Earticle

본 연구는 엉덩관절 폄 플랭크 운동 시 슬링 운동 기구의 현수점 이동 유무에 따른 근활성도 차이를 확인하 고자 하였다. 대상자는 건강한 성인 남자 15명이었다. 근활성도는 고정된 현수점에서의 능동 엉덩관절 폄 플랭크 운동과 현수점 이동에 의한 수동 엉덩관절 폄 플랭크 운동을 실시하는 동안에 측정하였다. 측정 결과 현수점 이동 에 의한 수동 엉덩관절 폄 플랭크 운동에서 배곧은근, 배바깥빗근, 배속빗근(배가로근)의 근활성도가 유의하게 증가 하였다. 본 연구의 결과를 토대로 플랭크 운동과 같은 체중 부하 운동 시 현수점의 이동은 근활성도의 차이에 유의 한 영향을 주는 중요한 요인임을 확인하였다.

The purpose of this study was to confirm the difference in muscle activity according to the movement of the hanging point(HP) of the sling exercise equipment during hip extension plank exercise(HEP). The subjects were 15 healthy adult men. Muscle activity was measured during the active HEP with a fixed HP and passive HEP by HP movement. As a result of the measurement, the muscle activity of the rectus abdominis, the external abdominal oblique, and the internal abdominal oblique(transversus abdominis) was significantly increased in the passive HEP. Based on the results of this study, it could be inferred that the movement of the HP during weight load exercise such as plank exercise is an important factor that significantly affects the difference in muscle activity.

이 논문에서는 사용자와 챗봇의 상담내역을 객관적인 평가척도를 기반으로 분석하여 우울증을 조기에 진단 하는 시스템을 제안한다. AI 상담챗봇은 ChatGPT를 기반으로 설계하고, 우울증 진단에는 한국어판 해밀턴 척도 (K-HDRS)를 사용한다. 제안 시스템은 상담내역을 주기적으로 분석하여 해밀턴 문항 점수를 평가한다. 또한, 상담 컨텍스트를 추적하여 미평가 문항에 대한 챗봇 발화를 생성하여 최대한 많은 문항이 평가되도록 유도한다. 실험을 통해 해밀턴 문항과 관련된 챗봇 발화와 컨텍스트 추적을 통한 미평가 문항에 대한 챗봇 발화가 자연스럽게 생성되 는 것을 확인하였다. 제안 시스템은 객관적이고 정확한 우울증 조기진단을 통한 신속한 환자 치료와 평가에 활용될 수 있다.

This paper proposes a system for early diagnosis of depression by analyzing user-chatbot consultations based on objective assessment scales. The AI counseling chatbot is designed based on ChatGPT, and the Korean version of the Hamilton Depression Rating Scale (K-HDRS) is used to diagnose depression. The proposed system periodically analyzes consultation records to evaluate Hamilton item scores. It also tracks consultation contexts and generates chatbot utterances for unrated items, encouraging as many items as possible to be evaluated. Experiments have confirmed the natural generation of chatbot utterances related to Hamilton items and those for unrated items through context tracking. The proposed system can be utilized for objective and accurate early diagnosis of depression, leading to rapid patient treatment and evaluation.

본 논문에서는 드론을 효과적으로 탐지하기 위해 사용되고 있는 주파수 호핑(Frequency Hopping) 신호 분석 방법과 그 정확도를 비교하였다. 일반적으로 다중 드론의 탐지와 추적을 위해 사용되는 수신 신호의 FFT(Fast Fourier Transform)와 K-평균(K-means) 군집화 기법은 복잡한 운용 환경에서의 간섭 신호와 호핑 시퀀스가 교란(Perturbed)된 상황에서 탐지 정확도가 저하되는 문제가 있다. 본 연구에서는 다수의 드론으로부터 수신되는 신호를 디지털 하향 변환 (Digital Down Conversion), 비교 대상 신호와의 컨볼루션(Convolution) 기반 매칭, 가중치 기반 K-평균(Weighted K-means) 군집화 기법을 사용하여 호핑 신호 탐지 정확도를 비교하였다. 제안된 방법은 낮은 SNR(≤-5dB) 환경에서도 기존 FFT 기법 대비 우수한 탐지 성능을 보였으며, 잡음과 주파수 호핑 시퀀스의 교란(10% perturbed) 상황에서도 우수 한 특성을 나타냈다. 본 연구 결과는 실제 다중 경로 반사 등의 복잡한 드론 운용 환경에서 신뢰성 있는 호핑 신호 탐지 기법으로 활용될 수 있으며, 특히 군용 군집 무인기(UAV) 탐지 및 추적 시스템에 널리 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

