The precast concrete (PC) method allows for simple assembly and disassembly of structures; however, ensuring airtight connections is crucial to prevent energy loss and maintain optimal building performance. This study focuses on the analytical investigation of the shear capacity of precast ultra-high-performance concrete (UHPC) ribs combined with standard concrete PC cladding walls. Five specimens were tested under static loading conditions to evaluate their structural performance and the thermal behavior of the UHPC rib shear keys. Test results indicated that the specimens exhibited remarkable structural performance, with shear capacity approximately three times greater than that of standard concrete. Numerical models were subsequently developed to predict the shear capacity of the shear keys under various loading conditions. A comparison between the experimental results and finite element (FE) models showed a maximum strength difference of less than 10% and a rib displacement error of up to 1.76 mm. These findings demonstrated the efficiency of the FE model for the simulation of the behavior of structures.

위법행위를 저지른 발달장애인(이하 ‘범법 발달장애인’)은 형사사법 절차에 진입하 더라도 해당 범죄의 근본적 원인인 정신･행동 문제에 대한 치료적 개입이 이루어지지 않아 높은 재범률을 보이고 있다. 본 연구에서는 현 상황에 대한 하나의 대안으로, 형 사사법 절차의 과정 중에 범법 발달장애인을 지역사회의 적절한 의료･복지자원으로 연결하여 치료 및 재활 서비스를 제공하는 통합적 연계전환(diversion) 모형을 제안 하였다. 먼저 Ⅰ장에서는 범법 발달장애인의 재범 방지를 위한 적절한 치료 연계의 필요성 을 개괄하였다. Ⅱ장에서는 대표적인 ‘사회 내 처우’인 치료명령과 수강명령, 보호관찰 을 중심으로, 범법 발달장애인에 대한 치료 서비스 및 연계전환의 현황과 그 한계를 검토하였다. 그리고 이에 대한 대안으로써, ｢범죄 가･피해 발달장애인의 재범 방지를 위한 개별맞춤형 지원사업(PSRP)｣의 수평적 연계전환 모형과 발달장애인 거점병원･ 행동발달증진센터로의 수직적 전달체계 모형을 연계전환 체계로 활용할 수 있는 가능 성을 탐색하였다. 이어지는 Ⅲ장에서는 ‘시설 내 처우’ 중 치료감호시설을 중심으로, 범법 발달장애인에게 제공되고 있는 치료 서비스 및 연계전환의 현황과 그 한계를 검 토하였다. 마지막 Ⅳ장에서는 범법 발달장애인에 대한 형사사법 절차와 의료･복지자원 간의 연계전환 체계 모형을 구체적으로 제안하였다. (1) 검찰청과 발달장애인 지원센터, 장 애인복지관을 수평적으로 연결하는 PSRP 모형 및 (2) 발달장애인 거점병원･행동발달 증진센터로 이어지는 수직적 전달체계 모형을 통합하고, (3) 교정시설의 가용한 연계 전환 제도를 추가로 반영함으로써, 발달장애인 지원센터와 보호관찰소가 중심이 되는 범법 발달장애인에 대한 연계전환 모형을 도출하고자 했다.

본 연구는 초등학생들의 􍾧깊이 있는 학습􍾨을 위하여 AI 코스웨어를 활용한 개념기반 탐구수업의 통 합 모델을 교육공학적으로 개발하는데 목적이 있다. 이를 위하여 개념기반 교육과정 및 수업(CBCI)과 AI 코스웨어에 대한 문헌연구로 이론적 토대를 마련하고, AI 코스웨어 활용 개념기반 탐구수업의 통합 모델을 설계 및 개발하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, AI 코스웨어 활용 개념기반 탐구수업의 모델을 진단분석, 전략설정, 수업설계(개념질문-과제탐색-과제해결-개념성찰), 전이촉진으로 명료화 하였다. 둘째, 패러다임 변화 이론에 따라, 통합 모델의 혁신 가능성을 평가하고 새로운 교육 패러다임 의 실질적인 적용 가능성을 통찰하였다. 이를 토대로 사례분석부터 모형구상, 모형숙의, 모형수정 과정 을 반복하며 통합 모델을 정교화하였다. 마지막으로, AI 코스웨어 활용 개념기반 탐구수업 연구에 참 여한 자문그룹과 워킹그룹을 심층 인터뷰하여 통합 모델의 설계-실행-생성 과정을 검토하고 교육과 정 및 수업의 적용과 실행을 위한 시사점을 도출하였다. 결론적으로, 본 연구는 AI 코스웨어와 개념기 반 탐구수업의 통합적인 방법론의 효과성을 확인하였으며, 향후 연구와 개발에 대한 지속적인 노력이 필요하다는 점을 시사한다.

