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 이민자 밀집 지역 직접 접촉이 다문화 수용성과 진로 계획 에 어떠한 영향을 미치는지 확인해 보는 데 목적이 있다. 이를 위해 2023년과 2025년, 두 차례에 걸쳐 ‘다문화사회 전문가’ 과정을 이수하고 있는 26명의 연구 참여자와 안산시 원곡동을 방문하고 조사 연구를 실시 하였다. 그 결과 첫째, 일회적인 직접 접촉만으로도 이민자에 대한 인식 과 태도에 변화가 촉발되며, 둘째, 현장 접촉 이후에 다문화사회 전문가 의 역할에 대해 실제적으로 인식하게 되어 진로 계획에 도움이 될 수 있 음을 확인할 수 있었다. 이 연구는 표본이 많지 않아 결과를 일반화하기 에는 어려움이 있으나 ‘이민·다문화 현장실습’이 필수적으로 운영되지 않 는 현재의 상황에서 현장 접촉은 유의미한 경험이 될 수 있음을 밝혔다 는 점에서 의미가 있다. 따라서 다문화 현장에서 일하고자 하는 이들에 게 현장 접촉 기회를 확대하고, 메타버스(Metaverse)와 같은 가상 공간 활용 및 온라인 교육과정 구축 등을 통해 전문가로서의 역량을 키워나 갈 수 있도록 지원해야 할 것이다.

이 연구는 사유림을 포함한 시·군 단위 계획의 부재를 배경으로 한다. 이에 산림청이 2019년부터 시범 도입한 국·공·사유림 통합 시·군 산림계획의 추진실태와 성과를 분석하고 개선 방향을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 기 수립된 25개 지역의 시·군 산림계획을 분석하고, 향후 계획 수립의 실효성 및 완성도 제고를 위한 가이드라인을 제시하였다. 분석 결과, 현행 계획은 산림자원 현황 반영, 주민 참여 기반 마련, 지역 맞춤형 정책 기반 마련 등의 성과를 보였다. 반면, 비법정계획으로서의 법적 근거 부재, 계획 수립 및 이행의 지역 간 편차, 제도적 기반 부족, 거버넌스 구축의 미비 등의 한계도 확인되었다. 분석 결과를 바탕으로 시·군 산림계획 수립의 목표와 8가지 기본원칙을 제안하고, 단계별 가이드라인을 제시하였다. 이 연구는 시·군 산림계획이 상·하위계획 간 연계성을 강화하고, 국·공·사유림을 포괄하는 지역 기반 통합 산림관리체계 정착을 위한 제도 개선 방향을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

The present study investigates the use of generative artificial intelligence (AI) tools by pre-service teachers (PSTs) in lesson planning for a middle-school English as a foreign language (EFL) class, aiming to address gaps and inform teacher training. The case study examined PSTs in a South Korean university course who were tasked with creating lesson plans using generative AI to aid in lesson plan development for a middle school lesson that incorporated generative AI. Data were analyzed thematically, and results revealed that generative AI was used in topic selection, material creation, lesson organization, and language checking. While generative AI facilitated efficiency and creativity, challenges emerged, including the quality of outputs and limited incorporation of effective pedagogical strategies. These findings indicate a need for targeted training in prompt engineering, ethical considerations, pedagogy, and collaborative practices to enhance PSTs’ generative AI competencies. This study contributes to teacher education programs by providing insights into the practical integration of generative AI in pedagogical practices.

본 연구는 딥러닝 영상 재구성 기법을 적용한 8개의 뇌질환군의 감마나이프 수술 계획용 자기공명영상(magnetic resonance imaging, MRI)의 유용성을 알아보고자 하였다. 연구 방법은 전이성 뇌종양, 뇌동정맥 기형, 수막종, 뇌하수체선종, 삼차신경통, 청신경초종, 맥락얼기 유두종, 해면상 혈관종, 총 8개의 질병을 진단받은 사람들의 T2 강조 영상(T2 weighted imaging, T2WI), 조영증강 T1 강조영상(contrast enhancement T1 weighted imaging, CE-T1WI)의 방법으로 검사한 MRI 영상을 SwiftMR을 이용하여 딥러닝 영상 재구성 기법인 디노이징(denoising)과 초해상도(super resolution)가 적용된 영상을 획득하였다. 이에 대한 성능 평가는 최대 신호대잡음비(peak signal to noise ratio, PSNR), 구조적 유사도(structural similarity index measure, SSIM), 감마나이프 방사선수술(gamma knife radiosurgery, GKRS)의 좌표계로 평가하였다. 그 결과, 원본영상을 기반으로 영상 품질이 개선된 영상의 PSNR과 SSIM은 높은 수치를 나타냄으로써 MRI 영상의 재구성이 문제없이 이루어졌고, GKRS의 수술 좌표계 또한 변화를 보이지 않았다. 결론적으로 딥러닝 영상 재구성 기법은 영상 품질 향상과 영상 보존에서 뛰어난 성능을 보임과 동시에 좌표계도 변화를 보이지 않아서, 딥러닝 영상 재구성 기법은 감마나이프 수술 계획에 유용하게 사용할 수 있는 기법임을 확인하였다.

