본 연구는 케이팝(K-POP) 산업의 대표 기업 중 하나인 JYP엔터테인먼트의 ESG(Environmental, Social, Governance) 경영 전략 실천 사례를 체계적으로 분석하였다. 문헌연구, 기업공시자료, 미디어 보도 분석을 통해 JYP의 환경 보호 활동, 아티스트 인권 보장 및 사회적 가치 실현, 투명한 지배구조 구축 사례를 정성적으로 고찰하였다. 분석 결과, JYP는 친환경 음반 제작 및 디지털 공 연 전환을 통해 환경 부문에서 간접적 기여를 하였으며, 체계적인 연습생·아티스트 보호 메커니 즘과 윤리경영 헌장을 통해 사회적 책임과 투명성을 강화하고 있었다. 경쟁사인 하이브, 에스엠 엔터테인먼트와의 비교 분석을 통해 JYP는 ‘사람 중심 경영’ 철학을 바탕으로 균형 잡힌 ESG 실천을 추구하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 K-콘텐츠 기업의 지속가능성 확보를 위한 ESG 경 영의 중요성을 강조하며, 향후 문화산업 내 윤리성과 지속가능성 강화를 위한 실질적 전략 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

This study explores how to integrate the generative artificial intelligence (AI) tool Midjourney into the fashion design process, emphasizing the visualization of sporty fashion concepts. The research applied Midjourney at every stage of the fashion design process: mood board, fashion sketch, flat drawing, production package, fashion show presentation, and store display and sales. Specifically, sporty fashion was selected as the theme, and customized prompts were developed from prior research and design principles to generate visual outputs for each stage. Furthermore, three apparel design experts evaluated the AI-generated images to assess Midjourney’s practical applicability and effectiveness in each phase of the fashion design workflow. Expert evaluations revealed that Midjourney was particularly effective in the early stages, offering diverse and visually engaging imagery that supported creative ideation and mood expression. The tool allowed quick exploration of different silhouettes during the sketching stage but was imprecise in detailed forms and proportions. Limitations became more evident in the flat drawing and work instruction stages, where outputs failed to accurately reflect material textures and technical construction. Prompt refinements and referencebased prompts were tested but often resulted in inconsistent or stylized outputs. Additionally, continuity between stages was missing. Midjourney shows potential as a creative tool, but experts highlight its limitations for practical industry application. Further research is needed to improve prompt optimization and training data for enhanced accuracy and usability in AI-assisted fashion design workflows.

Given the hazards posed by black ice, it is crucial to investigate the conditions that contribute to its formation. Two ensemble machinelearning algorithms, Random Forest (RF) and Extreme Gradient Boosting (XGBoost), were employed to forecast the occurrence of black ice using atmospheric data. Additionally, explainable artificial intelligence techniques, including Feature Importance (FI) and partial dependence Plot (PDP), were utilized to identify atmospheric conditions that significantly increase the likelihood of black ice formation. The machinelearning algorithms achieved a forecasting accuracy of 90%, demonstrating reliable performance. FI analysis revealed distinct key predictors between the algorithms: relative humidity was the most critical for RF, whereas wind speed was paramount for XGBoost. The PDP analysis identified the specific atmospheric conditions under which black ice was likely to form. This study provides detailed insights into the atmospheric precursors of frost/fog-induced black ice formation. These findings enable road managers to implement proactive winter road maintenance strategies, such as optimizing anti-icing patrol routes and displaying warnings on various message signs, thereby enhancing road safety.

