This study explores a pedagogical approach to learning modern Greek imperative forms using machine translation and evaluates its relevance in language education. While imperatives frequently appear in textbooks and exams, they present challenges for beginners, highlighting the need for effective instruction. Machine translation can serve as a practical learning aid in this context. The study h as tw o k ey a ims: e valuating t he q uality of G reek-to-Korean imperative sentence translations from Google Translate and DeepL, and identifying effective learning activities for helping students recognize and acquire imperative forms, specifically in instructional texts. The analysis shows that although machine translation captures core meanings, it struggles with contextually accurate expressions and complex syntax. The study suggests using machine translation to familiarize beginners with imperative forms and support intuitive learning. For more advanced learners, comparing machine and human translations can promote deeper grammatical understanding. Ultimately, machine translation can function not only as a translation tool but also as a means for linguistic analysis and grammar awareness in second language learning.

Microreactors, a type of Small Modular Reactor (SMR) under 20 MWt, are being developed globally for use in remote areas, utilizing fourth-generation nuclear technology for enhanced safety. However, there are no established standards for their commercialization. This study reviews road transport regulations for microreactors and proposes necessary design loads and evaluation criteria for their transport. Transport concepts were identified through a review of overseas developments, with requirements derived for both accident and normal conditions. The study also presents an approach for evaluating transport stability based on land-based nuclear plant regulations, considering load conditions from drops and puncture impacts, as well as random vibrations during road transport. This work aims to support the design of mobile reactor transport systems and contribute to new regulatory and licensing procedures for advanced reactors.

본 연구는 병역의무를 이행해야 하는 Z세대인 대학생이 인식하는 현행 한국의 병역제도와 여성 징병제를 분석한다. 이를 위해서 2022년부터 2024년까지 4개 학기에 걸쳐 전쟁 관련 교양과목을 수강한 학생 중 190명을 연구대상자로 선정하 여 병역제도와 여성 징병제에 대해서 설문 조사하는 방법으로 실시하였다. 분석 의 방법으로 SPSS 26.0의 통계 프로그램을 활용하여 기술통계 하였다. 분석 결 과 한국의 병역제도는 모병제 전환이 필요하고 효율적이라고 답변하였다. 또한 남녀가 비슷한 수준으로 여성의 병역의무 이행을 위한 징병제 시행에 찬성하였다. 이러한 분석을 통해서 여성에게 적합한 병역의무 이행의 방법에 대해서도 제언하 였다. 본 연구를 통해서 병역의무 대상자의 인식을 조사함으로써 한국 병역제도 발전 방향에 중요한 자료를 제공하고 병역의 당위성을 확보하여 국방정책의 수립 과 모병제 전환을 위한 논의의 시발점이 되리라 기대한다.

대기 경계층은 특히 마찰로 인한 난류 운동 에너지 소산이 점성 하위층(VS)을 지배하는 표면 근처에서 대기의 자유 전단과 표면 마찰 사이의 복잡한 상호 작용에 의해 결정된다. 또한 로그 프로파일이 공존하며 마찰에 의해 난류가 재생되기도 한다. 현재 일 반적으로 공학적 목적으로 대기 경계층 내의 평균 풍속 프로파일은 표면 근처의 일정한 풍속을 가정하여 지수 법칙 또는 로그 법칙을 사용하여 모델링되는 경우가 많다. 그러나 증발, 복사 등의 열역학적 과정 외에 지표 부근 대기의 움직임에 의해 크게 영향을 받는 현 상을 분석하기 위해서는 지표 부근 풍속 프로파일에 대한 정의가 요구된다. 이에 본 연구에서는 난류 경계층에 대한 이전 연구의 이론 및 실험 결과를 활용하여 표면 거칠기를 고려한 VS 및 완충층 내의 풍속 프로파일을 제안하였다.

본 연구는 도로 프로젝트의 설계 단계에서 ESG(환경, 사회, 지배구조) 요소를 효과적으로 적용할 수 있는 구체적인 지표를 개발하고 제안하는 것을 목적으로 한다. 최근 글로벌 경영 환경에서 ESG의 중요성이 증대됨에 따라, 대규모 인프라 사업인 도로 프로젝트에서도 ESG 요소의 체계적인 적용이 요구되고 있다. 본 연구에서는 GRI, SASB, CDP 등 국제적 ESG 표준을 분 석하고, 도로 프로젝트의 설계 단계를 세부적으로 검토하여 각 단계에 적합한 ESG 지표를 개발하였다. 연구 결과, 프로젝트 목표 설정부터 지속가능성 고려까지 각 설계 단계별로 적용 가능한 구체적인 ESG 지표를 제시하였다. 이는 에너지 효율, 온 실가스 감축, 생태계 보호, 지역사회 참여, 자원 효율성, 안전 기준 등을 포함한다. 본 연구에서 제안된 지표는 도로 프로젝트 의 환경적 영향을 최소화하고, 사회적 가치를 증진하며, 투명하고 책임 있는 프로젝트 운영을 가능케 하는 실질적인 가이드라 인을 제공한다. 이를 통해 도로 프로젝트의 지속가능성을 제고하고 사회적 가치 창출에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

