With the increasing scale and span of bridge structures, there has been a growing demand to reduce construction accidents and shorten the duration of pier construction. Conventional pier construction methods using steel formworks involve repetitive installation and dismantling processes, which require high-level work and pose a significant risk of fall accidents. In addition, the complexity of these processes limits construction efficiency. In this study, a rapid pier construction method using precast concrete stay-in-place formwork applied to pier columns and copings was proposed, and its structural performance and constructability were evaluated through experimental and analytical investigations. Composite and bond performance tests between the precast stay-in-place formwork and cast-in-place concrete were conducted for both column and coping components. Furthermore, construction-stage analyses were performed to assess structural stability during construction. The experimental results showed that the flexural strength of the composite column section reached approximately 105% of that of the monolithic reinforced concrete section, while the composite coping section achieved approximately 107%. The bond performance test results also confirmed that sufficient bond strength satisfying the design requirements was secured. Constructability analysis indicated that the elimination of the formwork dismantling process enables a reduction in construction duration and a significant improvement in construction safety compared to conventional steel formwork methods. Therefore, the proposed PCS-Pier method can be considered a viable alternative for pier construction, providing both structural safety and improved construction efficiency.

본 연구는 고위험 직무 스트레스와 심리적 소진에 상시 노출되어 있는 소방관리자 들을 대상으로 리더십 기반 집단상담 프로그램을 실시하고, 이들이 상담 과정에서 겪는 주관적 경험의 본질을 심층적으로 탐색하고자 수행되었다. 이를 위해 소방본부 소속 소방경 이상의 관리자 8명을 대상으로 주 1회 60분씩 총 8회기에 걸쳐 프로그 램을 진행하였으며, 심층 면담과 성찰 일지 등을 통해 수집된 자료를 Colaizzi의 현 상학적 방법으로 분석하였다. 연구 결과, 소방관리자들의 경험은 4개의 상위 범주로 도출되었다. 첫째, 참여자들은 지휘관으로서의 완벽주의 강박과 부하 직원들에게 취 약함을 보일 수 없는 고립된 심리 상태인 ‘책임감의 무게와 고립감’을 공통적으로 경 험하고 있었다. 둘째, 상담이 진행됨에 따라 자신의 리더십 스타일을 객관적으로 성 찰하고 동료들과의 경험 공유를 통해 정서적 유대감을 형성하는 ‘자기 객관화와 공 감의 확장’ 단계에 진입하였다. 셋째, 기존의 억압적 대처 방식에서 벗어나 자신의 감정을 있는 그대로 수용하고 능동적으로 문제를 해결하려는 ‘스트레스 대처 기제의 변화’가 나타났다. 마지막으로, 회복된 심리적 에너지를 바탕으로 조직 구성원을 배 려하고 위기 상황에 유연하게 대응하는 ‘변화된 리더십의 정립’을 경험한 것으로 확 인되었다. 결론적으로 본 연구는 리더십 집단상담이 소방관리자의 소진 완화와 조직 관리 역량 강화에 실질적인 효과가 있음을 입증하였으며, 소방 조직 내 관리자급을 위한 전문적인 심리지원 체계 구축의 필요성을 시사한다.

본 연구는 림프드레나지(Manual Lymph Drainage, MLD) 교육 효과가 현장 적용 도, 고객 만족도, 웰니스 산업 성장 인식 간의 구조적 관계를 규명하였다. 림프드레 나지는 신체 항상성 유지에 기여하는 대표적 수기요법으로 활용이 확대되고 있으나, 국내 교육은 국가자격시험 중심의 형식적 교육에 머물러 현장 적용성과 기술 표준화 에 한계를 보였다. 이에 본 연구는 시장 문화적 장벽의 조절효과와 림프 도구 활용 인식의 영향을 규명하고자 하였다. 연구 대상은 정규대학 림프드레나지 교과목을 이 수한 현직 피부미용사 205명이며, SPSS와 AMOS를 활용한 구조방정식 모형(SEM) 및 조절회귀 분석을 수행하였다. 분석 결과, 교육 효과→현장 적용도→고객 만족도 → 웰니스 산업 성장에 모두 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤다. 특히, 교 육의 질적 측면과 상담 역량이 현장 적용의 핵심 동력임이 확인되었다. 또한 시장 문화적 장벽(강한 압 선호)은 현장 적용도와 고객 만족도 간 관계를 부(-)적으로 조 절하였으며, 림프 도구 활용 인식은 고객 만족도에 유의한 영향을 미치지 않았다 (p>.05). 본 연구는 림프드레나지 교육의 실무적 가치와 현장의 문화적 장벽을 극복하고 과학적 근거 기반(EBP)의 웰니스 솔루션의 산업적 확장 가능성을 제시하였다.

