본 연구에서는 Na2SO4 폐수 처리를 위한 바이폴라막 전기투석(bipolar membrane electrodialysis, BPED)에 적용하 기 위한 sulfonated poly(phenylence oxide) (SPPO) 기반 강화 양이온교환막(cation-exchange membrane, CEM)을 제조하고 그 성능을 평가하였다. 특히, 다양한 open area, opening size, 두께를 가지는 직조형 지지체를 사용하여, 지지체가 강화막의 물리 적 및 전기화학적 특성에 미치는 영향을 분석하였다. 실험 결과, open area와 opening size가 증가할수록 이오노머의 충진율 이 증가하고 이온 전도 경로가 개선되어 막의 전기적 저항이 감소하고 함수율은 증가하는 경향성을 나타내었다. 한편, OH- 이온은 함수율이 높은 조건에서 막을 통해 더 쉽게 투과하였으며, SO4 2‒ 이온은 지지체의 특성과는 상관없이 전반적으로 낮 은 투과도를 나타내었다. 또한 제조막의 특성과 산/알칼리 조건에서의 내화학성을 종합적으로 고려한 결과, polypropylene (PP)이 가장 적합한 보강재 소재로 판단되었으며, 이를 활용하여 제조한 강화막은 상용막 대비 우수한 인장강도와 구조적 안 정성을 나타내었다. 개발된 강화 CEM을 BPED에 적용한 결과, 상용막 대비 막을 통한 SO4 2‒ 누출이 현저히 억제되어 산/염 기 순도, 전류 효율, 및 에너지 효율이 향상됨을 확인할 수 있었다.

본 연구는 노인여가복지시설인 경로당의 지역사회 돌봄 거점 으로서의 기반에 주목하며 경로당회장 리더십이 프로그램만족 및 역량강화에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 서울지 역 소재 경로당 이용노인을 대상으로 설문 조사를 하였다. 분 석결과, 경로당회장의 리더십은 프로그램만족도에 긍정적 영향 을 미치는 것으로 나타났다. 경로당은 노인이 이용자이면서 운 영자가 되는 운영체계를 특성으로 하고 있어, 운영의 핵심적 위치에 있는 회장 리더십의 동기부여, 개별적 배려, 영향력 등 은 프로그램 만족도를 높이는 것으로 드러났다. 둘째, 경로당회 장 리더십은 경로당 역량강화에 긍정적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 경로당회장 리더십은 지역노인들이 여가, 건강, 친 목 등을 위해 자율적으로 참여하고 협력하는 노인공동체로서 공유된 정체성과 유대감, 협력과 상호작용을 높여 경로당 역량 강화에 기여하는 것으로 나타났다. 셋째, 경로당회장 리더십이 역량강화에 미치는 영향 관계에서 프로그램만족은 부분매개 역 할을 하는 것으로 드러났다. 이는 경로당회장 리더십이 경로당 역량강화에 긍정적 영향력을 미치는데 있어서 프로그램만족이 간접적인 경로로 기여하고 있는 것으로 풀이된다. 이에 지역사 회 돌봄의 특성화된 소규모 거점으로 경로당의 기능 강화 실천 적 방안을 제안하였다.

The aim of this study was to produce a fermented rice bran extract with enhanced ferulic acid γ-oryzanol contents and high antioxidant activities. The ferulic acid content in the freeze-dried extract of rice bran treated with plantase PT enzyme, increased by 4.1-fold compared to that of untreated sample, the DPPH radical scavenging activity also increased by 1.5-fold and 1.2-fold, respectively. The γ-oryzanol content of the dried powder prepared by inoculating Apergillus oryzae BOT1869 onto steamed rice bran for solid-state fermentation followed by extraction with 80% ethanol, increased 2.3-fold compared to that in an 80% ethanol extract powder of raw materials. The ABTS scavenging activity also increased 1.5-fold. When the ferulic acid content-enhanced extract and the γ-oryzanol content-enhanced extract of rice bran were mixed and subjected to liquid fermentation with Lactiplantibacillus pentosus BOT406 and then freeze-dried, the ferulic acid content of the extract powder increased about 3.0 times compared to that of original extract powder. In addition, its γ-oryzanol content increased about 1.5 times, the DPPH radical scavenging activity increased 1.4 times, and the ABTS radical scavenging activity increased 1.6 times.

