본 연구의 목적은 유아기부터 보훈교육의 체계적인 교육 방향을 설정하 고, 유아교육 현장에서 활용할 수 있는 실질적인 자료와 정책적 제언을 제 공하고자 하는 데 있다. 이를 위해 유아교육 관련 전문가 32명이 참여한 델파이 조사를 실시한 결과 초등학교와 연계한 유아 보훈교육의 내용을 독립(M=4.17~4.97, SD=.18~.56, 합의도=.75~1, 수렴도=0~.50, CVR=. 93~1), 호국(M=4.07~4.33, SD=.37~.55, 합의도=.75~1, 수렴도=0~.50, CVR=.93~1), 민주(M=4.30~4.50, SD=.47~.57, 합의도=.75~1, 수렴도=.50, CVR=1), 보훈과 나라사랑 실천(M=4.30~5, SD=0~.53, 합의도=.75~1, 수 렴도=0~.50, CVR=.93~1)의 4개의 상위 범주, 16개의 하위 범주와 22개의 내용을 선정하였다. 또한 교사에게 필요한 역량에 대해 보훈교육을 위한 지식(M=5, SD=0, 합의도=1, 수렴도=0, CVR=1), 보훈교육을 위한 기술 (M=4.97, SD=.18, 합의도=1, 수렴도=0, CVR=1), 보훈교육을 위한 태도 (M=4.93, SD=.25, 합의도=1, 수렴도=0, CVR=1)로 구분한 후 세부적인 내 용을 제시하였다. 또한 유아 보훈교육의 영향요인을 살펴봄으로써 활성화 방안을 모색하고 필요한 정책을 제언하였다. 이러한 시도는 유아기 보훈교 육의 중요성을 논의하며 초등학교와의 연계를 도모하여 보다 체계적이고 효과적인 보훈교육 프로그램을 개발하기 위한 기초를 제공할 것으로 기대 한다.

과거 지진 발생 시 구조요소에 비해 비구조요소에서 더 많은 피해가 발생하였다. 비구조요소의 손상은 건물 및 시설의 기능에 영향을 줄 뿐만 아니라 인명피해를 유발할 수 있다. 건축물 내진설계 기준에서는 피난경로상의 비구조요소는 내진설계 또는 검토가 필요하다. 국내에서는 경주지진 이후 피난경로에 위치할 수 있는 천장 시스템의 내진성능 검증이 활발히 진행되고 있다. 그러나 옥외 계단, 문 등에 설치되는 캐노피 시스템의 내진설계 및 검증은 미흡한 실정이다. 지진으로 인해 캐노피가 위치유지를 하지 못하여 탈락 하거나 손상될 경우, 피난경로가 차단되어 인명피해로 이어질 수 있으므로 내진설계 및 내진성능을 평가할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 모듈형 캐노피 시스템을 개발하고, 주요 요소에 대한 구조실험을 수행하였으며, 기존의 캐노피 시스템과 그 성능을 비교분 석 하였다.

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.

역사적으로 빈곤층을 대상으로 한 반빈곤 정책은 전통적인 빈민 구호 방식에서 인적 자본 형성과 경제 참여를 촉진하는 사회투자 전략으로 전 환되어 왔다. 미국의 개인발달계좌 (Individual Development Accounts, IDAs) 의 경우, 저소득층이 발달적 목표를 위한 자산을 축적하도록 장려 하고, 이를 통해 지속 가능한 경제적 안정을 달성하도록 설계된 대표적 인 자산형성 프로그램이다. 한국에서도 2010년부터 저소득층을 위한 자 산형성지원사업을 도입하였으나 프로그램의 주된 목표는 탈수급을 유도 하는 것이어서, 사회투자 전략에 기반한 장기적인 발달 목표를 지원하는 데는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 빈곤층을 위한 자산형성 개념을 재 조명하고, 한국의 자산형성프로그램에 대한 시사점을 찾아보고자, 저소득 층을 위한 개인발달계좌의 원형적 시범 사업인 아메리칸 드림 시범사업 (American Dream Demonstration, ADD) 프로젝트를 주요 사례로 분 석하였다. 이를 위해 David Gil의 정책분석 틀을 적용하였고, ADD의 주 요 쟁점, 가치 전제, 제도적 메커니즘, 주요 성과와 시사점, 상호작용을 제시하였다. 끝으로 한국의 자산형성지원사업이 ADD에 내재된 사회투자 개념을 잘 활용할 수 있도록 정책 대안을 제시하였다.