This paper presents the accuracy of frequency hopping signal analysis techniques used to effectively detect drones. In general, the FFT(Fast Fourier Transform) of the received signals and K-means clustering technique, which are used for multiple drone detection and tracking, have a problem on detection accuracy in complex operating environments with interference signals and perturbed hopping sequences. In this study, we compare the accuracy of hopping signal detection using digital down conversion, convolution-based matching with the reference signals, and weighted K-means clustering techniques for multiple drone signals. The proposed method demonstrates reliable performance in low-SNR(≤-5dB) environments and shows robustness against 10% perturbed hopping signal conditions. The results presented in this study can be utilized as a reliable hopping signal detection technique in such environments involving multipath reflections and other RF interferences. In particular, it is expected to be widely applicable to the military unmanned aerial vehicle (UAV) swarm detection and tracking systems.

본 연구는 사별 노인의 사회 인구학적·환경적 변인, 가족과의 관계, 사회적 지지와 스트레스와의 상관관계를 규명하고자 하는 서술적 상관관계 연구이다. 연구방법: S, C시 거주 65세 이상 사별 노인 123명을 대상으로 자료 를 수집하였으며, SPSS를 이용해 t-test, ANOVA, Pearson 상관분석을 실시하였다. 결과: 여성, 저학력, 독거, 거 주지 이동 그룹의 스트레스가 유의하게 높았다. 스트레스는 경제적 어려움과 정적 상관관계(r=.54, p<.001)를, 가 족과의 관계(r=-.48, p<.001), 사회적지지(r=-.62, p<.001)와는 부적 상관관계를 보였다. 결론: 사별 노인의 스트레 스 완화를 위해서는 경제적 지원과 함께 외부 사회적 지지망을 강화하는 중재 방안 및 주거 환경의 안정을 도모하 는 접근이 필수적이다.

Objectives: This study aimed to investigate the effects of sociodemographic and environmental variables, family relationships, and social support on stress among the bereaved elderly. Methods: Data were collected from 123 bereaved elderly individuals aged 65 and older residing in cities S and C. Data analysis included t-tests, ANOVA, and Pearson's correlation analysis using SPSS software. Findings: Stress levels were significantly higher among females, those with lower education levels, those living alone, and those who had relocated. Stress showed a positive correlation with economic hardship (r=.54, p<.001) and negative correlations with family relationships (r=-.48, p<.001) and social support (r=-.62, p<.001). Application: To alleviate stress in the bereaved elderly, intervention strategies that strengthen external social support networks and approaches promoting residential stability, along with economic support, are essential.

본 연구는 캄보디아 등 동남아 접경지에서 발생하는 초국가적 복합범죄의 피해자화 과정을 제한된 합리성, 강요된 통제, 학습된 무기력, 낙인 이론을 적용해 심리적으로 종속되는 과정을 규명하였다. 분석 결과, 피해자는 정보 비대칭 하에서 제한된 합리성에 의해 유입되고, 이후 강요된 통제 전술로 인해 학습된 무기력 상태에서 저항 의지를 상실하는 것으로 나타났다. 특히 강요된 범죄 가담은 피해자에게 ‘범죄자 낙인’을 내재화시켜, 구조가 ‘처벌’ 이라는 두려움으로 귀결되는 ‘이중 구속(Double Bind)’ 기제로 작용함이 밝혀졌다. 따라서 피해자 비난 보다는 ‘비처벌 원칙의 법제화’ 및 ‘피해자 식별 전환’, ‘사이버 공간의 범죄 예방 개입’을 정책적 제언을 제시한다.

