The demand for energy is steadily rising because of rapid population growth and improvements in living standards. Consequently, extensive research is being conducted worldwide to enhance the energy supply. Transpiration power generation technology utilizes the vast availability of water, which encompasses more than 70% of the Earth's surface, offering the unique advantage of minimal temporal and spatial constraints over other forms of power generation. Various principles are involved in water-based energy harvesting. In this study, we focused on explaining the generation of energy through the streaming potential within the generator component. The generator was fabricated using sugar cubes, PDMS, carbon black, CTAB, and DI water. In addition, a straightforward and rapid manufacturing method for the generator was proposed. The PDMS generator developed in this study exhibits high performance with a voltage of 29.6 mV and a current of 8.29 μA and can generate power for over 40h. This study contributes to the future development of generators that can achieve high performance and long-term power generation.

Aluminum alloys are widely utilized in diverse industries, such as automobiles, aerospace, and architecture, owing to their high specific strength and resistance to oxidation. However, to meet the increasing demands of the industry, it is necessary to design new aluminum alloys with excellent properties. Thus, a new method is required to efficiently test additively manufactured aluminum alloys with various compositions within a short period during the alloy design process. In this study, a combinatory approach using a direct energy deposition system for metal 3D printing process with a dual feeder was employed. Two types of aluminum alloy powders, namely Al6061 and Al-12Cu, were utilized for the combinatory test conducted through 3D printing. Twelve types of Al-Si-Cu-Mg alloys were manufactured during this combinatory test, and the relationship between their microstructures and properties was investigated.

This study investigated the feasibility of adopting an automatic scoring system (ASS) in a domestic English-speaking education context. Scope, test items, assessment criteria, scoring methods, and reporting strategies of six overseas English-speaking tests utilizing ASSs were examined. Moreover, a comparative analysis was conducted to identify disparities between ASS-based and non-ASS-based speaking tests. Findings were: 1) some ASS-based tests utilized ASS technology throughout the assessment, while others adopted a hybrid scoring system involving human raters; 2) compared to non-ASS-based tests, ASS-based tests used more test items targeting low-level skills such as sound and forms but fewer test items targeting conversation and discourse level skills; 3) pronunciation, fluency, and vocabulary were widely employed as evaluation criteria with sparse use of organization, content, and task completion in most ASS-based tests; 4) differences were minimal in assessment criteria application and score calculation between ASS-based and non-ASS-based tests; and 5) some ASS-based tests provided criteria-specific results and feedback with total scores and proficiency levels.

본 연구는 가상현실 지질학습장을 개발하여 학교 현장에서 겪는 어려움으로 인해 소홀히 여겨지는 야외 답사를 대체하는 방안을 찾고자 하는 데 목적이 있다. 이를 위해 교육과정 내용 요소와 가상현실 개발 가능성을 검토하여 적 상산 일대를 중심으로 총 5곳의 지질학습장을 선정하였다. 가상현실 지질학습장은 학생들이 주도적으로 가상의 공간에 서 암석과 지질구조를 관찰하고 탐구할 수 있도록 구성하였으며, 구상화강편마암, 응회암, 역암, 사암, 층리, 절리 등 학 습 요소를 포함하였다. 개발한 학습장이 갖는 교육적 가치를 알아보고자 중학교 1학년 학생 7명에게 적용하고 반-구조 화된 면담을 실시하였으며, 학생 반응 결과를 언어 네트워크를 이용하여 단어 간 의미 있는 관계를 분석하였다. 그 결과로 학생들은 가상현실일지라도 현실감을 느낄 수 있었으며, 이는 곧 암석의 특징을 이해하고 기억하는 데 긍정적인 영향을 주고 있었다. 이는 가상현실 야외지질학습 프로그램을 통해 야외에서 이루어지는 현실감을 학생들에게 간접적으 로 경험하게 함으로써 학습에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 시사한다. 본 연구를 바탕으로 무주군이 지닌 지질 학습 자원이 가상현실을 통해 학교 현장에서 유의미한 학습 자료로 활용되기를 기대한다.

Machine learning-based data analysis approaches have been employed to overcome the limitations in accurately analyzing data and to predict the results of the design of Nb-based superalloys. In this study, a database containing the composition of the alloying elements and their room-temperature tensile strengths was prepared based on a previous study. After computing the correlation between the tensile strength at room temperature and the composition, a material science analysis was conducted on the elements with high correlation coefficients. These alloying elements were found to have a significant effect on the variation in the tensile strength of Nb-based alloys at room temperature. Through this process, a model was derived to predict the properties using four machine learning algorithms. The Bayesian ridge regression algorithm proved to be the optimal model when Y, Sc, W, Cr, Mo, Sn, and Ti were used as input features. This study demonstrates the successful application of machine learning techniques to effectively analyze data and predict outcomes, thereby providing valuable insights into the design of Nb-based superalloys.

