본 연구는 Esping-Andersen의 복지레짐을 대표하는 영국, 독일, 스웨 덴 청년 빈곤 관련 정책동향을 탐색하고 실태를 분석하는 데 주요 목적 을 두었다. 세 국가의 청년실업 해소를 위한 노동시장 정책을 분석한 결 과 공통적으로 불평등의 구조적 완화에 방점을 두고 있으며, 상대적 빈 곤율 및 니트족 비율과 같은 지표를 활용하여 관련 정책의 성과를 실증 적으로 탐색하는 데 제도적 노력을 기울이고 있었다. 아울러 정책 프로 그램 사례를 분석한 결과 파트너십, 신뢰, 인간적 관계 형성과 같은 사회 적 자원 및 지지가 중요한 성공요인으로 파악되었다. 유럽연합 통계청 (Eurostat)의 자료를 바탕으로 2014년-2023년 기간 세 국가의 청년 빈 곤율과 니트비율을 시계열 분석한 결과 독일의 청년 빈곤율은 코로나가 시작된 2020년 22%로 급증한 추이가 포착되었다. 스웨덴 또한 청년 빈 곤율과 니트비율은 2019년까지 감소세를 보이다 2020년 이후 니트비율 은 7%로 증가하는 추세가 확인되었다. 유럽연합 탈퇴로 2019년까지 통 계청 자료가 공개된 자유주의 모델의 영국 또한 2017년 이후 청년 빈곤 율과 니트비율이 증가하는 양상이 나타났다. 본 논문의 결론에서는 각 국가의 사례로부터 한국 빈곤 청년층의 문제를 완화하기 위한 정책적 시 사점과 교육제도 혁신의 필요성을 심도 있게 논의하였다.

The purpose of this study was to incorporate Pakistan's climatic conditions into the road design process by performing a cluster analysis using collected climate data. Monthly time-series data for six climate variables—altitude, sea level, maximum temperature, minimum temperature, vapor pressure, and precipitation—were used to cluster 24 locations. Missing values were imputed using the Kalman filter, and hierarchical and k-medoid clustering analyses were performed based on the dynamic time warping (DTW) distance. By evaluating two to five clusters using six validity indices, the optimal number of clusters was determined to be two. the optimal two-cluster classification results were confirmed to be consistent between the two methods. When the clustering results were visualized on a map of Pakistan alongside the data, the clusters were divided into areas with relatively high and low altitudes. By classifying the regions of Pakistan into two clusters using time-series data of climate variables, this study highlights the distinct characteristics of each cluster. These findings suggest that management strategies tailored to the characteristics of each cluster can be applied to various fields.

최근 급격한 기후 변화로 인해 도로 교통사고의 발생 빈도가 증가하고 있으며, 특히 겨울철에 자주 발생하는 도로 살얼음(블랙아이 스) 현상이 주요 원인 중 하나로 지목되고 있다. 도로살얼음의 형성 메커니즘은 다양한 요인에 따라 복합적으로 작용하며, 당시의 도 로 기상 조건과 도로의 기하학적 구조에 따라 얼음의 형태 및 강도가 결정된다. 그중에서도 도로 노면 온도는 도로살얼음 형성에 중 요한 요소로, 여러 나라에서 겨울철 교통안전 평가를 위한 주요 지표로 사용되고 있다. 그러나 현재 도로 노면 온도에 대한 명확한 정 의가 부족할 뿐만 아니라, 측정 방법에 따라 계측 편차와 온도 손실 등 여러 한계가 존재해 정확한 온도 측정이 어려운 실정이다. 이 에 본 연구는 지중 깊이에 따른 온도 데이터와 도로 기상 데이터를 결합하여 보다 정밀한 도로 노면 온도 예측 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 지중 깊이 2cm, 3cm, 4cm, 5cm, 7cm, 9cm, 15cm, 20cm에 각각 온도 센서를 설치하였으며, 기상 데이터는 해당 지점에서 2m 떨어진 AWS(Automatic Weather System)를 통해 대기 온도, 습도, 강수량, 일사량 등의 정보를 수집하였다. 이를 바 탕으로 지중 온도와 기상 조건의 상관관계를 활용하여 노면 온도를 예측하는 방법론을 도출하였다. 본 연구의 결과는 도로 노면 온도 예측의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라, 새로운 접근 방식을 통해 노면 온도의 정의를 재정립하는 데 기여할 것으로 기대된다.