도로 위 차량의 차로변경은 주변 차량의 움직임에 민감하게 반응해야 하며, 적절한 속도와 타이밍으로 수행하지 못할 경우 교통 흐름을 방해하고 부정적인 영향을 초래할 수 있다. 자율주행차량(Autonomous Vehicle, AV)은 이러한 문제를 해결하기 위해 주변 상황을 정확히 판단하고 인지하여 차로변경을 수행한다. 이때, 안전 관리 전략의 일환으로 최적화된 차로변경 주행 궤적을 제공함으로써 안전하고 효율적인 차로변경을 실현하는 것이 중요하다. 본 연구는 이러한 배경에서 주변 차량과 EGO 차량의 예측 주행 궤적에 기반한 확률론적 개념인 risk field를 계산하고, 이를 활용하여 차량의 종방 향 및 횡방향 안전 궤적을 제시하였다. 이를 위해 고속도로 드론 데이터를 활용하여 차량 간 상호작용 상황을 분석하고, 차로변경 시나리오 데이터를 분류하였다. 연구에서는 주행 속도와 차량의 경위도 등 1.1초 동안의 연속된 주행 데이터를 입력으로 사용하였으며, 다층 인코더-디코더 장단기 메모리 네트워크(EDLN) 모델을 통해 미래 6초 후 차량의 위치를 예 측하였다. 이후 장 이론(field theory)을 기반으로 한 risk field 모형을 통해 도로 위 각 지점의 위험도를 정량화하였다. 또한, 차량의 거동 제약, 주행 편의성, 그리고 안전성 제약 조건을 반영하여 안전 궤적을 생성하였다. 마지막으로, 생성된 궤적이 교통류 안전성에 미치는 영향을 평가하기 위해 예측된 주행 궤적(predicted trajectory)과 실제 주행 궤적(ground truth)을 비교 분석하였다. 평가지표는 대리 안전 지표(surrogate safety measure, SSM) 중 TTC(Time to Collision)와 PET(Post Encroachment Time)를 활용하였다. 본 연구는 제안된 안전성 정량화 및 궤적 생성 방법이 기존 방법론과 비 교하여 우수한 성능을 보임을 입증하였으며, 향후 자율주행차량 혼재 교통류 및 완전 자율주행 교통류에서 높은 효율성 과 안전성을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다.

본 연구는 공연 기획 스타트업인 컬쳐띵크(주)의 경쟁력을 VRIO 모델 을 통해 분석하였다. 연구 방법으로는 2차 자료를 활용한 질적 연구를 수행하였다. 연구 결과, '가치' 측면에서는 랩비트 페스티벌을 통한 음악 시장의 다양성 확대와 글로벌화, AFS를 통한 유연한 아티스트 지원 모 델, 유통 서비스 푸이의 롱테일 전략이 주요 가치 창출 요소로 확인되었 다. '희소성' 측면에서는 축적된 페스티벌 운영 노하우 및 AFS의 독특한 비즈니스 모델, 광범위한 업계 네트워크와 '랩비트' 브랜드 가치가 경쟁 사가 쉽게 획득하기 어려운 자원으로 평가되었다. '모방 불가능성' 측면 에서는 시간 압축성의 비경제적 효과와 경험에 따른 역사적 고유성과 사 회적 복잡성 그리고 광범위한 네트워크 효과 등이 핵심 역량으로 분석되 었다. '조직' 측면에서는 유연한 매트릭스 구조, '창의적 실험'과 '데이터 기반 의사결정' 문화의 공존, '열린 소통'과 '수평적 관계' 강조, 지속적 학습과 성장 마인드셋이 자원과 역량을 효과적으로 활용하는 데 기여하 고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 음악 산업의 가 치 사슬 통합 관리, 데이터 기반 의사결정과 창의적 실험의 균형, 글로벌 네트워크 구축, 기술 혁신 대응 능력 강화 등을 향후 국내 음악 산업의 발전 방향으로 제시하였다.

