식중독균은 식품의 생산, 가공 및 유통 과정에서 확산 될 수 있으며, 이는 대규모 식중독 사고로 이어질 수 있 다. ‘Farm to table’ 전 과정에서의 식품 안전을 확보하기 위해서는 신속하고 정확한 검출 기술이 필수적이다. 그러 나 기존 PCR 시스템은 실험실 환경에 제한되어 있어 현 장 적용이 어렵다. 이를 해결하기 위해 현장형 PCR 기기 가 개발되었으며, 마이크로유체칩(microfluidic chip)은 고속 처리, 비용 효율성 및 다중 검출 기능을 갖춘 기술로 주목 받고 있다. 특히, 반응 구획이 분리된 다중 반응 챔버를 활용하면 여러 병원체를 동시에 검출할 수 있다. 본 연구에 서는 현장형 실시간 PCR 장비와 마이크로유체칩을 통합한 Lab-on-a-chip 시스템을 개발하고, 이를 이용한 식중독균의 신속한 현장 검출법을 검증하였다. 본 시스템은 swab 분석 을 이용한 DNA 추출법과 현장형 실시간 PCR을 결합하여 E. coli O157:H7, Salmonella spp., L. monocytogenes, S. aureus의 DNA를 식품 및 환경 시료에서 효과적으로 추출 하고 분석할 수 있었다. GENECHECKER® UF-300 실시간 PCR 시스템을 활용한 검출 결과, 30분 이내에 105-101 CFU/ mL (cm2) 수준의 검출 한계를 나타내며, 신속하고 민감한 다중 병원체 검출이 가능함을 확인하였다. 본 연구 결과 는 마이크로유체칩을 활용한 현장형 실시간 PCR 시스템 이 식품 안전 모니터링 및 현장 진단에 효과적으로 활용 될 가능성을 보여준다. 현장형 다중 검출 시스템을 통해 식중독균을 보다 신속하게 검출할 수 있어, 식중독 예방 및 감시 체계에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

Reinforcement learning (RL) is successfully applied to various engineering fields. RL is generally used for structural control cases to develop the control algorithms. On the other hand, a machine learning (ML) is adopted in various research to make automated structural design model for reinforced concrete (RC) beam members. In this case, ML models are developed to produce results that are as similar to those of training data as possible. The ML model developed in this way is difficult to produce better results than the training data. However, in reinforcement learning, an agent learns to make decisions by interacting with an environment. Therefore, the RL agent can find better design solution than the training data. In the structural design process (environment), the action of RL agent represent design variables of RC beam. Because the number of design variables of RC beam section is many, multi-agent DQN (Deep Q-Network) was used in this study to effectively find the optimal design solution. Among various versions of DQN, Double Q-Learning (DDQN) that not only improves accuracy in estimating the action-values but also improves the policy learned was used in this study. American Concrete Institute (318) was selected as the design codes for optimal structural design of RC beam and it was used to train the RL model without any hand-labeled dataset. Six agents of DDQN provides actions for beam with, beam depth, bottom rebar size, number of bottom rebar, top rebar size, and shear stirrup size, respectively. Six agents of DDQN were trained for 5,000 episodes and the performance of the multi-agent of DDQN was evaluated with 100 test design cases that is not used for training. Based on this study, it can be seen that the multi-agent RL algorithm can provide successfully structural design results of doubly reinforced beam.

This study develops a comprehensive road operation evaluation model that integrates the perspectives of three principal stakeholders: road users prioritizing congestion mitigation, operators emphasizing investment efficiency, and policymakers advocating broader societal goals such as carbon reduction. The analysis database was constructed using traffic data obtained from reliable sources, including the Korea Transport Institute's Big Data Center and Suwon City's Urban Safety Integration Center. Binary logistic regression was employed to identify the factors influencing traffic congestion from the users’ perspective, whereas multiple linear regression models were used to analyze road investment efficiency from the operators’ viewpoint and carbon dioxide emissions from the policymakers’ standpoint. Statistical analyses were conducted on 4,322 road segments in Suwon City, with each evaluation criterion assigned an equal weight of 33.3 points in a unified 100-point scoring system. The analysis identified 15 statistically significant indicators affecting the three evaluation criteria, with the resulting models demonstrating strong explanatory power, evidenced by adjusted R² values of 0.197, 0.593, and 0.544 for traffic congestion, road investment efficiency, and carbon dioxide emission models, respectively. A volume-to-capacity (V/C) ratio of 0.64 was determined to represent the optimal balance point at which the requirements of all stakeholder groups align. When applied to Suwon City's arterial road network, the model identified 248 high-congestion segments (53.13 km), 203 segments with low investment efficiency (26.8 km), and 357 segments with high carbon emissions (156.33 km), each requiring targeted operational improvements. The proposed model addresses the limitations of existing single-stakeholder evaluation frameworks by offering transportation authorities a systematic and multi-dimensional approach to road operation assessment.

