Assessing the health impacts of ambient air pollution is essential for evaluating air-quality management policies. Using nationwide data from 2007 to 2023, this study analyzed long-term trends in six major air pollutants (SO2, NO2, O3, CO, PM10, and PM2.5) and examined the responsiveness of two health indicator categories: disease prevalence (asthma, rhinitis, atopy, and stroke) and hospitalization rates for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and asthma. Although concentrations of PM10, PM2.5, SO2, and CO declined substantially during the study period, prevalence indicators showed no corresponding improvements and instead exhibited weak or inconsistent correlations with air pollutants (e.g., PM10-asthma: r = –0.696; PM10-stroke: r = –0.220), reflecting their limited sensitivity to environmental changes. In contrast, hospitalization rates demonstrated strong and consistent associations with air pollution, particularly particulate matter and NO2. Meanwhile, PM2.5 showed the highest correlations with COPD (r = 0.973) and asthma hospitalizations (r = 0.988), and regression analyses indicated steeper slopes for PM2.5 than for PM10. This suggests a greater relative impact of fine particles on acute disease exacerbation. Principal component analysis further confirmed that hospitalization indicators clustered closely with pollutant-related components, whereas prevalence indicators were structurally independent. Overall, hospitalization rates provide a more objective and responsive measure for evaluating the health impacts of air-quality improvements in South Korea, while prevalence indicators are less suitable for assessing environmental policy outcomes.

본 연구는 글로벌 해운물류에서 디지털 전환과 지속가능성 요구가 급격히 높아지는 시대적 흐름 속에서, 스마트항만의 효과적 인 도입과 평가체계 확립의 필요성에 대응하고자 수행되었다. 계층분석법(AHP)을 활용하여 스마트기술, 인프라, 운영, 환경·에너지, 거버 넌스 영역에 걸친 핵심 평가요인을 체계적으로 도출하고 우선순위를 산정하였다. 연구 결과, 사물인터넷(IoT) 및 센서 기반 기술이 가장 중요한 요인으로 나타났으며, 그 뒤를 5G 통신기술, 데이터 인프라, 자율형 항만설비가 이었다. 또한, 운영 자동화와 기관 간 협력 역시 항만 효율성과 회복 탄력성을 높이는 데 핵심적인 요소로 확인되었다. 이러한 결과는 스마트항만 평가를 위한 포괄적이고 계층적인 분석 프레임워크를 제시함으로써 이 분야의 이론적 기반을 강화한다는 점에서 의의가 있으며, 실무적으로는 안전한 스마트항만 개발에 당국이 자원 배분을 최적화하고 단계적 발전 전략을 수립하는 데 실질적 시사점을 제공한다. 향후 연구에서는 다양한 항만을 대상으로 실증 분 석을 확대하고, 신기술을 통합한 의사결정 모델 고도화를 통해 지속 가능하고 경쟁력 있는 스마트항만 생태계 구축을 더욱 촉진할 필요 가 있다.

This study identifies critical ESG decision factors for road pavement maintenance during the design phase, which dictate approximately 80% of infrastructure performance outcomes. A two-stage analytical framework was employed. First, the fuzzy-Delphi method filtered 72 industry indicators into 20 core factors based on expert consensus (defuzzification value≥0.7). Second, a revised importance-performance analysis prioritized these factors across five regional types (urban, mountainous, rural, coastal, and expressway) using a 10-member expert panel. Results revealed distinct regional priorities: urban areas emphasized low-noise construction, mountainous areas focused on ecological restoration, coastal areas prioritized durability, and expressways required worker safety system integration. Climate risk assessment (G10) and pollution prevention (E19) emerged as priorities across all regions. These findings prove that ESG evaluation in road maintenance must incorporate weighted regional differentiation rather than uniform criteria. Policy recommendations include implementing mandatory regional ESG checklists in design guidelines and establishing BIM-integrated performance-tracking systems.

