본 연구는 한국어교육 분야의 기존 메타버스 관련 개별 연구를 혼합연 구의 방법으로 종합적으로 분석하고 수업 모형 개발을 통해 구체적인 교 육 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 먼저 일차 선정된 한국 어교육 분야의 학술지 논문 및 학위논문 52편을 대상으로 통합 요소를 도출하고, 양적·질적·혼합적 방법으로 결과를 통합하였다. 먼저 양적 통 합 결과 교육 분야에서 많이 활용되는 플랫폼, 학습자 대상 및 숙달도 수준의 경향성을 확인할 수 있었다. 다음으로 혼합적 통합 결과 메타버 스 활용 수업에 대한 인식과 기대, 몰입감 및 실재감과 관련된 의견을 통합할 수 있었다. 마지막으로 질적 통합 결과 기존 연구에서 제안한 수 업 모형 사례를 분석하고 교육 방안과 방향성 내용을 통합하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 메타버스 활용 모듈식 한국어 수업 모형을 제안 하였다. 이 모형은 지식 중심, 상호작용 중심, 수행 중심 모듈로 구분되 며 수업 환경이나 학습자에 따라 적용할 수 있도록 구성되어 효용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

본 연구는 서면 인터뷰 방법을 통해 아버지의 자녀와의 프로그램 참여 경험을 조사하고, 그 경험의 의미와 효과에 대한 아버지의 생각을 탐색하 였다. 또한 앞으로 아버지가 자녀와 함께 참여를 희망하는 프로그램 1순위 가 무엇인지 조사하고, 그러한 프로그램의 개발 및 활성화를 위해 필요한 지원 방안이 무엇일지 탐색하였다. 연구대상자는 첫째(또는 외동) 자녀와 함께 프로그램 참여 경험이 있는 아버지들 21명을 의도적 표집 방법으로 선정하였고, 자녀의 연령대별(아동기, 청소년기, 초기 성인기)로 각각 7명 씩 균등하게 표본을 구성하였다. 연구를 위해 서면 인터뷰 방법을 활용하 였다. 연구 결과, 아버지가 자녀와 함께 참여하였던 프로그램의 유형은 크 게 4개로 분류되었으며, ‘부모 참여’, ‘운동 관련’, ‘체험활동’, ‘홍보활동’ 중심으로 나타났다. 프로그램 참여에 대한 아버지의 의미 부여는 ‘긍정적 인 차원’과 ‘부정적인 차원’의 양극단으로 나뉘었으며, 프로그램 참여로 인 한 효과는 ‘긍정적’, ‘변화 없음’, ‘부정적’의 범주로 결과가 제시되었다. 아버지가 자녀와 함께 참여하기를 희망하는 프로그램에 대한 선호도는 ‘활 동중심’ 프로그램이 ‘상담중심’ 프로그램보다 더 높게 나타났다. 이러한 연 구 결과를 바탕으로, 본 연구는 가족, 사회, 프로그램 차원에서 아버지-자 녀 프로그램의 개발 및 활성화를 위해 필요한 지원 방안을 제안하였다.

본 연구는 생성형 AI(GPTs)를 활용하여 한국어 학습자를 위한 인접쌍 생성 챗봇을 개발하고, GPTs가 생성한 사과 화행 인접쌍 전략을 분석하 는 데 초점을 맞추었다. GPTs의 대화 생성을 통해 사과 화행에 대한 인 접쌍의 전략 유형을 담화완성형 테스트(DCT)를 기반으로 다양한 상황별 로 도출하고, 인접쌍을 연구하였다. 연구 결과, 공적·사적 상황, 친밀도, 사회적 지위 등의 사회적 변인이 GPTs의 인접쌍 생성에 영향을 미침을 확인하였다. 특히, 공적 상황에서는 문제 해결 중심의 대안 제시 전략이 주로 사용되었으며, 사적이면서 사회적 지위 차이가 있는 상황에서는 상 대방의 체면을 회복시키는 이해 전략이 두드러졌다. 본 연구는 GPT 기반 인공지능 챗봇을 활용하여 학습자들이 실제 대화 상황에서 사용할 수 있는 전 략적 도구를 제공할 수 있는 기반을 마련하였다는 데 의의가 있다.

