This study investigated the effect of Lactiplantibacillus plantarum JSA22-fermented rice drinks on dextran sodium sulfate (DSS)-induced colitis in mice. Twenty-four mice were randomly assigned; No colitis (Con), colitis with tap water (DSS-only), colitis with unfermented rice (DSS-UFR), and colitis with fermented rice (DSS-FR). After inducing colitis with 2% DSS for 5 days, they were given Tap water, UFR drink, or FR drink for an additional 6 days. The DSS-FR group had significantly lower Disease Activity Index (DAI) scores compared to the DSS-only group, but no significant difference with the DSS-UFR group. Colon length was reduced in the DSS-only group. The DSS-only group had significantly higher IL-6 mRNA levels compared to the Con group, while the DSS-FR groups showed significantly lower IL-6 mRNA levels compared to the DSS-only group. These results suggest that rice drinks fermented with Lactiplantibacillus Plantarum JSA22 ameliorate the severity of DSS-colitis, by potentially reducing proinflammatory cytokines.

New piezoelectric and triboelectric materials for energy harvesting are being widely researched to reduce their processing cost and complexity and to improve their energy conversion efficiency. In this study, BaTiO3 films of various thickness were deposited on Ni foams by R.F. magnetron sputtering to study the piezoelectric and triboelectric properties of the porous spongy structure materials. Then piezoelectric nanogenerators (PENGs) were prepared with spongy structured BaTiO3 and PDMS composite. The output performance exhibited a positive dependence on the thickness of the BaTiO3 film, pushing load, and poling. The PENG output voltage and current were 4.4 V and 0.453 μA at an applied stress of 120 N when poled with a 300 kV/cm electric field. The electrical properties of the fabricated PENG were stable even after 5,000 cycles of durability testing. The triboelectric nanogenerators (TENGs) were fabricated using spongy structured BaTiO3 and various polymer films as dielectrics and operated in a vertical contact separation mode. The maximum peak to peak voltage and current of the composite film-based triboelectric nanogenerator were 63.2 V and 6 μA, respectively. This study offers new insights into the design and fabrication of high output nanogenerators using spongy structured materials.

본 연구는 이혼한 베트남 결혼이주여성들의 경험 분석을 통해 이주민들의 자아정체성 확립 방안을 모 색하고 이를 근거로 다문화 시민평생교육의 기틀 마련을 , 목적으로 한다. 연구목적을 위해 베트남 결혼이 주여성의 이혼 경험에서 드러난 자아정체성 확립의 문제점과 이혼 후 정체성 변화를 살펴보았다. 베트남 여성과의 혼인 비중이 큰 비율을 차지하고 있는 점에 주목하여, 대상을 베트남 결혼이주여성으로 한정하 였다. 연구방법으로는 질적 메타분석을 활용하였다. 질적 메타분석을 활용한 이유는 개별 연구의 종합을 통해 폭넓은 분석을 시행하여 새로운 시사점을 주기 위해서다. 연구결과, 이혼한 결혼이주여성의 자아정체 성 확립에 문제가 되는 요인은 가정에서 오는 다양한 갈등과 경제적 문제로 드러났다. 겉으로 보이는 이 러한 갈등은 사실 차별, 배제, 불신의 문제와 연결되어 있었고, 이러한 모습은 이주여성이 한국 사회에서 시민으로서 주체적 역할을 행하는데 저해요인이 되고 있었다. 결혼이주여성들은 이혼 후 겪는 다양한 어 려움에도 불구하고, 주어진 환경에 굴복하지 않고, 적극적으로 삶을 살아가기 위해 노력하는 존재로의 변 화된 모습을 보였다. 이혼 후 적극적 행위자로의 변화를 시도한 결혼이주여성들은 자기 개조, 자기 치유, 의식소통의 모습들을 보이고 있었는데, 이는 다문화 시민평생교육의 주요 역량들로 이러한 역량을 길러주 는 것이 다문화사회에 꼭 필요할 것으로 보인다. 결론적으로 결혼이주여성이 한국 사회의 적극적 시민으 로 살아가기 위한 방안으로 가장 우선시되어야 할 것은 선주민과 이주민 모두의 다문화 시민평생교육이 며, 그 중에서도 􍾧다문활교육􍾨이 중요한 요소로 정립되어야 한다.

