Earticle

본 연구는 경찰관이 조직 내에서 경험하는 갈등 유형(기능 갈등, 계층적 갈등, 역할 갈등, 정책 갈등)이 직업정체성(직업적 자기개념, 직업적 유능감, 직업적 평판)에 미치는 영향을 갈등 유형별로 검토하고, 갈등 대응 방식(협력형, 회피형, 수용형, 조정형, 경쟁형)이 이 관계를 매개하는지를 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 경찰 조직에 재직 중인 경찰관 403명을 대상으로 자료를 수집하여 위계적 회귀분석과 부트스트래핑 방법으로 분석하였다. 분석 결과, 기능 갈등은 직업정체성에 정(+)적, 역할 갈등은 부(-)적 영향을 미쳤다. 기능갈등은 협력형, 회피형, 조정형을 통한 간접효과가 모두 유의하여 부분매개로 확인되었으며, 계층갈등은 회피형을 통해 완전매개, 역할갈등은 회피형을 통해 부분매개로 나타났다. 이러한 결과는 갈등 대응 방식이 갈등과 직업정체성을 연결하는 핵심 심리적 매개 기제로 기능함을 보여준다.

This study examines the effects of conflict types (functional, hierarchical, role, and policy conflict) on occupational identity (occupational self-concept, competence, and reputation) among police officers, and empirically investigates whether conflict resolution styles (collaborative, avoidant, accommodating, compromising, and competitive) mediate this relationship. Data from 403 police officers were analyzed using hierarchical regression and bootstrapping. Functional conflict positively influenced occupational identity, while role conflict had a negative effect. Functional conflict was partially mediated by collaborative, avoidant, and compromising styles. Hierarchical conflict was fully mediated by avoidant style, and role conflict was partially mediated by avoidant style. These findings demonstrate that conflict resolution styles function as key psychological mediating mechanisms linking conflict types to occupational identity'.

현대 신경망은 종종 높은 분류 정확도를 달성하지만, 여전히 신뢰도 보정 오류 문제를 겪고 있어 의사결정이 중요한 응용 분야에서 신뢰성이 제한된다. 본 논문에서는 신경망 신뢰도의 신뢰성을 향상시키기 위해 MADCAT이라 불리는 2단계 사후 보정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 로짓 마진을 샘플 난이도의 지표로 사용하여 샘플별 온도를 예측하고, 차선 레이어 특징 공간에서 K-최근접 이웃 거리를 기반으로 한 밀도 인식 조정을 통해 보정된 신뢰도를 정교화 한다. 또한, 최적화와 보정 품질 간의 정합성을 높이기 위해 훈련 목표로 소프트-빈 기대 보정 오차를 채택한다. CIFAR-10, CIFAR-100 및 ImageNet에 대한 실험결과, 제안된 방법은 컨볼루션 신경망과 비전 트랜스포머 모두에서 뛰어난 보정 성능을 달성하는 동시에, 클래스 불균형, 분포 이동 및 제한된 검증 데이터 환경에서도 미미한 추론 오버헤드로 효과적인 성능을 유지하는 것으로 나타났다.

Modern neural networks often achieve high classification accuracy but still suffer from confidence miscalibration, which limits their reliability in decision-sensitive applications. In this paper, a two stage post-hoc calibration method, called MADCAT, is proposed to improve the reliability of neural network confidence. The proposed method first uses the logit margin as an indicator of sample difficulty to predict a sample-specific temperature, and then refines the calibrated confidence through a density-aware adjustment based on K-Nearest Neighbor distances in the penultimate-layer feature space. In addition, Soft-Binned Expected Calibration Error is adopted as the training objective to better align optimization with calibration quality. Experimental results on CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet show that the proposed method achieves strong calibration performance on both convolutional neural networks and Vision Transformers, while remaining effective under class imbalance, distribution shift, and limited validation data settings with negligible inference overhead.