Small ponds, which exhibit unstable succession pattern of plankton community, are less well studied than large lakes. Recently, the importance of small ponds for local biodiversity conservation has highlighted the necessity of understanding the dynamics of biological community. In the present study, we collected zooplankton from three small reservoirs with monthly basis and analyzed their seasonal dynamics. To understand the complicated zooplankton community dynamics of small reservoirs, we categorized zooplankton species into four groups (LALF Group, Low Abundance Low Frequency; LAHF Group, Low Abundance High Frequency; HALF Group, High Abundance Low Frequency; HAHF Group, High Abundance High Frequency) based on their occurrence pattern (abundance and frequency). We compared the seasonal pattern of each group, and estimated community diversity based on temporal beta diversity contribution of each group. The result revealed that there is a relationship between groups with the same abundance but different occurrence frequencies, and copepod nauplii are common important component for both abundance and frequency. On the other hand, species included with LALF Group throughout the study period are key in terms of monthly succession and diversity. LALF Group includes Anuraeopsis fissa, Hexarthra mira and Lecane luna. However, groups containing species that only occur at certain times of the year and dominate the waterbody, HALF Group, hindered to temporal diversity. The results of this study suggest that the species-specific occurrence pattern is one key trait of species determining its contribution to total annual biodiversity of given community.

하천시설물은 정보의 관리주체가 국가하천과 지방하천 등에 따라 달라서 통합되어 관리되지 못하고 있는 점, 설계 및 시공 단계의 정보화 축적이 미흡하여 시설물 정보의 망실이 우려되는 점 등 하천분야로 BIM 도입을 하기 위해서는 해결해야 할 과제들이 산재해 있다. 또한, 이로 인해 유지운영단계에서의 시설물 정보 활용 수준 역시 상당히 미흡한 편이다. 따라서, 하천시설물의 효과적인 유지 운영을 위해서는 표준분류체계에 따라 시설물 정보를 정리함으로 데이터의 일관성을 확보하고 효율성을 증대시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 하천분야의 시설물 특성을 고려하여 하천분야의 BIM 정보모델 도입과 3차원 기반의 하천시설의 효율적인 유지 운영 전환을 위한 BIM 표준분류체계를 적용하는 방안을 제시한다.

Gate valves are hydraulic components used to shut-off the water flow in water distribution systems. Gate valves may fail owing to various aspects such as leakage through seats, wearing of packing, and corrosion. Because it is considerably challenging to detect valve malfunctioning until the operator identifies a significant fault, failure of the gate valve may lead to a severe accident event associated with water distribution systems. In this study, we proposed a methodology to diagnose the faults of gate valves. To measure the pressure difference across a gate valve, two pressure transducers were installed before and after the gate valve in a pilot-scaled water distribution system. The obtained time-series pressure difference data were analyzed using a machine learning algorithm to diagnose faults. The validation of whether the flow rate of the pipeline can be predicted based on the pressure difference between the upstream and downstream sides of the valve was also performed.

This study was conducted to select target fish species as baseline research for accumulation analysis of major hazardous chemicals entering the aquatic ecosystem in Korea and to analyze the impact on fish community. The test bed was selected from a sewage treatment plant, which could directly confirm the impact of the inflow of harmful chemicals, and the Geum River estuary where harmful chemicals introduced into the water system were concentrated. A multivariable metric model was developed to select target candidate fish species for hazardous chemical analysis. Details consisted of seven metrics: (1) commercially useful metric, (2) top-carnivorous species metric, (3) pollution fish indicator metric, (4) tolerance fish metric, (5) common abundant metric, (6) sampling availability (collectability) metric, and (7) widely distributed fish metric. Based on seven metric models for candidate fish species, eight species were selected as target candidates. The co-occurring dominant fish with target candidates was tolerant (50%), indicating that the highest abundance of tolerant species could be used as a water pollution indicator. A multi-metric fish-based model analysis for aquatic ecosystem health evaluation showed that the ecosystem health was diagnosed as “bad conditions”. Physicochemical water quality variables also influenced fish feeding and tolerance guild in the testbed. Eight water quality parameters appeared high at the T1 site, indicating a large impact of discharging water from the sewage treatment plant. T2 site showed massive algal bloom, with chlorophyll concentration about 15 times higher compared to the reference site.