현행 저작권법 제24조는 공개적으로 행한 정치적 연설의 자유로운 이용 을 보장하여, 민주사회에서 필수적인 정치적 표현과 공적 담론 형성을 법적 으로 지원한다. 과거에는 정치적 연설이 오프라인 공간에서 일회성으로 이 루어졌으며, 직접 참석하지 않으면 내용을 접하기 어려웠다. 그러나 콘텐츠 기술의 발전과 미디어 환경의 변화로 정치적 연설의 개념과 유통 방식이 크게 변화하였다. 그러나 현행 제24조는 현대적 미디어 환경을 충분히 반 영하지 못하며 여러 한계를 드러낸다. 정치적 연설의 개념이 모호하며, 공 개성 요건이 물리적 공간 중심으로 해석되어 비(非)오프라인 환경에서의 적 용이 불분명하다. 또한, 정치적 연설의 자유이용이 광범위하게 허용되지만, 이용 기준이 명확하지 않아 연설자의 권리가 침해될 우려가 있으며, 동일 저작자의 연설 편집을 제한하는 규정이 존재하나 그 기준이 불명확하여 실 질적 효과가 미흡하다. 본 연구는 주요국의 입법례를 살펴 우리 법제로의 시사점을 도출하고 개 선의 방향을 제시하였다. 구체적으로는 저작권 제한의 대상 연설의 범위를 보다 명확하게 규정하면서도 공개성 요건을 확장하여 현대적 미디어 환경 을 반영할 필요가 있다. 또한, 이용 수단과 범위를 엄격히 제한하여 공익적 정보 접근을 보장하면서도 저작권자의 권익을 보호하는 균형 있는 접근 방 식을 취해야 하며, 동일 저작자의 연설 편집과 관련하여서도 합리적인 예외 를 설정할 필요가 있을 것이다. 이를 통해 제24조가 추구하는 국민의 알 권리를 보장하면서도 저작권법의 정합성을 유지하고자 한 취지를 더욱 달 성할 수 있을 것으로 기대한다.

In this paper, This study examines the acquisition patterns of Chinese advanced Korean learners before and after comprehensive output is applied in the acquisition of adnominal suffix, The aim of this study is like to verify whether it functions as a “'perceptive”'among the important roles in second-language acquisition. The main research question sad dressed are as follows: 1. What is the acquisition pattern of '-(으)ㄴ' and '-던' be fore and after applying the compressible output? 2. What is the cognitive processing patterns of '-(으)ㄴ' and '-던' of learners before and after the compressible output is applied? 3. (Hypothesis verification)The compressible output functions to recognize the target grammar item. Pre- and post-SPRT and WGJT are conducted to solve Research Problems 1 and 2, and to solve Research Problem 3, interview contents with participants and reconstructed contents are analyzed. The results in dicate that for the first research question, the response rate of learners to the tubular ending '-(으)ㄴ' question increased the post-correct answer rate, and resulted in more effective acquisition compared with before the output is applied. Meanwhile, the learner's response rate to “'-던”'improved slightly. However, ]no significant difference is indicated between the before and after cases;,therefore, one may not conclude that the acquisition of '-던' after the output is more effective. Regarding the cognitive processing patterns '-(으)ㄴ' and '-던', the main effect of the '-(으)ㄴ' sub-item type(F=3.14, P= .045) and the main effect before and after the output is applied(F=28.54, P= .000) are significant. However, the item type and the interaction before and after the output is applied(F=0.39, P= .75) cannot be confirmed as significant. In other words, both the pre- and post-learners ex hi bit different sensitivities depending on the type of question. However, one may not firmly conclude that the pattern of varying sensitivities differs before and after the output is applied. Regarding the question pertaining to '-던' one may not conclude that the main effect of the item type(F=1.11, P= .37), the main effect before and after the output is applied(F=1.65, P=.37), and the interaction between the item type and the pre-and post-output(F=1.71, P= .14) are all significant. In other words, one may not conclude the sensitivity of '-던' varies bypre-/ post-output and the item type. Interviews and reconstructions with participants are analyzed to verify the "getting to know" hypothesis among the important roles posed in the third research question. The result shows that,, in acquiring a second language, the understandable output clearly recognizes the gap between what one wishes to express and what one can use accurately through communication, corrects errors from the other person’'s feedback, or activates the knowledge one learned to promote the level of accurate use from avoidance for the part one wishes to express when correcting errors.

