본 연구는 관광 분야에서도 생성형 인공지능(AI) 기술이 활용되는 등 산업 환경이 급변하고 비즈니스 혁신이 계속되고 있다는 점에 주목했다. 관광업계는 이런 흐름을 견인하면서도 관광산업 경쟁력을 한 단계 높여 혁신적이고 우수한 관광 서비스가 널리 알려져 관광산업의 경쟁력을 갖 출 수 있도록 지원과 홍보를 아끼지 않아야 할 시점이다. 이런 차원에서 최근 주목받고 있는 생성형 AI를 활용한 관광산업의 발전전략을 추진해 야 할 시점이다. 특히, 관광콘텐츠를 생성하는 데 있어서 창의적이고 독 특한 성과물을 도출하는 데 크게 이바지할 것으로 기대하고 있다. 이에 본 연구는 관광산업에서의 생성형 AI를 활용하는 방안을 문헌 고찰했다. 그 결과, 첫째, 생성형 AI를 활용한 신뢰 가능한 관광콘텐츠 제작환경 조성을 제시했다. 둘째, 관광콘텐츠 기획가와 제작자들의 AI 활용 마인드 를 확산해야 한다고 제안했다. 셋째, 민간주도 관광시장 성장을 위한 생 성형 AI 관광콘텐츠 스타트업 육성과 대기업 협업 방안을 제시했다.

In this study, a new model using artificial neural networks is proposed to improve the thickness error between the plates, which occurs when the rolling conditions change a lot during the thick rolling. The model was developed by using Python, and the input values are the change in the finish rolling temperature between the plates, the change in target tensile strength, the change in target thickness, and the change in rolling force. The new model is 31.76% better than the existing model based on the standard deviation value of the thickness error. This result is expected to reduce quality costs when applied to online models at actual production sites in the future.

본 연구는 온라인 플랫폼을 활용한 건강사정 학습 프로그램이 간호 대학생의 문제해결과정, 비 판적 사고 성향, 수업참여도 및 수업몰입도에 미치는 효과를 알아보기 위한 단일집단 사전사후설계 (one-group pretest-posttest design)를 적용한 원시실험연구(pre-experimental research)이다. 연구 대상자 는 C북도 G군 소재 J대학교 건강사정 및 실습 교과목을 수강하는 간호학과 2학년 학생 52명을 대상으로 온라인 플랫폼을 활용한 건강사정 학습 프로그램 참여 전‧후 자료를 수집하였다. 분석한 결과, 문제해결과 정(t=-2.569, p=.013), 비판적 사고 성향(t=-5.363, p<.001), 수업참여도(t=-4.429, p<.001), 수업몰입도 (t=-3.747, p<.001)가 프로그램 참여 전‧후 통계적으로 유의하게 향상된 것으로 나타났다. 따라서 건강사정 수업 시 간호 대학생들의 문제해결과정, 비판적 사고 성향, 수업참여도, 수업몰입도 향상을 위해서 온라인 플랫폼을 활용한 학습 프로그램을 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구는 영어 수업 외 교실을 벗어나서 영어를 학습해야 하는 학습 자들의 부담감을 해소시키기 위해 영어 수업 시간에 활용할 수 있는 교 재 맞춤형 학습 앱의 활용을 제안하고자 하였고 교재 맞춤형 학습 앱의 사용에 대한 학습자의 태도와 인식을 함께 분석하고자 하였다. 이를 위 해 교재의 각 챕터별 주제에 맞게 제작된 학습 앱이 다각적인 측면에서 사용되었다. 앱을 활용하여 어휘 학습, 듣기, 말하기, 읽기, 챗봇과의 대 화나 토론과 같은 학습 활동이 이행되었다. 연구 평가를 위해 자가 평가 일지와 설문 조사를 분석하였다. 연구 결과 교재 맞춤형 학습 앱에 대한 학습자들의 만족도는 높은 것으로 나타났다(80.5%). 교재 맞춤형 앱 활 용에 대한 만족도가 높은 이유는 개인의 다양한 학습 욕구가 충족되었다 는 점, 앱 콘텐츠가 다양한 점, 이로 인해 학습에 대한 재미와 관심이 유 발된 점, 또한 교재와의 연계성이 높은 점으로 나타났다. EFL 교실에서 효율적으로 사용될 수 있도록 교재에 맞게 제작된 학습 앱은 학문 분야 별로 활발하게 개발될 필요가 있다. 교수자들은 교수요목에 맞게 학습자 의 흥미와 자기 주도적 참여를 유발시키기 위해 학습 앱과 같은 테크놀 로지를 적극적으로 활용해야 할 것이다.

