본 연구의 목적은 소규모 대학생 집단을 대상으로 진로정체감 지위에 따른 하위집단을 분류하고, 이들 하위집단 간 희망-실천 역량의 차이를 분석하는 데 있다. 서울 소재 4년제 대학교 학부생 77명의 자료를 분석 하였다. 진로정체감 지위는 잠재프로파일분석(LPA)을 통해 성취, 유예, 미분화, 혼미의 네 개 하위집단으로 분류되었으며, 희망-실천 역량에서는 집단 간 유의미한 차이가 나타났다. 성취 집단은 대부분의 희망-실천 역 량에서 가장 높은 점수를 보였지만, 혼미 집단은 모든 영역에서 가장 낮 은 수준을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 진로정체감 지위에 따라 희 망-실천 이론에 근거한 차별적인 개입 방향을 제안하였다. 본 연구는 100명 이하의 소규모 집단을 대상으로 VISA를 활용한 하위집단 분류가 가능함을 확인하였으며, 진로정체감 지위별 차별적 개입 방향을 제시함 으로써 진로개입 현장에서의 실천적 연구를 촉진하고자 한다.

This study analyzed the structural characteristics and influencing factors of fish assemblages according to lake size (small, medium, large) based on fish survey data from 90 lakes designated under the National Aquatic Ecosystem Health Monitoring Program in Korea. From surveys conducted between 2022 and 2024, a total of 107 fish species belonging to 32 families were recorded. The dominant species was the bluegill (Lepomis macrochirus, relative abundance [RA]: 21.2%), followed by Hemiculter eigenmanni as the subdominant species (RA: 13.6%). Statistical analysis based on lake size revealed significant differences across eight ecological indicators including species richness, abundance, diversity, evenness, richness, dominance, number of endemic species, and number of exotic species according to lake size. These indicators tended to increase with lake size. While this pattern may be initially attributed to positive factors associated with larger lakes, such as greater habitat heterogeneity and food resource diversity, it is considered that the primary factor influencing these results is the difference in the number of sampling sites per lake. Since sampling sites were designated based on the national water quality monitoring network, they are considered representative of each lake’s environmental conditions. Bray-Curtis similarity and SIMPER analyses identified patterns in assemblage similarity and the key contributing species for each size group. This study provides empirical evidence that demonstrates the influence of lake size on fish assemblage composition and structure and highlights the necessity of incorporating lake size and typology into fish-based assessments of lentic ecosystem health.

본 연구는 중·소규모 사업장의 높은 산업재해를 저감하기 위한 목적으로 자 기규율 예방체계의 위험성평가를 개선하는 방안을 연구하였다. 이론적 고찰을 위해 기존의 위험성평가 방법과 문제점을 파악하였고, 대기업에 비하여 열악한 중·소규모 사업장의 위험성평가수행에 어려움을 인식하였다. 이를 해결하 기 위한 수단으로 중·소규모 사업장의 지속 가능한 발전을 위해 ESG 경영 평가지표를 함께 고찰하였다. ESG 평가지표 중 산업안전 분야의 위험성평가 내용이 일부 존재하여 기존 위험성평가와 ESG 평가지표 간 관계성, GAP분석 을 통해 문제점을 발견하고 리스크마이닝 기법으로 개선방안을 제안하였다. 모든 사업장에 적용가능한 고도화된 자기규율 예방체계의 위험성평가 개선방 안으로 향후 중소규모 사업장의 산업재해를 경감시키는데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

This study analyzed the emission characteristics of major air pollutants (dust, nitrogen oxides, hydrogen chloride, and carbon monoxide) emitted from domestic public waste incineration facilities based on their operating elements. Using automatic measuring equipment for smokestacks (TMS), data was collected from 97 facilities from 2015 to 2023. The emission source unit (kg/ton) was evaluated based on the facility’s capacity, aging level, and incineration type. Emissions were calculated, and descriptive statistical analysis was performed based on the mean, standard deviation, and coefficient of variation. As a result of the analysis, it was found that the larger the facility capacity, the lower the average emission and volatility, which suggests that the operational stability of large facilities is high. On the other hand, facilities that had deteriorated for 10 to 15 years had the highest emission rates, and emissions decreased in facilities that were aged more than 20 years. In addition, the pyrolysis and high-temperature melting incineration facilities had lower NOx and HCl emissions than the conventional incineration type. Furthermore, CO showed the greatest volatility overall, which was found to be particularly difficult to manage in facilities in the early to mid stages of aging. These results provide empirical evidence that the structural characteristics and incineration type of incineration facilities have a significant impact on air pollutant emissions and can serve as useful basic data for policy-making, including for implementing region-wide initiatives and planning major repairs in the future.

