The study on the efficiency improvement of qualification procedures for low Earth orbit (LEO) satellites analyzed the differences between the European ECSS and the American NASA standards. ECSS allows flexible test tailoring to accommodate project-specific requirements, whereas NASA enforces strict standardized procedures to ensure high reliability. Additionally, ECSS prioritizes cost efficiency, while NASA emphasizes reliability. In terms of application scope, NASA focuses on private-sector collaborations, whereas ECSS is centered on cooperative projects within Europe. Based on this comparative analysis, this study proposes a qualification framework for Korean LEO satellites, categorizing 18 qualification test items into mandatory and optional groups. This approach is expected to enhance the reliability, performance, and stability of satellite systems. Therefore, the proposed Korean qualification test sequence should be implemented and incorporated into national defense standards. This will strengthen the systematic structure of the qualification process while maximizing efficiency in terms of testing time and cost.

본 논문은 행정조사로서 집행되는 해양오염조사가 형사절차와 연결되면서 발생할 수 있는 몇 가지 문제점과 개선방안에 대해 검토한다. 해양경찰청에는 해양사고 시 환경오염을 조사하는 전문 부서가 있다. 이 부서에서는 해양오염 에 대한 행정조사를 시행하고, 그 결과로 해양환경관리법 위반 혐의사항을 수 사부서로 통보하여 수사절차가 개시된다. 이는 행정조사에 따라 수집되는 오염 물질 시료와 분석결과, 행위자 시인서, 선박ㆍ시설의 설비에 대한 자료 등을 수집하고, 그 내용에 대한 보고서를 작성하여 수사부서로 통보하면서 형사절차 로 전환되는 것이다. 이러한 절차는 효율적이기는 하지만 형사소송법상 원칙을 저해할 수 있다. 이를 보완하기 위해 해양오염 조사에 있어서 형법상 적법절차 원칙 적용, 행정조사 진술거부권 검토 및 수집되는 증거의 증명력 제고와 함께 과학적 증거에 대한 기술적 역량 강화가 필요하다.

This study analyzes the comparative value chains of domestically caught coastal mackerel and Norwegian mackerel within the Korean market, across six stages: global supply and demand, domestic production and imports from Norway, distribution of raw mackerel, processing into semi-processed or final products, distribution of final products, and consumption. The research methodology combined qualitative and quantitative approaches, including in-depth interviews with 32 industry stakeholders (from fishing companies to government agencies) and an online survey of 400 Seoul consumers, utilizing conjoint analysis. Norway maintains market dominance through a demand-driven value chain, characterized by quality-focused production, efficient overseas processing networks in Southeast Asia and China, and aggressive marketing by the Norwegian Seafood Council. In contrast, Korea's coastal mackerel industry follows a supplier-driven value chain, facing challenges such as inconsistent quality due to year-round non-selective fishing, limited processing capabilities due to high labor costs and aging workforce, and lack of direct consumer marketing channels. The study identifies structural differences in the Korean market's value chain and suggests strategic improvements for the domestic mackerel industry while highlighting the need for a shift toward a more demand-oriented approach.

This paper addresses a scheduling problem aimed at minimizing makespan in a permutation flow shop with two machines and an inspection process that must be conducted at least once every certain number of outcomes from the first machine. A mathematical programming approach and a genetic algorithm, incorporating Johnson's rule and a specific mutation process, were developed to solve this problem. Johnson's rule was used to generate an initial population, while the mutation process ensured compliance with the inspection constraints. The results showed that within a computation time limit of 300 seconds, the mathematical programming approach often failed to provide optimal or feasible solutions, especially for larger job sets. For instance, when the process times of both machines were similar and the inspection time was longer, the mathematical programming approach failed to solve all 10 experiments with just 15 jobs and only had a 50% success rate for 100 jobs. In contrast, the proposed genetic algorithm solved all instances and delivered equal or superior results compared to the mathematical programming approach.