본 연구의 목적은 결혼이주여성 노인의 성공적 노화 척도 개발 및 타 당도를 검증하기 위함이다. 연구자는 20개의 하위 구성요소 7개의 범주 를 제시하였다. 포커스 그룹인터뷰는 제주도를 제외한 5곳의 지역을 중 심으로 진행하여 타당도를 검증하였다. 다음은 전문가 5인의 예비문항 내용타당도 검증을 한 후, 결혼이주여성 노인 192명을 대상으로 1차 탐 색적 요인분석 결과를 바탕으로 6개의 성공적 노화 요인과 35개의 문항 을 선별하였다. 2차 탐색적 요인분석(EFA)는 결혼이주여성 노인 382명 을 대상으로 실시한 결과 5요인, 23문항을 최종 확정하였다. 이를 바탕 으로 결혼이주여성 노인의 성공적 노화 척도 문항 검증 결과, 통계적으 로 유의한 요인 간 상관이 확인되었고 요인별 최종 내적합치도는 .832~.905이었다. 확인적 요인분석(CFA)를 실시한 결과 비교적 양호한 CFI, SRMR, RMSEA, TLI 수치를 나타냄을 확인하였다. 연구결과 결혼 이주여성 노인의 성공적 노화 척도는 신뢰도와 타당도가 양호한 도구임 이 확인되었다.

Occupational therapy aims to restore patients’ functional abilities through rehabilitation, with dressing activities being a critical component in activities of daily living assessments. Clothing is essential for physical protection, psychological stability, and promoting social participation. Despite the significance of dressing activities, research on training apparel incorporating occupational therapy principles remains limited. As a preliminary step in developing apparel for dressing activity training, this study aims to identify essential design elements that facilitate in daily living training and hold potential in occupational therapy. A comprehensive literature review and case analysis were conducted to identify essential clothing design components. The research results are as follows. The design features a pattern with a front-center opening, generous armholes, and ease allowances, along with modular components that enable variable collar and pocket configurations. A designated weight pocket is seamlessly integrated without restricting movement. Fabric selections emphasize human safety, comfort, stability, and durability, providing a soft texture and a broad range of color options within the modular design. Additional details include detachable collar and pocket elements, while trims and accessories are executed with buttons or zippers for closure and utilize Velcro, buckles, buttons, or drawstrings for size adjustments, all available in a variety of colors and sizes. This study highlights the need for modular, userfriendly training apparel that support occupational therapy goals. The findings provide fundamental insights into dressing activity training wear, serving as a foundational resource for future research and clinical applications.

This study is a continuation of previous research (Bae & Kim, 2024) that identified ways to improve the fit of commercially available domestic and international leotards for women in their 30–40s through a survey and evaluation of wearing conditions. The previous study revealed that women in this age group struggle to find well-fitting leotards, despite knowing their body measurements. This issue arises because most apparel industries produce garments for women in their 20s, and grading differences do not sufficiently address the increases in bust, waist, and abdominal girth typical of women in their 30s and 40s. Therefore, this study developed leotard patterns that improve fit and comfort based on the physical characteristics of women in their 30s and 40s. Body surface data of the participants were collected using 3D body scanning technology, forming the basis for pattern design. Experimental garments were created to evaluate compression and determine the suitable pattern reduction rate based on material elasticity. Thus, a pattern reduction rate that offers suitable wearing comfort was proposed. Leotard patterns were developed from experimental results in the most popular styles: camisole and sleeved types. The final leotard patterns were presented after synthesizing results from wearers’ evaluations, compression assessments, and expert appearance evaluations. The final leotards were deemed appropriate for women in their 30s and 40s, demonstrating improvements in comfort, movement stability, compression, and appearance.

