본 연구에서는 높은 이산화탄소 투과성과 선택성을 가지는 미세다공성 고분자 PIM-1을 합성하고, 나노미터 수준 에서 두께를 정밀하게 조절할 수 있는 water casting 기법을 적용하여 박막복합막을 제조하였다. 제조된 분리막의 성능을 평 가하기 위해 FTIR-ATR, BET, GPC, XRD, TEM-EDS 등의 분석을 수행하였으며, 기체 투과 시험을 통해 CO2/N2 선택성과 투과도를 측정하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제조된 박막복합막은 2700 GPU 이상의 CO2 투과도와 약 25의 CO2/N2 선택도 를 나타내며, 기존의 PIM-1 기반 분리막보다 우수한 성능을 보였다. 이를 통해 water casting 기법을 이용한 PIM-1 기반 분리 막이 경제적이고 효율적인 이산화탄소 분리 기술로 활용될 가능성을 제시하였다.

As conventional road traffic noise prediction models are designed to estimate long-term representative noise levels, capturing fine-scale noise fluctuations caused by real-world traffic dynamics is challenging. A previous study proposed a microscopic road traffic noise model (MTN) can calculate time-series noise levels with a resolution of 1 s using the concept of a moving noise source. In this study, two experiments were conducted to verify the accuracy of the noise prediction of the model. First, by comparing the calculated noise levels of two conventional road traffic noise models and the MTN in a simple road simulation environment, it was confirmed that the calculation error was within 3 dB(A) when calculating the 1-h equivalent noise level. Second, an experiment was conducted to verify the noise prediction error of the MTN on six actual roads. A comparison of the calculated noise level using the MTN based on traffic data collected from actual roads with the measured noise level on real roads showed that the calculated noise level achieved a mean absolute error (MAE) of 1.88 dB(A) from the equivalent noise level and 1.28 dB(A) from the maximum noise level. This was similar to the MAE of the foreign road traffic noise models. However, when the location of the receiver is within 10 m of the road, an error of more than 3 dB(A) occurs because of the simplicity of the MTN propagation model, which remains a problem that must be solved in the future. This study proved that the noise level calculation using the MTN is similar to the noise of an actual road environment. Additionally, the continuous development of the MTN is expected to make it an effective alternative for the management of road noise.

태안군 연안에 서식하는 닻무늬길앞잡이를 대상으로 4년간(2015~2018)의 정밀 모니터링과 2년의 추가 현장조사(2023~2024)를 수행하였 다. 조사 결과 관찰된 닻무늬길앞잡이는 2015년 27개체 2016년 49개체, 2017년 107개체, 2018년 169개체로 매년 꾸준히 증가되었으며, 7월 중순 에서 8월 초에 집중해서 관찰되었다. 또한, 이른 아침과 늦은 오후를 제외한 11시부터 4시까지 활발하게 활동하는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통 해 2015년부터 2018년까지의 모니터링 결과와 2023년부터 2024년 조사 결과를 비교분석하고, 현재까지 알려진 정보들을 종합하며 이들의 보전 을 위한 방안을 제시하였다.

With the rapid expansion of personal mobility (PM) devices as urban transport alternatives, the associated safety risks have increased significantly. Although previous studies have offered insights into user behavior and accident traits, more integrated approaches that consider spatial and administrative contexts are required to better understand the factors affecting accident severity. This study investigated the factors influencing accident severity involving PM devices in Seoul, South Korea by employing a cross-classified multilevel model (CCMM) to account for both police jurisdiction and regional characteristics. Analyzing the 2021 data from the Traffic Accident Analysis System (TAAS), the model showed strong validity (ICC: 15.8%, DIC: 697.2), outperforming the logistic and hierarchical models. Key predictors of higher severity included crashes in non-standard areas (e.g., other than single roads or intersections), helmet non-use, and older age of victims and perpetrators. Violations, such as exceeding passenger capacity, were negatively associated with severity. Industrial areas and high subway station densities reduced the severity, reflecting the benefits of pedestrian-friendly infrastructure. Larger areas covered by police officers significantly increased the severity, revealing enforcement limitations. The 2021 Road Traffic Act revision has had no statistically significant impact. These results highlight the need for integrated policies that combine infrastructure improvements, enhanced enforcement, and behavioral changes to reduce the severity of PM-related accidents in urban environments.

