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.

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.

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.

This study aimed to develop a pavement management system suitable for the climate and traffic characteristics of Gangwon Province. This research focused on analyzing the asphalt pavement performance characteristics of national highways in Gangwon Province by region and developing prediction models for the current pavement performance and annual changes in performance. Quantitative indicators were collected to evaluate the condition of national highway pavements in Gangwon Province, including factors affecting road performance, such as weather data and traffic volume. The Gangwon region was then classified according to its topography, climate, weather, traffic volume, and pavement performance. Prediction models for the current pavement performance and annual changes in performance were developed for national highways. This study also compared the predicted values for the Gangwon region using a nationwide pavement performance-prediction model from other studies with the predicted values from the developed annual changes in the performance prediction model. This study established a foundation for implementing a pavement management system tailored to the unique climate and traffic characteristics of Gangwon Province. By developing region-specific performance prediction models, this study provided valuable insights into more effective and efficient pavement maintenance strategies in Gangwon Province.

The purpose of this study was to enhance the correlation between the dependent and independent variables in a prediction model of pavement performance for local roads on Jeju Island by applying K-means clustering for data preprocessing, thereby improving the accuracy of the prediction model. Pavement management system (PMS) data from Jeju Island were utilized. K-means clustering was applied, with the optimal K value determined using the elbow method and silhouette score. The Haversine formula was used to calculate the distances between the analysis sections and weather stations, and Delaunay triangulation and inverse distance weighting (IDW) were employed to interpolate the magnitude of the influencing factors. The preprocessed data were then analyzed for correlations between the rutting depth (RD) and influencing factors, and a prediction model was developed through multiple linear regression analysis. The RD prediction model demonstrated the highest performance with an R² of 0.32 and root-mean-square error (RMSE) of 1.48. This indicates that preprocessing based on the RD is more effective for developing an RD prediction model. The study also observed that the lack of pavement-age data in the analysis was a limiting factor for the prediction accuracy. The application of K-means clustering for data preprocessing effectively improved the correlation between the dependent and independent variables, particularly in the RD prediction model. Future research is expected to further enhance the prediction accuracy by including pavement-age data.

‘음악 감상과 비평’은 분석적인 음악 감상을 통한 학생들의 사고의 확장과 풍부한 감수성 경험 의 확대라는 두 가지 축을 함축하는 교과이다. 그러나 일반 선택 과목 이외로서의 기능을 하는 진 로 선택 교과의 성격상 본 교과와 연관된 교수⋅학습 방법에 대한 연구는 다소 미흡하였다. 나아 가 현재 2015 개정 교육과정에 근거해 활용되고 있는 교과서를 통해 음악 비평 방법에 대한 학습 체계의 부재를 확인하기도 하였다. 이에 본 연구는 감상과 비평 수업을 진행하는 데 있어 단계적 교수⋅학습 체계의 필요성에 주목하고, 다양한 학자들의 논의를 검토하여 단계적 교수⋅학습의 원리를 도출하였다. 특히, 나선형 교육과정을 계승한 스완윅(Swanwick)과 틸만(Tillman)의 음악적 발달(Musical Development) 모델을 토대로 본 연구는 단계적인 음악 비평 학습모형을 개발하였 다. 이 모형은 네 가지의 음악 비평 학습 단계와 각 단계의 비평 요소 및 내용을 함께 제시하고 있으며, 나선형으로 구현되어 시각적으로도 효과적인 형태를 띤다. 본 연구는 단계적인 음악 비평 학습모형과 더불어 그를 적용한 단계적 음악 비평의 절차와 수업 계획을 제시하고 있다. 또한, 이 모형을 수업 현장에 적용하는 데 있어 교수⋅학습의 맥락에서 고려되어야 할 점을 제안한다.

본 연구는 한국의 개발모형과 국가적 ‘매력’이 의도한 효과성을 달성하 는 데 필요한 조건을 북한의 지역개발 가능성을 중심으로 설명한다. 한 국이 공적개발원조 수혜국에서 공여국으로 전환되면서 영향력이 커지고 있으나, 동시에 점차 확대되고 있는 재정적 지원과 지식원조의 효과성에 관한 우려도 증대되고 있다. 남·북 관계에 관한 담론에서도 개방 후 북한 의 개발과 성장에 대해 개발협력 방식을 통한 한국식 모형 전수를 당연 시하는 논의들이 존재하지만, 잠재적 개발협력 파트너이자 수혜국인 북 한의 관점에서 한국식 모형이 우선순위 및 선호에 부합하고, 매력적일 것인지는 불투명하다. 본 연구는 한국에서 개발도상국으로의 일(一) 방향 의 원조는 국제개발협력 증진과 효과성에 크게 영향을 줄 수 있으며, 오 히려 북한과 같은 개발도상국에서 인식하는 한국의 ‘매력’ 및 선호와 한 국의 정부와 비영리단체가 제공할 수 있는 정책수단과 맞물려야 좋은 성 과를 보일 수 있다는 점을 주장한다. 이를 위해 최근 지속 가능한 개발 목표(SDGs)와 지방의 발전문제에 관심을 보인 북한에 대한 지역개발 논 의를 중심으로 국제개발 효과성 증진을 위한 방향을 제시한다.

