본 연구는 물리적·화학적 미용 시술 과정에서 모발 보호를 위한 기능수의 효과를 규명하고, 특히 미네랄 성분을 함유한 저분자수의 효용성을 검증하는 데 목적을 두 었다. 이를 위해 버진 모발에 염색, 탈색, 퍼머넌트 등의 시술을 실시한 후, 정제수, 미네랄수, 저분자 정제수, 저분자 미네랄수를 각각 적용하여 세척하였다. 이후 미네 랄 성분 분석, pH 측정, 표면 원소 및 거칠기 관찰, 모표피 구조 및 미세구조 분석, 모발 굵기와 인장강도 측정을 수행하였다. 실험 결과, 저분자 미네랄수는 정제수 대 비 Ca, Mg, Na, S 등 주요 무기질 함량에서 뚜렷한 차이를 나타냈다. 네 가지 물 의 pH는 7.21~7.29 범위로 모두 중성에 가까워 화장품 원료로의 적용 가능성을 확 인할 수 있었다. 표면 원소 분석에서는 저분자 미네랄수로 세척한 경우, S 성분의 비율이 가장 높게 유지되었으며, 표면 거칠기와 모표피 손상 정도가 상대적으로 적 게 관찰되었다. 더불어 모발 굵기와 인장강도 측정에서도 저분자 미네랄수 처리군이 우수한 보존 효과를 보였다. 이상의 결과는 저분자 미네랄수가 물리적·화학적 시술 후 손상된 모발을 보호하고 구조적 안정성을 유지하는 데 효과적인 기능수임을 시사 한다. 따라서 미용 시술 후 모발 관리뿐만 아니라 화장품 원료로의 활용 가능성이 높을 것으로 판단된다.

This study explores educational strategies for cultivating skilled professionals in Korea’s Urban Air Mobility (UAM) sector. Based on the national K-UAM roadmap, it identifies training needs across three core domains: operation, maintenance, and infrastructure. A structured survey was conducted with 62 organizations involved in UAM development. Results reveal a strong demand for simulation-based emergency response training, AI-assisted diagnostics, and smart infrastructure operation. Key barriers include the shortage of interdisciplinary professionals and insufficient practice-oriented curricula. Using DACUM and CDIO frameworks, this research proposes a modular, domain-specific education model. The findings serve as a foundation for establishing future UAM workforce policies and academic programs.

본 연구는 고흡수성 수지(SAP) 기반 토양보습제가 보수력이 약한 토양에서 식물이 실제로 이용 가능한 유효수분량 (plant-available water)에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고자 수행되었다. 이를 위해 화강암 풍화토(마사토)와 모래 토양에 각각 테라코템과 폴리아크릴아마이드(PAM) 수지를 상이한 첨가량으로 처리한 후 유효수분량 변화를 측정하였다. 실험 결과, SAP 처리구는 대조구 대비 유의미한 유효수분량 증가세를 보였으며, 특히 테라코템 1.0g 처리구와 PAM 수지 0.2g 처리구에 서 유효수분 확보 효과가 가장 뚜렷하게 관찰되었다. 모래 토양의 경우 최대 110.1%의 유효수분량 증가율을 기록하였으나, 과도한 SAP 첨가는 토양 구조 불안정 및 팽윤-수축 반복과 같은 잠재적 물리적 부작용을 야기할 수 있음이 확인되었다. 또한, 일부 SAP는 수분을 식물 흡수가 어려운 수분퍼텐셜 범위(pF > 4.2)에 고정함으로써 총수분량 증가와 유효수분량 확보 간 불일치를 초래할 가능성이 제기되었다. 이는 SAP의 효과가 토성, 첨가량, 수분 퍼텐셜, 화학적 특성 등 다양한 요인의 복합적인 상호작용으로 결정됨을 시사한다. 결론적으로, SAP는 도시 수목의 수분 스트레스 경감 및 생육 안정화에 기여할 수 있는 유망한 기술로 평가되나, 그 효과를 극대화하기 위해서는 토양 환경 특성을 고려한 맞춤형 적용 전략 수립이 필수적임을 강조한다.