국내 콘크리트 구조물의 노후화가 진행됨에 따라 안전관리를 위한 효과적인 보수 및 보강이 요구되고 있다. 특히, 교량 바닥판은 교통하중과 염화물 침투 등 다양한 유해환경에 직접 노출되어 지속적인 열화가 발생하고 있다. 국내외에서는 교량 바닥판 유지보수 의사결정을 위해 비파괴 조사 방법 중 하나인 지표투과레이더(Ground Penetrating Radar, GPR) 탐사가 주로 활용되고 있다. 차량형 다채널 GPR 장비를 통해 취득된 방대한 양의 탐사자료는 해석하는 데 많은 시간이 소요되며 분석가의 주관이나 숙련도에 따라 해석결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 (Deep Learning) 기반의 GPR 자료해석 기법들이 제안되고 있다. 본 연구에서는 교량 바닥판 상태 평가 작업 효율 향상 을 위해 딥러닝 기반 GPR 자료해석 기법을 적용하였다. 현장자료 예제로는 영동대교 정밀안전진단 과업에서 교량 바닥 판 상태조사를 위해 취득한 GPR 자료를 사용하였으며 딥러닝 기법 적용 결과를 분석가의 해석결과와 비교하여 예측 성 능을 평가하였다.

본 연구의 목적은 자료포락분석(Data Envelopment Analysis)을 사용 하여 대구경북강원권에 소재한 23개 대학의 운영 효율성을 분석 및 평가 하고, 효율적 운영을 위한 필요한 개선 방향을 탐색하는 것이다. 대구권 2개교, 경북권 14개교, 강원권 7개교, 총 23개 대학을 연구 대상으로 하 였으며, 투입변인은 교육비 환원율, 전임교원 확보율, 장학금 비율, 교사 확보율, 전임교원 1인당 교내연구비, 전임교원 1인당 교외연구비, 산출변 인은 정원내 신입생 충원율, 정원내 재학생 충원율, 졸업생의 취업률, 전 임교원 1인당 등재(후보)지 논문 실적으로 선정하였다. 기술통계를 위해 서는 E-STAT 3.0과 SPSS 25.0을 사용하였고, DEA분석을 위해서는 Frontier Analyst 및 B-Box 1.7.8을 활용하였다. 첫째, 연구 결과, 전체 대학 중 절반 이상이 상대적으로 효율적인 운영을 하고 있으며, 일부 대 학은 비효율적으로 운영되고 있어 개선의 여지가 있음을 확인하였다. 둘 째, 투입지향 및 산출지향 모형에서 유사한 결과가 도출되었으며, 투입과 산출 변인을 각각 관리하기보다는 동시에 종합적으로 관리하는 접근이 대학 운영 효율성 제고에 필요함을 확인하였다. 셋째, 대학이 주목해야 할 핵심 지표들을 파악함으로써, 자원의 효율적인 배치와 활용을 위한 개 선 방향을 확인할 수 있었다. 자료포락분석을 통한 대학의 운영 효율성과 비효율성을 구체적으로 파악한 본 연구 결과를 바탕으로, 대학의 자원을 보다 효과적으로 활용할 수 있는 운영 전략을 수립할 수 있을 것이다.

본 연구는 연안해양 수치모델에 활용되는 LDAPS 강우예보 자료의 시공간적 오차와 한계점을 분석하고 자료의 신뢰성을 검증 하였다. LDAPS 강우자료의 검증은 진해만 주변 우량계 3개소를 기준으로 2020년의 강우를 비교하였으며 우량계와 LDAPS의 비교 결과, LDAPS 강우자료는 장기적인 강우의 경향은 대체로 잘 재현하였으나 단기적으로는 큰 차이를 보였다. 정량적인 강우량 오차는 연간 197.5mm였으며, 특히 하계는 285.4mm로 나타나 계절적으로 강우변동이 큰 시기일수록 누적 강우량의 차이가 증가하였다. 강우 발생 시점 의 경우 약 8시간의 시간 지연을 나타내어 LDPAS 강우자료의 시간적 오차가 연안해양환경 예측 시 정확도를 크게 감소시킬 수 있는 것 으로 나타났다. 연안의 강우를 정확히 반영하지 못하는 LDAPS 강우자료를 무분별하게 사용할 경우 연안역에서 오염물질 확산 또는 극한 강우로 인한 연안환경 변화 예측에 심각한 문제를 발생시킬 수 있으며 LDAPS 강우자료의 적절한 활용을 위해서는 검증과 추가적인 개선 을 통한 정확도 향상이 필요하다.

