본 연구는 한국수력원자력(한수원)의 핵심 리더십 역량(합리적 의사결정, 비 전 제시, 구성원 육성, 신뢰 형성)이 구성원의 직무몰입과 조직몰입에 미치는 영 향을 실증적으로 분석하고, 리더의 코칭행동 조절효과를 검증하였다. 1,158명의 한수원 직원을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, SPSS 26.0을 활용해 기술통 계, 타당도 및 신뢰도, 상관관계, 다중회귀 및 조절효과 분석을 수행하였다. 분석 결과, 네 가지 리더십 역량은 모두 직무몰입과 조직몰입에 유의미한 영향을 미 쳤으며, 합리적 의사결정과 신뢰 형성이 상대적으로 강한 예측변수로 나타났다. 또한, 상사의 코칭행동은 이 관계를 강화하는 조절변수로서 중요한 역할을 했 다. 이러한 결과는 코칭역량이 단순한 지원 기능을 넘어 리더십 효과를 증진시 키는 핵심 촉진 요인임을 시사하며, 공공부문 조직의 리더십 개발과 역량 모델 설계 시 코칭을 필수 요소로 포함해야 함을 제언한다. 본 연구는 공기업 조직 내에서 인게이지먼트 제고를 위한 다차원적 리더십 접근의 필요성을 강조함과 동시에 실무적·정책적 측면의 시사점을 제공한다.

본 연구의 목적은 제2언어로서의 중국어 교육에서 읽기 및 스토리텔링을 통한 교 수법(TPRS)의 적용 사례를 분석하여 국내 중국어 교육에서의 효과와 적용 가능성을 검토하는 것이다. 이에 본고에서는 언어습득 이론에서 크라센의 입력 가설을 바탕으 로 TPRS의 개념과 절차를 이론적으로 정리하고, 중국에서 발표된 다양한 TPRS 교육 사례를 분석했다. 사례 분석 결과, TPRS 방식은 의미 중심 입력을 통해 학습자 의 참여를 효과적으로 유도하고 듣기, 말하기, 읽기, 문법 및 어휘 능력을 향상시키 는 것으로 나타났다. 이 연구는 스토리 기반 수업이 언어와 문화를 통합하고 학습자 의 공감을 촉진하며 자발적인 말하기를 장려하는 데 효과적이라는 것을 시사한다. 그러나 스토리 구성, 수업 설계, 교사 역량 부담, 전용 교재 부족 등의 과제가 존재 한다. 국내 중국어 교육에서 TPRS의 적용 가능성을 높이기 위해서는 스토리 뱅크 구축, 교사 연수 프로그램 개발, 기존 스토리를 수업에 활용할 수 있도록 재구성하는 방안이 필요하다고 제안한다.

Dawkins는 “넓은 의미의 모방”과 “밈”을 제시하여 “문화적 진화”의 원리를 설명하였다. 이후, 밈은 다양한 분야에 서 연구되고 인용되고 있다. 특히, 밈 현상은 PC 통신, 대중 인터넷 시대와 함께 스마트 환경, SNS 시대에 들어 더욱 활발히 확산하여 사회, 문화, 경제적 가치가 높아졌다. 이에 본 연구는 문헌 및 사례 연구를 기반으로 밈을 현상적으 로 분석, 관찰하였으며, “유전자 문화 공진화” 이론의 관점을 통해 밈 현상을 재해석하였다. 첫째, 모방은 타인의 생각을 가져오는 행위이며, 생각은 행동 표현형 또는 행동 표현형을 통해 생산된 유무형의 산물로 발현된다. 둘째, 사람이 다른 사람의 행동 표현형을 그대로 가져오거나 가져온 뒤 재구성하여 또 다른 사람에게 전달하는 현상을 밈현상이라고 재해석할 수 있다. 이러한 문화적 전달 현상을 기반으로 문화적 진화가 유발될 수 있다. 셋째, “밈적 경 험”, “밈 전개”, ‘밈 영향력’은 “인적, 환경적 조건”에 따라 변화한다. 이때, ‘전달 경험’, ‘인지 경험’, ‘모방 경험’으로 구성되는 밈적 경험은 상대적이며, 의도적 설계와 우연성이 공존한다. 이를 통해, 밈 현상 속 개인과 집단의 경험을 거시적 또는 미시적 관점으로 관찰, 해석할 수 있다. 이에 따라, 본 연구는 밈 이론을 우리가 사는 현실의 문제에 접근할 수 있는 실천적 도구이자 사람 중심 이론으로 전환하였다.

