Non-seismic-designed reinforced concrete (RC) pier walls often include lap splices in potential plastic hinge regions. This study develops an analytical model to capture the post-yield load–deformation response of lap-spliced RC pier walls subjected to earthquake loading. The parameters of the model were calibrated using experimental results, and linear regression was conducted to propose predictive equations for these parameters. The accuracy of the model was validated by comparing it to the load–deformation responses of specimens not included in the calibration database. Subsequently, the developed model was applied to probabilistic bridge models supported by RC pier walls. A multi-parameter seismic demand model was constructed, taking into account geometric, material, and structural uncertainties, using Lasso regression. This model achieved R² values of 0.73 for in-plane loading and 0.75 for out-of-plane loading. The improvements in performance metrics and the results of the sensitivity analysis emphasize the need to develop a multi-parameter seismic demand model to ensure more reliable seismic demand predictions.

교량 구조물은 강진 발생 시에 구성요소들간에 복잡한 비선형 거동을 보이기 때문에 내진성능평가를 위해서는 동적 비선형 거동 을 효과적으로 반영할 수 있는 증분동적해석(IDA)방법이 유리하다. 납-고무받침(LRB)과 탄성받침(RB)을 가진 두 가지 예제교량에 대하여 근거리 및 원거리 지진 각각 40개씩을 사용하여 0.01g~5.0g 범위에 지진세기에 대하여 증분동적해석을 수행하여 지진응답을 평가하였다. IDA 방법에 의해 40개의 지진세기와 교각의 변위비 사이의 관계곡선을 구하였다. 이 관계곡선에서 총 40개 지진세기의 교차점에 해당하는 지진응답들의 분포를 히스토그램으로 전환하여 손상상태 한계값의 초과확률을 구하여 지진취약도 평가하였다. 40개 점들의 지진취약도로부터 하나의 중앙값과 대수표준편차 함수로 평가하는 방법을 제시하여 최종적인 지진취약도 함수를 평가 하였다. 지진취약도 해석방법 중에서 가장 대표적으로 많이 사용되는 확률론적 지진요구도 모델(PSDM)을 이용하여 동일한 해석조 건에 대하여 지진취약도를 평가하였고, 이를 IDA방법에 의한 지진취약도 함수와 비교한 결과 유사한 경향을 나타냄을 알 수 있었다.

This study analyzes the heterogeneous treatment effects of the COVID-19 pandemic on regional tourism demand in South Korea, focusing on the role of geographic distance from the metropolitan area to tourist destinations and the spatial characteristics of tourist destinations. Since a substantial portion of the population resides in the capital region, it can be expected that regional tourism demand is largely driven by residents of the capital region. In addition, the pandemic has particularly discouraged visits to indoor and densely populated areas due to increased perception of infection risk. To estimate these effects, we use a causal machine learning approach using double machine learning, analyzing monthly visitor data from 994 major tourist sites between the years 2019 and 2020. Tourist destinations are classified by spatial characteristics, including indoor, outdoor, and mixed settings as well as by tourism type. The analysis reveals that the impact of COVID-19 was more pronounced for indoor destinations located closer to the metropolitan center, whereas outdoor and mixed destinations showed little variation in treatment effects by distance. These findings highlight the importance of adopting distance-sensitive and space-specific policy measures in tourism planning during pandemics. Our study also demonstrates the practical utility of causal machine learning in tourism analytics, suggesting its potential for enhancing policy precision and resilience against future public health crises.

