This study analyzed the prevalence and determinants of work-related musculoskeletal disorders (WMSDs) using domestic statistical data from 2007 to 2024. Over the past 18 years, the number of WMSD cases approved for industrial accident compensation increased by 110.6%, accounting for 60.3% of all occupational diseases, confirming it is a serious social issue. In this empirical study, we utilized crossanalysis and Pearson's Chi-squared test to examine the relationship between WMSD types and worker characteristics (gender, age) and workplace characteristics (industry, size). The analysis revealed a statistically significant difference in WMSD types based on the worker's gender, age, industry, and workplace size, confirming all hypotheses. Men had a higher proportion of diseases from "tasks imposing excessive physical burden," while women had a higher rate of "carpal tunnel syndrome". The incidence of disorders from physically demanding tasks was also higher with increasing age, in physically intensive sectors like manufacturing, construction, and mining, and in larger workplaces. These findings underscore the critical need for future WMSD prevention policies to be tailored by comprehensively considering both worker characteristics and the specific work environment. The results of this study provide valuable foundational data for establishing targeted and effective occupational health and safety policies, ultimately contributing to the reduction of industrial accidents and improving the well-being of workers.

In industry society, it is challenging to identify and prevent potential hazard factors since an industry is complex and changing variously. Particularly, as industrial accidents occur more frequently by secondary and tertiary indirect causes, rather than primary direct causes such as environmental changes or selfinduced disasters, it becomes more difficult to analyze the risk in safety management perspective. The purposes of this study are to reconsider the variable factors used in the existing Risk Priority Number (RPN) assessment method and to explore a new prioritization method for risks and disasters caused by various external environmental changes. To achieve this, various variables are considered including the currently used variables such as the occurrence frequency, the likelihood of occurrence, the severity. Among the variables, the eight key variables will be selected, and it is to take account of the relative weights between the variables.

To proceed an efficient acquisition program, a variety of factors such as acquirement of excellent weapon system, research and development of defense technology for independent national defense and efficient obtainments are needed to be considered. But present evaluation system of weapon is not enough to include them all. Therefore this study aims to design weapon evaluation system to overcome the cognitive error of decision makers and to cope with the complexity and uncertainty in national acquisition field. To accomplish the goal, the researchers derive 4 factors (compatibility of hierarchy, extensibility, compromise between cost and non-cost factors and aggregation of evaluation criteria and group) based on AHP. And the research intends to present rational weapon evaluation structure which can include national security environment to analysis and guarantee the objective setting of weights through empirical tests.

This paper reviews ordinal decision tree algorithms for ordinal classification, exploring theoretical foundations, key algorithms (MDT, QMDT), specialized splitting criteria (Ordinal Gini, Weighted Information Gain), and ensemble methods. It discusses applications in healthcare and social sciences, highlighting interpretability and flexibility while acknowledging overfitting and instability. As implications for future research, this study points out advantages such as interpretability and flexibility, and limitations such as overfitting and instability.

멸종위기 야생식물종은 다양한 환경 요인과 인위적 간섭으로 인하여 이미 다수의 종이 멸종되었으며, 현재 잔존하고 있는 야생식물종 또한 생존을 위협받고 있다. 멸종위기 야생식물종의 보전방안 수립을 위해서는 자생에 영향을 주는 각종 요인에 대한 데이터 취득이 필수적이며, 현장의 상황을 명확하게 반영하여야 한다. 본 연구에서는 한라산 백록담 일대의 253개의 암매(Dispensia lapponica varb obovate) 생육지를 대상으로 하여 보전우선순위를 결정하기 위한 GIS 기반 분석 방법을 정립하였다. 데이터 분석에는 항공라이다(ALS:Airborne laser scanning) 데이터, 드론 영상, 각종 공공 주제정보를 이용하였으며, 암매의 생존에 영향을 주는 3개의 지형요소와 5개의 환경요소 및 재해위험성인자 로 구성되는 총 9개 인자에 대한 독립적인 분석 방법을 적용하여 암매 생육지에 대한 보전우선순위 결정을 위한 통계분석을 수행하였다. 분석한 인자별 현황 데이터는 관련 전문가 3인의 자문을 받아 결정한 암매 생존에 영향을 주는 각종 인자들에 대한 경중률을 적용하여 경중률 기반 정량평가(Weighted Scoring Model, WSM)를 통해 점수화하 였으며 최종적으로 253개의 암매 생육지에 대한 보전우선순위를 결정하였다. 본 연구에서 정립한 9개 인자와 경중률을 이용하여 GIS 분석을 통해 한라산 백록담 암매를 대상으로 보전우선순위를 결정한 결과, 다량의 개체가 분포하고 있는 북측 및 북서측 사면 중 북측 사면에 위치하고 있는 암매 생육지 중 다량의 생육지가 고위험군으로 분류되었다. 또한 일반적으로 서로 인접하게 위치하고 있는 복수의 암매 생육지가 유사한 위험점수 및 보전순위를 가지는 것으로 나타남에 따라 지형 특성이 암매의 자생에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 성과는 기존의 현장조사 방식에 서는 접근하기 어려운 지형에 위치한 고산지대 멸종위기 식물 생육지에 대해 적용 가능할 것으로 판단되며, 본 연구를 통해 정립된 항공 및 드론라이다와 같은 고품질 공간정보와 관련 주제정보를 융합하여 GIS 기반 방법론은 접근이 어려운 멸종위기 식물군에 대해 식물종의 보전을 위한 고정밀 자료를 제공함으로서, 멸종위기 식물의 보전계획에 유용하게 활용 가능할 것으로 기대된다.

