Earticle

본 연구는 종이 빨대의 주요 특성(내구성, 질감, 감각 반응)이 소비자의 만족도 및 지속 이용 의도에 미치는 영 향을 분석하고, 친환경 태도의 조절 효과를 검증하는 데 있다. 종이 빨대 사용 경험이 있는 소비자 264명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 SPSS를 활용하여 매개 및 조절효과를 검증하였다. 종이 빨대의 특성은 소비 자 만족도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 소비자 만족도는 지속 이용 의도에도 강한 정(+)의 영향을 나타냈다. 또 한 친환경 태도는 만족도와 지속 이용 의도 간의 관계를 긍정적으로 조절하는 것으로 확인되었다. 본 연구는 종이 빨 대 제품의 품질 개선 방향과 친환경 소비 활성화를 위한 실무적 시사점을 제시하며, 향후 연구로 친환경 제품 간의 비교분석 및 장기적인 소비자 행동 연구가 필요함을 제안한다.

This study aims to examine the impact of paper straw characteristics (durability, texture, and sensory response) on consumer satisfaction and continued use intention, as well as the moderating effect of environmental attitudes. Data was collected through a survey of 264 consumers who had prior experience using paper straws. Structural equation modeling (SEM) and PROCESS macro analyses were conducted using SPSS and AMOS software. The results indicated that the characteristics of paper straws significantly positively influenced consumer satisfaction, which in turn had a strong positive impact on continued use intention. Additionally, environmental attitudes positively moderated the relationship between consumer satisfaction and continued use intention. In conclusion, this research provides practical implications for enhancing the quality of paper straw products and promoting eco-friendly consumer behaviors. Future research directions include comparative analyses among various eco-friendly products and longitudinal studies on consumer behavior.

현대 산업의 다양한 전력 제어 시스템, 예를 들면 전기자동차, 신재생에너지 발전 시스템, 가전제품, 산업용 인 버터, 철도 및 항공기 시스템 등은 전력반도체의 성능에 직접적으로 영향을 받고 있다. 따라서 실리콘(Si) 기반 반도체 소자에서 벗어나 고성능·고효율 전력반도체에 대한 수요가 급격히 증가하고 있기 때문에 본 논문에서는 전력반도체 기술의 현황과 미래 가능성을 조명하고자 하기 위하여 전력반도체 소자의 소재 기술 분류 및 응용 구조에 대해 설명 하고, 다음으로는 반도체 기반의 공정 기술을 분석하였다. 특히 SiC 및 GaN과 같은 와이드밴드갭(WBG) 반도체 소재 는 고온, 고전압, 고주파 환경에서의 우수한 전력 변환 성능으로 인해 주목받고 있다. 또한 전력 소자의 집적화 및 패 키징 기술 발전 역시 시스템의 소형화와 효율 향상에 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 기술적 진보는 에너지 효율 향상뿐만 아니라 탄소중립 실현을 위한 기반 기술로도 평가되고 있다. 향후 전력반도체 시장 동향에 대해서도 정리 하였다. 이를 통해 전력반도체는 소재 공학, 회로 설계, 전력 시스템, 에너지 정책 등 다양한 분야와 긴밀히 연결된 융 합 기술 분야로, 이 분야에 대한 전략적 투자가 기업 및 국가 차원에서 동시에 추진될 필요가 있음을 강조하였다.

Various power control systems in modern industries—such as electric vehicles, renewable energy generation systems, home appliances, industrial inverters, railway systems, and aircraft—are directly influenced by the performance of power semiconductor devices. As limitations of silicon (Si)-based devices become apparent, demand for high-performance and high-efficiency power semiconductors is rapidly increasing. This paper reviews the current status and future prospects of power semiconductor technology by first classifying device materials and application structures, and then analyzing fabrication processes. Wide bandgap (WBG) materials such as silicon carbide (SiC) and gallium nitride (GaN) are gaining attention for their superior performance under high-temperature, high-voltage, and high-frequency conditions. Furthermore, advancements in integration and packaging technologies contribute to system miniaturization and efficiency improvement. These developments not only enhance energy efficiency but also support the realization of carbon neutrality. Finally, future market trends are discussed, emphasizing that power semiconductors are a convergence technology tied to materials science, circuit design, power systems, and energy policy, requiring strategic investment at both corporate and national levels.