Researching and estimating the ecological characteristics of target fish species is crucial for fisheries resource management. The results of these estimates significantly influence stock assessments and management reference points such as size limit and closed seasons. Recently, ecological characteristics have been changing due to overfishing, climate change, and marine pollution, making continuous estimation and monitoring essential. This study analyzed the ecological changes in small yellow croaker (Larimichthys polyactis) resources in Korea over 24 years (2000-2023) using biological data (growth and gonad traits). By estimating the annual length-weight relationship and length at maturity (L50 and L95), we interpreted the numerical trends of early maturation due to resource depletion. The parameter b of the length-weight relationship, indicating the nutritional status of the resources, showed a slight increase over the years, suggesting relatively good nutritional status (b > 3.0) during most periods. Trend analysis between length at maturity and biomass indicated that as biomass decreased, maturity length also decreased.

최근 늘어나고 있는 이상 기상 현상으로 산사태 위험이 점차 증가하고 있다. 산사태는 막대한 인명 피해와 재산 피해를 초래할 수 있기에 이러한 위험을 사전에 평가함은 매우 중요하다. 최근 기술 발전으로 인해 능동형 원격탐사 방법을 사용하여 더 정확하고 상세한 지표 변위 및 강수 데이터를 얻을 수 있게 되었다. 그러나 이러한 데이터를 활용하여 산사태 예측 모델을 개발하는 연구는 찾기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 합성개구레이더 간섭법(InSAR)을 사용한 지표 변위 자료와 하이브리드 고도면 강우(HSR) 추정 기법을 통한 강수 정보를 활용하여 산사태 민감도를 예측하는 기계학습 모델을 제시하고 있다. 나아가 기계학습의 블랙박스 문제를 극복할 수 있는 해석가능한 기계학습 방법인 SHAP을 이용하여 산사태 민감도의 영향 변수에 대한 중요도를 체계적으로 평가하였다. 경상북도 울진군을 대상으로 사례 연구를 수행한 결과, XGBoost가 가장 좋은 예측 성능을 보이며, 도로로부터의 거리, 지표 고도, 일 최대 강우 강도, 48시간 선행 누적 강우량, 사면 경사, 지형습윤지수, 단층으로 부터의 거리, 경사도, 지표 변위, 하천으로부터의 거리가 산사태 예측에 영향을 미치는 주요 변수로 밝혀졌다. 특히, 능동형 원격탐사를 통해 얻은 자료인 강우 강도와 지표 변위의 절댓값이 높을수록 산사태 발생 확률이 높음을 확인하였다. 본 연구는 능동형 원격탐사 자료의 산사태 민감도 연구에서의 활용 가능성을 실증적으로 보여주고 있으며, 해당 자료를 바탕으로 시공간적 으로 변하는 산사태 민감도를 도출함으로써 향후 산사태 민감도 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

