Conventional fixed-time traffic signal operations at urban intersections are typically based on prescheduled plans that presume stable and recurring traffic patterns, particularly during peak commuting hours. However, recent societal changes—including flexible work schedules, telecommuting, and evolving workweek structures—have introduced greater variability in traffic demand, thereby diminishing the effectiveness of traditional peak-hour-focused control strategies. This study investigated the performance of an AI-based adaptive traffic signal control system that operated independently of predefined time plans. A field demonstration was conducted in Jeju City, South Korea, where the system was deployed in both the cyclic and acyclic operation modes. By leveraging real-time traffic data obtained from AI-enabled video detectors, the system adjusted the signal timings on a per-second basis in response to dynamic traffic conditions. The performance was evaluated against the conventional time-of-day (TOD) control method under diverse traffic scenarios, including typical weekdays, weekends, and local event days. The AI-based system achieved substantial reductions in intersection delays—24.3% on weekdays, 22.2% on weekends, and 17.1% on event days—compared with the TOD baseline. Moreover, it preserved a comparable level of traffic progression (measured by the proportion of non-stop vehicle flows) even during acyclic operations. The greatest efficiency gains were observed during the nighttime and low-traffic periods, underscoring the capacity of the system to minimize unnecessary delays under variable conditions. These results highlighted the potential of AI-based adaptive signal control as a viable alternative to conventional fixed-time operations, offering enhanced responsiveness and operational flexibility in increasingly complex urban traffic environments. Future research will focus on scaling the system to larger networks and developing integrated optimization strategies across multiple intersections.

최근 반도체 산업은 디지털 전환과 지속가능한 발전 측면에서 글로벌 경쟁이 점점 더 치열해지고 있다. 본 연구 에서는 한국과 대만의 반도체 산업을 중심으로, ‘디지털 동적 역량’과 ‘기업 성과’ 간의 관계에서 ‘양손잡이 경영(탐 색과 활용)’의 매개효과를 포함하여 고찰하고자 했다. 또한, ‘환경의식’과 ‘기업의 사회적 책임(CSR)’의 조절 효과도 포함하여, 연구 모델을 구축하였다. 실증분석을 위해, 한국과 대만의 반도체 산업 종사자들을 대상으로 설문조사 를 실시하였으며, 조사된 설문 자료를 기반으로 비교분석을 수행하였다. 기본적으로 디지털 감지(sensing), 포착 (seizing), 전환(transforming)이라는 ‘디지털 동적 역량’이 ‘재무성과’ 및 ‘비재무성과’에 미치는 영향을 고찰하였 으며, 그 사이의 ‘탐색’과 ‘활용’이라는 ‘양손잡이 경영’이 갖는 매개효과도 검증하였다. 또한, 한국과 대만의 제도 적․문화적 기반이 다른 상황에 있어서, ‘환경의식’과 ‘CSR’의 (국가․제도․문화적 맥락에 따른) 조절효과도 고 찰하였다. 분석 결과를 보면, 첫째, 디지털 감지, 포착, 전환으로 구성된 디지털 동적 역량은 재무성과 및 비재무성과 모두 유의한 정(+)의 효과가 나타났다. 둘째, 탐색과 활용으로 구성된 ‘양손잡이 경영’은 디지털 동적 역량과 기업 성과 사이에서, 긍정적인 ‘부분 매개(partial mediation) 효과’가 나타났는데, 이는 양손잡이 경영의 전략적 중요성을 시사한다. 셋째, CSR과 환경의식은 성과 유형 및 국가에 따라 조절 효과가 상이하게 나타났다. 이는 Hofstede (1984)가 제시한 문화적 차이에 기인하는 것으로 예측된다. 특히 한국은 사회적 신뢰와 이미지 중심의 지속가능 한 전략을, 대만은 효율성과 성과 중심의 전략을 선호하는 경향을 보였다. 본 연구는 기업이 디지털 전환을 추진함에 있어 탐색과 활용의 균형을 갖춘 양손잡이 역량을 강화하고, 국가별 제도 및 문화적 특성을 고려한 CSR 및 지속가능성 전략을 수립할 때, 디지털 역량의 성과가 극대화될 수 있다는 등 다양한 학문적․실무적 시사점을 제시하고 있다.

