Background: The Functional Movement Screen (FMS) is widely used for movement assessment but suffers from subjective scoring that leads to inconsistent evaluations. While previous studies have focused on reliability, the validity of AI-supported assessment remains unexplored. Objectives: To evaluate the reliability and validity of an AI-based motion analysis system using MediaPipe for three FMS movements. Design: Prospective reliability and validity study with repeated measures. Methods: Thirty healthy adults (age 23.4±2.8 years) performed three FMS tests (Deep Squat, Hurdle Step, Inline Lunge) recorded on video. Three evaluators (two experienced physical therapists and one novice) assessed recordings in three phases: Phase 1 involved traditional assessment by experts only to establish criterion reference, Phase 2 had all evaluators using AI support, and Phase 3 consisted of repeated AI-supported assessment. The AI system provided real-time visual feedback of joint angles and alignment through MediaPipe skeletal tracking. Results: Criterion validity showed strong agreement between traditional expert assessment and AI-supported assessment (r=0.94, P<.05). Inter-rater reliability improved from good (ICC=0.89) to excellent (ICC=0.91) with AI support. The novice evaluator achieved immediate expert-level performance with only 0.05 points difference from experts. Intra-rater reliability was excellent for all evaluators (ICC=0.84-0.89). Conclusion: The AI-based system demonstrated strong validity and improved reliability for fundamental movement assessment. While AI support enabled novice evaluators to achieve expert-level performance immediately, it may increase sensitivity to subtle movement variations. This technology shows promise for standardizing movement screening, though current limitations restrict its application to standing movements.

최근 도시정비사업에서 공사비 분쟁이 급증하고 있다. 이는 도면 확정전 면적 당 총액 계약을 하고 준공시점에 정산하는 방식을 진행하다보니, 초기계약단 계에서 세부내역서 부재로 정확한 공사비 확정이 안된 상태에서 향후 도면확 정으로 변경계약시에 조합과 시공사 간의 공사비 의견 차이가 큰 원인이다. 정 부는 이를 개선하고자 2019년 ｢도시 및 주거환경정비법｣에 공사비 검증 제도 를 신설하여 법적보호장치를 마련했지만 공사비 분쟁은 증가하고 있다. 본 논문은 현행 ｢도시정비법｣상 공사비 검증제도의 현황과 문제점을 분석하고 실질적인 개선방안을 제시하는 것을 목표로 한국부동산원 공사비 검증제도, 정비사업 표준계약서, 코디네이터 파견제도, 건설분쟁 조정위원회 등 현행 제 도의 내용과 문제점을 분석했다. 이를 바탕으로 한국부동산원 공사비 검증의 강제성 도입, 표준 공사계약서의 세부 내역서 포함, 코디네이터의 법적지위 보장, 건설분쟁 조정위원회의 조정 효력 강화 및 전문가 양성을 개선 방안으로 제안했으며 개산견적을 활용한 세부내역서 작성방법을 도입하고 이에 초기계약에 적용하도록 법적강제성을 부 여하면 공사비 분쟁을 획기적으로 줄일 수 있을 것이다.

