본 연구의 목적은 급변화하는 사회환경속에서 사회복지 조직의 적시성 있는 대처를 위해 필요한 새 로운 경영가치 체계의 필요성을 고민하면서 최근 이슈가 되고 있는 ESG 가치를 통해 사회복지 경영의 새로운 변화를 돕고자 실증적인 연구를 수행하는 것이다. 이를 위해 인천시에 있는 지역사회복지관 종사자들이 생각하는 ESG 개념, 관련 운영 사업에 대한 조사, ESG에 대한 인식도, 조직에 적용하기 위한 필수조건, 사회복지 조직이 ESG를 적용해야 하는 이 유 등과 관련된 내용을 조사, 분석하였다. 또한 설문조사 결과를 바탕으로 FGI를 추가 진행하고 최종 합의하는 방식으로 연구를 수행하였다. 구체적으로, 인천시 지역사회복지관이 적용할 수 있는 ESG에 대한 개념과 지표 그리고 전략을 선정 하였으며, 현재 진행하고 있는 ESG 관련 사업과 내부 전략 등을 조사 분석하였다. 연구결과를 통해 ESG에 대한 필요성과 기관 적용 모델을 가치적 실천 모델(A), 사업적 적용 모델 (B), 전략적 실천모델(C)로 제안하였다. 이 연구를 통해 ESG를 기반으로 사회복지 조직 운영에 필요한 7가지 정책적 대안을 제시하였다.

본 연구는 범죄를 저지른 청소년 중 소년보호처분에 따라 소년원에 입소하였다가 일정 기간 이후 퇴소한 ‘소년원 퇴원생’에게 관심을 가졌다. 이들이 퇴소한 후 다시 범죄를 저지르지 않고 안정적으로 지역사회에 정착하고 자립할 수 있도록 소년원 안 팎에서 각종 노력을 실시하고 있지만, 소년원 퇴원생의 약 20%가 재범을 통해 다시금 소년원에 들어오는 상황에 놓여있다. 그러므로 소년원 퇴원생이 지역사회에 정착하고 자립하는 방안에 대해 교정복지적인 관점에서 관심을 가지고 개입을 시도할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구는 소년 범죄와 소년원에 관한 현황과 함께 현재 실시되고 있는 자립지원 프로그램에 대해 소개하였다. 또한 자립지원을 위한 교정복지적 개입 방안 을 제시하였고 그 내용은 다음과 같다. 첫째, 소년원 퇴원생을 위한 자립생활관의 분위기를 퇴원생 친화적으로 개선하고 해당 기관 직원들의 전문성 개발이 필요하다. 둘 째, 소년원 퇴원생을 위한 기숙형 훈련학교의 교육과정을 다양화하고 맞춤형 교육과 정이 개설되어야 한다. 셋째로 다양한 기관들의 다각적 연계를 통해 지역사회 네트워 크 활용이 요구된다. 넷째, 민간 자원봉사자를 활용하여 소년원 퇴원생에게 사회적 지 지체계 마련이 필요하다. 마지막으로 소년원 퇴원생을 위한 법적 제도가 구체화되어 야 한다.

문화원형은 전통문화와 다른 의미로 해석된다. 한 사회의 주 요한 행동양식이나 상징체계를 문화라고 한다면 문화원형은 민 족 또는 지역의 특징을 잘 담고 다른 것과 구별되는 원래모습 에 해당되는 문화라 할 수 있고 전통문화는 과거부터 현재에 이르는 사회의 관습이나 행동양식 등을 일컫는다. 문화원형을 한국문화콘텐츠진흥원에서는 ‘한국적인 정체성, 나아가 고유성 을 가진 문화에 대한 원천자료를 지칭하는 것으로 문화원형은 콘텐츠 제작을 위한 원천소스 또는 원천자료‘라고 하였다. 문화 원형이라는 말이 본격적으로 사용된 것은 20여년 된다. 2002년 문화관광부와 한국콘텐츠진흥원이 ’문화원형 디지털콘텐츠화 사업‘을 진행하면서 문화원형에 대한 관심이 높아지게 되었고 문화원형이라는 말이 보편화되었다. 그러나 문화원형 발굴에 대한 결과물에 치중하다보니 다양한 산업에서 원천콘텐츠로 활 용되지 못하고 있다. 1990년대 중반부터 대중문화를 중심으로 우리나라의 문화가 외국에서 인기를 얻는 한류는 우리나라의 한류(韓流)는 아시아를 넘어 국가를 초월하여 전 세계로 퍼져 나가고 있다. 1990년대에 드라마와 영화를 시작으로 게임과 K-pop 등 다양한 형태의 문화를 전 세계인이 교감하고 있다. 무엇보다 한류는 소셜미디어, OTT 플랫폼들과 결합하여 동시 다발적으로 확장되고 있다. 따라서 본 연구는 발굴사업을 통해 발굴된 문화원형과 그 밖에 무궁무진한 우리나라의 문화원형(Culture Archetype)에 대하여 더욱 다양해지고 있는 유통 채 널을 활용하는 등 캐릭터 콘텐츠에 대한 OSMU(One Source Multi Use)를 확보할 수 있는 접근방법론과 활용 가능성을 고 찰해 보고자 하였다. 우선 본 연구에서는 캐릭터 콘텐츠의 IP관리 체계와 OSMU 의 전개 유형을 알아보고 문화원형을 기반으로 하는 OSMU 사 례 등을 분석하여 문화원형을 기반으로 하는 캐릭터 콘텐츠의 OSMU에 대하여 전략적 관점에서 진흥방안을 제안하고자 한 다.