This study identified the process of psychological subordination by applying limited rationality, forced control, learned helplessness, and stigma theory to the victimization process of transnational complex crimes occurring on the border of Southeast Asia such as Cambodia. As a result of the analysis, it was found that victims were introduced by limited rationality under information asymmetry and then lost their will to resist in a state of helplessness learned due to forced control tactics. In particular, it was found that forced participation in crime internalized 'criminal stigma' on victims, acting as a 'double bind' mechanism that leads to fear of 'punishment'. Therefore, rather than criticizing victims, policy suggestions are presented for 'legislation of the principle of non-punishment', 'change of victim identification', and 'intervention in crime prevention in cyberspace'.

연방학습은 환자의 원시 데이터를 교환하지 않고 여러 의료기관간 협력적 모델훈련을 가능하게 함으로써 의료 AI의 개인정보 보호 문제를 해결한다. 그러나 기존 연방학습은 여전히 기울기 노출로 인한 개인정보 유출 위 험이 존재한다. 본 연구는 데이터와 모델 매개변수를 보호하기 위해 차등 프라이버시(DP)와 동형 암호화(HE)를 결합한 프라이버시 강화연방학습 프레임워크를 제안한다. 동형암호는 암호화된 연산을 통해 통신을 암호화하는 반 면, 차등 프라이버시는 기울기에 제어된 노이즈를 추가한다. 실제 의료 데이터셋을 활용한 질병분류 실험결과, 제안 한 모델은 우수한 프라이버시(ε = 1.2)와 적당한 통신비용으로 90.7%의 정확도를 보였다. 안전한 의료 애플리케이 션을 위해 본 모델은 효율성, 프라이버시, 성능간의 적절한 균형을 제공한다.

Federated Learning (FL) addresses privacy concerns in medical AI by facilitating cooperative model training across several healthcare organizations without exchanging patients' raw data. However, traditional FL still runs the danger of privacy leaking due to gradient exposure. In order to protect data and model parameters, this research aims to provide a privacy-enhanced FL framework that combines Differential Privacy (DP) with Homomorphic Encryption (HE). While HE encrypts communication with encrypted computation, DP adds controlled noise to gradients. Experiments on a real medical dataset for disease classification demonstrate that the suggested FL + DP + HE strategy achieves 90.7% accuracy with good privacy (ε = 1.2) and modest communication cost. For safe healthcare applications, the model provides a good balance between efficiency, privacy, and performance.

본 연구는 자연어 처리 기술을 활용해 초등학생의 어휘 지표와 협력적 소통 역량 간의 관계를 탐색함으로써 언어 교육의 사회적 기여도를 실증적으로 규명하는 데 목적이 있다. 서울 소재 초등학교 6학년 23명을 대상으로 논설문 내 명사 기반 어휘 지표를 산출하고, 동료 평가로 수집된 소통 역량 지수와의 상관관계를 스피어만 순위 상관분석으로 검증하 였다. 분석 결과, 총 어휘 수와 고유 어휘 수는 협력적 소통 역량과 유의한 정적 상관관계를 보였으나, 어휘 다양도(TTR)는 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 이는 초등학생의 사회적 관계 형성에 있어 어휘 사용의 기술적 기교보다 가용 어휘 자원의 양적 풍부함과 적극적 표현이 더 유의미한 요인이 될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 언어 교육과 사회성 교육이 통합적으로 접근되어야 할 당위성을 제시하였으며, 후속 연구에서는 대규모 표집과 더불어, 다각적인 언어 데이터 분석을 통해 어휘력과 사회적 역량의 역동적인 관계를 규명할 필요가 있다.

This study investigated the relationship between lexical indices and collaborative communication competence in 23 sixth-graders using Natural Language Processing(NLP) technology. Noun-based indices from argumentative essays were correlated with peer-assessed competence via Spearman’s rank analysis. Results showed that while total and unique word counts significantly correlated with communication competence, the Type-Token Ratio (TTR) showed no significant relationship. This suggests that quantitative abundance and active expression influence social relationships more than technical lexical proficiency. These findings underscore the necessity of integrating language and social-emotional education. Future research should employ larger samples and multifaceted data to clarify the dynamic between lexical proficiency and social competence.