본 연구의 목적은 대학의 진로 계획 프로그램이 음악 전공 대학생의 취업 안정성에 미치는 영향에 대해 탐색하는 것이다. 이를 위해 본 연구 는 산둥성 Q 대학교 음악대학에서 실행하는 진로 계획 프로그램을 사례로 로 선택하였다. 본 연구에 필요한 자료 수집은 인터뷰, 현장 관찰 그리고 관련문헌 수집을 통하여 이루어졌으며, Glaser의 지속 비교 분석법을 사 용하여 자료를 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 진로 계획 프로그램을 제공하는 것은 학생들에게 직업 계획을 효과적으로 세우도록 도움을 주 었다. 이는 학생들이 직업에 대한 의식을 분명하게 확립하고 시야를 넓힐 뿐만 아니라，학생들이 이성적 숙고에 따라 직업을 선택함으로써 개인을 발전시키는데 도움을 주었다. 이러한 연구 결과는 직업 선택과 입사 준 비 그리고 취업에 이르기까지 학생들의 직업의 안정성을 보장하는 데 있 어 진로 계획 프로그램의 중요성을 보여주었다. 그러므로 진로 계획 프 로그램이 학생들에게 현실적인 도움이 될 수 있도록 보다 적극적으로 운 용할 필요가 있음을 보여준다.

우리나라는 생활여건의 개선과 소득이 지속 증가함에 따라 선진국의 사례처럼 레저활동이 증가할 것으로 예상되었다. 특히 국 토 3면이 해양환경인 우리나라의 여건상 해양레저 분야는 단순한 여가활동을 넘어서 일자리 창출과 지역경제 활성화가 가능한 고부가가 치 산업으로서 주목을 받았고, 2000년대 들어서 국가와 지자체가 적극 추진을 도모하였다. 이와 관련하여 마리나산업은 해양레저의 성장 과 수요를 충족하기 위한 핵심시설로 주목받았고, 국가는 2014년 ‘거점마리나항만 조성사업’ 공모를 시행하여 당시 선정된 6개소에 국비 를 지원하였다. 그러나 조사한 결과, 10년이 지난 지금 6개소 중 2개소만 사업이 진행되어 있으며 1개소는 사업자체가 취소된 현실이다. 그럼에도 불구하고 최근 정부는 국정과제에 해양레저·관광산업의 성장을 위해 마리나항을 확충하는 내용을 발표하여, 앞으로도 고부가가 치 잠재력을 가진 마리나 산업을 조성하기 위한 노력이 지속될 것이다. 따라서 본 연구는 기존의 거점마리나 개소를 중심으로 현재 사업 진행현황과 제기된 문제점 등을 종합하여 민간투자 여건 개선과 배후지 활성화 위주의 사업계획 수립을 미래 거점마리나의 핵심 방향으 로 보고 관련한 조성 방안을 제시하였다.

Overloaded freight vehicles significantly contribute to road damage and increased maintenance costs, posing critical challenges for road management. This paper proposes an optimal decision-making methodology that incorporates the strategic behavior of road users into Weigh-In-Motion (WIM) enforcement strategies. The objective is to effectively derive optimal WIM installation locations while minimizing pavement maintenance costs and traffic congestion. The proposed framework consists of a bi-level optimization model. In the upper-level problem, decision-makers determine the optimal WIM installation locations within budget constraints. In the lower-level problem, drivers select routes to minimize their individual travel costs. The model integrates road management and travel costs to derive a balanced WIM installation strategy. Numerical experiments demonstrated that the proposed model identified WIM installation locations that effectively balanced the pavement management and travel costs. The results indicated that the proposed enforcement strategy can reduce pavement management costs while minimizing traffic congestion, thereby enhancing the overall efficiency of the transportation network. This paper provides a strategic foundation for reducing road damage and long-term maintenance costs by encouraging overloaded vehicles to comply with the legal weight limits. The proposed methodology serves as a practical guideline for WIM installation decision-making and policy development, contributing to the effective management of road networks.