This study aims to improve the interpretability and transparency of forecasting results by applying an explainable AI technique to corporate default prediction models. In particular, the research addresses the challenges of data imbalance and the economic cost asymmetry of forecast errors. To tackle these issues, predictive performance was analyzed using the SMOTE-ENN imbalance sampling technique and a cost-sensitive learning approach. The main findings of the study are as follows. First, the four machine learning models used in this study (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, and CatBoost) produced significantly different evaluation results depending on the degree of asymmetry in forecast error costs between imbalance classes and the performance metrics applied. Second, XGBoost and CatBoost showed good predictive performance when considering variations in prediction cost asymmetry and diverse evaluation metrics. In particular, XGBoost showed the smallest gap between the actual default rate and the default judgment rate, highlighting its robustness in handling class imbalance and prediction cost asymmetry. Third, SHAP analysis revealed that total assets, net income to total assets, operating income to total assets, financial liability to total assets, and the retained earnings ratio were the most influential factors in predicting defaults. The significance of this study lies in its comprehensive evaluation of predictive performance of various ML models under class imbalance and cost asymmetry in forecast errors. Additionally, it demonstrates how explainable AI techniques can enhance the transparency and reliability of corporate default prediction models.

자발적 지역 검토(VLR)는 도시 차원에서 지속가능발전목표(SDGs) 이행 현황을 자발적으로 점검하는 보고서이자 SDGs의 현지화 과정이다. VLR을 통해 도시의 지속가능발전 리더십을 확인하고, 지방정부와 도시 구성원이 2030 의제 목표에 대한 진행 상황을 평가하고, 가속화 방안을 모색하는 데 유용한 도구가 된다. 또한, VLR은 SDGs 인식을 제고하고, 파트너십을 활성화하며 지역 차원의 행동을 촉진하여 도시가 사회・경제・환경 발전을 위한 일관된 미래 비전을 제시하도록 돕는다. 나아가 도시 민주주의 전략을 글로 벌 의제와 연결하는 중요한 역할을 한다. 본 연구는 대한민국에서 아직 널리 알려지지 않은 VLR의 성공적 정착과 확산을 목표로 한다. 이를 위해 VLR의 개념, 역사, 주요 논의, 효과 및 성공 요인을 분석하고, 도시 민주주의와 이를 위한 다단계 거버넌스 및 SDGs 확산의 관련성을 규명하고자 한다. 또한 도시 VLR 적용 과정에서 예상되는 과제를 제시하며, 한국적 VLR 운동에 대한 관심을 높이고 실질적 적용을 촉진하고자 한다.

고속도로 2차 사고는 선행 사고(1차 사고) 또는 전방 고장 차량에 의해 교통흐름이 변화된 상황에서 발생하는 사고로, 이에 대한 효과적인 교통안전 관리전략이 필요하다. 그러나 일반사고에 비해 데이터 표본이 부족하여 신뢰성 있는 대응 전략 수립에 어려움이 있다. 본 연구는 고속도로에서 발생하는 2차 사고의 발생 주요 요인을 식별하고 예측하기 위해 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반 텍스트 분석 모델과 전통적 머신러닝 모델 (XGBoost, RandomForest, CatBoost)을 비교하였다. 교통사고 세부기록, 원클릭 속보자료 등 비정형 텍스트 및 정형 데 이터를 수집하고 1차 사고에 관한 시공간적 동적 변수를 통합하여 인공지능 기반의 사고 예측 프레임워크를 구축하였다. 특히, BERT 기반 모델을 통해 교통사고 문맥 정보를 고려하여 단어 삽입 및 대체 기법에 따른 2차사고 데이터 표본을 보완하였다. 또한, 설명가능한 AI(XAI) 기법을 활용하여 주요 사고 요인의 기여도를 시각적으로 해석하고 사고 예방 및 정책 수립에 필요한 정보를 제공하였다. 연구 결과, 제안된 하이브리드 접근법 기반 연구 프레임워크는 높은 정확도의 2 차 사고 발생 가능성 예측에 효과적이며, 교통사고관리시스템의 신뢰성과 효율성 향상에 핵심적인 기여를 할 것으로 기 대된다.

