This longitudinal case study examines how a non-specialist English for Specific Purposes (ESP) instructor, trained in English education but with limited disciplinary expertise in Bio-Health, designed and refined an ESP course through the integration of generative AI over a three-year period (2023–2025). Using a mixed-methods approach, the study analyzed changes in instructional design practices and student perceptions. Data sources included annual student surveys, instructional materials, and the instructor’s reflective journals. Findings indicate that generative AI functioned as an external cognitive resource that reduced disciplinary content burden and supported instructional decision-making. Over time, instructional focus shifted from compensating for content limitations to structuring learning experiences through AI-supported design decisions, particularly in reading, vocabulary instruction, and project-based learning. Student perceptions of course effectiveness and major relevance increased, with the most positive evaluations following AI-supported project implementation in 2025. These changes are conceptualized as AI-mediated hybrid expertise, referring to professional knowledge in which pedagogical expertise is reconfigured through AI-supported access to disciplinary knowledge.

심장사상충증은 D. immitis 감염에 의해 발생하는 대표 적인 기생충성 질환으로, 반려견과 반려묘에서 심각한 심 폐 기능 장애를 유발하며 중증 감염 시 생명을 위협할 수 있다. 현재 심장사상충증 예방은 주로 매크로사이클릭 락 톤 계열 항기생충제를 기반으로 한 장기적 예방 투약에 의 존하고 있으나, 평생 반복 투여에 따른 관리 부담, 순응도 저하 및 약제 내성 문제로 인해 대체 또는 보완적 예방 전 략의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 반려동물 심 장사상충증 예방을 목적으로 D. immitis 유래 항원 단백질 을 기반으로 한 multi-epitope 백신을 in silico 분석을 통해 설계하고, 그 면역학적 및 구조적 특성을 평가하였다. 선행 연구 및 공개 데이터베이스를 바탕으로 분비 단백질과 체 성 단백질을 포함한 4종의 항원 후보(Pa, Pb, Pc, Pd)를 선 정하였으며, 숙주 단백질과의 상동성 분석을 통해 교차 반 응 가능성이 낮은 epitope를 선별하였다. 이후 B-cell 및 T-cell epitope 예측을 수행하고, 선별된 epitope를 peptide linker와 adjuvant를 이용하여 하나의 백신 서열로 구성하 였다. 설계된 백신 후보는 높은 용해도와 친수성을 보였으 며, AlphaFold3 기반 구조 예측 결과 안정적인 3차원 구조 와 epitope의 표면 노출 가능성이 확인되었다. 또한 면역 반응 시뮬레이션 결과 adjuvant가 포함된 조건에서 면역 활성 지표가 향상되는 경향을 나타냈다. 본 연구는 in silico 분석을 통해 심장사상충증 예방을 위한 multi-epitope 백 신 설계의 가능성을 제시하였으며, 향후 실험적 검증을 통 한 백신 개발의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대 된다.

To achieve competitive design, it is essential to develop an optimization method that ensures both high customer satisfaction and robustness for products with multiple criteria. While several studies have proposed optimization methods that integrate TOPSIS with Taguchi method or desirability function, no single study has yet combined all three methods into a unified optimization framework. Therefore, this study proposes an integrated optimization method that combines TOPSIS, Taguchi method and desirability function. The overall process of proposed method is based on the TOPSIS framework. To incorporate Taguchi method and desirability function into TOPSIS, we propose using desirability function for normalization, replacing the traditional vector normalization used in standard TOPSIS. In addition, Signal-to-Noise(S/N) ratios are calculated to evaluate the degree of customer satisfaction. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, a hypothetical example is generated under specific conditions, and the resulting rankings are compared with those derived using the original TOPSIS approach. The comparison revealed that the rankings of design alternatives differed between the original TOPSIS and the proposed method. This difference is attributed to the influence of the desirability function’s threshold points, the specific type of desirability function applied (from Kano’s perspective), and the Taguchi S/N ratio used to assess satisfaction levels. These factors enabled a more nuanced evaluation of customer satisfaction and robustness, thereby validating the effectiveness of the proposed optimization method.

