In this study, we propose an adaptive traffic control method that utilizes predictions of near-future traffic arrivals at a signalized intersection based on real-time data collected at an upstream intersection to design acyclic traffic signal timing accordingly. The proposed adaptive control method utilizes a deep learning model developed in this study to predict future traffic arrivals at downstream intersections 24 s ahead based on upstream intersection data at 4 s decision intervals. Using the predicted arrival traffic volume, signal timings were designed to minimize delays. A rolling-horizon approach was employed to correct the prediction errors during this process. The performance of the proposed traffic signal control method was validated by comparing it with the traditional time-of-day (TOD) traffic signal operation method over a 24 h period. The results of comparative validation tests conducted through simulations in a virtual environment indicate that the proposed adaptive traffic control system operates efficiently to minimize average control delays. During the morning peak period, a reduction time of 43.19 s per vehicle (57.02%) was observed, whereas the afternoon peak period exhibited a reduction of 37.91 s per vehicle (48.35%). Additionally, data analysis revealed that the optimal phase length suggested by the pre-timed method, which assumes uniform vehicle arrivals, is statistically identical at a 95% confidence level to the average phase length of the adaptive traffic control system, which assumes random vehicle arrivals. This study confirms the necessity of adopting proactive real-time signal control systems that utilize a new traffic information collection method to respond to dynamic traffic conditions and move away from conventional TOD signal operation, which primarily focuses on peak commuting hours. Additionally, it confirms the need for a fundamental shift in the underlying philosophy traditionally used in traffic signal design

우리나라는 생활여건의 개선과 소득이 지속 증가함에 따라 선진국의 사례처럼 레저활동이 증가할 것으로 예상되었다. 특히 국 토 3면이 해양환경인 우리나라의 여건상 해양레저 분야는 단순한 여가활동을 넘어서 일자리 창출과 지역경제 활성화가 가능한 고부가가 치 산업으로서 주목을 받았고, 2000년대 들어서 국가와 지자체가 적극 추진을 도모하였다. 이와 관련하여 마리나산업은 해양레저의 성장 과 수요를 충족하기 위한 핵심시설로 주목받았고, 국가는 2014년 ‘거점마리나항만 조성사업’ 공모를 시행하여 당시 선정된 6개소에 국비 를 지원하였다. 그러나 조사한 결과, 10년이 지난 지금 6개소 중 2개소만 사업이 진행되어 있으며 1개소는 사업자체가 취소된 현실이다. 그럼에도 불구하고 최근 정부는 국정과제에 해양레저·관광산업의 성장을 위해 마리나항을 확충하는 내용을 발표하여, 앞으로도 고부가가 치 잠재력을 가진 마리나 산업을 조성하기 위한 노력이 지속될 것이다. 따라서 본 연구는 기존의 거점마리나 개소를 중심으로 현재 사업 진행현황과 제기된 문제점 등을 종합하여 민간투자 여건 개선과 배후지 활성화 위주의 사업계획 수립을 미래 거점마리나의 핵심 방향으 로 보고 관련한 조성 방안을 제시하였다.

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 연구의 목적은 2022 개정 교육과정 고등학교 신설 과목인 ｢도시의 미래 탐구｣가 학교 현장에서 성공적으로 안착하고 지리교과의 심화과목이자 진로 선택 과목으로서의 정체성을 살리기 위한 방안으로 공공데이터를 활용한 웹 기반 GIS 플랫폼을 개발하고, 교수･학습 모듈을 디자인하는 것이다. 이 플랫폼은 데이터 전처리, 시각화, 공간 분석을 위한 통합 도구를 제공하며, HTML과 JavaScript로 설계되어 저사양 기기를 포함한 다양한 교육 환경에서도 활용 가능하다. 본 연구는 또한 ｢도시의 미래 탐구｣교육과정에 부합하는 교수･학습 모듈을 개발하고, 지리탐구의 수업 실행 방식을 제안하였다. 학습자는 ‘도시’라고 하는 시민성의 공간을 과학적 인식, 개인적 반응, 비판적 사고를 통해 온전히 이해하게 되고, 도시의 역동성과 공간 불평등을 탐구할 수 있도록 설계되었다. 본 연구는 공공데이터와 지리정보기술을 통합한 본 연구는 지리교육에서 디지털 리터러시를 증진하고 비판적 탐구 역량을 강화한다는 점에서 의의가 있다.

최근 지구온난화를 동반한 기후변화가 가속화되고 있으며, RCP 8.5 시나리오에 따르면 21세기 말까지 연평균 기온은 4.8℃ 상승할 것으로 예상된다. 고온 환경은 식물체의 생장, 개화시기, 동화산물 함량에 영향을 미치는 것으로 알려졌다. 본 연구는 고온 환경에서 감자의 생장과 대사산물 변화를 Soil-Plant-Atmosphere-Research (SPAR) 챔버와 온도구배하우스를 사용하여 2018년부터 2020년까지 조사하였다. 그 결과, 고온 조건의 SPAR 챔버 및 온도구배하우스에서 개화시기가 약 5∼9일 빨라지는 것을 확인하였다. 고온 조건은 감자 생장을 촉진하며 동화산물 함량에 영향을 줄 것으로 생각되어 개화 3일 전(Days Before Flowering 3, DBF 3)과 개화 21일 후(Days After Flowering 21, DAF 21)의 엽록소, 카로티노이드, 당 및 전분 함량을 분석하였다. 생육 초기인 DBF 3에 엽록소와 카로티노이드 함량은 감소하였고, 자당 및 전분 함량은 유의하게 증가하였다. 하지만 생육 후기인 DAF 21에는 자당 및 전분 함량이 감소한 것으로 나타났다. 또한 개화와 관련 있는 유전자 발현을 qRT-PCR로 분석한 결과, 고온 조건에서 SP6A, PhyB, SP5G, COL1, COL2 유전자 발현이 증가한 것을 확인하였다. 결과적으로, 고온 환경은 개화 전 감자 잎의 자당 및 전분 함량과 개화 관련 유전자의 발현에 영향을 미쳐 감자의 개화시기를 앞당기는 것으로 판단된다.

