응력이 부족하다. 본 연구에서는 IoT 서비스 환경의 네트워크 환경의 네트워크 혼잡 문제를 해결하기 위해 적응 형 신경망 기반 혼잡 제어(ANN-CoCC) 알고리즘을 제안한다. 정적 매개변수나 휴리스틱 규칙에 의존하는 기존의 혼잡 제어 방식과 달리 ANN-CoCC는 머신러닝 모델을 적용하여 실시간 네트워크 상태에 따라 재전송 시간 초과 (RTO), RTT 분산, 혼잡 윈도우와 같은 주요 전송 매개변수를 동적으로 최적화한다. 다양한 패킷 손실률과 노드 밀도에서 실험 평가를 수행한 결과, 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 CoCoA+, BDP-CoAP, pCoCoA과 같은 기존 방식과 비교했을 때 처리량을 30% 이상 향상시키며, 지연 시간 감소, 패킷 손실을 최소화하는 것으로 확인되 었다.

The scope of IoT services continues to expand with the development of lightweight devices, and network congestion is increasing significantly. In this study, we propose an adaptive neural network-based congestion control (ANN-CoCC) algorithm to solve the network congestion problem in the network environment of IoT service environments. Unlike existing congestion control methods that rely on static parameters or heuristic rules, ANN-CoCC applies a machine learning model to dynamically optimize key transmission parameters such as retransmission timeout (RTO), RTT distribution, and congestion window according to real-time network conditions. The experimental evaluation results under various packet loss rates and node densities show that the proposed algorithm improves throughput by more than 30%, reduces delay, and minimizes packet loss compared to existing methods such as CoCoA+, BDP-CoAP, and pCoCoA.

소프트웨어 개발과정에서 발생하는 기술 부채는 유지보수 비용을 증가시키고 시스템 품질 저하를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 중복 코드, 과도하게 긴 메서드 등 주요 유형의 기술 부채를 자동으로 탐지하고 시각화하는 시스템을 설계하였다. 이를 위해 PMD, Checkstyle, SonarQube 등 정적 분석 도구를 활용하여 코드 내 부채 요소를 분석하고, 그 결과를 대시보드 형태로 시각화하였다. 대시보드는 부채의 유형, 발생 위치, 시간에 따른 변화 추이를 직관적으로 제공함으로써 개발자와 관리자가 기술 부채를 효율적으로 파악할 수 있도록 구성되었다. 실제 오픈소스 프로젝트에 본 시스템을 적용한 결과, 기술 부채 현황을 명확하게 식별할 수 있었으며, 유지보수 전략 수립 및 실행에 실질적인 도움이 됨을 확인하였다.

Technical debt incurred during software development can lead to increased maintenance costs and decreased software quality. This study proposes a system that automatically detects and visualizes key types of technical debt, such as code duplication and excessively long methods. By leveraging static analysis tools including PMD, Checkstyle, and SonarQube, the system analyzes source code and presents the detected debt in a dashboard format. The dashboard enables intuitive understanding of the types, locations, and trends of technical debt over time. When applied to real open-source projects, the system proved effective in providing a clear overview of technical debt status and supporting the planning and execution of maintenance activities.

본 연구는 한국형 차세대 구축함(KDDX)의 추진 및 엔진 소음 저감 기술을 고찰하고 적용 가능성을 검토하 였다. KDDX는 대잠전 수행을 위해 수중방사소음(URN) 저감이 핵심 과제이며, 설계 단계부터 반영이 요구된다. 이를 위해 전기추진(IEP) 도입, 추진기 캐비테이션 해석·모형시험, 해수배관 소음기 설계, 충격·진동 절연 마운트 및 래프트 적용, ISO/ITTC 표준 기반 계측, 부착센 서 활용 실시간 URN 예측기술 등을 분석하였다. 결과적으로 IEP는 기계소음을 근본적으로 줄이고, 추진기 설계는 캐비테이션 억제에 효과적이며, 소음기·래프트 시스템은 구조 전달 소음을 완화하였다. 또한 표준 계측 절차와 예측 기술은 체계적 관리 기반을 마련하여, KDDX가 세계적 수준 의 저소음 구축함으로 발전하는 데 기여할 수 있음을 확인하였다.