본 연구는 8주간의 고강도 동계 훈련 시 L-아르기닌 섭취가 남자 대학 태권도 겨루기 선수의 경기수행능력, 젖산, 젖산탈수소효소 및 암모니아에 미치는 영향을 구명하기 위해 L-아르기닌 섭취군 (n=14), 위약군(n=14)으로 구분하여 실시하였다. L-아르기닌 섭취군은 일일 아침 1 g, 점심 1 g, 저녁 1 g으로 총 3 g 섭취하였고 위약군은 말토덱스트린을 동일한 방법으로 섭취하였다. 8주간의 동계 훈련 프로그램은 70-90%HRR로 실시하였다. 측정된 자료의 L-아르기닌 섭취군과 위약군 간의 그룹 및 시기 간 상 호작용 효과는 two-way repeated measures ANOVA, 그룹 내 시기 간 차이는 paired t-test를 사용하였으 며, 그룹 간 차이는 independent t-test를 사용하여 분석하였다. 그 결과 TAAA (Taekwondo-specific aerobic anaerobic agility) test를 통한 경기수행능력 중 평균 발차기 수에서 그룹×시기 간 상호작용 효과 가 나타났으며 그룹 간 주효과가 나타났다(p<.05). 또한, 발차기 피로지수에서 그룹×시기 간 상호작용 효 과가 나타났다(p<.05). 한편, 젖산에서는 시기 간 주효과가 나타났으며(p<.05) 젖산탈수소효소에서 상호작 용 효과 및 시기 간 주효과 나타났다(p<.05). 암모니아의 경우 그룹×시기 간 상호작용 효과가 나타났다 (p<.05). 이러한 결과는 남자 대학 태권도 겨루기 선수의 고강도 훈련 후 피로에 쉽게 노출되는 선수들에게 L-아르기닌 섭취로 인해 체내 피로 유발 물질들을 신속하게 제거하는 데 긍정적인 역할을 할 수 있다고 사료된다. 따라서 고강도 엘리트 태권도 겨루기 운동선수의 경기수행능력 향상과 피로 회복 방법으로 L- 아르기닌 섭취를 권장한다.

연근해에서의 선박 전복사고는 소형 어선에서 많이 발생한다. 소형 어선의 전복사고를 예방하기 위해서는 초기설계 단계에서 부터 복원성을 평가하는 것이 매우 중요하다. 하지만 초기설계 단계에서 확보할 수 있는 정보는 제한적이어서 신뢰성 있는 복원성을 평 가하는 데 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 초기설계 단계에서 추정할 수 있는 KM, KG, 트림을 활용하여 소형 어선의 횡메타센터(GM) 를 추정하고, 표준어선형의 안전성 평가 기준에서 제시된 최소횡메타센터(GMmin)와의 차이를 비교하여 복원성을 평가하는 방안을 제안 하였다. 한국해양안전교통공단에서 제공하는 복원성 평가프로그램인 K-SHIP을 사용한 Hydrostatics 특성 계산에서 요구되는 트림을 도출하 기 위해 상용 CFD 프로그램인 STAR-CCM+를 이용하여 어선 선형에 따른 초기 상태 트림을 추정하였으며, K-SHIP을 사용하여 어선 선형 에 대한 Hydrostatics 특성을 계산하여 GM을 추정하였다. 그리고 GM과 GMmin의 비교를 통해 만재출항상태의 복원성을 비교하였다. 실적 선을 기준선으로 선정하여 본 연구에서 제안한 복원성 평가 방안을 적용해 복원성을 평가하고 그 타당성을 검증하였다. 결과적으로 4.99 톤 어선의 대표적인 선형과 이를 활용해 도출한 모듈 선형 9개의 복원성을 평가하였고, 이중 상대적으로 복원성이 우수한 선형을 선정하 였다.

