Assessing the health impacts of ambient air pollution is essential for evaluating air-quality management policies. Using nationwide data from 2007 to 2023, this study analyzed long-term trends in six major air pollutants (SO2, NO2, O3, CO, PM10, and PM2.5) and examined the responsiveness of two health indicator categories: disease prevalence (asthma, rhinitis, atopy, and stroke) and hospitalization rates for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and asthma. Although concentrations of PM10, PM2.5, SO2, and CO declined substantially during the study period, prevalence indicators showed no corresponding improvements and instead exhibited weak or inconsistent correlations with air pollutants (e.g., PM10-asthma: r = –0.696; PM10-stroke: r = –0.220), reflecting their limited sensitivity to environmental changes. In contrast, hospitalization rates demonstrated strong and consistent associations with air pollution, particularly particulate matter and NO2. Meanwhile, PM2.5 showed the highest correlations with COPD (r = 0.973) and asthma hospitalizations (r = 0.988), and regression analyses indicated steeper slopes for PM2.5 than for PM10. This suggests a greater relative impact of fine particles on acute disease exacerbation. Principal component analysis further confirmed that hospitalization indicators clustered closely with pollutant-related components, whereas prevalence indicators were structurally independent. Overall, hospitalization rates provide a more objective and responsive measure for evaluating the health impacts of air-quality improvements in South Korea, while prevalence indicators are less suitable for assessing environmental policy outcomes.

지표성 곤충 군집은 환경 변화에 민감하게 반응하여 산림 생태계 변화를 이해하는 중요한 생물학적 지표로 활용된다. 본 연구는 광릉숲 조림지 내 장기적인 생태적 천이 과정에서 지표성 곤충 군집의 다양성과 기능 형질이 어떻게 변화하는지 파악하고자 하였다. 조사는 2019년, 2021년, 2023 년 총 3회에 걸쳐 함정 트랩을 이용하여 이루어졌으며, 채집된 곤충의 군집 다양성과 먹이생태지위, 서식지 유형, 크기, 섭식 유형 등 4개의 기능 형 질을 분석하였다. 조사 결과, 총 6목 27과 94종 1,442개체가 채집되었으며, 연도가 지남에 따라 풍부도, 심슨 지수, 다양도 지수, 균등도가 모두 유의 미하게 증가하였다. 우점종은 2019년 둥근칠납작먼지벌레(Synuchus arcuaticollis), 2021년 일본장다리개미(Aphaenogaster japonica), 2023년 장 수땅노린재(Adrisa magna)로 매년 다르게 나타났다. 기능 형질 변화의 경우, 먹이생태지위와 섭식 유형은 뚜렷한 변동성을 보인 반면, 크기와 서식 지 유형은 점진적인 변화를 보였다. 곤충 군집 구조는 연도에 따라 뚜렷한 차이를 보이며, 이러한 변화는 토양 노출도, 목질 잔해물, 하층식생 피도와 유의한 상관관계를 나타냈다. 본 연구를 통해 지표성 곤충 군집의 구조뿐만 아니라 기능 또한 변화하고 있음을 확인하였으며, 이러한 변화가 환경 요인과 밀접한 관련이 있음을 알 수 있었다. 이는 산림 복원 과정의 생태적 천이 모니터링과 생물다양성 보전 전략 수립에 유용한 기초 자료를 제공 한다.

With the evolving nature of modern warfare and the rapid advancement of technology, Manned-Unmanned Teaming (MUM-T) has emerged as a core element of future air power. This study systematically identifies evaluation measures for assessing the mission effectiveness of MUM-T in the context of Air Force operations. To this end, a survey of experienced fighter pilots was conducted to derive mission scenarios suitable for MUM-T, and statistical analysis led to the selection of five scenarios. Subsequently, comprehensive evaluation measures for each selected scenario were derived through literature review and expert interviews, and their validity and expert consensus were verified using the Delphi method. Finally, the Analytic Hierarchy Process (AHP) was employed to calculate the relative importance of the evaluation measures (secondary measures only) for each scenario, and a formula-based model was proposed. The findings of this study provide a quantitative evaluation framework for verifying MUM-T mission effectiveness using Modeling and Simulation (M&S) tools, and are expected to serve as a foundational basis for weapon system acquisition and the development of operational concepts.