AI-driven automation for structural design has been actively studied in structural engineering. In particular, reinforcement learning (RL) has attracted attention as a framework in which an agent interacts with an environment to autonomously search for optimal design solutions in complex design spaces. This study proposes an automated design model for rectangular reinforced-concrete (RC) columns based on a multi-agent Double Deep Q-Network (Double DQN). Extending prior RL-based automation developed for RC beam design to column members, the proposed environment explicitly incorporates key column-specific behaviors, including axial force–bending moment (P–M) interaction and moment magnification due to column buckling. Four agents independently determine the section width (b), section depth (h), number of longitudinal bars (n), and bar size. The reward function combines (i) penalty terms for violations of ACI 318-19 design constraints and (ii) an economic reward defined relative to an approximate optimal cost predicted by a quadratic regression model. After training for approximately 10,000 episodes, the proposed multi-agent Double DQN consistently generated ACI-compliant column designs across all test load cases and produced solutions with improved cost efficiency compared with the approximate optimal baseline. These results demonstrate the feasibility and practical potential of multi-agent RL for automated RC column section design.

국내 고속도로 콘크리트 포장은 주로 줄눈 콘크리트 포장(JCP) 형식으로 시공되어 줄눈부 파손에 따른 유지관리 부담이 지속되고 있으며 이를 보완하기 위해 연속철근 콘크리트 포장(CRCP)이 확대 적용되고 있다. 하지만 기존의 노후화된 JCP를 CRCP로 전환하는 기술에는 한계가 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 공용성과 시공성을 동시에 확보하기 위해 CRCP 형 식과 프리캐스트 콘크리트 포장 공법을 접목한 프리캐스트 CRCP 슬래브를 설계하였다. 슬래브 내부의 철근비를 0.68%로 설계하여 배근하였으며 타이바 포켓은 슬래브 측면 중앙부에 배치하도록 설계하였다. 유한요소해석과 모멘트 분포 분석을 수행하여 슬래브 상부에 최적 인양 위치를 선정하였으며 매립형 인양 장치를 배치하였다. 또한 그라우트 주입구는 차선 기 준으로 슬래브 외곽부 중앙에 위치하도록 설계하였다. 슬래브의 연결부는 덮개 형식으로 구성하였으며 상부 덮개에는 앵커 를 설치하여 그라우트의 탈락을 방지하였다. 연결부에는 연속철근을 노출시켜 인접되는 슬래브와의 거동이 일체화되어 CRCP의 특성을 발휘하도록 설계하였다.

최근 도로 포장 분야에서는 시공성과 공용성 확보를 위해 모듈러 형식의 프리캐스트 콘크리트 포장 공법을 적용하는 추 세이다. 프리캐스트 콘크리트 포장은 사전 제작한 슬래브를 현장에서 조립 및 시공함으로써 시공 시간을 단축할 수 있어 장 기간 교통통제가 어려운 구간의 신속한 유지보수에 활용되고 있다. 국내에서는 도심지 버스정류장을 중심으로 적용 사례가 증가하고 있으나 고속도로에 적용된 사례는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내 고속도로 환경에 적합한 프리캐스트 콘크리트 포장 시공 방안을 마련하기 위해 시험시공을 수행하고자 줄눈 콘크리트 포장(JCP) 형식의 프리캐스트 슬래브를 설 계 및 제작하였다.

최근 어린이 보호구역, 생활도로, 교차로 및 터널 구간 등에서 교통사고 저감을 위한 다양한 정책이 추진되고 있으나, 물리 적 시설 중심의 대책만으로는 사고 다발 구간의 문제를 근본적으로 해소하는 데 한계가 있다. 2020년 민식이법 시행 이후 무인단속카메라, 과속방지턱, 노면 색채 포장 등이 확대되었으나, 여전히 교통사고는 지속적으로 발생하고 있다. 이에 본 연 구에서는 강제나 규제가 아닌 환경 설계를 통해 사람의 행동을 자연스럽게 유도하는 개념인 넛지(Nudge) 이론을 활용하여 도로포장과 도로시설물의 특성을 심리적 자극 요소로 운전자의 안전한 행동을 유도할 수 있는 환경적 요소를 반영한 설계 요소 개발의 필요성과 타당성을 분석하였다. 이를 위해 시각 분석 프로그램(VAS)을 활용하여 블록 패턴, 색채, 노면표시, 시 설물 설치 조건 등을 변수로 각 조건에 따른 시선 유도 및 분산 효과를 분석하였다. 그 결과, 색채 대비가 명확한 포장은 전방 주시 집중도를 향상시키는 경향을 보였으며, 도로 포장과 시설물을 통합 적용한 경우 시선 유도 및 주의 환기 효과가 더욱 향상되는 것으로 분석되었다. 본 연구의 성과물은 사람의 심리적 요소까지 반영한 새로운 설계 요소의 개발 도입 가능 성을 확인할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있으며, 향후 연구 수행 결과를 적극적으로 활용하기 위한 정밀한 시인성 분석 프로그램의 개발과 실제 주행 환경 기반의 정밀 검증 연구가 추가적으로 수행될 필요가 있을 것으로 판단된다.

