The purpose of this study is to explore how elementary English education in Korea has changed since English was introduced as an official elementary school subject in 1997. For this purpose, the study quantitatively analyzed fifteen English class videos using the five categories of COLT Part A—activity, participant organization, content, student modality, and materials—across the 7th, 2007, 2009, and 2015 revised national English curricula. The results are as follows. First, with regard to activity, controlled and guided activities accounted for approximately 50% overall, compared to about 40% for free activities, with no notable differences across the four curriculum periods. Second, for participant organization, whole-class teacher– student interaction occupied about 70–80%, while individual, pair, and group work were relatively low, and again, no notable differences were found among the curricula. Third, regarding content, about 70% of the analyzed classes focused on language functions, with little or no focus on language form, discourse, or sociolinguistics. Fourth, regardless of curriculum period, two or more language skills were integrated in 90–100% of the classes. Finally, concerning materials, aside from the partial use of edutech in recent lessons, similar instructional materials have been consistently used from the past to the present.

The Republic of Korea Armed Forces are implementing various scientific training systems to prepare for future warfare and are seeking advanced integration with AI - driven scientific military innovation. This study proposes the Synthetic Training Environment (STE) as a future-oriented model designed to overcome current limitations in military training. STE provides the foundation for evolving into an integrated, combined arms training system. In addition, the study introduces a data integration framework based on the Defense Training Management System (DTMS). This framework aims to standardize and unify training data across service branches, thereby enabling effective AI interoperability. Future tasks include real-time integration of synthetic and live training, 24/7 data access via the Metaverse, and the establishment of a cyclic system of learning, operation, and evolution. To that end, this research ultimately proposes the CJDSW-MST model - a comprehensive framework linking STE, DTMS, and unmanned combat systems for future-ready, intelligent military training.

Against the backdrop of the rapid development of the global shipping industry and the deep advancement of “dual carbon” goals, energy transition, energy conservation, and emission reduction have become core issues in marine transportation. As a critical component of clean and renewable energy, the efficient development and utilization of wind energy are pivotal for achieving low-carbon shipping. Exhaust turbine sails, an innovative application of active suction control in marine aerodynamic propulsion, regulate boundary layer flow through active suction to enhance wind energy utilization efficiency, which has emerging as a research hotspot in the green transformation of modern shipping. This paper aims to synthesize research on exhaust turbine sails. First, based on fundamental fluid mechanics principles, it analyzes the impact of boundary layer separation on the aerodynamic characteristics of structural bodies. Second, through case studies, it summarizes flow control effects under different suction parameters. It further introduces combined blowing and suction control strategies to explore their influence on boundary layer management. Finally, it details the research progress of exhaust turbine sails, explaining their core principle: active suction control delays or prevents boundary layer separation, effectively suppressing vortex shedding, thereby significantly reducing ship navigation resistance and enhancing lift. The study reveals that the aerodynamic performance of exhaust turbine sails is jointly influenced by oncoming flow conditions, suction power, and structural parameters, necessitating multi-objective optimization to achieve energy efficiency balance. The paper concludes by addressing key challenges in their marine applications and envisioning future directions for integrating these sails with emerging technologies, providing practical implications for promoting the green and low-carbon transformation of the shipping industry.

The synergistic impacts of global climate change and human activities are causing an unprecedented crisis, resulting in biodiversity loss and diminished ecosystem function. Confronting this challenge necessitates the systematic, long-term accumulation of ecological data as a prerequisite for establishing sound scientific evidence. This review synthesizes and analyzes 66 research papers published between 2014 and 2025 during the 2nd phase of the Korea Long-Term Ecological Research (KLTER) program, aiming to identify key achievements and propose future directions. The core objectives of KLTER include elucidating the mechanisms of structural shifts in biological communities and phenological changes driven by climatic factors, as well as quantifying the ecosystem’s carbon uptake and storage functions essential for achieving carbon neutrality. The analysis of the published research shows that the study topics were concentrated in fields such as insects (35%) and vegetation dynamics/phenology (23%). Keywords like “species,” “change,” and “forest” constituted the central axis of the research. The KLTER program holds significant value in clarifying the organic interactions and complex dynamics of the Korean Peninsula’s ecosystems. Ultimately, the program must advance through a focused commitment to evidence-based ecosystem management, increased investment in integrated research infrastructure, and the development of robust climate change adaptation strategies guided by long-term foresight.