본 연구는 국내에서 아직 식품색소로 지정되지 않은 zeaxanthin과 citranaxanthin에 고성능 액체 크로마토그래피 (HPLC)를 적용하여 최적화된 동시 분석법을 개발하고, 이 분석법을 검증하기 위해 수행되었다. 최적의 분석법을 확립하기 위해, 기존에 보고된 다양한 국외 문헌 시험법의 HPLC 분석법을 비교 검토하였다. 그리고 분석 조건 선정 시 선형성, 검출한계(LOD), 정량한계(LOQ), 정확성, 반복 성, 실험실 간 검증 등의 주요 검증 항목을 고려하여 다 양한 식품에 적용 가능한 최적 전처리법을 개발하였다. 개 발된 분석법은 우수한 선형성(R20.999)을 나타내었으며, 식품 매트릭스 내에서 zeaxanthin과 citranaxanthin에 대한 검 출한계(LOD)는 각각 0.11-0.32 mg/kg 및 0.14-0.20 mg/kg, 정량한계(LOQ)는 각각 0.33-0.96 mg/kg 및 0.42-0.60 mg/kg 으로 확인되었다. 기존 연구에 보고된 전처리 방법은 다 양한 식품군에 적용하는 데에 한계를 보였으나, 본 연구 에서 개발된 분석법은 카로티노이드 착색료가 사용되는 주요 식품군에서 모두 적용이 가능하였다. 특히 이 방법 은 적용성 평가에서 zeaxanthin과 citranaxanthin에 대해 모 든 식품군에서 90% 이상의 우수한 동시 회수율을 나타내 었다. 또한, 새로운 HPLC 분석법을 적용한 두 물질의 정 확도(회수율) 및 정밀도(%RSD)는 식품의약품안전처(MFDS) 가이드라인에서 제시한 기준 범위에 부합하였다. 따라서 본 연구에서 개발된 동시 분석법은 식품 중 zeaxanthin과 citranaxanthin을 신뢰성 있고 정확하게 분석할 수 있는 방 법으로 판단되었다.

식중독균은 식품의 생산, 가공 및 유통 과정에서 확산 될 수 있으며, 이는 대규모 식중독 사고로 이어질 수 있 다. ‘Farm to table’ 전 과정에서의 식품 안전을 확보하기 위해서는 신속하고 정확한 검출 기술이 필수적이다. 그러 나 기존 PCR 시스템은 실험실 환경에 제한되어 있어 현 장 적용이 어렵다. 이를 해결하기 위해 현장형 PCR 기기 가 개발되었으며, 마이크로유체칩(microfluidic chip)은 고속 처리, 비용 효율성 및 다중 검출 기능을 갖춘 기술로 주목 받고 있다. 특히, 반응 구획이 분리된 다중 반응 챔버를 활용하면 여러 병원체를 동시에 검출할 수 있다. 본 연구에 서는 현장형 실시간 PCR 장비와 마이크로유체칩을 통합한 Lab-on-a-chip 시스템을 개발하고, 이를 이용한 식중독균의 신속한 현장 검출법을 검증하였다. 본 시스템은 swab 분석 을 이용한 DNA 추출법과 현장형 실시간 PCR을 결합하여 E. coli O157:H7, Salmonella spp., L. monocytogenes, S. aureus의 DNA를 식품 및 환경 시료에서 효과적으로 추출 하고 분석할 수 있었다. GENECHECKER® UF-300 실시간 PCR 시스템을 활용한 검출 결과, 30분 이내에 105-101 CFU/ mL (cm2) 수준의 검출 한계를 나타내며, 신속하고 민감한 다중 병원체 검출이 가능함을 확인하였다. 본 연구 결과 는 마이크로유체칩을 활용한 현장형 실시간 PCR 시스템 이 식품 안전 모니터링 및 현장 진단에 효과적으로 활용 될 가능성을 보여준다. 현장형 다중 검출 시스템을 통해 식중독균을 보다 신속하게 검출할 수 있어, 식중독 예방 및 감시 체계에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

