본 연구는 동기부여 이론의 관점에서 인적자원관리 강도 인식(perceived HRM system strength)과 임 금수준이 이직 의도에 영향을 미치는 심리적 기제를 탐구하였다. 직무 만족도와 조직 동일시를 매개로 인사관리강도 인식과 임금수준의 영향을 확인함과 동시에, 고임금 집단과 저임금 집단으로 구분하여 임 금 수준이 양 집단간에 서로 다른 심리적 과정을 이끌어낼 수 있음을 주장한다. 연구 가설 검증을 위해 인적자본기업패널 2차 자료를 활용하였으며, 한국 기업 500개에 속한 2,566명의 표본을 대상으로 구조방 정식 모형 분석을 수행하였다. 분석 결과, 인사관리강도 인식과 실제 급여는 모두 직무 만족도 및 조직 동일시를 통해 이직 의도를 낮추는 것으로 나타났다. 또한, 고임금 집단과 저임금 집단 간에는 경로의 패 턴에서 차이가 발견되었다. 고임금 집단에서는 급여가 직무 만족도에 영향을 미치지 않으면서도 이직 의 도를 직접적으로 낮추는 반면, 저임금 집단에서는 급여가 직무 만족도를 통해서만 이직 의도에 간접적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 우리의 분석 결과는 임금이 외적 동기 요소로서 위생 요인이며, 인사관 리강도 인식은 내적 동기를 자극할 수 있는 관리적 전략임을 강력하게 시사하며 전통적 동기부여 이론의 시각과 맥락을 같이한다. 이 연구는 실무적 차원에서 인사관리강도 인식 관리가 중요하다는 점을 강조함 과 동시에 인사관리 정책 변화 관리에 중요한 실질적인 시사점을 제공한다.

This work concentrates on the design and implementation of aptamer-based electrochemical biosensors using a layer-by-layer approach for precise tracking of mucin-1 (MUC1), an important biomarker linked to breast cancer. The electrochemical biosensor was created by modifying a screen-printed carbon electrode (SPCE) with V2C MXene booster and gold nanoparticles (Au-NPs), along with Cd2+ integrated aptamer (AP) (SPCE/V2C-MXene/Au NPs/Cd2+-AP). This biosensor demonstrated high specificity and affinity for MUC1, establishing a sensitive quantification mechanism. The MXene nanolayer was produced and analyzed via TEM, XPS, SEM, AFM, BET, and MAP techniques. It served as a supportive material that enhanced electrochemical conductivity and allowed for the integration of the aptamer (AP) as the biological recognition component. The biosensor was constructed by immobilizing MUC1-specific aptamers onto the surfaces of SPCE/V2C-MXene/Au NPs, enabling selective recognition and binding with MUC1. The recorded signal, corresponding to Cd2+ integrated with AP at SPCE/V2C-MXene/Au NPs/Cd2+-AP, enabled quantitative assessment of MUC1 levels. The findings showed a linear concentration span of 1.0–500 pg/mL for detecting MUC1, achieving a detection limit of 3.45 fg/mL utilizing the SPCE/ V2C-MXene/Au NPs/Cd2+-AP biosensor. The SPCE/V2C-MXene/Au NPs/Cd2+-AP biosensor exhibited a good affinity for the detection of MUC1 in the presence of other breast cancer biomarkers, confirming its selectivity.

In this study, structural analysis was performed to select the optimal design shape through failure identification and design changes in turbine housing. Damage in the inlet flange is considered to be high cycle fatigue due to the vibration excitation in the engine full load test. Therefore, the FE analyses were performed natural vibration analysis and frequency response analysis for the initial shape and design change models. The stress magnitudes were obtained as a function of frequency through frequency response analysis according to engine vibration excitation. As a result, the dynamic stiffness of Case (1) increased by approximately 3.6% compared to the initial model, and Case (2) increased by 4.6%. In addition, the stress magnitude was greatly reduced in the design improvement. Therefore, the model with only the flange thickness increased is thought to be optimal design for securing the durability of the turbine housing.