This study analyzed the Conservation and Management Measures (CMMs) related to fishing operations using Fish Aggregating Devices (FADs) among the measures implemented by Regional Fisheries Management Organizations (RFMOs) overseeing tuna purse seine fisheries. Additionally, we analyzed the FADs fishing status by sea area and examined the sustainable tuna purse seine fishing using FADs. Significant variations were observed in the number, materials, structure, and timing of FADs deployments, which were influenced by the fishing ground environment and methods in each ocean. These variations resulted in corresponding differences in the CMMs. However, all oceans required the use of non-entangling FADs and recommended biodegradable materials to mitigate marine pollution and bycatch of protected species. An analysis of FADs usage based on field interviews revealed that the total number of FADs deployed across all oceans in 2023 reached 142,020 sets, an increase of approximately 18% compared to 120,680 sets in 2013, despite the enforcement of CMMs by each RFMOs aimed at gradually reducing FADs fishing to promote sustainable fisheries. Each RFMOs aims to gradually reduce FADs fishing rates and ultimately achieve sustainable fisheries. Therefore, to achieve sustainable tuna purse seine fisheries using FADs, prioritizing research on the biodegradable materials used in FADs construction is essential. Furthermore, strict adherence to principles concerning the quantitative use and retrieval of FADs is deemed necessary.

본 연구는 중국상업은행을 대상으로 COVID-19로 인한 위기를 극복하는 과정에 긍정적인 영향 을 미친 변수가 무엇인지를 분석하였다. 이를 위해 분석표본을 대상으로 맘퀴스트지수 (Malmquist index) 생산성 분석을 실시하여 COVID-19 전후 생산성이 모두 양호했던과 모두 불량했던 그룹 으로 구분한 후, 각 그룹별로 패널 (panel) 분석을 수행하여 수익성 결정요인을 비교하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. COVID-19 전후 지속적으로 높은 생산성을 유지한 중국상업은행 은 자산건전성이 높을수록, 수지비율이 낮을수록, 규모가 작을수록 그리고 이자수익이 높을수록 수 익성에 긍정적인 영향을 발휘하여 COVID-19를 극복한 것으로 확인되었다. 이는 두 그룹 간 생산 성변화 차이가 은행의 경영자원 배분과 경영특성에 의한 것임을 시사한다. 향후 중국상업은행은 수 익구조 개선, 비즈니스 모델의 혁신, 디지털전환에 대한 적극 대응을 해나가야만 지속가능한 성장 을 도모할 수 있을 것이다.

본 연구는 그리스의 GR-eco Islands 프로젝트를 생태현대화 이론 (Ecological Modernization)의 틀에서 분석하고, 약한 EM과 강한 EM 관점에서 이 프로젝트의 정책적 요소와 성과를 평가하였다. GR-eco Islands 프로젝트는 재생 가능 에너지를 기반으로 한 탄소중립과 지속 가능한 발전을 목표로 하며, 지역사회, 정부, 민간 기업 간의 협력을 통 해 실행되는 점에서 생태현대화 이론의 실천적 사례로 주목받고 있다. 할키(Chalki), 아스티팔라이아(Astypalaia), 포로스(Poros) 세 섬을 사례 로 들어 프로젝트의 정책 설계, 실행 과정, 성과를 분석하였다. 연구 결 과, GR-eco Islands 프로젝트는 강한 EM의 핵심 요소인 생태 중심적 접근, 민주적 의사결정, 제도적 개혁을 충실히 반영하였으며, 탄소 배출 감소와 에너지 자립 실현 등 주요 성과를 달성하였다. 그러나 국제적 협 력의 부족, 데이터 접근성의 한계, 장기적 효과 평가의 미흡함 등 일부 한계점도 확인되었다.

