Covid-19 이후 1세대 선교사들의 은퇴와 비자발적 철수가 이어 지면서, 한국 교회는 미래 선교 인력 동원의 심각한 도전에 직면하고 있다. 본 논문은 이러한 위기 속에서 Z세대가 가지는 선교적 잠재력에 주목하며, 이들을 효과적으로 선교에 동원할 수 있는 예배음악을 연구 하며 오순절적 예배의 가능성을 탐구한다. 이를 위해 먼저 현대 예배에 대한 이론적 배경을 살펴보고, 현대 예배음악과 문화와의 관계, 그리고 오순절 예배의 주요 특징을 분석한다. 이어서 이러한 예배 형태가 Z세대의 신앙 형성에 미치는 긍정적 영향을 고찰하며, 특히 예배 경험에 대한 욕구를 충족시키고 성령 체험을 통해 영적 실재감을 제공함 으로써 선교 동원에 있어 유의미한 효과를 낳을 수 있음을 논증한다. 마지막으로 미국의 ‘더 센드(The Send)’와 한국 여의도순복음교회의 사례를 분석하여, Z세대를 선교적 사명으로 이끄는 데 있어 오순절 예배가 하나의 효과적인 예배 형식이 될 수 있음을 결론으로 제시한다.

본 연구는 급속한 고령화가 진행되는 한국 사회에서 뉴 실버세대의 지역 음악동호회 참여를 통 해 형성되는 사회적 자본과 그 전이로 나타나는 사회적 가치를 규명하는 데 목적이 있다. 기관생 명윤리위원회(IRB) 승인을 받은 후, 대구 지역 밀착형 플랫폼 ‘당근’을 매개로 음악동호회 활동에 참여한 55–65세 뉴 실버세대 12명을 대상으로 심층 인터뷰를 실시하였다. 분석 결과, 지역 음악동 호회 활동에서는 네트워크 확장, 신뢰 형성, 사회참여의 세 차원에서 사회적 자본이 형성되는 것 을 확인하였다. 첫째, 음악이라는 공통 활동은 은퇴 이후 약화된 사회적 관계망을 지역 단위에서 재구성하며 다양한 배경의 구성원을 연결하였다. 둘째, 합주와 공연 준비 과정에서 형성된 상호 의존적 관계는 구성원 간 신뢰를 축적하였고, 이는 동호회 내부에만 국한되지 않고 지역사회로 확장되는 관계 기반으로 이어졌다. 셋째, 형성된 관계망과 신뢰를 토대로 참여자들은 지역 문화행 사 참여, 자발적 봉사활동, 공동체 문제 대응 등 다양한 사회참여를 실천하였다. 지역 음악동호회 활동에서 형성된 사회적 자본은 공동체적 가치, 심리·사회적 가치, 실천적 가치를 포괄하는 사회 적 가치로 전이되는 양상을 보였다. 이는 뉴 실버세대의 지역 음악동호회 참여가 사회적 자본 형 성과 전이를 통해 사회적 가치에 긍정적 영향을 미치고 있음을 시사한다.