산업 현장 기기가 스마트 시스템으로 상호 연결되어 실시간 원격 접속, 데이터 수집 및 공유 그리고 on-demand 명령이 가능한 혁신적인 형태로 발전되고 있다. 복잡한 산업 현장에서 클라우드 기반 다양한 협력 도메인 간의 IoT 장치들 은 유연하게 데이터 교환 및 협업할 수 있어야 한다. 하지만 현실적으로 데이터 보안, 개인정보 보호 그리고 상호 신뢰에 대한 이슈가 있다. 지금까지 여러 연구에서 도메인 간 신뢰 구축을 위해 블록체인 기반 다양한 인증 방법을 제안하였으나 도메인 수와 기기 증가로 블록체인 원장 사본의 로컬 저장에 따른 오버헤드의 문제가 발생한다. 제안 무인증서 키 교환 프로토콜은 신뢰 인증 서버와 엣지 클라우드 서버에 분산 저장하고 있으며 블록체인 서버에는 최소의 도메인 정보를 저장 하여 on-chain으로 인한 과부화를 해결하였다. 또한 인증 과정은 ECDH기반 서명⦁증명을 이용하여 효율성과 안전성을 보장하였고, 기존 연구들과 시간 복잡도 비용 계산을 통한 비교 분석으로 효율성을 확인하였다.

Smart systems are transforming industrial field devices into innovative platforms that support real-time remote access and data orchestration. Although IoT devices in cloud-based domains require seamless collaboration, concerns over security and trust remain significant barriers. Existing blockchain-based authentication models suffer from storage overhead caused by the proliferation of devices and local ledger synchronization. This paper introduces an unmanned certificate key exchange protocol designed to mitigate on-chain congestion. By storing key-value pairs in distributed edge servers and keeping only essential metadata on the blockchain, the system reduces the storage burden. We validated the protocol's security using ECDSA signatures and confirmed its operational efficiency through a cost-benefit analysis of time complexity against conventional methods.

본 연구의 목적은 항공사 안전 커뮤니케이션 전략이 승객의 지각된 위험과 브랜드 충성도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 데 있다. 이를 위해 항공 이용 경험이 있는 승객을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 총 258부의 유효 표본을 확보하여 구조방정식 모형을 활용한 확인요인분석과 경로분석을 수행하였다. 분석 결과, 항 공사 안전 커뮤니케이션 전략 중 일관성, 신속성, 투명성은 지각된 위험을 유의하게 감소시키는 반면, 명확성은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 지각된 위험은 브랜드 충성도에 부(-)의 영향을 미쳤으며, 안전 커뮤니케이션 전략의 일관성, 신속성, 투명성은 브랜드 충성도를 강화하는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 항공 사 안전 커뮤니케이션의 구성요소별 역할 차이를 실증적으로 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

The purpose of this study is to empirically examine the effects of airline safety communication strategies on passengers’ perceived risk and brand loyalty. To achieve this objective, a survey was conducted with passengers who had prior airline travel experience, and a total of 258 valid responses were analyzed. Confirmatory factor analysis and structural equation modeling were employed to test the proposed research model. The results indicate that consistency, timeliness, and transparency in airline safety communication strategies significantly reduce perceived risk, whereas clarity does not have a significant effect. In addition, perceived risk has a negative effect on brand loyalty, while consistency, timeliness, and transparency of safety communication strategies contribute to enhancing brand loyalty. These findings provide empirical evidence of the differentiated roles of safety communication components in the airline context.