Reinforcement learning (RL) is successfully applied to various engineering fields. RL is generally used for structural control cases to develop the control algorithms. On the other hand, a machine learning (ML) is adopted in various research to make automated structural design model for reinforced concrete (RC) beam members. In this case, ML models are developed to produce results that are as similar to those of training data as possible. The ML model developed in this way is difficult to produce better results than the training data. However, in reinforcement learning, an agent learns to make decisions by interacting with an environment. Therefore, the RL agent can find better design solution than the training data. In the structural design process (environment), the action of RL agent represent design variables of RC beam. Because the number of design variables of RC beam section is many, multi-agent DQN (Deep Q-Network) was used in this study to effectively find the optimal design solution. Among various versions of DQN, Double Q-Learning (DDQN) that not only improves accuracy in estimating the action-values but also improves the policy learned was used in this study. American Concrete Institute (318) was selected as the design codes for optimal structural design of RC beam and it was used to train the RL model without any hand-labeled dataset. Six agents of DDQN provides actions for beam with, beam depth, bottom rebar size, number of bottom rebar, top rebar size, and shear stirrup size, respectively. Six agents of DDQN were trained for 5,000 episodes and the performance of the multi-agent of DDQN was evaluated with 100 test design cases that is not used for training. Based on this study, it can be seen that the multi-agent RL algorithm can provide successfully structural design results of doubly reinforced beam.

본 연구는 자립을 준비하는 청년들이 자립준비 프로그램에 참여하면서 어떤 경험을 했는지를 살펴보고, 이를 바탕으로 프로그램 개선 방향을 제언하고자 한다. 이를 위해 자립준비청년을 대상으로 한 13편의 질적연 구를 선정하고, 메타-에스노그래피 방법을 통해 주요 개념과 경험을 분 석했다. 분석의 객관성을 확보하기 위해 LDA 토픽 분석을 병행하였다. 분석 결과, 자립준비 프로그램 참여 경험에는 ‘관계’,‘어려움’,‘지원’,‘경 험’이라는 4가지 핵심 개념이 도출되었다. 참여자들은 실천가, 동료, 멘 토 등과의 새로운 관계를 통해 정서적 지지를 경험하였으나, 프로그램 참여를 위해 일정 기준을 충족해야 하는 부담과 배운 내용을 실생활에 적용하기 어려운 현실적 제약도 함께 보고하였다. 일부 참여자들은 해당 지원을 받는 것이 운이 좋아야 가능한 일이라고 표현하였다. 이는 자립 을 위한 지원이 보다 보편적이며, 접근 용이한 방식으로 제공될 필요가 있음을 시사한다. 반면, 자립준비 프로그램은 자립에 필요한 역량을 기르 고, 자립을 긍정적으로 인식하는 데 중요한 경험의 장으로 작용하기도 했다. 그러나 긍정적 변화에 충분히 도달하지 못한 채 프로그램이 종료 되면서, 오히려 자립에 대한 불안감이 심화되는 한계도 드러났다. 이러한 결과를 바탕으로, 자립준비 프로그램은 청년들이 자립 과정에서 주체성 을 발휘하고, 긍정적인 성장 경험을 할 수 있는 역량강화 기반 프로그램 으로의 설계를 논의할 필요가 있음을 제언한다.

본 연구에서는 헤르만 헤세의 1906년작 소설 『수레바퀴 밑에서』의 경험적 이야기를 토대로 청년기 발달과업에서의 주요요인인 자아정체 감과 미래지향목표를 향상시킬 수 있는 직·간접적 사례를 깊이 있게 탐 구하였다. 이 작품은 이원론적 대립구도를 설정하여 마울브론 신학교에 서의 체험을 토대로 자신을 짓누르는 가정과 학교의 종교적 전통, 고루 하고 위선적인 권위에 맞서 싸우는 어린 청년을 주인공으로 내세우고 있다. 그리고 인간의 창의성과 의지를 짓밟고 무한경쟁 교육시스템 속 에서 수레바퀴 아래에 깔려 신음하는 수많은 청년 ‘한스’들의 성장을 응원하기 위한 헤르만 헤세의 자전적 소설이다. 텍스트 내용을 분석한 결과, 자아정체감과 미래지향목표는 청년기 발달과업을 성공적으로 달성 해나가는데 주요요인인 것으로 밝혀졌다. 이러한 결과를 근거로 청년기 발달과업에 대한 강화요인으로서 자아정체감과 미래지향목표를 향상시킬 수 있는 방안을 논의하였다.

This study aims to develop an AI-based analysis system that aligns with the international trend of AI legislation, including the EU's AI Act, while also addressing the analytical needs of the public sector. The focus is on providing timely and objective information to policymakers and specialized researchers by exploring advanced analytical methodologies. As the complexity and volume of data rapidly increase in the modern policy environment, these methods have become essential for governments to obtain the objective information needed for critical decision-making. To achieve this, the study integrates machine learning, natural language processing (NLP), and Large Language Models (LLM) to create a system capable of meeting the analytical demands of government entities. The target dataset consists of “quantum” field data collected from South Korea's National R&D Information System (NTIS). Machine learning was applied to this data to assess the validity of the analysis, while BERTopic, a natural language analysis package, was used for text analysis. With the introduction of LLMs, the extracted information from machine learning and natural language analysis was not merely listed but also connected in meaningful ways to provide policy insights. This approach enhanced the transparency and reliability of AI analysis, minimizing potential errors or distortions in the data analysis process. In conclusion, this study emphasizes the development of a system that enables rapid and accurate information provision while maintaining compatibility with international AI regulations such as the AI Act. The use of LLMs, in particular, contributed to enhancing the system’s capabilities for deeper and more multifaceted analysis.

