본 연구는 CIPP 평가모형을 적용하여 공동연구 프로그램을 대학원생 관점에서 평가하였다. 연구 대 상은 프로그램 참여 대학원생 15명이며, 방문연구 직후 실시한 대면 인터뷰 자료(15명)와 CIPP 평가모 형에 기반한 설문 18문항(7점 리커트 척도) 및 서면 인터뷰 11문항 응답자료(각 13명)를 수집·분석하 였다. 설문 분석 결과, 영역별 평균은 상황(Context) 6.00점, 투입(Input) 5.25점, 과정(Process) 5.71 점, 산출(Product) 5.95점으로 CIPP 네 영역 전반에서 대체로 긍정적 인식을 보였다. 상황 영역에서는 프로그램 필요성과 개인의 연구·학습 요구의 적합성이 높았고, 대학 간 공동연구·교류 경험을 통해 연구 수준 제고와 타 기관 연계 경험 보완을 기대하였다. 투입 영역은 운영 체계에 대한 평가는 긍정적이었 으나 일정·자원 지원 방식에서는 참여자 간 체감 차가 확인되었다. 과정 영역에서는 활동의 유익성과 몰입도가 높았으나 행정 지원 지연 문제가 일부 제기되었다. 산출 영역에서는 역량 향상, 네트워크 유 지, 진로 영향이 높게 평가되었다. 본 연구는 다기관 공동연구를 ‘교육 프로그램’ 관점에서 조망하여, 과 정과 맥락을 포함한 평가의 필요성을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

목적: 본 연구의 목적은 고화질로 인쇄된 사진 형태의 모형안을 이용하여 실시간 영상 기반 안구운동 측정 장비를 개발하고, 반복 측정 실험을 통해 동공 중심 검출 알고리즘의 안정성과 신뢰도를 정량적으로 평가하는 것이다. 기존 상용 eye-tracking 시스템에 비해 저비용 하드웨어와 오픈소스 소프트웨어만으로 구축 가능한 장비의 초기 성능을 검증하고자 하였다. 방법 : XIMEA 고속 카메라를 기반으로 적외선 조명 및 실시간 영상 처리 알고리즘을 구성하여 동공 영역을 검 출하고 중심 좌표(x, y)를 추적하였다. 모형안을 고정된 거리에서 촬영한 후, 동일한 환경에서 10회 반복 측정을 수행하였다. 각 반복 측정은 900프레임으로 구성되었으며, 총 9,000프레임의 동공 영상 데이터를 수집하였다. 동 공 중심 검출 성공률을 산출하였으며, 반복 측정 간 중심 좌표의 변동성을 표준편차로 정량화하여 알고리즘의 안정 성을 평가하였다. 결과 : 총 9,000프레임 중 동공 중심 검출 성공률은 평균 97.3%를 나타냈다. 반복 측정 간 중심 좌표의 변동성 은 x축 표준편차 0.46±0.05 pixel, y축 표준편차 0.52±0.04 pixel로 측정되었으며, 모든 조건에서 중심 좌표의 표준편차가 1 pixel 미만을 유지하였다. 시간 분포 시계열 분석 결과, 중심 좌표는 특정 방향으로의 점진적인 위치 편향이 거의 관찰되지 않았으며, 중심 주변에 밀집된 분포를 보였다. 결론 : 본 연구에서 개발한 실시간 안구운동 측정 장비는 모형안 기반 반복 측정 실험에서 높은 동공 검출 성공 률과 우수한 반복 측정 안정성을 보여주었다. 저비용 장비 구성과 자유로운 알고리즘 수정 가능성은 연구 단계의 eye-tracking 시스템 개발에 유리한 장점을 제공하며, 향후 사람 대상 연구 이전의 초기 장비 검증 모델로 활용 가능하다. 또한 동공 중심뿐만 아니라 동공 지름 변화, 홱보기 검출 등 다양한 시기능 분석 지표로 확장할 수 있는 기술적 기반을 마련하였다.

This study aims to develop and evaluate a GPT-based English learning system that creates reading materials tailored to the Korean middle school first-grade English curriculum. To this end, this study adopted OpenAI’s MyGPTs platform and created the AI system through eight different developmental versions by iterating prompts and uploading relevant knowledge files. To evaluate its linguistic appropriateness, this study generated reading passages at three difficulty levels (low, medium, high) and compared them with eight textbook texts using seventeen key indices from Coh-Metrix 3. The results show that GPT-generated texts at the medium level most closely resembled actual textbook passages in sentence count, syntactic simplicity, lexical familiarity, and overall readability. Low-level outputs achieved the highest readability and concreteness scores, indicating suitability for beginner EFL learners, while high-level outputs featured greater syntactic complexity, longer sentences, and richer lexical diversity. The study also identified limitations in GPT’s consistent adherence to prescribed difficulty parameters, text-type variety, and adaptive difficulty adjustment based on learner performance.