연구는 입시컨설팅사교육 수요 실태를 참여현황, 참여수요, 지출비용수요로 구분하고, 참여수요 및 지출비용수요에 영 향을 미치는 주요 요인을 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 서울 및 수도권 지역 고등학생 및 재 수생을 연구 대상으로 설정하여 설문조사를 실시하였으며, 총 1,146의 응답을 바탕으로 로지스틱 회귀분석과 OLS 회귀 분석으로 양적연구를 수행하였다. 분석 결과, 입시컨설팅사교육 참여자의 월평균 이용 횟수는 1.13회, 월평균 지출비용은 382,638.8원으로 나타났다. 이어서 실시한 회귀분석에서는, 가정배경 요인(교육특구 거주 여부, 부모의 소득 및 학력 등) 이 참여 여부와 비용 지출 모두에 정(+)의 영향을 미치는 주요 변수로 작용하였다. 반면, 학생 특성 요인(진로 불안, 학업 성취도 등)은 주로 참여 여부에 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 특히 교육특구 거주 여부는 참여와 지출 양 측면에 서 가장 강한 설명력을 지닌 변수로 나타났으며, 이는 입시컨설팅사교육이 새로운 교육 불평등의 매개가 될 수 있음을 시사한다. 이에 따라 본 연구는 소득 수준별 맞춤형 정책 지원과 공공 입시컨설팅 서비스의 도입 필요성을 제언하였다. 주요 연구 결론을 종합해보면, 첫째, 입시컨설팅사교육으로 발생된 교육의 불평등 문제는 가정배경과 밀접한 관련이 있 으며, 이를 해결하기 위해서 교육의 기회 균등을 증대시킬수 있는 방안을 모색할 필요가 있다. 둘째, 수요자의 입시정보 의 장벽을 더 낮출 필요가 있다. 셋째, 입시컨설팅사교육의 수요와 지출 수준은 학년 및 전형에 따라 뚜렷한 차이를 보이 므로, 생애주기적 관점에서 시기별 맞춤형 공공 지원이 필요하다.

This study explores educational strategies for cultivating skilled professionals in Korea’s Urban Air Mobility (UAM) sector. Based on the national K-UAM roadmap, it identifies training needs across three core domains: operation, maintenance, and infrastructure. A structured survey was conducted with 62 organizations involved in UAM development. Results reveal a strong demand for simulation-based emergency response training, AI-assisted diagnostics, and smart infrastructure operation. Key barriers include the shortage of interdisciplinary professionals and insufficient practice-oriented curricula. Using DACUM and CDIO frameworks, this research proposes a modular, domain-specific education model. The findings serve as a foundation for establishing future UAM workforce policies and academic programs.

The COVID-19 pandemic has caused significant disruptions in global air travel demand, presenting new challenges for accurately forecasting passenger volumes. This study analyzes the monthly air passenger demand data from 2010 to 2022 to identify key external factors that influence passenger demand. Our analysis shows that the number of international visitors to Singapore is a critical determinant of passenger demand. Consequently, we propose a SARIMAX (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous variables) model to forecast monthly air passenger demand at Singapore's Changi Airport, integrating international visitor numbers as an exogenous variable. Through comprehensive model identification and parameter estimation, we select the best SARIMAX configuration. To validate the performance of the model, traditional time series methods such as SARIMA, various exponential smoothing methods, and advanced machine learning methods like LSTM (Long Short-Term Memory) and Prophet were compared for forecasting monthly air passenger demand at Changi Airport in 2023. The results show that the SARIMAX model significantly outperforms all other tested models, achieving the best performance across multiple forecasting metrics, including the Mean Absolute Percentage Error.

주택 시장은 수요와 공급의 불균형으로 인해 여러 개의 하위 시장으로 구분되며, 하위 시장은 주택의 특성 뿐만 아니라 근린과 같은 주변 환경을 총체적으로 고려하여 구획화되므로 공간적 영향력이 중요하다. 주택 시장을 구획화하는 기준은 주택의 특성, 가격 등 다양하나, 주택 수요를 기반으로 구획화할 경우 주택 정책을 수립하는데 활용할 수 있으며, 정책의 효율성을 증대시킬 수 있다는 점에서 큰 장점이 있다. 본 연구에서는 서울의 주택 시장을 대상으로 공간적 영향력을 고려한 장래 주택 수요를 추정하고, 수요에 기반하여 주택 시장을 공간적으로 세분화함으로써 국지적 주택 수요 시장을 새롭게 정의하고, 장래의 수요 시장이 어떻게 변화할지를 살펴본다. 분석 결과, 서울의 장래 수요 기반 주택 시장은 총 10개로 구분될 수 있으며, 단기적으로 는 공간적 변화가 있을 것으로 보이지만, 장기적으로는 안정적인 하위 시장을 형성할 것으로 전망된다. 본 연구는 서울의 주택 시장을 가격이 아닌 수요의 관점에서 세분화를 시도하였다는 점에서 의의가 있으며, 하위 시장의 공간적 패턴이 장래에 어떻게 변화할지에 대한 유의미한 전망을 제공함으로써 향후 주택 정책 방향 수립에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

