In this study, vision-based monitoring combined with accelerometer-based measurements was conducted in a large-scale concert hall under crowd loads. First, the dynamic characteristics of the structure were identified from ambient vibrations measured in the absence of crowds. Then, an FE model was established that exhibits dynamic attributes similar to those of the structure. Subsequently, camera footage of crowd motion at a K-pop concert was used to estimate crowd loads, which were then applied to the FE model to assess responses. The acceleration response obtained from the analysis was compared with the measured acceleration and the acceptance criteria of design guidelines, such as AISC DG11. The acceleration predicted by the vision-based estimation was approximately 67% of the estimated value based on peak values and 62% of the measured value based on root mean square (RMS) values. Overall, the vision-based estimation showed a peak response around 10 Hz, while the measurement showed a gradual increase in the frequency range above 10 Hz. This is likely because low-frequency components were underrepresented in the vision-based estimation, resulting in relatively underestimated amplitudes and lower responses in the high-frequency range.

Background: Real-time ergonomic risk assessment in manufacturing environments is challenged by severe class imbalance in high-risk postures and the need for deployment-efficient models. Conventional oversampling techniques may violate biomechanical constraints, limiting their suitability for human motion data. Objectives: This study aimed to compare multiple machine learning models for real-time ergonomic risk assessment while addressing data imbalance using biomechanically appropriate learning strategies and evaluating both predictive performance and deployment efficiency. Design: Comparative study. Methods: A large-scale workplace safety dataset comprising image-based skeletal keypoints was analyzed. To mitigate class imbalance without generating biomechanically implausible samples, cost-sensitive learning and focal loss were employed instead of synthetic oversampling. Subject-wise data splitting was applied to prevent data leakage. Five model families, including Random Forest, convolutional neural networks, and a lightweight graphbased network, were evaluated using accuracy, F1-score, area under the receiver operating characteristic curve (AUC), and high-risk recall. Statistical significance was assessed using bootstrap confidence intervals and McNemar and DeLong tests. Results: The lightweight graph-based model demonstrated competitive classification performance while maintaining reduced computational complexity. Although none of the models achieved the predefined high-risk recall threshold, statistically significant performance differences were observed across model families. Conclusion: The findings suggest that biomechanically informed imbalance handling improves methodological validity in ergonomic risk assessment. While deployment feasibility appears promising, further empirical validation on edge hardware is required.

Interspecific hybridization is a fundamental strategy in ornamental plant breeding, which enables the combination of desirable traits. In Lilium, complex hybrids, including longiflorum-Asiatic (LA) and Oriental-Trumpet (OT) cultivars, have been extensively developed via interspecific crosses between distantly related genome groups. However, the genomic structure and chromosomal behavior of these commercially important hybrids are largely uncharacterized. In this study, we applied genomic in situ hybridization (GISH) to eight triploid LA and OT lily cultivars to evaluate their chromosomal composition, assess their genome stability, and explore the utility of GISH as a practical cultivar verification tool. Flow cytometry and somatic chromosome counting confirmed the triploid status (2n = 3x = 36) of all the assessed cultivars. GISH analysis also revealed distinct parental chromosome sets in the background of each hybrid, with no evidence of intergenomic translocations or recombination. The LA cultivars exhibited 12 chromosomes derived from L. longiflorum and 24 from Asiatic parents, whereas the OT cultivars demonstrated 12 chromosomes of Oriental hybrid origin and 24 derived from Trumpet hybrids. This consistent non-recombinant genomic structure across all the cultivars strongly supports somatic polyploidization as the primary mechanism underlying their development. The suppression of homoeologous recombination underscores the cytogenetic stability of these hybrids and supports their clonal maintenance through vegetative propagation. Furthermore, these findings validate GISH as an effective tool for cultivar verification and chromosomal assessment in ornamental plant breeding and reinforce the importance of cytogenetic profiling for the development and management of interspecific hybrids.