외국인 유학생이 꾸준히 증가함에 따라 정부는 ‘외국인 유학생 유치‧관 리 역량 인증제’를 시행하였다. 인증제는 외국인 유학생 유치 및 관리에 양적인 성장뿐만 아니라 질적인 성장에 목적을 두고 2012년 본격적으로 도입하였으며 현재는 ‘교육국제화역량 인증제’로 확대하여 실시되고 있 다. 이를 통해 교육의 질과 학생의 수준을 끌어올리고 있지만 인증제가 현실을 반영하지 못하는 부분이 있다. 이에 본고에서는 외국의 사례를 조사한 후 한국의 교육국제화역량 인증제가 어떻게 수정·보완되어 왔는 지 그동안의 변화 과정을 살펴보고 3주기 보완 체계가 진행 중인 현재의 평가 항목과 기준 내용의 보완점을 제언하였다. 제언의 내용은 크게 세 가지로 나누어 볼 수 있다. 먼저 불법체류율 산정 방식이다. 기존의 산정 방식은 모수와 분자의 조건을 동일하게 보았기 때문에 이를 악용하는 경 우도 있었다. 따라서 불법체류율 산정 방식을 수정해야 한다. 둘째, 학위 과정의 경우 공인 한국어능력 자격을 취득하지 않은 유학생 대상 한국어 강의에 대한 명확한 규정이 필요하며 구체적인 졸업 요건이 명시되어야 한다. 셋째, 어학연수과정의 학생수, 교원 자격증 수 등을 현장 상황을 파악하여 평가 기준을 높여야 한다.

본 연구에서는 국내 아스팔트 도로 현장에서 발생한 동절기 도로융기 현상의 발생 원인을 현장 규명하고 동결융해 피해를 보수하고 자 현장조사, 현장 LFWD실험 및 포장 코어채취, 지하수위 측정, 기상데이터 및 설계자료 분석 등을 실시하였다. 본 연구의 동상 원인 분석은 추후 동결융해 피해 재발방지를 위한 적정한 보수보강공법을 선정하기 위해 수행하였다. 분석과정은 지하수위 상승에 의한 동 상피해 가능성, 동결깊이 과소설계에 의한 동결융해 가능성, 포장면 표면수 유입에 의한 동결융해 가능성, 도로 외측 비포장면을 통한 수분유입과 이에 의한 동결융해 가능성으로 조사하여 동상 원인을 파악하였다. 또한 현장에서 소형충격 재하시험 LFWD(Falling Weight Deflctometer)시험을 하여 포장의 구조적 지지력을 측정하여 얻은 처짐값을 통해 포장체 구조적 능력을 분석함과 동시에 도로융기와의 연관성을 파악하여 균열분석 결과를 함께 분석하고 보수방법을 제안하였다.

A provision crane is installed on the stern deck of the ship to load or unload ship supplies. In this study, a ventilation hole capable of circulating internal flow was installed to reduce dew condensation by reducing the temperature difference between the inside and outside of the cylindrical column supporting the provision crane installed at the stern of the training ship. In order to reduce the temperature difference between the inside and the outside, an anti-sweat covering work was carried out by adding insulation material. By reducing dew condensation, we aim to improve the insulation of the electric motor installed inside the cylindrical column and improve the usability of the provision crane

The ductility of the system based on the capacity of each structural member constituting the seismic force-resisting system is a significant factor determining the structure’s seismic performance. This study aims to provide a procedure to supplement the current seismic design criteria to secure the system’s ductility and improve the seismic performance of the steel ordinary moment frames. For the study, a nonlinear analysis was performed on the 9- and 15-story model buildings, and the formation of collapse mechanisms and damage distribution for dynamic loads were analyzed. As a result of analyzing the nonlinear response and damage distribution of the steel ordinary moment frame, local collapse due to the concentration of structural damage was observed in the case where the influence of the higher mode was dominant. In this study, a procedure to improve the seismic performance and avoid inferior dynamic response was proposed by limiting the strength ratio of the column. The proposed procedure effectively improved the seismic performance of steel ordinary moment frames by reducing the probability of local collapse.