This study examines the price elasticity of demand for mackerel in the Busan Cooperative Fish Market, the largest wholesale fish market in South Korea. Using a two-stage least squares (2SLS) approach, the analysis addresses endogeneity in pricing by incorporating exogenous environmental variables, such as sea surface temperature (SST) and wind speed. The study estimates demand elasticity for three size categories of mackerel-large, medium, and small-and reveals significant differences across these categories. Large-size mackerel exhibits inelastic demand (-0.875), reflecting its status as a staple product with relatively stable consumer demand. Medium-size mackerel shows highly elastic demand (-2.450), likely due to its role as a substitute for both large and small mackerel. Small-size mackerel also demonstrates high elasticity (-3.444), attributed to its primary use in feed and processing, where demand is particularly sensitive to price changes. Diagnostic tests confirm the validity and relevance of the instrumental variables, with SST and wind speed strongly correlated with price but uncorrelated with consumer demand. These findings highlight the critical role of size-specific market characteristics in shaping price elasticity and provide valuable insights for policymakers and industry stakeholders to better manage mackerel supply and ensure pricing stability.

In this study, we target demand-responsive smart mobility, i.e., a bus-type rural transportation model, that has recently been activated to target public transportation-vulnerable areas in urban-rural integrated cities, and empirically analyze the effects of travel time and service factors on user satisfaction with the transportation mode. An ordered logit model was used for the empirical analysis of a field survey of 449 passengers regarding their usage status and satisfaction with demand-responsive smart mobility in rural areas across the country. As access and travel times increased, bus user satisfaction decreased. Particularly, access time was approximately 1.6 times more important than travel time. Meanwhile, satisfaction with demand-responsive smart mobility was found to increase as drivers were kind and drove safely, vehicles were convenient and ran on time, lines and stops were appropriate, fares were satisfactory, and information on schedules and how to use them was available. Among these service elements, the kindness of the driver was analyzed as the most important variable. This suggests that to activate the use of demand-responsive smart mobility, considering the selection of pick-up and drop-off locations to reduce access time and to make efforts to increase the kindness of drivers is important. The essential flexible schedule of demand-responsive smart mobility, i.e., the use of demand-responsive smart mobility, can be activated only when an operating environment is created that reduces access time and in-vehicle travel time. In other words, it is difficult to revitalize the use of demand-responsive smart mobility if it operates on a fixed route and schedules similar to those of existing buses.

본 연구는 현재의 표고버섯 시장 및 수급상황과 신선 표고버섯 생산을 위해 사용되는 접종배지의 영향력을 반영하기 위한 목적으로 수행하였다. 이를 위해, 분석에 사용한 자료의 시간적 범위는 2000년부터 2022년까지의 연도별 시계열자료이다. 분석방법은 전대수를 적용한 선형회귀모형을 적용하였다. 분석 결과, 모형은 통계적으로 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 특히, 수요의 가격 탄성치는 –1.10%로 나타나 신선 표고버섯 가격이 1% 증가할 때, 수요량은 1.10% 감소하였다. 공급의 가격 탄력성은 비탄력적인 것으로 나타났으며 신선 표고버섯 가격이 1% 증가할 때 공급량은 0.33% 증가시키는 것으로 분석되었다. 본 연구의 차별성은 톱밥접종배지가 공급량에 미치는 영향과 최근의 소비시장의 상황을 반영한 모형을 추정했다는 것이다. 본 연구의 결과는 향후 신선 표고버섯의 원산지 변경에 따른 경제적 효과분석과 톱밥접종배지 생산자에 대한 지원 정책 개발을 위한 정책실험에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