This study investigated the vertical displacement behavior caused by differential drying shrinkage in jointed concrete pavements. This study proposed a method to convert this behavior into an equivalent linear temperature difference for structural analysis. Controlled experiments were conducted under varying humidity and airflow conditions to simulate pavement environments. The test results showed that a lower relative humidity and added airflow significantly increased the vertical displacement, particularly at the slab edges. A 3D finite element model using ABAQUS was developed to analyze the behavior and derive the equivalent linear temperature difference that increased with curing age and varied notably with environmental conditions. These findings highlighted the impact of early-age environmental factors on the shrinkage behavior and suggested that the proposed method offered a practical approach for predicting deformation without repeated physical testing.

본 연구에서는 1980년부터 2024년까지의 데이터를 기반으로 미국 연 방정부 국방비 지출의 결정요인을 분석하였다. 정치적 요인(대통령 소속 정당, 상원 및 하원의 다수당)과 경제적 요인(1인당 GDP, 연방정부 조세 부담률, 실업률, 생산자물가상승률, 인구수)을 설정하여 다중회귀분석을 수행하였다. 다중회귀분석을 통해 나타난 초기 모형은 높은 설명력을 보 였으나 다중공선성 문제가 존재하여, 높은 분산팽창요인(VIF) 값을 보인 인구수와 하원 다수당을 제외한 수정 모형을 설정하였다. 수정된 모형의 설명력은 여전히 높은 수준을 유지하였으며, 모든 독립변수가 통계적으 로 유의미한 것으로 나타났다. 구체적으로 보면, 공화당 소속 대통령일 때 국방비는 민주당 소속 대통령일 때보다 더 늘어난다. 그리고 민주당 이 상원 다수당일 때 국방비는 공화당이 상원 다수당일 때보다 더 늘어 난다. 또 미국의 1인당 GDP가 올라갈수록 미국 국방비는 증가한다. 그 러나 연방정부 조세부담률이 올라가면 미국 국방비는 감소한다. 이에 비 해 실업률이 올라가거나 생산자물가샹승률이 올라가면 미국 국방비는 증 가한다. 이러한 분석 결과는 정책결정 과정에서 정치적, 경제적 요인이 미국의 국방비 지출 결정에 복합적이고 유의미한 영향을 미친다는 기존 의 연구결과들을 지지한다. 그리고 정치경제학적 관점에서 볼 때, 미국의 국방비 결정이 단순한 안보적 요인뿐만 아니라 국내의 정치경제적 요인 에 강하게 영향을 받는다는 점을 시사한다.

Purpose: Despite being preventable, diabetes is a major non-communicable disease with a steadily increasing premature mortality rate. Diabetes can cause various complications if not properly managed; therefore, it is necessary to consistently implement management strategies, such as diet and exercise. However, in reality, there are several difficulties. Among these, a lack of motivation, which is a psychological factor, is a major barrier. Therefore, this study aimed to analyze intervention studies based on motivational and self-determination theories for patients with type 2 DM to seek solutions and present future directions. Methods: We searched and analyzed studies utilizing motivational and self-determination theories from 2013 to 2023 using the PubMed database. Results: One study applied Motivational Theory only, whereas the other two applied self-determination theory only. Most studies have utilized theories other than motivational and self-determination theories. As an intervention method, there were many studies that used group sessions of 4~6 or more times and used communication devices such as cell phones to convey, check, or encourage implementation of the mediation content. Among the quantitative studies, only 10 applied Motivational Theory to measure physiological variables. Nine of these studies tested HbA1c levels and reported effective results. In addition, four studies measured physical activity (three reported that it was effective) and seven studies measured socio-psychological variables, reporting that it improved diabetes knowledge and self-efficacy and reduced depression. Conclusion: According to the results of this study, it is beneficial to develop programs in the future by incorporating theories that have been confirmed to be significant, in addition to motivational and self-determination theories. Furthermore, the newly developed intervention program should be structured to increase implementation by providing four to six small group education sessions and forming networks between educators and subjects, as well as providing continuous management through communication tools such as social media and fostering a solid psychological foundation through religious and spiritual experiences so that patients can actively manage themselves(diet control and exercise management).

