This study examines the development of the Association of Southeast Asian Nations (ASEAN)’s Self-Certification of Origin mechanism through two key phases. From 1993 to 2015, ASEAN strove to establish a common market and deepen economic integration. During this period, it introduced various pilot projects to enhance trade, streamline certification procedures, and experiment with trade facilitation initiatives. Following the official establishment of the ASEAN Economic Community in 2015, the focus shifted towards harmonizing trade procedures, enhancing regional coordination, and standardizing customs processes. These efforts culminated in the launch of the ASEANwide Self-Certification (AWSC) in 2020. In Vietnam, however, the implementation of AWSC has faced significant challenges. Despite these obstacles, the country has taken proactive steps to integrate AWSC into its trade system by issuing domestic regulations and guidance from regulatory authorities. This study explores the specific difficulties Vietnam faces in implementing AWSC and proposes recommendations to enhance its effectiveness.

대한민국의 군은 무형의 전투력 강화를 위한 나름의 다문화정책을 추진해왔 으며, 학계에서도 관련 대비책 마련을 위한 연구들이 꾸준히 이어져 왔다. 그 러나 이 글은 민군 양자의 영역에서 기울이는 그간의 노력이 각각 공전(空轉) 할 뿐, 상보적인 결과로 이어지지 못한다는 점에 주목하고, 다음의 두 단계 논 의를 거쳐 군 다문화정책 발전 방안에 대한 비판적 고찰을 시도한다. 우선, 기 존의 문헌 자료들과 각종 연구보고서에 대한 검토를 기본으로 하되, 이 글의 문제의식과 연구목적에 부합하는 총 8가지 질의에 따라 육·해(해병대 포함)·공, 3군(軍)과 주무 부처인 국방부가 국회에 제출한 답변자료를 토대로, 군의 다문 화정책 시행 현황을 살펴보았다. 그리고 이 과정에서, 군사경찰에 의해 형사입 건된 다문화 장병 관련 차별 사건사례(건명, 모욕)가 2021년에 2건 발생했었고, 최근 5년간 다문화 이해 교육은 각 군별로 ‘실시’ 혹은 ‘미실시’, 관련 자료의 ‘보유’ 혹은 ‘미보유’ 등 별도의 관리에 있어서 차이가 있음을 확인하였다. 다 음으로, 이상에서 파악된 문제점들을 근거로 ‘기술적 평가(descriptive evaluation)’ 방식을 준용한 4가지 기준에 따라 현재 시행 중인 군 다문화정책 을 분석하였다. 그 결과, 해당 정책에 대한 재논의와 다음의 정책 보완점이 필요함 을 주장한다. 첫째, 정부와 각 군 차원에서는 ‘다문화 전략’과 전략목표의 설정, 보 강된 다문화 이해 교육 실시를 위해 학계와의 ‘인식커뮤니티(epistemic community)’를 형성해야 하며, 둘째, 학술연구 차원에서는 민군이 연계 및 협력하 여 정책 연구 우수 성과를 발굴하고 확산시키는 과제를 병행함으로써 이행기 문화 시기의 군, 전(全) 장병을 위한 철저하고 기민한 대비를 해나갈 수 있다고 강조한다.

