This study evaluated the short- and long-term prediction performances of a transformer-based trajectory-forecasting model for urban intersections. While a previous study focused on developing the basic structure of a transformer model for future trajectory prediction, the present study aimed to determine a practical prediction sequence length. To this end, multiple transformer models were trained with output sequence lengths ranging from 1 s to 10 s, and their performances were compared. The trajectory data used for training were generated through a microscopic traffic simulation, and the model accuracy was assessed using the metrics average displacement error (ADE) and final displacement error (FDE). The results demonstrate that the prediction accuracy decreases significantly when the output trajectory length exceeds 3 s. Specifically, straight-driving trajectories exhibit rapidly increasing errors, while turning trajectories maintained a relatively stable accuracy. In contrast, for turning-driving trajectories, prediction errors increased sharply during short-term forecasting, but the increase was more gradual in long-term forecasts. Additionally, the long-term prediction models produced higher errors even in the initial 1-second outputs, implying a tendency toward conservative inference under uncertain future scenarios. This conservative behavior is likely influenced by the model’s effort to minimize the overall loss across a broader prediction window, especially when trained with Smooth L1 loss function. This study provides practical insights into model design for edge-computing environments and contributes to the development of reliable short-term trajectory prediction systems for urban ITS applications.

Given the hazards posed by black ice, it is crucial to investigate the conditions that contribute to its formation. Two ensemble machinelearning algorithms, Random Forest (RF) and Extreme Gradient Boosting (XGBoost), were employed to forecast the occurrence of black ice using atmospheric data. Additionally, explainable artificial intelligence techniques, including Feature Importance (FI) and partial dependence Plot (PDP), were utilized to identify atmospheric conditions that significantly increase the likelihood of black ice formation. The machinelearning algorithms achieved a forecasting accuracy of 90%, demonstrating reliable performance. FI analysis revealed distinct key predictors between the algorithms: relative humidity was the most critical for RF, whereas wind speed was paramount for XGBoost. The PDP analysis identified the specific atmospheric conditions under which black ice was likely to form. This study provides detailed insights into the atmospheric precursors of frost/fog-induced black ice formation. These findings enable road managers to implement proactive winter road maintenance strategies, such as optimizing anti-icing patrol routes and displaying warnings on various message signs, thereby enhancing road safety.

본 연구는 Rolling Asymmetric VAR-BEKK-GARCH 모형으로 한·중·일·미 4개 주식 시장 변동성의 비대칭 전이효과를 분석하였다. 연구는 시장 변동성의 정태적인 전이 효과뿐만 아니라 시간가변적인 비대칭 전이효과를 파악하였다. 분석 결과에 따르면, 중국 시장 호황기에는 비대칭 변동성 전이효과의 부호가 대체로 음(-)으로, 시장 불황기나 불안정 시기에는 양(+)의 부호로 나타났다. 또한, 한국, 일본, 미국 등 시장의 충격이 중국 시장 변동성에 대한 영향은 비교적 일관된 방향성을 보이며, 반면에 중국발 충격이 타 시장의 변동성에 미치는 영향은 시간가변적인 특징을 나타냈다. 이는 중국 금융 시장의 동태적 특성을 파악하는 데 유의미한 시사점을 제공할 수 있다.

본 연구는 부부의 성역할 인식과 행복감, 삶의 만족도의 관계를 분석 하기 위해 행위자-상대자 상호의존모형(Actor-Partner Interdepence Model:APIM)을 적용하였다. 연구에서는 기혼 부부 622쌍(총 1,244명)을 대상으로 가사, 양육 및 성평등 인식에 대해 남편과 아내 동시에 조사한 실태조사를 활용하였으며, APIM을 활용하여 남편과 아내가 서로에게 미 치는 영향을 동시에 분석하였다. 연구결과, 행위자 효과 측면에서 남편의 성역할 인식이 전통적일수록 본인의 행복감이 낮아지는 것으로 나타났 다. 상대자 효과에서는 남편의 성역할 인식이 전통적일수록 아내의 행복 감과 삶의 만족도가 낮아지는 경향을 보였다. 기존 연구들이 개인을 중 심으로 영향 요인을 분석한 것과 달리, 본 연구는 기존의 연구들이 주로 개인을 단위로 영향 요인을 분석한 것과 달리, 부부 단위를 분석하여 성 역할 인식과 행복감, 삶의 만족도의 관계를 보다 체계적으로 탐구하였다. 이를 통해 부부의 성역할 인식이 행복과 삶의 만족도에 미치는 영향을 살펴보고, 개인 및 부부의 행복 및 삶의 만족의 증진을 위한 실천적 시 사점을 제시하였다.