본 연구에서는 1980년부터 2024년까지의 데이터를 기반으로 미국 연 방정부 국방비 지출의 결정요인을 분석하였다. 정치적 요인(대통령 소속 정당, 상원 및 하원의 다수당)과 경제적 요인(1인당 GDP, 연방정부 조세 부담률, 실업률, 생산자물가상승률, 인구수)을 설정하여 다중회귀분석을 수행하였다. 다중회귀분석을 통해 나타난 초기 모형은 높은 설명력을 보 였으나 다중공선성 문제가 존재하여, 높은 분산팽창요인(VIF) 값을 보인 인구수와 하원 다수당을 제외한 수정 모형을 설정하였다. 수정된 모형의 설명력은 여전히 높은 수준을 유지하였으며, 모든 독립변수가 통계적으 로 유의미한 것으로 나타났다. 구체적으로 보면, 공화당 소속 대통령일 때 국방비는 민주당 소속 대통령일 때보다 더 늘어난다. 그리고 민주당 이 상원 다수당일 때 국방비는 공화당이 상원 다수당일 때보다 더 늘어 난다. 또 미국의 1인당 GDP가 올라갈수록 미국 국방비는 증가한다. 그 러나 연방정부 조세부담률이 올라가면 미국 국방비는 감소한다. 이에 비 해 실업률이 올라가거나 생산자물가샹승률이 올라가면 미국 국방비는 증 가한다. 이러한 분석 결과는 정책결정 과정에서 정치적, 경제적 요인이 미국의 국방비 지출 결정에 복합적이고 유의미한 영향을 미친다는 기존 의 연구결과들을 지지한다. 그리고 정치경제학적 관점에서 볼 때, 미국의 국방비 결정이 단순한 안보적 요인뿐만 아니라 국내의 정치경제적 요인 에 강하게 영향을 받는다는 점을 시사한다.

오늘날 생성형 인공지능(Generative AI)의 비약적 발전은 교육 패러다 임에 근본적인 변화를 초래하고 있으며, 특히 ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 대화형 AI는 단순한 정보 전달을 넘 어, 상호작용 기반의 학습 환경을 가능하게 한다는 점에서 언어교육 분 야에서 주목받고 있다. 본 연구는 생성형 인공지능의 대표 사례인 ChatGPT를 일본어 문법 교육에 활용하였을 때의 교육적 기능과 잠재적 한계를 분석하는 데 목적이 있다. 연구는 일본어를 학습한 지 3개월 정 도 지난 초급 학습자를 대상으로, ChatGPT의 문법적 설명 능력, 예문 생성력, 피드백의 적절성에 초점을 맞추어 실험을 설계하였다. 구체적으 로 사전·사후 문법 이해도 테스트, 만족도 설문조사, 자유 서술 및 인터 뷰를 통해 데이터를 수집하고 정량적·정성적으로 분석하였다. 그 결과 예 문 제공, 반복 질문 가능성, 심리적 부담 감소 등의 장점을 긍정적으로 평가하였다. 반면, 설명의 일관성 부족, 문맥 판단력의 한계, 정교한 문 법 개념 설명의 부재 등은 주요 한계로 지적되었다. 본 연구는 ChatGPT 가 일본어 문법 교육에서 자기주도 학습을 촉진하는 보조 도구로서 효과 적일 수 있음을 시사하며, 동시에 문법 교육의 질을 담보하기 위해서는 교 사의 맥락적 설명과 피드백이 반드시 병행되어야 함을 강조한다. 본 연구 가 향후 생성형AI와 교사의 역할을 상호 보완적으로 융합한 혼합형 (hybird) 교육 모델의 기초 자료가 되길 기대한다.

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.

