본 연구는 대한민국은 2025년 노인 인구가 전체의 20%를 넘어서는 초고령사회로의 진입 을 앞두고 있으며, 이는 유례없는 속도의 인구학적 변동이다. 본 연구는 이러한 급격한 고령화 속에서 심화되는 노인의 경제적 빈곤, 건강 악화, 사회적 고립 문제를 해결하기 위해 기존 소 득 보장 중심 복지 정책의 한계를 비판적으로 분석하고, 4차 산업혁명 기술을 접목한 새로운 복지 패러다임을 제시하는 데 목적이 있다. 본 연구는 이은미의 선행 연구를 바탕으로 노인의 ‘경제적 자립’을 단순한 소득 확보가 아닌, 건강 관리, 디지털 역량, 사회적 관계망이 결합된 ‘포괄적 삶의 영위 능력’으로 재정의하였다. 분석 결과, 한국 노인 빈곤의 특성은 부동산 자산 편중과 현금 흐름 부족(Asset-rich, Cash-poor)의 불일치에 기인하며, 현재의 공익형 단기 일자리 정책만으로는 이러한 구조적 문제를 해결하는 데 한계가 있음이 규명되었다. 또한, 디지털 기술의 가속화가 노인의 일상생 활과 경제 활동에 새로운 진입 장벽으로 작용하는 ‘디지털 소외’ 현상이 자립을 저해하는 주요 요인으로 지목되었다. 이에 대한 대안으로 본 연구는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇 등 4차 산업혁명 핵심 기술을 활용한 ‘기술 기반 복지(Welfare Tech)’ 전략을 제안한다. 구체 적으로 ▲AI 돌봄 로봇과 IoT 센서를 활용한 24시간 통합 돌봄망 구축 ▲주택연금 활성화를 통한 자산의 현금 흐름화 ▲노인 맞춤형 ‘AgeTech’ 산업 육성 ▲생존권을 위한 필수 역량으로 서의 디지털 평생교육 체계 마련을 4대 핵심 과제로 제시하였다. 특히 본 연구는 3단계 이행 로드맵을 통해 기술기반 복지 실현의 구체적 시간표를 제시하고, 윤리적 쟁점과 법적 과제를 체계적으로 정리했다. 결론적으로 본 연구는 기술 혁신과 복지 시스템의 융합을 통해 노인을 부양의 대상에서 자립적 주체로 전환하는 지속 가능한 초고령사회 대응 모델을 정립하였으며, 이를 글로벌 표준으로 수출할 수 있는 한국형 복지 리더십 모델을 제안한다.

This study explored the effectiveness and areas for improvement of regional global game centers through in-depth interviews with experts in the game industry. The expert interviews revealed a generally negative perception regarding the current effectiveness of these centers. Nevertheless, the majority of experts argued for the continued existence of regional global game centers. Perspectives were offered suggesting that the high performance attributed to the Seoul metropolitan area might be an illusion created by a few large corporations, and that the role of regional global game centers is crucial in the current market structure where indie games are gaining prominence. Furthermore, the phenomenon of Seoul-based companies relocating to regional areas could have a positive effect by allowing developers with the will and experience in game development to remain in the industry and thrive in local regions. As for improvements, increasing the expertise and fairness of evaluation committees and developing and applying innovative evaluation metrics that reflect the unique characteristics of the game industry, rather than outdated quantitative performance indicators (KPIs), were prioritized. Specifically, given that games do not generate revenue during their development period and create high value with a small number of personnel, the experts criticized uniform metric targets like sales or new hires, stating they lead to superficial game development and marginalize promising small-scale companies.