The opening of the Boryeong Undersea Tunnel directly connected Boryeong, South Chungcheong Province, and Anmyeondo Island, significantly reducing the travel time that used to take more than two hours. As a result, the number of tourists visiting the Anmyeondo area and the demand for transportation are increasing significantly. This design aims to improve traffic flow by unifying the number of lanes in areas with an imbalanced number of lanes to four lanes in order to resolve difficulties in handling the greatly increased traffic demand caused by the mixing of two-lane and four-lane roads in the Taean-gun, Chungcheongnam-do and Boryeong-si areas of National Route 77. To achieve this, among the design alternatives, the 854-meter road from Wonsan Intersection in Boryeong to Wonui Intersection in Boryeong was selected for widening and paving. To determine the number of lanes, traffic volume was analyzed using the Korea Highway Corporation's (KHCS) program. Based on a Level of Service, the number of lanes was determined to be four in each direction. The basic design of the road pavement cross-section was performed using the existing AASHTO 72 & 94 standards, and the cross-sections of the surface, base, subbase, and subgrade were determined. Furthermore, the Korean Pavement Design Program (KPRP), developed domestically, was used to conduct a pavement performance evaluation to select the pavement thickness. The performance evaluation results showed that fatigue cracking, permanent deformation, and smoothness index were all deemed adequate. The basic road alignment, including horizontal and vertical alignments, was reviewed using a RP program. Earthwork volumes were determined based on the RP program's alignments, and cut and fill volumes were adjusted accordingly, appropriately incorporating these into the road design sections. Based on the road design data, the construction elements required for road construction were analyzed and used to develop basic progress diagrams. Construction costs were estimated using the Asung Cost program, resulting in a per-kilometer construction cost of KRW 351,967,000.

본 연구에서는 고속선 선형설계의 효율성과 재현성을 향상시키기 위하여 선형 최적설계 자동화 기법을 제안하였다. 고속선에 서는 조파저항의 영향이 크고, 선형의 미세한 형상 변화가 저항 성능에 비선형적으로 작용해 경험 기반 설계에 한계가 있으므로, 이를 개 선하고자 다중단계 최적화와 ADAMS 알고리즘을 적용하여 복잡한 설계공간에서도 안정적인 탐색과 수렴성을 확보하고자 하였다. 선형 변경은 가우시안 구적법으로 국부 변형을 매끄럽게 제어하고자 하였으며, 목적함수인 조파저항을 구하기 위하여 포텐셜 기반 패널법을 적용하였다. 또한 민감도 분석을 통해 설계변수를 체계적으로 선정하고 변수 범위를 합리적으로 설정함으로써 비현실적 선형 생성과 최 적해 발산을 방지했다. R/V Athena 선형(Fn=0.45) 적용 결과, 배수량 변화는 거의 없으면서 조파저항은 유의미하게 감소했고, 최적화 전 과 정에서 선형의 기하학적 안정성도 확인되었다.

This study investigated the root causes of wheel hub assembly looseness and abnormal brake pad wear observed during a 32,000 km durability driving test of a military medium truck. Structural analysis and component-level durability tests were conducted to identify the failure mechanisms and evaluate improvement measures. Test conditions were established based on relevant regulations and previous studies, and braking force and braking torque equations were derived through mathematical modeling. The results showed that the spacer used to fix the brake disc in the original design did not satisfy the required safety factor greater than 1.0. Furthemore, a wheel hub assembly torque durability test under more severe conditions than the original test was performed, and the results demonstrated a significant improvement in durability perfomance.

