본 연구는 국내 네팔 이주노동자 35인의 공동 시집 『여기는 기계의 도 시란다』에 수록된 작품 중, 삶과 노동의 문제를 다룬 68편을 분석 대상 으로 삼았다. 다문화 관련 시에 등장하는 네팔 이주노동자 문제를 질적 연구 방법인 시 내용 분석(Content Analysis)을 통해 고찰하였다. 시 작 품들 속에 녹아있는 네팔 이주노동자들의 노동과 삶에 초점을 맞춰 시집 의 시에 나타난 핵심 시어를 기준으로 주제 유형을 설정하고 이에 따른 네팔 이주노동자의 재현 양상을 파악하는 데 의의를 두고 연구를 진행하 였다. 연구 결과, 이주노동자의 타자화 존재 재현 유형, 자기-주체화 존 재 재현 유형으로 크게 두 가지로 분류하였다. 이주노동자 타자화 존재 재현 유형에는 사물화된 존재 재현 유형과 통제되고 배제되는 존재 재현 유형의 두 가지로 분류하여 살펴보았다. 그리고 이주노동자 자기-주체화 존재 재 현 유형에는 부당한 노동의 문제를 고발하는 사회적 증인형 존재 재현 유 형, 디아스포라형 존재 재현 유형의 두 가지로 나누어 네팔 이주노동자 의 노동 경험과 삶을 고찰하였다. 마지막으로, 시집에 나타난 핵심 시어 를 기준으로, 본 연구의 ‘시적 전망’을 ‘인간다움의 회복’, ‘연대 의식’, ‘권리 회복’ 등 세 가지 양상으로 분류하여 고찰하였다. 시집 속 시들은 기계 문명에 매몰되지 않고, ‘인간다움’을 지키며 서로 연대하는 모습을 보여준다. 이를 통해 암울한 도시적 삶 속에서 자신의 목소리를 되찾고, 한계를 극복하려는 전망을 제시한다.

본 연구는 국내 이민자의 증가와 함께 사회통합프로그램의 정책적 중 요성이 확대되고 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다는 점에 주목하 여, 사회통합프로그램의 연구 동향을 분석하고 주요 쟁점을 도출하는 데 목적이 있다. 연구 방법은 2008년부터 2025년 10월까지 발표된 사회통 합프로그램 관련 논문 164편의 초록을 분석 대상으로 삼아 토픽모델링을 적용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회통합프로그램 연구는 2010년대 후반 이후 증가세가 뚜렷해졌으며, 정책·제도 중심 논의에서 교육과정, 교재, 평가, 학습자 경험 등 교육 실행 관련 연구로 확대되었 다. 둘째, 연구 주제는 수업 운영과 교수·학습, 외국인 정책과 제도, 교재 와 교육 내용 구성, 다문화 정책과 운영, 한국문화 이해와 단계별 학습으 로 분류되었다. 이 가운데 한국문화 이해와 단계별 학습의 비중이 가장 높았고, 다음으로 교재와 교육 내용 구성 관련 연구가 많았다. 셋째, 사 회통합프로그램 연구는 정책 운영 체계, 학습자 다양성, 접근성과 지역 격차, 평가 체계, 교재와 교육 내용, 교사와 수업 실행의 여섯 가지 쟁점 을 중심으로 연구가 이루어져 왔다. 제안 및 시사점으로는 향후 연구가 정책, 운영, 수업, 성과를 함께 검토하고, 학습자 특성, 지역적 조건, 평 가 체계, 교재와 교육과정, KIIP 강사 지원 체계를 종합적으로 다루는 방 향으로 이루어져야 한다는 점을 들 수 있다.