본 연구는 인공지능(AI)과 정보통신기술(ICT)을 활용하여 농업 생산성을 향상시키는 정밀농업의 핵심 기술을 분석하고, 실증 기반 최적화 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 연구 방법으로는 센서 및 IoT 기반 데이터 수집, 드론 및 위성 원격탐사, AI 앙상블 기법 적용 사례를 중심으로 국내외 선행연구와 정책 동향을 비교 분석하였다. 분석 결과, 정밀농업은 토양·기상·영상 데이터를 통합 분석하여 작물 생산성을 10~15% 향상시키고, 물·비료 사용량을 각각 25~30%, 15~20% 절감시키는 효과를 보였다. 특히, 국내 스마트팜 혁신밸리 실증 사례에서는 데이터 기반 환경 제어를 통해 생산량이 15% 이상 증가하는 성과를 확인하였다. 또한, CNN–LSTM 하이브리드 모델과 온디바이스(On-Device) AI 적용을 통해 실시간 대응성과 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 향후 다중모달 데이터 융합 및 디지털 트윈 기반 농업 시뮬레이션 연구로 확장될 수 있으며, 스마트 농업의 지속가능성 확보와 정책적 확산에 기여 할 것이다.

This study aims to analyze the core technologies of Precision Agriculture using Artificial Intelligence (AI) and Information and Communication Technology (ICT), proposing empirical optimization strategies. The research methodology involves a comparative analysis of prior studies and policy trends, focusing on sensor and IoT-based data collection, UAV and satellite remote sensing, and AI ensemble techniques. The results demonstrate that precision agriculture can enhance crop productivity by 10–15% while reducing water and fertilizer consumption by 25–30% and 15–20%, respectively. Notably, case studies from South Korea's Smart Farm Innovation Valley show a production increase of over 15% through data-driven environmental control. Furthermore, hybrid CNN–LSTM and on-device AI models improve real-time responsiveness and prediction accuracy. This study suggests future expansion into multimodal data fusion and digital-twin-based simulations, contributing to sustainable smart farming and agricultural policy development.

지능형 교통 시스템(ITS)과 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술이 점차 보편화됨에 따라, 실시간 차량 통신 환경에서 낮은 지연시간과 에너지 효율성을 동시에 만족하는 암호학적 보안 기술의 확보가 중요한 과제로 대두되고 있다. 기존의 RSA-2048 및 ECC-P256과 같은 공개키 암호 알고리즘은 상당한 연산 오버헤드를 요구하며, 이는 밀리초(ms) 수준의 응답 지연이 요구되는 ITS 환경에 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 잉여수 체계(Residue Number System, RNS)와 몽고메리 모듈러 곱셈(Montgomery Modular Multiplication)을 결합한 경량 보안 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 RNS를 활용하여 대규모 정수 연산을 독립적인 병렬 모듈러 연산으로 분해하고, 몽고메리 곱셈을 통해 나눗셈 연산을 제거함으로써 효율적인 상수 시간(constant-time) 모듈러 산술 연산을 가능하게 한다. 제안 기법은 C++로 구현되었으며, OMNeT++와 SUMO를 결합한 Veins 시뮬레이션 환경에서 실제 V2X 통신 시나리오를 기반으로 성능을 평가하였다. 실험 결 과, 제안된 방법은 RSA-2048 대비 암호화 시간을 64%, CPU 사용률을 37%, 에너지 소비를 51% 감소시키는 것으로 나타났다. 또한 타이밍 기반 부채널 공격(timing-based side-channel attacks)에 대한 저항성도 향상됨을 확인하였다. 이러한 결과는 제안된 RNS-Montgomery 프레임워크가 차세대 ITS 및 자율주행 차량 통신 시스템을 위한 실용적이고 확장 가능한 경량 암호화 보안 솔루션임을 입증한다.

As Intelligent Transportation Systems (ITS) and Vehicle-to-Everything (V2X) communications become increasingly prevalent, ensuring low-latency and energy-efficient cryptographic security in real-time vehicular environments has become a critical challenge. Existing public-key cryptographic algorithms such as RSA-2048 and Elliptic Curve Cryptography (ECC-P256) impose significant computational overhead that is incompatible with the millisecond-level latency requirements of ITS. To address this problem, this paper proposes a lightweight security framework that integrates the Residue Number System (RNS) with Montgomery Modular Multiplication. The proposed framework decomposes large integer operations into independent parallel modular computations using RNS and eliminates division operations through Montgomery multiplication, thereby enabling efficient constant-time modular arithmetic. The framework was implemented in C++ and evaluated in the Veins simulation environment, which combines OMNeT++ and SUMO for realistic V2X scenario testing. Experimental results demonstrate that the proposed method reduces encryption time by 64%, CPU utilization by 37%, and energy consumption by 51% compared to RSA-2048, while also improving resistance to timing-based side-channel attacks. These results confirm that the RNS-Montgomery framework is a practical and scalable cryptographic solution for next-generation ITS and autonomous vehicular communication systems.