해상운송에서 충돌사고는 인명과 재산에 막대한 피해를 끼치는 중요한 안전 문제로써, 국제해사기구(International Maritime Organization, IMO)가 제정한 국제해상충돌예방 규칙(International Regulations for Preventing Collisions at Sea, COLREGs)의 철저한 준수가 권장 된다. 그러나 복잡한 해상 환경과 인간의 인지적 한계로 인해, 항해사가 실시간으로 최적의 충돌회피 의사결정을 내리기란 쉽지 않다. 본 연구는 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)인 GPT를 활용하여, 유인선 항해사가 COLREGs 규칙에 부합하는 충돌회피 판단을 신속 하고 정확하게 내릴 수 있도록 지원하는 단계별 프롬프트 설계안을 제시한다. 특히 4단계 충돌회피 과정을 확장하여, 항해사가 GPT와 자 연어로 상호작용할 때 사용할 표준화된 프롬프트를 구체화하였다. 가상의 시나리오 적용 결과, 항해사는 GPT의 조언을 통해 주변 상황 인식부터 회피경로 선정, 실행 단계까지 일관적으로 보고받을 수 있었으며, COLREGs의 준수와 충돌위험지수(Collision Risk Index, CRI) 계 산 등의 복잡한 작업을 AI가 보완함으로써 인적 오류를 줄일 가능성을 보였다. 이러한 결과는 자율운항선 뿐만 아니라 현행 유인선 운항 에서도 AI-항해사 협업을 통한 안전성 향상을 도모할 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구는 파크골프 참여자의 의사결정균형, 운동결과기대, 운동지속의도 간 구조적 관계를 규 명하고, 고령층 대상 스포츠로서 파크골프의 매력 및 운동 지속 가능성을 탐색하는 데 그 목적이 있다. 이 에 2024년 9월 2일부터 2025년 4월 4일까지 60세 이상 파크골프 이용자 188명을 대상으로 설문조사를 실 시하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 운동지속의도는 의사결정균형과 운동결과기대에 의해 유의미하게 설 명되었으며, 두 변인은 상호 보완적 관계에 있음이 확인되었다. 또한, 뉴실버세대는 신체활동을 단순한 생 리적 요구를 넘어 정서적 만족 및 사회적 의미 추구의 여가활동으로 재정의하고 있음을 시사하며, 파크골 프 프로그램 개발 시 정서적·사회적 요구를 반영한 맞춤형 전략 마련이 요구됨을 강조한다. 초기 적응 지원 프로그램 제공, 운동 효과 피드백 시스템 구축, 지역사회 기반 커뮤니티 활성화 등의 방안이 운동 지속 동 기 향상에 효과적일 것으로 기대된다. 이러한 결과는 고령층 신체활동 참여 확대 및 지속률 제고를 위한 실천적 기초자료로서의 의의를 갖는다.

본 연구는 장애대학생의 진로스트레스가 진로결정 자기효능감에 미치 는 영향을 확인하고, 정서조절 전략의 조절효과를 실증적으로 분석하였 다. 정서조절 전략은 능동적, 지지추구적, 회피･분산적 전략으로 구분되 며, 각 전략의 조절효과를 중심으로 진로스트레스 상황에서 정서조절이 어떠한 심리적 기능을 수행하는지를 탐색하였다. 전국 37개 대학에서 장 애대학생 305명을 표집하여 온라인 설문을 실시하였고, SPSS 27.0을 활 용해 위계적 회귀분석을 포함한 통계분석을 수행하였다. 연구 결과, 진로 스트레스는 진로결정 자기효능감에 유의한 부적 영향을 미쳤으며, 능동 적 전략과 지지추구적 전략은 조절효과가 유의하였다. 반면, 회피･분산적 전략은 유의하지 않았다. 대학의 위치와 장애발생시기에 따른 진로심리 변인 간 차이도 확인되었고, 수도권 대학 재학생과 선천적 장애 대학생 이 상대적으로 높은 자기효능감을 보였다. 이 결과는 정서조절이 진로결 정 과정에서 보호요인으로 작용할 수 있음을 보여주며, 정서조절 전략을 반영한 맞춤형 진로상담과 심리적 지원의 필요성을 제기한다. 또한 본 연구는 고등교육에서 포용적 진로지원 체계 구축의 필요성을 실증적으로 뒷받침한다는 점에서 연구의 의의를 지닌다.

