The green supply chain has become a central concern for global businesses, particularly in maritime industries, where sustainable development is pursued as both an economic growth strategy and a means of environmental preservation. This study seeks to identify the key challenges to implementing green supply chain in Vietnam. The Analytical Hierarchy Process (AHP) is employed to assess the significance of various factors, while Fuzzy Structural Modeling (FSM) is used to explore their interrelationships. Five major factors - economic, technological, organizational, governmental, and social - are identified as critical to the implementation of green supply chain. The study highlights that the organizational factor is the most crucial, with customer pressure, particularly regarding environmental standards from export countries, being the most influential sub-factor. The findings provide important insights for developing government policies, offering support to businesses, and guiding investment decisions in green supply chain.

본 연구에서는 택지개발예정지구의 노인을 대상으로 친환경 택지개발 정책에 대한 수용성 수준 및 영향요인을 분석하였다. 이 과정에서 개발 지역 주민의 특성을 고려하여 영농활동을 하는 노인과 그 지역에 단지 거주하는 노인으로 집단을 나누어 비교분석하였다. 본 연구에서 수집된 자료 분석을 위하여 IBM SPSS Statistics ver. 27.0을 이용하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 영농활동을 하는 노인은 그 지역에서 단지 거 주하는 노인보다 개발정책에 대한 수용성이 유의미하게 높은 것으로 나 타났다. 다만, 모든 집단에서 정책수용성 수준은 높지 않은 것으로 평가 되었다. 둘째, 영농활동을 하는 노인과 그 지역에 단지 거주하는 노인은 정책수용성에 영향을 미치는 요인과 그 영향력이 다른 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 개발정책에 대한 주민의 수용성에 처음으로 주목하 여 택지개발예정지구의 노인에 대해 그 특성에 따른 차이점을 실증적으 로 분석함으로써 친환경 택지개발 정책이 원래의 의도대로 효과가 구현 되는데 필요한 정책집행 요인을 엄밀하게 규명하고 정책수용성을 증진하 기 위한 기초자료를 제공했다는 점에서 연구 의의를 찾을 수 있다.

Today, as the social demand for tap water safety and the need for an ICT-based intelligent integrated control system increase, K-water (Korea Water Resources Corporation) is building and operating a ‘Water pipe monitoring CCTV system’ to quickly respond to crises in the event of a water leak. However, in the case of the existing system, when the CCTV rotates, the image information and the mapped water pipe image do net match, so the operator has the limitation that the water pipe image must be mapped anew every time. In this paper, in odert to solve the above problems, we propose an improved system that can extract feature points from CCTV images, detect changes in the coordinate values of the feature points, and automatically transform the location of the water pipe image by utilizing LoFTR (Detector-Free Local Feature Matching with Transformer), a type of deep learning image matching algorithm that is actively being studied in th field of the latest computer vision, and examine its effectiveness.

This study developed and implemented an elementary English writing program using image-generative AI to examine its effects on students’ writing abilities and affective domains. The program was designed following the ADDIE model and aligned with the 2022 Revised English National Curriculum. It used Padlet’s ‘I Can’t Draw,’ allowing students to create images based on their prompts. Eighty sixth-grade students participated, with data collected through pre- and post-writing tests, affective domain surveys, student work, reflections, and teacher interviews. A mixed-methods analysis, combining ANCOVA and content analysis, revealed the following: (1) The program improved the syntactic and lexical complexity and fluency of students’ writing, but not accuracy. (2) Students’ situational interest significantly increased, but individual interest did not. Additionally, students’ engagement and motivation in learning English improved. These findings indicate that image-generative AI is an effective tool for enhancing English writing lessons and providing feedback. The study also emphasizes the critical role of teacher competence in successfully integrating AI into language instruction.