본 연구는 전문가 집단의 의견을 수렴하여 결과를 도출하는 델파이 기법으로 수상안전을 위 한 교양으로서 대학 생존수영 교육의 문제점을 분석하고 개선방안을 모색하였다. 본 연구의 결론으로 대 학 생존수영 교육의 문제점 중 지도자 측면 문제점은 생존수영에 대한 지도자의 전문성 부족 및 자격증 미비로 나타났다. 프로그램 측면 문제점은 교육내용 및 환경이 현실과 차이로 실용성이 저하된다는 점이 문제점으로 나타났고, 시설 측면 문제점은 대학 내 수영장 시설의 부재로 나타났다. 이러한 문제점에 대 한 개선방안 중 지도자 측면은 지도자 자격 과정 이수가 필수라고 하였다. 프로그램 측면은 실제와 유 사한 환경에서의 교육진행이 이루어져야 한다고 하였으며, 시설 측면은 대학 내 수영자 시설 확충의 필 요성을 주장하였다. 본 연구에서 제기된 문제점과 개선방안을 바탕으로 보완이 이루어 진다면 보다 체계 적이고 전문적인 교육이 가능할 것으로 기대되며, 또한 변화가능성 및 희망척도를 바탕으로 개선해 나간 다면 생존수영 교육적 흐름이 연결되어 사회적 안전의식 확보와 더 나아가 높은 수상안전의식 확립에 긍정적 영향을 미칠 것으로 판단된다.

GMDSS 도입 이후에도 많은 해난사고가 증가하고 있다. 선박에서 사람이 물에 빠진 경우 구조신호를 전달하는 방법은 현 재 다양한 방법으로 연구 및 개발되고 있지만, 해상이동업무용으로 지정된 주파수를 사용하는 제품의 개발은 이루어진 바 없다. 이에 따라 본 논문에서는 ITU의 최신 개정안을 통해 도입이 결정된 종별 B AMRD 기술을 적용하여 MOB 장치를 설계하고 제작해 보았 다. 또한 제작된 송신기의 성능을 확인하기 위해 수신기와 사용자 인터페이스를 제작하여 기존의 전자해도와 연동해서 사용할 수 있 음을 확인하였다. 본 논문을 통해 AIS기술을 이용하는 종별 B의 AMRD 일반조건과 기술조건을 만족하고 해상환경에서 휴대가 쉽도 록 소형화하기 위한 집적화된 소자를 선택하여 MOB 장치를 설계 및 구현해 봄으로써 AIS의 우수한 통신이 실현되고 긴급 상황에서 신속한 대응 및 안전에 핵심적인 역할을 담당할 것이라 기대한다.

이미지 분석을 통한 재료의 상 구분은 재료의 미세구조 분석을 위해 필수적이다. 이미지 분석에 주로 사용되는 마이크로-CT 이미 지는 대체로 재료를 구성하고 있는 상에 따라 회색조 값이 다르게 나타나므로 이미지의 회색조 값 비교를 통해 상을 구분한다. 순환골 재의 고체상은 수화된 시멘트풀과 천연골재로 구분되는데, 시멘트풀과 천연골재는 CT이미지 상에서 유사한 회색조 분포를 보여 상 을 구분하기 어렵다. 본 연구에서는 Unet-VGG16 네트워크를 활용하여 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재를 분할하는 자동화 방법 을 제안하였다. 딥러닝 네트워크를 활용하여 2차원 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재 영역을 분할하는 방법과 이를 3차원으로 적 층하여 3차원 천연골재 이미지를 얻는 방법을 제시하였다. 선별된 3차원 천연골재 이미지에서 각각의 골재 입자를 분할하기 위해 이 미지 필터링을 사용하였다. 골재 영역 분할 성능을 정확도, 정밀도, 재현율 F1 스코어를 통해 검증하였다.