2000년대 초중반 국내 고속도로 교량에 LMC계 교면포장이 도입된 이후, 우수한 수밀성 및 내구성과 기존 바닥판 콘크리 트와 유사한 열팽창 특성에 기반한 구조적 일체성 확보의 장점으로 신설 및 유지관리 현장에서 폭넓게 활용되어 왔다. 이후 조강·초속경 시멘트를 적용한 다양한 공법이 개발되면서 초기 개방 시간 단축 및 교통 통제 최소화를 위한 기술적 확장이 이루어졌으며, 국내 교면포장 기술은 재료 및 시공 측면에서 지속적으로 발전해왔다. 그러나 준공 후 일정 기간이 경과한 교량에서 들뜸, 탈락, 균열 등 손상이 반복적으로 보고되고 있으며, 이에 따른 장기 공용성 저하와 유지관리 비용 증가 문제 가 제기되고 있다. 기존 연구는 실내 물성시험 및 단기 성능 평가에 집중되어 왔으며, 실제 공용 중인 다수 교량을 대상으 로 교통·환경 인자를 통합 고려한 장기 성능 분석은 제한적인 실정이다. 이에 본 연구에서는 실교량 기반의 공용성 데이터 베이스를 구축하고, 누적 교통하중과 환경하중을 포함한 다양한 인자와 손상지표 간의 통계적 분석을 수행함으로써 LMC 교 면포장의 장기 성능 특성을 정량적으로 평가하고자 한다. 이후 통계적 유의성 검정과 함께, 향후 성능 예측 모델 개발 및 고도화를 통해 성능기반 유지관리 의사결정 체계를 위한 기초 자료로 사용될 수 있다.

최근 폭염·폭우 등 극한기후의 증가와 공항 포장의 고하중·고타이어압 하중 조건으로 인해 조기 열화 및 파손 위험이 커지는 상황에 서 본 연구는 국내 포장 입도의 공항 에어사이드 표층 적용 가능성을 평가하고 국내 실정에 맞는 품질관리 및 적용 기준 마련을 목적 으로 수행되었다. 이를 위해 국내 바인더 3종(PG 64-22, 76-22, 82-22)에 대해 DSR, BBR, MSCR 시험을 실시하여 고온 소성변형 저 항성과 개질 바인더 적용 적합성을 검토하고, FAA Gradation 1, 2와 국내 입도(WC-2, WC-4, WC-5, SMA-13 mm)를 사용한 혼합 물을 제작하여 동탄성계수(E*), 함부르크 휠트래킹(HWTT), 수분저항성(TSR), 피로균열 저항성 등 주요 역학적 성능을 평가하였다. 그 결과, 국내 WC 및 SMA 혼합물은 FAA 입도 혼합물과 비교해 동등하거나 일부 항목에서 상회하는 성능을 나타내어 공항 포장용 재료로서의 적용 가능성을 확인하였다. 향후 철저한 플랜트 관리, 적정 배합설계, 공인시험 기반 품질관리 체계가 확보된다면, 국내 재 료 수급 및 생산 여건을 반영한 합리적인 공항 아스팔트 포장 품질관리 기준 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

겨울철 도로 결빙은 대형 연쇄 추돌 사고를 유발하는 치명적인 위험 요인이다(Kim et al., 2024). 국내에서는 이러한 기 상재해에 선제적으로 대응하기 위해 국토교통부를 중심으로 「결빙 취약구간 재평가 및 관리지침」을 개정하는 등 국가 인프라 안전 관리 체계를 강화해 왔다(MOLIT, 2021). 그러나 현행 지침에 따른 위험도 평가 방식은 주로 과거 사고 이 력이나 고가의 노면 감지 센서 데이터에 의존하고 있어, 기초 기상 인자만을 활용해 실시간으로 위험을 인지하고 즉각 대응해야 하는 현장 실무자들에게는 방법론적 한계가 존재한다. 이에 본 연구는 기상청 API 등을 통해 상시 확보 가능 한 기온, 습도 데이터를 활용하여 결빙 사고 유발 인자 간의 비선형적 상관관계를 정량적으로 분석하였다. 특히 Support Vector Machine(SVM) 알고리즘을 적용하여 최적의 결정 경계를 도출함으로써 실시간 위험도 예측의 정밀도를 확보하 였으며, 복잡한 수치 해석 과정 없이도 객관적인 판단이 가능한 데이터 기반 지표를 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 지능형 도로 안전 관리 전략 수립을 위한 선제적 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

도로의 기하구조(종단경사, 평면 곡선반경)는 차량의 속도 변화, 제동 거리, 원심력 등에 직접적인 영향을 미쳐 주행 안전성과 사고 위험을 결정짓는 핵심적인 설계 요소이다(Park et al., 2008). 따라서 도로 유지관리 측면 에서 이러한 기하선형 정보를 정밀하게 측정하고 관리하는 것은 필수적이나, 준공 후 장기간이 경과하거나 관 리 체계가 다원화된 경우 데이터가 누락되어 통합적인 활용에 한계가 있다. 이에 본 연구는 설계도면이 부재한 대규모 도로망의 안전 진단 및 위험 구간 판단 근거를 마련하기 위해, GIS(Geographic Information System) 기반 노드·링크 시스템의 평면선형 데이터와 공개 DEM(Digital Elevation Model)을 활용하여 전국 고속국도의 기하구조를 추정하는 경제적이고 보편적인 방법론을 제안하고 자 한다.