본 연구는 교육부에서 주관하고(법무부와 연계) 한국연구재단이 운영하는 교육국제화역량 인증제(IEQAS) 4주기 평가지표를 대상으로, 지표 체계가 고등교육기관의 외국인 유학생 유치·관리 역량을 타당하게 검증하는지 진단하고 개선 방향을 제시한다. 분석틀은 국제화(Knight), 품질 개념(Harvey & Green), 정책평가·형평성(Dunn), 구조–과정–성과(Donabedian)의 논 의를 토대로 품질보증(QA), 형평성(수평/수직), 성과사슬(구조–과정–성과), 행정부담·표준화의 네 관점으로 구성하였다. 연구 방법은 질적 문서분석 으로, 2011년 시범도입 이후 주기별 편람과 2025년 4주기 IEQAS 편람, 정책문서·선행연구, 2023년부터 2025년까지 언론 보도를 검토하였다. 분 석 결과, 4주기 IEQAS 평가는 산식 합리화와 고등직업교육 트랙 신설 등 개선이 있었으나 지역·유형 격차 반영의 한계, 성과 지표 편중, 지표 별 기준 시점·집계기간 불일치, 어학연수 교원·고용구조 평가 공백이 확 인되었다. 이에 수도권/비수도권 분리 평가, 단계형 사후관리, 온라인·혼 합수업의 과정 품질지표 보강, 기준시점·집계기간·산식 표준화, 어학연수 교원·고용지표 도입을 제안한다. 이를 통해 IEQAS가 국제화·유학생 정책 의 핵심 품질보증 인프라로 기능하도록 개선 방향을 제시하고자 한다.

Freshwater ecosystems support biodiversity and provide essential ecosystem services. In Korea, the Water Environment Information System monitors these ecosystems using separate biological and physicochemical indicators. Complex interactions occur among diverse biological taxa and physicochemical conditions. Thus, integrating heterogeneous monitoring data is crucial for accurately assessing ecosystem health. However, differences in data characteristics between the indicators present significant integration challenges. Given the scale and heterogeneity of the monitoring data, advanced analytical techniques are necessary to detect interactions among variables. This study aimed to identify key correlations among biological and physicochemical indicators by clustering similar variables and removing noise using the Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN) algorithm, followed by Spearman’s rank correlation coefficient and maximal information coefficient (MIC) analyses. HDBSCAN effectively eliminated noise indicators and grouped biological and physicochemical indicators into clusters based on shared characteristics, thereby enhancing the interpretability of the correlation analysis. Spearman analysis showed strong associations among biological indicators, particularly among species with similar ecological traits. MIC analysis further detected nonlinear associations between ecological assessment indices and specific biological species, which also reflected similar ecological characteristics. These findings are significant in that the comprehensive analysis of existing monitoring data revealed relationships within biological and physicochemical indicators while preserving the original purpose and function of each monitoring network. This study is expected to serve as a foundational resource for freshwater environmental monitoring and the development of effective management strategies.

Integrated crop–livestock farming systems improve the self-sufficient feed ratio, and provide environmental benefits for agro-ecosystems. This study was conducted to evaluate the crop-livestock recycling indicators of Korean Hanwoo farms. 55 Korean beef farms were classified into five types. Organic Hanwoo farms were insufficient the area of forage crop cultivation required for Hanwoo certification in Korea, with forage crop sufficiency index of 49.6%. The forage self sufficiency index of grazing eco-farms was 108.5%, and self-certified (PGS) and conventional livestock farms was only 24.5 and 25.6%, respectively. The forage self sufficiency index was 60.4, 52.9, and 111.9% for Hanwoo + grassland crop, Hanwoo + forage crop + rice, and Hanwoo + grassland combined farms, respectively. Livestock density was 10.3 LSU (livestock units)/ha for organic Korean cattle farms, which was lower than 25.6 LSU/ha for conventional farms. In addition, the livestock density of grassland eco-farms was the lowest at 3.4 LSU/ha. Livestock density was 12.2 LSU/ha in the southern region, which was lower than in the central-northern region. In conclusion, forage crop sufficiency and livestock density are considered valid indicators for assessing the level of crop-livestock integrated agriculture.

This study aims to provide a basis for selecting the appropriate traffic-flow evaluation indicators by quantitatively analyzing the relative importance of such indicators in mixed traffic environments in which automated vehicles (AVs) and conventional vehicles coexist. As AV technology progresses and its adoption increases, establishing reliable evaluation criteria that accurately reflect the characteristics and performance of traffic systems under transitional conditions is crucial. Thus, approximately 40 domestic and international studies were reviewed in this study, from which 45 evaluation indicators were identified. These indicators were classified into three major categories: mobility, safety, and environment. Five frequently used and representative indicators were selected from each category based on the appearance frequency and relevance. An analytic hierarchy process survey was conducted with a group of transportation experts to derive the relative importance (weights) of both the major categories and individual indicators. The analysis revealed that safety (0.53676) was the most important category, followed by mobility (0.34795) and environment (0.11528). After combining the weights of the categories and sub-indicators, the top three indicators, i.e., time to collision (TTC), time exposed to TTC, and deceleration rate to avoid crashes, appeared to be safety related and associated directly with the collision risk. These findings suggest that, in the early stages of AV deployment, traffic evaluations should prioritize safety considerations over mobility or environmental factors to ensure the successful integration of AVs into existing traffic systems.