Purpose: This study aimed to development and test the effects of patient safety/infection control simulation program based on a brain-based learning framework for nursing students. Methods: This pilot study used a one group pre-post test design. The study was conducted in one university in Korea. Participants were recruited using a convenience sample. Fifteen nursing students participated in this study. Results: The levels of perception of importance of patient safety management (Z=3.41, p=.001), confidence on patient safety (Z=3.30, p=.001), attitude toward personal protective equipment (Z=3.10, p=.002), and efficacy of personal protective equipment (Z=3.35, p=.001) were significantly increased. Conclusion: The application of brain-based learning framework in nursing simulation could be an effective education for nursing students.

1,3-다이옥솔란은 용매, 전해질 및 시약으로서 화학, 페인트 및 제약 산업에서 광범위한 관심을 받고 있는 화합물 이다. 1,3-dioxolane은 주로 독성, 발암성, 폭발성, 자동 인화성이 없으며 다기능성을 가지고 있어, 대부분의 유기 및 수성 용 매 조건에서 우수한 용해성을 가져 고분자 전구체로서 사용된다. 최근 몇 년 동안 이 물질은 배가스 및 천연 가스 혼합물에 서 CO2를 분리하기 위한 CO2 선택적 고분자 전구체로서 점점 더 많은 관심을 받고 있다. Poly(1,3-dioxolane) (PDXL)은 폴 리에틸렌 옥사이드(PEO)보다 높은 에테르 산소 함량을 가지고 있으며, 이는 극성 에테르 산소 그룹이 CO2에 대해 강한 친화 력을 나타내기 때문에 우수한 막 CO2/N2 분리 특성을 보인다. 따라서 PDXL 기반 분리막은 비극성(N2, H2 및 CH4) 가스에 대해 탁월한 CO2 용해도 선택성을 보인다. 그러나 PEO와 마찬가지로 PDXL의 극성기는 고분자 사슬의 밀집도를 증가시키고 고분자 결정화를 유발하여 기체 투과도를 감소시켜 이에 대한 개선이 필요하다. 이 논문에서는 기체 분리 응용 분야에서 PDXL기반 고분자막의 최근 발전과 한계에 대해 알아보고자 한다. 또한 CO2 분리 공정에서 1,3-dioxolane 기반 고분자의 한 계를 극복하기 위한 몇 가지 분자 설계방안에 대해 다루어 보기로 한다.

미세플라스틱 입자는 환경 내 어디에나 존재하며 크기, 모양 또는 유형의 표준화된 입자가 아 니다. 따라서 독성자료를 바탕으로 해수, 퇴적물 등 해양환경의 다차원을 정확하게 평가하고 관리하는 위험평가 프레임워크를 구축하는 것은 매우 어렵다. 본 연구에서는 해양환경 미세플 라스틱의 특징과 영향을 조사하였고, 해양환경 미세플라스틱의 분포와 생물영향에 따른 위해 도 평가 프레임워크(초안)를 제안하고 있다. 환경 미세플라스틱의 특성은 매우 다양하지만 대 부분의 독성 데이터는 독특한 형태와 유형에 집중되어 있으며, 실험실 노출 생물과 관리해야 하는 생물 종도 다르다. 실제적으로, 지금까지의 수집된 연구결과는 위해성평가에 활용하기에 독성 데이터 품질에 있어 불확실성이 높기도 하며, 전통적인 위해성평가 프레임워크를 적용 하는 데 있어 고려할 부분이 많이 존재한다. 그러나, 현재 미세플라스틱 관리에 대한 국제사회 의 움직임이 점차 강화되고 있고, 해양환경의 미세플라스틱 오염도가 높아지고 있는 점을 고 려하면, 해양환경의 미세 플라스틱 특성에 기초한 위해성평가 기법 구축에 대한 추가 연구가 제안되어야 할 것이다.

본 연구에서는 무인항공기인 드론을 활용한 VDMS(Vision-based Displacement Measurement System)를 통해 동적변위계측 정 확도와 동특성 추정 신뢰성 검증을 위한 동적실험을 실시하였다. 비행하는 드론의 이동 및 회전진동을 보정하기 위해 영상 내부의 변 위가 발생하지 않는 고정점을 활용한 보정밥법을 사용하였으며, 검증을 위해 설치한 범용 센서인 LVDT와 LDS의 변위계측 결과와 비 교하여 그 오차를 시간영역과 진동수영역에서 분석하였다. 3가지 타입의 장비 모두 최대 변위 도달 및 주기 운동 계측에 있어서 대체 적으로 유사한 결과를 나타내었다. LDS 기준의 오차 분석 결과, 드론과 LVDT는 가진 진동수 변화에 의한 오차 값은 미비하나, 최대 발생 변위가 작을수록 오차 값은 증가하였다.

