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시대적 디지털 환경변화를 반영하는 지능정보사회는 개인적인 삶의 변화 가능성으로 기대되는 반면, 지능정보기술 에 익숙하지 않은 정보취약계층의 디지털 격차는 활용 불가능의 불편함을 넘어 지능정보사회에서 누릴 수 있는 사회적·경 제적 불평등이 야기되는 현실이다. 본 연구는 지능정보사회의 디지털 포용 실현을 위한 노인 미디어교육 분야의 과제를 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 ‘제6차 국가정보화 기본계획(2018~2022)’과 ‘2022 교육정보화백서(2022)’를 통해 지능정보사회와 관련되는 국가정보화 비전, 목표, 전략 및 과제를 살펴보았으며, ‘2022년 디지털 정보격차 실태조사’ 결과 를 통해 취약계층으로 분류된 노인층의 디지털 격차 현황을 통하여 디지털정보화 역량(54.5%)과 디지털 정보화 활용수준 (72.6%)은 낮은 것으로 파악하였다. 지능정보사회에서 노인층의 디지털 정보격차를 완화하기 위해서 노인 미디어교육 분 야에서는 지능정보기술을 활용한 지능형 미디어교육 서비스 개발, 늘배움 온라인서비스 채널을 통한 노인 미디어교육 서 비스 제공, 노인층을 위한 디지털 지능형 미디어 교육 지원 등이 필요할 것으로 여겨진다.

The intelligent information society is expected to drastically change our lives. The purpose of this content is to derive tasks in the field of media education for the elderly for the realization of digital inclusion in an intelligent information society. To this end, the vision, goals, strategies, and tasks of the intelligent information society were examined through the 6th National Informatization Basic Plan(2018~2022) and the 2022 Education Informatization White Paper(2022). In addition, the current status of the digital gap among the elderly classified as vulnerable groups was identified through the results of the 2022 Digital Information Gap Survey. In order to ease the digital information gap between the elderly in the intelligent information society, it is believed that the development of intelligent media education services using intelligent information technology, provision of media education services for the elderly through learning online service channels, and support for digital intelligent media education for the elderly are necessary.

본 연구는 초고령사회 진입과 인공지능(AI) 확산이라는 환경 변화 속에서 공공부문 50–59세 근로자의 브리지 고용 참여 의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고자 수행되었다. 특히 경력적응성(진로걱정·진로통제·진로탐색·자신감)과 AI 태도(긍정·부 정)의 효과 및 상호작용을 검증하였다. 전국 공공기관 재직자 411명을 대상으로 설문을 실시하고, 마할라노비스 거리에 기반한 이상치 제거와 문항 정제 절차를 거쳐 최종 334부를 분석에 사용하였다. R을 활용하여 기술통계와 신뢰도·타당도 점검(CFA) 후 위계적 회귀분석을 실시하였으며, 조절효과 검증을 위해 평균중심화와 교호항을 적용하고 단순기울기 분석을 병행하였다. 분석 결과, 진로탐색과 자신감은 브리지 고용 참여의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 또한 긍정적 AI 태도는 진로탐색과 참여의도 간 관계를 유의하게 강화하는 조절효과를 보였으며, 부정적 AI 태도의 조절효과는 제한적으로 나타났다. 이는 변화 탐색 성향과 자기효능감이 높고 AI를 기회로 인식하는 고령 근로자일수록 은퇴 이후 노동시장 참여의도가 강화됨을 시사한다. 이러한 결과는 중·장년층 대상 경력개발·재훈련 및 디지털 리스킬링 프로그램의 설계에 실질적 근거를 제공한다. 다만 공공기관 표본에 한정된 횡단적·자기보고 자료라는 점에서 인과 추론에 제약이 존재하므로, 향후 연구에서는 다양한 산업군을 포괄한 표 집, 종단·실험 설계, 객관적 디지털 역량 지표 및 실제 재고용 결과의 연계를 통한 검증이 요구된다.