This study reviews engine and propulsion noise reduction technologies for the Korean Next-Generation Destroyer (KDDX). Since acoustic stealth is critical in anti-submarine warfare, underwater radiated noise (URN) reduction must be a key design priority. Technologies analyzed include Integrated Electric Propulsion (IEP), propeller cavitation analysis and testing, seawater piping silencers, isolation mounts and rafts, ISO/ITTC-based measurements, and sensor-driven real-time URN prediction. Results show IEP reduces machinery noise, optimized propellers suppress cavitation, and silencers with raft systems mitigate structure-borne noise. Standardized procedures and predictive tools enable systematic noise management. These findings support KDDX’s advancement as a world-class low-noise destroyer.

소프트웨어 시스템의 복잡성 증가는 기술 부채 누적을 초래하며, 품질 저하와 유지보수 비용 증가의 원인이 된다. 본 연구는 정량적 코드 메트릭과 개발자 피드백을 통합한 지표로 기술 부채를 평가하고 예측하는 방안을 제안한다. 정적 분석 데이터와 주관적 판단을 결합한 점수화 모델을 구축하고, 머신러닝 알고리즘으로 기술 부채 발생 가능성을 예측한다. 오픈소스 Java 프로젝트 실험 결과, XGBoost가 AUC 0.91로 가장 우수한 성능을 보였 다. 제안된 프레임워크는 기술 부채의 선제적 관리, 리팩토링 우선순위 결정, 유지보수 전략 수립에 효과적이다. 본 연구는 해석 가능하고 확장성 있는 데이터 기반 기술 부채 평가 방법을 통해 소프트웨어 품질 향상에 기여한다.

The increasing complexity of software systems leads to the accumulation of technical debt, causing quality degradation and higher maintenance costs. This study proposes a method for assessing and predicting technical debt by integrating quantitative code metrics with developer feedback. A scoring model that combines static analysis data and subjective evaluations was developed, and machine learning algorithms were applied to predict the likelihood of technical debt occurrence. Experiments on open-source Java projects demonstrated that the XGBoost model achieved the best performance with an AUC of 0.91. The proposed framework effectively supports proactive technical debt management, refactoring prioritization, and maintenance strategy planning. This research contributes to improving software quality by providing an interpretable and scalable data-driven approach for technical debt assessment.

본 연구는 의료 IoT(IoMT)를 위한 블록체인 기반 인증 프로토콜의 주요 보안 취약점(스마트 카드 보안, 생체 데이터 보호, 세션 키 관리, 자원 제약)을 평가하였다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 PUF 통합, 고도 암호화, 임시 키 교환, 경량 알고리즘 적용 등의 향상 방안을 제안하였다. 이러한 개선은 민감한 의료 데이터 보호 를 목표로 하며, 향후 양자 내성 암호 알고리즘 탐색 및 AI 기반 적응형 보안 정책 개발을 통해 프로토콜의 복원력 을 강화할 것으로 사료된다.

This study evaluates key security vulnerabilities (smart card security, biometric data protection, session key management, resource constraints) in a blockchain-based authentication protocol for the Internet of Medical Things (IoMT). To address these, it proposes enhancements including PUF integration, advanced cryptography, ephemeral key exchange, and lightweight algorithms, aiming to protect sensitive medical data. Future research will focus on exploring quantum-resistant cryptographic algorithms and developing AI-driven adaptive security policies to strengthen the protocol's resilience.

최근 실감형 영상 수요가 증가함에 따라, 시청각 경험을 강화하는 공간 기반 오디오 기술은 영화 사운드 디자인의 핵심 요소로 자리 잡았다. 본 연구는 몰입형 사운드의 발전 과정을 고찰하고, Dolby Atmos의 객체 기반 오디오와 Sphere의 빔포밍 오디오 기술을 비교·분석하였다. 기술 문서와 산업 사례를 통해 두 시스템의 음향 구조 와 청취 위치별 사운드 분포, 공간감 구현 방식을 분석하였다. 또한 몰입 이론과 청취 모델을 적용해 관객 감각 몰입에 미치는 영향을 검토하였다. 분석 결과 Atmos는 유연한 객체 배치로 높은 제작 자유도와 몰입 확장을 제공 하며, Sphere는 정밀 제어 가능한 음향 필드를 통해 좌석별 몰입 편차를 최소화하는 특성을 보였다. 본 연구는 영화관 공간에서의 사운드 경험이 몰입에 미치는 영향을 조명하며, 향후 실감형 콘텐츠 오디오 전략의 이론적·기술 적 기초를 제시한다.