Phytoplankton play a vital role as primary producers in freshwater ecosystems, contributing to the nutrient cycle, energy flow, and ecological stability. To accurately assess phytoplankton diversity and community composition, this study compared traditional microscopy and environmental DNA (eDNA) metabarcoding in six small lakes located in the Han, Geum, and Nakdong River basins in Korea. eDNA analysis identified 268 species from 161 genera, approximately 2.4 times higher than microscopy, which detected 113 species from 68 genera. The eDNA data were dominated by picocyanobacteria such as Synechococcus and Cyanobium, while microscopy primarily revealed larger taxa, including Stephanodiscus and Scenedesmus. Nonmetric multidimensional scaling (NMDS) based on Bray-Curtis similarity showed clear separation between the two methods, with average similarity values of 0.0326 (1st survey) and 0.0221 (2nd survey) at the species level. Only 6.8% of the 429 total species were commonly detected by both methods, while overlap at the genus level was 18.8%. Spatial heterogeneity in phytoplankton communities based on eDNA was also evident depending on the sampling location, with the centre of the surface showing the highest species richness and overlap, suggesting its suitability for biodiversity monitoring. These findings demonstrate the high resolution and sensitivity of eDNA metabarcoding in capturing phytoplankton diversity and highlight its complementary role in existing biomonitoring programmes. Further improvements in the quantitative reliability of eDNA-based assessments will require efforts such as copy number normalisation, methodological standardisation, and refinement of reference databases.

In this study, a bacterial strain exhibiting high degradation activity toward organic wastes was isolated and taxonomically identified. Five strains with excellent hydrolytic activity toward starch, lipids, and proteins were isolated from slaughter waste processors. Among the five strains, YBK-W4, which showed the highest amylase, protease, and lipase activities, was selected. Through 16S rRNA sequencing, YBK-W4 was identified as Bacillus atrophaeus (B. atrophaeus) and designated B. atrophaeus YBK-W4. The optimal temperature and pH for enzyme activity of B. atrophaeus YBK-W4 were 37~42°C and pH 7, respectively. The bacterium was grown on Luria-Bertani (LB) agar containing 12% NaCl, where enzyme activity was 11.4~29.7% of that observed in LB agar without NaCl. These results suggest that B. atrophaeus YBK-W4 is a useful bacterial agent for the decomposition of organic waste, such as food and slaughterhouse waste.

Three strains (KCOM 2191, KCOM 2668, and KCOM 2812) of Capnocytophaga sp. isolated from a Korean population were initially classified by 16S rDNA sequence comparison. This study aimed to resolve their species-level identity using whole genome sequencing and to assess their taxonomic characteristics. Genomes of the three strains were sequenced using PacBio RS II and Illumina platforms. Average nucleotide identity (ANI) analysis was employed for species-level identification. Cellular fatty acid (CFA) compositions were determined using the MIDI/Hewlett Packard Microbial Identification System. ANI values for KCOM 2191, KCOM 2668, and KCOM 2812 were 96.43%, 96.33%, and 96.33%, respectively, compared with the type strain Capnocytophaga ochracea DSM 7271T. CFA profiling showed a predominance of iso-C15:0 (57.9%, 67.2%, and 64.9%, respectively), consistent with DSM 7271T (51.5%). These findings confirm that KCOM 2191, KCOM 2668, and KCOM 2812 are strains of C. ochracea . These strains may serve as valuable models for investigating the role of C. ochracea in oral and systemic pathogenesis.

