Earticle

도심 감시 환경에서 오토바이 추적은 대상의 크기가 작고 이동성이 높으며 가림 현상이 빈번하게 발생하 기 때문에 기술적 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 소형 객체 탐지에도 강인한 알고리즘을 적용하여 오토바이 ReID 정확도를 향상시킬 수 있는 프레임워크를 제안한다. 먼저, YOLOv11을 기반으로 실시간 객체탐지를 수행하 고, 소형 객체의 표현력과 탐지 성능을 높이기 위해 SF(Slicing Aided Fine-tuning)와 SAHI(Slicing Aided Hyper Inference)를 적용하였다. 탐지된 오토바이 인스턴스는 체계적으로 그룹화 및 주석 처리되어 견고한 ReID 데이터셋을 구축하며, 전이학습 기반 ReID 모델을 통해 각 오토바이에 고유한 ID를 부여하고 유사도 기반의 식별 을 수행한다. 제안된 프레임워크는 다중 카메라 환경에서의 추적과 질의 기반 검색을 지원하며, 시각적 유사도 순 위를 통해 정확한 식별을 가능하게 한다.

Tracking motorcycles in urban surveillance environments presents technical challenges due to their small size, high mobility, and frequent occlusions. In this paper, we propose a framework that enhances motorcycle ReID(Re-Identification) accuracy by applying algorithms robust to small object detection. First, real-time object detection is performed using YOLOv11, and to improve the representation and detection performance of small objects, we apply SF(Slicing Aided Fine-tuning) and SAHI(Slicing Aided Hyper Inference). The detected motorcycle objects are systematically grouped and annotated to build a robust ReID dataset. Using a transfer learning-based ReID model, each motorcycle is assigned a unique ID, and similarity-based identification is conducted. The proposed framework supports motorcycle tracking in multi-camera environments and query-based retrieval, enabling accurate identification through visual similarity ranking.

ChatGPT의 등장 이후 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 다양한 분야에 적용하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. LLM의 추론 성능을 향상시키기 위한 대표적인 방법으로는 Chain-of-Thought, Retrieval-Augmented Generation(RAG) 등이 있다. 그러나 이러한 방법들은 입력 프롬프트(Prompt)의 길이를 증가 시켜 추론 시간과 비용을 높이며, 불필요한 문맥으로 인해 환각 현상이 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 프롬프트 중 질의문을 기준으로 관련된 정보만 남기고 문맥(Context)을 압축하는 문맥 필터링 (Context Filtering) 기법을 제안한다. 문맥 필터링은 질의문의 시계열적, 의미적 관련성을 기준으로 필요한 정보만 입력 으로 사용하여 LLM이 추론하는 방법이다. 실험은 전장 시뮬레이션으로부터 생성된 Timestamp + Triplet 구조의 대규 모 시계열 데이터를 기반으로 수행되었다. 실험 결과, 전체 문맥의 약 25%만을 사용한 압축 프롬프트에서도 기존 프롬프 트와 유사한 수준의 상황 인지 정확도를 유지하였으며, 추론 시간과 토큰 사용량 또한 감소하였음을 확인하였다.

Since the advent of ChatGPT, research on applying large language models(LLM) to various fields has been actively conducted. Typical methods for improving LLM's reasoning performance include Chain-of-Thought and Retrieval-Augmented Generation(RAG). However, these methods increase the length of the input prompt, thereby increasing the inference time and cost, and there is a problem that Hallucination occurs due to unnecessary context. In order to solve this problem, this paper proposes a Context Filtering technique that compresses context, leaving only relevant information based on the questionnaire among prompts. Context Filtering is a method for LLM to infer using only necessary information as input based on the time-series and semantic relevance of a query. The experiment was conducted based on time-series data of Timestamp + Triplet structure in a battlefield situational awareness scenario. As a result of the experiment, it was confirmed that the situation awareness accuracy similar to that of the existing prompt was maintained even at the compression prompt using only about 25% of the entire context, and the inference time and token usage were also reduced.

본 논문에서는 LLM 학습 데이터에서 한국어 유해표현을 사전에 정화하기 위해 2단계 검출 체계를 제안 하고, 관련 데이터를 활용하여 유효성 검증을 진행하였다. 유해표현은 11개 카테고리(모욕, 욕설, 외설, 폭력범죄조 장, 성혐오, 연령차별, 인종·지역 차별, 장애, 종교, 정치성향, 직업비하)로 정의하고, 데이터는 공개 한국어 코퍼스 에서 수집하여 중복 제거, 정규화, 품질필터를 거쳐 전처리했으며, 다중레이블 분류를 통해 맥락적/암시적 유해를 포착할 수 있도록 구성하였다. 최종 코퍼스는 총 20만 문장(유해 10만/비유해(정상) 10만)으로 구성하였다. 유해표 현 검출 1단계는 이진 탐지로 유해/비유해 문장을 빠르게 식별하고, 2단계에서는 11개 범주 다중레이블 분류로 정 밀 판별한다(모델: KoGPT-2, KrMedium(KR-BERT), KoELECTRA, KcELECTRA). 실험결과 1단계는 모든 모 델에서 F1-score가 0.99 이상의 매우 높은 성능을 나타냈고, 2단계는 KcELECTRA가 micro-F1 0.8291, ROC‑AUC 0.9122로 다른 모델 대비 높은 성능을 나타냈다. 결론적으로, 본 연구는 한국어 유해표현에 대한 유해표현 검출 체계를 제시하고, 실험을 통해서 효과를 검증하였다.

This study proposes a two-stage detection system for the pre-hoc filtering of harmful expressions in Korean LLM training data and validates its effectiveness using related datasets. Harmful expressions were defined into 11 categories (insult, profanity, sexism, obscenity, racial/region, disability, age, religion, political ideology, occupation, and violence/crime). Public Korean corpora were collected and preprocessed through deduplication, normalization, and quality filtering, while preserving multi-label annotations to capture contextual and implicit harms. The final corpus consisted of 200,000 sentences (100,000 harmful and 100,000 non-harmful). In Stage 1, a binary classifier rapidly distinguished harmful from non-harmful sentences, while Stage 2 performed fine-grained multi-label classification across the 11 categories using KoGPT-2, KrMedium (KR-BERT), KoELECTRA, and KcELECTRA. Experimental results showed that all models achieved F1-scores above 0.99 in Stage 1, and that KcELECTRA outperformed the others in Stage 2 with a micro-F1 of 0.8291 and ROC-AUC of 0.9122. In conclusion, this study proposed a detection framework for harmful expressions in Korean and validated its effectiveness through experiments.

본 논문은 치매 조기 진단을 위해 어르신의 음성 데이터를 Mel-Spectrogram으로 변환하여 CNN, ViT(Vision Transformer), Random Forest 등 다양한 인공지능 모델의 분류 성능을 비교하였다. 데이터는 영어 권 공개 데이터셋(ADReSS-2020 등)에서 수집하였으며, Mel-Spectrogram 이미지로 변환 후 모델에 입력하였다. 모든 모델의 정확도는 약 61~62%, F1-score는 0.60 내외로, 전반적으로 유사한 성능을 보였다. ViT 모델이 AUC 0.72로 가장 높은 분류력을 보였으나, 모든 모델에서 치매군과 정상군의 오진률이 임상적으로 유의미한 수준으로 나타났다. 연구 결과, 단일 음향 특성만으로는 치매의 조기 진단에 한계가 있음을 확인하였다. 따라서 데이터 규모 확대, 다양한 특성(언어·음향·인지정보) 융합, 딥러닝 구조의 고도화가 필요함을 시사하였다. 향후 연구에서는 한국 어 등 다양한 언어와 환경에서의 데이터수집, 실시간 진단 및 임상 적용성 검증이 추가적으로 요구된다.