목적 : 본 연구는 근시에서 굴스트란드 모형안에 편심 렌즈를 적용했을 때의 광학적 효과를 분석하고자 하였다. 방법 : 굴스트란드 모형안은 3D 시뮬레이션 프로그램을 사용하여 정밀하게 설계하였으며, 근축 근사 없이 정확 한 분석을 제공하는 광선 추적 기술을 적용하여 편심 렌즈로 인한 초점거리와 굴절력의 변화를 정밀하게 조사하 였다. 결과 : 렌즈 중심축의 편심이 초점거리, 굴절력, 광 경로 차이에 미치는 영향을 다양한 편심 조건에서 분석하였 으며, 특히 중심축으로부터 일정 높이에서 평행광선이 입사하는 경우를 집중적으로 조사하였다. 광선의 입사 높이 가 극도로 커짐에 따라 편심의 효과는 감소하고, 출사 광선의 초점은 서로 가까운 지점으로 위치하는 것이 확인되 었다. 렌즈와 눈의 굴절력과 편심에 따른 프리즘 굴절력 효과를 포함하는 전체 굴절력은 광선의 입사 높이가 감소 함에 따라 크게 변화하는 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구 결과는 사시 및 사위와 같은 시각적 이상을 교정하기 위해서, 의도적으로 편심된 렌즈를 설계하 고 처방하는 데 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 편심 렌즈 설계 시 발생할 수 있는 비선형적 광학 효과를 최소화하여 사용자에게 최적의 시각적 성능 제공을 보장할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 한국 기상대 데이터를 활용하여 콘크리트 포장의 깊이별 온도를 예측하는 ANN(Artificial Neural Network) 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존의 열평형 방정식 기반 모델은 특정 지역의 기상 데이터를 필요로 하기 때문에 일반적인 적용이 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 ANN을 활용하여 기상대 데이터를 기반으로 범용적 인 온도 예측 모델을 개발하고자 한다. 이를 통해 다양한 지역 및 환경 조건에서도 적용 가능한 모델을 구축하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 2017년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지의 1시간 단위 기상 및 온도 데이터를 활용하며, 0.05m, 0.15m, 0.25m, 0.35m, 0.45m 깊이별 온도 데이터를 학습 데이터로 사용한다. 입력 변수로는 기온, 풍속, 강수량, 습도, 일 조량, 일사량, 적설량, 적운량, 지면온도를 포함한다. 이러한 다양한 기상 데이터를 활용하여 신경망 모델을 학습하고, 기 존 방식보다 높은 정확도를 확보하는 것이 연구의 핵심 목표이다. 기존 ANN 구조인 O = WI + B에서 확장된 O = W(I + (WI + B)) + B 형태의 비선형 구조를 적용하여 기존 모델이 가지는 비선형 관계 반영의 한계를 극복하고자 한다. 또한, 선형 다중 은닉층 모델과 비선형 다중 은닉층 모델을 각각 개발하여 성능을 비교하고, 비선형 모델의 필요성과 일반화 능력을 평가할 예정이다. 최종적으로 두 모델의 성능을 평균 제곱 오차 및 평균 절대 오차 등과 같은 평가 지표들을 이용하여 비교 분석하고, 가장 적합한 모델을 도출하고자 한다.

본 연구는 한국어교육 분야의 기존 메타버스 관련 개별 연구를 혼합연 구의 방법으로 종합적으로 분석하고 수업 모형 개발을 통해 구체적인 교 육 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 먼저 일차 선정된 한국 어교육 분야의 학술지 논문 및 학위논문 52편을 대상으로 통합 요소를 도출하고, 양적·질적·혼합적 방법으로 결과를 통합하였다. 먼저 양적 통 합 결과 교육 분야에서 많이 활용되는 플랫폼, 학습자 대상 및 숙달도 수준의 경향성을 확인할 수 있었다. 다음으로 혼합적 통합 결과 메타버 스 활용 수업에 대한 인식과 기대, 몰입감 및 실재감과 관련된 의견을 통합할 수 있었다. 마지막으로 질적 통합 결과 기존 연구에서 제안한 수 업 모형 사례를 분석하고 교육 방안과 방향성 내용을 통합하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 메타버스 활용 모듈식 한국어 수업 모형을 제안 하였다. 이 모형은 지식 중심, 상호작용 중심, 수행 중심 모듈로 구분되 며 수업 환경이나 학습자에 따라 적용할 수 있도록 구성되어 효용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

