The optimal design of steel plate girders has traditionally relied on meta-heuristic techniques, such as Genetic Algorithms (GA), to handle discrete design variables and complex non-linear constraints, including shear buckling and section classification. However, these methods suffer from high computational costs as they require repetitive re-optimization for every new load condition. To address this limitation, this study proposes a highly efficient Sequential Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) framework based on the Agent-Environment Cycle (AEC) architecture. Unlike parallel one-shot approaches, the proposed model effectively learns the dependencies between design variables by determining them sequentially. Furthermore, to maximize cost efficiency during the inference phase, we introduce an Adaptive Inference Chain combined with a deterministic DCR-based Shrink-Refine algorithm. Experimental results on 100 diverse load cases demonstrate that the proposed method achieves an average cost reduction of 8.2% compared to the GA baseline while maintaining 100% feasibility. With an inference time reduced to approximately 76 ms, the model demonstrates significant potential for real-time automated design. Additionally, an in-depth analysis of cases where the Demand-Capacity Ratio (DCR) fell short of the target clarifies the exploration limits within the discrete design space and validates the robustness of the algorithm.

Software(SW)기술가치평가 방법론 중 하나인 SW수익접근법은 평가대상 기술의 경제적 수명기간 동안 발생하는 미래 경제적 이익을 현재의 가치로 나타내는 방식이다. SW수익 접근법은 기술의 경제적 수명, 현금흐름, 기술기여도 등을 산정할 때, 평가대상 기술이 속한 SW 기술분야를 기준으로 삼는다. SW기술가치평가의 타당성을 확보하기 위해서는 SW기술분야 분류 체계가 평가대상 기술이 속한 산업 구조와 기술 특성을 충실히 반영할 수 있어야 한다. 따라서 최근 급변하는 SW산업을 고려할 때, SW기술분야 분류체계의 재구축이 시급한 실정이다. 그러나 SW기술분야는 제품·서비스 형태로 구성되는 사업적 특성을 가져 일반적인 기술분류 기준의 적용이 어렵고, 한국표준산업분류(KSIC) 등 기존 산업분류체계는 세분성이 낮아 SW기술분야에 직접 적용되기 어렵다. 본 연구는 기술보증기금의 SW기술가치평가 방법론과 SW산업 간 정합성을 제고하기 위해 SW기술분야 분류체계를 재구축하고, 각 기술분야별 경제적 수명을 산정한다. 구체적인 연구 수행 절차는 다음과 같다. 첫째, 기존 SW기술분야 분류체계와 SW산업 간 정합성을 진단한 후, 델파이 분석을 통해 SW기술분야 분류체계를 재구축한다. 둘째, 재구축된 분류체계를 기준으로 SW기술분야별로 특허를 연계하고, 특허의 기술순환주기를 토대로 SW기술분야별 경제적 수명을 산출한다. 본 연구는 특허·상표·저작권 데이터 분석과 전문가 기반 델파이 분석을 함께 활용하여 SW기술분야 분류체계를 구축하는 방법론적 틀을 제시한다는 점에서 학술적 기여를 가진다. 실무적으로, 본 연구의 결과는 SW기술분야 분류체계를 재구축하고 경제적 수명을 산정하여 SW기술가치평가의 타당성 제고에 기여할 수 있으며, 연구과정은 타 산업분야의 기술가치평가체계 고도화에도 적용 가능한 절차적 기반을 제공한다.

국가혁신시스템(NIS)의 수월성 평가는 R&D 자원의 전략적 배분과 혁신 성과의 극대 화를 위해 필수적이다. 그러나 기존 평가는 계량화가 용이한 산출 지표에 편중되어 연구의 질적 수준과 사회적 정당성, 장기적·복합적 파급효과를 충분히 포착하지 못하는 한계를 드러냈다. 본 연구는 이러한 문제의식에 기반하여, 문헌연구와 비교사례분석을 방법론으로 삼아, NIS 수월성 평가가 정량 중심의 단일 지표 최적화에서 벗어나 사회적 영향과 책임 있는 연구혁신(RRI)을 핵심 가치로 포함하는 다차원적 평가 프레임워크로 전환되어야 함을 주장한다. 이를 위해 첫째, 수월 성을 단일하고 중립적인 속성이 아니라 다양한 가치가 경합하는 '본질적으로 경쟁적인 개념'으로 재정의하고, 다원적 가치의 제도화를 가능케 하는 평가 논리를 제시한다. 둘째, 한국의 현행 국가 연구개발 평가체계를 진단하고 그 구조적 한계를 분석한다. 셋째, 영국의 연구우수성 평가(REF), 호주의 기술·사회기여도 평가(EI), 미국의 광범위한 영향(BI), EU 및 영국의 RRI 제도화 노력을 비교·검토한다. 이를 바탕으로 과학·기술·경제 성과 차원에 사회적 기여, 책임·신뢰, 미래지향적 가치 차원을 결합한 '한국형 NIS 수월성 스코어카드'를 핵심 결과로 제안하고, 장기 관점의 평가 문화 정착을 위한 정책 과제를 제시한다.