PURPOSES : This study estimates the effects of traffic safety policies (e.g., the Minsik Act) on the seriousness of traffic accidents in children protection zones. METHODS : A difference-in-differences framework in which the change in the gap of seriousness of traffic accidents occurring in children protection zones and those occurring outside the zone before and after the implementation of the Minsik Act was applied. Furthermore, a placebo test, in which the samples are restricted to a specific period, is irrelevant to the time of students going to school. RESULTS : On average, when the factors causing traffic accidents are not controlled, the degree of damage in traffic accidents in children protection zones appears to be more serious The introduction of the Minsik Act has been shown to reduce the damage from traffic accidents in children protection zones. In particular, illegal U-turns and signal violations increased the severity of traffic accidents in children protection zones, and trucks caused the greatest damage. CONCLUSIONS : The traffic safety policy for children protection zones (Minsik Act) is effective in improving traffic safety by simply “strengthening legal regulations.” This strengthens the importance of traffic safety education to prevent drivers from engaging in driving behaviors such as illegal U-turns and traffic signal violations. It is necessary to ensure the traffic safety of children by establishing a truck operation policy that bypasses children protection zones.

본 연구는 동물매개 치유농장을 방문한 방문객의 특성을 분석하고, 이들 방문객을 대상으로 동물매개 치유농업의 활성화를 위한 속성별 중요도와 성취도를 조사하였다. 결과를 토대로 동물매개 치유농업 관련 전문가, 공무원, 연구원 등에게 정책수립과 연구 기초자료를 제공하고, 치유농장 품질인증제에 따른 수요자 맞춤 자료를 제공하고자 연구를 수행하였으며, 분석기법은 Importance-Performance Analysis (IPA)를 활용하였다. 분석결과 1사분면에서는 편의시설, 2사분면은 직원의 전문성, 3사분면은 동물 수의 적정성, 4사분면은 직원의 친절성이 도출되었다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 속성에 적합한 방안을 적용하고 원활한 동물매개 치유농업 정책이 이루어지길 기대한다.

거주민의 도시 건조환경(Urban Built Environment)에 대한 인식은 도시연구, 도시계획 및 도시설계에 중요한 요소이다. 범죄불안감이란 특정 장소와 특정 범죄에 대해서 느끼는 범죄 발생 가능성에 대한 불안감의 심리량을 의미하는데, 이는 개개인의 주관적인 평가이다. 범죄불안감은 실제 범죄율보다 빠르게 증가하고 있어, 사람들이 범죄불안감을 느끼는 지역을 찾는 것은 범죄예방 에 효과적이며 중요한 과정이다. 하지만 기존 연구에서 도시 건조환경에 대한 불안감 측정은 소수의 사람과 제한된 범위를 대상으로 설문조사나 현장조사에 의존하여 제한적이었다. 본 연구의 목적은 거리영상과 딥러닝 기술을 활용하여 시민들이 느끼는 범죄 불안감 을 측정하고 시각화하는 것이며 연구대상지역은 서울시 영등포구이다. 거리영상을 활용하여 범죄불안감을 측정하기 위해서는 거리 영상에 대한 사람들의 범죄불안감을 측정하고, 이를 딥러닝 모델을 활용하여 평가점수를 예측하는 모델을 구축해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 카카오맵 API를 활용하여 거리영상을 수집하였다. 수집한 영상 중 20,886장의 거리영상을 활용하여 상대적으로 불안감을 느끼는 거리가 어느 쪽인지를 응답하도록 하는 171,942개의 훈련데이터 셋을 구축하였다. 구축된 쌍별비교 데이터 셋으로 Global-Patch-RSS-CNN모델을 훈련 후, 훈련된 모델을 연구대상 지역 전체에 적용하여 범죄불안감 예측점수를 도출하고 시각화였 다. 본 연구는 거리영상과 딥러닝 기술을 활용하여 도시의 범죄불안감을 측정하는 첫 사례를 제시하였다는 점, 그리고 범죄불안감이 높게 평가되는 지역의 환경 특성을 분석하여, 효과적인 도시 계획 및 범죄 예방 전략 수립에 기여할 수 있다는 점에 의의가 있다.