본 연구는 상처 부위의 온도·습도·압력 변화와 상처 이미지 정보를 함께 활용하여 상처 상태를 보조적으로 모니터링할 수 있는 AI 기반 스마트 거즈 시스템을 개발하고자 하였다. Arduino UNO, DHT22, FSR406, HC-05 블루투스 모듈과 App Inventor 기반 모바일 앱을 이용하여 생체환경 데이터를 수집하였고, Kaggle 상처 분할 데이터와 DFUTissueSegNet 데이터를 활용하여 U-Net 기반 상처 영역 및 조직 분할 모델을 학습하였다. 분석 결과, 상처 영역 분할 모델은 Dice score 0.792를 보였으며, 조직 분할 모델은 Class 1 0.492, Class 2 0.916, Class 3 0.665, 평균 0.691의 Dice score를 나타냈다. 또한 이미지 분석 결과와 센서 요약값을 결합한 rule-based 판단 과정을 통해 정상 회복 경향, 관리 필요, 감염 의심 상태를 구분하였다. 본 연구는 상처 상태 변화 확인과 의료진 확인 필요성을 보조하는 초기 시스템으로 활용 가능성이 있다.

This study aimed to develop an AI-based smart gauze system that assists wound monitoring by combining temperature, humidity, pressure, and wound image information. Biological environmental data were collected using Arduino UNO, DHT22, FSR406, HC-05 Bluetooth modules, and an App Inventor-based mobile application. In addition, U-Net-based wound area and tissue segmentation models were trained using Kaggle wound segmentation data and DFUTissueSegNet data. The wound area segmentation model achieved a Dice score of 0.792, while the tissue segmentation model showed Dice scores of 0.492 for Class 1, 0.916 for Class 2, 0.665 for Class 3, and an average Dice score of 0.691. A rule-based decision process combining image analysis results and sensor summary values classified normal recovery tendency, management-needed status, and suspected infection status. This system may support wound status monitoring and medical staff confirmation.

본 연구에서는 기존 지렛대식 손톱깎이의 단일 레버 기반 힘 전달 구조와 입력–절단 방향 불일치 문제를 개선하기 위해 버튼식 입력 구조와 가위형 절단 방식을 결합한 하이브리드 손톱깎이 메커니즘을 제안하였다. 제안된 구조는 입력모듈과 절단 모듈로 구성되며, 직선 입력 운동을 내부 경사 구조를 통해 회전 운동으로 변환하여 절단 동작으로 전달한다. 또한 모듈 기반 구조를 통해 힘 전달 경로를 분리하고 입력 과정을 단순화하였으며, 가위형 절단 메커니즘을 적용하여 단계적 절단 동작을 구현하였다. 제안된 메커니즘의 동작 가능성을 검증하기 위하여 프로토타입을 제작하고 절단 성능평가를 수행하였다. 실험 결과 제안된 구조의 평균 입력력은 6.6 N으로 측정되어 기존 지렛대식 구조의 4.6 N 대비 약43.57% 증가하였으나, 인공 손톱 절단이 정상적으로 수행됨을 확인하였다. 따라서 제안된 메커니즘은 기존 손톱깎이와 차별화된 모듈형 힘 전달 구조를 제시하며, 입력력은 증가 했으나, 사용 편의성 향상에 대한 가능성은 확인하였다. 또한 본 연구는 소형 절단 장치 및 개인 위생기기 설계를 위한 새로운 메커니즘 설계 방향을 제시한다.