PURPOSES : In this study, a preliminary study on the optimal clustering techniques for the preprocessing of pavement management system (PMS) data was conducted using K-means and mean-shift techniques to improve the correlation between the dependent and independent variables of the pavement performance model. METHODS : The PMS data of Jeju Island was preprocessed using the K-means and mean-shift algorithms. In the case of the K-means method, the elbow method and silhouette score were used to determine the optimal number of clusters (K). Moreover, in the case of the mean-shift method, Scott’s rule of thumb and Silverman’s rule of thumb were used to determine the optimal cluster bandwidth. RESULTS : The optimal cluster sets were selected for the rut depth (RD), annual average daily traffic (AADT), and annual maximum temperature (AMT) for each clustering technique, and their similarities with the original data were investigated. Additionally, the correlation improvement between the dependent and independent variables were investigated by calculating the clustering score (CS). Consequently, the K-means method was selected as the optimal clustering technique for the preprocessing of PMS data. The K-means method improved the correlations of more variables with the dependent variable compared to the mean-shift method. The correlations of the variables related to high temperature—such as the annual temperature change, summer days, and heat wave days—were improved in the case wherein the AMT, a climate factor, was used as an independent variable in the K-means clustering method. CONCLUSIONS : The applicability of the clustering methods to preprocessing of PMS data was identified in this study. Improvements in the pavement performance prediction model developed using traditional statistical methods may be identified by developing a model using clustering techniques in a future study.

본 연구는 2017년 건립된 합천원폭자료관이 ‘한국인 원폭 피해 사실의 기억화’라는 건립 목표를 달성하는 방안으로 디지털 라키비움의 구축을 제안하였다. 본 자료관은 아카이브와 전시관을 운영하지만, 소장 기록이 부족하여 건립 목표를 달성하는 데 어려움이 있었다. 아카이브는 합천인 중심의 피해 기록물이 많고, 전시관은 한국인 원폭 피해에 대한 전시가 부족하였다. 이에 디지털 라키비움을 구축하여 소장 기록물이 없어도 전 시할 수 있고, 한국인 원폭 피해 사실에 관한 모든 자료를 서비스하는 것을 목표로 하였다. 본 자료관의 디지털 라키비움은 한국인 원폭 피해 를 기억하는 기관으로 일본의 원폭자료관과는 차별화된 정체성을 갖도록 하였다. 디지털 라키비움의 핵심인 디지털 아카이브 컬렉션은 피해 사실, 범죄 행위, 해결을 위한 노력, 재발 방지를 위한 노력으로 구분하였고, 전시콘텐츠는 각 컬렉션의 기록물을 활용하여 제작할 수 있도록 하였다. 본 디지털 라키비움은 비대면 상황에서도 이용자가 접근하여 기록물 활 용과 기증 등 운영에 도움이 될 것으로 기대한다.

19세기 근대로 가는 길목에서 조선은 외세의 침입이라는 새로운 시대 상황을 맞게 되었다. 이러한 외압(外壓)에 대응하는 데 가장 근본이 되었 던 것이 당시는 수군(水軍)이라 불렸던 조선 해군(海軍)의 군사력이었고 할 수 있다. 이러한 인식을 바탕으로 본 연구는 19세기 조선 해군 전력 의 일단(一端)을 살펴볼 수 있는 실증적 사례 연구를 진행하였다. 구체적 으로 전라좌수영(全羅左水營)에 속해 있던 광양현(光陽縣)과 경상우수영 (慶尙右水營)에 속해 있던 하동부(河東府)의 수군 전력의 실태를 파악하 고자 하였다. 이들 두 군현은 19세기 ‘중기(重記)’ 자료가 남아 있다. 중 기 자료는 작성 당시 지방 군현의 군비 실태를 파악할 수 있는 가장 좋 은 자료이다. 따라서 이 중기 자료를 중심으로 19세기 조선 해군 전력의 일단을 살펴보았다. 이와 더불어 각종 관찬 자료와 읍지(邑誌), 사례(事 例) 등을 비교 검토하였다. 이 연구를 통해 19세기 조선 해군 전력의 일 단을 확인하였다. 당시 조선 정부는 해양 방위[海防]에 상당한 관심을 가 지고 있었지만 이에 대응한 해군 전력의 향상은 적절히 이루어지지 못한 것으로 보인다. 이는 본 연구를 통해 일부 확인되는 것처럼 특히 지방 군현의 수군 전력은 형식적 전력을 유지하는 데 그쳤고, 그 실제는 전력 이 약화되고 있었던 것으로 여겨진다.

