본 연구의 목적은 2025년도 미래내일 청년 일경험 지원사업 참여자를 대상으로 일경험인턴십, 진로결 정(진로동기부여, 진로준비행동), 멘토역할 측정 도구의 신뢰도와 타당도를 검증하고, 멘토역할이 일경험 인턴십과 진로결정 간 조절효과를 갖는지를 실증적으로 분석하는 데 있다. 이를 위해 사업 종료 후 참여 자 133명(남 58, 여 75)을 대상으로 리커트(Likert) 5점 척도의 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는 기 술통계분석, 신뢰도 분석, 상관분석, 회귀분석, 다중회귀분석을 통해 분석하였다. 주성분 분석과 베리멕스 회전을 적용한 탐색적 요인분석 결과, 3개 주요 변인은 총 5개 요인, 26개 문항으로 구성되었고, 누적 설명 분산은 66.64%로 나타나 측정 모형의 타당성이 확인되었다. 변수 간 상관계는 전반적으로 정(+)의 상관을 보였으며, 내적 신뢰도 또한 양호한 수준으로 확인되었다(일경험인턴십 ɑ=.836, 멘토역할 ɑ=.879, 진로동 기부여 ɑ=.903, 진로준비행동 ɑ=.782). 회귀분석 결과, 일경험인턴십은 진로동기부여와 진로준비행동에 각 각 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나, 관련 가설은 모두 채택되었다. 또한 멘토역할은 일경험인턴십과 진로결정 관계에서 강화적 조절효과를 가지는 것으로 확인되었다. 이러한 연구 결과는 고용노동부에서 2023년 이후 직무역량을 중심으로 변화한 기업 채용 환경에 대응하여, 미취업 청년에게 제공되는 정부 주도의 일경험 지원사업이 진로 형성과 노동시장 진입을 실질적으로 지원하는 정책적 타당성을 지닌다는 것을 확인한 점에서 중요한 시사점을 제공한다.

This study aims to enhance accessibility in transportation-disadvantaged areas by utilizing Large Language Model(LLM) to analyze public transportation and advanced mobility status data (e.g., platform taxis and Demand Responsive Transport(DRT)), and proposes a methodology to support region-specific mobility activation strategies. The study was divided into three stages: first, the collection of mobility data; second, the implementation of geographic information system (GIS)-based visualization and preprocessing; and third, the application of LLM-based image interpretation and classification. A variety of mobility data were consolidated into a unified spatial entity, converted into visualization information for LLM processing, and examined using a rule-based classification system to ascertain the mobility environment types. This approach addresses the limitations of single-data analysis and enables a multi-layered interpretation of regional transportation gaps. Through the LLM interpretation of visual elements, including grid colors, patterns, bus routes, and designated DRT operation areas, transportation characteristics such as mobility supply levels, DRT operation status, and taxi dependency were identified. The LLM model demonstrated a high level of performance with a precision rate of 78.2 %, accuracy rate of 73.1 %, recall rate of 91.8 %, and F1-score of 84.5 %. Notably, the recall rate exceeded 90 %, signifying comprehensive recognition of various transportation environment types. This study proposes an LLM-based spatial data interpretation framework for analyzing regional mobility conditions in Paju City. The integration of complex spatial information into QGIS enables the LLM to automatically analyze data, thereby unveiling micro-level mobility characteristics and identifying four types of regional mobility improvements.

