본 연구에서는 청소년의 정신건강 관리에 필요한 정보제공을 목적으로 한국교육종단연구의 8차 조사 데이터의 고등학교 3학년 학생 5,817명 을 대상으로 청소년의 사회적 관계, 자아개념, 정신건강 간 관계를 분 석하였다. 연구문제 해결을 위해 구조방정식모형 분석을 수행하였으며, 통계분석은 SPSS와 AMOS 25.0을 사용하였다. 분석 결과, 첫째, 청소 년의 교우관계 (β =.49, p <.05), 부모지원 (β =.251, p <.05), 교사와의 관 계 (β =.194, p <.05) 순으로 자아개념에 유의한 정적영향을 미치는 것으 로 나타나, 청소년기의 발달과업인 또래 관계 형성의 중요성을 나타내주 었다. 둘째, 청소년의 긍정적인 자아개념은 정신건강에 정적영향 (β =.677, p <.05)을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 교사와의 관계(β =.034, p <.05)를 제외한 부모지원 (β = -.02, p >.05)과 교우관계 (β = -.02, p >.05)는 정신건강에 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그 러나, 자아개념을 매개로 한 간접효과를 분석한 결과에서는 3개 변인 모 두 정신건강에 유의한 정적영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과 는 청소년의 정신건강을 위해 긍정적 자아개념 형성이 중요하며, 긍정적 자아개념 형성을 위해서는 친구, 부모, 교사와의 긍정적 관계 맺기를 위 한 지원과 노력이 필요함을 시사한다.

PURPOSES : For autonomous vehicles, abnormal situations, such as sudden changes in driving speed and sudden stops, may occur when they leave the operational design domain. This may adversely affect the overall traffic flow by affecting not only autonomous vehicles but also the driving environment of manual vehicles. Therefore, to minimize the traffic problems and adverse effects that may occur in mixed traffic situations involving manual and autonomous vehicles, an autonomous vehicle driving support system based on traffic operation optimization is required. The main purpose of this study was to build a big-data-classification system by specifying data classification to support the self-driving of Lv.4 autonomous vehicles and matching it with spatio-temporal data. METHODS : The research methodology is explained through a review of related literature, and a traffic management index and big-dataclassification system were built. After collecting and mapping the ITS history traffic information data of an actual Living Lab city, the data were classified using the traffic management indexing method. An AI-based model was used to automatically classify traffic management indices for real-time driving support of Lv.4 autonomous vehicles. RESULTS : By evaluating the AI-based model performance using the test data from the Living Lab city, it was confirmed that the data indexing accuracy was more than 98% for the KNN, Random Forest, LightGBM, and CatBoost algorithms, but not for Logistics Regression. The data were severely unbalanced, and it was necessary to classify very low probability nonconformities; therefore, precision is also important. All four algorithms showed similarly good performances in terms of accuracy. CONCLUSIONS : This paper presents a method for efficient data classification by developing a traffic management index to easily fuse and analyze traffic data collected from various institutions and big data collected from autonomous vehicles. Additionally, EdgeRSU is presented to support the driving of Lv.4 autonomous vehicles in mixed autonomous and manual vehicles traffic situations. Finally, a database was established by classifying data automatically indexed through AI-based models to quickly collect and use data in real-time in large quantities.

중간관리자는 조직의 전략을 구현하면서 부하 직원들이 수행하여야 하는 역할을 정립하고, 성과를 관 리하는 책임을 지니고 있다. 그러나, 최근 조직 현장의 중간관리자는 한정된 시간에 조직이 요구하는 성과 를 달성해야 하는 상황에서, 부하 직원이 수행할 것이라 기대하는 업무가 중간관리자의 몫으로 전가되어, 실무자와 책임자의 역할을 동시에 수행함에 따라 번 아웃을 호소하는 중간관리자가 증가하고 있다. 더욱 이, 중간관리자의 번 아웃은 퇴사와 이직으로 이어질 수 있어 조직에서 시급하게 대응해야 할 과제로 대두되고 있다. 이에 본 연구는 최근의 조직 현상을 규명하고자 심리적 계약이론 바탕으로 구성원이 조직에 제공할 것이라 기대하는 약속과 의무를 이행하지 않는, 부하의 심리적 계약위반이 중간관리자의 정서적 소진에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 아울러, 두 변인 간의 관계에서 중간관리자의 직무스트레스가 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고, 상사지원인식을 조절 요인으로 반영하여 실무적 대안을 모색하고자 하였다. 연구가설의 검증을 위하여 국내 기업의 중간관리자를 대상으로 설문조사를 실시하였고, 총 371명 의 자료가 분석에 활용되었다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 부하에 의한 심리적 계약위반은 중간관 리자의 정서적 소진을 초래하는 것으로 확인되었다. 둘째, 부하의 심리적 계약위반과 중간관리자의 정서 적 소진 간의 영향 관계에서 직무스트레스의 매개효과를 확인하였다. 셋째, 상사지원인식은 부하의 심리 적 계약위반과 정서적 소진의 관계를 조절하는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과를 기반으로 이론적 의의 와 실무적 시사점을 제시하고, 연구의 한계와 향후 연구 방향에 대해 논의하였다.

