This study explores the use of Midjourney (V6) by fashion design undergraduates for AI-supported ideation, focusing on how outcomes differ based on fashion-domain competence and prompt/parameter instruction. A focused ethnographic, comparative case-study design was used to observe a short collection-development module. Data included Discord prompt and parameter logs, generated image outputs (mood boards, look proposals, and pattern drafts), one-on-one interviews, classroom observation notes, and expert co-coding and qualitative evaluation. Participants were organized into four groups by crossing Basic vs. Advanced Fashion competence (BF/AF) with Basic vs. Advanced Prompt training (BP/AP): BF-BP, AF-BP, BF-AP, and AF-AP. BF-BP depended on repetitive/imaginary use and generic descriptors, resulting in visually appealing yet conceptually fragmented and low-feasibility results. AF-BP leveraged a richer domain vocabulary to improve item-level adequacy but struggled to maintain collection-level consistency, leading to the use of external editing tools such as Photoshop and Illustrator for portfolio-level refinement. BF-AP quickly mastered commands and parameters (e.g., /describe, --chaos, --stylize, --ar, --tile, --no, --sref, --cref), generating appealing concept imagery while failing to convert outputs into wearable garments and cohesive collections. AF-AP combined advanced fashion knowledge with strategic parameter sequencing— broad exploration, followed by consistency control and selective refinement—achieving the most coherent, feasible outcomes and positioning AI as an early-stage accelerator rather than a substitute for core design and making skills. Overall, this study proposes “parameter literacy” as a domain-specific extension of GenAI literacy and offers a parameter–process mapping (divergent generation, consistency control, and editing/refinement) to enhance fashion curricula.

Background: Due to the variety of etiological factors in chronic low back pain (CLBP), there is significant variability in functional measurements. Objects: This study aimed to determine if using metrics in addition to inferential statistics could change how the impact of poor prognosis risk for pain among volunteers with CLBP is interpreted. Methods: In this cross-sectional observational study, 74 adult volunteers were allocated to four groups: a pain-free control group (CG) and three CLBP groups stratified by the STarT Back Screening Tool into low (LR), medium (MR) and high risk (HR). Spatiotemporal gait parameters outcomes were self-selected walking speed (SWS), optimum walking speed (OWS) and the locomotor rehabilitation index (LRI). Data were analyzed using a generalized estimating equation model. Reproducibility, responsiveness (minimum detectable change [MDC]) and effect sizes were also computed. Results: No differences were found for OWS. SWS and LRI were significantly higher in CG than in all CLBP groups, but observed differences did not exceed MDC, indicating they are likely to reflect measurement error. Nevertheless, large effect sizes suggest these reductions in SWS and LRI are clinically meaningful. Comparisons among the LR, MR, and HR groups revealed no significant differences or meaningful effect sizes. Conclusion: Combining complementary metrics with inferential statistics confirms that individuals with CLBP walk more slowly and exhibit lower LRI than pain-free controls, while prognostic risk strata do not influence these spatiotemporal gait parameters.

본 연구는 국내에서 사용되는 산란계 사육 형태에 따른 산란계의 생산성, 계란 품질, 혈액 성상, 동물복지 지표를 비교 평가하고자 하였다. 35주령의 Hy-Line Brown 256수를 대상으로 10주간 실험을 진행하였다. 세 처리구로 하였으며 무작위 배치하였다. Con(관행 배터리 케이지, 0.05 m2/bird), ConD+(개선된 밀도의 배터리 케이지, 0.075 m2/bird), FC(개선형 케이지, 0.075 m2/bird). 산란율과 산란량은 Con과 ConD+에서 FC보다 유의하게 높았고, 난중은 FC에서 유의하게 높았다. 계란 품질에서는 Haugh unit과 난백고는 유의한 차이가 없었으나, 난황색과 난각 두께, 난각 강도, 난각 밝기 등 일부 지표에서 유의한 차이가 나타났다. 혈청 생화학 지표는 대부분 유의한 차이가 없었으나, 포도당 농도는 FC에서 유의적으로 낮게 나타났다. Corticosterone 농도는 유의한 차이는 없었지만 FC에서 높은 경향을 보였으며, 깃털 손상도는 FC에서 유의적으로 가장 높은 값을 나타내었다. 본 연구 결과는 넓은 공간과 개선된 환경이 반드시 생산성과 복지를 동시에 향상시키지 않으며, 활동성 증가 및 사회적 상호작용에 따른 부정적 영향이 나타날 수 있음을 시사하며, 추후 연구가 필요할 것으로 사료된다.

This study proposes empirical formulas for predicting the nonlinear behavior of GIR beam-to-column connections in timber structures to evaluate their structural performance. A database comprising 59 experimental results of GIR connections was collected, and the normality of data distribution was verified. Statistical analysis were conducted to investigate the correlations between input and output parameters. Based on input parameters with high correlation, derived variables were formulated and utilized in a multiple regression analysis to develop empirical formulas for moment capacity and rotation. The R-squared values of the proposed formulas exceeded 0.9, and the predicted initial stiffness and strength closely matched those of experimental results not used in the regression analysis. So the suggested empirical formulas exhibit excellent predictive performance for the nonlinear behavior of GIR beam-to-column connections in timber structures.

