본 연구는 도로 보수 후 새롭게 도입되거나 개선된 도로안전시설 중 노면표시와, 안전운전에 간접적인 영향을 미치는 도로 노면 상 태에 대한 이용자 만족도를 연령 및 업종별로 분석하고자 수행되었다. 운전자 430명을 대상으로 5점 리커트 척도 설문을 시행하고, SPSS 27.0을 이용해 일원배치 분산분석(ANOVA)과 사후 검정을 실시하였다. 그 결과, 노면표시(크기·선명도·야간시인성)는 업종별(관 리·사무·전문직, 운전직, 학생 등)로 유의미한 차이가 있었고, 연령대별로는 10대가 노면표시 크기에 가장 만족도가 높았으며 고령층으 로 갈수록 낮아졌다. 또한 운전직의 만족도가 전반적으로 낮아 노면표시가 실제 주행에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 연령별·업종별 특성을 고려한 도로환경 및 정책 개선에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

국내 태양광 산업은 2000년대 초 크게 성장하였으나 태양광 패널의 수명이 도래함에 따라 폐패널 발생량이 급격히 증 가할 것으로 예상된다. 그러나 태양광 패널의 주요 구성요소인 강화유리는 상용화된 재활용 기술이 부족하여 대부분 파 쇄 후 매립되고 있는 실정이다. 향후 대량 발생하게 될 폐패널의 재활용 기술 개발 필요성이 대두됨에 따라 태양광 폐패 널의 강화유리를 아스팔트 콘크리트 재료로서 재활용할 수 있는 기술을 개발하고자 하였다. 따라서 폐패널 유리 골재를 제조 및 이를 적용한 아스팔트 혼합물의 배합설계를 수행하였으며 일반 아스팔트 혼합물과 폐패널 유리 골재 아스팔트 혼합물의 성능평가 및 경제성을 비교·분석하였다. 그 결과 폐패널 유리 아스팔트 혼합물이 저온균열 저항성을 제외한 모 든 성능 시험에서 우수한 성과를 보였으며, 경제성 또한 일반 아스팔트 혼합물과 비교 시 뛰어난 것으로 나타났다.

본 연구는 한국 기상대 데이터를 활용하여 콘크리트 포장의 깊이별 온도를 예측하는 ANN(Artificial Neural Network) 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존의 열평형 방정식 기반 모델은 특정 지역의 기상 데이터를 필요로 하기 때문에 일반적인 적용이 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 ANN을 활용하여 기상대 데이터를 기반으로 범용적 인 온도 예측 모델을 개발하고자 한다. 이를 통해 다양한 지역 및 환경 조건에서도 적용 가능한 모델을 구축하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 2017년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지의 1시간 단위 기상 및 온도 데이터를 활용하며, 0.05m, 0.15m, 0.25m, 0.35m, 0.45m 깊이별 온도 데이터를 학습 데이터로 사용한다. 입력 변수로는 기온, 풍속, 강수량, 습도, 일 조량, 일사량, 적설량, 적운량, 지면온도를 포함한다. 이러한 다양한 기상 데이터를 활용하여 신경망 모델을 학습하고, 기 존 방식보다 높은 정확도를 확보하는 것이 연구의 핵심 목표이다. 기존 ANN 구조인 O = WI + B에서 확장된 O = W(I + (WI + B)) + B 형태의 비선형 구조를 적용하여 기존 모델이 가지는 비선형 관계 반영의 한계를 극복하고자 한다. 또한, 선형 다중 은닉층 모델과 비선형 다중 은닉층 모델을 각각 개발하여 성능을 비교하고, 비선형 모델의 필요성과 일반화 능력을 평가할 예정이다. 최종적으로 두 모델의 성능을 평균 제곱 오차 및 평균 절대 오차 등과 같은 평가 지표들을 이용하여 비교 분석하고, 가장 적합한 모델을 도출하고자 한다.