우리나라의 식량자급률은 49.3% 정도이며, 이중 쌀, 고구 마, 감자 등은 자급률이 높으나 콩, 보리쌀, 옥수수, 밀 등은 자 급률이 낮다. 또한 1인당 연간 쌀 소비량은 갈수록 감소하고 있 고, 과잉 생산에 의해 쌀 가격의 경쟁력 또한 저하되고 있는 실 정이다. 따라서 기존 쌀 중심의 논 이용 작부체계에서 벗어나 다양한 작물을 재배할 수 있는 밭 이용 작부체계로의 전환이 필요하다. 이 시험에서는 남부지역 밭 재배 콩 - 양파 작부체계 에서의 품종 및 파종(정식) 시기에 따른 작부체계 성립 가능성 및 생산성을 구명하고자 하였다. 경남 창녕군 관내 밭 포장에 서 시험을 수행하였으며 작물 별 재배 기간은 양파는 2022년 10월에서 2023년 6월까지, 콩은 2023년 6월부터 2023년 10 월까지였다. 양파는 로망(조생종), 탱크(중생종), 카타마루(중 만생종)의 3종을, 콩은 선유2호(단기성 두부 및 장류용 콩), 대 찬, 태광(이상 일반 두부 및 장류용 콩)의 3종을 시험품종으로 각각 선정하였다. 또한 콩의 파종 시기는 6월 중순(조기), 6월 하순(적기) 및 7월 상순(만기)의 3시기로, 양파의 정식 시기는 10월 하순(조기), 11월 상순(적기), 11월 중순(만기)으로 각각 설정하였다. 주요조사항목은 시험기간 중 기상 상황, 작물 재 배 전·후 토양 화학성, 작물 생육, 수량 특성 및 경제성 등이다. 콩과 양파의 재배기간 중 평균 기온과 강수량은 평년보다 높아 서 고온, 다우의 기상 특성을 보였다. 시험 포장의 토양 화학성 분석 결과, 콩 재배 시 토양 산도 개량, 양이온 무기성분 함량 증 가 및 질소 축적 등의 효과가 있는 것으로 생각된다. 양파에서 는 조생종인 로망의 수확기가 시험 품종 중 가장 빨랐다. 또한 정식기에 따른 양파 수확기는 모든 시험 품종에서 차이가 없었 다. 반면 중생종인 탱크와 중만생종인 카타마루의 상품 수량 및 경제성(소득)은 로망보다 높았다. 정식기에 따른 양파 상품 수량 및 경제성(소득)은 모든 품종에서 차이가 없었다. 콩에서 는 단기성 품종인 선유2호의 수확기가 태광 및 대찬보다 빨랐 다. 선유2호 및 태광에서는 파종기에 따라서 수확기에 차이가 있었으나, 대찬에서는 모든 파종기에서 수확기가 동일했다. 상품수량 및 경제성(소득)은 대찬이 태광, 선유2호보다 높았 다. 작물 별 파종(정식)기, 수확기에 따른 후작물 재배 포장 준 비 기간과 경제성(소득) 등을 고려했을 때, 콩(품종 : 대찬, 파 종기 : 6월 하순) － 양파(품종 : 탱크, 정식기 : 11월 상순)의 작 부 체계가 본 시험에서는 가장 적절한 것으로 판단된다.

Ecological indicators are tools used to evaluate the state of specific environments by monitoring the ecological characteristics and changes of organisms, and they are widely utilized in environmental monitoring and management. Such indicators should be sensitive to environmental changes, maintain long-term stability, and be easy to investigate and analyze. This study aimed to evaluate whether the spraint density of the Eurasian otter (Lutra lutra) can monitor the state and changes in river ecosystems. Using spraint density data over nine years (2014~2024), we analyzed temporal and spatial changes in otter distribution. Generalized Additive Models were applied to assess annual variability, and spatial clustering and distribution changes were examined using Hotspot Analysis and Geo-SOM (Geo-Self-Organizing Map). The results indicated stable spraint density trends in most sub-watersheds, with higher variability in developed areas. This study highlights the potential of spraint density as a cost-effective and simple ecoological indicator for long-term river ecosystem monitoring.