반도체 패키징 기술은 성능 향상, 소형화, 기능 통합 요구에 따라 빠르게 진화하고 있다. 2D 와이어 본딩에서 출발하여, 플립칩, WLP, SiP 등 다양한 구조로 발전해왔으며, 2.5D 인터포저, 3D TSV, 칩렛 기반 기술은 고성능·고집 적 시스템 구현의 핵심 기술로 주목받고 있다. 고밀도 인터커넥트, 열 방출, 고속 신호 전달, 이종 집적 등이 주요 연 구 분야로 부상하고 있고, 칩–패키지–기판 간 공동 설계(Co-Design)와 고신뢰성 신소재 개발도 병행되고 있다. 패키징 기술은 모바일, AI, 자율주행, HPC, IoT 등 다양한 산업에서 특화되어 적용되고 있으며, 열 안정성, 신호 무결성, 제조 단가 등은 기술 선택과 적용에 중요한 요소이다. 본 연구는 반도체 패키징 기술의 분류와 발전 방향을 체계적으로 고 찰하고 미래 연구 방향을 제시한다.

Semiconductor packaging technology has rapidly evolved to meet demands for enhanced performance, miniaturization, and functional integration. Beginning with 2D wire bonding, it has progressed to flip-chip, wafer-level packaging (WLP), and system-in-package (SiP). More recently, advanced technologies such as 2.5D interposers, 3D through-silicon vias (TSV), and chiplet-based integration are now essential for high-performance, high-density systems. Key research areas include high-density interconnects, thermal management, high-speed signaling, heterogeneous integration, and co-design across chips, packages, and substrates. These technologies are being applied across mobile, AI, autonomous driving, high performance computing (HPC), and the Internet of Things (IoT), where thermal stability, signal integrity, and manufacturing cost remain critical considerations. This study systematically analyzes the classification and evolution of semiconductor packaging technologies and outlines future research directions.

최근 ChatGPT 등 생성형 인공지능의 활용은 학생 개개인의 맞춤형 교육과 수업의 범위를 확장하여 교 육계에 새로운 변화와 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 즉, 새로운 기술의 등장으로 구체적인 교육 방향성 과 역기능에 대한 대응방안이 마련되어야 하는 실정이다. 본 연구는 대학 수업에서 전공과목을 대상으로 AI의 지능적 대화형 인터페이스의 활용 방법과 학생들의 학습 경험 영향도를 분석한다. 조사 대상 260명 학생(2개 학 과)의 교재 참여도, 학업 성취도, 학습 과정 등 세부 항목들을 분석했다. 오프라인 사례 연구 및 통계 분석 결과 AI 기반 학습은 학습 개선에 크게 도움이 되는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 교육 분야에서 AI 기반 교육 혁신 활성화와 통합 방향성(신규 프로그램 개발)을 위한 연구로써 이바지 하고자 한다.

Recently, the use of generative artificial intelligence such as ChatGPT is expected to bring new changes and innovations to the education system by expanding the scope of personalized education and classes for each student. In other words, with the emergence of new technologies, specific educational directions and countermeasures against dysfunctions need to be prepared. This study analyzes how AI intelligent interactive interfaces are used in university classes for major subjects and the impact on students' learning experience. We analyzed 260 students (2 majors) on their engagement with textbooks, academic performance, and learning process. The results of the offline case study and statistical analysis show that AI-based learning can significantly help improve learning. This study aims to contribute to the development of AI-based educational innovation in the field of education and the direction of integration (new program development) in the future.

본 연구는 중·장년층 성인학습자가 인식하는 디지털 리터러시 역량의 중요도와 실행도를 비교하고, 이를 바탕 으로 교육 요구의 우선순위를 도출하고자 하였다. 이를 위해 수도권 소재 사이버대학교에 재학 중인 만 40세 이상 학 습자 256명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하고, 대응표본 t-검정, IPA, Borich 요구도 분석, Locus for Focus 분석 을 통해 데이터를 분석하였다. 분석 결과, 모든 하위요인에서 중요도와 실행도 간에 통계적으로 유의한 차이가 나타났 으며 특히 기술적 활용과 메타인지 역량에서 가장 높은 교육 요구가 확인되었다. 반면 정보 활용 및 구성력, 문제 해 결력은 상대적으로 실행 수준이 높고 요구도는 낮았다. 이러한 결과는 중·장년층 성인학습자의 디지털 리터러시 교육 설계에 있어 기술 활용 능력과 자기조절 학습역량에 대한 우선적 개입의 필요성을 시사한다.