해양공간계획(Marine spatial planning)은 해양의 합리적인 이용과 지속 가능한 해양 공간 활용을 위한 중요한 요소이다. 특히 어업활동 보호구역은 지속 가능한 어업을 위한 핵심 용도구역으로, 해양공간계획 경계 내에서 약 45.6%를 차지한다. 그러나, 현재 어업활동보호구역의 지정 과 평가는 미래 수요와 잠재적 가치를 충분히 반영하지 못하고 있으며, 중장기 계획 수립을 위한 보다 합리적인 평가 방법과 예측 도구가 필요한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 어업활동보호구역 내 주요 어종인 고등어, 갈치, 멸치, 참조기를 대상으로 어종 분포 예측을 시도하고, 현재 용도구역과의 비교를 통해 예측 도구의 가능성을 평가하였다. 한편, IPCC 6차 기후변화 시나리오(SSP1-2.6 및 SSP5-8.5)를 적용한 종분포 모델(MaxEnt)을 사용하여 미래 기후변화에 따른 어종의 이동 및 분포 변화를 분석한 결과, 고등어, 갈치, 참조기의 분포 면적은 현재보다 약 28~86% 증가했으나, 멸치의 분포 면적은 약 6~11% 감소했다. 이 결과를 바탕으로 주요 4종의 종풍부도 지도를 작성하였으며, 해양공간계획 경 계 내에서 ‘높음’으로 평가된 종풍부도 해역과 어업활동보호구역이 중복되는 비율은 약 15%, SSP1-2.6 시나리오에서 21%, SSP5-8.5 시나리오에서 34%로 증가하였다. 연구 결과는 향후 용도구역 평가나 유보구역 변경 시 과학적 근거로 활용될 수 있으며, 어종의 현재 종분포와 기후변화에 따 른 분포 예측을 통해 현재 용도구역 평가의 한계를 보완하고, 지속 가능한 유용 해양 자원의 이용을 위한 계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.

집약적이고 장기적인 양식어업 활동은 많은 양의 유기물을 발생시켜 퇴적환경과 생태계를 악화시켜왔다. 정부에서는 양식어장 의 환경 보전과 관리를 위해서 어장관리법을 제정하였고 이를 근거로 2014년부터 어류 가두리 양식장에 대한 어장환경평가가 실시되었 다. 따라서 어장환경평가를 위해 국내 환경에 적합한 과학적이고 객관적인 평가방법의 개발이 필요하였다. 이를 위해 저서다모류 군집과 양식장의 주 오염원인 유기물의 관계를 이용한 저서생태계 건강도지수(BHI)를 개발하였고, 본 연구에서는 저서생태계 건강도지수의 개발 과정과 계산방법을 소개하고자 한다. 저서생태계 건강도지수는 국내 연안역과 양식장에서 출현한 225종의 다모류를 대상으로 퇴적물 내 총유기탄소량의 농도 구배와 종별 분포특성을 연관지어 4개의 그룹을 나누고, 각 그룹에 가중치를 부여하는 방식으로 계산된다. 저서생 태계 건강도지수를 이용하여 저서동물군집을 4개의 생태등급(Grade 1: Nomal, Grade 2: Slightly polluted, Grade 3: Moderately polluted, Grade 4: Heavily polluted)으로 나누었다. 개발된 지수를 현장에 적용한 결과, 기존의 평가방법인 다양도 지수나 국외에서 개발된 AMBI와 비교해 보 다 정확하고 계절의 영향을 적게 받아 우리나라 환경을 평가하기에 효과적인 것으로 판단된다. 또한 저서생태계 건강도지수를 사용하면 어장환경을 정량화된 수치에 따라 등급화 할 수 있어 양식장 환경관리에 효율적으로 활용할 수 있을 것이다.

Bemisia tabaci Gennadius, one of the most invasive insect pests, has spread quickly nationwide since it was introduced to South Korea in 2008. The use of insecticides is the main management strategy for this pest, but the control efficiency has been decreased due to insecticide resistance. We collected 12 local B. tabaci populations to investigate the regional differences in efficiency and observed the mortality from 14 commercial insecticides applied at recommended concentrations (RC) and dilutions (0.1 RC and 0.01 RC) using the leaf dipping bioassay. Except for etofenprox (46-64%), thiamethoxam (37-60%), pyriproxyfen (21-61%), and pyridaben (61-65%), the other insecticides showed excellent insecticidal efficacy of 70% to 100% at their RC. In particular, flupyradifurone, emamectin benzoate, and cyantraniliprole showed high insecticidal efficacy of over 90% in all of the tested populations. Some insecticides that rapidly decreased in activity (less than 30%) at diluted concentrations or showed high resistance levels in nearby regions were classified for cautious use due to the possibility or potential to develop resistance. The results provide selected insecticides for B. tabaci control by region and could contribute to reducing insecticide abuse and increasing insecticidal efficiency in farming fields.

