This study aimed to evaluate the effect of key operational factors on traffic performance in long underground expressways. This study was motivated by the increasing policy interest in underground expressway infrastructure as a solution to chronic surface-level congestion in dense urban regions. A scenario-based microscopic traffic simulation was conducted using VISSIM considering combinations of traffic volume, proportion of heavy vehicles, and longitudinal slopes. A total of 72 scenarios were simulated, and the weighted average speed and total throughput were analyzed. The simulation results showed that the entry traffic volume and longitudinal gradient significantly affected the average speed, particularly in uphill exit segments. The heavy vehicle ratio also contributed to consistent reductions in speed. However, the overall throughput remained relatively stable despite variations in heavy vehicle proportions, suggesting that speed is more sensitive to flow composition than to volume capacity. Although interaction effects were not statistically tested, the combined scenario trends suggested that steeper slopes and high heavy-vehicle ratios jointly intensify speed reduction. These findings support the early-stage design and traffic planning of underground expressways.

The electric discharge experiment, known as the Miller-Urey experiment, is one of the experiments to understand the origin of life on Earth. The experiment involved simulating the Earth’s early atmosphere by introducing methane(CH4), ammonia(NH3), and nitrogen(N2) gases, and applying energy through electric discharge. Resulting solution was found to contain amino acids such as glycine(C2H5NO2), alanine( C3H7NO2), histidine(C6H9N3O2), proline(C5H9NO2), and valine(C5H11NO2). These amino acids were compared with the results of the recent experiment (Parker et al. 2014). Interestingly, the electric discharge produced C2 swan band and CN emission and it was newly found in gas phase. These two emission bands are commonly observed in comets.

우리의 일상 곳곳이 디지털화 되어가고 있지만, 노인의 경우 이를 수 용하고 활용하는데 어려움을 겪는다. 하지만, 디지털 기기 활용은 정보격 차 더 나아가 건강 격차로도 이어질 수 있다고 보고 이를 검증해보고자 하였다. 본 연구는 2023년 노인실태조사를 활용하였고, 65세 이상 노인 을 대상으로 SPSS PROCESS macro model 4를 통해 분석하였다 (N =9,951). 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 노인의 디지털 기기 활용 수준이 높을수록 주관적 건강상태가 유의미하게 높았다. 둘째, 노인의 디지털 기기 활용 수준이 높을수록 노인복지서비스의 인지 수준 이 유의미하게 높았다. 셋째, 노인의 디지털 기기 활용 수준이 높을수록 주관적 건강상태가 높았는데, 노인복지서비스 인지가 이 둘 간의 관계를 유의미하게 매개하였다. 이에 기반하여 디지털 기기 활용이 갖는 중요한 의미를 논의하고, 디지털 기기 활용 격차를 줄이기 위한 정책적 방안을 제시하였다.

This study is a preliminary investigation into a method for updating analytical models using actual vibration measurement data to improve the reliability of the seismic performance evaluations. The research was conducted on 26 models with various parameters, aiming to develop an optimal analytical model that closely matches the natural frequencies of the actual building. By identifying the dynamic characteristics of the target building through vibration measurements taken just before the demolition of the structure, the natural frequency analysis results of the analytical models were compared to the measured data. Based on this comparison, an optimized method for adjusting the parameters of the analytical models was derived. Throughout the analysis, various parameters were adjusted, and the eigenvalue analysis results were corrected by comparing them with vibration measurements. Among the comparative analytical models, the model with the lowest error rate was selected. The results showed that, in all cases, the analytical model with a concrete compressive strength of 16 MPa (based on actual measurements), pin boundary conditions, and an idealized strip footing cross-section had the closest match to the actual building's natural frequencies, with an average error of less than 8%.