Soybean (Glycine max L.) is a crucial global crop, serving as a significant source of protein and oil. However, its productivity is increasingly at risk due to climate change, particularly from drought stress. While conventional breeding has successfully identified and crossed drought-tolerant genotypes like DT2008 and slow-wilting lines, these efforts face challenges such as lengthy breeding cycles, strong environmental influences, and limited yield improvements. Molecular techniques, including genome-wide association studies, quantitative trait locus mapping, and marker-assisted selection, have enhanced the efficiency of identifying and selecting beneficial traits. Nevertheless, drought tolerance remains a complex polygenic trait. Biotechnology advancements introduce new possibilities; for instance, genetic modification has incorporated drought-responsive genes like AtDREB1A, codA, and GmNAC to improve survival, osmoprotection, and root development under water stress. Additionally, genome editing tools such as CRISPR/Cas9 allow for precise modifications of key loci and may enjoy greater public acceptance than traditional GM crops. Notable successes, such as the TN16-520R1 cultivar, which combines drought and herbicide tolerance, highlight the potential of integrating these technologies. Accurate evaluation methods are critical, with laboratory assays offering physiological insights, greenhouse experiments assessing gene function, and field trials confirming performance in real-world conditions. Future advancements in soybean breeding for drought tolerance will rely on integrating these complementary screening methods into high-throughput phenotyping pipelines to expedite the breeding process. In summary, improving soybean drought tolerance demands a synergistic approach that merges traditional diversity-based breeding with cutting-edge molecular techniques and genome editing. Key priorities include discovering functional genes, implementing precision phenotyping in field settings, and developing integrated breeding pipelines that simultaneously address drought and other stresses, such as heat and disease. This strategy aims to produce resilient cultivars capable of maintaining soybean productivity in the face of climate change.

본 연구는 초고령사회와 지역소멸 위기 속에서 대안으로 등장한 대학 기반 은퇴자 주거단지(UBRC: University-Based Retirement Community)의 국내·외 동향을 검토하고 한국형 UBRC의 추진 방향을 제시하는 데 목적 이 있다. 2025년 9월 초까지 발표된 언론 보도, 국내·외 학술 연구, 정부 정책 자료 등을 바탕으로 질적 문헌분석 연구를 수행하고 주제별 범주 화, 국내·외 현황 및 사례 분석 등의 절차를 통해 UBRC의 개념, 운영 내용과 사례, 가능성과 발전 과제 등을 제시하였다. 분석 결과, 국내에서 UBRC는 정착 및 논의 초기 단계이며, 미국·일본 등의 해외 사례는 주 거·교육·의료·문화 기능의 통합 운영과 대학–지역 간 협력 구조 등 한국 형 모델 구성에 참고할 내용을 제공하였다. 한국형 UBRC 활성화를 위해 고령친화적 공간 조성, 평생교육·돌봄 기능의 통합 운영, 공공성 기반의 접근성 확보, 지자체–대학–민간 협력 체계 및 제도적 기반 구축 등이 요 구된다. 본 연구는 UBRC가 고령사회에서 대학의 사회적 역할을 확장하 고 지역대학의 발전 전략이 될 수 있음을 제시하고 향후 정책 및 제도 설계의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study examines the development of English for Specific Purposes (ESP) education in Korea and the emerging role of artificial intelligence (AI) within this context. Three datasets were analyzed to provide a comprehensive perspective: 890 international ESP articles and 30 Korean ESP studies to identify research trends; 1,386 AI-assisted English Language Teaching (ELT) studies—1,021 international and 365 domestic—to compare AI applications in general English and ESP education; and a subset of 340 AI-ESP studies (332 international, 8 domestic) to explore their intersection. The findings reveal that international ESP research has evolved toward genre-based writing instruction, corpus-informed pedagogy, and teacher identity, whereas Korean ESP studies remain focused on occupational English (e.g., nursing, military) with limited discourse-based approaches. AI integration in ELT is rapidly expanding for personalized learning, feedback, and automated assessment, yet remains underexplored in Korean ESP contexts. The study calls for interdisciplinary, pedagogically grounded, and ethically informed integration of AI in future ESP education.