본 연구는 생성형 인공지능의 발전으로 촉발된 음악 창작 개념의 변화를 비판적으로 검토하고, 음악 창작을 단순한 결과물의 산출이 아니라 논증(argumentation)과 증언(testimony)의 구조를 갖는 행위로 재정의하고자 하였다. 기존 AI 음악 논의는 주로 기술적 가능성과 결과물의 완성도에 초점을 맞추어 왔으나, 이러한 접근은 창작을 산출물 중심으로 환원함으로써 인간 창작과 인공지 능 생성 사이의 존재론적 차이를 충분히 설명하지 못한다는 한계를 드러냈다. 이에 본 연구는 창 작의 판단 기준을 결과물이 아니라 행위의 구조 차원에서 재정립할 필요가 있다고 보았다. 이를 위해 본 연구는 철학적·이론적 연구 방법을 바탕으로, Stephen Toulmin의 논증 이론과 C. A. J. Coady의 증언 이론을 핵심 이론적 틀로 삼아 음악 창작의 구조를 재정식화 하였다. 그 결과 음악 작품은 하나의 주장으로, 음악적 구성은 그 근거로, 청중은 해석자로 기능하는 논증적 구조를 가 지며, 동시에 창작은 창작자의 경험과 세계 인식을 외부로 드러내는 증언적 행위로 이해될 수 있 음을 밝혔다. 이러한 논의를 토대로 본 연구는 창작을 의도성, 소통적 지향성, 규범적 책임성의 통합으로 성립하는 행위 중심 개념으로 제안하였다. 이러한 이론적 틀에 근거하여 인공지능 음악 의 생성 방식을 분석한 결과, AI 음악은 데이터 기반의 통계적 학습과 패턴 재현에 의존하며, 의 미를 지향하는 의도성, 타자를 향한 소통 구조, 그리고 그 의미에 대한 규범적 책임성을 충족하지 못하는 것으로 나타났다. 따라서 AI 음악은 논증성과 증언성을 갖춘 창작 행위라기보다 기술적 생성(generation)의 범주에 속하는 것으로 해석되었다. 본 연구는 이를 통해 창작의 판단 기준이 결과물 중심 평가에서 행위 구조 중심 판단으로 전환될 필요가 있음을 제시하였으며, 인공지능 시대의 저자성·저작권 논의와 음악 창작 교육의 재구성에 중요한 함의를 제시하였다.

본 연구는 극한 기후 현상에 따른 도시 핵심 인프라의 취약성이 증가하고 있다는 문제의식에서 출발하여, 전력–수자원 시스템 간 상호의존성을 고려한 회복탄력성 강화 프레임워크를 제안한다. 대규모 도시 인프라를 분석하는 데 있어 데이터 부족 및 보안상의 제약이 존재함을 고려하여, 공공 지리 정보 및 통계 자료를 활용해 서울 수도권 지역을 대상으로 전력망과 상수도 공급망 간의 복합적인 상호의존성을 모사하는 합성 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서는 핵심 수자원 인프라 노드에 대한 전력 공급을 우선적으로 보장하고, 단절점과 같은 구조적 네트워크 취약성을 최소화하기 위해 계층적 다목적 탐욕 알고리즘을 개발하여 분산전원의 최적 배치를 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 총 92개의 분산형 전원 자원을 전략적으로 배치함으로써 전력망 내 11개의 핵심 단절점이 제거되었으며, 전력망의 평균 매개 중심성은 약 20 % 감소하고 평균 군집 계수는 5.9 % 증가하는 등 네트워크 회복탄력성이 유의미하게 향상되었다. 또한 전력망의 30 %가 손실되는 극한 재난 시나리오 하에서, 상수도 시설의 생존율은 기존 시스템 대비 7.7 % 향상되는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 물리적 설비 강화 중심의 기존 접근 방식과 더불어, 네트워크 위상 최적화를 병행하는 전략이 도시 에너지 및 수자원 공급 안정성 확보에 필수적임을 시사한다. 본 연구에서 제안한 프레임워크는 제한된 자원을 도시 인프라 운영을 위해 효율적으로 배분하기 위한 데이터 기반 의사결정 지원 도구로서, 향후 기후 불확실성에 대비한 도시 전력–수자원 인프라 구축 및 정책 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