도로 운송 부문은 전 세계 에너지 관련 온실가스 배출의 약 23%를 차지하며, 전 세계적인 물류 수요 증가와 도시화로 인 해 향후에도 지속적인 증가 추이를 보일 것으로 예측된다. 이러한 기후 위기 상황에서 차량의 연비를 개선하여 탄소 배출량 을 저감하기 위한 기술적 노력이 다각도로 진행되고 있다. 이 중 도로 포장과 차량 간의 복잡한 물리적 상호작용인 Pavement-Vehicle Interaction(PVI)은 포장체의 처짐으로 인해 발생하는 추가 연료 소모량(Excess Fuel Consumption, EFC)을 결정하는 핵심적인 요소로 주목받고 있다. 본 연구는 도로 포장과 차량의 상호작용으로 인해 발생하는 추가 연료 소모량을 산정함에 있어, 포장 재료의 에너지 소산 특성을 정의하는 감쇠 모델과 하중 하단에서의 포장 처짐 기울기를 계산하는 경사도 산정 방법이 미치는 영향을 정량적으로 비교 분석하였다. 구체적으로, 점성 감쇠 모델과 이력 감쇠 모델을 각각 적용하여 포장의 동적 응답을 도출하였다. 또한, 기 존의 선형 및 상수 기반 경사 산정 방식의 한계를 극복하기 위해, 본 과업에서 제시하는 하중 재하 지점의 순간 기울기를 산정하는 수치적 방법론을 검토하였다. 해석 결과, 선택된 감쇠 모델의 종류와 경사도 산정 방식의 조합에 따라 최종적으로 도출되는 연료 소모량 산정 결과에 유의미한 수치적 차이가 발생함을 확인하였다. 특히 이력 감쇠 모델과 순간 기울기 방식 의 결합은 기존 모델들이 간과했던 포장체의 비대칭적 처짐 거동을 더욱 정밀하게 포착함으로써, 보다 현실적인 탄소 배출 량 예측 근거를 제시하였다

콘크리트 포장 내부 온도는 열응력 발생, 균열 거동, 구조 성능 및 유지관리 의사결정에 직접적인 영향을 미 치는 핵심 변수이다. 그러나 기존의 물리식 기반 예측 모델은 특정 지역과 제한된 기상 조건에서 보정된 계수 에 의존하는 경우가 많아, 지역 및 기후 조건이 달라질 경우 적용성과 확장성에 한계가 있다. 이에 본 연구는 한국 기상대 자료와 인천국제공항 유도로 콘크리트 포장의 실측 온도 데이터를 활용하여, 깊이별 내부 온도를 예측하는 CNN 기반 모형을 구축하고 공항 포장 유지관리 및 구조 평가에 활용 가능한 데이터 기반 예측 체계 를 제시하고자 하였다. 연구 데이터는 2017년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지의 1시간 단위 시계열로 구 성하였으며, 입력 변수로는 기온, 풍속, 강수량, 습도, 일조량, 일사량, 적설량, 적운량, 지면온도 등 기상 인자 를 사용하고, 출력 변수로는 포장 내부 0.05 m, 0.15 m, 0.25 m, 0.35 m, 0.45 m 깊이의 온도를 설정하였 다. 또한 한국도로연구프로그램(KPRP)의 열평형 방정식 기반 지식을 보조적으로 활용하여 데이터 기반 예측 결 과의 물리적 타당성을 검토하고 모형 고도화 방향을 함께 모색하였다. 제안된 CNN 모형은 다변량 시계열 입력 으로부터 시간대별 변동 패턴, 계절성 및 기상 인자 간 국부적 상관관계를 추출하도록 설계하였으며, 합성곱 연산을 통해 급격한 기온 변화, 강수·적설 이벤트, 주야간 반복 패턴 등 온도 변화 특성을 안정적으로 학습할 수 있도록 하였다. 특히 깊이별 온도를 동시에 예측하는 다중출력 구조를 적용하여 표면과 내부층 간 연계 거 동을 반영하고자 하였다. 아울러 ANN 기반 접근과 비교 가능한 평가 체계를 마련하여 예측 정확도뿐 아니라 일반화 성능 및 계절별·시간대별 재현성을 검토함으로써, 콘크리트 포장 깊이별 온도 예측에서 CNN의 적용 타 당성과 실무 활용 가능성을 평가하고 향후 공항 포장 관리 시스템과 연계 가능한 예측 기반 기술로 확장하기 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