본 연구는 레드오션화된 K-Pop 걸그룹 시장에서 새로운 차별화 전략의 방향성을 모색하고자 했다. 이를 위해 2023년 10월 데뷔한 영파씨 (YOUNG POSSE)의 사례를 ERRC 모델을 통해 분석했다. 연구 방법으로는 내용분석과 심층 인터뷰를 실시했다. 분석 결과, 영파씨는 '제거' 측면에서 걸그룹의 전통적 이미지와 대중적 음악 문법을 과감히 제거했다. '청순함', '귀여움', '섹시함'과 같은 정형화된 콘셉트 대신 '악동 같은', '장난기 넘치 는' 이미지를 구축했으며, 이지 리스닝(Easy-Listening)이나 후크송(Hook Song) 위주의 음악 대신 정통 힙합의 다양한 하위 장르를 실험했다. '감소 ' 측면에서는 음악방송 활동 기간을 6~8주에서 3~4주로 축소하고, SNS 활 동과 이미지 보정을 최소화하는 전략적 선택을 했다. '증가' 측면에서는 멤 버들의 음악 제작 참여도를 획기적으로 높여 데뷔 앨범부터 전원이 작사에 참여했으며, 힙합 문화에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 한국과 미국의 힙합을 자연스럽게 융합했다. '창조' 측면에서는 '역사적 오마주'라는 독창 적인 음악적 접근법을 개발하고, '스트릿 크레딧(Street Credit)'을 평가 기 준으로 도입했다. 본 연구는 레드오션화 되고 있는 K-Pop 걸그룹 시장에 서 장르적 전문성과 문화적 진정성을 통한 차별화 가능성을 제시했다는 점 에서 의의가 있다.

본 연구는 한국어교육 분야의 기존 메타버스 관련 개별 연구를 혼합연 구의 방법으로 종합적으로 분석하고 수업 모형 개발을 통해 구체적인 교 육 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 먼저 일차 선정된 한국 어교육 분야의 학술지 논문 및 학위논문 52편을 대상으로 통합 요소를 도출하고, 양적·질적·혼합적 방법으로 결과를 통합하였다. 먼저 양적 통 합 결과 교육 분야에서 많이 활용되는 플랫폼, 학습자 대상 및 숙달도 수준의 경향성을 확인할 수 있었다. 다음으로 혼합적 통합 결과 메타버 스 활용 수업에 대한 인식과 기대, 몰입감 및 실재감과 관련된 의견을 통합할 수 있었다. 마지막으로 질적 통합 결과 기존 연구에서 제안한 수 업 모형 사례를 분석하고 교육 방안과 방향성 내용을 통합하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 메타버스 활용 모듈식 한국어 수업 모형을 제안 하였다. 이 모형은 지식 중심, 상호작용 중심, 수행 중심 모듈로 구분되 며 수업 환경이나 학습자에 따라 적용할 수 있도록 구성되어 효용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

This study aims to collect and analyze Common European Framework of Reference for Languages (CEFR)-related research in Korean language education to identify emerging trends. It examines 28 academic articles published in Korea from 2020 to 2024, using text mining and language network analysis methods. Term Frequency (TF) and Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) analyses revealed that studies on curriculum design and application in Korean language education appeared with high frequency. Semantic network analysis identified key research directions, such as comparing proficiency level systems in Korean curricula, proposing “mediation” activities based on CEFR, and evaluating CEFR as an assessment tool. Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling categorized the studies into three groups: (1) research directly analyzing CEFR, (2) research applying CEFR to overseas Korean language curriculum design, and (3) research comparing existing Korean curricula with CEFR. This study is significant as the first to analyze CEFR-related research trends in Korean language education. By employing objective data analysis tools such as text mining, it enhances the reliability of findings and provides valuable insights into recent research trends.

The purpose of this study is to examine learners’ perceptions of AI-based machine translation (MT) in high school ‘Reading British and American Literature’ classes. This research explored how students perceived the impact of MT on their class participation, learning motivation, confidence in English use, and improvement in English ability. The study also examined how the effectiveness of MT use differed according to students’ English proficiency levels. A total of 153 third-year students participated in a nine-week English literature course. Data were collected through an online survey and statistically analyzed. The findings reveal that students showed positive perceptions regarding class participation, learning motivation, confidence in English use, and improvement in English ability. Notably, participation in the English literature classes using AI-based MT was significantly higher than that in other English classes. Analysis by English proficiency levels showed no significant differences in class participation and affective factors (learning motivation and confidence). However, lower-proficiency learners perceived greater improvement in English proficiency compared to higher-proficiency learners. These results suggest that incorporating AI-based MT in English literature classes can create an inclusive learning environment that supports learners across different proficiency levels, particularly benefiting lower-proficiency students in terms of improvement in English ability.

