본 연구는 급속하게 성장하는 시설농업과 동시에 증가하는 에너지 사용량 및 탄소배출량을 저감하기 위해, 온실의 에너 지 부하를 동적으로 분석하기 위한 작물에너지의 다중 회귀 모델 개발을 수행하였다. 온실은 연중 안정적인 대량 생산을 위한 적절한 환경을 조성하기 위해 에너지 투입이 필요하다. 도시농업의 일종인 옥상온실 플랫폼을 통해 건물에서 버려지 거나 활용되지 않는 에너지를 옥상온실에서 사용할 수 있다. 옥상온실의 효율적인 운영을 위해서는 다양한 환경 조건에 대 한 동적 에너지 분석이 선행되어야 하며, 온실에 도입되는 태 양 에너지의 40－75%가 작물을 위한 에너지 교환이므로 필수적으로 고려되어야 한다. 한국기계연구원 내 옥상온실에서 여름철에 청경채를 재배하며 생장단계에 따른 에너지 교환을 분석하였다. 작물을 중심으로 미기상 및 양액 환경 분석과 생 장 특성 조사를 수행하였다. 정식일수에 따른 엽면적지수를 추정하였으며, 개발된 수식은 결정계수 0.99로 분석되었다. 또한 작물에너지 흐름에 지배적인 잎 표면온도로부터의 현열 부하와 증발산에 의한 잠열부하로 나누어 모델을 개발하였다. 엽온과 증발산량을 각각 다중 회귀모델을 이용하여 추정하고 실측한 값을 비교해 보았을 때, 평균 결정계수 0.95, 0.71로 분 석되었으며, 이 모델을 이용하여 옥상온실의 에너지 부하를 동적으로 산정하기 위한 모델에 입력값으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 신축이음장치를 설치하지 않고 상부구조와 교대를 일체화하는 무조인트 교량의 거동해석에 대한 것이다. 선행연구에서 는 민감도 해석을 통해 무조인트 교량의 최적 수치해석 모들은 상대오차에 의한 변위 형상의 유사성과 정밀도를 유지하면서 실용적 인 shell 요소 기반 모델이 가장 적합한 것으로 판단하였다. 따라서 본 연구에서는 shell 요소 기반 모델과 solid 요소 모델간의 벽체 깊 이별 거동 분석을 수행하였다. 또한 MIDAS Civil과 ABAQUS를 사용하여 해석 프로그램간 비교를 하였다. 반일체식 교대 교량인 A 교와 B 교의 경우 선형 스프링 조건인 Case 1, +30°C의 경우 지반반력으로 인해 벽체 깊이가 깊어질수록 변위가 감소하였다. -30°C의 경우는 지반반력이 작용하지 않으므로 변위 변화가 미소하였다. 완전일체식 교대 교량인 C 교와 흉벽일체식 교대 교량인 D 교의 경우 말뚝의 저항력으로 인하여 +30°C, -30°C 모두 벽체 깊이가 깊어질수록 변위가 감소하였다. 해석 프로그램간 비교는 Case 1의 경우 상 대오차는 미소하였으나 Case 2의 경우는 차이가 발생하였다. 이는 해석 프로그램에 따른 비선형 스프링의 적용 방식의 차이로 인한 것으로 판단된다.

본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행 하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법 이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석 방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점 을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계 학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였 다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개 발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변 화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층 6에서 r2 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연 구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예 측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이 터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아 가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단 계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.

This paper discusses the limitations of the current practices of English reading assessment in the Korean educational context based on the concept of 'cognitive validity.' It then introduces the Evidence-centered Design (ECD) model as a framework that can guide English teachers and test developers in developing a reading assessment. The paper illustrates how the framework can be applied to the assessment formats and practices widely used in Korean middle and high schools. The ECD framework can help English teachers reconsider reading assessment practices commonly implemented in Korea. The framework contributes to enabling them to focus on the three critical, interrelated questions: what ability to measure with what task(s), how to score students' responses, and how to interpret the test results. Teachers' conscious application of the ECD framework would lead to a more valid and theoretically more sound reading assessment. Such an assessment is expected to align better with teaching and eventually bring a positive washback in English language learning.

본 연구는 현재 빠른 발전과정에 있는 한국 복지국가에 대한 함의를 찾고자 하는 목 적에서 덴마크 모델에 대해 분석한다. 덴마크는 의료나 연금 분야보다는 경제성장과 친 화성이 높은 사회투자성 복지지출 규모가 큰 ‘사회투자형 복지국가’로서 복지제도와 경 제성장이 선순환을 이루는 모델을 만들었다는 평가를 받는다. 또한, 덴마크 유연 안정 성 모델로 유명한 덴마크의 노동시장은 유연하면서도 적극적노동시장정책을 통해 안정 성도 일정 정도 보장한다는 점에서 좋은 노동시장 모델 중 하나로 평가받고 있다. 복지 국가와 노동시장 개혁과정에서 사회적 합의를 통해 문제를 해결하여 갈등을 최소화하기 도 하였다. 본 연구는 복지정책과 노동시장정책 측면에서 덴마크 모델의 특징과 형성　 과정을 분석하고 이를 통해 한국 복지국가가 나아가야 할 방향은 무엇인지에 대한 함의 를 찾고자 한다.

