The adoption of generative artificial intelligence (AI) has attracted growing attention across industries due to its potential to transform organizational processes and value creation. Despite its high applicability, however, the diffusion of generative AI in the telecommunications industry remains limited. Existing studies have largely focused on identifying individual barriers to AI adoption, providing insufficient understanding of how these barriers interact and form a complex hierarchy of constraints. Addressing this gap, this study investigates the structural interrelationships among barriers to generative AI adoption in the telecommunications industry. Based on a comprehensive literature review and expert validation, fifteen key barriers were identified. Using a Delphi-based Interpretive Structural Modeling (ISM) approach, this study examined the hierarchical influence structure among the barriers. Subsequently, the Matrix Impact Cross-reference Multiplication Applied to Classification (MICMAC) technique was employed to classify the barriers according to their driving power and dependence. The results reveal a four-level hierarchical structure in which environmental barriers play a foundational role. In particular, the absence of alignment in institutional frameworks and technical standards emerges as a root-level barrier exerting strong influence on higher-level constraints. Regulatory uncertainty and concerns about job displacement function as independent drivers linking foundational environmental conditions to execution- level constraints. Most technical, organizational, and economic barriers are concentrated at the intermediate level, forming a highly interdependent execution layer. At the top level, delays and uncertainties in decision-making regarding generative AI adoption appear as outcome-oriented barriers resulting from the cumulative effects of lower-level constraints. By highlighting that barriers to generative AI adoption in the telecommunications industry operate as a structurally connected system rather than isolated factors, this study extends existing adoption research through a structural perspective. The findings provide practical insights for telecommunications firms in prioritizing adoption strategies and offer implications for addressing institutional and regulatory conditions that shape the diffusion of generative AI.

The Gopura in Preah Pithu T temple, which is partially damaged and collapsed, is densely wooded and has a high percentage of humidity due to moats and ponds, the stone materials are not in good condition and significantly damaged due to intrinsic structural defects and other damage factors. The examination of major endangered and vulnerable parts through status analysis is also necessary in order to restore the Gopura in T temple in a more structurally stable state. This study proposes the effective structural safety inspection measures by applying rational structural modeling and structural analysis method reflecting the damage type by construction type and carrying out structural safety evaluation by damage type and member based on the results of analysis.

In this study, a thermal-fluid-structure coupled analysis was performed to improve the thermal performance of a burner for a coal gasification power plant. After combustion analysis, an average temperature of 1,400°C was obtained, closely matching the actual coal gasification system environment. The highest burner tip surface temperature, 887°C, was achieved at the analysis variable, a coal fines inflow velocity of 8m/s. This temperature was mapped to a thermal-structural analysis model, and by increasing the radius of the cooling channel inside the burner to 5 mm, the analysis confirmed a reduction in thermal stress of approximately 20%. In particular, changing the material to HP50-Nb resulted in significantly superior cooling efficiency compared to Inconel 718 without any cooling channel design. The results of this study will be useful for the optimal design of coal gasification facilities as well as for improving the durability of the facilities.

지진에 대한 플랜트 시스템의 확률론적 안전성 평가(Probabilistic Safety Assessment, PSA)를 수행하기 위해 고장수목(Fault Tree) 기반의 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN) 방법론이 제안된 바 있다. 해당 PSA를 수행하기 위해서는 구조물 및 설비들의 지 진 취약도 곡선 정보는 필수적이며, 해당 정보는 Federal Emergency Management Agency(FEMA)에서 일부 제공하고 있다. 그러나 다 양한 종류의 설비에 비해 제공되는 정보는 매우 제한적이며, 특히 플랜트 운영지속성을 위해 여분의 설비가 배치된 경우에도 개별 설 비의 구조적 상태가 반영되지 못하고 같은 정보가 사용되어, 결과적으로 일률적인 리스크 평가와 제한적인 의사결정만이 이루어질 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서는 플랜트의 여러 주요 설비 중 석유화학 플랜트의 증류탑을 선정하고, 증류탑의 손상 메커 니즘을 모사 가능한 조이스틱 모델을 구축하였다. 이와 더불어 지진 취약도 해석 기법 세가지(다중띠해석, 증분독적해석, 산점도분석 법)에 대해 간략히 설명하고 주어진 예제에 대해 각 기법을 이용하여 취약도 곡선을 도출하였다. 도출된 결과에서 세기법의 차이가 크지 않음을 확인하였고, 앵커 파단과 같은 구조적 손상 시나리오를 가정하여 취약도를 도출하였는데, 이 결과를 토대로 개별 설비의 구조적 상태에 따라 상이한 취약도 곡선이 필요함을 확인할 수 있었다.