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 연구는 성인 발달장애인의 사회적 유대감이 가족 갈등에 미치는 영향을 분석하고, 이 관계에서 미래 계획 준비도의 조절효과를 실증적으로 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 경기도 20개 시‧군 지역을 경기 남부권과 북부권, 도시 및 도농복합도시를 기준으로 층화비례표집을 실시하여 성인 발달장애인 대 상으로 설문조사를 실시하였다. 최종적으로 800부의 응답을 분석에 활용하여 주요 변수의 실태와 영향력 을 검토하였다. 분석 결과, 첫째, 성인 발달장애인의 사회적 유대감은 가족 갈등을 유의미하게 감소시키는 보호 요인으로 나타났다. 둘째, 사회적 유대감과 가족 갈등 간의 관계에서 미래 계획 준비도는 조절변수로 작용하여, 미래 계획 준비도가 높을수록 사회적 유대감이 가족 갈등을 낮추는 효과가 더욱 강화되는 것으 로 확인되었다. 본 연구는 성인 발달장애인 가족의 갈등 완화를 위해 사회적 관계망 형성과 더불어 체계 적인 미래 계획 수립의 중요성을 제시하였으며, 가족 중심의 실천 개입과 정책 설계에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 데뷔 직후 유튜브의 글로벌 트렌딩 1위와 멜론 차트 1위를 기록한 5인조 혼성그룹 올데이 프로젝트를 사례로 하여 문화적 혼종성 측면에서 K-POP의 양상과 미래의 양상을 분석하였다. 연구방법으로는 질적 사례연구를 채택하고, 분석틀로는 호미 바바의 문화혼종성 이론을 적용하였다. 연구 결과, 첫째, '제3공간과 양가성' 측면에서 올데이 프로 젝트는 기존 K-POP의 젠더 구분과 장르 경계를 해체하는 새로운 문화 공간을 창출하고 있다. 둘째, '모방과 번역' 측면에서 기존 K-POP의 형 식을 따르면서도 멤버들의 서로 다른 문화적 배경이 결합되어 새로운 의 미를 부여하고 있다. 셋째, '차이의 정치와 수행성' 측면에서 재벌가 자 녀, 현대무용가, 한국계 미국인 안무가, 힙합 래퍼, 서바이벌 프로그램 출신 등 다양한 배경을 전략적으로 활용하여 성별에 구애받지 않는 새로 운 그룹 모델을 제시하고 있다. 넷째, '시간성과 역사성, 저항과 전복' 측 면에서 1990년대 혼성그룹의 전통을 단순히 되살리는 것이 아니라 현재 적 관점에서 창조적으로 재해석하여 K-POP의 미래 방향을 제시하고 있 다. 이러한 연구 결과는 K-POP이 다양한 정체성이 교차하는 혼종적 플 랫폼으로 진화하고 있음을 보여주며, 미래 K-POP의 포용적 발전 방향을 시사한다.

초음파 기술은 비파괴적이며 실시간으로 체조성을 측정할 수 있는 도구로서, 돼지의 유전 개량과 도체 평가에 필수적인 수단으로 자리 잡았다. 본 총설에서는 A-모드와 B-모드 초음파의 발전 과정, 활용 현황, 그리고 향후 전망을 종합적으로 고찰하였다. 초기의 A-모드 초음파는 등지방 두께를 선형적으로 측정하는 단순한 구조였으나, B-모드는 이차원 영상으로 근육 단면적과 근내지방 함량을 보다 정확하게 추정할 수 있었다. 그러나 장비 간 측정값의 불일치, 조사자(기술자) 의존성, 표준화된 교정체계의 부재 등은 기관 간 데이터 비교를 어렵게 하였다. 최근에는 영상 분석 기술과 수학적 보정모델, 디지털 데이터 관리기법이 발전하면서 재현성과 정확도가 향상되었고, 초음파 형질을 유전체 선택과 결합함으로써 도체능력 예측력이 크게 개선되었다. 또한 National Swine Improvement Federation (NSIF) 주도의 표준화 연구와 A·B 모드 장비 간 호환성 검증 연구가 이루어지면서 데이터 통합 기반이 마련되고 있다. 그럼에도 불구하고 장비 교정의 국제적 통일성과 기술자 숙련도 향상은 여전히 주요 과제로 남아 있다. 향후에는 통합 알고리즘의 개발, 대규모 데이터베이스 구축, 그리고 초음파 기반 도체 품질 평가의 국제적 기준 확립이 필요할 것으로 판단된다.

강화학습은 지속적으로 변화하는 환경에서 최적의 해결책을 제시할 수 있도록 구현되는 머신러닝 알고리즘으로 시간 및 조건에 따라 변화하는 시스템의 최적화에 우수한 성능을 보이는 장점을 가지고 있다. 따라서, 최근 운영 조건과 시간에 따라 변화하는 상하수도 시설 및 취수원 등 현장 물환경 관리 최적화에 강화학습을 적용하기 위한 연구에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 강화학습이 상하수도 시설 및 물환경 관리에 적용된 사례를 분석하였다. 상하수도 시설의 운영시 시설 운영의 목적에 맞는 처리수 수질을 유지하면서 운영에 필요한 에너지 소비 및 비용을 최소화하는 노력이 중요하다. 강화학습은 데이터에 기반한 반복적인 분석을 통해 시스템 운영의 최적 조건을 학습할 수 있으며, 다양한 연구 사례에서 강화학습의 적용을 통해 상하수도 시설 등의 운영 효율 개선이 가능함을 보여주었다. 하수처리 시설의 경우 강화학습을 활용하여 운영비의 많은 부분을 차지하는 폭기조 산소 공급과 내부 반송 펌프 운전을 최적화할 수 있으며, 정수장의 경우 약품 투입량 절감 등을 통해 운영비 절감 효과를 달성할 수 있음을 확인하였다. 또한, 용수 공급망과 저류조 운영의 최적화를 통해 상수도 및 하천 현장의 오염 발생을 저감할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 강화학습을 활용하여 기존의 경험에 기반한 시설 운영 방식의 한계를 개선하고 상하수도 시설 운영 및 물환경 관리 효율 향상에 기여할 수 있음을 확인하였다