This study aims to reduce the use of chloride-based deicers by analyzing their residual quantities on road surfaces. The freezing conditions of road surfaces were quantitatively defined using needles of consistent weight and diameter, and indoor experiments were conducted to observe changes in surface conditions caused by residual deicers under various temperatures. To validate the equipment, a deicer currently used in Korea was applied to granite plates, and the correlation between the application rates and salinity measurements obtained using the SOBO3+ device was analyzed. Subsequently, the device was employed to measure salinity changes over time by assessing the variations in residual deicer quantities on roads with different traffic volumes and application rates. To identify issues in current reapplication methods, the deicer was reapplied at 2-h intervals, and the resulting changes in salinity were monitored. Results of laboratory experiments revealed that the interval for surface state changes decreases with the temperature despite increased deicer usage, and that similar surface change patterns are presented at higher (-2 °C, -4 °C) and lower temperatures (-6 °C, -10 °C). Across all temperatures, the coefficient of determination for the surface-change graph is approximately 0.90. Equipment verification shows that 10% of sodium chloride is underestimated, whereas aqueous calcium chloride is accurately measured and no correlation is indicated between measurement accuracy and road surface temperature. Field experiments confirmed that the deicer dispersion rates increases with the traffic volume. Furthermore, the final salinity increases after the reapplication of the deicer, except in cases of high traffic volume, and that repeated applications with reduced spray amounts are more effective than single applications with higher spray amounts under low traffic conditions. Based on the findings obtained, a plan to reduce deicer usage is proposed. Future research should incorporate additional variables that affect deicer loss and surface condition changes to further refine the results.

This study evaluates adhesion strength under various conditions to ensure adhesion performance during asphalt-pavement maintenance. The adhesion performance of a tack coat varies under various conditions. Therefore, to evaluate its curing behavior, several tests, i.e., evaporation residue rate, tracking, tack-lifter, and shear bond strength tests, were conducted based on the type, amount, and curing time of the tack coat.The result of the evaporation residue rate test shows that, except for the SSC tack coat, RSC-4 and modified tack coats require similar curing times, even though the modified tack coats have a lower moisture content. Additionally, based on the evaporation residue rate, the tracking and track-lifter test results show that approximately 75% curing is required to prevent the loss of the tack coat during asphaltpavement maintenance. After maintenance work is completed, the shear bond strength was measured to evaluate the curing properties of the tack coat. The results show that the amount applied, curing degree, and shear bond strength are proportional, whereas the modified tack coat indicate a significant difference in the strength increase rate depending on the curing degree. Additionally, when dust is attached to the surface of the tack coat, the difference in strength exceeds 20%, depending on the attachment ratio.To achieve the best adhesion performance by the tack coat during maintenance work, the loss of the tack coat should be prevented by implementing the exact curing time determined experimentally, regardless of whether the tack coat is modified, and the surface where the tack coat is applied should be cleaned before application.

This paper presents a finite-difference method (FDM)-based heat-transfer model for predicting black-ice formation on asphalt pavements and establishes decision criteria using only meteorological data. Black ice is a major cause of winter road accidents and forms under specific surface temperature and moisture conditions; however, its accurate prediction remains challenging owing to dynamic environmental interactions. The FDM incorporates thermodynamic properties, initial pavement-temperature profiles, and surface heat-transfer mechanisms, i.e., radiation, convection, and conduction. Sensitivity analysis shows the necessity of a 28-d stabilization period for reliable winter predictions. Black-ice prediction logic evaluates the surface conditions, relative humidity, wind speed, and latent-heat accumulation to assess phase changes. Field data from Nonsancheon Bridge were used for validation, where a maximum prediction accuracy of 64% is indicated in specific cases despite the overestimation of surface temperatures compared with sensor measurements. These findings highlight the challenges posed by wet surface conditions and prolonged latent-heat retention, which extend the predicted freezing duration. This study provides a theoretically grounded methodology for predicting black ice on various road structures without necessitating additional measurements. Future studies shall focus on enhancing the model by integrating vehicle-induced heat effects, solar radiation, and improved weather-prediction data while comparing the FDM with machine-learning approaches for performance optimization. The results of this study offer a foundation for developing efficient road-safety measures during winter.