최근 조직에서 핵심 구성원으로 부상하고 있는 MZ세대는 공정성과 상호 존중, 개인의 성장을 중시하 는 특성을 나타내고 있으며, 이러한 세대적 특성은 조직 내 리더십의 영향이 해석되고 반응되는 방식에도 변화를 요구하고 있다. 특히 수평적 의사소통을 선호하는 MZ세대에게 상사의 비인격적 행동은 조직 생활 의 심리적 기반을 약화시키는 요인으로 작용할 수 있다. 이에 본 연구는 MZ세대 구성원을 대상으로 상사 의 비인격적 행동이 직무열의와 창의적 성과에 미치는 영향을 분석하고, 이 과정에서 심리적 안전감의 매개효과와 일의 의미의 조절효과를 통합적으로 검증하는 데 목적을 두었다. 연구수행을 위해 국내 조직에 근무하는 MZ세대 직장인을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 실증분 석 결과는 다음과 같이 나타났다. 먼저, 상사의 비인격적 행동은 심리적 안전감, 직무열의, 창의적 성과에 모두 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 심리적 안전감은 직무열의와 창의적 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치며, 상사의 비인격적 행동과 직무열의 및 창의적 성과 간 관계에서 매개 역할 을 하는 것으로 나타났다. 아울러 일의 의미는 상사의 비인격적 행동이 심리적 안전감, 직무열의, 창의적 성과에 미치는 부정적 영향을 완화하는 조절효과가 있는 것으로 드러났다. 본 연구는 상사의 비인격적 행동이 MZ세대 구성원의 직무태도와 성과에 미치는 영향을 심리적 안전감 의 매개 메커니즘과 일의 의미의 조절 역할을 통해 규명함으로써 부정적 리더십 연구를 MZ세대 맥락으 로 확장하였다는 점에서 이론적 의의를 찾을 수 있다. 또한 조직의 성과향상을 위해 MZ세대 구성원의 직무열의와 창의적 성과를 제고하고자 한다면, 상사의 비인격적 행동을 체계적으로 관리하고 심리적 안 전감이 보장된 조직문화를 조성하는 한편, 구성원이 자신의 일에서 가치를 느낄 수 있도록 적극적인 지원 이 이루어져야 할 것이다.

본 연구는 인구구조 변화와 MZ세대 가치관의 변화로 인해 심화되고 있는 해병대 초급간부 인력 확보 문제를 해결하기 위해, 복무여건 개선과 새로운 리더십 전환 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 기존 연구가 처우·조직문화·인권 등 개별 영역 중심 접근에 머문 것과 달리, 본 연구는 초급간부 복무여건 문제를 AI 기반 군업무 혁신 관점에서 재해석하였다. 문헌연구를 통해 해병대 초급간부의 주요 부담요인(과도 한 행정업무, 안전관리 책임, 세대 간 갈등, 제한된 자기계발 환경)을 분석하고, MZ세대의 직업 가치관(공 정성·자율성·성장·일·생활 균형)과 AI 기술의 특성이 높은 정합성을 갖는다는 점을 확인하였다. 연구 결 과, AI는 초급간부 복무여건 개선의 구조적 대안으로서, ① 행정 자동화 및 보고체계 효율화, ② AI 기반 병영 안전관리 및 인권보장 강화, ③ 데이터 기반 공정한 인사·평가 체계 구축, ④ 개인 맞춤형 복지·주거· 경력개발 시스템, ⑤ AI 기반 훈련·교육체계 고도화, ⑥ 병력운용 효율화 및 근무편중 완화 등을 가능하게 하는 것으로 나타났다. 특히 AI는 기존의 지시·통제 중심 리더십을 보완하여, 권한위임형·소통 중심·파트 너십 기반의 새로운 군 리더십 모델을 정착시키는 촉매 역할을 수행한다. 본 연구는 문헌연구의 한계를 극복하고 현장의 실증적 요구를 반영하기 위해, 해병대 각 병과별 초급부 사관 11명을 대상으로 표적집단면접(FGI)을 실시하였다. 참여자는 직무 특성을 고려하여 전투, 기술, 지 원 병과를 고루 인터뷰하여 확인하였다. 본 연구는 AI 기반 복무여건 개선이 초급간부의 직무만족과 장기복무 유인을 높이고, 나아가 해병대 전투력의 지속가능성을 확보하는 전략적 과제임을 제언한다. 향후 실증연구를 통해 AI 기반 병영혁신 효 과성 분석 및 정책 수용성을 검증하는 후속 연구가 요구된다.

