본 연구는 AI 기반 사회로의 전환 속에서 대학 교양교육이 지녀야 할 정 체성과 유연성의 절충과 균형 가능성을 탐색하는 데 목적이 있다. 전공 지 식의 수명 단축, 전공–직업 간 미스매치의 심화, 융복합 역량에 대한 요구 증가 등으로 인해 전공 중심의 학부교육과는 다른 측면에서 대학 교양교육 의 공공성과 필요성에 더욱 주목할 필요가 있다. 최근 관련 실증 연구들은 교양교육이 인지적·비인지적 역량을 강화하고 직무 만족도, 임금 수준 등 노동시장의 성과에도 긍정적으로 기여함을 보여준다. 또한 산업체, 지자체 도 융합적 사고, 디지털 리터러시, 취·창업 역량교육, 현장 중심 교양교육 활성화 등에 대한 요구도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 내용 을 바탕으로 대학 교양교육의 철학적 기반과 글로컬30·RISE 등 정책 환경 속 제도적 요구 간의 긴장을 검토하고 정체성과 유연성이 상호보완적으로 작동할 수 있는 방향을 모색한다. 또한 루브릭 기반 과정 평가, 학생 참여 형 수업, 절대평가 등 교수·학습 혁신 방안을 논의한다. 본 연구는 교양교 육의 본질적 정체성을 유지하면서도 시대적 요구에 능동적으로 대응할 수 있는 실천적 방안을 모색한다는 점에서 의의가 있다.

본 연구는 심리사회적 근로환경이 간호사의 일-삶의 균형 및 심리적 웰빙에 미치는 영향을 MZ세대와 기성세대로 구분하여 파악하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구대상은 제7차 근로환경조사에 포 함된 446명(MZ세대 259명, 기성세대 169명)의 활동 간호사였다. 자료분석에서는 특성에 따른 일-삶의 균 형과 심리적 웰빙의 차이, 심리사회적 근로환경이 일-삶의 균형과 심리적 웰빙에 미치는 영향을 파악하기 위해서 일반선형모형분석이 사용되었다. 두 집단 간 차이 분석 결과, 기성세대 간호사가 MZ세대보다 상사 의 사회적 지지 정도와 업무에 반영 정도를 더 높게 인식하고 있었다. 영향요인 분석에서는 MZ세대에서 일-삶의 균형이 “빠른 속도로 일함” 및 “공정한 대우”와 부적 관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 MZ세대 에서 심리적 웰빙은 “빠른 속도로 일함”과는 부적 관계, “충분한 업무시간”과는 정적 관계가 있는 것으로 나타났다. 기성세대에서는 심리적 웰빙이 “충분한 업무시간” 및 “적절한 보상”과 정적 관계가 있었다. 결론 적으로, MZ세대 간호사의 일-삶의 균형 증진을 위해 간호업무 신속성에 대한 이해 증진과 공정한 대우 강화가 필요하다. 또한, MZ세대 간호사의 심리적 웰빙의 증진을 위해 충분한 인력배치가 필요하다.

본 연구는 사회복지사의 일-삶 균형이 조직몰입에 미치는 영향에서 심 리적 안녕감의 매개효과를 검증하고자 수행되었다. 연구의 이론적 기반 으로 Fredrickson(2001)의 확장-구축 이론을 적용하여, 긍정정서가 개 인의 심리적 자원을 확장하고 조직에 대한 몰입을 강화하는 과정을 실증 적으로 분석하였다. 분석결과 첫째, 사회복지사의 일-삶 균형은 심리적 안녕감에 유의한 정(+)적 영향을 미쳤다. 둘째, 일-삶 균형은 조직몰입에 도 정(+)적 영향을 보였다. 셋째, 심리적 안녕감은 조직몰입을 유의하게 향상시키는 요인으로 확인되었다. 넷째, 일-삶 균형과 조직몰입 간 관계 에서 심리적 안녕감의 매개효과가 통계적으로 유의하게 검증되었다 (Z=2.595, p<.01). 이 결과는 사회복지사의 일-삶 균형이 긍정정서를 통 해 심리적 안녕감을 증진시키고, 이를 매개로 조직몰입을 강화함을 실증 적으로 보여준다. 본 연구는 사회복지사의 조직몰입 향상을 위한 심리적 경로를 제시함으로써 긍정심리학적 관점을 사회복지조직 연구에 확장 적 용하였으며, 향후 사회복지조직의 인사관리 및 정책 설계 시 일-삶 균형 지원과 심리적 안녕감 증진이 병행되어야 함을 시사한다.