The expansion of online retail markets has driven the development of personalized product recommendation services leveraging platform-based product and customer data. Large retailers have implemented seller-oriented recommendation systems, where AI analyzes POS sales data to identify similar stores and recommend products not yet introduced but successful elsewhere. However, small and medium-sized retailers face challenges in adapting to rapidly evolving online market trends due to limited resources. This study proposes a recommendation algorithm tailored for small-scale retailers using sales data from an online shopping mall. We analyzed 600,000 transaction records from 13,607 sellers and 95,938 products, focusing on Beauty Supplies, Kitchenware, and Cleaning Supplies categories. Three algorithms—Attentional Factorization Machines (AFM), Deep Factorization Machines (DeepFM), and Neural Collaborative Filtering (NCF)—were applied to recommend top 10% weekly sales items, with an ensemble model integrating their strengths. To address class imbalance, the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) was employed, and performance was evaluated using AUC, Accuracy, Precision, and Recall metrics on separate training and test datasets. The ensemble model outperformed individual models across all metrics, while DeepFM excelled in Precision. These findings demonstrate that ensemble-based recommendation algorithms enhance recommendation accuracy for suppliers in large-scale online retail environments, offering practical implications for small-scale retailers.

This study empirically analyzes the factors influencing the commuting time of households with multiple commuters in Chungnam Province. In particular, we examined how the commuting time varies between commuters depending on their wage gaps. A regression equation, in which the dependent variable was the difference in commuting time, was used. The key independent variable was the wage gap for households with two commuters. Further estimations were performed on samples restricted to dual-income couples with additional variables such as the wife’s household work burden, number of preschool children, and number of caregivers for children. Based on the results of the empirical analyses using the Chungnam Social Survey, the larger the wage gap between two commuters in a household, the longer the commuting time for high-wage commuters than for low-wage commuters. This contradicts the argument that a higher opportunity cost of commuting for higher wages should reduce the commuting time. In the analysis of dual-income couples, the wife’s commuting time was relatively shorter than that of the husband’s because of the burden of housework; however, the influence of childcare was not observed. As households with multiple commuters or dual-income couples become increasingly common, and the structure of cities changes from monocentric to multicentric, deciding where to live has become more complicated. Long-time and long-distance commuting can lead to wasteful commuting, and this needs to be considered as a social cost owing to the possibility of traffic congestion beyond the loss for the individual concerned. Therefore, the government’s urban policies, including housing and transportation policies, must be improved.

본 연구는 국유림 산림경영의 경제성을 실증적으로 분석하여, 경영 효율성을 평가하는 데 목적이 있다. 국유림 산림경영은 국가 주도로 장기간 이루어졌지만, 실질적인 경제적 성과에 대한 체계적인 검토는 부족한 상황이었다. 이에, 목재 생산 과정에서 발생하는 조림, 숲 가꾸기, 솎아베기, 수확 등의 주요 사업 비용과 판매 수익을 종합적으로 분석하였다. 분석은 산림청의 공식 지침 및 공시 자료를 기반으로 주요 수종별 시업 기준을 적용하여 단위 면적(ha)당 투입비용과 수익을 평가하였다. 분석 결과, 국유림 1ha를 경영하는 데에는 약 4,312만 원의 비용이 소요되는 것으로 추정되었다. 반면, 목재 판매를 통해 얻는 평균 수익은 ha당 약 313만 원에 불과하여, 국고 순손실이 약 93% 발생하였다. 이는 현재의 산림경영 구조로는 임업경영의 기본인 경제적 지속 가능성 확보가 불가능함을 보여준다. 특히, 국유림의 임목 매각 가격이 사유림보다 높게 책정됨에도 불구하고, 기대했던 수익성 확보에 실패한 점이 확인되었다. 또한, 국유림의 벌기령(50~60년)을 준수하더라도 입목축적과 매각단가가 기대치에 미치지 못하는 현실도 드러났다. 이러한 결과는 국유림 및 사유림 경영 정책의 전면적인 재검토와 체계적인 관리 전략 재수립의 필요성을 강하게 시사한다.