This study examines factors shaping bridge employment intention among public-sector employees aged 50–59 in a super-aged society amid AI diffusion. We tested effects of career adaptability (concern, control, curiosity, confidence) and AI attitudes (positive, negative). A survey of 411 yielded 334 valid cases after Mahalanobis outlier removal and item refinement. Using R, we conducted CFA, hierarchical regression, and moderation analyses with centered interaction terms and simple slopes. Curiosity and confidence showed significant positive effects; a positive AI attitude strengthened the curiosity–intention link, while the negative attitude’s moderation was negligible. Findings inform career development and digital reskilling policies. Limitations include a cross-sectional public-sector sample; future work should broaden samples and adopt longitudinal/experimental designs with objective digital measures.

본 연구는 생성형AI 이용자를 대상으로 개인화, 즉시성, 지각된 가격가치, 기술수용성이 인지된 유용성과 이용의도 에 미치는 영향을 분석하였다. 생성형AI을 실제 사용한 경험이 있는 이용자 235명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 통계 프로그램 SPSS 29.0을 활용하여 신뢰도, 요인분석, 상관분석, 다중회귀분석 및 매개효과 분석을 수행하였다. 분석 결과, 즉시성과 기술수용성은 인지된 유용성과 이용의도에 모두 유의한 정(+)의 영향을 미치는 핵심 요인으로 나타났으며, 개인 화와 지각된 가격가치는 인지된 유용성에는 영향을 미치지만 이용의도에 대한 직접효과는 제한적이었다. 또한 인지된 유 용성은 네 가지 사용자 특성과 이용의도 간의 관계에서 개인화와 지각된 가격가치에 대해서는 유의한 매개효과가 확인되 지 않았으며, 즉시성과 기술수용성에 대해서는 부분 매개효과가 나타났다. 이러한 결과는 생성형 AI의 수용 과정이 기술적 특성만으로 충분히 설명되기보다는, 이용자가 지각하는 효용에 대한 평가가 일부 경로에서 작용할 가능성을 시사하는 것 으로 해석될 수 있다.

This study analyzed the effects of personalization, immediacy, perceived value for money, and technological acceptance on perceived usefulness and intention to use generative AI users. A survey was conducted with 235 users with actual experience using generative AI, and reliability, factor analysis, correlation analysis, multiple regression analysis, and mediation analysis were performed using the statistical program SPSS 29.0. The results showed that immediacy and technological acceptance were key factors with significant positive effects on both perceived usefulness and intention to use. Personalization and perceived value for money influenced perceived usefulness but had limited direct effects on intention to use. In addition, perceived usefulness did not exhibit a significant mediating effect in the relationships between the four user characteristics and intention to use with respect to personalization and perceived price value, whereas partial mediating effects were observed for immediacy and technology acceptance. These findings may be interpreted as suggesting that the adoption process of generative AI is not sufficiently explained solely by technological characteristics, but that users’ evaluations of perceived utility may operate along certain pathways.

본 연구의 목적은 마음 챙김에 기반한 인지치료가 불안장애 환자의 불안, 우울에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되 었다. 본 연구는 24명의 불안장애 환자를 대상으로 하였으며, 인구사회학적 특성은 빈도, 평균과 표준편차으로 분석하였고 마음챙김 명상에 기반한 인지 치료 전후 불안과 우울은 Wilcoxon signed rank test를 이용하였다. 본 연구 결과 한국형 마음 챙김 명상에 기반한 인지치료는 불안과 우울을 유의하게 감소시킬 수 있었다(Z=-1.9, p =.06, Z=-2.9, p<.001). 본 연구 결과를 통하여 마음 챙김 명상을 불안장애 환자에게 적용하고 이들의 삶의 질을 향상시키는 방법을 모색하는 것이 필요 하다고 할 수 있다.