This study aims to implement an integrated control system for a micro drill bit grinding machine to increase the processing stability and production efficiency of the equipment. The system consists of a WTGM mechanism, an environmental measurement sensor (RMU device), a control server, and a control client, and collects production statistics and alarm information in real time to enable central monitoring and statistical analysis. Through the control system, managers can check data and solve problems anytime and anywhere, thereby increasing the stability and efficiency of the production process. As a result of the experiment, it showed excellent performance in all evaluation items such as alarm occurrence time, notification time, and event operation time through temperature and humidity sensors, and contributed to productivity improvement through immediate response through e-mail and SNS notification. In conclusion, the implemented system optimizes the operating rate and inventory management of the equipment through real-time monitoring and yield analysis, and it is expected to improve system performance as it can be used as learning material for pattern analysis and deep learning algorithms in the future.

본 연구에서는 박스 구조물의 부재력 예측을 위한 다양한 딥러닝 모델의 정확성을 비교하고자 하였다. 이를 위해 상용 유한 요소 프로그램인 MIDAS를 이용하여 300개의 유한요소모델을 작성하고, 수치해석을 수행하여 딥러닝 모델에 적용하기 위한 학습데이 터를 생성하였다. 또한, 딥러닝 모델의 정확성을 비교하기 위해 MLP, CNN, RNN 및 LSTM과 같은 다양한 신경망 모델과 Adam, SGD, RMSprop 및 Adamax 등 최적화 알고리즘을 교차 적용하여 16개의 딥러닝 모델을 생성하였다. 그 결과 Adam 최적화 알고리즘 이 모든 모델에서 가장 우수한 성능을 보여주었으며, 특히 MLP 모델에서 가장 높은 R2 값을 나타내었다. 이를 통해, 박스 구조물의 부재력 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델 구성은 Adam optimizer와 MLP 구조임을 확인하였다.

본 연구의 목적은 문화유산을 계승한 기념관의 문화복지시설 구현에 관한 연구로 이상설 과 항일 독립운동과의 관계를 분석하고 실증하여 그 업적을 건축물로 승화하는 것이다. 연구 에 따른 결론과 향후 제언은 다음과 같다. 첫째, 이상설 선생의 한국독립운동사를 연계한 스 토리텔링으로 지역의 독립운동 역사를 대변하는 수단으로 활용한다. 둘째, 지역 문화유산의 보존·활용·향유·관심·참여로 지역 문화유산에 대한 활성화를 추진한다. 셋째, 이상설 선생의 항일 독립운동 업적을 정성껏 건축에 녹여 담아서 구현되어있는 기념관을 중심으로 역사·전 통·문화·관광자원과 연계한 다양한 프로그램개발 및 이미지 부각으로 지역 문화복지의 가치 를 재해석하고 이를 재조명하여 지역문화복지시설로 운영하여야 한다. 향후 제언, 문화유산 의 계승과 재해석을 바탕으로 조영된 기념관 건축물을 과거·현재·미래가 공존하는 미래 지향 적인 문화복지시설 이미지로 지역을 발전시켜야 할 것으로 사료 된다.

현재 존재하는 인공지능 기반 음악 생성에 관한 여러 모델과 연구는 수동 텍스트(Text) 기반 음악 생성에 대해 다루고 있다. 본 논문은 사용자의 편의성을 높이고, 창의적인 음악 생성 과정 을 더욱 원활하게 할 수 있도록 텍스트(TEXT) 프롬프트(Prompt) 자동화를 통한 음악 생성시 스템 방안을 제안한다. 그 방안으로 음원 파일을 통해 수집한 음악 분석 및 데이터화와 가사 정보에서 추출한 키워드를 기반한 장르, 가수, 앨범 등의 정보가 포함된 데이터셋(Dataset)을 구축 후, 파이썬(Python)의 자연어 처리 방법인 Konlpy를 사용하여 가사 데이터를 토큰화하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 벡터화를 통해 중요한 단어를 추 출한다. 또한, MFCC, 템포 등의 특징 데이터셋을 통하여 모델을 통한 감정을 예측하고, CNN 모델 및 Chatgpt를 활용한 텍스트 프롬프트를 자동생성하는 방법을 구현하여, MusicGen 모델 을 사용한 자동화 생성 프롬프트 기반 음악을 생성한다. 본 텍스트 프롬프트 자동 생성 화를 통한 음악 생성 연구의 결과는 음악 데이터 분석 및 생성 분야에 기여될 것으로 기대한다.