β-Ga2O3 has become the focus of considerable attention as an ultra-wide bandgap semiconductor following the successful development of bulk single crystals using the melt growth method. Accordingly, homoepitaxy studies, where the interface between the substrate and the epilayer is not problematic, have become mainstream and many results have been published. However, because the cost of homo-substrates is high, research is still mainly at the laboratory level and has not yet been scaled up to commercialization. To overcome this problem, many researchers are trying to grow high quality Ga2O3 epilayers on hetero-substrates. We used diluted SiH4 gas to control the doping concentration during the heteroepitaxial growth of β-Ga2O3 on c-plane sapphire using metal organic chemical vapor deposition (MOCVD). Despite the high level of defect density inside the grown β-Ga2O3 epilayer due to the aggregation of random rotated domains, the carrier concentration could be controlled from 1 × 1019 to 1 × 1016 cm-3 by diluting the SiH4 gas concentration. This study indicates that β-Ga2O3 hetero-epitaxy has similar potential to homo-epitaxy and is expected to accelerate the commercialization of β-Ga2O3 applications with the advantage of low substrate cost.

Lead-free perovskite ceramics, which have excellent energy storage capabilities, are attracting attention owing to their high power density and rapid charge-discharge speed. Given that the energy-storage properties of perovskite ceramic capacitors are significantly improved by doping with various elements, modifying their chemical compositions is a fundamental strategy. This study investigated the effect of Zn doping on the microstructure and energy storage performance of potassium sodium niobate (KNN)-based ceramics. Two types of powders and their corresponding ceramics with compositions of (1-x)(K,Na)NbO3-xBi(Ni2/3Ta1/3)O3 (KNN-BNT) and (1-x)(K,Na)NbO3-xBi(Ni1/3Zn1/3Ta1/3) O3 (KNN-BNZT) were prepared via solid-state reactions. The results indicate that Zn doping retards grain growth, resulting in smaller grain sizes in Zn-doped KNN-BNZT than in KNN-BNT ceramics. Moreover, the Zn-doped KNNBNZT ceramics exhibited superior energy storage density and efficiency across all x values. Notably, 0.9KNN-0.1BNZT ceramics demonstrate an energy storage density and efficiency of 0.24 J/cm3 and 96%, respectively. These ceramics also exhibited excellent temperature and frequency stability. This study provides valuable insights into the design of KNNbased ceramic capacitors with enhanced energy storage capabilities through doping strategies.

본 연구는 전문가 기반형 모델(Habitat Suitability Index)의 한계로 지적되는 주관적 기준, 통계분석의 부재 등과 통계기반형 모델(MaxEnt)의 한계로 지적되는 현장검증, 전문가 의견 반영 등의 극복을 위하여 각각의 모델을 개발하여 통합하는 방식으로 핵심서식지를 도출하였다. 핵심서식지 발굴을 위해 문헌분석 및 공간분석자료를 바탕으로 전문가 심층면담을 진행하였고, 전문가 자문과 GIS 도면 구축 가능성을 고려하여 모델을 개발하였다. 주요 환경변수는 식생대, 임상, 임분밀도, 연평균 강수량, 유효토심으로 선정되었다. 그 결과 현재 나도승마가 분포하고 있는 16지점 중 15지점이 핵심서식지로 나타났으며, 개발된 모델은 약 93.75%의 높은 정확도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 하지만 전체 연구대상지의 약 27.8%가 핵심서식지로 나타남에 따라, 추후 서식변수 및 공간자료 정밀화를 통한 모델의 고도화가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 높은 등급으로 확인된 서식지라도 대상종의 서식유무 파악을 위한 현장검증은 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만, 이러한 한계에도 불구하고 HSI와 MaxEnt의 상호보완적 활용은 생물종의 분포와 서식지 이용 특성을 통하여 적합 서식지를 예측하고, 신규 서식지 발굴 및 대체서식지 선정 등 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

