목적 : 본 문헌 고찰의 목적은 성인 뇌졸중 후 인지장애를 대상으로 한 가상현실 기반 인지 중재가 다양한 인지기능에 미 치는 영향을 체계적으로 검토하는 것이다. 연구방법 : 전자 데이터베이스 Embase, MEDLINE, PsycINFO, PubMed, Web of Science를 사용하여 문헌을 검색하였 다. 검색된 문헌은 문헌 선정 과정에 따라 1저자의 검토를 거쳤으며, 이를 교신저자가 감독하였고 최종 6개의 논문이 선정 되었다. 선정된 논문은 근거 수준, 실험군과 대조군에 제공된 중재의 구성, 주요 종속변인 및 평가도구에 대하여 분석하였 다. 결과 : 6개의 논문을 분석하여 동향을 살펴본 결과 6편의 논문은 2016년에서 2025년에 출판되었다. 연구의 근거 수준을 살펴본 결과, 5편의 논문이 Level 3인 비무작위 실험연구로 나타났다. 6편의 논문은 모두 뇌졸중을 진단받은 자를 대상 으로 하였고 심각한 인지장애, 주요 정신과적 혹은 신경학적 질환, 시각장애, 우울증 등을 가진 자를 제외하여 중재 적합 성을 높였다. VR 기반 인지 중재 또는 작업치료가 실험군과 대조군에 시행되었고, 일부 연구에서는 기존 작업치료나 로 봇 기기와 병행한 중재가 제공되었다. 중재는 일반적으로 주 3회 이상, 4주 이상의 기간에 걸쳐 시행되었다. 중재 효과 측정을 위해 다양한 인지 평가 도구들이 사용되었으며, MoCA를 이용하여 평가한 논문이 3편으로 가장 많았다. 전반적으 로 VR 기반 인지 중재는 대조군에 비해 실험군에서 전반적인 인지기능이 유의미하게 향상되었고 주의력, 기억력에서 향 상을 보인 연구가 각각 5건으로 가장 많았다. 하지만 5개의 논문이 표본 수의 제한, 비무작위 설계, 평가자 맹검 부재 등의 한계로 인해 결과의 일반화 가능성이 낮다. 결론 : 본 연구를 통해 VR 기반 인지 중재를 사용하여 뇌졸중환자를 대상으로 한 연구의 근거 수준, 연구에서 제공된 중 재의 구성, 주요 종속변인 및 평가도구에 대한 분석을 수행하여 추후 연구에 대한 방향성을 제시하고자 하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 작업치료학을 포함한 보건의료학 분야에서 보다 높은 근거수준의 연구가 이루어질 것으로 기대된다.

Spirodela polyrhiza (L.) has been known as greater duckweed or great duckmeat. It is native inhabited in Korea. It is considered as a rich source of primary metabolites including protein, carbohydrates, and fats. Thus, it is considered as an alternative food source for the future. In addition, it has a strong phytoremediation capacity to remove various environmental pollutants, especially inorganic elements and pesticides. With a variety of duckweed’s application, there is an urgent need to develop a cultivation method for a sustainable supply of S. polyrhiza. In this study, an indoor vertical farm has been introduced to optimize duckweed cultivation. Indoor cultivated S. polyrhiza showed about 2-fold higher fresh weight than outdoor cultivated duckweed. Contents of inorganic elements were also significantly reduced in indoor cultivated S. polyrhiza. Especially, lead (Pb), cadmium (Cd), and arsenic (As) were approximately 10-fold decreased in indoor cultivated duckweed. On the other hand, contents of proteins and fats were significantly increased in indoor cultivated S. polyrhiza, while carbohydrates were found more in outdoor cultivated S. polyrhiza. Increasing N content in a homemade nutrition solution also enhanced fresh and dried weights of S. polyrhiza by about 1.8-fold in comparison with other commercial nutrition solutions. Proliferation rate (%) was doubled every 24 hours in this indoor vertical farm, indicating the accomplishment of a sustainable supply for S. polyrhiza. Further studies need to be undertaken to cultivate other duckweeds such as Wolffia arrhiza and Lemna minor using the same indoor farming system.

Vertical takeoff and landing (VTOL) drones are increasingly recognized as an important solution for last-mile delivery in the food and beverage sector, owing to their rapid deployment capabilities and high operational flexibility. In particular, growing interest in drone delivery services has been observed among fast food and coffee franchises, where rapid delivery is essential due to the time-sensitive nature of food and beverage items intended for immediate consumption. Despite this trend, there remains a lack of research on the structural modeling of flight routes for VTOL drones operating under automatic flight conditions, and on the implementation of first-come-first-served (FCFS) delivery services utilizing predefined flight routes. Accordingly, this study comprehensively describes the operations for food and beverage delivery services using VTOL drones. In particular, it addressed the use of multiple drones to conduct FCFS-type multi-point delivery services along fixed routes suitable for automatic flight.