분리막 기반 이산화탄소(CO2) 포집 기술은 에너지 효율이 높고, 공정이 단순하며 모듈화가 가능하다는 장점으로 인해 다양한 산업 공정에서 주목받고 있는 차세대 탄소 저감 기술이다. 본 논문에서는 발전소, 시멘트 생산, 철강 제조, 바이 오가스 업그레이딩 등 주요 산업 공정에서의 CO2 포집 기술을 중심으로, 관련 분리막 소재, 공정 구성 방식을 포함한 실제 산업 응용 사례를 체계적으로 정리하였다. 특히 산업별 배출가스 조성, 운전 조건, 적용된 분리막의 특성과 성능을 비교⋅분 석하고, 시뮬레이션 연구 및 파일럿 규모의 실증 데이터를 바탕으로 분리막 공정의 성능과 한계를 다각적으로 평가하였다. 또 한 각 산업에서의 공정 조건에 따른 분리 전략과 적용 가능성을 제시함으로써, 분리막 기반 CO2 포집 기술의 현재 기술 수준 과 더불어 향후 상용화를 위한 과제 및 공정 최적화 방향에 대한 실용적 시사점을 도출하였다.

본 연구는 A대학의 PBL기반 혁신교수법이 대학생의 학습성과와 수업 만족도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구 대상은 2022년부터 2024년까지 PBL기반 혁신교수법이 적용된 강의를 수강한 514명의 학생이며, 사전-사후 설문을 통해 학습 역량 변화를 측 정하였다. 연구 결과, 의사소통능력, 문제해결능력, 자기주도적학습능력 모든 영역에서 유의미한 향상이 나타났으며, 수업 만족도 평균도 4.52로 높은 수준을 보였다. 특히, 학생 퍼실리테이터 활용, 팀 프로젝트 기반 학습, 경험학습 사이클 적용, 에듀테크 기반 수업 설계 등의 요소가 학습 성과 향상에 기여한 것으로 나타났다. 반면, 온라인 학습 도구 활용 만족 도는 상대적으로 낮아 향후 개선이 필요함이 확인되었다. 본 연구의 의 의는 다음과 같다. 첫째, 기존 강의식 교육의 한계를 극복하고, 학습자 중심의 문제 해결형 수업 모델이 실제 대학 교육 현장에서 효과적으로 구현될 수 있음을 실증적으로 검증하였다. 둘째, 학생 퍼실리테이터, 에 듀테크, 경험학습 사이클 등을 통합한 구체적인 운영 사례를 제시함으로 써, 타 대학에서도 적용 가능한 실천적 교수 전략을 제공하였다. 셋째, 혁신교수법의 효과성 평가 체계와 개선 방향(예: 퍼실리테이터 양성, 실 습형 수업과의 연계 등)을 제안함으로써 향후 교육 정책 수립에 기초자 료를 제공할 수 있는 기반을 마련하였다.

최근 팬데믹으로 인해 혼술 및 홈술 문화가 확산되고, 고급 주류에 대한 관심이 증가하면서 온라인 주류 구매 및 픽업 서비스 이용이 활성화되고 있다. 이에 따라, 온라인 주류 앱과 같은 디지털마케팅 채널에서 차별화된 사용자 경험(UX)이 핵심 경쟁 요소로 부각되고 있다. 이러한 상황에서, 본 연구는 디자인씽킹 기반 디지털마케팅 교육과정을 통한 UX 디자인 개선 프로젝트를 진행하여, 주류 앱 ‘데일리샷’의 온라인 주류 구매 경험을 향상시키기 위한 방안 도출 과정을 분석하는 것을 목표로 한다. 본 프로젝트는 디자인씽킹 기반 디지털마케팅 프로세스의 단계적 접 근을 활용하여 진행되었으며, 교육과정의 실습 활동으로 운영되었다. ‘탐색(Discover)’ 및 ‘정의(Define)’ 단계에서는 데스크 리서치를 통해 주류 시장과 소비자 트렌드를 분석하고, 사용자 리서치(사용성 평가, 앱 리뷰 분석, 심층 인터 뷰)를 수행하여 사용자의 니즈를 도출하였다. 연구 결과, 팬데믹 이후 증가한 주류 입문자들을 위한 ‘주류 입문 가이 드’의 필요성이 높아졌으며, 주류 소비가 단순한 음용을 넘어 취향을 공유하고 사회적 상호작용의 수단으로 활용되 고 있음이 확인되었다. 이러한 발견점을 바탕으로 ‘개발(Develop)’ 단계에서 개인화된 주류 추천 기능 강화, 네비게 이션 간소화, 커뮤니티 상호작용 기능 활성화 등의 UX 디자인 개선 방안을 제안하였다. 이를 통해, 데일리샷이 단순 한 주류 픽업 서비스를 넘어, 개인의 주류 취향을 탐색하고 차별화된 구매 경험을 제공할 수 있는 플랫폼으로 발전할 기반을 마련하고자 하였다. 본 연구는 디자인씽킹 기반의 디지털마케팅 프로세스가 주류 앱 UX 디자인 개선에 효과 적인 접근법임을 강조하고, 디자인씽킹을 적용한 디지털마케팅 교육과정이 학생들의 UX 실무 역량 향상에 기여할 수 있음을 보여주었다.