As the number of enlistees decreases due to social changes like declining birth rates, it is necessary to conduct research on the appropriate recalculation of the force that considers the future defense sufficiency and sustainability of the Army. However, existing research has primarily focused on qualitative studies based on comprehensive evaluations and expert opinions, lacking consideration of sustained support activities. Due to these limitations, there is a high possibility of differing opinions depending on perspectives and changes over time. In this study, we propose a quantitative method to calculate the proper personnel by applying system dynamics. For this purpose, we consider a standing army that can ensure the sufficiency of defense between battles over time as an adequate force and use battle damage calculated by wargame simulation as input data. The output data is the number of troops required to support activities, taking into account maintenance time, complexity, and difficulty. This study is the first quantitative attempt to calculate the appropriate standing army to keep the defense sufficiency of the ROK Army in 2040, and it is expected to serve as a cornerstone for adding logical and rational diversity to the qualitative force calculation studies that have been conducted so far.

우리나라는 수출주도형 경제구조를 지니고 있어 세계 무역질서에 능동적으로 대 응할 필요가 있다. 중국의 G2 부상에 따라 미국은 중국을 견제하는 데 외교적 역량을 집중하고 있으며, 이는 지역 질서의 분절화 ․ 진영화로 나타나고 있다. 이러한 진 영화는 역내포괄적동반자협정(Regional Comprehensive Economic Partnership Agreement, RCEP), 포괄적 ․ 점진적환태평양경제동반자협정(Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership, CPTPP), 인도태평양경 제프레임워크(Indo-Pacific Economic Framework, IPEF) 등 자유무역협정(FTA) 에서 본격화되고 있다. 우리나라의 통상정책은 중국이 주도하는 FTA인 RCEP에 가입한 이후 일본이 주 도하는 FTA인 CPTPP에 가입할 것인가? 그리고 미국이 주도하는 경제통상플랫폼 인 IPEF에 어느 분야에 참여할 것인가 하는 것이 당면한 과제가 되고 있다. 이러한 문제점을 인식하여 본 논문에서는 RCEP, CPTPP 및 IPEF의 효율적 추진 을 위해 그동안 추진되어왔던 통상정책의 방향 및 성과를 알아보고 RCEP, CPTPP 및 IPEF의 내용과 함께 추진 성과 제고를 위한 해양 ․ 수산분야의 환경조성 및 과제 를 알아보고자 한다.

이 연구에서는 대학 CTL에서 운영하는 대표적인 교수지원 프로그램인 교수법 특강과 수업컨설팅 참여 여부에 따라 강의평가에 미치는 영향을 분석하였다. A대학에서 2022년 1년 동안 운영한 교수법 특강과 수업컨 설팅에 참여한 교수들의 교수지원 프로그램 참여 여부를 파악하고, 총 2,062개 교과의 강의평가 결과를 분석하였다. 교수법 특강에 참여한 교 수는 59.1%였으며, 수업컨설팅에 참여한 교수는 15.9%였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교수법 특강 참여교수의 강의평가 점수는 미참여 교 수의 강의평가 점수보다 높았고 이러한 차이는 통계적으로 유의미했다. 둘째, 수업컨설팅에 참여 여부에 따른 강의평가 점수에는 유의미한 차이 가 없었다. 이 연구의 의의는 교수법 특강, 수업컨설팅과 같은 교수지원 프로그램의 효과를 양적으로 분석한 것과 교수법 특강 참여가 강의평가 에 영향을 준다는 점을 확인한 것이다. 이러한 결과는 향후 대학에서의 교수법 특강과 수업컨설팅 설계, 운영과 평가에 시사점을 제공할 것이다.

