본 연구에서는 인간중심 안전관리의 적용점으로써 위험의 열역학적 특성에 관해 이론적으로 고찰하였다. 열역학 제1, 2, 3 법칙의 특성들이 위험상태조절이론(D-CAT)에 대한 설명에서 어떻게 적용될 수 있는지를 물통 속 풍선모 델(BMW)을 활용하여 제시하였다. 에너지 총량 불변성을 나타내는 열역학 제1법칙과 유사하게 위험상태조절이론 (D-CAT)은 위험의 상태가 잠재위험, 인식위험, 미인식위험, 관리위험 등으로 구분될 수는 있지만 그 총량은 동일하 다고 보았다. 또한 모든 상태는 경우의 수가 많은 방향으로 진행한다는 열역학 제2법칙(Entropy 증가 법칙)과 이를 역(-)으로 변화시키기 위한 Negentropy 투입 원리를 적용하여 위험상태를 변화시키기 위해 인식노력 에너지와 관리 노력 에너지의 투입이 필요함을 설명하였다. 그리고 절대영도(0K)에 도달할 수 없다는 열역학 제3법칙의 결론을 적용하여 완벽한 위험해결과 안전충족이 불가능하기 때문에 위험을 완전히 해결하였다는 자만과 완벽히 안전해졌다고 방심하는 또 다른 위험상태를 경계해야 함을 주장하였다. 마지막으로 위험상태조절이론(D-CAT)의 물통 속 풍선모 델(BMW)을 기반한 위험성평가 등 인간중심 안전관리에 어떻게 적용될 수 있을지를 논의하였다.

Middle-income states like Thailand face a structural dilemma: EU-style AI regulation exceeds administrative capacity, while voluntary models fail to protect fundamental rights. Leveraging Thailand’s 2025 BRICS Partner status, this study proposes a Thai–BRICS Hybrid Governance Model based on functional modularity. This approach avoids wholesale transplantation, instead selectively adapting regulatory mechanisms from BRICS nations to fit Thailand’s specific legal and fiscal constraints. The model addresses five critical gaps: infrastructure dependency, algorithmic opacity, accountability deficits, institutional fragmentation, and labor displacement. The study’s central thesis is that rights remain symbolic without developmental sovereignty, the material control over digital infrastructure. By prioritizing sovereign capacity, Thailand can ensure that algorithmic accountability is enforceable rather than aspirational. This framework reconciles human rights with developmental goals, avoiding the prohibitive compliance burdens seen in previous GDPR-inspired legislation and positioning infrastructure as a prerequisite for genuine rights protection.

본 연구는 공공서비스 AI가 인권을 침해하는 구조적 메커니즘을 분석하고, 인권기반 거버넌스 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다. 공공서비스 AI의 권리 침해는 단순한 기술 결함이 아닌 제도 설계와 운영 과정에서 구조적으로 발생한다. 이에 본 연구는 인권기반접근(HRBA)을 이론적 토대로 삼아, 네덜란드 SyRI와 호주 Robodebt 사례를 비교 분석하였다. 분석 결과, 공공서비스 AI의 인권 침해는 3단계 메커니즘 을 통해 형성되고 누적된다. 첫째, 설계 단계에서 행정 효율성 중심의 목표가 우선되면서 권리 보호 장치가 충분히 내장되지 못한다. 둘째, 운영 단계에서 자동화된 판단이 알 권리와 이의제기권을 실질적으로 약화 시킨다. 셋째, 결과 단계에서 사회경제적 취약 집단에 감시와 제재가 불균형하게 집중된다. 이러한 발견에 기초하여 본 연구는 공공서비스 AI를 국가 권력 행사의 새로운 인프라로 재정의하고, 인권영향평가(HRIA) 를 핵심으로 하는 거버넌스 체계를 제안한다. 이는 기존의 위험기반 규제가 간과한 절차적 권리 보장과 구조적 차별 통제를 통해 공공서비스 AI 거버넌스의 인권적 공백을 보완하는 데 기여한다.

The use of genetically modified animals for human diseases contributes to the understanding of the pathogenesis of various diseases and aids in the search for effective treatments. Consequently, there is an emerging trend of establishing appropriate genetic animal models capable of recapitulating the crucial phenotypes of human diseases to facilitate investigations about the pathogenesis and effective treatments. Recently, Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR)/CRISPR-associated (Cas) technology demonstrated its successful application in genetically modifying the genomes of diverse species. Furthermore, CRISPR/ Cas technology has been established as a tool for producing genetic animal models that more faithfully mimic human diseases. In this review, we have focused on the application of CRISPR/Cas technology in developing innovative genetic animal models for the study of human diseases, specifically for the investigation of disease pathogenesis and treatment. We have also discussed the current technical challenges of CRISPR technology, such as off-target effects, and reviewed the emerging strategies developed to enhance its precision. Finally, we have provided an overview of the considerable potential of advanced tools derived from the CRISPR/dead Cas9 (dCas9) system, such as base and prime editors, and explore their future applications in creating more sophisticated disease models.