This study examined how perceived scarcity influences consumer purchase decisions in the context of preorder fashion, with a focus on the mediating role of purchase pressure and the moderating role of hedonic shopping value. A survey was conducted with 300 consumers who had previously purchased fashion products through preorder platforms in Korea. The key constructs –limited time/quantity scarcity, product scarcity, time pressure, financial pressure, purchase delay, purchase intention, and compulsive buying– were validated using exploratory and confirmatory factor analysis. Structural equation modeling showed that perceived scarcity significantly increased purchase pressure. Specifically, limited time/quantity scarcity heightened time pressure, while product scarcity heightened both time and financial pressure. In turn, time pressure positively influenced both purchase intention and compulsive buying, whereas financial pressure led to increased purchase delay. Mediation analysis confirmed that time pressure fully mediated the relationship between limited time/quantity scarcity and both purchase intention and compulsive buying, while product scarcity exerted both direct and indirect effects, particularly on compulsive buying. A multigroup analysis further revealed that hedonic shopping value did not moderate the overall structural model but had significant effects on specific paths. Consumers with high hedonic shopping value were more sensitive to product scarcity and experienced greater purchase pressure than those with low hedonic shopping value. These findings offer valuable insights for marketers who employ scarcity tactics in preorder strategies and highlight the importance of psychological mechanisms in shaping consumer behavior. Theoretical implications and future research directions are also discussed.

Nitrogen fertilizers are generally known to be of great help in improving crop yields, but excessive nitrogen fertilizer usage can not only destroy the environment but also negatively affect crop growth. This study aims to develop a decision-making system for optimal nitrogen fertilizer use for efficient production of Chinese cabbage (Brassica rapa), one of the major vegetables. The proposed system has the functions of detecting farmland based on satellite images, predicting cabbage yields and greenhouse gas (e.g., nitrous oxide) emissions according to nitrogen fertilizer use, and making decisions using the prediction results. To develop the proposed system, a generalized prediction model is developed using experimental data collected from South Korea, Egypt, India, Canada, Lithuania, and China, and the effectiveness of the proposed system is validated through experiments. As a result, the proposed system will enable farmers to conduct eco-friendly agricultural activities through appropriate nitrogen fertilizer use while stably maximizing productivity of Chinese cabbages.

This study developed a deep learning-based software module for classifying the ripeness of bananas in real time as they move along a conveyor belt. A total of 5,286 images annotated with three ripeness stages, namely unripe, ripe, and overripe, were divided into training, validation, and test datasets at a ratio of 88:8:4. The datasets were used to train YOLOv5s and YOLOv5l object detection models over 50 epochs. The model performance was evaluated using box loss, object loss, class loss, and mean average precision (mAP). Both models exhibited decreasing loss values approaching zero and achieved mAP, precision, and recall scores exceeding 90%, thus indicating a robust classification performance without overfitting. The software module integrated with the trained YOLOv5l model accurately identified the ripeness stage of bananas in motion on the conveyor system without misclassification. Collectively, these findings indicate that the proposed system can be effectively applied to banana-processing lines for automated and accurate ripeness-based sorting.

우리나라 농어촌지역은 소득원의 다각화와 도시민의 관광수요에 대응하기 위해 농어촌민박사업을 추진해왔다. 이 사업은 사업자의 개인적인 소득증대와 더불어 인구 유입, 지역사회 지탱, 지역경제 활성화 등 다방면에서 부가가치를 창출하고 있다. 최근 10 년간 농어촌민박 수가 약 37.4% 증가한 것은 소득증대 및 지역활성화의 효과를 실증하는 결과이다. 그럼에도 농어촌민박과 관련한 규 제 완화 등은 산업의 양적 팽창을 초래함과 동시에 과잉 경쟁, 초기 정착의 어려움, 품질 저하와 같은 구조적 불안정성을 심화시키고 있다. 이에 따라 최근에는 농어촌민박의 질적 향상을 위한 제도 개선과 관리 강화 방안이 마련되고 있으나, 산업의 지속가능성에 영향 을 미치는 결정요인에 대한 정보는 부족한 실정이다. 본 연구는 농어촌민박의 생존현황과 생존결정요인을 분석하고, 지속가능성을 제 고하기 위한 정책적 제언 도출을 목적으로 한다. 이를 위해 행정안전부가 제공하는 지방행정인허가 데이터 등 공공데이터를 바탕으로 머신러닝기법을 적용하여 전국 농어촌민박의 지속성을 실증 분석하였다. 분석 결과, 농어촌민박의 생존에는 업체특성 중 주택면적, 소 재지 면적, 객실 수와 건물특성인 소화기, 비상경보시설, 그리고 지역특성 중 동종업체 수, 의료기반시설, 도농 교류프로그램 및 인프 라, 교통인프라가 주요 요인으로 작용하는 것으로 도출되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구는 농어촌민박 산업의 지속가능한 발전을 위한 구체적인 전략을 제시하였다.