본 연구는 경험기반 해외대학 탐색 프로그램이 일본대학 진학을 고려하는 한국 고등학생들의 인식, 동기, 의사결 정 과정에 미치는 영향을 분석하였다. 준실험적 사전–사후 설계를 적용하여, 일본 현지 대학 탐방 프로그램 참여 전· 후의 양적 및 질적 데이터를 수집·분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 학생들은 현장 경험 → 인지적 정교화 → 의 미 구성 → 행동 계획의 발달적 과정을 거치며 보다 정확한 정보 이해, 진학에 대한 자신감 향상, 불안 감소, 진로 목표와 학업 경로의 명확한 정렬을 경험한 것으로 나타났다. 특히 프로그램 참여를 통해 학생들은 사교육 시장에서 제공되는 파편적·정보 중심적 조언을 넘어, 보다 발달적으로 정합적이고 자기주도적인 유학 의사결정 능력을 갖추게 되었다. 이러한 연구결과로부터 한국 사교육 체제의 구조적 한계를 드러내고 있음을 확인하였고, E-SIP 프레임워크 기반 경험기반 모델이 진학 의사결정의 질 제고, 유학 기회의 형평성 확대, 진정성 있는 글로벌 진로 탐색을 촉진하 는 교육적 가치를 지니고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 유학 준비 과정에서 적용 가능한 발달 메커니즘을 제안함 으로써 이론적 기여를 하며, 동시에 학교·정책기관·사교육 기관이 활용할 수 있는 확장 가능한 실천적 모델을 제시하 였다.

This study proposes a Bayesian framework for sequential stock investment decision-making using daily high and low stock price data. The proposed methodology models stock behavior using the Beta distribution and constructs a prior Normal-Gamma distribution based on the derived mean and variance. Additional parameters are estimated from the observed stock price range to enhance the framework's adaptability. The methodology establishes two Bayesian control charts that simultaneously monitor investment performance (Expected Stock Performance Control Chart, ESCFCC) and volatility (Variability of Stock Performance Control Chart, VSCFCC). These control charts are periodically updated with observed data and iteratively revise the posterior probability distribution as new data becomes available. This updating procedure provides investors with timely and data-driven decision-making information. For empirical validation, four investment scenarios were analyzed based on Samsung Electronics stock data from January 4, 2010, to May 31, 2017. The results highlight the usability of a sequential Stock Cash Flow Control Chart (SCFCC) framework, which utilizes daily high and low stock price data to enable real-time evaluation of investment performance and risk. By integrating statistical quality control charts with Bayesian probabilistic models, the framework establishes a system for continuously updating investment information and dynamically monitoring performance throughout the investment period.

This study proposes a quantitative and systematic evaluation framework for rationally determining investment priorities in maintenance projects for heterogeneous road infrastructures such as bridges and tunnels. In Korea, conventional maintenance decision-making relies significantly on empirical judgments and policy-driven preferences, thus resulting in inefficiencies, inconsistencies, difficulties across facility types, as well as limited transparency in budget allocation. Hence, a multicriteria decision-making model integrating three key indicators–defect (performance), economic value (asset-based benefit), and risk (safety)–is developed. In particular, the economic evaluation introduces the concept of asset-value recovery and employs artificial intelligence-based machine-learning models (i.e., random forest, light gradient boosting machine, and extreme gradient boosting) to estimate reasonable replacement costs and quantify benefits in monetary terms. The proposed model enables the correlation between these quantitative indicators with maintenance project types to prioritize investments by combining benefit scores and risk indices. The case study demonstrates that the proposed framework enhances the objectivity and efficiency of budget allocation and enables data-driven investment prioritization instead of policydependent decisions. Moreover, this approach provides a foundation for transitioning from experience-based decisions to data-driven infrastructure management. This methodology can be further expanded to include probabilistic risk assessment and life-cycle cost-based management frameworks, thus ultimately contributing to sustainable evidence-based decision support systems for national infrastructure asset management.

Purpose: This study examined the effectiveness of an integrated nursing simulation practicum in enhancing readiness for practice and self-confidence in clinical decision-making among nursing students. Methods: A quasi-experimental design with a nonequivalent control group and preand post-test measurements was employed. The participants were 51 fourth-year nursing students enrolled in a simulation practicum. The integrated simulation program comprised six scenarios covering adults, women’s health, and pediatric nursing, totaling 30 instructional hours. Data were analyzed using SPSS version 26.0, with paired and independent t-tests, Fisher’s exact test, and the Mann-Whitney U test. Results: The experimental group showed significant improvements in readiness for practice (t=-3.55, p=.002) and self-confidence in clinical decision-making (t=-7.40, p<.001) compared to pre-intervention scores. A statistically significant difference in readiness for practice was observed between the experimental and control groups (p=.048). However, the difference in self-confidence in clinical decision-making between the groups was not statistically significant. Conclusion: Nursing education should equip nursing students to effectively transition into clinical practice as new graduate nurses. The integrated simulation practicum can be considered an effective strategy for enhancing nursing students’ readiness for practice.

