본 연구는 대학생의 불확실성에 대한 인내력 부족과 진로관여행동의 관계에서 경험회피와 계획된 우연기술의 매개역할을 검증하고자 하였다. 온라인 설문조사를 통해 총 230명의 데이터가 수집되었고, spss 29.0을 활용하여 기술통계와 상관분석을 실시하였다. 매개효과 검증을 위해 spss process macro에서 부트스트랩을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 불확실성에 대한 인내력 부족이 경험회피, 경험회피 와 계획된 우연, 계획된 우연과 진로관여행동 간의 관계에서 유의한 상 관이 나타났다. 둘째, 불확실성에 대한 인내력 부족은 경험회피와 계획 된 우연기술을 거쳐 진로관여행동으로 가는 경로가 유의한 것으로 나 타났다. 본 연구는 대학생의 불확실성에 대한 인내력 부족과 진로관여 행동 간의 관계에서 나타나는 경험회피와 계획된 우연기술의 역할을 검증한 것에 그 의의가 있다.

본 연구는 상선과 어선의 충돌사고를 예방하기 위한 인공지능(AI) 기반 충돌 회피 시스템의 도입을 위하여 해외 사례를 조사하 고 도입에 필요한 기술적 요소 고찰을 통해 구체적인 도입 방안을 제안하였다. 최근 10년간 발생한 상선의 해양사고 통계를 분석한 결과, 약 87%가 인적 과실에 기인함을 확인하였다. 기존의 충돌 예방 대책은 주로 선원 교육과 항해 규칙 준수에 초점을 맞추었으나, 인적 오류 를 완전히 배제하는 데에는 한계가 있었다. 이에 따라 AI 기반 충돌 회피 시스템의 도입이 해상 안전을 위한 효과적인 해결책으로 주목받 고 있다. 본 연구에서는 AI 기반 충돌 회피 시스템의 기술적 개념과 핵심 요소를 고찰하고, 해외 사례를 통해 시스템의 실효성을 검증하 였다. 또한 우리나라 해운업계의 현황을 분석하여 도입을 위한 절차와 방법을 제시하였으며, 기술 도입이 미치는 긍정적인 영향을 평가하 였다. 연구 결과, AI 기반 충돌 회피 시스템은 실시간 데이터 분석과 자율적 회피 기능을 통해 충돌 위험을 효과적으로 줄일 수 있음을 해외 사례 연구를 통해 확인하였다. 그러나 기술 개발, 법적 규제 정비, 산학연 협력 강화 등 도입을 위한 다양한 과제가 존재하며, 이를 해결하기 위한 정책적 지원이 필요함을 강조하였다. 본 연구는 선박 충돌사고 예방 등 해상 안전에 기여할 수 있는 실질적인 방안을 제시 함으로써 관련 분야의 학술적 및 실무적 발전에 이바지하고자 한다.

본 연구는 대학생의 타인 회피와 타인 갈등이 거부민감성에 미치는 영향이 어떠 한지를 검증하였고 그 검증된 결과를 중심으로 타인 회피와 타인 갈등이 대인관계 에서 회복될 수 있는 대안을 찾는 데 있다. 연구대상은 서울, 경기, 인천지역의 대 학생 250명이다. 연구문제는 첫째, 타인 회피는 거부민감성에 어떠한 영향을 미치 는가? 둘째, 타인 갈등은 거부민감성에 어떠한 영향을 미치는가? 이다. 이 연구문 제에 따라 분석된 결과는 다음과 같다. 첫째, 타인 회피는 거부민감성에 어떠한 영향을 미치는가? 에 관한 분석 결과에 서 타인 회피는 거부민감성에 유의한 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 거부민감 성은 자신이 거부당했다고 느낄 때, 타인에 대한 회피가 나타나게 되면, 친밀한 대 인관계를 형성하는데 장애 요인이 될 수 있고, 이는 왜곡된 인지·정서적 현상으로 나타날 수 있다. 타인 회피로부터 타인과의 친밀감을 형성할 수 있는 적응력과 그 상황을 잘 극복할 수 있는 인내심과 그 상황이 회복될 수 있는 탄력성을 기를 필요 가 있다. 둘째, 타인 갈등은 거부민감성에 어떠한 영향을 미치는가? 에 관한 분석 결과에 서 갈등이 발생하는 것은 다른 사람과 관계를 형성하고 자신의 기대와 목표, 다른 사람에 대한 바람이 깨어질 때 야기되는 상호 대립이다. 대인관계에서 발생하는 갈 등은 스트레스를 불러일으키게 되고 오해나 불신을 낳게 되어 관계가 단절되는 등 부정적인 결과를 가져오게 된다. 이러한 현상은 타인에 대한 인지·정서적 왜곡으로 인하여 발생할 수 있는 것으로서 이해와 수용, 배려와 용납 등 다른 사람과의 친밀 한 관계를 유지할 수 있도록 지원해야 한다.

