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.

인공지능(artificial intelligence, AI)은 분리막 개발에 중대한 영향을 미치기 시작하며 소재 설계 및 성능 최적화를 위한 새로운 접근법을 제시하고 있다. 본 총설에서는 머신러닝(machine learning, ML)과 딥러닝(deep learning, DL) 기술에 중점을 둔 AI 기반 분리막 개발의 최근 발전상을 조명하고 있다. 이러한 도구는 데이터 기반 예측을 가능하게 하고, 제조 공 정을 개선하며, 소재 발굴을 가속화한다. 데이터 품질, 모델 해석 가능성, 실험 검증과 같은 주요 과제도 제시한다. 또한, AI 통합의 미래 전망을 개괄하고, 가스 분리, 청정에너지, 환경 응용 분야에서 분리막기술에 혁명을 일으킬 수 있는 AI의 잠재력 을 강조한다.

With the rapid expansion of personal mobility (PM) devices as urban transport alternatives, the associated safety risks have increased significantly. Although previous studies have offered insights into user behavior and accident traits, more integrated approaches that consider spatial and administrative contexts are required to better understand the factors affecting accident severity. This study investigated the factors influencing accident severity involving PM devices in Seoul, South Korea by employing a cross-classified multilevel model (CCMM) to account for both police jurisdiction and regional characteristics. Analyzing the 2021 data from the Traffic Accident Analysis System (TAAS), the model showed strong validity (ICC: 15.8%, DIC: 697.2), outperforming the logistic and hierarchical models. Key predictors of higher severity included crashes in non-standard areas (e.g., other than single roads or intersections), helmet non-use, and older age of victims and perpetrators. Violations, such as exceeding passenger capacity, were negatively associated with severity. Industrial areas and high subway station densities reduced the severity, reflecting the benefits of pedestrian-friendly infrastructure. Larger areas covered by police officers significantly increased the severity, revealing enforcement limitations. The 2021 Road Traffic Act revision has had no statistically significant impact. These results highlight the need for integrated policies that combine infrastructure improvements, enhanced enforcement, and behavioral changes to reduce the severity of PM-related accidents in urban environments.

Purpose: This study aimed to examine the effects of a disaster nursing education program using the Korean Triage and Acuity Scale (KTAS) on nursing students’ competency in emergency patient triage, core competencies, confidence in disaster nursing, and self-efficacy in disaster response. Methods: This study utilized a nonequivalent control group design. The experimental group (n=25) participated in a disaster nursing education program that incorporated the KTAS, whereas the control group (n=27) did not receive any intervention. Data were analyzed using descriptive statistics and t-tests. Results: The two groups differed significantly in both competency in emergency patient triage (t=3.47, p=.001) and confidence in disaster nursing (t=2.51, p=.015). Conclusions: This study indicates that a disaster nursing education program using the KTAS, a tool currently employed in clinical practice, rather than theory-based instruction alone, contributed to enhancing nursing students’ practical competencies. Such training can improve the emergency patient triage and confidence in disaster nursing required in emergency situations, ultimately enabling future nurses to better protect the lives and health of individuals affected by disasters.

Written examination for driver’s license certification plays a critical role in promoting road safety by assessing the applicants' understanding of traffic laws and safe driving practices. However, concerns have emerged regarding structural biases in multiple-choice question (MCQ) formats, such as disproportionate answer placement and leading linguistic cues, which may allow test-takers to guess the correct answers without substantive legal knowledge. To address these problems, this paper proposes a prompt-driven evaluation framework that integrates structural item analysis with response simulations using a large language model (LLM). First, we conducted a quantitative analysis of 1,000 items to assess formal biases in the answer positions and option lengths. Subsequently, GPT-based simulations were performed under four distinct prompt conditions: (1) safety-oriented reasoning without access to legal knowledge, (2) safety-oriented reasoning with random choices for knowledge-based questions, (3) performance-oriented reasoning using all available knowledge, and (4) a random-guessing baseline model to simulate non-inferential choice behavior. The results revealed notable variations in item difficulty and prompt sensitivity, particularly when safety-related keywords influence answer selection, irrespective of legal accuracy. The proposed framework enables a pretest diagnosis of potential biases in the MCQ design and provides a practical tool for enhancing the fairness and validity of traffic law assessments. By improving the quality control of item banks, this approach contributes to the development of more reliable knowledge-based testing systems that better support public road safety.