This study proposes a hybrid nail clipper mechanism that combines a button-actuated input structure with a scissor-type cutting mechanism to overcome the limitations of conventional lever-type nail clippers, including the single-lever force transmission structure and the mismatch between the input and cutting directions. The proposed mechanism consists of an input module and a cutting module, in which linear input motion is converted into rotational motion through an internal inclined surface and transmitted to the cutting module. The modular configuration separates the force transmission path and simplifies the input process, while the scissor-type mechanism enables progressive cutting motion. To verify the feasibility of the proposed mechanism, a prototype was fabricated and cutting performance tests were conducted. The experimental results showed that the proposed mechanism required an average input force of 6.6 N, compared with 4.6 N for a conventional lever-type nail clipper, while successfully cutting artificial nails. Although the required input force increased, the proposed mechanism demonstrates the feasibility of a modular force transmission structure and its potential to improve user convenience. Furthermore, the proposed mechanism presents an alternative design concept for compact cutting devices and personal care products.

본 연구는 포그 기반 IoT 환경에서 Roy 등의 격자 기반 하이브리드 인증 프로토콜을 재평가하고, 손상격리 중심의 개선 설계를 제안한다. 기존 프로토콜은 핸드오버 시 장기 자격증명 복제, 정적 식별자로 인한 링크가능성, fail-safe 단계의 공유 비밀 재사용으로 인한 손상 전파 한계를 보인다. 이에 본 논문은 장기 비밀 직접 전달을 제거하고, 제한적 가명, 단기 인증 토큰, 분리된 복구 토큰, 이벤트 기반 신뢰 업데이트를 도입한 개선안을 제안한다. 평가 결과, 제안 방식은 적당한 오버헤드로 재생 공격 저항성, 프라이버시, 손상 격리 능력을 크게 향상시킨다.

This study re-evaluates Roy et al.’s lattice-based hybrid authentication protocol for fog-based IoT and proposes a compromise-containment-oriented improvement. The original protocol exhibits vulnerabilities, including long-term credential duplication during handover, identity linkability via static identifiers, and compromise propagation through shared-secret reuse. To address these, the proposed design eliminates direct long-term secret transfer, introducing bounded pseudonyms, short-lived authorization tokens, isolated recovery tokens, and event-based trust updates. Evaluations confirm that the improved protocol significantly enhances replay resistance, privacy, and compromise containment with moderate overhead.

본 연구는 한국 노인상담에서 치료적 관계 형성 요인을 체계적으로 합성하고 관계적 자아실현 모델을 제안하는 것을 목적으로 한다. PRISMA 2020에 따라 2000~2025년 8개 DB에서 한국 노인 대상 30편을 선정해 메타민족지학 7단계로 분석하였다. 분석 결과(κ = .84, ICC = .92) 5개 주요범주(발달적 과업, 사회문화적 맥락, 상담자 역량, 치료적 과정, 접근법별 효과성)와 21개 하위범주가 도출되었으며, 치료적 관계는 신중한 사정·시험적 개방·깊은 연결·상호성 추구·내재화의 5단계로 수렴적으로 발전하였다. 한국 노인의 문화적 특성은 관계적 가치, 영적 자원, 공동체 연대의 3차원으로 작용하였다. 이를 통합한 관계적 자아실현 모델을 잠정 제안하였다. 본 연구는 노인상담 이론의 발달적·임상적 확장에 기여하며 후속 척도 개발의 토대를 제공한다.

This study synthesizes factors shaping therapeutic relationship formation in Korean older adult counseling and proposes the Relational Self-Actualization Model. Methods: Following PRISMA 2020, 30 domestic studies on Korean older adults (2000?2025) were analyzed using seven-phase meta-ethnography. Findings: Inter-rater reliability was high (κ = .84, ICC = .92). Five main categories (developmental tasks, sociocultural context, counselor competence, therapeutic process, approach-specific effectiveness) and 21 subcategories were derived. The therapeutic relationship convergently developed through five stages: cautious assessment, tentative disclosure, deep connection, pursuit of reciprocity, and internalization. Korean cultural characteristics operated through three dimensions: relational values, spiritual resources, and communal solidarity. Application/Improvements: This study extends geriatric counseling theory developmentally and clinically, providing foundations for scale development.