본 연구는 글로벌 해운물류에서 디지털 전환과 지속가능성 요구가 급격히 높아지는 시대적 흐름 속에서, 스마트항만의 효과적 인 도입과 평가체계 확립의 필요성에 대응하고자 수행되었다. 계층분석법(AHP)을 활용하여 스마트기술, 인프라, 운영, 환경·에너지, 거버 넌스 영역에 걸친 핵심 평가요인을 체계적으로 도출하고 우선순위를 산정하였다. 연구 결과, 사물인터넷(IoT) 및 센서 기반 기술이 가장 중요한 요인으로 나타났으며, 그 뒤를 5G 통신기술, 데이터 인프라, 자율형 항만설비가 이었다. 또한, 운영 자동화와 기관 간 협력 역시 항만 효율성과 회복 탄력성을 높이는 데 핵심적인 요소로 확인되었다. 이러한 결과는 스마트항만 평가를 위한 포괄적이고 계층적인 분석 프레임워크를 제시함으로써 이 분야의 이론적 기반을 강화한다는 점에서 의의가 있으며, 실무적으로는 안전한 스마트항만 개발에 당국이 자원 배분을 최적화하고 단계적 발전 전략을 수립하는 데 실질적 시사점을 제공한다. 향후 연구에서는 다양한 항만을 대상으로 실증 분 석을 확대하고, 신기술을 통합한 의사결정 모델 고도화를 통해 지속 가능하고 경쟁력 있는 스마트항만 생태계 구축을 더욱 촉진할 필요 가 있다.

This study identifies critical ESG decision factors for road pavement maintenance during the design phase, which dictate approximately 80% of infrastructure performance outcomes. A two-stage analytical framework was employed. First, the fuzzy-Delphi method filtered 72 industry indicators into 20 core factors based on expert consensus (defuzzification value≥0.7). Second, a revised importance-performance analysis prioritized these factors across five regional types (urban, mountainous, rural, coastal, and expressway) using a 10-member expert panel. Results revealed distinct regional priorities: urban areas emphasized low-noise construction, mountainous areas focused on ecological restoration, coastal areas prioritized durability, and expressways required worker safety system integration. Climate risk assessment (G10) and pollution prevention (E19) emerged as priorities across all regions. These findings prove that ESG evaluation in road maintenance must incorporate weighted regional differentiation rather than uniform criteria. Policy recommendations include implementing mandatory regional ESG checklists in design guidelines and establishing BIM-integrated performance-tracking systems.

본 연구는 교육부에서 주관하고(법무부와 연계) 한국연구재단이 운영하는 교육국제화역량 인증제(IEQAS) 4주기 평가지표를 대상으로, 지표 체계가 고등교육기관의 외국인 유학생 유치·관리 역량을 타당하게 검증하는지 진단하고 개선 방향을 제시한다. 분석틀은 국제화(Knight), 품질 개념(Harvey & Green), 정책평가·형평성(Dunn), 구조–과정–성과(Donabedian)의 논 의를 토대로 품질보증(QA), 형평성(수평/수직), 성과사슬(구조–과정–성과), 행정부담·표준화의 네 관점으로 구성하였다. 연구 방법은 질적 문서분석 으로, 2011년 시범도입 이후 주기별 편람과 2025년 4주기 IEQAS 편람, 정책문서·선행연구, 2023년부터 2025년까지 언론 보도를 검토하였다. 분 석 결과, 4주기 IEQAS 평가는 산식 합리화와 고등직업교육 트랙 신설 등 개선이 있었으나 지역·유형 격차 반영의 한계, 성과 지표 편중, 지표 별 기준 시점·집계기간 불일치, 어학연수 교원·고용구조 평가 공백이 확 인되었다. 이에 수도권/비수도권 분리 평가, 단계형 사후관리, 온라인·혼 합수업의 과정 품질지표 보강, 기준시점·집계기간·산식 표준화, 어학연수 교원·고용지표 도입을 제안한다. 이를 통해 IEQAS가 국제화·유학생 정책 의 핵심 품질보증 인프라로 기능하도록 개선 방향을 제시하고자 한다.

