Earticle

본 연구는 서울 지하철 7개 노선 박스구조물의 정밀안전진단 데이터를 활용하여 염화물 함유량이 지하철 박스 구조물 내구성에 미치는 영향을 분석하였다. 총 235개 측정지점의 데이터를 바탕으로 염화물 침투에 영향을 미치는 주요 요인(공용기간, 한강 근접성, 지하수위, 구조형식)을 분석하였다. 분석결과, 염화물 함유량은 공용기간과 가장 강한 상관관계를 나타냈다. 특히 공용기간 30년 미만 구조물은 염화물 함유량이 평가기준 'a' 등급이 91%인 반면, 30년을 초과하는 구조물은 'a' 등급이 41%에 불과한 것으로 나타나, 경과 년 수에 따른 철근 부식 위험성이 현저히 증가함을 확인하였다. 또한 한강에서 가까운 구조물일수록 염화물 함유량이 높게 나타났으며, 이는 한강 인근 지역의 지하수에 포함된 염분이 구조물에 영향을 미치기 때문으로 판단되며, 박스 구조물은 형식과 관련 없이 평균 염화물 함유량이 유사한 것으로 조사되었다. 본 연구 결과는 노후 지하철 구조물의 예방적 유지보수 전략 수립에 기초자료로 활용될 수 있다.

This study analyzed the impact of chloride content on the durability of subway box structures by utilizing detailed safety inspection data from seven Seoul subway lines. Based on data from 235 measurement points, the main factors influencing chloride penetration, year of completion, service period, proximity to the Han River, groundwater level, and structural type were examined. The analysis revealed that chloride content showed the strongest correlation with service period. In particular, structures with less than 30 years of service had 91% rated as grade 'a' under the evaluation criteria, whereas only 41% of structures exceeding 30 years achieved grade 'a', confirming a significant increase in the risk of rebar corrosion with age. Furthermore, structures located closer to the Han River exhibited higher chloride content, which is attributed to the influence of salts contained in groundwater near the river. Box structures, regardless of type, showed similar average chloride content. The findings of this study can serve as a foundational resource for establishing preventive maintenance strategies for aging subway structures.

본 논문은 실감융합 안전 교육 환경에서 생성형 AI의 확률적 특성으로 인해 발생할 수 있는 판단 오류를 구조적으로 통제하기 위한 온톨로지·규칙 기반 판단 중심 통제 시스템을 제안한다. 기존 생성 중심 안전 교육은 상황 해석과 행동결정을 생성형 모델에 의존함으로써 판단의 일관성과 재현성이 충분히 보장되지 않는 한계를 가진다. 이를 보완하기 위해 본 연구는 산업재해 상황을 판단에 직접 기여하는 의미 요소로 분해하고, 이를 안전 교육 온톨로지(STO_V1)로 명시적으로 정의하였다. 실제 안전 판단은 규칙 기반 판단 실행 계층(LEG)에 의해 결정론적으로 수행되며, 생성형 AI는 자연어 표현의 정규화 보조와 판단 이후 설명 생성에 한정하여 활용된다. 또한 실행 흐름 기반의 판단-생성 분리 구조와 입력 제약 메커니즘을 통해 생성형 모델이 판단 결과를 변경하거나 새로운 행동을 임의로 제안하지 않도록 설계하였다. 제안한 접근은 판단 일관성과 재현성을 DCR과 DRR 지표로 검증함으로써, 안전 판단이 상황 조건에 따라 안정적으로 도출되는 구조를 확보하고, 이를 통해 실감융합 안전 교육을 정답 암기 중심 접근에서 상황 해석과 판단 과정을 학습 대상으로 삼는 사고·판단 중심 학습으로 확장하기 위한 구조적 기반을 제시한다.

This paper proposes a judgment-centered control system based on ontology and rule-based reasoning to structurally regulate decision errors that may arise from the probabilistic nature of generative AI in immersive safety education environments. Conventional generation-centered safety education systems rely on generative models for situation interpretation and action determination, which makes it difficult to guarantee decision consistency and reproducibility. To address this limitation, the present study decomposes industrial accident scenarios into semantically meaningful elements that directly contribute to safety judgment and explicitly defines them through a safety education ontology (STO_V1). Actual safety decisions are deterministically executed by a rule-based judgment execution layer (LEG), while generative AI is strictly limited to assisting semantic normalization and generating post-decision explanations. Furthermore, the proposed system adopts an execution-flow-based judgment-generation separation architecture combined with input constraint mechanisms, preventing generative models from altering established judgments or arbitrarily proposing new actions. The effectiveness of the proposed approach is validated using the Decision Consistency Rate (DCR) and Decision Reproducibility Rate (DRR), demonstrating that safety judgments are stably derived under identical semantic conditions. By structurally guaranteeing judgment consistency and reproducibility, this work provides a foundation for extending immersive safety education beyond answer-memorization-oriented training toward a reasoning- and judgment-centered learning paradigm that emphasizes situation interpretation and decision-making processes.

본 연구는 생성형 인공지능의 확산으로 변화하는 UX디자인 실무 환경에 대응하여 산업 수요를 반영한 UX디자인 교육 프로세스를 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 문헌 조사를 수행하고 UX디자인 실무자 5인을 대상으로 수집한 인터뷰 자료를 근거이론에 기반하여 개방코딩과 축코딩 절차로 분석하였다. 분석 결과, 생성형 AI는 아이데이션 및 시각화, 문제 탐색, 사용자 검증, 협업 커뮤니케이션 등 UX디자인 전 과정에서 인지적 파트너로 기능하며 디자이너의 사고 구조와 직무 역량을 재편하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 현행 대학 교육은 이러한 실무 요구를 충분히 반영하지 못하여 교육-산업 간 역량 격차가 존재함을 확인하였다. 이에 본 연구는 분석 결과를 토대로 UX디자인 전 과정을 아우르는 네 단계의 AI 융합형 UX디자인 교육 프로세스를 도출하였다. 본 연구는 AI 시대에 적합한 UX디자인 교육의 방향성을 제시하고, 실무 연계형 교육 체계 마련을 위한 기초적 이론 기반을 제공한다는 점에서 의의를 갖는다.

This study proposes a UX design education process that reflects industrial needs in the era of generative artificial intelligence. A literature review and grounded theory analysis-based on open and axial coding of interviews with five UX design practitioners-revealed that generative AI is becoming a cognitive partner across the UX workflow, reshaping designers' thinking and required competencies. However, current university curricula do not sufficiently accommodate these changes, resulting in a skills gap between education and practice. To address this issue, this study introduces a four-stage AI-integrated UX design education process that links AI with design problem framing, ideation, prototyping, and collaboration. The findings provide practical guidance for reforming UX education to better prepare future designers for AI-driven work environments.

디지털 시대의 도래와 함께 무형문화유산의 전승과 확산은 새로운 단계에 접어들고 있다. 기존 정보 시각화 디자인은 방대한 데이터를 처리하는 데 효율성이 낮고 디자이너의 주관적 경험에 과도하게 의존하는 한계를 보인다. 이에 본 연구는 정보 시각화 디자인 실습 교과목을 중심으로, 생성형 인공지능(AIGC)의 개입에 따른 무형문화유산 정보 시각화 디자인 워크플로우의 재구성과 최적화 방안을 탐색하였다. 우리는 데이터 탐색에서 차트 내러티브에 이르는 새로운 AI 보조 디자인 경로를 제안하고 그 과정과 효과를 분석하였다. 첫째, AIGC를 활용한 발산적 주제 탐색과 구조화된 개요 생성으로 학생들의 인지적 부담을 완화하였다. 둘째, 크로스 미디어 검색과 엑셀 기반 데이터 관리로 체계성을 확보하였다. 셋째, Flourish 등 도구와 생성형 이미지를 결합하여 다차원적 차트 내러티브를 구현하였다. 교육 결과에 대한 독립표본 t-검정 등 정량적 분석 결과, 이 경로는 예술 전공 학생들의 논리 구성 능력과 무형문화유산 시각화의 체계성·가독성을 통계적으로 유의미하게 향상시켰다. 본 연구는 AI 시대 디자인 교육의 새로운 가능성을 모색하고, 전통 문화의 현대적 시각화를 위한 실무적·교육적 참고자료를 제공한다는 점에서 의의를 지닌다.

We are confirmed that in the digital era, traditional information visualization struggles with massive Intangible Cultural Heritage (ICH) data due to inefficiency and subjective bias. Based on a design course, we explored optimizing the ICH visualization workflow using Artificial Intelligence Generated Content (AIGC). We propose a "data retrieval to graphic narrative" path. First, AIGC-driven outlines break students'cognitive barriers. Second, cross-media retrieval and Excel tabulation ensure data traceability. Tools like Flourish transform multidimensional data into graphic narratives. Quantitative analysis of teaching outcomes (Independent samples t-test) shows this approach significantly enhances art students' logical structuring and improves the scientific accuracy of ICH visual expressions. Furthermore, we critically examine homogenization risks and ethical issues in AIGC-assisted design, offering practical references for innovating design education in the AI era.