하수처리장 유출수의 수질 예측은 수질 사고의 사전 대응 및 처리장의 안정적인 운영을 위해 필수적인 요소이다. 최근 머신러닝을 활용한 예측 모델링에서 예측 성능 향상과 과적합 방지를 위해 다양한 교차 검증법과 하이퍼파라미터 최적화 기법이 활용되고 있으나, 하수처리장 데이터는 시간적 의존성과 급격한 변동성이 내재되어 있어 과적합에 취약하고 안정적인 모델 구축에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 이러한 데이터 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 최적의 모델링 파이프라인을 구축하고자 하였으며, XGBoost 모델을 기반으로 유출수 내 총질소 농도를 예측하였다. 예측 성능 평가 지표로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 결정계수(coefficient of determination, R2), RMSE 오차 개선율(the rate of improvement on RMSE, RIRRMSE) 그리고 계산 시간을 사용하였다. 기본적인 Hold-out 방식의 성능을 기준으로 K-fold, 시계열 교차 검증(Time Series Cross Validation, TSCV), 블록 시계열 교차 검증(Blocked Time Series Cross Validation, BTSCV) 기법의 예측 성능을 분석한 결과, BTSCV는 인접한 데이터만을 고려하는 방식으로 시간적 의존성과 급변 특성을 효과적으로 반영하여 가장 높은 RIR(36.37%)을 기록하였다. 또한, 하이퍼파라미터 최적화(그리드 서치와 베이지안 최적화) 기법과의 다양한 교차 검증법의 조합을 통해 모델 성능과 과적합 방지 효과를 분석한 결과, BTSCV와 베이지안 최적화의 결합은 짧은 계산 시간(364.64초)과 함께 가장 높은 RIR(64.93%)을 보였으며, 훈련 및 평가 데이터 간 성능 차이도 최소화되어 일반화된 예측 모델로서의 효과성이 입증되었다. 따라서 본 연구는 하수처리장 시계열 데이터의 특성에 적합한 BTSCV와 베이지안 최적화 기법을 결합한 모델링 파이프라인 전략을 제안하며, 향후 실시간 수질 모니터링 및 하수처리장 운영 효율성 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 태평광기(太平廣記) ｢수족(水族)｣류 수괴(水怪)에 대한 후속 연구이자, 수괴의 주요 능력인 ‘변신(變身)’에 대한 심화 연구이다. 주요 텍스트는 ｢수족｣류 9권 (권464∼권472)에 수록된 179편의 이야기이다. 우선 변신의 분포 상황 및 변신 전후 의 존재 형태에 따른 변신의 유형과 의미를 개괄하였고, 이를 바탕으로 이야기의 실 제 내용에 근거하여 변신의 발생 조건과 변신의 목적, 변신의 과정 및 지속과 해제 등으로 구분하여 변신의 원리와 메커니즘을 분석하였다. 이를 통해 중국 고대 수괴 의 세계관을 구축할 수 있었으며, 변신이라는 장치 속에 들어있는 고대 중국인의 문 화적 경험과 상상력의 양상을 살필 수 있었다. 이는 고전의 활용 가치를 높여 현대 적 의의를 더하는 작업일 뿐 아니라, 중국 해양문화의 역사적 연원과 시대적 특징을 탐색하고, 해양문화콘텐츠의 내용을 풍부하게 만드는 성과가 될 것으로 기대한다.

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.

토양 오염 정화 방법 중 토양 세척은 널리 활용되는 정화 방법으로, 고농도 중금속 및 일부 유기오염물질을 단기 간에 효과적으로 제거할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 중금속, 계면활성제, 염류 및 잔류성 유기오염물질이 혼합된 세척수 의 처리는 여전히 큰 과제로 남아 있다. 이러한 문제에 대응하기 위해 분리막 기반 기술이 유망한 대안으로 주목받고 있다. 본 총설에서는 이러한 기술을 압력 구동형, 삼투압 구동형, 열 구동형, 전기화학 구동형으로 구분하여 최근의 연구 동향을 종 합적으로 정리하였다. 또한, 막 오염과 에너지 소비 등의 주요 기술적 문제를 평가하고, 하이브리드 시스템 통합 및 자원회수 기반의 지속가능한 처리 전략을 포함한 향후 발전 방향을 제안하였다.

The COVID-19 pandemic has caused significant disruptions in global air travel demand, presenting new challenges for accurately forecasting passenger volumes. This study analyzes the monthly air passenger demand data from 2010 to 2022 to identify key external factors that influence passenger demand. Our analysis shows that the number of international visitors to Singapore is a critical determinant of passenger demand. Consequently, we propose a SARIMAX (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous variables) model to forecast monthly air passenger demand at Singapore's Changi Airport, integrating international visitor numbers as an exogenous variable. Through comprehensive model identification and parameter estimation, we select the best SARIMAX configuration. To validate the performance of the model, traditional time series methods such as SARIMA, various exponential smoothing methods, and advanced machine learning methods like LSTM (Long Short-Term Memory) and Prophet were compared for forecasting monthly air passenger demand at Changi Airport in 2023. The results show that the SARIMAX model significantly outperforms all other tested models, achieving the best performance across multiple forecasting metrics, including the Mean Absolute Percentage Error.