This study compares the classification performance of various artificial intelligence models—CNN, ViT (Vision Transformer), and Random Forest—for early dementia diagnosis by converting elderly speech data into Mel-Spectrograms. The data were collected from publicly available English-language datasets (such as ADReSS-2020) and transformed into Mel-Spectrogram images for model input. All models achieved an accuracy of approximately 61–62%, with F1-scores around 0.60, indicating generally similar performance. The ViT model demonstrated the highest discriminative power with an AUC of 0.72, but the misclassification rates for both dementia and normal groups were clinically significant across all models. The findings confirm that relying solely on acoustic features has limitations for early dementia diagnosis. Therefore, expanding dataset size, integrating multiple features (linguistic, acoustic, cognitive), and advancing deep learning architectures are necessary. Future studies should focus on collecting data in various languages and environments, as well as verifying real-time diagnostic and clinical applicability.

군 통신을 중심으로 적의 탐지를 최소화하기 위해 저피탐(low probability of detection, LPD) 통신 시스템의 개발이 관심을 받고 있으며, 다양한 환경에서 높은 탐지 확률을 보장하는 신호 탐지 기술에 대한 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 스펙트럼 센싱을 이용하여 신호 존재 여부를 판단하는 통신 신호 탐지 기법을 제안한다. 수집 신호는 고속 샘플링된 후 fast fourier transform (FFT)를 통해 주파수 스펙트럼으로 변환된다. 변환된 스펙트럼은 시간 축으로 누적되어 2차원 스펙트로그램을 형성하며, 이를 딥러닝 모델의 입력으로 사용한다. 일차적으로 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 이용해 신호 존재 여부를 판단하는 기법을 제안한다. 컴퓨터 모의실험 결과, 제안하는 CNN 기법은 기존 임계값 기반 기법 대비 약 2dB의 성능 향상을 보인다. 특히, signal to noise ratio (SNR) = –6dB 환경에서 약 35% 높은 탐지 정확도를 보인다. 또한, you only look once (YOLO)를 활용하여 신호의 시간-주파수 위치를 인식하는 기법을 제안한다. 실험 결과, YOLO 기반 시간-주파수 위치 인식은 SNR = 1dB부터 80% 이상의 intersection over union (IOU) 성능을 달성한다.

In military communications, low probability of detection (LPD) systems are increasingly important to minimize enemy interception, driving demand for robust detection techniques. This paper proposes a spectrum sensing–based method to determine signal presence. Collected signals are sampled, transformed by fast fourier transform (FFT), and accumulated into spectrograms for deep learning input. A convolutional neural network (CNN) identifies signal existence, achieving approximately 2 dB gain and 35% higher accuracy at signal to noise ratio (SNR) = –6 dB. A you only look once (YOLO) model then localizes time– frequency positions, reaching over 80% Intersection Over Union (IOU) from SNR = 1 dB onward.

현재 저전력 반도체 광원으로 주목받고 있는 UV LED는 에너지 저감 및 친환경 광원으로 적합성이 강조 되면서 고효율 기반의 새로운 LED 개발이 필요하게 되었다. UV LED 광효율 패키징 구조의 가우시안 모델링 확립, 히트슬러그 구조, SMD 방열 기술을 통해 최적 설계 및 모델링을 구현하였다. 패키징 설정 및 칩 높이 접 착(bonding), 중심파장 대역 ∼380nm 반사파워(dB)를 측정하였으며, 새로 설계된 알루미늄 기판의 UV LED 파 장대 365∼395nm을 적용하였을 때 약 ∼90[%] 반사율을 보였다. 고온 85℃, 입력전류 ∼700mA, 파장 및 전류에 따른 패키지 광출력은 1,021mW가 제시되었다. UV 패키지의 신뢰성을 위해 고온·고습 (60℃/90[%])의 동작 시험 을 1,000시간 진행하였으며, 1,000시간 후에도 90.6[%] 및 92.3[%]의 광출력이 유지되어 열적 안정성이 우수함을 알 수 있었다. 패키지 입력 ∼20mA를 기준으로 새로 설계된 패키징을 적용, 광출력 변화를 서로 비교한 결과 초 기 광출력 저하는 약 ∼30[%] 개선되었으며, 약 ∼10[%]의 광출력 저하 특성이 향상됨이 확인되었다.

It has been necessitated for the development of new UV LED technologies with low power AI semiconductors, which has emphasized energy savings. The UV LEDs based on semiconductor devices has gained typically with wavelengths below 400nm. The packaging has settled and measured with chip height bonding, reflection power(dB) at a center wavelength band of ∼380nm. When the UV LED wavelength band of 365∼395nm has applied to the newly designed aluminum, which has calibrated directly with approximately ∼90[%]. At a high temperature 85℃ and an input current ∼700mA, the package output has presented as 1,021mW. The reliability of the UV package, the high temperature and humidity (60℃/90[%]) conditions have conducted for 1,000 hours, whose after 1,000 hours, 90.6[%] and 92.3[%] were maintained with thermal stability. When applying the newly designed packaging based on input of ∼20mA, it has confirmed that the initial output decrease was improved by approximately ∼30[%] and has improved by approximately ∼10[%].

본 연구는 플랫폼 기반 메인넷 설계를 위한 블록체인 세대별 진화 및 실용적 적용 방안을 비교, 분석하였 다. 대표적인 비트코인 1세대부터 AI 융합형 4세대까지 블록체인 메인넷의 구조적 발전과 한계를 검토하고, 특히 알고랜드(Algorand)의 Pure Proof of Stake(PPos) 합의 메커니즘과 Layer-1 스마트 컨트랙트 구조가 플랫폼 기 반 메인넷 설계에 제공하는 이점을 분석하였다. 연구 결과, 4세대 메인넷은 플랫폼 서비스에 필수적인 실시간 처 리(3초 이내), 마이크로 트랜잭션($0.0001), 일일 100만 건 수준의 소셜 상호작용 처리를 안정적으로 지원 가능함 을 확인하였다. 알고랜드 기반 메인넷은 중소 규모 플랫폼(MAU 10만 명 기준)에서 월 운영비용을 기존 대비 95% 절감하면서, 즉시 완결성을 보장하는 것으로 나타났다. 본 연구는 실제 적용 가능한 플랫폼 기반 메인넷 설 계 가이드라인을 제시하면서, 분산형 플랫폼의 단계적 구현 전략을 제안하였다.

This study analyzes blockchain generational evolution and practical application strategies for platform-based mainnet design. The structural development and limitations of blockchain mainnets from first- generation represented by Bitcoin to fourth-generation with AI-integrated systems are systematically examined, with particular focus on Algorand’s Pure Proof of Stake(PPoS) consensus mechanism and Layer-1 smart contract architecture for platform-based mainnet implementation. Results demonstrate that fourth-generation mainnets effectively support essential platform service requirements: real-time processing within 3 seconds, micro-transactions at $0.0001, and approximately 1 million daily social interactions. Algorand-based mainnets achieve 95% reduction in monthly operational costs for small-to-medium platforms (100,000 MAU) while ensuring instant finaliy. This study presents practical design guidelines and phased implementation strategies for decentralized platforms.

본 연구는 기존 ESG(Environmental, Social, Governance) 체계가 대기업과 정부 중심으로 운영되어 시 민의 실천과 기여가 체계적으로 반영되지 못한다는 한계를 지적한다. 이를 보완하기 위해 블록체인과 인공지능 (AI) 기술을 통합한 시민참여형 ESG 아키텍처를 설계한다. 제안 모델은 IoT 및 모바일 애플리케이션으로 시민 활동 데이터를 수집하고, AI 기반 MRV(Measurement, Reporting, Verification) 체계로 정량 검증한다. 검증된 결과의 요약 해시는 블록체인에 앵커링되며, 보상은 Algorand/ASA 기반 토큰으로 집행되고 DAO 거버넌스를 통 해 정책과 의사결정이 이루어진다. 특히 Algorand 메인넷 위에 Proxy App 구조와 오프체인 AI 모듈을 결합하여 처리량·에너지 효율·보안성을 확보하도록 정의하였다. 또한 정확도·처리량(TPS)·지연(p95)·허위지급률 등 평가지 표와 파일럿 검증 계획을 제시하여 향후 실증 경로를 구체화한다. 본 연구는 시민 주도의 참여형 ESG 모델을 제 도적으로 구현하기 위한 기술·정책적 시사점을 제공하며, 도시 단위 시범사업 적용 및 국제 탄소 시장과의 연계 가능성을 논의한다.