최근 수도권 집중과 지방소멸 우려가 심화되면서, 지역의 산업구조와 기술적 특성을 반영한 차별화된 연구 개발 전략의 중요성이 커지고 있다. 본 연구는 성장률시차분석(GRD)을 활용하여 지역별 연구개발 상위 3개 분야의 성장 특성을 비교하고, 지역 간 성장 격차의 구조를 분석하였다. 2019년부터 2023년까지의 지역과학기술산업 스코어보드 자료를 기반으로, "과학기술과 인문사회" 분야를 포함한 9개 시·도를 대상으로 분석을 수행하였다. 분석 결과, 동일한 연구개발 투자 구조에도 불구하고 지역별 산업 기반과 기술 수준에 따라 성장 양상이 상이하게 나타났다. 일부 지역은 안정적인 성장 구조를 보인 반면, 다른 지역은 성장과 정체가 혼재되거나 잠재적 성장 단계에 머무르는 것으로 나타났다. 또한 세부 산업 간 성장 유형이 혼재되어 동일 분야 내에서도 구조적 이질성이 확인되었다. 본 연구는 지역별 성장 특성과 구조적 차이에 대한 실증적 근거를 제공함으로써 지역 맞춤형 연구개발 정책수립에 기여한다. 이러한 결과는 지역 연구개발 정책이 산업구조와 기술 수준을 반영한 차별화된 전략으로 전환될 필요가 있음을 시사한다.

Recently, as concerns over capital concentration in the Seoul metropolitan area and local extinction have intensified, the importance of differentiated R&D strategies reflecting regional industrial structures and technological characteristics has grown. This study examines regional disparities in R&D outcomes by applying the Regional Growth Rate Differential Analysis (GRD) to the top three R&D fields across regions. Using data from the Regional Science and Technology Industry Scoreboard (2019-2023), the analysis focuses on nine regions that include the "Science & Technology and Humanities & Social Sciences" sector. The results show that, despite similar R&D investment structures, growth patterns vary across regions depending on industrial base and technological capacity. Some regions exhibit stable growth, while others show mixed or potential growth patterns. In addition, heterogeneous growth types within sub-sectors indicate structural disparities even within the same field. These findings suggest the need for differentiated regional R&D policies tailored to local industrial and technological conditions. By providing empirical evidence for regional growth characteristics and structural differences, this study contributes to the formulation of region-specific R&D policies.

철도 레일은 차륜과의 접촉면에서 구름 접촉 피로 균열이 상시 발생할 수 있는 환경에 노출되어 있어, 절손 사고를 방지하기 위한 정밀한 점검과 진단이 필수적이다. 최근 궤도 시설 성능평가에 관한 세부 지침이 마련되었으나, 여전히 레일 표면 손상 진단 및 등급 산정은 점검자의 주관적 판단에 의존하는 육안 조사 방식이 주를 이루고 있어 정량적 평가 체계 구축이 시급한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레일 표면 결함을 정밀하게 검출하고 이를 통해 내부 손상까지 유추할 수 있도록 Faster R-CNN에 고성능 백본 네트워크인 EfficientNetV2를 결합한 하이브리드 딥러닝 모델의 제안하였다. 또한 SVM, Faster R-CNN, Mask R-CNN과 Faster R-CNN+EfficientNetV2 4가지 알고리즘별 모델 비교를 통해 분석하였다. 레일 표면 결함 이미지 데이터 세트를 구축하고 성능을 분석한 결과, Faster R-CNN+EfficientNetV2 모델의 mAP@0.5 기준 0.968(96.8%)의 우수한 검출 성능을 확보하였다. 본 모델은 미세한 결함 식별 성능이 탁월하여, 기존 육안 조사 및 단순 모델의 한계를 극복하고 레일 유지보수의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

Railway rails are continuously exposed to environments where rolling contact fatigue (RCF) cracks can frequently develop at the wheel-rail interface, making precise inspection and diagnosis imperative to prevent catastrophic rail fractures. Although detailed guidelines for the performance evaluation of track facilities have recently been established, the diagnosis and grading of rail surface damage still predominantly rely on visual inspections, which are inherently susceptible to the subjective judgment of inspectors. To address this, this study proposes a hybrid deep learning model that integrates Faster R-CNN with the high-performance backbone network, EfficientNetV2, to accurately detect surface defects and infer potential internal damage. A comparative analysis was conducted across four distinct algorithms: SVM, Faster R-CNN, Mask R-CNN, and the proposed Faster R-CNN+EfficientNetV2. Upon constructing a comprehensive rail surface defect image dataset and evaluating the performance, the Faster R-CNN+EfficientNetV2 model demonstrated superior detection capabilities, achieving a mean Average Precision (mAP@0.5) of 0.968 (96.8%). Given its exceptional performance in identifying micro-defects, this model is expected to overcome the limitations of conventional visual inspections and simplified models, thereby significantly enhancing the overall efficiency of railway maintenance.

본 연구는 직결식 콘크리트궤도가 부설된 철도 교량을 대상으로, 교량의 힘 거동 특성이 레일체결장치 스프링 강성 변화에 미치는 영향을 분석하고, 단순교와 연속교의 유지관리 취약부를 비교·평가하는 것을 목적으로 하였다. 기존 교량 분야에서는 경간 중앙부가 구조적으로 가장 큰 처짐이 발생하는 취약부로 인식되어 왔으나, 궤도 관점에서의 레일체결장치 열화는 반드시 동일한 위치에서 지배적으로 발생하지 않을 가능성이 있다. 이에 본 연구에서는 단순교와 연속교 상부에서 위치별 레일지지점 스프링강성을 현장 측정하고, 교량의 지점조건과 힘 전달 특성을 연계하여 분석하였다. 분석결과, 단순교에서는 경간 중앙부보다 지점부에서 레일지지점 스프링강성이 더 크게 나타났으며, 이는 교량 구조 관점의 취약부와 궤도 관점의 취약부가 일치하지 않을 수 있음을 보여준다. 또한 연속교에서는 동일한 지점부라 하더라도 고정단과 가동단의 거동 차이에 따라 레일체결장치 열화 특성이 상이한 것으로 나타났다. 고정단에서는 반력이 상대적으로 직접 전달되어 스프링강성 변화가 크게 나타난 반면, 가동단에서는 종방향 및 횡방향 하중 분산 효과로 인해 그 영향이 상대적으로 작게 나타났다. 따라서 교량상 궤도의 유지관리는 단순히 경간 중앙부를 대표구간으로 설정하는 방식에서 벗어나, 단순교에서는 지점부 중심의 평가가 필요하며, 연속교에서는 고정단 중심의 집중관리가 필요할 것으로 분석되었다.

This study investigated the effect of bridge force behavior on the spring stiffness of rail fastening systems in railway bridges with direct-fixation concrete track and compared maintenance-vulnerable zones between simply supported and continuous bridges. Field measurements of rail support spring stiffness were conducted at multiple locations, and the results were analyzed with respect to bridge support conditions and load transfer characteristics. In simply supported bridges, the spring stiffness was greater at the support zones than at the mid-span, indicating that the structurally vulnerable zone of the bridge does not necessarily coincide with the vulnerable zone from a track maintenance perspective. In continuous bridges, the deterioration characteristics differed between fixed and movable supports. Greater stiffness variation was observed at fixed supports due to the more direct transfer of reaction forces, whereas the influence at movable supports was relatively smaller because of longitudinal and transverse load redistribution. These results suggest that maintenance strategies for bridge tracks should not rely solely on mid-span evaluation. Instead, support zones should be prioritized in simply supported bridges, while fixed supports should be the primary focus in continuous bridges.

건설업은 산업 전반에서 재해위험이 높은 대표적 고위험 산업이다. 실제 시공을 수행하는 전문건설업체는 종합건설업체에 비해 조직 규모가 작고 전담 안전 인력이 부족해 안전보건관리 수준 편차가 크게 나타난다. 그러나 현재 활용되는 다수의 안전보건수준평가 항목은 종합건설업체나 공공기관 중심으로 구성되어, 전문건설업체의 조직 특성, 원도급 의존 구조, 제한된 문서화 역량 및 현장 현실을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 기존의 안전보건 수준 평가 체계를 그대로 적용할 경우, 실제 안전관리 수행 수준보다는 단순 문서 보유나 형식적 체계 구축 여부가 과도하게 평가될 가능성이 크다. 이에 본 연구는 전문건설업체의 현실을 반영한 안전보건수준 평가지표를 도출하기 위해 전문가 집단심층면접(Focus Group Interview, FGI)을 수행하였다. 먼저 정부부처, 공공기관, 공공기관과 민간업체에서 승인받는 안전보건경영시스템 인증 체계, 종합건설업체, 국외 제도 등 총 22개 기관·제도의 평가항목을 종합 분석해 초기 87개 항목을 도출하였다. 이후 종합·전문건설사, 감리사, 안전컨설팅사, 고용노동부 관계자 등 전문가를 대상으로 총 3차례 FGI를 실시해 항목 선정의 적절성, 중복성, 표현의 명확성과 적용 가능성 등을 면밀히 검토하였다. 그 결과 초기 87개 항목은 1차 62개, 2차 41개를 거쳐 최종 36개 항목으로 정제되었다. 이에 따른 최종 평가지표는 안전보건 경영체계, 유해위험 확인 및 개선, 안전보건관리 실행 역량, 재해대응 체계 구축, 법령 준수의 5개 평가분야로 재구성되었다. 연구 결과, 전문건설업체 평가지표는 고도화된 조직체계나 인증 위주의 항목을 그대로 반영하기보다 실제 이행 가능한 핵심 요소 중심으로 단순화·통합될 필요가 있음이 확인되었다. 본 연구는 전문건설업체의 조직적 특성과 현장 실행력을 고려한 맞춤형 평가지표를 제시했다는 점에서 의의가 있다.

