전 세계적으로 생물다양성을 보호하기 위한 방법으로 보호지역을 지정하고 있지만, 보호지역에 대한 관리 부족으로 효과성을 평가하기 어렵다. 보호지역 효과성 평가를 위해 다양한 지표들을 이용하여 평가하고 있다. 그 중 토지피복 변화 분석은 경제적이고 장기적인 변화 파악이 가능하며, 공간적 제한이 상대적으로 적어 다양한 대상지에서 활용할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 토지피복 변화를 이용하여 야생생물 보호구역의 효과성 평가를 목적으로 한다. 보호지역 내부와 외부, 타 보호지역과의 중복지정 여부, 지정 시기에 따라 과거 자연지역이 농업지역 또는 시가화건조지 역으로 변화한 비율을 분석하였다. 연구 결과로 첫째, 보호지역 내부에서는 보호 효과가 있지만, 외부에서는 개발압력이 있음을 알 수 있다. 둘째, 타 보호지역과 중복된 보호지역일수록 효과가 있음을 알 수 있다. 셋째, 지정 시기가 오래된 보호지역일수록 시간이 지남에 따라 토지피복 변화가 줄어들어 지속적인 효과가 있음을 알 수 있다. 본 연구는 경제적이 고 장기적 변화 파악이 가능한 토지피복을 이용하여 보호지역의 효과성을 정량적으로 평가했다는 점에 의의가 있다. 토지피복은 끊임없이 변화할 것이며, 드론과 같은 첨단장비를 이용하여 실시간 모니터링을 한다면 보호지역의 효과와 압력을 더욱 신속하고 정밀하게 평가할 수 있을 것이다.

본 연구는 고등학교 지구과학교육에서 ChatGPT가 제공하는 과학적 응답의 타당성을 분석하고, 그 한계 및 향 후 과제 탐색을 목적으로 한다. 이를 위해 15명의 지구과학 예비교사가 2015 개정 교육과정을 기반으로 지구과학 I과 지구과학 II의 내용을 바탕으로 총 600개의 질문-이유-확신도(Q-R-C) 프롬프트 구조의 문답을 생성하였다. 본 연구는 문서 분석(document analysis) 방법을 적용하여 ChatGPT의 응답을 과학적 타당성, 설명적 명확성, 교육적 적합성의 기 준으로 독립적으로 평가하였다. 분석 결과, ChatGPT의 응답 중 85% (N=510)는 과학적으로 타당했으며, 81.2% (N=487)는 설명적 명확성을 충족하였고, 78.7% (N=472)는 지구과학 교육과정에 부합하는 내용을 포함하고 있는 것으 로 나타났다. 반면, ChatGPT 응답의 한계로는 개념적 일관성 부족, 추론 기반 응답의 오류 가능성, 응답 수준의 불균형, 지역별 특이성 미반영이 확인되었다. 이는 ChatGPT가 개념 학습을 지원하는 교육적 도구로 활용될 가능성을 시사하지 만, 향후 효과적인 교수 전략을 통해 교사의 지도와 비판적 사고를 촉진하는 과정이 필수적임을 보여준다. 본 연구는 생성형 AI (Gen AI) 기반 도구가 지구과학교육에서 효과적으로 적용될 수 있는 방안을 탐색하며, 향후 교수·학습 설계 에서 고려해야 할 시사점을 제공한다.

산업의 고도화와 정밀함이 진행됨에 따라 공정과 부품의 수분 제어 기술의 중요도가 높아지고 있다. 이에 낮은 운영, 설치비용, 항상성 유지, 신뢰성이 확보된 고효율 제습 기술의 개발이 요구된다. 멤브레인 콘덴서는 고효율의 제습기술 로 주목받고 있으며, 무기막을 활용할 경우 가혹한 환경에 적용시킬 수 있을 것으로 기대된다. 소수성 미세다공성 물질인 실 리카라이트-1 (silicalite-1)과 친수성 메조다공성 물질인 γ-알루미나를 이용하여 재료물질의 기공 크기에 따른 멤브레인 콘덴 서의 성능을 비교하였다. 수열합성 및 이차성장을 통해 실리카라이트-1/α-알루미나 멤브레인 콘덴서을 제조하였으며, 보헤마 이트 졸 기법(boehmite sol-gel method)으로 합성한 후 실란코팅을 통해 소수성 개질된 γ-알루미나/α-알루미나 멤브레인 콘 덴서를 제조하였다. 수분 응축 실험을 진행한 결과, 실리카라이트-1/α-알루미나 멤브레인 콘덴서는 36.5%의 수분 제거율을 보였으며, γ-알루미나/α-알루미나 멤브레인 콘덴서는 51.4%의 수분 제거율을 보였다. 이는 메조 기공을 갖는 기공구조가 제 습성능에 영향을 미치는 중요한 요소임을 시사하며, γ-알루미나가 경제적 이점을 제공할 뿐만 아니라 우수한 성능을 나타내 어 산업용 제습 응용 분야를 위한 멤브레인 콘덴서에 적합한 물질로 보인다.

Springtails (class Collembola) play a crucial role in soil ecosystems. They are commonly used as standard species in soil toxicity assessments. According to the ISO 11267 guidelines established by the International Organization for Standardization (ISO), Allonychiurus kimi uses adult survival and juvenile production as toxicity assessment endpoint. Conventional toxicity assessment methods require manually counting adults and larvae under a microscope after experiments, which is time-consuming and laborintensive. To overcome these limitations, this study developed a model using YOLOv8 to detect and count both adults and juveniles of A. kimi. An AI model was trained using a training dataset and evaluated using a validation dataset. Both training and validation datasets used for AI model were created by picturing plate images that included adults and larvae. Statistical comparison of validation dataset showed no significant difference between manual and automatic counts. Additionally, the model achieved high accuracies (Precision=1.0, Recall=0.95 for adults; Precision=0.95, Recall=0.83 for juveniles). This indicates that the model can successfully detect objects. Additionally, the system can automatically measure body areas of individuals, enabling more detailed assessments related to growth and development. Therefore, this study establishes that AI-based counting methods in toxicity assessments with offer high levels of accuracy and efficiency can effectively replace traditional manual counting methods. This method significantly enhances the efficiency of large-scale toxicity evaluations while reducing researcher workload.

The intensity of typhoons is increasing due to the effects of global warming. These typhoons pass through the coast of Korea on an average of two to three times a year, causing a lot of damages. The harbor shelters for avoiding typhoons are congested with large and small vessels, so the distance between vessels is short, the veered out anchor chain is long, and there is a risk of collision due to dragging anchor caused by powerful winds. Therefore, this study aimed to quantitatively identify the degree of influence of external force factors on the experimental vessel during anchoring, and to provide basic data for setting the critical point of tension that can cause dragging anchor. The range of outlier of tension observed in the experimental vessel was -0.90 to 4.60 tons, and the ratio of outlier was approximately 5.07%. As a result of analyzing 184,008 samples of external force corresponding to this, a weak negative linear relationship was shown in the correlation between tension and external force for the current and wind direction whereas a positive correlation was shown for wind speed and current velocity. In this study, the effects of external force during anchoring on tension were in the order of wind speed, current velocity, current direction, and wind direction, and the ratios were 85.46%, 6.28%, 4.79%, and 3.47%, respectively. In future studies, we plan to quantitatively understand the relationship between holding power and tension indicated by the tension meter to determine the tension value that becomes the critical point of the dragging anchor.

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.