본 연구는 기후변화 시나리오에 따른 미래 식중독 발생 을 예측하여 국민 인식 개선 및 관련 정책 수립을 위한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 2003년부터 2022년까 지의 기상청 기후자료(평균기온, 강수량, 상대습도)와 식 품의약품안전처의 식중독 통계(5종 병원균 발생 건수)를 수집하였다. 기후 요인이 식중독 발생에 미치는 영향을 분 석하기 위해 로그-정규 회귀모형을 사용하였으며, 이를 바 탕으로 2023년부터 2100년까지의 공통사회 경제경로(SSP) 시나리오(SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5)에 따른 미래 식중 독 발생을 예측하였다. 분석 결과, 평균기온이 1oC 상승할 경우 Pathogenic E. coli, Samonella spp., C. jejuni 발생 건 수는 각각 6%, 4%, 3% 증가하였으나, Norovirus는 3% 감 소하였다. SSP5-8.5 시나리오에 따르면, 2092년 Pathogenic E. coli 발생 건수는 현재보다 2배 이상 증가하고 살모넬 라 발생 건수도 증가할 것으로 예측되었다. 반면, Norovirus 발생 건수는 모든 시나리오에서 감소하였으며, 특히 SSP5- 8.5에서 가장 큰 감소 폭을 보였다. 이러한 결과는 기후변 화로 인한 기온 상승이 세균성 식중독의 위험을 크게 증 가시킬 수 있음을 시사한다. 따라서 공중 보건을 위해 기 후변화 완화 노력과 식품 위생 관리 강화가 필수적이다.

본 연구에서는 어린이집 급식실에 설치된 냉장고, 냉동 고, 자외선 살균기 손잡이의 미생물 오염도를 조사하고 위 생 관리 방안을 제시하고자 하였다. 실험에 사용된 손잡 이는 전라남도 소재 어린이집 101곳의 냉장고, 냉동고, 자 외선 살균기를 대상으로 하였다. 냉장고, 냉동고, 자외선 살균기 손잡이의 일반세균 오염도는 평균 1 .9 ±0.9 log CFU/ 100 cm2, 1.9±0.7 log CFU/100 cm2, 2.0±1.1 log CFU/100 cm2로 나타났으며, 자외선 살균기의 오염도가 가장 높게 나타났다. 즉각적인 안전 조치가 필요한 급식 설비 손잡 이 수는 가정 4건, 국공립 6건, 민간 7건으로 민간 어린이 집 급식 설비 손잡이에서 일반세균수 오염에 가장 취약하 였다. 냉장고, 냉동고, 자외선 살균기의 대장균군 오염도 는 평균 1.4±1.4 log CFU/100 cm2, 1.1±1.1 log CFU/100 cm2, 1.1±1.0 log CFU/100 cm2로 나타나 냉장고의 오염도 가 가장 높게 나타났다. 보육시설 별로는 지역아동센터, 가정, 국공립, 민간 어린이집 순으로 높게 나타났다. 즉각 적인 안전 조치가 필요한 급식 설비 손잡이 수는 지역 아 동 0건, 가정 2건, 국공립 5건, 민간 10건으로 민간 어린이집 급식 설비 손잡이에서 대장균군 수 오염에 가장 취 약하였다. 어린이집 급식실 설비 손잡이의 살균 기준을 제 시하고자 대장균 저감화 효과를 실험하였다. 소독 티슈와 70% 에탄올을 이용하여 실험한 결과, 어린이집 급식실 설 비 손잡이를 살균할 시 소독 티슈를 새것으로 바꾸어 총 3회 살균하는 방법과 70% 에탄올 4회 분무 후 5분 건조 하는 방법이 가장 적합한 방법으로 나타났다. 이러한 결 과를 종합하여 볼 때, 어린이집 급식실 설비 손잡이에 의 한 교차오염을 예방하기 위하여 설비 손잡이를 소독 티슈 새것으로 교체하며 총 3회 이상 살균하거나, 70% 에탄올 4회 이상 분무 후 자연 건조하는 방법을 활용하여야 할 것으로 판단되었다.

강풍에 대한 피해가 증가하면서 시설물의 취약도를 예측하여 대응하는 것이 필요하다. 이때, 풍속의 변동성을 고려하여 확률 론적 예측이 필요하여 물리 기반 인공신경망(PINN) 기반의 기초적인 확률론적 예측 모델을 개발하였다. 입력변수를 마르코프체인 몬 테카를로 시뮬레이션을 통해 랜덤 샘플링하여 이를 PINN 모델로 입력하고, 물리식 기반의 손실함수를 통해 신호등을 대상으로 취약 도를 예측하였다. 모델을 통해 예측한 결과 신호등에서 파손이 발생할 수 있는 신호 접합부와 지면 접합부에 대해 확률적으로 취약도 를 산출할 수 있었고, 이를 기반으로 신호 접합부가 더 취약함을 확인할 수 있었다. 기초 모델로 물리식 만을 기반으로 예측하여 얻은 결과로 추후 실측 데이터를 통해 학습과 검증을 거쳐야하나 충분히 강풍에 의한 시설물 취약도를 예측할 수 있으며 이러한 예측에 확 률론적 모델이 유용함을 확인하었다.

