This study aims to validate the feasibility of using LiDAR reflectivity data to quantitatively estimate the retroreflectivity of road lane markings. The goal is to establish the optimal scanning conditions considering the channel position, angle of incidence, and vehicle speed for an accurate and consistent retroreflectivity assessment in mobile environments. Fifteen standard lane marking samples with known retroreflectivity values were scanned using an OS1-128 LiDAR sensor under controlled field conditions. A two-phase experiment was conducted: (1) a speed-based test to assess the influence of vehicle velocity (20-80 km/h) on LiDAR reflectivity measurements, and (2) a channel–angle–distance test using a static testbed to analyze the relationship between retroreflectivity, LiDAR channel position (that is, the angle of incidence), and measurement distance. Ground truth retroreflectivity values were obtained using a high-precision handheld retroreflectometer. Reflectivity measurements showed a strong correlation with standard retroreflectivity values, particularly at scanning angle between 100-115° and distances of 4.9-5.6 m. The coefficient of determination (R2) exceeded 0.97 across optimal conditions. Speedrelated tests confirmed that the LiDAR-based reflectivity remained stable with a minimal RMSE (< 5), even under high-speed driving scenarios. LiDAR sensors provided reliable and contactless estimates of pavement marking retroreflectivity when the channel angle and scanning distance were appropriately selected. The findings demonstrated that channel-specific calibration and incidence angle correction significantly improved the measurement accuracy. This suggests a practical path forward for automated large-scale retroreflectivity monitoring in road asset management systems.

인공지능 시대를 살아가는 청소년들은 기술 혁신에 따른 직업 세계의 변화에 대해 어떻게 인식하고 있을까? 본 연구는 이러한 탐색적 질문에 답하고자 청소년의 직업 인식에 내재된 주관성을 파악하기 위해 Q방법 론을 적용하였다. Q모집단은 문헌조사와 영상자료 분석, 심층면접을 통 해 95개 진술문을 수집한 후, 의미 중복성과 표현의 대표성을 고려하여 최종 31개의 Q표본을 확정하였다. 청소년 24명을 P표본으로 선정하여 Q 분류를 실시하였다. 수집된 자료는 KADE 프로그램을 활용하여 분석하였 으며, Brown의 중심인자분석을 통해 초기 7개의 인자를 도출한 후, 직 교 회전 방식을 적용하여 총 4개의 요인을 추출하였다. 이들 요인은 전 체 설명력의 44%를 나타냈다. 각 요인의 특성에 따라 요인 1은 ‘자율적 이상주의자’, 요인 2는 ‘실용적 적응가’, 요인 3은 ‘인간적 가치 옹호자’, 요인 4는 ‘탐색적 기술주의자’로 명명하였다. 이러한 연구결과를 바탕으 로 청소년 진로설계와 관련된 이론적 논의와 기술 변화의 맥락이 반영된 맞춤형 청소년 진로지도 방안과 진단 도구개발의 필요성 등에 관하여 논 의하였다.