With the rising demand for immersive visual content, spatial audio technologies that enhance audiovisual experiences have become central to film sound design. This study examines the evolution of immersive sound and compares Dolby Atmos’s object-based audio system with Sphere’s beamforming audio technology. Drawing on technical documentation and industry cases, the research analyzes the sound structures, spatial distribution across listening positions, and methods of spatial perception in both systems. Immersion theory and auditory models are applied to evaluate their influence on audience sensory engagement. The findings indicate that Atmos enhances immersion through flexible object placement and production freedom, while Sphere reconstructs the theater into a precisely controlled sound field that minimizes seat-to-seat variability. This study highlights the impact of spatial sound experiences within theaters and provides theoretical and technical foundations for future audio strategies in immersive content production.

본 연구는 중소기업의 디지털 전환 수준과 경영성과 간의 관계를 실증적으로 분석하였다. 2018년부터 202 3년까지 1,200개 한국 중소기업의 패널데이터를 활용하여, 고정효과 회귀분석과 이중차분(DID) 모형을 적용하였 다. 분석 결과, 디지털 전환 지수(Digitalization Index)가 0.1포인트 상승할 때 매출 증가율은 평균 0.55%p 증가 하고, 근로자 1인당 노동생산성은 0.031백만 원 증가하는 것으로 나타났다. 또한 정부의 스마트공장 지원사업에 참여한 기업은 비참여 기업 대비 매출 증가율이 7.51%p, 고용 증가율이 2.04%p 더 높았다. 이러한 결과는 자발적 인 디지털 전환뿐 아니라 정부의 정책적 개입도 중소기업의 성과 개선에 중요한 영향을 미친다는 점을 보여준다. 본 연구는 정책입안자에게는 중소기업 맞춤형 디지털화 정책 설계의 근거를, 경영자에게는 디지털 전환 투자에 대 한 전략적 의사결정 자료를 제공한다.

This study empirically analyzes the relationship between the level of digital transformation and business performance of small and medium-sized enterprises (SMEs). Using panel data from 1,2 00 Korean SMEs between 2018 and 2023, we applied fixed-effects regression and a Difference-in-D ifferences (DID) model. The results show that a 0.1-point increase in the Digitalization Index raises the average sales growth rate by 0.55 percentage points and improves labor productivity per emplo yee by 0.031 million KRW. In addition, firms participating in government-led digitalization support programs, such as the Smart Factory initiative, achieved 7.51 percentage points higher annual sales growth and 2.04 percentage points higher employment growth than non-participating firms. These findings indicate that both voluntary digital transformation and policy intervention play a critical role in enhancing SME performance. This study provides policymakers with evidence for designing tailored digitalization policies for SMEs and offers managers practical insights for making strategic investment decisions in digital transformation.

본 연구는 국내 제조업을 대상으로 ESG 활동이 기업 신뢰를 매개로 평판과 혁신성과에 미치는 영향 을 실증적으로 검증하였다. 분석 결과, ESG 활동은 신뢰를 높이고 이를 통해 기업 평판을 강화하는 핵심 요인으로 작용하였으며, 혁신성과에는 직접적인 효과가 확인되었다. 이는 ESG가 단순한 규제 준수 차원을 넘어 지속가능성과 경쟁우위를 위한 전략적 자원임을 입증한다. 학문적으로는 ESG–신뢰–성과 간의 구조적 경로를 제시함으로써 기존 연구의 한계를 보완하였고, 실무적으로는 기업이 이해관계자의 신뢰를 기반으로 ESG를 평판 강화와 혁신성과 창출에 활용해야 함을 강조한다. 다만 표본의 제한과 횡단적 분석에 따른 한계 가 존재하므로, 향후 연구에서는 산업·국가 확장과 장기적 효과 검증이 요구된다.

This study examines the impact of ESG (Environmental, Social, and Governance) practices on corporate reputation and innovation performance in Korean manufacturing, emphasizing the mediating role of trust. Survey data were analyzed with structural equation modeling. Results show that ESG activities enhance trust, which strengthens reputation, and directly improve innovation performance. These findings highlight ESG as a strategic resource for sustainability and competitive advantage. The study provides an integrated path among ESG, trust, and performance, offering academic and practical implications. Limitations include the restricted sample and cross-sectional design, suggesting the need for future longitudinal and cross-industry research.