This study proposes a field-applicable safety and health evaluation framework tailored to specialty contractors. Construction is one of the most hazardous industries in terms of occupational accident risk, and specialty contractors generally have smaller organizational structures and fewer dedicated safety personnel than general contractors. As a result, existing evaluation criteria, which were primarily designed for general contractors and tend to overemphasize formal documentation, are often unsuitable for assessing the actual safety management capabilities of specialty contractors. To address this limitation, this study comprehensively reviewed evaluation items from 22 institutions and systems and conducted three rounds of Focus Group Interviews (FGIs) with experts from general and specialty construction firms, supervision firms, safety consulting firms, and the Ministry of Employment and Labor. Through this process, the initial 87 evaluation items were refined to 62, then 41, and finally 36 items. The final indicators were reorganized into five evaluation domains: safety and health management system, hazard identification and improvement, implementation capacity, accident response system, and legal compliance. The results suggest that safety evaluations for specialty contractors should focus on practically implementable core elements rather than certification-oriented or documentation-centered criteria. This study is meaningful in that it presents a tailored and practically applicable evaluation framework reflecting the organizational characteristics and field conditions of specialty contractors.

중국 창작만화 산업의 지속적 발전과 함께, 국만의 국제 전파는 중화문화를 대외적으로 확산하는 중요한 경로 가운데 하나가 되었다. 본 연구는 만화 《표인(镖人)》을 대상으로 문화기호와 국제전파라는 두 차원에서 작품을 분석하고, 기호학과 전파학의 시각을 결합하여 인물 형상화, 서사 구조, 미술 양식, 그리고 복식·병기·건축 등 시각 요소를 통해 중국 전통문화가 어떻게 현대적으로 표현되는지를 고찰하였다. 문화기호의 측면에서 《표인》은 무협정신, 유가와 도가 사상, 역사문화적 이미지를 만화 서사에 유기적으로 융합하여 중국적 특성이 뚜렷한 시각서사 체계를 구축하였다. 국제전파의 측면에서는 다국어 번역, 디지털 플랫폼 유통, 수용자의 참여적 확산을 통해 해외 가시성과 문화 간 수용 가능성을 높였다. 본 연구는 《표인》의 가치가 문화적 특수성을 문화 간 이해가 가능한 시각 경험과 정서 자원으로 전환한 데 있으며, 이는 중국 만화의 국제전파에 유의미한 시사점을 제공한다고 본다.

With the continuous development of China's original comics industry, the international circulation of Chinese comics has become an important pathway for disseminating Chinese culture globally. This study takes the comic Biao Ren as its research subject and analyzes it from two dimensions: cultural symbols and international communication. By integrating perspectives from semiotics and communication studies, the study examines how Chinese traditional culture is expressed in a contemporary form through character construction, narrative structure, artistic style, and visual elements such as costume, weaponry, and architecture. At the level of cultural symbols, Biao Ren incorporates the spirit of wuxia, Confucian and Daoist philosophies, and historical-cultural imagery into its narrative, thereby constructing a visual narrative system with distinctive Chinese cultural characteristics. In terms of international communication, the work enhances its global visibility and cross-cultural accessibility through multilingual translation, digital platform distribution, and participatory audience engagement. This study argues that the value of Biao Ren lies in its ability to transform culturally specific elements into visual experiences and emotional resources that are accessible across cultures. In doing so, it provides meaningful implications for the international circulation of Chinese comics.

수학적 태도 및 실천 역량 평가를 온라인 검사로 리커트 척도 문항에서 벗어나 시나리오 기반으로 수학 학습 상황에서 평가할 수 있도록 설계하여 개발하였다. 이에 따라 본 연구는 온라인 검사로 설계한 시나리오 기반 수학적 태도 및 실천 문항의 검사-재검사를 통해 신뢰도를 살펴보고, 고등학생의 수학적 태도 및 실천의 평가 요소별 피드백 유형에 대한 온라인 검사 결과를 분석하였다. 그 결과 첫째, 시나리오 기반 온라인 검사 도구의 검사-재검사 신뢰도는 통계적으로 유의미하며 안정적인 것으로 나타났다. 둘째, 모든 평가 요소별 교차분석 결과 1차와 2차 검사 간 유의미한 차이와 상관관계가 있었고, 평가 요소별 피드백 유형 분석 결과도 분석하였다. 이를 토대로 온라인 환경에서는 시나리오 기반의 '태도 및 실천' 문항을 기반으로 학생 응답에 따라 피드백도 평가요소별 유형화하여 제공하고, 이러한 자동화된 진단과 피드백 체계는 향후 수학교육 현장에서 학생 맞춤형 지원하는 핵심적인 역할을 할 것으로 기대한다.

This study designed and developed an online assessment tool to evaluate mathematical attitudes and practice competencies through scenario-based contexts, moving beyond traditional Likert-scale items to reflect authentic mathematical learning situations. The research aimed to verify the reliability of the scenario-based items through test-retest methods and to analyze high school students' assessment results based on feedback types categorized by specific evaluative elements. The findings are as follows: First, the test-retest reliability of the scenario-based online test tool was found to be statistically significant, demonstrating its stability over time. Second, cross-analysis of all evaluative elements revealed significant differences and correlations between the first and second assessments; subsequently, the analysis of feedback types for each evaluative element was also conducted. Based on these results, this study suggests that online environments can provide categorized feedback tailored to student responses using scenario-based 'attitude and practice' items. Such automated diagnostic and feedback systems are expected to play a pivotal role in providing personalized support for students in the field of mathematics education in the future.

본 연구는 2024년 「순환경제사회 전환 촉진법」 시행 이후에도 정책 공급자와 실무 주체 간의 인식 간극이 지속되는 현실에 주목하며, 업사이클 디자이너를 핵심 매개자로 설정하는 시스템 디자인 관점에서 순환경제 플랫폼의 설계 진화 방향을 탐구하는 것을 목적으로 한다. 기존 연구들이 주로 입법적 틀과 경제적 효율성 분석에 집중해 온 반면, 우리는 사회기술시스템(Socio-technical System) 관점에서 주요 이해관계자 간 상호작용을 통합적으로 고찰하였다. 이를 위해 우리는 한국의 서울새활용플라자(SUP) 소재은행과 핀란드의 Materiaalitori를 사례로 선정하여 신뢰 거버넌스, 포용적 시스템 디자인, 네트워크 효과의 세 가지 차원에서 교차 비교를 수행하였다. 분석 결과, 우리는 Materiaalitori가 법적 의무화를 통해 제도적 안정성을 확보하였으나, 2020년 기준 등록 사용자 1,000명 미만·공고 건수 약 500건이라는 실증 데이터는 법적 강제만으로는 자발적 참여 확대가 어려움을 보여주며, Design Justice 관점에서 디자이너·시민의 구조적 배제라는 한계가 존재함을 확인하였다. 반면 우리는 SUP가 누적 방문객 24만 명이라는 강력한 시민 참여 기반을 보유하면서도, 법적 기반의 부재와 디지털 확장성 미비(온라인 소재 거래 불가 등)로 인해 선순환 구조가 완성되지 못하고 있음을 발견하였다. 우리는 이를 통해 업사이클 디자이너가 주도하는 포용적 설계가 순환경제 플랫폼의 자생적 성장을 촉진하는 핵심 조건임을 도출하였으며, 정책 설계자·플랫폼 운영자·업사이클 디자이너를 위한 통합 거버넌스 지침과 포용적 생태계 모델을 제안한다.

This study aims to explore the evolutionary direction of circular economy platform design from a system design perspective, positioning upcycling designers as pivotal mediators of this transition. We focus on the persistent perception gap between policymakers and practitioners that has continued even after the 2024 enforcement of Korea's Act on the Promotion of the Transition to a Circular Economy Society. While existing literature has primarily focused on legislative frameworks and economic efficiency, we comprehensively examine the interactions among key stakeholders from a socio-technical systems perspective. To this end, we conducted a cross-comparative analysis of the Seoul Upcycling Plaza (SUP) Material Bank in Korea and Finland's Materiaalitori across three dimensions: trust governance, inclusive system design, and network effects. We demonstrate that although Materiaalitori achieved institutional stability through legal mandates, empirical data-showing fewer than 1,000 registered users and approximately 500 listings as of 2020-indicates that legal obligation alone is insufficient to foster voluntary participation. Furthermore, we identify that from a Design Justice perspective, such mandates give rise to the structural exclusion of designers and citizens. In contrast, we find that while SUP maintains a robust civic participation base of 240,000 cumulative visitors, the absence of a legal foundation and lack of digital scalability-such as the inability to conduct online material transactions-hinder the completion of a virtuous cycle. We conclude that inclusive design led by upcycling designers is a critical condition for the self-sustaining growth of circular economy platforms, and propose integrated governance guidelines for policymakers, online-offline integration strategies for platform operators, and an inclusive ecosystem model for upcycling designers and citizens.