This study explores a pedagogical approach to learning modern Greek imperative forms using machine translation and evaluates its relevance in language education. While imperatives frequently appear in textbooks and exams, they present challenges for beginners, highlighting the need for effective instruction. Machine translation can serve as a practical learning aid in this context. The study h as tw o k ey a ims: e valuating t he q uality of G reek-to-Korean imperative sentence translations from Google Translate and DeepL, and identifying effective learning activities for helping students recognize and acquire imperative forms, specifically in instructional texts. The analysis shows that although machine translation captures core meanings, it struggles with contextually accurate expressions and complex syntax. The study suggests using machine translation to familiarize beginners with imperative forms and support intuitive learning. For more advanced learners, comparing machine and human translations can promote deeper grammatical understanding. Ultimately, machine translation can function not only as a translation tool but also as a means for linguistic analysis and grammar awareness in second language learning.

In this study, the effects of a hypothetical autonomous vehicle (AV)-exclusive roadway were estimated through a step-by-step approach using both microscopic and macroscopic simulations. First, the AV-exclusive roadway was classified into four types—entry lanes, mainlines, merging lanes, and intersections—and the C, α, and β values of the Bureau of Public Roads (BPR) function were estimated for each type through a microscopic simulation. These estimated values were then applied to a 3×3 (20 km) network, and a macroscopic simulation was conducted to compare the effectiveness of AVs and conventional vehicles (CVs) in terms of traffic volume and travel time.The analysis showed that for the same travel time, the traffic volume increased by more than 12% with AVs compared to that with CVs. Conversely, for the same traffic volume, the total travel time decreased by 11% for AVs. The estimated capacity of the AV-exclusive roadway, similar to the U-Smartway with a size of 3×3 (20 km), was approximately 400,000 vehicles, which was more than 140% higher than that of CVs. Assuming that each AV carries five passengers, up to two million people can be transported per day, indicating a significant potential benefit. However, these results were based on theoretical analyses using hypothetical networks under various assumptions. Future studies should incorporate more realistic conditions to further refine these estimations.

본 연구는 산업안전보건법 제57조, 시행규칙 제73조에 근거한 산업재해조사표와 관련하여 산업재해 예방 관점에서 산업재해조사표의 문제점을 경험적으로 확인하고 자율 안전보건 관리체계 구축을 위한 활용 방안을 제언하였다. 2017~2020년에 제출된 산업재해조사표 1,200건을 무선 추출하여 재해발생 개요 및 원인, 재발방지계획을 대상으로 작성된 내용 적정성을 분석하고 계량적 평정을 통해 업종과 규모별 내용작성 차이를 통계적으로 분석하 였다. 또한 일반적인 산업재해조사표 작성 사례를 작성방법과 비교하여 정리하였다. 연구 결과, 제조업과 건설업에 비해 기타업종은 평정점수가 낮게 나타났으며, 규모가 작은 사업 장일수록 평정점수가 낮게 나타나 산업재해조사표의 내용 적정성 수준이 상대적으로 낮은 것으로 확인되었다. 일반적인 작성 사례를 비교한 결과, 재해발생 개요 및 원인을 구체적으 로 작성하지 않는 경우와 더불어 사고의 원인과 결과를 단순화시켜 작성한 경우가 많았다. 산업재해조사표의 목적과 중요성을 고려할 때, 작성방법에 대한 교육과 홍보, 관련 업무의 인력 보충 및 업무처리 절차 개선, 그리고 산업재해 예방사업과의 연계가 필요하다.

Purpose: This study aimed to develop and implement a multi-patient simulation (MPS) program for nursing students with no prior clinical practice experience. It also examined the effects of the program on the students’ communication competence and clinical reasoning ability. Methods: A one-group pretest-posttest design was used. The MPS program, consisting of four patient scenarios was applied to second-year nursing students with no prior clinical practice experience. Communication competence, clinical reasoning ability, and the perceived effectiveness of the multi-patient simulation program were measured using structured tools before and after the program. Results: Communication competence significantly improved after the MPS program, whereas clinical reasoning did not show a statistically significant difference. Perceived effectiveness of the MPS program was generally high, with the debriefing component scoring the highest. Confidence scores were relatively low, suggesting the need for level-appropriate scenario. Conclusion: The MPS program was effectively enhanced communication competence among preclinical nursing students. Although clinical reasoning scores did not improve significantly, the study highlights the importance of introducing realistic simulation experiences early in nursing education. Future research should focus on developing suitable clinical reasoning assessment tools for early year students and conducting randomized controlled trials to validate the effectiveness of customized MPS programs.