This study addresses the critical challenge of enhancing vehicle classification accuracy in traffic surveys by optimizing the conditions for vehicle axle recognition through artificial intelligence. With current governmental traffic surveys facing issues—particularly the misclassification of freight vehicles in systems employing a 12-category vehicle classification—the research proposes an optimal imaging setup to improve axle recognition accuracy. Field data were acquired at busy intersections using specialized equipment, comparing two camera installation heights under fixed conditions. Analysis revealed that a shooting height of 8.5m combined with a 50°angle significantly reduces occlusion and captures comprehensive vehicle features, including the front, side, and upper views, which are essential for reliable deep learning-based classification. The proposed methodology integrates YOLOv8 for vehicle detection and a CNN-based Deep Sort algorithm for tracking, with image extraction occurring every three frames. The axle regions are then segmented and analyzed for inter-axle distances and patterns, enabling classification into 15 categories—including 12 vehicle types and additional classes such as pedestrians, motorcycles, and personal mobility devices. Experimental results, based on a dataset collected at a high-traffic point in Gwangju, South Korea, demonstrate that the optimized conditions yield an overall accuracy of 97.22% and a PR-Curve AUC of 0.88. Notably, the enhanced setup significantly improved the classification performance for complex vehicle types, such as 6-axle dump trucks and semi-trailers, which are prone to misclassification under lower installation heights. The study concludes that optimized imaging conditions combined with advanced deep learning algorithms for axle recognition can substantially improve vehicle classification accuracy. These findings have important implications for traffic management, infrastructure planning, road maintenance, and policy-making by providing a more reliable and precise basis for traffic data analysis.

2024년은 K-방산의 메카인 창원국가산업단지가 건립된 지 50주년이 되는 해였다. 창원공단은 자주포 등 국내 방위산업의 중심지로 거제의 해군함정, 진주-사천의 공군 전투기 등과 함께 세계적으로 K-방산 중심 지로 평가받고 있다. 그리고 이는 한국의 자주국방에 중추적 역할을 하 고 있다. 창원의 방위산업은 단순히 지역 경제에 기여하는 것을 넘어, 한 국의 국가안보와 직접적으로 연관된 중요한 분야이다. 남북한 체제경쟁 과 전쟁위기라는 거시적 틀 속에서 창원 방위산업의 역할을 재조명함으 로써, 이 지역의 전략적 가치를 더욱 명확히 하고자 한다. 따라서 본 연 구는 이런 문제의식을 바탕으로 다음과 같은 연구 문제를 중심으로 진 행하고자 한다. 첫째, 1960-70년대 남북한 체제경쟁과 창원지역에서 방위산업이 태동한 배경은 무엇인가? 둘째, K-방산을 위한 창원방산혁 신클러스터의 역할은 무엇인가? 셋째, 창원방위산업의 발전 방향과 이 를 뒷받침할 정책적 제언은 무엇인가?

본 연구는 불법 도로변 야립광고가 초래하는 문제점과 이를 해결하기 위한 다양한 해법의 실효성을 분석하였다. 불법 광고물은 도시 경관 훼 손, 교통안전 위협, 합법 광고물 효과 저해 등의 문제를 야기하고 있다. 이에 선행연구를 통해 불법 도로변 야립광고 방지를 위한 법적, 기술적, 경제적, 사회적 해법을 제안하고, 이러한 해법들이 소비자의 매체 신뢰 도, 광고태도, 광고회피 행동에 미치는 영향을 조사하였다. 200명을 대상 으로 한 정량 조사 결과, 법적 해법과 사회적 해법이 주관적 규범의 활 성화에 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 활성화된 주관적 규범은 매체 신뢰도를 높이고, 이는 광고 태도에 긍정적인 영향을 미치며, 광고 회피 의도를 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 불법 도로변 야립광고 방지를 위해 다양한 해법들을 함께 진행하는 병행 전략이 필요 함을 시사한다.