현대 사회에서 음악은 일상생활에 깊숙이 자리 잡아, 개인의 음악적 취향과 감정 상태에 맞는 콘텐츠를 손쉽게 찾고 소비하는 것이 중요해지고 있다. 콘텐츠 소비 증가와 더불어 제작 속도 및 효율 또한 중요한 요소로 부상하고 있다. 그러나 기존 음악 콘텐츠 제작 방식은 주로 기존 음악을 플레이리스트로 만들고 간단한 애니메이션이나 이미지를 영상으로 추가하는 방식이다. 이러한 한계를 극복하고자, 인공지능(AI) 기술을 활용하여 사용자 맞춤형 음악을 생성하고 콘 텐츠를 제공하는 어플리케이션을 개발하였다. AI 모델을 통해 사용자의 감정 상태를 분석하고, 이를 기반으로 음악적 요소를 최적화하여 개인화된 음악 콘텐츠를 생성하는 것에 목표를 두었 다. Mel-frequency cepstral coefficients(MFCC)와 템포 분석을 통해 음악 데이터의 특징을 추출하고, 이를 기반으로 사용자 감정에 부합하는 프롬프트를 생성하였다. 생성된 프롬프트는 MusicGen 모델에 입력되어, 사용자의 감정 상태와 음악적 취향을 반영한 새로운 음악을 생성 하는 데 활용하였다. 또한, ComfyUI를 활용하여 텍스트-이미지-비디오 변환 파이프라인을 구 축함으로써, 생성된 프롬프트를 기반으로 다양한 멀티미디어 콘텐츠 제작을 가능하게 하였다. 기존 음악 콘텐츠 제작 방식의 시간 및 비용 문제를 해결하고, 사용자에게 보다 정교하고 개 인화된 음악 경험을 제공하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 다양한 분야에서의 응용 가능성을 제시한다.

본 연구는 서바이벌 게임에서 맵의 디자인 요소를 분석하고 표준화하는 것을 목표로 했다. 상 용 게임 10개를 조사하여 네 가지 주요 맵 유형을 파악하였고, 이를 바탕으로 유니티 에디터를 사용해 네 가지 유형의 맵을 개발 및 구현하였다. 무작위 위치에 장애물을 스폰하고, 타일 재 배치 시스템을 통해 맵을 무한대로 재배치할 수 있도록 했다. 또한, Update() 메서드를 조정해 타일 변위 오류를 해결했다. 마지막으로, ML 에이전트를 사용해 맵을 테스트했으며, 에이전트 가 환경을 탐색하고 장애물과 적대 대상을 인식 및 공격하며 각기 다른 네 가지 맵에서 효과 적으로 대응하는 모습을 확인했다.

Recently, SDAS(Advanced driver-assistance system) are being installed to assist driving of vehicles and improve driver convenience. LDWS(Lane departure warning system) and FCWS(Forward collision warning system) are the core of the technology. Among these, FCWS is evaluated as a key assistive technology to prevent vehicle crashes. Accordingly, many algorithms are being developed and tested to improve detection speed and actual detection algorithms are being commercialized. In this paper, We propose the design of a system that optimizes FCWS speed by considering the AI performance of the terminal device when implemented as an embedded system.

The purpose of this study was to introduce and evaluate a nursing ethics seminar course designed for senior nursing students at a university to address the ethical challenges they faced during clinical practice. The course was offered as an elective and 22 students who had completed various clinical practicums over four semesters participated. The participants led discussions on ethical issues they encountered during their clinical practice. To evaluate the effectiveness of the course, an open-ended survey was conducted at the end of the course. The findings were categorized into three main themes: Individual Growth, Collaborative Opportunities, Suggestions for Improvement. The first category is comprised of ‘Experienced emotional acceptance and relaxation’, ‘Felt comforted and encouraged’, ‘Gained clarity’, and ‘Experienced personal growth’. The second category consists of ‘Self-reflection within a group’, ‘Diverse learning opportunities’, ‘Pleasures of discussion-based learning.’ Third category is comprised of ‘Modifying the lesson structure’ and ‘Optimizing the learning space.’