본 연구의 목적은 국내 여성 중간관리자를 대상으로 일-삶 균형과 관계지향 리더십의 관계에서 주요한 전제가 되는 조직공정성과 그 사이에서 조절 영향을 주는 CEO의 성평등인식에 대해 검증하는 것에 있다. 이에 본 연구는 국내 100인 이상 기업에 종사하는 여성 중간관리자 3.076명을 대상으로, 일-삶 균형(WLB)이 관계지향 리더십에 미치는 영향을 조직공정성 매개와 최고경영자(CEO) 성평등인식의 조절된 매개 효과를 통해서 규명하였다. 데이터는 여성관리자패널 3차년도 자료를 활용하였고, PROCESS Macro(Model 14)로 조절된 매개모형을 추정하였다. 신뢰구간 추정을 위해 부트스트래핑5,000회와 Johnson–Neyman 기법을 병행하였다. 첫째, WLB는 관계지향 리더십에 유의한 정(+)의 직접효과를 보 였다. 둘째, 조직공정성의 단순 매개효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 셋째, CEO 성평등 인식은‘조직 공정성 → 관계지향 리더십’경로를 유의하게 조절하였으며, CEO 성평등 인식이 낮은 조건에서는 효과가 약화(또는 부적)되고 높은 조건에서는 강화되는 양상이 확인되었다. 조절된 매개효과 지수는 유의하였다. 이러한 결과는 WLB가 제공하는 심리·인지적 자원이 조직공정성 만으로는 자동적으로 리더십 행동으로 전이되지 않으며, 최고경영진의 성평등 가치와 톤-앳-더-탑(Tone at the top)의 신호가 존재할 때 공정성 이 관계지향 리더십으로 연결됨을 시사한다. 이러한 결과를 종합하여 이론 및 실무적 시사점, 한계점과 후속연구의 방향에 대해 논의하였다.

과도한 조류 발생은 수생태계 교란과 수질 악화를 초래하는 대표적인 환경 문제로, 효과적인 관리와 대응을 위해 정확한 예측이 필요하다. 우리나라는 사계절의 기후 특성이 뚜렷하며, 수온이 상승하는 하절기에 조류 발생이 집중되는 경향을 보인다. 이에 따라 실시간 모니터링 자료는 대부분 저농도 상태가 유지되어 데이터 불균형 문제가 발생한다. 본 연구에서는 chlorophyll-a 농도를 기준으로 하천 현장의 조류 발생 수준을 Class 1 (Chl-a ≤ 10 ㎍/L), Class 2 (10 < Chl-a ≤ 50 ㎍/L), Class 3 (Chl-a > 50 ㎍/L)와 같이 3개의 class로 구분하고, 대표적인 앙상블 머신러닝 모형인 extreme gradient boosting (XGB) 알고리즘을 이용하여 조류 발생 수준을 예측하는 분류 모형을 구축하였다. 데이터 불균형 해소를 위해 생성형 인공지능 기반 알고리즘인 conditional generative adversarial network (CGAN)과 전통적인 데이터 보강 알고리즘인 synthetic minority over-sampling technique (SMOTE), 그리고 딥러닝 기반 기법인 autoencoder (AE)를 활용한 3가지 데이터 보강 알고리즘을 활용하여 데이터의 불균형을 개선한 자료를 생성하고 이를 XGB 모형에 적용하여 성능 변화를 비교하였다. 분석 결과 macro average 기준으로 원본 데이터를 사용한 모형의 recall은 0.606이었으나 SMOTE, AE 및 CGAN의 recall은 각각 0.666, 0.682, 0.720으로 크게 개선되었고, F1 score도 데이터 불균형 해소를 통해 약 7–13%의 성능이 향상되는 등 전체적으로 데이터 불균형 해소로 모형의 성능이 향상되었으며 CGAN이 가장 우수한 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타냈다. 본 연구의 결과를 통해 데이터 불균형 해소를 통한 머신러닝 모형 성능 개선 가능성을 확인하였다.