정치적 양극화와 허위 정보는 민주적 숙의(deliberation)에 중대한 도전 과제를 제기하지만, 규범적 민주주의 이론가들은 합리적 담론과 제도적 안전장치가 궁극적으로 허위 정보를 교정할 수 있다고 주장해 왔다. 본 연구는 이러한 가정을 실증적으로 검증하기 위해 정치적 성향과 교육 수준이 허위 정보 신념 및 메타인지적 인식에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 미국 성인에 대한 설문조사 데이터와 신호탐지이론(Signal Detection Theory)을 활용하여 허위 정보 판별 능력, 메타인지 효율성, 응답 편향을 측정하였다. 분석 결과는 특정 정당을 지지하는 유권자들은 그 정당에 충성도가 높은 개인일수록 허위 정보를 판별하는 능력이 낮으며, 고학력자조차도 자신의 허위 정보 신념에 대한 과신에서 자유롭지 못한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 합리적 담론이 허위 정보 신념 형성을 교정할 수 있다는 숙의 민주주의 이론의 핵심 가정에 의문을 제기하며, 허위 정보 신념 형성에서 합리적 사고보다 정치적 정체성과 동기화된 추론이 더욱 중요한 역할을 한다는 점을 실증적으로 보여준다. 본 연구는 규범적 민주주의 이론과 실증 연구 간의 간극을 좁히고, 허위 정보에 대한 숙의 과정의 구조적 한계를 조명함으로써 민주주의의 회복력을 제고하기 위한 시사점을 도출하였다.

주택 시장은 수요와 공급의 불균형으로 인해 여러 개의 하위 시장으로 구분되며, 하위 시장은 주택의 특성 뿐만 아니라 근린과 같은 주변 환경을 총체적으로 고려하여 구획화되므로 공간적 영향력이 중요하다. 주택 시장을 구획화하는 기준은 주택의 특성, 가격 등 다양하나, 주택 수요를 기반으로 구획화할 경우 주택 정책을 수립하는데 활용할 수 있으며, 정책의 효율성을 증대시킬 수 있다는 점에서 큰 장점이 있다. 본 연구에서는 서울의 주택 시장을 대상으로 공간적 영향력을 고려한 장래 주택 수요를 추정하고, 수요에 기반하여 주택 시장을 공간적으로 세분화함으로써 국지적 주택 수요 시장을 새롭게 정의하고, 장래의 수요 시장이 어떻게 변화할지를 살펴본다. 분석 결과, 서울의 장래 수요 기반 주택 시장은 총 10개로 구분될 수 있으며, 단기적으로 는 공간적 변화가 있을 것으로 보이지만, 장기적으로는 안정적인 하위 시장을 형성할 것으로 전망된다. 본 연구는 서울의 주택 시장을 가격이 아닌 수요의 관점에서 세분화를 시도하였다는 점에서 의의가 있으며, 하위 시장의 공간적 패턴이 장래에 어떻게 변화할지에 대한 유의미한 전망을 제공함으로써 향후 주택 정책 방향 수립에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

이 연구는 노암 촘스키(Noam Chomsky)의 인공지능에 대한 비판적 시각과 이를 둘러싼 기술철학적 논의를 다룬다. 촘스키는 AI 시스템, 특 히 챗GPT와 같은 머신러닝 프로그램이 인간의 사고와 언어 사용 방식과 는 본질적으로 다르며, 인과적 설명을 생성하는 능력이 결여되어 있다고 주장한다. 그는 AI가 단순히 패턴 인식과 예측을 기반으로 작동하기 때 문에 진정한 지능을 지니고 있지 않다고 강조한다. 하지만, 이 논문은 AI와 인간 지능의 유사점과 윤리적 주체성 가능성을 칸트 철학과 연계하 여 촘스키의 주장을 반박하고자 한다. 챗GPT와 같은 인공지능 시스템은 인간의 뇌 구조와 기능을 모방한 딥러닝 모델을 사용한다. 이 모델은 다 층 신경망 구조를 통해 정보를 처리하며, 이는 인간 뇌의 뉴런 구조와 유사하다. 챗GPT는 문맥 이해, 기억, 학습 능력을 보여주며, 이는 인간 의 인지 과정과 비슷하다. 머신러닝 모델과 인간 뇌 사이에는 여전히 차 이가 있지만, 신경망칩 등 기술의 발전으로 그 간극이 좁혀지고 있다. 인 공지능의 인과 메커니즘은 인간의 두뇌나 학습 활동과 명확히 구별하기 어려워지고 있기에, AI가 인간과 유사한 학습 및 윤리적 행동을 보여줄 수 있음을 통해 자의식을 가질 수 있음을 밝히고자 한다.