본 연구는 Chat GPT 기반으로 개발한 실험자용 생성형 AI 코칭 시스템 ‘Roh-KAI(로카이)’가 인간 사용자 간 상호작용과정에서 발생하는 사회적 존재 감, 신뢰, 자기효능감의 심리적 변화를 탐색하고자 하였다. 로카이는 국제코칭연 맹(ICF)과 한국코치협회(KCA)의 윤리규정 및 핵심 역량을 반영하여 8단계 47개 질문 구조로 설계되었다. 인공지능 사용경험이 있는 성인 15명을 대상으로 주제 분석 기법을 적용한 질적 연구를 진행하였다. 분석 결과 4개의 상위 주제와 9개의 하위 주제가 도출되었다. 사회적 존재감 에서는 60%가 대화의 자연스러움을, 80%가 공감적 반응을 경험했고, 인공지능 신뢰에서는 53.3%가 공감적 경청과 이해를, 40%가 비판단적 태도를 인식했다. 자기효능감에서는 66.7%가 자기 인식 확장을, 46.7%가 실행 의지 강화를 나타 냈다. 반면 53.3%가 구조화된 프로세스의 제약을 지적했고, 33.3%가 사용자 다 양성 대응 부족을, 26.7%가 윤리적 우려를 지적하였다. 연구 결과 AI 코칭 시스 템이 공감적 상호작용과 자기성찰 촉진에는 효과적이나, 시스템의 유연성과 개 별화된 접근의 중요성을 확인하였다. 본 연구는 AI 코칭 시스템의 설계와 개선 방향에 실증적 근거를 제공하는 데 의의가 있다.

본 연구는 인공지능(AI) 기술이 사주해석에 어떻게 적용되고 있는지를 분석하고, 인간 상 담가의 비교를 통해 그 가능성과 한계를 철학적·심리학적 관점에서 고찰하였다. 사주명리 학은 오행, 음양, 십신, 12운성 등의 상징체계를 통해 인간의 성격과 삶의 흐름을 해석하는 학문으로서, 현대 상담심리와도 통합 가능한 잠재력을 지닌다. AI는 정형화된 해석과 빠른 요약 제공에는 강점을 가지며, 초보 상담가나 일반 사용자에게 유용한 도구가 될 수 있다. 그러나 본 연구는 사례 분석을 통해, AI는 내담자의 정서, 생애 맥락, 상징적 깊이를 반영하 지 못하며, 공감과 직관을 요하는 인간중심 상담에는 한계가 있음을 제시하였다. 이에 따라 AI 기반 사주해석은 인간 상담가의 통찰을 보완하는 도구로 사용되어야 하며, 해석의 윤리 적 적절성과 데이터 보안 문제, 사용자 고지 필요성 등 제도적 장치 마련이 필요하다. 나아 가 AI 기술을 활용한 사주명리 상담 시스템이 다문화 및 심리학 기반 해석과 융합될 수 있 도록 교육적·기술적 개발이 요구되며, 이는 사주명리학이 상담도구로 확장하는 새로운 가 능성을 제시한다.

Background: The evaluation of Human Movements based on Taekwondo poomsae (movement patterns) is inherently subjective, leading to concerns about bias and inconsistency in scoring. This emphasizes the need for objective and reliable scoring systems leveraging artificial intelligence technologies. Objectives: This study seeks to enhance the accuracy and fairness of Taekwondo poomsae scoring through the application of camera-based pose estimation and advanced neural network models. Design: A comparative analysis was conducted to evaluate the performance of machine learning models on a large-scale Taekwondo poomsae dataset. Methods: The analysis utilized a dataset comprising 902,306 labeled frames from 48 participants performing 62 distinct poomsae movements. Five models—LSTM, GRU, Simple RNN, Random Forest, and XGBoost—were evaluated using performance metrics, including accuracy, precision, recall, F1- score, and log loss. Results: The LSTM model outperformed all others, achieving an accuracy, precision, recall, and F1-score of 0.81, alongside the lowest log loss value of 0.55. The GRU model demonstrated comparable performance, while traditional models such as Random Forest and XGBoost were less effective in capturing the temporal and spatial patterns of poomsae movements. Conclusion: The LSTM model exhibited superior capability in modeling the temporal and spatial complexities inherent in Taekwondo poomsae, establishing a robust foundation for the development of objective, scalable, and reliable poomsae evaluation systems.