This study identifies a limitation of existing ESG systems—being centered on enterprises and governments—and proposes a citizen-participatory ESG architecture integrating blockchain and AI. The model collects citizen activity via IoT/mobile apps and verifies it with an AI-based MRV process; summary hashes are anchored on-chain, rewards executed with Algorand Standard Assets (ASA), and policies decided through DAO governance. Built on the Algorand mainnet, a Proxy App with an off-chain AI module targets high throughput, energy efficiency, and security. The Proxy App mediates off-chain verification and on-chain anchoring, decoupling heavy compute from settlement. This design improves integrity and transparency while making citizen actions legible and consistently rewarded. We specify evaluation metrics (accuracy, throughput/TPS, p95 latency, fraudulent-payment rate) and a pilot plan for future validation, and outline technical/policy implications, city-scale pilot applicability, and potential links to international carbon markets.

본 연구는 군 조직 특성에 적합한 ESG(Environmental, Social, Governance) 경영 도입 방안을 탐색하 고, 개인과 집단의 자발적 참여를 유도할 수 있는 디지털 보상체계를 제안한다. 기존 군 내 ESG 추진은 상명하달 식 지시 위주로 실효성이 낮았으며, 환경 활동 역시 정량적 성과 관리가 미흡하였다. 이에 본 연구는 블록체인 기 반 보상 시스템과 IoT 연계 데이터 관리를 통해 개인 및 부대 단위의 친환경 행동을 실시간으로 측정·보상하는 체계를 설계하였다. 연구 결과, 제안된 시스템은 연간 약 20만 톤의 CO2 절감 효과, 약 1.8년 내 투자비 회수 가 능성, 그리고 병영 내 자율적 참여문화 확산을 기대할 수 있는 것으로 분석되었다. 또한, 군 내부 ESG 확산은 국 가적 ESG 사회 리더십 강화로 확장될 수 있음을 시사한다.

This study explores the introduction of Environmental, Social, and Governance (ESG) practices in military organizations and proposes a digital reward system to encourage voluntary participation. Existing ESG initiatives in the military have been largely top-down and lacked quantitative performance management. To address these limitations, this study designs a blockchain-based reward mechanism integrated with IoT-driven data collection that enables real-time tracking and rewarding of eco-friendly actions at both individual and unit levels. The results indicate that the proposed system could achieve approximately 200,000 tCO2 annual reduction, cost recovery within 1.8 years, and foster a culture of voluntary engagement in barracks. Furthermore, the adoption of ESG practices in the military can contribute to strengthening national ESG leadership across society.

기후변화는 오늘날 전 세계가 직면한 가장 심각한 위기 가운데 하나로, 이에 대응하기 위해 정부기관의 지속가능한 운영관리 체계가 주목받고 있다. 본 연구는 정부기관이 기후변화 대응 및 지속가능성을 확보하기 위해 어떠한 운영관리 전략을 도입·발전시켜야 하는지를 분석한다. 이를 위해 이론적 배경을 검토하고, 현재 국내 정부 의 운영사례를 분석하며, 제도적·공학적·사회적 관리 차원의 전략을 종합적으로 제시한다. 연구 결과, 지속가능한 운영관리는 단순한 환경정책 차원을 넘어 행정 운영, 자원 배분, 공공서비스 제공 등 전반에 걸친 통합적 접근이 요구됨을 확인하였다.

Climate change is one of the most serious crises facing the world today, and in response, the sustainable operations management systems of government institutions are gaining increasing attention. This study analyzes what kinds of operations management strategies government institutions should adopt and develop to effectively respond to climate change and ensure sustainability. To this end, it reviews the theoretical background, examines current domestic governmental practices, and comprehensively presents strategies across institutional, engineering, and social management dimensions. The findings confirm that sustainable operations management requires an integrated approach that goes beyond mere environmental policy to encompass administrative operations, resource allocation, and public service delivery.

본 논문은 국내/외 대규모 정전의 발생을 검토하고 전력 계통 운영 대책 방안을 검토하였다. 해외 주요 정전은 계통의 복잡화, 설비 투자 부족, 재생에너지 증가, 송전선 과부하 등 다양한 원인으로 분석된다. 최근 발생한 스페인 대정전의 큰 원인은 재생에너지의 의존도의 증가와 전력망의 취약성이 결합하여 발생하였다. 유럽의 전력 계통 정전으로 사회적 혼란과 경제적 손실이 발생하였다. 특히, 스페인은 풍력과 태양광의 비중이 높아 재생에너지의 영향이 크다. 국내도 탄소 배출을 줄이기 위한 에너지 정책으로 재생에너지의 발전 비중을 확대하기위해 추진하고 있다. 본 논문은 정전에 영향을 미칠 수 있는 재생에너지에 운영 전략을 검토하였다. 이를 통해 국내 재생에너지의 확대 목표를 달성하면서 전력계통의 안정성과 신뢰도를 유지하기 위한 계통운영방안 수립에 기여하고자 한다.

This paper has been examined the occurrence of large-scale blackouts domestically and internationally and reviews operational countermeasures for the domestic power system. It was analyzed the major overseas blackouts as stemming from various causes, including increasing grid complexity, insufficient equipment investment, rising renewable energy adoption, and transmission line overloads. Recently, large-scale blackout in Spain has been considered to have resulted primarily from the combination of increased reliance on renewable energy and grid vulnerabilities. It has been caused significant social disruption and economic losses in the European power grid blackout. Particularly, Spain is highly sensitive to the impact of renewable energy, with a high proportion of wind and solar power. Domestically, energy policies has been aimed at reducing carbon emissions due to promoting an expansion in the generation share of renewable energy. This paper proposed that has been examined operational strategies for renewable energy that could impact power outages. It has been considered to contribute to establishing grid operation plans that maintain power system stability and reliability while achieving domestic renewable energy expansion targets.

본 연구는 도심항공교통(UAM) 및 첨단항공교통(AAM)의 상용화를 위한 핵심 인프라인 버티포트(Vertiport)의 한국형 설계 가이드라인 개발 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 미국 연방항공청(FAA), 미국 항공우주국 (NASA), 유럽항공안전청(EASA)의 국제 설계·운영 기준을 비교·분석하고, 제주, 김포, 인천 등 국내 실증사례를 검토하 였다. 분석 결과, 한국형 버티포트 설계에는 도심 밀집 환경에 적합한 모듈형·복합형 공간구성, 안전성 확보를 위한 이·착륙 및 지상 지원 설비 기준, 에너지·통신 인프라 연계, 환경·소음 규제 대응 전략이 필요함을 확인하였다. 또한, 국제 기준을 토대로 한 15단계 설계 절차와 안전·보안 요구사항, 법·제도 개선 방안을 제안하였으며, 다중용도 활용과 기상 악화·야간 운영 대비방안도 포함하였다. 본 연구 결과는 향후 버티포트의 국가 표준화, 지자체 정책 수립, 민간사업자 모델 개발에 기여할 수 있으며, UAM/AAM 운영의 안전성과 수용성을 높이기 위한 실증 및 시뮬레이션 기반 후속연구의 기초자료로 활용될 수 있다.