본 연구는 탄소 흐름 관점에서 기존 농촌경관 시스템 구조를 분석하고 이를 토대로 탄소중립 농촌경 관으로 전환하기 위한 자연기반해법을 제시하였다. 농촌경관 시스템은 생산경관, 자연경관, 생활경 관 하위 시스템으로 구성되어 있었으며, 각 하위 시스템을 인과지도 작성하고 이를 통합하였다. 통합 인과지도를 분석한 결과, 토지 이용 및 인간 활동 관리와 피드백 루프의 재구축을 위한 자연기반해법 전략이 필요하다는 것을 확인하였다. 이를 기반으로 본 연구는 ‘토양유기탄소 보존을 위한 탄소 농 업’, ‘탄소 흡수원 경관 관리’, ‘기후스마트 농업’, 그리고 ‘신재생에너지 기반 순환 농업’을 제안하였 다. 본 연구 결과는 기존 생산과정 중심의 농촌지역의 탄소중립 정책에서 벗어나 농촌경관 시스템의 전반적인 탄소 흐름을 확인하여 자연기반해법을 제시하였다는 데에 의의가 있다.

분단은 한반도를 살아가는 청년들의 삶에 가장 큰 전제이다. 반면, Z세대 청년인 대학생들의 분단 에 대한 관심은 점차 퇴색되고 있다. ‘분단 3세대’인 대학생들에게 하달식으로 주입되어 온 ‘민 족통일의 당위성’에 대한 공감과 내재화를 기대하기는 어려운 실정이며, 통일에 대한 필요성에 대 하여 인식이 점차 낮아지는 사회적 추세도 자연스러운 것으로 이해할 수도 있다. 하지만 민주적 평 화통일을 준비하는 것은 대한민국 국민의 헌법적 과제이기에 미래세대의 주역인 대학생들에게 적합 하고도 효과적인 통일교육의 필요성이 강하게 대두된다. 새로운 통일교육의 출발점은 대학생들의 관 심이 높은 경제적이고 실용적인 측면에서부터 시작해야 한다. 그런데 통일교육의 방법이나 내용보다 더 절실한 것은 통일교육에 대한 이론적 토대를 갖추는 일이다. 대학에서의 통일교육의 현황 점검과 한계 극복 방안을 모색을 위해서 Z세대 대학생의 특성에 맞는 통일교육 이론으로서 ‘배움의 개조’ 를 활용할 수 있다. 배움학의 핵심 요소인 ‘개조’는 새로운 통일교육에 적합한 이론적 토대가 된다. 전래의 ‘민족 적 당위’를 주입하는 방식의 통일교육보다 실용성과 함께 평화·인권·정의·민주 등 이 시대의 청년 들도 공감하는 보편적 가치에 대한 공통된 인식을 기반으로 하는 새로운 통일교육이 가능하다. 높은 긴장감 속에서 70년 이상 지속되고 있는 장기적 분단상황의 모순성을 직시하고 미래세대 주역인 대 학생들이 스스로 자신의 삶을 둘러싸고 있는 사회·정치적 환경을 자신의 문제로 인식한 후 최적의 대안을 주도적으로 모색하도록 돕는 방식의 통일교육을 실시하는 것이다. 통일교육에 대하여 새로운 이론이 접목된 대학생 통일교육은 현재의 비합리적 분단상황 개선에 대한 사회적 논의에 대학생들이 참여하여 토론을 주도하며 각자가 개조의 실천에 나설 수 있도록 조력하는 교육이다. 개조는 개인이 자신에 대한 성찰을 통해서 기존과 다르게 인식하고 행동하는 것에 머무르지 않고, 자신을 둘러싼 사회적 환경에 적응해서 살기보다는 상황을 면밀하게 관찰하고 재설계하며 바람직한 변화 모색을 지속하는 것을 포함하기 때문이다.

Purpose: This study aimed to perform an integrated literature review to identify evidence for developing a problem-based learning (PBL) method based on a simulation education program for nursing students. Methods: In May 2022, 10 electronic databases were used to conduct a literature search using the keywords simulation, PBL, nursing, and education in Korean and English. Finally, 21 studies were selected. Results: There were more single-type simulation studies than studies using a hybrid model that combined two simulation types. Most simulation studies were for a single domain of adult nursing rather than for various integrated domains. Four studies (19%) applied a theory during debriefing, but most did not conduct a systematically structured debriefing. All studies selected attitude and competency as the outcome variables to study the effects of the intervention. Two variables (attitude and competency) or three variables (knowledge [or skill], attitude, and competency) were typically selected, and their effects were measured. Conclusion: PBL based on simulation education can be effective in improving nursing practice competency in nursing students. Future studies ought to develop interprofessional education programs based on PBL simulations through multidisciplinary cooperation.