본 연구는 조현병 스펙트럼환자의 병식, 가족지지, 자기효능감, 스트레스가 삶의 질에 미치는 영향요인을 파악하기 위해 시도되었다. 본 연구는 K, S, N 지역의 조현병 스펙트럼 정신장애인 107명을 대상으로 한 서술적 조사연구이다. 수집된 자료를 SPSS 29.0 이용하여 기술통계, ANOVA, t-test, Pearson's correlation coefficient 및 Multiple regression analysis를 사용하였다. 자료수집은 2026년 4월 30일부터 2026년 5월 30일까지 하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 일반적 특성에 따른 삶의 질 차이는 흡연(t=-2.464, p=.015)이 유의하게 나타났고, 삶의 질에 영향을 미치는 요인은 가족지지(β=0.422 p=.000), 병식(β=.272, p=.001), 스트레스(β=-.136 p=.098), 자기효능감((β=.096 p=.000) 순으로 확인되었다. 연구결과는 대상자의 삶의 질 향상을 위해 가족지지체계 강화와 병식증진을 위한 재활프로그램의 개발 및 적용이 필요함을 시사한다. 이러한 중재는 대상자의 사회복귀와 지역사회 적응을 촉진하는 데 기여할 것으로 기대된다.

This study was conducted to identify the factors influencing the quality of life of patients with schizophrenia spectrum disorder, including insight, family support, self-efficacy, and stress. This is a descriptive survey study involving 107 individuals with schizophrenia spectrum disorder from the K, S, and N regions. Descriptive statistics, ANOVA, t-tests, Pearson's correlation coefficients, and multiple regression analysis were performed on the collected data using SPSS 29.0. Data collection took place from April 30, 2026, to May 30, 2026. The results of this study are as follows. Regarding differences in quality of life according to general characteristics, smoking (t=-2.465, p=.015) was found to be significant. The factors influencing quality of life were identified in the following order: family support (β=0.422, p=.000), insight into illness (β=.272, p=.001), stress (β=-.136, p=.098), and self-efficacy (β=.096, p=.000). To improve the quality of life of the subjects, it is particularly necessary to develop and apply rehabilitation programs aimed at strengthening the family support system and enhancing insight into illness. It is believed that this will facilitate the subjects' social reintegration and adaptation to the community.

본 연구는 EN-LAKP를 산업용 SDN-enabled WSN의 근로자 착용 센서, 장비 노드, 구역 접근, 교대 운영 맥락에서 재평가하고 강화 설계를 제시한다. Dolev-Yao 모델에 착용형 자격증명 탈취, 컨트롤러 부분 침해, 가혹 환경 지연을 추가하여 context binding, 손상 격리, 동적 센서 추가, timestamp-only 검증의 한계를 분석하였다. 제안 설계는 bounded pseudonym, 구역 바인딩 세션키, nonce cache, dual-controller confirmation, 유지보수 허가 검증을 결합한다. 모의평가에서 비용은 768 bits에서 약 960 bits, 지연은 5.331 ms에서 약 6.48 ms로 증가했으나 replay 탐지와 손상 격리가 향상되었다.

This study re-evaluates EN-LAKP for industrial SDN-enabled WSNs with worker-worn sensors, machinery nodes, zone access, and shifts. Under a Dolev-Yao model extended with stolen wearable credentials, partial controller compromise, harsh-delay, and packet-loss assumptions, it identifies weak context binding, centralized control-plane dependency, timestamp-only freshness, and insufficient sensor onboarding verification. The hardened design combines bounded pseudonyms, zone-bound session keys, a nonce cache, dual-controller confirmation, and maintenance-permit validation. Simulation estimates show moderate overhead, from 768 to about 960 bits and from 5.331 to about 6.48 ms, while improving replay detection and compromise containment.

본 연구는 Bandura의 사회인지이론을 기반으로 플립러닝 기반 하브루타 수업 환경에서 간호대학생의 자기효능감과 그릿 이 자기주도학습능력과 가지는 관련성을 파악하고 예측요인을 규명하기 위해 수행되었다. 연구대상은 J도 소재 일개 대학 간호학과 학생 126명이었으며, 자료는 2025년 11월 3일부터 12월 5일까지 수집하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 29.0 프로그램을 이용하여 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson’s correlation coefficient 및 multiple regression analysis로 분석하였다. 연구결과 자기효능감은 평균 3.63±0.66점, 그릿은 3.32±0.52점, 자기주도학습능력은 3.61±0.66점으로 나타났다. 자기효능감(r=.588, p=.001)과 그릿(r=.492, p<.001)은 자기주도학습능력과 유의한 정적 상관관계를 보였다. 다중회귀분석 결과 자기효능감(β=.422, p<.001), 그릿(β=.190, p=.033), 건강상태(β=-.147, p=.047)가 자기주도학습능력의 유의한 예측요인으로 확인되었으며, 설명력은 41.5%였다. 본 연구는 플립러닝 기반 하브루타 수업에 참여한 간호대학생의 자기효능감과 그릿이 자기주도학습능력과 긍정적인 관련성이 있으며, 이를 예측하는 주요 요인임을 확인하였으며, 간호대학생의 자기주도적 학습역량 향상을 위한 교육프로그램 개발의 기초자료를 제공한다.