This study aims to present development directions for Korean vertiport design guidelines to support the commercialization of Urban Air Mobility (UAM) and Advanced Air Mobility (AAM). For this purpose, the international design and operational standards of the Federal Aviation Administration (FAA), the National Aeronautics and Space Administration (NASA), and the European Union Aviation Safety Agency (EASA) were compared and analyzed, along with domestic demonstration cases in Jeju, Gimpo, and Incheon. The analysis confirmed that Korean vertiport design requires modular and multi-functional spatial configurations suitable for high-density urban environments, landing and ground support facility standards for safety, integration of energy and communication infrastructure, and strategies to address environmental and noise regulations. Based on international standards, a 15-step design procedure, safety and security requirements, and legal and institutional improvement measures were proposed, including provisions for multi-purpose use, adverse weather, and night operations. The findings of this study can contribute to the national standardization of vertiports, the formulation of local government policies, and the development of business models for private operators, and serve as a foundation for follow-up research based on demonstration projects and simulation validation to enhance the safety and public acceptance of UAM/AAM operations.

본 연구는 중소기업의 스마트생태공장 전환의도에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이러한 요인들이 전환 의도에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 검증하였다. 이를 위해 TOE(기술-조직-환경) 프레임워크를 기반으 로 기술적 요인(상대적 이점, 호환성), 조직적 요인(경영자 의지, ICT 활용역량), 환경적 요인(재정능력, 정부지원) 이 스마트생태공장 전환의도에 미치는 영향을 분석하였다. 중소기업 종사자 324명을 대상으로 설문조사를 실시하 고, SPSS 27.0을 활용하여 회귀분석을 수행한 결과, 호환성, 경영자 의지, 재정능력, 정부지원이 전환의도에 유의 미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 상대적 이점과 ICT 활용역량은 전환의도에 통계적으로 유의 한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 중소기업의 스마트생태공장 도입 촉진을 위해 기술적 호 환성 향상, 경영자 리더십 강화 및 정부의 재정 지원 확대가 필요함을 시사한다.

This study analyzed factors influencing small and medium-sized enterprises' (SMEs) intention to transition to smart eco-factories and empirically verified their effects using the Technology- Organization- Environment (TOE) framework. Specifically, it examined technological (relative benefit, compatibility), organizational (managerial will, ICT utilization capability), and environmental (financial capability, government support) factors. A survey was conducted with 324 SME employees, and regression analysis using SPSS 27.0 revealed that compatibility, managerial will, financial capability, and government support positively influenced adoption intention, while relative benefit and ICT utilization capability showed no statistically significant effects. These findings suggest enhancing technological compatibility, strengthening managerial leadership, and expanding governmental financial support as critical strategies to facilitate SMEs' adoption of smart eco-factories.

최적 이론은 평가지표에 의해 구성된 비용함수를 최소화하는 자장 좋은 해를 구하는 이론이다. 최적제어 기는 최적 이론을 적용하여 비용함수를 최소로 하는 시스템의 제어 입력을 구하여 상태 피드백 제어기를 구성한 다. 적분기를 갖는 최적제어기를 IP(Integral Proportional) 제어기의 구조와 동일하도록 설계하여 그 구조를 보이 고 시스템 파라미터와 가중치로 제어 이득의 설정할 수 있음을 보인다. 그 결과를 전동기에 적용하여 0.1% 이내 의 정상상태 속도 추종 오차를 가짐을 확인할 수 있다.

Optimal theory is a framework for finding the best solution that minimizes a cost function composed of evaluation metrics. An optimal controller applies this theory to design a state feedback controller that determines the control input minimizing the cost function. The optimal controller with an integrator is designed to match the structure of an IP(Integral Proportional) controller, demonstrating that control gains can be set using system parameters and weights. Applying this result to a motor confirms that the steady-state speed tracking error remains within 0.1%.

석면 함유 건축자재 사용이 금지되었지만, 해체·제거 작업 중 작업자 노출에 대한 연구는 제한적이다. 본 연구는 석면 해체 시 공구 유형, 음압기 배치 방식, 습윤 처리 여부에 따른 공기 중 석면 농도 변화를 분석하였다. 실내 작업장에서 음압기를 직접 배치하고 습윤 처리한 경우, 전동드라이버 작업은 0.0849개/cc, 망치클로 작업은 0.1414개/cc의 석면 농도를 나타냈다. 습윤 미실시 시에는 각각 0.1222개/cc, 0.1866개/cc로 증가하였다. 음압기를 간접 배치한 공간에서는 습윤 처리 시 0.0988개/cc(전동드라이버), 0.1635개/cc(망치클로), 미실시 시 0.1569개/cc, 0.2509개/cc로 나타났다. 전동드라이버 사용 시 석면 농도가 망치클로 사용 시보다 평균 37.6% 낮았으며, 음압기 직접 배치는 간접 배치 대비 16%, 습윤 처리는 미실시 대비 31.8% 낮은 농도를 보였다. 작업자 수가 증가할수록 석면 농도도 증가하였다.

Although the use of asbestos-containing building materials is prohibited, research on worker exposure during removal operations remains limited. This study analyzed airborne asbestos concentrations based on tool type, placement of negative pressure devices, and wetting treatment. When negative pressure devices were directly installed and wetting was applied, concentrations were lower: 0.0849 fibers/cc for power drivers and 0.1414 fibers/cc for hammer claws. Without wetting, levels increased. In indirectly ventilated spaces, concentrations rose further, especially without wetting. Power driver use resulted in 37.6% lower asbestos levels compared to hammer claws. Direct placement of negative pressure devices reduced concentrations by 16%, and wetting treatment lowered them by 31.8%. Additionally, asbestos levels increased proportionally with the number of workers, with three-person operations showing the highest concentrations. These findings suggest that using power tools, applying wetting treatment, installing negative pressure devices directly, and limiting worker numbers are effective strategies for minimizing asbestos exposure during removal work.

본 연구에서는 중성자 차폐복 제작을 위한 감속재와 흡수재의 적절한 비율을 평가하고자 몬테카를로 전 산모사를 활용하여 실험을 진행하였다. 차폐복의 재료로는 수소 함량이 높은 폴리에틸렌(PE)을 감속재로, 보론카 바이드(B4C)를 흡수재로 선정하였으며, 총 두께 10 mm의 이중 층 구조를 각각 1 ～ 9 mm 범위로 하여 상호 보 완적으로 설계하였다. 시뮬레이션에서는 성인 모의피폭체를 대상으로 평균 차폐율을 산출하였다. 실험 결과, PE의 비율이 증가할수록 차폐율이 상승하였으며, PE 9 mm와 B4C 1 mm의 조합에서 평균 50.31%의 가장 높은 차폐 율을 보였다. 이는 감속재를 통해 중성자의 속도를 효과적으로 낮춘 후 흡수재와 반응한다면 중성자 차폐 성능을 극대화할 수 있음을 시사한다. 본 연구 결과는 중성자 차폐복 설계 시 감속재 비율을 높이는 것이 효율적이며, 경 제성과 실용성을 동시에 확보할 수 있음을 제시한다.

This study aimed to evaluate the optimal ratio of moderating and absorbing materials for neutron shielding garments using Monte Carlo simulations. Polyethylene (PE), which has a high hydrogen content, was selected as the moderator, and boron carbide (B4C) was chosen as the absorber. The shielding structure was designed as a 10 mm-thick double layer, with each material ranging from 1 ～ 9 mm in complementary configurations. Simulations were conducted using an adult phantom to calculate the average shielding effectiveness. The results showed that increasing the proportion of PE led to higher shielding efficiency, with the combination of 9 mm PE and 1 mm B4C achieving the highest average shielding effectiveness of 50.31%. These findings indicate that neutron shielding can be maximized by first slowing down neutrons with the moderator and then absorbing them with the absorber. The study suggests that increasing the moderator ratio in shielding garments is both efficient and cost-effective, providing practical guidance for the design of neutron protective clothing.