오늘날 도로의 이동수단은 자율주행자동차와 더불어 전동 킥보드, 전기 자전거 등과 같은 개인형 이동수단의 등장으로 인해 기존 도 로가 수용해야 할 범위는 더욱 광범위해졌으며, 개인형 이동장치의 시장 확대 및 공유서비스로 인한 개인형 이동장치의 교통사고는 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 기존 자동차 중심의 설계 및 운영되고 있는 현재의 도로에서는 자동차 이외의 다른 교통수단 이용 자들은 인프라 시설과 서비스 면에서 안전하지 못하고 편리하지 못한 환경으로 인해 잦은 교통사고 발생과 대중교통 이용 기피 등의 문제로 이어지고 있다. 따라서, 현재 도로의 차량 중심 설계에 의한 한계가 드러나고 있으며 이에 대한 해결책으로 모든 도로 교통수 단 및 이용자가 고려되는 완전도로(Complete Streets)에 관한 관심이 증가함에 따라 완전도로 구축에 관한 정책이 필요한 실정이다. 이 에 본 연구에서는 완전도로 구축을 위해 미시적 교통 시뮬레이션 VISSIM을 활용하여 자율주행자동차 레벨 4 수준의 혼입에 따른 교 통흐름 변화를 분석하여 완전도로 구축을 위한 잉여차로 확보 가능성을 검증하는 분석을 진행하였다. 또한, 잉여차로를 활용하여 완전 도로를 구축하기 위해 국외 완전도로 디자인 매뉴얼을 참고하여 국내 도로의 적용이 가능한 평자지표를 안전성, 형평성, 쾌적성을 고려한 요인을 설정하였으며, 계층화 분석법(Analytic Hierarchy Process, 이하 AHP)을 통해 평가요인별 중요도 가중치를 산정하여 완전도로 구축을 위한 완전도로 서비스수준 산정방안을 제 시하였다. 완전도로 구축을 위한 모바일매핑시스템(MMS) 및 인공지능, 드론(UAV)을 활용하여 도로의 현황 모니터링을 진행하였으며, 도출된 평가지표와 가중치를 활용하여 대상 구간에 적용 및 비교를 위해 완전도로 개념과 가깝게 적용된 세종시의 한누리대로와 비교 ㆍ분석하였다. 이를 토대로 완전도로 서비스수준 적용을 통해 도출된 도로의 한계점을 보완한 완전도로 구축방안을 제시하고자 한다.

본 연구는 자율주행자동차(AV)와 비자율주행자동차(HDV)가 혼재하는 교통환경에서 자율주행 전용차로 도입 시 차로변경구간 길이가 교통소통지표에 미치는 영향을 VISSIM 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 분석을 위하여 도로구조 및 교통량, AV All-knowing, Cautious 주행행태를 반영하여 432개 시나리오를 구성하였다. 시뮬레이션 결과, 차로변경구간 길이가 증가할수록 교통 밀도와 지체시간은 유의 미하게 감소하였으며, 속도 및 통과교통량이 증가하는 효과를 보였으나, 자율주행 전용차로 도입 시 밀도와 지체시간이 증가하고 속도 및 통과교통량이 감소하는 등 일부 부정적 영향을 확인할 수 있었다. 향후 실제 도로 데이터를 반영한 분석을 통해 연구 신뢰성을 제 고할 필요성이 존재한다.

The green supply chain has become a central concern for global businesses, particularly in maritime industries, where sustainable development is pursued as both an economic growth strategy and a means of environmental preservation. This study seeks to identify the key challenges to implementing green supply chain in Vietnam. The Analytical Hierarchy Process (AHP) is employed to assess the significance of various factors, while Fuzzy Structural Modeling (FSM) is used to explore their interrelationships. Five major factors - economic, technological, organizational, governmental, and social - are identified as critical to the implementation of green supply chain. The study highlights that the organizational factor is the most crucial, with customer pressure, particularly regarding environmental standards from export countries, being the most influential sub-factor. The findings provide important insights for developing government policies, offering support to businesses, and guiding investment decisions in green supply chain.