본 연구는 Abaqus/Explicit을 이용한 GFRP 볼트의 체결 거동을 해석적으로 평가하고, 마찰계수(0.15, 0.175, 0.20)와 제 조공법(Pultrusion, Filament Winding)이 손상 개시에 미치는 영향을 분석하였다. 손상 개시는 Hashin 파손 지수 중 하나라도 1 이상이 되는 시점으로 정의하였다. Pultrusion 볼트는 모든 조건에서 수지의 인장으로 손상이 개시되었고, 마찰계수가 증가할수록 개시 시간은 감소하였다(0.8369초, 0.6564초, 0.4998초). Filament Winding 볼트는 손상 개시 시간이 마찰계수에 상대적으로 둔감 (0.5143–0.6026초)한 반면, 인장 관련 지수는 마찰계수 증가에 따라 상승하여 0.175에서 최대를 보였다. 마찰계수 0.15에서는 두 공법 모두 수지의 인장으로 손상이 개시되며 Filament Winding이 Pultrusion보다 더 이르게 개시하였다. 0.175에서는 Filament Winding의 손상이 다소 빠르게 개시하였으나 섬유-인장 지수가 1에 도달하였을 때, 수지-인장, 수지-압축에 대한 지수가 1에 근접하 는 양상이 나타났다. 0.20에서는 두 공법 모두 수지의 인장으로 손상이 개시되며 Pultrusion이 소폭 더 빨랐다. 응력–시간 그래프에서 Pultrusion은 횡방향 인장 상승과 면내 전단의 결합에 좌우되고, Filament Winding은 전단 지배 거동이며 마찰계수에 따라 손상 거동이 전환될 수 있음을 보여준다. 이러한 결과는 마찰 관리와 나사산의 구조가 GFRP 체결부 신뢰성의 핵심 설계 변수임을 시사하며, 예정된 실 규모 체결력 실험으로 시뮬레이션을 검증⋅보정할 계획이다.

본 연구는 대표적인 병렬영상기법인 SENSE와 Compressed SENSE의 성능 차이를 알아보기 위해 동일한 조건하에 팬텀 실험을 통해 성능을 비교 분석하였다. 연구방법은 인공물이 발생하지 않는 1.0 가속 인자를 기준으로 5.0까지 0.5 간격씩 두 가지 기법 별 가속인자 변화에 따른 팬텀 영상을 획득한 후, 방사선사 30명이 5점 척도로 영상을 평가하여 유의한 차이가 있는지 판단하였다. 연구결과 Compressed SENSE는 SENSE에 비해 가속 인자를 증가시 킬수록 시간 단축 효과가 크고, 영상 품질 유지 능력이 우수하여, T1 강조영상은 2.5(SENSE는 1.5), T2 강조영상 은 2.0까지(SENSE는 1.5) 인공물이 발생하지 않은 영상을 획득할 수 있었다. 이는, Compressed SENSE가 가속 인자를 증가시킨 고속 촬영 환경에서도 영상 품질의 저하를 상대적으로 억제할 수 있음을 의미한다. 따라서 이러한 Compressed SENSE의 특성을 잘 활용한다면 움직임에 민감한 환자나 촬영 시간이 제한적인 임상 환경에서 유용하 게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Machine learning (ML) techniques have been increasingly applied to the field of structural engineering for the prediction of complex dynamic responses of safety-critical infrastructures such as nuclear power plant (NPP) structures. However, the development of ML-based prediction models requires a large amount of training data, which is computationally expensive to generate using traditional finite element method (FEM) time history analysis, especially for aging NPP structures. To address this issue, this study investigates the effectiveness of synthetic data generated using Conditional Tabular GAN (CTGAN) in training ML models for seismic response prediction of an NPP auxiliary building. To overcome the high computational cost of data generation, synthetic tabular data was generated using CTGAN and its quality was evaluated in terms of distribution similarity (Shape) and feature relationship consistency (Pair Trends) with the original FEM data. Four training datasets with varying proportions of synthetic data were constructed and used to train neural network models. The predictive accuracy of the models was assessed using a separate test set composed only of original FEM data. The results showed that models trained with up to 50% synthetic data maintained high prediction accuracy, comparable to those trained with only original data. These findings indicate that CTGAN-generated data can effectively supplement training datasets and reduce the computational burden in ML model development for seismic response prediction of NPP structures.