선박 충돌 위험 평가는 항해 안전 확보를 위한 핵심 절차로, 실시간 의사결정 지원과 회피 기동 판단의 기초를 제공하며, 특히 자율운항선박 시대의 안전성 확보를 위해 그 중요성이 커지고 있다. 기존 연구들은 다양한 시나리오에 맞춘 지표와 모델을 제안해 왔으 나, 충돌 위험 변수와 변수 모델링 방법론 간의 구조적 연계에 대한 통합적 분석은 부족한 실정이다. 본 연구는 PRISMA 2020 지침에 따라 문헌 검토 절차를 체계화하고, 자율운항선박 기술개발이 본격적으로 진행된 2020년부터 2025년까지 발표된 관련 논문 중 75편을 선정하 여 선박 충돌 위험도 평가에 사용된 변수와 방법론을 각각 다섯 개의 범주로 분류하였다. 이를 통해 각 요소의 출현 빈도와 조합 경향을 통계적으로 분석하였으며, 변수-방법론 연계 행렬을 통해 연구 경향을 시각화하였다. 분석 결과, 대부분의 충돌 회피 모델이 여전히 운동 학 기반의 거리 중심 지표에 의존하고 있으며, 인간 요인이나 맥락 조건에 기반한 위험 평가는 상대적으로 적게 다루어졌다. 본 연구는 이러한 통합적 분석을 통해 향후 충돌 위험 평가 연구에서 확장되어야 할 변수와 기법의 방향을 제안하며, 제시한 5축 기반 분류체계는 향후 관련 연구자들이 연구 목적에 따라 적절한 변수와 방법론을 선택하고 설계하는데 유용한 개념적 틀로 활용될 수 있을 것으로 기대 한다.

Freshwater ecosystems support biodiversity and provide essential ecosystem services. In Korea, the Water Environment Information System monitors these ecosystems using separate biological and physicochemical indicators. Complex interactions occur among diverse biological taxa and physicochemical conditions. Thus, integrating heterogeneous monitoring data is crucial for accurately assessing ecosystem health. However, differences in data characteristics between the indicators present significant integration challenges. Given the scale and heterogeneity of the monitoring data, advanced analytical techniques are necessary to detect interactions among variables. This study aimed to identify key correlations among biological and physicochemical indicators by clustering similar variables and removing noise using the Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN) algorithm, followed by Spearman’s rank correlation coefficient and maximal information coefficient (MIC) analyses. HDBSCAN effectively eliminated noise indicators and grouped biological and physicochemical indicators into clusters based on shared characteristics, thereby enhancing the interpretability of the correlation analysis. Spearman analysis showed strong associations among biological indicators, particularly among species with similar ecological traits. MIC analysis further detected nonlinear associations between ecological assessment indices and specific biological species, which also reflected similar ecological characteristics. These findings are significant in that the comprehensive analysis of existing monitoring data revealed relationships within biological and physicochemical indicators while preserving the original purpose and function of each monitoring network. This study is expected to serve as a foundational resource for freshwater environmental monitoring and the development of effective management strategies.