본 연구는 유아교사의 교수창의성과 놀이민감성이 놀이지원역량에 미치는 영향을 분석하여, 놀이 중심 교육과정 실행 에 필요한 교사 역량 강화를 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 수도권 유아교사 262명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 수집된 자료는 상관관계 및 중다회귀분석을 통해 분석하였다. 분석 결과, 교수창의성과 놀이민감성은 모두 놀이지원역량에 유의한 정적 영향을 미쳤으며, 특히 놀이민감성의 영향력이 더 컸다. 교수창의성의 하위요인 중 동기유발, 창의성 허용, 확산 적 사고가 유의미한 영향을 보였고, 놀이민감성에서는 하위요인 모두가 중요한 예측변수로 나타났다. 이 결과는 교사 연수에 서 창의성과 민감성 향상을 위한 체계적 프로그램의 필요성을 시사하며, 놀이 중심 교육 실행을 위한 교사 전문성 개발에 실질적 기여를 할 수 있다. 향후에는 지역 확대 및 질적 접근을 포함한 후속연구가 필요하다.

This study aimed to provide basic data for strengthening teacher competencies required for the implementation of a play-based curriculum by analyzing the effects of early childhood teachers’ teaching creativity and play sensitivity on their play support competence. A survey was conducted with 262 early childhood teachers in the Seoul metropolitan area, and the collected data were analyzed using correlation analysis and multiple regression analysis. The results revealed that both teaching creativity and play sensitivity had a significant positive effect on play support competence, with play sensitivity having a greater influence. Among the sub-factors of teaching creativity, motivation, tolerance for creativity, and divergent thinking showed significant effects, while all sub-factors of play sensitivity emerged as important predictors. These findings suggest the necessity of systematic programs in teacher training to enhance creativity and sensitivity, which can make a practical contribution to developing teacher professionalism for the implementation of play-based education. Future studies should expand the research region and incorporate qualitative approaches.

본 연구는 청소년의 사이버폭력 피해 경험과 피해 후 대응 전략을 유형화하고, 예방교육 및 사회복지적 개입이 대응 전략과 정서적 회복에 미치는 영향을 분석하였다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 2023년 사이버폭 력 실태조사 데이터를 활용하여 초4~고3 청소년 9,218명을 대상으로 기술통계, 교차분석, 로지스틱 회귀분석, 군 집분석, 매개효과 분석을 수행하였다. 분석 결과, 대응 전략은 소극적 회피형(41.5%) 적극적 개인대처형(37.2%) 사회적 지원연계형(21.3%)으로 나타났다. 예방교육 참여자는 사회적 지원 요청 비율이 높았고, 예방교육은 대응 전략을 매개로 정서적 회복에 긍정적 영향을 미쳤다. 본 연구는 예방교육과 사회복지 개입의 필요성을 강조하며, 청소년 사이버폭력 대응을 위한 다층적 지원체계 구축의 시사점을 제안한다.

This study categorizes adolescents’ coping strategies following experiences of cyberbullying and empirically analyzes the effects of preventive education and social welfare interventions on coping strategies and emotional recovery. Using data from the 2023 Cyberbullying Survey conducted by the National Information Society Agency (NIA), the analysis targeted 9,218 students from 4th grade elementary to 3rd grade high school. Key methods included descriptive statistics, chi-square tests, logistic regression, K-means clustering, and mediation analysis using Hayes’ Process Macro. Results identified three coping strategy types: passive avoidance (41.5%), active individual coping (37.2%), and social support-seeking (21.3%). Adolescents who participated in preventive education showed significantly higher rates of seeking social support, and preventive education indirectly enhanced emotional recovery by mediating coping strategies. This study highlights the importance of preventive education and social welfare interventions, suggesting practical and policy implications for establishing a multi-layered support system to address adolescent cyberbullying.