This study examined the structural, physicochemical, and functional characteristics of five black soybean (Glycine max (L.) Merr.) cultivars—Cheongja5, Danheuk, Socheongja, Seum, and Soriheuk—bred and cultivated in Korea. We conducted comprehensive analyses on morphology, microstructure, thermal and hydration properties, pasting behavior, and antioxidant activity to identify cultivar-specific differences in processing suitability and functional properties. The results indicated significant varietal variations in seed coat ratio, cotyledon density, and color, which affected thermal stability, hydration, and viscosity development during heating. Cultivars with compact cotyledon matrices, such as Cheongja5 and Danheuk, displayed high enthalpy (ΔH), low solubility, and limited viscosity development, suggesting high structural stability and low thermal reactivity-traits favorable for thermally stable or beverage-type applications. In contrast, cultivars with looser structures and greater surface exposure, like Seum and Socheongja, exhibited higher swelling power, dispersion stability, and RVA viscosities, indicating their suitability for viscous or semi-solid systems. Notably, Soriheuk showed the highest antioxidant activity and levels of phenolic and flavonoid compounds, correlating with its high seed coat ratio and dark pigmentation, positioning it as a promising functional ingredient. These findings underscore that the physicochemical and structural diversity among black soybean cultivars significantly influences their processing performance and functional potential, providing a scientific foundation for selecting and developing functional cultivars.

본 연구의 목적은 디지털 네이티브 세대인 대학생을 대상으로 생성형 인공지능 (Generative AI) 활용 경험이 심리적 안녕감과 AI 기반 상담 수용도에 미치는 구조적 관 계를 규명하는 데 있다. 이를 위해 기술수용모델(Technology Acceptance Model, TAM) 을 이론적 틀로 설정하고, 대학생의 AI 활용 경험과 심리적 특성이 새로운 상담 매체로서 AI 상담 수용으로 이어지는 심리적 기제를 실증적으로 분석하였다. 서울 및 경기도 소재 4년제 대학교 재학생 350명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하 였으며, 불성실 응답을 제외한 318부를 최종 분석에 사용하였다. 주요 변인은 생성형 AI 활 용 경험, 심리적 안녕감, 지각된 유용성, AI 기반 상담 수용도이며, SPSS 27.0과 AMOS 26.0을 활용하여 기술통계 분석, 신뢰도 분석, 확인적 요인분석, 구조방정식모형 분석을 수 행하였다. 분석 결과, 생성형 AI 활용 경험은 지각된 유용성을 매개로 하여 AI 기반 상담 수용도에 정(+)의 간접 효과를 미치는 완전 매개 구조를 보였다. 반면, 심리적 안녕감은 AI 기반 상 담 수용도와 유의미한 부(-)의 관계를 나타내어, 심리적 안녕감이 낮을수록 AI 상담에 대한 수용 가능성이 높아지는 경향이 확인되었다. 이는 일상에서 AI의 유용성을 체감한 대학생일 수록 AI를 상담 도구로 수용할 가능성이 높으며, 대면 상담에 부담을 느끼는 심리적 취약 집단에게 AI 상담이 상대적으로 수용 가능한 대안이 될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 디지털 네이티브 세대의 특성을 반영한 AI 기반 정신건강 지원 전략의 실증적 근거를 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 연구 결과를 토대로 대학 차원의 하이브리드 멘탈 케어 시스템 구축과 AI 리터러시 교육과 정서조절 훈련을 통합한 교육 커리큘럼 개발 등 대 학생 정신건강 증진을 위한 실천적 시사점을 제안한다.