본 연구에서는 Romanoff(1957)의 실측 데이터를 사용하여 머신러닝 기반 상수도관의 부식 깊이를 예측하였다. 이를 실제 상수도관망에 적용하여 누적피해도를 분석하였다. 예측한 부식깊이를 사용하여 누적피해도를 분석하였으며 MCS(Monte Carlo Simulation)를 적용한 누적피해도와 비교 분석하였다. 부식깊이 예측모델에 따른 부식깊이를 분석한 결과 MLP-ReLU 모델이 가장 부식속도가 가장 빠르며 MLP-sigmoid가 가장 부식속도가 느렸다. 천안시 신방동과 성환읍 상수도관망에 MCS를 적용한 누적피해도 분석법과 머신러닝을 적용한 누적피해도를 비교 분석하였다. 신방동에서는 두 분석법 모두 2번 상수도관이 먼저 사용 한계에 도달하였으며 성환읍에서는 4번 상수도관이 가장 먼저 사용 한계에 도달하였다. 사용 한계에 가장 먼저 도달한 상수도관은 다른 상수도관보다 사용 년수가 오래되었거나 수압이 높은 것으로 확인되었다. MCS를 적용한 누적피해도 분석 결과 신방동의 경우 45년 만에 사용 한계를 초과한 반면 성환읍의 경우 47년 만에 사용 한계를 초과했다.

This study explores the operational challenges of emerging fashion designers in South Korea through in-depth interviews. The findings reveal significant challenges across key components of brand operation: product and image development, production, sales, promotion, and finance. Designers sought to express original narratives through their collections each season but encounter significant obstacles, such as limited production capacity, lack of marketing resources, and financial instability. Small order volumes hinder securing manufacturers, forcing designers to reinvest most revenue into sample development, with little left for labor or growth. Based on these insights, the study proposes three strategies to strengthen designer brand growth. First, it is necessary to ensure the efficient operation of numerous institutions and associations in Korea through systematic and continuous support at each stage of their programs. Each institution and association should independently run their own separate support programs to improve their expertise, optimizing the government’s limited budget. Second, adopting an agency model for emerging fashion designers, similar to entertainment agencies, can be effective. In this model, agency-affiliated celebrities act as muses for clothing lines and merchandise, enhancing sales via strategic promotion and marketing while encouraging mutual growth through revenue sharing. Third, the Korean fashion designer industry’s distribution structure needs reform.

The purpose of this study is to measure and analyze the number of chest compressions, chest compressions, depth of chest compressions, ventilation, duration of interruption, and accuracy in college students when eyewitness cardiac arrest occurs. The results of the experiment are as follows.(1) The result of the difference in the number of chest compressions was that A was a 20-year-old woman with an average of 114 chest compressions. E was a 22-year-old man with 96 chest compressions, and J was a 24-year-old woman with 109 chest compressions. (2) The result of the difference in chest compressibility depth was that A was a woman in her 20s with an average chest compression depth of 5.0 to 5.2 cm, E was a man in his 20s with an average chest compression depth of 5.0 to 5.4 cm, and J was a woman in her 20s with an average chest compression depth of 5.1 to 5.5 cm. (3) Ventilation was performed for A, E, and J. (4) CPR discontinuation time (second) was performed for a 20-year-old woman for 0 seconds, E was for a 22-year-old man for 5 seconds, and J was a 24-year-old woman for 5 seconds or less. (5) CPR accuracy was found to be 95.2% for a 20-year-old woman, E was found to be a 22-year-old man for 79.6% for a 22-year-old man, and J was found to be 86% for a 24-year-old woman on average. In order to properly cope with an emergency situation in which cardiac arrest occurs, it is confirmed that CPR practice should be sufficiently performed in advance to improve the accuracy of cardiac pressure, and CPR should be performed when cardiac arrest patients occur by maintaining skills through steady retraining.