We determined physicochemical characteristics and antioxidant activities of cookies prepared by replacing wheat flour with 0, 3, 6, and 9% freeze-dried burdock powder instead of wheat flour. The leavening and loss rates of the cookies decreased in proportion to the amount of burdock powder added to the dough. The moisture content of the cookies increased in proportion to the amount of burdock powder added and the crude protein and hardness were higher in the burdock-added group compared to the control. The lightness and yellowness of the cookies decreased, and the redness increased in proportion to the amount of burdock powder added. The total flavonoid and polyphenol compounds in the cookies increased in proportion to the amounts of burdock powder added. The antioxidant activities also tended to increase in proportion to the amount of burdock powder added. Based on the above results, adding burdock powder to cookies can increase antioxidant activity by increasing the content of antioxidant components, such as polyphenols and flavonoids. In addition, it is believed that adding burdock powder at levels of 3 to 9% of the weight of flour would result in cookies with spreadability, swelling power, and hardness similar to those of regular cookies.

Although many attempts have been made to solve the atmospheric diffusion equation, there are many limits that prevent both solving it and its application. The causes of these impediments are primarily due to both the partial differentiation term and the turbulence diffusion coefficient. In consideration of this dilemma, this study aims to discuss the methodology and cases of utilizing a passive air sampler to increase the applicability of atmospheric dispersion modeling. Passive air samplers do not require pumps or electric power, allowing us to achieve a high resolution of spatial distribution data at a low cost and with minimal effort. They are also used to validate and calibrate the results of dispersion modeling. Currently, passive air samplers are able to measure air pollutants, including SO2, NO2, O3, dust, asbestos, heavy metals, indoor HCHO, and CO2. Additionally, they can measure odorous substances such as NH3, H2S, and VOCs. In this paper, many cases for application were introduced for several purposes, such as classifying the VOCs’ emission characteristics, surveying spatial distribution, identifying sources of airborne or odorous pollutants, and so on. In conclusion, the validation and calibration cases for modeling results were discussed, which will be very beneficial for increasing the accuracy and reliability of modeling results.

Water utilities are making various efforts to reduce water losses from water networks, and an essential part of them is to recognize the moment when a pipe burst occurs during operation quickly. Several physics-based methods and data-driven analysis are applied using real-time flow and pressure data measured through a SCADA system or smart meters, and methodologies based on machining learning are currently widely studied. Water utilities should apply various approaches together to increase pipe burst detection. The most intuitive and explainable water balance method and its procedure were presented in this study, and the applicability and detection performance were evaluated by applying this approach to water supply pipelines. Based on these results, water utilities can establish a mass balance-based pipe burst detection system, give a guideline for installing new flow meters, and set the detection parameters with expected performance. The performance of the water balance analysis method is affected by the water network operation conditions, the characteristics of the installed flow meter, and event data, so there is a limit to the general use of the results in all sites. Therefore, water utilities should accumulate experience by applying the water balance method in more fields.

국내 큰느타리버섯은 매년 수출이 증가하고 있는 주요 신선 농산물 중 하나이다. 긴수염버섯파리는 농업, 특히 버섯생산에 피해를 주는 악 명높은 해충이다. 긴수염버섯파리의 유충은 주로 농작물에 직접 피해를 유발하고 성충은 몇몇 위험한 진균 병원체의 매개체 역할을 한다. 본 연구 에서는 전자빔, 엑스선, 그리고 감마선의 조사선량에 따른 긴수염버섯파리의 발육 및 생식에 미치는 영향을 평가했다. 또한 큰느타리버섯이 채워 진 박스 안에서 긴수염버섯파리를 제어할 수 있는 최적선량을 찾기 위해 방사선 및 에너지량에 따른 실증실험을 수행하였다. 그 결과 전자빔, 엑 스선, 감마선 모두 50 Gy에서 긴수염버섯파리의 발육 및 생식이 억제되었다. 또한 큰느타리버섯이 채워진 수출용 박스 상, 중, 하 위치에서 긴수 염버섯파리는 전자빔 150 Gy, 엑스선 100 Gy, 그리고 감마선 50 Gy에서 발육 및 생식을 억제하는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 수출 검역 통합관리 시스템 구축의 기초자료로 제공될 수 있다. 또한 농산물의 안전성 확보와 수출경쟁력 강화에 기여하리라 사료된다.