본 연구는 전 세계적으로 급증하는 한국어 학습 수요에 대응하여, 스마트폰만으로 정밀한 발음 교정이 가능한 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 기존의 2차원 평면 기반 음향 분석이 간과해 온 발화의 시공간적 안정성 (Stability)과 한국어 모음 변별의 핵심 기제인 입술 모양(lip rounding)을 통합적으로 분석한다. 연구 방법으로는 모바일 환경에서 선형 예측 부호화(LPC)를 통해 포먼트를 추출하고 커널 밀도 추정(KDE)을 적용하여 ‘3차원 포먼트 밀도’ 지형도 를 생성하며, 동시에 MediaPipe Face Mesh 기술로 입술의 개구도와 원순성을 정량화한다. 연구 결과, 개발된 시스템은 학습자가 생성하는 모음의 음향적 분산을 3차원 산맥 형태로 시각화하여 발음의 견고성을 인지하게 하였으며, 유사한 포먼 트 값을 가지더라도 입술 모양이 잘못된 경우를 실시간으로 탐지하여 교정 효율을 높였다. 본 연구는 ‘점’ 중심의 발음 평가를 ‘분포’ 중심으로 전환하고, 음성학과 컴퓨터 비전 기술을 융합하여 모바일 컴퓨터 기반 컴퓨터 보조 발음훈련 (computer-assisted pronunciation training; CAPT) 시스템의 새로운 표준을 제시하였다.

The rapid globalization of Korean culture has precipitated a surge in Korean language learners, yet effective pronunciation training remains a significant pedagogical bottleneck. Traditional Computer-Assisted Pronunciation Training (CAPT) systems typically rely on two-dimensional acoustic analysis or automatic speech recognition confidence scores. These methods fundamentally fail to capture the temporal stability of vowel production—treating pronunciation as a static point rather than a dynamic distribution—and neglect the critical articulatory role of lip kinematics. This research presents the development of a novel smartphone-based biofeedback system that integrates 3D Vowel Space Analysis with Real-Time Lip Contour Extraction. By employing Kernel Density Estimation (KDE) on accumulated formant trajectories, the system visualizes the "density" of a learner's pronunciation in three dimensions. Simultaneously, a computer vision pipeline utilizes the MediaPipe Face Mesh to extract facial landmarks, providing immediate visual feedback on lip rounding. This multimodal approach effectively decouples acoustic errors from articulatory misconfigurations.

본 연구는 중소기업의 지속가능한 성장을 위해 친환경 기술 경영 역량이 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 구체적으로 결합역량과 학습역량이 기업가 정신 및 시장 확대에 미치는 효과, 그리고 기업가 정신의 매개효과를 실증적으 로 검증하였다. 국내 중소기업 임직원 210명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 요인분석·상관분석·회귀분석을 활용하였 다. 분석 결과, 친환경 기술의 결합역량과 학습역량은 모두 기업가 정신에 긍정적 영향을 주었으며, 두 역량과 기업가 정신 은 시장 확대에도 유의한 정(+)의 효과를 보였다. 특히 기업가 정신은 결합·학습 역량과 시장 확대 간에 부분 매개효과를 나타내어, 친환경 역량이 기업가적 태도를 강화함으로써 성장을 촉진함이 연구는 중소기업의 친환경 기술경영 역량과 기 업가 정신을 연계하여 지속가능한 성장 메커니즘을 실증적으로 분석하고 실증 결과를 통해 중소기업 지원 정책 및 전략 수립에 활용 가능한 장점을 제공한다.

This study analyzed the impact of eco-friendly technology management capabilities on the sustainable growth of small and medium-sized enterprises (SMEs). Specifically, it empirically examined the effects of combining capabilities and learning capabilities on entrepreneurship and market expansion, as well as the mediating effect of entrepreneurship. A survey was conducted with 210 executives and employees of domestic SMEs, and factor analysis, correlation analysis, and regression analysis were used. The analysis revealed that both combining and learning capabilities in eco-friendly technology had a positive impact on entrepreneurship, and both capabilities and entrepreneurship also had a significant positive effect on market expansion. In particular, entrepreneurship partially mediated the relationship between combining and learning capabilities and market expansion, confirming that eco-friendly capabilities foster growth by strengthening entrepreneurial attitudes. This study empirically analyzes the sustainable growth mechanisms of SMEs by linking their eco-friendly technology management capabilities with entrepreneurship. The findings offer valuable insights that can be utilized in developing SME support policies and technology management strategies.