본 연구는 생성형 AI 태도에 영향을 미치는 직접적 요인이 무엇인지 살펴보는 것이 연구의 목적이다. 이를 위해 전통적인 광고 연구 변인인 매력성, 신뢰성과 AI로부터 유발되는 불쾌함, 유사성, 현실 인식 및 새로운 기술로부터 유발되는 호기심과 AI에 대한 친숙도를 유용한 변인으로 설정하여 AI 태도에 미치는 영향을 살펴보았다. 연구 결과 호기심과 AI 친숙도는 AI 태도에 긍정적인 영향을 미치며, 불쾌함은 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 선행 연구와는 다르게 매력성, 신뢰성, 유서성 등의 변인들은 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 생성형 AI 광고에 대한 태도는 AI에 대한 긍정적인 호기심과 동시에 이러한 기술에 대한 불쾌함이 상호 공존한다는 것이다. 따라서 기업의 마케팅 커뮤니케이션에 있어서 생성형 AI를 단순히 활용하기 보다 어떻게 하면 소비자에게 긍정적인 호기심을 유발할 수 있는지에 대한 전략적 관심의 필요성을 제시한 것이라 하겠다. 나아가 본 연구의 결과는 생성형 AI광고에 대한 태도에 영향을 미치는 유용한 변인이 무엇인지를 밝히고자 한 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.

The purpose of this study is to examine the direct factors influencing attitudes toward generative AI. To this end, traditional advertising research variables such as attractiveness and trustworthiness, as well as unpleasantness, similarity, and perception of reality induced by AI, curiosity induced by new technology, and familiarity with AI, were established as useful variables to investigate their impact on AI attitudes. The results showed that curiosity and AI familiarity have a positive influence on AI attitudes, while unpleasantness has a negative influence. However, unlike previous studies, variables such as attractiveness, trustworthiness, and familiarity were found to have no influence. The findings of this study indicate that attitudes toward generative AI advertising involve the coexistence of positive curiosity about AI and simultaneously unpleasantness regarding such technology. Therefore, this suggests the need for strategic attention in corporate marketing communications regarding how to induce positive curiosity in consumers, rather than simply utilizing generative AI. Furthermore, the significance of this study lies in its attempt to identify the useful variables that influence attitudes toward generative AI advertising.

이북5도 지역의 전통예술은 분단 이후 전승 환경의 단절로 인해 연구가 제한적으로 이루어져 왔다. 특히 함경남도 검무는 전승 계보와 춤사위에 대한 논의가 일부 진행되었으나, 반주음악과 춤사위 간의 관계를 체계적으로 규명한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 함경남도 검무 반주음악과 춤사위 간의 상관성을 규명하는 데 목적을 둔다. 연구 방법으로는 시간, 공간, 동작, 에너지 및 표현의 네 가지 분석 틀을 적용하고, 템포와 이동 빈도를 활용한 보조적 정량 분석을 실시하였다. 또한 장단 수를 기준으로 환산한 절대 지표를 도입하여 분석의 객관성을 확보하였다. 반주음악은 느린허튼타령, 중허튼타령, 자진허튼타령으로 이어지는 단계적 가속 구조를 보였으며, 이에 따라 춤사위는 응축-축적-표출의 전개 양상을 나타냈다. 특히 자진허튼타령에서 템포 지수와 이동 밀도가 가장 높게 나타났고, 칼 사용 밀도는 모든 장단에서 비교적 일정하게 유지되었다. 이는 함경남도 검무가 장단을 중심으로 음악과 춤이 긴밀하게 결합된 통합적 예술임을 보여준다. 본 연구는 반주음악과 춤사위 간의 상관성을 정성적, 정량적으로 제시함으로써 함경남도 검무의 예술적 특성과 독자성을 규명하고, 한국 전통무용 연구의 방법론 확장에 기여한다.

This study examines the correlation between accompaniment music and dance movements in Hamgyeong-namdo Geommu, a traditional sword dance of the Five Northern Provinces of Korea. Due to discontinuities in transmission following the division of Korea, scholarly research on this heritage has been limited, particularly regarding the relationship between music and choreography. To address this gap, we apply four analytical frameworks-Time Structure, Spatial Structure, Movement Structure, and Energy and Expressive Structure-and conduct supplementary quantitative analysis using tempo and movement frequency. In addition, absolute indices standardized by the number of jangdan are introduced to ensure analytical objectivity. The accompaniment music exhibits a gradual acceleration structure from Neurin Heoteun Taryeong to Jung Heoteun Taryeong and Jajin Heoteun Taryeong, corresponding to a structural progression of condensation, accumulation, and expression in the dance movements. The tempo index and movement density reach their highest values in Jajin Heoteun Taryeong, while sword usage density remains relatively constant throughout. These findings demonstrate that Hamgyeong-namdo Geommu is an integrated art form in which music and dance are organically interconnected. We clarify the artistic uniqueness of Hamgyeong-namdo Geommu and expand methodological approaches in Korean traditional dance research through the combined use of qualitative and quantitative analyses.

본 연구는 신규간호사 직업적응 측정도구 개발을 위한 기초 작업으로 직업적응에 영향을 미치는 요인을 다룬 선행 연구들을 체계적으로 검토하였다. 이를 위해 최근 10년간 신규간호사직업적응과 관련된 한국어 및 영어 논문을 국내외 컴퓨터 데이터베이스를 활용하여 체계적으로 검색·수집하였으며, 선정된 문헌을 대상으로 방법론적 체계적 문헌고찰을 통해 분석하였다. 그 결과 총 6224편의 연구를 분석한 결과 신규간호사의 직업적응은 개인의 적응 능력에 국한되지 않고 조직의 지지체계, 리더십, 교육 및 사회적 관계망과 긴밀히 연관되어 있음을 확인하였다. 이는 의료인의 직업적응을 효과적으로 증진하기 위해 개인 중심의 개입뿐만 아니라 조직 차원의 구조적·환경적 지원이 병행되어야 함을 시사한다. 이에 본 연구는 국내외에서 사용된 직업적응 측정도구를 대상으로 신규간호사의 직업적응 전문성과 임상학적 상황을 얼마나 적절히 반영하고 있는지 평가하고자 한다. 나아가 이러한 분석 결과를 바탕으로 신규간호사의 안정적인 직업적응을 도모하기 위해서는 보건의료 인력 관리 및 교육프로그램이 필요함을 제언한다. 특히 경력초기 의료인, 복귀인력과 같은 취약 집단을 대상으로 한 맞춤형·단계적 지원 전략이 마련되어 이를 통해 향후 한국형 신규간호사의 직업적응도구개발을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

This study systematically reviewed previous studies on factors affecting job adaptation as a foundational task for developing a tool to measure job adaptation for new nurses. To this end, Korean and English papers related to the career adaptation of new nurses over the past 10 year were systematically searched and collected using domestic and intermational computer databases, and the selected literature was analyzed through a methodological and systematic literature reviw. As a result of an analysis of 6224 studies, it was confirmed that the job adaptation of newly graduated nurses is not limited to individual adaptive capacity but is closely associated with organization's support system, leadership, education, and social networks. this suggest that effective career adfustment among healthcare progessionals requires both individual-centered interventions and organizational-level strctural and environmental support. Therefore, this study aims to evaluate how appropriately occupational adaptation measurement tools used domestically and internationally reflect the professional expertise and clinical situation of newly graduated nurses. Furthermore, based on these analysis results, we suggest that healthcare workforce management and education programs are necessary to promote the stable pccupational adaptation of new nurses. In particular, customized and phased support strategies targeting vulnerable groups, susch as healthcare professionals in their early careers and returning personnel, have been established to provide foundational data for the futeure development of a Korea-style vocational daptation tool for new nurses.

본 연구에서는 얼굴 영상으로부터 추출한 임베딩을 이용하여 작업자의 피로도를 효율적으로 분류하는 방법을 제안한다. 얼굴 이미지 임베딩 방법 중 기존의 ArcFace 모델은 얼굴 인식을 위해 설계된 512차원 임베딩을 제공하지만, 이를 그대로 피로 분류에 적용하면 불필요한 특징과 차원의 과잉으로 인해 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 이에 본 연구에서는 ArcFace에서 추출한 512차원 얼굴 임베딩을 Conditional ordinal regression for neural networks(CORN) 기반 어댑터를 통해 256차원으로 변환하고, 이를 입력으로 하는 다층 퍼셉트론 분류기를 학습하는 방식을 제안한다. 실험은 피로도 2단계(레벨 1, 5)와 3단계(레벨 1, 3, 5) 분류 문제를 대상으로 진행된다. 실험 결과, ArcFace 임베딩을 직접 사용한 경우 분류 정확도는 57.5%와 40.4%에 불과하였으나, 제안한 어댑터 기반 임베딩은 85.3%와 67.5%의 정확도를 달성하여 크게 향상된 성능을 보인다. 이러한 결과는 단순히 차원을 축소하는 것에 그치지 않고, 피로도 분류 문제에 특화된 표현 학습을 통해 피로 분류 성능을 개선할 수 있음을 시사한다.

