Written examination for driver’s license certification plays a critical role in promoting road safety by assessing the applicants' understanding of traffic laws and safe driving practices. However, concerns have emerged regarding structural biases in multiple-choice question (MCQ) formats, such as disproportionate answer placement and leading linguistic cues, which may allow test-takers to guess the correct answers without substantive legal knowledge. To address these problems, this paper proposes a prompt-driven evaluation framework that integrates structural item analysis with response simulations using a large language model (LLM). First, we conducted a quantitative analysis of 1,000 items to assess formal biases in the answer positions and option lengths. Subsequently, GPT-based simulations were performed under four distinct prompt conditions: (1) safety-oriented reasoning without access to legal knowledge, (2) safety-oriented reasoning with random choices for knowledge-based questions, (3) performance-oriented reasoning using all available knowledge, and (4) a random-guessing baseline model to simulate non-inferential choice behavior. The results revealed notable variations in item difficulty and prompt sensitivity, particularly when safety-related keywords influence answer selection, irrespective of legal accuracy. The proposed framework enables a pretest diagnosis of potential biases in the MCQ design and provides a practical tool for enhancing the fairness and validity of traffic law assessments. By improving the quality control of item banks, this approach contributes to the development of more reliable knowledge-based testing systems that better support public road safety.
콩은 식물성 단백질과 지방을 얻기 위하여 가장 널리 재배되는 주요 콩과 작물이다. 그러나, 성숙 콩 실에는 가공적성과 품질 저하, 알러지 유발 및 소화 불량을 일으키는 성분이 포함되어져 있다. 콩 성숙 종실에서 주요 항영양성분으로 알려진 lectin, KTI, lipoxygenase 및 7S α' subunit의 4가지 단백질이 모두 부재하면서 stachyose의 함량이 낮은 대립 노란콩 ‘백세’ 품종이 국내 최초로 육성되었다. ‘백세’ 품종은 F-1-9와 F-1-6의 육성계통간 교배로 얻어진 집단에서 선발되었다. ‘백세’ 품종은 보라색 화색, 유한신육형, 회색 모용색 및 성숙시 연한 갈색의 협색을 가지며, 종피 및 제색은 노란색이다. ‘백세’의 종실 조단백질 및 조지방 함량은 각각 41.1%와 15.8%이었고, stachyose의 함량은 2.9 g/kg으로 대조 품종인 ‘대원’의 12.7 g/kg보다 훨씬 낮았다. ‘백세’는 콩 모자이크 바이러스, 콩 괴사병, 검은뿌리썩음병, 꼬투리 및 줄기 무름병, 불마름병에 대한 저항성을 나타내었다. ‘백세’는 6월 20일경 파종시 성숙기는 10월 16일경이며, 경장은 53 ㎝, 백립중은 31.0 g 정도이고 2020년 3곳에서의 평균 수량은 2.95 ton/ha-1 정도였다.‘백세’는 2023년 4월 6일 국립종자원에 콩 품종 등록(등록번호: 9515) 되었다.
베일러는 대표적인 수확 기계 중 하나로 건초, 볏짚 등의 사료 작물을 압축하여 베일을 생성함으로써 축산 농가에서 사용할 수 있도록 한다. 현재까지 국내에서는 80kW 미만의 트랙터 및 베일러 작업 부하에 대한 연구는 다수 수행되었으나, 80kW급 이상의 대형 트랙터 및 베일러를 활용한 작업 부하와 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 대형 베일러 실 작업시 트랙터에 가해지는 부하를 전륜, 후륜 및 PTO 동력 부하와 전체 동력계통 부하 소요의 관점에서 분석하고자 하였으며, 시험 결과를 활용하여 베일러 작업 시 세부작업별 동력 소요 특성과 소요 동력의 크기 등을 확인하였다. 분석 결과 작업이 시작되는 구간에서 차축의 소요 동력이 급격하게 증가하였으며, 베일링 작업 중에는 후차축 대비 전차축의 동력 소요가 상대적으로 훨씬 크게 나타나고 PTO에서 가장 큰 동력이 소요됨을 확인하였다. 또한, 등가부하를 기준으로 트랙터 정격출력 대비 약 46~47%의 합산 동력이 소요되는 것을 확인하였으며, PTO의 경우 전체 작업 구간 동안 정격출력 대비 약 24~25% 수준으로 동력이 소요되는 것을 확인하였다.