Alcohol is metabolized to acetaldehyde and acetate mainly by alcohol dehydrogenase (ADH) and aldehyde dehydrogenase (ALDH). Acetaldehyde accumulation is a key factor in hangover symptoms and alcohol-induced toxicity. In this study, we have investigated the effects of a Morning Care series on ethanol and acetaldehyde metabolism in male and female mice. Blood ethanol and acetaldehyde concentrations, ADH and ALDH activities in the blood and liver, and hepatic gene expression were measured at multiple time points after ethanol administration. EX PREMIUM, a hangover-relief beverage developed by Dong-A Pharm, significantly reduced blood ethanol and acetaldehyde concentrations and enhanced ADH and ALDH activities, accompanied by the upregulation of ADH and ALDH gene expression. These effects were consistently observed in both sexes. These results have suggested that EX PREMIUM effectively promotes alcohol metabolism, facilitates acetaldehyde clearance, and may contribute to alleviating alcohol-induced toxicity and hangover symptoms.

As conventional road traffic noise prediction models are designed to estimate long-term representative noise levels, capturing fine-scale noise fluctuations caused by real-world traffic dynamics is challenging. A previous study proposed a microscopic road traffic noise model (MTN) can calculate time-series noise levels with a resolution of 1 s using the concept of a moving noise source. In this study, two experiments were conducted to verify the accuracy of the noise prediction of the model. First, by comparing the calculated noise levels of two conventional road traffic noise models and the MTN in a simple road simulation environment, it was confirmed that the calculation error was within 3 dB(A) when calculating the 1-h equivalent noise level. Second, an experiment was conducted to verify the noise prediction error of the MTN on six actual roads. A comparison of the calculated noise level using the MTN based on traffic data collected from actual roads with the measured noise level on real roads showed that the calculated noise level achieved a mean absolute error (MAE) of 1.88 dB(A) from the equivalent noise level and 1.28 dB(A) from the maximum noise level. This was similar to the MAE of the foreign road traffic noise models. However, when the location of the receiver is within 10 m of the road, an error of more than 3 dB(A) occurs because of the simplicity of the MTN propagation model, which remains a problem that must be solved in the future. This study proved that the noise level calculation using the MTN is similar to the noise of an actual road environment. Additionally, the continuous development of the MTN is expected to make it an effective alternative for the management of road noise.

This study develops a comprehensive road operation evaluation model that integrates the perspectives of three principal stakeholders: road users prioritizing congestion mitigation, operators emphasizing investment efficiency, and policymakers advocating broader societal goals such as carbon reduction. The analysis database was constructed using traffic data obtained from reliable sources, including the Korea Transport Institute's Big Data Center and Suwon City's Urban Safety Integration Center. Binary logistic regression was employed to identify the factors influencing traffic congestion from the users’ perspective, whereas multiple linear regression models were used to analyze road investment efficiency from the operators’ viewpoint and carbon dioxide emissions from the policymakers’ standpoint. Statistical analyses were conducted on 4,322 road segments in Suwon City, with each evaluation criterion assigned an equal weight of 33.3 points in a unified 100-point scoring system. The analysis identified 15 statistically significant indicators affecting the three evaluation criteria, with the resulting models demonstrating strong explanatory power, evidenced by adjusted R² values of 0.197, 0.593, and 0.544 for traffic congestion, road investment efficiency, and carbon dioxide emission models, respectively. A volume-to-capacity (V/C) ratio of 0.64 was determined to represent the optimal balance point at which the requirements of all stakeholder groups align. When applied to Suwon City's arterial road network, the model identified 248 high-congestion segments (53.13 km), 203 segments with low investment efficiency (26.8 km), and 357 segments with high carbon emissions (156.33 km), each requiring targeted operational improvements. The proposed model addresses the limitations of existing single-stakeholder evaluation frameworks by offering transportation authorities a systematic and multi-dimensional approach to road operation assessment.

Ride comfort is a key factor in vehicle performance, yet traditional evaluations often rely on subjective methods, leading to inconsistencies. This study presents a deep neural network (DNN)-based model trained on real-world driving data to objectively assess ride comfort. The model’s accuracy is validated using RMS, VDV, and Crest Factor based on ISO 2631. Results show that the DNN effectively captures nonlinear vibration characteristics and offers reliable predictions. This highlights the potential of AI in improving ride comfort assessment.