Purpose: This study aimed to identify the need for simulation education to strengthen patient safety competencies in nursing practice field experience and explore and analyze improvements in simulation education. Methods: Data were collected through focus group interviews with 31 participants from four groups of fourth-year nursing students and one group of new nurses from August 7, 2023 to February 11, 2024. Interview data were systematically reviewed by qualitative content analysis. Results: Five major themes were identified; (1) awareness of patient safety competencies among nursing students and new nurses, (2) awareness of patient safety education among nursing students and new nurses, (3) simulation education topics for strengthening patient safety competencies, (4) interfering factors of simulation education for strengthening patient safety competencies, and (5) facilitating factors of simulation education to strengthen patient safety competencies. Accordingly, 15 categories were derived, and the current status of simulation education for patient safety, educational needs, and improvements were reported. Conclusion: This study attempted to reflect on the needs of learners before developing a simulation education program and derive educational content to strengthen patient safety competencies.

This study proposes a method to evaluate the publicity of real-time, demand-responsive, autonomous public-transportation systems. By analyzing real-time data collected based on publicity evaluation indicators suggested in previous research studies, this study seeks to establish a system that objectively assesses the publicity of public transportation. Thus, the introduction of autonomous public transportation systems is expected to contribute to solving problems in underserved transportation areas and enable more sophisticated public transportation operations. We reviewed evaluation indicators proposed in previous studies. Based on this review, publicity evaluation indicators were derived and specific criteria were selected to assess systematically the publicity of autonomous public transportation. An AHP analysis was conducted to assess the relative importance of each indicator by analyzing the importance of the selected indicators. Additionally, to score the indicators, minimum and maximum target values were established, and a method for assigning scores to each indicator was examined. The most important factor in the publicity evaluation of autonomous demand-responsive transport (DRT) was the “success rate of allocation to weak public transportation service areas,” with a significance level p of 0.204. This was analyzed as a key evaluation criterion because of the importance of service provision in areas with low-public-transportation accessibility. Subsequently, “Accessing distance to a virtual station” (p = 0.145) was evaluated as an important factor representing the convenience of the service. “Waiting time after allocation” (p = 0.134) also appeared as an important evaluation factor, as reducing waiting time considerably affected service quality. Conversely, “compliance rate of velocity” yielded the lowest significance (p = 0.017), as speed compliance was typically guaranteed owing to autonomous driving technology. This study proposed a specific evaluation method based on publicity indicators to provide a strategic direction for improving services and enhancing the publicity of autonomous DRT systems. These results can serve as a foundational resource for improving transportation services in underserved areas and for enhancing the overall quality of public transportation services. However, the study’s limitation was its inability to use real-time autonomous public transportation data, relying instead on I-MoD data from Incheon. This limitation constrained the ability to establish universal benchmarks because data from various municipalities were not included. Future research should collect and analyze data from diverse regions to establish more reliable evaluation indicators.

To mitigate carbon emissions, the government aims to transition to renewable energy sources including hydrothermal energy, specifically through wastewater heat recovery. This process involves extracting heat from wastewater or treated water. However, assessments of demand sources for local cooling and heating have predominantly focused on the proximity of nearby facilities, without conducting comprehensive demand analyses or defining explicit supply areas. This study proposes a methodology for prioritizing suitable wastewater treatment plants (WWTPs) for the implementation and expansion of renewable energy. The methodology is based on the gross floor area of potential wastewater heat demand surrounding WWTPs. Initially, potential supply and demand sources were identified based on the capacity of WWTPs and the gross floor area of buildings capable of utilizing wastewater heat. In the Republic of Korea, 330 WWTPs with a capacity of 5,000 m3/day or more have been recognized as demand sources for wastewater heat recovery. The provision of treated wastewater to structures located within a 500 m radius of the WWTPs for heat recovery is considered a feasible option. The potential wastewater heat demand and renewable energy cluster were identified among the surrounding buildings and complexes A total of 13 potential supplies were identified, provided that the gross floor exceeded 60,000 m². Finally, after prioritizing based on WWTPs with these conditions, the underground plant located in the downtown area was ranked as the highest priority. If further analysis of economic feasibility, CO2 reduction, and energy efficiency are conducted, this approach can be expanded and applied within the framework the Water-Energy Nexus. Wastewater heat can be utilized not only as a renewable energy source but also as a means to enhance wastewater reuse through the supply of treated wastewater.