The purpose of this study is to examine learners’ perceptions of AI-based machine translation (MT) in high school ‘Reading British and American Literature’ classes. This research explored how students perceived the impact of MT on their class participation, learning motivation, confidence in English use, and improvement in English ability. The study also examined how the effectiveness of MT use differed according to students’ English proficiency levels. A total of 153 third-year students participated in a nine-week English literature course. Data were collected through an online survey and statistically analyzed. The findings reveal that students showed positive perceptions regarding class participation, learning motivation, confidence in English use, and improvement in English ability. Notably, participation in the English literature classes using AI-based MT was significantly higher than that in other English classes. Analysis by English proficiency levels showed no significant differences in class participation and affective factors (learning motivation and confidence). However, lower-proficiency learners perceived greater improvement in English proficiency compared to higher-proficiency learners. These results suggest that incorporating AI-based MT in English literature classes can create an inclusive learning environment that supports learners across different proficiency levels, particularly benefiting lower-proficiency students in terms of improvement in English ability.

This study analyzed the Conservation and Management Measures (CMMs) related to fishing operations using Fish Aggregating Devices (FADs) among the measures implemented by Regional Fisheries Management Organizations (RFMOs) overseeing tuna purse seine fisheries. Additionally, we analyzed the FADs fishing status by sea area and examined the sustainable tuna purse seine fishing using FADs. Significant variations were observed in the number, materials, structure, and timing of FADs deployments, which were influenced by the fishing ground environment and methods in each ocean. These variations resulted in corresponding differences in the CMMs. However, all oceans required the use of non-entangling FADs and recommended biodegradable materials to mitigate marine pollution and bycatch of protected species. An analysis of FADs usage based on field interviews revealed that the total number of FADs deployed across all oceans in 2023 reached 142,020 sets, an increase of approximately 18% compared to 120,680 sets in 2013, despite the enforcement of CMMs by each RFMOs aimed at gradually reducing FADs fishing to promote sustainable fisheries. Each RFMOs aims to gradually reduce FADs fishing rates and ultimately achieve sustainable fisheries. Therefore, to achieve sustainable tuna purse seine fisheries using FADs, prioritizing research on the biodegradable materials used in FADs construction is essential. Furthermore, strict adherence to principles concerning the quantitative use and retrieval of FADs is deemed necessary.

This study analyzed actual traffic accident data to select humans’ unavoidable accidents and to examine whether avoidance is possible after AEBS(Advanced Emergency Braking System) is applied to these accidents. In cases where avoidance is not possible with AEBS, those accidents were determined to be examples where V2X(Vehicle-to-Everything) technology is necessary. Subsequently, by applying V2V(Vehicle-to-Vehicle) and V2I(Vehicle-to-Infrastructure) communication technologies, this research analyzed the possibility of accident avoidance. The results confirmed that the application of V2X technology enables accident avoidance. Additionally, by applying various variables, it identified limitation scenarios that cannot be resolved by V2X technology, and discussed strategies for accident avoidance in such situations.

Component-specific information is crucial for identifying sources of PM2.5 in indoor environments. However, profiles of PM2.5 at various locations, including subway tunnels are limited. This study aimed to evaluate the relationships between PM2.5 and its component across tunnels, platforms, and outdoor environments at underground subway stations in Incheon. The study was conducted at six underground subway stations in Incheon. PM2.5 concentrations were measured twice at each station, simultaneously covering the tunnel, platform, and outdoor areas. Carbon (two types), ion (eight types), and metal components (20 types) were analyzed using each analytical instruments. The mean PM2.5 concentration in the tunnel was 33.0±15.7 μg/ m3, significantly higher than the concentrations observed on the platform (12.9±4.6 μg/m3) and outdoors (13.1±7.6 μg/m3). The proportion of total metal concentrations in PM2.5 was highest in the tunnel (57.8%), followed by the platform (22.2%) and outdoor areas (11.3%). Significant correlations between the platform and tunnel were observed for organic carbon, SO4 2–, NO3 –, NH4 +, Ba, Mn, Fe, and Se. Significant correlations between the platform and outdoor were observed for SO4 2–, NO3 –, NH4 +, and Ti, while the tunnel and outdoor showed correlations for SO4 2– and NH4 +. PM2.5 concentrations and total metal concentrations were highest in the tunnel. While PM2.5 concentrations on the platform and outdoors were similar, total metal concentrations were higher on the platform than outdoors. From the platform’s perspective, the concentrations of Ba, Mn, Fe, and Se were only associated with the tunnel, while SO4 2–, NO3 –, and NH4 + had tendency of correlations between both the tunnel and outdoors. The findings suggest that for platform PM2.5 concentrations, Ba, Mn, Fe, and Se may serve as indicators of tunnel-originating PM2.5, while SO4 2–, NO3 –, and NH4 + may serve as indicators for outdoor sources.