본 연구는 Fredrickson의 확장-구축이론(Broaden and Build Theory) 을 기반으로 사회복지사의 일-삶 균형이 소진에 미치는 영향력을 검증하 고자 실시하였다. 지역복지관 38개 기관의 사회복지사 306명을 연구대상 으로 하였다. 연구방법은 사회복지사 특성을 1수준, 기관 특성을 2수준 으로 산정한 다층분석을 활용하였다. 다층분석 결과 첫째, 사회복지사의 나이가 증가할수록 소진이 낮게 나타났다. 둘째, 주관적 건강이 좋을수록 소진이 낮게 나타났다. 셋째, 일-삶 균형이 좋을수록 소진이 낮게 나타 났다. 이러한 결과를 바탕으로 사회복지사 소진 예방을 위한 개선방안과 일-삶 균형을 위한 정책 및 실천 방안을 제언하였다. 본 연구는 Fredrickson의 확장-구축이론(Broaden and Build Theory)을 기반으로 일-삶 균형과 소진의 관계에 대한 실증연구를 진행하였음에 의의가 있 다.

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.

This study analyzes the fragmented landscape of global loot box regulations, which have emerged from a discourse predominantly focused on negative aspects such as gambling. The analysis reveals a variety of coexisting regulatory models—including prohibition under gambling law, mandatory disclosure, and self-regulation—that lack a unified standard and raise issues of practical effectiveness and reverse discrimination. Consequently, this paper argues for an urgent shift beyond a problem-solving approach toward balanced research that examines the positive functions of loot boxes for players and the industry ecosystem to inform rational policymaking.

타사우우프(Taṣawwuf), 즉 수피즘(Sufism)은 이슬람 사상 내에서 생태 적 조화를 유지하는 데 있어 결정적이면서도 종종 간과되는 역할을 한다. 수피즘은 단 순한 신비주의를 넘어 환경 지속가능성과 영적 안녕을 연결하는 전체론적 철학을 대 표한다. 본 논문은 수피즘이 이슬람 교리와 조화를 이루며 인간과 자연 사이의 조화로 운 관계를 어떻게 형성하는지를 탐구한다. 수피즘 우주론에서 자연은 신성한 신탁(아 마나, Amanah)으로 간주되며, 창조 속에 내재한 신성과의 깊은 상호연결성을 강조한 다. 디크르(Dhikr), 즉 신성한 기억의 수행은 인간과 환경 사이에 영적 연결을 촉진하 며, 자연을 단순한 자원이 아닌 신성한 공간으로 존중하도록 이끈다. 그 결과 수피들 은 강한 생태적 자각과 지구를 돌보려는 실천적 헌신을 발전시킨다. 수피즘의 핵심 가 치인 주흐드(Zuhd), 즉 금욕주의는 물질적 욕망으로부터의 초연을 장려하며 단순함과 절제를 통해 환경적 청지기직과 조화를 이룬다. 이러한 윤리는 지속가능한 삶의 실천, 자원 관리, 폐기물 감소를 지원한다. 수피 공동체는 유기농 농업이나 친환경 건축과 같은 환경 친화적 활동에 적극 참여하며, 이는 생태 균형과 영적 성장 사이의 관계를 가르치는 수피 셰이크들의 지도 아래 이루어진다. 이처럼 수피즘은 영적 존중과 환경 적 책임을 융합함으로써 이슬람 원칙에 기반한 지속가능한 미래를 실현하는 데 중대 한 기여를 할 수 있다.

Road infrastructure development and biodiversity conservation are essential for sustainable development. However, many developing countries struggle to balance them. This study examines the impact of road construction in 24 African countries and evaluates strategies for achieving sustainability. Using a case study approach, road construction variables from individual country reports (2024) were quantitatively analyzed alongside Red List Index (RLI) scores from the Yale University's 2024 Environmental Performance Index Report. Descriptive statistics and regression analyses were applied to assess the relationship between road development and biodiversity conservation to provide insights into effective mitigation strategies. Results indicate that in 2024, the average RLI score for the 24 African countries was 64.74, with a 10-year mean decline of -2.85. On average, 17,162.21 ha of biodiversity habitats were cleared for road construction, emphasizing the vulnerability of biodiversity. Burkina Faso (95.4), Mali (92.9), and Botswana (92.2) exhibited strong biodiversity health, whereas Kenya (24.9), South Africa (24.4), Uganda (15.7), and Tanzania (0) faced critical challenges. Wildlife crossing was the most significant predictor in lower-income economies (R² = 0.49, p < 0.0001), traffic volume in lower-middle income economies (R² = 0.35, p = 0.0007), and road width in upper-middle income economies (R² = 0.83, p = 0.0054). Habitat clearance exhibited a weak correlation. These findings highlight the crucial role of road construction variables—particularly wildlife crossings, road width, and traffic volume—in biodiversity conservation across income groups. Targeted road planning is required to mitigate biodiversity loss. These findings contribute to the emerging literature on the impact of infrastructure on conservation, policy guidance, and mitigation efforts in developing countries.