This study proposes a method for efficiently classifying workers' fatigue levels using embeddings extracted from facial images. Among facial image embedding methods, the conventional ArcFace model provides 512-dimensional embeddings designed for face recognition. However, directly applying these embeddings to fatigue classification leads to performance degradation due to redundant features and excessive dimensionality. To address this limitation the author propose a conditional ordinal regression for neural networks(CORN)-based adapter that transforms the ArcFace facial embeddings into a more compact 256-dimensional representation. A multi-layer perceptron(MLP) classifier is then trained using the transformed embeddings as input. Experiments are conducted on both binary fatigue classification (levels 1, 5) and three-level classification (levels 1, 3, 5). The results show that when using ArcFace embeddings directly, the classification accuracy is limited to 57.5% and 40.4%, respectively. In contrast, the proposed adapter-based embedding achieves significantly improved accuracies of 85.3% and 67.5%. These results indicate that the proposed method not only reduces the dimensionality but also enables task-specific representation learning tailored for fatigue classification, thereby improving classification performance.

본 연구는 유튜브 플랫폼 환경에서 K-Pop 원곡이 2차 창작 콘텐츠(UGC)와 댓글 참여를 통해 어떠한 향유구조로 조직되는지를 규명하고자 한다. 오늘날 음원은 단순한 청취 대상이 아니라 반복적 호출과 재사용을 통해 다양한 방식으로 소비되는 텍스트로 기능한다. 이를 빌렘 플루서의 코무니콜로기 개념을 적용해 담론형과 대화형 커뮤니케이션을 분석 틀로 설정하고 에스파의 「Supernova」와 윤하의 「사건의 지평선」을 중심으로 유튜브 Content ID를통해 원곡 사용이 확인된 2차 창작 콘텐츠를 대상으로 수집·유형화하여 향유 양상을 분석하였다. 분석 결과, K-Pop 원곡은 두 가지 향유 구조로 조직됨을 확인하였다. 담론형 구조는 원곡의 정서와 해석을 유지한채 가사 영상, 팬캠, 리액션을 통해 집단적 감정 공유를 형성하며 '대동성'의 특성을 보였다. 반면 대화형 구조는 커버, 리믹스, 매쉬업, 팬 메이드 콘텐츠 등을 통해 원곡을 변형·재구성하며 '놀이성' 기반의 향유 양상을 형성하였다. 본 연구는 유튜브 환경에서 원곡이 고정된 의미의 전달 대상이 아니라 참여와 변형을 통해 다양한 해석이 생성되는텍스트로 작동함을 밝히며 이를 설명하는 향유 구조 분석 틀을 제시한다.

This study examines how K-Pop original music is organized into consumption structures on YouTube through user-generated content (UGC) and comment participation. Today, music functions not merely as an object of listening but as a text consumed through repeated invocation and reuse. Drawing on Vilém Flusser's concept of Kommunikologie, this study adopts discourse-oriented and dialogue-oriented communication as an analytical framework. Focusing on aespa's "Supernova" and Younha's "Event Horizon," UGC confirmed through YouTube's Content ID system was collected and categorized to analyze patterns of consumption. The findings show that the consumption of K-Pop original music is structured along two modes. The discourse-oriented structure maintains the affect and interpretation of the original music while forming collective emotional resonance through lyric videos, fan cams, and reaction content, reflecting 'social cohesion'. In contrast, the dialogue-oriented structure transforms and recombines the original music through covers, remixes, mashups, and fan-made content, reflecting 'playfulness'. We argue that, within YouTube, original music operates not as a fixed object of meaning but as a reconfigurable text through participation and transformation, and propose an analytical framework for understanding such consumption structures.

본 연구의 목적은 일본 공공도서관의 지역 디지털 아카이브 운영 사례를 분석하여 시민 참여의 단계와 유형을 도출하고 이를 지속시키는 운영 요인을 규명하는 데 있다. 이를 위해 일본의 5개 공공도서관 사례를 대상으로 자료 수집, 정리 및 기술, 활용, 운영 및 기획 단계별 시민 참여 양상을 비교·분석하였다. 연구 결과, 시민 참여는 단순한 자료 제공을 넘어 전사 및 메타데이터 보완, 활용 프로그램 기획 등 아카이브 운영 전반에 걸쳐 나타났으며, 참여형태는 운영 참여형, 정보 보완형, 전문 과업 참여형, 활용 확산형의 네 가지 유형으로 범주화되었다. 또한 시민 참여를 활성화하고 지속시키는 요인으로는 사용이 용이한 플랫폼, 지도 기반 인터페이스, AI 보조 전사 기능 등 기술적 설계와 더불어, 오프라인 프로그램 운영, 사서의 중개 및 교육, 시민 조직과의 협력과 같은 운영적 장치가 기능하고 있었다. 이러한 분석을 바탕으로, 국내 공공도서관 지역 디지털 아카이브가 지역 공동체의 기억 플랫폼으로서 기능을강화하기 위해 참여형 플랫폼으로의 인식 전환, 자료의 신뢰성 관리체계 정비, 지속 가능한 참여 구조 설계가 필요함을 제언하였다.

This study examines local digital archives operated by Japanese public libraries to identify the stages and types of citizen participation and to explore the operational factors that sustain such participation. We analyze five cases, focusing on participation across the stages of collection, description and metadata creation, utilization, and planning and management. We find that citizen participation extends beyond simple material donation to include transcription, metadata enrichment, and the planning of utilization programs throughout the archival lifecycle. We categorize participation into four types: governance participation, information enrichment, specialized task participation, and use-oriented engagement. We also find that participation is supported not only by technological features, such as user-friendly platforms, map-based interfaces, and AI-assisted transcription tools, but also by institutional practices, including offline programs, librarians' mediation and training, and collaboration with organized citizen groups. Based on these findings, we suggest that Korean public libraries should reconceptualize local digital archives as participatory platforms, establish systematic mechanisms to ensure data reliability, and design sustainable participation structures to strengthen their role as community memory platforms.

본 연구는 한국모태펀드를 포함한 정책자금 기반 벤처투자 노출이 코스닥 상장기업의 연구개발 투자행태와 단기 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 검증한다. 분석대상은 2005년부터 2023년까지 코스닥 시장에 상장한 기업 가운데 상장 후 3년차에 해당하는 기업-연도 관측치이며, 최종 분석표본은 1,203개이다. 연구에서는 투자기업과 비투자기업 간의 선택편의를 줄이기 위해 성향점수매칭(PSM)을 적용하고, 이후 기업규모, 수익성, 부채비율, 기업연령 및 산업 고정효과를 통제한 회귀모형을 추정하였다. 실증결과, vc_flag(GVC 노출의 대리변수)가 GVC 노출기업은 단변량 비교에서는 더 높은 연구개발집약도를 보였으나, 통제변수와 산업효과를 반영한 RD_intensity 모형에서는 통계적으로 유의하지 않았다. 반면 연구개발비 절대규모를 나타내는 ln(1+R&D) 모형에서는 GVC 노출이 유의한 정(+)의 관계를 보였으며, 영업이익률(OPM) 모형에서는 유의한 효과가 나타나지 않았다. 이는 정책자금 기반 벤처투자가 연구 개발 총량 확대에는 기여할 수 있으나, 상대적 집약도나 단기 수익성 개선으로 곧바로 이어지지 않을 수 있음을 시사한다. 본 연구는 연구개발비의 절대규모와 집약도를 구분하여 정책효과를 해석하고, 상장 직후의 일시적 왜곡 가능성을 줄이기 위해 상장 후 3년차 관측치를 사용하였다는 점에서 의의를 갖는다.

This study examines whether exposure to government-backed venture capital related to the Korea Fund of Funds is associated with R&D input and short-term performance among KOSDAQ-listed firms. The sample consists of 1,203 firm-year observations measured in the third year after listing for firms that went public between 2005 and 2023. The key explanatory variable is vc_flag, used as a proxy for policy-backed venture capital exposure. Propensity score matching (PSM) is employed as a preprocessing step to diagnose covariate balance between exposed and non-exposed firms, while the main regressions control for firm size, profitability, leverage, firm age, and industry fixed effects. The results show that GVC-exposed firms exhibit higher average R&D intensity in univariate comparisons, but GVC exposure is not statistically significant in the sales-based R&D intensity model after firm characteristics and industry effects are taken into account. By contrast, GVC exposure is positively and significantly associated with the absolute scale of R&D expenditure in the ln(1+R&D) model, whereas no statistically significant effect is found for short-term operating performance. These findings suggest that policy-backed venture investment may help expand the overall volume of R&D spending, but its effect does not necessarily translate into higher R&D intensity or immediate profitability within a short post-IPO horizon.