This study aims to analyze the risk factors contributing to marine accidents involving Korean distant water fishing vessels using a Bayesian network approach. As marine accidents in this sector often result in severe casualties and significant economic losses, understanding their underlying causes is critical. Based on official investigation records from the Korea Maritime Safety Tribunal (2000-2023), a dataset of 46 accident cases involving longliners, trawlers, and other fishing vessels was constructed. The analysis categorized accidents by vessel types, gross tonnage, vessel age, location, operating status, and specific causes, including poor lookout and inadequate maintenance. Following the Formal Safety Assessment (FSA) framework recommended by the International Maritime Organization (IMO), the study applied Bayesian networks to quantify the probabilistic relationships among risk factors. The results revealed that the most hazardous conditions for different accident types included: vessels with 300-500 GT, aged 20-40 years, operating outside harbor limits during navigation or fishing. Specifically, collision and grounding incidents were primarily associated with poor lookout, while sinking and fire/explosion incidents were linked to inadequate maintenance. The findings underscore the necessity of tailored safety control measures for each accident type and vessel category. This research provides empirical evidence to support decision-making for improving safety policies under the Act on the Punishment of Serious Accidents and the Distant Water Fisheries Development Act.

본 연구는 학원 강사의 가족 건강성과 교사 효능감이 심리적 안녕감에 미치는 영향을 실증적으로 규명하고자 하였다. 교육 종사자들의 직무 스트레스와 이로 인한 정신건강 문 제에 대한 인식이 높아지고 있음에도 불구하고, 가족 건강성과 교사 효능감이 심리적 안녕 감에 미치는 구체적 영향에 관한 실증적 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 J시 내 20세 에서 59세 사이의 학원 강사 116명을 대상으로 횡단면 설문조사를 실시하여 세 변수 간의 관계를 탐색하였다. 연구 결과, 가족 건강성은 결혼 상태와 월수입에 따라, 교사 효능감은 성별과 학력에 따라, 심리적 안녕감은 연령과 결혼 상태에 따라 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 더불어 가족 건강성과 교사 효능감은 심리적 안녕감과 긍정적 상관관계를 보였으 며, 교사 효능감이 심리적 안녕감의 중요한 예측 변수로 나타났다. 이러한 결과는 학원 강 사의 심리적 안녕감 증진을 위해 가족 지지 강화와 교사 효능감 향상이 중요함을 시사하 며, 교육 현장에서 맞춤형 정신건강 중재 및 지원 프로그램 개발에 실증적 근거를 제공한 다.

This study investigated the quality characteristics of gochujang based on the amount of green onion added and aimed to propose standardizing the green onion extract content in the gochujang manufacturing process. Green onion extract was used as a substitute for distilled water at 0% (CON), 4% (GO1), 7% (GO2), 10% (GO3), and 14% (GO4) of the total weight of distilled water. Among the quality characteristics, the pH significantly increased only in the GO4 group (p<0.05). Conversely, the moisture content initially decreased before increasing again. The total available solids and Brix significantly increased (p<0.001), as did salinity (p<0.05). In terms of color value, the L value (brightness) significantly increased, while the a value (red) and b value (yellow) significantly decreased (p<0.001). Regarding antioxidant activity, the polyphenol, DPPH, and ABTS+ radical scavenging activities significantly increased with higher extract content (p<0.001), and the flavonoid content also increased significantly. As the extract content increased, overall acceptance improved significantly, with the characteristic intensity evaluation scoring highest in the GO3 group (p<0.001).

본 연구는 UN의 지속가능발전 세 번째 목표가 주창하는 ‘모두의 건강 한 삶 보장(Healthy life for all)’의 관점에서 미국 연방 및 주정부의 청 년 건강정책 사례와 실태를 분석하고 한국과 국제사회에 주는 정책적 시 사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 미국의 ACA, Healthy People 2030, WSCC 사례를 중심으로 정책 구조와 성과를 고찰한 결과 청년층 의 건강을 생애주기적 관점에서 통합적으로 관리하고 예방하는 체계를 확인할 수 있었다. 아울러 미국 청년 건강정책의 주요 대상인 12세-17세 와 18-34세 두 연령집단의 건강권 보장(무보험자 비율)과 정신건강(우울 감 또는 불안정서 지속 경험자 비율)의 추이를 파악하기 위해 미국 질병 관리본부(NHIS)의 최근 4개년 자료(2019년~2023년)와 아동가족통계포럼 의 최근 17개년 자료(2004-2021년)를 시계열 분석하였다. 분석 결과, 무 보험자 비율은 전반적으로 감소 추세를 보인 반면 2020년 이후 우울감 을 겪고 있는 청소년과 불안증을 겪는 청년층의 비율은 급격히 증가하여 코로나19 이후 청년층의 정신건강 악화 가능성을 시사하였다. 전술한 결 과로부터 본 연구는 한국 사회 또한 건강과 웰빙을 포괄하는 방향으로 청년정책 설계 및 방향을 전환해야 할 당위성을 논의하였다. 나아가 국 제사회가 주창하는 건강권 보장의 차원에서 청소년기부터 시작되는 누적 적 불이익을 사전 예방하기 위한 제도적 개입과 증거기반 정책수립의 필 요성을 촉구하였다.