Written examination for driver’s license certification plays a critical role in promoting road safety by assessing the applicants' understanding of traffic laws and safe driving practices. However, concerns have emerged regarding structural biases in multiple-choice question (MCQ) formats, such as disproportionate answer placement and leading linguistic cues, which may allow test-takers to guess the correct answers without substantive legal knowledge. To address these problems, this paper proposes a prompt-driven evaluation framework that integrates structural item analysis with response simulations using a large language model (LLM). First, we conducted a quantitative analysis of 1,000 items to assess formal biases in the answer positions and option lengths. Subsequently, GPT-based simulations were performed under four distinct prompt conditions: (1) safety-oriented reasoning without access to legal knowledge, (2) safety-oriented reasoning with random choices for knowledge-based questions, (3) performance-oriented reasoning using all available knowledge, and (4) a random-guessing baseline model to simulate non-inferential choice behavior. The results revealed notable variations in item difficulty and prompt sensitivity, particularly when safety-related keywords influence answer selection, irrespective of legal accuracy. The proposed framework enables a pretest diagnosis of potential biases in the MCQ design and provides a practical tool for enhancing the fairness and validity of traffic law assessments. By improving the quality control of item banks, this approach contributes to the development of more reliable knowledge-based testing systems that better support public road safety.

As the transportation paradigm shifts from vehicle-oriented to pedestrian-oriented, active research has been conducted on road designs that consider the safety of pedestrians, cyclists, and personal mobility users. This study aims to respond to this change by developing installation warrant factors and improving the minimum size design standards for triangular islands. This study involved reviewing domestic and international laws and guidelines, analyzing the current installation status of triangular islands, examining case studies of improvements, and assessing policy changes. Based on the findings, important insights were derived, and improvement plans to enhance the safety of pedestrians, vulnerable users, and other road users were proposed. This study identified several issues and confirmed that policies in both domestic and international contexts are shifting towards minimizing or removing the triangular islands. Based on these findings, this study developed 24 factors for installation warrants to determine the installation of triangular islands, such as the design speed and peak-hour volume for pedestrians. In addition, the proposed improvements suggest increasing the minimum size design standards from 9m2 to 22m2 to ensure the safety of users. The factors of installation warrants and improved minimum size design standards proposed in this study are expected to help shift the operation of triangular islands from a vehicle-oriented to a pedestrian-oriented approach.

This paper aims to quantify the retrofit effect of the Bolt Prefabricated Concrete-Filled Tube reinforcement method on non-seismic school reinforced concrete building through static cyclic loading experiments. To achieve the objective, two-story specimens including a non-retrofitted frame(NRF) and a Bolt Prefabricated Concrete-Filled Tube Reinforcement Frame(BCRF) were tested under static cyclic loading, and the lateral resistant capacities were compared in terms of maximum strength, initial stiffness, effective stiffness, and total energy dissipation. In addition, the load-displacement curves were compared to the story drift limit specified in Seismic Performance Evaluation and Retrofit Manual for School Facilities to investigate if the retrofitted frame was satisfied in target performance(life safety). Experimental results showed that BCRF successfully met the target performance, with a 200% increase in maximum strength and a 300% increase in energy dissipation capacity. Additionally, both initial stiffness and effective stiffness improved by more than 30% compared to NRF. Furthermore, BCRF exhibited an effect that delayed the occurrence of bond failure.

This study presents a novel methodology for analyzing disease relationships from a network perspective using Large Language Model (LLM) embeddings. We constructed a disease network based on 4,489 diseases from the International Classification of Diseases (ICD-11) using OpenAI’s text-embedding-3-small model. Network analysis revealed that diseases exhibit small-world characteristics with a high clustering coefficient (0.435) and form 16 major communities. Notably, mental health-related diseases showed high centrality in the network, and a clear inverse relationship was observed between community size and internal density. The embedding-based relationship analysis revealed meaningful patterns of disease relationships, suggesting the potential of this methodology as a novel tool for studying disease associations. Results suggest that mental health conditions play a more central role in disease relationships than previously recognized, and disease communities show distinct organizational patterns. This approach shows promise as a valuable tool for exploring large-scale disease relationships and generating new research hypotheses.