연료전지 핵심 소재인 고분자 전해질막은 높은 내화학성과 수소이온전도성을 갖는 과불소계 술폰산 이오노머가 주로 사용된다. 하지만 이러한 이오노머조차도 연료전지 구동 중 발생하는 라디칼 공격으로 인해 화학적 분해가 발생하여 장 기 내구성 확보에 어려움을 겪고 있다. 이를 완화하기 위해 라디칼 스캐빈저로 도입이 간편한 이온형 산화방지제를 적용하고 있으나, 연료전지 구동 중 전극 간 전위차에 의해 세륨 이온이 이동(cerium ion migration)하는 현상으로 스캐빈저 효과가 감 소하는 문제가 있다. 본 연구에서는 강화막 내에서 세륨 이온의 이동성을 조절하기 위한 방안으로 폴리에틸렌글리콜(PEG) 도입을 제시하였으며, 이를 통해 PEG 도입이 강화막의 내구성에 미치는 영향을 조사하였다.

본 연구에서는 요리사이자 저자인 마이클 헵이 2018년에 발표한 『사 랑하는 사람과 저녁 식탁에서 죽음을 이야기합시다』의 경험적 이야기를 통해 가족의 긍정적 죽음문화를 강화시킬 수 있는 좋은 죽음에 대한 인 식의 직·간접적 사례를 깊이 있게 탐구하였다. 이 작품은 마이클 헵이 삶 의 가장 소중한 대화로 이끄는 만찬에 초대한 수천 명의 사람들과 죽음 에 관한 대화를 꺼내는 방법, 죽음의 만찬을 할 때마다 감사를 연습하는 과정, 식사라는 매개를 활용하여 죽음을 논의할 때 감정적으로 안전하게 끝내는 방법을 파악하면서 죽음에 관한 대화의 물꼬를 터나가는 진솔한 삶의 이야기다. 사회과학적 문학작품 사례를 분석한 결과, 좋은 죽음에 대한 인식은 가족의 발달단계마다 죽음에 대한 긍정적인 문화를 강화시켜 줄 수 있는 주요 요인인 것으로 나타났다. 이러한 결과를 근거로 가족의 죽음문화에 대한 강화요인으로서 좋은 죽음에 대한 인식을 확장할 수 있 는 방안을 논의하였다.

본 연구는 2024년 11월 제주 해상에서 발생한 금성 135호 침몰 사고를 중심으로 고등어 대형선망 어업에서의 침몰 사고 원인을 분석하고, 안전성 강화를 위한 개선 방안을 제시하고자한다. 국내 대형선망 어업은 대규모 어획 작업의 특성상 어획물 이동과 복원력 감 소의 위험이 내재되어 있으며, 이는 선박 침몰 사고의 주요 원인으로 작용할 수 있다. 금성 135호 사고는 대량 어획 작업 중 어획물 이동 과 복원력 상실이 복합적으로 작용했을 가능성이 제기되며, 사고 원인이 아직 명확히 규명되지 않았음에도 초기 정황과 분석을 통해 주 요 위험 요소를 파악할 수 있었다. 본 연구는 등선 위치 조정, 자동 장력 조절 장치 및 실시간 하중 모니터링 시스템 도입, 그리고 복원성 기준 개선과 같은 구체적인 개선 방안을 제안한다. 이러한 방안은 하중 이동과 복원력 저하로 인한 사고 위험을 효과적으로 줄이고, 대량 어획 작업의 안정성과 안전성을 동시에 강화할 수 있다. 결론적으로, 금성 135호 사고는 대형선망 어업의 특수성을 반영한 안전 기준 마 련과 기술적 개선의 필요성을 시사하며, 본 연구에서 제시한 개선 방안은 유사 사고를 예방하고 어업 현장의 안전성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다. 본 연구는 대형선망 어업의 작업 안정성을 향상시키기 위한 실질적인 정책적·기술적 대응책 마련에 중요한 자료를 제 공한다.

Purpose: This study aimed to identify the need for simulation education to strengthen patient safety competencies in nursing practice field experience and explore and analyze improvements in simulation education. Methods: Data were collected through focus group interviews with 31 participants from four groups of fourth-year nursing students and one group of new nurses from August 7, 2023 to February 11, 2024. Interview data were systematically reviewed by qualitative content analysis. Results: Five major themes were identified; (1) awareness of patient safety competencies among nursing students and new nurses, (2) awareness of patient safety education among nursing students and new nurses, (3) simulation education topics for strengthening patient safety competencies, (4) interfering factors of simulation education for strengthening patient safety competencies, and (5) facilitating factors of simulation education to strengthen patient safety competencies. Accordingly, 15 categories were derived, and the current status of simulation education for patient safety, educational needs, and improvements were reported. Conclusion: This study attempted to reflect on the needs of learners before developing a simulation education program and derive educational content to strengthen patient safety competencies.