모빌리티 예측은 단순한 통행 경로 예측을 넘어, 사회 전반의 효율성 및 안전성 향상을 위한 핵심 데이터를 제공한다는 점에서 중 요하다. 기존의 예측 기법은 시공간적 규칙성과 개인 이동 패턴의 통계적 특성 분석에 주로 의존하였으며, 최근 딥러닝 기반의 시공간 모델링을 통해 예측 성능이 향상되었다. 그러나 여전히 개인 통행의 단기·장기적 시공간 의존성 및 복잡한 패턴을 처리하는 데 한계가 존재한다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 대규모 사전 학습된 거대 언어 모델(Large Language Model; LLM)을 도입하여, 개인 속성뿐 만 아니라 실제 통행 데이터를 반영한 객체 단위 통행 생성 프레임워크를 제안한다. LLM 기반(ChatGPT-4o) 객체 단위 통행 생성 프레 임워크는 (1) 개인 모빌리티 패턴 학습, (2) 통행 생성의 두 단계로 이루어진다. 이후 한국교통연구원의 개인통행 실태조사(2021) 데이 터를 이용하여 프레임워크의 통행 생성 성능을 확인하였다. 통행 시작·출발 시간 분포, 출발·도착지 장소 유형, 통행목적, 이용 교통수 단의 정확도를 확인한 결과, 대부분 항목에서 70% 이상의 정확도를 보였다. 하지만 통행목적은 13개의 목적 중 하나를 예측해야 하기 에 정확도가 다른 항목에 비해 약 40%로 낮게 나타났다. 본 연구는 통행 생성 프레임워크를 설계하고, 이에 맞춰 입력 데이터를 가공 및 프롬프트 엔지니어링을 수행함으로써 LLM 기반 통행 생성 기술의 가능성을 확인하였다. 향후 프레임워크의 예측 성능 검증 및 개 선을 위한 추가 연구가 필요하며, 날씨, 대규모 행사 등과 같은 외부 요인들을 고려하면 더욱 정교하고 현실적인 통행일지를 생성할 수 있을 것이다.

다중 운집 사고는 주로 도시 내 밀집된 공간에서 발생하며, 보행자의 자유로운 이동이 제한될 때 더욱 위험하다. 이러한 상황에서 군중의 물리적 압력이 더해지면 대형 참사로 이어질 수 있어 예방과 신속한 대응이 필수적이다. 사고 발생 가능성을 최소화하기 위해 서는 실시간으로 군중 밀도를 모니터링하고, 위험 상황을 사전에 경고할 수 있는 예측 시스템 구축이 필요하다. 그러나 현재 사용되는 CCTV 기반 모니터링 시스템은 특정 구역에 국한되며, 설치 및 유지 비용이 높아 광범위한 모니터링에는 한계가 있다. 이에 본 연구 에서는 Cell Transmission Model(CTM)을 기반으로 한 양방향 보행 시뮬레이션 프레임워크를 개발하고, 이를 모바일 통신 데이터로 검증하였다. 연구 과정에서는 먼저 1)단방향 보행 CTM을 구축하고, 2)이를 양방향 보행 CTM으로 확장하여 경계 셀을 재설정하고 유 입량을 조정하는 방식으로 진행했다. 또한, 다중 운집 사고를 구현하기 위해 체류 개념을 추가했다. 검증 단계는 1)대상지 선정, 2)보행 네트워크 구축, 3)시뮬레이션 적용, 4)모바일 통신 데이터와의 비교 검증 순으로 이루어졌다. 대상지는 이태원 참사가 발생했던 이태원 역 부근으로, 20×20m 셀 단위로 보행 네트워크를 구축했다. 시뮬레이션 결과, 모바일 통신 데이터와의 높은 유사도를 보였다. 본 연구 에서 개발한 시뮬레이션은 대규모 행사나 혼잡한 보행 환경에서 군중 밀집을 예측하고, 사고 가능성을 조기에 경고하는 데 활용될 수 있다. 특히, 대형 이벤트나 도시 재난 관리에서 실시간 대응 시스템의 기초 자료로 사용할 수 있다.