미세먼지는 먼지 입자의 크기에 따라 일반 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5)로 나뉘어 분류하고 있다. 미세먼지는 심혈관 질환(Cardiovascular disease) 등을 증가시킬 수 있는 위험성을 보유하고 있기 때문에 저감하기 위한 노력이 필요하다. 본 논문에서는 소형선 박용 디젤엔진에 설치될 미세먼지 저감 장치의 콘 형상에 따른 유동 균일도 특성과 압력강하에 미치는 영향에 대해서 수치해석을 통하여 조사하였다. 사례별로 유동 균일도 및 압력강하는 상용해석 코드인 AVL社의 FIRE-M을 이용하여 분석하였으며, 콘 형상에 따른 두 가지 모드에 대하여 비교분석 하였다. 콘 형상 변경에 의해 압력분포가 개선되었으며, 특히 소형선박에서는 유의미한 결과라고 분석되어 진다.

To mitigate power transmission losses between power plants and consumers, Medium-Voltage Direct Current (MVDC) systems, which transmit power as DC and convert it back to AC at the destination, are increasingly being developed. However, these MVDC conversion systems, which are rich in semiconductor devices, generate significantly more heat than conventional transformers. Consequently, the thermal management capabilities of traditional air-cooling methods are proving insufficient, necessitating the adoption of liquid cooling systems. This study aims to optimize the energy efficiency of MVDC liquid cooling systems. Finally, we demonstrated a optimized system that minimizes the pump's power consumption by dynamically adjusting the coolant flow rate to each thermal module based on the automatic control valve system.

자율운항선박은 인적 개입 없이 운항되는 특성상, 추진력 전달계통과 같은 핵심 기계장치의 상태를 실시간으로 감시하고 이상 징후를 조기에 식별할 수 있는 고장진단 및 예지 기술이 필수적이다. 특히 추진축계는 주기관과 프로펠러를 연결하는 구조로서 자율운항 성능과 안전성에 직접적인 영향을 미치는 핵심 계통이므로, 고장의 전개 경로와 주요 취약 지점을 체계적으로 규명하는 구조 기반 위험 성 평가가 요구된다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 수행된 추진축계에 대한 FMEA(failure modes and effects analysis) 결과를 기반으로, 정 상 사상(top event)으로 ‘프로펠러 파손’과 ‘추진력 상실’을 정의하고, 이를 중심으로 FTA(fault tree analysis)를 구성하였다. 각 고장 경로는 베어링 열화, 윤활 상태 저하, 체결력 약화, 반복 및 충격 하중과 같은 주요 인자를 중심으로 계층적으로 구조화되었으며, 복합적인 기계· 환경적 요인의 상호작용에 의해 고장이 전개됨을 구조적으로 확인하였다. 또한 FTA 분석 결과를 바탕으로 실제 자율운항 환경에 적용 가 능한 네 가지 고장진단 실험 시나리오(베어링 마모, 윤활유 부족, 반복 충격, 체결 불량)를 도출하였다. 각 시나리오는 무선 축계시스템의 센서 데이터를 활용하여 동역학적 징후를 실험적으로 관찰할 수 있도록 설계되었다. 본 연구는 FMEA–FTA 연계 분석을 기반으로 고장 구조 해석과 진단 시나리오 설계 간의 연계성을 제시한 것으로, 자율운항 추진계의 상태 기반 유지보수 및 예지정비 기술 개발에 실질적 인 기초자료로 활용될 수 있다.