본 연구는 게이미피케이션 기반 생명윤리 복습 수업이 간호대학생의 학습몰입, 학습만족도, 윤리적 의사결정 자신 감 및 생명윤리 지식에 미치는 효과를 확인하기 위한 단일군 사전-사후 설계 연구이다. 연구대상자는 G도 C시 K대학교 생명윤리 교과목을 수강하는 간호대학생 34명이다. 자료는 구조화된 설문지를 사용하여 게이미피케이션 기반 복습 수업 전후에 수집하였으며, 학습몰입, 학습만족도, 윤리적 의사결정 자신감, 생명윤리 지식을 측정하였다. 수집된 자료는 기술통 계, paired t-test를 통해 분석하였다. 결과 게이미피케이션 기반 복습 수업 후 학습몰입은 유의한 변화를 보이지 않았으 나, 학습만족도, 윤리적 의사결정 자신감, 생명윤리 지식 점수는 유의하게 향상되었다. 본 연구결과를 토대로 게이미피케이 션이 학습몰입을 증가시키지 않더라도 학습만족도, 윤리적 의사결정 자신감 및 지식 향상에 효과적임을 시사한다. 게이미 피케이션을 간호윤리 교육에 통합하는 교수전략 개발에 본 연구 결과를 활용할 수 있을 것이다.

This study examined the effects of a gamification-based bioethics review class on learning engagement, learning satisfaction, ethical decision-making confidence, and bioethics knowledge among 34 nursing students using a one-group pretest-posttest design. Data were collected with structured questionnaires before and after the class and analyzed using descriptive statistics and paired t-tests. Learning engagement did not change significantly, whereas learning satisfaction, ethical decision-making confidence, and bioethics knowledge significantly improved, suggesting that gamification can enhance satisfaction, confidence, and knowledge even without increasing learning flow and may inform teaching strategies in nursing ethics education.

스마트 홈은 민감하고 이질적인 데이터를 생성하여 중앙 집중식 학습에 프라이버시 위험, 대역폭 비용, 지연 시간 등의 부담을 가중시킨다. 프라이버시를 보호하면서 신속하고 확장 가능한 학습을 가능하게 하는 연합학 습 프레임워크 구축에 노력하고 있다. 개인정보 보호 및 저지연 에지 클라우드(PLEC) 연합 학습 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크는 기기 측 차등적 프라이버시 확률적 경사 하강법 (DP-SGD), 에지 측 보안 집계, 통신 효율적 업데이트 메커니즘을 통합하며, 적응형 클라이언트 스케줄링과 결합된다. 에너지 예측, 키워드 탐지, 활동 인식 작업 전반에 걸쳐 적용된다. 제안한 방식은 에너지 예측, 키워드 탐지, 활동 인식 작업 전반에 걸쳐 PLEC 연합 학습은 평균 제곱 오차 0.219, 정확도 94.3%, F1 점수는 93.9%를 보였다. 동시에 라운드당 업링크 데이터를 4.2MB로 줄이고 단일 라운드 지연 시간을 1.1초로 단축하여 성능이 크게 향상되었다.

Smart homes generate sensitive, heterogeneous data that strain centralized learning with privacy risks, bandwidth costs, and latency. We are committed to building a federated framework that enables rapid, scalable learning while safeguarding privacy. We proposed the Privacy -preserving and Low-latency Edge Cloud (PLEC) federated learning framework, integrating device side Differentially Private Stochastic Gradient Descent (DP-SGD), edge side secure aggregation, and communication efficient update mechanisms, coupled with adaptive client scheduling. Across energy forecasting, keyword detection, and activity recognition tasks. The PLEC federated learning achieved a mean squared error of 0.219, an accuracy rate of 94.3%, and F1 score of 93.9%. It simultaneously reduces per round uplink data to 4.2MB and single round latency to 1.1s, significantly outperforming.