Biliary strictures arise from diverse benign and malignant etiologies, and accurate differentiation is pivotal for prognosis and treatment selection. Conventional endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP)-based sampling (brush cytology and forceps biopsy) suffers from limited sensitivity despite high specificity, leaving a substantial proportion as indeterminate biliary strictures. Peroral cholangioscopy (POCS) enables direct intraductal visualization and targeted biopsies, thereby enhancing diagnostic yield. This review summarizes technological evolution from fiber-optic mother–baby systems to digital single-operator cholangioscopy and direct POCS, as well as the integration of image-enhanced endoscopy and emerging widechannel scopes. Visual criteria for malignancy—tumor vessels, irregular granular or papillary/villous patterns, and friability—achieve high sensitivity and interobserver reliability with proposed classifications (Monaco, Mendoza). For cholangiocarcinoma, POCS-guided mapping biopsies precisely assess longitudinal intraepithelial tumor spread, informing R0 surgical planning. Randomized trials indicate higher or at least comparable sensitivity of POCS-guided biopsies relative to ERCP sampling, while novel forceps and larger working channels increase specimen size and reduce the number of biopsies. Artificial intelligence (AI) applied to POCS images shows promise for real-time risk stratification and improved targeting. Therapeutically, POCS guides intraductal lithotripsy with high clearance rates, and facilitates management in surgically altered anatomy in concert with endoscopic ultrasound-guided biliary drainage or transendosonographically/ guided created route procedure. Adverse events, chiefly pancreatitis and cholangitis, warrant attention to intraductal pressure control and CO2 insufflation. POCS has established an essential role in the diagnostic algorithm for biliary strictures; future advances will likely come from enhanced imaging, AI assistance, and next-generation digital cholangioscopes with larger biopsy devices.

Recently, changes in the electric vehicle transition policy have necessitated improved user acceptance by securing the competitiveness of electric vehicles over internal combustion engine vehicles. In particular, the importance of reliable condition diagnosis technology to prevent safety accidents such as battery pack fires has been receiving significant attention. However, lithium-ion battery packs, primarily used in domestic electric vehicles, require the development of battery pack health diagnosis technology that considers real-world driving characteristics, such as high energy density and irregular and incomplete charge/discharge patterns. This study utilized OBD-II data from 100 real-world electric vehicles to extract health indicators for assessing battery pack aging over time using IC curves. Using IC curves during charging, the most stable environment during real-world driving, key factors associated with battery pack aging were identified. The IC curves confirmed that aging increased with mileage from 30,000 km to 260,000 km, demonstrating the potential for developing integrated aging maps for the same vehicle model. Furthermore, this study is considered a practical tool for immediate condition assessment of electric vehicles without the need for additional equipment.

본 연구는 노인의 정보통신기술 활용 요인에 관한 국내 연구의 동향을 파악하고 노인 특성별, 서비스 유형별로 활용요인을 분석하기 위해 주제 범위 문헌고찰(Scoping Review) 방법을 활용해 연구를 수행하였다. 이 를 위해 2011년 1월부터 2025년 8월까지 발표된 등재학술지 논문들로서 60세 이상 노인을 대상으로 한 양적, 질적 연구를 분석에 포함한 결과 총 20편의 문헌이 선별되었다. 그 결과 고찰 문헌들은 노인의 정보통신기 술 활용 정도를 측정하기 위해 다양한 측정변수를 사용한 것으로 나타났다. 또한 고찰 문헌에서 활용한 정보통신기술 유형이 ICT 일부 유형에 치중해 있음을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구는 노인들의 ICT 활용을 예측하는 다양한 요인들을 체계적으로 분류하고 통합하여 노인들의 기술 수용에 대한 깊 이 있는 이해를 제공하고자 하였다는 점에서 의의가 있다.