본 연구의 목적은 초등 예비교사가 C hatGPT-4 o를 활용하여 과학 평가 문항을 개발하는 과정에서 나타난 사전 인식과 설계 경험의 특성을 탐색하는 데 있다. 이를 위해 비수도권 소재 A 교육대학교의 초등 예비교사 5명을 선정하 고, 2015 개정 초등과학 교육과정 ‘지구와 우주’ 영역을 중심으로 평가 문항을 생성·검토·수정하는 설계 활동을 수행하도록 하였다. 연구 자료는 사전 서면 응답, 문항 초안 및 최종본, ChatGPT 상호작용 로그와 프롬프트 입력 이유 기 록, 반성적 저널, 반구조화된 면담을 통해 수집되었다. 자료 분석은 두 단계로 이루어졌다. 첫째, 문항 생성 이전에 형 성된 인식은 사전 서면 응답을 중심으로 귀납적 내용 분석을 실시하였다. 둘째, 문항 검토·보완 단계에서의 설계 경험 은 사례 기반 과정 중심 질적 분석을 통해 AI Assessment Scale (AIAS) 틀을 참조하여 해석하였다. 분석 결과, 사전 인식은 (1) Gen AI를 설계 부담 완화와 사고 확장을 지원하는 도구로 기대하는 ‘역할 기대’와, (2) 생성 결과에 대한 신뢰와 불확실성이 공존하며 과학적·교육과정 타당성 검증과 최종 판단 책임은 교사에게 귀속된다는 ‘한계 인식 및 인 간 책임’의 두 축으로 구조화되었다. 또한 설계 경험 분석에서는 예비교사들이 Gen AI가 제시한 문항을 그대로 사용하 기보다 사고 구조의 재설계, 인지 수준 조정, 평가 기준 및 판단 책임, 문항 범위 및 표현 조정을 통해 인간 주도로 재 구성하는 양상이 나타났다. 이러한 활용은 전 사례에서 AIAS Level 4의 특성과 관련지어 해석될 수 있으며, Gen AI가 설계를 지원하더라도 핵심 판단과 책임은 예비교사에게 남아 있음을 보여준다. 본 연구는 사전 인식과 설계 경험을 구 분하여 분석함으로써, 초등 예비교사 교육에서 Gen AI 활용과 평가 전문성 논의를 확장하는 데 기초 자료를 제공한다.

This study of a high-entropy alloy (HEA) explored two strategies to simultaneously satisfy two mechanical properties, ultimate tensile strength (UTS) and total elongation. The first strategy used inverse design based on a conditional variational autoencoder (CVAE), and the second employed multi-objective Bayesian optimization. Using a dataset of 501 literature-based HEAs, three models were trained with alloy composition and experimental conditions as inputs. Among these, extreme gradient boosting (XGBoost) exhibited the highest predictive performance for both properties and was selected as the final prediction model. CVAE was employed to generate 1,000 new samples from the latent space under the condition that both UTS and total elongation exceeded their mean values. Of these, 310 physically feasible compositions were validated using the XGBoost model, and approximately 17.7 % satisfied the target properties. Next, expected hypervolume improvement (EHVI)-based Bayesian optimization, beginning with 130 initial compositions that demonstrated superior properties, proposed five recommended candidates. These samples were found to differ in compositional characteristics from the existing dataset, which can be interpreted as exploration driven by the uncertainty of the probabilistic machine learning model. The candidate compositions generated by both methods were predicted by the XGBoost model to have the potential to achieve the target properties.

As domestic traffic policies have shifted from vehicle-centric approaches to a ‘Safe Speed’ paradigm, the installation of roundabouts has surged. However, existing studies based on linear statistical models have failed to identify the complex non-linear interactions between geometric features and accident severity, limiting their ability to provide concrete design thresholds. To overcome the lack of traffic volume data, this study developed a geometry-based Design Capacity Index (DCI) and proposed a new analytical framework using the Equivalent Property Damage Only (EPDO) rate per unit capacity as the dependent variable. Utilizing a dataset of nationwide roundabouts (2007–2020), a grid search-optimized eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) model and SHAP analysis were applied, achieving a 40.5 % performance improvement over linear baselines. The results revealed that circulatory roadway width was a dominant factor; contrary to the 'Road Diet' theory, ensuring 'Geometric Sufficiency' (wider lanes) proved more effective for safety in medium-to-large roundabouts. Furthermore, a 'Broad Optimal Zone' was identified within an inscribed circle diameter (ICD) of 35–70 m, while a 'Paradox of Scale' emerged beyond 70 m where safety benefits plateaued. Additionally, raised crosswalks served as essential offset measures, consistently reducing accident costs regardless of the intersection size. Based on these findings, this study provides empirical evidence for revising design guidelines to prioritize the 35–70 m ICD range and advocates for the mandatory installation of physical calming measures in oversized roundabouts.