목적 : 본 연구에서는 회절격자가 광원의 깊이에 따라 회절영상을 주기적으로 생성하는 광학적 특성을 이용하여 중간 범위의 깊이를 측정할 수 있는 시스템을 연구하였다. 방법 : 첫 번째로 회절격자 영상시스템을 기하광학적으로 분석합니다. 두 번째로 회절격자의 주기적인 결상특성 을 파동광학적으로 분석하였다. 세 번째로 주기적인 함수사이의 콘볼루션 특성을 이용하여 깊이에 대응하는 공간주 기를 도출하였다. 네 번째로 1 m에서 4 m까지 1 m마다 타켓을 설치한후 회절격자, 카메라, 레이저로 구성된 회절 격자 영상시스템을 이용하여 회절영상을 획득하는 광학실험을 수행하였다. 다섯 번째로 첫 번째 과정에서 세 번째 과정까지 수행한 이론적 분석을 네 번째 과정에서 획득된 회절영상에 적용하여 깊이측정을 수행하였다. 마지막으로 결과 분석을 통해 시스템의 깊이해상도를 도출하였다. 결과 : 깊이 측정 실험을 수행하였고 제안된 방법의 타당성을 검증하였다. 회절영상배열의 공간주기는 타겟물체 와 회절격자사이의 거리가 멀어질수록 증가한다, 그러나 그 증가하는 비율은 물체거리에 반비례하였다. 결론 : 회절격자의 특성을 응용한 깊이 측정 시스템을 제안하였으며 이론분석과 광학실험을 통해 타당성을 검증 하였다.

본 연구는 외부 환경 조건에 따른 줄눈 콘크리트 포장의 상·하부 상대습도 차이를 분석하기 위해 실험 데이터를 활용 한 유한요소해석을 수행하였다. 실험은 300mm × 260mm × 2000mm 크기의 콘크리트 시편을 대상으로 진행되었으며, Strain gauge를 이용해 상·하부 변형률을 측정하고, LVDT 센서를 통해 상단부 연직 변위를 기록하였다. 항온항습기를 이용해 온도를 25°C로 유지한 상태에서 상대습도를 65%, 35%, 35% + 풍속(약 4 m/s)의 세 가지 조건으로 설정하여 실 험을 진행하였다. 구조해석은 ABAQUS를 이용하여 수행하였으며, 하부 상대습도를 100%로 고정한 상태에서 상부 상대습도를 도출하는 방법을 적용하였다. 직접적인 상대습도 도출 시 곡률을 일정하다고 가정해야 하는 문제가 발생하여, 응력해석을 기반으 로 등가선형온도차(ΔT)를 적용하는 방식을 채택하였다. ABAQUS에서 깊이 260mm에 대해 선형 ΔT 값을 부여하여 열 변형을 유도하고, 이를 실험값과 비교하여 조정한 후 최종적으로 ΔT 값을 상대습도로 변환하였다. 그 결과, 시간에 따른 상부 상대습도의 변화를 도출할 수 있었으며, 외부 환경 조건(습도 및 풍속)에 따른 상대습도 변화 경향을 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 수분 확산 해석 연구 및 국내 환경을 반영한 JCP 상대습도 변화 모델 개발에 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

The purpose of this study was to enhance the correlation between the dependent and independent variables in a prediction model of pavement performance for local roads on Jeju Island by applying K-means clustering for data preprocessing, thereby improving the accuracy of the prediction model. Pavement management system (PMS) data from Jeju Island were utilized. K-means clustering was applied, with the optimal K value determined using the elbow method and silhouette score. The Haversine formula was used to calculate the distances between the analysis sections and weather stations, and Delaunay triangulation and inverse distance weighting (IDW) were employed to interpolate the magnitude of the influencing factors. The preprocessed data were then analyzed for correlations between the rutting depth (RD) and influencing factors, and a prediction model was developed through multiple linear regression analysis. The RD prediction model demonstrated the highest performance with an R² of 0.32 and root-mean-square error (RMSE) of 1.48. This indicates that preprocessing based on the RD is more effective for developing an RD prediction model. The study also observed that the lack of pavement-age data in the analysis was a limiting factor for the prediction accuracy. The application of K-means clustering for data preprocessing effectively improved the correlation between the dependent and independent variables, particularly in the RD prediction model. Future research is expected to further enhance the prediction accuracy by including pavement-age data.