The purpose of this study is to evaluate the applicability of an unsupervised outlier-detection method as a surrogate safety measure (SSM) to estimate the effect of AI-based Bike-Safe monitoring system. An SSM that utilizes near-miss data immediately before an accident occurs must be developed to compensate for inadequate bicycle accident data and missing reports. In particular, the omission level of accident reports related to bicycle users is higher on bicycle paths, which implies that the importance of an SSM in safety management is much greater than in the general road environment. Therefore, the unsupervised outlier-detection method was set as the SSM because it can be learned without a label, is suitable for streaming data, and is generalizable under limited data. Additionally, the DeepAnT(deep learningbased anomaly detection) model was selected as the most appropriate time-series outlier-detection method. Using the time-series prediction module of the learned DeepAnT model, we analyzed the frequency of outliers or avoidance behaviors based on a linear relationship between estimated and observed values. The history data of the acceleration change rate of each bicycle were applied to the DeepAnT model to evaluate the possibility of using alternative safety indicators. Thus, those data are expected to be applicable as an alternative safety indicator for bicycle paths.

Integrated crop–livestock farming systems improve the self-sufficient feed ratio, and provide environmental benefits for agro-ecosystems. This study was conducted to evaluate the crop-livestock recycling indicators of Korean Hanwoo farms. 55 Korean beef farms were classified into five types. Organic Hanwoo farms were insufficient the area of forage crop cultivation required for Hanwoo certification in Korea, with forage crop sufficiency index of 49.6%. The forage self sufficiency index of grazing eco-farms was 108.5%, and self-certified (PGS) and conventional livestock farms was only 24.5 and 25.6%, respectively. The forage self sufficiency index was 60.4, 52.9, and 111.9% for Hanwoo + grassland crop, Hanwoo + forage crop + rice, and Hanwoo + grassland combined farms, respectively. Livestock density was 10.3 LSU (livestock units)/ha for organic Korean cattle farms, which was lower than 25.6 LSU/ha for conventional farms. In addition, the livestock density of grassland eco-farms was the lowest at 3.4 LSU/ha. Livestock density was 12.2 LSU/ha in the southern region, which was lower than in the central-northern region. In conclusion, forage crop sufficiency and livestock density are considered valid indicators for assessing the level of crop-livestock integrated agriculture.

산초나무(Zanthoxylum schinifolium) 종자는 동아시아에서 향신료 및 약용 자원으로 널리 활용되고 있으나, 화학적으로 규정된 지표물질을 기반으로 한 체계적인 품질평가 기준은 아직 확립되지 않았다. 본 연구에서는 HPLC–DAD와 LC–MS/MS 분석을 통합적으로 적용하여 산초나무 종자의 품질평가를 위한 지표물질로서 hesperidin을 확인하고 검증하였다. 산초 종자의 메탄올 조추출물에 대해 크로마토그래피 분석을 수행한 결과, 주요 플라보노이드 성분들은 UV 흡수 특성과 음이온 ESI–MS/MS 단편화 패턴을 통해 동정되었다. 특히 m/z 609.6[M–H]–의 주요 전구체 이온은 hexose (162Da)와 rhamnose (146Da)의 순차적 중성손실을 거쳐 각각 m/z 463.4 및 301.3의 단편 이온을 생성하였으며, 이러한 단편화 거동은 표준물질 hesperetin-7-O-rutinoside (hesperidin)의 스펙트럼과 완전히 일치하였다. 이후 정량분석을 위해 확립된 HPLC–DAD 분석법은 우수한 직선성(R2 > 0.999), 높은 민감도(LOD 및 LOQ가 허용 범위 내), 그리고 재현성과 정밀도를 나타내어 분석법의 신뢰성을 확인하였다. 또한 여러 배치의 산초나무 종자 시료에서 hesperidin 함량이 일관되게 검출되어, 본 성분이 품질관리 지표물질로서 적합함을 확인하였다. 종합적으로, HPLC–MS/MS 기반 구조 규명과 정량 분석 결과는 hesperidin이 산초나무 종자의 주요 플라보노이드 배당체이며, 화학적 표준화 및 품질평가를 위한 적절한 지표성분임을 명확하게 보여준다. 본 연구는 산초나무 유래 기능성 소재의 산업적 활용과 표준화, 품질 보증을 위한 분석 기반을 제공하는 데 중요한 의의가 있다.