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 연구는 청소년의 삶의 만족도에 영향을 미치는 주요 요인을 탐색하 기 위해 의사결정나무모형과 로지스틱 회귀분석을 활용하였다. 연구는 경 상북도 내 중학교 5개교에 재학 중인 1,716명의 학생들을 대상으로 수행 되었으며, 부모양육태도, 교사와의 관계, 친구관계, 사회정서역량 등을 주 요 독립변인으로 설정하였다. 분석은 SPSS 28.0과 Stata 16.0을 활용하 여 이루어졌으며, 기술통계, 상관관계분석, 의사결정나무모형, 로지스틱 회 귀분석 등을 수행하였다. 분석 결과, 의사결정나무모형에서는 사회정서역 량 중 자기인식(자기개념)이 삶의 만족도에 가장 중요한 요인으로 확인되 었으며, 부모양육태도 중 따뜻함과 자율지지, 친구관계, 그리고 자기관리 (목표관리)와 (정서조절)도 주요한 영향을 미치는 변수로 나타났다. 로지스 틱 회귀분석에서는 부모양육태도(따뜻함(OR=1.700), 자율지지(OR=1.549)), 교사와의 관계(OR=1.508), 친구관계(OR=1.893), 사회정서역량 중 자기인 식(자기개념)(OR=1.646)과 자기관리(정서조절(OR=1.365), 목표관리(OR=1.279)) 가 삶의 만족도를 유의미하게 예측하였다. 이 연구는 청소년들의 삶의 만 족도를 향상시키기 위해 가정과 학교에서 제공하는 사회적 지지 및 사회 정서역량 개발의 중요성을 강조하며, 이를 위한 교육적·정책적 개입 방안 을 제시한다. 향후 연구에서는 다양한 지역과 연령대를 포함한 종단적 연 구를 통해 보다 일반화된 결과를 도출할 필요가 있다.

In this study, we aim to classify personal mobility (PM)-related traffic crash data into four categories: PM-to-vehicle, PM-to-pedestrian, PM-single, and vehicle-to-PM crashes, and analyze the factors influencing the severity of each crash type. To overcome the limitations of existing studies in explaining the impact of independent variables on ordinal dependent variables, a random forest model was combined with the Shapley additive explanation technique. This approach visualizes the influence of independent variables on a dependent variable, providing clearer insights and enhancing interpretability. The analysis of PM traffic accidents, categorized into at-fault, single-vehicle, and victim accidents, revealed distinct key factors for each type. The main contributors to the severity of crashes caused by PM are traffic violations by teenagers and collisions with elderly pedestrians. Single-vehicle accidents were predominantly caused by overturn incidents, with inadequate driving skills among PM users aged 40 years and older, and significantly increasing severity. Victim accidents primarily occur at intersections, where the behavior of the at-fault driver and age of the PM user are critical factors influencing the severity. We identified various factors influencing the severity of PM crashes by type, highlighting the need for tailored policy measures. Proposed policies include physically separating bicycle–pedestrian shared spaces and strictly regulating illegal PM sidewalk riding, introducing PM licenses for teenagers to ensure compliance with traffic rules, and implementing regular safety education programs for all age groups. Although this study applied a new analytical technique, it relied on limited crash data, thus limiting the results to estimates.