한국도로공사에서는 전 세계적인 기후위기 대응에 동참하고, 탄소중립기본법, 탄소중립 녹색성장 기본계획 등 정부의 탄소중립 정책 에 부응하기 위하여 “생애전주기 친환경 대응체계”를 구축하였으며, 이에 도로포장의 생애주기 동안 발생되는 탄소배출량을 산출하기 위한 생애전주기평가(Life Cycle Assessment, LCA)의 필요성이 점차 대두되고 있다. 한국도로공사에서는 매년 고속도로 포장상태 모니터링 데이터를 활용하여 공용성을 예측함으로써 포장 유지관리 전략에 활용하고 있으나 이는 거시적인 측면에서의 포장 공용성 모델로 고속도로 포장의 형식, 재료, 공법 등을 고려한 미시적 측면에서의 공용성 모델 개발 및 개발 절차 정립이 필요할 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 장기공용성 관측구간(Long Term Pavement Performance, LTPP) 데이터베이스(DB)를 활용하여 고속도로 JCP 공용성 모델을 개발하기 위한 기초연구를 수행하였다. 본 연구에서는 포장상태지수(Highway Pavement Condition Index, HPCI), 표면손상(Surface Distress, SD), 종단평탄성(International Roughness Index, IRI)를 종속변수로, 각 구간별 누적 교통 및 기후인자를 독립변수로 설정하여 다양한 교통 및 환경 영향인자에 따 른 고속도로 JCP 공용성을 예측하기 위하여 기술통계분석, 상관분석, 분산분석, 다중회귀분석을 수행하였다. 고속도로 JCP 공용성에 대한 다중회귀분석 결과, HPCI 모델의 수정된 R2이 0.614.로 SD 모델(0.413)이나 IRI 모델(0.317)에 비하여 높은 설명력을 보이는 것으로 나타났으며, 개별 모델의 회귀식은 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

현재 국내 고속도로는 과거 대비 새로운 재료 개발 및 공법이 적용되고 있으나, 설계법은 과거 10년 대비 큰 변화가 없어서 실무에 서 적지 않은 어려움을 호소하고 있다. 2011년 개발 완료되어 실용화된 “한국형 포장설계법(KPRP, Korean Pavement Research Program)”을 통해 포장단면 설계 및 시공에 있어서 공기단축 및 원가절감은 어느 정도 달성했으나, 그 후 후속 연구 및 효율적 유지 관리로 인하여 “변화하는 포장 설계 트랜드” 반영이 미흡한 현실이다. 최근 고속도로 포장은 “효율적 포장”이 아닌 “장수명 포장”으로 그 설계, 시공 및 유지관리 패러다임에 변화를 주는 추세로, 이에 상응하는 포장설계 플랫폼 개발이 필요한 상황이다. 본 연구는 EXPD-JCP의 개선 방향으로 매뉴얼에서 제시한 전이함수와 기존 KPRP 소스코드 내 전이함수를 비교하여 가장 적합한 전이함수를 선정하는 방향으로 진행한다. Spalling의 변수들로는 중차량 비율, 수정동결지수, 쪼갬인장강도, 포장 두께가 있다. IRI 산 정 시 주요한 인자인 Spalling의 계산식을 검토하고 계산식 내의 변수들을 검증한다. 기존 KPRP JCP의 공용성해석 소스코드가“도로 포장 구조 설계 요령(국토교통부, 2015)”과 상이함과 더불어 피로균열과 IRI 둘 다 과소설계의 가능성이 매우 다분하므로 학술용역 발 주기관과 협의하여 확보한 HPMS 데이터를 활용하여 소스코드와“도로포장 구조 설계 요령(국토교통부, 2015)”의 전이함수를 검증하고 보정한 후 안전측의 포장설계가 가능한 전이함수를 선정한다. 데이터 확보가 용이하지 않을 경우 KPRP JCP에 대한 과거의 문헌들을 수집하고 분석하여 JCP의 공용성 전이함수들의 변수와 식을 검토하고 KPRP 소스코드와“도로포장 구조 설계 요령(국토교통부, 2015)” 의 전이함수 식 중 안전측의 포장설계가 가능한 전이함수 식을 선정하여 적용한다.