This study explores structural dynamics using experimental modal analysis with tri-axial accelerometers and advanced signal processing. By improving the accuracy of modal parameters such as natural frequencies and damping ratios, the research enhances vibration analysis techniques. The findings have applications in structural health monitoring, predictive maintenance, and mechanical system optimization.

자연환경은 인간의 삶과 밀접하게 연결되어 있으며, 다양한 형태로 혜택을 제공한다. 인간은 생태계로부터 직·간접적 인 혜택을 받는데, 이를 정량적으로 평가한 개념을 생태계서비스라고 한다. 본 연구는 산림유전자원보호구역, 습지보호 지역과 독특한 미기후현상으로 인해 북방계 및 고산식물이 잔존하여 보호 가치가 높은 풍혈지까지 3가지 유형을 대상으 로 생태계서비스를 평가하였다. 서식지질(Habitat Quality) 및 탄소저장량(Carbon)을 InVEST 모델을 활용하여 정량적 으로 분석하였으며, 연구 대상지는 산림유전자원보호구역(가지산, 불모산, 가덕도), 습지보호지역(사자평, 신불산, 화엄 늪), 풍혈지(밀양 얼음골, 의성 빙계계곡, 함화산) 총 9개 지역으로 선정하였다. 서식지질 분석 결과, 전체 평균은 0.83으로 나타났으며, 보호지역 내부의 서식지질이 외부보다 전반적으로 높았지만, 사자평 고산습지의 경우 억새군락지 로 인해 인공초지가 포함되어 내부가 서식지질이 더 낮게 나타났다. 또한, 서식지질이 높을수록 대상지 면적이 증가하 며, 위협 수준이 감소하는 경향이 나타났다. 이는 인위적 간섭과 개발이 위협요인과 직결되며, 서식지질 저하와 대상지 의 면적이 밀접한 연관이 있음을 확인하였다. 탄소저장량 분석에서는 김해 불모산이 가장 높은 값을 보였으며, 의성 빙계계곡이 가장 낮은 값을 기록하였다. 대상지 면적이 클수록 탄소저장량이 높은 경향을 보였으며, 탄소저장량 구성 비율에서는 지상부 바이오매스가 가장 큰 비중을 차지하였다. 탄소저장량 변화를 살펴보았을 때, 사자평 고산습지가 가장 크게 감소하였는데, 인간의 간섭과 개발이 토지유형 변화에 영향을 미친 것으로 판단된다. 본 연구는 산림생물다양 성 특정지역의 중요성을 정량적으로 평가함으로써 보호전략 수립에 필요한 과학적 근거를 제공하는 데 기여할 수 있다. 특히, 보호지역 후보지인 풍혈지에 대해 생태계서비스를 평가하여 향후 OECM 지정 가능성을 검토하는 기초 자료로 활용될 수 있으며, 보호지역의 다양성과 특수성을 고려한 맞춤형 보전 정책 수립에도 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

This study developed an integrated performance evaluation framework for rural development Official Development Assistance (ODA) projects in Korea and validated its effectiveness through practical application. Based on the FAO’s SAFA (Sustainability Assessment of Food and Agriculture Systems) Tool, the framework enables a balanced assessment across economic, social, environmental, and governance dimensions. The methodology incorporates the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Importance-Performance Analysis (IPA) to measure the importance and performance of objectives and indicators. The developed framework serves as a tool for Project Design Matrix (PDM) development, monitoring, and evaluation throughout the project’s planning, implementation, and completion phases. During planning, it systematically incorporates stakeholder input in setting objectives and indicators. During implementation, it facilitates real-time monitoring for immediate decision-making and resource reallocation. At completion, it supports comprehensive performance evaluation. Application of the framework to the “Rural Development Programme in Tuyen Quang Province, Vietnam” demonstrated its effectiveness in systematizing excessive indicators and clarifying the hierarchical and logical connections between objectives. This performance evaluation framework can enhance project transparency and accountability by overcoming the limitations of current PDM approaches and providing systematic methods for incorporating stakeholder feedback. It is particularly applicable to multi-sectoral rural development programs and is expected to contribute to integrated development in target areas. However, validation through a single case study presents limitations, necessitating future application across diverse regions and project types to verify generalizability.