선박의 선장이 일정한 목적을 가지고 일시 운항을 정지하는 경우인 정류는 실무에서 흔한 일이다. 이러한 정류 중인 선박의 법적 지위는 COLREG에서 정의하고 있지 않고, 학자들의 의견과 판례에서 일반항법 적용과 선원의 상무규정 적용이 상호 대립하고 있는 상황이다. 따라서 선박 상호 간에 어떠한 선박이 유지선, 피항선이 되는지 모호한 상황이다. 또한, 법적 지위의 불명확성으로 인하여 정류 중인 선박은 대수속력이 없는 항행중인 동력선이 되고, 이는 다른 선박에서 정류 중인 선박을 외관상 식별할 방법이 없는 상황이다. 이에 정류 중인 선박의 충돌사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 모호성을 제거하여 선박충돌사고를 예방할 필요가 있다. 한편, 선박자동 식별장치(AIS)는 선박의 위치, 침로, 속력 등의 정보와 더불어 항해상태에 대한 정보를 실시간으로 제공하는 장치이다. 항해상태는 IMO Res.A.1106(29)에 따라 항행중, 정박중, 조종제한선 등 선박의 현재 상태를 외부로 표시할 수 있는 기능인데, 현재 13번째 항목이 미래 사용 을 위하여 남겨두었다. 따라서 해당 항목에 ‘정류 중인 선박’을 할당하여 외부에서 정류 중인 선박의 상태를 확인할 수 있도록 하는 것을 제안한다.

본 연구에서는 동아시아의 지리적, 문화적 환경과 기후의 유사성을 공유하는 한국, 중국, 일본 세 나라의 발효 전통주 제조 과정에 관하여 살펴보고, 이 과정에서 발생하는 부산물의 활용 가능성을 비교 분석하였다. 쌀을 주원료로 하는 전통 발효주는 곰팡이 균류를 배양, 첨가하여 당을 분해하고 알코올과 이 산화탄소로 전환되는 발효과정을 거쳐 액상과 고체상을 분리하는 과정을 통해 술을 얻는다. 이때, 사용하 는 곰팡이 균류의 종류는 각국의 전통주의 성분을 차별화하는 주요 요인이 된다. 쌀의 성분과 미생물의 대 사산물로 인해 전통주뿐만 아니라 주박에도 3대 필수 영양소인 탄수화물, 지방, 단백질과 생체 활성에 도움 을 주거나 술의 향과 맛에 풍미를 더해주는 다양한 유기 분자들이 포함되어 있음을 확인하였다. 세 나라의 발효 전통주 주박에 들어있는 성분을 비교하고, 이들 성분의 복합적 영향으로 나타나는 생체 활성에 관한 연구들을 조사하였다. 공통 적으로 항산화 효과, 항균 및 항알러지 효과, 항고혈압 작용, 지방 축적 저해 활 성 등 현대 사회에서 대두되고 있는 대사성 질환 문제를 해결할 수 있는 연구 결과들이 보고 되었다. 이러 한 결과는 폐기물로 간주 되던 주박이 식품이나 스킨케어 제품, 바이오에너지의 고부가가치 원료로 재 탄 생할 가능성을 보여주었다. 술이 인류에게 지속적으로 유익을 제공하는 한 술은 지속적으로 생산될 것이며, 이와 동시에 발생하는 폐기물의 재자원화에 대한 노력 역시 지속적으로 이루어져야 한다. 이러한 결과들로 부터, 주박은 생체 활성 원료 및 산업 자원으로 중요한 소재가 될 것이라 기대한다.

The purpose of this study is to select a fishing gear deposit marking method for the gear deposit system implemented for gillnet. The fishing gear deposit system was implemented in Korea for the first time in the world in January 2024 for fish trap, and it is scheduled to be expanded to gillnets and buoys by 2026. In this study, an AHP (Analytic Hierarchy Process) survey was conducted with 34 experts. The AHP analysis method was used to calculate the weights of each criterion that influence the selection of the deposit marking method, in order to determine the optimal marking method that considers both qualitative and quantitative criteria. Experts prioritized the label-type marking and preferred the weight-based deposit unit for its ease of application and ability to measure multiple gear widths at once. This study quantitatively reflects the opinions of experts on the selection of the gillnet deposit system. Future research should examine the impact of marking method on fishing performance, durability, and institutional improvements.