The objective of this study was to examine the effectiveness of newly developed program for the recovery and relapse prevention in patients with anxiety disorder. Twenty-four patients with anxiety disorder received Mindfulness-Based Cognitive Therapy (MBCT) session weekly for a period of overall 8 weeks-program. Changes of depression, anxiety, negative and positive automatic thought were compared before and after the program. Depression and anxiety were improved significantly after the MBCT program(Z=-1.9, p =.06, Z=-2.9, p<.001). Conclusions: MBCT may be effective at reducing negative automatic thought and relieving anxiety and depressive symptoms in patients with anxiety disorder. However, large-sample, randomized controlled trials will be needed for generalization.

본 연구는 문화관광콘텐츠산업에서 생성형 AI 활용 등의 적용이 관광객의 만족도를 높이고, 기존의 운영 방식을 혁신하며, 산업 경쟁력을 강화하는 데 이바지할 수 있다는 맥락에서 생성형 AI가 문화관광콘텐츠산업에 미치는 영향을 탐색적으로 고찰하였다. 본 연구의 목적은 생성형 AI 기술의 특성과 문화관광콘텐츠산업의 융합 양상을 분석하며, 이를 기반으로 향후 발전 방향과 정책적 제언을 제시하였다. 연구결과, 첫째, 산업 혁신의 중심으 로서 AI의 역할로서 AI 활용의 전략적 방향을 명확히 설정해야 한다. 둘째, 맞춤형 관광 경험을 제공하는 기술의 중요성을 강조했다. 셋째, 지속 가능한 관광 발전의 필요성을 지적했다. 넷째, 정책적 지원과 윤리적 기준 마련을 제안했다. 다섯째, 산업 간 융합과 협력의 강화를 강조했다. 향후 생성형 AI 활용 문화관광콘텐츠산업의 발전 방향 과 정책제안의 실질적 시사점 도출에도 실증분석을 통한 실질적 제안을 하지 못한 한계가 있다.

This study explores the impact of generative AI on the cultural tourism content industry, emphasizing its potential to enhance tourist satisfaction, innovate traditional operational methods, and strengthen industrial competitiveness. The purpose of this research is to analyze the characteristics of generative AI technology and its convergence with the cultural tourism content industry, discussing the current state and future prospects of the industry. The research findings highlight the following: The strategic direction of AI utilization must be clearly established, positioning AI as a central force for industrial innovation. The importance of technologies providing personalized tourism experiences is emphasized. The necessity for sustainable tourism development is underscored. Policy support and the establishment of ethical standards are proposed. Strengthening convergence and collaboration across industries is emphasized.

본 연구는 종합병원 간호사를 대상으로 셀프리더십, 자기효능감, 조직몰입이 안전관리활동에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구대상은 G시에 위치한 3개의 종합병원 간호사로 코로나19 펜데믹 상황임을 고려하여 온라인 설문 을 실시하였다. 자료수집은 2021년 8월 20일부터 8월 30일이었다. 연구결과, 셀프리더십(r=.618, p<.001), 자기효능감(r=306, p<.001), 조직몰입(r=0518, p<.001)은 안전관리활동과 양의 상관관 계를 보였다. 또한 셀프리더십, 자기효능감, 조직몰입이 안전관리활동을 38.2%로 설명하였다 (F=20.478, p<.001). 그러므로, 종 합병원간호사의 환자관리활동을 높이기 위해 정기적인 리더십 교육, 자기효능감 교육 등을 실시한다면 도움이 될 것이다. 또한 조직몰입 향상을 위해 긍정적인 업무환경 조성과 간호사 업무에 대한 법적 기준 마련, 적절한 보상 체계의 마련이 된다면 환자안 전관리활동에 긍정적 효과가 있을 것이다.

This study is a descriptive survey study for nurses in general hospitals to understand the effects of self-leadership, self-efficacy, and organizational commitment on safety management activities. The subjects of the study were nurses at three general hospitals located in G City. An online survey was conducted in consideration of the COVID-19 pandemic situation. Data collection was from August 20 to August 30, 2021. As a result of the study, self-leadership (r=.618, p<.001), self-efficacy (r=306, p<.001), organizational immersion (r=0518, p<.001) showed a positive correlation with safety management activities. In addition, self-leadership, self-efficacy, and organizational commitment explained 38.2% of safety management activities (F=20.478, p<.001). Therefore, it would be helpful to provide regular leadership education and self-efficacy education to increase patient management activities of general hospital nurses. In addition, if a positive work environment, legal standards for nurse work, and an appropriate compensation system are established to improve organizational commitment, it will have a positive effect on environmental safety management activities.