본 연구는 비교 분석 방법론을 적용하여 중‧한 양국의 음악 저작권 집중 관리 시스템의 핵심 특성, 상이점, 그리고 공동으 로 당면한 문제점들을 심층적으로 고찰한다. 분석 결과, 중국은 「저작권법」을 근간으로 '법정 강제와 행정 주도'의 모형을 구축하고, 중국음악저작권협회(MCSC)를 통해 법정 이용 허락 과 집중 이용 허락 기제를 통합 운용한다. 한편, 한국은「저작 권법」및「저작권 집중 관리법」에 기반하여 이중 구조의 시스 템을 세우고, 한국저작권위원회(KOMCA)의 감독 권한과 한국 음악저작권협회(KOMCA)의 시장 중심적 운영을 결합하여 강 제 시행과 다원적 경쟁이 함께 이루어지는 양상을 보인다. 양 국 시스템 간의 주요 차이는 권리 관리의 근본적인 논리에서 기인한다. 중국은 행정 주도를 통한 통일성 확보에 방점을 두 는 반면, 한국은 권리 분류에 기반한 창작자의 자율적 선택 특 성을 강조한다. 이러한 분석 결과를 통해 양국이 공통적으로 마주하는 세 가지 주요 문제점을 파악할 수 있다. 첫째, 회원 가입 문턱이 높게 설정되어 비회원 저작물 관리의 난항을 겪는 점이다. 둘째, 디지털 기술 발전 환경에서 저작권 권리 규제 및 감독이 복잡성을 띤다는 점이다. 셋째, 관리 수수료 분배 과정 의 투명성 부족 문제이다. 결론적으로, 본 연구는 양국이 디지 털 시대에 부합하는 저작권 보호 시스템을 구축하고 산업 발전 과 창작자 권익 간의 조화를 이루는 데 학술적인 참고을 제공 한다.

호문초연(虎門銷煙)은 중국 근대사의 중대한 역사적 사건으 로서, 중국인의 애국 의식을 일깨우고 중화 민족의 존엄과 이 익을 수호하였기에 모든 중국인이 마음에 새겨야 할 가치가 있 는 사건이다. 중국 창작 뮤지컬 <호문초연(虎門銷煙)>은 바로 이 역사적 사건을 배경으로 창작 및 각색되었으며, 임칙서(林則 徐)가 아편을 소각할 방법을 찾던 중 주인공 아충(阿忠) 및 수 많은 백성들과의 감정적 교류를 통해 최종적으로 아편을 성공 적으로 소각하는 이야기를 다루고 있다. <장사지인(將死之人)> 은 극 중 주인공 아충(阿忠)의 대표적인 가창곡으로, 이 작품은 심오하고 애절한 음악적 선율과 복잡하고 다변적인 조식 리듬 을 통해 평범한 영웅으로서 주인공 아충(阿忠)이 죽음을 앞둔 순간의 내면 독백과, 나아가 국가의 강대함과 안전을 위해 기 꺼이 헌신하려는 애국주의 정신, 그리고 강렬한 국가 정체성과 불굴의 민족 정신을 표현하고 있다. 본 논문은 뮤지컬 <호문초 연(虎門銷煙)>의 주인공 아충(阿忠)의 대표적인 가창곡 <장사 지인(將死之人)>을 연구 대상으로 삼아, 극 전체의 창작 배경 과 인물에 대해 간략히 설명한 후, 가창곡의 악곡 형식 구조, 선율 형태, 가사 측면에서의 음악적 특징을 분석하고, 필자 자 신의 가창 실천 및 공연 경험과 결합하여 호흡의 운용, 발음 처리, 혼성 가창의 세 가지 측면에서 가창 기교를 분석하며, 가 창 정서 및 감정 처리, 역할 설정 및 무대 공연 등과 결합하여 극 중 인물의 감정 표현을 파악함으로써 해당 작품을 더 잘 연 기하기 위한 일정한 이론적 지지와 학술적 참고를 제공하고자 한다.

Machine learning (ML) techniques have been increasingly applied to the field of structural engineering for the prediction of complex dynamic responses of safety-critical infrastructures such as nuclear power plant (NPP) structures. However, the development of ML-based prediction models requires a large amount of training data, which is computationally expensive to generate using traditional finite element method (FEM) time history analysis, especially for aging NPP structures. To address this issue, this study investigates the effectiveness of synthetic data generated using Conditional Tabular GAN (CTGAN) in training ML models for seismic response prediction of an NPP auxiliary building. To overcome the high computational cost of data generation, synthetic tabular data was generated using CTGAN and its quality was evaluated in terms of distribution similarity (Shape) and feature relationship consistency (Pair Trends) with the original FEM data. Four training datasets with varying proportions of synthetic data were constructed and used to train neural network models. The predictive accuracy of the models was assessed using a separate test set composed only of original FEM data. The results showed that models trained with up to 50% synthetic data maintained high prediction accuracy, comparable to those trained with only original data. These findings indicate that CTGAN-generated data can effectively supplement training datasets and reduce the computational burden in ML model development for seismic response prediction of NPP structures.