이 연구는 생성형 인공지능(Gen AI) ChatGPT를 활용한 초등과학 모의수업에서 나타나는 실천적 특성 탐색을 목적으로 한다. 비수도권 소재 교육대학교 과학교육과의 예비교사 29명을 대상으로, 태양계와 별, 날씨와 우리 생활, 지 구와 달의 운동, 계절의 변화 등 지구와 우주 영역의 대단원을 중심으로 5주간 한 차시 과학 수업을 준비하였다. 자료 는 수업 지도안, 수업 자료, 활동지, ChatGPT 대화 로그, 모의수업 영상 및 음성녹음, 반구조화된 면담 등을 통해 수집 되었다. 자료 분석은 기술 통합 평가 틀(TIAR)을 수정하여 주제 중심 분석과 반복적 비교 분석을 통해 귀납적으로 진 행되었다. 연구 결과, ChatGPT는 초등과학 수업에서 교육과정과의 연계성, 교수학습 모형, 도구적 활용 측면에서 유의 미하게 작용할 수 있음을 보였다. 특히, ChatGPT는 학습 활동을 촉진하는 도구로 긍정적인 역할 수행의 가능성을 나타냈다. 그러나 ChatGPT 활용 시 정보의 신뢰성 문제, 명령어 입력 한계, 학생들의 Gen AI 의존성, 교사의 역량 요구 증가 등 도전 과제도 확인되었다. 이 연구는 ChatGPT가 과학교육에서 학습 촉진자로 유용하게 활용될 수 있음을 시사 하며, 효과적인 활용을 위해 교사의 비판적 사고와 기술적 역량 강화를 제언하였다.

Water-soluble substances like hydrogen fluoride, generated in semiconductor manufacturing, pose serious health and environmental risks, underscoring the need for effective capture devices. Vertical liquid capture devices help by aggregating and discharging hazardous substances with water, but their design can lead to backflow during abnormal operations, causing unintended releases and impacting efficiency and safety. This study seeks to improve a vertical liquid collection device’s containment performance by optimizing its geometry. The vertical wall was rotated at various angles and directions, and turbulent kinetic energy and streamline distribution were analyzed to assess vortex formation and flow characteristics. These structural modifications identify optimal conditions to control hazardous substance migration, offering insights for future pollutant removal device designs.

대규모 하천의 수량(river storage) 변동으로 인해 발생하는 지각 변형을 정량적으로 평가하기 위해, GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반의 지각 변위 자료와 GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) 인공위성 중력 자료, 그리고 WaterGAP 수리 모형 산출 자료를 종합적으로 분석하였다. 우리는 아마존 강 유역에 대해 수로에 집중되어 분포하는 하천 수량 변동을 선 형태의 하중으로 모형화하고, 이로부터 유발되는 지각의 탄성 변형을 계산해 GNSS 관측치와 비교하였다. 이를 통해, 이 지역에서 발생하는 계절적 지각 변위 중 하천 수량 변동에 기인하 는 성분을 선 하중 모형으로 성공적으로 설명할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 원격 탐사 자료를 활용해 대규 모 하천의 수량 변동을 추정할 수 있을 뿐 아니라, 이를 토대로 GRACE가 관측하는 육상 물 저장량(terrestrial water storage, TWS)에서 토양 수분이나 지하수 변동 등의 개별 요소를 분리 및 검증할 수 있는 방법론을 제시한다. 나아가, 본 연구에서 제안된 접근법은 기후 변화로 인한 수문학적 재해 예측과 수자원 관리 등 다양한 분야에서 더욱 정교한 해석과 활용을 가능하게 할 것으로 기대된다.