본 연구는 양성 전립선 비대증 (BPH)과 관련된 장내 미생물 연구의 동향을 분석하였다. 2014년부터 2024 년까지의 PubMed 논문 109편을 서지계량 및 텍스트 마이닝 기법으로 분석한 결과, 면역 반응, 대사, 미생물 생태 계 간 상호작용에 대한 관심이 증가하고 있음을 확인했다. “gastrointestinal microbiome (위장관 미생물군)”과 같은 주요 MeSH 용어는 동시 출현 네트워크에서 강한 연결성을 보였다. 새로운 주제를 다룬 논문은 더 많은 인용 을 받는 경향이 있었으며 (중앙값 = 19 vs. 4, p = 0.041), 이는 해당 주제의 영향력을 나타낸다. 주목할 점은 어떤 연구도 기계학습 기법을 활용하지 않았다는 점으로, 이는 향후 연구에서의 기회로 볼 수 있다. 본 연구는 BPH 관련 장내 미생물 연구를 임상 응용으로 발전시키기 위해 인과적 연구, 바이오마커 검증, 인공지능 통합의 필요성을 제안하고자 한다.

This research explored trends in gut microbiome studies related to benign prostatic hyperplasia (BPH). A review of 109 PubMed articles (2014-2024), using bibliometric and text-mining techniques, revealed growing focus on interactions among immune responses, metabolism, and microbial ecosystems. Key MeSH (Medical Subject Headings) terms like “gastrointestinal microbiome” showed strong connectivity in co-occurrence networks. Articles on newer topics had significantly more citations (median = 19 vs. 4, p = 0.041), reflecting their impact. Notably, none of the studies used machine learning, pointing to a missed opportunity. These findings underscore the need for causal research, biomarker validation, and AI integration to advance clinical applications.

본 연구는 자활근로자를 대상으로 스트레스와 자활의지 간의 관계에서 우울을 통한 심리적 경직성의 조절된 매개 효과를 검증하고자 하였다. 이를 위해 자활근로자 909명에게 지각된 스트레스 척도, 우울 질문지, 수용행동질문지II, 자활 의지 척도로 구성된 설문지를 실시하였다. 수집된 자료는 PROCESS Macro를 활용하여 분석하였다. 결과는 다음과 같다. 1) 스트레스와 우울은 자활의지에 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 2) 스트레스와 자활의지 간의 관계에서 우울을 통한 심리적 경직성의 조절된 매개효과가 검증되었다. 결과를 바탕으로 심리적 경직성이 낮은(즉, 심리적 유연성이 높은) 자활근로자는 우울 및 자활의지 저하로부터 보다 잘 보호받을 수 있음을 논의하였다. 또한, 자활의지를 제고하기 위한 수용전념치료(ACT) 프로그램을 제시하였다.

This study aimed to examine the moderated mediation effect of psychological inflexibility through depression between stress and willingness for self-sufficiency among self-sufficiency workers. For this study, a total of 909 self-sufficiency workers completed the questionnaires: Stress Scale, Depression Questionnaires, Acceptance and Action Questionnaire-II and Willingness for Self-Sufficiency Scale. The collected data were analyzed using the PROCESS Macro program. The results are as follows. 1) The stress and depression had significant negative effects on willingness for self-sufficiency. 2) The moderated mediation effect of psychological inflexibility through depression between stress and willingness for self-sufficiency was verified. Based on these results, this study suggests that self-sufficiency workers with lower psychological inflexibility(i.e., higher psychological flexibility) may be better protected from depression and reduced willingness for self-sufficiency. In addition, an Acceptance and Commitment Therapy(ACT) program is proposed to enhance willingness for self-sufficiency.

본 연구는 성인의 대사증후군(고혈압, 비만, 당뇨병, 고콜레스테롤혈증, 고중성지방혈증)과 영양 섭취(과일 및 채 소) 간의 관련성을 규명하고자 하였다. 대사증후군이 지속적으로 증가하는 가운데 식이요법의 예방적 역할이 강조됨에 따라 실제 섭취 패턴과의 연관성을 확인할 필요성이 제기되었다. 국민건강영양조사 자료를 활용하여 30세 이상 성인을 대상으로 인구사회학적 특성과 질병 유무에 따른 과일 및 채소 섭취 빈도를 분석하였다. 분석 결과, 고콜레스테롤혈증 과 과일 섭취는 매우 약한 음의 상관관계(r=-.061)를 보였으며, 비만은 과일 섭취와 정적 관계(β=.049), 고콜레스테롤 혈증은 부적 관계(β=-.071)를 나타냈다. 또한 대다수 성인은 채소를 정기적으로 섭취하였으나 과일 섭취는 낮은 경향 이 있었다. 이상의 결과는 비만 및 고콜레스테롤혈증과 과일 섭취의 관련성을 확인함으로써 대사증후군 관리에서 식이 섭취의 중요성을 시사한다. 향후 연구에서는 신체활동과 생활 습관 등 다양한 요인을 포함한 종합적 분석과 세부 식품 군별 인과관계 규명을 위한 종단연구가 필요하다.