This study investigated the relationships between self-efficacy, grit, and self-directed learning ability among nursing students participating in flipped learning-based Havruta classes. Based on Bandura’s Social Cognitive Theory, a descriptive survey design was employed. Participants were 126 nursing students from a university in Korea. Data were collected from November to December 2025 and analyzed using descriptive statistics, correlation analysis, and multiple regression. The mean scores of self-efficacy, grit, and self-directed learning ability were above the midpoint. Self-efficacy and grit showed significant positive correlations with self-directed learning ability. Self-efficacy, grit, and perceived health status were identified as significant predictors, explaining 41.5% of the variance. These findings suggest that self-efficacy and grit are positively associated with self-directed learning ability among nursing students in flipped learning-based Havruta classes. The results provide evidence for developing learner-centered educational programs in nursing education.

본 연구의 목적은 AI 코스웨어 '똑똑! 수학탐험대'가 초등학생의 학업성취도와 수학적 자기효능감에 미치는 영향을 검증하고, 학습 로그 데이터의 예측력을 규명하는 것이다. 서울 소재 H 초등학교 5학년 40명(실험·통제집단 각 20명)을 대상으로 이질통제집단 전후검사 설계를 적용하여 '다각형의 둘레와 넓이' 단원 10차시(4주) 수업을 실시하였고, Wilcoxon 부호 순위 검정과 다중회귀분석, 설문 및 인터뷰 혼합 연구 분석으로 자료를 분석하였다. 분석 결과, 실험집단의 학업성취도(Z = -2.195, p = .028)와 자기효능감(Z = -2.716, p = .007)이 유의하게 향상되었다. 단원·수시평가 점수는 학업성취도(β = .771)와 자기효능감(β = .810)을 모두 예측하는 가장 강력한 변인이었던 반면, 평균 학습 시간은 자기효능감에 대해서만 유의한 부적 효과(β = -.601)를 보였다. 다만 회귀분석은 표본 규모의 제약으로 탐색적 수준에서 해석되어야 한다. 이러한 결과는 반복적 형성평가를 통한 숙달 경험이 인지적·정의적 성과를 함께 이끌 가능성을 시사하며, 후속 연구에서는 학습 시간이 정체된 학습자에 대한 조기 개입 전략의 효과 검증이 필요하다.

This study examines the effects of the artificial intelligence based courseware "Knock Knock Math Expedition Team" on fifth graders' mathematical achievement and self-efficacy, alongside the predictive power of learning log variables. A non-equivalent pretest-posttest design was used with 40 fifth graders (20 experimental, 20 control) over four weeks. Wilcoxon signed-rank tests, multiple regression analyses, and mixed-methods analysis of surveys and interviews were conducted. The experimental group showed significant gains in achievement (Z = -2.195, p = .028) and self-efficacy (Z = -2.716, p = .007). In the regression analyses--interpreted as exploratory given the small sample--unit and ongoing assessment scores were the strongest predictor of both (β = .771; β = .810), whereas longer average learning time was associated with lower self-efficacy (β = -.601). These exploratory findings suggest that mastery experiences from repeated formative assessment may support cognitive and affective gains, and data-driven early-intervention strategies for learners with prolonged task time warrant further validation.