바다의 사막화라 할 수 있는 갯녹음(barren ground)은 우리나라뿐만 아니라 미국, 일본 등 전세계적으로 발생하여 수산생물의 서식지 황폐화, 해양 탄소고 정 능력 약화, 해양생태계 순기능 상실이라는 부정적 영향을 미치고 있다. 갯 녹음의 발생원인은 기후변화, 해수온도 상승, 해양 산성화, 이산화탄소, 지하수, 조식동물, 해양오염 등 복합적인 요인으로 추정하고 있으나 현재까지는 정 확한 원인을 규명하지 못하고 있다. 갯녹음 대응을 위해 우리나라는 바다숲(marine forests) 조성사업을 시행하 고 있지만 갯녹음이 왜 발생하는지에 대한 원인을 명확하게 규명하지 못한채 사업이 진행되다 보니 갯녹음 발생이 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 갯녹음의 유발요인을 찾기 위해 현재 해양환경관리를 위한 지표 (indicator)와 지수(index)를 살펴보고 바다숲 조성사업 시행에서 나타난 바다숲 조성사업 시행지침상의 평가항목, 천연 해조장 등급화상의 평가항목, 갯녹음의 진단 및 판정 기준상의 평가항목을 검토하고 이들 지표 및 지수에서 갯녹음 관 리를 위한 지표와 지수의 개발 방향에 대해 검토하였다.

본 연구는 선박의 폐쇄적이고 위계적인 근무환경으로 인하여 발생하는 실습선원의 인권침해 문제를 체계적으로 진단하기 위 해 실습선원 인권지표를 개발하는 것을 목적으로 한다. 선박 내 높은 직위 중심의 권력 구조와 고립된 생활 환경은 사회적 약자인 실습선 원의 인권침해 사례를 증가시키고 있으나, 이를 객관적으로 평가할 수 있는 체계적 지표는 마련되어 있지 않다. 이에 따라 국가인권지표 체계와 해양 분야 승선환경, 관련 제도를 검토하여 1차 지표안을 도출하고, 전문가 패널을 대상으로 2차례의 델파이(Delphi) 조사를 통해 타당성과 실효성을 검증하였다. 분석 결과, 실습선원의 인권상황을 다면적으로 평가할 수 있는 3계층 구조의 상세지표가 도출되었으며, 최종 지표는 대분류 8개, 중분류 18개, 소분류 28개로 구성되었다. 각 지표는 내용타당도(CVR) 검증을 통해 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 에서 개발된 인권지표는 향후 표준화와 가중치 부여를 거쳐 ‘실습선원 인권지수’ 산정에 활용될 수 있으며, 이를 통해 실습선원의 인권실 태를 진단하고 정책적 개선방안을 마련하는 데 중요한 기초자료로 기여할 것이다.

This study aimed to improve and refine climate exposure indicators developed in a previous study by incorporating and analyzing two years of Italian ryegrass field trial data from the Jinju and Jangheung regions. The objective was to evaluate the relationships between productivity and climatic factors. The field trial results demonstrated that plant height, fresh yield, and dry matter yield of Italian ryegrass was significantly higher in 2018–2019 than in 2017–2018. Precipitation and temperature during the winter and spring seasons of 2018–2019 were also greater than those recorded in 2017–2018. Correlation analyses revealed significant positive associations between productivity and precipitation in Oct, Dec, Feb, and Mar. Productivity was also positively correlated with mean temperature and mean minimum temperature in Oct, Dec, Jan, Feb, Mar, and Apr, as well as with growing degree days in Oct, Dec, Jan, Feb, and Mar. The climate exposure indicators derived in this study are expected to serve as valuable tools for predicting Italian ryegrass productivity and assessing vulnerability to climate impacts. Nevertheless, considering the complex interactions between climatic factors and field conditions, further refinement through additional experiments and analyses remains necessary.