The 2020 revision of Japan's Wholesale Market Act aimed to improve the financial performance of wholesale companies. Before the revision, the wholesale market saw a continuous decline in transaction volume and value, and the operating profit margin of wholesale companies was 0.18% in 2018, with 38.2% of wholesale companies experiencing operating losses. After the revision of the Wholesale Market Act, the operating profit margin of wholesale companies significantly improved to 0.41% by 2022. The reasons for this improvement are as follows: The transaction amount and the rate of change between 2022 and 2018 showed little difference. The number of markets increased by one central wholesale market, and while the number of buying and selling participants decreased, individual purchase volumes increased. The proportion of auctions further declined, and the number of direct transactions rose. As consignment collection decreased, purchased collection increased, leading to an improvement in financial performance. Ultimately, despite the short time frame, the revision of Japan's Wholesale Market Act led to positive changes that improved the financial performance of wholesale companies.

This study examines public perceptions and language ideologies regarding English use in Korea‘s linguistic landscape by analyzing 2,191 online news comments concerning the English-only menu controversy in 2023. The analysis reveals that negative comments (89%) significantly outnumbered accepting ones (11%). Critical responses view English use as displaying pretentiousness and cultural subservience while posing a threat to Korean linguistic and cultural identity. Critics raise concerns regarding language use, such as incorrect English usage, inconsistent bilingual practices, and discrepancies between displayed and actual proficiency. They also point to issues of information accessibility and the broader trend of excessive English use in Korean society. By contrast, accepting perspectives justify English menu use based on business owners’ autonomy, strategic marketing, the basic comprehensibility of the English used, and the naturalness of English use in the global era. The findings highlight that monolingualism prevails, with English perceived as distinctly “foreign,” while also revealing contradictions in public attitudes, including overreliance on foreign validation of Korean, conflicting views on linguistic hierarchy, and ambivalent attitudes toward English proficiency. This study contributes to a better understanding of public perceptions of English in Korea‘s linguistic landscape and the ideological dynamics underlying language choice in public spaces.

This research, grounded in the extended technology acceptance model, aimed to explore the relationships among factors influencing Korean EFL learners’ acceptance of ChatGPT for English learning in a voluntary usage context. To this end, a questionnaire was distributed to college students who had used ChatGPT for language learning, utilizing a convenience sampling method. A total of 400 responses were analyzed to test hypotheses using structural equation modeling (SEM). Findings revealed that learners’ perceived usefulness significantly predicted their intention to continue using ChatGPT, while perceived ease of use did not. Moreover, learners’ result demonstrability was found to be a predictor of perceived usefulness, whereas subjective norm was not. Both playfulness and output quality significantly influenced learners’ perceived ease of use. This study identified key factors that could enhance EFL learners’ acceptance of ChatGPT by improving perceptions of usefulness and ease of use, offering valuable insights for integrating ChatGPT into English education.

This study examines the price elasticity of demand for mackerel in the Busan Cooperative Fish Market, the largest wholesale fish market in South Korea. Using a two-stage least squares (2SLS) approach, the analysis addresses endogeneity in pricing by incorporating exogenous environmental variables, such as sea surface temperature (SST) and wind speed. The study estimates demand elasticity for three size categories of mackerel-large, medium, and small-and reveals significant differences across these categories. Large-size mackerel exhibits inelastic demand (-0.875), reflecting its status as a staple product with relatively stable consumer demand. Medium-size mackerel shows highly elastic demand (-2.450), likely due to its role as a substitute for both large and small mackerel. Small-size mackerel also demonstrates high elasticity (-3.444), attributed to its primary use in feed and processing, where demand is particularly sensitive to price changes. Diagnostic tests confirm the validity and relevance of the instrumental variables, with SST and wind speed strongly correlated with price but uncorrelated with consumer demand. These findings highlight the critical role of size-specific market characteristics in shaping price elasticity and provide valuable insights for policymakers and industry stakeholders to better manage mackerel supply and ensure pricing stability.

