본 연구는 우리나라 스마트농업 맥락에서 전통적인 흙 논둑의 구조적 한계와 개선 가능성, 그리고 준영구 논둑의 적용성을 검토하였다. 이를 위해 8개 지역의 농민과 지자체 공무원 83명을 대상으로 관리 현황, 비용, 인식에 관한 설문조사를 수행하였다. 분석 결과, 흙 논둑은 친환경적이라는 장점에도 불구하고 누수·붕괴, 제초 및 보수의 높은 노동 의존성 등 반복적 문제가 확인되었다. 반면 준영구 콘크리트 논둑은 관리 빈도, 운영비용, 누수 위험을 크게 줄였으나, 배수 유연성과 환경적 영향에 대한 우려가 남아 있었다. 지역별 단가 분석에서는 공법과 지형 조건에 따른 차이가 나타났으며, 설문조사 결과 다수의 응답자가 노동력 부족 대응 및 생산 안정성 제고 수단으로 준영구 논둑 도입을 지지하였다. 스마트농업 측면에서 준영구 논둑은 IoT 기반 수리 관리, 원격 관개, 드론 방제 시스템과의 결합에 유리한 것으로 평가되었다. 정책적 시사점으로는 설치 적합성 기준과 공법 선택 가이드라인의 표준화, 생애주기비용–편익 평가, 구조적 배수 보완책, 공공–민간 협력형 유지관리 체계 구축의 필요성이 제시된다. 표본 규모와 장기 수문자료 부족이라는 한계에도 불구하고, 본 연구는 지속가능하고 정밀한 벼농사를 위한 핵심 기반시설로서 논둑 현대화의 중요성을 강조한다.

Accurate estimation of vehicle exhaust emissions at urban intersections is essential to assess environmental impacts and support sustainable traffic management. Traditional emission models often rely on aggregated traffic volumes or measures of average speed that fail to capture the dynamic behaviors of vehicles such as acceleration, deceleration, and idling. This study presents a methodology that leverages video data from smart intersections to estimate vehicle emissions at microscale and in real time. Using a CenterNet-based object detection and tracking framework, vehicle trajectories, speeds, and classifications were extracted with high precision. A structured preprocessing pipeline was applied to correct noise, missing frames, and classification inconsistencies to ensure reliable time-series inputs. Subsequently, a lightweight emission model integrating vehicle-specific coefficients was employed to estimate major pollutants including CO and NOx at a framelevel resolution. The proposed algorithm was validated using real-world video data from a smart intersection in Hwaseong, Korea, and the results indicated significant improvements in accuracy compared to conventional approaches based on average speed. In particular, the model reflected variations in emissions effectively under congested conditions and thus captured the elevated impact of frequent stopand- go patterns. Beyond technical performance, these results demonstrate that traffic video data, which have traditionally been limited to flow monitoring and safety analysis, can be extended to practical environmental evaluation. The proposed algorithm offers a scalable and cost-effective tool for urban air quality management, which enables policymakers and practitioners to link traffic operations with emission outcomes in a quantifiable manner.

Smart factory technology, a core component of the Fourth Industrial Revolution, demonstrates significant disparities in technological development across countries. To quantitatively assess these international technology gaps, this study proposes an integrated analytical framework that combines text mining-based topic modeling and social network analysis (SNA), using global smart factory-related patent data from 2017 to 2023. Approximately 4,300 patent documents (titles and abstracts) were collected through the GPASS system and preprocessed. Through Latent Dirichlet Allocation (LDA) modeling with optimized hyperparameters, major technology topics were identified. Semantic interpretation using ChatGPT and expert review enabled the assignment of precise topic labels, which were further mapped to CPC (Cooperative Patent Classification) codes to construct a standardized technology taxonomy. Subsequently, the network structures of topic and classification nodes were analyzed by country (China, the United States, and South Korea), and the relative importance of key technology areas was evaluated using centrality metrics such as degree, closeness, betweenness, and eigenvector centrality. The analysis revealed that, globally, the most central technology areas include manufacturing process management and control, IoT and data-driven decision making, and facility-based process optimization. At the national level, China showed a strategic focus on technologies related to product quality improvement and cost reduction, South Korea emphasized IoT-enabled technologies and equipment-level optimization, while the United States prioritized control systems and data-driven project management. By utilizing patent-based textual data, this study offers a novel methodology for quantitatively diagnosing structural differences in national technological capabilities. The proposed framework provides valuable insights for country-specific R&D planning and strategic decision-making in the field of smart manufacturing.