본 연구는 외식산업에서 활용되는 AI 기반 개인화 메뉴 추천시스템에 대한 이용자의 지속사용의도 형성 메커니즘을 기술수용모형(TAM)을 기반으로 실증적으로 규명하고, 개인화 지각과 설명가능성의 조절효과를 분석하였다. 설문조사를 통해 수집된 269명의 유효 표본을 대상으로 구조방정식모형(SEM)과 다중집단 분석을 실시하였다. 분석 결과, 지각된 사용용이성(Perceived Ease of Use, 이하 PEOU)은 지각된 유용성(Perceived Usefulness, 이하 PU)과 태도(Attitude, 이하 ATT)에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤고, PU는 ATT와 지속사용의도(Continuance Intention, 이하 CI)에, ATT는 CI에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 기술수용모형의 주요 경로가 모두 채택되었다(H1-H5 채택). 조절효과 분석 결과, 개인화 지각은 PEOU가 PU에 미치는 영향(H6)과 PU가 CI에 미치는 영향(H7)을 유의하게 강화하는 것으로 나타났으며, 설명가능성은 ATT가 CI에 미치는 영향(H8)을 유의하게 강화하는 것으로 확인되었다. 본 연구는 기술수용모형을 외식산업 AI 추천시스템 맥락으로 확장하고, 개인화 지각과 설명가능성의 조절효과를 실증적으로 규명함으로써 이론적 지평을 확장하였다. 실무적으로는 AI 추천시스템 설계 시 사용 편의성과 유용성의 균형, 개인화 수준의 전략적 제고, 설명가능한 AI 설계의 도입, 단계적 운영 전략의 필요성 등에 대한 구체적 시사점을 제공한다.

This study empirically investigates the mechanisms underlying users' continuance intention toward AI-based personalized menu recommendation systems in the foodservice industry, based on the Technology Acceptance Model (TAM), and analyzes the moderating effects of personalization perception and explainability. Structural equation modeling (SEM) and multi-group analysis were conducted on 269 valid responses collected through a survey. The results show that perceived ease of use (PEOU) had significant positive effects on perceived usefulness (PU) and attitude (ATT); PU significantly influenced ATT and continuance intention (CI); and ATT significantly influenced CI, confirming all major paths of the TAM (H1-H5 accepted). Regarding moderating effects, personalization perception significantly strengthened the effect of PEOU on PU (H6) and the effect of PU on CI (H7). This study extends the theoretical horizon by applying TAM to the context of AI recommendation systems in the foodservice industry and empirically verifying the moderating roles of personalization perception and explainability. Practically, it provides specific implications for designing AI recommendation systems, including the importance of balancing usability and usefulness, strategically enhancing personalization levels, implementing explainable AI design, and adopting phased operational strategies.

본 연구는 간호대학생의 대인관계능력과 문제해결능력의 관계에서 공감능력의 부분매개효과를 규명하기 위해 수행되었다. 연구 대상자는 일부 지역의 간호대학생으로 구성되었으며, 연구 기간은 2025년 5월10일부터 6월5일 까지 진행되었다. 최종 분석에 포함된 대상자는 189명이었다. 수집된 자료는 기술통계, t-검정(t-test), 분산분석(ANOVA), Pearson 상관분석, 다중회귀분석(Multiple regression) 등을 활용하여 분석하였으며, 매개효과의 통계적 유의성은 SPSS의 PROCESS Macro 4.0을 활용하여 확인하였다. 다중회귀분석 결과, 성적이 낮은 경우(𝛽=-.259, p=.003) 문제 해결능력에 부정적 영향력을, 대인관계능력(𝛽=.298, p<.001), 공감적능력(𝛽=.237, p<.001)이 문제해결능력에 긍정적으로 유의한 영향력을 나타났다. 또한, 대인관계능력과 문제해결능력 간의 관계에서 공감능력 부분매개효과를 가지는 것으로 나타났다. 즉, 공감능력은 대인관계능력이 문제해결능력에 미치는 영향을 미치는 과정에서 매개역할을 하며, 대인관계능력이 공감능력을 통해 문제해결능력 향상에 기여할 수 있음을 시사한다. 따라서 간호대학생의 문제해결능력을 증진하기 위한 전략으로 공감능력을 강화하는 방안을 고려할 필요가 있다. 특히, 간호학과 1, 2학년 학생들의 원활한 문제해결능력을 증진하기 위해 대인관계능력을 높이는 동시에 공감능력을 향상시키는 프로그램 개발 및 적용이 요구된다. 이러한 노력이 이루어진다면 긍정적인 경험을 제공하고 성공적인 문제해결능력을 키우는데 기여할 것으로 기대된다.

This study aimed to examine the partial mediating effect of empathy in the relationship between interpersonal competence and problem-solving ability among nursing students. The participants were nursing students from a specific region in South Korea, and data were collected from May 10 to June 5, 2025. A total of 189 students were included in the final analysis. Descriptive statistics, t-tests, ANOVA, Pearson correlations, and multiple regression were applied to analyze the data. The mediating effect was verified using SPSS PROCESS Macro 4.0. The results of multiple regression analysis showed that low academic performance (𝛽 =-0.259, p=.003) had a significant negative effect on problem-solving ability, while interpersonal competence (𝛽=0.298, p<.001), and empathy ability(𝛽=0.237, p<.001) had significant positive effects on problem-solving ability. Furthermore, empathy partially mediated the relationship between interpersonal competence and problem-solving ability, suggesting that interpersonal competence may enhance problem-solving ability through empathy. Therefore, strengthening empathy should be considered an effective strategy to improve the problem-solving skills of nursing students. In particular, for first- and second-year students, developing and applying educational programs that enhance both interpersonal and empathic competencies could facilitate smoother problem-solving and contribute to positive learning experiences.

본 논문에서는 자원 제약이 심한 엣지 환경에서 효율적인 얼굴 인식 보안 기능을 구현하기 위해, 연산 오프로딩(Computation Offloading)을 적용한 하이브리드 AI 보안 시스템 아키텍처를 제안한다. 제안 시스템은 Arduino UNO 기반의 엣지 계층에서 저전력 이벤트 감지를 수행하고, 고부하 AI 연산은 Node.js 기반의 로컬 PC 환경으로 오프로딩하여 처리하는 구조를 가진다. 특히, 시스템의 보안 운영 논리를 'SAFE', 'FALSE_POSITIVE', 'NO_FACE', 'USER_KNOWN', 'ALERT_INTRUDER'의 5단계 상태 체계로 구조화하여 보안 판단의 무결성을 확보하고, YOLOv8n, YuNet, ArcFace로 구성된 단계적 AI 파이프라인를 통해 불필요한 연산을 조기에 차단하는 효율성을 달성하였다. 모든 추론 과정은 로컬 환경 내에서 수행되어 네트워크 지연을 제거하고 개인정보 유출 위험을 원천 차단한다. 실험 결과, 전체 응답 시간은 약 4초, 순수 AI 추론 시간은 약 300ms를 기록하였으며, 임계값 0.85 기준에서 약 0.96의 높은 재현율(Recall)을 확보하였다. 본 연구는 저사양 엣지 환경에서도 적용 가능한 실용적인 보안 시스템 구현 방안을 제시하며, 자원 제약 환경에 최적화된 보안 시스템 설계의 효율적인 대안을 제시한다.

This paper proposes a hybrid AI security system architecture applying computation offloading to implement efficient face recognition-based security functions in resource-constrained edge environments. The proposed system is designed to perform low-power event sensing at the edge layer based on Arduino UNO, while offloading high-load AI computations to a local PC environment based on Node.js. In particular, the system ensures the integrity of security decision-making by structuring the logic into a five-state framework: 'SAFE', 'FALSE_POSITIVE', 'NO_FACE', 'USER_KNOWN', and 'ALERT_INTRUDER'. It achieves computational efficiency through a stage-wise AI pipeline consisting of YOLOv8n, YuNet, and ArcFace, which enables early exit of unnecessary operations. Since all inference processes are conducted within the local environment, network latency is eliminated, and privacy risks associated with external data transmission are fundamentally blocked. Experimental results demonstrated an end-to-end response time of approximately 4 seconds and an AI inference time of about 300 ms, with a high recall of approximately 0.96 at a threshold of 0.85. This study demonstrates a practical security system for low-end edge devices and provides an efficient alternative for designing security architectures in resource-limited environments.

본 연구는 위치 기반 중고거래 플랫폼 '당근'의 UI 사용성이 사용자 경험(UX)에 미치는 영향을 분석하였다. 연구방법으로는 탐색성, 가시성, 심미성, 기능성, 친숙성, 직관성, 선호도의 7가지 사용성 평가 요소를 기준으로 전문가 UI 분석과 사용자 설문조사를 병행하였다. 설문조사는 5점 리커트 척도를 기반으로 수행되었으며, 사용자 인식을 종합적으로 분석하였다. 분석 결과, 친숙성과 직관성이 높게 평가되어 사용자가 별도의 학습 없이 쉽게 이용할 수 있는 구조임이 확인되었다. 가시성과 탐색성 또한 긍정적으로 나타나 정보 전달의 명확성과 사용자 흐름이 효과적으로 설계되어 있음을 보여준다. 기능성과 선호도 역시 전반적으로 양호한 수준을 보였으며, 플랫폼 이용 만족도가 높은 것으로 나타났다. 반면 심미성은 상대적으로 낮은 평가를 받아 시각적 디자인 개선의 필요성이 도출되었다. 또한 사용성 요소 간 유의한 관계가 확인되었으며, 특히 기능적 편의성이 사용자 선호도에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합적으로 당근 플랫폼은 위치 기반 구조와 신뢰 중심 UX를 통해 긍정적인 사용자 경험을 제공하고 있으며, 본 연구는 위치 기반 중고거래 플랫폼의 UX 전략 수립을 위한 실증적 자료로 활용될 수 있다.