In this paper, we examined how large beams were developed in Korea, China, and Japan in the 6th and 8th centuries, and how this pattern affected Korean architecture later. A large inner space was required to symbolize the authority of the emperor and king and to achieve the purpose of enshrinement of a large Buddha statue forming a cluster, and a large beam over 9m was used to implement this. The use of large beams is confirmed from the late 4th century in China and from the late 5th century at the Seoyeongchonsa Temple Site in Nanjing. In Korea, it is identified from the Lecture hall of Neungsan Risa Temple Site in Baekje(567) and from the middle Buddhist shrine Temple in Hwangnyongsa Temple in Silla(584). Goguryeo is presumed to be around the 6th century, a little earlier than that. In Japan, large beams were used for the first time at the the Lecture hall of Bijosa Temple in 588, which was built by a Baekje engineer. From ancient times to the modern era, the inner space length of the Korean, Chinese, and Japanese architecture was exceptional in some cases, but 9-12m was common. This is judged to be the result of the experience of the material limitation of wood and the size of the inner space established in ancient architecture affecting future generations as a precedent.
During the reign of King Sejong in the Joseon Dynasty (1433-1438), the Daegyupyo (large gnomon) was produced. The Daegyupyo, with a crossbar (horizontal bar), was used to observe the length of the gnomon’s shadow cast by the sun passing at the meridian. The shadow of this crossbar can be obtained using a measurable device called the Yeongbu (shadow definer). These Daegyupyo and Yeongbu are described in detail in the “Treatise on Astronomy” of Yuan History or “Celestial Spheres and Globes” of Jega-Yeoksang-Jjp (Collected Discourses on the Astronomy and Calendrical Science of the Chinese Masters). According to Jega-Yeoksang-Jjp, the Yeongbu had a structure similar to a door attached to its frame. A pinhole is located in the center of a copper leaf corresponding to the door of the Yeongbu. The image of the sun’s meridian transit and the shadow of the crossbar through the pinhole are projected onto the surface of the Daegyupyo’s ruler stone. Unlike the width and length of the Yeongbu, the height of the Yeongbu is not recorded. This research analyzed the height of the Yeongbu required to maintain the constant distance from the pinhole to the ruler stone surface. Based on these assumptions, it was estimated that 8 to 13 Yeongbu of different heights would be needed for observations using the Daegyupyo in Seoul. To accommodate the need for Yeongbu of various heights, this study proposed a model for a stackable Yeongbu with an adjustable height.
무궁화(Hibiscus syriacus L.)는 여름에 크고 화려한 꽃을 피 우는 수종으로 전 세계적으로 주요한 관상수 중 하나로 재배되 고 있다. 분화 재배에 적합한 신품종 육성을 위해 꽃이 크고 개화 기간이 긴 품종 ‘근형’을 모수(母樹)로, 생육이 느리고 가지 정단부에 꽃눈이 집중적으로 형성되는 품종 ‘임진홍’을 수분수 (授粉樹)로 교배하여 단심이 크고 뚜렷한 신품종 ‘라온’을 개발 하였다. 육성과정은 2012년에 양친을 인공교배하여 총 36립의 종자를 수확하여 파종하였고, 2015년에 주요 형질을 평가하여 차대묘 9개체 중 2개체를 1차적으로 선발하였다. 2016년부터 2019년까지 1차선발된 2 개체에 대한 삽목증식과 안정성 평가 를 거쳐 최종적으로 ‘라온’을 선발하였다. ‘라온’은 중앙에 크고 뚜렷한 단심이 있는 백단심계 홑꽃이다. 꽃 직경은 84.2mm로 모수보다 작고, 가지의 길이생장이 연간 평균 13.8cm으로 모수 (연간 평균 33.0cm)보다 느리다. ‘라온’의 개화기간은 68일 정 도이며, 모수에 비해 꽃과 잎이 작고 수고가 낮아져 분화용으로 재배하기에 적합한 것으로 보인다. ‘라온’은 2020년에 제8378 호로 품종보호 등록되었다.