이 논문은 복합적 위기에 직면한 청년세대를 향한 한국교회의 선교적 한계를 성찰하고, 20세기 영적 지도자 방지일의 사역을 ‘소통’의 관점에서 재해석하여 MZ세대 선교 전략을 모색하는 데 목적이 있다. 본 연구는 방지일의 사역이 복음의 불변성을 유지하면서도 수용자의 맥락을 존중하는 ‘복음적 소통’의 혁신적 모델임을 규명한다. 그의 소통 신학은 삼위일체 하나님과의 관계성에 근거한 존재론적 실천으로 서, 하나님과의 소통, 철저한 자기 성찰, 그리고 이웃과의 동일화라는 삼중 구조를 지닌다. 특히 그의 사역에 나타난 탈권위적 태도, 상호 존중과 동행의 자세, 생명을 나누는 순교적 사랑은 자율성과 진정성을 중시하는 MZ세대의 문화적 특성과 깊이 상응한다. 또한 그는 잡지 발간과 이메일 등 시대적 매체를 적극 활용하여 복음의 접촉점을 확장하 였다. 결론적으로 본고는 방지일의 소통 원리를 청년 선교 현장에 적용하여, 세대의 언어로 복음을 재구성하는 ‘관계적 복음화’와 ‘선교적 우정’의 실천적 지표를 제시한다.

최근 BIM은 단순 3차원 모델링을 넘어 표준화된 속성 데이터의 품질 확보와 체계적 관리가 핵심 요구로 부각되고 있으며, 온톨로 지 및 지식그래프 기반의 데이터 관리･추론 방식이 주목받고 있다. 그러나 지식그래프 기반 BIM 데이터는 부재 간 구조 관계 분석, 설 계 검토, 물량･속성 정보 조회 등 실무 의사결정을 지원할 수 있으나, SPARQL･Cypher와 같은 그래프 질의어를 직접 작성해야 한다 는 점에서 실무 적용에 제약으로 작용한다. 이를 위해 본 연구에서는 사용자가 자연어 질문을 기반으로 그래프 질의를 자동 생성할 수 있는 GraphRAG 기반 질의 자동 생성 프레임워크를 제안하였다. 먼저 CSV 기반 속성/관계 테이블에 규칙을 적용해 노드･관계를 생 성하고 그래프 데이터베이스에 적재하는 CSV-to-LPG 파이프라인을 구현하여, LPG 지식그래프 구축 절차를 자동화하였다. 이후 Few-shot Learning 기반 프롬프트 설계를 통해 사용자의 자연어 질문을 Cypher 쿼리로 자동 변환하는 자동 질의 생성 모듈을 구현하 였다. 전체 프레임워크는 Graph-ACQ 시스템으로 개발하여 라멘교 BIM 데이터를 기반으로 적용하였다. 검증 결과 LPG 스키마 유효 성과 Cypher 자동 생성, Cypher 질의 수작업 과정에서 정확도 모두 100%를 달성하였고, 질의 생성 시간은 평균 7.1초에 처리되었다. GraphRAG 기반 질의 생성 방식은 부재 간 공간･구조 관계를 명시적으로 활용하므로, 설계･검토 과정에서 요구되는 연결 관계 분석, 구조 구성 파악, 물량･속성 정보 조회 등 관계 기반 질의를 자연어로 수행할 수 있다. 또한 Few-shot Learning 기반 접근을 적용하여 교 량 뿐만 아니라 다양한 공종 내에서도 질의 생성을 가능하게 함으로써, 프로젝트의 확장성을 확보 가능하다.