디지털 기술은 단순한 정보 전달 수단을 넘어서, 서사를 생성하고 소비하는 방식을 재정의하는 새로운 형태 의 패러다임이다. 디지털 기술의 발전과 함께, 디지털 매체는 강력한 스토리텔링 도구로서 현대 교육 분야에 자리 잡고 있으며, 이는 전통적인 교육 방식과 비교했을 때 학습자의 상호작용이 강조된다는 차이가 있다. 본 연구는 이러한 디지털 스토리텔링 환경에서 시·청각이 결합된 정보를 학습자에게 제공하고, 스토리텔링 과정에 선택지를 제공함으로써 상호작용성과 게임 요소를 더해 학습자 스스로 스토리텔링을 통해 학습하는 방법을 제안하였다. 그리고 연구의 타당성 검증을 위해 전문가 인터뷰를 실시하였다. 전문가 검증결과, 학습 자 스스로 스토리텔링을 통해 학습하는 과정은 이해도와 몰입도 측면에서 매우 효과적일 것이라는 긍정적인 답변을 얻을 수 있었다.

Particulate matter is known to have adverse effects on health, making it crucial to accurately gauge its concentration levels. While the recent advent of low-cost air sensors has enabled real-time measurement of particulate matter, discrepancies in concentrations can arise depending on the sensor used, the measuring environment, and the manufacturer. In light of this, we aimed to propose a method to calibrate measurements between low-cost air sensor devices. In our study, we introduced decision tree techniques, commonly used in machine learning for classification and regression problems, to categorize particulate matter concentration intervals. For each interval, both univariate and multivariate multiple linear regression analyses were conducted to derive calibration equations. The concentrations of PM10 and PM2.5 measured indoors and outdoors with two types of LCS equipment and the GRIMM 11-A device were compared and analyzed, confirming the necessity for distinguishing between indoor and outdoor spaces and categorizing concentration intervals. Furthermore, the decision tree calibration method showed greater accuracy than traditional methods. On the other hand, during univariate regression analysis, the proportion exceeding a PM2.5/PM10 ratio of 1 was significantly high. However, using multivariate regression analysis, the exceedance rate decreased to 79.1% for IAQ-C7 and 89.3% for PMM-130, demonstrating that calibration through multivariate regression analysis considering both PM10 and PM2.5 is more effective. The results of this study are expected to contribute to the accurate calibration of particulate matter measurements and have showcased the potential for scientifically and rationally calibrating data using machine learning.

본 연구는 해양산업시설에서 배출되는 위험·유해물질(Hazardous and Noxious Substances) 중 아연을 대상으로 국내 서식종을 기반 으로 한 독성시험을 수행하고, 그 결과를 활용하여 국내 실정에 맞는 아연의 해양 수질 준거치(Marine Water Quality Criteria)를 제안하였다. 시험생물은 국내 연근해에 분포하고 산업적으로 유용하며, 표준 시험방법이 존재하는 종을 우선으로 5개의 분류군(Algae, Rotifer, Crustacean, Mollusc, Fish)의 총 10종을 선정하여 독성시험을 수행하였으며, 급·만성비(Acute-Chronic Ratio) 산출을 위하여 무척추동물, 어류 분류군에 대한 만성독성시험을 수행하였다. 국내종 독성시험에서 산출된 독성값을 활용한 수질준거치는 US EPA의 CCC (Criterion Continuous Concentration) 산출 기준으로 9.56 ㎍/L, 호주/뉴질랜드의 산출 기준으로 15.50 ㎍/L 로 나타나 호주/뉴질랜드에서 권고하는 기준인 14.40 ㎍/L 와 유사하였다. US EPA 및 호주/뉴질랜드는 자국의 생태독성 데이터베이스(US EPA Ecotox Database, Australasian Ecotoxicology Database)를 보유하고, 신뢰도 높은 독성값들을 생성하여 수질 기준 및 산출 기준을 갱신하고 있다. 한편, 국내에서는 국내종 기반 급성 독 성값을 적용하고 있지만, 중요한 산출 지표인 급·만성비는 US EPA 또는 유럽의 결과값을 활용하여 해양 수질 준거치를 산출하고 있으며, 국내의 생태독성 자료 또한 제한적인 실정이다. 따라서, 국내 해양 서식종을 기반으로 한 지속적인 독성시험과 준거치 설정 체계를 확보하 여 국내 해양생물과 생태계를 보호할 수 있는 해양 수질 준거치 도출이 필요할 것으로 판단된다.