식량 운송 과정에서 발생하는 온실가스는 전 세계 온실가스 배출량의 15분의 1 수준이다. 식량이 이동하는 거리를 줄여 푸드 마일리지를 절감하는 것은 도시의 지속 가능성과 회복력 을 향상시킬 수 있다. 옥상 온실은 푸드 마일리지를 감소시키 고 에너지를 절감하는 도시농업의 한 형태로 주목받고 있다. 온실과 건물 모두 실내 환경을 유지하기 위해 냉난방이 요구 된다. 건물과 온실의 통합 시스템 운영은 설비 공유로 인한 비 용 절감, 건물과 온실 간 에너지 이동으로 인한 에너지 활용이 가능하다. 건물 에너지 시뮬레이션을 이용해 다양한 통합 시 스템 에너지 성능 평가 연구가 수행되었지만, 실제 통합 시스 템에 대한 검증과 설계변수 분석은 미흡한 실정이다. 본 연구 에서는 건물 에너지 시뮬레이션을 통해 옥상온실의 설치 유 무, 옥상의 단열 성능 및 설치 면적에 따른 에너지 절감을 평가 하고자 하였다. 현장 실험은 서울특별시 성동구 성수동의 옥 상온실에서 수행되었다. 측정한 실내 온도를 통해 건물 에너 지 시뮬레이션의 모델을 검증하였고 R2 = 0.91의 결과를 보였 다. 이후 설계변수가 에너지 부하에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 통합 시스템을 운영하는 경우, 독립적으로 운 영하는 경우보다 에너지 부하량이 감소하는 경향을 보였다. 통합 시스템 설치 시 에너지 부하 절감 효과가 있으며, 효율적 인 에너지 이용을 하는 도시농업이 될 수 있다고 사료된다. 건 물 옥상의 열관류율을 0.251W/m2·K에서 1.535W/m2·K로 증가시켜 단열 성능을 약화시킨 경우, 옥상온실과 건물 최상 층의 에너지 부하는 감소하는 경향을 보였다. 통합 시스템 설 치 시 경계면의 열 교환이 증가하도록 설계하는 것이 에너지 부하 절감에 유리하다고 판단된다. 옥상온실 면적을 2.53배 증가시켰을 때 단위면적당 에너지 부하는 감소하는 경향을 보 였다. 온실 면적 증가로 인해 에너지 부하량은 증가하지만, 건 물과 온실의 열 교환이 증가하여 통합 시스템의 에너지 부하 절감이 가능하다고 판단된다. 본 연구의 결과는 통합 시스템 을 통한 에너지 부하 절감을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으 로 판단된다. 향후 연구에서는 기후 변화에 따른 에너지, 식량 문제의 해결 대책으로 옥상온실을 활용하기 위해서 추가적인 방안이 필요할 것으로 판단된다.

This study systematically analyzes research trends and significant themes in academic studies on Hanbok, Korea’s traditional attire, published between 2015 and 2024. Recognizing Hanbok’s evolving role as both a cultural icon and a modern fashion item, it broadens the scope of prior research, which predominantly focused on design and pattern analysis. A qualitative meta-analysis of 230 academic papers indexed in the Korea Citation Index was conducted using the MAXQDA program. The findings show a steady increase in scholarly interest in Hanbok over the past decade, with a peak in 2020. Furthermore, the study categorizes Hanbok research into six key areas: design and patterns, consumer behavior and tourism, literature reviews, case studies, education, and digital technologies. Notably, the multidisciplinary nature of Hanbok research includes growing interest in its fusion with digital technologies, such as virtual reality and the metaverse, suggesting future directions for digitalization and global presence. This research highlights Hanbok’s expanding significance in both traditional culture and modern contexts, positioning it as an important cultural icon in domestic and international markets. The study emphasizes the need for further exploration into under-explored areas, such as Hanbok’s role in global tourism and adaptation to digital environments. Practical applications include opportunities for the Hanbok industry to leverage digital platforms, cultural tourism, and personalized marketing strategies. This study provides a valuable foundation for future research on Hanbok’s global reception and continued development as a cultural and commercial asset.