Camellia japonica L. is highly valued for its ornamental and industrial applications. However, existing limitations in conventional seed and cutting propagation necessitate the development of a stable and efficient mass propagation system. This study systemically optimized each critical stage of in vitro culture—including shoot and root development, multiple shoot induction, rooting, and acclimatization —and quantitatively assessed the overall efficiency using integrated indices. Shoot growth was most vigorous on Woody Plant Medium (WPM) without the addition of indole-3-butyric acid (IBA), while root development was notably promoted by Murashige and Skoog (MS) medium supplemented with IBA. The highest number of multiple shoots was produced using basal explants cultured on MS medium containing 0.5 mg/L thidiazuron (TDZ), yielding an average of 2.67 shoots per explant. Optimal root induction was observed following a 15-min pulse treatment with 500 mg/L IBA (producing 24,33 roots), whereas the root elongation was maximized by a 5-min treatment with 1000 mg/L IBA (2.10 cm). Acclimatization successfully resulted in 100% survival in both tested substrates (A: peat moss, perlite, and cocopeat mixed in a 3:1:1 ratio; B: peat moss, perlite, and vermiculite mixed in a 1:1:1 ratio), with substrate B promoting a greater increase in plant height. Normalized growth parameters were averaged to calculate the Camellia Micropropagation Index (CMI). Integrated analysis identified the most efficient treatments as: WPM without IBA (shoot growth), MS with IBA (root growth), MS + 0.5 mg/L TDZ with basal explants (multiple shoots), 1000 mg/L IBA for 5 min (rooting), and substrate B (acclimatization). Despite these optimal conditions, considerable variation within treatments suggests that further fine-tuning or long-term evaluation is necessary to improve reliability. These findings provide a robust guideline for establishing a successful in vitro mass micropropagation system for C. japonica.

기후변화는 저온, 강풍, 자외선 등 극한 환경에 적응해 온 고산식물의 생존을 위협하고 있다. 이 연구는 한라산 정상부에 고립 분포하는 방석식물 암매와 한국 특산식물인 한라솜다리를 대상으로 1) 개체군 분포와 서식지 현황, 2) 암매의 피복 면적-동시출현종 수의 관계, 3) 한라솜다리 서식지의 지형 변화, 4) 두 종의 꽃생물학적 특성을 3년간 조사하여 보전현황을 진단하고 관련 계획 수립을 위한 시사점을 제공하고자 수행되었다. 현장조사 및 무인항공시스템 (sUAS)을 이용하여 암매의 분포를 조사한 결과, 해발고도 1,778-1,927 m 범위의 총 504개 지점의 북사면 및 북서사면 에서 집중적으로 분포하였고, 한라솜다리는 해발 1,903 m 남벽의 3개 지점에서 7개체가 확인되었다. 음이항 일반화선 형모형 분석 결과, 방형구 내 암매의 피복 면적과 동시출현종 수는 유의한 양의 관계를 보였다(p < 0.001). 2017~2022년 항공 라이다를 통한 수치표고모델(DEM) 비교로 한라솜다리 서식지 주변 약 100 ㎡에 걸쳐 최대 1.5 m 이상의 고도 변화가 확인되었으며, 현장에서는 암석, 토양뿐만 아니라 식생의 유실도 관찰되었다. 암매의 꽃은 자예선숙성이며, 딱정벌레류, 벌류, 파리류 등 4종이 잠재적 수분매개자로 확인되었다. 한라솜다리는 두상화 주변부의 암꽃 통상화가 먼저 개화하고 이차화분방출의 특징을 지닌 양성화가 잇따라 중앙부에서 개화하였으며, 개체수가 극도로 적음에도 불구하고 벌류, 나비류, 파리류 등 5종이 1시간 동안 20회에 걸쳐 방문하였다. 이번 연구를 통해 암매에서 방석식물로서 주변 식물 종 풍부도를 높이는 생태적 촉진자 가능성을 확인했으며, 한라솜다리는 극히 작은 개체군, 경쟁 식생의 위협, 급격한 지형 변화로 인해 적극적 보전 조치가 요구되는 종으로 판단되었다. 이번 연구는 극도로 분포 범위가 좁은 기후변화 취약 식물종에 대한 현황 진단과 기초정보 수집의 중요성을 강조한다.