본 연구는 공개적 디지털 글쓰기 환경이 초등학생의 문해 몰입에 미치는 영향이 글쓰기 장르가 바뀌어도 전이되는 지 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 실험집단과 비교집단은 동일한 설명문 쓰기 수업을 듣고, 과제를 수행하였다. 행동 적 몰입은 글의 길이로, 인지적 몰입은 SBERT 기반 주제 일관성과 어휘 다양성(MTLD)으로 확인하였고 NLP 기술로 분석 하였다. 정서적 몰입은 설문으로 확인하였으며, 통계 분석은 독립표본 t-검정과 Mann-Whitney U 검정을 활용하였다. 연구 결과, 실험집단은 행동적 몰입(글의 길이)과 인지적 몰입 중 어휘 다양성에서 비교집단보다 유의미하게 높은 성취를 보였다. 반면, 인지적 몰입 중 주제 일관성에서는 집단 간 차이가 없었으며, 정서적 몰입은 오히려 실험집단이 낮게 나타났 다. 이는 디지털 환경의 공개성이 논리적이고 정확하게 써야 한다는 압박감이 있는 설명문 장르의 특성과 결합하여 학습자 에게 심리적 부담으로 작용했음을 시사한다.

This study aims to verify whether the effects of a public digital writing environment on elementary students’ literacy engagement transfer across different writing genres. An experimental group and a control group performed identical expository writing tasks after receiving the same instruction. Behavioral engagement was measured by text length, while cognitive engagement was assessed through SBERT-based topic consistency and lexical diversity (MTLD) using Natural Language Processing (NLP) techniques. Emotional engagement was evaluated via surveys, and statistical differences were analyzed using independent samples t-tests and Mann-Whitney U tests. The results revealed that the experimental group significantly outperformed the control group in behavioral engagement and lexical diversity. However, no significant difference was observed in topic consistency, and the experimental group showed significantly lower levels of emotional engagement. These findings suggest that the public nature of the digital environment, combined with the rigorous logical demands of the expository genre, imposed a psychological burden on learners.

기존 모노펄스 레이더 시스템의 임계치 기반 BIT 기법은 Σ/Δ 채널 불균형이나 추적 루프 파라미터 변화 로 인한 점진적 성능 저하를 조기에 탐지하는 데 한계를 가진다. 본 논문의 목적은 시스템 동작 거동을 기반으로 성능 열화를 진단할 수 있는 성능 지향 BIT 프레임워크를 제안하는 것이다. 이를 위해 Σ/Δ 채널, 자동이득제어 및 거리·각도 추적 루프를 포함하는 물리 기반 디지털 트윈을 구성하고, 디지털 트윈 예측 결과와 실제 계측 신호 간의 잔차를 머신러닝 기법으로 분석하였다. 제안된 기법은 PBIT, IBIT, CBIT 전 주기에 적용 가능하며, 기존 BIT 대비 향상된 진단 민감도와 신뢰성을 제공한다.

Conventional threshold-based Built-In Test (BIT) schemes in monopulse radar systems are limited in detecting gradual performance degradation caused by Σ/Δ channel imbalance and tracking loop parameter variations. The objective of this study is to develop a performance-oriented BIT framework capable of diagnosing system-level degradation beyond component-level fault detection. To achieve this, a physics-based digital twin of a monopulse radar system is constructed by modeling Σ/Δ channel characteristics, automatic gain control, and range and angle tracking loops. Residuals between digital twin predictions and measured system responses are extracted and analyzed using machine learning techniques for anomaly detection and fault classification.The proposed approach enables unified application across PBIT, IBIT, and CBIT, providing enhanced diagnostic sensitivity and reliability compared to conventional BIT methods.

연구 목적은 온라인쇼핑몰 상품군별 거래액 동향과 방향성을 살펴보면서 향후 관심을 가져야할 상품군을 파악하는 데 있다. 자료는 통계청 국가통계포럼에서 정리하였으며 분석기간은 2017년 01월부터 2025년 09월까지 총 105개월이다. 온라인쇼핑몰 상품군별 중에서 음·식료품, 음식서비스, 여행 및 교통서비스, 가전·전자·통신기기, 생활용품, 의복, 농축산물, 화장품, 자동차 및 자동차용품, 컴퓨터 및 주변기기를 거래액 순으로 선정하였다. 상관관계 분석결과, 거래액 합계에 대해 음식서비스, 가전·전자·통신기기, 음·식료품, 의복, 생활용품, 컴퓨터&주변기기 순으로 높게 나타났으나 여행 & 교통서비스 는 거의 무관한 관계로 나타났다. 상승률 분석결과 음식서비스, 자동차 및 자동차용품, 농축산물, 음·식료품, 가전·전자·통신 기기, 생할용품 순으로 높게 나타났다. Scatter 분석결과, 거래액 합계에 대해 음식서비스, 가전·전자·통신기기, 음⋅식료품 은 상대적으로 강한 방향성을 보인 반면 여행 및 교통서비스는 방향성을 보이지 못하였다. 향후 온라인쇼핑 상품군 거래액 에 대한 연구가 활성화되기 위해 지속적으로 관심을 가져야 할 것이다.