본 연구는 임상 치과위생사들의 치료 장비 사용, 신체적 불편감 및 직무 만족도 간의 관계를 분석하였다. 설문조사는 2022년 국민건강영양조사를 바탕으로 5점 척도를 사용하여 일반 특성, 직무 만족도, 신체적 불편감을 평가하였다. 연구 결과, 임시 치아의 진공 흡입기 사용 시 높은 신체적 불편감이 직무 만족도를 감소시키는 주요 원인으로 나타났다. 이를 해결하기 위해 대학 교육과 현장 보수 교육을 통해 실무와 법적 업무 요건 간의 격차를 줄이고, 치과위생사들이 임시 치과 업무를 효과적으로 수행할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다. 이러한 노력이 치과위생사의 신체적 부담을 완화하고 직무 만족도를 향상시킬 것으로 기대된다.

This study examines the relationship between equipment used during treatment, physical discomfort, and job satisfaction among clinical dental hygienists. A survey assessed general and work-related characteristics, job satisfaction, and physical discomfort using a 5-point scale, based on the 2022 National Health and Nutrition Survey. Results showed that using a temporary tooth dust collector caused high physical discomfort, which negatively impacted job satisfaction. To address this, education at universities and ongoing training are essential to bridge the gap between practical fieldwork and legal work requirements, enabling hygienists to perform temporary dental tasks more effectively.

본 연구는 우리나라 성인의 의료검진과 치과 진료 미충족률 간의 관련성을 중심으로 조사한 연구이다. 이를 위해 제8-9차(2019-2023년) 국민건강영양조사 원시 자료를 기수 간 통합하여 연구하였고, 총 22,525명을 대상으로 분석하였다. 통계분석은 IBM SPSS 버전 21.0을 사용하였다. 통계 방법은 복합표본 교차분석을 사용하여 치과 진료 미충족률과 관련된 독립변수의 분포에 차이가 있는지 확인하였고, 복합표본 로지스틱 회귀분석을 사용하여 의료검진 과 치과 진료 미충족률 간의 관련성을 확인하였다(p<0.05). 일반적 특성 변수로는 연령대, 성별, 가구소득 등을 사용 하였고, 사회적 특성 요인으로는 건강보험종류, 민간의료보험 가입 여부, 인플루엔자 예방접종 여부 등을 사용하였다. 의료검진 변수로는 건강검진, 암검진, 구강검진 등을 사용하였고, 구강행태 변수로는 저작 불편 호소 여부, 치통 경험 유무, 씹기 문제, 말하기 문제 등을 독립변수로 사용하였다. 종속변수는 치과 진료 미치료 여부 변수를 사용하였다.

This study was to investigate the association between health screening and unmet dental care needs. Data for this study from the 8-9th (2019-2023) Korea national health and nutrition examination survey were used to analyze a total of 22,525 individuals. Statistical analysis was conducted using IBM SPSS version 21.0. Complex sampling cross tabulation analysis (chi-square test) was used to verify any differences in the distribution of independent variables associated with unmet dental care needs. Complex sampling logistic regression analysis was used to determine the factors association between health screening and unmet dental care needs (p<0.05). Factors affecting unmet dental care needs according to general characteristics included age group, gender group, et al. Factors affecting unmet dental care needs according to social characteristics included medical insurance level, private health insurance level, et al. Factors affecting unmet dental care needs according to health screening characteristics included Medical screening level, Cancer screening level, Dental screening level, et al. The findings of the study suggest that the causes of unmet dental care needs are multifactorial.

본 연구는 60세 이상 고령층의 미충족 치과의료 필요에 미치는 영향을 사회𐩐경제적 특성을 중심으로 분 석한 연구이다. 이를 위해 제8-9차(2019-2023년) 국민건강영양조사 원시 자료를 기수 간 통합하여 연구하였고, 총 8,980명을 대상으로 분석하였다. 통계 방법은 복합표본 교차분석(카이제곱 검정)을 사용하여 미충족 치과의료 필요 와 관련된 독립변수의 분포에 차이가 있는지 확인하였고, 복합표본 로지스틱 회귀분석을 사용하여 미충족 치과의 료 필요에 영향을 미치는 요인을 확인하였다(p<0.05). 연구결과 연령, 성별, 가구소득, 교육수준, 동거 여부, 기초 생활수급 여부, 건강보험 종류, 건강행태 및 직업 관련 요인 등이 미충족 치과의료 필요 경험에 유의한 영향을 미 치는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 통해 고령층의 미충족 치과의료 필요에 영향을 미치는 요인으로 사회𐩐경제 적 요인의 영향을 받으며, 특히 사회 취약계층에서의 영향력이 더욱 높음을 확인할 수 있어, 이를 고려한 사회보 장체계와 실질적인 지원정책의 확대가 고려되어야 할 것이다.

This study analyzed the impact of socioeconomic characteristics on unmet dental care needs among adults aged 60 years and older. For this purpose, raw data from the 8th and 9th Korea National Health and Nutrition Examination Survey(2019-2023) were pooled, and a total of 8,980 participants were included in the analysis. Complex sample cross-tabulation analyses were conducted to examine differences in the distribution of independent variables related to unmet dental care needs and complex sample logistic regression analysis was employed to identify factors influencing unmet dental care needs(p<0.05). These findings indicate that unmet dental care needs among older adults is strongly influenced by socioeconomic factors with particularly greater effects observed among socially vulnerable groups. Therefore, expansion of social security systems and implementation of practical support policies tailored to these populations are warranted.

본 연구의 목적은 성인 초기 수면 건강 특성의 잠재 유형을 확인하고 정신건강과 건강 관련 삶의 질에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 국민건강영양조사 제9기(2022～2024) 원시자료를 활용하여 20세 이상 35세 이하 성인 951명을 대상으로 잠재 프로파일 분석(Latent Profile Analysis, LPA)을 이용해 분석한 결과, 3개의 그룹으 로 분류된 수면 집단은 평균 수면 시간과 불안 수준, 삶의 질에서 상당히 이질적인 차이를 나타냈다. 짧은 수면 집단(class 1, 평균 수면 4.75시간, SD=0.79)은 불안 수준이 가장 높았지만(4.63점, SD=5.04), 삶의 질은 오히려 가장 높았다(15.73점, SD=5.53). 반면 중간 수면 집단(class 2, 평균 수면 6.81시간, SD=1.01)의 경우 삶의 질은 가장 낮았고(13.45점, SD=3.59), 높은 우울 수준(27.62점, SD=6.72), 특히 스트레스(1.86점, SD=0.35) 수준이 가장 높게 나타났다. 긴 수면 집단(class 3, 평균 수면 9.42시간, SD=1.18)은 가장 높은 우울 수준을 보였다(27.63점, SD=6.19). 향후 성인 초기의 수면 건강 증진을 위해 잠재 수면 집단별 특성과 영향 요인을 고려한 맞춤형 전략이 요구된다.

This study identified latent profiles of sleep health in early adulthood and analyzed their impact on mental health and quality of life. Utilizing Latent Profile Analysis on 951 adults (20-35 years) from the 9th Korea National Health and Nutrition Examination Survey (2022-2024), three sleep groups emerged. These groups displayed heterogeneous characteristics across mean sleep duration, anxiety, and quality of life. The short sleep group (mean 4.75h) showed the highest anxiety but also the highest quality of life. But, the moderate sleep group (mean 6.81h) reported the lowest quality of life. And reported high depression and the highest stress. The long sleep group (mean 9.42h) exhibited the highest depression. These findings emphasize the necessity of tailored strategies based on specific latent sleep group characteristics to promote sleep health in early adulthood.