This study aimed to investigate the association between metabolic syndrome (hypertension, obesity, diabetes, hypercholesterolemia, and hypertriglyceridemia) and nutrient intake (fruit and vegetable) in adults. As the prevalence of metabolic syndrome continues to rise and the preventive role of diet is emphasized, the need to identify associations with actual intake patterns has arisen. Using data from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey, we analyzed fruit and vegetable intake frequency according to sociodemographic characteristics and disease status in adults aged 30 years and older. The analysis revealed a very weak negative correlation(r=-.061) between hypercholesterolemia and fruit intake. Obesity was positively associated with fruit intake(β=.049), and hypercholesterolemia was negatively associated with fruit intake(β=-.071). Furthermore, while most adults consumed vegetables regularly, fruit intake tended to be low. These results confirm the association between obesity and hypercholesterolemia and fruit intake, suggesting the importance of dietary intake in the management of metabolic syndrome. Future research requires comprehensive analyses that include various factors, such as physical activity and lifestyle habits, as well as longitudinal studies to identify causal relationships by specific food group.

본 연구는 뇌병변 장애 성인을 대상으로 장애 정도에 따른 보행 및 이동 지원 요구와 보조기기 사용의 차이를 분석하고자 하였다. 이를 위해 2023년 장애인 실태조사 자료를 활용하였으며, 총 167,094명을 분석하고 중증군과 경증군으로 분류하였다. 카이제곱 검정 결과, 중증군은 보행 및 이동 지원에 대한 의존도가 유의하게 높았으며, 휠체어, 전동 휠체어, 하지 보조기기의 사용률 또한 더 높게 나타났다. 이러한 결과는 장애 정도가 높을 수록 보조기기 필요성이 증가하며, 기능적 의존성이 경직과 불수의 운동과 밀접한 관련이 있음을 시사한다. 본 연구를 통해 개인의 기능 상태에 기반한 맞춤형 재활 전략과 보조기기 제공의 필요성이 확인되었다.

This study aimed to examine differences in mobility support needs and assistive device use according to disability severity among adults with brain lesion-related impairments. Using data from the 2023 National Survey on Persons with Disabilities in Korea, 167,094 individuals were included and classified into severe and mild groups. Chi-square test revealed that those in the severe group showed significantly higher reliance on walking and mobility assistance, as well as greater use of wheelchairs, electric wheelchairs, and lower limb orthoses. These findings indicate that assistive device needs increase with severity, and that functional dependence is strongly associated with spasticity and involuntary movement. Results support the need for individualized rehabilitation strategies and device provision based on functional status.

IoT 기술 발전으로 기기 간 실시간 데이터 교환 및 자동화된 의사결정이 가능해지면서 다양한 산업 현장에서 IIoT 사용이 폭발적으로 증가하고 있다. IIoT 사용이 기하급수적으로 늘어남에 따라 서로 다른 통신 방법 및 인증 체 계를 갖고 있는 기기 간 상호 통신하는 경우가 발생한다. 도메인 간 인증 시 인증 오류 및 보안 위협이 발생하기 때문 에, 안전한 도메인 간 인증 방법이 필요하다. 본 논문에서는 도메인 간 인증 모델을 제시하고 블록체인 암호화 기법을 기반으로 하여 경량성과 안전성이 보장되는 인증기법을 제안한다. 제안 기법은 가상 아이디를 통해 익명성을 보장하고, 인증 과정에서 ECDSA 기반의 전자 서명을 응용하여 중간자 공격, 재전송공격, 위장 공격 위험에 안전한 인증기법을 제안하였다. 또한 스칼라 지수와 이중 선형 페어링 연산을 사용해 경량화 시스템에 적합함을 보였으며, 기존 연구들과 시간 복잡도 비교 분석 결과 효율성을 보였다.