엔트로피 지표(섀넌 엔트로피, 지니계수, 허시만-허핀달지수)와 경제복잡성 (ECI) 지표, 네트워크 분석을 활용하여 국내 반도체 산업의 구조를 실증적으로 분석하였다. 엔트로피 지표를 산업의 계열화/전문화와 연계하고 ECI와 엔트로피 지표의 특성을 상호보완 적으로 활용하는 새로운 접근을 시도하였다. 전국 단위로 반도체 산업 관련 업종에 해당하는 기업을 추출하여 기업 홈페이지 및 소개자료 등을 통해 반도체 산업 가치사슬 중 어느 부분에 해당하는지를 분류하는 작업을 실시하였으며, 최종적으로 2,957개 기업을 후공정, 전공정, 소재, 부품, 장비, 설계 기업으로 분류하여 특정하였다. 이 중 중 거래관계를 추출 가능한 1,212개 기업의 66,210개 거래관 계망 정보를 활용하여 실증 연구를 진행하였다. 국내 반도체 산업의 거래 네트워크는 무척도성, 작은세상 특성, 모듈성, 계층성을 모두 보이는 소수 핵심기업 중심 계열화된 네트워크였다. 국내 반도체 산업의 두 가지 구조변화 (2020년 거래관계망 계열화, 2023~2024년 복잡성지수 추세 반전)등을 식별할 수 있었다. 2018~2024기간 동안 국내 반도체 산업은 점차 전문화되는 추세였으나 2020년에 일시적 으로 계열화 추세를 보였다. 소·부·장 산업은 비교적 전문화되어 있고 전공정·설계는 계열 화되어 있었다. 광역지자체별로 살펴보면 경기·충남·충북 등 전통적 반도체 산업 중심 지의 계열화 수준이 높았으나, 경제복잡성 지수는 경남·부산에서 높게 나타났다. 경남·부산· 광주 등의 경제 복잡성 지수의 약진, 경기·충남·충북의 경제 복잡성 지수 부진은 2023~2024년에 두드러지게 나타났으며, 지역별 기업 영업이익률과도 양의 상관관계를 나타냈다. 2023년 이후 AI반도체, 전력반도체 육성정책과의 관련성에 대한 심층적인 분석이 필요하다. 최종적으로 비수도권 균형발전 관점 반도체 혁신정책의 효율성을 일정 부분 입증할 수 있었다.

This study presents the results of compression, drop impact, and vibration durability analyses conducted to evaluate the mechanical reliability of Battery Pack Cases (BPCs) in electric vehicle (EV) systems. BPCs are essential structural components that must endure compressive loads, impact forces, and vibrational fatigue. Finite Element Analysis (FEA) was applied to a representative BPC model to assess deformation, impact resistance, and vibration endurance. The results indicate that the BPC maintained integrity within yield strength limits under compressive loading and effectively absorbed energy under drop impact. Furthermore, Power Spectral Density (PSD) analysis identified stress concentration regions, providing insights for structural optimization. Overall, the findings support the development of lightweight and reliable BPC designs for advanced EV applications.

In this paper, the structural optimization and experimental validation of lightweight, high stiffness rollers for roll-to-roll(R2R) processing of lithium metal electrodes are presented. Precise dimensional control of electrode thickness below 50㎛ is essential for next-generation high energy density batteries, yet elastic recovery during rolling hinders the achievement of target specifications. To address this challenge, finite element(FE) analysis was employed to determine the optimal rolling gap and roller geometry, and the results were verified through R2R experiments. Simulations indicated that a rolling gap of 153㎛ yielded a final sheet thickness of about 49.6㎛, meeting the design requirement. Experimental results confirmed the validity of the numerical model, with thickness measurements deviating less than ±10% from FE analysis predictions. These findings demonstrate that the proposed roller design not only ensures thickness precision but also improves system efficiency, offering practical guidelines for scalable lithium metal electrode manufacturing.

본 연구는 온실 구조에서 서까래–도리 접합부의 반강 접(semi-rigid) 거동을 실험적으로 규명하고, 해석 모델 (GHModeler)의 적용 타당성을 검증하기 위하여 수행되었다. 시중에서 사용되는 선형 죔쇠를 이용하여 교차부 실험체를 제 작하고, 6 자유도 변형 모드에 대한 강성 계수와 항복 특성을 평가하였다. 서까래가 도리 축을 따라 미끄러질 때 강성 계수 243,228.92 N·m-1, 항복 하중 164 N으로 가장 크게 나타났으 며, 도리가 서까래 축을 따라 미끄러질 때는 각각 30,426.78 N·m-1, 118 N으로 현저히 낮은 값을 보였다. 회전 및 비틀림 모드에서도 뚜렷한 차이를 확인하였다. 이어서 실물 규모의 단동 온실을 대상으로 횡하중 재하 시험을 실시하고, 변위 및 응력 거동을 GHModeler 해석 결과와 비교·분석하였다. 비교 결과, 수평 변위(DH2)에서 강접합 모델은 최대 310.2% 오차 를 보인 반면, 인터페이스 요소 모델은 －13.7%~34.1% 범위 로 감소하였다. 응력(S1)에서도 강접합 모델은 최대 84.6%의 오차를 보였으나, 인터페이스 요소 모델은 －9.1%~3.2%로 실험치에 근접하였다. 본 연구 결과는 온실 구조물의 접합부 모델링 및 구조 안전성 평가의 신뢰성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