본 논문은 관음의 눈을 중심으로 그 치유적 의미를 고찰하였다. 본 연구자가 특히 관음의 눈에 주목한 이유는, 상담자가 지녀야 할 안목이 관음의 눈과 같아 야 한다고 생각했기 때문이다. 본 논문은 총 2개의 장으로 구성하였다. 먼저 ‘관음의 눈의 의미’에서는 『법 화경』 「관세음보살보문품」의 게송을 중심으로 관음의 눈의 의미에 관하여 서술 하였다. 관음의 눈은 중생들의 모든 어려움을 소리로 듣고 ‘관’할 수 있는 지혜 와 자비의 눈이며 대중의 모든 소리를 관찰하고 그 마음을 어루만지는 ‘치유의’ 역할을 하는 눈임을 피력하였다. 3장에서는 상담자로서 관음의 눈에 대하여 이 야기하였다. 상담자가에게 필요한 눈은 내담자에 대한 공감의 눈과 상담을 잘 이끌어나갈 수 있는 지혜의 눈이라고 할 수 있다. 관음의 오관(五觀)에서 지혜 관은 상담자의 안목으로, 자관과 비관, 곧 자비관은 공감의 마음으로 이해하였 다. 이러한 관음의 눈을 갖추기 위한 방법으로는 자비명상이 도움이 될 것으로 보았다.

This study endeavors to enrich investment prospects in cryptocurrency by establishing a rationale for investment decisions. The primary objective involves evaluating the predictability of four prominent cryptocurrencies – Bitcoin, Ethereum, Litecoin, and EOS – and scrutinizing the efficacy of trading strategies developed based on the prediction model. To identify the most effective prediction model for each cryptocurrency annually, we employed three methodologies – AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM), and Prophet – representing traditional statistics and artificial intelligence. These methods were applied across diverse periods and time intervals. The result suggested that Prophet trained on the previous 28 days' price history at 15-minute intervals generally yielded the highest performance. The results were validated through a random selection of 100 days (20 target dates per year) spanning from January 1st, 2018, to December 31st, 2022. The trading strategies were formulated based on the optimal-performing prediction model, grounded in the simple principle of assigning greater weight to more predictable assets. When the forecasting model indicates an upward trend, it is recommended to acquire the cryptocurrency with the investment amount determined by its performance. Experimental results consistently demonstrated that the proposed trading strategy yields higher returns compared to an equal portfolio employing a buy-and-hold strategy. The cryptocurrency trading model introduced in this paper carries two significant implications. Firstly, it facilitates the evolution of cryptocurrencies from speculative assets to investment instruments. Secondly, it plays a crucial role in advancing deep learning- based investment strategies by providing sound evidence for portfolio allocation. This addresses the black box issue, a notable weakness in deep learning, offering increased transparency to the model.

Recently, due to the expansion of the logistics industry, demand for logistics automation equipment is increasing. The modern logistics industry is a high-tech industry that combines various technologies. In general, as various technologies are grafted, the complexity of the system increases, and the occurrence rate of defects and failures also increases. As such, it is time for a predictive maintenance model specialized for logistics automation equipment. In this paper, in order to secure the operational safety and reliability of the parcel loading system, a predictive maintenance platform was implemented based on the Naive Bayes-LSTM(Long Short Term Memory) model. The predictive maintenance platform presented in this paper works by collecting data and receiving data based on a RabbitMQ, loading data in an InMemory method using a Redis, and managing snapshot DB in real time. Also, in this paper, as a verification of the Naive Bayes-LSTM predictive maintenance platform, the function of measuring the time for data collection/storage/processing and determining outliers/normal values was confirmed. The predictive maintenance platform can contribute to securing reliability and safety by identifying potential failures and defects that may occur in the operation of the parcel loading system in the future.

We aimed to develop and analyze the effectiveness of a “Room of Errors” simulation program for educating nursing students in patient safety management. Methods: This study used a quasi-experimental method (two group, before and after evaluation) and enrolled 35 nursing students as the participants. Data were collected using a self-reported questionnaire and analyzed through descriptive statistics and the independent t-test and Mann-Whitney U test using SPSS/WIN Statistics version 25.0. Results: After completing the “Room of Errors” simulation program, the participants’ score of intention and confidence in performance for patient safety management in the experimental group were significantly higher than those in the control group. Conclusion: A “Room of Errors” simulation education program for nursing students effectively increased the intention and confidence in performance of nursing students in patient safety management.