목적 : 고령화 시대의 부정적인 노인 문제를 해결하고 성공적 노화에 긍정적인 영향을 주는 라이프스타일 중재에 대한 관심은 높아지나 라이프스타일 중재를 위한 전문가 양성 교육 모델에 대한 연구는 미흡하 다. 이에 본 연구는 국내·외 진행되고 있는 라이프스타일 중재 전문가 교육 프로그램들을 분석하여 향 후 국내 실정에 맞는 효과적인 라이프스타일 중재 전문가 양성 교육 모델을 구축하기 위한 기초자료를 마련하기 위해 수행되었다. 연구방법 : 본 연구는 Arskey 와 O’Malley가 제시한 5단계의 주제범위 문헌고찰(Scoping review)의 연 구 단계에 따라 진행하였다. 문헌 검색을 통해 Lifestyle Medicine Global Alliance(LMGA)과 자매결 연을 맺은 28개의 단체들이 진행하고 있는 라이프스타일 중재 전문가 교육 프로그램 중에서 교육 목적, 대상, 방법, 과정들을 명확하게 확인할 수 있는 프로그램들만 선정하였다. 결과 : 연구 결과, 6개의 프로그램이 선정되었다. 첫째, 국가별로는 미국이 4개로 가장 많았고, 그 다음으 로 대한민국이 2개의 프로그램을 진행하고 있었다. 둘째, 교육 대상자 자격요건은 의료·보건·건강 종 사자로 제한하거나 별다른 제한 없이 관심 있는 사람이라면 누구나 이수할 수 있도록 한 경우가 각각 2 개씩 있었다. 셋째, 5개의 프로그램이 온라인 기반 비대면 교육 전달방식을 가지고 있었다. 넷째, 교육 내용은 대부분 신체활동, 식이, 정신적 건강(수면 및 스트레스 관리), 약물 관리 등에 초점을 맞추어 진 행되었다. 결론 : 본 연구는 새로운 라이프스타일 중재 전문가 교육 모델 구축을 위한 기초자료를 마련하였다. 따라 서 본 연구 결과에서 확인할 수 있었던 프로그램 교육 대상자 자격요건, 효과적인 교육 전달방식, 교육 내용 등을 향후 국내 상황을 고려하여 개발할 필요가 있다. 또한 활동 참여 및 디지털 리터러시 역량을 개발할 수 있는 내용도 추가한 다면적인 라이프스타일 중재를 위한 전문가 교육과정이 새롭게 개발될 필요가 있다고 사료된다.

본 연구는 크리스천의 영적 성숙을 위한 <SOUL 코칭모델-프로그램>을 구 성하고, 그 적합성을 검토하는 것으로 경험적 연구의 수행(2)에 앞선 연구(1)로 다음과 같은 연구목적을 달성하기 위해 3가지의 연구문제를 설정하였다. 첫째, 영적 성숙을 위한 SOUL-COACH 코칭모델은 어떻게 구성되는지 살펴 보고 그것에 대한 적합성을 검토하였다. 그 결과, 1차 타당화를 바탕으로 수정․ 보완된 2차 타당화는 7점 리커트 척도로 분석하였는데, 6.33/7로 나타나 평균 90% 수준으로 <SOUL 코칭모델-프로그램> 구성의 적합성을 인정받았다. 둘째, SOUL-COACH 코칭모델에 기반한 SOUL 코칭프로그램은 어떻게 구 성되는지 살펴보았다. 이것은 크리스천의 영적 성숙을 위해 기본이 된다고 보는 [주기도문, 사도신경, 십계명, 팔복, 고린도전서 사랑장, 성령의 9가지 열매]의 6 가지를 선택하여 구성하였다. 셋째, SOUL 코칭프로그램의 보급을 위한 코치교육과정은 어떻게 구성되는 지 살펴보았다. 코치양성과정의 구성을 위한 교육 만족도는 5.50/7로 나타나 평 균 78.6%의 만족도를 보였으며 자유 토의에 의한 피드백을 고려하여 SOUL 코 칭프로그램을 교육할 수 있는 일반코치와 마스터코치 양성과정을 구성하였다. 본 연구에서 개발된 <SOUL 코칭모델-코칭프로그램>의 실행 효과성은 후속 연구(2)에서 분석될 것이다.