The purpose of this study was to examine trends and directions in online shopping transaction volume by product category and identify product categories that warrant future attention. Data was compiled by the National Statistical Forum of Statistics Korea, and the analysis period spanned 105 months, from January 2017 to September 2025. Among online shopping mall product categories, the following categories were selected, ranked by transaction volume: food and grocery products, food services, travel and transportation services, home appliances⋅electronics⋅communication devices, household, clothing, agricultural and marine products, cosmetics, automobiles & automobile accessories, and computers and peripherals. Correlation analysis revealed that total transaction volume was highest in the following order: food services, home appliances, electronics, and communication devices, food and grocery products, clothing, household, and computers and peripherals. However, travel and transportation services showed little correlation. An analysis of growth rates revealed that food services, automobiles and automobile accessories, agricultural and marine products, food and grocery products, home appliances⋅ electronics⋅communication devices, and household Scatter analysis results showed that food services, home appliances, electronics, and communications devices, and food and beverage products showed relatively strong directional trends in total transaction value, while travel and transportation services showed no significant trend. Going forward, we should continue to pay attention to revitalize research on online shopping transaction value across product categories.

교체형 부착 장치로 몸쪽손가락뼈사이관절(PIP) 또는 먼쪽손가락뼈사이관절(DIP)을 선택적으로 고정하는 손가락 보조기가 목표 관절의 움직임을 제한하면서 비목표 관절의 관절가동범위(ROM)를 유지하는지 검증하였다. 성인 20명의 우세손의 둘째·셋째·넷째 손가락에서 미착용, PIP 고정, DIP 고정 3조건을 적용하고, 손목·손허리손가락관절을 중립으로 유지한 상태에서 능동 굽힘 시 디지털 각도계로 PIP/DIP ROM을 3회 측정해 평균값을 분석하였다. PIP 고정 조건에서 PIP ROM은 기준선 대비 감소하였으나 DIP ROM은 기준선과 유사하게 유지되었고, DIP 고정 조건에서는 DIP ROM이 기준선 대비 감소하였으나 PIP ROM은 기준선과 유사하게 유지되었다. 둘째·셋째·넷째 손가락 간 ROM 변화 양상은 전반 적으로 유사하여 손가락 종류에 따른 고정 효과 차이는 크지 않았다. 목표 관절만 선택적으로 제한하고 비목표 관절 ROM 을 보존하는 보조기의 기능을 정량 지표로 제시했으며, 향후 임상 환자군과 기능 과제 및 장기 착용 효과를 포함한 검증이 필요하다.

This study evaluated the functional validity of an interchangeable-module finger orthosis that selectively immobilizes either the PIP or DIP joint while preserving ROM of the non-target joint. Twenty healthy adults completed a within-subject repeated-measures protocol under three conditions. Active flexion ROM of PIP and DIP was measured with a digital finger goniometer while the forearm was supported, the palm faced downward, and the wrist and MCP were maintained neutral or stabilized; repeated-measures ANOVA with Bonferroni post-hoc tests was applied. PIP immobilization reduced PIP ROM while maintaining DIP ROM comparable to baseline, and DIP immobilization reduced DIP ROM while maintaining PIP ROM comparable to baseline, with generally consistent ROM change patterns across the index, middle, and ring fingers. The orthosis demonstrated selective immobilization using ROM-based evidence and may be useful for stage-specific rehabilitation; future work should include clinical populations and task-based functional outcomes.