This study aims to provide a basis for selecting the appropriate traffic-flow evaluation indicators by quantitatively analyzing the relative importance of such indicators in mixed traffic environments in which automated vehicles (AVs) and conventional vehicles coexist. As AV technology progresses and its adoption increases, establishing reliable evaluation criteria that accurately reflect the characteristics and performance of traffic systems under transitional conditions is crucial. Thus, approximately 40 domestic and international studies were reviewed in this study, from which 45 evaluation indicators were identified. These indicators were classified into three major categories: mobility, safety, and environment. Five frequently used and representative indicators were selected from each category based on the appearance frequency and relevance. An analytic hierarchy process survey was conducted with a group of transportation experts to derive the relative importance (weights) of both the major categories and individual indicators. The analysis revealed that safety (0.53676) was the most important category, followed by mobility (0.34795) and environment (0.11528). After combining the weights of the categories and sub-indicators, the top three indicators, i.e., time to collision (TTC), time exposed to TTC, and deceleration rate to avoid crashes, appeared to be safety related and associated directly with the collision risk. These findings suggest that, in the early stages of AV deployment, traffic evaluations should prioritize safety considerations over mobility or environmental factors to ensure the successful integration of AVs into existing traffic systems.

바다의 사막화라 할 수 있는 갯녹음(barren ground)은 우리나라뿐만 아니라 미국, 일본 등 전세계적으로 발생하여 수산생물의 서식지 황폐화, 해양 탄소고 정 능력 약화, 해양생태계 순기능 상실이라는 부정적 영향을 미치고 있다. 갯 녹음의 발생원인은 기후변화, 해수온도 상승, 해양 산성화, 이산화탄소, 지하수, 조식동물, 해양오염 등 복합적인 요인으로 추정하고 있으나 현재까지는 정 확한 원인을 규명하지 못하고 있다. 갯녹음 대응을 위해 우리나라는 바다숲(marine forests) 조성사업을 시행하 고 있지만 갯녹음이 왜 발생하는지에 대한 원인을 명확하게 규명하지 못한채 사업이 진행되다 보니 갯녹음 발생이 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 갯녹음의 유발요인을 찾기 위해 현재 해양환경관리를 위한 지표 (indicator)와 지수(index)를 살펴보고 바다숲 조성사업 시행에서 나타난 바다숲 조성사업 시행지침상의 평가항목, 천연 해조장 등급화상의 평가항목, 갯녹음의 진단 및 판정 기준상의 평가항목을 검토하고 이들 지표 및 지수에서 갯녹음 관 리를 위한 지표와 지수의 개발 방향에 대해 검토하였다.

