This study estimated whole crop maize (WCM; Zea mays L.) yield damage under abnormal climate conditions using a machine-learning approach based on Representative Concentration Pathway (RCP) 8.5 and visualized the results as spatial maps. A total of 3,232 WCM observations were compiled, and climate data were obtained from the Korea Meteorological Administration (KMA) Open Data Portal. The machine learning model used DeepCrossing. Dry matter yield (DMY) was predicted using the DeepCrossing model and climate data from the Automated Synoptic Observing System (ASOS; 95 stations). The calculation of damage was the difference between the DMYnormal and DMYabnormal. The normal climate was set as the 40-year of climate data according to the year of WCM data (1978-2017). The level of abnormal climate by temperature and precipitation was set as RCP 8.5 standard. The predicted DMYnormal ranged from 13,845-19,347 kg/ha. The damage from WCM varied by region and the severity of abnormal climate, including abnormal temperature and precipitation. Under abnormal temperature conditions, damage in 2050 and 2100 ranged from –243 to –133 and –1,797 to –245 kg/ha, respectively. Under abnormal precipitation conditions, damage in 2050 and 2100 ranged from –2,998 to 1,447 and –11,308 to 29 kg/ha, respectively. Overall, DMY of WCM tended to increase with higher mean monthly temperature. The damage calculated through the RCP 8.5 standard was presented as a spatial distribution using QGIS. Although this study used an RCP scenario based on greenhouse gas concentrations, further research is needed to apply an integrated Shared Socioeconomic Pathway (SSP) that accounts for socioeconomic factors.

This study aimed to develop a simulation-based scenario for pediatric nursing based on Kawasaki disease and to evaluate its impact on nursing students' knowledge, critical thinking disposition, self-efficacy, stress levels, and clinical performance. Methods: The scenario template was developed using the ADDIE model based on the National League for Nursing/Jeffries Simulation Framework. A quasi-experimental, single-group pretest-posttest was used. The study was conducted between March 3 and April 18, 2025, with 64 fourth-year nursing students. Self-report questionnaires were used to assess knowledge, critical thinking disposition, and selfefficacy. Stress was measured using physiological indicators, and clinical performance after the simulation was independently evaluated by both the instructor and researcher. Results: The scenario template required approximately six hours, and the simulation scenario operated for 20 minutes. Evaluation of the simulation`s effectiveness showed significant improvements in knowledge of Kawasaki disease (t=-6.96, p<.001), critical thinking disposition (t=-4.08, p<.001). The average clinical performance score was 64.81±6.61 out of a total of 86 points. Conclusion: The simulation-based learning method using the developed Kawasaki pediatric nursing scenario template was shown to be effective in enhancing clinical performance among nursing students. It may serve as a valuable educational tool for pediatric nursing education and future simulation-based training programs.

현재 해운업계는 환경 규제 강화와 인력 부족이라는 구조적 도전에 직면하고 있으며, 자율운항선박은 이에 대응할 수 있는 기 술적·친환경적 대안으로 주목받고 있다. 본 연구는 LNG 연료를 사용하는 자율운항 LNG운반선, 컨테이너선, 벌크선을 대상으로 초기투자 비용(CAPEX)과 유지관리비용(OPEX)을 분석하고, 시나리오 기반의 경제성 분석을 통해 자율운항 시스템 도입 효과를 정량적으로 검토하 였다. 분석 결과, 자율운항 기술과 LNG 연료의 결합은 경제성과 환경 지속 가능성을 동시에 확보할 수 있으며, 특히 컨테이너선이 가장 높은 경제성을 보이는 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 자율운항선박의 실증 데이터 축적과 차세대 친환경 연료를 적용한 경제성 분석 이 필요하다. 본 연구는 해운업계에서 장기 투자전략 수립을 위한 기초자료를 제공하는 데 목적이 있다.

본 연구는 기후변화 시나리오에 따른 미래 식중독 발생 을 예측하여 국민 인식 개선 및 관련 정책 수립을 위한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 2003년부터 2022년까 지의 기상청 기후자료(평균기온, 강수량, 상대습도)와 식 품의약품안전처의 식중독 통계(5종 병원균 발생 건수)를 수집하였다. 기후 요인이 식중독 발생에 미치는 영향을 분 석하기 위해 로그-정규 회귀모형을 사용하였으며, 이를 바 탕으로 2023년부터 2100년까지의 공통사회 경제경로(SSP) 시나리오(SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5)에 따른 미래 식중 독 발생을 예측하였다. 분석 결과, 평균기온이 1oC 상승할 경우 Pathogenic E. coli, Samonella spp., C. jejuni 발생 건 수는 각각 6%, 4%, 3% 증가하였으나, Norovirus는 3% 감 소하였다. SSP5-8.5 시나리오에 따르면, 2092년 Pathogenic E. coli 발생 건수는 현재보다 2배 이상 증가하고 살모넬 라 발생 건수도 증가할 것으로 예측되었다. 반면, Norovirus 발생 건수는 모든 시나리오에서 감소하였으며, 특히 SSP5- 8.5에서 가장 큰 감소 폭을 보였다. 이러한 결과는 기후변 화로 인한 기온 상승이 세균성 식중독의 위험을 크게 증 가시킬 수 있음을 시사한다. 따라서 공중 보건을 위해 기 후변화 완화 노력과 식품 위생 관리 강화가 필수적이다.