퀘스트 제공 NPC는 게임 내에서 플레이어에게 일련의 과제나 임무를 제공하며, 이는 플 레이어의 성장과 커뮤니티 형성을 목표로 한다. 이를 위해 최근에 AI를 활용한 다양한 기 법이 사용되고 있지만 정확한 정보 전달보다 매끄러운 대화 생성 혹은 서사 흐름에 초점이 맞춰져 있다. 따라서 본 연구는 TAG(Table Augmented Generation) 시스템을 퀘스트 제공 NPC 에 적용하여 게임 내에서 대화의 형식으로 정확한 퀘스트의 정보를 플레이어에게 제공하는 것을 구현하였다. 플레이어의 입력에 따라 게임 퀘스트의 종류를 구분하여 정보를 불러오 는 SQL 쿼리문 작성에 성공하였으며 게임 퀘스트 정보 전달 및 대사 생성도 가능하다는 것 을 알 수 있다. 이를 활용하면 플레이어에게보다 다채로운 경험을 제공할 수 있다.

본 연구는 2025년 개편된 UNESCO FCS의 가치생성모델을 분석틀로 하여 『원행을묘정리의궤』가 어떤 방식으로 가치를 생산·전달·확장하는지 를 규명하고자 하였다. 이를 위해 『정조실록』 등 1차 사료, 관련 도식 등을 대상으로 한 문헌분석과 현대적 활용 사례 분석을 수행하였다. 연 구 결과, 『정리의궤』는 단순한 그림이나 의례 기록이 아니라, 국가 권위 의 시각적 실행, 유교적 질서의 제도화, 도시·군사·기술·행정 시스템의 표 준화 등 정조의 정치 기획을 실현하고 있음을 확인했다. 생산 단계에서 는 정조의 정치적 기획 아래 규장각·정리소 체계가 작동하며, 효·예·군사 이념이 결합한 상징적·정치적 가치를 창출하였다. 분배 단계에서는 금속 활자 인쇄와 행정 네트워크를 기반으로 도식이 중앙 관청과 지방 관아로 폭넓게 배포되었으며, 시각적 도식들이 국가 운영의 규범과 표준 행정 서식으로 제도화되었다. 수용 단계에서 『정리의궤』의 도식은 19세기 이 후 의례·군사 체계의 표준으로 반복 활용되었고, 21세기에 들어서는 전 시·교육, 화성문화제 등 지역 축제, 온라인 디지털 콘텐츠 등으로 확장되 면서, 기억·문화정체성 형성의 매개로 재해석되었다. 지속 단계에서는 VR·AR·AI 기반의 화성 행차 재현과 디지털 아카이브 구축을 통해 지속 적으로 접근·활용될 수 있는 구조가 형성되었으며, 기록유산의 보존과 공 공적 가치 생성이 강화됨을 확인하였다.

The slow cathodic oxygen reduction rate (ORR) of microbial fuel cells (MFCs) is still one of the main bottlenecks in its industrialization. As an ORR catalyst, metal oxides are expected to significantly enhance ORR efficiency by providing active sites, regulating reaction pathways, and enhancing stability. In this paper, four bimetallic oxide catalysts, CuO/Co3O4, CuO/ MnO2, CuO/NiO, and CuO/Fe2O3, were synthesized by sol–gel method, and their structural characteristics were characterized. The results showed that CuO/Co3O4 exhibited the largest specific surface area and optimized pore structure, and the synergistic effect of Cu and Co significantly improved the electrochemical performance. As the cathode catalyst of MFCs, CuO/Co3O4 shows high ORR catalytic activity, low charge transfer resistance, and good stability. In MFCs application, CuO/ Co3O4 catalyst achieved the maximum power density of 227 mW m− 2. In the five-cycle test, the output voltage is stable at about 240 mV, and the COD removal rate reaches 91.9%, which shows great application potential in wastewater treatment.