본 연구는 병원 간호사의 자기효능감에 대한 개념과 속성을 분석하는 것으로 간호학에서의 병원 간호사의 자기효능감 개념과 관련된 이론적 기초를 마련하는 것이다. Walker 와 Avant의 개념분석 방법을 적용하여 병원 간호사의 자기효능감에 대한 개념 분석을 하였다. 간호사로 하여금 스스로 임상 환경에서 오는 스트레스와 역경, 그로부터 수반되는 부정적 감정을 이겨낼 수 있다는 믿음과 기대를 갖게 하는 것, 간호사 자신에게 간호업무 수행 능력이 있다고 믿게 하여 명확한 방향성을 가질 수 있게 하는 것, 임상에서 일어나는 여러 상황을 통제할 적합한 판단력이 있다고 믿게 하여 업무를 속행 할 수 있게 하는 것, 간호 업무에 대한 적극적 참여를 통해 도전적인 목표 의식을 갖게 하고 미래를 위한 동기를 부여하는 것, 간호사 개인적 측면에서부터 환자나 병원 조직까지 다방면에 연쇄적으로 영향을 끼치는 것의 다섯 가지 속성으로 규명되었다. 본 연구를 통하여 자기 효능감 개념이 간호사 개인의 발전에서 끝나는 것이 아니라 직무 성과와 조직 몰입을 이끌어 내 병원이라는 조직에 영향을 미친다는 점, 임상에서 가장 중요한 환자 안전에 영향을 미치는 요인을 공고히 하기 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각 된다.

This study was done clarify the concept of clinical nurse’s self-efficacy. This study was conducted using Walker & Avant’s concept analysis framework, There were five aspects of the concept of Clinical Nurse’s Self-Efficacy: To have faith and expectation that nurses can overcome stress and adversity in the clinical environment, To have a clear direction by believing that nurses themselves have the ability to perform nursing tasks, Allowing nurses to continue their work by believing that they have appropriate judgment to control various situations in clinical practice, Having a challenging sense of goal and motivating for the future through active participation in nursing work, and influencing various aspects from individual nurses to patients and hospital organizations. This conceptual analysis of clinical nurses' self-efficacy can recognize the need to prepare an educational system to improve nurses' self-efficacy and conduct related research.

본 논문은 단일 영상 기반의 초해상도에서 결과의 품질을 개선하기 위해 적응형 가중치를 적용한 잔차 블 록으로 구성된 다중 블록 구조를 이용하는 방법을 제안하였다. 딥러닝을 이용한 초해상도를 생성하는 과정에서 품질 향상을 위한 가장 중요한 요소는 특징 추출 및 적용이다. 해상도가 낮아 이미 손실된 세부사항을 복원하기 위해 다 양한 특징을 추출하는 것이 최우선이지만 네트워크의 구조가 깊어지거나 복잡해지는 등의 문제가 발생하기 때문에 실제 적용에서 제한사항이 있다. 따라서 특징 추출 과정은 효율적으로 구성하고 적용 과정을 개선하여 품질을 개선 하였다. 이를 위해 최초 특징 추출 이후 다중 블록 구조를 구성하였고 블록 내부에는 중첩된 잔차 블록을 구성한 뒤 적응형 가중치를 적용하였다. 또한 최종 고해상도 복원을 위해 다중 커널을 이용한 영상 재구성 과정을 적용함으로 써 결과물의 품질을 향상시켰다. 평가를 위해 원본 영상 대비 PSNR과 SSIM 값을 구하였고 기존 알고리즘과 비교 하여 제안하는 방법의 성능 향상을 확인하였다.