본 연구는 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 유역수문수질모형을 활용하여 기후변화가 낙동강 유역의 물환경에 미치는 영향을 평가하였다. Python 기반 자동화 절차를 적용하여 입력 자료 정리, 모형 실행, 시각화를 수행하였고, K-means 군집화 기법을 적용하여 195개 소유역을 대표 군집으로 보정함으로써 대규모 유역 모의의 효율성을 높였다. 또한, 유량 및 수질 항목 (TN, TP, SS)에 대한 검정, 보정을 통해 모형의 신뢰성을 확보하였다. SS와 TN는 NSE 0.55∼0.72, PBIAS는 ±25% 이내로 양호한 성능을 보였으나, TP는 홍수기의 고농도 구간에서 과대 모의되는 경향을 보였다. 보정된 모형으로 IPCC AR6 기반 SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 기후변화 시나리오 CCLM SSP2-4.5, GRIMs SSP5-8.5를 적용하여 근미래(2021–2040년), 중미래(2041–2060년), 원미래 (2081–2100년)의 수질 변화를 분석하였다. SSP2-4.5에서는 변화율이 크지 않았으나 SSP5-8.5에서는 SS과 TN가 원미래에 각각 평균 약 23%, 40% 증가하였으며, TP는 두 시나리오에서 –20%∼–60% 수준의 감소가 나타났다. 이러한 결과는 기후변화가 장기적으로 낙동강 유역의 수질 악화를 초래할 가능성이 있음을 시사한다. 따라서 향후 비점오염원 저감, 저수지 운영, 통합 유역 관리 등과 같은 적응형 수질 관리 대책 수립이 필요하며, 본 연구는 이러한 대규모 유역의 기후변화 대응 수질 관리 전략 마련을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

선박 사고 조사에서 페인트 분석은 사고의 원인을 파악하고 환경 영향을 평가하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 선박 페인트 분석에 영향을 미치는 변수들, 페인트의 구성 및 특성(물리적 특성, 색상, 구성성분, 함량 등), 도장 특성, 환경 조건(온도, 염도 등)과 페인트 침출 현상에 대해 논의하여, 선박 페인트 분석을 위한 교육적 지침을 제공하는 것을 목표로 하였다. 또한, 선박 페인트를 사용하여 가상 충돌 시나리오를 설정하여 실험한 뒤, 유사한 색상을 가진 선박 페인트간의 사고에서 발생할 수 있는 고려사항 및 제한사항들에 대해 기술하였다. FT-IR 및 SEM-EDS 분석을 수행한 결과, 유사한 색상의 페인트에서 수지 구성의 차이가 해석에 도움을 줄 수 있으나, 정확한 샘플 채취와 외부 변수 고려가 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 데 필수적임을 보여주었다.

This study examines the risks posed by the on-site reactivity of hazardous chemicals, focusing on high-risk accident scenarios and response system improvements. Using cases like TATP and VX, it analyzes the accessibility and combination potential of precursor chemicals that are not inherently hazardous but can become highly dangerous under specific conditions. Scenario-based qualitative risk assessments reveal critical gaps in South Korea’s current safety management, including insufficient anticipatory regulations, limited detection capabilities for reactively synthesized agents, and fragmented inter-agency coordination. The study highlights the need for a proactive, integrated approach incorporating real-time precursor tracking, advanced detection technologies, and joint scenario-based response training. By shifting from static substance control to risk-based preparedness, this research offers strategic recommendations for enhancing chemical accident prevention and response in complex facility environments.

이 논문은 영화 시나리오 작성 방법의 오류와 이에 대한 수정을 연구 의 내용으로 다루고 있다. 또한, 창작 과정에서의 구체적 오류를 제시하 고 수정의 방향 역시 함께 기술하는 데 목적이 있으며 연구의 결과는 다 음과 같다. 이야기 내부에서의 오류는 장소와 인물의 표현과 관련된 오 류, 문학적 표현과 기술되어야 할 대사의 생략 등이 있다. 이러한 오류를 수정하기 위해서는 보편적으로 알 수 있는 장소로의 기술, 장소 내부에 서 정확한 공간을 특정해 슬러그 라인을 기술, 장소에 등장하는 풍경에 관한 기술이 병행되어야 한다. 그리고 인물의 성별이나 나이대에 관한 기술, 인물에게 일어난 상황에 따라 인물의 옷차림, 소지품, 현재 있는 공간에 대한 묘사, 구체적인 행동이나 시선 처리, 인물의 감정적 반응을 지문에 포함하는 것이 필요하다. 다음으로 이야기 외적인 부분의 오류는 시나리오에 과도한 기술적 표현 사용, 장면, 지문, 대사의 부적절한 구 분, 시나리오 읽기를 방해하는 기술 방법, 작품의 신뢰를 하락시킬 수 있 는 요인들에 관한 것이다. 이에 대한 오류의 수정 방법은 꼭 필요하지 않은 기술적 표현과 아이디어와 제작 준비 과정에 대한 메모 삭제, 정밀 한 지문 묘사 등이 있다. 그리고 내부의 공간들을 분리하여 하나의 장면 에 하나의 공간만 기술, 각각의 위치에 맞게 적절히 지문과 대사가 작성 되어야 한다. 또한, 슬러그 라인, 지문, 인물의 대사 라인을 구분하여 띄 우고, 인물과 대사 사이의 간격을 확보해야 한다.