This study develops a generative AI-based system for automatically generating scholarly topic descriptions within the OpenAlex database and evaluates its performance. Although OpenAlex provides concise topic descriptions, they lack contextual richness and informational coverage, limiting researchers’ ability to quickly grasp the semantic relevance of each topic. To address this issue, this study generated new descriptions for a total of 4,516 topics by utilizing metadata attributes—topic_id, topic_name, description, and keywords—and compared them with the original descriptions. Multiple large language models (LLMs), including GPT, LLaMA, and Mistral, were employed, and a consistent prompt-engineering scheme was designed to ensure the reproducibility of model comparison. A standardized evaluation framework integrating quantitative and qualitative indicators was proposed. Quantitative evaluation included keyword-based Precision, Recall, and F1 scores, ROUGE-L, Specter2 embedding-based cosine similarity, and BERTScore. Qualitative evaluation was conducted using LLM-based pairwise comparison, assessing Relevance, Coverage, and Clarity, with relative rankings determined through the Elo rating system. Furthermore, the Friedman test and Wilcoxon signed-rank test were applied to verify statistical significance. Experimental results revealed distinctive strengths and weaknesses across models, providing a benchmarking foundation for improving automated content generation in scholarly databases such as OpenAlex. The proposed evaluation framework also offers a reproducible and consistent basis for assessing various generative models, contributing to both academic research and practical system development.

With the rapid expansion of renewable energy deployment, power systems are increasingly exposed to issues such as higher output variability. Photovoltaic generation, as the most widely installed variable renewable energy source both domestically and internationally, exhibits significant fluctuations due to weather conditions. These characteristics lead to operational challenges including increased curtailment, higher reserve requirements, and even risks of large-scale outages. This study aimed to improve the accuracy of photovoltaic power generation forecasting by developing a data quality control procedure for meteorological data collected at a PV plant. The quality-controlled data were used as inputs to SVM and XGBoost, resulting in improved forecasting accuracy, with MAPE decreasing from 7–10% to 6.32% and 6.08%, respectively. The results demonstrate that meteorological data quality control significantly enhances PV forecasting performance and can contribute to distributed energy resource operation and curtailment mitigation strategies.

In the manufacturing industry of metallic bellows, accurate cost estimation and quotation generation are crucial because the design dimensions and material specifications vary with each OEM order. This study aims to develop a Microsoft Excel-based software that automatically calculates production costs and generates quotations for single-type and double-type circular bellows based on the EJMA (Expansion Joint Manufacturers Association) 10th Edition design standards. The proposed program integrates the essential cost components — raw materials, forming processes, welding, assembly, inspection, and overhead — into a modular calculation system. Using VBA (Visual Basic for Applications), the system allows users to input design parameters (such as pitch, convolution height, mean diameter, and thickness), after which it automatically computes material consumption, manufacturing time, and total cost, providing an itemized quotation sheet. This automation not only reduces manual calculation errors but also significantly shortens the lead time for quotation preparation. The research demonstrates that the developed system achieves cost estimation accuracy within ±3% of actual production costs and can be easily adapted to different bellows configurations, thereby enhancing productivity and competitiveness in OEM manufacturing environments.

본 연구는 심리사회적 근로환경이 간호사의 일-삶의 균형 및 심리적 웰빙에 미치는 영향을 MZ세대와 기성세대로 구분하여 파악하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구대상은 제7차 근로환경조사에 포 함된 446명(MZ세대 259명, 기성세대 169명)의 활동 간호사였다. 자료분석에서는 특성에 따른 일-삶의 균 형과 심리적 웰빙의 차이, 심리사회적 근로환경이 일-삶의 균형과 심리적 웰빙에 미치는 영향을 파악하기 위해서 일반선형모형분석이 사용되었다. 두 집단 간 차이 분석 결과, 기성세대 간호사가 MZ세대보다 상사 의 사회적 지지 정도와 업무에 반영 정도를 더 높게 인식하고 있었다. 영향요인 분석에서는 MZ세대에서 일-삶의 균형이 “빠른 속도로 일함” 및 “공정한 대우”와 부적 관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 MZ세대 에서 심리적 웰빙은 “빠른 속도로 일함”과는 부적 관계, “충분한 업무시간”과는 정적 관계가 있는 것으로 나타났다. 기성세대에서는 심리적 웰빙이 “충분한 업무시간” 및 “적절한 보상”과 정적 관계가 있었다. 결론 적으로, MZ세대 간호사의 일-삶의 균형 증진을 위해 간호업무 신속성에 대한 이해 증진과 공정한 대우 강화가 필요하다. 또한, MZ세대 간호사의 심리적 웰빙의 증진을 위해 충분한 인력배치가 필요하다.