This study aimed to compare the perceived importance and implementation levels of digital literacy competencies among middle-aged and older adult learners, and to derive the priorities of educational needs based on the findings. To achieve this, an online survey was conducted with 256 learners aged 40 or older who were enrolled in a cyber university located in the Seoul metropolitan area. The collected data were analyzed using a paired-sample t-test, Importance–Performance Analysis (IPA), Borich Needs Assessment, and the Locus for Focus model. The results revealed statistically significant differences between perceived importance and actual implementation across all subdomains of digital literacy, with the highest educational needs identified in technological application and metacognitive competence. In contrast, information application and organization, as well as problem-solving skills, showed relatively higher implementation levels and lower educational needs. These results provide empirical evidence supporting the need to prioritize interventions in technological application and self-regulated learning skills when designing digital literacy education for middle-aged and older adult learners.

인공지능과 디지털 전환이 빠르게 진행되는 환경에서, 이번 연구는 HRM과 HRD의 핵심 환경요인이 구성원의 디지털 리터러시 역량을 매개로 혁신행동에 어떤 영향을 미치는지 실증적으로 분석했다. 본 연구를 위해 전국 산업현 장에 근무하는 직장인 247명 대상으로 설문 조사를 실시해 구조방정식 모형과 부트스트래핑으로 매개효과를 분석하였 다. 그 결과로 심리적 안전감이나 포용적인 분위기, 직무에 적합한 교육훈련과 자율성 모두가 구성원의 디지털 리터러 시를 높이는 데 중요한 역할을 하였으며, 매개변수인 디지털 리터러시가 높아질수록 종속변수인 혁신 행동이 더 활발 해졌다. 독립변수인 심리적 안전감은 디지털 리터러시를 매개로 혁신 행동에 완전한 영향을 미치는 것으로 나타났으 며, 나머지 요인들도 부분적으로 매개효과를 보이며 혁신 행동에 긍정적인 영향을 준 것으로 분석됐다. 이런 결과는 기업이 HR 시스템과 교육 정책을 디지털 리터러시 중심으로 다시 고민해볼 필요가 있음을 보여주며 앞 으로는 다양한 산업과 국가를 포함한 장기적 연구, 질적 접근, 그리고 조직문화나 리더십 등 여러 요인을 통합적으로 들여다보는 노력이 더 중요해질 것으로 보인다.

In a rapidly developing environment of AI and digital transformation, this study empirically examines how key HRM and HRD environmental factors influence innovative behavior through employees' digital literacy. A survey of 247 employees working in industrial sites nationwide was conducted, and the mediating role of digital literacy was analyzed using structural equation modeling and bootstrapping. The results revealed that psychological safety, an inclusive environment, job-appropriate training, and autonomy played key roles in enhancing employees' digital literacy. Higher digital literacy, the mediating variable, was associated with greater innovation behavior. Psychological safety, the independent variable, was found to have a full impact on innovative behavior through digital literacy. The remaining factors also partially mediated this relationship, demonstrating a positive impact on innovative behavior. These results highlight the need for companies to reconsider their HR systems and training policies with a focus on digital literacy. Going forward, long-term research across various industries and countries, along with qualitative approaches and an integrated examination of factors such as organizational culture and leadership, will be increasingly important.