‘Efficiency,’ a key performance factor of an organization, is affected by various factors in addition to ‘cost-benefit,’ which can be measured. Data Envelopment Analysis (DEA) is a method to evaluate the relative efficiency of an organization by simultaneously considering various factors that are difficult to measure. The significance of this study is that it presents a ‘method for developing an efficiency performance indicator using DEA’ and provides a practical application plan for inefficient organizations (DMUs) to develop and manage appropriate performance indicators to improve efficiency. It presents a methodology for performing research procedures ranging from selection of input and output variables, correlation analysis, DEA execution, calculation of virtual efficiency units (VEUs) through the latent price of the reference group (DMU), and derivation of efficiency performance indicators of the organization.

본 연구는 중·소규모 사업장의 높은 산업재해를 저감하기 위한 목적으로 자 기규율 예방체계의 위험성평가를 개선하는 방안을 연구하였다. 이론적 고찰을 위해 기존의 위험성평가 방법과 문제점을 파악하였고, 대기업에 비하여 열악한 중·소규모 사업장의 위험성평가수행에 어려움을 인식하였다. 이를 해결하 기 위한 수단으로 중·소규모 사업장의 지속 가능한 발전을 위해 ESG 경영 평가지표를 함께 고찰하였다. ESG 평가지표 중 산업안전 분야의 위험성평가 내용이 일부 존재하여 기존 위험성평가와 ESG 평가지표 간 관계성, GAP분석 을 통해 문제점을 발견하고 리스크마이닝 기법으로 개선방안을 제안하였다. 모든 사업장에 적용가능한 고도화된 자기규율 예방체계의 위험성평가 개선방 안으로 향후 중소규모 사업장의 산업재해를 경감시키는데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

본 연구는 백두대간보호지역의 체계적 관리를 위한 관리효과성 평가지표를 개발하고자 하였다. IUCN-WCPA의 평가틀과 관리효과성 추적기법 (METT)을 기반으로 국내외 문헌과 사례를 분석하고, 텍스트 마이닝 기법을 통해 범주별 핵심 키워드를 도출하였다. 이후 산림 분야 전문가 8인을 대상으로 2회에 걸친 델파이 조사를 실시하여 평가지표의 타당성과 합의도를 검증하였다. 그 결과, 1차 조사에서는 CVR 기준 미달 항목 16개가 삭제되고, 2차 조사에서 2개 항목이 추가로 제외되었으며, 전문가 피드백을 반영하여 ‘지역사회 참여 구조’, ‘장비·시설의 유지 관리’, ‘침입종 피해 여부’ 등 현장 적용성이 높은 항목이 새로 포함되었다. 최종적으로 상황 4개, 계획 3개, 투입 4개, 과정 5개, 결과 4개, 성과 6개 등 총 26개의 평가지표가 도출되었으며, 전문가 합의도(0.83)와 수렴도(0.38) 수준에서 만족스러운 신뢰도를 확보하였다. 평가 대상자 유형별로는 관리담당 자 25개, 전문가 26개, 지역주민 4개 항목으로 차등 적용되도록 설계되었으며, ‘관리주체의 적합성’ 등은 전문가 전용 항목으로 구분하였다. 본 연구는 백두대간보호지역의 특성과 현장 문제를 반영한 실질적 지표 체계를 구축함으로써, 향후 법제화 기반 마련과 보호지역의 통합적·지속가능한 관리전략 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

This study develops a comprehensive road operation evaluation model that integrates the perspectives of three principal stakeholders: road users prioritizing congestion mitigation, operators emphasizing investment efficiency, and policymakers advocating broader societal goals such as carbon reduction. The analysis database was constructed using traffic data obtained from reliable sources, including the Korea Transport Institute's Big Data Center and Suwon City's Urban Safety Integration Center. Binary logistic regression was employed to identify the factors influencing traffic congestion from the users’ perspective, whereas multiple linear regression models were used to analyze road investment efficiency from the operators’ viewpoint and carbon dioxide emissions from the policymakers’ standpoint. Statistical analyses were conducted on 4,322 road segments in Suwon City, with each evaluation criterion assigned an equal weight of 33.3 points in a unified 100-point scoring system. The analysis identified 15 statistically significant indicators affecting the three evaluation criteria, with the resulting models demonstrating strong explanatory power, evidenced by adjusted R² values of 0.197, 0.593, and 0.544 for traffic congestion, road investment efficiency, and carbon dioxide emission models, respectively. A volume-to-capacity (V/C) ratio of 0.64 was determined to represent the optimal balance point at which the requirements of all stakeholder groups align. When applied to Suwon City's arterial road network, the model identified 248 high-congestion segments (53.13 km), 203 segments with low investment efficiency (26.8 km), and 357 segments with high carbon emissions (156.33 km), each requiring targeted operational improvements. The proposed model addresses the limitations of existing single-stakeholder evaluation frameworks by offering transportation authorities a systematic and multi-dimensional approach to road operation assessment.