오일펜스는 해상에 유출된 기름의 확산을 차단하기 위해 신속하게 설치되는 방제자재이다. 본 연구에서는 소형경비정과 소형 방제정에 간편하게 적재하고 운용할 수 있는 자동팽창식 폴딩 오일펜스를 개발하였다. 폴딩 오일펜스는 별도의 공기 주입 없이 스프링에 의해 자동으로 팽창되며, 내부 구조체 상부의 부력체에 의해 삼각형 형태로 안정된 기립 상태를 유지한다. 또한 국내 오일펜스 A형 형식 승인 규격(수면상 20~30 cm, 수면하 30~40 cm)을 충족하는 것으 확인하였고, 조파수조 및 실해역 실험을 통해 기능 구현을 검증하였다. 핵 심 부품인 인장스프링에 대해 10,000회 피로시험과 염수침지시험을 수행한 결과, 성능에 이상이 없음을 확인하였다. 본 장비의 개발은 해 양오염사고의 초동방제 대응능력을 향상시키고, 국내외 해양방제산업의 발전에 기여할 것으로 기대된다.

본 연구는 청소년의 삶의 만족도에 영향을 미치는 주요 요인을 탐색하 기 위해 의사결정나무모형과 로지스틱 회귀분석을 활용하였다. 연구는 경 상북도 내 중학교 5개교에 재학 중인 1,716명의 학생들을 대상으로 수행 되었으며, 부모양육태도, 교사와의 관계, 친구관계, 사회정서역량 등을 주 요 독립변인으로 설정하였다. 분석은 SPSS 28.0과 Stata 16.0을 활용하 여 이루어졌으며, 기술통계, 상관관계분석, 의사결정나무모형, 로지스틱 회 귀분석 등을 수행하였다. 분석 결과, 의사결정나무모형에서는 사회정서역 량 중 자기인식(자기개념)이 삶의 만족도에 가장 중요한 요인으로 확인되 었으며, 부모양육태도 중 따뜻함과 자율지지, 친구관계, 그리고 자기관리 (목표관리)와 (정서조절)도 주요한 영향을 미치는 변수로 나타났다. 로지스 틱 회귀분석에서는 부모양육태도(따뜻함(OR=1.700), 자율지지(OR=1.549)), 교사와의 관계(OR=1.508), 친구관계(OR=1.893), 사회정서역량 중 자기인 식(자기개념)(OR=1.646)과 자기관리(정서조절(OR=1.365), 목표관리(OR=1.279)) 가 삶의 만족도를 유의미하게 예측하였다. 이 연구는 청소년들의 삶의 만 족도를 향상시키기 위해 가정과 학교에서 제공하는 사회적 지지 및 사회 정서역량 개발의 중요성을 강조하며, 이를 위한 교육적·정책적 개입 방안 을 제시한다. 향후 연구에서는 다양한 지역과 연령대를 포함한 종단적 연 구를 통해 보다 일반화된 결과를 도출할 필요가 있다.

The objectives of the study were to examine food waste generation and reduction efforts at home, and to identify factors affecting the intention to reduce food waste. A total of 3,321 food buyer responses were used from the 2022 Consumer Behavior Survey for Food of the Korea Rural Economic Institute. Statistical methods for a complex sample were applied by using a SPSS program (ver. 26.0). The average daily food waste generation per household significantly differed by the main food purchaser’s age and household size. Plate waste and food waste from preparation were the main types of food waste. A multiple regression analysis revealed that intention to reduce food waste was influenced by the main types of food waste, the average daily amount of food waste, the perceived amount of food waste, and the perceived importance of food waste reduction after adjusting for the age of the main food purchaser and household size. Since the amount of food waste was affected by a series of food behaviors as well as consumer’s intention to reduce waste, empirical research on the types and amounts of food waste generated in Korean households and qualitative research on behaviors and attitude affecting food waste are needed.