본 논문에서는 저 레이놀즈 수 영역에서 에어포일의 공기역학적 성능을 예측하기 위한 딥러닝 기반의 축소 모델을 제시하였다. 딥 러닝 기반 축소 모델에서 CFD 해석 결과의 높은 차원의 데이터를 효율적으로 다루기 위해 변이형 오토인코더를 결합한 합성곱 신경 망을 적용하였다. 부호화 거리 함수를 통해 에어포일의 형상과 유동 조건을 이미지 데이터화 하고, 이에 대해 합성곱 신경망을 매개변 수화 하였다. 또한, 전산유체역학 해석의 계산 비용으로 인한 부족한 훈련 데이터를 극복하기 위해 투영 기반의 비선형 매니폴드 데이 터 증강기법을 개발하였다. NACA 4계열 에어포일은 해석 예제로 고려하여 제안하는 프레임워크의 내삽과 외삽 정확도를 평가하였 으며 매니폴드 데이터 증강기법을 적용하여 프레임워크의 정확도 향상을 확인하였다.

도시의 확장 및 광역화로 지상에서의 물리적인 도로 공급 및 확대는 현실적으로 어려운 상황에 직면하였으며, 이를 해결하기 위한 정책의 일환으로 경부고속도로 지하화 사업으로 대표되는 고속도로 지하화 사업이 추진되고 있다. 지하공간을 이용한 도로의 입체적 확장은 새로운 도로 공급용지의 공간적 확대뿐 아니라 지상도로의 교통량 분산으로 교통정체 완화, 차량으로 인한 소음 및 대기오염 문제 완화 등 도로교통체계의 효율성 및 문제점을 개선할 것으로 판단된다. 그러나 현재까지는 지하도로의 설계 및 시공 관련 기술을 위주로 개발 및 적용되고 있어, 운영 및 안전관리에 필수적인 지하고속도로 교통류 관리에 관한 연구는 이론적 수준에 머물고 있는 한계가 상존한 상황에 있다. 이에 본 연구는 지하고속도로 안전 향상을 위한 사고 예방 및 대응 기술 개발의 전단계로 유고 상황에 대응하기 위한 교통관리 개념을 유고 상황에 따라 변화되는 혼잡 지속시간을 추정할 수 있는 교통류 진단과 지하고속도로 내 유고 발 생 후 교통류 혼잡 회복 및 상태 안전화로 나누어 제안하였다. 이를 기반으로 향후 추진될 기술 개발의 단계를 교통류 변동 지표 개 발, 교통류 진단 알고리즘 개발, 교통류 해석ㆍ추정 알고리즘 개발, 교통관리 현장 적용 및 검증의 4단계로 기술 개발 로드맵을 제시 하였다. 본 연구의 결과는 향후 추진되는 K-지하고속도로 안전 확보를 위한 사고 예방 및 대응 기술 개발에 대한 실효성 및 신뢰성을 높이는데 기여할 것으로 사료된다.