본 연구는 기업 디지털 트랜스포메이션(digital transformation) 교육의 효과성 분석을 위하여, K사 디 지털 트랜스포메이션 교육에 참여한 수료자 679명을 대상으로 2023년 11월 20일부터 11월 30일까지 설문 을 실시하였다. 설문은 학습자들의 나이, 직급 등 일반적인 특성을 포함하여, 개인특성으로 자기효능감, 학습 민첩성, 데이터 리터러시, 교육과정 특성으로 교육 만족도, 내용 이해도, 강사 전문성, 업무 관련성, 조직풍토 특성으로 전이기회, 상사지원, 그리고 현업적용도, 직무몰입, 직무성과에 대한 질문을 포함한 다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 일반적 특성에 따른 현업적용도 평균 차이 분석결과, 성별, 연령대, 직급, 수강영역에 따른 차이가 존재하지 않았지만, 디지털 트랜스포메이션 교육 참여 횟수, 교육 전/후 학습모임 참여 경험, 교육 전 파이썬 프로그램 활용 경험 수준에 따른 평균 차이가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 둘째, 개인특성, 교육과정 특성, 조직풍토가 현업적용도에 미치는 영향을 확인하기 위해 위계적 회귀분석을 실시한 결과, 개인특성 중에서는 자기효능감, 교육과정 특성에서는 내용 이해도, 조직 풍토에서는 전이 기회가 통계적으로 유의한 정적 영향을 미쳤으며, 영향력의 크기는 내용 이해도, 전이 기회, 자기효능감 순으로 큰 것으로 나타났다. 셋째, 현업적용도와 직무몰입, 직무성과와의 관계를 분석한 결과, 현업적용도는 직무몰입과 직무성과에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 현업적용도와 직무 성과와의 관계를 직무몰입이 완전 매개하는 것을 확인하였다. 이는 디지털 트랜스포메이션 교육 프로그 램에 참가한 학습자가 교육 내용에 대한 충분한 이해를 바탕으로 이를 현업에 적용하고, 직무에 몰입함으 로써 직무성과로 이어질 수 있다는 것을 의미한다. 넷째, 하위변인을 반영한 최적 모형 도출 결과, 개인특 성인 자기효능감은 교육과정 특성의 내용이해도와 조직풍토의 전이기회를 매개로 현업적용 노력과 실제 현업적용에 영향을 미쳤다. 특히, 현업적용 노력에는 내용이해도가 더 큰 영향을 미치고, 실제 현업적용에 는 전이기회가 더 큰 영향을 미친 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 후속연구 수행을 위한 시사점과 제도개선 방안을 제시하였다.

국내에는 지형적인 조건 또는 그 외의 여러 제약에 따라 줄눈 콘크리트 포장(JCP)을 시공하는 경우가 많았다. JCP는 시공 이후 양생 제로 도포함에도 불구하고 시간이 지남에 따라 부등건조수축이 나타나, 운전자의 승차감과 안정성을 악화시킨다. 이를 해결하기 위해 포장설계 지침을 지속적으로 개정하고 있지만, 부등건조수축으로 인한 민원이 계속 발생하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 JCP의 부등건조수축량에 영향을 줄 수 있는 변수를 설정하여 변수에 따른 거동 차이를 보고자 하였다. 3D 유한요소해 석 프로그램 ABAQUS를 이용하여 유한요소법을 통한 해석을 진행하였고, 모델링은 2차로 6 슬래브를 모형화하였다. JCP의 부등건조 수축량에 영향을 주는 슬래브 깊이별 온도변화가 포장설계에 따라 어떻게 변화하는지 고려하기 위하여, 그에 대한 변수로 하부층 종 류의 영향, 슬래브 두께의 영향, 주행차로 다웰바 추가 설치 유무의 영향, 줄눈 간격의 영향을 설정하였다. 기본적인 모델의 유한요소해석 부등건조수축량 결과와 위에서 설정한 변수를 적용하여 만든 모델에 대한 유한요소해석 부등건조수축 량 결과를 각각 도출하였고, 기본 모델 결과와 변수를 적용한 모델 결과를 비교하여 각각의 인자가 어느 정도의 영향을 미치는지 확 인해 보았다. 영향이 큰 인자들을 선별하여 복합적인 변수에 대한 영향을 보고자 하였고, 복합 변수를 적용한 모델의 유한요소해석 부등건조수축 량 결과와 기본 모델의 유항요소해석 부등건조수축량 결과를 비교하여 그 차이가 어느 정도인지 확인하였다. 이에 따라 앞으로 JCP구 간 부등건조수축에 대한 해결을 위해 중점을 두어야 할 인자를 파악할 수 있었으며, 결과를 현장에 적절하게 적용한다면 도로 주행성 과 안전성을 개선할 수 있을 것으로 판단된다. 유한요소해석 결과에 대한 신뢰도를 부여하기 위해 현장 데이터와도 비교 분석하였고, 계절에 따라 약간의 차이는 있었으나, 평균값 과는 유사하여 본 연구의 구조해석 모형이 다양한 조건에 따른 연직변위 발생함에 있어 비교하는데 유용하다고 판단하였다.