본 논문은 인도불교상에서 번뇌 개념의 변천과 번뇌생성의 구조를 살 펴본 것이다. 먼저 煩惱로 번역되는 kilesa(범어; kleśa)는 탐욕과 진에 그리고 우치 라고 하는 삼불선근을 포함하고 있으며, 漏로 번역되는 āsava는 욕루와 유루 그리고 무명루를 포함하고 있다. 이러한 번뇌(kilesa)와 루(āsava)는 중생들의 마음의 해탈을 장애하여 중생들로 하여금 윤회하게 하는 결정 적인 요인이 된다. 『대비바사론』에서는 번뇌 즉 kleśa가 오염된 마음을 통칭하는 용어로 사용되고 있으며, 번뇌와 번뇌의 습기를 구분하고 있다. 경량부는 번뇌가 잠자고 있는 상태를 수면이라 하고, 번뇌가 깨어있는 상 태 즉 드러나 마음을 속박하고 있는 상태를 전(纏)이라 한다. 유가행파의 문헌에서는 유루법을 분류하는 최상위 개념으로 잡염법이 쓰이고 있으며, 『섭대승론석』에서 잡염법의 종자가 아뢰야식과 동일하지도 다르지도 않 다고 한다. 『맛지마 니까야』에서 무명과 번뇌는 상호의존적 관계에 있으며, 수행 자에게 번뇌발생의 결정적 요인은 이치에 맞지 않게 정신을 쓰는 것[非 如理作意]에 있다. 『아비달마구사론』은 세 가지 조건을 말하고 있는데, 아직 끊어내지 못한 번뇌의 수면이 내면에 내재해 있고, 번뇌와 관련된 경계가 현재 앞에 있으며, 그 경계를 연하여 이치에 맞지 않게 작의를 하는 것이다. 유가행파의 문헌인 『유가사지론』의 경우는 번뇌 발생의 원 인으로 앞의 세 가지에 불선한 이를 가까이하는 것과 정법이 아닌 것을 듣는 것 그리고 먼저 키우고 자주 익힌 세력 등 세 가지를 추가하고 있 다. 『변중변론』의 경우에는 삼계의 심과 심소는 모두 허망분별이며, 이러 한 허망분별로 인해 잡염의 모습이 펼쳐진다고 한다. 결국 번뇌는 크게 표면적으로 드러난 것과 내면에 잠재되어 있는 것으 로 장차 드러낼 가능성을 지닌 것으로 나누어진다고 하겠다. 이와 같은 번뇌가 표면적인 것이든 잠재적인 것이든간에 번뇌를 소멸시키는 시작점 은 이치에 맞게 작의하는 것임을 알 수 있다.

As renewable energy penetration continues to increase, the output variability and forecasting uncertainty of photovoltaic generation have emerged as major operational risks in power systems. This study establishes a sensor-based data quality control procedure to ensure the reliability of meteorological data collected at a PV plant. For temperature, humidity, and wind speed, a four stage QC process physical range check, persistence check, step change check, and median filtering was applied. Solar radiation, which exhibits strong temporal and distributional characteristics, was processed using a three-stage QC procedure consisting of physical range, step change, and frequency distribution checks. Using the quality-controlled meteorological data, PV generation forecasting was performed with SVM and XGBoost models. As a result, the MAPE values improved to 6.32% for SVM and 6.08% for XGBoost after QC application. The findings confirm that meteorological data quality control significantly enhances PV forecasting accuracy and can support future strategies for distributed energy resource management, curtailment mitigation, and power system risk reduction.