본 연구는 강원특별자치도 홍천군 일대를 대상으로 멸종위기야생생물 Ⅰ급인 산양(Naemorhedus caudatus)의 서식 지 적합성(Habitat Suitability Index, HSI)을 정량적으로 평가하고, 카메라트래핑(Camera Trapping)을 통해 모형의 예측력을 검증하였다. 서식 변수는 고도, 경사, 사면향, 절벽·암괴지대, 수계 거리, 식생 유형, 도로 거리, 인위적 간섭 거리 등 8개로 선정하였으며, 각 변수의 적합도지수(Suitability Index, SI)는 선행연구와 현장 생태지식을 반영하여 0–1로 표준화하였다. 입력자료는 30 m 해상도로 전처리한 뒤 100 × 100 m 평가격자(총 1,200개)로 집계하여 ArcGIS 10.8을 이용한 공간분석을 수행하였다. 분석 결과, 연구지역의 매우 적합(Most Suitable) 구간은 27.4 %, 적합(Suitable) 구간은 43.3 %로, 전체의 약 70.7 %가 산양 서식에 적합한 지역으로 평가되었다. 그러나 절벽·암괴지대 등 피복자원이 불균등하게 분포하여 서식지는 일부 핵심 패치(Core Habitat)에 집중되는 경향을 보였다. 무인센서카메라 검증 결과, 전체 53개 설치 지점 중 22개(41.5 %)에서 산양이 확인되었으며, 출현의 88 %가 HSI상 적합 이상 구간에서 기록되어 모델의 예측력이 실제 분포와 높은 일치도를 보였다. 계절별 출현은 봄·여름·가을(3–11월)에 집중되어, 본 지역이 인근 개체군 간 이동 회랑 기능을 수행할 가능성을 시사하였다. 보전 측면에서 절벽·급경사 계곡 등 커버자원이 집중된 지역은 핵심 서식지로서 우선 보호가 필요하며, 침엽수 우점림은 혼효림 전환과 하층식생 복원을 통해 먹이자원을 확충해야 한다. 또한 도로 및 건축물 주변에는 300–600 m 완충구역 확보와 생태통로 조성이 요구된다. 결론적으로 본 연구의 HSI 모형은 산양 서식지의 공간적 질과 분포를 정량적으로 설명하고 현장자료로 검증함으로써, 향후 서식지 복원·생태축 연결 및 데이터 기반의 종 보전정책 수립에 활용될 수 있는 과학적 근거를 제시하였다.

This study analyzed the impact of river maintenance on the aquatic ecosystem health of the Gumi Stream. Evaluation of the Habitat and Riparian Index (HRI) showed a decline from grade C before maintenance to grade D after, because of channelization and levee construction that disturbed the floodplain ecosystems and reduced habitat and species diversity. An appropriate range of the channel-to-floodplain (levee-to-levee) width ratio (w) was proposed: 0.20<w<0.30 for reaches with a levee-to-levee width less than 50 m, 0.30<w<0.40 for widths of 50~100 m, and 0.40<w<0.50 for widths greater than 100 m. These ranges can prevent excessive channel expansion while avoiding floodplain overextension that promotes artificial land use, thereby mitigating the degradation of river ecosystem health. Surface cover analysis within the floodplain indicated that impervious surface area increased from 10% to 17% and semi-pervious area from 2.6% to 12.9% following river maintenance, revealing substantial alterations in riparian space. Future research should verify the correlation between the w value and ecosystem health across different river types and establish threshold values applicable to river maintenance design. Furthermore, management strategies that minimize impervious surfaces and secure pervious materials or green riparian spaces can preserve the ecological buffering capacity of rivers, contributing to the maintenance and restoration of aquatic ecosystem health.