Our study examined a total of 60 dead wood samples (Quercus spp.), collecting 30 samples each in summer and winter, and measured various environmental variables in the field. These samples were classified into three decay classes: fresh, intermediate, well-decayed. We sampled saproxylic beetles within the collected dead wood using emergence traps. Conducted a cluster analysis to explore their relationships of saproxylic beetle and environmental variables. Our results revealed that season and decay class were significant environmental variables affecting saproxylic beetle communities. These results highlight the sensitivity of saproxylic beetles to fluctuations of environment and climate. In summary, our study highlights the intricate relationships between environmental variables and saproxylic beetles and suggests that different types of dead wood should be maintained in forests.

This study numerically compares optimum solutions generated by element- and node-wise topology optimization designs for free vibration structures, where element-and node-wise denote the use of element and nodal densities as design parameters, respectively. For static problems optimal solution comparisons of the two types for topology optimization designs have already been introduced by the author and many other researchers, and the static structural design is very common. In dynamic topology optimization problems the objective is in general related to maximum Eigenfrequency optimization subject to a given material limit since structures with a high fundamental frequency tend to be reasonable stiff for static loads. Numerical applications topologically maximizing the first natural Eigenfrequency verify the difference of solutions between element-and node-wise topology optimum designs.

정보통신 기술의 발전과 스마트 기기의 확산으로 스마트러닝이 보편화되었으며 이에 따라 스마트러닝 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있으며 연구 성과가 축적되고 있다. 이에 기존의 스마트러닝 연구 중에 서 상관계수 결과를 포함한 논문을 대상으로 메타분석을 실시하여 스마트러닝의 효과크기를 분석하였다. 이 과정에서 선행연구 결과를 검토하여 스마트러닝 특성요인으로 동기유발, 시스템, 콘텐츠, 서비스로 유 목화하고, 결과변수로는 만족도, 성과, 태도를 정의하였다. 메타분석 결과 스마트러닝 전체 관점뿐 아니라 각 특성요인인 동기유발, 시스템, 콘텐츠, 서비스 모든 측면에서 스마트러닝의 효과크기는 유의하게 중간 정도 수준으로 나타났다. 유일하게 유의하지 않은 것으로 나타난 성과에 대한 콘텐츠의 효과크기를 제외 하고는 만족도, 성과, 태도 모든 측면에서 스마트러닝 각 특성요인의 효과크기가 유의하게 중간 정도 수준으로 나타났다. 연구 대상에 따른 효과크기 측면에서는 직장인이 가장 높은 효과를 유의하게 보였다. 표본수에 따른 효과크기 측면에서는 300명에서 999명까지가 유의하게 가장 높게 나타났다. 본 논문이 시도한 스마트러닝 메타분석은 시의성으로나 확장된 연구 대상 논문 수 측면에서 의의를 찾을 수 있으며 수많은 스마트러닝 특성요인과 결과변수를 유목화하고 분류한 뒤 이에 대한 효과크기를 측정하였다는 데에 의의가 있다. 각 연구자들의 시각과 필요에 따라 다양한 표현을 동원한 스마트러닝 특성요인과 결과변수를 본 연구의 연구자들이 종합적인 관점에서 분류한 것은 향후 스마트러닝 연구를 위한 하나의 새로운 밑거름이 될 수 있다.