Bellows expansion joints enhance the displacement performance of piping systems owing to their unique geometrical features. However, structural uncertainties such as wall thinning in convolutions, a byproduct of the manufacturing process, can impair their structural integrity. This study addresses such issues by conducting a global sensitivity analysis to assess the impact of these uncertainties on the performance of bellows expansion joints under monotonic loading. Global sensitivity analysis, which examines main and nth order interaction effects, is computationally expensive. To mitigate this, we employed a surrogate model-based approach using an artificial neural network. This model demonstrated robust prediction capabilities, as evidenced by metrics such as the coefficient of determination. The sensitivity indices of the main effect for the 2-ply and 3-ply bellows at the sixth convolution were 0.3340 and 0.3233, respectively. The sensitivity index of the sixth convolution was larger than that of other convolutions because the maximum deformation of the bellows expansion joint under monotonic bending load occurs around it. Interestingly, the sensitivity index for the interaction effect was negligible (0.01%) compared to the main effect, suggesting minimal activity between uncertainty factors across convolutions. Notably, bellows expansion joints under repetitive loading exhibit more complex behaviors, with the initial leakage typically occurring at the convolution. Therefore, future studies should focus on the structural uncertainties of bellows expansion joints under cyclic loading and employ a surrogate model for comprehensive global sensitivity analysis.

도농복합시는 1995년 지방자치제가 본격 시행되면서 주민 편의를 증진하고, 도시와 농촌 지역의 균형발전을 목적으로 설치되었다. 본 연구는 우리나라 전체 54개 도농복합시를 대상으로 도시 스프롤 측면에서 도시공간구조를 분석하고자 하였다. 이를 위해 밀도 기반의 도시 스프롤 측정 지수를 적용하여 2000년, 2010년, 2020년 도농복합시의 도시 스프롤을 인구밀도 및 고용밀도의 측면에서 탐색하였다. 분석 결과, 도농복합시의 인구 스프롤은 전반적으로 증가한 반면, 고용 스프롤은 감소하는 경향을 보였다. 그리고 도시 규모별 도농복합시의 도시 스프롤은 차별화되어 진행되었음을 확인하였다.

This study aimed to investigate the impact of implementing team-based learning (TBL) in postpartum nursing simulation practical education for nursing college students. Methods: The study design was a non-equivalent control group pretest-posttest quasi-experimental design. 128 nursing students divided into two groups: 61 in the experiment group and 67 in the control group. During the winter break in January 2023, students participating in simulation practicals were assigned to the control group, while students participating in simulation practicals during the regular semester (April 2023) were assigned to the experimental group, to prevent crossontamination between the groups due to experimental treatment. Both groups completed selfdministered questionnaires to assess self-directed learning abilities, collaborative self-efficacy, academic achievement, and learning satisfaction. Results: The experimental group showed significantly better compared to the control group, the experimental group showed higher levels of academic achievement and learning satisfaction. Conclusion: It was evident that TBL applied to postpartum nursing simulation practical education is a pedagogical teaching strategy that enhances academic achievement and learning satisfaction. It is necessary to develop and apply team-based simulation practical education not only for challenging obstetric cases but also for labor and delivery nursing, antepartum nursing, and other related areas in clinical practice.