This study explores structural dynamics using experimental modal analysis with tri-axial accelerometers and advanced signal processing. By improving the accuracy of modal parameters such as natural frequencies and damping ratios, the research enhances vibration analysis techniques. The findings have applications in structural health monitoring, predictive maintenance, and mechanical system optimization.

도시공원은 자연경관 조성 및 시민들의 건강, 휴양, 정서적 안정에 중요한 역할을 한다. 따라서 도시 공원에 대한 체계적인 평가는 필수적이다. 현재 『공원녹지기본계획수립지침』에 따라 5년마다 공원녹지 지표를 활용한 주기적인 평가가 이루어지고 있으나 『도시공원 및 녹지 등에 관한 법률』 시행령에서 제시하는 지표는 주로 양적 확장에 초점이 맞춰져 있어 공원의 다양한 가치를 충분히 반영하지 못하고 있다. 이로 인해 일부 지자체는 자체적으로 지표를 개발하여 사용하고 있으나 통 합적이고 종합적인 지표 체계가 필요한 실정이다. 본 연구는 도시관리계획에 따라 조성된 도시공 원의 평가를 위한 통합 지표 리스트를 개발하고 광주광역시를 대상으로 시범 분석하여 적용 가능성 을 검토하는 데 목적을 두었다. 국내외 주요 도시들의 공원 지표를 분석하고 빅데이터를 활용해 공원 이용자의 인식을 반영한 통합 지표 리스트를 도출하였다. 전문가 설문을 통한 계층분석법 (AHP)을 실시하여 각 지표의 우선순위를 산정하였다. 연구 결과 도시공원 평가를 위한 총 15개의 종합 지표가 도출되었으며, 지표 특성에 따라 우선순위가 달라질 수 있음을 확인하였다. 광주광역 시는 1인당 공원면적 기준으로 충분한 녹지를 보유하고 있지만 시민의 만족도는 낮아 추가적인 녹지 확충 요구가 지속되고 있다. 이는 기존 평가지표의 한계를 드러내는 부분이다. 본 연구는 이용자 인식과 전문가 의견을 기반으로 도시공원 정책과 계획에 활용 가능한 지표의 방 향성을 제시했다는 데 의의가 있다. 다만 개별 지표의 구체적인 산출방식과 개념 정의에는 한계가 있었다. 향후 연구에서는 지표 측정 방법을 구체화하고 지표 운영 및 관리 체계를 확립하며, 적용 전후 비교 분석을 통해 실효성을 검증해야 할 것이다. 또한 도시공원의 양적·질적 측면을 종합적으 로 고려하는 지표 개발 및 연구가 지속적으로 요구된다.

본 연구는 지역별 경제지표와 개인의 주관적 건강 및 체력상태 간의 관계를 분석하였다. 2022년 통계청 KOSIS 국가통계포털과 국민생활체육 조사 데이터를 사용하여, 지역내총생산(GRDP), 1인당 지역내총생산 (GRDP), 경제활동참가율, 경제성장률 등의 경제지표가 주관적 건강 및 체력 상태에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 1인당 GRDP가 중위 수 이상인 지역에서 주관적 건강 상태와 체력 상태를 긍정적으로 응답한 비율이 유의미하게 높았으며, 경제활동참가율과 경제성장률이 높은 지역 에서도 건강 및 체력 평가를 긍정적으로 응답한 비율이 더 높은 것으로 나타났다. 특히 경제활동참가율이 주관적 건강 및 체력 평가에 미치는 영향이 가장 컸으며, 경제성장률 또한 주민들의 건강과 체력상태 인식에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 종합해보면, 지역 간 경제적 격차는 주민들의 건강불평등을 초래할 수 있으며, 장기 적으로 이를 해결하기 위한 정책 수립 및 적극적인 행정적 대응이 필요 함을 시사한다.