이 연구에서는 환노출이 기업의 투자비효율성과 갖는 관계를 확인한다. 표본 기간은 2007년부터 2022년까지 16년 동안이며, 분석 대상 기업은 한국의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 비금융업종 기업이다. 분석결과, 환노출이 존재하는 기업에서 과대투자와 과소투자를 포함한 비효율적인 투자가 감소하여 투자효율성 이 향상된다. 이러한 결과는 환노출이 존재하는 것으로 확인되는 경우 경영자는 기회주의적 행동을 하기보다는, 위 험을 인지하고 기업 성과를 극대화할 수 있는 투자 결정을 내리기 때문인 것으로 판단된다. 환노출이 외부 감시 메커니즘으로 작용하여 투자비효율성을 감소시킨다는 분석결과는 환노출 추정 모형과 환노출과 투자비효율성 간 의 관계 추정모형 선택과 무관하게 일관성 있게 나타나는 결과이다. 그러나 글로벌 금융위기 동안에는 환노출과 투 자비효율성 간에 유의적인 관계를 확인할 수 없다. 이는 글로벌 금융위기가 초래한 환노출의 직접적인 영향인 환 위험의 증가로 인한 불확실성의 확대와 경영자와 외부이해관계자 간의 정보비대칭 확대로 인한 경영자의 비효율적 인 투자 선택 가능성 증가 효과가, 환노출의 간접적인 영향인 시장의 규율효과에 의한 비효율적 투자 감소효과를 상쇄시키기 때문인 것으로 판단된다. 이 연구는 환노출이 기업 투자비효율성에 미치는 영향을 경영자와 외부 감시 메커니즘의 관계 관점에서 분석함 으로써 환노출이 기업에 미치는 영향에 대한 연구 영역을 확장시키고 있다는 측면에서 학술적 의의를 갖는다.

Objectives: The main purpose of this study was to identify problems such as cooking fumes and lack of ventilation in school cafeterias and evaluate the improvement in the reduction of indoor pollutants in the cooking rooms through renovation. Methods: Three schools were selected for renovation and the spatial structures and air conditioning system of the cafeterias and cooking rooms wre investigated after renovation. The air conditioning systems were improved by the renovation work according to the characteristics of each school, and the concentration of indoor pollutants was measured and evaluated through CFD analysis. Results: The concentration of indoor pollutants in the cafeterias and cafe rooms was decreased after renovation. Conclusion: Air conditioning systems in the schools cafeterias and cooking rooms were improved in order to solve the problems of ventilation, and the indoor air quality improvement rate ranged from a minimum of 11% to a maximum of 40%. The renovation of cafeterias and cooking rooms was conducted to optimize the ventilation systems and this contributed to indoor air quality improvement by preventing the inflow of pollutants.

The choice of lashing material is considered to be one of the important decision-making matters in securing the stability of cargo and ships in a situation where in-ship cargo must be tied by cargo and unit and fixed to the ship. This study focused on examining the breaking strength of woven lashing in use at the lashing work site and confirming safety through a comparison of related technical standards. As a result of the experiment, the minimum system fracture strength required according to the manufacturer's specifications was 8,500 daN/(18,700 lbf), and the experimental results averaged 9,012 daN(20,259 lbf), indicating that it met the criteria. In addition, the average actual elongation at maximum fixed loads (MSL: 4,620 daN(10,164 lbf)) was 5.9%, which met the criteria specified in CTU Code Appendix 7(MSC.1/Circ.1497). Applying woven lashing to coil lashing work in ships, lashing material costs were reduced by an average of 25% for the same workload during coil lashing work, the lashing time was shortened, resulting in an average reduction of 10% in ship mooring time.

본 연구는 MMORPG 게임 아이템의 기술적, 심미적, 심리적 요인이 사용자의 소유의식 형성 에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 연구 결과, 게임 아이템은 단순한 디지털 자산을 넘 어 사용자에게 강한 소유의식을 불러일으키는 주요 요소로 작용하였다. 특히, 기술적 요소(아이 템의 속성과 기능), 심미적 요소(시각적 디자인과 상징성), 심리적 요소(몰입감과 성취감) 등이 복합적으로 작용하여 게임 아이템에 대한 사용자들의 소유의식을 강화하는 것을 확인했다. 그러나 현행 법체계는 게임 아이템의 비물질적 속성을 충분히 반영하지 못하고 있으며, 소유 권, 채권, 저작권 등 기존의 법적 틀로는 이를 보호하거나 규율하는 데 한계가 있다. 본 연구는 게임 유형별 모형을 활용하여 게임 아이템의 소유의식 형성 과정을 분석하였으며, 이를 통해 디지털 콘텐츠 자산의 법적 지위를 확립하기 위한 방향성을 제시하고자 한다.