Rapid technological advances have driven explosive IIoT growth across industries, enabling real-time data exchange and automated device decisions. However, cross-domain communication between devices using diverse protocols and authentication methods creates serious security risks, including authentication failures and cyberattacks. To address these issues, This paper proposes a lightweight, blockchain-based cross-domain authentication model for heterogeneous IIoT environments. It ensures user anonymity with virtual IDs, uses ECDSA to resist various attacks, and employs scalar indices and dual pairing for optimization in resource-constrained systems.

본 논문은 경량화를 목적으로 슬립화한 어깨 인공관절 모형 및 가공에 관한 연구이다. 구체적으로 길고 가는 어깨 인공관절 모형에 대하여 공진 범위를 구하고 이를 바탕으로 티타늄 합금(Ti-6Al-4V) 소재의 스템 모델에 대 하여 절삭 가공 중에 발생하는 변형 및 진동 문제를 해결하고자 새로운 지그 메커니즘을 제안하고 그 성능을 평가 하였다. 구조 해석 결과, 제안된 지그는 다양한 고정 위치 및 이송 속도 조건에서 스템의 변형과 응력을 효과적으로 제어하여 가공 안정성을 입증했다. 특히, 고정 위치가 60mm 이하인 조건에서는 변형량과 응력의 증가 폭이 비교 적 작고 안정적인 수준을 유지하여, 이 구간의 고정 위치가 고정밀 가공에 가장 효과적임을 입증하였다. 진동 해석 을 통해 지그 시스템의 고유 진동수가 공구 회전 주파수보다 현저히 높아 공진 위험이 낮음을 확인했다. 또한 시제 품 제작으로 실현 가능성을 보여주었으며, 해석과 실험 데이터 간 평균 약 10%대 오차율로 모델 신뢰성을 확보했 다. 본 연구 결과는 경량화된 어깨 인공관절 스템의 가공 정밀도와 제품 품질을 향상시켜 환자에게 더 안전하고 효과적인 인공관절을 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다.

This study addresses severe machining deformation and vibration issues in slender, lightweight titanium shoulder prosthetic stems, arising from their low stiffness. To resolve this, a novel jig mechanism was developed and its performance evaluated through Finite Element Analysis (FEA) and prototype testing. Structural analysis revealed the proposed jig effectively controlled stem deformation and stress across varying fixing positions and feed rates, demonstrating machining stability. Notably, stability was confirmed for fixing positions up to 60mm. Vibration analysis showed the jig system's high natural frequency, significantly exceeding tool rotation frequency, ensuring low resonance risk. Prototype fabrication confirmed feasibility, with experimental data validating FEA results with an average error rate of approximately 10%. This research significantly contributes to enhancing the machining precision and quality of lightweight shoulder prosthetic stems, providing safer and more effective prostheses for patients.

고령화 사회에서 간병인의 역할과 직무만족도 문제는 중요한 사회적 과제라 할 수 있다. 본 연구는 제주특별자치도 종합병원 및 중소병원 등에서 근무하는 간병인 319명의 자료를 활용하였으며, 교차분석과 로지스틱 회귀분석 방법으로 직무만족도 예측요인을 분석하였다. 분석 결과, 근무형태, 근무장소, 근속기간, 고용 안정성, 부당 근로 경험이 직무 만족도 에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 개인 및 공동 간병 종사자와 요양병원 및 종합병원 근무 간병인의 직무만 족도가 높았으며, 정규직 근로자와 부당 근로 경험이 적은 경우에도 직무만족도가 높았다. 결론적으로 간병인의 직무 만족 도 향상을 위해서는 개인의 배경보다는 근무형태, 근로환경, 고용 안정성 등 직무 관련 요인을 고려한 맞춤형 정책 지원이 필요하다.

The role of caregivers and their job satisfaction are critical social issues in an aging society. This study utilized data from 319 caregivers working in general and small hospitals in Jeju Special Self-Governing Province and analyzed the predictive factors of job satisfaction using chi-squared tests and logistic regression. The analysis revealed that work type, workplace, job tenure, employment stability, and experience with unfair labor practices had a significant effect on job satisfaction. Specifically, caregivers in private and shared care settings, as well as those working in long-term care and general hospitals, reported higher job satisfaction. Furthermore, satisfaction was higher among regular employees and those who had experienced fewer unfair labor practices. In conclusion, this study suggests that to improve caregiver job satisfaction, tailored policy support should focus on job-related factors such as work type, working environment, and employment stability rather than on individual backgrounds.