This study aims to develop a comprehensive predictive model for Digital Quality Management (DQM) and to analyze the impact of various quality activities on different levels of DQM. By employing the Classification And Regression Tree (CART) methodology, we are able to present predictive scenarios that elucidate how varying quantitative levels of quality activities influence the five major categories of DQM. The findings reveal that the operation level of quality circles and the promotion level of suggestion systems are pivotal in enhancing DQM levels. Furthermore, the study emphasizes that an effective reward system is crucial to maximizing the effectiveness of these quality activities. Through a quantitative approach, this study demonstrates that for ventures and small-medium enterprises, expanding suggestion systems and implementing robust reward mechanisms can significantly improve DQM levels, particularly when the operation of quality circles is challenging. The research provides valuable insights, indicating that even in the absence of fully operational quality circles, other mechanisms can still drive substantial improvements in DQM. These results are particularly relevant in the context of digital transformation, offering practical guidelines for enterprises to establish and refine their quality management strategies. By focusing on suggestion systems and rewards, businesses can effectively navigate the complexities of digital transformation and achieve higher levels of quality management.

PURPOSES : This study aims to provide quantitative profile values for the objective evaluation of concrete surface profile (CSP) grades in concrete structures. The main aims are to quantify the CSP grade required for concrete surface pretreatment and proposing a more suitable CSP grade for structural maintenance. METHODS : Initially, the challenges in measuring concrete surface profiles were outlined by analyzing pretreatment work and profile samples of concrete pavements. Theoretical foundations for quantifying concrete surface roughness were established, and regression models including linear regression, cubic regression, and log regression were selected. Additionally, the interquartile range anomaly removal technique was employed to preprocess the data for regression modeling. RESULTS : Concrete CSP profiles were measured through indoor tests, and the measured data were quantified. Linear regression, cubic regression, and log regression models were applied to each CSP grade for comparative analysis of the results. Furthermore, comparative studies were conducted through adhesion strength tests based on the CSP grade. CONCLUSIONS : Our results are expected to establish objective standards for the pretreatment stage of concrete repair and reinforcement. The derived reference values can inform standards for the restoration and reinforcement of concrete structures, thereby contributing to performance improvement. Moreover, our results may serve as primary data for the repair and reinforcement of various concrete structures such as airports, bridges, highways, and buildings.

본 연구에서는 대학 교수학습센터에서 제공하는 학습지원 프로그램의 성과를 종합적으로 평가하기 위한 BSC(Balanced Score Card) 기반의 성과평가 모형을 개발하고 적용하는 데 있다. 문헌 연구를 통해 성과평 가의 이론적 배경을 조사하고, BSC 모형을 교육 분야에 맞게 수정하여 학습지원 프로그램에 적용 가능한 평가 체계를 설계하였다. 재무, 수요 자, 운영, 프로그램의 네 가지 관점에서 성과평가 지표를 설정하고, 이를 기반으로 대학의 다양한 학습지원 프로그램의 성과를 분석하였다. 분석 결과, 특정 프로그램들이 높은 성과를 보임을 확인하였으며, 동시에 개선 이 필요한 영역을 확인하였다. 개발된 BSC 기반 성과평가 모형은 대학 학습지원 프로그램의 다각도에서의 성과를 평가하는 데 유용하였으며, 프로그램의 강점과 개선점을 명확하게 확인할 수 있었다. 이 연구를 통 하여 대학 교수학습센터가 학습지원 프로그램의 질을 개선하고, 대학 교 육의 질적 향상에 기여하길 기대한다.

This study explores ways to enhance pre-service English teachers’ curriculum development competency through collaboration with in-service teachers. To this end, a course was designed to incorporate three key competencies of curriculum development (curriculum literacy, curriculum development competency, and curriculum evaluation competency) while adopting task-based language teaching and collaboration with inservice teachers as teaching methods. The designed course was implemented in a university for validation and revision. Ten pre-service English teachers participated in the course, where they developed English curricula in response to requests from three in-service middle school English teachers. A questionnaire survey conducted at the end of the semester with both pre-service and in-service teachers revealed that the proposed course model adequately worked to improve the three key competencies of English curriculum development among pre-service teachers. Further, collaboration with inservice teachers was found to enhance pre-service teachers’ responsibility and active engagement in curriculum development, while also providing practical assistance and creative teaching ideas to in-service teachers.