본 연구의 목적은 2015년부터 2025년까지 국내 대학교육을 대상으로 수행된 인공지능 기반 적응형 학습 관 련 학술논문을 주제별로 고찰하여 연구 동향과 교육적 효과를 분석하는 것이다. Arksey와 O’Malley가 제시하고 Levac 등이 보완한 5단계 주제범위 문헌고찰 방법론을 적용하였으며, PRISMA-ScR 지침에 따라 연구를 수행하였 다. 국내 데이터베이스인 RISS, DBpia, KISS, KCI에서 ‘인공지능’, ‘적응형 학습’, ‘맞춤형 학습’, ‘대학’, ‘고등교육’ 등의 주요어를 조합하여 2015–2025년 사이 게재된 논문을 검색한 결과, 총 220편 중 선정 기준을 충족한 12편이 최종 분석 대상이 되었다. 선정된 연구의 주요 학습성과로는 학업성취, 학습동기, 학습몰입, 자기주도학습능력, 디 지털 리터러시, 학업 자기효능감 등이 보고되었고, 대부분의 연구에서 AI 기반 적응형 학습이 학업성취를 유의하 게 향상시키는 것으로 나타났다. 결론적으로 AI 기반 적응형 학습은 국내 대학교육에서 학업성취와 정의적·메타인 지적 학습성과를 동시에 향상시킬 수 있는 유망한 교수학습 전략이며, 저성취 학습자 지원에 효과적이다.

This study analyzed research trends and educational effects by conducting a scoping review of academic papers on artificial intelligence (AI)-based adaptive learning implemented in Korean higher education between 2015 and 2025. The five-stage thematic scoping review methodology proposed by Arksey and O’Malley and refined by Levac et al. was applied, in accordance with the PRISMA-ScR guidelines. Academic articles published between 2015 to 2025 were identified in searches of four Korean databases (RISS, DBpia, KISS, and KCI) using combinations of the keywords ‘artificial intelligence’, ‘adaptive learning’, ‘personalized learning’, ’university’, and ‘higher education’. Of the 220 records initially retrieved, 12 studies met the predefined inclusion criteria and were included in the final analysis. The principal learning outcomes most frequently reported in these studies were academic achievement, learning motivation, learning flow, self-directed learning ability, digital literacy, and academic self-efficacy. Across most studies, AI-based adaptive learning was associated with statistically significant improvements in academic performance. Overall, the findings indicate that AI-based adaptive learning is a promising pedagogical strategy in Korean university education, with the potential to enhance both academic achievement and metacognitive learning outcomes, particularly for students with lower prior academic achievement.

최근, 코로나 19로 인해 전염병에 대응하기 위해 전 국민의 백신 접종을 독려하고, 이로 인해 집단 면역 을 구축하고자 노력하고 있다. 개인이 어려서부터 다양한 전염병에 대한 백신 예방 접종을 하고 있지만 백신 접 종내역 및 접종일자를 기억하기 쉽지 않다. 특히, 여러 차례 접종하거나 주기적으로 접종해야 하는 경우, 효과적 인 방역을 위한 경우 백신 접종 사실을 확인할 필요가 있다. 국내에서는 코로나 19의 백신접종 사실을 확인한 후 에 출입을 허용하는 방역에서는 특히, 더 필요하다. 해외 여행시 백신접종 사실이 더욱 필요한 상태이지만 증명 서의 위변조 가능성이 있어 이를 대응할 수 있는 연구가 필요하다. 블록체인 기술은 생성된 정보를 체인으로 연 결되어 정보의 무결성을 보장하고, 신뢰기관에서 접종사실을 등록함으로써 정보의 신뢰성을 보장한다. 최근 DID 기술을 활용하여 개인의 신원을 블록체인에 분산 저장하고 검증한다. 백신접종 내역 정보를 저장하고, 정보의 제 어권을 개인에게 부여할 수 있는 DID 기반 위에서 신뢰성있게 검증할 수 있는 기법을 설계하였다.

Recently, in order to respond to the COVID-19 pandemic, efforts are being made to build collective immunity by encouraging the entire nation to get vaccinated. Individuals have been vaccinated against various infectious diseases since childhood, but it is difficult to recall the history and the date of vaccination. In particular, it is necessary to confirm the authenticity of vaccination in case of multiple vaccinations or periodic vaccinations, or for effective prevention. In Korea, quarantine is mandatory for all inbound travelers entering the country. After confirming the vaccination documents against COVID-19, individuals are then allowed to enter the country. The authenticity of vaccination documents is imperative when traveling abroad, but there is a possibility of fraud or forgery of the certificate, so research is needed to cope with it. Blockchain technology guarantees the integrity of information by connecting the generated information with a chain and guarantees the reliability of information by registering the records of an individual's vaccination certificate at a trusted institution. Recently, by using DID technology, individual identities are distributed and verified on the blockchain. We designed a technique that can be reliably verified on the basis of DID that can store vaccination history information and grant control of data to individuals.