본 연구는 중국 Z세대의 특성 및 유학동기를 살펴보고, 내적·외적인 유학동기가 진로결정수준에 미치는 영향을 분석하여 디지털 역량이 유학동기와 진로결정 간에 어떠한 매개적 역할을 수행하는지를 실증적으로 고찰하였다. 한국 내 중국인 유학생 232명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, SmartPLS 4.0을 활용하여 구조방정식 모 형 분석을 수행한 결과, 내적·외적 유학동기는 모두 진로결정수준에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 디지털 역량은 이 관계를 유의미하게 매개하는 변수로 확인되었다. 연구결과는 한국 대학이 유학생 진로지도를 보다 실질적으로 운영하기 위한 정책 수립에 이론적·실무적 기반을 제공하며, Z세대 유학생의 특성을 반영한 맞춤형 진로 설계, 디지털 기반 진로 프로그램의 개발, 그리고 유학 후 취업, 창업, 진학을 위한 전략적 지원체계 구축의 필요성을 시사한다.

목적 : 본 연구는 최근 개발된 K-ADOC(Korean-Aid for Decision-making in Occupation Choice)의 국내 임상 현장 활용성을 높이기 위해, 기존 앱 기반 접근성과 제약을 보완한 지면버전을 개발하고자 한다. 연구방법 : 기존 K-ADOC의 8개 대분류, 100개 소항목을 바탕으로, 임상 경력 5년 이상의 작업치료 전문가 15인을 대상으로 2차에 걸친 델파이 조사를 실시하였다. 이를 통해 각 항목의 내용타당도(CVR), 수렴도, 합의도, 중요도를 평가하여 항목의 수정, 삭제 및 통합 과정을 거쳐 최종본을 완성하였다. 결과 : 델파이 조사 결과, 자가간호(self-care)와 이동(getting around) 항목을 통합한 ‘상지를 사용한 활동 (activities using the upper limbs)’(11항목), ‘가정생활(domestic life)’(11항목), ‘일과 사회활동(work/ social activity)’(11항목), ‘취미 및 신체활동(hobby/physical activity)’(23항목)으로 구성된 총 4개 대분류, 56개 소항목의 K-ADOC 지면 버전이 도출되었다. 결론 : K-ADOC 지면버전은 기존의 디지털 기반 도구의 한계를 보완하고, 임상 현장에서 클라이언트와 전문가가 보다 쉽게 활용할 수 있는 실용적 평가도구로서 작업치료의 클라이언트 중심 접근을 효과적으로 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

Nitrogen fertilizers are generally known to be of great help in improving crop yields, but excessive nitrogen fertilizer usage can not only destroy the environment but also negatively affect crop growth. This study aims to develop a decision-making system for optimal nitrogen fertilizer use for efficient production of Chinese cabbage (Brassica rapa), one of the major vegetables. The proposed system has the functions of detecting farmland based on satellite images, predicting cabbage yields and greenhouse gas (e.g., nitrous oxide) emissions according to nitrogen fertilizer use, and making decisions using the prediction results. To develop the proposed system, a generalized prediction model is developed using experimental data collected from South Korea, Egypt, India, Canada, Lithuania, and China, and the effectiveness of the proposed system is validated through experiments. As a result, the proposed system will enable farmers to conduct eco-friendly agricultural activities through appropriate nitrogen fertilizer use while stably maximizing productivity of Chinese cabbages.