본 연구에서는 구조물의 응답 데이터를 기반으로 고유진동수, 감쇠비 등 동특성과 풍하중 모델의 파라미터를 동시에 추정할 수 있는 스펙트럼 백색화 기반 식별 기법을 제안하고, 이를 실제 40층 고층 구조물에 적용하여 실용성과 정확도를 평가하였다. 기존 연 구에서는 본 기법을 수치 시뮬레이션 및 풍동 실험에 적용하여 그 타당성을 입증한 바 있으나, 실계측 응답 데이터를 활용한 실구조물 적용에 대해서는 검증이 이루어지지 않았다. 본 연구는 이를 확장하여, 장기간 계측된 고층 건축물의 진동 응답을 분석하고, 각 주요 모드에 대해 백색화 처리를 수행함으로써 구조물 전달함수 및 풍하중 전달함수의 파라미터를 최적화 기반으로 동시 추정하였다. 특히 백색 잡음의 누적 파워 스펙트럼 길이를 목적함수로 설정함으로써, 기존 커브 피팅 기반 기법 대비 감쇠비 추정의 정확도와 안정성을 향상시켰다. 분석 결과는 전통적인 모달 식별 기법(예: SSI)과의 비교를 통해 제안 기법의 유효성을 입증하였으며, 풍하중 모델 파라미 터까지 포함하는 통합적 구조 해석 프레임워크로서의 가능성을 제시하였다. 본 연구는 향후 구조물의 풍응답 예측, 하중 생성 모델 구 축, 구조 건전도모니터링(SHM) 및 디지털 트윈 기반 해석 등 다양한 실무 응용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

This study proposes an improved method for updating finite element models (FEM) by incorporating the random field characteristics of concrete material properties in reinforced concrete structures. Traditional FEM often assumes homogeneous material properties, which can lead to significant discrepancies between predicted and actual dynamic responses, especially in structures where the Young’s modulus (E) of concrete varies due to factors like curing conditions, material composition, and construction methods. We employed a Gaussian random field model and a system identification (SI) technique to address this limitation to optimize sensor placement. We developed an FEM updating method that incorporates the spatial variability of concrete elasticity. This optimization allowed for a more accurate capture of dynamic properties across various structural locations, resulting in FEM updates that reflect concrete’s inherent heterogeneity. The proposed method was validated through numerical examples, comparing dynamic response accuracy in models before and after updating. Results demonstrated that error values, measured in terms of maximum value error and normalized root mean squared Error (NRMSE), were significantly reduced in the updated models compared to the pre-update model. This approach effectively addresses the limitations of homogeneous assumptions in FEM.

다국적기업은 다양한 국가의 직원들이 협력하여 운영되는 조직으로, 조직일체감을 형성하는 것은 중요한 과제 이다. 이 과정에서 조직 커뮤니케이션은 직원들 간의 이해와 협력을 증진시키는 핵심적인 역할을 하며, 특히 다 국적기업 자회사에서 현지직원은 외국인 임직원과의 사회적 접촉을 통해 본사와 자회사 간의 연결을 강화할 수 있다. 이에 본 연구는 다국적기업 자회사에 근무하는 현지직원의 외국인 임직원과의 사회적 접촉이 조직일체감에 미치는 영향을 분석하고, 본사국과 현지국 간의 문화적거리 및 경제적거리가 이 관계에 미치는 조절 효과를 살펴 보았다. 한국 내 23개국 출신으로 구성된 52개 다국적기업 자회사에서 근무하는 현지직원 442명을 대상으로 설문조사 를 실시하였으며, 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 외국인 임직원과의 사회적 접촉이 현지직원의 조직일체감을 높이는 데 중요한 역할을 한다는 것이 확인되었다. 둘째, 본사국과 현지국 간의 문화적거리는 외국인 임직원과의 사회적 접촉과 조직일체감 간의 관계를 약화시키는 것으로 확인되었다. 반면, 본사국과 현지국의 경제적거리는 외국인 임직원과의 사회적 접촉과 조직일체감 간의 관계를 강화시키는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 다국적 기업이 자회사 현지직원의 조직일체감을 강화하기 위해 본사국과 현지국 간 문화적 특성과 경제적 차이를 고려한 맞춤형 커뮤니케이션 및 접촉 전략을 수립할 필요가 있음을 시사한다.