본 연구는 국내 시사 한국어 교재를 분석하여 시사 한국어 교재 개발 을 위한 기초 자료로 활용하고 개발 방향을 모색하는 데에 있다. 이를 위해 교재 선정, 교수학습의 측면을 고려한 시사 교재의 내외적 분석 기 준을 마련하였다. 그 결과 외적인 면에서 교재의 내구성이 좋고, 사용자 의 편의성이 뛰어난 교재와 그렇지 않은 교재가 있었으며, 자료의 실제 성 면에서 부족한 교재도 많았다. 내적인 면에서는 사용 지침이 불분명 고 읽기 중심이 대부분이었다. 일부 어휘와 번역을 제공한 경우가 있었 고 문법은 제공되지 않았으며, 학습 활동에서는 교재마다 차이가 많았고, 자기주도적 학습 교재가 드물었다. 따라서 시사 한국어 교재는 교수자 중심과 읽기 중심에서 벗어나야 하며, 학습자 수준 및 시의성과 실제성 을 고려한 교재가 필요하다. 또 학습자 요구조사를 고려한 시사 주제의 다양성을 확보하고, 학습 후 활동 문제의 체계성을 갖춘 교재, 새로운 교 수법을 고려한 교재 개발이 필요하다는 결론을 얻었다. 다만 분량상 본 연구에서 다루지 못한 상기 분석 교재들의 보다 구체적인 내용상 분석과 특징은 향후 연구로 계속하겠다.

본 연구에서는 택지개발예정지구의 노인을 대상으로 친환경 택지개발 정책에 대한 수용성 수준 및 영향요인을 분석하였다. 이 과정에서 개발 지역 주민의 특성을 고려하여 영농활동을 하는 노인과 그 지역에 단지 거주하는 노인으로 집단을 나누어 비교분석하였다. 본 연구에서 수집된 자료 분석을 위하여 IBM SPSS Statistics ver. 27.0을 이용하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 영농활동을 하는 노인은 그 지역에서 단지 거 주하는 노인보다 개발정책에 대한 수용성이 유의미하게 높은 것으로 나 타났다. 다만, 모든 집단에서 정책수용성 수준은 높지 않은 것으로 평가 되었다. 둘째, 영농활동을 하는 노인과 그 지역에 단지 거주하는 노인은 정책수용성에 영향을 미치는 요인과 그 영향력이 다른 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 개발정책에 대한 주민의 수용성에 처음으로 주목하 여 택지개발예정지구의 노인에 대해 그 특성에 따른 차이점을 실증적으 로 분석함으로써 친환경 택지개발 정책이 원래의 의도대로 효과가 구현 되는데 필요한 정책집행 요인을 엄밀하게 규명하고 정책수용성을 증진하 기 위한 기초자료를 제공했다는 점에서 연구 의의를 찾을 수 있다.

본 연구는 YOLO(You Only Look Once)-Segmentation 기반 해양생물 탐지 모델의 성능 비교와 수중 이미지의 색상 왜곡 보정을 위한 딥러닝 모델 구축에 중점을 둔다. 탐지 모델 구축에는 Ultralytics에서 공식적으로 배포하는 YOLO의 버전별 객체분할 모델인 YOLOv5-Seg, YOLOv8-Seg, YOLOv9-Seg, YOLOv11-Seg를 활용하였으며, 22종의 해양생물 데이터셋을 사용해 동일한 학습 과정을 거쳤다. 이 를 통해 각 버전의 탐지 성능을 비교한 결과, YOLOv9c-Seg 모델이 정밀도(Precision) 0.908, 재현율(Recall) 0.912, mAP@50 0.943으로 가장 높 은 성능을 기록하며 최적의 모델로 선정되었다. 또한, 수중 환경에서 발생하는 색상 왜곡 문제를 해결하고 탐지 정확도를 높이기 위해 CLAHE, White Balance, Image Filter 등의 RGB 요소 변환 기법을 적용한 PhysicalNN 기반 이미지 보정 모델을 구축하였다. 선정된 탐지 모델 과 이미지 보정 모델을 이용해 수중영상 내 탐지된 생물의 위치를 정확히 파악하고, Monocular Depth Estimation(MDE) 알고리즘과 거리 및 크기 측정을 위한 가이드 스틱을 활용하여 대상 생물의 거리와 크기를 추정하였다. 이를 통해 단안 카메라 영상만으로도 3차원 공간의 해 양생물 크기와 이에 따른 체중을 간접적으로 추정하였으며, 향후 해양 생태계 모니터링에 활용할 수 있는 가능성을 시사한다.