The purpose of this study was to identify and evaluate hazardous road sections based on roadside friction. Using GIS mapping and clustering techniques, this study analyzed traffic accidents and roadside friction data based on latitude and longitude coordinates. The density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm was applied, with parameters of MinPts = 5 and eps = 0.0001, determined through a K-nearest neighbor analysis. The data were separated based on traffic flow direction (uphill/ downhill), and clustering was performed separately in each direction to identify specific hazard zones. The DBSCAN clustering results revealed 18 clusters in traffic accident data and 44 clusters in roadside friction data. Traffic accident clusters include various types of accidents (e.g., vehicle-to-vehicle and vehicle-to-pedestrian accidents), identifying locations as high-accident zones. The clustering results from the roadside friction data highlighted areas with crosswalks, absence of curbs, and roadside parking zones as major risk sections. Future research should analyze the operational design domain (ODD) of autonomous vehicles on hazardous road sections and explore the integration of multiple data sources to establish a comprehensive safety management system for accident prevention in autonomous driving environments. Additionally, road hazard sections are categorized into stages (e.g., hazardous, cautious, and safe) to enhance the precision in assessing road conditions. This categorization, combined with a detailed analysis of ODD, serves as a foundation for future research aimed at improving the safety of autonomous driving environments.

A study on the denitrification of reverse osmosis(RO) concentrated wastewater from sewage reuse treatment plant in P city was conducted using waste desulfurization agent obtained from desulfurization process. Sulfur-based autotrophic denitrifying carrier comprises the predetermined amount of waste iron sulfide (FeS, Fe2S3), mine drainage sludge and elemental sulfur showing mesoporisity with 9.9 nm (99 Å) of average pore size. Sulfur denitrifying bacteria and sulfur reducing bacteria were implanted into the pores of sulfur denitrifying carrier. Nitrate was not affected by empty bed contact time (EBCT). It is probably due to larger reducing capacity of the carrier than the concentration of nitrate in RO concentrated wastewater. Total nitrogen (T-N) removal efficiency exhibited about 90% after 4 days. Sulfate ion was surprisingly decreased with sulfur autotropic process due to the reduction of sulfate ion to HS- and S2- by sulfur reducing bacteria. Sulfide and hydrogen sulfide ions were then taken by Fe(OH)3, main component of mine drainage sludge, releasing OH-. Alkalinity was therefore maintained between 7.5 and 8.5 in pH by the released OH-. Also, it had the effect of suppressing the production of H2S, which causes bad odor.

PURPOSES : In this study, the factors affecting commuting time according to city, county, and ward were empirically analyzed. METHODS : We estimated the average commuting time according to city, county, and ward by controlling for the characteristics of individual commuters, using a 2% sample of the Population and Housing Census of the National Statistical Office, and performed a twostage regression analysis using the average commuting time as the dependent variable. RESULTS : Among the regional attributes in the second stage, the share of commuters with different work and living areas was analyzed as a representative factor causing longer commuting times. The proportion of each mode of transportation in the total regional traffic volume and the population and household characteristics were also analyzed as affecting the average commuting time in the region. Particularly, when analyzing regions by dividing them into cities and counties within a metropolitan city and cities and counties within a province, or by dividing them into urban and rural areas, it can be observed that the factors affecting the average commuting time in the region are different, indicating that differentiated transportation policies are required according to the characteristics of the region. CONCLUSIONS : Commuting time entails increasing opportunity costs as wages increase. However, the expansion of the inter-regional transportation infrastructure acts as a factor in increasing job-residence separation and causes contradictory results by increasing the commuting time. If the characteristics of each region are different, and a function hierarchy as a city appears, travel between regions will become more common. Today, the widening gap between urban and rural areas in terms of employment and residential conditions can cause social waste due to increased commuting times. Ultimately, the extinction crisis of rural areas can be alleviated through policy by encouraging proximity to direct employment through the balanced development of jobs and settlement conditions between regions.