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기존에는 센서와 원격제어 또는 딥-러닝과 같은 기술들을 이용하여 탐사로봇의 속도를 제어할 수 있었다. 하지만 기상 정보를 이용하여 탐사로봇의 속도를 제어하는 것은 지금까지 제안되지 않았다. 유용한 일상 생활정보인 기상정보를 이용하지 않는 기존 탐사로봇의 방법의 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 기상청에서 무료로 제공하는 RSS(Rich Site Summary) 서비스로부터 얻어진 날씨 정보를 이용하는 새로운 탐사 로봇 속도 제어 방법을 제안한다. 본 논문에서 구현된 탐사로봇은 TCP/IP 통신을 통하여 원격 제어되고 장착된 카메라 센서에 의해 얻어진 실시간 현장화면 사진을 와이파이 통신내에서 제공할 수 있다. 추가로 기상청의 URL(Uniform Resource Locator)을 통하여 얻어진 날씨 정보를 활용하여 탐사로봇의 속도가 자율적으로 제어된다. 제안한 방법의 올바른 성능은 강수확률과 풍속에 따른 탐사로봇의 속도를 측정한 논문에서의 실험 데이터들로부터 확인된다.

Existing exploration robot is able to control its speed using technologies such as the remote control and deep learning. However its speed control method using weather information has not been proposed. To overcome the problem of conventional methods without using the weather information which is an useful ordinary life information, this paper proposes a new speed control method of exploration robot using weather information gathered from RSS service which is offered without cost by the Meteorological Agency. The exploration robot implemented in this paper is controled by the remote control through the TCP/IP communication and provides real-time real spot figure gathered from its camera sensor within the range of WiFi. Additionally, according to the weather information from URL of the Meteorological Agency, the implemented exploration robot autonomously controls it speed. The correct performance of the proposed method is verified by the experimental measurement data of its speed according to the precipitation probability and wind speed in this paper.

본 연구는 퍼스널 위키(Personal WIKI) 기반 학습이 학습자의 자율적 학습 태도 확립에 미치는 영 향과, 그로부터 파생되는 주체적 인격 형성의 과정을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 Giorgi의 현상학적 연구 방법을 적용하였으며, 퍼스널 위키를 활용한 학습자의 실제 경험을 심층적으로 분석 하였다. 학습자는 위키 기반 자기 주도적 탐색 과정을 통해 외부로부터 수동적으로 전달된 지식을 수용하기보다는, 자신의 관심과 목적에 따라 학습 주제를 선정하고, 그 의미를 주관적으로 재해석하 고 전유하였다. 이러한 과정은 자율적 학습 태도의 형성을 넘어, 학습자가 자신의 사고 구조를 성찰 하고 개념을 재구성함으로써 인격적 통합과 자기 정체의 인식에 이르는 주체적 성장의 가능성을 드 러내었다. 연구 결과, 퍼스널 위키 기반 학습은 학습자가 지식의 수용자를 넘어 의미 생성자이자 삶 의 주체자로서 자리매김할 수 있는 가능성을 보여주었다. 본 연구는 퍼스널 위키가 단순한 학습 도 구를 넘어, 자율성과 주체성을 심화시키는 인격 교육적 실천으로 기능할 수 있으며, 나아가 ‘진정한 자아’와 ‘실천적 앎’을 지향하는 학습으로 전이될 수 있는 함의를 내포하고 있음을 시사한다.

This study aims to explore the impact of Personal WIKI based learning on establishing learners’ autonomous learning attitudes and the process of forming a self-directed character derived from it. To this end, Giorgi’s phenomenological research method was applied, and learners’ actual experiences using Personal WIKI were analyzed in depth. Through the WIKI-based self-directed exploration process, learners selected learning topics according to their own interests and purposes, subjectively reinterpreted and appropriated their meanings, rather than passively accepting externally delivered knowledge. This process revealed the potential for subjective growth beyond the formation of autonomous learning attitudes, enabling learners to reflect on their own thought structures, reconstruct concepts, and achieve personal integration and recognition of self identity. The research findings demonstrated that Personal WIKI based learning holds the potential to position learners not merely as knowledge, but as meaning creators and agents of their own lives. This study suggests that Personal WIKI can function not merely as learning tools but as character-educational practices that deepen subjectivity.