벌나무(Acer tegmentosum Maxim.)는 국내 고산지대를 중심으로 분포하고 있고 간질환 치 료에 효과가 있다고 알려져 왔다. 본 연구에서는 벌나무 추출물의 기능성 화장품 소재로서의 활용 가능 성을 알아보기 위해 항산화, 항균, 항염증 효능 평가를 수행하였다. 시료 추출은 벌나무 껍질을 사용하 였고 벌나무 70% EtOH 추출물 (ATE)와 벌나무 열수 추출물 (ATW)로 나누어 추출하여 두 추출물의 효능을 비교평가 하고자 하였다. DPPH radical 소거능, ABTS+ radical 소거능, 총 폴리페놀 및 플라보 노이드 함량 측정을 진행한 결과 ATE와 ATW 모두 우수한 항산화 능력을 보였다. 항균 효능 평가 결 과, ATW는 E. coli와 P. aeruginosa에 대해 ATE보다 우수한 항균 효과를 보였으나, ATE는 S. aureus 에 대해 ATW보다 우수한 항균력을 보였다. 항염증 효능을 알아보기 위해 세포 독성 평가, NO 생성 측정, Western blotting 실험을 진행한 결과 ATE는 6.25 및 12.5 μg/ml에서 세포독성 없이 NO 생성 을 유의하게 감소시키고 iNOS 및 COX-2의 발현을 억제하여 우수한 항염증 효과를 보였다. 이 연구의 결과를 바탕으로 Acer tegmentosum Maxim. 추출물을 기능성 화장품 소재로 활용할 가능성을 제안한 다.

고온 구동형 고분자 전해질 막 연료전지(high temperature polymer electrolyte membrane fuel cell, HT-PEMFC)는 구동 중 발생되는 불순물에 대한 내성이 높고 물관리가 용이하며 고순도의 가스를 연료로 사용하지 않아도 되는 장점을 갖는 다. HT-PEMFC는 인산이 도핑된 막을 통해 수소이온이 전도되기 때문에 전해질 막의 높은 인산의 유지율이 요구된다. 본 총 설에서는 인산의 침출을 방지하여 고성능의 HT-PEMFC용 고분자 전해질 막을 개발하기 위해 1) 인산이 도핑된 전해질 막의 인산 침출에 영향을 미치는 요소를 파악한 후, 이를 개선하기 위해 2) 폴리벤즈이미다졸 기반 막과 인산과의 상호작용을 강 화하여 인산 침출을 방지할 수 있도록 고분자 구조 설계를 진행한 연구와 3) 이오노머의 이온교환 작용기와 인산과의 이온 쌍 상호작용을 통해 인산의 침출을 방지할 수 있도록 이오노머 구조 설계를 진행한 연구들에 대해 살펴보고자 한다.

This study was conducted to confirm whether domestic fruit tree pruning residues can replace sawdust, which is the main ingredient of mushroom medium. The five types of fruit tree pruning residues collected were from apples, pears, peaches, grapes, and citrus. The basic components of these residues were analyzed. The pH ranged from 5.2 to 7.0, the Total carbon(T-C) ranged from 46.0% to 47.2%, the Total nitrogen(T-N) ranged from 0.5% to 0.9%, and the moisture content ranged from 12.4% to 14.2%, which was identified as an appropriate range for growing mushrooms. In order to confirm the possibility of mycelial growth of oyster mushroom "Suhan", column tests were conducted based on the conventional medium(poplar sawdust 49.5: cotton seed hull 27.3: beet pulp 12.7: cotton seed meal 10.5, v/v). As a result of incubation at 25°C for 28 days, grape branches showed the fastest growth at 143 mm compared to the control, which showed 135 mm. The yield per bottle was comparable, with grape branches(134g/bottle) and control(139g/bottle). Additionally, the quality of the fruiting bodies was comparable across all Processed lots. It means grape branches can be used as alternative sawdust materal. In the future, it is expected that using by-products as substitutes for carbon sources and main ingredients will help reduce farm production costs and protect the environment.