본 연구는 국제연합 안전보장이사회가 북한을 대상으로 결의하는 제재조치 인 대북제재 중 해양에서 적용되는 조항을 분석하고, 이를 이행하기 위해 항만 관계부서의 협력 방안에 대해 연구하였다. 우리나라는 UN 안보리가 채택될 당시 UN 회원국에 부과된 의무 때문에 적 극적으로 이행하다가도 대북정책의 변화에 따라 평화적인 노선을 취하는 등의 대북제재 이행에 변화가 있었으나, 북한의 위협은 증대되고 있으며, 대북제재 를 적극적으로 이행해야 한다. 대북제재의 주요 조치는 북한산 석탄, 철, 수산물을 전면 수입금지, 북한선박 의 해상환적을 금지, 북한으로 수입되는 정유와 원유의 수입상한 설정과 같은 대부분 해상에서 제재가 필요한 항목들이라 할 수 있겠다. 한반도 주변해역과 항만이 주요무대이기 때문에 우리나라가 주도적으로 이 행해야 하며, 위와 같이 단속이 쉽지 않으므로 해군과 해양경찰 뿐만 아니라 항만 관계부서의 협력이 반드시 필요하다. 본 연구에서 제시하고자 하는 대북제재를 이행을 위한 항만 관계부서 협력 방안은 첫 번째, 관계부서의 대북제재 관련 정보(관심선박 목록, 위반사례, 선 박위장)를 최신화해야 한다. 두 번째, 대북제재 법제도 개선 우수사례를 벤치마 킹 해야 한다. 세 번째, 관계부서인 해양수산부, 지역세관, 해상교통관제센터가 대북제재 이행지침을 마련하고 적용해야 한다. 네 번째, 해운업계가 대북제재 이행을 위한 내부지침을 마련하는 등의 적극적인 협력이 요구된다.

본 연구에서는 Text-to-3D 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스 방 꾸미기 게임의 프로토타 입을 설계하고 구현하고자 하였다. <Roblox>와 <Minecraft>와 같은 가상 현실 기반의 메타버 스 게임은 사용자를 단순한 플레이어에서 창작자인 크리에이터로 발전할 수 있게 하였고 이러 한 재미 요소는 대중적인 인기에 이바지하였다. 생성형 AI는 데이터와 패턴을 기반으로 다양 한 형태의 미디어 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있으며, 게임 개발에도 마찬가지로 유용하다. 이러 한 생성형 AI를 통한 콘텐츠 제작은 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 결과적으로 콘텐츠의 품질을 높이고 다양성을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 네트워크 프레임워크 를 활용한 리슨 서버(Listen-Server) 방식으로 방 꾸미기 게임을 설계 및 구현하였다. 이 게 임의 핵심 시스템은 메타버스에서 사용자가 쉽게 생성형 AI로 3D 모델을 생성하고, 자신의 방 에 배치할 수 있게 하는 것이다. 본 연구를 통해 코딩 기초 이해는 물론 좀 더 쉬운 방법으로 3D 오브젝트 생성을 통해 사용자가 원하는 메타버스 플랫폼 제작을 가능하게 하며 이러한 과 정은 사용자뿐만 아니라 동시에 창작자의 역할로 이용자의 주체성, 창의성, 의사소통 능력 등 을 향상할 가능성을 찾고자 한다. 그뿐만 아니라 기본적인 코딩 학습을 이해함으로써 사용자 의 창작 활동에 기회를 확장할 뿐만 아니라 메타버스 콘텐츠 개발에 이바지하고자 한다.