Yuzu (Citrus junos) undergoes traditional processing to create preserved yuzu with a sugar content of 50%. This study aimed to produce low-sugar yuzu syrup using artificial or natural sweeteners instead of sugar. Among artificial sweeteners, maltitol showed minimal browning and lack of deposition at high temperatures. The addition of xanthan gum (0.2%) and carboxymethyl cellulose (0.2%) resolved the issue of layer separation and viscosity decrease of yuzu syrup. Alternatively, grain syrup, a natural sweetener, improved viscosity and homogeneity without the additives. Yuzu syrups were developed using yuzu juice and preserved yuzu, with maltitol (20~40%) or grain syrup (50~70%) as the sweetener. Yuzu syrups containing 35% maltitol (M35) or 55% grain syrup (G55) had less than 5% and 10% free sugar, respectively. These syrups exhibited taste patterns similar to commercial yuzu syrup in analysis using an electronic tongue. Furthermore, M35 and G55 contained yuzu flavonoids at concentrations of 19.82 mg/g and 24.09 mg/g, respectively. Antioxidant activity (DPPH, ABTS radical scavenging) of M35 and G55 was equivalent to 10.55, 17.59 mg/100 g of Vitamin C and 97.39, 33.92 mg/100 g of Vitamin C, respectively. Consequently, M35 and G55 offer promising alternatives to preserved yuzu, providing low-sugar yuzu syrups enriched with functional ingredients.

본 연구는 최근 다양한 분야에서 지상레이저스캐너의 활용도가 증가하고 있지만 현재까지 국내에서는 표준작업방법이나 일관된 품질의 성과를 보장하기 위한 규정이 마련되어 있지 않아 일관된 작업절차의 확립이 필요한 실정이다. 지상레이저스캐너를 활용한 측량 성과물 제작에 적용할 수 있는 규정 마련을 목적으로 지형측량에 대한 지상레이저스캐너를 활용한 작업절차를 수립하 고, 공공측량 작업규정 제정에 기여하고자 하였다. 지상레이저스캐너를 활용한 국내･외 다양한 분야에서 적용하고 있는 작업절차 및 지침의 사례를 조사하고 비교･분석하여 지형측량 작업절차를 수립하였으며. 실험 대상지역을 선정하여 지상레이저스캐너를 활용한 3차원 점군데이터 생성 실험을 수행하였다. 실험을 통해 획득한 검사점(특정점)의 3차원 좌표에 대한 정확도 평가 결과 일산호수공원의 RMSE는 수평으로 3.1cm, 수직으로 1.3cm이며, 서삼릉의 RMSE는 수평으로 1.7cm, 수직으로 1.0cm인 것을 확인하 였으며, 획득한 3차원 점군데이터를 활용한 지형데이터 생성과 수치도화를 통해 작업절차를 검증하였다.

만성췌장염의 합병증 중 하나인 외분비 기능부전은 환자의 삶의 질을 저하시키는 주요한 요인 중 하나이며, 이에 대한 적극적인 진단 및 치료가 필요하다. 여러 검사법들이 사용되고 있으나 국내에서의 정확도가 낮고 모니터링에 용이하지 않아 활용도가 낮으며, 많은 비용이 소요된다는 단점이 존재한다. 외국에서는 유용성이 검증된 PEI-Q는 이러한 단점들을 보완할 수 있을 것으로 기대되는 검사법 중 하나로, 국내에서의 유용성 검증이 필요하나 임상에서 적극적으로 활용한다면 비교적 적은 비용으로도 환자의 높은 순응도를 유도할 수 있을 것으로 예상된다. 추후 이에 대한 다 기관 연구와 협의가 필요하다.