본 연구는 K-pop 팬의 개인주의-집단주의 성향과 팬 몰입도 간의 관 계를 중심으로 팬 커뮤니티 동일시의 조절효과를 실증 분석하였다. 본 연구의 대상은 한국에 거주하거나 K-pop 팬 커뮤니티에 활발히 참여하 는 10대 후반에서 30대 중반의 중국, 일본 및 동남아시아 출신 K-pop 팬 392명으로 구성하였다. 연구 결과, 집단주의 성향이 강한 팬들이 개 인주의 성향 팬보다 더 높은 몰입도를 보이는 것으로 나타났다. 특히 집 단주의 성향 팬의 경우, 팬 커뮤니티 동일시를 통해 몰입도가 더욱 강하 게 형성되었으며, 개인주의 성향 팬에게서도 긍정적인 영향이 발견되었 다. 본 연구는 집단주의 성향 팬에게는 협업 활동을, 개인주의 성향 팬에 게는 1인칭 시점의 창의적 콘텐츠를 지원하고, 팬덤 상징체계와 참여 의 례를 활용하여 팬 커뮤니티 동일시를 높일 수 있음을 시사한다. 또한 문 화권별 특성을 고려한 맞춤형 이벤트와 로컬 마케팅 전략을 마련함으로 써 팬들의 몰입도를 극대화할 수 있음을 보여준다.

보행교통은 모빌리티 수단으로서의 보행을 말하며 안전향상과 활성화 측면에서 접근할 수 있다. 이때 보행교통 위해요 소란 보행자의 안전하고 편리한 통행 환경을 저해하는 요소를 말하며, 이를 사전에 발굴하여 관리함으로써 보행자 사고 예방과 쾌적한 보행환경 구축이 가능하다. 본 연구에서는 2020~2022년 교통사고 데이터와 다양한 보행영향요인 데이터 를 활용하여 교통사고 및 보행자 사고 예측 모델을 개발하고 모델 결과를 해석하여 보행교통 위해요소를 도출하고자 하 였다. 보행영향요인은 기존 문헌에서 고찰된 요인들을 참고하여 수집 및 데이터화 하였으며, 교통사고 예측 모델을 개발 하기 위해 예측력이 우수하고 변수 간의 비선형성 혹은 상호관계를 잘 포착할 수 있는 것으로 알려진 XGBoost, Random Forest, Support Vector Machine과 같은 머신러닝 모델을 활용하였다. 또한 설명가능한 인공지능 기법인 SHAP 알고리즘을 통해 모델을 해석함으로써 변수 중요도와 상호작용을 분석하고 보행교통 위해요소를 도출하였다. 본 연구를 통해 도출된 보행교통 위해요소를 보행친화적인 교통 환경을 위한 중요한 기초 자료로 활용하여 사전에 관리 및 개선할 수 있을 것으로 기대한다.

이 연구를 통해 우리나라에서 복원 중인 멸종위기종인 반달가슴곰(Ursus thibetanus ussuricus)의 식별을 위한 새로운 분자 marker 체계를 개발하였다. 전장 유전체 서열 정보를 사용하여, 20개의 새로운 미세부수체(Microsatellite, MS) marker가 다중 중합효소연쇄반응(PCR)을 기반으로 하는 유전자형 분석을 통해 개발되었다. 개발된 MS marker 20종의 대립유전자 수는 3개에서 10개였으며, 평균 대립유전자 수는 6.05개였다. 관측 이형접합도(Hobs), 기대 이형접합도(Hexp), 다형정보량(PIC)의 평균은 각각 0.683, 0.715, 0.658로 나타났다. Fis 값은 –0.385에서 0.438의 범위에 있었고, 평균은 0.052였다. 무작위 교배(PIrandom), 반형매 교배(PIhalf-sib), 전형매 교배(PIfull-sib)에서의 동일개체출현율은 각각 1.58×10-18, 2.79×10-14, 4.75×10-8를 나타내었다. 이 연구의 결과는 새로운 MS marker 체계가 높은 유전적 다양성과 낮은 PI 수치를 가지고 있어, 야생에서 출현하고 있는 반달가슴곰들을 식별하거나 새끼 곰의 부모 추적에 유용하게 사용될 것으로 생각된다. 이 분자 marker 체계는 한국에서 복원 중인 반달가슴곰 개체군의 관리와 유전적 다양성 증진에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