The demand for automated diagnostic facilities has increased due to the rise in high-risk infectious diseases. However, small and medium-sized centers struggle to implement full automation because of limited resources. An integrated molecular diagnostics automation system addresses this issue by integrating small-scale automated facilities for each diagnostic process. Nonetheless, determining the optimal number of facilities and human resources remains challenging. This study proposes a methodology combining discrete event simulation and a genetic algorithm to optimize job-shop facility layout in the integrated molecular diagnostics automation system. A discrete event simulation model incorporates the number of facilities, processing times, and batch sizes for each step of the molecular diagnostics process. Genetic algorithm operations, such as tournament, crossover, and mutation, are applied to derive the optimal strategy for facility layout. The proposed methodology derives optimal facility layouts for various scenarios, minimizing costs while achieving the target production volume. This methodology can serve as a decision support tool when introducing job-shop production in the integrated molecular diagnostics automation system

본 연구의 목적은 통합사회에서 요구되는 역량인 장애감수성을 함양할 수 있는 시민교육으로서의 건강권 교육을 개발하는 것을 목적으로 한다. 연구방법은 이제까지의 장애인식개선을 위한 교육이 비장애인을 대상으 로 한 장애체험 위주의 교육이었다는 문제의식을 기반으로 실행연구를 선택함으로써 건강권 교육 프로그램을 실행하고 평가하였다. 연구결과는 장애의 재해석을 기반으로 한 본 건강권 교육 프로그램은 장애에 대한 단순한 정보 전달이 아닌, 체험과 성찰을 통해 장애를 새롭게 이해하고 장애인에게 공감하는 역량을 형성하는 데 성공적이었다. 융복합 접근의 교육적 결과는 다학제로 구성된 교육과정과 팀티칭 수업이 장애인의 건 강을 사회모델과 의료모델이라는 이분법이 아닌) 다각도로 이해할 수 있 다는 점에서 긍정적이었으나, 교수자의 지속적 상호작용을 통해 연계에 좀 더 노력을 기울일 필요가 있었다. 장애인의 건강하고 풍요로운 삶을 위한 대안을 모색하기 위해서는 다학제간 융복합적 지원이 필요하다. 또 한 장애인의 요구를 수렴하고 전문적인 해결책을 함께 고민할 수 있는 장애인과 비장애인 간 상호작용이 지속적으로 필요하다는 점을 확인할 수 있었다.

기장읍성은 둘레 1,527척 규모의 연해읍성(沿海邑城)으로 1425년(세종 7)에 축조되었 다. 현존 기장읍성은 초축 이후 1451년(문종 1)을 전후한 시기에 증축되어 3,197척으로 규 모가 변화한 것으로 알려져 있다. 이후 시대의 요구에 따라 수축과 증축을 거듭하면서 폐성 된 이후 현재의 모습으로 변모하였다. 그동안 기장읍성의 발굴조사를 통해 600여년 전 이곳에 자리 잡은 기장읍성의 정확한 범위 확인과 잔존 성벽유구의 존재를 확인하였다. 그리고 문헌과 고지도, 지적도 등을 통해 유교적 이념에 충실한 전형적인 읍성의 공간구성을 보여주고 있다. 이와 같은 연구성과는 기장읍성과 관련한 문헌기록과 부합하고 있으며, 기장읍성의 축조기법은 임진왜란 직전의 읍성의 축조기법과 이후 읍성의 축조기법의 변화를 알 수 있는 중요한 가치를 지닌 읍성으 로 평가되고 있다. 대부분의 읍성유적은 성벽의 완결성을 강조하여 보기 좋게 복원하려고 하지만 원래의 축 성 모습을 온전히 복원해 내려면 발굴조사 결과를 반영한 정확한 고증의 시간이 필요하다. 기장읍성에서 지금까지 발굴조사 된 성곽 유구는 구간마다 성벽의 축조수법도 차이가 있고 기저부에서 상부까지 남아 있는 성벽도 잔존 부위가 달라 구간별로 성벽의 축조과정과 변천 과 정을 있는 그대로 보여주고 있다. 따라서 시간과 경비를 절감할 수 있는 성곽유적박물관으로 정비하여 다른 읍성유적과 차별화를 도모하는 것이 가장 좋은 방안이라고 생각한다. 또한, 기장읍성에 대한 보존과 활용에 있어서 무엇보다도 중요한 것은 역사·문화적 환 경에 대한 주민들의 관심과 기장지역이 지닌 역사와 전통을 바로 알게 하는 것이다. 이러한 교육활동을 통해 우리 고장의 역사를 찾아 탐구하면서 기장읍성이 과거 외적으로부터 우리 자신을 스스로 지키려 했던 선조의 얼과 숨결이 스미어 있음을 느낄 수 있도록 하여야 한다. 기장읍성에 대한 이러한 역사에 대한 인식의 출발이야말로 기장읍성의 보존과 활용에 있어 서 가장 중요한 것이라 할 수 있다. 한옥체험관 조성 및 옛길을 중심으로 한 탐방로 개설, 벽 화 및 안내판 정비 등 주민들과 지자체가 합심하여 기장읍성을 가꾸어 나간다면 새로운 역 사문화자산으로 거듭날 수 있을 것이다. 또한 기장읍성 고유의 성격에 맞는 역사적인 스토 리 및 다양한 성곽 관련 체험프로그램의 지속적인 개발과 활용, AR·VR을 중심으로 한 최 첨단 시스템을 구축하여 다른 읍성과 차별되는 체험 프로그램을 운영하여야 할 것이다. 나 아가 기장읍성을 중심으로 기장의 역사를 보여줄 수 있는 기장읍성 전시관의 건립도 추진되 어야 한다. 이러한 작업들이 기장지역 주변의 역사문화 관광자산과 연계된다면 또 하나의 지역 명소 가 탄생되고 그것의 활용을 통해 다시금 기장의 원도심 지역에 또 다른 활력을 줄 수 있을 것이다.