고온 구동형 고분자 전해질 막 연료전지(high temperature polymer electrolyte membrane fuel cell, HT-PEMFC)는 구동 중 발생되는 불순물에 대한 내성이 높고 물관리가 용이하며 고순도의 가스를 연료로 사용하지 않아도 되는 장점을 갖는 다. HT-PEMFC는 인산이 도핑된 막을 통해 수소이온이 전도되기 때문에 전해질 막의 높은 인산의 유지율이 요구된다. 본 총 설에서는 인산의 침출을 방지하여 고성능의 HT-PEMFC용 고분자 전해질 막을 개발하기 위해 1) 인산이 도핑된 전해질 막의 인산 침출에 영향을 미치는 요소를 파악한 후, 이를 개선하기 위해 2) 폴리벤즈이미다졸 기반 막과 인산과의 상호작용을 강 화하여 인산 침출을 방지할 수 있도록 고분자 구조 설계를 진행한 연구와 3) 이오노머의 이온교환 작용기와 인산과의 이온 쌍 상호작용을 통해 인산의 침출을 방지할 수 있도록 이오노머 구조 설계를 진행한 연구들에 대해 살펴보고자 한다.

Biomimetic study is being conducted in various fields and applied to the development of technology for the realization of a sustainable society. In this study, we analyzed the cuticular surface structure and wax layer composition of the leaves of Myriophyllum verticillatum and Azolla imbricata to investigate the antifouling characteristics. Field emission scanning electron microscopy analysis (FE-SEM) and contact angle measurement revealed that the surface of M. verticillatum had an irregular and curved layered structure with non-directional filament structures and showed high hydrophobicity. On the leaves of A. imbricata, amphiphilic structures with nano-sized hydrophobic plate-like filament structures and micro-sized irregular hydrophilic spikes were observed. The dorsal surface of the A. imbricata leaves had a denser distribution of hydrophobic nano-structures compared to the ventral surface. The dorsal surface of the leaf showed high hydrophobicity, while the ventral surface showed wettability. Due to the habitat characteristics of A. imbricata, which is a floating plant, the ventral surface is constantly in contact with water, while the front surface has a hydrophobic surface. Analysis of the wax composition of plants revealed that M. verticillatum and A. imbricata were mainly composed of saturated fatty acids, ketones (2-Nonadecanone and 2-Heptadecanon), and sugar alcohols such as 1,30-Triacontanediol. These substances have high antimicrobial activity, and saturated fatty acids form stable and rough anisotropic crystalline surfaces. The hierarchical amphiphilic structure and the non-toxic stable hydrophobic surface observed in the cuticle of aquatic plants are expected to be utilized as materials for the development of sustainable antifouling technologies.

정보 기술이 교육에서 지속적으로 응용됨에 따라 ‘혼합형’ 수업 교육 모델이 대학 교의 개방 교육에 점차 융합되고 있다. 중국의 많은 대학교들은 시대의 조류를 따라 현대 정보 기술과 원격 개방 교육의 결합을 통해 온라인 핵심 과정, 온라인 학습 공 간, 온라인 교수진, 온라인 학습 서비스, 온라인 학습 평가, 온라인 교수 관리 등을 중심으로 한 ‘혼합형’ 교수 모델을 구축하고 있다. 본 연구는 중국 개방대학의 ‘응용 한국어’ 전공 교재 편찬에서 나타나는 특징을 분석하였다. 특히, 대학생을 중심으로 한 인터넷 플랫폼을 활용한 자율 학습을 강조하는 하는 교재 편찬 사고방식을 바탕으로, 온라인 교육 시대에 적합한 교재의 내용 및 디자인 방안을 논의하였다. 연구는 한국어 발음, 전문 용어, 한국어 문법 및 문법 프로젝트, 평가 방안 등 교재 편찬에 있어 중요한 요소들을 살펴보고, 각 항목 별로 제시되는 편찬 순서를 구체적으로 소 개하였다.