본 연구는 생성형 AI(GPTs)를 활용하여 한국어 학습자를 위한 인접쌍 생성 챗봇을 개발하고, GPTs가 생성한 사과 화행 인접쌍 전략을 분석하 는 데 초점을 맞추었다. GPTs의 대화 생성을 통해 사과 화행에 대한 인 접쌍의 전략 유형을 담화완성형 테스트(DCT)를 기반으로 다양한 상황별 로 도출하고, 인접쌍을 연구하였다. 연구 결과, 공적·사적 상황, 친밀도, 사회적 지위 등의 사회적 변인이 GPTs의 인접쌍 생성에 영향을 미침을 확인하였다. 특히, 공적 상황에서는 문제 해결 중심의 대안 제시 전략이 주로 사용되었으며, 사적이면서 사회적 지위 차이가 있는 상황에서는 상 대방의 체면을 회복시키는 이해 전략이 두드러졌다. 본 연구는 GPT 기반 인공지능 챗봇을 활용하여 학습자들이 실제 대화 상황에서 사용할 수 있는 전 략적 도구를 제공할 수 있는 기반을 마련하였다는 데 의의가 있다.

최근 농촌 인구 감소와 고령화로 노동력 부족 현상이 심화 되면서 농민들이 인력을 확보하는 데 어려움을 겪고 있다. 기 존의 노지 벼 육묘는 많은 공간과 노동력을 요구하며, 어린 묘 의 품질 관리가 어려운 문제가 있다. 본 연구에서는 컨테이너 형 수직농장을 활용하여 벼 육묘일수를 줄이고, 광 및 양액의 처리에 따른 생육 효과를 확인하였다. ‘고시히카리’와 ‘참드 림’ 두 품종의 벼를 지하수와 희석된 양액을 사용하여 각각 160와 355μmol·m-2·s-1의 광도에서 10일간 컨테이너형 수직 농장에서 재배하였다. 벼 육묘 결과, 모든 품종에서 10일 만에 이앙 가능한 초장을 확보할 수 있었으며, 양액을 처리하지 않 는 저광도에서 경제적 운영이 가능함을 확인하였다. 뿐만 아 니라 육묘된 벼는 순화과정에 문제가 없고, 본답 정식 이후에 도 기존 노지육묘와 생산성이 유사한 것을 확인하였다. 경제 성 분석을 통해 육묘판 생산 시 컨테이너형 수직농장 2동 이상 있을 경우 기존 노지육묘보다 비용 절감이 있음을 확인하였 다. 따라서 컨테이너형 수직농장을 활용한 벼 육묘는 비용 절 감과 노동력 부족 문제 해결에 기여할 수 있는 효과적인 대안 이 될 것으로 기대된다.

Ecological indicators are tools used to evaluate the state of specific environments by monitoring the ecological characteristics and changes of organisms, and they are widely utilized in environmental monitoring and management. Such indicators should be sensitive to environmental changes, maintain long-term stability, and be easy to investigate and analyze. This study aimed to evaluate whether the spraint density of the Eurasian otter (Lutra lutra) can monitor the state and changes in river ecosystems. Using spraint density data over nine years (2014~2024), we analyzed temporal and spatial changes in otter distribution. Generalized Additive Models were applied to assess annual variability, and spatial clustering and distribution changes were examined using Hotspot Analysis and Geo-SOM (Geo-Self-Organizing Map). The results indicated stable spraint density trends in most sub-watersheds, with higher variability in developed areas. This study highlights the potential of spraint density as a cost-effective and simple ecoological indicator for long-term river ecosystem monitoring.

The seismic performance of lead-rubber bearings (LRBs) is significantly affected by both the axial force and loading rate they experience. Accurate assessment of LRBs’ seismic performance, therefore, requires realistic simulation of these forces and rates, as well as of the response of the isolated structure during seismic events. This study conducted a series of real-time hybrid simulations (RTHS) to evaluate the seismic behavior of LRBs in such conditions. The simulations focused on a two-span continuous bridge isolated by LRBs atop the central pier, exposed to horizontal and vertical ground motions. In the RTHS framework, the LRBs were physically tested in the laboratory, while the remainder of the bridge was numerically modeled. Findings from these simulations indicated that the vertical ground motion had a minimal effect on the lateral response of the bridge when isolated by LRBs.