국내 마약사범은 2022년 18,395명, 2023년 27,611명 등 폭발적으로 증가하고 있고, 정부는 권역별 마약범죄 특별수사본부 설치, 공항 마약 검색 강화 등 단 속과 수사를 강조하고 있다. 현재 해상에서 발생하는 마약 사건 비율이 높지는 않으나, 대한민국은 삼면이 바다로 둘러싸여 있는 점, 해양이 대체 마약 운송 루트로 활용될 가능성 등을 고려할 때 리딩 판례를 토대로 향후 수사 과정에서 유의할 점을 점검하고 제도 개선 방향을 검토할 필요성이 있다. “2019년 태안 해상에 정박해 있는 외국 국적 선박에서 코카인 약 100kg을 압수하고 일등항해사를 기소한 사례”에서 법원은 1) 통역 내용을 신뢰하기 어 려운 점, 2) 소변, 모발, 압수한 휴대폰 등에서 마약 관련 증거가 발견되지 않는 점 등을 이유로 무죄를 선고하였다. 해상 마약 사건에서 유사한 문제가 반복되 는 것을 방지하기 위하여 수사기관과 법원에 산재되어 있는 통역인의 통합관 리, 통역 인증제 확대 등을 통해 통역 자원의 양과 질을 늘리고, 이온스캐너 등 현장에서 신속히 마약을 검출할 수 있는 도구 보급에 힘써야 한다. 또한, 선주 에 마약 반입 예방을 위한 보안 의무 부과, 선박 압수 규정 신설, 국제공조 활 성화 등 전방위적인 노력이 수반되어야 한다.

This study explored factors affecting variability in second language (L2) learning motivation among Korean university students and how they appraised their L2 learning experience. In this study, 85 undergraduate students majoring in English or English education from three universities in Seoul, South Korea, reflected on their past English learning experience. They drew a motigraph and wrote a retrospective reflection essay covering their English learning that spanned over ten years. Researchers divided participants into two groups: a high variability (HV) group and a low variability (LV) group. Data were analyzed using open, axial, and selective coding. Findings suggest thncontextual factors such as the learning method, atmosphere, and situation were main (de)motivational factors for the HV group. In contrast, the LV group was (de)motivated by intrapersonal factors, including the learning context appraisal. These results imply that visualizing long and short-term goals and positive appraisal of the L2 learning experience can help L2 learners maintain a stable pattern in L2 learning motivation.

This study aims to develop an AI-based analysis system that aligns with the international trend of AI legislation, including the EU's AI Act, while also addressing the analytical needs of the public sector. The focus is on providing timely and objective information to policymakers and specialized researchers by exploring advanced analytical methodologies. As the complexity and volume of data rapidly increase in the modern policy environment, these methods have become essential for governments to obtain the objective information needed for critical decision-making. To achieve this, the study integrates machine learning, natural language processing (NLP), and Large Language Models (LLM) to create a system capable of meeting the analytical demands of government entities. The target dataset consists of “quantum” field data collected from South Korea's National R&D Information System (NTIS). Machine learning was applied to this data to assess the validity of the analysis, while BERTopic, a natural language analysis package, was used for text analysis. With the introduction of LLMs, the extracted information from machine learning and natural language analysis was not merely listed but also connected in meaningful ways to provide policy insights. This approach enhanced the transparency and reliability of AI analysis, minimizing potential errors or distortions in the data analysis process. In conclusion, this study emphasizes the development of a system that enables rapid and accurate information provision while maintaining compatibility with international AI regulations such as the AI Act. The use of LLMs, in particular, contributed to enhancing the system’s capabilities for deeper and more multifaceted analysis.