Oral Lichen Planus (OLP) is a T-cell-mediated autoimmune disease, with the reticular type being the most common among its subtypes, while the erosive type is known to have a relatively higher risk of malignant transformation. The reticular subtype of OLP has a low risk of malignancy, whereas the erosive subtype has a higher risk, leading to a debate on whether OLP should be considered a precancerous lesion. On the other hand, Oral Squamous Cell Carcinoma (OSCC) is the most common malignant tumor occurring in the oral cavity. It often originates from precancerous lesions, and due to its often unclear early symptoms, there is a growing need for early diagnosis. This study aims to identify salivary biomarkers associated with malignant transformation from OLP to OSCC through a literature review. The review was conducted using the PubMed and Google Scholar databases, focusing on the last 20 years. The search keywords used were "Oral lichen planus reticular," "Oral lichen planus erosive," "Oral squamous cell carcinoma," and "Biomarker." Compared to healthy controls, a total of 48 biomarkers showed increased or decreased expression in OLP-reticular, 43 in OLP-erosive, and 54 in OSCC. There were 27 common biomarkers between OLP-reticular and OLP-erosive, and 11 common biomarkers between OLP-erosive and OSCC. Nine biomarkers were common across OLP-reticular, OLP-erosive, and OSCC. Among the 27 biomarkers showing a shift from OLP-reticular to OLP-erosive, TNF-α, IL-1β, IL-6, IL-8, and TBARS were observed to increase in expression as the condition progressed from OLP-reticular to OLP-erosive. The nine biomarkers involved in the transition from OLP-reticular to OLP-erosive and subsequently to OSCC were TNF-α, IL-1α, IL-1β, IL-6, IL-8, CD44, MMP-9, Catalase, and Survivin. Notably, Survivin was found to decrease in expression in both OLP-reticular and OLP-erosive compared to healthy controls, but its expression increased in OSCC, making it the most noteworthy biomarker.

Until all vehicles are equipped with autonomous driving technology, there will inevitably be mixed traffic conditions that consist of autonomous vehicles (AVs) and manual vehicles (MVs). Interactions between AVs and MVs have a negative impact on traffic flow. Cloverleaf interchanges (ICs) have a high potential to cause traffic accidents owing to merging and diverging. Analyzing the driving safety of cloverleaf ICs in mixed traffic flows is an essential element of proactive traffic management to prevent accidents. This study proposes a comprehensive simulation approach that integrates driving simulation (DS) and traffic simulation (TS) to effectively analyze vehicle interactions between AVs and MVs. The purpose of this study is to identify hazardous road spots for a freeway cloverleaf IC by integrating DS and TS in mixed traffic flow. The driving behavior data of MVs collected through a DS were used to implement vehicle maneuvering based on an intelligent driver model in the TS. The driving behavior of the AVs was implemented using the VISSIM parameters of the AVs presented in the CoEXist project. Additionally, the market penetration rate of AVs, ranging from 10% to 90% in 10% increments, was considered in the analysis. Deceleration rate to avoid crashes was adopted as the evaluation indicator, and pinpointing hazardous spot technique was used to derive hazardous road spots for the cloverleaf IC. The most hazardous road spot was identified in the deceleration lane where greater speed changes were observed. Hazardous road spots moved downstream within the deceleration lane as traffic volumes increased based on level of service. The number of AVs decelerating stably increased as traffic increased, thereby improving the safety of the deceleration lane. These results can be used to determine the critical point of warning information provision for preventing accidents when introducing AVs.