This study examined the anti-inflammatory potential and metabolite profiles of Perilla frutescens var. frutescens leaf germplasm. The anti-inflammatory activity was assessed in vitro by measuring nitric oxide (NO) production and interleukin-8 (IL-8) secretion. Among the germplasm tested, PL7 and PL6 exhibited the strongest inhibitory effects on both NO and IL-8. Metabolite profiling, conducted using liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS), identified 60 compounds, primarily flavonoids and phenolic acids. Principal component analysis (PCA) grouped the samples into four distinct clusters: PL1–PL5, PL6, PL7, and PL8–PL10. Variable importance in projection (VIP) analysis highlighted 15 key metabolites (VIP>1.0), including tuberonic acid glucoside, caffeic acid, luteolin, and salicylic acid, which contributed to the separation of these groups. Heatmap visualization revealed distinct patterns of metabolite accumulation: vitexin and rosmarinic acid were abundant in PL1–PL5; vanillic acid-4-glucoside and prulaurasin were prominent in PL6; 5'-O-β-D-glucosylpyridoxine and esculin were concentrated in PL7; and luteolin and D-pantothenic acid were enriched in PL8–PL10. Further analysis identified key anti-inflammatory metabolites, such as apigenin-6,8-diglucoside, salicylic acid, and pinocembrin in PL6, along with quercetin-3-O-glucuronide, rosmarinic acid-3'-glucoside, and quercetin-3-O-glucoside in PL7. These findings highlight the functional diversity among perilla germplasm and their potential as valuable sources of anti-inflammatory food ingredients.

본 연구는 19세기 러시아 작가 표도르 도스토예프스키의 소설 『카라마 조프가의 형제들』을 20세기 미국 정신과 의사 머레이 보웬의 가족체계이 론으로 분석한 학제간 연구이다. 소설 속 핵심 사건인 존손살인을 둘러 싼 카라마조프가의 문제를 보웬이 주장하는 가족체계의 역기능으로 접근 해 보려는 것이 연구의 목표이기도 하다. 보웬의 가족체계이론에 따르면, 카라마조프가는 만성불안이 지배하는 감정체계로, 분화수준이 낮은 아들 들이 서로 융합관계를 형성하고 이 과정에서 맺은 삼각관계로 아버지를 죽이는 역기능이 발생했다. 이러한 가족구성원 전체의 기능적 문제로 접 근하는 방식은 등장인물 각각의 알리바이를 추적하면서 누가 진짜 범인 인지를 모색하고, 회개와 갱생을 촉구하던 기존의 연구 방식에 새로운 이정표가 되어줄 것이다. 아울러 인륜을 저버린 한 가족에 대한 세밀한 묘사를 통해 당대 러시아 현실을 진단하고 미래 비전을 제시하고자 했던 작가의 세계관을 이해하는 데도 좋은 잣대가 되어줄 것이다.

