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.

PURPOSES : The primary purpose of this study is to develop a framework for predicting the demand and distribution of pedestrians when an open space zone is built at the top through the undergroundization of the Gyeongin Expressway. METHODS : After analyzing the current status through a survey on the number of people, students, surrounding traffic volume, and future socioeconomic indicators, the rate of change in the floating population and the rate of increase and decrease in the traffic volume of pedestrians were calculated to evaluate the effect. In addition, microscopic analysis results were derived by setting a pedestrian analysis zone (PAZ). A walking environment index (WEI) was developed that can quantitatively evaluate the degree of walking activation by indicating walking-related surrounding environmental factors. Based on this, a walking demand prediction model was developed. In addition, the results were validated by calculating the walking volume through a micro-simulation in/around the open space zone. RESULTS : The number of crosswalks and schools, transit development indicators, and pedestrian volume increased as the WEI value increased. However, the log form of the distance was observed to be a factor that reduced walking. CONCLUSIONS : This study attempted to reliably predict the demand for walking on the Gyeongin Expressway by calculating the amount of induced walking and the amount of passing walking. The pedestrian demand can be boosted by improving walking environments.

본 연구는 인공지능과 블록체인 기반 사회 복지 서비스 사례 연구에 관련된 논문으로 국내외 다양한 ICT 융복합 복지 서비스에 대해 살펴보았다. 의료 분야에 적용되고 있는 AI 기술을 의료이미지 분석, 심장초음파, 뇌신경 분야, 디지털병리 분야 등으로 구분하여 살펴보고 각 사례 별로 적용된 기계학습 및 딥러닝 방법론에 대해 서술하였다. 국내 외 공공 의료 복지 분야에 적용되고 있는 블록체인 기술의 다 양한 사례를 살펴본다. 미국에서 시행 중인 블록체인 기반 출생증명, 에스토니아의 블록체인 기반 건강 기록 암호화 기술 및 복지 서비스 등에 대해 살펴본다. 마지막으로 다양한 ICT 기술이 접목된 미래 사회 복지 서비스의 발전 방향에 대해 고찰하고 기술적 한계점과 사회적 합의가 필요한 부분에 대해 고민해 본다.

최근 소프트웨어(SW) 교육의 중요성이 부각되면서 SW 교육을 위한 다양한 정책과 플랫폼이 발표되고 있다. 특히 SW 교육을 효율적으로 진행하기 위해서는 단순히 교재와 수업만으로는 한계가 있으므로, 방과후 학 교, 협동 혹은 실습수업, 캠프운영 등 다양한 시도가 이루어지고 있다. 이 중에서 학습캠프는 집중도 높은 수업, 타 학습자와의 원활한 교류, 지도 교사의 빠른 피드백 등으로 많은 주목을 받고 있는 수업 플랫폼이 다. 이 같은 추세에 발 맞추어 로봇체험캠프, 앱개발 캠프 등 다양한 캠프들도 등장하고 있다. 특히, 게임제 작 캠프는 SW교육을 처음 접하는 학생들의 흥미와 학습 동기부여를 높여주어 많은 주목을 받고 있는데, 본 연구에서는 게임전공 연구자들 중심으로 기획 된 게이미피케이션 기반 온라인, 오프라인 코딩 캠프 운영을 통해 온라인과 오프라인 캠프의 재미와 만족도를 비교하고, 각 장단점을 확인하여 게이미피케이션 기반 SW교육 캠프 콘텐츠 제작 및 프로그램 운영 시 고려 할 점들을 고찰 하고자 하였다. 또한, 사용자 인터뷰 를 통해 실제 학습자와 교사의 의견을 수렴하여 각각의 플랫폼이 가지고 있는 단점을 상호 보완하고, 장점 을 부각시키는 방안을 검토 하였다.

이 연구의 목적은 커피점문점의 공간적 경쟁구도 및 입지우위를 미시적인 공간 해상도에서 탐색하 는 것이다. 분석지역은 인천광역시이며, 분석연도는 2018년이다. 분석방법으로는 공간 빅데이터 기반 의 i2SFCA(Inverted Two-Step Floating Catchment Area)와 Contour Tree 기법을 활용하였다. 분 석결과, 개별 커피전문점의 입지 효율성은 큰 편차를 드러냈으며, 연수3동, 선학동, 도원동 등의 순으 로 우수하였다. 또한, 공시지가가 높은 곳에 입지한 커피전문점 간의 출혈경쟁을 확인할 수 있었다. 마지막으로 역세권이 아닌 지역에서도 커피전문점의 입지 효율성이 높은 지역, 이른바 틈새 지역 (niche region)을 확인할 수 있었다. 커피전문점의 소비행태에 관한 빅데이터의 활용 제약은 본 연구 의 한계와 직결되므로, 소비행태 빅데이터 기반으로 커피전문점의 입지 문제 정교하게 다루는 후속연 구가 필요하다.