This study examines the signs of 83 Korean restaurants operating in Berlin as of January 2025 and discusses the following from the perspective of the language landscape: First, in which characters are these signs written? Second, in what language is the term ʺKorean restaurantʺ stated? Third, in which language is the store name written? Fourth, do other design considerations exists? The result shows that those who operate Korean restaurants in Berlin tend to display signs primarily in Roman letters instead of highlighting Hangul, which is still considered an unfamiliar character to Germans to avoid creating an overly heterogeneous language landscape. But the result of more comprehensive examination shows that the Korean restaurants in Berlin tend to display their identity and characteristics as Koreans. These research results can be used as reference material to gauge the lifestyle of Korean immigrants in the present Germany, beyond a simple discussion of the language landscape.

In the evolving global food industry, international certifications have become essential for seafood export companies to ensure product safety, quality, and sustainability, as well as to meet consumer demands and regulatory standards. This study analyzes the decision-making factors influencing the acquisition and maintenance of international certifications among Korean seafood export companies, using decision tree analysis. The research surveyed 134 seafood export companies, focusing on six key factors: corporate characteristics, environmental factors, input factors, organizational structure, company capabilities, and external relationships. The decision tree analysis revealed that among corporate characteristics, the size of sales revenue, number of employees, and proportion of exports were found to play significant roles. For environmental factors, specific demands from overseas buyers, shifting consumer preferences, and compliance with global standards were identified as having a major impact. Regarding input factors, certification costs, validity periods, and investments in processing facilities were revealed to be critical variables. Organizational factors such as managerial support and dedicated personnel, capability factors like inter-departmental collaboration and processing system capacity, and relationship factors including partnerships with certification and export support agencies were also critical in the certification process. This study identified various factors influencing the decision-making process for acquiring and maintaining international certifications among Korean seafood export companies and analyzed the importance of detailed variables for the first time. Additionally, it provides practical and policy-oriented implications to promote the adoption of international certifications as part of efforts to enhance the global competitiveness of Korean seafood. Furthermore, this study contributes to the academic understanding of the decision-making process related to international certifications in seafood export companies.

This study aims to improve the interpretability and transparency of forecasting results by applying an explainable AI technique to corporate default prediction models. In particular, the research addresses the challenges of data imbalance and the economic cost asymmetry of forecast errors. To tackle these issues, predictive performance was analyzed using the SMOTE-ENN imbalance sampling technique and a cost-sensitive learning approach. The main findings of the study are as follows. First, the four machine learning models used in this study (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, and CatBoost) produced significantly different evaluation results depending on the degree of asymmetry in forecast error costs between imbalance classes and the performance metrics applied. Second, XGBoost and CatBoost showed good predictive performance when considering variations in prediction cost asymmetry and diverse evaluation metrics. In particular, XGBoost showed the smallest gap between the actual default rate and the default judgment rate, highlighting its robustness in handling class imbalance and prediction cost asymmetry. Third, SHAP analysis revealed that total assets, net income to total assets, operating income to total assets, financial liability to total assets, and the retained earnings ratio were the most influential factors in predicting defaults. The significance of this study lies in its comprehensive evaluation of predictive performance of various ML models under class imbalance and cost asymmetry in forecast errors. Additionally, it demonstrates how explainable AI techniques can enhance the transparency and reliability of corporate default prediction models.