Purpose: This study aimed to develop and implement a multi-patient simulation (MPS) program for nursing students with no prior clinical practice experience. It also examined the effects of the program on the students’ communication competence and clinical reasoning ability. Methods: A one-group pretest-posttest design was used. The MPS program, consisting of four patient scenarios was applied to second-year nursing students with no prior clinical practice experience. Communication competence, clinical reasoning ability, and the perceived effectiveness of the multi-patient simulation program were measured using structured tools before and after the program. Results: Communication competence significantly improved after the MPS program, whereas clinical reasoning did not show a statistically significant difference. Perceived effectiveness of the MPS program was generally high, with the debriefing component scoring the highest. Confidence scores were relatively low, suggesting the need for level-appropriate scenario. Conclusion: The MPS program was effectively enhanced communication competence among preclinical nursing students. Although clinical reasoning scores did not improve significantly, the study highlights the importance of introducing realistic simulation experiences early in nursing education. Future research should focus on developing suitable clinical reasoning assessment tools for early year students and conducting randomized controlled trials to validate the effectiveness of customized MPS programs.

Ensuring operational safety and reliability in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) necessitates advanced onboard fault detection. This paper presents a novel, mobility-aware multi-sensor health monitoring framework, uniquely fusing visual (camera) and vibration (IMU) data for enhanced near real-time inference of rotor and structural faults. Our approach is tailored for resource-constrained flight controllers (e.g., Pixhawk) without auxiliary hardware, utilizing standard flight logs. Validated on a 40 kg-class UAV with induced rotor damage (10% blade loss) over 100+ minutes of flight, the system demonstrated strong performance: a Multi-Layer Perceptron (MLP) achieved an RMSE of 0.1414 and R² of 0.92 for rotor imbalance, while a Convolutional Neural Network (CNN) detected visual anomalies. Significantly, incorporating UAV mobility context reduced false positives by over 30%. This work demonstrates a practical pathway to deploying sophisticated, lightweight diagnostic models on standard UAV hardware, supporting real-time onboard fault inference and paving the way for more autonomous and resilient health-aware aerial systems.

본 연구는 2016년 SM엔터테인먼트가 론칭한 다국적 보이그룹 NCT(Neo Culture Technology)의 유닛 시스템이 가진 차별화된 특성이 K-Pop 산 업에 미친 영향과 확산 과정을 분석하였다. 연구 방법은 질적 내용분석을 선택하였고, 로저스의 혁신 확산 이론의 네 가지 핵심 요소(혁신, 커뮤니케 이션 채널, 시간, 사회 시스템)를 분석 프레임워크로 활용하였다. 분석 결 과, NCT 유닛 시스템은 콘텐츠 다양화, 시장 확장성, 리스크 분산, 아티스 트 개발 측면에서 상대적 이점을 가진 혁신으로, SM의 전략적 커뮤니케이 션과 팬 커뮤니티의 정보 공유가 확산에 중요한 역할을 했음을 발견하였 다. 시간적 측면에서는 2016년부터 현재까지 초기 도입기, 확산 성장기, 급속 확산기, 안정화 단계로 이어지는 S자형 확산 곡선이 관찰되었다. 또 한 NCT 유닛 시스템은 K-Pop 산업의 기존 규범에 도전하며 아이돌 그룹 의 정체성 형성, 경력 관리, 글로벌 확장 전략, 인재 개발 방식에 변화를 가져왔다. 본 연구는 NCT 유닛 시스템이 K-Pop 그룹의 지속 가능한 성장 모델, 글로벌 시장 접근 전략, 유연한 인재 관리, 다층적 팬덤 참여, 미디 어 기술 적응, 비즈니스 모델 다각화 측면에서 K-Pop 산업의 미래 발전 방향에 중요한 시사점을 제공함을 확인하였다.