The purpose of this study was to determine the effect of simulation-based Korea advanced life support training on new nurses' knowledge, clinical performance ability, performer confidence, and learning satisfaction. Methods: This is a non-equivalent controlled pre-post quasi-experimental study. A simulation-based CPR training program was applied to 37 new nurses. Results: The experimental group scored lower on emergency management knowledge (83.65±7.61) than the control group (84.55±9.22), which was not significant (t=-4.46, p=.657). However, the clinical performance ability score was significantly higher in the experimental group (109.59±9.98) than in the control group (100.24±11.87) (t=3.581, p <.001). Performer confidence was significantly higher in the experimental group (23.43±3.29) than in the control group (19.90±3.85) (t=3.69, p〈.001). In addition, the learning satisfaction score of the experimental group (96.16±5.64) was significantly higher than the control group (88.42±11.13) (t=3.72, p< .001). Conclusion: This study confirmed that simulation training is an efficient way to improve new nurses' clinical performance ability, and performer confidence. Therefore, applying simulation training in scenarios can improve new nurses' work competence and contribute to improving the quality of patient care.

본 연구는 중요한 탄소흡수원의 역할을 하는 산림생태계 탄소흡수 잠재력을 분석하고 이를 통해 탄소 공간지도 제작을 목표로 한다. 연구지역은 대한민국 전역으로, 시도 및 시군구의 공간 단위로 분석을 진행하였으며. 첫째, 침엽수림(Conifers), 활엽수림(Non-Conifers), 혼효림(Mixed), 상록활엽수림(Evergreen broadleaf forests), 죽림(Bamboo)의 면적을 지역별로 산정한 후, 이들 면적에 대한 연간 이산화탄소흡수량 고유계수를 적용하여 지역별 이산화탄소흡수량과 전국 단위의 흡수량을 계산하였다. 분석결과, 전체 산림지의 이산화탄소흡수량은 2010년 56,352,485t CO2/yr, 2015년 55,391,298t CO2/yr, 2020년 52,633,417t CO2/yr로 감소하는 것으로 나타났다. 산림면적의 감소가 주요 감소 원인으로 분석되었고, 부분적으로 기후변화 등에 따른 식생의 종조성 변화도 원인으로 나타났다. 이에 더하여, 상록활엽수림 및 죽림의 면적을 기반으로 탄소흡수량을 분석한 결과 상록활엽수는 55,928t CO2/yr, 죽림은 591,183.4t CO2/yr의 이산화탄소흡수량을 얻을 수 있었다. 지자체별 탄소흡수량 분석결과에서는 태백산맥, 소백산맥을 포함하고 있는 시군구가 다른 지역에 비해 산림지역의 이산화탄소흡수량이 많다는 것을 파악되었고, 대구광역시, 광주광역시, 대전광역시 등 대도시 인접 지역은 상대적으로 이산화탄소흡수량이 적음을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 우리나라 탄소중립 실현을 위한 탄소흡수원으로써 산림지의 관리에 있어서 산정체계의 고도화가 필요하다. 특히 기후변화에 따라 변화될 식생대의 분포와 식생별 수목의 종조성 변화를 고려한 임목별 연령별 흡수계수 산정 자료 구축이 필요하다. 본 연구에서 제시한 상록활엽수와 죽림의 경우가 중요한 예시가 될 것이다. 또한, 탄소흡수량 감소에 가장 중요한 요인이 산림면적 감소인 것을 고려할 때, 산림지 면적의 회복을 위한 적극적인 복원 정책의 수립과 이행이 요구되며, 죽림 등 탄소흡수량이 높은 식생의 보전, 확대를 위한 지속 가능한 관리 정책 마련이 필요하다. 특히, 산림면적의 회복을 위하여 지자체 단위에서 면적 기반 산림관리와 지역 단위에서 유역기반의 통합된 산림관리 정책과 이행 방안 마련이 시급하다.

This study reports an experimental and analytical exploration of concrete columns laterally confined with Fe-based shape-memory alloy (Fe-SMA) spirals. For performing experiments, Fe-SMA rebars with a 4% prestrain and diameter of 10 mm were fabricated and concrete columns with internal Fe-SMA spiral reinforcement were constructed with a diameter of 200 mm and height of 600 mm. An acrylic bar with an attached strain gauge was embedded in the center of the specimen to measure local strains. Experimental variables encompassed the Fe-SMA spiral reinforcement, spacing, and activation temperature. Uniaxial compression tests were conducted after applying active confinement to the concrete columns through electrical-resistance heating. Notably, as the Fe-SMA spiral spacing decreased, the local failure zone length and compressive fracture energy of the prepared specimens increased. Additionally, a model incorporating compressive fracture energy was proposed to predict the stress–strain behavior of the. This model, accounting for active and passive confinement effects, demonstrated accurate predictions for the experimental results of this study as well as for previously reported results.