세계의 많은 도시들은 하천과 항구와 함께 발전해 왔으며, 고대부터 현대까지 교통과 물류의 주요한 축으로 기능하였다. 본 연구는 한강이 가로지르는 서울을 포함하여, 세계 여러 도시에서 현재 운영되고 있는 수상교통 시스템을 조사하였고, 이를 바탕으로 설문조사 를 통해 데이터를 수집, 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 수상교통에 대한 사람들의 인식에 영향을 미치는 요인을 알아보았다. 연구의 목적은 수상교통의 특성, 이용자의 개인적 성향 등을 고려하여 수상교통의 이용 의향 여부와 통근형과 관광형 수상교통에 대한 선호 도를 분석하는 것이다. 서울에 거주하고 근무하는 150명의 직장인을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 세계 각국의 도시 수 상교통에 대한 사전 조사를 통해 공통적 특성을 파악하였다. 설문조사는 인구통계학적 특성, 직업 관련 요인, 도시 수상교통에 대한 인식, 교통수단 특성의 중요성, 개인 성향 등을 조사할 수 있도록 구성하였다. 분석은 빈도분석, 요인분석, 신뢰도 분석을 거쳐 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 각 요인의 영향을 정량적으로 파악하였다. 분석 결과, 수상교통의 이용 의향 여부에 유의미한 영향을 미치 는 요인에는 연령, 출근 시간, 출근 시 주 교통수단, 그리고 개인 성향 중 이동 시 넓은 시야를 확보하고 풍경을 관람하는 것을 선호 하는 성향, 새로운 것을 시도하는 것을 좋아하는 성향이 있는 것으로 분석되었다. 통근형과 관광형 간의 선호도에 유의미한 영향을 미 치는 요인으로는 출근 시간과, 개인 성향 중 교통수단의 안전성에 대한 민감도, 여행 중 야외 활동에 대한 선호도가 있는 것으로 분석 되었다. 본 연구는 도시 수상교통에 대한 이용자 특성과 선호도 간의 관계를 파악하여 향후 수상 공간의 교통수단 계획에 기여할 수 있는 통찰을 제공한다.

본 연구는 기온 상승에 따른 개별 콘크리트 슬래브의 팽창과 그로 인한 Pavemnent Growth 및 Blow-up 현상을 분석하고 예측하기 위 해 수행되었다. 기온이 상승함에 따라 슬래브는 팽창하며, 콘크리트 슬래브들의 팽창량은 팽창 줄눈 사이에 존재하는 모든 수축 줄눈 이 닫히게 될 정도로 발생하게 되고 그 결과 모든 슬래브들이 접촉하게 된다. 온도의 추가적인 증가로 슬래브가 계속해서 팽창하게 되면 팽창 줄눈의 수축 허용 폭을 초과하는 경우 일체화된 슬래브 내에서 압축 응력이 발생하게 되며, 이러한 현상을 "Pavement Growth"라 정의된다. 이로 인해 콘크리트 포장은 팽창하면서 파손이나 균열에서 좌굴 및 파괴와 같은 압력 관련 문제를 일으킬 수 있 다. 이는 교량 및 도로 내 접근 구조물과 같은 인접 구조물에도 손상을 줄 수 있다. 그러나 현재 사용 가능한 이론적 해결책이나 Pavement Growth 평가 방법과 Blow-up 예측에 관한 연구는 매우 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 콘크리트 포장의 팽창을 예측하기 위해 Pavement Growth 및 Blow-up 분석 모델인 PGBA(Pavement Growth and Blow-up Analysis) Model을 개발하였다. 이 모델은 기후 조 건, 포장 구조, 재료, 팽창 줄눈 등의 요인을 고려하였다. 본 모델은 일체화된 슬래브가 팽창하여 팽창 줄눈의 수축 허용 폭을 초과하 는 시기를 결정한다. 슬래브와 기층 사이의 Frictional Darg 및 슬래브의 End Restraint으로 인해 발생하는 압축 응력을 계산 할 수 있는 것이다. 또한 Geometric Imperfection의 변화에 따른 Blow-up Stress를 검토하기 위해 Large-scale Blow-up Test를 진행하였으며, 측정된 결과를 Blow-up 발생 임계값으로 사용하였다. 일체화된 슬래브 내부에 발생하는 연도별 압축 응력을 예측하고 Blow-up Stress와 비교 하여 압축 응력이 Blow-up Stress를 초과하는 시점을 Blow-up 발생 시기로 선정하였다.