특정 선박의 조종성능이 실질적으로 제한되어 있는지 여부는, 특정한 선박을 기준으로 해당 선박의 기능적 특성과 운항 당시의 환경을 종합적으로 고려하여 판단하여야 하는 상대적 개념이다. 어로에 종사하고 있음으로 인해 조종성능이 실질적으로 제한되어 있는지 여부를 다른 선박이 명확히 판단하는 것은 용이하 지 않다. 따라서 해상교통안전법 제83조의 적용에 있어서는 특정 선박이 자신 의 항법상 지위를 정확히 판단한 후 이에 부합하는 등화 및 형상물을 표시하는 것이 무엇보다 중요하다. 다수의 재결에서 해양안전심판원은 통발조업 어선의 법적 지위를 어로에 종사하고 있는 선박으로 인정한 사례가 있지만, 일부 재결에서는 이에 반대되는 사례도 있다. 그러나 위와 같은 해양안전심판원의 재결 은 개별 사안에서 구체적 타당성을 고려한 심판원의 고민의 결과라고 해석하는 것이 타당하다. 어업실무상 통발조업에 사용되는 통발의 종류는 다양할 뿐만 아니라 규격화되어 있지 않다는 점과 통발을 사용하여 어획하는 어류도 다양하 다는 점을 고려하면, 유사한 성능을 가진 선박이 유사한 환경에서 통발조업을 하더라도 해당 선박의 항법상 지위에 관해 항상 동일한 결론이 도출된다고 보 기는 어렵다. 해양안전심판원은 일부 재결을 통해, 어로에 종사하고 있는 선박 의 판단기준으로서 사고 당시 선박의 침로나 속력의 변경 가능성 외에 적극적 인 피항동작으로 인한 어구 등의 손상 가능성을 고려하고 있다. 그렇다면 통발 조업 어선의 어로에 종사하고 있는 선박으로서의 지위에 관해서는 향후 심판원 의 재결을 통해 해당 문제에 대한 명확한 입장 표명이 요구된다.

본 연구는 국내 대학 교양교육과정에서 진로 관련 필수 이수 교과의 개설 동향 및 향후 방향성을 탐색하는 데 그 목적이 있다. 이는 대학생 의 발달 과업 성취를 돕고, 교양 교과의 학술성과 보편성을 고려하여 진 로 이론과 실제를 구성하는 것과 관련된다. 본 연구에서는 2024년 5월, 11월 총 2회에 걸쳐 국내 국공립 및 사립 종합대학의 권역별, 지역별 리 스트를 토대로 학교 홈페이지의 최신 요람(2024; 2023) 등에 있는 교양 교육과정 정보를 조사하였다. 연구 결과, 조사 대상 국내 국공립 및 사립 대학은 졸업 이전까지 다양한 방식으로 진로 관련 영역의 교과를 기초교 양 등에서 필수 이수 또는 균형교양 등에서 선택 필수로 수강하게 하고 있었다. 그 외에도 진로 관련 교과에 대한 다양한 선택지를 주면서 졸업 학점 이내에서 자유롭게 수강하도록 하고 있었다. 본 연구를 통해 대학 생들의 진로 역량 함양의 중요성과 사회적 요구를 인식하고 대학 교양교 육의 맥락에서 진로교육의 발전 방안을 모색할 수 있을 것이다.

해상풍력 프로젝트의 발전사업허가 취득 및 연간 예상발전량 평가를 위해서는 최소 1년 이상의 해상관측자료 확보가 필수적 이나, 입지선정 과정 및 사전예비타당성 단계에서는 재해석자료나 중규모 모델링 자료와 같은 기상·기후데이터가 활용된다. 하지만, 이 들은 관측값 대비 다소 높은 불확도를 내포하고 있기 때문에 이들을 기반으로 한 발전량 평가 결과 역시 불확실성을 가지게 된다. 이에 본 연구에서는 HeMOSU-1 해상기상탑 관측자료와 인근 격자점에서의 ERA5, EMD-WRF 데이터의 시계열 및 특성을 비교, 검증하여 국내 서남해권의 해상풍력 프로젝트의 사전예비타당성평가의 신뢰성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서는 기계적·열적 대기안정도 지수인 연직윈드시어와 모닌 오브코프 길이, 리차드슨 수를 각각 활용하여 관측값 부재시 국내 서남해상에서 ERA5와 EMD-WRF를 사용하는 것이 정량적으로 어느 정도의 오차를 보이는지, 또 대기안정도별 변화 트렌드는 유사한지를 파악하였다.