본 연구는 한국의 임무지향형 국가연구개발사업의 개선 필요성을 제기하고, 이를 통해 사회적 가치 창출과 다학제적 접근을 강조하는 새로운 임무지향형 혁신정책(New Mission-Oriented Innovation Policy, New MOIP) 기반의 국가연구개발사업 활성화 방안을 모색하기 위해 추진되었다. 이를 위하여 본 연구는 문헌 연구를 통해 전통적인 MOIP와 차별 화된 New MOIP의 주요 특징을 도출하고 이를 분석 프레임으로 설정하였으며, 해당 프레임을 적용하여 한국의 임무지향형 국가연구개발사업 사례를 분석하였다. 나아가 사례 분석 결과를 바탕으로 New MOIP 기반 임무지향형 국가연구개발사업으로의 전환을 위한 정책적 개선 방안을 제언하였다. 연구 결과는 한국의 임무지향형 국가연구개발사업 고도화 및 정책 효과성 제고에 기여할 것으로 기대한다.

This study aims to establish the concept of fish welfare and develop guidelines for its implementation in South Korean aquaculture. As global awareness of animal welfare grows, scientific evidence shows that fish are sentient beings capable of experiencing pain and that stress has led to increased demand for welfare standards in aquaculture. International organizations like WOAH and the EU have set welfare standards for farmed fish, emphasizing their importance for health, productivity, and food safety. However, in South Korea, fish welfare is still an emerging concept with limited research. This study systematically defines fish welfare, assesses its feasibility in domestic aquaculture, and proposes guidelines tailored to local conditions. The findings highlight the need for gradual implementation, considering the unique biological and environmental factors in fish farming.

As the Fourth Industrial Revolution advances, smart factories have become a new manufacturing paradigm, integrating technologies such as Information and Communication Technology (ICT), the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), and big data analytics to overcome traditional manufacturing limitations and enhance global competitiveness. This study offers a comprehensive approach by evaluating both technological and economic performance of smart factory Research and Development (R&D) projects, addressing gaps in previous studies that focused narrowly on either aspect. The research combines Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling and Data Envelopment Analysis (DEA) to quantitatively compare the efficiency of various topics. This integrated approach not only identifies key research themes but also evaluates how effectively resources are utilized within each theme, supporting strategic decision-making for optimal resource allocation. Additionally, non-parametric statistical tests are applied to detect performance differences between topics, providing insights into areas of comparative advantage. Unlike traditional DEA methods, which face limitations in generalizing results, this study offers a more nuanced analysis by benchmarking efficiency across thematic areas. The findings highlight the superior performance of projects incorporating AI, IoT, and big data, as well as those led by the Ministry of Trade, Industry, and Energy (MOTIE) and small and medium-sized enterprises (SMEs). The regional analysis reveals significant contributions from non-metropolitan areas, emphasizing the need for balanced development. This research provides policymakers and industry leaders with strategic insights, guiding the efficient allocation of R&D resources and fostering the development of smart factories aligned with global trends and national goals.

This study aimed to develop a comprehensive validation methodology for an Infra-guidance system, which is an infrastructure-based service aimed at enhancing the safety of autonomous driving. The proposed method includes quantitative techniques for validating both the Infra-guidance algorithm module and the guidance message module using each optimal indicator. In addition, a promising method is suggested to validate the entire system by applying a multicriteria decision methodology. The relative weight for the algorithm module was higher than relative weight for the message module. Moreover, the relative weight of the latency for the message module was slightly higher than weight of the packet error rate. The proposed methodology is applicable for validating the performance of infrastructure-based services for enhancing connected autonomous driving based on the comprehensive quantification of various factors and indicators.