The purpose of this study is to identify factors that influence consumers’ acceptance intentions towards Direct-to-Consumer (DTC) Genetic Testing service. DTC genetic testing service can be considered in two aspects: the application of new technology in genetic testing customers can directly purchase and the services for receiving the test results customer can’t directly analyze. Existing technology-based acceptance models have difficulty fully explaining consumers’ acceptance intentions towards DTC genetic testing services. Therefore, this study aims to propose a new acceptance model considering these two characteristics. A survey was conducted with 377 potential consumers for this research. The analysis revealed that health interest, prior knowledge, subjective norms, innovativeness, perceived usefulness, and perceived value affect consumers’ acceptance intentions. The results obtained through this study can help establish strategies and marketing plans necessary for the diffusion of services, such as DTC genetic testing services, that combine a new technology and a service. In the long term, the accumulated DTC genetic testing results data can contribute to the development of national genetic information infrastructure and preventive medical applications, as well as improve individuals’ quality of life.

The purpose of this study is to analyze the characteristic of quality attributes of smart hotels by using a SERVQUAL-IPA model, focusing on Chinese, which has the most proactive approach for the adoption of smart hotel system. Toward this goal, six quality factors—tangibles, reliability, assurance, responsiveness, empathy, and playfulness—were extracted through factor analysis, and IPA was used to appraise the degree of importance and satisfaction for each quality attribute. As a result of the SERVQUAL-IPA model, quality attributes were categorized into four groups of 'keep up the good work,' 'possible overkill,' 'low priority,' and 'concentrate here.'. Furthermore, it was concluded that there is a need to focus on the following elements: ‘smart devices can assist customers in emergency situations’, ‘when the room control system identifies customer needs, the staff can provide prompt service’, ‘development and improvement of mobile applications that enable customers to control room amenities’, ‘regular maintenance for smart devices’, and ‘providing data-driven personalized recommendations through customer activity data analysis’.

Cerebral ischemia is a serious neurological disorder that can lead to high morbidity and mortality. Baicalin is a naturally bioactive flavonoid derived from Scutellaria baicalensis Georgi, which has neuroprotective activity. Baicalin exerts a neuroprotective effect against hypoxic ischemic injury. In this study, we investigated whether baicalin regulates specific proteins in the cerebral cortex of ischemic stroke animals. Middle cerebral artery occlusion (MCAO) surgery was performed to induce ischemic brain injury, and baicalin (30 mg/kg) or vehicle was injected into the abdominal cavity before MCAO surgery. Neurological behavior tests were performed 24 h after MCAO surgery and proteomics approach was performed using proteins extracted from cortical tissue. Two-dimensional electrophoresis analysis and MALDI-TOF were performed to identify the regulated protein by baicalin. MCAO damage caused severe behavioral disorders, but baicalin treatment improved these behavioral deficits. Baicalin also induced changes in the expression of various proteins in the cerebral cortex of MCAO animals. Proteins changed by baicalin administration are as follow: adenosylhomocysteinase, isocitrate dehydrogenase [NAD] subunit alpha, apolipoprotein A-I, Rab GDP dissociation inhibitor beta, eukaryotic initiation factor 4A, and mu-crystallin. These proteins were involved in metabolism and protein synthesis. The results of this study demonstrated the neuroprotective effects of baicalin by improving behavioral disorders caused by MCAO damage. The results also showed that baicalin regulates the expression of a variety of proteins involved in neuroprotective functions. Therefore, our findings provide evidence that baicalin plays a neuroprotective role in stroke animal models by regulating specific proteins.