PURPOSES : Pavement surface friction depends significantly on pavement surface texture characteristics. The mean texture depth (MTD), which is an index representing pavement surface texture characteristics, is typically used to predict pavement surface friction. However, the MTD may not be sufficient to represent the texture characteristics to predict friction. To enhance the prediction of pavement surface friction, one must select additional variables that can explain complex pavement surface textures. METHODS : In this study, pavement surface texture characteristics that affect pavement surface friction were analyzed based on the friction mechanism. The wavelength, pavement surface texture shape, and pavement texture depth were hypothesized to significantly affect the surface friction of pavement. To verify this, the effects of the three abovementioned pavement surface texture characteristics on pavement surface friction must be investigated. However, because the surface texture of actual pavements is irregular, examining the individual effects of these characteristics is difficult. To achieve this goal, the selected pavement surface texture characteristics were formed quantitatively, and the irregularities of the actual pavement surface texture were improved by artificially forming the pavement surface texture using threedimensionally printed specimens. To reflect the pavement surface texture characteristics in the specimen, the MTD was set as the pavement surface texture depth, and the exposed aggregate number (EAN) was set as a variable. Additionally, the aggregate shape was controlled to reflect the characteristics of the pavement surface texture of the specimen. Subsequently, a shape index was proposed and implemented in a statistical analysis to investigate its effect on pavement friction. The pavement surface friction was measured via the British pendulum test, which enables measurement to be performed in narrow areas, considering the limited size of the three-dimensionally printed specimens. On wet pavement surfaces, the pavement surface friction reduced significantly because of the water film, which intensified the effect of the pavement surface texture. Therefore, the pavement surface friction was measured under wet conditions. Accordingly, a BPN (wet) prediction model was proposed by statistically analyzing the relationship among the MTD, EAN, aggregate shape, and BPN (wet). RESULTS : Pavement surface friction is affected by adhesion and hysteresis, with hysteresis being the predominant factor under wet conditions. Because hysteresis is caused by the deformation of rubber, pavement surface friction can be secured through the formation of a pavement surface texture that causes rubber deformation. Hysteresis occurs through the function of macro-textures among pavement surface textures, and the effects of macro-texture factors such as the EAN, MTD, and aggregate shape on the BPN (wet) are as follows: 1) The MTD ranges set in this study are 0.8, 1.0, and 1.2, and under the experimental conditions, the BPN (wet) increases linearly with the MTD. 2) An optimum EAN is indicated when the BPN (wet) is the maximum, and the BPN decreases after its maximum value is attained. This may be because when the EAN increases excessively, the space for the rubber to penetrate decreases, thereby reducing the hysteresis. 3) The shape of the aggregate is closely related to the EAN; meanwhile, the maximum value of the pavement surface friction and the optimum EAN change depending on the aggregate shape. This is believed to be due to changes in the rubber penetration volume based on the aggregate shape. Based on the results above, a statistical prediction model for the BPN (wet) is proposed using the MTD, EAN, and shape index as variables. CONCLUSIONS : The EAN, MTD, and aggregate shape are crucial factors in predicting skid resistance. Notably, the EAN and aggregate shape, which are not incorporated into existing pavement surface friction prediction models, affect the pavement surface friction. However, the texture of the specimen created via three-dimensional printing differs significantly from the actual pavement surface texture. Therefore, the pavement surface friction prediction model proposed in this study should be supplemented with comparisons with actual pavement surface data in the future.

PURPOSES : This study is conducted to evaluate the development of materials for extinguishing ESS(Energy Storage System) fires in electric vehicles using industrial byproducts. METHODS : Grout containing an appropriate amount of fly ash, silica fume, blast furnace slag powder, and ferronikel slag, which are industrial byproducts, was prepared. The fluidity, stress, and mechanical properties were evaluated in accordance with standard test methods. RESULTS : The fluidity of the materials used for the evolution of ESS fires differed depending on the material of the industrial byproducts. In the case of blast furnace slag, its fluidity is low owing to viscosity even when it content is high, and the use of ferronikelsrag is shown to be suitable for the evolution of ESS fires in fluidity and curing tests. CONCLUSIONS : Fire-extinguishing materials using industrial byproducts require a long curing time but exhibit the fluidity required for ESS fire extinguishment. In particular, the curing and fluidity of Peronikel slag and fly ash are suitable for ESS fire extinguishing.

Until now, research on consumers’ purchasing behavior has primarily focused on psychological aspects or depended on consumer surveys. However, there may be a gap between consumers’ self-reported perceptions and their observable actions. In response, this study aimed to investigate consumer purchasing behavior utilizing a big data approach. To this end, this study investigated the purchasing patterns of fashion items, both online and in retail stores, from a data-driven perspective. We also investigated whether individual consumers switched between online websites and retail establishments for making purchases. Data on 516,474 purchases were obtained from fashion companies. We used association rule analysis and K-means clustering to identify purchase patterns that were influenced by customer loyalty. Furthermore, sequential pattern analysis was applied to investigate the usage patterns of online and offline channels by consumers. The results showed that high-loyalty consumers mainly purchased infrequently bought items in the brand line, as well as high-priced items, and that these purchase patterns were similar both online and in stores. In contrast, the low-loyalty group showed different purchasing behaviors for online versus in-store purchases. In physical environments, the low-loyalty consumers tended to purchase less popular or more expensive items from the brand line, whereas in online environments, their purchases centered around items with relatively high sales volumes. Finally, we found that both high and low loyalty groups exclusively used a single preferred channel, either online or in-store. The findings help companies better understand consumer purchase patterns and build future marketing strategies around items with high brand centrality.