This paper presents a finite-difference method (FDM)-based heat-transfer model for predicting black-ice formation on asphalt pavements and establishes decision criteria using only meteorological data. Black ice is a major cause of winter road accidents and forms under specific surface temperature and moisture conditions; however, its accurate prediction remains challenging owing to dynamic environmental interactions. The FDM incorporates thermodynamic properties, initial pavement-temperature profiles, and surface heat-transfer mechanisms, i.e., radiation, convection, and conduction. Sensitivity analysis shows the necessity of a 28-d stabilization period for reliable winter predictions. Black-ice prediction logic evaluates the surface conditions, relative humidity, wind speed, and latent-heat accumulation to assess phase changes. Field data from Nonsancheon Bridge were used for validation, where a maximum prediction accuracy of 64% is indicated in specific cases despite the overestimation of surface temperatures compared with sensor measurements. These findings highlight the challenges posed by wet surface conditions and prolonged latent-heat retention, which extend the predicted freezing duration. This study provides a theoretically grounded methodology for predicting black ice on various road structures without necessitating additional measurements. Future studies shall focus on enhancing the model by integrating vehicle-induced heat effects, solar radiation, and improved weather-prediction data while comparing the FDM with machine-learning approaches for performance optimization. The results of this study offer a foundation for developing efficient road-safety measures during winter.

본 연구는 자기결정성이론과 계획행동이론의 통합모델을 기반으로 미 술관 관람객의 기본심리욕구가 행동의도에 미치는 영향에서 행동구성개 념의 매개효과를 확인하여 행동을 예측하는 모형을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 2024년 6월 18일부터 7월 7일까지 설문조사를 실시하여 총 273명의 응답 자료를 구조방정식 모형 분석하였다. 주요 연구결과는 다 음과 같다. 첫째, 모든 변인은 행동의도에 정적 상관을 보였다. 둘째, 기 본심리욕구와 행동의도 간의 관계에서 행동구성개념은 완전 매개효과를 보였다. 셋째, 기본심리욕구는 행동의도에 직접적인 유의미한 영향을 미 치지 못했다. 이러한 결과는 관람객의 재관람의도나 구전의도 등의 패턴 을 이해함으로써 미술관 운영 활성화를 위한 방안을 모색할 수 있다는 점에서 연구의 의의를 둔다.

본 연구의 목적은 수퍼바이지 코치의 전문성 발달단계 구분과 기준을 정립하 고 각 발달단계에 적합한 효과적인 수퍼비전 내용을 제시하며, 이를 기반으로 수 퍼비전 주체와 방법을 적용할 수 있는 한국형 코칭 수퍼비전 모형을 개발하는 데 있다. 이를 위해 문헌 연구를 기초로 수퍼비전의 구성요소의 초안을 작성하여, 코칭 수퍼비전 전문가의 심층 면담과 한국코치협회 코칭 수퍼비전 연구모임의 포커스 그룹(FGI) 인터뷰, 개방형 설문조사를 통해 초안을 확정하였다. 이후, 25 명의 패널에게 3단계에 걸친 델파이 조사를 통하여 모형을 타당화 하고 수정⋅ 보완 후, 최종모형을 확정하였다. 최종적으로 대분류 4개, 소분류 13개의 수퍼비 전 영역과 총 90개의 수퍼비전 내용이 도출되었으며 세부적으로 ‘코칭역량’ 3개 영역 32개 내용, ‘코칭활동’ 3개 영역 30개 내용, ‘윤리’ 2개 영역 14개 내용, ‘자문’ 2개 영역 14개 내용이 도출되었다. 수퍼바이지 코치의 발달단계를 의존기, 성장 기, 숙련기, 통합기의 4단계로 구분하였고, 의존기는 기초적인 코치 기슬 습득과 실무역량증진, 성장기는 코칭 기법확장과 전문성 역량 강화, 숙련기는 혁신적 코 칭 접근법, 수퍼바이지의 협력적 지도, 통합기는 통합적 코칭 수퍼비전 확립으로 정리하였다. 본 연구는 이를 통해 수퍼바이지 코치의 질적 성장을 지원하는데 기 여하고자 한다.

In order to design a seismic safety of a cabinet affected by an earthquake, vibration analysis was performed using a model cabinet. In order to analyze the vibration characteristics of the cabinet under earthquake conditions, 3D finite element analysis was performed using ANSYS Workbench and SolidWorks. The modal analysis of the cabinet showed nine natural modes and natural frequencies, and showed the deformation and vibration of the cabinet panel for each mode. The frequencies of the 1st and 2nd modes, which are low modes, were 10% of the natural frequency value of the 9th mode, so it was easy to predict the possibility of resonance occurrence. The response spectrum due to the earthquake showed that the displacement, acceleration, and stress distribution of the cabinet had different behaviors in the x, y, and z directions, and especially showed very large values in the z direction. Although the vibration characteristics of the structure were evaluated using the modal characteristics and response spectrum for the cabinet, research on the application of a tuned mass damper is necessary for the dynamic characteristics process of the cabinet due to an earthquake and resonance reduction.