본 연구에서는 택지개발예정지구의 노인을 대상으로 친환경 택지개발 정책에 대한 수용성 수준 및 영향요인을 분석하였다. 이 과정에서 개발 지역 주민의 특성을 고려하여 영농활동을 하는 노인과 그 지역에 단지 거주하는 노인으로 집단을 나누어 비교분석하였다. 본 연구에서 수집된 자료 분석을 위하여 IBM SPSS Statistics ver. 27.0을 이용하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 영농활동을 하는 노인은 그 지역에서 단지 거 주하는 노인보다 개발정책에 대한 수용성이 유의미하게 높은 것으로 나 타났다. 다만, 모든 집단에서 정책수용성 수준은 높지 않은 것으로 평가 되었다. 둘째, 영농활동을 하는 노인과 그 지역에 단지 거주하는 노인은 정책수용성에 영향을 미치는 요인과 그 영향력이 다른 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 개발정책에 대한 주민의 수용성에 처음으로 주목하 여 택지개발예정지구의 노인에 대해 그 특성에 따른 차이점을 실증적으 로 분석함으로써 친환경 택지개발 정책이 원래의 의도대로 효과가 구현 되는데 필요한 정책집행 요인을 엄밀하게 규명하고 정책수용성을 증진하 기 위한 기초자료를 제공했다는 점에서 연구 의의를 찾을 수 있다.

Today, as the social demand for tap water safety and the need for an ICT-based intelligent integrated control system increase, K-water (Korea Water Resources Corporation) is building and operating a ‘Water pipe monitoring CCTV system’ to quickly respond to crises in the event of a water leak. However, in the case of the existing system, when the CCTV rotates, the image information and the mapped water pipe image do net match, so the operator has the limitation that the water pipe image must be mapped anew every time. In this paper, in odert to solve the above problems, we propose an improved system that can extract feature points from CCTV images, detect changes in the coordinate values of the feature points, and automatically transform the location of the water pipe image by utilizing LoFTR (Detector-Free Local Feature Matching with Transformer), a type of deep learning image matching algorithm that is actively being studied in th field of the latest computer vision, and examine its effectiveness.

This study developed and implemented an elementary English writing program using image-generative AI to examine its effects on students’ writing abilities and affective domains. The program was designed following the ADDIE model and aligned with the 2022 Revised English National Curriculum. It used Padlet’s ‘I Can’t Draw,’ allowing students to create images based on their prompts. Eighty sixth-grade students participated, with data collected through pre- and post-writing tests, affective domain surveys, student work, reflections, and teacher interviews. A mixed-methods analysis, combining ANCOVA and content analysis, revealed the following: (1) The program improved the syntactic and lexical complexity and fluency of students’ writing, but not accuracy. (2) Students’ situational interest significantly increased, but individual interest did not. Additionally, students’ engagement and motivation in learning English improved. These findings indicate that image-generative AI is an effective tool for enhancing English writing lessons and providing feedback. The study also emphasizes the critical role of teacher competence in successfully integrating AI into language instruction.

This study aims to implement an integrated control system for a micro drill bit grinding machine to increase the processing stability and production efficiency of the equipment. The system consists of a WTGM mechanism, an environmental measurement sensor (RMU device), a control server, and a control client, and collects production statistics and alarm information in real time to enable central monitoring and statistical analysis. Through the control system, managers can check data and solve problems anytime and anywhere, thereby increasing the stability and efficiency of the production process. As a result of the experiment, it showed excellent performance in all evaluation items such as alarm occurrence time, notification time, and event operation time through temperature and humidity sensors, and contributed to productivity improvement through immediate response through e-mail and SNS notification. In conclusion, the implemented system optimizes the operating rate and inventory management of the equipment through real-time monitoring and yield analysis, and it is expected to improve system performance as it can be used as learning material for pattern analysis and deep learning algorithms in the future.

본 연구에서는 박스 구조물의 부재력 예측을 위한 다양한 딥러닝 모델의 정확성을 비교하고자 하였다. 이를 위해 상용 유한 요소 프로그램인 MIDAS를 이용하여 300개의 유한요소모델을 작성하고, 수치해석을 수행하여 딥러닝 모델에 적용하기 위한 학습데이 터를 생성하였다. 또한, 딥러닝 모델의 정확성을 비교하기 위해 MLP, CNN, RNN 및 LSTM과 같은 다양한 신경망 모델과 Adam, SGD, RMSprop 및 Adamax 등 최적화 알고리즘을 교차 적용하여 16개의 딥러닝 모델을 생성하였다. 그 결과 Adam 최적화 알고리즘 이 모든 모델에서 가장 우수한 성능을 보여주었으며, 특히 MLP 모델에서 가장 높은 R2 값을 나타내었다. 이를 통해, 박스 구조물의 부재력 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델 구성은 Adam optimizer와 MLP 구조임을 확인하였다.