정책효과를 분석하는데 있어 가장 중요한 이슈 중 하나는 선택편의(selection bias)를 통제하는데 있다. 효율적으로 선택편의를 통제하기 위하여 성향점수 매칭을 통한 이 중차분분석(PSM-DID)기법이 널리 사용되어오고 있으나, 이는 수혜집단과 비수혜집단에 포 함된 표본들이 집단에 따라 동질적인 정책효과를 지닌다는 과감한 가정을 필요로 한다. 본 연구는 수혜집단 내에서 이질적으로 나타나는 정책효과를 추정해보고자 성향점수 분위에 따 라 수혜집단과 비수혜집단을 매칭하여 정책수혜여부에 따른 매출성장효과를 분석하였다. 이 를 위하여 2020년 수행된 소재부품장비 R&D지원사업에 참여한 239개 중소기업을 수혜집단 으로 선정하였으며, 이들 기업의 성향점수를 산출한 뒤 8개 분위로 나누어 비수혜집단과 성 향점수 매칭을 수행하였다. 이후 분위별 이중차분분석을 통해 정책지원으로 인한 매출성장 률을 산출하였다. 그 결과 가장 낮은 분위의 집단에서 가장 큰 정책효과가 관찰되었으며, 3개 년 매출 성장률과 특허출원건수가 높은 기업집단들이 탁월한 정책효과를 누린 것으로 나타 났다. 연구의 결과는 성향점수 분위에 따른 이질적 정책효과 분석기법이 산업정책기획을 위 한 수혜기업의 선정기준, 지원범위 등을 조정하는데 효과적으로 사용될 수 있음을 시사한다.

Distribution and logistics industries contribute some of the biggest GDP(gross domestic product) in South Korea and the number of related companies are quarter of the total number of industries in the country. The number of retail tech companies are quickly increased due to the acceleration of the online and untact shopping trend. Furthermore, major distribution and logistics companies try to achieve integrated data management with the fulfillment process. In contrast, small and medium distribution companies still lack of the capacity and ability to develop digital innovation and smartization. Therefore, in this paper, a deep learning-based demand forecasting & recommendation model is proposed to improve business competitiveness. The proposed model is developed based on real sales transaction data to predict future demand for each product. The proposed model consists of six deep learning models, which are MLP(multi-layers perception), CNN(convolution neural network), RNN(recurrent neural network), LSTM(long short term memory), Conv1D-BiLSTM(convolution-long short term memory) for demand forecasting and collaborative filtering for the recommendation. Each model provides the best prediction result for each product and recommendation model can recommend best sales product among companies own sales list as well as competitor’s item list. The proposed demand forecasting model is expected to improve the competitiveness of the small and medium-sized distribution and logistics industry.

The Korean government has been implementing international development cooperation projects on smart greenhouse for high-valued crops through the Agency of Education, Promotion, and Information Service in Food, Agriculture, Forestry, and Fisheries (EPIS). These projects have been carried out in four Asian countries – the Philippines, Cambodia, Vietnam, and Indonesia – since 2020. The main objectives of these projects are to enhance agricultural productivity, provide innovative capacity building, and establish effective marketing systems in collaboration with recipient organizations in each country. By focusing on medium- and small-scale farmers who are susceptible to climate shocks, these projects have successfully increased crop yields and the average income of farm households that have adopted advanced greenhouse facilities. This has been achieved through improved planting and marketing strategies for high-valued crops. In summary, these projects are playing a crucial role in the modernization of agriculture through the Vulnerable-Smart Agriculture (VSA) scheme, while also collecting policy data to effectively address climate change vulnerabilities. This is being done through a tripartite mechanism involving research, extension activities, and education, all aimed at promoting sustainable agricultural growth in developing countries.

본 연구에서는 대학 교수학습센터에서 제공하는 학습지원 프로그램의 성과를 종합적으로 평가하기 위한 BSC(Balanced Score Card) 기반의 성과평가 모형을 개발하고 적용하는 데 있다. 문헌 연구를 통해 성과평 가의 이론적 배경을 조사하고, BSC 모형을 교육 분야에 맞게 수정하여 학습지원 프로그램에 적용 가능한 평가 체계를 설계하였다. 재무, 수요 자, 운영, 프로그램의 네 가지 관점에서 성과평가 지표를 설정하고, 이를 기반으로 대학의 다양한 학습지원 프로그램의 성과를 분석하였다. 분석 결과, 특정 프로그램들이 높은 성과를 보임을 확인하였으며, 동시에 개선 이 필요한 영역을 확인하였다. 개발된 BSC 기반 성과평가 모형은 대학 학습지원 프로그램의 다각도에서의 성과를 평가하는 데 유용하였으며, 프로그램의 강점과 개선점을 명확하게 확인할 수 있었다. 이 연구를 통 하여 대학 교수학습센터가 학습지원 프로그램의 질을 개선하고, 대학 교 육의 질적 향상에 기여하길 기대한다.