Anomaly detection technique for the Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is one of the important techniques for ensuring airframe stability. There have been many researches on anomaly detection techniques using deep learning. However, most of research on the anomaly detection techniques are not consider the limited computational processing power and available energy of UAVs. Deep learning model convert to the model compression has significant advantages in terms of computational and energy efficiency for machine learning and deep learning. Therefore, this paper suggests a real-time anomaly detection model for the UAVs, achieved through model compression. The suggested anomaly detection model has three main layers which are a convolutional neural network (CNN) layer, a long short-term memory model (LSTM) layer, and an autoencoder (AE) layer. The suggested anomaly detection model undergoes model compression to increase computational efficiency. The model compression has same level of accuracy to that of the original model while reducing computational processing time of the UAVs. The proposed model can increase the stability of UAVs from a software perspective and is expected to contribute to improving UAVs efficiency through increased available computational capacity from a hardware perspective.

목적 : 안경광학과 학생들의 의사소통 역량과 안경사 윤리강령 인식 간의 상관성을 분석하여, 예비 안경사의 핵 심 직무 역량 강화를 위한 교육 프로그램 개발의 기초 자료로 활용하고자 한다. 방법 : 본 연구에서는 안경광학과 재학생 98명을 대상으로 일반적 특성과 교육 경험 및 필요도는 빈도와 백분율 로 분석하였고, 최근 1년간 봉사 경험과 윤리적 가치 의식은 카이제곱 검정(chi-squared test)을 통해 분석하였 다. 또한, 의사소통 역량과 안경사 윤리강령 간의 상관관계는 Pearson 상관분석을 이용하여 분석하였다. 결과 : 의사소통 교육 경험 여부에 대해 77.55%가 경험이 있다고 응답했으며, 직업윤리 교육 경험 여부는 86.73%가 있다고 응답하였다고 답했다. 또한, 의사소통 역량의 필요성에 대해 81.63%가 필요하다고 응답하였다. 직무 관련 최근 1년간 봉사활동 경험과 윤리적 가치 및 직업의식 간의 연관성을 분석한 결과, 봉사 경험과 '우리 사 회의 근면성을 설명할 수 있다'라는 문항 간에 유의한 상관성(χ2=27.91, p=0.032)이 나타났다. 안경사 윤리강령과 의사소통 역량 간의 상관 분석 결과, '안경사는 품위를 유지하고 봉사 정신을 발휘해야 한다'와 '원활한 의사 표현을 방해하는 요인을 설명할 수 있다' 문항 간에 가장 높은 상관성(r=0.71, p<0.001)을 보였다. 결론 : 본 연구에서, 예비 안경사의 의사소통 역량 강화와 정직성을 바탕으로 한 직업윤리 확립의 필요성이 확 인되었다. 봉사 경험과 윤리적 가치 의식, 그리고 의사소통 역량과 안경사 윤리강령 간에 유의한 상관관계는, 다양 한 계층을 대상으로 한 비교과 프로그램을 체계적으로 구축하고 효과적인 교육 시스템 마련의 필요성을 시사한다.

더듬이긴노린재과의 미기록종인 Pachygrontha similis Uhler, 1896 (닮은더듬이긴노린재, 신칭)을 한국에서 처음으로 보고한다. 외부형질 과, 진단형질, 성충 표본과 생식기의 사진 그리고 한국산 더듬이긴노린재속의 분류 키를 제공한다.

This study structurally analyzes the algorithmic filtering process by which generative AI images are either selected or discarded before reaching users, and models this process through a visual similarity–based simulation. Images generated by Stable Diffusion are placed on a two-dimensional grid, and a modified version of Conway’s Game of Life algorithm is applied to update the state of each cell. The survival of each cell is determined based on a hybrid visual similarity metric combining CLIP and LPIPS. To prevent the rigidity of the simulation and sustain emergent dynamics, random image injections are periodically introduced. The simulation results reveal that visually similar images repeatedly form clusters, and a visual order gradually converges toward a structurally stabilized state. This suggests that specific visual orders can emerge solely from algorithmic selection criteria, independent of human interpretation. By shifting focus from semantic or symbolic analysis to the experimental conditions for the existence and persistence of images, this study proposes a new analytical perspective for understanding digital image environments.

Limited fashion products serve as a strategy for demonstrating the brand’s vitality and presence by satisfying the emotional needs of consumers seeking to escape from the boredom of similar products. The MZ generation values unique experiences and desires to purchase rare and unique products. Accordingly, the fashion industry prioritizes launching limited fashion products that emphasize artistry and can convey different values compared to existing products. The open-run phenomenon, characterized by people waiting in line before the store opens and then running to the store to purchase these limited products as soon as the store opens, is rapidly emerging as a consumer trend in our society. This study explored the impact of fashion consumers’ psychological factors-that is, FOMO, brand attachment, and need for uniqueness-on their open-run intention for limited fashion products. An online survey was administered to test the research hypotheses on Korean consumers, and 300 responses were statistically analyzed using the SPSS 28.0 program. The results revealed that FOMO, brand attachment, and the need for uniqueness significantly increased open-run intention for limited fashion products. Furthermore, consumers’ fashion involvement appeared to have a significant positive moderating effect on FOMO, brand attachment, and open-run intention. However, it did not substantially impact the effect of the need for uniqueness on open-run intention.