스마트계약은 자동화된 이행을 특징으로 한다. 이는 스마트계약을 계약의 일 종으로 이해하든, 컴퓨터 프로그램이라고 하는 정의하든 마찬가지이다. 스마트 계약에 의한 계약의 집행에서는 “코드가 법”이어서 “실행을 통제하거나 실행 에 영향을 주는 중재자 또는 제3자”가 필요없다. 이러한 스마트 계약을 부동산 거래에 적용할 수 있는지에 관해서 다양한 검토가 행해지고 있다. 외국에서는 스마트계약을 통한 부동산 거래가 시도되기도 했으며, 우리 정부도 이를 부동 산 거래에 도입하는 것을 추진하고 있다. 이 논문에서는 스마트계약을 통한 부 동산 거래의 가능성과 그 한계에 관하여 검토하였다. 스마트계약을 통해 부동 산 매매계약이 집행된다면 동시이행의 확보가 분명하고 효율적으로 달성될 것 이다. 거래의 효율화와 집행용이화는 거래계에서 흔히 볼 수 있는 일반적 흐름 이므로, 스마트계약이 이에 활용될 수 있다면 거래계에서 자연스럽게 채용될 것이다. 그러나 블록체인 상의 스마트계약을 통해서 부동산 거래를 할 필요성 이 있는지, 그러한 방식이 효율적이고 바람직한지에 대하여는 의문이 있다. 우 선 블록체인에서 거래하려면 이를 대체불가능토큰(NFT)화 해야 할 것인데, 부대체의 특정 자산인 부동산을 디지털 자산화 할 필요는 없을 것으로 생각된다. 또한 부동산 거래의 전 과정을 코드화 하려면 그 효용보다 비용이 더 클 것이 므로, 코드화 할 수 있는 것보다 코드화 할 수 없는 부분이 더 많을 것이다. 더 나아가 코드에 의해 이행된 경우에도 법적 분쟁이 발생하지 않는 것은 아니 며, 스마트계약의 불변성은 오히려 법적 해결에 걸림돌로 작용할 수 있을 것이 다. 더 나아가 탈중앙화라는 블록체인의 이상 자체가 부동산 거래에는 적합하 지 않다. 또한 블록체인 기술의 장점으로 평가되는 기록의 정확성과 불변성은 국가가 관리하는 등기부를 통해서도 충분한 정도로 달성될 수 있다. 따라서 블 록체인 스마트계약을 통해서 부동산거래를 할 수 있도록 제도를 마련할 필요 성은 없다고 생각된다.

This study aims to present a methodology and the corresponding results of an economic analysis, incorporating both costs and benefits, to assess the feasibility of introducing a smart on-board truck scale.The cost estimation was conducted based on direct expenditures associated with the installation and operation of smart on-board truck scales. The benefit analysis was performed by evaluating the reduction in social costs resulting from the mitigation of overloading, including transportation infrastructure maintenance costs, traffic accident costs, and environmental costs. The economic analysis outlines the variables required for each phase of the smart on-board truck scale implementation, along with their reasonable value ranges. In consideration of the uncertainty regarding the effectiveness of the smart on-board truck scales, a quantitative assessment of the impact of individual variables on the economic indicators was carried out through scenario analysis, focusing on key variables. The influence of the vehicle service life, the service life of the smart on-board truck scale, and personnel expenses—each related to installation and operation—on the benefit-cost ratio (B/C) and net present value (NPV) was determined to be limited. In contrast, the overload crackdown rate exhibited the most significant impact on the B/C and NPV, as it directly increased the number of vehicles contributing to measurable benefits. Notably, an increase in the discount rate led to a decrease in the values of both economic indicators. This outcome is expected, as the discount rate reduces the present value of future costs and benefits by increasing the denominator in the calculation. The introduction of smart on-board truck scales enables the achievement of economic feasibility in preemptive overload enforcement. Therefore, progressively expanding the number of vehicles equipped with smart on-board truck scales is essential to maximize their effectiveness in the near term.