목적 : 본 연구는 노인장기요양보험 재가급여를 이용하고 있는 수급자를 대상으로 복지용구 이용 실태와 복지용구사업소 에 대한 만족도와 요구도를 파악하여, 수급자가 원활하게 복지용구를 이용할 수 있도록 복지용구급여 이용 과정의 서비 스 및 복지용구사업소의 개선 방향을 제시하기 위해 수행되었다. 연구방법 : 노인장기요양보험 재가급여를 이용하고 있는 수급자 343명 및 가족을 대상으로 우편과 전자메일을 통해 설문조 사를 실시하였고, 그 결과를 SPSS 20.0을 이용하여 분석하였다. 결과 : 전체의 30.3%가 복지용구급여를 이용하지 않고 있었고, 그 이유는 복지용구급여 이용 방법을 모르거나 필요한 물 품이 없어서인 것으로 나타났다. 복지용구급여로 지급된 복지용구 중 현재 사용하지 않는 복지용구가 1개라도 있는 경우 가 응답자의 80.3%였고, 미사용 이유는 필요하지 않거나, 사용이 불편해서 혹은 사용 효과가 충분하지 않아서인 것으로 나타났다. 복지용구급여 이용 과정과 복지용구사업소에 대한 주요 요구 사항은 복지용구에 대한 정보 제공, 상담 및 평 가, 모니터링 등의 서비스 제공이었다. 결론 : 연구 결과로 나타난 수급자 및 가족의 요구 반영을 위해서는 복지용구사업소의 정보 제공, 상담 및 평가, 모니터링 및 관련 기능이 강화되어야 하며, 복지용구급여 이용 과정에서 국민건강보험공단의 서비스 강화가 필요한 것으로 나타났 다. 본 연구 결과는 노인장기요양보험 복지용구급여 과정에서 수급자와 보호자에 대한 맞춤형 정보 제공 및 복지용구 관 련 서비스를 개선하는 데 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 입시컨설팅사교육의 유발요인에 대한 인식을 탐색하는 것을 목적으로 하였으며, 이를 바탕으로 입시컨설팅 사교육에 대한 수요를 낮출 수 있는 방안을 모색해보고자 하였다. 이를 위해 입시컨설팅사교육 시장의 주요 의사결정 주 체인 학생(10명), 사교육 종사자(8명), 공교육 종사자(6명)을 대상으로 심층면접을 수행하여 자료를 수집하였고, 주제분석 법을 활용하여 자료를 분석하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 입시컨설팅사교육은 학생들이 입시정책의 변화에 대응하는 과정에서 유발되었다. 학생들은 입시정책의 변화에 맞춰 입시전략을 새롭게 준비해야 하는데, 그 방안 중 하나로 사교육을 이용하고 있었다. 둘째, 입시컨설팅사교육은 학생들이 공교육의 미흡한 부분을 보충하기 위한 수단 으로 활용되고 있었다. 학생들은 공교육에서 이루어지는 진로·진학 상담교육에 대해서 정보의 구체성이 떨어지며, 미흡 한 점이 있다고 인지하였다. 셋째, 입시컨설팅사교육은 사교육 공급자가 수요자의 요구를 충족하기 위해 진화된 서비스 를 제공하면서 유발되었다. 입시컨설팅사교육은 방대한 데이터를 바탕으로 학생에게 맞춰진 다양한 학습·진로·진학 컨설 팅서비스를 제공하고 있었다. 결론적으로 입시컨설팅사교육 수요를 줄이기 위해서는 입시정책의 안정화가 필요하다. 아 울러 공교육 내실화의 일환으로 진로·진학 상담교사의 전문성을 강화할 필요가 있고, 공교육에서 소화하기 힘든 일부 업 무를 입시컨설팅사교육 업체에게 위탁(outsourcing)하는 방식으로 진로·진학 상담의 효율성을 높인다면, 사교육 수요를 경감시키는 한 가지 방안이 될 수 있다. 아울러 입시컨설팅사교육이 학생들에게 질 높은 진로·진학 교육을 제공할 수 있 도록 공급자에 대한 모니터링과 제도화의 수준을 높일 필요가 있다.