본 연구의 목적은 국내 주요 항만를 대상으로 내항화물입항현황을 파악하고 각 항만별 방향성과 연관성을 살펴보는데 있다. 통계청에서 지난 2010년 6월부터 2026년 4월까지 총 191개월을 선정하여 전년도 동월대비 증감률로 산출하였다. 국내 30여 항만 중에서 입항(R/T)을 기준으로 상위 7개인 부산, 인천, 평택·당진, 목포, 광양, 마산, 울산을 선정하였다. 상승률 분석결과, Total이 96.79%로 소폭 감소하는 동안 인천 47%와 마산 71%로 점진적인 하락세를 보인 반면 부산과 평택/당진은 횡보세를, 목포와 울산은 소폭 증가세를 보여주었다. Scatter 분석결과, Total과 비교하여 인천과 목포, 부산, 광양은 대체로 분포도가 우상향하고 있어 Total과 일정 수준 동일한 방향성을 보이고 있으나 울산과 마산은 분포도가 산만하여 상대적으로 방향성이 약하게 나타났다. 분포도 분석결과, 부산은 좁은 구간에 상대적으로 매우 높은 밀집도를 나타낸 반면 인천은 넓은 구간에 상대적으 로 낮은 밀집도를 보이면서 높은 변동성을 보여주었다. 국내 내항의 역사적 정체성 보존과 관광 및 문화 콘텐츠 유치 전략, 민간 투자 활성화 방안 등 다양한 논의를 통해 더욱 발전시켜 나가야 할 것이다.

This study aims to examine the current status, directionality, correlation, and variability of domestic coastal cargo arrivals at major ports in Korea. Monthly data covering 191 months from June 2010 to April 2026 were obtained from Statistics Korea, and year-over-year percentage changes were calculated. Among approximately 30 domestic ports, seven major ports—Busan, Incheon, Pyeongtaek–Dangjin, Mokpo, Gwangyang, Masan, and Ulsan—were selected based on their cargo arrival volumes measured in revenue tons (R/T). The trend analysis showed that the overall cargo arrival index declined slightly to 96.79. The indices for Incheon and Masan decreased gradually to 47 and 71, respectively, whereas Busan and Pyeongtaek–Dangjin remained relatively stable. Mokpo and Ulsan exhibited slight upward trends. The scatter plot analysis indicated that Incheon, Mokpo, Busan, and Gwangyang generally showed positive relationships with the total cargo arrival volume, suggesting that they moved in a broadly similar direction. In contrast, Ulsan and Masan exhibited more dispersed distributions and relatively weak directional relationships with the total. The distribution analysis further showed that Busan had a relatively high concentration within a narrow range, whereas Incheon displayed a lower concentration across a wider range, indicating greater variability. Based on these findings, the sustainable development of Korea’s domestic coastal ports requires comprehensive strategies, including the preservation of their historical identity, the attraction of tourism and cultural content, and the promotion of private investment.

전계효과 트랜지스터(Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor, MOSFET)는 메모리 및 시스템 반도체의 기반이 되는 전자소자이다. 본 논문에서는 이러한 전자소자를 기존의 포토 공정 및 식각 공정을 이용하지 않고, 간단하게 N형 웨이퍼 상에 PMOS 소자를 제작하는 방법에 대해 설명하고자 한다. 제작 공정은 먼저, 게이트 산화막을 사포를 이용하여 제거하고, 용액 기반의 니켈 페이스트로 PMOS 소자의 게이트, 소스, 드레인 단자에 형성한 후, 이 단자들을 패키지에 gold wire로 연결하여 패키징된 소자를 완성한다. 제작된 소자는 probe station 장비를 이용하여 전기적인 특성을 분석하였으며, 전극 접촉 특성 개선, 채널 계면 품질 향상, 산화막 균일성 확보 및 공정 조건 최적화가 필요하다.

This paper Metal-oxide-semiconductor field-effect transistors (MOSFETs) are essential electronic devices that serve as the foundation of memory and system semiconductor technologies. This study presents a simple fabrication approach for p-channel MOSFET (PMOS) devices on an n-type Si wafer without employing conventional photolithography or etching processes. The fabrication process involved the selective removal of the gate oxide layer using sandpaper, followed by the formation of gate, source, and drain electrodes using solution-based Ni paste. The fabricated device was then mounted on a package, and the gate, source, and drain electrodes were connected to the package pads by gold-wire bonding. The electrical properties of the packaged PMOS device were analyzed using a probe station. The results confirmed gate-controlled PMOS operation; however, further improvements in electrode contact characteristics, channel interface quality, oxide-layer uniformity, and process optimization are required to enhance device performance.