본 연구의 목적은 문화유산을 계승한 기념관의 문화복지시설 구현에 관한 연구로 이상설 과 항일 독립운동과의 관계를 분석하고 실증하여 그 업적을 건축물로 승화하는 것이다. 연구 에 따른 결론과 향후 제언은 다음과 같다. 첫째, 이상설 선생의 한국독립운동사를 연계한 스 토리텔링으로 지역의 독립운동 역사를 대변하는 수단으로 활용한다. 둘째, 지역 문화유산의 보존·활용·향유·관심·참여로 지역 문화유산에 대한 활성화를 추진한다. 셋째, 이상설 선생의 항일 독립운동 업적을 정성껏 건축에 녹여 담아서 구현되어있는 기념관을 중심으로 역사·전 통·문화·관광자원과 연계한 다양한 프로그램개발 및 이미지 부각으로 지역 문화복지의 가치 를 재해석하고 이를 재조명하여 지역문화복지시설로 운영하여야 한다. 향후 제언, 문화유산 의 계승과 재해석을 바탕으로 조영된 기념관 건축물을 과거·현재·미래가 공존하는 미래 지향 적인 문화복지시설 이미지로 지역을 발전시켜야 할 것으로 사료 된다.

현재 존재하는 인공지능 기반 음악 생성에 관한 여러 모델과 연구는 수동 텍스트(Text) 기반 음악 생성에 대해 다루고 있다. 본 논문은 사용자의 편의성을 높이고, 창의적인 음악 생성 과정 을 더욱 원활하게 할 수 있도록 텍스트(TEXT) 프롬프트(Prompt) 자동화를 통한 음악 생성시 스템 방안을 제안한다. 그 방안으로 음원 파일을 통해 수집한 음악 분석 및 데이터화와 가사 정보에서 추출한 키워드를 기반한 장르, 가수, 앨범 등의 정보가 포함된 데이터셋(Dataset)을 구축 후, 파이썬(Python)의 자연어 처리 방법인 Konlpy를 사용하여 가사 데이터를 토큰화하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 벡터화를 통해 중요한 단어를 추 출한다. 또한, MFCC, 템포 등의 특징 데이터셋을 통하여 모델을 통한 감정을 예측하고, CNN 모델 및 Chatgpt를 활용한 텍스트 프롬프트를 자동생성하는 방법을 구현하여, MusicGen 모델 을 사용한 자동화 생성 프롬프트 기반 음악을 생성한다. 본 텍스트 프롬프트 자동 생성 화를 통한 음악 생성 연구의 결과는 음악 데이터 분석 및 생성 분야에 기여될 것으로 기대한다.