본 연구는 RGB 카메라 기반 자세 추정 알고리즘을 활용하여 어깨 운동 중 보상 움직임을 실시간으로 검출하고, 관절 각도를 측정하는 디지털 트윈 재활 시스템을 구현하였다. 게임 인터페이스와 통합하여 실시간 바이오피드백을 제공하며, 파일럿 테스트 결과 사용자 만족도 4.3/5.0점을 기록하였다. 본 연구는 비접촉식 영상 분석 기술을 통한 접근성 높은 재활 게임 플랫폼의 가능성을 제시한다.

Bavachinin (BVC), a prenylated flavonoid from Psoralea corylifolia seeds, is a reported natural PPAR agonist, but its metabolic efficacy and potential skeletal effects are unclear. This study examined the functional actions of BVC across various metabolic, inflammatory, and skeletal systems. BVC moderately activated PPAR, enhanced aP2 expression, and promoted adipogenic differentiation in hMSCs and in a de novo fat pad model. In high-fat diet-induced obese mice, BVC improved glucose tolerance and insulin sensitivity, restored Ser273-dependent PPAR target gene expression, and inhibited PPAR phosphorylation at Ser273 without inducing TZD-like side effects such as fluid retention, cardiac hypertrophy, or ENaC upregulation. BVC also suppressed pro-inflammatory cytokine expression and nitric oxide production in adipocytes, macrophages, and adipose tissue. In contrast to its metabolic benefits, BVC inhibited the osteoblast differentiation of hMSCs and impaired bone regeneration in a rat calvarial defect model. Hence, BVC acts as a selective PPAR modulator with metabolic and anti-inflammatory benefits but has adverse skeletal effects, highlighting its therapeutic potential benefits but noting important safety considerations regarding its use.

본 연구는 AI 기반 채용의 활용 현황과 정책·제도, 기술·도구, 공정성·투명성, 성과·효과성을 중심으로 한국과 주요 글로벌 국가의 사례를 비교·분석하였다. 연구 결과, 글로벌 선진국은 AI 채용을 ‘고위험군’ 기술로 분류하여 편향 검증, 설명가능성, 인간 감독 등 엄격한 규제 체계를 구축하고 있었으며, 기술 활용 단계에서도 데이터 품질 관리와 공정성 확보를 위한 외부 감사가 활발히 이루어지고 있었다. 반면, 한국은 포괄적인 AI 기본법 제정에도 불구하고 채용 특화 규제가 부재하며, 편향 감사나 평가 로직 공개 의무가 없어 투명성과 신뢰성 확보에 한계가 있었다. 기술적 측면에서도 글로벌 기업들은 채용 전 과정을 AI로 통합·자동화하는 반면, 한국 기업은 상용 솔루션 중심의 초기 단계에 머물러 있었다. 성과 분석 결과, 글로 벌 기업들은 채용 효율성뿐 아니라 다양성 확대와 지원자 경험 개선 등 질적 성과를 보고했으나, 한국 기업들은 주로 채용 속도와 비용 절감에 성과가 국한되었다. 본 연구는 이러한 비교 분석을 통해 한국 기업의 AI 채용이 나아갈 정책적·기술적 방향성을 제시하며, 향후 연구에서는 산업별·직무별 AI 채용 효 과 분석과 정보 비대칭성 해소를 위한 질적 연구가 필요함을 제언한다.

This study investigates the applicability and feasibility of introducing lightweight safety helmets in industrial workplaces, with the aim of identifying subsequent research needs. Conventional industrial helmets often present limitations such as excessive weight, discomfort during prolonged use, and reduced compliance among workers—factors that may diminish protective performance and hinder the establishment of a strong safety culture. Recent advances in materials engineering and ergonomic design have renewed interest in lightweight safety helmets as a potential alternative capable of enhancing user comfort and improving wear-ability. To evaluate their practical adoption, this study examines the essential safety performance requirements of lightweight helmets, including impact absorption, durability, and structural stability, as well as their suitability across diverse work environments. Additionally, factors such as user acceptance, cost-effectiveness, and industry-specific operational demands are analyzed to determine the overall feasibility of implementation. Based on these multidimensional assessments, the study identifies key gaps and proposes future research directions necessary for the development, standardization, and field validation of lightweight helmets. The findings aim to provide foundational evidence to support the broader adoption of lightweight protective equipment and contribute to the advancement of worker safety in evolving industrial environments.