본 연구는 병원성 박테리아 Agrobacterium rhizogenes에 대해 저압 수은 UV-C 소독 시스템의 살균 성능을 정량적으로 평가하고, 램프 소비전력과 유량의 조합에 따른 소독 효율에 미치는 영향을 분석하였다. 농업용수는 경상남도 사천시 소 재 세 농가(A, B, C)와 함안군 군북면의 한 농가(D)에서 채취 하였으며, 목표 병원균을 인위적으로 접종한 뒤 실험을 수행 하였다. 실험은 1차와 2차로 구분되며, 1차 실험은 소비전력 40, 75, 105W와 유량 10, 15, 30L/min의 3×3 조합으로 구성 되었고, 2차 실험은 소비전력 75W 조건 하에서 고유량(60, 120L/min) 조건을 적용하였다. 대부분의 실험 조건에서 박테 리아가 완전히 사멸되었으며, 유일하게 생균이 검출된 조건 (#33, 75W－60L/min)에서만 생균이 검출되었다. 그러나 해 당 조건에서도 생균수는 UV 비처리 대조군(#37)에 비해 약 4.9log 수준 감소하여 유의미한 소독 효과가 확인되었다. 이 러한 결과는 고유량 조건에서도 충분한 UV 조사량이 확보된 다면 안정적인 소독이 가능함을 시사한다. 본 연구는 저압 UV-C 시스템의 운전 변수에 따라 살균 효율이 어떻게 달라지 는지를 실험적으로 입증하였으며, 농업용수 처리에 있어 해 당 기술의 실용적 적용 가능성을 제시하였다.

배경/목적: 췌장암 환자의 발열 시 세균 감염 여부를 빠르게 감별할 수 있는 지표가 필요하다. 본 연구는 프로칼시토닌의 감염 예측력과 임상적 유용성을 평가하고자 하였다. 방법: 2021년 분당서울대학교병원에서 입원한 췌장암 환자 149명의 199건 발열 에피소드를 후향적으로 분석하였다. 백혈구 수치, C-반응단백, 프로칼시토닌의 감염 예측력을 민감도-특이도 곡선(receiver operating characteristic curve) 분석을 통해 비교하였다. 결과: 프로칼시토닌이 높은 군에서 그람음성균 감염, 양성 혈액 배양률, 발열 이후 입원 기간이 유의하게 높았다. 세 지표의 곡선하면적(area under the curve)은 백혈구 수치 0.550, C-반응 단백 0.580, 프로칼시토닌 0.763으로 나타났다. 결론: 프로칼시토닌은 췌장암 환자의 발열 시 세균 감염 예측에 유용한 보조 지표가 될 수 있다.

과불화화합물(PFAS)은 높은 화학적⋅열적 안정성으로 인해 환경에서 쉽게 분해되지 않고 축적되며, 생식 독성, 내분비계 장애 등 다양한 유해성을 나타내 글로벌 규제의 중심에 있다. 특히 반도체 제조 산업은 PFAS 계열 화학물질을 공정 중 직접 사용하거나 부산물 형태로 배출하고 있어, 이들 물질의 배출 현황과 특성에 대한 면밀한 관찰과 관리가 필수적이다. 본 연구는 반도체 제조 공정에서 발생 가능한 PFAS의 배출 경로를 공정 단계별로 체계적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 반도체 공정 중 PFAS의 사용 및 유출 가능성이 높은 포토 공정, 습식 화학 공정, 건식 화학 공정을 구분하여 각 단계에서 PFAS가 어떤 방식으로 사용되고 어떤 경로로 배출되는지를 체계적으로 검토하였다. 분석 결과, 포토 공정에서는 포토레지스트에 포함된 광산발생제를 통해 PFAS가 직접적으로 사용되는 것으로 나타났으며, 습식 공정에서는 식각 및 세정 단계에서 PFAS 계면활성제가 폐수로 유입되는 경로를 확인하였다. 건식 공정에서는 불소계 가스 및 리간드(Ligand) 물질이 간접적인 PFAS 발생원으로 작용할 수 있으며, 공정 내 화학적 분해 반응을 통해 형성되는 PFAS 유사물질의 배출 또한 고려할 필요가 있음을 밝혔다. 본 연구는 반도체 제조 공정에서의 PFAS 배출 특성을 공정 구조와 연계하여 통합적으로 분석함으로써, 향후 PFAS 저감 기술 개발 및 규제 대응을 위한 기술적⋅제도적 관리 방안 수립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