Purpose: This study aimed to analyze the overall trends and characteristics of emergency response training programs for newly graduated nurses, with a focus on identifying the educational directions necessary to enhance their capabilities in managing emergencies. Methods: We conducted a scoping review using Arksey and O’Malley’s 5-step framework, with a total of six databases searched from April 1—10, 2024. Results: This study identified nine articles published from 2010–2023. The articles’ educational content focuses on various emergencies, prominently featuring cardiopulmonary resuscitation and responses to patients’ conditions. Simulations served as the primary instructional method. The outcomes indicated notable improvements in participants’ performance capabilities and knowledge levels. Conclusion: Emergency response training programs for newly graduated nurses can be designed to provide staged interventions suitable for various patient conditions, with an emphasis on effectively utilizing simulation education. Furthermore, it is essential to diversify program evaluation metrics beyond knowledge and performance skills to include behavioral and outcome evaluations.

GMDSS 도입 이후에도 많은 해난사고가 증가하고 있다. 선박에서 사람이 물에 빠진 경우 구조신호를 전달하는 방법은 현 재 다양한 방법으로 연구 및 개발되고 있지만, 해상이동업무용으로 지정된 주파수를 사용하는 제품의 개발은 이루어진 바 없다. 이에 따라 본 논문에서는 ITU의 최신 개정안을 통해 도입이 결정된 종별 B AMRD 기술을 적용하여 MOB 장치를 설계하고 제작해 보았 다. 또한 제작된 송신기의 성능을 확인하기 위해 수신기와 사용자 인터페이스를 제작하여 기존의 전자해도와 연동해서 사용할 수 있 음을 확인하였다. 본 논문을 통해 AIS기술을 이용하는 종별 B의 AMRD 일반조건과 기술조건을 만족하고 해상환경에서 휴대가 쉽도 록 소형화하기 위한 집적화된 소자를 선택하여 MOB 장치를 설계 및 구현해 봄으로써 AIS의 우수한 통신이 실현되고 긴급 상황에서 신속한 대응 및 안전에 핵심적인 역할을 담당할 것이라 기대한다.

본 논문에서는 각 축 방향으로 절대값을 취해 더하는 형태의 맨해튼 거리 측정법을 일반화하 여 2차원 및 3차원에 대한 거리 측정 방법을 제시한다. 또한 이를 이용하여 Worley 노이즈 함수에 적용하여 구현하는데 이용한다. 기존의 방법으로는 2차원에 대해서만 계산이 가능했으 나 제안된 방법에서는 2차원과 3차원에 모두 적용 가능하다. 또한 새로 제안된 방법을 사용하 면 맨해튼 거리를 사용하는 Worley noise함수에 적용할 경우 더 광범위한 패턴 변화를 줄 수 있다. 또한 거리 개념은 매우 다양한 분야에 사용하는 기본 개념이므로 이를 일반화하는 것은 매우 중요한 의미를 가진다고 할 수 있다. 기존의 맨해튼 거리가 2차원에 대해서는 마름모 형 태와 3차원에 대해서는 8면체의 형태로 나타나는 점에 착안하여 이를 확장하고자 한다. 제안 된 방법에서는 매우 간단한 방법을 사용하여 2차원과 3차원에 대해 기존의 유클리드 거리와 맨해튼 거리 개념을 확장하여 일반화된 거리 개념을 제시한다. 이러한 확장된 거리 개념을 Worley 노이즈 함수에 적용함으로써 더 풍부하고 다양한 형태를 얻을 수 있으며 이에 따라 Worley 노이즈를 기반으로 한 프로시저럴 텍스처 패턴 또한 더 다양한 결과를 생성할 수 있 게 된다. 본 연구에서는 새로 제안된 방법을 사용하여 얻을 수 있는 패턴을 실험하여 기존의 거리 개념에서 얻을 수 있는 패턴의 확장된 결과의 예시를 보여줌으로써 제안된 거리 계산 방 법의 유용성을 확인할 수 있도록 한다.