본 연구는 23번째 국립공원으로 지정된 팔공산국립공원 내 파계사 사찰림의 식생구조를 분석하여 보전·관리계획 수립에 필요한 기초자료를 제공하고, 향후 지속적인 보호와 체계적인 관리 방안을 마련하는 데 기여하고자 하였다. 파계사 사찰림 지역은 공원문화유산지구로 구분되어 있으며, 다수의 국가유산이 분포하는 보전 가치가 매우 큰 지역이 다. 이를 위해 44개 조사구를 설치하여 식물군집구조를 분석하였으며, TWINSPAN 및 DCA 분석 결과 소나무군락(Ⅰ), 졸참나무-굴참나무군락(Ⅱ), 굴참나무-서어나무군락(Ⅲ), 느티나무-고로쇠나무군락(Ⅳ), 졸참나무군락(Ⅴ)의 총 5개 군락으로 나뉘었다. 이는 다시 침엽수가 우점하는 소나무군락(Ⅰ)과 활엽수가 우점하는 낙엽활엽수군락(Ⅰ, Ⅲ, Ⅳ, Ⅴ)으로 나눌 수 있었다. 조사 결과, 계곡부를 중심으로 낙엽활엽수군락이 다수 분포하는 것으로 나타났다. 현재 팔공산 국립공원의 식생연구는 미비한 실정으로 향후, 식생자료 구축 및 식생 변화 모니터링을 위한 지속적인 연구가 필요할 것으로 판단되었다.

본 연구는 한우 등심, 우둔, 사태 부위를 대상으로 포장 방법과 온도별 저장기간에 따라 부패 특성과 육색에 미치 는 영향을 평가하였다. 시료는 랩 포장과 진공 포장 상태 로 2, 4, 10, 15oC에서 저장하였으며, 저장 기간 동안 휘 발성염기질소(VBN), pH, 육색(CIE a*)을 측정하여 초기 부패 시점을 측정하였다. 그 결과, VBN은 pH보다 빠르게 증가하였으며, 특히 단백질 함량이 높은 사태와 우둔에서 증가 속도가 두드러졌다. 진공 포장은 랩 포장 대비 저장 기간이 현저히 긴 것으로 나타났다. 특히, 진공 포장 상태 에서 2oC로 저장한 시료는 최대 9주간 저장하였음에도 불 구하고 기준치를 초과하지 않았다. 이에 따라 저장 기간 과 품질 지표 간의 관계를 회귀분석으로 추정한 결과, 해 당 조건에서 최대 217일까지 품질 기준을 유지 가능한 것 으로 추정되었다. 이는 저온에서 진공 포장이 한우 고기 의 저장 수명을 극대화하는 데 매우 효과적임을 시사한다. 반면, 15oC와 같이 높은 온도에서는 포장 방식과 관계없이 부패가 급속히 진행되었다. 본 연구는 부패 진행이 미 생물 효소 활성과 단백질 분해와 밀접하게 관련됨을 확인 하였으며, pH보다 V B N이 신선도 판단에 더 민감한 지표 임을 제시한다. 이러한 결과는 한우의 최적 저장 조건 및 안전한 소비 기간 설정에 실질적인 근거를 제공한다.