인류의 새로운 생활 형식으로 각광받고 있는 가상 공간에서의 활동을 위해, 전 세계 기업과 연구기관에 서는 가상 공간 내부에 존재하는 사물을 생성 및 동식물 환경을 조성하고 설정하는 것에 초점을 두고 있다. 가상 공간의 데이터 객체(Objects)들은 인간의 오감을 극대화할 수 있도록 보다 사실적인 모델링과 피드백 및 이를 통 한 후속적인 무브먼트가 향상될 필요성이 있다. 현실의 물리적 객체를 가상의 디지털 데이터로 전사하는 연구의 전처리 단계로 2차원 특정 객체 인식을 선행으로 요구한다. 본 연구는 딥러닝 기반 실시간 이미지 검출 시스템을 이용하여 객체 인식이 향상될 필요가 있는 회화 분야에서의 선행 작업 퍼포먼스를 향상시키는 것을 의도하였다. 현대 미술품들의 파라미터들과 차이가 있어 상대적으로 시행 데이터가 부족한 한국 전통 미술품들을 타깃으로 하여 미술품 내 객체 인식률 향상을 확인하였다. 입체적인 모델링을 형성하는 데에 있어 정확성을 높이는 연구가 추후 진행되어야 할 것이다.

For activities in virtual space, which is in the spotlight as a new lifestyle of mankind, companies and research institutes around the world focus on creating objects inside the virtual space and creating and setting up animal and plant environments. Data objects in virtual space need to improve more realistic modeling and feedback and subsequent movements to maximize human five senses. Require two-dimensional specific object recognition as a preprocessing step for research to transfer real physical objects to virtual digital data. This study intended to improve the performance of prior work in the field of conversation, which needs to improve object recognition, by using a deep learning-based real-time image detection system. It was confirmed that the object recognition rate in the artwork was improved by targeting traditional Korean art that lacked relatively implementation data due to differences from the parameters of modern art. Research to increase accuracy in forming three-dimensional modeling should be conducted later.

다변량 분석방법인 구조방정식 모형은 변수들 간의 상호의 관련관계를 전체입장의 모형에서 분석하고, 평 가하고, 변수들 사이에 구조적 관련관계를 파악하게 하는 기법이다. 본 연구에서는 한의원 환자들의 만족도와 한의 원 재이용 의사에 대해 추출한 데이터를 사용하여 한의원의 병원시설과 한의사, 원무행정, 보조원, 접근성이 환자의 한의원의 만족도를 하여 한의원 재이용 의사에 미치는 부분에 대한 영향관계를 알고자 한다. 또한 실제분석에 있어 어떤 반복 측정매개로 한 개념인 경우, 지속적인 결과를 보이는 규칙을 의미하는 신뢰성과 측정하는 도구가 측정코 자 하는 개념을 확실하게 측정했는가를 구분 및 판단하는 타당성을 파악 후 구조방정식을 사용하여 구조모형 분석 을 실시하고 최적의 모형을 나타내고자 한다. 그 결과, 연구가설 검증에서 한의사의 실력이 좋을수록 환자의 한의 원 만족도는 높았으며, 한의원 만족도가 높으면 높을수록 한의원 재이용 의사도 높아지며, 한의원의 만족도가 한의 원 재이용 의사에 큰 영향을 미친다고 분석된다.

Structural equation modeling, a multivariate analysis method, is a technique that analyzes, evaluates, and identifies the structural relationships between variables in an overall position model. This study uses extracted data on the satisfaction of oriental medicine patients and their intention to reuse oriental medicine. This study also examines the relationship between oriental medicine facilities, doctors, administration, assistants, and accessibility. In addition, in actual analysis, a repeatedly measured concept is intended to identify reliability and validity of the results. Reliability can be indicated by a rule that shows continuous results. Validity determines whether the measuring tool has measured the concept clearly. Both reliability and validity are then used to conduct a structural model analysis using a structural equation. The results of this research indicate that the better an oriental doctor's ability is demonstrated in the research hypothesis test, the higher the patient's satisfaction with oriental medicine. It follows that the higher the satisfaction with oriental medicine, the higher a patient’s intention to reuse oriental medicine. Thus, a patient’s overall satisfaction with oriental medicine has a great influence on their intention to reuse oriental medicine.