This study analyzed the impact of improvements to the driver’s license system for elderly drivers on the incidence of traffic accidents. As South Korea’s population ages, the number of licensed drivers aged 65 years and older has surpassed 4.5 million as of 2024, accounting for approximately 15% of all license holders. Traffic accidents involving elderly drivers have increased steadily and tend to be more severe than those involving younger drivers. In response, the Road Traffic Act was amended in 2019 to shorten the license renewal cycle for drivers aged 75 and older, mandate dementia screening, and require traffic safety education. This study compared traffic accident statistics before and after the policy change (2018 and 2023) and used consulting data from 617 elderly drivers to examine the relationships between driving time, frequency, distance, and potential accident risk factors using a negative binomial regression analysis. The results show that after the policy changes, the number of traffic accidents per 10,000 elderly drivers decreased by up to 20.4%, demonstrating the effectiveness of the reforms. Furthermore, increased driving time, frequency, and distance were all significantly associated with a higher accident risk, whereas older age was linked to fewer accidents, likely owing to self-regulation among elderly drivers. Policy recommendations include limiting continuous driving time to 60 min, encouraging regular breaks, enhancing tailored safety education, tightening license aptitude test standards, and supporting the adoption of advanced safety features in vehicles. This study is expected to contribute to the development of effective policies to reduce traffic accidents among elderly drivers and create a safer traffic environment.

Reinforcement learning (RL) is successfully applied to various engineering fields. RL is generally used for structural control cases to develop the control algorithms. On the other hand, a machine learning (ML) is adopted in various research to make automated structural design model for reinforced concrete (RC) beam members. In this case, ML models are developed to produce results that are as similar to those of training data as possible. The ML model developed in this way is difficult to produce better results than the training data. However, in reinforcement learning, an agent learns to make decisions by interacting with an environment. Therefore, the RL agent can find better design solution than the training data. In the structural design process (environment), the action of RL agent represent design variables of RC beam. Because the number of design variables of RC beam section is many, multi-agent DQN (Deep Q-Network) was used in this study to effectively find the optimal design solution. Among various versions of DQN, Double Q-Learning (DDQN) that not only improves accuracy in estimating the action-values but also improves the policy learned was used in this study. American Concrete Institute (318) was selected as the design codes for optimal structural design of RC beam and it was used to train the RL model without any hand-labeled dataset. Six agents of DDQN provides actions for beam with, beam depth, bottom rebar size, number of bottom rebar, top rebar size, and shear stirrup size, respectively. Six agents of DDQN were trained for 5,000 episodes and the performance of the multi-agent of DDQN was evaluated with 100 test design cases that is not used for training. Based on this study, it can be seen that the multi-agent RL algorithm can provide successfully structural design results of doubly reinforced beam.

본 연구는 바이오차를 혼입한 콘크리트를 구조용 재료로 활용할 가능성을 검토하기 위해, 보강근의 종류에 따른 부착 성능 차이를 실험적으로 분석하였다. 이를 위해 직접 인발 실험을 수행하였으며, 실험 변수로는 콘크리트의 종류(일반/바이오차), 보강근의 종류(철근/GFRP), 보강근 직경(D13/D16)을 설정하였다. 실험 결과, 일반 철근을 적용한 실험체에서는 바이오차 혼입이 부착강도 저 하를 유발하였으며, 특히 D13 보강근에서 약 30%의 감소가 확인되었다. 반면, GFRP 보강근을 적용한 실험체에서는 바이오차 콘크리 트를 적용한 경우 부착성능이 소폭 향상되는 경향을 보였다. 또한 보강근의 직경이 증가할수록 최대 인발하중 및 평균 부착강도가 증가하는 양상이 일관되게 관찰되었다. 이러한 결과는 GFRP 보강근과 바이오차 콘크리트의 조합이 기계적 결합력 증대를 통해 긍정적인 구조 성능을 발휘할 수 있음을 시사하며, 향후 지속가능한 콘크리트 구조물의 보강설계에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