선박의 안전운항에서 충돌회피는 핵심적인 요소이며, 자율운항선박의 출현과 인공지능 기술의 발전에 따라 충돌회피 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 충돌회피 기준 설정에는 객관적인 기준이 없어 어려움이 있으며, 국제해상충돌예방규칙 17조에서도 유지 선박의 충돌회피협력 동작 시점이 명확히 정의되지 않아 실무적인 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 Lee and Furukawa(2022)는 새로 운 충돌평가 모델인 CDC(Computed Distance at Collision)를 제안하였으며, 이 모델은 두 선박 간의 충돌 위험을 정확하게 평가하는 데 기여 하였다. 본 연구는 기존 CDC의 한계를 보완하고 실용화를 목표로, 선박의 기준좌표를 GPS 안테나 위치로 개선하여 충돌평가의 실용성을 높이고자 한다. 시나리오로 부산 신항과 통영 입항 구간을 선택하여 개선된 CDC를 적용한 결과, 두 선박 간 충돌 회피의 구체적인 시점 을 정량적으로 도출하였다. 본 연구의 결과는 VTS의 선박 관제에 실질적인 도움을 제공할 수 있는 데이터로 활용될 수 있으며, 향후 선박 운항 안전성을 높이는 데 기여할 것이다.

운전 시뮬레이션을 통해 3-수준 자율주행 중 차량 전방에 장애물이 출현하는 상황에서 서로 다른 연령대의 운전자 들이 보이는 제어권 전환 반응시간과 상황인식, 그리고 차량통제 수행에서의 차이를 장애물 회피 이전(before the obstacle avoidance: BOA)과 이후(after the obstacle avoidance: AOA) 구간으로 구분하여 분석하였다. 본 연구의 결 과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 실험참가자들의 상황인식은 AOA 구간에 비해 BOA 구간에서, 그리고 청년운전자 집단에 비해 고령운전자 집단에서 더 낮았는데, 이러한 경향은 AOA 구간에 비해 BOA 구간에서 더 뚜렷하였다. 둘째, 제어권 인수 시간은 청년운전자 집단에 비해 고령운전자 집단에서 유의하게 더 느렸다. 셋째, 네 가지 차량통 제 측정치 모두에서 BOA 구간보다는 AOA 구간에서, 그리고 청년운전자 집단보다는 고령운전자 집단에서 더 저하 된 수행이 관찰되었으나 차량통제 수행에서의 연령집단간 차이는 BOA 구간보다는 AOA 구간에서 더 컸다. 이러한 결과는 자율주행 중 제어권을 인수받아 수동으로 운전하여 장애물을 회피하는 상황에서 운전자의 상황인식과 차량 통제는 BOA 구간과 AOA 구간에 따라 달라질 수 있음을 시사한다.

In this article, improvement of heat screen failure for battle tank is proposed. The heat screen applied to protect a cam sensor from engine heat was cracked by vibrations generated in the engine. To solve this problem, the configuration of the heat screen was changed to a structure that can avoid engine vibration levels. The improved heat screen has first mode frequency at 4,000 RPM band outside the main operating range of the engine, and heat dissipation is at the same level as conventional heat screen. As a result, the improved heat screen secured reliability by improving vibration effects by approximately 163% while maintaining heat dissipation performance.

In this study, we attempted to examine how the management commitment and safety communication affect the safety behavior of flight crew members while performing their duties. In addition, we attempted to examine how the individual cultural values ​​of each flight crew are involved and influenced in such influence relationships. As a result of the study, among the sub-variables of safety behavior, the relationship between commitment to safety compliance and communication was found to have no statistically significant effect (∆R2 = .049, p = .5), and the relationship between commitment to safety participation and communication was found to had a statistically significant effect (∆R2 = .088, p < .001). As a result of examining the moderating effect of individual culture values ​​in the relationship between commitment to safety participation and communication, the moderating effect of uncertainty avoidance (β = .256, p < .05) showed statistically significant results, and management's commitment/communication The interaction effect between and uncertainty avoidance had a statistically significant effect when uncertainty avoidance was low, but was not statistically significant when uncertainty avoidance was high.

This study tests the influence of multi-visual dimensions and textual features of electronic word-of-mouth (EWOM) on its perceived helpfulness on a sample from Saudi Arabia. This investigation is conducted in the context of Twitter through an online factorial experiment. The design incorporates a 3 (visual inclusion to text: with product-only photo, with product and face photo, without product photo) × 3 (EWOM valence: positive, positive and negative, and negative) between-subjects experiment (n = 540). It is concluded that when evaluating EWOM helpfulness, pictures do in fact contribute substantial value. For females, this effect is more pronounced when the EWOM is two-sided at the product-only photo level, and when EWOM is negative at the product with a face photo level. Thus, this study adds to the body of existing theories by arguing that EWOM helpfulness largely depends on how the textual and visual features of EWOM are communicated.

The capability for Artificial Intelligence in the beauty industry is enormous, as customers are demanding increasingly customized offers that only these strategies can offer. However, there is still a scarcity of empirical research on customer experiences enabled by AI, which highlights this research's relevance, which we intend to bridge.

Ship collision accidents not only endanger the safety of ships and personnel, but also may cause serious marine environmental pollution. To solve this problem, advanced technologies have been developed and applied in the field of intelligent ships in recent years. In this paper, a novel path planning algorithm is proposed based on particle swarm optimization (PSO) to construct a decision-making system for ship's autonomous collision avoidance using the process analysis which combines with the ship encounter situation and the decision-making method based on ship collision avoidance responsibility. This algorithm is designed to avoid both static and dynamic obstacles by judging the collision risk considering bad weather conditions by using BP neural network. When the two ships enter a certain distance, the optimal collision avoidance course and speed of the ship are obtained through the improved collision avoidance decision-making method. Finally, through MATLAB and Visual C++ platform simulations, the results show that the ship collision avoidance decision-making scheme can obtain reasonable optimal collision avoidance speed and course, which can ensure the safety of ship path planning and reduce energy consumption.