본 연구는 중소형 내항여객선의 운항 성능을 효율적으로 평가할 수 있는 실용적인 한국형 성능 평가 모델을 제안한다. 국제 선박성능평가 표준 ISO19030은 대형 선박에 적합한 평가 기준을 제공하지만, 중소형 내항여객선에 적용할 경우 복잡한 절차와 높은 비용 이 발생한다. 문제를 해결하기 위해 엔진성능, 추진성능, 연료효율을 주요 지표로 설정하고, 로그북 데이터와 AIS 항적 데이터를 활용하여 성능 변화를 분석하였다. 실증 분석 결과, 제안된 평가 모델은 중소형 내항여객선에 적합한 실용적 도구로서 유효성이 입증되었으며, ISO19030보다 간단하고 경제적인 대안임이 확인되었다. 상가검사와 유지보수 활동이 성능 회복에 중요한 역할을 한다는 사실이 밝혀졌 고, RPM 조정이 성능 개선에 중요한 요인임도 확인되었다. 조류, 풍향, 화물량 등의 외부 요인을 충분히 반영하지 못한 한계가 있지만, 후 속 연구를 통해 변수들을 고려하면 평가 모델의 신뢰성과 정확성이 높아질 것으로 기대된다.

상수도 시스템에서의 사고 발생은 사용자들의 물 이용 불편으로 인해 막대한 사회경제적 피해를 초래할 수 있는 위협 요인이며, 따라서 수도사업자들은 수도정비기본계획 등을 통해 상수도 사고를 빠르게 복구하고, 피해 규모를 최소화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 상수도 시스템에서 발생하는 관로사고 상황에 대하여 회복탄력성을 정량적으로 평가하고, 비상급수 방안을 포함한 사고 대응 전략의 효과를 분석하기 위한 평가 모형을 개발하였다. 개발 모형은 시스템의 회복탄력성에 기여하는 다양한 특성들을 반영할 수 있는 시간단위 공급 부족량과 충족률 지표를 통해 회복탄력성을 평가하며, 국내 지방상수도 시스템의 특정 구역을 대상으로 관로사고 시나리오를 모의하여 개발 모형의 적용 효과를 검증하였다. 결과적으로 개발 모형을 통해 비상연계관로, 배수지 충수, 병물 공급 등 비상대응 방안의 효과를 정량적으로 평가하였으며, 이를 통해 시스템의 회복탄력성 향상을 위한 설계 및 운영 전략 수립의 가능성을 확인하였다.

This study evaluated the feasibility of integrating the carbon storage of grasslands in Gangwon province into the InVEST carbon storage and sequestration model using large-scale digital land cover maps. Land cover maps from 1980, 1990, 2000, and 2010, obtained from the Environmental Geographic Information Service, were analyzed, with 28 maps examined for each year. Grassland carbon storage in Gangwon province was estimated through the InVEST software. The findings indicated that the grassland area showed an increase in 1990, followed by a declining trend, contrasting with the continuous reduction observed in actual managed grassland areas. Discrepancies between mapped and managed grassland areas were attributed to the classification criteria of the land cover maps, which included non-forage land uses such as golf courses, ski resorts, and green spaces, resulting in overestimations of grassland areas. To enhance accuracy, the adoption of land cover maps with refined grassland classification criteria is necessary. Accurate representation of grassland areas in land cover maps is critical for reliable estimation of grassland carbon storage using the InVEST software.

지진발생 시, 건물은 작게는 손상에서 크게는 붕괴까지 이어지므로 인명과 재산상의 피해가 생길 수 있다. 이러한 지진의 위험성에 대비하여 건물의 내진성능평가가 필요하다. 현재 내진성능평가 기법의 경우 개별 건물을 대상으로 하기에 많은 시간이 투자되어야 한다. 따라서, 지역규모의 건물들을 대상으로 하는 내진성능평가 기법의 개발이 필요한 실정이다. 본 연구는 RC 주거형 건물의 내진 성능을 평가하고 보강계획을 수립하기 위해 비선형 Shear Spring을 가진 단자유도모델을 구축하였다. 구조물의 비선형 응답을 모사 하기 위한 비선형 Shear Spring은 T-SR-μ를 매개변수로 정의된다. 해당모델에 100개의 PEER 지진을 적용하여, 최대층간변위비 응답 으로 건물의 내진성능을 평가하였다. 제안기법의 적용성을 확인하기 위하여 상세모델과 비교하였을 때, 두 모델 모두 건물의 내진성 능을 같은 수준으로 판단하였음을 확인하였다. 본 연구는 제안된 방식이 실제 건물의 내진성능을 예측할 수 있음을 보여주었다.