본 연구는 팀 기반 시뮬레이션실습에서 교수평가, 동료평가와 자기평가의 점수를 확인하 며, 평가주체별로 점수를 어떻게 주는 경향이 있는지 알아보고 그 관계를 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 ‘성인간호학실습(4)’를 수강한 간호대학생 중 연구 참여에 동의한 135명을 대상으로 학생들이 제출한 동료평가지와 자기평가지의 점수와 교수자 점수를 통계 적으로 분석하였다. 연구결과, 평가주체별 점수는 자기평가, 동료평가, 교수평가 순이었고, 자기평가에서 음의 왜도가 크고 첨도가 높아 스스로에게 높은 점수를 주는 경향이 있음과 집중된 평가 경향을 보이는 것으로 나타났다. 반면에 교수평가는 상대적으로 고르게 분포 된 평가를 하는 것으로 나타났다. 평가주체별 점수간 관계는 동료평가와 교수평가간에 정 적 상관관계가 있었다. 결론적으로, 팀 활동에서의 다면평가는 단일 평가자가 평가할 때 발 생하는 평가자 오류에서 상대적으로 자유롭지만, 단순히 평가자의 수를 늘리는 것만으로는 평가 결과의 신뢰성을 보장할 수 없기 때문에 맹목적으로 신뢰해서는 안 된다. 본 연구는 팀 기반 시뮬레이션실습에서 다면평가를 위한 구체적인 기준을 마련하고, 평가의 신뢰도와 타당도를 제고하기 위한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 미국 메트로폴리탄미술관 사례를 중심으로, 디지털 거버넌스가 문화정책 영역에서 문화 접근성 확대, 공공성 강화, 다문화 포 용을 실천하는 방식을 분석하는 것을 목표로 한다. 연구는 세 가지 방법을 통해 수행되었다. 첫째, 디지털 거버넌스 개념에 대한 관련 문헌 검토, 둘째, 미국 연방정부 및 문화기관의 정책 자료 분석을 통한 제도적 맥락 파악, 셋째, 미술관 디지털 운영 담당자 2인과의 심층 인터뷰를 통한 실무 현장 분석이다. 연구 결과, 메트로폴리탄미술관은 웹사이트 개편(2016), 디지털 부서 설립(2019), 오픈 데이터 및 인공지능(AI) 기 반 콘텐츠 큐레이션(2017–) 등 구체적인 디지털 전략을 통해 ‘유니버설’ 뮤지엄의 기관 정체성을 실현하고 있으며, 연방정부의 정책 기조와 지역적 장소성의 상호보완적 작용을 통해 디지털 거버넌스를 실천하고 있음을 확인했다. 디지털 거버넌스는 이 과정에서 단순한 기술적 도구 가 아니라, 문화의 해석과 참여 방식을 재구성하는 구조적 메커니즘으로 기능하였다. 본 연구는 궁극적으로 디지털 기술이 문화기관의 운영 전략 및 사회적 책무성과 결합하여, 새로운 문화 실천 패러다임 형성에 기여할 수 있음을 시사하며, 향후 다양한 국가 및 기관 간 비교 연구를 통한 연구 확장 가능성을 제안한다.

Reinforcement learning (RL) is successfully applied to various engineering fields. RL is generally used for structural control cases to develop the control algorithms. On the other hand, a machine learning (ML) is adopted in various research to make automated structural design model for reinforced concrete (RC) beam members. In this case, ML models are developed to produce results that are as similar to those of training data as possible. The ML model developed in this way is difficult to produce better results than the training data. However, in reinforcement learning, an agent learns to make decisions by interacting with an environment. Therefore, the RL agent can find better design solution than the training data. In the structural design process (environment), the action of RL agent represent design variables of RC beam. Because the number of design variables of RC beam section is many, multi-agent DQN (Deep Q-Network) was used in this study to effectively find the optimal design solution. Among various versions of DQN, Double Q-Learning (DDQN) that not only improves accuracy in estimating the action-values but also improves the policy learned was used in this study. American Concrete Institute (318) was selected as the design codes for optimal structural design of RC beam and it was used to train the RL model without any hand-labeled dataset. Six agents of DDQN provides actions for beam with, beam depth, bottom rebar size, number of bottom rebar, top rebar size, and shear stirrup size, respectively. Six agents of DDQN were trained for 5,000 episodes and the performance of the multi-agent of DDQN was evaluated with 100 test design cases that is not used for training. Based on this study, it can be seen that the multi-agent RL algorithm can provide successfully structural design results of doubly reinforced beam.