Airpower is a crucial force for suppressing military threats and achieving victory in wars. This study evaluates newly introduced fighter forces, considering factors such as fighter performance and power index, operational environment, capacity of each airbase, survivability, and force sustainment capability to determine the optimal deployment plan that maximizes operational effectiveness and efficiency. Research methods include optimization techniques such as MIP(mixed integer programming), allocation problems, and experimental design. This optimal allocation mathematical model is constructed based on various constraints such as survivability, mission criticality, and aircraft's performance data. The scope of the study focuses the fighter force and their operational radius is limited to major Air Force and joint operations, such as air interdiction, defensive counter-air operations, close air support, maritime operations and so on. This study aims to maximize the operational efficiency and effectiveness of fighter aircraft operations. The results of proposed model through experiments showed that it was for superior to the existing deployment plan in terms of operation and sustainment aspects when considering both wartime and peacetime.

This study develops a model to determine the input rate of the chemical for coagulation and flocculation process (i.e. coagulant) at industrial water treatment plant, based on real-world data. To detect outliers among the collected data, a two-phase algorithm with standardization transformation and Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) is applied. In addition, both of the missing data and outliers are revised with linear interpolation. To determine the coagulant rate, various kinds of machine learning models are tested as well as linear regression. Among them, the random forest model with min-max scaled data provides the best performance, whose MSE, MAPE, R2 and CVRMSE are 1.136, 0.111, 0.912, and 18.704, respectively. This study demonstrates the practical applicability of machine learning based chemical input decision model, which can lead to a smart management and response systems for clean and safe water treatment plant.

This study aims to develop a comprehensive predictive model for Digital Quality Management (DQM) and to analyze the impact of various quality activities on different levels of DQM. By employing the Classification And Regression Tree (CART) methodology, we are able to present predictive scenarios that elucidate how varying quantitative levels of quality activities influence the five major categories of DQM. The findings reveal that the operation level of quality circles and the promotion level of suggestion systems are pivotal in enhancing DQM levels. Furthermore, the study emphasizes that an effective reward system is crucial to maximizing the effectiveness of these quality activities. Through a quantitative approach, this study demonstrates that for ventures and small-medium enterprises, expanding suggestion systems and implementing robust reward mechanisms can significantly improve DQM levels, particularly when the operation of quality circles is challenging. The research provides valuable insights, indicating that even in the absence of fully operational quality circles, other mechanisms can still drive substantial improvements in DQM. These results are particularly relevant in the context of digital transformation, offering practical guidelines for enterprises to establish and refine their quality management strategies. By focusing on suggestion systems and rewards, businesses can effectively navigate the complexities of digital transformation and achieve higher levels of quality management.

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.

In an influential paper, Choi and Kim (2010) derived waiting times in an  queuing model under net neurality and under prioritization. In this short paper, we argue that the waiting times of content transmission that Choi and Kim (2010) derived by using the  gueuing model under the non-preemptive priority rule are miscalculated. We provide corrected waiting times in the  queuing model in the prioritization case. We also show that this correction does not affect their main results on the delay time and the incentive to invest in the network capacity qualitatively.