생성형 인공지능의 급속한 발전은 사회 전반에 광범위한 영향을 미치며, 일상생활을 포함한 다양한 분야 에 활용되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술의 발전 동향을 대규모 언어모델(Large Language Models, LLM)을 중심으로 살펴보고 생성형 인공지능 기반 솔루션이 정치 및 공공 부문의 효율성과 서비스 최적화 에 기여하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 미국, 싱가포르, 인도 등의 사례분석을 통해 인공지능 도구가 선거의 확장성과 시민과의 상호작용 개선에 역할 할 수 있다는 것을 주장한다. 동시에, 대규모 언어모델의 실사용 과정에서 제기되는 편향성, 허위정보 확산, 규제 공백 등의 쟁점들을 고찰할 필요가 있음을 지적한 다. 요컨대, 생성형 인공지능은 민주주의 발전과 공공서비스 증진에 대한 가능성을 제공하지만, 기술의 지속 가능하고 적실한 활용을 위해 투명성, 공정성과 책임성을 고려한 사용이 요구된다.

대규모 하천의 수량(river storage) 변동으로 인해 발생하는 지각 변형을 정량적으로 평가하기 위해, GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반의 지각 변위 자료와 GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) 인공위성 중력 자료, 그리고 WaterGAP 수리 모형 산출 자료를 종합적으로 분석하였다. 우리는 아마존 강 유역에 대해 수로에 집중되어 분포하는 하천 수량 변동을 선 형태의 하중으로 모형화하고, 이로부터 유발되는 지각의 탄성 변형을 계산해 GNSS 관측치와 비교하였다. 이를 통해, 이 지역에서 발생하는 계절적 지각 변위 중 하천 수량 변동에 기인하 는 성분을 선 하중 모형으로 성공적으로 설명할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 원격 탐사 자료를 활용해 대규 모 하천의 수량 변동을 추정할 수 있을 뿐 아니라, 이를 토대로 GRACE가 관측하는 육상 물 저장량(terrestrial water storage, TWS)에서 토양 수분이나 지하수 변동 등의 개별 요소를 분리 및 검증할 수 있는 방법론을 제시한다. 나아가, 본 연구에서 제안된 접근법은 기후 변화로 인한 수문학적 재해 예측과 수자원 관리 등 다양한 분야에서 더욱 정교한 해석과 활용을 가능하게 할 것으로 기대된다.

본 연구에서는 전지구 해양 예측 모델 결과를 동아시아 지역 해양 모델인 ROMS의 초기 및 경계 조건에 적용 한 역학적 규모 축소 모의 실험을 수행하였다. 우선 ROMS 모델의 성능을 AMOR3D, EN4, 정선 관측 자료, 인공위성 영상 및 기존에 발표된 MOHID 모델과 비교하여 검증하였다. 전반적으로 봄과 가을에는 관측 자료와 잘 일치하였으나, 해양 성층화가 강화되는 여름에는 모델 성능이 저하되는 것을 확인하였다. 또한, 동해와 남해보다 황해에서 더 우수한 성능을 보였으며, MOHID 모델보다 아표층 모의 성능이 개선되었다. RCP 4.5 시나리오를 적용하여 2015년부터 2030 년까지 예측한 CM2.1 전지구 해양 모델의 결과를 사용한 역학적 규모 축소 모의를 수행한 결과, 한반도 남서 연안의 저수온 영역, 황해난류의 경로 및 쿠로시오 해류의 사행 등 실제 해양의 다양한 현상이 잘 재현되었다. 또한, 지역 모델은 저해상도 전구 모델보다 평균 수온의 경년 변동 폭이 커지는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 ROMS를 이용한 역학적 규모 축소 결과의 신뢰성이 확인되었으나, 향후 동해 및 남해와 같은 특정 지역의 ROMS 모델의 모의 성능 개 선과 2030년 이후의 장기 시뮬레이션 연구가 추가로 필요할 것으로 보인다.