The present study was undertaken to ascertain the temperature development characteristics of Phthorimaea operculella (Lepidoptera: Gelechiidae) across its various developmental stages. To this end, the insect was subjected to six constant temperature conditions (13, 17, 25, 27, 32, 34±1°C), relative humidity (RH) levels of 65±5%, and photoperiods of 16 : 8 h light/dark. The developmental time of larvae was longest at 13°C, and as the temperature increased up to 35°C, the developmental time tended to become shorter. At the pupal stage, all individuals developing at 13°C perished and were excluded from the calculation of the development period for the development model. To ascertain the relationship between temperature and development, a regression model was employed for analysis. The lower threshold temperature of the total immature stage was determined to be 9.4°C, and the thermal constant was found to be 454.5DD. In the analysis of the temperature-development experiment, the Lactin 2 model exhibited an optimal fit (R 2=0.90-0.98) for the total immature stage of P. operculella.

상수도 시스템에서의 사고 발생은 사용자들의 물 이용 불편으로 인해 막대한 사회경제적 피해를 초래할 수 있는 위협 요인이며, 따라서 수도사업자들은 수도정비기본계획 등을 통해 상수도 사고를 빠르게 복구하고, 피해 규모를 최소화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 상수도 시스템에서 발생하는 관로사고 상황에 대하여 회복탄력성을 정량적으로 평가하고, 비상급수 방안을 포함한 사고 대응 전략의 효과를 분석하기 위한 평가 모형을 개발하였다. 개발 모형은 시스템의 회복탄력성에 기여하는 다양한 특성들을 반영할 수 있는 시간단위 공급 부족량과 충족률 지표를 통해 회복탄력성을 평가하며, 국내 지방상수도 시스템의 특정 구역을 대상으로 관로사고 시나리오를 모의하여 개발 모형의 적용 효과를 검증하였다. 결과적으로 개발 모형을 통해 비상연계관로, 배수지 충수, 병물 공급 등 비상대응 방안의 효과를 정량적으로 평가하였으며, 이를 통해 시스템의 회복탄력성 향상을 위한 설계 및 운영 전략 수립의 가능성을 확인하였다.

안정적이고 효율적인 수자원 공급을 보장하는 것은 가정, 산업, 공공 보건 분야 복지에 필수적이다. 상수도 시스템에서 이상을 감지하기 위해 데이터 모델, 수리 모델 기반 시뮬레이션 등 다양한 접근 방식을 통해 이상감지 역량이 꾸준히 향상되어 왔으나, 현장 적용 및 검증에 한계가 있어 실질적인 활용은 폭 넓게 이루어지지 못하고 있다. 실제 적용 가능한 이상감지 시스템 측면에서, 본 연구에서는 유량 및 압력 계측 데이터를 활용하여 시스템 내 이상 발생을 신속하게 감지하고 개략적인 위치를 파악하기 위한 실시간 이상감지 및 탐색 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 유량수지 분석, 유량-수두손실 관계, EPANET 기반 수리 해석 방법을 통합하여 이상 감지 및 위치 파악의 정확성을 개선시키고자 하였다. 현장 실험 결과, 제안된 모델은 높은 신뢰도에서 시스템 내 이상유량의 발생을 효과적으로 감지하고, 발생 구간을 파악할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구 성과는 시스템의 실시간 이상 감지 및 운영관리를 위한 실효성 있는 접근 방식을 제공함으로써 상수도 시스템의 지속 가능하고 회복력 있는 운영관리에 기여할 것으로 기대된다.