Written examination for driver’s license certification plays a critical role in promoting road safety by assessing the applicants' understanding of traffic laws and safe driving practices. However, concerns have emerged regarding structural biases in multiple-choice question (MCQ) formats, such as disproportionate answer placement and leading linguistic cues, which may allow test-takers to guess the correct answers without substantive legal knowledge. To address these problems, this paper proposes a prompt-driven evaluation framework that integrates structural item analysis with response simulations using a large language model (LLM). First, we conducted a quantitative analysis of 1,000 items to assess formal biases in the answer positions and option lengths. Subsequently, GPT-based simulations were performed under four distinct prompt conditions: (1) safety-oriented reasoning without access to legal knowledge, (2) safety-oriented reasoning with random choices for knowledge-based questions, (3) performance-oriented reasoning using all available knowledge, and (4) a random-guessing baseline model to simulate non-inferential choice behavior. The results revealed notable variations in item difficulty and prompt sensitivity, particularly when safety-related keywords influence answer selection, irrespective of legal accuracy. The proposed framework enables a pretest diagnosis of potential biases in the MCQ design and provides a practical tool for enhancing the fairness and validity of traffic law assessments. By improving the quality control of item banks, this approach contributes to the development of more reliable knowledge-based testing systems that better support public road safety.

본 연구는 2022 개정교육과정에 신설된 고등학교 ｢인간과 경제활동｣ 교과서의 탐구 활동 에서 교육과정의 교수·학습의 방향이 제시하고 있는 다양한 학습 방법이 구현되고 있는지를 분석한 것이다. 인간과 경제활동 교육과정은 경제학의 기본 원리나 개념에 대한 설명보다는 학생들이 다양한 체험 활동을 통해 경제 문제를 자신의 삶과 생활에 적용하도록 하였다. 본 연구에서 ｢인간과 경제활동｣ 교과서가 교육과정에서 제시한 다양한 체험 활동을 구현했 는지에 대한 분석 결과는 다음과 같다. 우선, 교수·학습 방법 중 가장 많이 사용된 것은 미디어 활용 학습, 협동 학습, 토의·토론 학습 순으로 나타났다. 다음으로, 게임 학습, 프로 젝트 학습, 시뮬레이션 학습, 인공지능 활용 학습 등 기존의 경제 교과서에서는 잘 다루지 않았던 교수·학습 방법들이 새롭게 시도되었다. 마지막으로, 교육과정에서 제시한 지역사회 경제 전문가와의 협력 학습은 다루어지지 않았다. 향후 ｢인간과 경제활동｣ 교과서에서 시도 된 다양한 체험 활동의 학습 효과에 대한 연구를 통해 경제에 대한 학생들의 흥미를 고취할 수 있기를 기대한다.

The 3T irregular shape structure is used for designing wind loads in high-rise buildings. Among them, the Tapered shape is a shape with a cross-section that changes throughout the entire floor. Recently, various advanced Tapered shapes have been applied, such as having a cross-section that varies only in part of the height or combining different shapes. In this study, an analysis model was selected by applying three types of Tapered part locations(Bottom, Middle, Top) and angles as design variables. Equivalent static seismic loads and historical earthquake records were applied to compare and analyze the seismic response of the Tapered models with regular-shaped models. As a result of the analysis, positioning the partial taper in the middle shows the lowest seismic response. Additionally, a larger taper angle decreased the story drift ratio, top-story displacement, shear wall shear force, and column bending moment, while increasing absolute acceleration and column axial force.

This paper examines recent trends in stadium design and construction through a comprehensive case study and literature review. It highlights the innovative use of advanced building materials, such as high-performance composites and sustainable concrete mixes, which enhance structural integrity while reducing environmental impact. The integration of smart technologies—including IoT technologies, building information modeling (BIM), and digital twin—is explored for its role in improving operational efficiency, safety, and maintenance processes. Additionally, the study reviews the development of cutting-edge engineering techniques like seismic design, advanced AI-based structural analysis, which streamline construction processes and optimize resource usage. Emphasizing sustainability, the paper also discusses strategies for energy-efficient designs and renewable energy integration. Overall, the findings demonstrate how interdisciplinary approaches combining material science, smart technology, and sustainable engineering are shaping the future of stadium construction.