현대 사회에서 음악은 일상생활에 깊숙이 자리 잡아, 개인의 음악적 취향과 감정 상태에 맞는 콘텐츠를 손쉽게 찾고 소비하는 것이 중요해지고 있다. 콘텐츠 소비 증가와 더불어 제작 속도 및 효율 또한 중요한 요소로 부상하고 있다. 그러나 기존 음악 콘텐츠 제작 방식은 주로 기존 음악을 플레이리스트로 만들고 간단한 애니메이션이나 이미지를 영상으로 추가하는 방식이다. 이러한 한계를 극복하고자, 인공지능(AI) 기술을 활용하여 사용자 맞춤형 음악을 생성하고 콘 텐츠를 제공하는 어플리케이션을 개발하였다. AI 모델을 통해 사용자의 감정 상태를 분석하고, 이를 기반으로 음악적 요소를 최적화하여 개인화된 음악 콘텐츠를 생성하는 것에 목표를 두었 다. Mel-frequency cepstral coefficients(MFCC)와 템포 분석을 통해 음악 데이터의 특징을 추출하고, 이를 기반으로 사용자 감정에 부합하는 프롬프트를 생성하였다. 생성된 프롬프트는 MusicGen 모델에 입력되어, 사용자의 감정 상태와 음악적 취향을 반영한 새로운 음악을 생성 하는 데 활용하였다. 또한, ComfyUI를 활용하여 텍스트-이미지-비디오 변환 파이프라인을 구 축함으로써, 생성된 프롬프트를 기반으로 다양한 멀티미디어 콘텐츠 제작을 가능하게 하였다. 기존 음악 콘텐츠 제작 방식의 시간 및 비용 문제를 해결하고, 사용자에게 보다 정교하고 개 인화된 음악 경험을 제공하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 다양한 분야에서의 응용 가능성을 제시한다.

본 연구는 서바이벌 게임에서 맵의 디자인 요소를 분석하고 표준화하는 것을 목표로 했다. 상 용 게임 10개를 조사하여 네 가지 주요 맵 유형을 파악하였고, 이를 바탕으로 유니티 에디터를 사용해 네 가지 유형의 맵을 개발 및 구현하였다. 무작위 위치에 장애물을 스폰하고, 타일 재 배치 시스템을 통해 맵을 무한대로 재배치할 수 있도록 했다. 또한, Update() 메서드를 조정해 타일 변위 오류를 해결했다. 마지막으로, ML 에이전트를 사용해 맵을 테스트했으며, 에이전트 가 환경을 탐색하고 장애물과 적대 대상을 인식 및 공격하며 각기 다른 네 가지 맵에서 효과 적으로 대응하는 모습을 확인했다.

Recently, SDAS(Advanced driver-assistance system) are being installed to assist driving of vehicles and improve driver convenience. LDWS(Lane departure warning system) and FCWS(Forward collision warning system) are the core of the technology. Among these, FCWS is evaluated as a key assistive technology to prevent vehicle crashes. Accordingly, many algorithms are being developed and tested to improve detection speed and actual detection algorithms are being commercialized. In this paper, We propose the design of a system that optimizes FCWS speed by considering the AI performance of the terminal device when implemented as an embedded system.

The purpose of this study was to introduce and evaluate a nursing ethics seminar course designed for senior nursing students at a university to address the ethical challenges they faced during clinical practice. The course was offered as an elective and 22 students who had completed various clinical practicums over four semesters participated. The participants led discussions on ethical issues they encountered during their clinical practice. To evaluate the effectiveness of the course, an open-ended survey was conducted at the end of the course. The findings were categorized into three main themes: Individual Growth, Collaborative Opportunities, Suggestions for Improvement. The first category is comprised of ‘Experienced emotional acceptance and relaxation’, ‘Felt comforted and encouraged’, ‘Gained clarity’, and ‘Experienced personal growth’. The second category consists of ‘Self-reflection within a group’, ‘Diverse learning opportunities’, ‘Pleasures of discussion-based learning.’ Third category is comprised of ‘Modifying the lesson structure’ and ‘Optimizing the learning space.’