Small and medium-sized manufacturing enterprises(SMEs) have traditionally relied on skilled labor to support multi-variety, small-batch production. However, demographic changes such as low birth rates and aging populations have led to severe labor shortages, prompting increased interest in collaborative robots(cobots) as a viable alternative. Despite this necessity, many SMEs continue to face significant challenges in implementing such technologies due to technical, organizational, and environmental(TOE) constraints. While prior research has mainly focused on technology adoption from the perspective of user organizations, this study adopts a differentiated approach by analyzing adoption factors from the perspective of smart factory experts—specifically, evaluators/mentors and solution providers—who play a critical role in Korea’s policy-driven smart manufacturing environment. Using the Analytic Hierarchy Process(AHP), the study evaluates the relative importance and prioritization of adoption factors across three dimensions: technology, organization, and environment. Survey data collected from 20 smart factory experts indicate that top management support, relative advantage, and safety are key determinants in cobot adoption. Furthermore, the findings reveal that organizational readiness and technical effectiveness have greater influence on implementation decisions than external pressures such as partner pressure. This study provides new insights by incorporating expert perspectives into the adoption framework and offers practical policy and managerial implications to support cobots implementation in the SMEs.

본 연구는 청소년 부모의 부정적 양육태도, 자아존중감, 부정적 친구관 계가 스마트폰 의존도 및 학업무기력에 미치는 영향을 구조방정식모형을 이용해 분석하고, 스마트폰 의존도의 매개효과를 검증하는 것을 목적으 로 하였다. 이를 위해 한국아동·청소년패널조사2018의 초등학교 4학년 코호트 6차 조사자료(2023년)를 사용하였으며, 중학교 3학년 2,219명을 대상으로 하였다. 분석 결과, 첫째, 부모의 부정적 양육태도, 자아존중감 은 스마트폰 의존도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 부정 적 친구관계는 유의미한 영향을 미치지 않았다. 둘째, 부모의 부정적 양 육태도, 자아존중감, 부정적 친구관계와 스마트폰 의존도는 모두 학업무 기력에 유의미한 영향을 미쳤다. 셋째, 부정적 양육태도와 자아존중감은 스마트폰 의존도를 매개로 학업무기력에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었으나, 부정적 친구관계는 스마트폰의존도를 매개로 학업무기력 에 유의미한 영향을 나타내지 않았다. 본 연구는 부모의 양육태도와 자 아존중감이 청소년의 스마트폰 의존도와 학업무기력에 영향을 미치는 것 을 실증적으로 확인하였으며, 특히, 스마트폰 의존도가 학업무기력의 매 개변수로 작용함을 보여주었다. 이러한 결과는 청소년의 스마트폰 의존 도를 완화하고 학업무기력을 줄이기 위해 부모의 양육방식과 청소년의 심리적 특성을 고려한 개입이 필요함을 시사한다.

목적 : 본 연구는 청소년들의 스마트폰 중독과 공격성 간의 유의미한 인과관계에 따른 중재의 효과 및 중요성에 대한 개별 연구들을 체계적으로 고찰하고자 하였다. 연구방법 : 2015년부터 2024년까지의 KCI, RISS, e-article에 게재된 논문을 대상으로 하였다. 검색어는 “스마트폰 and 중독 or 공격성”을 사용하였으며, 총 1,986편의 논문이 검색되었다. 스마트폰 중독에 대한 중재를 언급한 실험 논문 중 선정 기준에 적합한 논문 4편을 선정하였으며, 추가로 대한작업치료학회(KSOT)와 Science ON에서 스마트폰 중독에 대한 중재를 언급한 논문 2편을 선정하여 최종적으로 6편의 논문을 선정하였다. 선정된 논문은 PICO (Patients, Intervention, Comparison, Outcome) 양식을 사용하여 분석하였다. 결과 : 스마트폰 중독 청소년을 대상으로 한 중재 프로그램은 집단 모래놀이 치료, 집단 예술프로그램 치료, 인지행동 집 단치료, 표현예술치료, 문학치료, 해결중심 집단상담 프로그램으로 구성되어 있었고, 총 6편을 분석한 결과 실험집단의 경우 통제집단에 비해 공격성·충동성·자기통제력 및 기타 우울, 불안 등에서 유의미한 효과가 있음을 알 수 있었다. 결론 : 내용 본 연구는 스마트폰 중독 청소년을 대상으로 중재 프로그램 적용 시 공격성·충동성·자기통제력 및 기타 우 울, 불안 등의 완화에 대한 효과가 확인되었으며, 스마트폰 중독과 공격성의 인과관계를 중심으로 한 중재 프로그램의 중 요성을 확립하였다. 이는 정신사회 작업치료 분야의 효과적인 중재 도구로써 활용될 수 있는 근거 자료로 사용되길 기대 한다.