The proliferation of human activities in outer space has fostered technological progress while creating a serious challenge: space debris. This paper examines the legal complexities of active debris removal (ADR) as a means to reduce collision risks and ensure the long-term sustainability of space operations. ADR is now technologically feasible, but its implementation faces legal, technical, and economic hurdles. Current international law, notably the Outer Space Treaty and the Liability Convention, lacks explicit provisions on ADR responsibilities and liabilities, complicating cooperation and cost sharing. The absence of a universally accepted definition of space debris further hinders regulatory clarity and ownership issues. To address these challenges, the paper evaluates potential governance futures and proposes establishing a new international legal regime under the UN Committee on the Peaceful Uses of Outer Space. Modeled on institutions including the International Civil Aviation Organization, such a regime would clarify liability, set standards, and strengthen cooperation for sustainable space use.

본 논문은 장치론이라는 관점을 경유해 대중음악의 주체성 문제를 고찰한다. 그간의 대중음악 론에서 가장 핵심적이었던 개념은 이데올로기와 테크놀로지였으며, 이에 기반하여 ‘부정주의’ 와 ‘긍정주의’의 대립적 분파가 주를 이루었다. 이 상충하는 입장들은 환원론의 시각으로 귀결 된다는 공통점이 있었다. 대중음악이라는 범주의 특성상 복합적이고도 다양한 주체성의 문제가 등장하게 되는데, 환원의 방식으로 이는 해결되기 힘들다. 그렇기에 주체화의 이론인 장치론은 유용하다. 본고는 미셸 푸코를 계승한 조르조 아감벤의 장치론과 루이 알튀세르의 호명 이론을 접목하여 주체성이 점멸의 원리에 기반함을 논증하였다. 또한 사이먼 프리스를 위시로 하는 대중 음악 장치론의 사례들을 검토하였고 이들이 대체로 시론적 성격을 갖는다는 점을 확인하였다. 이 후에는 스포티파이와 같이 동시대 음악문화에서 가장 강한 영향력을 가지고 있는 디지털 플랫폼의 문제를 장치론적으로 논의하였다. 본고는 인공지능, 알고리즘, 바이럴성이 음악적 다양성을 약화 시키는 특유의 플랫폼적 주체화를 야기한다는 점에 동의하며, 이를 곧 ‘플랫폼-장치’로 명명할 수 있다고 제시하였다. 결론적으로 공연, 음반, 팬덤 등의 대중음악적 문화 실천이 플랫폼-장치에 대한 역-장치로 작용할 수 있다는 점과, 이것이 문화적 중층성과 점멸적 주체성의 수행이라고 논 하였다.

생성형 AI는 방대한 데이터를 기반으로 사용자의 요구에 부합하는 콘텐츠를 자동 생성함 으로써 창의성과 생산성을 동시에 향상시키고 있다. 구독경제 기반의 생성형 AI 서비스는 소비자와 기업 모두에게 혜택을 제공한다. 소비자는 높은 초기 비용 없이 지속적으로 서비스를 이용할 수 있으며, 기업은 반복적인 매출과 고객 데이터를 기반으로 서비스 품질을 고도화할 수 있다. 이와 같은 선순환 구조가 안정적으로 유지되기 위해서는 소비자의 지속적인 유료 구독이 필수적이다. 이에 본 연구는 생성형 AI 서비스에 대한 구독의도 형성 요인을 규명하기 위해 기술수용모델(TAM)과 어포던스(Affordance) 이론을 통합한 연구모형을 제시하고 실증 분석을 수행하였다. 생성형 AI 사용 경험이 있는 직장인 134명을 대상으로 온라인 설문 조사를 실시하였으며, 수집된 자료를 SPSS 27.0과 PROCESS macro를 활용하여 상관분석, 다중회귀분석, 그리고 매개효과 분석을 실시하였다. 분석 결과, 어포던스 요인 중 개인화된 도움 제공은 인지된 유용성과 인지된 용이성 모두에 유의한 영향을 미쳤고, 맥락 인지는 인지된 유용성에만 유의한 영향을 미쳤다. 반면 대화의 의인화는 두 인지 요인 모두에 유의한 영향을 보이지 않았다. 또한 인지된 용이성은 인지된 유용성에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 두 인지 요인은 모두 이용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 특히 이용의도는 구독의도에 가장 강력한 영향을 미치는 핵심 변수로 확인되었고, 인지된 유용성과 용이성은 이용의도를 매개로 구독의도에 간접적인 정(+)의 효과를 보였다. 본 연구는 생성형 AI와 구독경제의 융합이라는 새로운 소비 패러다임에 대한 이론적 기반을 제공함과 동시에, 사용자 경험 중심의 AI 서비스 설계 및 구독형 비즈니스 전략 수립에 실무적 시사점을 제시한다.