Structures compromised by a seismic event may be susceptible to aftershocks or subsequent occurrences within a particular duration. Considering that the shape ratios of sections, such as column shape ratio (CSR) and wall shape ratio (WSR), significantly influence the behavior of reinforced concrete (RC) piloti structures, it is essential to determine the best appropriate methodology for these structures. The seismic evaluation of piloti structures was conducted to measure seismic performance based on section shape ratios and inter-story drift ratio (IDR) standards. The diverse machine-learning models were trained and evaluated using the dataset, and the optimal model was chosen based on the performance of each model. The optimal model was employed to predict seismic performance by adjusting section shape ratios and output parameters, and a recommended approach for section shape ratios was presented. The optimal section shape ratios for the CSR range from 1.0 to 1.5, while the WSR spans from 1.5 to 3.33, regardless of the inter-story drift ratios.

본 연구의 목적은 리더의 코칭리더십과 자기효능감 향상을 위한 C-PLUS 그 릿코칭 프로그램의 개발 및 적용에 따른 효과성을 검증하는 데 있다. 프로그램 의 개발은 그릿코칭의 개념화와 그릿코칭 구성요소 설정 및 코칭역량과의 연계 성 도출, ACTIVE 대화모델을 바탕으로 한 그릿코칭 대화모델 구축, 리더의 필 요 역량을 바탕으로 프로그램을 구성하였다. 그리고 개발된 프로그램의 효과를 검증하기 위하여 조직의 리더 15명을 대상으로 총 8회기 C-PLUS 그릿코칭 프 로그램을 적용하였다. 조사 대상자의 그릿코칭 프로그램 실시 후 변화된 코칭리 더십과 자기효능감을 살펴보기 위해 코칭리더십 척도(K-CBLS)와 코치의 자기 효능감 척도를 사용하여 프로그램 사전, 사후 조사를 실시하고 양적분석을 하였 다. 연구 결과, C-PLUS 그릿코칭 프로그램이 코칭리더십의 하위 요인인 작업 동맹, 열린 의사소통, 학습 및 개발, 수행 과정 및 결과에서 유의미한 변화가 있 는 것으로 나타났으며, 자기효능감의 하위 요인인 정서적 자기효능감, 의사소통 자기효능감, 대인관계 자기효능감에서도 유의미한 변화가 있었다. 이러한 결과 는 그릿코칭 프로그램이 리더의 코칭리더십과 자기효능감에 효과가 있는 프로 그램임을 시사한다.

작물 증발산량은 잠재 증발산량에서 작물계수를 곱하여 작 물의 요수량을 산출할 수 있어 수자원 관리에 널리 사용되는　 방법이다. 특히 유엔식량농업기구(FAO)가 관개 및 배수 논 문 NO.56에서 발표한 Penman-Monteith　방정식(FAO 56-PM) 은 잠재 증발산량을 추정하는 표준방법으로, 평균온도, 최대 온도, 최소온도, 상대습도, 풍속 및 일사량의 6가지 기상 데이 터가 필요하다. 그러나　농경지 인근에 설치된 기상센서는 설 치 및 유지보수 비용이 높아 결측, 이상치와 같은 데이터 신뢰 성 문제를 야기하여 정확한 증발산량 계산을 복잡하게 만든 다. 본 연구에서는 인근 기상청의 데이터를 사용하여 필요한 6가지 기상 변수를 예측함으로써 기상 센서 없이 작물 증발산량을 추정할 수 있는지 조사하였다. 우리는 기상청의 API를 통해 수집할 수 있는 22개의 기상 변수를 입력 데이터로 활용 했다. 9개의 회귀 모델을 학습한 후 성능에 따라 상위 3개를 선 택하고 하이퍼파라미터 튜닝을 적용하여 최적의 모델을 식별 했다. 가장 좋은 성능을 보인 모델은 Extreme Gradient Boosting Regression(XGBR)이었으며 평균온도, 최대온도, 최소온도, 상대습도, 풍속 및 일사량에서 결정계수(R2)가 각 0.98, 0.99, 0.99, 0.91, 0.72, 0.86로 높은 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 XGBR 모델이 작물 기상 데이터를 사용하여 작물 증 발산 모델에 필요한 입력 값을 정확하게 예측할 수 있어 값비 싼 기상 센서가 필요 없음을 시사한다. 이 접근 방식은 센서 설 치 및 유지보수가 어려운 지역에서 특히 유용할 수 있으며, 직 접적인 센서 데이터 없이도 표준 증발산 모델의 사용을 가능 하게 한다.