본 연구는 장애대학생의 진로스트레스가 진로결정 자기효능감에 미치 는 영향을 확인하고, 정서조절 전략의 조절효과를 실증적으로 분석하였 다. 정서조절 전략은 능동적, 지지추구적, 회피･분산적 전략으로 구분되 며, 각 전략의 조절효과를 중심으로 진로스트레스 상황에서 정서조절이 어떠한 심리적 기능을 수행하는지를 탐색하였다. 전국 37개 대학에서 장 애대학생 305명을 표집하여 온라인 설문을 실시하였고, SPSS 27.0을 활 용해 위계적 회귀분석을 포함한 통계분석을 수행하였다. 연구 결과, 진로 스트레스는 진로결정 자기효능감에 유의한 부적 영향을 미쳤으며, 능동 적 전략과 지지추구적 전략은 조절효과가 유의하였다. 반면, 회피･분산적 전략은 유의하지 않았다. 대학의 위치와 장애발생시기에 따른 진로심리 변인 간 차이도 확인되었고, 수도권 대학 재학생과 선천적 장애 대학생 이 상대적으로 높은 자기효능감을 보였다. 이 결과는 정서조절이 진로결 정 과정에서 보호요인으로 작용할 수 있음을 보여주며, 정서조절 전략을 반영한 맞춤형 진로상담과 심리적 지원의 필요성을 제기한다. 또한 본 연구는 고등교육에서 포용적 진로지원 체계 구축의 필요성을 실증적으로 뒷받침한다는 점에서 연구의 의의를 지닌다.

A multi-criteria decision-making(MCDM) method allows the decision makers to systematically evaluate the alternatives based on a predefined set of decision criteria. The most commonly used MCDM methods include Analytic Hierarchy Process(AHP), Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS), Weighed Aggregated Sum Product Assessment(WASPAS), Preference Selection Index(PSI), etc. In MCDM Problems, it is common that performance ratings for different criteria are measured by different units. Normalization is thus used to convert performance ratings into commensurable data. There are many normalization techniques that can be used for MCDM problems. Much effort has been made for comparative studies on the suitability of normalization techniques used in MCDM methods. However, most studies present normalization methods suitable for specific MCDM problems based on specific data samples. Therefore, this study proposes the most suitable normalization method for each MCDM method under consideration using extensive data samples. A wide range of MCDM problems with various measurement scales are generated by simulation for comparative study. The experimental results show that vector normalization method is best suited for all MCDM methods considered in this study.

본 연구는 의복구매 의사결정이 자기효능감과 조직몰입에 미치는 영향을 파악하기 위한 조사연 구이다. 연구 대상은 서울, 경기, 충청도 지역의 직장인 350명을 대상으로 2024년 3월 1일부터 3월 30일까 지 온라인 설문을 통해 수행하였다. 자료 분석은 SPSS 통계 패키지 version 26.0을 이용하여 빈도분석, 신 뢰도 분석, 요인분석, ANOVA, 상관관계분석, 다중회귀분석을 사용하였다. 연구 결과, 직장인의 의복구매 의사결정이 자기효능감과 조직몰입에 미치는 영향을 확인하여 의복구매 의사결정을 통해 자기효능감을 높 여주고 조직몰입을 향상시 킬 수 있을 것으로 사료 되어 향후 더 많은 연구가 이루어지기를 제언한다.

본 연구는 대학생들의 계획된 우연대처기술과 진로결정 자기효능감의 관계와 사회적 지 지의 매개효과를 검증한 연구이다. 수집된 자료는 기술통계, Pearson 상관분석과 다중회 귀분석 및 매개효과 분석을 실시했다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생들의 계획된 우연대처기술은 정보적 지지, 물질적 지지에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 대학생들의 계획된 우연대처기술은 진로결정 자기효능감에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 대학생들의 사회적 지지의 하위요인에 해당하는 정보적 지지, 정서적 지 지, 물질적 지지는 진로결정 자기효능감에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 대학생 들의 계획된 우연대처기술은 정보적 지지, 정서적 지지, 물질적 지지를 매개로 진로결정 자기효능감에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구 결과에 근거하여 대학교 학생상담센 터 또는 진로취업지원센터의 상담 전문가들이 우연대처기술과 사회적 지지를 강화하고 대 학생들의 진로결정 자기효능감을 높일 수 있는 제언을 했다.