Purpose: This study aimed to develop and evaluate a simulation-based nursing education program for respiratory emergencies in critically ill, extremely low birth weight infants (ELBWIs). Methods: A single-arm quasi-experimental study was conducted with 32 neonatal intensive care unit (NICU) nurses. The program was developed systematically using the ADDIE model, incorporating needs assessment, real-case scenario development, and pilot testing. Data were collected before and after the intervention and were analyzed using paired and independent t-tests, as well as a one-way analysis of variance (ANOVA) with Scheffé post-hoc tests. Results: The results showed statistically significant improvements in participants’ problemsolving ability (t = -3.49, p = .001), clinical performance confidence (t = -4.64, p < .001), and overall clinical performance competency (t = -13.79, p < .001) following the training. The clinical relevance and feasibility of the program were supported by pilot testing and positive evaluations of the practicality and educational usefulness of the simulation scenarios. Conclusion: These findings suggest that the simulation-based program was effective in enhancing NICU nurses’ clinical competence in managing respiratory emergencies in ELBWIs and can be used as a practical alternative to traditional on-the-job training.

본 연구의 목적은 북한이탈주민의 사회통합 척도를 개발하고 타당화하 는 것이다. 이를 위해 국내·외 문헌 연구를 수행한 후 북한이탈주민 20 명을 개별 심층 면접하여 상위 구인 요소와 하위 구인 요소를 구성했다. 다음은 북한이탈주민 10명으로 구성된 포커스 그룹 인터뷰를 통해 내용 타당성을 검토한 후, 연구 자료는 척도개발 전문가의 조력을 받아 북한 이탈주민의 사회통합 척도 예비 문항을 구성했다. 본 연구의 대상은 전 국에 거주하고 있는 북한이탈주민 204명으로부터 예비조사를 실시했다. 자료 분석은 SPSS 23.0, AMOS 26.0을 사용하여 탐색적 요인 분석과 확인적 요인 분석을 실시했다. 탐색적 요인 분석 결과, 7요인, 전체 문항 수는 총 24문항으로 구성되었다. 구체적 하위 요인은 ‘문화 통합’, ‘사회 참여’, ‘영토적 소속감’, ‘사회적 연대 의식’, ‘지역사회에 대한 소속감’, ‘사회적 연결’, ‘신뢰감’으로 명명했다. 연구모형의 적합성 검증을 위해 확인적 요인 분석을 실시한 결과 RMSEA, CFI, TLI 수치는 양호한 것으 로 확인되었다.

생태계 내에서 일어나는 모든 현상은 매우 느리고 긴 시간에 걸쳐서 이루어진다. 그렇기에 생태계 내에서 일어나는 현상을 이해하고 연구하기 위해 장기생태연구가 필요하다. 현재 우리나라의 소나무는 단일 수종으로 가장 넓게 분포하 고 있으나 기후변화 및 음수로의 천이과정 등 다양한 요인에 의하여 변화가 예상된다. 변화과정에 대한 모니터링은 생태계 과정의 이해와 임분관리 등에 있어서 매우 중요한 부분을 차지하므로 장기생태모니터링구에 대한 매목조사와 변화상 분석을 실시하였다. 국가장기생태연구의 조사지로 구축된 지리산 소나무림(100m × 100m)을 대상으로 격년별 (2017년, 2019년, 2021년, 2023년) 4회 매목조사를 실시하였고, 매목조사자료를 바탕으로 밀도, 흉고단면적, 중요치, 직경급 분포, 수간건강상태, 고사율, 이입률 등의 분석을 실시하였다. 소나무개체군의 밀도는 6년 동안 292본/㏊에서 272본/㏊으로 6.8% 가량 감소하였고, 특히 비목나무는 6년 동안 161본/㏊에서 46본/㏊으로 71.4% 가량 크게 감소하였 다. 흉고단면적(㎡/㏊)은 비목나무를 제외한 모든 수종이 증가하였고 이에 따라 중요치는 비목나무만 감소하고 이외 모든 수종은 증가하거나 유지되는 경향으로 나타났다. 직경급 분포에서 전제 구성종은 10㎝ 미만의 직경급이 가장 높은 역 J자형을 보이고 소나무는 30-40㎝의 직경급의 개체목이 가장 많은 정규분포형을 보였다. 소나무의 수간건강상 태에서 AS가 2017년에 76.1%(252본/㏊)로 가장 높게 나타났지만 AL과 DF의 증가로 인해 2023년에 ㏊당 63.4%(210 본/㏊)로 12.8%(42본/㏊)감소하였다. 소나무의 6년간 연평균고사율은 1.18%, 연평균이입률은 진계목이 발생하지 않아 나타나지 않았다. 그러나 비목나무의 6년간 연평균고사율은 19.75%로 높게 나타났다. 지리산 소나무림의 소나무 개체 군 밀도는 감소하나 흉고단면적, 중요치는 유지되어 양호한 생육상태인 것으로 나타났지만 진계목이 발생하지 않았고 이는 소나무가 양수의 특성에 기인된 것으로 판단되었다. 앞으로 소나무개체군, 비목나무개체군, 삼나무개체군, 굴참나 무개체군 등 개체군 변화에 대한 지속적인 후속 연구가 필요할 것으로 판단되었다.