본 연구의 목적은 노인돌봄의 외국인력 도입에 관한 연구 동향을 살펴 보고 이를 바탕으로 주요 쟁점을 도출하는 것이다. 이에 토픽모델링을 적용하여 ‘제도, 가족, 교육, 중국동포, 노동자’의 세부 주제를 추출한 뒤, 각 세부 주제의 연구 내용과 정책 제안을 검토하여 다음과 같이 주 요 쟁점을 도출하였다. 첫째, 노인돌봄 인력 부족의 진단과 정책적 접근 에 있어서 인력 도입을 우선할 것인가, 처우 및 구조 개선을 우선할 것 인가가 대립한다. 둘째, 인력 도입에 따른 비용 부담의 주체와 임금 설계 의 문제이다. 외국인력 도입으로 임금을 억제하려는 입장과 이러한 정책 이 서비스 질을 저하시키고 돌봄노동의 지속가능성을 훼손시킨다는 입장 이 대립한다. 셋째, 돌봄서비스의 질과 안전을 확보하기 위해 교육 및 관 리 수준을 어느 정도로 표준화할 것인지이다. 넷째, 제도권 및 비제도권 의 분절된 구조와 관리 책임의 문제이다. 본 연구는 이러한 쟁점을 바탕 으로 외국인력 도입에 앞서 열악한 돌봄노동 환경과 낮은 사회적 인식의 개선이 선행되어야 하며, 외국인력을 대상으로 한국어 능력과 한국문화 이해에 관하여 높은 수준의 교육이 이루어져야 함을 제안한다. 본 연구 는 다양한 논의와 관점을 종합하여 핵심 쟁점을 도출하고 정책의 방향을 제안했다는 점에서 의의가 있다.

국내 양돈 산업의 대형화와 산업화에 따라 축산 악취에 대한 민원 발생이 지속적으로 증가하고 있다. 돼지 분뇨 에서 주로 발생하는 악취는 후각적 불쾌감을 유발할 뿐 아니라, 돼지의 폐사율 증가, 생산성 저하, 농장 근로자의 작업 환경 악화 등 다양한 부정적 영향을 미친다. 따라서 전국적인 양돈장 환경 개선과 효과적인 악취 저감 대책의 마련이 필요하다. 본 연구에서는 천연 추출물 복합체인 바 이오매직®의 양돈장 악취 저감 효과와 그에 따른 부수적 인 생리학적 개선 효과를 평가하였다. 본 실험에 사용된 바이오매직®은 오렌지, 파파야, 라임을 발효하여 제조한 것으로, 우선 돼지 농장에서 분리된 메티실린 내성 황색 포도상구균(MRSA)을 대상으로 항균 활성을 평가하였다. CLSI 기준에 따른 최소억제농도(MIC) 및 최소살균농도 (MBC) 시험 결과, 바이오매직®은 15개 MRSA 균주에 대 해 낮은 MIC와 MBC 값을 나타내어 우수한 항균 활성을 보였다. 양돈장 내 주요 악취 유발 물질인 암모니아(NH3), 황화수소(H2S), 이산화탄소(CO2)에 대한 저감 효과를 조사 한 결과, 바이오매직®을 살포한 후 NH3와 C O2 농도가 유 의적으로 감소하였으나(P<0.05), H2S는 연구 전기간에 걸 쳐 측정되지 않았다. 또한, 돼지의 스트레스 수준은 혈중 코르티솔 농도를 효소면역측정법(ELISA)으로 측정하여 평 가하였다. 그 결과, 실험군의 코르티솔 농도 감소율이 대조 군에 비해 유의적으로 높게 나타났다(P<0.05). 스트레스 감 소에 따른 면역력 향상 여부를 평가하기 위해 유세포 분석 (flow cytometry)을 실시한 결과, 항원제시세포의 비율이 다 소 증가하였고, CD4-T cell 비율이 유의적으로 증가하였다 (P<0.05). 이상의 결과를 종합하면, 본 실험에서 사용한 바 이오매직®은 양돈장에서 악취 저감뿐만 아니라 돼지의 스 트레스 완화 및 면역 기능 향상에도 긍정적인 효과를 나타 내었다. 이러한 개선 효과는 폐사율 감소 및 생산성 향상, 나아가 동물 복지 증진에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