본 연구는 초등 미술 수업에서 모둠활동을 중심으로 한 교수 -학습 방안을 개발하고, 이를 통해 학습자의 창의성, 표현력, 협업 능력 및 정서적 태도에 미치는 영향을 살펴보는 데 목적 이 있다. 기존의 개별 중심, 결과 지향적 미술 수업 방식에서 벗어나 학습자 간 상호작용과 공동 창작을 강조하는 교육 구조 의 필요성이 제기되는 가운데, 본 연구는 '어부가 되기'와 '초 록 거인'이라는 두 가지 주제를 기반으로 한 3차시 수업안을 구성하였다. 각 수업은 해양 생태와 육상 생태를 시각적 소재 로 삼아, 감상, 표현, 협력의 구조로 미술활동이 진행되었다. 수업에 참여한 초등 저학년 학습자들은 다양한 재료를 활용 하여 개별 표현을 수행하고, 이후 모둠 내 협력을 통해 하나의 공동 작품을 완성하였다. 이러한 과정에서 학생들은 창의적 사 고와 자기표현 능력을 발휘하였으며, 또래와의 상호 존중, 의견 조율, 역할 분담 등의 협동 경험을 자연스럽게 체득하였다. 연 구 결과, 모둠활동 기반 미술 수업은 초등학생의 사회성 함양, 정서적 안정, 예술적 감수성 향상에 긍정적 기여를 하는 것으 로 나타났다. 본 연구는 향후 초등 미술교육 현장에서 학생 주도형 수업과 공동 창작 중심 교육이 확산될 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있으며, 모둠활동을 통한 예술 수업의 교육적 가치와 실천적 가능성을 제시한다.

바이오의약품 시장이 성장함에 따라 분리정제공정의 연구를 통해 비용 절감을 위한 연구가 활발히 진행되고 있 다. 본 연구에서는 새로운 정용여과 장치를 개발하여 바이오의약품 제조 공정에서의 완충액 교환 성능 평가를 수행하였다. 해 당 방법은 가변 부피 정용여과의 방식을 사용하였으며 전량여과 방식을 사용하였다. 이를 통하여, 완충액 사용량을 약 55% 감소시킬 수 있었다. 또한 역흐름을 통해 막의 파울링을 제어하여 초기 유량의 70%를 복구하며 유량의 감소를 완화할 수 있 었으며 교반을 통해 공정시간을 약 52.8% 단축시킬 수 있었다. 또한 새로운 정용여과 장치를 사용하여 연속공정으로의 전환 을 제안한다. 공정의 체류량을 감소시킬 수 있으며, 이는 초소형화 공정을 가능하게 한다. 초소형화 공정을 통해 적은 용량을 사용하여 다양한 조건에서의 신속한 공정 설계를 가능하게 한다. 하지만 고농도에서의 추가 실험을 통해 상업용 공정에서의 사용 가능 여부에 대한 증명이 필요하다.

The 5-enolpyruvylshikimate-3-phosphate synthase (EPSPS) gene derived from Agrobacterium sp. strain CP4 is known to confer herbicide resistance. It has been extensively utilized in the development of living modified organism (LMO) over the past 25 years. With increasing importation of LMO agricultural products, there is a growing need for rapid and reliable detection methods for detecting the CP4 EPSPS protein. In this study, a rapid immunoassay kit based on the lateral flow assay (LFA) principle was developed to detect herbicide-resistant crops. Using recombinant CP4 EPSPS protein developed by the National Institute of Ecology, two in-house antibodies were produced and evaluated alongside two commercially available antibodies. The optimized antibody combination demonstrated a detection limit of 1%, exhibiting superior sensitivity and accuracy to an existing commercial rapid kit. Furthermore, the developed kit showed shorter analysis time and higher cost efficiency, significantly improving its applicability in field settings. These advancements highlight the potential of this rapid immunoassay kit not only for domestic and international market penetration, but also as a critical tool for advancing GMO detection technologies.

Springtails (class Collembola) play a crucial role in soil ecosystems. They are commonly used as standard species in soil toxicity assessments. According to the ISO 11267 guidelines established by the International Organization for Standardization (ISO), Allonychiurus kimi uses adult survival and juvenile production as toxicity assessment endpoint. Conventional toxicity assessment methods require manually counting adults and larvae under a microscope after experiments, which is time-consuming and laborintensive. To overcome these limitations, this study developed a model using YOLOv8 to detect and count both adults and juveniles of A. kimi. An AI model was trained using a training dataset and evaluated using a validation dataset. Both training and validation datasets used for AI model were created by picturing plate images that included adults and larvae. Statistical comparison of validation dataset showed no significant difference between manual and automatic counts. Additionally, the model achieved high accuracies (Precision=1.0, Recall=0.95 for adults; Precision=0.95, Recall=0.83 for juveniles). This indicates that the model can successfully detect objects. Additionally, the system can automatically measure body areas of individuals, enabling more detailed assessments related to growth and development. Therefore, this study establishes that AI-based counting methods in toxicity assessments with offer high levels of accuracy and efficiency can effectively replace traditional manual counting methods. This method significantly enhances the efficiency of large-scale toxicity evaluations while reducing researcher workload.