최근 대학들은 제도적 혁신과 학사 운영의 유연성 강화를 주요 과제로 삼고 있으며, 이러한 변화의 일환 으로 도입된 전공자율선택제는 학생들의 전공 선택권을 확대하고 진로 탐색의 기회를 보장하는 제도로 주목받 고 있다. 이에 본 연구는 대학 무전공 입학제의 확대 도입에 대응하여 학생들이 효율적으로 전공을 탐색하고 결정할 수 있도록 지원하는 다양한 전공 탐색 지원 프 로그램의 설계와 운영 방안을 모색하고, 이를 통해 학 생 유형별 특성에 따른 전공 탐색 지원 프로그램의 효 과성을 분석함으로써 전공 선택 및 운영의 효율성을 제 고할 수 있는 전략적 기반을 마련하는 데 연구의 목적 이 있다. 이를 위해 연구자가 소속된 Y대학교 미디어 디자인학과의 전공 탐색 지원 프로그램 사례를 중심으 로 분석하였으며, 이를 바탕으로 전공 탐색 지원 체계 의 구체적인 프레임워크를 제시하였다. 연구 결과, 학 생 유형에 따라 전공 탐색 지원 프로그램의 효과가 상 이하게 나타났으며, ‘초기 관심 기반 탐색형’은 심화 학 습 중심 프로그램에서, ‘경험 기반 탐색형’은 다양한 비 교·체험 중심 프로그램에서, ‘멘토링 기반 탐색형’은 지 속적 상호작용 기반의 멘토링 프로그램에서, ‘진로 기 반 탐색형’은 실용적 진로 연계 프로그램에서 가장 높 은 효과를 보였다. 이러한 결과는 전공 선택의 자율성 과 진로 연계성 강화를 위해 학생 특성에 기반한 맞춤 형 지원 체계가 효과적임을 시사한다. 따라서 대학은 학생들의 적성에 맞는 전공 탐색을 지원할 수 있는 체 계적 교육 전략을 마련할 필요가 있으며, 본 연구가 이를 위한 중요한 기초자료로 활용되기를 기대한다.

Recently, Universities in Korea have identified institutional innovation and the enhancement of flexibility in academic administration as key priorities. As part of this transformation, the Autonomous Major Selection System has attracted considerable attention as a policy designed to expand students’ rights in choosing majors and to ensure opportunities for career exploration. This study aims to explore the design and operational strategies of diverse support programs that enable students admitted under the undeclared major system to effectively explore and determine their majors. By analyzing the effectiveness of these programs according to student characteristics, the study further seeks to establish a strategic foundation for improving both the efficiency of major selection and the management of academic programs. This study analyzed the case of major exploration support programs carried out in the Department of Media Design at Y University, where the researcher is affiliated. Based on this analysis, the study proposed a concrete framework for systematic support programs for major exploration. As a result of this study, the effectiveness of major exploration support programs varied depending on student type: interest-driven students showed the highest effectiveness in-depth learning programs, experience-driven students in diverse comparative and experiential programs, mentoring-driven students in sustained interaction-based mentoring programs, and career-driven students in practical career-linked programs. These results suggest that tailored support systems reflecting individual student characteristics are effective in strengthening both autonomy in major selection and the linkage between academic choices and career development. Accordingly, universities need to establish systematic educational strategies that support students in exploring majors aligned with their aptitudes, and this study is expected to serve as a valuable reference in this regard.

In recent years, unmanned ground vehicles (UGVs) have been used to search for lost or stolen radioactive sources to avoid radiation exposure for operators. To achieve autonomous localization of radioactive sources, the UGVs must have the ability to automatically determine the next radiation measurement location instead of following a predefined path. Also, the radiation field of radioactive sources has to be reconstructed or inverted utilizing discrete measurements to obtain the radiation intensity distribution in the area of interest. In this study, we propose an effective source localization framework and method, in which UGVs are able to autonomously explore in the radiation area to determine the location of radioactive sources through an iterative process: path planning, radiation field reconstruction and estimation of source location. In the search process, the next radiation measurement point of the UGVs is fully predicted by the design path planning algorithm. After obtaining the measurement points and their radiation measurements, the radiation field of radioactive sources is reconstructed by the Gaussian process regression (GPR) model based on machine learning method. Based on the reconstructed radiation field, the locations of radioactive sources can be determined by the peak analysis method. The proposed method is verified through extensive simulation experiments, and the real source localization experiment on a Cs-137 point source shows that the proposed method can accurately locate the radioactive source with an error of approximately 0.30 m. The experimental results reveal the important practicality of our proposed method for source autonomous localization tasks.

Korea is scheduled to implement a local autonomous police system from the second half of 2021. The core idea of this massive organizational shift is to hand some power from the national police over to local police and within which the local police will be under the control of local governments. This shift was not initiated of itself, but forms a part of the strategy to rebalance the powers of the criminal justice institutions. More specifically, this change was linked to a drive to reduce police power overall. There is however a perception that this development represents merely a ‘transitional’ model rather than a long term plan. In addition, there has been no prior assessment as to whether the new ‘tripartite system’ can be expected to uphold the core values arising from the implementation of the local police system. In this paper we begin by exploring the successes and failures of the devolved police system in England and Wales and identifying any implications from this for Korea. Based on this we try to anticipate possible problems and future directions for the successful implementation of the Korean local police system.