This study proposes a data-driven framework for analyzing freeway driving behavior using multiple real-world trajectory datasets, and applies it consistently to mainline and ramp sections. The four large-scale datasets—namely highD, exiD, NGSIM I-80, and NGSIM US- 101—were processed through a unified preprocessing pipeline that converted all variables to International System Units(SI), resampled trajectories to 10 Hz, applied Savitzky-Golay smoothing to speed, and removed physically implausible and statistical outliers based on joint physical-statistical criteria. For each vehicle, 24 summary features were constructed from six longitudinal indicators–speed, acceleration, deceleration, time headway (THW), distance headway (DHW), and time-to-collision (TTC)–using their minimum, maximum, mean, and standard deviation. Indicator distributions by road type were compared using relative frequency histograms with common binning; then, principal component analysis (PCA) and K-means clustering were applied independently to each dataset. The leading principal components revealed interpretable axes related to longitudinal driving intensity (speed and acceleration level), safety margin (THW/DHW/TTC), and onramp sections; responsiveness was characterized by acceleration-deceleration variability, as observed within the analyzed datasets. Cluster interpretation yielded four relative driving behavior categories–aggressive, responsive, stable, and defensive–defined within each dataset based on indicator levels and variability rather than absolute thresholds.

This study aims to evaluate the feasibility of cementless concrete using industrial byproducts as an eco-friendly alternative to conventional cement concrete. Ground-granulated blast-furnace slag (GGBFS), fly ash (FA), and silica fume (SF) were employed as binder materials, and the mechanical performance, plastic shrinkage behavior, and microstructural characteristics of cementless concrete were investigated to verify its applicability as a structural and shotcrete material capable of reducing CO₂ emissions. Cementless concrete mixtures were prepared using GGBFS, FA, and SF as binders, activated by sodium hydroxide and sodium silicate with water-to-binder (W/B) ratios of 0.40, 0.45, and 0.50. Conventional cement concrete with equivalent water ratios was used for comparison. Compressive strength tests were conducted at curing ages of 1, 3, 7, 14, and 28 days. Plastic shrinkage cracking was evaluated according to the ASTM C1579 standard. Microstructural development and reaction products were analyzed using scanning electron microscopy (SEM) and X-ray diffraction (XRD), respectively. Cementless concrete with W/B ratios of 0.45 and 0.50 exhibited compressive strength comparable to or higher than that of cement concrete from early ages and demonstrated superior 28-day strength performance. No plastic shrinkage cracking was observed for any mixture, indicating excellent early-age crack resistance. SEM analysis revealed progressive densification of the microstructure owing to the formation of C-(A)-S-H and N-A-S-H gel phases with increasing curing age. XRD results showed limited portlandite formation in cementless concrete, accompanied by an increased development of aluminosilicate reaction products after 7 days, resulting in reduced porosity and enhanced structural compactness. Experimental results confirmed that cementless concrete incorporating industrial byproducts can achieve mechanical performance and durability characteristics comparable to or exceeding those of conventional cement concrete when an appropriate W/B ratio is applied. Reduced portlandite formation and dominant alkali-activated reaction products contributed to the improved chemical stability and resistance to deterioration. Therefore, cementless concrete has a strong potential as a sustainable construction material capable of reducing CO₂ emissions while maintaining its structural performance, particularly for shotcrete applications.

본 연구는 부모가 인식하는 부모-자녀 프로그램 참여 경험이 특징을 분석하여 ‘제3지대적 부모교 육’이 학생맞춤통합지원에서 갖는 의미를 탐색하였다. 참여관찰과 사례연구를 통해 부모의 경험을 분석 한 결과, 첫째, 부모0자녀가 함께 하는 활동과 자기반추 기반 학습은 부모가 자녀의 정서와 발달을 직 접 이해하고 관계적 역량을 강화하는 핵심 매개로 작용하였으며, 가정 내 상호작용을 재구성하는 변화 를 촉진하였다. 둘째, 실천 중심 프로그램과 부모코칭은 부모를 수동적 양육자에서 학생지원의 능동적 공동실행자로 전환시키고, 교육적 의사결정 과정에 참여하는 협력적 파트너로서의 가능성을 확인하였 다. 부모는 학교·지역사회와 연결된 공식적 지원 체계를 활용하며 소통·연계 역량을 강화하고, 가정–학 교–지역사회를 잇는 협력 주체로 자리매김하였다. 종합하면, 제3지대적 부모교육은 부모-자녀 관계 강 화와 자기반추 기반 학습, 학생지원 과정에서의 능동적·협력적 참여와 통합적 연계 구조를 핵심 특징으 로 하는 실천적 부모교육 모델로 정의될 수 있다. 이러한 모델은 학생맞춤통합지원 체계 구축의 실천 적 근거를 제공한다. 후속 연구에서는 다양한 교육환경에서 부모 참여 효과를 장기적으로 검증하는 연 구가 필요하다.