연안개발은 항만 건설, 매립, 준설, 해상풍력 단지 조성 등 여러 형태로 이루어지며, 이 과정에서 수질과 생태계 가 크게 변할 수 있다. 우리나라는 이러한 영향을 관리하기 위해 「해양이용영향평가법」을 운영하고 있지만, 현재 분기 별 또는 반기별 사업규모와 환경변수에 따라 5정점에서 20정점 실측만을 의무화하고 있다. 위성원격탐사의 공간분포 및 관측 주기에서 오는 장점에도 불구하고, 주로 구조물 위치와 공정 현황을 확인하는 수준에서만 위성영상이 사용되고 있으며, 실제 수질과 생태계의 변화를 평가하는 데 활용되는 경우는 전무하다. 본 연구는 위성 원격탐사가 해양이용영향평가에 더 폭넓게 활용될 수 있는 가능성을 재평가하였다. 구체적으로, GOCI-II, Sentinel-2, Landsat, PlanetScope 등 다양한 위성 자료를 이용하여 탁도, 클로로필-a, 적조 지표, 잘피와 같은 중요 연안서식지의 변화를 모니터링할 수 있는 가능성을 모색하였으며, 공사 전과 후를 비교하여 개발로 인한 변화를 정량적으로 파악할 수 있는 방법을 제안하였다. 이와 같은 위성 기반 모니터링을 현장조사와 함께 활용할 경우 해양환경 변화를 보다 넓은 시공간 범위에 걸쳐 관찰할 수 있을 것이며, 이로써 향후 연안개발의 영향 평가를 보다 객관적으로 수행하고 정책적 의사결정에 중요하게 기여할 것으로 기대된다

This study quantitatively evaluated the real-world performance of an IoTbased, context-aware mobile air purification system. Additionally, this system is proposed as a practical alternative to conventional stationary purifiers, overcoming their spatial limitations. To analyze concentration variations, removal efficiency, and air cleaning ratio (ACR) for PM2.5, PM10, and HCHO, three scenarios were tested: S1 (natural ventilation), S2 (stationary purifier), and S3 (IoT-based mobile air purification system). The mobile system (S3) achieved a 1.6-fold higher removal efficiency for PM2.5 compared with the stationary purifier (S2) and reduced the ACR to below 0.4 within 30 minutes after high-concentration events. In contrast, stationary purifiers required approximately 333 minutes to reach background levels (17.11 μg/m3), revealing about a 10-fold difference in cleaning speed. Monte Carlo simulations confirmed the consistent superiority of S3 for both particulate and gaseous pollutants, with HCHO concentrations 36.7% lower (90th percentile) than under S2. According to the health risk assessment, the asthma hospitalization rate decreased by over 40%, the HQ for PM2.5 decreased from 1.1 (S1) to 0.64 (S3), and the ECR for HCHO was 0.62 times that of S2. These findings highlight that spatial responsiveness and mobility, along with filter capacity, are key determinants of air purification performance. In conclusion, the mobile air purifier effectively overcomes the structural constraints of stationary devices and establishes a new paradigm for realtime, adaptive indoor air quality management that helps safeguard occupant health.

설악산국립공원에서 무인센서카메라의 효율적인 활용을 위해 종의 분포, 상대풍부도(RAI), 그리고 카메라 운용 일수와 탐지된 종 수 간의 상관관계 를 추정했다. 2020년 7월부터 9월까지 24대의 카메라로 총 1,704 카메라 운용 일수 동안 모니터링한 결과, 설악산에 서식하는 중대형 포유류 10종이 모두 탐지되었다. 오소리(Meles leucurus)는 23개 지점(95.8%)에서, 멧돼지(Sus scrofa)는 22개 지점(91.7%)에서 각각 포착되어 설악산국립 공원 전역에 넓게 분포하고 있음이 확인되었다. 이 두 종은 최초 감지까지의 평균 시간이 가장 짧았고 RAI가 가장 높아, 10종 중에서 가장 쉽게 관찰되는 종임을 시사했다. 멸종위기에 처한 산양(Naemorhedus caudatus)은 24개 지점 중 13개 지점(54.2%)에서 기록되었는데, 신속한 감지와 높은 RAI를 보여 설악산국립공원이 대한민국 내에서 이 종의 핵심 서식지임을 입증했다. 반면, 멧토끼(Lepus coreanus)는 3개 지점에서만 관찰되었다. 멧토끼의 RAI는 낮았으며, 최초 감지까지의 평균 시간이 길어 관찰 확률이 낮았다. G7, G26, G28, G36, G37 조사지점은 7~8종이 관찰되어 높은 종다양성을 보였다. 특히, G7, G26, G28에서는 산양, 삵(Prionailurus bengalensis), 담비(Martes flavigula) 등 3종의 멸종위기종이 탐지되어, 이 지역들이 집중적인 보호가 필요한 생태학적 핵심 구역으로 기능함을 시사했다. 따라서, 이 지역의 효과적인 보호 및 관리를 위해 장기적인 모니터링이 필요하다. 운용 효율성 분석 결과, 24대 카메라의 총 운용 일수 1,704일 중 10종 전체(100%) 탐지에 1,066일이 소요되는 것으로 예측되었다. 24대 카메라로 모니터링할 경우, 카메라당 최소 44.42일이 소요되어야 10종 전체를 감지할 수 있다는 것을 의미한다. 9종(90%)은 10.75일, 8종(80%)은 6.21일이 소요될 것으로 예측했다. 향후 카메라 트랩 모니터링은 카메라 수, 공간적 범위, 종다양성을 고려하여 설계되어야 한다.