본 연구는 간호대 학생 148명을 대상으로 조직사회화, 핵심간호역량, 대인관계가 전문적 자아개념에 미치 는 영향을 확인하기 위해 진행되었으며 2023년 4월부터 7월까지 진행되었다. 자료는 SPSS 23.0program을 사용하 여, 일반적 특성과 변수와의 차이는 Independent t-test와 ANOVA로, 변수들의 상관관계는 Pearson correlation coefficients로, 전문직 자아개념에 미치는 영향은 Multiple regression 으로 분석하였다. 연구결과 조직사회화와 간호핵심역량(r=.63, p<.01), 대인관계(r=.66, p<.01) 및 전문직 자아개념(r=.62, p<.01)과 핵심간호역량은 대인관계 (r=.69, p<.01)와 전문적 자아개념, 대인관계는 전문직 자아개념((r=.63, p<.01)과 정적상관관계로 나타났으며, 조 직사회화(=.33, p<.001)와 대인관계(=.37, p<.001)가 전문직 자아개념에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되 었다. 이러한 결과는 교과과정 및 비교과 과정에서 대인관계 기술을 향상시키기 위한 교육 프로그램과 학생들의 전문적 자아개념을 강화하기 위한 임상기관과의 체계적인 협력의 필요성을 시사한다.

This study, conducted from April to July 2023, targeted 148 nursing students and examined the impact of organizational socialization, core nursing competencies, and interpersonal relationships on their professional self-concept. Data were analyzed using SPSS 23.0. General characteristics and differences between variables were analyzed using independent t-tests and ANOVA. Correlations between variables were analyzed using Pearson correlation coefficients. The impact on professional self-concept was analyzed using multiple regression. Results indicated that organizational socialization and core nursing competencies (r=.63, p<.01), interpersonal relationships (r=.66, p<.01), and professional self-concept (r=.62, p<.01) were positively correlated. Core nursing competencies were positively correlated with interpersonal relationships (r=.69, p<.01) and professional self-concept, and interpersonal relationships were positively correlated with professional self-concept (r=.63, p<.01). Organizational socialization (=.33, p<.001) and interpersonal relationships (=.37, p<.001) were significant predictors of professional self-concept. These findings underscore the need for educational programs to enhance interpersonal skills in both curricular and extracurricular contexts, as well as systematic collaboration with clinical institutions to strengthen nursing students’ professional self-concept.

연구는 마음수련명상 기반 수업이 응급구조학과 학생의 상태분노, 특성분노 및 분노조절에 미치는 효과를 확인하고자 수행되었다. 연구 설계는 비동등성 대조군 전후 설계를 적용한 유사실험연구로, 지방 소재 2개 대학교 의 응급구조학과 3학년 학생 총 56명(실험군 25명, 대조군 31명)을 대상으로 하였다. 실험군은 8주간 마음수련명 상 기반 수업에 참여하였고, 대조군은 참여하지 않았다. 연구 결과, 실험군은 대조군에 비해 상태분노가 유의하게 감소하였으며(F=9.847, p=.003), 분노조절은 유의하게 향상되었다(F=4.223, p=.045). 반면, 특성분노에서는 집단 간 유의한 차이가 나타나지 않았다(F=.003, p=.956). 이러한 결과는 마음수련명상 기반 수업이 대학생의 정서적 안정 뿐 아니라 분노를 건전하고 적응적으로 표현·관리하는 자기조절 능력을 강화한다는 점에서 중요한 의의를 지닌다. 향후 연구에서는 표본을 확대하고 장기적·체계적인 중재를 통해 특성적 분노 성향의 변화 및 다양한 정서·사회적 변인에 대한 효과를 추가적으로 탐색할 필요가 있다.

This study aimed to examine the effects of True Self Meditation-based classes on state anger, trait anger, and anger regulation among university students. A quasi-experimental design with a non-equivalent control group pretest–posttest was applied to 56 third-year students from two Korean universities (25 experimental, 31 control). The experimental group participated in an 8-week TSM-based classes while the control group did not. Results showed significant reductions in state anger (F=9.847, p=.003) and improvements in anger control (F=4.223, p=.045) for the experimental group, although no significant differences were found for trait anger (F=.003, p=.956). These findings highlight the potential of integrating TSM-based classes into university curricula to enhance emotional stability and adaptive anger management, and they call for larger, long-term studies to explore changes in trait anger and broader emotional outcomes.

본 연구는 디지털 치아우식 검사기기(Smartooth)를 활용하여 아동의 치아우식 상태를 평가하고, 기존의 주관적 검사 방법과의 일치도 및 관련성을 분석하고자 하였다. 연구대상은 필리핀 초등학생 103명으로, 설문조사 와 구강검사를 통해 구강건강행태, 구강관리용품 사용 여부, 구강상태를 조사하였다. 치아우식은 Smartooth로 측 정하여 우식치아 수와 정량적 점수를 산출하였다. 분석 결과, 12세 미만 아동에서 우식치아 수가 유의하게 많았으 며(p=0.037), 구강상태는 불량 집단에서 우식치아 수(p<0.001)와 정량적 점수(p=0.001) 모두 유의하게 높게 나타 났다. 또한 구강관리용품 사용은 정량적 점수와 음의 상관관계를 보였으며, 우식치아 수와 정량적 점수 간에는 강 한 양의 상관관계가 확인되었다(r=0.958, p<0.01). 본 연구는 디지털 치아우식 검사기기가 우식의 양적 지표뿐 아 니라 심각도까지 반영할 수 있음을 보여준다. 이는 아동 치아우식의 조기 발견과 예방 관리에 효과적인 도구로 활 용될 수 있음을 시사한다.

This study aimed to evaluate the dental caries status of children using a digital caries detection device (Smartooth) and to analyze the agreement and correlation with conventional subjective examination methods. We included 103 elementary school students and assessed factors such as oral health behaviors, oral hygiene aid use, and oral health status using questionnaires and dental health evaluations. Caries status was measured using Smartooth. Children under 12 years had significantly more decayed teeth (p=0.037), and poor oral health status was associated with higher numbers of decayed teeth (p<0.001) and scores(p=0.001). Oral hygiene aid use was negatively associated with caries scores, and a strong positive correlation was observed between decayed teeth and caries scores (r=0.958, p<0.01). Thus, digital devices such as Smartooth can be used to effectively analyze both the quantity and severity of dental caries.

연꽃(Nelumbo nucifera)은 전통 의학 및 기능성 식품의 원료로 널리 사용되어 왔으며, 특히 종피에는 다 양한 생리활성물질이 함유되어 있다. 본 연구에서는 연꽃 종피 추출물이 가지는 항산화 및 항염증 활성을 평가하 고자 하였다. 70% 에탄올로 추출한 연꽃 종피 추출물의 항산화 능력은 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl radical (DPPH) 및 2,2'-azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) (ABTS) 라디칼 소거능 분석을 통해 확인하 였다. 또한, RAW 264.7 대식세포를 이용하여 세포 독성을 평가하고, lipopolysaccharide (LPS)로 유도된 염증 반 응에 대한 억제 효과를 검증하였다. 실험 결과, 연꽃 종피 추출물은 농도 의존적으로 우수한 라디칼 소거 활성을 나타냈다. 최대 200 μg/mL 농도까지 RAW 264.7 세포에 대한 독성을 보이지 않았으며, LPS 처리에 의해 증가된 산화질소(NO), 염증성 사이토카인(TNF-α, IL-6) 및 세포 내 활성산소(ROS) 생성을 유의하게 억제하였다. 이러 한 결과는 연꽃 종피 추출물이 항산화 및 항염증 효능을 지닌 천연 소재로서, 기능성 식품이나 피부염 완화용 화 장품 원료로 활용될 수 있는 잠재력을 시사한다.