목적: 본 연구는 인간작업 모델을 기반으로 한 여가활동이 지역사회 거주 장애인의 삶의 질, 자기효능감, 시간 사용에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구방법: 본 연구는 보건소 지역사회 재활 사업에 참여하는 지역사회 거주 장애인 15명을 선정하여 대상으로 했다. 대상자와 작업치료 학부생 봉사자 2~3명을 매칭하였고, 지역사회 재활 담당 작업치료사와 작업치료학과 교수의 지도하에 평가와 중재를 제공하였다. 연구설계는 단일집단 사전⋅사후 설계를 적용했다. 중재는 10주 동안 10회기 실시하였으며 중재 전⋅후를 비교하기 위해 삶의 질 평가를 위해 한국판 WHO 삶의 질 척도-단축형(Korean Version of The World Health Organization Quality of Life Brief Version), 자기효능감 평가를 위해 일반적 자기효능감 척도(General Self-efficacy Scale), 시간 사용 평가를 위해 작업 질문지(Occupational Questionnaire; OQ)를 사용하였다. 결과: 10주간의 인간 작업모델을 기반으로 한 여가활동을 통해 지역사회 거주 장애인의 삶의 질은 전반적 삶의 질, 신체적 건강, 사회적 관계에서 상승을 보였다. 자기효능감은 유의한 변화를 보이지 않았다. 시간사용은 OQ의 전 문항에서 유의하게 변화가 있었다. 결론: 지역사회 거주 장애인이 삶에서 원하는 여가활동을 할 수 있도록 많은 방문재활이 이루어지기를 기대한다.

Governments around the world are enacting laws mandating explainable traceability when using AI(Artificial Intelligence) to solve real-world problems. HAI(Human-Centric Artificial Intelligence) is an approach that induces human decision-making through Human-AI collaboration. This research presents a case study that implements the Human-AI collaboration to achieve explainable traceability in governmental data analysis. The Human-AI collaboration explored in this study performs AI inferences for generating labels, followed by AI interpretation to make results more explainable and traceable. The study utilized an example dataset from the Ministry of Oceans and Fisheries to reproduce the Human-AI collaboration process used in actual policy-making, in which the Ministry of Science and ICT utilized R&D PIE(R&D Platform for Investment and Evaluation) to build a government investment portfolio.

본 연구는 코칭의 접근 방법으로써 행동 중심의 한계를 극복하기 위해 존재 중심의 접근 방법을 제시하는 데 있다. 이를 위해 행동중심 접근의 한계와 존재 중심 접근의 필요성을 살펴보았고 존재중심 접근을 위한 현상학의 적용 가능성 과 타당성을 논의하였다. 그리고 이를 토대로 현상학 기반 존재중심접근 코칭을 제시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 코칭 영역이 기업에서 인생 전반에 걸친 영역으 로 확장됨에 따라 ‘성과’ 위주의 행동중심 접근은 한계가 있으며 이를 극복하려 면 ‘안녕’을 위한 존재중심 접근이 필요함을 알 수 있었다. 둘째, 현상학이 존재 중심 접근을 위한 개념적, 방법적 토대로써 이론적 근거를 제공함을 볼 수 있었 다. 개념적 토대로써 존재중심의 당위성, 존재의 성격, 존재발견의 원리에 대해 방법적 토대로써 존재발견의 프로세스와 실행원리에 대해 적용 가능함을 알 수 있었다. 셋째, 현상학의 이념과 방법을 기반으로 한 존재중심코칭의 과정과 기 법이 제시되었다. 존재발견, 존재확장, 존재생산의 세 부분으로 구성되었고 주요 기법은 현상학에서 차용되었다. 존재발견은 문제의 본질과 존재방식에 대해, 존 재확장은 가능성과 잠재력에 대해 존재생산은 존재행동에 대한 것으로 그에 따 른 과정과 기법이 제시되었다. 학문적 배경을 가진 코칭의 독자적 접근 방법을 통해 안정된 코칭 효과를 확보하는 것은 물론 코치들이 현장에서 유용하게 사용 할 수 있는 새로운 접근 도구가 되기를 기대한다.