감마-오리자놀(γ-oryzanol)은 phytochemical의 한 종류로 항산화, 항염증, 항암, 항당뇨, 콜레스테롤 감소 등의 효능이 알려져 있다. 본 연구에서는 현미를 백미로 도정할 때 부산물로 발생하는 미강으로부터 생리활성물질 중의 하나인 γ-oryzanol 함량이 높은 추출조건에서의 분말을 제조하고, 이를 쌀국수에 첨가하여 항산화성이 개선된 국수를 제조하고자 하였다. 미강을 에탄올 농도 0, 20, 40, 80%의 에탄올로 추출한 결과 80% 에탄올로 추출한 추출분말에서 γ-oryzanol 함량이 가장 높았으며, DPPH 소거능과 ABTS 소거능이 가장 높았다. 미강추출분말의 γ-oryzanol의 함량을 높이기 위하여 Saccharomyces cerevisiae로 미강을 고상발효시킨 후 80% 에탄올로 추출하여 동결건조시킨 분말의 γ-oryzanol의 함량은 발효시키지 않은 미강을 추출분말보다 약 2.18배 증가하였으며, DPPH 소거능 및 ABTS 소거능, 단백질분해효능이 증가하였다. 오리자놀 함량이 높은 미강추출 물을 쌀가루에 첨가하여 쌀국수를 제조한 결과 쌀국수의 경도, 탄력성, 씸힘성, 점착성 등이 증가하였으며, 쌀국수의 γ-oryzanol 함량, DPPH 소거능, ABTS 소거능 등이 증가하여 항산화 활성이 개선되었음을 확인하였다.

본 연구는 한국과 네팔 농촌 여성들이 겪는 경제활동 장벽이 여성 고용창출과 농촌 경제개발에 미치는 영향을 분석하고, 두 나라 간의 차이를 살펴봄으로써 농촌지역의 성평등한 경제발전 전략 마련을 위한 정책적 시사점을 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 한국과 네팔의 농촌 여성 각각 152명, 150명씩 총 302명을 대상으로 설문조사를 실시하고 가설검증을 위한 통계 분석을 실시하였다. 분석 결과, 전통적 장벽은 여성 고용창출을 직접적으로 저해하는 것으로 나타났으나, 문화적 장벽은 고용 창출에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 또한, 문화적 장벽은 농촌 경제개발에 직접적으로 부정적인 영향을 미쳤으며, 여성 고용창출이 증가할수록 농촌 경제개발이 촉진되는 것으로 확인 되었다. 국적(한국, 네팔)의 조절효과를 분석한 결과, 문화적 장 벽이 농촌 경제개발에 미치는 부정적 영향이 한국에서 네팔보 다 더 강하게 나타나, 각국의 사회문화적 특성을 반영한 정책 적 대응이 필요함을 시사하였다. 본 연구는 양국 농촌 여성의 경제활동 장벽을 전통적·문화적 차원으로 구분하여 각 장벽이 여성 고용과 지역경제 활성화에 미치는 영향을 명확히 규명하 였다. 이를 통해 농촌 여성의 경제 참여가 단순한 복지 증진을 넘어 농촌의 지속가능한 발전과 사회적 포용성 확대에 중요한 요소임을 강조하였다. 본 연구 결과는 향후 농촌개발정책 수립 시 여성 경제 참여 확대를 위한 실천적 근거로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