This study analyzed the impact of UI usability on the user experience (UX) of the location-based second-hand trading platform, 'Danggeun.' The research methodology combined expert UI analysis with a user survey based on seven usability evaluation factors: discoverability, visibility, aesthetics, functionality, familiarity, intuitiveness, and preference. The survey was conducted using a 5-point Likert scale to analyze user perceptions. The results showed that familiarity and intuitiveness were rated highly, confirming that the platform enables users to operate easily without prior learning. Visibility and discoverability also received positive evaluations, indicating effective information delivery and user flow. Functionality and preference demonstrated positive levels, reflecting high user satisfaction, whereas aesthetics received lower ratings, suggesting the need for visual design improvements. In addition, relationships among usability factors were identified, with functionality showing a strong influence on user preference. Overall, the Danggeun platform provides a positive user experience through its location-based structure and trust-centered UX, and this study offers empirical insights for UX strategies in location-based second-hand trading platforms.

본 연구에서는 도시철도 환기구 주변 박스 구조물의 손상 특성을 분석하고, 현장조사와 전산유체해석(CFD)을 통해 환기구 주변 온도변화와 횡방향 균열 발생의 상관관계를 검토하였다. 도시철도 본선 박스 구조물의 균열 유형을 분석한 결과, 슬래브 횡방향 균열이 가장 큰 비중을 차지하였으며, 전체 균열 유형 중 횡방향 균열은 78.9%로 나타나주요 손상 형태로 확인되었다. 현장조사 결과, 횡방향 균열은 일반 구간보다 환기구 인접 구간, 특히 급기 환기구 주변에서 집중적으로 발생하는 경향을 보였으며, 환기구 중심부를 기준으로 약 20m 범위에서 균열이 집중되는 것으로 분석되었다. 수치해석(CFD) 결과 외기 온도 영하 15℃ 조건에서 환기구 중심부 기준 좌우 약 10m, 즉 총 20m 범위에서 구조물 내부의 온도 및 유동 변화가 상대적으로 크게 나타나 현장조사 결과와 유사한 경향을 보였다. 따라서 환기구 주변 박스 구조물의 횡방향 균열은 단순한 일반 손상이 아니라 환기구를 통한 외기 유입에 따른 국부적 온도변화와 밀접한 관련이 있는 것으로 분석되며, 환기구 중심부 기준 약 20m 범위는 유지관리상 우선적인 중점 관리구간으로 설정할 필요가 있다.

This study analyzed the damage characteristics of box structures around urban railway ventilation shafts and investigated the correlation between temperature changes around the ventilation shafts and the occurrence of transverse cracks through field investigation and computational fluid dynamics (CFD) analysis. The analysis of crack types in urban railway mainline box structures showed that transverse cracks in the slab accounted for the largest proportion, and transverse cracks represented 78.9% of all crack types, indicating that they were the dominant form of damage. Field investigation results showed that transverse cracks tended to be concentrated in sections adjacent to the ventilation shafts, particularly around supply-air ventilation shafts, rather than in general sections, and that crack concentration was observed within an approximately 20 m range from the center of the ventilation shaft. The CFD analysis also indicated that, under an external air temperature condition of -15℃, relatively large changes in internal temperature and airflow occurred within about 20 m in total, corresponding to approximately 10 m on each side from the center of the ventilation shaft, showing a trend similar to that observed in the field investigation. Therefore, the transverse cracks in box structures around ventilation shafts were determined to be closely related not to general deterioration but to localized temperature changes caused by the inflow of outside air through the ventilation shafts. In addition, the section within approximately 20 m from the center of the ventilation shaft should be designated as a priority maintenance zone.

본 연구는 공용 중인 철도터널을 대상으로 정밀안전진단 및 현장조사 자료를 활용하여 단면변화부와 시공이음부의 손상 특성을 분석하고, 이에 따른 유지관리 방안을 제시하고자 하였다. 분석구간은 구조적 불연속부를 중심으로 일반구간, 전이구간 및 영향구간으로 구분하였으며, 균열, 열화손상 및 단면손상을 구분하고 손상발생 현황에 대해 통합적으로 검토하였다. 분석 결과, 조사된 터널에서 일반구간보다 전이구간과 영향구간의 손상발생비율이 높게 나타났으며, 특히 단면변화부와 시공이음부를 포함하는 영향구간에서 손상이 집중되는 경향이 확인되었다. A, C 터널은 영향구간에서 손상이 뚜렷하게 증가하는 집중형 분포를 보인 반면, B 터널은 전이구간부터 영향구간까지 손상이 확산되는 양상을 나타냈다. 또한, 이격거리별 손상 분포는 영향구간 인근에서 가장 크게 나타난 후 거리가 증가함에 따라 점진적으로 감소하는 경향을 보였다. 따라서 단면변화부와 시공이음부는 터널 내 주요 취약부위로 판단되며, 향후 유지관리에서는 해당 구간에 대한 점검과 선제적 보수 및 구간별 차등 관리기준의 도입이 필요하다.

This study investigated the damage characteristics of section transition zones and construction joints in operating railway tunnels using detailed safety inspection reports and field survey data. The investigated sections were classified into general, transition, and influence zones based on structural discontinuity, and the occurrence of cracks, deterioration, and section loss was comprehensively reviewed. The results showed that damage occurrence ratios were higher in the transition and influence zones than in the general zones, with the highest concentration observed in the influence zones including both section transition parts and construction joints. Tunnels A and C exhibited concentrated damage patterns, whereas Tunnel B showed a more distributed pattern extending from the transition zone to the influence zone. In addition, damage tended to decrease gradually with increasing distance from the influence zone. These findings indicate that section transition zones and construction joints are critical vulnerable areas in railway tunnels and should be prioritized in inspection and preventive maintenance planning.

챗봇 기반의 대화형 인터페이스를 활용하여 사용자에게 개인화된 기상 정보를 제공하는 시스템을 제안하였다. 기존 기상 정보 서비스가 객관적 수치 중심의 단방향 정보를 제공하여 개인의 실제 체감과 차이를 보이는 한계를 보완하기 위해, 제안하는 시스템은 사용자의 주관적 체감 피드백을 실시간 기상 관측 지표와 시계열적으로 바인딩(Binding)하여 데이터베이스화하고, 이를 관리할 수 있는 개인화 프레임워크를 제안하였다. 제안된 시스템은 기상청 오픈 API를 통해 수집된 다각화된 기상 데이터를 정규화하여 통합 제공하며, 사용자가 축적한 과거 경험 데이터를 기반으로 현재의 기상 상황을 재조회할 수 있는 상황 인식(Context-aware) 기능을 통해 개인화 서비스를 구현하였다. 또한 지역 좌표 매핑과 자동 예약 알람 기능을 통해 서비스의 편의성을 확보하였다. 사용자 경험 평가 결과, 모든 항목에서 중립 기준점을 상회하는 높은 만족도를 확인하였으며, 특히 '개별 경험 기록의 유용성' 항목에서 통계적으로 매우 유의미한 결과(p< .001)를 도출하였다. 제안하는 시스템은 정량적 기상 데이터와 주관적 경험의 결합을 통해 초개인화된 기상 서비스 모델의 가능성을 실증하였다는 데 의의가 있다.

This proposed a system that provides personalized weather information to users by utilizing a chatbot-based interactive interface. To complement the limitations of existing weather information services, which provide one-way information centered on objective numerical values and thus show differences from an individual's actual perception, this proposed system a personalization framework that time-series binds subjective user feedback with real-time weather observation indicators into a database and manages them. The proposed system provides diversified weather data collected through the Korea Meteorological Administration (KMA) Open API in an integrated manner after normalization, and implemented personalized services through a context-aware function that allows users to retrieve current weather conditions based on their accumulated past experience data. In addition, the convenience of the service was secured through regional coordinate mapping and automated scheduled alarm functions. As a result of the user experience evaluation, high satisfaction exceeding the neutral threshold was confirmed in all categories, and particularly, statistically very significant results(p< .001) were derived in the 'Utility of Individual Experience Records' category. The proposed system is significant in that it demonstrated the possibility of a hyper-personalized weather service model through the combination of quantitative weather data and subjective experience.

자율주행의 핵심인 V2X 통신은 스푸핑, 시빌 공격 등 다양한 사이버 보안 위협에 취약하며, 기존 IEEE 1609.2 암호화 표준만으로는 신종 위협(제로데이 공격)과 내부자 이상 행동을 실시간으로 탐지하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구는 V2X 환경의 주요 보안 위협을 체계적으로 분류하고, 이를 방어하기 위한 인공지능(AI) 및 기계학습(ML) 기반 침입탐지시스템(IDS)의 최신 기술 동향을 분석한다. 특히 기계학습, 딥러닝, 연합학습(Federated Learning) 등 알고리즘 특성에 따른 방어 메커니즘을 비교 고찰함으로써, 차세대 자율주행 보안 네트워크 구축을 위한 실무적·정책적 가이드라인을 제시한다.

V2X communication, a cornerstone of autonomous driving, is highly vulnerable to various cybersecurity threats such as spoofing and Sybil attacks. Existing IEEE 1609.2 cryptographic standards have inherent limitations in the real-time detection of emerging threats (zero-day attacks) and insider anomalies. Accordingly, this study systematically classifies major security threats in the V2X environment and analyzes the latest technological trends in Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML)-based Intrusion Detection Systems (IDS). In particular, by comparing and examining defense mechanisms based on algorithmic characteristics-including machine learning, deep learning, and federated learning-this paper provides practical and policy guidelines for establishing robust, next-generation autonomous vehicle security architectures.