In this paper, proposes a method using a multi block structure composed of residual blocks with adaptive weights to improve the quality of results in single image super resolution. In the process of generating super resolution images using deep learning, the most critical factor for enhancing quality is feature extraction and application. While extracting various features is essential for restoring fine details that have been lost due to low resolution, issues such as increased network depth and complexity pose challenges in practical implementation. Therefore, the feature extraction process was structured efficiently, and the application process was improved to enhance quality. To achieve this, a multi block structure was designed after the initial feature extraction, with nested residual blocks inside each block, where adaptive weights were applied. Additionally, for final high resolution reconstruction, a multi kernel image reconstruction process was employed, further improving the quality of the results. The performance of the proposed method was evaluated by calculating PSNR and SSIM values compared to the original image, and its superiority was demonstrated through comparisons with existing algorithms.

스트레스로 인한 탈모 인구가 급증하면서 머리 관리에 관한 관심이 증가하고 있는 상황에서 IT 기술 의 발전은 IT와 헬스케어를 융합한 스마트 헬스케어로 발전하고 있으며 특히 AI 기술의 등장은 이 분야의 성 장을 가속화하고 있다. 본 연구에서는 양호, 경증, 중증 상태를 나타내는 각각 680장의 원시 두피 이미지에 대해 이미지 크기 조정, 정규화, 증식 등의 전처리 과정을 거쳐 여러 층의 합성곱 층, 배치 정규화, 풀링 층 을 포함하는 딥러닝 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 개인의 두피 상태를 분석하는 두피 이미지 딥러닝 분석 모델을 개발한다. 모델의 학습 과정을 모니터링하고 에포크 수, 가중치 등의 하이퍼파라미터를 최적화하여 모 델의 성능을 향상시키며 학습된 모델의 성능을 평가하기 위해 학습에 사용되지 않은 평가 데이터를 이용하여 모델의 성능을 검증하고, 모델을 개선하는 방안을 제시한다.

With the advent of AI technologies, smart healthcare that combines IT and healthcare convergence, develops rapidly as the concern for hair loss diagnosis and prevention increases. This study is a scalp image deep learning analysis model that analyzes individual scalp status based on a deep learning, convolutional neural network (CNN) with a composite of multiple layers of synthesis, normalization, and pooling layer through the pretreatment process of image size adjustment, normalization, and proliferation for 680 primitive scalp images representing good, mild, and severe status. We have evaluated the performance of the trained model using data not used for training and suggested ways to improve the performance of the model by optimizing the hyper parameters such as number of epoch and weight.

본 연구는 약사라는 특정 직업군에게서 발생하는 거북목 증후군의 원인을 약사의 신장-탁상높이와 연관성 을 규명하고 신장에 적합한 테이블 높이를 제언하기 위해 진행하였다. 약사의 신장-탁상높이에 따른 거북목지수, NDI, VAS 상관분석 및 회귀분석을 진행하여‘신장-테이블 높이에 따른 예상 거북목 지수’를 회귀분석을 통해 식을 만들었으며 식을 통해 결과 값을 산출한 결과, 거북목 예방에 좋은 약사의 신장과 테이블 높이의 관계는 약 65cm 이하임을 산출하였고 약사의 신장과 탁상높이의 차이가 약사의 거북목 증후군 발생 또는 악화시키는 주요 요인임 이 입증되었다. 향후 약사의 신장-탁상높이의 차이가 65cm 이하와 그 이상의 비교/대조군 실험을 통해 본 논문을 통해 산출된 식이 거북목 예방에 효과가 있는지, 다른 직업군에도 적용할 수 있는지에 대한 후속 연구가 더 필요하다고 생각한다.

This study was conducted to identify the cause of turtle neck syndrome that occurs in a pharmacists and the relationship between the height and table height and to suggest a table height appropriate for height. By conducting correlation and regression analysis of the turtle neck index, NDI, and VAS. As a result of calculating, the relationship between the pharmacist's height and table height, which is good for preventing turtle neck, is less than about 65cm, and it was proven that the height of the table is a major factor in causing or worsening turtle neck syndrome. It is believed that further follow-up research is needed to determine whether the calculated through this paper is effective and can be applied to other occupational groups.