인공지능(artificial intelligence, AI)은 분리막 개발에 중대한 영향을 미치기 시작하며 소재 설계 및 성능 최적화를 위한 새로운 접근법을 제시하고 있다. 본 총설에서는 머신러닝(machine learning, ML)과 딥러닝(deep learning, DL) 기술에 중점을 둔 AI 기반 분리막 개발의 최근 발전상을 조명하고 있다. 이러한 도구는 데이터 기반 예측을 가능하게 하고, 제조 공 정을 개선하며, 소재 발굴을 가속화한다. 데이터 품질, 모델 해석 가능성, 실험 검증과 같은 주요 과제도 제시한다. 또한, AI 통합의 미래 전망을 개괄하고, 가스 분리, 청정에너지, 환경 응용 분야에서 분리막기술에 혁명을 일으킬 수 있는 AI의 잠재력 을 강조한다.

본 연구는 백두대간보호지역의 체계적 관리를 위한 관리효과성 평가지표를 개발하고자 하였다. IUCN-WCPA의 평가틀과 관리효과성 추적기법 (METT)을 기반으로 국내외 문헌과 사례를 분석하고, 텍스트 마이닝 기법을 통해 범주별 핵심 키워드를 도출하였다. 이후 산림 분야 전문가 8인을 대상으로 2회에 걸친 델파이 조사를 실시하여 평가지표의 타당성과 합의도를 검증하였다. 그 결과, 1차 조사에서는 CVR 기준 미달 항목 16개가 삭제되고, 2차 조사에서 2개 항목이 추가로 제외되었으며, 전문가 피드백을 반영하여 ‘지역사회 참여 구조’, ‘장비·시설의 유지 관리’, ‘침입종 피해 여부’ 등 현장 적용성이 높은 항목이 새로 포함되었다. 최종적으로 상황 4개, 계획 3개, 투입 4개, 과정 5개, 결과 4개, 성과 6개 등 총 26개의 평가지표가 도출되었으며, 전문가 합의도(0.83)와 수렴도(0.38) 수준에서 만족스러운 신뢰도를 확보하였다. 평가 대상자 유형별로는 관리담당 자 25개, 전문가 26개, 지역주민 4개 항목으로 차등 적용되도록 설계되었으며, ‘관리주체의 적합성’ 등은 전문가 전용 항목으로 구분하였다. 본 연구는 백두대간보호지역의 특성과 현장 문제를 반영한 실질적 지표 체계를 구축함으로써, 향후 법제화 기반 마련과 보호지역의 통합적·지속가능한 관리전략 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