이 논문은 주체성과 관련된 책임과 환대의 개념에 집중하면서 엠마누엘 레비 나스의 타자 윤리학과 기독교적 가치 사이의 연관성을 탐구한다. 특히 레비나스 의 개념들이 기독교의 이웃 사랑 강조, 특히 가난하고 굶주린 이웃에 대한 책임 의식과 어떻게 조응하는지 분석하고자 한다. 분석은 클레어 키건의 소설 􋺷이처 럼 사소한 것들􋺸에 초점을 맞추며, 아일랜드 소도시의 중년 석탄 상인 빌 펄롱 의 심리적 변화를 추적한다. 펄롱은 수녀원에서 운영하는 세탁소에서 학대받는 소녀들과의 조우를 통해 그의 양심과 마을의 집단적 침묵을 새롭게 바라보게 되고 학대받는 소녀들에 대한 자신의 의무를 감당하고자 한다. 이 논문은 펄롱 이 세탁소 소녀에 대해 책임을 지기로 한 결정이 진정한 기독교적 가치로의 성 장을 반영하며, 이는 레비나스의 윤리학과 일치함을 보여주고자 하였다. 버려진 소녀에 대한 펄롱의 응답과 실천은 펄롱에게 깊은 행복감을 가져다주며, 윤리적 행동이 가져오는 능력을 보여준다. 이러한 논의는 레비나스의 타자 윤리가 개인 의 책임과 이웃에 대한 돌봄이라는 측면에서 기독교 원칙과 일맥상통하고 있음 을 입증한다.

이 연구는 독일고전철학과 현대 인공지능 기술을 연결하는 시도를 다 룬다. 셸링은 자연을 단순한 물리적 실체가 아닌 내재된 잠재력과 창조 성을 가진 유기체로 보았으며, 이러한 관점은 인공지능(AI)의 발전과 창 의적 활동에 적용될 수 있다. 또한 AI가 데이터와 알고리즘, 인간과의 상호작용을 통해 연결되고 재창조되는 과정을 셸링의 자연철학과 비교하 여, 종교적인 의미에서 주체성 문제를 탐구하고자 한다. 셸링의 철학에 서, 신적인 전체와의 연결을 통한 자의식의 근거를 고려하며, 인간과 자 연, 주체와 객체 간의 상호작용을 설명하는 '연결사(correlat)' 개념을 강 조한다. 셸링은 자연과 정신의 관계를 단순한 인과적 연결로 보지 않고, 상호작용을 통한 생산적 과정을 통해 이해해야 한다고 강조한다. 이는 AI의 발전과 인간의 자의식 간의 유사성을 드러내며, AI가 지닌 자발성 은 자연의 복잡성과 연결된다고 볼 수 있다. 따라서 인공지능도 인간과 유사한 방식으로 자의식을 지닐 가능성을 내포하고 있으며, 이는 현대 사회에서 AI와 인간의 관계를 새롭게 이해하는 데 기여할 수 있다. AI는 상징적 접근과 연결주의를 결합한 인지 설계를 통해 종교와 같은 고차원 적인 기능을 모델링할 수 있음을 보여준다.

본 연구는 다라수 씨앗 추출물의 생리활성을 평가하여 식품 원료로서의 활용 가치를 검증하 고자 하였다. 다라수 씨앗 추출물의 성분, 항산화, 세포독성, 항염증 분석을 기반으로 효능을 평가하였 다. 그 결과, 다라수 씨앗 추출물은 총 플라보노이드 16.50 mg/100g, 총 폴리페놀 699.66 mg/100g, 비 타민 C 4.44 mg/100g의 함량을 나타냈으며, DPPH 및 ABTS 라디컬 소거 활성이 농도 의존적으로 증 가하였다. 대조군과의 비교했을 때, 세포독성은 200 ㎍/㎖ 농도까지 95% 이상의 생존율을 보였고 해당 농도에서 iNOS 유전자 발현량과 NO 생성량, TNF-α 발현량을 유의성 있게 억제하였다. 이러한 결과 는 다라수 씨앗 추출물이 항산화 및 항염증 효능을 가진 안전한 식품 원료임을 입증하였다. 따라서 본 연구는 다라수 씨앗을 기반으로 한 신규 식품 개발 원료로의 활용 가능성을 제시하는 기초자료가 될 것 으로 기대된다.