기후변화는 연안지역에 심각한 영향을 미치고 있으며 그 영향이 점점 증가할 것이라고 예상되는 바, 최근 기후변화 적응 및 리스크 평가에 있어 많은 연구들이 취약성과 함께 회복탄력성 개념을 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 기후변화 적응을 위한 연안재해 회복탄력성 측정 모형을 개발하는 것이다. 측정 모형 개발에 앞서 연안재해 회복탄력성에 대한 광범위한 문헌검토를 통해 취약성과 회복 탄력성에 대한 조작적 정의와 함께 여러 피드백 메커니즘이 포함된 개념적 프레임워크를 작성하였다. 연안재해 회복탄력성 측정 모형은 네 가지 측정값(MRV, LRV, RTSPV, ND)과 연안재해 회복탄력성 복합 지수(CRI)를 포함하고 있으며, 개발된 지수는 국내 연안침식 사례에 적용되었다. 또한 지수 등급에 따른 지역적 분석이 수행되었다. 연구 결과, 네 가지 회복탄력성 측정값을 통해 각 지점이 가지는 연안침식 회복탄력성의 다양한 특성을 파악할 수 있음을 확인하였다. 연안 회복탄력성 복합 지수의 매핑 결과 서해안 및 남해안 지역에 비해 동해 안 지역들은 연안침식 회복탄력성이 상대적으로 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 회복탄력성 측정 모형은 적응 이후의 이행전략에 대한 논의를 제공하는 도구로 활용될 수 있으며, 서로 다른 취약 지역 그룹 간 정책지원에 대한 우선순위를 결정하는 데 이용 가능하다.

Approximately 40,000 elevators are installed every year in Korea, and they are used as a convenient means of transportation in daily life. However, the continuous increase in elevators has a social problem of increased safety accidents behind the functional aspect of convenience. There is an emerging need to induce preemptive and active elevator safety management by elevator management entities by strengthening the management of poorly managed elevators. Therefore, this study examines domestic research cases related to the evaluation items of the elevator safety quality rating system conducted in previous studies, and develops a statistical model that can examine the effect of elevator maintenance quality as a result of the safety management of the elevator management entity. We review two types: odds ratio analysis and logistic regression analysis models.

This study was conducted to develop a model for predicting the growth of kimchi cabbage using image data and environmental data. Kimchi cabbages of the ‘Cheongmyeong Gaual’ variety were planted three times on July 11th, July 19th, and July 27th at a test field located at Pyeongchang-gun, Gangwon-do (37°37′ N 128°32′ E, 510 elevation), and data on growth, images, and environmental conditions were collected until September 12th. To select key factors for the kimchi cabbage growth prediction model, a correlation analysis was conducted using the collected growth data and meteorological data. The correlation coefficient between fresh weight and growth degree days (GDD) and between fresh weight and integrated solar radiation showed a high correlation coefficient of 0.88. Additionally, fresh weight had significant correlations with height and leaf area of kimchi cabbages, with correlation coefficients of 0.78 and 0.79, respectively. Canopy coverage was selected from the image data and GDD was selected from the environmental data based on references from previous researches. A prediction model for kimchi cabbage of biomass, leaf count, and leaf area was developed by combining GDD, canopy coverage and growth data. Single-factor models, including quadratic, sigmoid, and logistic models, were created and the sigmoid prediction model showed the best explanatory power according to the evaluation results. Developing a multi-factor growth prediction model by combining GDD and canopy coverage resulted in improved determination coefficients of 0.9, 0.95, and 0.89 for biomass, leaf count, and leaf area, respectively, compared to single-factor prediction models. To validate the developed model, validation was conducted and the determination coefficient between measured and predicted fresh weight was 0.91, with an RMSE of 134.2 g, indicating high prediction accuracy. In the past, kimchi cabbage growth prediction was often based on meteorological or image data, which resulted in low predictive accuracy due to the inability to reflect on-site conditions or the heading up of kimchi cabbage. Combining these two prediction methods is expected to enhance the accuracy of crop yield predictions by compensating for the weaknesses of each observation method.

PURPOSES : In this study, a model was developed to estimate the concentrations of particulate matter (PM2.5 and PM10) in expressway tunnel sections. METHODS : A statistical model was constructed by collecting data on particulate matter (PM2.5 and PM10), weather, environment, and traffic volume in the tunnel section. The model was developed after accurately analyzing the factors influencing the PM concentration. RESULTS : A machine learning-based PM concentration estimation model was developed. Three models, namely linear regression, convolutional neural network, and random forest models, were compared, and the random forest model was proposed as the best model. CONCLUSIONS : The evaluation revealed that the random forest model displayed the least error in the concentration estimation model for (PM2.5 and PM10) in all tunnel section cases. In addition, a practical application plan for the model developed in this study is proposed.