본 연구는 유아교사의 인공지능(AI) 인식 유형을 은유 분석을 통해 규 명하고, 교사들이 인공지능을 어떠한 교육적 가치와 관점으로 수용하는 지 심층적으로 탐색하여 미래 교육 환경에서의 교사 역할 변화에 대한 실질적인 시사점을 제공하는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위해 유아교 사 137명을 대상으로 인공지능 인식에 대한 은유적 표현 자료를 수집하 였으며, Dincer(2017)의 3단계 범주화 절차인 은유적 표현 수집, 코딩 및 개념 분류, 해석을 적용하여 분석하였다. 자료 분석 결과, 유아교사의 인공지능 인식은 활용성, 모방 및 복제, 확장성, 정보처리 시스템, 상호 작용, 통제할 수 없는 힘의 6개 핵심 은유 범주로 최종 도출되었다. 유 형별 분석 결과, 인공지능을 교육적 도구로서 인식하는 ‘활용성’ 범주가 53.3%로 가장 높은 비율을 차지하여 유아교사들이 인공지능을 현장 혁 신을 위한 실용적인 수단으로 인식하고 있음을 보여주었다. 반면, ‘상호 작용’ 범주가 6.6%로 가장 낮게 나타났다. 이는 유아교사들이 인공지능 을 단순한 기술 수용 차원을 넘어 인간 중심의 교육 철학을 유지하며 인 공지능의 잠재적 교육적 가치와 한계 사이에서 인식적 균형을 모색하는 복합적인 사고 과정을 거치고 있음을 시사한다. 본 연구는 유아교사의 인공지능 인식 영역을 은유적 언어를 통해 유형화하고 구체화함으로써 학술적 기여를 하며, 이는 유아교육 현장에서 인공지능 리터러시 교육의 효과를 극대화하기 위한 교사 전문성 강화 방안 및 인공지능 활용 교육 관련 후속 연구의 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 아마추어 러너에서 체성분이 폐 기능과 어떻게 연관되는 지를 검증하기 위해 수행한 단면 상관관계 연구이다. 만 20–45세의 아 마추어 러너 48명을 단일 방문으로 평가하였고, 생체전기저항분석기로 골격근량(skeletal muscle mass, SMM)과 체지방률(percent body fat, PBF)을 측정하였으며, 표준화된 폐 기능 지표로 노력성 폐활량 (forced vital capacity, FVC), 1초간 노력성 호기량(forced expiratory volume in 1 second, FEV1), 최대 자발적 환기량(maximal voluntary ventilation, MVV)을 평가하였다. 수집된 자료는 유의수준 .05에서 Pearson 상관분석과 단변량 선형회귀분석으로 검토하였다. 분석 결과, SMM은 FVC(r=.78, p<.01), FEV1(r=.74, p<.01), MVV(r=.55, p<.01) 와 유의한 양의 상관을 보였고, PBF는 FVC(r=−.5, p<.01)와 유의한 음의 상관, FEV1(r=−.35, p<.05)과 약한 음의 상관을 나타냈다. 회귀분석에 서는 SMM이 FVC(R²=.60), FEV1(R²=.54), MVV(R²=.31)를 각각 유의 하게 설명하였으며, PBF는 FVC(R²=.25)에 대해 유의한 음의 설명력을 보였다. 이러한 결과는 근육의 충분성이 환기 수행능력을 지지하고, 지 방의 과다 축적이 폐 용적 및 유량 지표에 불리하게 작용함을 시사한 다. 단면 설계와 BIA 기반 측정이라는 한계를 고려할 때 인과 해석은 신중해야 하나, 아마추어 러너의 호흡 수행능력 최적화를 위해 근력, 근 지구력 중심의 훈련과 체지방 관리가 유효한 표적이 될 수 있음을 제안 하며, 향후 종단, 중재 설계를 통한 인과성 검증과 이중에너지 X선 흡수 계측(dual-energy X-ray absorptiometry, DXA)/자기공명영상(magnetic resonance imaging, MRI) 및 중심성 지방 지표를 포함한 정밀 측정 이 요구된다.