해양재분석 자료는 관측 자료를 수치 모델에 동화함으로, 관측 자료의 시공간적인 제약을 극복하고 해양 변수 간 의 물리적 상호작용을 고려한 격자화된 고해상도 정보를 제공함으로써 해양순환 및 기후 연구에 광범위하게 사용되고 있다. 이 연구에서는 기존에 생산된 12년간(2011년부터 2 02 2년까지)의 북서태평양 지역해양 재분석 자료를 확장하여 30 년간(1993년부터 2 02 2년까지)의 1/24o 수평해상도를 갖는 장기 재분석 자료(K-ORA22E)를 생산하고, 이를 분석하여 한 반도 주변해역에서의 장기 해양기후변화를 진단하였다. K-ORA22E 데이터를 통해 한반도 주변 해역의 수온 상승 경향 을 분석한 결과, 쿠로시오 확장역에서 쿠로시오의 경로가 지난 30년 동안 1년에 약 6 km 씩 북상하였으며, 쿠로시오 경 로의 북쪽에서 수온 상승이 두드러졌다. 한반도 주변 해역 중에서는 동해에서 수온 상승이 가장 뚜렷했다. 특히, 동해에서는 표층보다는 중층에서 수온 상승이 두드러졌으며, 동한난류의 수온 상승률은 전 지구 평균보다 2 -3배 높았다. 황해저 층냉수가 출현하는 황해 중앙부에서는 장기적으로 수온이 상승하였으나, 한반도 서해안과 남해안에서는 수온이 오히려 감소하는 경향이 나타났다. 이러한 수온의 장기변화의 공간적인 차이는 쿠로시오 해류의 북상에 따른 열수송의 경로와 밀접한 관련이 있을 것으로 보인다. 이 연구에서 구축된 K -ORA2 2 E와 같은 고해상도 지역 해양 재분석 자료는 한반도 주변 해역의 장기 변동성을 이해하고 기후 변화의 영향을 분석하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study examined dietary habits and mental health according to generalized anxiety disorders (GAD) and caffeine consumption in adolescents. The data were collected from the 18th Korea Youth Risk Behavior Survey with a sample of 51,850 students. The proportion of students in the GAD High-Risk · Caffeine consumption group (GHRCC) who consumed sweet drinks (p< .001), fast food (p< .001), and midnight meals (p< .001) every day was 15.6, 21.9, and 22.4%, respectively. These proportions were higher than those of students who consumed sweet drinks, fast food, and midnight meals 1-2 times a week, 3-4 times a week, or not at all. In addition, the proportions of GHRCC among students who responded “yes” to experiencing sadness and despair (p< .001), suicidal thoughts (p< .001), suicide plans (p< .001), suicide attempts (p< .001), and loneliness (p< .001) were higher than students who responded “no.” The GAD High-Risk group (GHR) had higher odds with the consumption of midnight meals (OR: 2.51, 95% CI: 2.10-2.99), caffeine consumption (OR: 2.46, 95% CI: 2.21-2.74), and fast food (OR: 2.11, 95% CI: 1.75-2.55) than GAD Low-Risk group. Based on the above results, the risk of GHR was higher among students who consumed midnight meals, caffeine, and fast food daily than those who did not.

The objective of this study is to examine ways to develop and design actual teaching and learning materials based on grammar consciousness-raising tasks. In our country, unlike in the field of English or Korean language education as a foreign language, in the area of Spanish education there is very little research on grammar consciousness-raising tasks and there is no research on the development of teaching and learning materials. Therefore, this study was focused on teaching Spanish as a foreign language. First of all, we looked at the concept and characteristics of the grammar consciousness-raising tasks, their pros and cons, and the expected effects of introducing these tasks into domestic Spanish education. Afterwards, we set the teaching and learning model based on the grammar consciousness-raising tasks and looked at things to be careful about when designing tasks corresponding to each stage. Based on this, we created actual teaching and learning materials. We hope that this study will serve as a reference and that research on grammar consciousness-raising tasks will be actively conducted in domestic Spanish education, and that materials will be developed with more diverse language items. El objetivo de este estudio es examinar formas de desarrollar materiales de enseñanza y aprendizaje basados en las tareas gramaticales y diseñar materiales reales. En nuestro país, a diferencia de la enseñanza del idioma inglés o coreano como lengua extranjera, existe muy poca investigación sobre las tareas gramaticales en el ámbito de la enseñanza de la lengua española, y no existe investigación sobre el desarrollo de materiales de enseñanza y aprendizaje. Por ello, este estudio se centró en la enseñanza del español como lengua extranjera. En primer lugar, analizamos el concepto y las características de las tareas gramaticales, sus ventajas y desventajas, y los efectos esperados al introducir estas tareas en la educación del español en el país. Posteriormente, configuramos el modelo de enseñanza y aprendizaje basado en las tareas gramaticales y analizamos los aspectos a tener en cuenta a la hora de diseñar las tareas correspondientes a cada etapa. Con base en esto, creamos materiales de enseñanza y aprendizaje reales. Esperamos que este estudio sirva como referencia y que se lleven a cabo activamente investigaciones sobre las tareas gramaticales en la educación del español en nuestro país, y que se desarrollen materiales con elementos lingüísticos más diversos.