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.

This study investigates the cognitive characteristics and transition flow of team mental models in virtual reality environments (VRE) compared to Zoom-based collaboration during fashion design problem-solving processes. Using the VRE platform Spatial.io as a case study, the study examines how virtual reality technologies influence the formation of shared mental models among collaborators. The objective is to identify key cognitive features that VREs offer to support problem-solving in multidisciplinary fashion design collaborations. The study employed a comparative experimental design, involving professionals from fashion design, marketing, and production. Participants completed the design concept generation tasks in both VRE and Zoom environments, all interactions were recorded and coded, with the analysis focusing on cognitive transitions, verbal dynamics, and collaborative behavior patterns across both environments. The results reveal that VRE fosters higher frequencies of environmental interaction (EI-EI), cognitive integration (CIM-CI), and planning to execution transitions in team interactions (PP-PIM), forming multidirectional feedback loops. These features enhanced dynamic adaptation to environmental stimuli. In contrast, Zoom-based collaboration relied heavily on linear verbal communication, with fewer cognitive transitions and limited structural feedback loops, thereby reducing efficiency in idea evaluation and execution in team interaction. The study highlights the potential of VREs to transform collaborative practices in fashion design by enabling immersive and multidimensional interactions, contributing to advancing digital collaboration strategies in creative industries, with implications for education and interdisciplinary innovation.

The purpose of this study was to optimize the design of asphalt concrete pavements for Jeju Island by considering the regional characteristics of the island. This study employed an MEPDG program to determine the allowable traffic loads for class 4 vehicles by considering the axle loads, climate, and material properties. Samples of basalt asphalt concrete from Jeju were used to measure the dynamic modulus for material property estimation. The climate input was based on 30-year climate data from Jeju. The thicknesses and moduli of the subgrade, subbase, and asphalt layers were incorporated into the design. The regression-analysis program SPSS was used to develop a regression equation for the overlay design, factoring in the modulus and thickness ratios between the existing and overlay asphalt layers. A pavement-thickness design formula tailored to Jeju's characteristics was derived. An equivalent single-axle load factor (ESALF) formula was developed to facilitate traffic-load estimation for different roads, enabling the easy incorporation of varying traffic volumes into the design. The ESALF formula demonstrated a high correlation with the pavement thickness, subgrade conditions, and axle loads, whereas the pavementthickness design formula exhibited strong correlations with the pavement thickness, subgrade state, thickness ratios, and modulus ratios. The use of basalt aggregates in asphalt concrete pavements provides an economically viable and technically sound solution for Jeju. The proposed design methodology not only reduces costs but also enhances pavement performance and road safety. The developed formulas offer flexibility in adjusting designs based on specific traffic conditions, providing optimal pavement solutions for different road categories.

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.

본 연구는 중국 대학의 한국어 학습자를 대상으로 산출지향 접근법에 기반한 수업을 진행하고 그 수업 효과를 살피는 데에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 산출지향 접근법의 이론에 대해 알아보고 이에 기반한 한국어 수업을 설계하여 진행한 후 학습자들을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 산출지향 접근법에 기반한 한국어 수업은 주로 동기부여, 활 성화, 평가 단계에 따라 구체적인 활동을 구성하였다. 수업에 대한 인터 뷰 결과를 통해 학습자들은 새로 배울 내용에 대한 이해도와 흥미도가 높아졌고 보다 능동적으로 수업 활동에 참여하였으며 언어 산출 능력과 더불어 사고 능력과 동료 협력 능력도 향상되었음을 확인하였다. 반면 산출지향 접근법을 실제 수업에 적용할 경우 수업 시수의 부족, 학습자 언어능력의 부족으로 주어진 시간 내에 다양한 활성화 활동을 마무리하 기 어려울 것이라는 우려도 나타나고 있었다. 본 연구는 향후 POA에 기 반한 한국어 교육에 기초 자료를 제공할 수 있다는 데에 그 의의가 있 다.