고자리꽃파리는 양파 및 마늘 등 Allium 속에 속하는 농작물의 중요한 해충으로 전 세계적으로 온대 지역에서 경제적 해충으로 취급하고 있다. 본 연구는 고자리꽃파리의 발생 기준점을 정하여 연간발생양상을 해석하고, 초기방제 시기를 설정할 수 있도록 월동 번데기 우화모형을 개발하고자 수행하였다. 고자리꽃파리 월동 번데기의 온도발육 모형으로 선형 및 비선형 모형을 추정하고, 발육기간 분포모형과 결합하여 월동번데기의 성충으로 우화시기 예측모형을 수립하였다. 비선형 모델의 경우 3-매개변수 Lactin 수식과 저온에서 온도와 발육률 간의 선형성을 높이기 위해 마지막 매개변수 (λ)를 선형모형의 절편으로 대체한 4-매개변수 수식을 사용하였다. 일일 평균기온을 이용하여 50% 성충 우화일을 예측한 결과, 선형모형 기반의 적 산온도 모형(DD, degree-day) 및 선형 또는 비선형 모형을 적용하여 발육률을 누적하는 발육률 적산 모형(RS, rate summation) 모두 실측값과 큰 차이를 보였다. 반면 시간별 온도를 입력변수를 사용한 경우, 3-매개변수 모델을 제외한 사인곡선법 기반의 DD 모형, 선형 RS 모형, 4-매개변수 비선 형 RS 모형의 평균편차는, 실제 관측치와 3일 이상 차이가 나지 않았다. 최종적으로 시간별 온도자료를 이용하고, 발육모형으로 선형과 4-매개변수 비 선형 모형을 적용하는 RS 모형을 활용 가능한 모형으로 선정하였다. 선형 RS 모형은 두 번의 포장적합(1984, 1987)에서 실제 관측값과 편차가 3일 이내로 차이가 없었다. 비선형 RS 모형은 1984년 적합에서 0.8일의 편차로 정확했지만 1987년 적합에서는 6.5일의 평균편차를 보였다.

본 연구에서는 전공교과목이 아닌, 기초학문과 지역사회의 필요를 연계하는 방식 을 모색하는 과정에서 ‘미래사회와 디지털지식’이라는 교양 교과목을 선택하여, 실생 활에 접근해 있는 스마트 폰 활용 교육이라는 학습 주제로 노인대학, 장애 기관 등 협력하여 서비스 러닝 활동을 진행하였다. 대학 교양 과목 강의에 실제 적용하고 있는 서비스러닝 기반 교양 교과목의 만족도 모형의 연구가설을 구축하여 서비스러 닝 기반 교과목 교수법 확대에 대한 효과를 알아보고자 하였다. 특히 본 연구에서는 서비스러닝 기반 교양 교과목의 만족도 모형을 통해 만족도에 정(+)의 영향을 미치 는 요인이 무엇인지를 살펴보고, 만족도는 추천과 확대 적용에 정(+)의 영향을 미치는지에 대해서 살펴보았다. 실증분석 결과, 서비스 러닝 교수법을 활용한 교육 봉사 활동이 자존감에 가장 큰 영향을 미치며, 이는 수업의 전반적인 만족도에 중요한 요 인으로 작용하는 것으로 나타났다. 또한, 교육 봉사활동 시간이 적절한 경우, 학생들 은 수업의 전반적인 만족도보다도 서비스 러닝 교수법이 적용된 교과목을 후배들에 게 추천하고 권하는 경향이 있음을 확인하였다. 아울러, 수업에 대해 전반적으로 만 족한 학생들은 서비스 러닝 교수법의 확대 적용에 긍정적인 입장을 보이는 것으로 분석되었다.

본 연구는 현재의 표고버섯 시장 및 수급상황과 신선 표고버섯 생산을 위해 사용되는 접종배지의 영향력을 반영하기 위한 목적으로 수행하였다. 이를 위해, 분석에 사용한 자료의 시간적 범위는 2000년부터 2022년까지의 연도별 시계열자료이다. 분석방법은 전대수를 적용한 선형회귀모형을 적용하였다. 분석 결과, 모형은 통계적으로 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 특히, 수요의 가격 탄성치는 –1.10%로 나타나 신선 표고버섯 가격이 1% 증가할 때, 수요량은 1.10% 감소하였다. 공급의 가격 탄력성은 비탄력적인 것으로 나타났으며 신선 표고버섯 가격이 1% 증가할 때 공급량은 0.33% 증가시키는 것으로 분석되었다. 본 연구의 차별성은 톱밥접종배지가 공급량에 미치는 영향과 최근의 소비시장의 상황을 반영한 모형을 추정했다는 것이다. 본 연구의 결과는 향후 신선 표고버섯의 원산지 변경에 따른 경제적 효과분석과 톱밥접종배지 생산자에 대한 지원 정책 개발을 위한 정책실험에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.