This study presents a novel methodology for analyzing disease relationships from a network perspective using Large Language Model (LLM) embeddings. We constructed a disease network based on 4,489 diseases from the International Classification of Diseases (ICD-11) using OpenAI’s text-embedding-3-small model. Network analysis revealed that diseases exhibit small-world characteristics with a high clustering coefficient (0.435) and form 16 major communities. Notably, mental health-related diseases showed high centrality in the network, and a clear inverse relationship was observed between community size and internal density. The embedding-based relationship analysis revealed meaningful patterns of disease relationships, suggesting the potential of this methodology as a novel tool for studying disease associations. Results suggest that mental health conditions play a more central role in disease relationships than previously recognized, and disease communities show distinct organizational patterns. This approach shows promise as a valuable tool for exploring large-scale disease relationships and generating new research hypotheses.
생성형 인공지능의 급속한 발전은 사회 전반에 광범위한 영향을 미치며, 일상생활을 포함한 다양한 분야 에 활용되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술의 발전 동향을 대규모 언어모델(Large Language Models, LLM)을 중심으로 살펴보고 생성형 인공지능 기반 솔루션이 정치 및 공공 부문의 효율성과 서비스 최적화 에 기여하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 미국, 싱가포르, 인도 등의 사례분석을 통해 인공지능 도구가 선거의 확장성과 시민과의 상호작용 개선에 역할 할 수 있다는 것을 주장한다. 동시에, 대규모 언어모델의 실사용 과정에서 제기되는 편향성, 허위정보 확산, 규제 공백 등의 쟁점들을 고찰할 필요가 있음을 지적한 다. 요컨대, 생성형 인공지능은 민주주의 발전과 공공서비스 증진에 대한 가능성을 제공하지만, 기술의 지속 가능하고 적실한 활용을 위해 투명성, 공정성과 책임성을 고려한 사용이 요구된다.
최근 ChatGPT로 대표되는 인공지능의 급격한 발전은 인공지능 에 대한 낙관과 비관이 엇갈리는 가운데 기독교 선교가 새롭고도 실제적 인 방향을 모색해야 할 필요성을 제기했다. 이를 위해 본 연구는 행위자 -네트워크 이론을 주요 이론적 틀로 활용하여 인공지능을 단순한 도구가 아닌 인간과 상호작용하는 행위자로 인식한다. 이러한 관점에서 현재 인공지능 기술의 최전선에 있는 거대 언어 모델의 기술적 특성과 작동원리를 상세히 분석하여 인공지능이 인간과 맺는 관계에 주목한다. 이러한 이해를 토대로 인공지능과의 선교적 접점을 모색하기 위한 방안은 첫째, 인공지능을 선교 현장으로 인식하는 것, 둘째, 인간에게만 주어진 선교적 삶을 사는 것. 셋째, 인공지능을 선교사역의 협력자로 받아들이는 것, 넷째, 오픈소스 거대 언어 모델을 활용한 선교적 목적의 인공지능을 개발하는 것이다. 본 연구는 인공지능 시대의 기독교 선교 가 단순히 인공지능을 도구로 활용하는 차원을 넘어, 인공지능과의 협력적 관계를 통해 새로운 선교의 지평을 열어가야 함을 제안한다. 이는 데이비드 보쉬가 주장한 것처럼, 선교는 각 시대의 변화에 따라 새로운 패러다임으로 변화되어야 한다는 관점에 기반한다.