본 연구에서는 대류권부터 중층대기까지 전체 대기의 기체상 화학과정을 전지구 규모에서 수치 모의하도록 고 안된 두 가지 대기화학과정(Strattrop와 CRI) 각각을 영국 지구시스템모형(UKESM)에 연동시켜 CMIP6 과거기후 모의 를 수행하였다. 두 대기과학과정에 따른 모의 결과를 재분석자료와 비교하여 기체상 대기화학과정에 따른 전지구시스템 모형의 모의 특성의 변화를 살펴보았다. 단순화된 화학과정인 Strattrop를 기본 장착한 UKESM-Strattrop과 오존 화학과 정을 강화한 CRI 대기화학과정을 연동시킨 UKESM-CRI의 수치 모의는 1981-2010년 약 30년 기간 CMIP6 과거기후 모의이며, 모형의 가동은 CentOS-8 기반 리눅스 클러스터에서 수행되었다. 이 두 모의 실험 결과의 분석은 마지막 10년(2001-2010) 결과만을 이용하였다. 두 모델이 모의한 대류권 지상 기온과 강수량은 전지구 공간 분포와 월별 시계열 의 변동에서 기존에 보고된 결과와 유사하게 나타났고, 대기화학과정에 의한 특징적인 변화는 크게 두드러지지 않았다. 하지만 모델 모의 전지구 평균 기온의 선형 증가율의 경우, UKESM-Strattrop은 ERA5 재분석자료와 비슷한 선형 시간 변화 경향을 보였으나 UKESM-CRI는 더 크게 증가하도록 모의하였다. 에어로졸 광학 두께(AOD)의 공간 분포는 두 모델 모두 사막 지역을 제외하고 MERRA-2 재분석자료와 유사했다. 기체상 화학과정이 강화된 UKESM-CRI는 예상했 던 바와 같이 UKESM-Strattrop 보다 오존전량에서 MSR 재분석자료와 더 유사한 결과를 보였으며, 성층권 오존분포에 서는 MERRA-2 재분석자료에 더 가까운 결과를 보였다. 특히, 적도 성층권에서 나타나는 준격년진동(QBO) 현상과 QBO와 연관된 적도 성층권 오존 농도의 증가와 감소 현상의 모의는 UKESM-CRI가 UKESM-Strattrop 보다 더욱 잘 일치하였다. 이를 통해 보다 정교한 전지구규모 대기화학과정의 도입은 대기 조성 물질의 수치 모의 성능을 향상시키며, 더 나아가 중층대기 Brewer-Dobson 순환(BDC)의 모의에 도움이 됨을 확인할 수 있다.

This study developed and tested a pilot-scale biowindow for simultaneous removal of odor and methane from landfills. The test was conducted in a sanitary landfill site during the summer season (July and August). The average temperature inside the biowindow was 5°C higher than the average air temperature, rising to 37–48oC when the outdoor temperature was very hot. The complex odor removal rate (based on the dilution-to-threshold value) in the biowindow during the summer was 91.3- 98.8% (with an average of 96.2±4.2%). The average concentration of hydrogen sulfide was 3,024.9±805.8 ppb, and its concentration was found to be the highest among 22 odorous compounds. The removal efficiencies of hydrogen sulfide and methyl mercaptan were 89.1% and 83.2%, respectively. The removal of dimethyl sulfide was 17.7%, and no ammonia removal was observed. Additionally, the removal efficiencies of toluene and xylene were 85.2% and 72.5%, respectively. Although the initial methane removal was low (24.9%), the methane removal performance improved to 53.7–75.6% after the 11th day of operation. These results demonstrate that the odor and methane removal performance of the pilot-scale biowindow was relatively stable even when the internal temperature of the biowindow rose above 40oC in the summer. Since the main microorganisms responsible for decomposing odor and methane are replaced by thermotolerant or thermophilic microorganisms, and high community diversity is maintained, odor and methane in the biowindow could be stably removed even under high-temperature conditions.

The objective of this study is to identify the priority of elements for effective implementation of MES in small and medium-sized manufacturing enterprises trying to develop into smart factories. For this purpose, the Delphi method and the Analytic Hierarchy Process(AHP) mothod are applied. As a result of the study, the cooperation of the members in the supply chain is the most important factor for small and medium-sized enterprises in order to survive in the global competitive environment. Therefore, the enterprises need to make various efforts to create synergies through the technical strength of suppliers and the cooperation in the process of introducing and operating MES.