엔트로피 지표(섀넌 엔트로피, 지니계수, 허시만-허핀달지수)와 경제복잡성 (ECI) 지표, 네트워크 분석을 활용하여 국내 반도체 산업의 구조를 실증적으로 분석하였다. 엔트로피 지표를 산업의 계열화/전문화와 연계하고 ECI와 엔트로피 지표의 특성을 상호보완 적으로 활용하는 새로운 접근을 시도하였다. 전국 단위로 반도체 산업 관련 업종에 해당하는 기업을 추출하여 기업 홈페이지 및 소개자료 등을 통해 반도체 산업 가치사슬 중 어느 부분에 해당하는지를 분류하는 작업을 실시하였으며, 최종적으로 2,957개 기업을 후공정, 전공정, 소재, 부품, 장비, 설계 기업으로 분류하여 특정하였다. 이 중 중 거래관계를 추출 가능한 1,212개 기업의 66,210개 거래관 계망 정보를 활용하여 실증 연구를 진행하였다. 국내 반도체 산업의 거래 네트워크는 무척도성, 작은세상 특성, 모듈성, 계층성을 모두 보이는 소수 핵심기업 중심 계열화된 네트워크였다. 국내 반도체 산업의 두 가지 구조변화 (2020년 거래관계망 계열화, 2023~2024년 복잡성지수 추세 반전)등을 식별할 수 있었다. 2018~2024기간 동안 국내 반도체 산업은 점차 전문화되는 추세였으나 2020년에 일시적 으로 계열화 추세를 보였다. 소·부·장 산업은 비교적 전문화되어 있고 전공정·설계는 계열 화되어 있었다. 광역지자체별로 살펴보면 경기·충남·충북 등 전통적 반도체 산업 중심 지의 계열화 수준이 높았으나, 경제복잡성 지수는 경남·부산에서 높게 나타났다. 경남·부산· 광주 등의 경제 복잡성 지수의 약진, 경기·충남·충북의 경제 복잡성 지수 부진은 2023~2024년에 두드러지게 나타났으며, 지역별 기업 영업이익률과도 양의 상관관계를 나타냈다. 2023년 이후 AI반도체, 전력반도체 육성정책과의 관련성에 대한 심층적인 분석이 필요하다. 최종적으로 비수도권 균형발전 관점 반도체 혁신정책의 효율성을 일정 부분 입증할 수 있었다.

본 연구는 선박의 폐쇄적이고 위계적인 근무환경으로 인하여 발생하는 실습선원의 인권침해 문제를 체계적으로 진단하기 위 해 실습선원 인권지표를 개발하는 것을 목적으로 한다. 선박 내 높은 직위 중심의 권력 구조와 고립된 생활 환경은 사회적 약자인 실습선 원의 인권침해 사례를 증가시키고 있으나, 이를 객관적으로 평가할 수 있는 체계적 지표는 마련되어 있지 않다. 이에 따라 국가인권지표 체계와 해양 분야 승선환경, 관련 제도를 검토하여 1차 지표안을 도출하고, 전문가 패널을 대상으로 2차례의 델파이(Delphi) 조사를 통해 타당성과 실효성을 검증하였다. 분석 결과, 실습선원의 인권상황을 다면적으로 평가할 수 있는 3계층 구조의 상세지표가 도출되었으며, 최종 지표는 대분류 8개, 중분류 18개, 소분류 28개로 구성되었다. 각 지표는 내용타당도(CVR) 검증을 통해 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 에서 개발된 인권지표는 향후 표준화와 가중치 부여를 거쳐 ‘실습선원 인권지수’ 산정에 활용될 수 있으며, 이를 통해 실습선원의 인권실 태를 진단하고 정책적 개선방안을 마련하는 데 중요한 기초자료로 기여할 것이다.

This study aimed to establish an analytical method for the use of Adenophora triphylla and its extract using citric acid as a marker compound. The analysis of A. triphylla and its extract revealed citric acid contents of 671.993 mg/100 g and 433.218 mg/100 g, respectively. The analytical method was validated according to the Association of Official Analytical Chemists (AOAC) guidelines, and the calibration curve for citric acid standard solution exhibited excellent linearity (R2>0.999). The intra-day and inter-day precision showed low relative standard deviations of 0.564 and 0.809%, respectively. Furthermore, the recovery rate for citric acid ranged from 96.578 to 100.525%, fulfilling the AOAC’s acceptable range, indicating high accuracy. The detection limit for citric acid in this method was 0.002 mg/100 g, and the quantification limit was 0.005 mg/100 g, demonstrating high sensitivity. Additionally, an investigation of potentially harmful compounds in A. triphylla and its extract revealed five compounds that were predicted to be harmful according to the RISCTOX database. However, their actual concentrations were far below the lethal dose 50 (LD50) values, suggesting they are not harmful to the humans. These findings provide foundational data for the quality control of A. triphylla as a food ingredient.