최근 심층 학습 기반의 표정 재연 기술에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 표정 재연 기술이란 입력 이미지 속 사람의 표정을 원하는 표정으로 재연하는 기술이다. 표정 재연 기술은 게임 산업 분야에 유용하게 활용될 수 있을 것이나 표정 재연 기술을 게임 캐릭터에 적용하는 것은 쉽지 않다. 게임 캐릭터의 AU(Action Unit)를 추출하는 것이 힘든 일이기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 색상 모듈을 사용하여 게임 캐릭터에도 적용할 수 있는 심층 표정 재연 기술을 제안한다. 게임 캐릭터에서 AU 추출이 가능하도록 색상 모듈을 이용, 캐릭터의 얼굴 색을 실제 사람 얼굴의 색으로 조정한다. 본 논문의 모델은 GAN 기반 구조이다. 본 논문이 제시한 프레임 워크는 색상 모듈, 두가지 생성자, 두가지 판별자, Identity 보존 모듈로 이루어진다. 입력 이미지를 색상 모듈을 통해 얼굴 색을 조정한 후 입력 AU에 따라 생성자를 통해 중립 이미지를 생성한 후 재연 이미지를 생성한다. 그 후 색상 모듈을 통해 입력 이미지 캐릭터의 피부색으로 다시 조정하여 결과 이미지를 생성한다. 이미지가 생성될 때마다 판별자를 통해 이미지의 품질을 측정하고 Identity 보존 모듈을 통해 Identity를 예측하여 보존한 다. 본 연구의 결과는 게임 캐릭터에 대해 기존 연구들보다 표정 변화가 잘 일어난 이미지를 생성했고 이를 게임 분야에 활용할 수 있을 것이다.

Objectives: This study is aimed at describing the needs, readiness for implementation of, and perceived strategies to deliver Occupation-Based Practice (OBP) using the Model of Human Occupation (MOHO). Methods: We invited a systemic random sample of 1,100 practitioners to complete an online survey for 3 weeks. The invitation reached 468 email addresses, and 121 recipients consented, giving a response rate of 25.9%. However, we only included respondents who met the inclusion criteria (n = 111) for the analysis. Findings: Participating practitioners reported high consensus regarding the necessity of OBP, indicating habituation and motor skills areas among the six theory-based areas as the most challenging for clients, yet support for OBP readiness was found to be insufficient. Correlation analysis revealed that time spent at the graduate level was associated with perceived usefulness (r = .659); perceived usefulness in the graduate program on MOHO was largely associated with desire to use MOHO (r = .857), and the adoption level of MOHO was modestly associated only with the desire to use MOHO (r = .285). We identified prioritized strategies, including translation of assessments and tailored professional development components. Conclusion: Practitioners consented on the necessity of OBP sharing empirical needs seen among clients and commented with strategies to support implementation of OBP. Such findings inform the next step in developing the culture of the OBP practice environment in Korea.

There has been a significant decline in the number of rail accidents in Korea since system safety management activities were introduced. Nonetheless, analyzing and preventing human error-related accidents is still an important issue in railway industry. As a railway system is increasingly automated and intelligent, the mechanism and process of an accident occurrence are more and more complicated. It is now essential to consider a variety of factors and their intricate interactions in the analysis of rail accidents. However, it has proved that traditional accident models and methods based on a linear cause-effect relationship are inadequate to analyze and to assess accidents in complex systems such as railway systems. In order to supplement the limitations of traditional safety methods, recently some systemic safety models and methods have been developed. Of those, FRAM(Functional Resonance Analysis Method) has been recognized as one of the most useful methods for analyzing accidents in complex systems. It reflects the concepts of performance adjustment and performance variability in a system, which are fundamental to understanding the processes of an accident in complex systems. This study aims to apply FRAM to the analysis of a rail accident involving human errors, which occurred recently in South Korea. Through the application of FRAM, we found that it can be a useful alternative to traditional methods in the analysis and assessment of accidents in complex systems. In addition, it was also found that FRAM can help analysts understand the interactions between functional elements of a system in a systematic manner.

At present, ECDIS has been widely used in ship positioning, collision avoidance and navigation, and has developed into an important part of integrated navigation and automation system. However, most ECDIS software focuses too much on system function and technical level when realizing powerful navigation AIDS, neglecting the problems that the crew are most concerned about, such as realizing the human-computer interface operation quickly and simply as well as obtaining the information of human-computer interaction effectively and accurately. In order to improve the design of Electronic Chart Display and Information system（ECDIS）human-computer interface and its usability effectively, a new method for evaluating ECDIS human-computer interface is proposed. Starting from the concept and connotation of usability, five-factor personality model is used to measure the users’ personality type in reference to the essence of usability (user’s emotional experience) and calculate the basic emotional variant of users. Then, according to the users’ emotional stimulation after finishing the given ECDIS task and combining with the system Usability scale (SUS), a tool dedicated to usability testing and five dimensions of usability evaluation proposed by Jakob Nielsen, father of usability, the emotion relationship model of usability and users is established by using partial least square method ( PLS ), and the validity of the model is verified with an aim to locate the key indicators that affect the usability of the ECDIS human-computer interface, It will be more helpful to improve the usability of ECDIS human-computer interface.