본 연구는, 장애역설이론적 관점에서, 정신장애인의 사회활동참여가 주 관적 삶의만족에 미치는 영향을 살펴보고, 이 과정에서 장애수용과 자아 존중감의 다중매개효과를 검증하고자 하였다. 장애인삶 패널조사 데이터 의 정신장애인 264명을 대상으로 SPSS 및 PROCESS macro 모델4를 적용하여 회귀분석과 부스트래핑을 실시하였다. 주요 결과는 첫째, 정신 장애인의 사회활동참여가 주관적 삶의만족에 미치는 영향력은 유의하지 않았다(B=0.16, p=.357). 둘째, 정신장애인의 사회활동참여와 주관적 삶 의만족의 관계에서 자아존중감의 완전매개 효과가 있음이 검증된 반면, 장애수용은 매개효과가 없는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로, 정신장애인의 주관적 삶의만족감 향상과 자아존중감 향상을 위한 방안 및 제언을 고찰하였다.

본 연구는 조직구성원이 인식하는 직무복잡성이 긴장, 피로를 매개로 직무만족 및 이직의도에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 특히, 직무복잡성이 이직의도에 미치는 영향에서 직무 스트레스 반응인 긴장, 피로의 양면적 경로를 확인하였다. 이를 위해 인적자본 기업패널조 사(Human Capital Corporate Panel; HCCP) 중 2023년 조사된 HCCP 3차 근로자 패널 데이터를 활용하여 9,512명의 직장인 설문 결과를 분석 하였다. 분석 결과, 직무복잡성으로 인해 발생 된 긴장은 직무만족을 통 해 이직의도를 낮추는 반면, 직무복잡성으로 인해 발생 된 피로는 직무 만족을 통해 이직의도를 높이는 상반된 결과를 보였다. 본 연구는 직렬 다중매개효과를 사용하여 직무복잡성과 긴장, 피로, 직무만족, 이직의도 간의 구조적 관계를 규명하였다는 점에 의의가 있다. 또한, 직무 복잡성 의 양면적 특성을 밝힘으로써, 조직구성원의 직무만족을 높이고 이직의 도를 감소시키기 위한 학문적·실무적 시사점을 제공하였다.

본 연구는 성인학습자의 자아존중감과 삶의 질의 관계에서 가 족응집력의 매개효과를 알아보고자 하였다. 연구는 2025년 1월 부터 2025년 2월까지 진행되었다. 연구대상은 G시에 소재한 지 역의 요양원에 종사하는 성인학습자 243명을 임의표집하였으며, 자료분석을 위해 SPSS Statistics 21.0을 사용하였다. 다중매개 효과 분석을 위해서는 PROCESS macro의 병렬 다중매개모형 검증방법(Model 4번)을 사용하였다. 성인학습자의 자아존중감과 삶의 질의 관계에서 가족응집력 다중매개효과를 살펴본 결과, 가 족응집력 하위변인은 다중매개하는 것으로 나타났으며, 성인학습 자의 삶의 질은 자아존중감 뿐만 아니라 가족응집력 하위변인에 영향을 받는 것으로 나타났다. 성인학습자는 가족응집력을 매개 로 삶의 질과 연결될 수 있음을 알 수있다.

초임계 이산화탄소 조건에서 다중벽 탄소 나노튜브(MWCNT)에 공유결합으로 조합된 폴리(2-에티닐피리디 늄 염) 복합체를 제조하였다. 초기 반응 단계에서 MWCNT 표면에서 형성된 4차염화 2-에티닐피리디늄 염의 활성 화된 아세틸렌 삼중 결합이 MWCNT 표면에서 연속적으로 중합되어 폴리(2-에티닐피리디늄 염)이 공유결합으로 조 합된 MWCNT가 용이하게 제조되었다. MWCNT/폴리(2-에티닐피리디늄 염)의 전기 광학 및 전기화학적 특성을 측 정하고 분석하였다. 해당 복합체의 광발광 피크는 2.04 eV의 광자 에너지에 해당하는 610 nm에서 관찰되었다. SnO2:F/TiO2/N719 염료/고체 전해질/Pt 장치가 있는 준고체 DSSC를 MWCNT/P2EP로 제조하였는데, 이의 최대 에 너지 변환효율은 5.33%였다.