본 연구는 소나무와 상수리나무 조림지 중 1영급(1~10년생) 임분을 대상으로 재적생장량 추정과 탄소저장 및 흡수량 산정을 위해 수행되었다. 소나무림과 상수리나무림 표준지는 각각 36개소와 25개소를 조사하여 분석에 이용하였으며, 재적생장량 추정을 위해 Mitscherlich 등 6개 모델을 적용하였다. 모델의 적합도 지수, 편의, 추정치의 표준오차, 수정된 아카이케 지수 등 7가지 검정통계량을 활용하여 수종별 최적 모델을 선정한 결과, 소나무림은 Gompertz 모델(FI: 0.3591), 상수리나무림은 Schumacher 모델(FI: 0.5225)이 최적식으로 도출되었다. 선정된 두 모델은 소나무림 과 상수리나무림의 10년생까지 재적생장량을 산정하는데 활용하였다. 10년생일 때 재적생장량은 소나무림 13.288 m3 ha-1, 상수리나무림 7.977 m3 ha-1로 나타났다. 도출된 재적생장량은 연평균생장량(MAI)과 정기평균생장량(PAI)으로 재산정하였는데, PAI는 탄소흡수량 산정에 활용된다. 재적생장곡선에 따르면 소나무림은 8년생일 때 변곡점(PAI 최고지점, 3.037 m3 ha-1가 나타났으나, 상수리나무림은 아직 변곡점이 형성되지 않아 두 임분 간 생장패턴 차이가 확인되었다. 수종별 PAI를 활용하여 국제 지침인 IPCC GL 방법에 따라 탄소저장량과 흡수량을 산정하였으며, 탄소량 산정에 필요한 수종별 탄소계수는 국가 공인 자료를 활용하였다. 탄소 계정 결과, 10년생일 때 탄소저장량은 소나무림 9.993 tCO2 ha-1, 상수리나무림 10.365 tCO2 ha-1였으며, 1영급지 탄소흡수량 평균은 소나무림 4.441 tCO2 ha-1 yr-1, 상수리나무림 5.260 tCO2 ha-1 yr-1으로 나타났다

Purpose: This study aims to develop and evaluate A4, a generative AI agent (Adaptive Aptitude Assessment by AI for Nursing Students), designed to support undergraduate nursing students in matching their personal traits with suitable clinical roles. Method: An exploratory research design was used with 71 nursing students and 65 clinical nurses. Developed using ChatGPT-4, the A4 agent classified nursing roles, identified required personal traits, and generated adaptive test items. Perceived person–job fit was measured via survey, and the data were analyzed using descriptive statistics and independent t-tests. Results: Among students, 80.3% agreed that the A4 results represented their characteristics, compared with 69.2% of nurses. Nursing students had higher perceived aptitude–fit scores (2.99 ± 0.62) than nurses (2.74 ± 0.69), indicating a significant difference (t = 2.19, p = .030). Conclusion: The findings indicate that the generative AI-based adaptive assessment, which incorporated clinical scenarios, was perceived by nursing students and clinical nurses as a tool that represents personal traits. This suggests its potential to support personalized career guidance in nursing education and serve as a supplementary tool for clinical practicum orientation.