최근 자율주행 차량의 등장으로 인해 기존의 교통 시스템에 많은 변화가 생길 것으로 보이며, 운전자가 주행하던 차량과는 다른 행태로 인해 기존 비자율주행 차량들이 초래하는 고위험 상황의 요인과는 다른 새로운 요인들이 도출될 것으로 보인다. 하지만, 현 시점 국내 에서는 자율주행 차량이 실제로 주행하고 있지 않기 때문에 주행행태를 포함한 데이터 기반의 주요 요인 분석 및 도출에 한계가 있다. 따라서 현 시점에서 자율주행 차량이 혼재하는 환경에서 고위험한 상황을 정의할 수 있는 요인을 도출하기 위해서는 사례 중심의 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존 국내·외 자율주행차량과 관련된 다양한 논문 사례를 DB화하여 이를 정량적으로 평가할 수 있는 메타 분석(Meta-Analysis) 기법을 통해 향후 자율주행차량이 혼재하는 교통 네트워크에서 안전성을 증진하기 위한 고위험 유발의 주요 요인을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 DB화한 논문은 자율주행 차량과 관련된 총 4가지(사고요인, 시나리오, 예측모델, 법규)에 해당 하는 분야로 분류하여 수집하였으며, 2015년부터 2024년 까지 최근 10개년에 해당 되는 사례를 수집하여 분석을 수행하고 주요 요인을 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 자율주행 차량 혼재 시 고위험 상황의 주요 요인들을 바탕으로 각 요인에 기반한 자율주행차량 혼재 시 고위험 상황에 대한 정의를 할 수 있으며, 이러한 고위험 요인들에 의해 도로교통의 안전성이 저해될 수 있는 요인에 대한 사전 예방을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 Q 방법론을 활용하여 대학생의 직업에 대한 주관성을 탐색하였다. 대학생들의 직업에 대한 주관성을 조사하여 이를 이해하고, 공통점을 가진 유형 의 그룹화를 통해 각각의 특성을 파악하였다. 아울러 본 연구를 통해 도출된 각 유형과 Holland의 직업 흥미 유형 간의 유사한 부분을 살펴봄으로써 대학생 커 리어코칭에 활용하고자 하였다. 관련 문헌 검토, 설문, 면담 등을 통해 취합된 총 272개의 Q 모집단 가운데 가장 대표성이 있는 33개의 진술문을 최종 Q 표본 으로 선정하고, 2023년 기준, 한국 대학에 재학 중인 남녀학생 40명을 P 표본으 로 하였다. 자료 분석은 Quanl 프로그램을 이용하였으며, 연구 결과 총 4가지의 유형이 도출되었다. 제1유형은 ‘성취추구형’, 제2유형은 ‘안정추구형’, 제3유형은 ‘적성추구형’, 제4유형은 ‘탐색추구형’으로 나누었다. 본 연구를 통해 대학생들은 주관적인 직업의 의미를 재정립하고 명확한 가치관과 목표를 설정하여 실제로 추구하는 직업을 선택할 수 있고, 학생들의 진로교육과 직업 적응을 위한 효과 적인 커리어코칭을 하는 데 도움이 되기를 바란다.

In this study, the characteristics of wind pressure distribution on circular retractable dome roofs with a low rise-to-span ratio were analyzed under various approaching flow conditions by obtaining and analyzing wind pressures under three different turbulent boundary layers. Compared to the results of previous studies with a rise-to-span ratio of 0.1, it was confirmed that a lower rise-to-span ratio increases the reattachment length of the separated approaching flow, thereby increasing the influence of negative pressure. Additionally, it was found that wind pressures varied significantly according to the characteristics of the turbulence intensity. Based on these experimental results, a model for peak net pressure coefficients for cladding design was proposed, considering variations in turbulence intensity and height.

Broccoli and cabbage are known to have antioxidant, cholesterol-lowering, and anticancer effects due to their high bioactive component levels. This study applied 70% ethanol and hydrothermal extraction to separate bioactive components from broccoli and cabbage. 30oBrix extracts were freeze-dried and then diluted in various concentrations with distilled water for analysis. Total polyphenol contents, DPPH radical scavenging activity, ABTS radical scavenging activity, ferric ion reducing antioxidant power, and hydrogen peroxide scavenging activity were analyzed. The diverse antioxidant assays, except DPPH radical scavenging activity, showed that hydrothermal extracts had significantly higher activity than the 70% ethanol extracts (p<0.05). In this study, it suggested that hydrothermal extraction is relatively effective in producing broccoli and cabbage extracts. Moreover, hydrothermal extraction conditions could be low-cost and environmentally friendly.