This paper presents a fully autonomous multi-floor map-building system that enables a mobile robot to explore indoor environments without human intervention. The proposed framework builds multi-floor maps by generating efficient frontiers based on 3D LiDAR-IMU-based SLAM and multi-sensor fusion costmap generation, and by enabling elevator interaction through 4-DoF manipulator system that performs button pressing using an RGB-D camera. The system performs exploration using MPPI as a local planner and graph-based global planner, allowing reliable navigation even when direct paths are blocked. To improve exploration efficiency, a temporal decay term is incorporated into the frontier scoring process, which reduces redundant backtracking and shortens exploration time by approximately 33% compared to a baseline method. The system was validated in the KAIST N1 building across five floors (5F-9F), where it successfully completed continuous exploration and elevator transitions in 27 minutes with an elevator interaction success rate of 95%. These results demonstrate that the proposed system can robustly construct multi-floor indoor maps in real-world environments and serve as a scalable foundation for indoor service and delivery applications; a video demonstrating the complete experimental procedure is available at https://youtu.be/doCVS7Weils

이 연구의 목적은 대학생의 취업불안과 진로탐색행동의 관계에서 자율적 동기의 조절효과를 구명하는데 있었다. 이를 위해 우리나라 4년제 대학생 중 인문, 사회, 자연 및 공학계열 전공 452명을 대상으로 인구통계학적 변인(성별, 학년, 전공 계열, 대학 소재지) 및 진로탐색행동, 취업불안, 자율적 동기를 분석하였다. 분석 결과, 통제변인으로 활용된 변인 중의 학년은 대학생의 진로탐색행동에 영향을 미쳤다. 자율적 동기는 진로탐색행동에 정적인 영향을 미쳤다. 또한 자율적 동기는 취업불안과 진로탐색행동의 관계를 조절하였다. 즉 자율적 동기가 낮은 조건에서 취업불안은 진로탐색행동에 부적 영향을 미쳤지만, 자율적 동기가 높은 조건에서 취업불안은 진로탐색행동에 정적 영향을 미쳤다. 이러한 분석 결과를 토대로 이 연구는 다음과 같은 제언을 제시하였다. 첫째, 대학생이 취업불안을 긍정적으로 이해할 수 있도록 자율적 동기를 촉진해야 한다. 둘째, 취업불안이 대학생의 진로선택 및 취업준비에 미치는 영향에 대한 후속연구가 필요하다. 셋째, 자율적 동기의 측정 및 활용에 있어 통제된 동기의 영향을 고려한 후속 연구가 필요하다.

The purpose of this study was to identify the moderating effect of autonomous motivation on the relationship between employment anxiety and career exploration behavior. For the purpose, this study analysed demographic characteristics(sex, grade, major, university location), career exploration behavior, employment anxiety and autonomous motivation of 452 undergraduate students majoring in humanities, social sciences, natural science and engineering. According a result of the analysis, the grade had the effect on career exploration behavior among demographic characteristics. Autonomous motivation had the effect on career exploration behavior and had the moderating effect on the relationship between employment anxiety and career exploration behavior. In other words, employment anxiety had the negative effect on career exploration behavior under low autonomous motivation, but under high autonomous motivation, employment anxiety had the positive effect on career exploration behavior. Based on these findings, this study proposed several suggestions. First, it is needed to promote autonomous motivation of undergraduate students so that they can understand employment anxiety positively. Second, a follow-up study is needed to identify the effect of employment anxiety on the career choice and employment preparation of undergraduate students. Third, a follow-up study is needed to take into account the effect of controlled motivation in measuring and utilizing autonomous motivation.

본 연구는 해양 문화재 탐사를 위한 무인 탐사선의 설계와 실 해역 운항 실험 결과를 다룬다. 제안된 탐사선은 하이브리드 직류 전력 시스템을 기반으로 자율 운항 알고리즘을 통합하여 설계되었으며, 실제 운항 환경을 반영한 시뮬레이션과 현장 실험을 통해 시스템 성능을 종합적으로 검증하였다. 실험은 Calm Sea 조건의 계류장에서 수행되었고, 자율 경로 생성, 경로 추종 성능, 통신 안정성, 전력 흐름 등 다양한 요소를 실시간으로 계측하고 분석하였다. 그 결과, 탐사선은 계획된 경로를 안정적으로 추종하였으며, 하이브리드 직류 전력 시스템의 주 전력 공급원인 배터리 모듈의 충전 상태 또한 안정적으로 유지되어 전력 공급의 급격한 변동 없이 탐사를 성공적으로 수행하였다. 이러한 결과는 무인 문화재 탐사선이 해양 문화재 탐사를 포함한 다양한 무인 해양 응용 분야에서 자율적이고 효율적으로 운용될 수 있음을 시사한다.

This study introduces the design and field testing of an unmanned vessel developed for maritime cultural heritage exploration. The vessel combines an autonomous navigation algorithm with a hybrid DC power system. Sea trials were conducted in calm, moored conditions, evaluating key elements such as path generation, tracking accuracy, communication stability, and power flow. Results showed that the vessel reliably followed the planned route, while the battery modules maintained a stable state of charge without significant power fluctuations. These findings confirm the system's operational stability and suggest its applicability to various unmanned marine missions, including cultural heritage exploration.