도로의 기하선형 정보는 도로 설계, 유지보수, 그리고 안전성 평가에서 핵심적인 요소이다. 특히 종단경사와 곡선반경은 차량의 속도 변화, 제동 거리, 원심력 등에 영향을 미쳐 사고 위험을 높이는 요인으로 작용한다. 따라서 도로 유지관리 측면에서 도로의 기하선형 정보를 정밀하게 측정하고 관리하는 것은 필수적이다(Park et al., 2008). 국토교통부에서는 노드·링크(Node·Link)를 통해 국내 도로망 데이터 통합 시스템을 구축하고 있다. 노드·링크는 교차로, 도로의 시종점, 행정경계 등으로 도로구간을 구분하는 시스템으로, 도로구간을 의미하는 각 링크에는 도로등급, 차로수, 제한속도, 연장 등 다양한 도로특성정보가 입력되어 있으나 곡선반경, 종단경사와 같은 도로의 기하학적 구조 데이터는 포함되어 있지 않다(MOLIT, 2025). 또한, 각 지자체는 “도로대장정보시스템”을 통해 도로의 시설물 및 기하구조를 통합 관리하게 되어있으나, 시스템화 현황이 저조할 뿐만 아니라 연구 등의 목적으로 접근이 제한된다(LX, 2025). 이와 같이, 도로의 기하구조는 중요도에 비해 데이터 관리 부족하며 접근성이 낮다. 따라서 본 연구에서는 노드·링크 시스템에서 제공하는 평면선형 데이터(.shp 파일)를 활용하여 곡선반경과 종단경사를 산출하고 도로 구간별 기하학적 구조 정보를 추정하였다. 이는 향후 도로 주행특성, 안전관리 등 다양한 분야의 연구에 기초자료로 활용될 수 있으며, 도로 안전관리 측면에서 위험구간 판단 근거로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

연속철근 콘크리트 포장(CRCP: Continuously Reinforced Cement Pavement)은 시멘트 콘크리트 포장 공법 중 하나이 다. 한국형 포장 설계법(KPRP: Korean Pavement Research Program)은 국내 실정에 맞게 개발된 도로 포장 설계법으 로, 2011년에 최초로 개발되었다. 현재 최신 버전은 2016년 4월에 발표된 것으로, 이후 약 9년간 업데이트가 이루어지지 않았다. 본 연구의 목적은 한국형 포장 설계법 내 기존 CRCP 해석 모듈을 분석하고 이를 개선하는 것이다. 또한, 본 연 구에서 개선된 CRCP 해석 모듈은 추후 개발 예정인 고속도로 역학적-경험적 포장 설계법(EXPD: EXpressway Pavement Design)에 적용될 예정이다. 기존 KPRP의 연속철근 콘크리트 포장 설계법은 과거의 기상 데이터를 이용하여 슬래브에 가해지는 환경 하중에 의한 응력을 계산한다. 포장이 미래의 공용수명 20년을 버텨야 하나, 과거의 기상 데이터를 통해 계산된 환경 하중에 의한 응 력을 고려하도록 설계법이 구성되어 있는 현실이다. 과거의 기상 데이터가 아닌 기후변화 예측 모형을 통해 예측된 기상 데이터를 기존 포장 설계법에 적용한다면, 보다 타당한 공용성 해석 결과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다. 국립기상 과학원에서 배포한 IPCC 6차 평가보고서(AR6) 대응 전지구 기후변화 전망보고서에서 제시한 최신 온실가스 경로(SSP, Shared Socioeconomic Pathways)에 따라 산출된 신규 전지구 기후변화 시나리오 4종 중에서 가장 최악의 시나리오인 SSP-8.5로 가정하였을 때에 예측된 기상 데이터를 이용하여 공용성 해석 결과인 펀치아웃(Punchout) 개수와 포장 두께 변화에 대하여 분석해보았다.