디지털 기술의 발전으로 음악산업은 새로운 변화를 맞이하였다. 본 연구는 몰입형 공간음향 이 음악산업에 미치는 영향과 미래전망을 규명하여, 음악산업의 지속 가능한 발전에 기여하고 자 하였다. 이를 위해 문헌 조사와 사례분석을 통해 몰입형 공간음향의 실제 산업 적용 현황 과 그 영향력을 분석하였다. 연구 결과, 몰입형 공간음향은 아티스트의 창작 다양성 확대, 팬 과의 상호작용 강화, 새로운 수익 모델 창출 등 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그 러나 기술적 장벽과 수익 분배의 공정성 등 도전 과제도 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으 로, 음악산업의 지속 가능한 발전을 위해 포용적인 생태계 구축과 공정한 정책 수립의 필요성 을 제언하였다. 본 연구는 몰입형 공간음향이 음악산업의 미래를 밝게 비출 수 있는 가능성을 제시하였으며, 산업의 발전 방향에 대한 시사점을 제공하였다.

본 연구에서는 스웨덴의 신예 작가 요나스 요나슨이 2009년에 발표한 문학작품 『창문 넘어 도망친 100세 노인』을 중심으로 삶의 비극성을 긍 정적으로 재조명하고 전환시키기 위한 온작품읽기 과정을 통해 노년기 삶의 의미를 강화시킬 수 있는 미래시간조망과 희망의 직·간접적 사례를 탐구하고자 하였다. 이 작품은 알란 칼손이란 100세 노인을 세계사의 여 러 현장에 등장시키고 작가 특유의 개그 요소와 묵직하지 않은 문체로 서술해내면서 알란만의 '될 대로 될 것이다'라는 마인드와 새로운 삶의 시점을 풀어낸 소설이다. 텍스트 사례를 분석한 결과, 미래시간조망과 희 망은 노년기 삶의 의미를 강화시켜 줄 수 있는 중요요인으로 작용할 가능 성이 매우 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과를 근거로 노년기 삶의 의미 에 대한 보호요인으로서 미래시간조망과 희망을 확장할 수 있는 방안을 논의하였다.

도로 위 노면전차 트램를 포함한 다양한 이동수단 흐름을 원활하게 유지하기 위해서는 효율적인 교통 신호 제어가 필요하다. 검증 되지 않은 기술의 현장 평가는 교통안전 측면에서 위험하기에 대부분 가상환경을 통해 적용 기술검증을 선행한다. 본 연구는 다양한 교통신호 제어 알고리즘을 센터 수준에서 적용하는 가상 실험환경 마련을 위한 기능적 요구사항을 정의한다. 기능적 요구사항으로 가 상환경 센터 기반으로 실험을 시작하거나 중지하는 기능, 교통량 등 입력값을 입력하는 기능 등의 기본적 요구사항을 도출하였다. 이 렇게 정의된 기능적 요구사항은 향후 트램 등 다양한 교통수단을 대상으로 하는 가상환경 센터 구축 과정에 효율적으로 참조될 수 있 을 것으로 기대된다.

본 연구는 보행로에서 주행하는 자율주행로봇의 경로 최적화를 위한 D*알고리즘 수정에 중점을 두고 있다. 기존의 D*알고리즘은 자율주행 로봇이 장애물을 인식하고 회피하는 방식으로 설계되었지만, 실제 보행환경에서는 보행로를 통행하는 사람들이 로봇을 인지 하고 스스로 회피하는 경향이 관찰되었다. 라이다 센서를 통해 수집된 사람들의 궤적 데이터를 분석하여, 사람들이 자율주행 로봇을 회피하기 시작하는 평균 거리와 회피 각도를 파악하였다. 이를 바탕으로, 사람들이 로봇을 회피할 의사가 있을 때 로봇이 기존 최적경 로를 유지하도록 하고, 그렇지 않은 경우에만 회피 경로를 채택하는 수정된 D*알고리즘을 제안하였다. 실험 결과, 수정된 D*알고리즘 을 적용한 자율주행 로봇은 운행 효율과 주행 시간 측면에서 기존 방식 대비 우수한 성능을 보였다. 이러한 연구는 제한된 배터리 용 량 하에서도 효율적인 주행이 가능하도록 하여 자율주행 로봇의 보행로 사용을 최적화하는 데 기여할 것으로 기대된다.

As the number of enlistees decreases due to social changes like declining birth rates, it is necessary to conduct research on the appropriate recalculation of the force that considers the future defense sufficiency and sustainability of the Army. However, existing research has primarily focused on qualitative studies based on comprehensive evaluations and expert opinions, lacking consideration of sustained support activities. Due to these limitations, there is a high possibility of differing opinions depending on perspectives and changes over time. In this study, we propose a quantitative method to calculate the proper personnel by applying system dynamics. For this purpose, we consider a standing army that can ensure the sufficiency of defense between battles over time as an adequate force and use battle damage calculated by wargame simulation as input data. The output data is the number of troops required to support activities, taking into account maintenance time, complexity, and difficulty. This study is the first quantitative attempt to calculate the appropriate standing army to keep the defense sufficiency of the ROK Army in 2040, and it is expected to serve as a cornerstone for adding logical and rational diversity to the qualitative force calculation studies that have been conducted so far.