본 연구는 일본잎갈나무 임분의 지위지수식을 도출하고, 지위지수별 연평균생장량의 차이 및 연평균생장량을 구할 수 있는 추정식을 도출하고자 수행되었다. 본 분석은 국가산림조사에서 일본잎갈나무림으로 판단된 표준지를 대상으로 하였으며, 이용된 표준지 개소수는 576개소였다. 지위지수는 Schumacher 모델을 적용시켜 도출하였으며, 이의 통계적 적합도는 59%였고, 편의는 –0.0002으로 아주 낮게 나타났다. 따라서 추정식은 활용에 있어 문제가 없을 것임을 확인할 수 있었다. 지위지수의 높고 낮음에 따라 연평균생장량의 평균값이 차이가 발생하는지 확인하기 위해 시도한 t-test는 5% 유의수준에서 유의성이 인정되었다. 그러므로 일본잎갈나무를 심을 때 적지적수에 조림한다면, 본 분석 결과와 같이 연평균생장량도 우수하게 될 것이다. 연평균생장량은 지위지수가 변함에 따라 발생할 수 있는 것이므로, 지위지수를 설명변수로 하는 연평균생장량 추정식이 국내 처음으로 도출되었다. 본 분석은 직선식, 곡선식, 지수식 등 5가지 수식을 적용시켰으며, 분석 결과, 식의 적합도 지수는 0.25∼0.26의 범위에 있었고, 편의는 –0.0002∼0.0016, 오차의 표준오차는 2.88∼2.92 인 것으로 나타났다. 도출된 5개 수식에 대해 지위지수를 X축으로 하는 잔차도를 그려본 결과, 잔차는 모두 “0”을 중심으로 고르게 분포하고 있어, 통계적 수치 등을 고려할 때 본 추정식은 충분히 사용 가능할 것이다.

노면결빙에 따른 전도사고 및 블랙아이스에 의한 사고 등이 증가하고 있으며 이를 해결하기 위한 발열 시멘트 복합체에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 리튬이차전지 산업에서 발생되는 폐 CNT 폐 음극재 등 탄소계 산업부산물을 활용하여 고상탄소 캡슐을 제조 하고 이를 혼입하여 레미탈 및 모르타르 실험체를 제조하여 전기 인압에 따른 중심부 표면 온도 측정 및 열화상 카메라를 통하여 발열 성능을 평가하였다. 고상탄소캡슐 혼입량이 증가할수록 발열 성능이 우수하게 나타났으며 레미탈 실험체의 경우 DC 24 V에서 모든 실험체가 35분 내 표면온도 60℃ 이상 나타내었다. 모르타르 실험체의 경우 전기 인압 DC 24 V에서 고상탄소캡슐을 19% 이상 혼입 시 소요시간 30분 내 30℃ 이상의 발열 상승 목표를 만족하는 것으로 나타났다.

본 연구는 시멘트 산업의 대체연료(폐합성수지 등) 사용량 증대에 따라 이를 활용한 탄소배출 저감 및 시멘트/콘크리트 제조 적용 기술 및 방안에 대해 검토하고자 했으며, 향후 시멘트 산업의 탄소중립 실현을 위한 기초 자료로써 활용하고자 한다. 시멘트 제조 에 있어 폐합성수지 사용은 경제적 장점과 높은 발열량으로 인해 연료로서의 가치가 높은 것으로 나타났으며, 열경화성 수지는 부가가 치가 높은 저탄소 시멘트 복합체의 비반응성 골재로 작용할 수 있는 것으로 확인되었으며, 감마선 조사는 다양한 폐플라스틱의 성능 평가에 적용되는 것으로 확인되었다.

This study compared the dietary perceptions, food labeling behaviors, and purchasing patterns of vegetarians and nonvegetarians. The data from 5,811 adults aged ≥19 years who participated in the 2023 Consumer Behavior Survey for Food were analyzed. The participants were divided into vegetarians and non-vegetarians according to their dietary practices. Vegetarians were further divided into strict, semi, and occasional vegetarians. Non-vegetarians regularly consumed plantand animal-based foods without dietary restrictions. Vegetarians comprised 15.4% of the participants, and health (50.4%) was the primary motivation for adopting a vegetarian lifestyle. Compared to non-vegetarians, vegetarians prioritized their rights and responsibilities as citizens and identified a vegetable-centered diet as the most crucial factor for health. Vegetarians showed greater interest and trust in food labeling than non-vegetarians. Vegetarians selected a wider variety of food and had different purchasing motivations when purchasing eco-friendly foods than non-vegetarians. Vegetarians exhibited higher purchase frequencies across all categories than non-vegetarians and had different reasons for purchasing convenience foods. These findings highlight the diversity of vegetarian dietary motivations and behaviors, emphasizing the need for tailored dietary policies and education.