The rapid expansion of bridge and tunnel infrastructure has resulted in a growing incidence of wind-induced traffic accidents occurring at bridge approaches and tunnel portals. These accidents not only inflict direct damage on vehicles but also lead to substantial social and economic losses, stemming from roadway infrastructure repair and maintenance costs, as well as elevated logistics expenses due to traffic delays and congestion. In this study, a theoretical expression for the lateral displacement of vehicles as a function of wind speed was derived. Subsequently, lateral displacement and lateral wind force were analyzed and compared across vehicle types, considering both straight and curved roadway sections. An analysis of prevailing wind directions at each site revealed that, for passenger cars, the maximum lateral force and displacement on straight sections occurred at a wind incidence angle of 45°, whereas on curved sections with a pier curvature of 90°, the critical wind direction ranged from 0° to 120°. These results demonstrate that vehicle stability can be significantly compromised during high-speed travel under crosswind conditions. Based on departure trajectories of vehicles under varying wind speeds, a risk-assessment scale for wind-induced accidents was developed. In addition, design guidelines were proposed for the strategic placement of windbreak barriers to enhance driving safety under strong wind conditions.

The 3T irregular shape structure is used for designing wind loads in high-rise buildings. Among them, the Tapered shape is a shape with a cross-section that changes throughout the entire floor. Recently, various advanced Tapered shapes have been applied, such as having a cross-section that varies only in part of the height or combining different shapes. In this study, an analysis model was selected by applying three types of Tapered part locations(Bottom, Middle, Top) and angles as design variables. Equivalent static seismic loads and historical earthquake records were applied to compare and analyze the seismic response of the Tapered models with regular-shaped models. As a result of the analysis, positioning the partial taper in the middle shows the lowest seismic response. Additionally, a larger taper angle decreased the story drift ratio, top-story displacement, shear wall shear force, and column bending moment, while increasing absolute acceleration and column axial force.

본 연구는 참문어 Octopus vulgaris의 생식잠재력을 평가하여 생물자원 관리를 위한 정보를 제공하고자 하였다. 시료는 2022년 5월부터 2023년 9월까지 여수 및 완도 인근 해역에서 문어단지 및 통발을 이용하여 전중 64.5-1,598.5 g의 1,821개체를 채집하였다. 성비(암:수)는 1:0.82 (n=1,001:820, 암컷 55.0%)로 암컷의 비율이 유의하게 높았다. 암컷에서 50% 군성숙 크기는 전중 169.3 g이었다. 암컷의 절대포란수는 평균 116,602.7개로 전중과의 상관관계가 있었으며, 상대포란수는 전중 g당 123.8개로 분석되었다. 수컷의 절대정포수는 평균 123.9개였으며, 상대정포수는 전중 g당 0.23개로 나타났다. 본 연구 결과는 추후 참문어의 자원량 추정에 사용될 것으로 판단된다.

We present an atomistic investigation of the oxygen activation of a Pt nanoparticle with 147 atoms (Pt147), focusing on the role of microfacets. Using density functional theory (DFT) calculations, we evaluated the adsorption energy (Ead) of both molecular and atomic oxygen across the surface, along with the activation energy barrier (Eact) for O2 dissociation and subsequent atomic oxygen diffusion. The Pt147 exhibited a facet-dependent variation in O2 adsorption, while atomic oxygen displayed a relatively uniform Ead across the surface. This suggests that atomic oxygen can readily participate in surface reactions regardless of the location. The diffusion Eact values of atomic oxygen calculated along various pathways were lower than 0.61 eV, confirming the high surface mobility of oxygen atoms. Interestingly, we found a clear linear correlation between the Ead of O2 on Pt147 and the Eact of subsequent O2 dissociation. The results show that Pt nanoparticles with well-developed microfacets can efficiently activate molecular oxygen and facilitate oxidation reactions.