The growing global demand for Agaricus bisporus has focused on automated harvesting systems, prompting the adoption of artificial intelligence to enhance precision and efficiency. This study aimed to prove the possibility of automated analysis for mushroom phenotypic traits including pileus diameter and color parameters (L*, a*, b*) by using AI model, YOLOv11-seg. Mushroom images were obtained in custom-designed imaging chamber and image training was processed using YOLOv11-seg. By achieving an mAP50 of 0.96, model demonstrated high detection and segmentation performance with stable predictive behavior. To evaluate biological validity, predicted phenotypic traits were compared with mechanically measured values. Pearson correlation coefficient analysis showed that the correlation coefficient for chromaticity was above 0.69, while the correlation coefficient for shoulder diameter was very low at 0.03. Linear regression analysis showed correlations above 0.69 for all phenotypic traits, indicating that the model analysis reflected the actual measurement variation well. Mean absolute error (MAE) analysis showed less than 10% error of 1.32, 2.43, 0.55, and 0.90 in pileus diameter, L*, a*, and b*, respectively, resulting in significant model accuracy. Based on these results, YOLO-based estimation of pileus area was processed to prove the model’s capacity to extract phenotypic traits beyond the limits of traditional analysis. These results indicate that AI models including YOLOv11 show the possibility of the automated growth monitoring for the next-generation smart cultivation systems.

Tricholoma matsutake, one of the most favorable ectomycorrhizal mushrooms, forms a symbiotic relationship with its host, Pinus densiflora. In this study, co-cultivation of T. matsutake mycelium with bacteria from fairy rings was conducted to explore artificial cultivation. Among the isolates tested, strain B22_9_B28 promoted mycelial growth across five T. matsutake isolates: KMCC05631 from Yangyang-gun (124.23%), KMCC05632 and KMCC05633 from Yeongdeok-gun (127.68% and 156.61%, respectively), and KMCC05634 from Yeongdong-gun (153.31%), and KMCC05644 from Bonghwa-gun (171.59%). 16S rRNA sequence analysis suggested that B22_9_B28 may represent a novel species of Paenibacillus. These results highlight the potential of a new Paenibacillus species with pan-regional growth-promoting effects on T. matsutake mycelium, offering a promising avenue for the artificial cultivation of this valuable mushroom.

In this study, the development of a new white beech mushroom (Hypsizygus marmoreus) cultivar, ‘Baekmaru24’, is described, and its growth characteristics and field adaptability are evaluated. ‘Baekmaru24’ was bred from the parent strains, KMCC05528 and KMCC05529, through controlled crossing and multi-stage line selection, resulting in the final elite line, ‘HWD-22-116’. Mycelial growth tests demonstrated that the cultivar had superior growth under low temperatures (10–15 °C) and on YM medium, with optimal growth at 20–25 °C. In indoor bottle cultivation, the per-bottle yield was 146 g per 850 mL, which was 8% higher than that of the control cultivar (135 g). The fruiting bodies had stipes with a mean of 70.5 mm, which is approximately 10 mm longer than that of the control, and they had highly uniform clusters, enhancing marketability. Field trials at two farms confirmed a significant increase in yield of approximately 11 % over existing commercial cultivars, together with a generally superior morphology, including larger caps, longer stipes, and greater tissue firmness. Somatic incompatibility testing revealed a distinct demarcation zone between ‘Baekmaru24’ and its parent strains, indicating that it is a genetically independent cultivar. Overall, these results demonstrate that ‘Baekmaru24’ has stable growth, high productivity, and favorable fruiting-body characteristics under both controlled and farm conditions, supporting its potential as a high-quality commercial mushroom cultivar.