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.

한국의 지속적인 저출산 현상으로 영유아 및 소아 의료 시설과 인력이 감소하고 있다. 특히 평일 주간을 제외한 시간대에서 는 의료 인프라의 공백으로 시간적 불균형이 발생한다. ‘시간 외 의료 서비스’에 대한 수요는 지속적으로 발생하기 때문에 적절한 서비스 제공을 위해 야간 및 주말의 의료 접근성에 대한 정확한 측정이 필요하다. 이에 본 연구는 two-Step Floating Catchment Area(이하 2SFCA) 방법을 활용하여 평일 주간, 평일 야간, 주말의 영유아 및 소아 의료 인프라에 대한 공간적 접근성을 탐색하였다. 또, 이동 수단(도보, 차량)에 따라 공간적 접근성에 차이가 발생함을 확인하고자 하였다. 그 결과 도보와 차량을 이용하는 경우 모두 평일 야간과 주말의 접근성이 크게 감소하여 야간과 주말의 의료 인프라 제공 보완의 필요성을 확인하였다. 또한 이동 수단에 따라 공간적 접근성의 분포가 다른 양상을 보이므로 의료 서비스 보완 대책에 차이를 두어야 함을 보여준다.

힌두교와 신지학의 융합은 현대적 환경 문제를 해결하기 위한 심오한 틀을 제공합니다. 이 글은 수천 년 된 관행에 뿌리를 둔 힌두교 환경 윤리와 모든 생 명의 통일성과 신성함을 강조하는 신지학의 가르침 사이의 생태-영적 시너지를 탐구 한다. 신지학자와 같은 선구적 작품에 대한 자세한 검토를 통해 이 글은 이러한 전통 이 지속 가능한 삶, 자연에 대한 경의, 환경 관리에 대한 영적 책임을 옹호하는 방식 을 밝힌다. 브릭샤 로팬(나무 심기)과 강 숭배와 같은 힌두교 관행은 자연과 지속 가 능한 농업에 대한 신지학 명상과 공명하여 공유 가치의 실제적 적용을 보여준다. 이 논문은 신학적 분석, 텍스트 해석 및 환경 윤리를 통합하는 학제간 방법론을 사용하여 이 영적 동맹의 변형적 잠재력을 탐구한다. 이 전체론적 접근 방식은 영적 지혜와 윤 리적 책임에 기반한 행동을 옹호하는 글로벌 환경 정책의 변화를 요구한다. 고대의 가 르침과 현대의 생태적 요구를 종합함으로써, 이 논문은 지구를 신성한 신탁으로 존중 하고 인간과 환경 사이의 조화를 촉진하는 지속 가능한 삶에 대한 설득력 있는 비전 을 제시한다.

선행 연구에서는 한국 KOSPI 상장 기업을 대상으로 한 실증 분석을 통해 균형적 ESG 전략이 기업 성과에 양 의 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다. 그러나 KOSPI 기업을 대상으로 한 실증 분석에서는 재무적 인과 관계에서 만 유의성이 확인되었으며, ESG 균형 전략이 부분적으로만 작용한다는 한계를 보였다. 이에 본 연구는 글로벌 500 대 기업을 대상으로 연구 범위를 확장하여 균형적 ESG 전략을 재분석하였다. 분석 결과, 재무 성과와 기업 가치 측면에서 균형적 ESG 전략이 상호작용 항으로서 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 기업이 ESG 경영을 추진할 때 균형적 전략의 중요성을 다시 강조하며, ESG와 기업 성과를 증진하기 위한 방안 으로 균형적 ESG의 필요성을 실증적으로 확인하였다.