자율주행 차량이 상용화됨에 따라 연구에 사용할 수 있는 자율주행 차량의 주행궤적 자료를 제공하고 연구하는 기관이 증가하고 있다. 캘리포니아 자동차관리국은 사고 당시 차량의 거동과 주변 환경을 기록한 자율주행 차량 사고 보고서를 제공한다. Waymo는 라이다, 카메라 등을 통해 수집한 자율주행 차량의 실주행 자료를 제공한다. 본 연구에서는 캘리포 니아 자동차관리국에서 제공하는 자율주행 차량 사고 보고서와 Google Street Map을 이용하여 사고 당시의 도로유형과 도로환경요소 및 사고 당시 상황을 파악하고, 베이지안 네트워크(BN)을 통해 자율주행 차량 사고 영향요인을 파악하였 다. 랜덤 포레스트를 통해 앞에서 파악한 자율주행 차량 사고 영향요인들의 변수 중요도를 추출하고 이를 기반으로 자율 주행 차량 주행 시나리오를 도출하였다. 도출한 자율주행 차량 주행 시나리오와 유사한 상황을 보이는 Waymo Open Dataset의 자율주행 차량 실제 주행궤적을 매칭하여 자율주행 차량 주행 행태 기반 사고 위험도 평가 지표를 도출하였 다. 본 연구의 결과는 앞으로 도로환경요소 및 자율주행 차량 주행궤적에 따른 자율주행 차량 주행 안전성 연구의 기반 이 될 것으로 기대된다.

This study investigates the role of Junam Reservoir and its surrounding paddy fields as a habitat for migratory birds by considering how different scenarios of habitat loss may affect their populations. It will focus on wintering Anatidae species and take advantage of the population data available for Junam Reservoir and adjacent agricultural fields to analyze habitat-use and dependency patterns. A Bayesian regression model was fitted to estimate the relative dependency at each reservoir and paddy field for each bird species. Network analysis was used to assess the interaction structure and connectivity between habitats and bird species. Furthermore, habitat loss scenarios were simulated in order to predict the outcome of reservoir-paddy field loss on the populations of birds. Among these species, the reservoir loss was much more critical for those highly dependent on reservoirs, such as bean goose, Anser fabalis, and Whooper swan, Cygnus cygnus, but the loss of paddy fields became much more vital for those with higher dependence on paddy fields, such as Baikal teal, Anas formosa. Species that depended on both types of habitats, such as the white-naped crane (Antigone vipio) and the hooded crane (Grus monacha), had additive impacts and suffered the most significant population decline when both reservoirs and paddy fields were lost simultaneously. Network analysis demonstrated that both reservoirs and paddy played equally critical roles in the central nodes of the migratory bird species habitat network and acted as important connectors along migration routes. It is exemplary of the need to develop landscape-level means of maintaining migratory birds and ecosystem stability through the incorporation of ecological connectivity between paddy fields and reservoirs and vice-versa. This stresses integrated management relevant for the entire habitat network rather than single-site focused management, a call for multifaceted conservation efforts, securing of alternative habitats, and restoration of degraded habitats.

In stable continental regions, selecting appropriate ground motions for seismic design and dynamic response analysis presents significant challenges. This study evaluates the liquefaction potential of the Nakdonggang delta region, South Korea, by generating synthetic ground motion scenarios and applying a scenario-based liquefaction assessment approach. We utilized a hybrid broadband ground motion simulation method proposed by Graves and Pitarka (2010, 2015) to create bedrock ground motions for three hypothetical earthquakes (Mw 6.2 and 6.0) occurring along the Dongrae and Miryang faults. The generated synthetic ground motions were used as input for onedimensional nonlinear site response analyses, incorporating shear wave velocity profiles derived from surface wave inversion. The simulated ground motions demonstrated higher responses at short periods and relatively weaker responses at long periods compared to the Korean design spectra. This amplification of long-period components was attributed to the dynamic response of deep sedimentary layers, while high-frequency components were generally deamplified due to damping effects in shallow silty layers. Liquefaction susceptibility was assessed using surface ground motions derived from the site response analyses, following the SPT-based simplified method proposed by Idriss and Boulanger (2008). Results indicated high liquefaction potential across most sites for the Dongrae earthquake scenario, while liquefaction was unlikely for all sites under the Miryang-1 scenario. For the Miryang-2 scenario, liquefaction was predicted at some sites. Overall, liquefaction is expected at PGA values of approximately 0.13 g or higher, with sites exhibiting lower shear wave velocities being more vulnerable to liquefaction