이 연구는 광역자치단체 조례 비교 분석을 통해 가족돌봄 청년 지원 조례 개정 방안을 도출하기 위함이다. 이를 위해 국가법령정보센터의 자 치법규시스템 자료를 활용하여 전국 11개 광역자치단체의 ‘가족돌봄 청 년 지원 조례’를 비교하였다. 조례 비교를 위한 분석틀로서, 규범적 타당 성 체계에 해당하는 권리성(조례의 목적지향성, 자치단체장의 책무성), 적용대상의 보편성, 급여종류의 포괄성, 자치단체장의 재정책임성과 규범 적 실효성 체계에 해당하는 전달체계의 책임성 및 통합성, 인력의 전문 성을 활용하였다. 분석 결과, 광역자치단체마다 차이가 있음을 확인하였 다. 분석결과를 기초로 한 조례 개정 논의로서, 주민의 권리 규정 신설, 자치단체장의 책무성과 재정책임성에 대한 임의규정을 강행규정으로 변 경을 제안하였다. 본 연구를 통해 가족돌봄청년의 삶에 대한 사회적 관 심이 제고되고, 사회복지조례에 관한 비교 연구가 활성화되기를 기대한 다.

만성췌장염은 췌장암 발생의 위험인자 중 하나로, 췌장암 감시가 주목을 받고 있다. 유전자 변이 여부에 따라 유전성 만성췌장염과 산발성 만성췌장염으로 분류할 수 있다. PRSS1 변이 유전성 만성췌장염의 경우 췌장암 발생 위험이 매우 높아 40세 이후 선별 검사 및 추적 감시가 필요하다. 그 외의 유전성 만성췌장염 및 산발성 만성췌장염에서 췌장암의 발생률은 상대적으로 낮아 선별 검사 및 추적 감시를 권고하지 않는다. 췌장암 선별검사의 방법으로 복부컴퓨터단층촬영 또는 췌장자기공명영상이 적합하다. 내시경초음파는 췌장실질의 염증, 섬유화 및 석회화로 인하여 권유하지 않는다. 산발성 만성췌장염에서도 다양한 췌장암 위험인자가 동반되는 경우 췌장암의 발생 빈도가 상당히 증가하고 만성췌장염 진단 후 5년 동안은 췌장암 발생률이 지속적으로 높아 환자의 증상 및 개별적 상황에 따른 췌장암 선별 검사 시행 및 추적 감시를 고려할 수 있다. 만성췌장염은 영양실조 발생이 높으므로 관심, 영양상태 평가 및 적극적인 영양요법이 필요하다. 필수 영양소 공급뿐만 아니라 미량영양소 공급을 놓치지 않도록 한다. 그리고 만성췌장염 환자에서 골다공증 또는 골감소증의 위험이 높음을 인지하고 이의 진단, 예방 및 치료에 관심을 둘 필요가 있다. 각 기관의 영양지원팀에 의뢰하여 적극적으로 영양요법을 시행하는 것도 도움이 되겠다.

계명대학교 인텔리전트건설시스템핵심지원센터(이하 INTEL센터)는 2020년 교육부 주관 핵심연구지 원센터 조성지원과제로 선정되어 현재 2단계 2차년도(5년차)를 진행하고 있습니다. INTEL센터는 사용 률이 낮고 노후화된 기존의 유휴 연구장비를 집적하여 성능을 보완하고, 다양한 분야 및 연구에 장비 및 전담인력을 지원하는 역할을 하고 있습니다. 또한 계명대학교 성서캠퍼스 내 첨단건설실험센터 및 사용성평가연구센터의 건설 및 IoT 분야의 첨단장비를 접목하여 대내외 연구원 및 산업계에 공동연구 및 장비활용을 할 수 있도록 서비스를 지원하고 있습니다. INTEL센터는 4차 산업혁명의 핵심기술인 IoT 분야를 구축 시스템에 융합하여 지능형 평가 시스템 구축을 목표로 하고 있습니다. 원격실험제어시스템 도입 및 인프라 구축을 통하여 실험의 실시간 협업 이 가능한 서비스를 제공하며, 디지털트윈 기반 3D 공간건설시스템을 구축하여 웹을 통한 시험시설환 경과 보유 장비들의 탐색이 가능한 서비스를 제공하고 있어 사용자 요구에 맞는 장비를 선택, 예약까 지 진행할 수 있는 One-Stop 서비스 제공이 가능합니다. INTEL센터가 갖춘 첨단화된 인프라와 IoT, 건설, 기계, 의용공학 등의 다양한 분야의 전문가들을 바탕으로 차세대 융복합 연구 및 연구지원을 이어가고 있으며, 혁신적인 연구 및 전문인력 양성을 통 해 연구장비 공동활용 및 산학연 공동연구에 기여하도록 노력하고 있습니다.