국내에서 겨울철 발생하는 결빙사고는 전체적인 교통사고 대비 치사율이 1.7배 높은 것으로 나타났다. 주행속도가 높은 고속국도의 경우 결빙사고 치사율은 18.7로, 결빙 외 고속국도 교통사고 치사율인 4.2와 비교하여 약 4.5배 높았다(KoROAD, 2024). 특히 교량과 터널과 같은 도로시설물은 구조적 특성과 환경적 요인으로 인해 결빙 형성에 매우 취약하다. 교량은 지면으로부터의 열전달이 차단되 기 때문에 겨울철 노면온도가 낮아 결빙이 형성될 가능성이 높으며, 터널은 겨울철 낮은 온도와 터널 입출구부의 응달지역 형성 및 터널 내부와 외부 공기로 인한 급격한 온도변화로 인해 결빙이 발생할 가능성이 높다. 또한, 도로시설물은 교통사고 발생 시 치사율이 높게 나타나는 경향이 있다. 실제로 교량과 터널에서 발생한 교통사고의 치사율은 전체 1.94, 터널 5.05, 교량 4.10으로 도로시설물에서 발생한 교통사고의 치사율이 높았다(KoROAD and ACCRC, 2017). 따라서 도로시설물에서 발생하는 결빙사고는 쉽게 결빙이 형성되 는 환경조건과 사고 발생 시 치사율이 높은 특성으로 인해 일반 도로보다 높은 위험성을 내포하고 있다. 그러나 현재로써 도로시설물 에서 발생하는 결빙사고의 원인과 위험성을 중점적으로 분석한 연구는 그 수가 부족하며, 기존 연구들은 결빙 구간의 기후적 특성이 나 개별 결빙사고 사례 분석에 국한되어 있어 도로시설물은 결빙사고 분석 시 여러 가지 환경요인 중 하나로서만 고려되고 있는 실정 이다. 본 연구에서는 도로시설물에서의 결빙사고 위험도를 평가하는 방법을 제시하고, 이를 Min-Max(최소-최대) 정규화 과정을 통해 구체 화함으로써 보다 체계적인 분석이 가능하도록 한다. 이를 통해 도로시설물의 겨울철 운영에 있어 효과적인 결빙사고 방지 대책을 수 립하는 데 기여하고자 한다.

본 연구는 외부 환경 조건에 따른 줄눈 콘크리트 포장의 상·하부 상대습도 차이를 분석하기 위해 실험 데이터를 활용 한 유한요소해석을 수행하였다. 실험은 300mm × 260mm × 2000mm 크기의 콘크리트 시편을 대상으로 진행되었으며, Strain gauge를 이용해 상·하부 변형률을 측정하고, LVDT 센서를 통해 상단부 연직 변위를 기록하였다. 항온항습기를 이용해 온도를 25°C로 유지한 상태에서 상대습도를 65%, 35%, 35% + 풍속(약 4 m/s)의 세 가지 조건으로 설정하여 실 험을 진행하였다. 구조해석은 ABAQUS를 이용하여 수행하였으며, 하부 상대습도를 100%로 고정한 상태에서 상부 상대습도를 도출하는 방법을 적용하였다. 직접적인 상대습도 도출 시 곡률을 일정하다고 가정해야 하는 문제가 발생하여, 응력해석을 기반으 로 등가선형온도차(ΔT)를 적용하는 방식을 채택하였다. ABAQUS에서 깊이 260mm에 대해 선형 ΔT 값을 부여하여 열 변형을 유도하고, 이를 실험값과 비교하여 조정한 후 최종적으로 ΔT 값을 상대습도로 변환하였다. 그 결과, 시간에 따른 상부 상대습도의 변화를 도출할 수 있었으며, 외부 환경 조건(습도 및 풍속)에 따른 상대습도 변화 경향을 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 수분 확산 해석 연구 및 국내 환경을 반영한 JCP 상대습도 변화 모델 개발에 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

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.