본 연구는 국제연합 안전보장이사회가 북한을 대상으로 결의하는 제재조치 인 대북제재 중 해양에서 적용되는 조항을 분석하고, 이를 이행하기 위해 항만 관계부서의 협력 방안에 대해 연구하였다. 우리나라는 UN 안보리가 채택될 당시 UN 회원국에 부과된 의무 때문에 적 극적으로 이행하다가도 대북정책의 변화에 따라 평화적인 노선을 취하는 등의 대북제재 이행에 변화가 있었으나, 북한의 위협은 증대되고 있으며, 대북제재 를 적극적으로 이행해야 한다. 대북제재의 주요 조치는 북한산 석탄, 철, 수산물을 전면 수입금지, 북한선박 의 해상환적을 금지, 북한으로 수입되는 정유와 원유의 수입상한 설정과 같은 대부분 해상에서 제재가 필요한 항목들이라 할 수 있겠다. 한반도 주변해역과 항만이 주요무대이기 때문에 우리나라가 주도적으로 이 행해야 하며, 위와 같이 단속이 쉽지 않으므로 해군과 해양경찰 뿐만 아니라 항만 관계부서의 협력이 반드시 필요하다. 본 연구에서 제시하고자 하는 대북제재를 이행을 위한 항만 관계부서 협력 방안은 첫 번째, 관계부서의 대북제재 관련 정보(관심선박 목록, 위반사례, 선 박위장)를 최신화해야 한다. 두 번째, 대북제재 법제도 개선 우수사례를 벤치마 킹 해야 한다. 세 번째, 관계부서인 해양수산부, 지역세관, 해상교통관제센터가 대북제재 이행지침을 마련하고 적용해야 한다. 네 번째, 해운업계가 대북제재 이행을 위한 내부지침을 마련하는 등의 적극적인 협력이 요구된다.

본 연구에서는 Text-to-3D 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스 방 꾸미기 게임의 프로토타 입을 설계하고 구현하고자 하였다. <Roblox>와 <Minecraft>와 같은 가상 현실 기반의 메타버 스 게임은 사용자를 단순한 플레이어에서 창작자인 크리에이터로 발전할 수 있게 하였고 이러 한 재미 요소는 대중적인 인기에 이바지하였다. 생성형 AI는 데이터와 패턴을 기반으로 다양 한 형태의 미디어 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있으며, 게임 개발에도 마찬가지로 유용하다. 이러 한 생성형 AI를 통한 콘텐츠 제작은 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 결과적으로 콘텐츠의 품질을 높이고 다양성을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 네트워크 프레임워크 를 활용한 리슨 서버(Listen-Server) 방식으로 방 꾸미기 게임을 설계 및 구현하였다. 이 게 임의 핵심 시스템은 메타버스에서 사용자가 쉽게 생성형 AI로 3D 모델을 생성하고, 자신의 방 에 배치할 수 있게 하는 것이다. 본 연구를 통해 코딩 기초 이해는 물론 좀 더 쉬운 방법으로 3D 오브젝트 생성을 통해 사용자가 원하는 메타버스 플랫폼 제작을 가능하게 하며 이러한 과 정은 사용자뿐만 아니라 동시에 창작자의 역할로 이용자의 주체성, 창의성, 의사소통 능력 등 을 향상할 가능성을 찾고자 한다. 그뿐만 아니라 기본적인 코딩 학습을 이해함으로써 사용자 의 창작 활동에 기회를 확장할 뿐만 아니라 메타버스 콘텐츠 개발에 이바지하고자 한다.

Purpose: This study aimed to analyze the overall trends and characteristics of emergency response training programs for newly graduated nurses, with a focus on identifying the educational directions necessary to enhance their capabilities in managing emergencies. Methods: We conducted a scoping review using Arksey and O’Malley’s 5-step framework, with a total of six databases searched from April 1—10, 2024. Results: This study identified nine articles published from 2010–2023. The articles’ educational content focuses on various emergencies, prominently featuring cardiopulmonary resuscitation and responses to patients’ conditions. Simulations served as the primary instructional method. The outcomes indicated notable improvements in participants’ performance capabilities and knowledge levels. Conclusion: Emergency response training programs for newly graduated nurses can be designed to provide staged interventions suitable for various patient conditions, with an emphasis on effectively utilizing simulation education. Furthermore, it is essential to diversify program evaluation metrics beyond knowledge and performance skills to include behavioral and outcome evaluations.