This study examined how 16 Chinese transformational structures are generated using generative AI from the perspective of learners whose native language is Korean. To summarize: (1) In weak AI models, using the zero-shot input method, Baidu generated 13 transformed Chinese Sentences, and Papago generated 11 transformed Chinese Sentences. (2) In strong AI models, using the prompt input method, WRTN generated 12 transformed Chinese Sentences, and Yuanbao generated 11 transformed Chinese Sentences. The possible reason why weak AI showed better results than strong AI may be because the analysis target was simple sentences. Baidu and Papago AI are programs specialized in translation. Therefore, under the same conditions as the experiment, it can posited that weak AI is more specialized than strong AI. Thus, it may be sufficient to utilize weak AI in current Chinese writing education. Nevertheless, for this research be applicable to Chinese writing education, the following additional analyses are necessary: (1) This study targeted ‘simple sentences.’ If applied to ‘complex sentence’ writing education, an analysis of whether weak AI remains useful is necessary. (2) An analysis of how to conduct education using Artificial Intelligence is required.

The purpose of this study is to evaluate by experiments and 3-D finite element predictions of strain-hardening cementitious composite(SHCC) structural walls. The specimen of concrete wall used shear reinforcements to satisfy with design shear strength, while the specimen of a SHCC wall used minimum shear reinforcement. The finite element prediction is based on the total strain crack model, and appropriate tensile models were applied according to the material characteristics of concrete and SHCC. The accuracy of the finite element prediction was verified by comparison with experimental results, and the SHCC wall showed superior structural performances in overall load-carrying capacity as well as in reductions of damages caused by crack localizations, even with minimum use of shear reinforcements.

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.

본 연구는 COVID-19 팬데믹으로 인해 증폭된 사회 경제적 압박 에 대응하여, 한국교회 내에 확산된 목회자 이중직 사역을 복지선교 관점에서 해석하고 대안을 제시하고자 한다. 이에 이중직을 경험한 목회자 5인의 FGI(Focus Group Interview) 내러티브 분석과 본 연구의 공동 저자 3인의 공동자문화기술지 연구 방법을 활용하여 이중 직 목회자의 생생한 경험을 조사하였다. 이를 통해 복지선교 관점에서 목회자 이중직 사역이 더 넓은 의미에서 목회적‧선교적 가치가 보다 분명함을 확인하게 된다. 복지선교가 지향하는 약자를 돌보는 예수 그리스도의 복음적 가치 실현이 이중직 사역을 통해 이루어지도록 목회자의 역할을 재정의 하여, 지역사회의 영적‧사회적 측면에 대한 이중직 목회자의 지속적인 역량 강화를 위한 교육이 필수적으로 지원되 어야 함을 제시한다.

Reconstructing reliable length composition data is critical for applying length-based age-structured stock assessment models, particularly in data-limited situations. This study suggests an approach to reconstruct the length composition of small yellow croaker (Larimichthys polyactis) caught by the offshore gillnet fishery in Korean waters where existing length data often lack temporal coverage and representativeness. To address this issue, measured data by size-specific boxes were integrated with auction-based landing data. Using the number of individuals per size-specific box as a proxy, a nonparametric bootstrap resampling method was applied to generate probabilistic length composition estimates. Normality tests and ANOVA revealed non-normal and non-linear patterns in data, supporting the use of nonparametric methods and the classification of size-specific boxes. Approximately 130,000 boxes (30 million individuals), including those with partial missing data, were analyzed using an automated R-based workflow, and a hot-deck method was used for imputation. The reconstructed length compositions showed stable distributions with low standard errors, indicating improved representativeness compared to the raw data. This approach provides a practical framework for generating reliable length composition inputs to enable the application of length-based age-structured stock assessment models, particularly when age composition data are limited or poor.

본 연구는 정책 개혁을 중심으로 중국 자본시장의 발전 과정을 분석하고, 관련 연구 동향을 검토한다. 2004년 이후 중국은 자본시장의 개혁과 발전을 위해 세 차례에 걸쳐 “국9조(国九条)”를 발표해왔다. 해당 문건은 자본시 장의 역할 강화, 투자자 보호, 상장회사의 질적 향상, 법․제도 개혁, 대외 개방 확대 등 주요 내용을 담고 있으며, 당시 경제 상황과 정책 방향에 따라 구체적인 내용이 변화되어왔다. 본 연구는 국9조의 내용을 바탕으로 중국 자 본시장의 발전 과정을 분석하고, 주식시장과 채권시장의 구조적 특징과 발전, 그리고 핀테크 산업의 성장 및 관련 시장의 변화를 다룬다. 이를 통해 중국 자본시장의 특수성과 보편성을 이해하고, 나아가 국내 자본시장의 경쟁력 강화와 정책 개발에 기여할 수 있는 학문적․정책적 시사점을 제시하고자 한다.