이 글은 반폐쇄해인 태국만에서 한 세기 이상 지속되어 온 태국-캄보디 아 간 해양 분쟁의 복잡한 연원과 해양경계 협상을 살펴보고, 대륙붕 공동 개발 등 양국 간 해양 분쟁 관리의 핵심적 틀로 여겨지는 2001년 ‘해양경계획정 및 공동개발체제 수립에 관한 양해각서(MoU44)’의 쟁점 과 법적 성질을 규명하는 것을 목적으로 한다. 양국 간 국경분쟁은 1907년 프랑스-샴 조약과 부속 지도에 대한 해석에 서 비롯되었다. 1907년 부속 지도는 양국 간 합의로 프랑스 지도회사가 제 작한 것으로, 육상 경계는 자연 분수령을 따르기로 하였다. 프레아 비헤아 르 사원이 캄보디아 영토로 표기되었다는 점에 대해 태국이 이의를 제기하 면서, 양국 모두 영유권을 주장하는 지역이 생겨났다. 1962년 국제사법재 판소는 이 사원이 캄보디아에 속한다고 판정하였고, 2013년 사원 주변 지 역에 대해서 1962년 결정을 재확인하였다. 그러나 양국 간 육상 영토 분쟁 은 현재에도 이어지고 있다. 양국 간 해상 분쟁은 1907년 부속 지도상 꼬꿋섬(Koh Kut)과 연결된 선에 대한 상반된 해석에서 비롯되었다. 캄보디아는 이 선을 해양 경계선으 로 보면서 꼬꿋섬에 대한 영유권을 주장하였다. 태국은 이를 육상 국경 설 정을 위한 시야선으로 보았고, 실효적 지배를 근거로 영유권을 주장하였다. 1972년 캄보디아가 과도한 직선기선을 선포하여 주장중첩수역(OCA)을 형 성하면서 분쟁은 격화되었다. 태국만 내 약 26,000㎢에 달하는 OCA는 막 대한 양의 탄화수소 자원이 매장되어 있을 것으로 추정되어서 양국 간 첨 예한 대립의 원인이 되었다. 양국의 타협 없는 주장으로 인해 해양경계획정 협상은 결국 교착 상태에 빠지게 되었다. 이러한 교착 상태를 타개하기 위해 2001년 체결된 MoU44는 이원적 접 근법(Dual Track Approach)을 채택하였다. 이는 OCA 북부 지역의 경계 획정과 자원이 풍부한 남부 지역의 공동 개발을 동시에 추진하는 것을 핵 심으로 한다. 그러나 MoU44의 가장 큰 실패 요인이자 근원적 한계는 불 가분 패키지(Indivisible Package) 조항이라고 할 수 있다. 이 조항은 두 트랙의 합의가 연계되어서, 어느 한쪽의 합의 없이는 다른 쪽 합의도 효력을 발휘될 수 없도록 규정하였다. 결국 양국 간 현실적으로 해결이 어려운 꼬꿋섬 영유권 및 해양경계획정 문제로 인하여 실용적 협력이 가능한 공동 개발 논의가 발목 잡히면서, 불가분 패키지는 MoU44 체제 전체를 마비시 키는 구조적 요인으로 작용하였다. MoU44는 최종적 권리·의무를 확정하는 실체적 조약이 아니라, 합의 도출을 목표로 하는 ‘향후 합의를 위한 의사표시’(agreement to agree) 로서의 법적 성질이 강하다. 한편으로 MoU44는 양국에 UNCLOS 제74 조 및 제83조에 규정된 ‘잠정조치 의무’를 구체화하는 법적 의미를 지 닌다. 즉, MoU44는 양국에 실질적인 잠정 약정(공동 개발 등) 체결을 위해 ‘신의성실하게 교섭할 절차적 의무’를 부과하고, 최종 합의를 위태 롭게 하는 일방적 행위(자원 탐사 및 개발 등)를 삼가야 할 ‘자제 의 무’를 강화하는 역할을 한다. 결론적으로 MoU44는 분쟁의 근본 원인을 해결하지 못한 채 오히려 불 가분 패키지라는 조항으로 인해 UNCLOS상의 잠정조치 의무 이행마저 형 해화시키는 결과를 초래한 것으로 평가할 수 있다. 따라서 향후 분쟁 해결 을 위해서 양국은 경직된 일괄 타결 조항에서 벗어나, 태국-말레이시아 공 동 개발 사례처럼 경계획정 문제를 잠정적으로 유보하고 공동 개발을 우선 추진하는 유연한 접근법을 모색하거나, 동티모르-호주 사례처럼 제3자 개 입을 통한 해결 방안을 적극적으로 고려해 볼 필요가 있다. 아울러 이 사례 는 한·일 대륙붕 공동개발협정의 미래에도 중요한 시사점을 제공할 수 있으 며, 한·일 해양경계협정에 대비한 철저한 준비의 필요성을 역설해 주고 있 다.

This study examines a digital training model for the professional development of French language educators, focusing on module-based collaborative learning. It explores the theoretical foundations of teacher development, the concept and practice of digital training, and the educational implications of modular learning design. The case study analyzes a digital training program jointly operated by FEI and CNED in July 2020, which involved over 24,000 educators from 162 countries. Comprising eight modules, the program integrated digital content, real-time forums, and collaborative projects. Based on participant experiences, this study identifies key characteristics of digital training and essential factors for enhancing teacher competencies. Findings suggest that digital training fosters teachers’ digital skills and practical application while yielding positive outcomes in gamification strategies and sustainable online training models. However, challenges such as technological accessibility gaps, imbalances in program design, and cultural differences persist. To address these, the study proposes adopting a hybrid education model, strengthening practice-oriented module design, and expanding collaborative learning strategies to support an effective and sustainable training framework in the digital era.