남극 로스해 보퍼트 섬 인근에서 획득한 코어퇴적물로부터 고환경변화를 복원하기위해 규조를 분석하였다. RS19-GC09코어로부터 총 27속 5 7종의 규조를 감정하였으며, 규조의 생산성을 나타내는 개체수 농도는 0.01-28.75×107/g 범위에 해당하였다. 규조의 수직분포 변화를 토대로 4개의 군집대를 설정하였다. 해빙종(Sea-ice species: TC); Fragilariopsis curta, Fragilariopsis linearis, Fragilariopsis obliquecostata, Fragilariopsis ritscheri와 Pseudo-nitzschia turgiduloides)와 공해종(Open water species: TW); Fragilariopsis kerguelensis, Thalassiosira lentiginosa, Thalassiosira antarctica와 Rhizosolenia styliformis)의 산출을 대자율(Magnetic Susceptibility; MS)과 총유기탄소(Total organic carbone; TOC)값과 비교하였다. 군집대 I은 낮은 TC, TW와 TOC를 보이고, 반대로 높은 MS 곡선을 나타내어 두꺼운 해빙 또는 빙붕 하부 환경에 해당하였다. 군집대 II는 높은 TC, 증가하는 TW와 TOC, 반대로 낮아지는 대자율을 나타내어 계절적인 해빙의 지속기간이 길고 분포가 확장되었다. 군집대 III은 감소된 TC, 높은 TW과 TOC, 가장 낮은 곡선의 MS를 보 이는 구간으로 공해환경의 지속기간이 길었던 시기이다. 군집대 IV에서는 TC의 증가와 반대로 TW가 감소 하며, TOC 값은 유의미한 변화를 보이지 않고, MS가 약간 상승하는 시기로서 다시 해빙의 지속기간이 길어 졌음을 나타낸다.

This study evaluated the short- and long-term prediction performances of a transformer-based trajectory-forecasting model for urban intersections. While a previous study focused on developing the basic structure of a transformer model for future trajectory prediction, the present study aimed to determine a practical prediction sequence length. To this end, multiple transformer models were trained with output sequence lengths ranging from 1 s to 10 s, and their performances were compared. The trajectory data used for training were generated through a microscopic traffic simulation, and the model accuracy was assessed using the metrics average displacement error (ADE) and final displacement error (FDE). The results demonstrate that the prediction accuracy decreases significantly when the output trajectory length exceeds 3 s. Specifically, straight-driving trajectories exhibit rapidly increasing errors, while turning trajectories maintained a relatively stable accuracy. In contrast, for turning-driving trajectories, prediction errors increased sharply during short-term forecasting, but the increase was more gradual in long-term forecasts. Additionally, the long-term prediction models produced higher errors even in the initial 1-second outputs, implying a tendency toward conservative inference under uncertain future scenarios. This conservative behavior is likely influenced by the model’s effort to minimize the overall loss across a broader prediction window, especially when trained with Smooth L1 loss function. This study provides practical insights into model design for edge-computing environments and contributes to the development of reliable short-term trajectory prediction systems for urban ITS applications.