In this work the multiple moving magnetic abrasive machining (MAM) process was used to polish the surface of spherical bar that is the components that widely used in many applications such aerospace, medical implantation, and the mechanical engineering industries. The smooth surface of spherical ball plays an important role for improving the lifespan, durability, and functionality of the components. In. Therefore, the moving MAM process was fabricated to achieve high quality surface of the spherical ball sample. This process used the multiple moving actions of the machining tools for polishing the surface sample. The experiments used in this work was set as the rotational speed of sample (50, 120, and 250 rpm), movement of machining tools (X-axis: 12 mm/sec, Y-axis: 12 mm/sec), and the polishing times (0, 2, 4, 6, 8 min). The results demonstrated that within 6 min of the polishing time the surface roughness of sample was significantly reduced from 0.29 μm to 0.02 μm under the polishing action of machining abrasive tool (size: 1-μm). This can be concluded that the multiple moving MAM process is an effective method to achieve high surface quality of sample with extremely low surface roughness (Ra).

The multi-local resonance metamaterial is based on the local resonance mechanism of resonators, effectively blocking wave propagation within multiple resonant frequency ranges, a phenomenon known as band gaps. In practical applications for vibration reduction, the goal is to achieve wide-band vibration attenuation at low frequencies. Therefore, this study aims to improve the vibration reduction performance of multi-local resonance metamaterials by lowering the band gap frequency and expanding the band gap width. To achieve this, an objective function was formulated in the optimization problem, considering both the frequency and width of the band gap, with the geometric shapes of the multiple local resonators selected as design variables. The Sequential Quadratic Programming (SQP) technique was employed for optimization. The results confirmed that the band gap was generated at lower frequencies and that the band gap width was expanded.

In various machines used in industrial sites and transportation equipment, fastening structures of bolts and nuts are widely employed. However, conventional Steel sockets, classified as non-explosion-proof materials, have a high likelihood of generating sparks due to friction with components, which can lead to explosions or large-scale fires. To address this issue, this study developed a lightweight explosion-protection socket using AL-7075-T6 aluminum alloy, which is known for its excellent explosion-proof properties. However, due to the inherent characteristics of aluminum, it has lower rigidity compared to Steel, requiring the use of more expensive alloy materials. Therefore, our research team utilized Finite Element Analysis (FEA) and Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) to optimize the mass and safety factor of the socket, proposing a design that simultaneously achieves both weight reduction and structural stability. The socket developed in this study is approximately 30% lighter than traditional Steel-based sockets while maintaining a safety factor of 1.2 or higher, significantly enhancing operational safety in explosive environments. This research sets a new standard in the design and manufacturing process of explosion-proof sockets and is expected to contribute to the optimization of various explosion-proof equipment in the future.

This study aims to prepare bamboo-based activated carbons with surface modifications, focusing on carbon dioxide (CO2) capture in public indoor spaces. The surface of the activated carbon adsorbents was chemically modified through three steps: carbonization, steam activation, and chemical treatment using potassium hydroxide (KOH) and potassium sulfamate (KSO3NH2). The specific surface area and pore volume of the obtained adsorbent (BSAC-KN) were 1,246 m2/g and 0.74 cm3/g, respectively. The surface modification resulted in an adsorption capacity of up to 3.79 mmol-CO2/ g-AC for carbon dioxide. In addition, the expansion of the specific surface area and the enhanced physico-chemical interaction between the weak acidic CO2 molecules and the basic AC surface improved adsorption capacity.

This study aims to analyze the natural frequency characteristics of multi-cracked extensible beams. The model and governing equations of the multi-cracked beam were derived using Hamilton's principle while considering crack energy. The eigenmode functions were obtained through eigenvalue analysis by applying the patching conditions of the cracks, and the equations for the discretized cracked beam were formulated and solved. The displacement responses from nonlinear system analysis were used to calculate frequencies via Fast Fourier Transform (FFT), and the frequency characteristics were systematically analyzed with respect to the number of cracks, crack depth, and cross-sectional loss. Additionally, the natural frequencies and orthonormal bases of the linear system were derived by exploring the solutions of the characteristic equation reflecting the cracks. Numerical analyses showed that the natural frequency of a cracked extensible beam was higher than that of a cracked EB beam. However, as the number or depth of cracks increased, the natural frequency gradually decreased. Notably, in extensible beams with large deflections, the dynamic changes caused by cracks demonstrated results that could not be obtained through the EB beam model.