본 연구는 대한민국은 2025년 노인 인구가 전체의 20%를 넘어서는 초고령사회로의 진입 을 앞두고 있으며, 이는 유례없는 속도의 인구학적 변동이다. 본 연구는 이러한 급격한 고령화 속에서 심화되는 노인의 경제적 빈곤, 건강 악화, 사회적 고립 문제를 해결하기 위해 기존 소 득 보장 중심 복지 정책의 한계를 비판적으로 분석하고, 4차 산업혁명 기술을 접목한 새로운 복지 패러다임을 제시하는 데 목적이 있다. 본 연구는 이은미의 선행 연구를 바탕으로 노인의 ‘경제적 자립’을 단순한 소득 확보가 아닌, 건강 관리, 디지털 역량, 사회적 관계망이 결합된 ‘포괄적 삶의 영위 능력’으로 재정의하였다. 분석 결과, 한국 노인 빈곤의 특성은 부동산 자산 편중과 현금 흐름 부족(Asset-rich, Cash-poor)의 불일치에 기인하며, 현재의 공익형 단기 일자리 정책만으로는 이러한 구조적 문제를 해결하는 데 한계가 있음이 규명되었다. 또한, 디지털 기술의 가속화가 노인의 일상생 활과 경제 활동에 새로운 진입 장벽으로 작용하는 ‘디지털 소외’ 현상이 자립을 저해하는 주요 요인으로 지목되었다. 이에 대한 대안으로 본 연구는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇 등 4차 산업혁명 핵심 기술을 활용한 ‘기술 기반 복지(Welfare Tech)’ 전략을 제안한다. 구체 적으로 ▲AI 돌봄 로봇과 IoT 센서를 활용한 24시간 통합 돌봄망 구축 ▲주택연금 활성화를 통한 자산의 현금 흐름화 ▲노인 맞춤형 ‘AgeTech’ 산업 육성 ▲생존권을 위한 필수 역량으로 서의 디지털 평생교육 체계 마련을 4대 핵심 과제로 제시하였다. 특히 본 연구는 3단계 이행 로드맵을 통해 기술기반 복지 실현의 구체적 시간표를 제시하고, 윤리적 쟁점과 법적 과제를 체계적으로 정리했다. 결론적으로 본 연구는 기술 혁신과 복지 시스템의 융합을 통해 노인을 부양의 대상에서 자립적 주체로 전환하는 지속 가능한 초고령사회 대응 모델을 정립하였으며, 이를 글로벌 표준으로 수출할 수 있는 한국형 복지 리더십 모델을 제안한다.

최근 고도화된 딥러닝 모형을 이용하여 하천 수질에 영향을 줄 수 있는 과도한 조류(algae) 발생을 예측하는 연구에 대한 관심이 지속되고 있으며, 모형의 구축에 사용되는 현장 측정 자료의 특성상 다양한 이상치를 포함할 수 있어 데이터의 이상치 관리 필요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 현장 자료의 이상치가 딥러닝 모형의 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 딥러닝 Long Short-Term Memory(LSTM) 모형을 이용하여 하천 조류 발생을 정량적으로 평가하는 지표인 클로로필-a를 예측하는 모형을 구축하였으며, 10%의 이상치를 포함한 자료와 이상치가 포함되지 않은 원본 자료로 학습된 모형의 성능을 비교하였다. 또한 딥러닝 기반 이상치 탐지 알고리즘인 Autoencoder(AE)를 이용하여 이상치를 제거한 후 모형의 성능에 미치는 영향을 비교하였다. 분석 결과 이상치를 포함하지 않은 자료로 학습된 Base 모형과 10%의 이상치를 포함한 자료로 학습된 모형의 Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)가 각각 0.882 및 0.858로 나타나 이상치가 모형의 성능을 저하시킬 수 있음을 확인하였다. 한편 AE를 이용하여 이상치를 다양한 비율로(5–20%) 제거한 자료로 학습된 모형의 성능을 분석한 결과 NSE가 0.883–0.896으로 이상치의 제거에 따라 모형의 성능이 Base 모형과 유사한 수준으로 개선되는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이상치가 딥러닝 모형에 미치는 영향을 분석하고 이상치 탐지 모형의 활용에 따른 조류 발생 예측 딥러닝 모형의 성능 향상이 가능함을 확인하였다.