대규모 하천의 수량(river storage) 변동으로 인해 발생하는 지각 변형을 정량적으로 평가하기 위해, GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반의 지각 변위 자료와 GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) 인공위성 중력 자료, 그리고 WaterGAP 수리 모형 산출 자료를 종합적으로 분석하였다. 우리는 아마존 강 유역에 대해 수로에 집중되어 분포하는 하천 수량 변동을 선 형태의 하중으로 모형화하고, 이로부터 유발되는 지각의 탄성 변형을 계산해 GNSS 관측치와 비교하였다. 이를 통해, 이 지역에서 발생하는 계절적 지각 변위 중 하천 수량 변동에 기인하 는 성분을 선 하중 모형으로 성공적으로 설명할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 원격 탐사 자료를 활용해 대규 모 하천의 수량 변동을 추정할 수 있을 뿐 아니라, 이를 토대로 GRACE가 관측하는 육상 물 저장량(terrestrial water storage, TWS)에서 토양 수분이나 지하수 변동 등의 개별 요소를 분리 및 검증할 수 있는 방법론을 제시한다. 나아가, 본 연구에서 제안된 접근법은 기후 변화로 인한 수문학적 재해 예측과 수자원 관리 등 다양한 분야에서 더욱 정교한 해석과 활용을 가능하게 할 것으로 기대된다.
본 연구는 2024년 11월 제주 해상에서 발생한 금성 135호 침몰 사고를 중심으로 고등어 대형선망 어업에서의 침몰 사고 원인을 분석하고, 안전성 강화를 위한 개선 방안을 제시하고자한다. 국내 대형선망 어업은 대규모 어획 작업의 특성상 어획물 이동과 복원력 감 소의 위험이 내재되어 있으며, 이는 선박 침몰 사고의 주요 원인으로 작용할 수 있다. 금성 135호 사고는 대량 어획 작업 중 어획물 이동 과 복원력 상실이 복합적으로 작용했을 가능성이 제기되며, 사고 원인이 아직 명확히 규명되지 않았음에도 초기 정황과 분석을 통해 주 요 위험 요소를 파악할 수 있었다. 본 연구는 등선 위치 조정, 자동 장력 조절 장치 및 실시간 하중 모니터링 시스템 도입, 그리고 복원성 기준 개선과 같은 구체적인 개선 방안을 제안한다. 이러한 방안은 하중 이동과 복원력 저하로 인한 사고 위험을 효과적으로 줄이고, 대량 어획 작업의 안정성과 안전성을 동시에 강화할 수 있다. 결론적으로, 금성 135호 사고는 대형선망 어업의 특수성을 반영한 안전 기준 마 련과 기술적 개선의 필요성을 시사하며, 본 연구에서 제시한 개선 방안은 유사 사고를 예방하고 어업 현장의 안전성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다. 본 연구는 대형선망 어업의 작업 안정성을 향상시키기 위한 실질적인 정책적·기술적 대응책 마련에 중요한 자료를 제 공한다.
본 연구는 2003년 산림청 산불 공식 통계 기록 이후 서해안 지역에서 발생한 최대 규모의 산불인 2023년 충청남도 홍성 산불을 사례로, 대형 산불과 환경 특성 간의 관계를 분석하였다. 산불 피해 지역과 피해 강도 분석에는 Sentinel-2 위성 영상을 활용하였으며, 산불피해에 영향을 주는 환경특성으로 도로 밀도, 해발고, 식생 유형을 살펴보았다. 결과적 으로, 오스트리아 산림도로 기준에 따른 도로 밀도는 134.7m/ha로 산림 전역에 도로가 밀집해 있었고, 도로에 가까울수 록 피해 면적이 커지는 경향이 확인되었다. 반면, 해발고는 뚜렷한 상관관계가 없었는데, 이는 연구 대상지가 대부분 낮은 구릉지대에 위치한 데 기인한 것으로 판단되었다. 산불 피해와 가장 밀접한 연관을 보인 요인은 식생 유형으로, 소나무 단순림으로 이루어진 침엽수림의 피해 면적이 전체의 80.1%를 차지하였고, 피해 강도 역시 가장 높았다. 한국의 소나무림은 활엽수림으로의 자연 천이가 빠르게 진행되는 경향이 있으므로, 산불 피해를 줄이기 위해서는 이러한 천이 과정을 저해하지 않는 관리 방식이 효과적일 것으로 보인다. 더불어, 산불 대책으로 현재 추진 중인 산림도로 확대 사업은 산불 피해 경감에 실질적인 도움이 되지 않는 것으로 분석되었다.