본 연구에서는 BCC에서 2000년 이후의 ‘最+前面’ 예문을 376개 선별하여 현실 언 어생활에서의 사용 추이와 그 특징을 살펴본 결과, 다음과 같은 사실들을 발견할 수 있었다. 첫째, ‘最+前面’ 구문의 연도별 사용 추이를 분석해본 결과, 2000년 초반에 급격히 증가하다 감소하고 2016년부터 다시 증가세를 보이는 N자형의 추이를 보였 다. 둘째, ‘最+前面’ 구문의 다수가 ‘V+在+最前面’ 형식을 취하였고 문법상 공기하는 동사는 ‘冲>走>排>跑>站>放>挤>在, 坐> 处, 派, 是>摆, 挡, 行进>游, 抢, 带, 位于’ 의 순서로 고빈도를 보였다. 셋째, ‘最+前面’ 구문의 전후로 어휘 의미상 결합하는 명 사는 [+사람], [+사물], [+동물], [+상태], [+처소], [+시간], [+순서], [+범위], [+개념]의 유형인 것으로 나타났다. 넷째, ‘最+前面’ 구문은 문장 성분상 개사 빈어나 주어 등으 로 충당된다. 다섯째, ‘最+前面’은 ‘的’를 첨가하여 명사화 특징도 보였다.

The purpose of this study was to develop a nursing education program using Web-based simulation for the care of patients with intracranial pressure. An additional aim was to verify the effectiveness of nursing knowledge, problem-solving competency, a critical thinking disposition, and the expectation of learning transfer. Methods: This was an experimental study using repeated measures with a nonequivalent control group. The participants were senior nursing students, randomly assigned to experimental (n=30) and control (n=30) groups. The experimental group participated in a nursing education program that included Web-based lectures, pre-briefing, Web-based simulation, and debriefing, whereas the control group’s program included only Web-based lectures. Results: A significant difference was found between the experimental and control groups in problem-solving competency (F=5.84, p=.005), critical thinking disposition (F=4.25, p=.021), and the expectation of learning transfer (t=2.30, p<.025). Also, a significant interaction between time and group was found in problem-solving competency and critical thinking disposition. Conclusion: The results of this study showed that the education program using Web-based simulation positively affected nursing students’ problem-solving competency, critical thinking disposition, and the expectation of learning transfer. Therefore, this program can be considered a valuable aid in educating nursing students.

Recently, there has been an increasing attempt to replace defect detection inspections in the manufacturing industry using deep learning techniques. However, obtaining substantial high-quality labeled data to enhance the performance of deep learning models entails economic and temporal constraints. As a solution for this problem, semi-supervised learning, using a limited amount of labeled data, has been gaining traction. This study assesses the effectiveness of semi-supervised learning in the defect detection process of manufacturing using the MixMatch algorithm. The MixMatch algorithm incorporates three dominant paradigms in the semi-supervised field: Consistency regularization, Entropy minimization, and Generic regularization. The performance of semi-supervised learning based on the MixMatch algorithm was compared with that of supervised learning using defect image data from the metal casting process. For the experiments, the ratio of labeled data was adjusted to 5%, 10%, 25%, and 50% of the total data. At a labeled data ratio of 5%, semi-supervised learning achieved a classification accuracy of 90.19%, outperforming supervised learning by approximately 22%p. At a 10% ratio, it surpassed supervised learning by around 8%p, achieving a 92.89% accuracy. These results demonstrate that semi-supervised learning can achieve significant outcomes even with a very limited amount of labeled data, suggesting its invaluable application in real-world research and industrial settings where labeled data is limited.

Maintaining sea superiority through successful mission accomplishments of warships is being proved to be an important factor of winning a war, as in the Ukraine-Russia war. in order to ensure the ability of a warship to perform its duties, the survivability of the warship must be strengthened. In particular, among the survivability factors, vulnerability is closely related to a damage assessment, and these vulnerability data are used as basic data to measure the mission capability. The warship's mission capability is usually measured using a wargame model, but only the operational effects of a macroscopic view are measured with a theater level resolution. In order to analyze the effectiveness and efficiency of a weapon system in the context of advanced weapon systems and equipments, a warship's mission capability must be measured at the engagement level resolution. To this end, not the relationship between the displacement tonnage and the weight of warheads applied in the theater level model, but an engagement level resolution vulnerability assessment method that can specify physical and functional damage at the hit position should be applied. This study proposes a method of measuring a warship’s mission capability by applying the warship vulnerability assessment method to the naval engagement level analysis model. The result can be used as basic data in developing engagement algorithms for effective and efficient operation tactics to be implemented from a single unit weapon system to multiple warships.