최근 소셜미디어 이용이 심리적 웰빙에 미치는 영향이 부각되고 있으나 어떤 요소가 소셜미디어 상에서의 관계 의 질을 예측할 수 있는지에 대한 연구는 상대적으로 드물다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 COVID-19로 인한 자가격리 동안 인스타그램 활동과 외로움, 우울 등의 심리 상태가 소셜미디어 상에서의 관계의 질을 예측할 수 있는지 알아보고자 하였다. 성인 95명을 대상으로 자가격리 중과 자가격리 해제 후 시점에서 외로움, 인스타그 램 활동, 소셜미디어 상에서의 관계, 우울 등에 대해 자기보고식 설문에 응답하도록 하였다. 그 후, 다차원 척도법과 표상유사성분석, 분류분석을 각 시점에 대해 수행하였다. 다차원척도법 결과, 1차원에서 인스타그램 이용 시간과 우울이 다른 변인들과 구별되었으며, 2차원에서 외로움과 수동적 이용이 다른 변인들과 구별되었다. 그 후 소셜미 디어 상에서의 관계의 질의 고,저 집단에 대해 표상유사성분석을 실시한 결과, 소셜미디어 상에서의 관계의 질이 높은 집단은 낮은 집단보다 자가격리의 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다. 분류분석 결과에서도 소셜미디어 상에서의 관계의 질 예측 변인이 사회적 고립의 여부에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 사람들이 사회적 고립 상황에 있지 않을 때 인스타그램 이용 변인과 심리적 변인이 소셜미디어 상에서의 관계를 더 잘 예측할 수 있음을 시사한다.

Nowadays, artificial intelligence model approaches such as machine and deep learning have been widely used to predict variations of water quality in various freshwater bodies. In particular, many researchers have tried to predict the occurrence of cyanobacterial blooms in inland water, which pose a threat to human health and aquatic ecosystems. Therefore, the objective of this study were to: 1) review studies on the application of machine learning models for predicting the occurrence of cyanobacterial blooms and its metabolites and 2) prospect for future study on the prediction of cyanobacteria by machine learning models including deep learning. In this study, a systematic literature search and review were conducted using SCOPUS, which is Elsevier’s abstract and citation database. The key results showed that deep learning models were usually used to predict cyanobacterial cells, while machine learning models focused on predicting cyanobacterial metabolites such as concentrations of microcystin, geosmin, and 2-methylisoborneol (2-MIB) in reservoirs. There was a distinct difference in the use of input variables to predict cyanobacterial cells and metabolites. The application of deep learning models through the construction of big data may be encouraged to build accurate models to predict cyanobacterial metabolites.

Metal additive manufacturing (AM) has transformed conventional manufacturing processes by offering unprecedented opportunities for design innovation, reduced lead times, and cost-effective production. Aluminum alloy, a material used in metal 3D printing, is a representative lightweight structural material known for its high specific strength and corrosion resistance. Consequently, there is an increasing demand for 3D printed aluminum alloy components across industries, including aerospace, transportation, and consumer goods. To meet this demand, research on alloys and process conditions that satisfy the specific requirement of each industry is necessary. However, 3D printing processes exhibit different behaviors of alloy elements owing to rapid thermal dynamics, making it challenging to predict the microstructure and properties. In this study, we gathered published data on the relationship between alloy composition, processing conditions, and properties. Furthermore, we conducted a sensitivity analysis on the effects of the process variables on the density and hardness of aluminum alloys used in additive manufacturing.