정보 매체의 다각화와 함께 사람들이 직면하는 정보의 양과 종류가 과 부하 현상을 보이고 있다. 이러한 배경에서 글자보다 도형이 효율적인 정보 획득 수단으로 자리 잡아 직관적이고 명확한 장점을 제공한다. 관 광지 안내 시스템에서 직관적인 도형 정보는 텍스트 읽기에 따른 피로감 이나 장애감을 줄여 다양한 사람들의 접근성을 높이는 데 기여한다. 본 연구는 다중 자원 관광 경관 지역의 정보 안내도 설계에 관한 연구를 목 적으로 한다. 문헌 연구, 현장 조사, 사례 분석 등의 방법을 통해 다중 자원 관광 및 정보 안내도의 현황과 추세를 분석하고 요약하였다. 관광 지를 다양한 자원 유형에 따라 구분하여 각기 다른 대상의 요구를 충족 시키고, 각 자원 유형에 적합한 정보 안내도 설계 방법을 제시하였다. 첫 째, 유사한 관광지에서 발생하는 안내도의 단순화, 무질서화, 동질화 및 정보 전달력 약화 문제를 개선하였다. 둘째, 다중 자원 관광지의 증가하 는 발전 추세에 따라 새로운 정보 안내도 설계 방법과 그 잠재적 가치를 탐구하였다.

Recently, in the manufacturing industry, changes in various environmental conditions and constraints appear rapidly. At this time, a dispatching system that allocates work to resources at an appropriate time plays an important role in improving the speed or quality of production. In general, a rule-based static dispatching method has been widely used. However, this static approach to a dynamic production environment with uncertainty leads to several challenges, including decreased productivity, delayed delivery, and lower operating rates, etc. Therefore, a dynamic dispatching method is needed to address these challenges. This study aims to develop a reinforcement learning-based dynamic dispatching system, in which dispatching agents learn optimal dispatching rules for given environmental states. The state space represents various information such as WIP(work-in-process) and inventory levels, order status, machine status, and process status. A dispatching agent selects an optimal dispatching rule that considers multiple objectives of minimizing total tardiness and minimizing the number of setups at the same time. In particular, this study targets a multi-area manufacturing system consisting of a flow-shop area and a cellular-shop area. Thus, in addition to the dispatching agent that manages inputs to the flow-shop, a dispatching agent that manages transfers from the flow-shop to the cellular-shop is also developed. These two agents interact closely with each other. In this study, an agent-based dispatching system is developed and the performance is verified by comparing the system proposed in this study with the existing static dispatching method.

자율운항선박의 기술혁신과 상용화는 해운산업의 패러다임을 근본적으로 변 화시키고 있으며, 그 과정에서 인공지능의 발전이 중요한 역할을 담당하고 있 다. 그러나 디지털 융복합에 기반한 기술적 혁신에도 불구하고, 선원의 인권 보호와 프라이버시 침해 등과 같은 문제는 여전히 법적 사각지대로 남아있는 실정이다. 따라서 이 연구는「자율운항선박 개발 및 상용화 촉진에 관한 법 률」 제19조에 인권영향평가 조항을 신설함으로써 자율운항선박의 운항 과정 에서 발생할 수 있는 선원 인권 침해 요소를 사전에 식별하고 방지할 수 있는 규제적 장치를 마련하고자 한다. 특히 이 연구에서 제안하는 신설 조항은 자율 운항선박법 제19조의 개정을 통해 선원의 인권 보호와 해사데이터 보안을 담 보할 수 있는 의무 조항을 포함하도록 하고, 해양수산부장관이 자율운항선박의 시범운항 및 실증 과정에서 선원의 인권 보호를 위한 인권영향평가를 의무적으 로 시행할 수 있는 법적 근거를 명확히 하는 데 목적을 둔다. 더불어 이 연구는 2024년 기준 국회에서 논의 중인 「인공지능 기본법」 등의 관련 법령과의 연 계를 통해 자율운항선박과 연계된 이해관계자들의 프라이버시 및 데이터 보안 문제를 국내외 다중사례분석 방법에 기반하여 층위별로 분석하였으며, 국제해 사기구의 MASS Code 등 국제 규범과의 조화를 통한 제도 개선 방안을 포함하 고 있다. 따라서 이 연구는 향후 선원인권영향평가 기준의 실효성을 검증하여 자율운항선박의 상용화에 대비하여 사전예방의 관점에서 선원인권 침해를 최 소화하면서 신뢰성과 안전성을 갖춘 선박운항이 가능하도록 하는 법적·제도적 기초를 확립하는 데 기여할 것이다.