Due to the limited experimental data on the seismic performance of concrete-encased steel columns, standardized guidelines for nonlinear modeling parameters and acceptance criteria have not yet been developed. This study utilized analytical and numerical methods to predict the nonlinear behavior of concrete-encased steel columns with H-shaped steel sections. The findings of this study have direct and practical implications for the design and evaluation of concrete-encased steel columns. For instance, for concrete-encased steel columns constructed with normal-strength concrete and subjected to low-to-moderate axial load ratios, the yield rotation angle can be determined through fiber-based section analysis and analytical equations, and the nonlinear modeling parameter can be evaluated based on section analysis and the proposed empirical equation. For concrete-encased steel columns with high-strength concrete or high axial load ratios, inconsistencies between section analyses and experimental results are observed. Accordingly, the nonlinear modeling parameter a can be evaluated using the proposed empirical equation. The empirical equation was conservatively developed based on the modeling parameter criteria for reinforced concrete columns in ASCE 41-13.

목적 : 본 연구는 사진 계측법과 스마트 센터링 장치 계측법을 사용하여 누진 굴절력 렌즈 처방을 위한 누진대 길이와 매개변수 측정에 활용할 수 있는 자료를 제공하고자 하였다. 방법 : 사진 계측 장치를 이용하여 누진 굴절력 렌즈 처방에 필요한 매개변수인 광학 중심점 높이, 정점 간 거 리, 경사각, 안면각을 측정하였다. 또한 근거리 작업 자세를 분석하여 누진대 길이 처방에 참고 값으로 활용할 수 있는 하방 안구 이동량을 산출하였다. 이후 측정한 매개변수와 하방 안구 이동량을 스마트 센터링 장치를 이용하여 측정한 값과 비교하였다. 결과 : 원거리 및 근거리에서 나안으로 광원을 인지할 수 있는 시력 이상의 성인 남녀 25명을 대상으로 하였다. 사진 계측법을 이용하여 산출한 하방 안구 이동량은 평균 10.12±3.33 mm로 측정되었으며, 작업 거리가 짧아질수 록 길게 측정되었다(r=-0.418, p<0.050). 사진 계측법과 스마트 센터링 장치 측정법의 매개변수 측정값을 비교한 결과, 원거리 및 근거리 작업 거리에서 단안과 양안의 동공 중심 간 거리와 안면각은 통계학적으로 유의한 차이가 없었으나(p>0.050) 수직적인 머리 움직임에 영향을 많이 받는 광학 중심점 높이, 정점 간 거리, 경사각은 유의한 차이가 있었다(p<0.050). 하방 안구 이동량은 스마트 센터링 장치로 측정한 값이 9.67±1.99 mm로 사진 계측법 으로 측정한 값보다 0.46±3.35 mm 더 작게 측정되었으나, 통계학적으로 유의한 차이는 없었다(p>0.050). 결론 : 본 연구는 근거리 작업 자세와 하방 안구 이동량을 분석하고 사진 계측법과 스마트 센터링 장치 측정법 을 비교하여 누진 굴절력 렌즈 처방에 필요한 누진대와 매개변수 측정에 대한 기초 자료를 제시하였다.

In this study, the structural analysis for the compressor wheel of a high-speed rotating turbocharger is presented, and the failure phenomenon that occurred during the durability test is analytically reproduced. Next, in order to set the optimization conditions, the stress for design shape, fastening force, and press-fit condition were analyzed. As a result, the maximum stress in the failure areas increases as the fastening force increases. Therefore, in order to improve the durability of the compressor wheel, the axial force is reduced while applying the press-fit between the wheel and the shaft. Meanwhile, when the shape of the back surface of the wheel was changed, the stress was additionally reduced by approximately 8.5%.

본 연구에서는 구조물의 응답 데이터를 기반으로 고유진동수, 감쇠비 등 동특성과 풍하중 모델의 파라미터를 동시에 추정할 수 있는 스펙트럼 백색화 기반 식별 기법을 제안하고, 이를 실제 40층 고층 구조물에 적용하여 실용성과 정확도를 평가하였다. 기존 연 구에서는 본 기법을 수치 시뮬레이션 및 풍동 실험에 적용하여 그 타당성을 입증한 바 있으나, 실계측 응답 데이터를 활용한 실구조물 적용에 대해서는 검증이 이루어지지 않았다. 본 연구는 이를 확장하여, 장기간 계측된 고층 건축물의 진동 응답을 분석하고, 각 주요 모드에 대해 백색화 처리를 수행함으로써 구조물 전달함수 및 풍하중 전달함수의 파라미터를 최적화 기반으로 동시 추정하였다. 특히 백색 잡음의 누적 파워 스펙트럼 길이를 목적함수로 설정함으로써, 기존 커브 피팅 기반 기법 대비 감쇠비 추정의 정확도와 안정성을 향상시켰다. 분석 결과는 전통적인 모달 식별 기법(예: SSI)과의 비교를 통해 제안 기법의 유효성을 입증하였으며, 풍하중 모델 파라미 터까지 포함하는 통합적 구조 해석 프레임워크로서의 가능성을 제시하였다. 본 연구는 향후 구조물의 풍응답 예측, 하중 생성 모델 구 축, 구조 건전도모니터링(SHM) 및 디지털 트윈 기반 해석 등 다양한 실무 응용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

The seriousness of environmental pollution and Particulate matter is becoming a hot topic around the world, and interest in air pollution problems caused by exhaust gases generated from industrial sites, automobiles, and ships is also increasing. Korea's air environment has a significant external impact due to its regional characteristics, so there is a limit to establishing an air environment management plan according to regional emission characteristics. In order to reduce Particulate matter emissions, various industrial fields use technology to remove air pollutants by using an electric precipitator to reduce fine pollutants. In this study, we intend to optimally design the dust collecting plate and electrode plate of the low-pressure electric precipitator to confirm the changes in physical properties and properties of SUS316L materials before and after exposure to diesel engine exhaust gas.