The lotus (Nelumbo nucifera) has been widely used as a raw material in traditional medicine and functional foods, with its seed coat in particular containing various bioactive compounds. This study aimed to evaluate the antioxidant and anti-inflammatory activities of N. nucifera seed coat extract. The antioxidant capacity of the 70% ethanol extract of lotus seed coat was determined through DPPH and ABTS radical scavenging assays. Furthermore, its cytotoxicity was assessed using RAW 264.7 macrophages, and its inhibitory effect on the inflammatory response induced by lipopolysaccharide (LPS) was examined. The results showed that the lotus seed coat extract exhibited excellent, concentration-dependent radical scavenging activity. It showed no cytotoxicity to RAW 264.7 cells at concentrations up to 200 μg/mL and significantly inhibited the LPS-induced production of nitric oxide (NO), inflammatory cytokines (TNF-α, IL-6), and intracellular reactive oxygen species (ROS). These findings suggest that lotus seed coat extract, as a natural material with antioxidant and anti-inflammatory efficacy, has the potential for application as an ingredient in functional foods or in cosmetics for alleviating dermatitis.

본 연구는 치과의료공급자를 대상으로 디지털 워크플로우 핵심역량과 AI 기반 구강건강 상담 플랫폼 기대 효과가 직무만족도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 설계를 위해 예비조사를 실시한 후 본조사는 서울 및 경기, 전북특별자치도에 재직 중인 치과의사, 치과위생사, 치과기공사를 대상으로 진행하였다. 총 249부가 최종 분석에 활 용되었다. 조사는 생명윤리교육을 이수한 연구원 4인이 담당하였으며, 대면조사와 온라인 조사를 병행하였다. 연구 결과로는 디지털 워크플로우 역량과 AI 플랫폼 기대효과가 직무만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 환자와 디지털 의사소통역량(=.266) 및 디지털 워크플로우 활용역량(=.416)이 높을수록, AI 기반 구강건강 상담 플랫폼에 대해 정확성 및 신뢰도(=.345)를 기대할수록 직무만족도가 유의하게 높았다. 본 연구는 치과의료현 장에서 디지털 전환과 AI 플랫폼 도입이 치과의료공급자의 만족도와 직무성과를 증진할 수 있음을 시사한다.

This study examined how core competencies in digital workflows and expectations regarding an AI-based oral health consultation platform affect job satisfaction among dental healthcare providers. A pilot study informed the research design, followed by a main survey of dentists, dental hygienists, and dental technicians in Seoul, Gyeonggi, and Jeonbuk State, with 249 responses analyzed. The survey was administered by four bioethics-trained researchers using both face-to-face and online methods. Digital workflow competencies and the expected benefits of the AI-based platform had a significant positive influence on job satisfaction. Higher digital communication competency with patients(=.266) and digital workflow utilization competency (=.416), as well as greater expectations for accuracy and reliability(=.345), were associated with higher job satisfaction. These findings suggest that digital transformation and AI platform adoption in dental practice can enhance both job satisfaction and professional performance.

본 논문은 학업적 숙달목표지향성에 따른 생성형 AI 유용성과 생성형 AI 경험 간의 구조적 관계를 알아 보는 데 목적이 있다. 이를 위해 4년제 종합대학 재학생 235명을 대상으로 연구를 진행하였다. 통계분석은 SPSS 23.0과 AMOS 25.0 프로그램을 사용하였고, 피어슨의 상관관계와 구조방정식, 붓스트랩으로 매개효과를 검증하였 다. 주요결과는 첫째, 생성형 AI 경험은 학업적 숙달목표지향성의 숙달접근지향성 및 숙달회피지향성, 생성형 AI 유용성과 정적 상관관계로 나타났다. 둘째, 숙달접근지향성과 숙달회피지향성은 생성형 AI 유용성에 통계적으로 유의미한 영향을 주었다. 숙달회피지향성과 생성형 AI 유용성은 생성형 AI 경험에 통계적으로 유의미한 영향을 주고 있었다. 반면, 숙달접근지향성은 생성형 AI 경험에 통계적으로 유의미하게 나타나지 않았다. 셋째, 생성형 AI 경험에 영향을 주는 과정에서 숙달접근지향성은 생성형 AI 유용성이 완전 매개하는 반면, 숙달회피지향성은 생성 형 AI 유용성이 부분 매개하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 생성형 AI를 활용한 맞춤형 학습환경 설계 시, 학습자의 동기 특성과 인식 수준을 함께 고려할 필요성을 시사하는 것이다.

The purpose of this study is to investigate the structural relationship between academic mastery goal orientation, perceived usefulness of generative AI, and generative AI experience. To this end, data were collected from 235 undergraduate students attending four-year comprehensive universities. Statistical analyses were performed using SPSS 23.0 and AMOS 25.0, and Pearson’s correlation, structural equation modeling, and bootstrapping were employed to examine the mediating effects. The main results showed, first, that generative AI experience was positively correlated with both mastery-approach and mastery-avoidance orientations, as well as with the perceived usefulness of generative AI. Second, both mastery-approach and mastery-avoidance orientations had statistically significant effects on the perceived usefulness of generative AI. Mastery-avoidance orientation and perceived usefulness of generative AI had statistically significant effects on generative AI experience, whereas mastery-approach orientation did not have a statistically significant effect on generative AI experience. Third, in the process affecting generative AI experience, perceived usefulness fully mediated the effect of mastery-approach orientation, while it partially mediated the effect of mastery-avoidance orientation. The findings of this study suggest the necessity of considering both learners’ motivational characteristics and perception levels when designing personalized learning environments using generative AI.

본 연구는 다문화 사회로 급변하는 한국에서 공공도서관의 역할 증대 필요성에 주목하였다. 현재 도서관 의 다문화 서비스는 제도적·정책적 기반이 미비하고 개별 도서관의 자율적 시도에 머물러 구조적 한계를 보이고 있다. 이에 본 연구는 국내 도서관 다문화 서비스 연구의 흐름과 발전 양상을 체계적으로 파악하기 위해 2002년부 터 2025년까지 발표된 한국학술지인용색인(KCI) 등재 논문 409편을 분석 대상으로 삼았다. 각 논문의 초록과 저 자 키워드를 발췌하여 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였으며, 연구 시기를 제1기(2002–2010), 제2기(2011–2018), 제3기(2019–2025)로 구분하고, 키워드 동시출현 분석, 토픽모델링(LDA), 마인드맵을 병행하여 시기별 주제와 경 향을 도출하였다. 분석 결과, 제1기에는 다문화 자료 수집과 조직 등 기술적 기반 구축, 사서 교육, 정책 연계 논 의가 나타났으며, 제2기에는 지역 특화 서비스 확산, 정책 기반 운영 전략, 문화자료 보존 및 포용성 확대가 강조 되었다. 제3기에는 인공지능, 챗봇, 메타버스 등 지능형 기술을 활용한 서비스가 본격적으로 논의되었고, 정보복지 와 문화 융합을 지향하는 연구가 활발히 진행되었다. 이러한 변화는 도서관이 단순한 정보 제공 기관을 넘어 사회 통합과 포용을 실현하는 핵심 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여준다. 특히 정보복지 강화, 지역 맞춤형 서비스, 지 능형 융합 서비스는 미래 도서관의 핵심 발전 방향으로 제시되었다. 종합적으로 볼 때 국내 도서관 다문화 서비스 연구는 기술적 기반 구축 단계에서 출발하여 운영과 정책의 고도화를 거쳐 지능형 융합 서비스 단계로 발전해 왔 다. 따라서 향후 도서관 정책과 서비스는 이용자 중심성과 지역성을 강화하는 동시에 인공지능 등 첨단 기술을 융 합한 서비스 모델을 구축해야 한다. 이를 통해 공공도서관은 다문화 사회 속에서 포용성과 지속 가능성을 갖춘 선 도적인 사회 기관으로 자리매김할 수 있을 것이다.