The purpose of this study is to develop and implement a customized AI-based speaking diagnosis, learning, and assessment system, SpeakMaster, in order to overcome the lack of systematic evaluation and practice opportunities in school English speaking class. This system integrates automated speaking scoring to provide students with feedback on their speaking abilities across pronunciation, conversation, and presentation. This study adopts a design-based research methodology, demonstrating the development and implementation process. 1,451 students and eight teachers in elementary, middle, and high schools participated in the experiment. Data were collected through learning logs, teacher journals, interviews, and post-surveys. The findings indicate that the system design is appropriate for English class, promoting students’ flow in engaging speaking practice. Students showed motivation and satisfaction while teachers found the system valuable for monitoring student progress and facilitating speaking assessments. Despite the challenges of improving chatbot performance and enhancing scoring reliability, the results suggest that SpeakMaster shows potential to enhance English speaking education.

본 연구는 중대형 건설현장의 산업안전보건법상 산업안전보건관리비 운용실태를 분석하 고, 2024–2025년 개정된 계상기준이 건축공사 대비 토목공사의 예산 부족 문제를 얼마나 완화하는지 평가하였다. 분석은 한국토지주택공사 144개 현장 자료를 바탕으로 하였으며, 핵심 지표로 ‘월별 산업안전관리비 사용실적 금액’, 즉 각 현장의 산업안전보건관리비 총액을 사용기간으로 나눈 값을 설정하였다. 건축와 토목[단지·도로·조경]공사의 사업종 류별 산업안전보건관리비를 사업규모별, 공정률별로 층화하여 비교한 결과, 2024~2025년 개정 전 산업안전보건관리비 계상기준으로 운영되는 공사현장에서는, 공사금액 규모가 낮은 반면에 공기가 상대적으로 긴 토목에서 월별 사용실적 금액이 일관되게 낮아 안전관 리자 인건비, 안전시설 유지·보수, 정기 교육·검진 등 상시성 비용 집행 압력이 높게 나타 났다. 2024-2025년 산업안전보건관리비 계상기준 개편으로 인한 요율 상향 시나리오에서 는 월별 가용성이 전반적으로 개선되었고, 특히 토목에서 개선 폭이 상대적으로 크게 관찰 되었다. 다만, 공사금액에만 연동되는 현행 체계의 구조적 한계가 잔존함에 따라, 개정된 계상기준에서도 여전히 사각지대가 존재함을 실증적으로 확인하였다. 이를 통해, 공사금 액에만 연동하는 산업안전보건관리비 체계의 실효성과 한계를 제시함으로써 향후 제도 고도화 필요성의 근거를 제공한다.

본 연구는 한국 경제 성장의 주역인 대기업 창업주 13인의 부(富) 축적 양상을 인상학적 관점에서 심층 분석하였다. 동양 인상학에서 재물과 복덕에 직접적으로 관련된 핵심 부위 인 전택궁(田宅宮), 코(財帛宮), 귀와 귓불(福德宮)의 특징에 집중하여, 창업주들에게서 공통 적으로 발현되는 인상학적 전형을 규명하고 그 현대적 함의를 탐색하는 것을 주요 목표로 설정하였다. 연구 방법론으로는 공개된 인물 사진 자료에 대한 시각적 분석과 고전 인상학 이론과의 면밀한 비교 대조가 활용되었다. 분석 결과, 한국 대기업 창업주들의 얼굴은 한국 표준형에 비해 대체로 넓고 길었으며1), 특히 이마가 발달된 양상을 보였다. 또한 길고 풍융 한 코와 두텁고 긴 귀가 공통된 특징으로 확인되었다. 이러한 인상학적 특징들은 고전 인상 학에서 부유함과 번영을 상징하는 길상과 상당 부분 일치하였다. 다만, ‘귀의 끝이 눈썹 끝보다 높아야 부귀하다'는 고전적 전제가 모든 사례자에게서 불일치함에 따라, 인상학 이 론이 현대적 맥락에서 재해석되고, 재정립될 필요성이 있음을 명확히 제시한다. 본 연구는 인상학적 통찰이 재물 창출 잠재력을 지닌 인재 선발 및 리더십 개발 과정에 보조적인 자 료를 제공할 수 있음을 시사하며, 급변하는 시대적 상황에 부합하는 새로운 인상학적 기준 정립의 중요성을 강조한다. 궁극적으로 인상학이 현대 경영 환경에서 성공과 부를 이해하는 데 독자적인 관점을 제공할 수 있다는 결론을 제언한다.