본 연구는 SCGPA(Spent Coffee Grounds Pellet Ash)를 활용하여 다양한 혼합비율로 시멘트 복합체를 제작함으로써 SCGPA 의 신규 건설 재료로서의 적용 가능성을 확인하는 것을 목적으로 한다. 강도 시험 결과, 28일 압축강도 36.31 MPa 및 휨강도 12 MPa 를 나타낸 혼합비가 최적 혼합비로 도출되었으며, SCGPA의 시멘트 치환율이 증가함에 따라 복합체의 전반적인 강도 특성이 감소하는 경향성을 발견하였다. SEM 및 XRD 분석 결과, SCGPA는 최대 10%의 적절한 치환율을 적용할 경우 큰 강도의 저하를 일으키지 않고 시멘트 대체재로 기능할 수 있음이 확인되었다. 본 연구 결과를 바탕으로, 고품질의 굵은 골재를 함께 사용하여 콘크리트를 생산할 경 우, 30 MPa 이상의 압축강도를 가진 구조용 콘크리트도 제조할 수 있을 것으로 기대된다.

The purpose of this study is to experimentally analyze the seismic performance of a vertical irregular beam-column specimen reinforced with RBS (Replaceable Steel Brace System), a steel brace system. To evaluate the seismic performance of RBS, three specimens were manufactured and subjected to cycle loading tests. The stiffness ratio of beam-upper column of the non-retrofitted specimen was 1.2, and those of the two retrofitted specimens were 1.2 and 0.84. The stiffness ratio of the beam-lower column of all specimens was 0.36. And the stiffness ratio were used for variable. As a result of the experiment, the specimen retrofitted with RBS showed improved maximum load, effective stiffness and energy dissipation capacity compared to the non-retrofitted specimen with the same beam-upper column stiffness ratio. The specimen with 0.84 beam-upper column stiffness ratio showed improved performance compared to the specimen with 1.2 stiffness ratio.

자동차 시장의 급속한 발전과 소비자 수요의 다양화로 인해, 자동차의 미적 외관과 성능뿐만 아니라 실내 공간 디자인과 소비자 감성적 만족에 대한 관심이 부각되고 있다. 최근 글로벌 자동차 기업들의 컨셉카 경향을 볼 때, 실내 공간은 단순한 이동 수단을 넘어 사용자들의 경험을 중시하는 생활 공간으로 진화할 것으로 보인다. 이에 본 연구는 지속가능성 트렌드를 반영하여, 사용자들이 운전 외에도 다양한 활동을 즐길 수 있도록 돕고, 감성적 만족감을 제공할 수 있는 자동차 CMF 디자인을 텍스타일 중심으로 제안하고자 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 자연의 감성을 현대적으로 재해석한 디자인 테마를 제안하고, 하이킹과 캠핑을 즐기며 유연한 삶을 추구하는 소비자층을 타겟으로 하였다. CMF의 컬러는 자연에서 추출한 색감을 기반으로 하였으며, 소재는 지속가능성과 연결되면서, 기능성과 미적인 표현성에 초점을 맞추었다. 마감의 경우, 다양한 가공 기술 활용을 통해 기능적이면서 조형적 가치를 향상시킬 수 있도록 하였다. 시트의 텍스타일디자인은 세 가지로 제안되었으며, 실내 공간의 편안함과 활용성을 극대화하기 위해 홈 인테리어의 가구 및 오브제 디자인에서 영감을 받은 그래픽 요소를 포함하여, 모빌리티 실내 환경의 감성적 만족을 높일 수 있는 방향으로 접근하였다. 연구 결과는 미래 모빌리티 실내 공간 디자인 연구의 기초가 될 것이며, 향후 자율주행 자동차 실내 공간의 CMF 요소에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.