본 연구는 희귀난치 질환 자녀를 둔 가족의 생활 실태와 지원 욕구를 파악하여 지원방안을 모색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2020년 기준 전국의 희귀난치 환아 가족 약 169천 명 중 할당표본추출(quota sampling) 을 통해 모집된 총 263명을 대상으로 설문조사를 하였다. 그 결과, 희귀 난치 환아 가족의 주양육자는 여성으로 자녀 돌봄 및 간병 비중이 높았 고, 치료비지출로 인한 경제적인 부담이 매우 높았다. 전체 삶의 질 평 균 및 삶의 질 하위요인 전반에서 보통 이하의 인식수준을 보였고, 교 육 현장이나 과정에서 자녀의 질병에 대한 인식과 대처 관련 어려움이 큼을 확인하였다. 희귀난치 질환 및 자녀의 재학 상태에 따른 인식수준 도 매우 낮은 수준이었다. 이런 실태에 근거하여 가족지원을 위한 다차 원적인 지원방안을 제언하였다.

이 연구는 아시아지역에서 대표적으로 단일문화사회에서 다문화사회로 변모한 일본의 지방자치단체의 외국인주민 보건의료 정책을 중점적으로 살펴보았다. 주요 연구결과는 첫째, 일본의 지방자치단체는 다문화공생 정책의 주체로서의 지위를 가지고, 외국인주민에 대한 행정서비스를 지 원하고 있다. 둘째, 군마현은 다문화공생 추진 기본계획을 바탕으로 외국 인주민이 안전하고 안심하게 살아갈 수 있도록 지원 사업을 추진하고 있 다. 셋째, 군마현은 의료기관에서 외국인주민의 진료를 지원하기 위해 14개 언어의 의료통역 자원봉사자를 활용하고 있다. 한국 지방자치단체 의 외국인주민 보건의료 서비스 강화를 위한 정책적 시사점을 제시하면 첫째, 지방자치단체의 권한과 역할을 강화하여 외국인주민 정책과 보건 의료 서비스 지원 정책을 적극적으로 추진해야 한다. 둘째, 현재 외국인 주민 지원 조례의 내용이 지방자치단체별로 매우 유사하여 향후 지역적 특성과 실태를 반영하는 조례의 개정이 필요하다. 셋째, 외국인주민의 건 강정보와 의료접근성 강화를 위해 의료 통역사를 양성하고 지원하는 공 공의료통역시스템을 구축해야 한다.

본 연구는 범죄를 저지른 청소년 중 소년보호처분에 따라 소년원에 입소하였다가 일정 기간 이후 퇴소한 ‘소년원 퇴원생’에게 관심을 가졌다. 이들이 퇴소한 후 다시 범죄를 저지르지 않고 안정적으로 지역사회에 정착하고 자립할 수 있도록 소년원 안 팎에서 각종 노력을 실시하고 있지만, 소년원 퇴원생의 약 20%가 재범을 통해 다시금 소년원에 들어오는 상황에 놓여있다. 그러므로 소년원 퇴원생이 지역사회에 정착하고 자립하는 방안에 대해 교정복지적인 관점에서 관심을 가지고 개입을 시도할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구는 소년 범죄와 소년원에 관한 현황과 함께 현재 실시되고 있는 자립지원 프로그램에 대해 소개하였다. 또한 자립지원을 위한 교정복지적 개입 방안 을 제시하였고 그 내용은 다음과 같다. 첫째, 소년원 퇴원생을 위한 자립생활관의 분위기를 퇴원생 친화적으로 개선하고 해당 기관 직원들의 전문성 개발이 필요하다. 둘 째, 소년원 퇴원생을 위한 기숙형 훈련학교의 교육과정을 다양화하고 맞춤형 교육과 정이 개설되어야 한다. 셋째로 다양한 기관들의 다각적 연계를 통해 지역사회 네트워 크 활용이 요구된다. 넷째, 민간 자원봉사자를 활용하여 소년원 퇴원생에게 사회적 지 지체계 마련이 필요하다. 마지막으로 소년원 퇴원생을 위한 법적 제도가 구체화되어 야 한다.