This study investigates using Conditional Tabular Generative Adversarial Networks (CT-GAN) to generate synthetic data for turnover prediction in large employment datasets. The effectiveness of CT-GAN is compared with Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN), Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), and Random Oversampling (ROS) using Logistic Regression (LR), Linear Discriminant Analysis (LDA), Random Forest (RF), and Extreme Learning Machines (ELM), evaluated with AUC and F1-scores. Results show that GAN-based techniques, especially CT-GAN, outperform traditional methods in addressing data imbalance, highlighting the need for advanced oversampling methods to improve classification accuracy in imbalanced datasets.

This study aims to classify types of work-life balance among employees using Latent Profile Analysis (LPA) and investigate variations in depressive symptoms and satisfaction with working conditions across these types. Data were derived from the 6th Korean Working Conditions Survey (KWCS), conducted between 2020 and 2021, which included a sample of 49,479 employed individuals. The LPA revealed three distinct profiles of work-life balance: Low Balance (18.5%), Moderate Balance (72.9%), and High Balance (8.6%). Significant differences in depressive symptoms and satisfaction with working conditions were observed among these profiles. Specifically, the Low Balance group exhibited the highest levels of depressive symptoms and the lowest satisfaction with working conditions, while the High Balance group displayed the lowest depressive symptoms and the highest satisfaction. These findings underscore the critical role of work-life balance in influencing both depressive symptoms and job satisfaction among workers.

이 연구는 계절스포츠지도자의 고용불안이 일과 삶의 균형 및 이직의도의 관계를 알아보기 위 하여 국내 동·하계스포츠 생활체육지도자를 모집단으로 선정하고 비확률 표본추출법 중 편의추출법 (conven-ience sampling)을 사용하여 총 200부의 설문지를 배포하였다. 이 중 불성실하게 응답되었다고 판단한 46부의 설문지를 제외하고 총 154부의 자료를 유효표본으로 사용하였다. 자료처리방법은 SPSS 27.0 프로그램을 사용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도 분석, 상관관계분석, 단순회귀분석, 다중회 귀분석을 실시하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 고용불안과 일과 삶의 균형의 관계를 분석한 결과 고용불안은 일-여가 균형에 영향을 미치지 않았고, 일-가족 균형, 일-성장 균형, 전반적 평가에 영향을 미 치는 것으로 나타났다. 둘째, 고용불안과 이직의도의 관계를 분석한 결과 고용불안은 이직의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 일과 삶의 균형과 이직의도의 관계를 분석한 결과 일과 삶의 균형에서 일- 성장 균형 만 이직의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Abstract Handling imbalanced datasets in binary classification, especially in employment big data, is challenging. Traditional methods like oversampling and undersampling have limitations. This paper integrates TabNet and Generative Adversarial Networks (GANs) to address class imbalance. The generator creates synthetic samples for the minority class, and the discriminator, using TabNet, ensures authenticity. Evaluations on benchmark datasets show significant improvements in accuracy, precision, recall, and F1-score for the minority class, outperforming traditional methods. This integration offers a robust solution for imbalanced datasets in employment big data, leading to fairer and more effective predictive models.

목적: 본 연구는‘2019년 생활시간조사’자료를 활용하여 작업치료 실행체계(Occupational Therapy Practice Frame; OTPF) 4판의 9가지 작업에 따라 독거노인과 비독거노인의 일상적 시간사용의 차이를 작업균형의 관점에서 알아보고자 한다. 연구방법: 통계청에서 추출한 자료를 기반으로 65세 이상 노인 자료를 독거노인과 비독거노인으로 분류하였다. 활동분류체계를 OTPF에 따라 재분류하고, 자료분석은 SPSS 29.0을 사용하였다. 결과: 활동유형 시간 사용에 따른 교차분석 결과 독거노인은 저활동에 속할 확률이 높았고, 비독거노인은 과활동에 속할 가능성이 높았다. 작업별 시간 사용에서는 독거노인은 비독거노인에 비해 일상생활, 일에 더 적은 시간을 사용한다. 결론: 독거노인들의 건강한 노년기를 위해서는 본 연구 결과를 노인들의 작업균형을 위한 중재에 활용하여야 할 것이다.