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.

Tuned Mass Dampers (TMDs) are widely used to mitigate structural vibrations in buildings and bridges. However, conventional optimization methods often struggle to achieve optimal performance due to the complexity of structural dynamics. This study proposes the NN-L-BFGS-B algorithm, which combines Artificial Neural Networks (ANNs) for global exploration and L-BFGS-B for local exploitation to efficiently optimize TMD parameters. A ten-story shear-building model with a TMD is used for validation. The proposed method achieves the lowest H₂ norm compared to previous studies, demonstrating improved optimization performance. Additionally, NN-L-BFGS-B effectively balances computational efficiency and accuracy, making it adaptable to various engineering optimization problems.

The rapid expansion of bridge and tunnel infrastructure has resulted in a growing incidence of wind-induced traffic accidents occurring at bridge approaches and tunnel portals. These accidents not only inflict direct damage on vehicles but also lead to substantial social and economic losses, stemming from roadway infrastructure repair and maintenance costs, as well as elevated logistics expenses due to traffic delays and congestion. In this study, a theoretical expression for the lateral displacement of vehicles as a function of wind speed was derived. Subsequently, lateral displacement and lateral wind force were analyzed and compared across vehicle types, considering both straight and curved roadway sections. An analysis of prevailing wind directions at each site revealed that, for passenger cars, the maximum lateral force and displacement on straight sections occurred at a wind incidence angle of 45°, whereas on curved sections with a pier curvature of 90°, the critical wind direction ranged from 0° to 120°. These results demonstrate that vehicle stability can be significantly compromised during high-speed travel under crosswind conditions. Based on departure trajectories of vehicles under varying wind speeds, a risk-assessment scale for wind-induced accidents was developed. In addition, design guidelines were proposed for the strategic placement of windbreak barriers to enhance driving safety under strong wind conditions.

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.

기후위기 대응과 탄소중립 실현을 위한 전략으로 해상풍력발전이 주목받고 있 으며, 한국 정부도 이를 국가 에너지 정책의 핵심 축으로 삼아 대규모 확대를 추진 중이다. 그러나 해상풍력은 어업, 환경, 지역사회 등 다양한 해양 이용 주 체들과의 이해 충돌 속에서 추진되고 있으며 이로 인한 갈등은 사업 지연 또는 무산으로 이어지는 사례가 늘고 있다. 본 연구는 해상풍력 발전과 관련된 법 적·사회적 갈등 중에서도 어업손실 보상제도에 초점을 맞추어 현행 제도의 문제점을 분석하고 제도 개선 방향을 제시하였다. 연구 결과 현재의 어업손실 보상제도는 법적 근거가 미흡하고 보상 대상 범위 가 제한적이며, 손실 산정 기준 역시 현실과 괴리가 크다는 문제가 확인되었다. 특히 민간사업자의 경우 법적 보상 협의 의무가 명확하지 않아 사업자와 어민 간 갈등이 장기화되고 있다. 해외 주요국 사례(영국, 대만, 덴마크)를 분석한 결 과 이들 국가는 제도화된 협의 절차, 어민 참여형 평가 시스템, 정교한 피해 산정 기준을 통해 갈등을 최소화하고 있었다. 이에 본 논문은 해상풍력 어업손실 보상제도의 법제화, 현실적 산정 기준 마련, 어업 증빙을 위한 정보화 기반 구축을 핵심 과제로 제안한다. 이는 단순한 보 상을 넘어 지역사회와의 상생과 지속가능한 해상풍력 확산을 위한 제도적 기 반이 될 수 있다.