최근 증가한 상어의 출현빈도 증가는 상어 혼획의 증가와 더불어 상어에 의한 생태계 변화의 정밀 해석의 필요성으로 이어지고 있다. 안정동위원소는 생태학적 현상을 해석하 고 이해하는 데 사용되며, 상어의 이동에 대한 원인과 생태계 내 상어의 위치 및 생태를 이해하는데 도움이 될 수 있다. 본 총론에서는 한국의 상어 연구에서 영양 단계와 먹이 구성을 추정하고 이동 및 서식지 이용 패턴을 추론하기 위한 안정동위원소 기법의 활용을 제안하고자 한다. 연구자들이 이 접근법의 강점과 한계를 이해하는 데 도움을 주기 위해, 탄소 및 질소 안정동위원소의 영양 단계 판별 특성, 그리고 영양 단계 및 먹이 구성 추정을 위한 방법론적 고려 사항에 대한 간략한 개요를 제공하고자 하며 연골어류 특유의 특성에 대한 동위원소 기법의 주의 사항 및 화합물 안정동위원소비를 이용한 최신 연구도 소개한다. 안정동위원소 기법은 위내용물, 유전자, 생지화학적 마커와 공동 활용을 통해 상어 생태학에 대한 기본적인 의문을 해결하는 데 강력한 도구로 활용될 수 있을 것이다.

이 논문은 S대학교 ‘사고와 글쓰기’ 교과에서 AI 자동 피드백 프로그 램 키위(KEEwi)를 활용한 수업 사례를 분석하고 그것이 지닌 효과와 한 계에 관해 탐색할 것을 목적으로 한다. 먼저 2장에서는 AI 자동 피드백 프로그램의 동향과 원리를 살펴보고 3장에서는 키위 프로그램을 활용한 수업 운영과 구체적 사례에 관해 설명하였다. 4장에서는 설문조사 분석 을 통한 학습자들의 프로그램 만족도와 교육 효과 및 한계에 관해 논의 하였다. 그 결과 이 프로그램은 즉각적이고 반복적인 피드백을 통해 학 습자의 학습 능률을 향상시킬 뿐 아니라 수업에 대한 흥미를 유발하여 글쓰기 역량을 강화하는 데 긍정적인 영향을 끼치는 것으로 드러났다. 또한 교수자에게는 글쓰기 교육의 보조 도구이자 협력자로 기능하며 학 습자 중심의 피드백 환경을 조성하는 데 기여하는 것으로 파악된다. 그 러나 키위 엔진은 완전한 대체 도구가 아니며 자체적인 오류와 문제를 가지고 있어 절대적인 평가 지표로 활용하는 것에는 한계가 있음이 확인 되었다. 이러한 연구는 대학 글쓰기 교양수업에서 AI 자동 피드백 프로 그램이 학습자와 교수자에게 끼치는 영향과 그 한계를 파악하는 데 도움 이 되리라 생각한다.

본 연구는 서울 동작구 장승배기를 중심으로 지역 역사문화 원형을 현 대적으로 재해석하여 콘텐츠화하고, 이를 OSMU와 IP 기반 브랜딩으로 확장하는 방안을 제시하고자 하였다. 연구 목적은 소외된 지역 역사문화 자원을 브랜드화하여 지속 가능한 도시형 문화콘텐츠 모델을 제안하는 것이다. 연구 방법으로 문헌 분석과 사례 연구를 통해 기존 이론을 종합 하고, 실제 현장 적용 가능성을 분석하였다. 연구의 결과적 함의는 다음 과 같다. 첫째, 장승은 '수호', '효', '소원'이라는 현재도 공감할 수 있는 감성적 가치를 지닌 자원으로써 콘텐츠화 및 IP화에 적합한 것으로 나타 났다. 둘째, 장승배기는 정조대왕 능행차와 역사적 연계를 통해 기존의 대중적 콘텐츠와 결합할 가능성이 크며, 이를 통해 지역축제 및 도시형 문화콘텐츠로서의 확장성이 높다는 점을 확인하였다. 셋째, SWOT 분석 을 통해 콘텐츠 인지도 부족과 운영의 지속성 문제 등의 한계를 확인하 고, 이를 극복하기 위한 단계별 전략을 도출하였다. 본 연구는 도시 내 역사문화 원형을 활용한 지속 가능한 지역문화콘텐츠 모델 구축의 가능 성을 구체적으로 제시하였으며, 장기적인 지역 브랜딩 및 문화 정책 수 립에 실무적 시사점을 제공한다.