As the use of shared kickboards rapidly increases, personal mobility (PM)-related accidents are frequently occurring. These accidents are mainly caused by careless behavior, which is typically indicated by neglecting to wear a helmet, speeding, signal violation, or illegal driving owing to incorrect driving methods. This type of user behavior increases the risk of accidents; for this reason, there is an urgent need to prepare effective measures for the safe use of shared kickboards. To reduce PM accidents, this study proposes a charging model that promotes the safe behavior of shared kickboard users. The core aim of this model is to persuade users to comply voluntarily with safety rules through incentives and penalties. Specifically, by providing a discount rate when wearing a helmet, the user is encouraged to wear a helmet, whereas in the event of an accident, a penalty is imposed to emphasize the disadvantages that occur when the safety rules are violated. This incentive structure is expected to contribute to the development of safer driving habits among shared-kickboard users. To verify the effectiveness of this charging model, simulations and user surveys were conducted in parallel. It was found that the user’s safety behavior improved, and the incidence of accidents decreased considerably. This confirmed that the proposed charging model not only reduced accidents but also naturally formed a safe driving culture for users. The shared key proposed in this study can benefit the operating company, and policymakers can contribute in the future by sharing key issues that are expected to play an important role in presentation and punishment, and provide a new paradigm for sharing key paradigms.

This study aimed to manufacture emulsified asphalt for free-heated asphalt mixtures with high solid contents using the high internal phase ratio (HIPR) technique and utilize it as basic research data by evaluating the basic properties. The optimal emulsifier was selected by considering the physical and chemical properties of the emulsifier used in the emulsified asphalt, and the solid content in the emulsified asphalt was increased using the HIPR technique. Emulsified asphalt was produced with solid contents of 90%, 80%, 70%, and 62% (current standard) in emulsified asphalt, and the basic properties of the emulsified asphalt were evaluated for each content. In addition, a free-heated asphalt mixture for the surface layer was produced by applying the emulsified asphalt produced for each content, and the performance was evaluated based on the quality standard items presented in the current guidelines of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. When utilizing the HIPR technique, we could manufacture up to 90% of the asphalt solid content in the emulsified asphalt; however, applying it to unheated asphalt mixtures because of the increase in viscosity was impossible. We determined that it could be applied up to a maximum solid content of 80%. In addition, in the free-heated asphalt mixture test, the ratio of the air void increased as the solids content increased, but the strength decreased. An examination of the fracture surface after the strength test revealed that it was brown, which is a characteristic color of emulsified asphalt. This was because the curing time became insufficient as the solid content increased, resulting in insufficient time for strength development. To ensure the performance of the free-heated asphalt mixture, we observed that the viscosity of emulsified asphalt with a high solid content should be reduced; securing the curing time accordingly was an important factor, and it was determined that additional research is necessary.

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.

This paper explores a convergent approach that combines advanced informatics and computational science to develop road-paving materials. It also analyzes research trends that apply artificial-intelligence technologies to propose research directions for developing new materials and optimizing them for road pavements. This paper reviews various research trends in material design and development, including studies on materials and substances, quantitative structure–activity/property relationship (QSAR/QSPR) research, molecular data, and descriptors, and their applications in the fields of biomedicine, composite materials, and road-construction materials. Data representation is crucial for applying deep learning to construction-material data. Moreover, selecting significant variables for training is important, and the importance of these variables can be evaluated using Pearson’s correlation coefficients or ensemble techniques. In selecting training data and applying appropriate prediction models, the author intends to conduct future research on property prediction and apply string-based representations and generative adversarial networks (GANs). The convergence of artificial intelligence and computational science has enabled transformative changes in the field of material development, contributing significantly to enhancing the performance of road-paving materials. The future impacts of discovering new materials and optimizing research outcomes are highly anticipated.