This study focused on the growing importance of public libraries in Korea amid the rapid transition to a multicultural society. At present, multicultural services in libraries remain limited due to the lack of institutional and policy foundations, relying largely on individual libraries’ voluntary efforts, thereby revealing structural constraints. To address this issue, the study systematically examined the research trends and developmental trajectory of multicultural library services in Korea. A total of 409 papers indexed in the Korea Citation Index (KCI), published between 2002 and 2025, were analyzed. Abstracts and author keywords from each paper were extracted and analyzed using text mining methods. The research period was divided into three phases: Phase 1 (2002–2010), Phase 2 (2011–2018), and Phase 3 (2019–2025). Analytical methods such as keyword co-occurrence analysis, topic modeling (LDA), and mind mapping were employed to identify thematic shifts across time. The analysis revealed that Phase 1 centered on building the technological foundation, including multicultural material collection and organization, librarian training, and policy linkage discussions. Phase 2 emphasized the expansion of regionally specialized services, policy-driven operational strategies, and the preservation of cultural resources with greater inclusiveness. Phase 3 highlighted the integration of intelligent technologies, including artificial intelligence, chatbots, and the metaverse, alongside active research on information welfare and cultural convergence. These findings indicate that libraries have evolved from simple information providers into core platforms for social integration and inclusion. In particular, strengthening information welfare, implementing regionally tailored services, and developing intelligent convergence services emerged as key future directions. In sum, multicultural library service research in Korea has progressed from building a technological foundation, through operational and policy sophistication, to the current stage of intelligent convergence services. Accordingly, future library policies and services should be designed based on user-centeredness, regional responsiveness, and technological integration. Through this process, public libraries can serve as inclusive and sustainable institutions, playing a leading role in fostering social cohesion in a multicultural society.

본 연구는 평생교육 현장의 핵심 주체인 평생교육사를 대상으로 생성형 AI 활용에 대한 인식과 교육 요 구를 심층적으로 분석하여, 이들의 역량 강화를 위한 실질적인 지원 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법으로는 전국 평생교육사 210명 대상 설문조사와 5명 대상 심층 인터뷰를 병행하였으며, 수집된 데이터는 IPA 및 Borich 요구도 분석 등을 통해 종합적으로 분석되었다. 연구 결과, 대다수(89.5%)가 생성형 AI를 긍정적으로 인식하고 사용하고 있으나, 활용은 아이디어 구상 등 기초 수준에 머물렀다. 연령이 낮을수록 활용이 다각적이었 으며, 가장 시급한 요구는 ‘교육 및 연수’, 최대 우려는 ‘정보의 정확성’ 문제로 나타났다. 또한, 평생교육사들은 자 신의 역할이 지식 전달자에서 ‘학습 경험 설계자’ 및 ‘AI 윤리 가이드’로 변화해야 함을 인지하고 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 본 연구는 AI 윤리 및 리터러시 교육을 포함한 연령별 ‘투-트랙(Two-track) 맞춤형 역량 강화 프로그램’의 개발과 체계적인 정책 지원을 제언한다.

The purpose of this study is to explore practical support measures to strengthen their capabilities by deeply analyzing the perceptions and educational needs of lifelong education teachers, who are the core subjects of the lifelong education field. As a research method, a survey of 210 lifelong education teachers nationwide and in-depth interviews with 5 people were conducted at the same time, and the collected data were comprehensively analyzed through IPA and Borich demand analysis. As a result of the study, the majority (89.5%) positively recognized and used Generative AI, but the use remained at the basic level such as idea planning. The younger the age, the more diverse the use was, the most urgent demand was ‘education and training’, and the biggest concern was ‘information accuracy’. In addition, lifelong education teachers were aware that their roles should change from knowledge transfer to ‘learning experience designers’ and ‘AI ethics guides’. Based on the results of this analysis, this study proposes the development and systematic policy support of ‘two-track customized capacity building programs’ by age including AI ethics and literacy education.

본 연구는 학문 목적 한국어 학습자를 대상으로 비실시간 온라인 환경에서의 토론 수업 양상 및 교육적 효과를 고찰하는 데 목적이 있다. 이를 위해 수도권 소재 대학의 몽골 국적 유학생을 대상으로 Padlet을 활용한 비실시간 토론을 수업 과제로 운영하였다. 학습자들은 학문적, 시사적 주제를 중심으로 입론–반론–최종 입장 정 리의 과정을 설계하여 온라인 비실시간 토론 과정에 참여하였고, 두 차례 이상의 글쓰기와 상호 댓글 작성을 수행 하였다. 연구 자료는 Padlet 게시물과 학습자 작성 텍스트 사후 설문으로 구성하였으며 분석 방법으로는 담화 분 석적 접근을 통한 텍스트 유형 및 논거 구성 등의 정성 분석 그리고 플랫폼 사용 경험과 만족도, 자기 주도성 등 의 정량 분석 방법을 판단 근거로 삼았다. 해당 과정을 통해 학습자들은 비실시간 환경에서 충분한 사고 시간을 기반으로 주장을 구성하고 상호 반론 및 피드백을 거쳐 논리적 담화를 구성하였다. 특히 비실시간 방식은 글의 논 리성과 구체성을 증대시키며 자기주도 역량을 촉진하는 효과를 보였다. 본 연구는 실제 수업 적용 사례를 통해 비 실시간 플랫폼이 외국인 학습자의 논리적 담화 능력과 자기주도 학습을 어떻게 강화하는지 실례를 제시하여 교육 적 도구인 Padlet과 같은 플랫폼의 활용 가능성을 탐색하였다.

This study investigates the practices and educational effects of asynchronous online discussion for Korean for Academic Purposes (KAP) learners. At a metropolitan university in Korea, Mongolian international students completed a structured discussion task on Padlet, involving at least two rounds of postings and comments on academic and current-affairs topics. Data included Padlet posts, learner texts, and a post-task survey. A discourse-analytic approach was used to examine text types, argument structures, and learners’ perceptions. Findings show that the asynchronous format allowed for deeper reflection, helping learners construct logical, coherent arguments and develop writing and self-directed learning skills. This classroombased study highlights how asynchronous platforms can support argumentative discourse and pedagogical goals in KAP instruction.

본 연구는 대학의 평생교육 체제 전환에 따라 성인학습자의 특성을 반영한 성장참조 평가의 필요성과 적 용가능성을 모색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 부산지역 Y대학의 교수자와 성인학습자를 대상으로 설문 조사를 실시하였으며, 성인학습자와 학령기 학습자의 특성에 대한 인식 차이와 평생교육 평가 방법에 대한 의견을 조사하였다. 분석결과, 교수자와 성인학습자 모두 성인학습자의 학습특성이 학령기 학습자와 차이가 있음을 인정 하였다. 그러나, 성인학습자들은 자기주도적 학습을 선호하였으나 평가에서는 부담이 적은 방법을 선호하는 것으 로 나타났다. 교수자들은 성인학습자의 경험 활용 필요성과 성장참조평가와 같은 대안적 평가방법 활용에 대해 긍 정적으로 응답하였으나, 성장참조평가의 구체적인 활용방법에 대한 이해도는 낮은 것으로 나타났다. 이러한 결과 를 바탕으로 성인학습자 맞춤형 평생직업교육이 활성화 되기 위해서는 경험을 활용하는 다양한 교수법 개발, 과정 중심 평가 방법 활용, 유연한 학사운영 시스템 구축 등 평생교육 전반에서의 변화가 필요하다고 제언하였으며 이 는 평생직업 교육의 질적인 향상과 지속가능성에 기여할 수 있다는 점을 강조하였다.

This study aims to examine the necessity and applicability of growth-referenced assessment that reflects the characteristics of adult learners, in response to the transition of universities toward lifelong education systems. The research emphasized the importance of customized course evaluation methods in response to Korea's increasing lifelong learning participation rates. Through a survey of faculty and learners at Busan-area universities, the study found that adult learners prefer less burdensome assessments and self-directed learning, while faculty recognize the need for experience-based and growth-centered evaluation. However, limited understanding of growth-referenced assessment and implementation concerns were identified as barriers. The study suggested developing structured, innovative teaching methods, diversifying evaluation systems, and establishing flexible educational operation systems. These efforts are expected to contribute to the qualitative improvement and sustainability of lifelong vocational education.