The Severe Disaster Punishment Act had recently been established in order to promote safety and health (OSH) management system for severe accident prevention. OSH management system is primarily designed based on risk assessments; however, companies in industries have been experiencing difficulties in hazard identification and selecting proper measures for risk assessments and accident prevention. This study intended to introduce an accident analysis method based on epidemiological model in finding hazard and preventive measures. The accident analysis method employed in this study was proposed by the U.S. Department of Energy. To demonstrate the effectiveness of the accident analysis method, this study applied it to two accident cases occurred in construction and manufacturing industries. The application process and results of this study can be utilized in improving OSH management system and preventing severe accidents.

본 연구는 자아개념에 기반 한 리더십 프로그램을 개발하는 것을 목적 으로 한다. 선행연구와 문헌분석을 통해 자아개념의 구성개념을 정의하 고 리더십과의 관련성을 분석하고 프로그램의 내용요소를 도출하고 자기 탐색, 자기수용, 자기목표, 자기지원, 자기실천의 5단계의 구조화된 모듈 을 설계하였다. 본 연구의 한계는 학습자 집단의 특수성이 고려되지 않 은 것과 효과성 검증이 포함되지 않은 점이다. 이러한 한계에도 불구하 고 자아개념과 리더십의 관련성 탐색을 통해 리더십 프로그램을 구조화 하고 모듈화 하였다는데 의의가 있다. 본 연구를 통해 학습자 맞춤형 리 더십 프로그램의 기초가 되길 기대한다.

This paper is proposing a novel machine scheduling model for the unrelated parallel machine scheduling problem without setup times to minimize the total completion time, also known as “makespan”. This problem is a NP-complete problem, and to date, most approaches for real-life situations are based on the operator’s experience or simple heuristics. The new model based on the Memetic Algorithm, which was proposed by P. Moscato in 1989, is a hybrid algorithm that includes genetic algorithm and local search optimization. The new model is tested on randomly generated datasets, and is compared to optimal solution, and four scheduling models; three rule-based heuristic algorithms, and a genetic algorithm based scheduling model from literature; the test results show that the new model performed better than scheduling models from literature.

목적 : 미국의 EYENETRA 회사가 개발한 모바일 앱 기반 이동형 자동굴절력계(NR)는 피검사자가 직접 기기 를 작동하여 굴절이상도를 측정하는 기기로, 그 임상성능을 확인하기 위해, 고정형 자동굴절력계(HRK-8000)와 자각적 굴절검사(subjective refraction, SR) 측정값을 비교 분석하고자 하였다. 방법 : 경기도 소재 M 안경원의 고객 중, 치료 중인 전신질환 및 안질환이 없고, 안과 수술을 받은 적이 없는 근시 또는 근시성 난시 124명(248안)을 대상으로 하였다. 굴절이상도 측정값을 얻기 위하여 NR, HRK-8000과 SR 순서로 검사를 진행하였다. 통계처리는 SPSS program(version 26)을 사용하였고, p<0.050인 경우를 통계 적으로 유의한 것으로 판단하였다. 결과 : 구면, 원주, 등가구면 굴절력은 NR 측정값의 근시도가 가장 높게 측정되었고(p<0.010), SR에 대한 NR 의 평균값은 HRK-8000보다 차이가 크게 나타나 표준편차 범위를 벗어났다. SR에 대한 난시축 일치도는 ±5° 범위에서 NR이 41.4% 일치하였고, HRK-8000은 90.8% 일치하여 NR의 난치축 일치도가 낮게 나타났다. SR에 대한 NR과 HRK-8000의 정확도를 확인하기 위해 95% 일치 한계(LOA)를 비교한 결과 구면, 원주굴절력과 SE 성분의 NR 범위는 각각 +2.01∼-2.72, +1.69∼-2.20와 +1.89∼-2.81 D로 나타났고, HRK-8000 범위는 각 각 +0.84∼-0.96, +0.42∼-0.73와 +0.81∼-1.09 D로 나타났으며, 모든 변수에서 NR의 범위가 넓어 정확도 가 낮은 것으로 확인되었다. 결론 : 이상의 결과를 종합하면, 기존의 자동굴절력계를 대체하기는 어려울 것으로 판단되었고, 임상에서 예비 검사로 활용되기 위해서는 정확도가 개선될 필요가 있다고 사료된다.