This study examined the spatial morphological patterns of forest habitats and the characteristics of roadkill occurrences in the forests of Mungyeong, Yecheon, Yeongju, Andong, and Bonghwa in Gyeongsangbuk-do. It involved building a resistance map between habitats and analyzing connectivity based on the least-cost distance. The analysis of the distance between the forest habitat Cores derived from MSPA and roadkill points showed that roadkill occurrences were concentrated approximately 74.11 m away from the Cores, with most roadkills happening within 360 m from the habitats. The connectivity analysis between core habitats larger than 1 km2 revealed 141 core habitats and 242 least-cost paths between them. The corridor distance value was found to be highest in Mungyeong city, indicating an urgent need for strategies to enhance habitat connectivity there. This research is expected to serve as foundational data for developing strategies to enhance ecosystem connectivity and restore habitats, by analyzing ecosystem connectivity and roadkill issues due to habitat fragmentation.

노인을 위한 금융 SMART 교육 자료는 미국 연방예금보험공사와 소비자금융 보호국이 공 동으로 개발하였다. 노인을 위한 금융 SMART 프로그램은 노인을 상대로 한 사기나 금융 착취를 예방하는 방법에 대한 노인의 인식을 제고하고, 잘 준비된 계획과 정보에 입각한 재정관련 의사 결정을 돕는다. 자료 내용은 전체 또는 개별 주제별로 접할 수 있고, 모두 무료로 제공되고 있는데, 증가하는 히스패닉계 인구를 위해 스페인어로도 제공된다. 구체적 이고(Specific), 측정 가능하고(Measurable), 행동 지향적이고(Action-Oriented), 수행 가능하고(Reachable), 시간제한이 따르는(Time-bound) SMART 기조를 일상생활에서 적용하고 실천하면, 노인들이 금융 관련 사기행위 피해를 방지하고 그 정도를 줄이는데 도 움이 될 것이다.

There are growing concerns that the recently implemented Earthquake Early Warning service is overestimating the rapidly provided earthquake magnitudes (M). As a result, the predicted damages unnecessarily activate earthquake protection systems for critical facilities and lifeline infrastructures that are far away. This study is conducted to improve the estimation accuracy of M by incorporating the observed S-wave seismograms in the near source region after removing the site effects of the seismograms in real time by filtering in the time domain. The ensemble of horizontal S-wave spectra from at least five seismograms without site effects is calculated and normalized to a hypocentric target distance (21.54 km) by using the distance attenuation model of Q(f)=348f0.52 and a cross-over distance of 50 km. The natural logarithmic mean of the S-wave ensemble spectra is then fitted to Brune’s source spectrum to obtain the best estimates for M and stress drop (SD) with the fitting weight of 1/standard deviation. The proposed methodology was tested on the 18 recent inland earthquakes in South Korea, and the condition of at least five records for the near-source region is sufficiently fulfilled at an epicentral distance of 30 km. The natural logarithmic standard deviation of the observed S-wave spectra of the ensemble was calculated to be 0.53 using records near the source for 1~10 Hz, compared to 0.42 using whole records. The result shows that the root-mean-square error of M and ln(SD) is approximately 0.17 and 0.6, respectively. This accuracy can provide a confidence interval of 0.4~2.3 of Peak Ground Acceleration values in the distant range.