디지털 기술의 지속적인 발전에 따라 가상 관광과 디지털 문화유산 탐방은 실제 관광을 보완하는 중요한 수단으로 자리 잡고 있다. 본 연구는 기술수용모델(Technol ogy Acceptance Model, TAM)을 적용하여 인지된 용이성, 인지된 유용성, 외부 변 수 측면에서 가상 관광 체험의 성과를 살펴보고, 이러한 요인들이 사회와 온라인 환 경에서의 커뮤니케이션 효과에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 한다. 이에 본 연구는 관련 대상자와의 심층 인터뷰를 실시한 연구 결과를 보면 인지된 용이성과 인지된 유용성이 이용자의 가상 관광 체험 수용과 홍보에 영향을 미치는 주요 요인 으로 밝혀졌다. 그리고 대영박물관, 바티칸 박물관, 스미소니언 자연사 박물관, 운강석굴 등 다양한 가상 관광 플랫폼의 사례도 분석하였다. 본 연구는 가상 관광 연구 에 대해 새로운 관점을 제시하고 가상 관광을 효과적으로 설계하는 방법에 대해 의 견을 제안하였다. 또한, 문화유산 가상 관광의 전파 및 홍보를 위한 이론적인 지침과 실제적인 조언을 제시하였다.

본 연구는 패션 산업현장에서 발생하는 실제 문제 해결을 위해 필요한 지식을 자기 주도적으로 학습하고, 이를 실제 상황에서 적용하여 협업을 통한 창의적인 문제 해결 능력을 습득할 수 있는 PBL 기반 디자이씽킹 을 활용한 패션디자인 수업모델을 제안하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구 내용은 PBL과 디자인씽킹의 핵심 요소들을 융합한 DT-PBL 모델 을 적용한 수업을 설계하고 부마민주항쟁 기념상품개발이라는 실제적인 시나리오를 중심으로 문제해결안을 도출해가는 수업 과정을 운영하였다. 수업 운영 결과, 학습자는 자기 주도적 학습 활동을 진행하는 과정에서 소통과 협업 능력을 발휘하여 창의적인 문제해결안을 도출하는 역량이 향상되는 학습 성과를 확인할 수 있었다. 따라서, DT-PBL은 패션 관련 전공 PBL 교과목 수업 설계 시 디자인씽킹을 활용하여 패션산업 현장의 실무를 창의적이고 자기 주도적으로 문제해결안을 도출할 수 있는 효율 적인 패션디자인 수업모델과 수업사례로 활용될 수 있기를 기대한다.

The construction industry stands out for its higher incidence of accidents in comparison to other sectors. A causal analysis of the accidents is necessary for effective prevention. In this study, we propose a data-driven causal analysis to find significant factors of fatal construction accidents. We collected 14,318 cases of structured and text data of construction accidents from the Construction Safety Management Integrated Information (CSI). For the variables in the collected dataset, we first analyze their patterns and correlations with fatal construction accidents by statistical analysis. In addition, machine learning algorithms are employed to develop a classification model for fatal accidents. The integration of SHAP (SHapley Additive exPlanations) allows for the identification of root causes driving fatal incidents. As a result, the outcome reveals the significant factors and keywords wielding notable influence over fatal accidents within construction contexts.

Governments around the world are enacting laws mandating explainable traceability when using AI(Artificial Intelligence) to solve real-world problems. HAI(Human-Centric Artificial Intelligence) is an approach that induces human decision-making through Human-AI collaboration. This research presents a case study that implements the Human-AI collaboration to achieve explainable traceability in governmental data analysis. The Human-AI collaboration explored in this study performs AI inferences for generating labels, followed by AI interpretation to make results more explainable and traceable. The study utilized an example dataset from the Ministry of Oceans and Fisheries to reproduce the Human-AI collaboration process used in actual policy-making, in which the Ministry of Science and ICT utilized R&D PIE(R&D Platform for Investment and Evaluation) to build a government investment portfolio.