국내 주요 사회기반시설의 70% 이상이 철근콘크리트 구조물로 구성되어 있다. 최근 다양한 사회적ㆍ환경적 변화로 인한 내하력 저하 및 노후화 진행이 발생됨에 따라 섬유강화 복합소재(FRP)를 활용한 유지보수 수요 및 비용이 급격히 증가되 고 있다. 이에 따라 보다 경제적이고 효율적으로 FRP 보강재를 활용함에 있어서 성능을 예측할 수 있는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 CFRPㆍBFRP 복합재료를 실험 대상으로 선정하고 성능을 결정하는 주요 인자인 섬유/수지 함침률을 54.3%, 43.9%, 39% 3가지로 분류하여 성능을 평가하고 이를 활용하여 FRP의 성능을 예측할 수 있는 모델식을 개발하고자 하였다. 매개변수에 따른 성능평가 결과, 두 섬유 모두 함침률이 낮아질수록 재료성능 또한 감소되는 것이 확인되었으며, 특히 BFRP의 경우 39%의 함침률에서 감소폭이 CFRP 대비 더 큰 것으로 나타났다. 실험 결과와 기존의 예측 모델식과의 성능 비교를 통해 약 15%의 오 차가 나타나는 것을 확인하였으며, 이에 따른 보정계수를 산정하여 예측 모델식을 재정립하였다.

세계 4대 실명질환 중 하나인 연령관련 황반변성(Age-related Macular Degeneration, ARMD)에 관한 실험 모델 논문을 검토하면서, ARMD 예방과 치료를 위해 앞으로 나아가야 할 방향을 제시하고자 한다. ARMD 관련 한 전반적인 논문을 세포실험(in vitro)과 동물실험(in vivo)으로 나누어서 점검하고, 현재 진행하고 있는 연구와 한계점에 대해서 살펴보았다. ARMD 발병기전을 연구하고 이를 치료하기 위한 다양한 연구가 진행중이지만, 현재 까지 ARMD를 치료할 수 있는 명확한 치료제는 존재하지 않는다. ARMD 발병기전에 대한 지속적인 연구가 필요 하고, ARMD 치료와 예방을 위해 활용할 수 있는 천연물 후보물질 발굴이 필요하다고 사료된다.

This study intends to present a traffic node-based and link-based accident prediction models using XGBoost which is very excellent in performance among machine learning models, and to develop those models with sustainability and scalability. Also, we intend to present those models which predict the number of annual traffic accidents based on road types, weather conditions, and traffic information using XGBoost. To this end, data sets were constructed by collecting and preprocessing traffic accident information, road information, weather information, and traffic information. The SHAP method was used to identify the variables affecting the number of traffic accidents. The five main variables of the traffic node-based accident prediction model were snow cover, precipitation, the number of entering lanes and connected links, and slow speed. Otherwise, those of the traffic link-based accident prediction model were snow cover, precipitation, the number of lanes, road length, and slow speed. As the evaluation results of those models, the RMSE values of those models were each 0.2035 and 0.2107. In this study, only data from Sejong City were used to our models, but ours can be applied to all regions where traffic nodes and links are constructed. Therefore, our prediction models can be extended to a wider range.

본 논문에서는 최근 가상환경을 통해 이용자간 실시간 상호작용이 용이한 것은 물론 온라인 콘텐츠도 쉽게 제공할 수 있는 메타버스(Metaverse) 플랫폼의 등장에 주목하고, 현재 교육 분야에 주로 활용되고 있는 주요 메타버스 플랫폼의 교육적 활용 상황 분석과 전문가 인터뷰 등을 통해 향후 사이버대학 교육에 활용하기 적합한 메타버스 기반의 교육 플랫폼을 제안한다. 본 연구를 통해 현재 교육 분야에 주로 활용되고 있는 주 요 메타버스 플랫폼의 경우에는 정규 학습관리 시스템을 지원하지 못하는 것이 가장 큰 한계로 분석되었으 며, 전문가 인터뷰를 통해서는 교수자 및 학습자 모두가 새로운 환경에 대한 거부감을 최소화하고 학습자들 의 지속적인 활용이 가능하도록 사용성 및 편의성 등이 고려되어 메타버스 기반의 원격 교육 플랫폼이 설 계가 이루어져야 할 것으로 도출되었다. 그밖에 AR/VR 등의 실험, 체험 중심의 학습기회 강화와 학습자들 간의 커뮤니케이션 및 협업 활동을 장려할 수 있는 기능이 확보될 경우 학습성과를 높일 수 있을 것으로 분석되었다. 분석된 요구사항 및 기능 제안 등을 토대로 본 연구에서는 기존의 사이버대학 원격 교육을 그 대로 지원하면서 메타버스 환경을 새롭게 지원하기 위한 사이트 뷰 관리 기능, 메타버스 관리 기능, AR/VR 콘텐츠 관리 기능 등이 추가된 메타버스 기반의 사이버대학 원격 교육 플랫폼 모델(MOEP4CU)을 제안한다.