생황은 화성적 기능을 구비한 관악기로 한국과 중국의 음악 발전에 매우 중요한 자리를 차지하고 있다. 본 연구는 1950 - 2000년 까지 한·중의 생황이 어떻게 발전을 하였는가에 대하여, 문헌학과 비교학의 연구 방법을 활용하여 생황의 구조, 음역, 연주 형태 등에 관하여 체계적으로 분석을 하였다. 연구 결과, 한·중의 생황은 시대의 변화에 따라 악기가 개량이 되었고 많은 장르의 음악 작품에서 보편적으로 사용이 되었다. 먼저, 중국의 생황은 key의 부착과 관의 증가를 통해 음역의 확장, 저음 부분과 화성적 기능을 더욱 강화하였다. 이러한 개량 악기들은 중국 민족 관현악단에서 폴리포닉 음악 및 저음 부분에서 음악적으로 아주 중요한 역할을 하게되었다. 한국의 생황은 궁중음악의 연주에서 사용이 되던 악기로서, 중국에서 24관 생황이 도입된 이후 악기의 구조와 연주법 등에서 많은 변화가 나타났다. 또한 양국의 생황은 합주 형태에서 독주, 중주 및 협주곡 형태로 많은 변화를 보였으며, 이 또한 음악적 표현력의 향상와 예술적 기능의 확장을 보여주는 것이다.

The saenghwang is a wind instrument with harmonic capabilities and holds a very important place in the musical development of both Korea and China. This study examines how the saenghwang developed in the two countries from 1950 to 2000, employing methods from philology and comparative studies. It provides a systematic analysis of the instrument's structure, range, and performance practices.The findings show that, with changes over time, the saenghwang in both Korea and China underwent improvements and came to be widely used across various musical genres. In China, the instrument was enhanced through the addition of keys and an increased number of pipes, which expanded its range and strengthened its low register and harmonic functions. These improved instruments came to play a crucial musical role in Chinese national orchestras, particularly in polyphonic textures and low-register parts.In Korea, the saenghwang was traditionally used in court music. After the introduction of the 24-pipe sheng from China, significant changes occurred in its structure and playing techniques. In addition, in both countries, the saenghwang evolved from ensemble use to include solo, chamber, and concerto forms, reflecting an expansion of its expressive capabilities and artistic functions.

본 연구는 경상남도 지역 고령자 디지털 리터러시 조사 원자료를 활용하여 고령층의 디지털 정보 이해도 유형을 분석하였다. 분석대상은 65세 이상 응답자 중 디지털 정보 이해도 14문항에 완전 응답한 382명이다. 무응답 및 결측으로 판단되는 999 코드는 결측 처리하였으며, K-means 군집분석을 실시하였다. 분석 결과, 고령층은 기초이해 취약형 117명(30.6%), 제한적 이해형 174명(45.5%), 상대적 이해 우위형 91명(23.8%)으로 구분되었다. 군집 수 타당화 지표는 2개 군집의 간명성을 보였으나, 정책적 해석 가능성을 고려하여 3개 군집을 채택하였다. 삶의 만족도는 상대적 이해 우위형이 가장 높았으며, 군집 간 차이는 통계적으로 유의하였다(F=70.32, p<.001). 연령, 성별, 교육수준, 거주지역을 통제한 후에도 삶의 만족도 차이는 유의하게 유지되었다(F=30.13, p<.001). 디지털 교육 수요 항목 수 역시 상대적 이해 우위형에서 가장 높게 나타났으며, 통제 후에도 군집 효과가 유의하였다(F=26.88, p<.001). 본 연구는 고령층의 디지털 격차를 기기 접근 문제가 아니라 정보 이해 역량의 차이로 재구성하였다. 이를 바탕으로 역량 수준에 따른 차등적 디지털 포용 정책 설계의 필요성을 제시하였다.

This study analyzed types of digital information comprehension among older adults using raw data from a digital literacy survey in Gyeongsangnam-do. The analysis included 382 respondents aged 65 and over who completed all 14 digital information comprehension items. Codes marked as 999 were treated as missing values, and K-means cluster analysis was conducted. The results identified three groups: a basic-comprehension vulnerable group (n=117, 30.6%), a limited-comprehension group (n=174, 45.5%), and a relatively higher-comprehension group (n=91, 23.8%). Although validation indices suggested the parsimony of a two-cluster solution, a three-cluster solution was adopted for its policy interpretability. Life satisfaction was highest in the relatively higher-comprehension group, and differences across clusters were statistically significant (F=70.32, p<.001). This difference remained significant after controlling for age, gender, education level, and residential area (F=30.13, p<.001). The number of digital education demand items was also highest in the relatively higher-comprehension group, and the adjusted cluster effect remained significant (F=26.88, p<.001). This study reframes the digital divide among older adults as a gap in digital information comprehension rather than merely a matter of device access. Based on these findings, it suggests the need for differentiated digital inclusion policies according to competence levels.

본 연구는 대학도서관 오리엔테이션에 적용된 게이미피케이션 사례를 분석하고 이를 바탕으로 효과적인 운영방안을 도출하는 것을 목적으로 한다. 최근 디지털 정보환경의 확산과 비대면 서비스의 증가로 대학도서관 이용률이 감소하는 가운데 이용자의 참여와 몰입을 유도할 수 있는 새로운 교육 방식으로 게이미피케이션이 주목받고 있다. 이에 본 연구에서는 해외 대학도서관의 게임 기반 오리엔테이션 프로그램을 대상으로 운영 방식, 교육 내용, 기술 환경, 게임 요소를 중심으로 비교·분석하였다. 분석 결과, 게이미피케이션은 전통적인 설명 중심의 강의 교육을 이용자 참여 중심의 학습 경험으로 전환하는 데 활용될 수 있는 수단으로 나타났다. 또한 퍼즐, 탐색, 서사, 협력 등 다양한 게임 메커니즘이 학습 목표와 이용자 특성에 따라 유연하게 적용되며, 고도화된 기술 없이도 효과적인 교육 프로그램 설계가 가능함을 확인하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 대학도서관 오리엔테이션 설계 시 교육목표와 게임 요소 간 정합성 확보, 운영 방식의 다양화, 이용자 특성 반영의 필요성을 제시하였다.

The purpose of this study is to analyze the cases of gamification applied to the orientation of university libraries and derive effective operational strategies. In recent years, as the use of university libraries has declined due to the expansion of digital information environments and the increase in non-face-to-face services, gamification has gained attention as a new educational approach that can encourage user participation and immersion. Accordingly, this study compared and analyzed the game-based orientation programs in overseas university libraries, focusing on operational methods, educational content, technological environments, and game elements. The result of the analysis indicates that gamification serves as an effective means to transform traditional lecture-oriented instruction into participatory, learner-centered learning experiences. In addition, various game mechanisms-such as puzzles, exploration, narrative, and collaboration-are flexibly applied according to learning goals and user characteristics, and it is confirmed that effective educational programs can be designed without advanced technology. Based on this, this study suggests the need to ensure consistency between educational goals and game elements, diversify operational methods, and reflect user characteristics, when designing university library orientation programs.

본 연구는 대한민국이 초고령사회에 진입함에 따라 급증하는 노인복지 수요와 재정 부담, 그리고 인공지능(AI) 기술 확산이 결합된 구조적 전환에 대응하여 복지행정 패러다임의 변화를 분석하고 제도적 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 특히 75세 이상 후기 고령층 증가로 장기요양, 의료, 재가돌봄 등 고비용 서비스 수요가 확대되고, 사회보험 재정의 지속가능성과 세대 간 부담 문제가 심화되고 있다. 기존의 사후적 급여 중심 복지모델은 이러한 변화에 대응하기에 한계를 보이며, 데이터 기반 예측·예방적 복지행정으로의 전환이 요구된다. 이에 본 연구는 AI 기반 고위험군 예측과 맞춤형 서비스 연계 가능성을 검토하고, 일본·스웨덴·미국·덴마크 사례를 비교 분석하였다. 또한 데이터 활용의 제도적 근거 마련, 알고리즘의 투명성·공정성 확보, 불복 및 구제 절차 명문화, 인간 통제 원칙 확립 등 제도적 과제를 제시하였다.

The purpose of this study is to analyze changes in the welfare administration paradigm and suggest institutional improvement measures in response to a structural transformation that combines the rapidly increasing demand for elderly welfare, financial burden, and the spread of artificial intelligence (AI) technology as Korea enters a super-aged society. In particular, the demand for high-cost services such as long-term care, medical care, and home care is expanding due to the increase of the late elderly aged 75 or older, and the sustainability of social insurance finances and the burden between generations are intensifying. The existing post-mortem benefit-oriented welfare model shows limitations in responding to these changes, and the transition to data-based predictive and preventive welfare administration is required. Therefore, this study reviewed the possibility of linking AI-based high-risk groups and customized services, and compared and analyzed cases of Japan, Sweden, the United States, and Denmark. In addition, institutional tasks such as establishing an institutional basis for data utilization, securing transparency and fairness of algorithms, stipulating objection and relief procedures, and establishing human control principles were presented.