도로포장의 노면 마찰력은 노면 조직 특성에 큰 영향을 받으며, 이를 예측하기 위한 인자로써 MTD(Mean Texture Depth, 평균 노면 조직 깊이)를 주로 사용한다. 그러나 MTD는 노면 특성 중 노면 조직의 깊이만을 나타내므로 여러 요인이 복합적으로 구성되어 있는 노면 조직 특성을 포괄적으로 설명할 수 없다. 이에 선행 연구에서는 다양한 노면조직 특성을 반영하여 보다 적합한 마찰력 예측 식 을 제안하고자 하였다. 노면 마찰력에 영향을 미치는 노면 조직 특성을 정량화하기 위하여 3D 프린팅 시편을 제작한 후 BPT(British Pendulum Tester)를 이용해 노면 마찰력(BPN; British Pendulum Number)을 측정하였다. 선행 연구를 통하여 노면 마찰력에 영향을 미치 는 노면 조직을 MTD, EAN(Exposed Aggregate Number, 골재노출도) 및 골재 형상으로 선정하였으며, 이를 포함한 노면 마찰력 예측 식 을 제안하였다. 그러나 3D 프린팅 시편을 사용하여 제안한 노면 마찰력 예측식의 경우 이상적인 노면조직 특성에 기반하여 제안된 것 으로 실제 현장에서의 노면 조직 특성과 비교 및 검증이 이루어져야 한다. 이에 3D 프린팅 시편을 기반으로 개발된 노면 마찰력 예측 식의 현장 적용성 평가를 위하여 EACP(Exposed Aggregate Concrete Pavement), 밀입도 및 개립도 아스팔트 콘크리트 포장에서 188개의 노면 조직 데이터를 측정하였다. 현장 측정 데이터와 3D 프린팅 시편을 기반으로 개발된 노면 마찰력 예측 식을 비교 검토한 결과 MTD, EAN 및 골재 형상은 노면 마찰력 예측에 있어서 유의미한 지표로 사용될 수 있는 것으로 확인하였다.

과거 유목민족의 경제행위는 가축을 기르는 유목과 약탈적 교환 행위로 설명할 수 있다. 지극히 전문화된 경제행위로서의 유목을 하는 유목민은 가축과 가축 부산물만을 생산할 수 있으므로 정주 사 회에서 생산하는 농작물이나 생활필수품이 있어야 한다. 필요한 제품과 생산한 제품을 교환하는 교환 비율은 유목민에게 매우 불리한 조건이었기에 유목민들은 약탈을 감행함으로써 불리한 교환 비율을 개선했다. 현대 몽골에서 유목은 더 이상 주력산업이 되지 못하고 있으며, 과거 유목이 행해졌던 지역 에서 광업과 관광업 등이 행해지고 있다. 그리고 소수의 도시에 인구가 집중하고 있으며 집중되는 인구 로 인하여 도시지역에 각종 산업이 입지하고 있다. 이에 따라서 유목지역에 대한 현대적 의미에서의 지역 경제학적 논점들을 확인해 볼 수 있다. 지역간 자원 배치의 문제, 지역별 성장과 자원의 문제, 경제주체 간의 입지 문제를 이 연구에서는 확인할 수 있다.

현상학 연구는 질적 연구방법 중에서도 현상의 이면을 밝혀 그 본질을 도출하는 방법론이다. 이런 본래 의 현상학적 연구의 취지를 살려 연구의 성격에 맞춰 현상의 본질을 드러낼 수 있는 다양한 현상학적 방법 론이 적용될 필요가 있다. 하지만 현상학적 방법론은 현실적으로 지오르지(Giorgi)와 반마넨(Van Manen) 의 방법론에 치우쳐 있는 실정이다. 이런 문제의식을 바탕으로 본 연구자는 청소년의 학교폭력 경험에 적용 한 현상학적 자기평가방법의 분석방법을 고찰했다. 이 방법론은 환원과정이 4단계로 구체적이어서 현상학 의 본래 취지인 본질에 도달하는데 적합하다고 생각한다. 구체적으로 학교폭력 피해학생의 심층인터뷰를 활용해 현상학적 자기평가방법의 환원과정을 이 연구에서 보여주었다. 이 현상학적 자기평가방법은 사회복 지학이나 사회학에서 다루는 현상의 본질을 파악하기에 적합한 연구방법이라 할 수 있다.