서론: 본 연구는 중환자실 연하장애에 대한 이론, 평가, 중재를 고찰하여 중환자실 연하재활치료에 필요한 기초자료를 제공하고자 하였다. 본론: 중환자실 연하장애는 다양한 병태생리적 요인과 중환자 치료 과정에서 흔하게 발생하며 흡인성 폐렴, 기관 내 삽관 기간 증가, 중환자실 재원 기간 연장 등과 같은 중대한 합병증을 초래한다. 이에 따라 중환자실 환자를 대상으로 연하장애 조기 진단, 평가 및 선제적인 연하재활치료 시행이 필수적이다. 중환자실 연하장애 평가는 선별, 진단 및 종합적인 임상검사로 구분된다. 선별 검사로는 GUSS-ICU, Yale swallowing protocol, mV-VST, WST 등이 사용되며, 진단 검사로는 VFSS와 FEES가 유용하다. 종합적인 임상 검사로는 MASA, M-MASA, 및 DDS 등이 제안된다. 중환자실 환자는 대상자의 의식 또는 기능 수준에 따른 종합적이고 단계적인 접근이 필수적이다. 중재로는 자세 조절과 같은 보상적 방법과 구강 운동, 감각 자극, 구강운동촉진기술 및 삼킴 기능 향상을 위한 치료방법이 적용된다. 결론: 연하장애 전문가는 중환자실 연하장애 조기 진단, 평가, 중재 및 관리에 대한 이해와 다학제적 접근을 기반으로 한 체계적인 중환자실 연하재활 관리 및 치료 접근이 필요하다

With the growing interest in generative AI (GenAI) for language assessment, its potential as a rater has been discussed. This study compares trained human raters’ scores with GenAI ratings in assessing L2 pragmatic speaking performance across different task types. Fifty L2 English learners of varying proficiency levels completed pragmatic speaking test items, which were scored by five trained raters and ChatGPT-5. To examine the comparability, many-facet Rasch measurement was employed, focusing on examinees’ abilities, raters’ severity, item difficulty, and rating criteria functioning. Findings indicated a moderate correlation between GenAI and human ratings in terms of examinee ability. Compared to human raters, ChatGPT exhibited higher internal consistency and produced a narrower examinee ability distribution. ChatGPT ratings tended to focus on explicit features, such as specific conditions in real-life pragmatic tasks and formulaic expressions, while showing inconsistency in scoring off-task performances and implicit sociopragmatic dimensions. These findings are discussed in light of the potential of GenAI for low-stakes classroom assessment.

기후변화로 인한 고탁도, 조류 발생 심화나 과불화화합물(PFAS, Per- and Polyfluoroalkyl substances) 검출 등 취수원 수질 이슈가 최근 빈번하게 발생하고 있으며, 취수원 수질 변동성이 심화되고 있다. 이러한 문제 해결을 위해 다수의 정수장에 대하여 고도정수처리공정 도입이 검토되고 있으나, 현행 지침은 취수원의 잠재적 수질 위험을 반영하기 어려워 실질적 검토에 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 취수원 수질특성을 반영하여 수질 잠재위험을 정량적으로 평가할 수 있는 체계를 제시하였다. 8개 취수원을 대상으로 2024년 8∼10월 동안 18개 수질항목을 조사하고, 일반수질, 수질등급, 맛냄새 유발, 소독부산물 생성, 색도 유발 등 5개 평가항목을 설정하여 평가를 실시하였다. 정량평가를 통해 취수원 수질여건 점수를 산정하고, 5개 등급으로 구분되는 선택취수 가능도 등급을 제안하였다. 평가 결과, A1취수탑(73.6점, E등급), A2취수탑(73점, E등급), F댐(67.3점, E등급)은 수질 잠재위험성이 매우 크게 평가되어 고도정수처리공정의 우선 도입 검토가 필요할 것으로 판단되었다. 수심별 평가결과 취수원에 따라 적절한 선택취수 지점은 상이하며, 본 연구방법에 의해 선택취수 지점 의사결정에도 활용할 수 있을 것으로 판단되었다. 월별 평가결과 8∼9월의 수질여건이 10월보다 열악하였으며, 강우 등 계절적 특성이 수질여건에 반영된 결과로 추정되었다. 본 연구에서는 취수원 수질여건 점수와 선택취수 가능도 등급이라는 정량평가 지표를 제시하여 취수원 수질에 따른 잠재위험 평가방법론을 제안하였으며, 향후 고도정수처리 도입 검토 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

