김지응 교수

Abstract Cities worldwide are increasingly turning to underground spaces to address the challenges posed by high population density. These subterranean areas are now utilized for various purposes such as offices, shopping malls, subway terminals, and underground sidewalks. However, the semi-closed nature of most underground spaces presents difficulties in ensuring a comfortable environment due to the lack of natural ventilation. This study focuses on a representative underground shopping mall in

Infants are particularly vulnerable to indoor air pollution due to their developing respiratory systems and prolonged time spent indoors. This study proposes a dynamic indoor air quality (IAQ) prediction model for daycare centers using automated machine learning (Auto ML) and monthly relearning. The model integrates real‐time and historical data to address variability caused by occupant behavior, ventilation, and environmental conditions. A total of 446,611 observations were collected over 16 mo

Environmental Economics and Policy

본 연구는 현대 사회의 다원적 관점을 반영한 경제 환경 속에서, 초등 사회과 지역화 교재를 개발하고 적용 가능한 교육 모델을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 브레너(Neil Brenner)의 다중스케일 이론과 TPSN 프레임워크(Territory-Place-Scale-Network)를 이론적 기반으로 삼아, 부산 지역을 중심으로 한 수업 사례를 설계하였다. 2022 개정 초등 사회과 교육 과정 분석 결과, 3~4학년군의 ‘지역 간 교류’와 5~6학년군의 ‘국가 간 무역’ 사이에는 학습자가 지역 시장에서 글로벌 무역으로 연결되는 중간 과정을 경험하지 못하는 구조적 한계가 확인되었다. 이를 해결하기 위해, 3~4학년군에는 지역 경제 체험에서 점진적으로 국제 무역으로 확장하는 상향 확장 모델을, 5~6학년군에는 글로벌 무역 현상에서 지역 경제에 미치는 영향을 역추적하는 하향 연결 모델을 개발하였다. 두 모델 모두 학년군별 인지발달 특성을 고려하여 TPSN 네 차원을 통합적으로