본 연구는 한국의 개발모형과 국가적 ‘매력’이 의도한 효과성을 달성하 는 데 필요한 조건을 북한의 지역개발 가능성을 중심으로 설명한다. 한 국이 공적개발원조 수혜국에서 공여국으로 전환되면서 영향력이 커지고 있으나, 동시에 점차 확대되고 있는 재정적 지원과 지식원조의 효과성에 관한 우려도 증대되고 있다. 남·북 관계에 관한 담론에서도 개방 후 북한 의 개발과 성장에 대해 개발협력 방식을 통한 한국식 모형 전수를 당연 시하는 논의들이 존재하지만, 잠재적 개발협력 파트너이자 수혜국인 북 한의 관점에서 한국식 모형이 우선순위 및 선호에 부합하고, 매력적일 것인지는 불투명하다. 본 연구는 한국에서 개발도상국으로의 일(一) 방향 의 원조는 국제개발협력 증진과 효과성에 크게 영향을 줄 수 있으며, 오 히려 북한과 같은 개발도상국에서 인식하는 한국의 ‘매력’ 및 선호와 한 국의 정부와 비영리단체가 제공할 수 있는 정책수단과 맞물려야 좋은 성 과를 보일 수 있다는 점을 주장한다. 이를 위해 최근 지속 가능한 개발 목표(SDGs)와 지방의 발전문제에 관심을 보인 북한에 대한 지역개발 논 의를 중심으로 국제개발 효과성 증진을 위한 방향을 제시한다.

This study aims to propose a simplified equation for estimating the bond strength of corroded reinforcing bars. To this end, extensive parametric analyses were performed using the detailed analysis method presented in the authors’ previous study, where a wide range of critical variables were considered, such as compressive strength of concrete, net cover thickness, and reinforcing bar diameter. The sensitivity in bond strength of the corroded reinforcing bar according to each variable was evaluated. On this basis, a simplified formula for the bond strength of the corroded reinforcing bar was derived through regression analysis. The proposed equation was rigorously tested and verified using the bond test results of corroded reinforcing bars collected from the literature. The results confirmed that the proposed equation could estimate the bond strengths of specimens with better accuracy than the existing models, providing a reliable tool for engineers and researchers. In addition, the proposed equation was used to analyze the development length required for corroded tensile reinforcement to exert its yield strength, and it showed that the cover thickness of concrete must be at least four times the diameter of the reinforcing bar to achieve the yielding strength of reinforcing bar even at a corrosion degree of more than 5.0%.

본 연구는 로파이 걸과 포트나이트의 협업 사례를 통해 게임과 음악 IP 융합의 비즈니스 모델을 분석했다. 비즈니스 모델 캔버스를 활용한 질적 사례 분석 방법을 사용했으며, 공식 발표 자료, 뉴스 기사, 업계 보 고서 등의 2차 자료를 분석했다. 연구 결과, '가치 제안' 면에서 로파이 걸 세계관의 게임 내 구현과 실시간 음악 스트리밍의 결합으로 독특한 경험을 제공했다. '채널 전략'으로는 게임 플랫폼, 유튜브 등 멀티채널 접근을 활용했다. '고객 관계' 측면에서는 게임 내 커뮤니티 형성과 실시 간 소통을 통해 사용자 참여를 극대화했다. '수익원'은 게임 내 아이템 판매, 음악 스트리밍 수익 등으로 다각화했다. '핵심 자원'으로는 로파이 걸 IP, 포트나이트 게임 엔진 등이 활용되었고, '핵심 활동'으로는 게임 업데이트, 음악 큐레이션 등이 수행되었다. '핵심 파트너십'은 음악 아티 스트, 스트리밍 플랫폼 등과 이루어졌으며, '비용 구조'는 게임 개발, 음 악 라이센싱, 마케팅 비용 등으로 구성되었다. 또한, 크로스 미디어 전략 의 주요 특징은 음악과 게임을 융합하는 미디어 간 경계 허물기, 2D에서 3D를 연결하는 IP의 확장을 통한 재해석 그리고 멀티 플랫폼 전략 등이 확인되었다. 본 연구 결과를 통해, 디지털 엔터테인먼트 산업의 크로스 미디어 전략의 IP 확장, 사용자 경험 혁신, 다각화된 수익 모델은 새로운 비즈니스 기회를 제시하며, 정책적 대안으로 크로스 미디어 협업 지원 체계 마련, IP 활용 창작자 지원 등의 투자 정책 수립 등이 필요하다.