본 논문은 대중음악을 활용한 문화예술교육적 접근을 통해, 초등학교 1인 1악기 수업의 새로운 대중음악 중심의 연주 활동과 스토리텔링, 코드 형상화 등 표현 중심의 교수·학습 전략을 구성하 였다. 이를 바탕으로 총 9차시의 우쿨렐레 수업을 기획하고, 서울시 마포구 소재 초등학교 6학년 을 대상으로 적용한 후 만족도 조사를 통해 교육적 효과를 분석하였으며, 연구 결과는 다음과 같 다. 첫째, 대중음악을 활용한 실기 중심 수업은 학습자의 흥미와 참여를 유도하고 표현력 향상에 효과적이었다. 둘째, 스토리텔링과 코드 형상화 전략은 학생의 음악 해석력과 몰입도를 높이는 데 긍정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 학생 간 수준 차와 환경의 제약 속에서도 수업자의 개별 맞춤 전략은 수업의 포용성과 지속 가능성을 높이는 데 기여하였다. 본 연구는 대중음악의 교육적 가능 성과 문화예술교육의 실천적 적용이 실기 중심 음악 수업에서도 유의미하게 적용될 수 있음을 보 여주었으며, 향후 학교 실기 음악교육의 다양화와 창의적 수업 설계를 위한 기초자료로서 의의를 갖는다.

소재·부품·장비(소부장) 산업은 국가 제조업 경쟁력의 핵심 동력으로, 정부는 소부장 R&D 지원사업을 통해 소부장 산업 혁신을 유도하고 있다. 본 연구는 성향점수매칭 (PSM)과 이중차분법(DiD) 및 삼중차분법(DDD)을 활용하여 소부장 R&D 지원사업이 수혜 기업의 경제적·기술적·사회적 성과에 미친 영향을 분석하고, 소부장 전문기업 지정효과에 대한 실증적 분석을 수행하였다. 연구결과 소부장 R&D 지원은 기업의 경제적 성과 일부에서 부정 적인 영향을 보였으며 기술적·사회적 성과에서는 유의미한 효과가 미미하였다. 반면에 소부장 전문기업 지정 제도는 순이익증가율, 총자산수익률 등 일부 경제적 성과와 연구개발집중도, 연구개발비증가율 등 일부 기술적 성과에서 유의미한 효과를 보였다. 한편, 사회적 성과에서는 소부장 일반기업 및 전문기업 모두 유의미한 성과를 확인할 수 없었다. 본 연구는 소부장 R&D 지원사업의 효과 분석뿐만 아니라 소부장 전문기업 지정제도를 실증적으로 평가한 점 에서 기존 정책 연구와 차별성을 가진다. 본 연구의 결과를 통해 정책 입안자의 소부장 성과 관리체계 강화 필요성, 소부장 전문기업 지정제도에 대한 제도적 보완과 소부장 기업의 소부장 지원 정책에 대한 전략적 접근 필요성 등을 제시하였다.

본 연구는 ｢과학기술 활용 주민공감 지역문제 해결사업｣사례를 통해 공동창조의 중심이 되는 스스로해결단을 중심으로 실제 현장에서 사회문제해결을 위한 협력이 어떻게 이루어지 는지를 분석하였다. 스스로해결단은 주민, 지자체, 연구자, 기술전문가 등 다양한 이해관계자가 참여·협업해 지역 현안을 발굴하고 과학기술을 활용해 해결방안을 도출하는 실행 조직으로서 그 역할과 운영 방식은 사업마다 달랐다. 스스로해결단에서의 역할과 협력을 분석, 비교하기 위해 경북 군위군과 인천 미추홀구의 지역문제해결사업을 사례로 선정했다. 반구조화된 질문을 통해 참여 동기와 사업에 대한 기대, 각 참여자의 활동 내용, 활동 과정에서의 어려움, 성과에 대한 평가 등에 대한 답변을 수집하고 분석했다. 분석 결과 스스로해결단의 활동과 성과는 지역주민, 연구자, 담당공무원의 역할 인식과 상호작용의 내용에 따라 상당한 차이를 보였다. 미추홀구의 사례에서 연구자와 담당공무원은 지역주민을 문제해결의 주체로 인식하고 대등한 관계에서 적극적인 만남과 상호작용을 통해 문제를 해결해 나갔다. 반면 군위군 사례의 경우 지역주민은 수동적 의견 청취 대상으로 역할이 제한되었으며 지속적인 상호작용을 통한 수평적 협업의 주체로 나아가지 못했다. 이러한 결과를 바탕으로 시민성과 전문성의 결합을 통한 사회문제 해결과 관련된 정책적 함의와 교훈을 제시했다.