Taguchi method is one of the most popular approaches for design optimization such that performance characteristics become robust to uncontrollable noise variables. However, most previous Taguchi method applications have addressed a single-characteristic problem. Problems with multiple characteristics are more common in practice. The multi-criteria decision making(MCDM) problem is to select the optimal one among multiple alternatives by integrating a number of criteria that may conflict with each other. Representative MCDM methods include TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution), GRA(Grey Relational Analysis), PCA(Principal Component Analysis), fuzzy logic system, and so on. Therefore, numerous approaches have been conducted to deal with the multi-characteristic design problem by combining original Taguchi method and MCDM methods. In the MCDM problem, multiple criteria generally have different measurement units, which means that there may be a large difference in the physical value of the criteria and ultimately makes it difficult to integrate the measurements for the criteria. Therefore, the normalization technique is usually utilized to convert different units of criteria into one identical unit. There are four normalization techniques commonly used in MCDM problems, including vector normalization, linear scale transformation( max-min, max, or sum). However, the normalization techniques have several shortcomings and do not adequately incorporate the practical matters. For example, if certain alternative has maximum value of data for certain criterion, this alternative is considered as the solution in original process. However, if the maximum value of data does not satisfy the required degree of fulfillment of designer or customer, the alternative may not be considered as the solution. To solve this problem, this paper employs the desirability function that has been proposed in our previous research. The desirability function uses upper limit and lower limit in normalization process. The threshold points for establishing upper or lower limits let us know what degree of fulfillment of designer or customer is. This paper proposes a new design optimization technique for multi-characteristic design problem by integrating the Taguchi method and our desirability functions. Finally, the proposed technique is able to obtain the optimal solution that is robust to multi-characteristic performances.

Sentiment analysis is a method used to comprehend feelings, opinions, and attitudes in text, and it is essential for evaluating consumer feedback and social media posts. However, creating sentiment dictionaries, which are necessary for this analysis, is complex and time-consuming because people express their emotions differently depending on the context and domain. In this study, we propose a new method for simplifying this procedure. We utilize syntax analysis of the Korean language to identify and extract sentiment words based on the Reason-Sentiment Pattern, which distinguishes between words expressing feelings and words explaining why those feelings are expressed, making it applicable in various contexts and domains. We also define sentiment words as those with clear polarity, even when used independently and exclude words whose polarity varies with context and domain. This approach enables the extraction of explicit sentiment expressions, enhancing the accuracy of sentiment analysis at the attribute level. Our methodology, validated using Korean cosmetics review datasets from Korean online shopping malls, demonstrates how a sentiment dictionary focused solely on clear polarity words can provide valuable insights for product planners. Understanding the polarity and reasons behind specific attributes enables improvement of product weaknesses and emphasis on strengths. This approach not only reduces dependency on extensive sentiment dictionaries but also offers high accuracy and applicability across various domains.

본 연구에서는Stable Diffusion 프레임워크를 활용하여 게임 스타일의 스케치, 특히 도시 장면을 생성하는 방법 을 소개한다. 확산 기반의 모델인Stable Diffusion은 쉬운 접근성과 뛰어난 성능으로 많은 연구자와 일반인들에 게 선호되며, 텍스트-스케치, 이미지-스케치의 생성이 가능하다. Stable Diffusion의 몇 가지 문제는 이미지의 국 소성 보존 문제 및 미세 조정인데, 이를ControlNet과DreamBooth를 사용하여 해결한다. 결과적으로, 본 연구를 통 해 게임 제작에 사용될 수 있는 텍스트-스케치, 이미지-스케치 생성이 가능하며, 더 나아가 아티스트를 돕는 툴 로도 활용될 수 있다.

With the recent surge in YouTube usage, there has been a proliferation of user-generated videos where individuals evaluate cosmetics. Consequently, many companies are increasingly utilizing evaluation videos for their product marketing and market research. However, a notable drawback is the manual classification of these product review videos incurring significant costs and time. Therefore, this paper proposes a deep learning-based cosmetics search algorithm to automate this task. The algorithm consists of two networks: One for detecting candidates in images using shape features such as circles, rectangles, etc and Another for filtering and categorizing these candidates. The reason for choosing a Two-Stage architecture over One-Stage is that, in videos containing background scenes, it is more robust to first detect cosmetic candidates before classifying them as specific objects. Although Two-Stage structures are generally known to outperform One-Stage structures in terms of model architecture, this study opts for Two-Stage to address issues related to the acquisition of training and validation data that arise when using One-Stage. Acquiring data for the algorithm that detects cosmetic candidates based on shape and the algorithm that classifies candidates into specific objects is cost-effective, ensuring the overall robustness of the algorithm.