초순수(UPW) 생산 공정에서는 이온과 유기물의 효과적인 제거가 필수적이며, 그 핵심 공정으로 역삼투(RO)가 활용된다. 본 연구에서는 다양한 RO 막 모듈의 성능을 평가하여 생산수 수질을 비교⋅분석하였다. 실험 결과, 모든 막에서 생산수 전기전도도(EC)는 거의 동일하게 나타나 염 투과 특성이 일정함을 확인하였다. 반면, 생산수 총유기탄소(TOC) 농도는 막 모듈 간 뚜렷한 차이가 관찰되어, 유기물 제거 효율이 막 모듈 특성에 크게 의존함을 보여주었다. 흥미롭게도, 원수의 농도가 높아질수록 생산수 TOC 품질이 개선되거나 저하되지 않는 경향을 나타냈으며, 이는 2차 RO 공정에서 높은 회수율을 유지하면서도 TOC 제거 효율을 저하시키지 않을 수 있음을 시사한다. 또한, 막 성능은 수 투과계수(A)와 염 투과계수(B)를 이용해 표준화하였으며, 이를 통해 막 간의 성능 비교가 가능함을 확인하였다. 분석 결과, 특히 B값이 낮은 막일수록 생산수 TOC를 더 효과적으로 감소시키는 우수한 성능을 보였다. 이러한 결과는 염 투과 성능이 비교적 균일한 반면, 유기물 제거 효율이 모듈 선택의 핵심 기준임을 강조한다. 따라서 A 및 B값을 활용한 표준화된 비교는 유기물 제거에 효과적인 막 모듈을 합리적이고 정량적으로 선택할 수 있는 근거를 제공하며, 초순수 제조 공정의 효율성과 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 보여준다.

상수도 관망은 지하에 매설되어 있어 노후화로 인한 누수, 파손, 부식 등의 문제가 지속적으로 발생하고 있으며, 상수도 관망에서의 노후도 평가와 정비는 수돗물 안전성과 서비스 안정성을 확보하기 위한 중요한 과제 중 하나이다. 본 연구는 상수도 관망에서의 노후도를 효율적으로 평가하기 위해 모든 간접⋅직접평가 인자를 조사하지 않고도 최소한의 주요 평가 인자만으로 실제 직접평가 등급에 근접한 예측 결과를 효율적으로 도출할 수 있는 머신러닝 기반 상태평가 절차와 모델을 제안하였다. 상수관로 상태평가 모델은 랜덤 포레스트와 SHAP 해석기법을 결합한 머신러닝 기반 상태평가 절차를 제안하였으며, 28개 지자체의 강관과 주철관에 대한 간접⋅직접평가 데이터를 대상으로 SHAP-based feature importance 순위가 낮은 평가 인자부터 단계적으로 제거하여 주요 평가 인자를 도출하였다. 결과적으로 강관의 경우 내부 슬라임 분포면적 비율, 수질부식성, 매설연수, 최대 및 외면 부식깊이 비율, 내⋅외면 도장재 손상 비율, 외면 부식 면적 비율, 파손건수, 토양 산화환원전위 및 함수율로 11개의 평가 인자가 주요 인자로 선정되었고, F1 Score는 0.9273이었다. 주철관의 경우 CML 중성화도, 최대 부식깊이 비율, 내부압력, 외부 토압으로 4개의 평가 인자가 주요인자로 선정되었고, F1 Score는 0.6188이었다. 주요 평가 인자만으로도 직접평가 등급에 근접한 예측 결과를 도출할 수 있었으며, 이를 통해 효율적인 상수관로 상태평가를 위한 머신러닝 기법 적용 가능성을 확인할 수 있었다.