해상풍력발전 시장의 성장과 함께 해상풍력발전기 설치 선 시장에 대한 기대감이 커지고 있다. 해상풍력발전 시장 내 2030년까 지 약 100척의 설치 선이 필요할 것으로 전망되고 있다. 척당 가격이 3,000∼4,000억 원이라서 일반 운반선보다 고부가가치 시장이다. 특 히, 풍력발전기 용량이 11MW 이상의 대형 설치 선의 수요가 커지고 있다. 중국을 중심으로 아시아 해상풍력발전기 시장의 급성장으로 이 지역에서 운용 가능한 설치 선에 대한 발주에 대한 협의가 많다. 아시아권역 대부분의 해저 지질은 지지 반력이 작은 점토층으로 구성되 어 있다. 이러한 특성에 의해서 설치 선이 작업을 위해 수면 밖으로 오르고 내림 시 스퍼드캔(Spudcan)과 레그(Leg)의 관입 깊이가 크게 발 생한다. 연구에서는 최소 3m에서 최대 21m까지 관입 변수를 이용하여 관입 깊이에 따른 고유 진동 주기, 레그의 구조 안전성 평가 그리고 전복 안전성 지수를 평가하였다. 관입 깊이가 증가하면 고유 진동 주기가 짧아지고, 레그의 모멘트 길이가 짧아져서 구조 강도의 여유 치 가 증가한다. 모든 입사각에서 전복 모멘트에 대해 안전하며, 최댓값은 270도에서 발생한다. 본 연구를 통하여 검토된 조건들은 연약 지반 에서 설치 선의 운용 절차서를 작성 시 관입 깊이에 따라서 레그를 어떻게 운용해야 하는지 판단할 수 있는 중요한 자료로 활용할 수 있 다. 결론적으로 관입 깊이에 따른 레그 구조 안전성을 정확히 파악하는 것은 설치 선의 안전과 직결된 문제이다.

Friction stir spot welding (FSSW) is a solid-state joining process and a rapidly growing dissimilar material welding technology for joining metallic alloys in the automotive industry. Welding tool shape and process conditions must be appropriately controlled to obtain high bonding characteristics. In this study, FSSW is performed on dissimilar materials AA5052-H32 aluminum alloy sheet and SPRC440 steel sheet, and the influence of the shape of joining tool and tool insertion depth during joining is investigated. A new intermetallic compound is produced at the aluminum and steel sheets joint. When the insertion depth of the tool is insufficient, the intermetallic compound between the two sheets did not form uniformly. As the insertion depth increased, the intermetallic compound layer become uniform and continuous. The joint specimen shows higher values of tensile shear load as the diameter and insertion depth of the tool increase. This shows that the uniform formation of the intermetallic compound strengthens the bonding force between the joining specimens and increases the tensile shear load.

This study investigated the effects of exposure frequency, depth of processing, and activity repetition types on vocabulary learning. In total, 78 South Korean fifth-grade students were divided into four conditions. Students in each condition were asked to read a passage with four of the eight target words (exposure: four times) and the other four words (exposure: once) for three days, and to perform the vocabulary activities assigned to each condition. According to the results, exposure frequency and activity repetition type had significant effects on vocabulary learning. Activity repetition type also had a significant interaction effect with exposure frequency and depth of processing. Notably, presenting a word 12 times (4x3) in reading intervals had a more positive impact on vocabulary learning than presenting it three times (1x3), particularly when different vocabulary activities were repeated. Meanwhile, when the same activity was repeated, an activity with a higher depth of processing was more effective for vocabulary learning.

With the increasing number of aging buildings across Korea, emerging maintenance technologies have surged. One such technology is the non-contact detection of concrete cracks via thermal images. This study aims to develop a technique that can accurately predict the depth of a crack by analyzing the temperature difference between the crack part and the normal part in the thermal image of the concrete. The research obtained temperature data through thermal imaging experiments and constructed a big data set including outdoor variables such as air temperature, illumination, and humidity that can influence temperature differences. Based on the collected data, the team designed an algorithm for learning and predicting the crack depth using machine learning. Initially, standardized crack specimens were used in experiments, and the big data was updated by specimens similar to actual cracks. Finally, a crack depth prediction technology was implemented using five regression analysis algorithms for approximately 24,000 data points. To confirm the practicality of the development technique, crack simulators with various shapes were added to the study.