This study investigates the structural mechanisms underlying user acceptance of generative AI services by integrating cognitive and affective dimensions of user experience. Based on the Technology Acceptance Model, Expectation–Confirmation Theory, and flow theory, a research model was developed and tested through an online survey of 387 Korean users with more than three months of experience. Structural equation modeling confirmed that cognitive and affective responses significantly influence satisfaction and trust, which in turn predict loyalty, with trust showing the strongest direct effect. Satisfaction and trust also mediated these relationships, while flow strengthened the satisfaction–loyalty path and resistance to technology was not significant. These findings highlight the importance of incorporating emotional and experiential factors alongside functional aspects. Practical implications suggest that fostering trust, engagement, and perceived value is essential for sustaining loyalty in generative AI services.

본 연구는 16~17세기 갤리언 무역을 통해 명 제국에 유입된 은화의 규모와 그것 이 일으킨 구조적 경제변화를 분석하였다. 라틴아메리카 은광에서 생산된 대량의 은 화가 스페인과 마닐라를 거쳐 중국에 집중적으로 유입되는 과정에서, 명 제국은 세 계 은 시장의 핵심 수요처로 부상하였다. 연간 100~200톤에 달하는 임계 은화 유입 량은 명대 경제의 안정성을 결정하는 핵심 변수로 기능하였으며, 일조편법 시행 이 후 국가 재정의 70% 이상이 은화에 의존하는 구조가 확립되었다. 만리장성 재건축을 비롯한 대규모 국가사업들은 은화의 국내 유통 촉진과 지역경 제 활성화에 이바지하였으나, 외부 은화공급의 급격한 감소는 인플레이션에서 디플 레이션으로의 급속한 경제 전환을 초래하였다. 이러한 변화는 세수 감소, 사회불안 정, 농민반란 등 왕조 붕괴의 구조적 요인으로 작용하였다.

This study analyzed the structural performance of a microalgae-based lightweight ecological integration system for large-span structures to achieve carbon neutrality. To address the load problems of existing soil-based ecological systems, a lightweight system utilizing microalgae bioreactors was proposed, and structural performance was evaluated for four types of large-span structures: truss, arch, dome, and cable structures. Structural analysis results through finite element analysis showed that the proposed system achieved a 70% load reduction effect compared to existing systems, with structural performance improvements including 35-40% reduction in maximum deflection, 30-35% reduction in maximum stress, and 25-30% increase in natural frequency. Environmental performance analysis confirmed CO₂absorption capacity of 12-18 kg per m² annually and PM2.5 reduction effects of 15-25%. Economic analysis results indicated that benefits of 3.95-6.7 million KRW per year are generated for a 1,000 m²reference area, creating cumulative benefits of 179.75-227.5 million KRW over 25 years. Verification through the German BIQ House case confirmed CO₂reduction performance of 6 tons per year for 200 m², demonstrating the practical applicability of the system. This study presented the potential of an innovative ecological integration system that can ensure structural safety of large-span structures while simultaneously contributing to carbon neutrality.

This study experimentally and numerically evaluated the fire risks and structural vulnerabilities of tunnel-type noise barriers (hereinafter referred to as hereinafter referred to as soundproof tunnels). In Korea, soundproof tunnels are typically constructed using combustible polymeric materials such as polymethyl methacrylate (PMMA) and polycarbonate (PC) for noise reduction and lightweight design. However, due to their enclosed structural characteristics, concerns have been raised regarding heat and smoke accumulation as well as the rapid spread of fire. In this study, fire scenarios were established by varying structural conditions, including roof opening ratios and the presence or absence of central partitions, and analyzed using the Fire Dynamics Simulator (FDS). The results demonstrated that PMMA exhibited a lower thermal decomposition temperature and a higher heat release rate, indicating a higher level of fire risk, while PC showed superior fire resistance with higher decomposition temperature and delayed ignition properties. PMMA rapidly exceeded the critical thresholds for temperature and radiative heat flux, resulting in complete combustion. Central partitions were found to accelerate smoke spread, whereas side or roof openings facilitated smoke discharge to the exterior, contributing to fire suppression and improving life safety. In conclusion, this study confirmed that the fire risks of soundproof tunnel are jointly influenced by the combustion characteristics of the materials and the structural conditions. The findings are expected to serve as fundamental data for material selection and design standard improvements in future soundproof tunnel fire safety.