코로나 19 팬데믹 및 기후 변화 등으로 전 세계적으로 필수적인 생필품과 자원의 품귀 이슈가 지속해서 발생하고 있다. 이러한 현상을 극복하고자 교역량의 수요가 갑자기 증가하였으며 이 결과 컨테이너선의 운임이 대폭 상승하였다. 컨테이너선의 크기 변화는 1960 년대 1,500TEU(twenty-foot equivalent unit)를 시작으로 2021년에는 24,400TEU로 대형화가 진행되고 있다. 컨테이너 적재 능력의 향상은 라싱브 릿지 구조의 대형화와 긴밀하게 연관되어 있고, 안전한 컨테이너 고박 및 항해 시 발생하는 다양한 외력 하중에 안전한 구조설계를 해야 한다. 현재 주요 선급에서는 라싱브릿지 구조 안전성을 평가할 수 있는 구조해석 기반의 지침서를 배포하고 있으나, 허용기준 및 평가 방 법이 달라서 설계 시 엔지니어들에게 혼선을 주고 있다. 본 연구에서는 결과에 영향을 줄 가능성이 큰 주요 변수들(모델링 범위, 오프닝 고 려 여부, 메쉬 크기) 변화에 따른 강도 변화 특성을 정리하였다. 이 결과를 바탕으로 저자들은 합리적인 구조해석 기반 평가에 대한 검토사 항을 제안하였고, 추후 선급 기준 개정 시 참고가 될 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구는 관리자 코칭 행동의 관련 변인을 살펴보고자 관리자 코칭 행동 모 델을 중심으로 관리자 코칭 행동을 체계적으로 분석하였으며 각 연구결과를 체 계적이고 계량적으로 분석하는 메타분석방법을 활용하였다. 연구의 목적을 달 성하기 위하여 체계적 문헌고찰에 대한 연구절차인 PRISMA 가이드라인에 따 라 문헌확인, 문헌선별, 선정기준 검토, 최종확정의 단계를 거쳐 최종적으로 메 타분석 연구 대상 논문 51개를 선정하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 관리자 코칭 행동과 효과성의 크기를 비교 분석하여 살펴볼 수 있었다. 둘째, 관리자 코칭 행동의 구성요소 효 과 크기와 관련하여 관계 및 존중이 가장 높게 나타났다. 셋째, 관리자 코칭 행 동의 코칭효과별 상관관계와 관련하여 정서적 효과, 인지적, 기술적 효과, 성과 등 다양한 효과 크기를 살펴 볼 수 있었다. 넷째, 산업별 효과 크기는 서비스 산 업에서 더 큰 관계를 보였다. 다섯째, Stowell의 관리자 코칭 척도를 사용한 효 과 크기가 다른 학자들의 코칭 척도보다 더 큰 관계를 보였다. 본 연구 결과에 따른 의미를 살펴보면, 첫째, 본 연구는 기존의 연구와 다르게 구체적으로 관리자 코칭 행동에 관한 메타분석을 실시하였다는 측면에서 기존의 연구와 차별되었다. 둘째, 관리자 코칭이 역량개발 및 성과위주의 코칭에서 벗어 나 조직원과의 지속적인 관계 과정으로 방향을 제시하고 피드백을 주는 것이 중 요하다는 것을 보여주었다. 셋째, 본 연구는 관리자 코칭의 효과성 관련하여 정서 적, 인지적, 기술적 및 성과 관련된 효과에 대한 메타분석을 통하여 향후 관리자 코칭의 효과성에 재검토의 필요성을 제시하였다는 것에 의미를 둘 수 있다.

This study aimed to confirm the importance ratio of climate and management variables on production of orchardgrass in Korea (1982―2014). For the climate, the mean temperature in January (MTJ, ℃), lowest temperature in January (LTJ, ℃), growing days 0 to 5 (GD 1, day), growing days 5 to 25 (GD 2, day), Summer depression days (SSD, day), rainfall days (RD, day), accumulated rainfall (AR, mm), and sunshine duration (SD, hr) were considered. For the management, the establishment period (EP, 0―6 years) and number of cutting (NC, 2nd―5th) were measured. The importance ratio on production of orchardgrass was estimated using the neural network model with the perceptron method. It was performed by SPSS 26.0 (IBM Corp., Chicago). As a result, EP was the most important variable (100%), followed by RD (82.0%), AR (79.1%), NC (69.2%), LTJ (66.2%), GD 2 (63.3%), GD 1 (61.6%), SD (58.1%), SSD (50.8%) and MTJ (41.8%). It implies that EP, RD, AR, and NC were more important than others. Since the annual rainfall in Korea is exceed the required amount for the growth and development of orchardgrass, the damage caused by heavy rainfall exceeding the appropriate level could be reduced through drainage management. It means that, when cultivating orchardgrass, factors that can be controlled were relatively important. Although it is difficult to interpret the specific effect of climates on production due to neural networking modeling, in the future, this study is expected to be useful in production prediction and damage estimation by climate change by selecting major factors.

We investigate infrared properties of OGLE4 Mira variables in our Galaxy. For each object, we cross-identify the AllWISE, 2MASS, Gaia, and IRAS counterparts. We present various IR two-color diagrams (2CDs) and period-magnitude and period-color relations for the Mira variables. Generally, the Mira variables with longer periods are brighter in the IR fluxes and redder in the IR colors. In this work, we also revise and update the previous catalog of AGB stars in our Galaxy using the new sample of OGLE4 Mira variables. Now, we present a new catalog of 74,093 (64,609 O-rich and 9,484 C-rich) AGB stars in our Galaxy. A group of 23,314 (19,196 O-rich and 4,118 C-rich) AGB stars are identified based on the IRAS PSC and another group of 50,779 (45,413 O-rich and 5,366 C-rich) AGB stars are identified based on the AllWISE source catalog. For all of the AGB stars, we cross-identify the IRAS, AKARI, MSX, AllWISE, 2MASS, OGLE4, Gaia, and AAVSO counterparts and present various infrared 2CDs. Comparing the observations with the theory, we find that basic theoretical dust shell models can account for the IR observations fairly well for most of the AGB stars.