Vibrio vulnificus는 그람 음성 세균의 호염성 세균으로, 5월에서 10월 사이 해수 온도가 18oC 이상이고 염도가 15- 25 practical salinity units (psu)일 때 가장 활발하게 증식 한다. 전 세계적으로 해수, 강 하구, 갯벌 등 다양한 해양 환경에 서식하며, 굴, 전복 등 해산물에서 자주 검출되는 경향이 있다. 지속적인 지구온난화로 인한 해수 온도의 상 승으로 V. vulnificus의 분포 범위가 점차 확장되고 있으며, 그에 따라 비브리오 패혈증 감염에 대한 위험도가 증가하 고 있다. 본 연구에서는 수산물에서 V. vulnificus 분리, 항 생제 감수성 검사, MLST 분석, 전장 유전체 분석을 통한 병원성 유전자 확인, MIC를 통한 항생제 내성 유전자 분 석, 더 나아가 bv-brc에 등록된 아시아에서 분리된 V. vulnificus 균주들과 함께 cgMLST 분석을 진행하였다. 2023 년4월-7월까지 서울, 경기도 및 충청도 지역의 대형마트에 서 유통되는 수산물 시료 총 84건에서 V. vulnificus가 바 지락에서 총2주(2.4%) 분리되었으며, 2균주 모두 colistin 에 강한 저항성을 보였으나, V. vulnificus의 치료에 사용되 는 ciprofloxacin, tetracycline, chloramphenicol 항생제에 내 성을 보이지 않았다. Whole genome sequencing 분석 결 과, 유전자 상 두 균주는 동일한 클론으로 확인되었으며, multi-locus sequencing typing 결과 기존에 보고되지 않은 새로운 sequence type으로 확인되었다. Virulence gene 분 석 결과, 총123개의 병원성 유전자가 확인되었으며, 그 중 중요한 병원성 유전자 rtxA, vvhA, viuB, ompU유전자가 확 인되었다. 항생제 내성 유전자 분석 결과 분리된 두 균주 에서 모두 tet(34), tet(35), varG, norM 내성 유전자가 확 인되었다. cgMLST 분석을 진행한 결과 본 연구에서 분리 된 두 균주는 동일 cluster로 확인되었고, 기타 국내 및 아 시아 지역에서 분리된 V. vulnificus를 포함한 분석에서 균 주 간 역학적 연관성은 관찰되지 않았다. 이는 V. vulnificus 가 해수의 흐름을 타고 이동하여 분포 범위가 넓고 특정 지역에 일정한 특징을 가진 균이 밀집되지 않기 때문으로 보인다. 따라서 V. vulnificus로 인해 매년 사망자와 환자가 발생하는 것은 V. vulnificus가 가지는 잠재적인 위험성을 보여주고 있고, 본 연구결과가 향후 질병 발생 시 V. vulnificus의 연구에 도움이 될 것으로 보이며, 지속적으로 V. vulnificus 검출 연구, 항생제 내성 모니터링이 필요할 것으로 사료된다. 해산물을 통한 V. vulnificus 감염 위험성 이 증가하고 있는 상황에서 국내 수산물을 통한 V. vulnificus 전파 위험도에 대한 체계적 연구는 부족하다. 따라서 본 연구 결과는 수산물 생산 및 유통 단계에서 V. vulnificus 의 모니터링 및 위험도 평가의 중요성을 제시한다.

본 연구의 목적은 생성형 AI의 한국어 문맥 해석 성능을 평가하는 것 으로, 이를 위해 접속 부사 {그래서/ 그러나/ 그런데/ 그리고}가 쓰인 784개 텍스트를 대상으로 챗GPT의 접속 부사 사용을 평가하고 오류의 원인을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 챗GPT의 접속 부사 사용 오류율은 약 21%로 총 784개 중 170개의 텍스트에서 의미 해석의 오류가 발생했 다. 둘째, [인과/ 대조/ 전환/ 나열] 중에서 오류 비율은 [인과/ 전환]의 {그래서}와 {그런데}가 약 30%로 가장 높게 나타났다. 이는 챗GPT가 예 측과 추론이 필요한 [인과] 관계 해석에는 한계가 있음을 의미한다. 셋 째, 텍스트 유형에 따른 오류 비율은 ‘소설’이 29%로 가장 높게 나타나 고 ‘논설문’이 14%로 가장 낮게 나타났다. 이는 챗GPT가 논리에 기반한 텍스트에서 문맥을 더 정확하게 해석한다는 것을 의미한다. 넷째, 챗 GPT는 문맥 의미를 해석하는 과정에서 접속 부사의 위치를 잘못 계산하 거나 구절 및 문장의 일부를 누락하는 등 텍스트 분석 과정에서 오류가 나타났다. 본 연구는 생성형 AI의 한국어 문맥 해석 성능과 한계를 문장 층위에서 분석하였다는 점에서 의의가 있으며 이는 생성형 AI의 효과적 인 사용 방법과 성능 개선 방안을 모색하는 데에 도움을 줄 것이다.