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본 연구는 중국 자본시장에서 경영자의 영향력과 임원배상책임보험(D&O 보험)이 이익의 질 에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과는 경영자의 영향력이 클수록 기업의 이익의 질이 낮아질 수 있으며, 특히 D&O보험에 가입한 기업에서 이러한 경향이 더 두드러진다는 것을 발견하였다. 이는 D&O보험이 경영자에게 법적 책임에서 보호를 제공하면서 기회주의적 행동을 촉진할 가능성이 있다 는 것으로 볼 수 있다. 국유기업과 비국유기업을 비교한 결과, 비국유기업에서 D&O보험이 경영자의 기회주의적 행동을 더욱 촉진하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 결론적으로, 경영자의 영향력이 클 수록, 그리고 D&O보험이 가입된 경우, 기업의 이익의 질은 전반적으로 낮아질 수 있다는 것이 본 연구의 시사점이다.

This study analyzed the impact of managerial power and Directors and Officers (D&O) Liability Insurance on earnings quality in China. The findings indicate that greater managerial power tends to decrease the quality of a company’s earnings, with this trend being more pronounced in companies that purchased D&O insurance. This suggests that D&O insurance might provide managers with protection from legal liability, thereby encouraging opportunistic behavior. When comparing state-owned and non-state-owned enterprises, the study found that D&O insurance plays a more significant role in promoting managerial opportunism in non-state-owned enterprises. In conclusion, the study implies that higher managerial power, combined with the purchase of D&O insurance, generally leads to lower earnings quality.

엣지와 클라우드 컴퓨팅의 통합은 현대 스마트 팜의 과제를 해결하는 중요한 솔루션으로, 정밀 농업 기술을 활용해 농작물 수확량을 최적화하고 자원 사용을 줄이며, 지속 가능한 농업을 촉 진하는 데 기여한다. 본 논문은 하이브리드 엣지-클라우드 시스템의 아키텍처와 이점, 그리고 도전 과제를 심층적으로 탐구하며, 엣지 컴퓨팅이 실시간 데이터 처리를 통해 신속한 의사 결정을 지원하 고, 클라우드 컴퓨팅이 대규모 데이터 분석과 장기적인 전략 수립을 돕는 상호 보완적 역할을 강조 한다. 사례 연구를 통해 스마트 온실에서의 실시간 기후 제어 및 작물 성장 예측, 정밀 축산 분야에 서의 건강 모니터링과 가축 관리 최적화 등의 성과를 구체적으로 제시한다. 또한, 본 연구는 농업 부문에 혁신적 잠재력을 제공하는 이 기술 통합의 중요성을 강조하며, 확장성, AI 및 기계학습 통합, 데이터 보안, 5G 기술 활용 등의 추가 연구 필요성을 제안한다.

The integration of edge and cloud computing offers a significant solution to the challenges faced by modern smart farming, leveraging precision agriculture technology to optimize crop yields, reduce resource consumption, and promote sustainable farming practices. This paper explores the architecture, benefits, and challenges of hybrid edge-cloud systems in depth. It highlights the complementary roles of edge computing, which enables real-time decision-making through immediate data processing, and cloud computing, which supports large-scale data analysis and long-term strategic planning. Case studies demonstrate the practical applications, such as real-time climate control and crop growth prediction in smart greenhouses, as well as health monitoring and livestock management optimization in precision livestock farming. Furthermore, this research emphasizes the transformative potential of such technology integration in agriculture and suggests future research directions, including scalability, AI and machine learning integration, data security, and the use of 5G technology to ensure the continued development and widespread adoption of smart farming systems.

본 연구는 중국 상장기업의 대주주 주식담보가 기업의 조세회피에 미치는 영향을 분석하였 다. 2009년부터 2022년까지 상하이와 선전 증권시장에 상장된 기업들을 대상으로 연구를 진행한 결 과, 대주주 주식담보가 있는 기업은 없는 기업에 비해 조세회피 수준이 더 낮다는 결론을 도출하였 다. 이는 주식담보 이후 기업이 직면하는 위험이 증가함에 따라 경영 의사결정이 보다 보수적으로 변화하여, 결과적으로 조세회피를 줄이려는 경향이 나타난다는 것을 시사한다. 특히, 국유기업에서 이러한 경향이 더욱 강하게 나타났다. 본 연구는 국유기업과 비국유기업 간의 차이를 분석하여, 소 유구조 특성이 조세회피와 주식담보 간의 관계에 영향을 미친다는 사실을 확인하였다.

This study analyzes the impact of controlling shareholders' stock pledge on corporate tax avoidance in Chinese listed companies. The research was conducted on companies listed on the Shanghai and Shenzhen stock exchanges from 2009 to 2022, and it found that companies with controlling shareholders who have pledged their stocks exhibit lower levels of tax avoidance compared to those without such pledges. This suggests that after pledging stocks, companies face increased risks, leading to more conservative decisions and a tendency to reduce tax avoidance. This trend is particularly pronounced in state-owned enterprises.

본 연구는 혁신교수법을 활용하여 문제기반형(PBL) 교수법을 적용하기 위해 혁신교수법의 실증적 척도개발을 위한 탐색적인 연구를 진행하였다. 설문 문항을 바탕으로 표본추출방법은 판단표 본추출법을 적용하여 설문을 실시하였으며, 수집된 자료는 SPSS Ver. 22.0 통계패키지를 활용하여 신뢰도분석, 탐색적 요인분석과 AMOS 22.0을 활용하여 확인적요인분석을 실시하였다. 연구 결과 호 텔관광 분야의 서비스실패가 발생할 시에 이를 극복하고 성공적인 창업역량을 위한 대학에서의 혁 신교수법의 적용이 필요할 것으로 규명되었다. 그리고 호텔관광 분야에서 고객과 서비스종사원의 접 점에서 필수 불가결하게 서비스실패가 발생하는데, 실패한 고객서비스 회복을 위해서는 대학에서의 예비교육으로 혁신교수법의 도입이 필요할 것으로 사료된다.

This study conducted an exploratory study to develop an empirical scale of the innovative teaching method in order to apply the problem-based (PBL) teaching method using the innovative teaching method. Based on the questionnaire, the sampling method was conducted by applying the judgment sampling method, and the collected data were analyzed using SPSS Ver. 22.0 statistical package to perform reliability analysis, exploratory factor analysis, and confirmatory factor analysis using AMOS 22.0. As a result of the study, it was found that when a service failure in the hotel tourism field occurs, it is necessary to apply the innovative teaching method at the university to overcome it and successfully start a business. In addition, service failure inevitably occurs at the point of contact between customers and service employees in the hotel tourism field, and it is considered necessary to introduce the innovative teaching method as preliminary education at the university in order to recover the failed customer service.

본 연구는 특수교육 현장에서 인공지능 기반의 교육 제공에 대한 특수교사의 인식과 지원에 대하여 알아보고 도출된 결과를 토대로 인공지능 기반 교육 실행을 위한 방향성을 논의하였다. 본 연구의 대상은 특수학교에 근무하는 특수교사 174명이며, 조사연구를 시행하였다. 설문 문항에 따른 결과는 빈도분석, 기술통계를 적용하여 제시하였다. 또한, T 검증을 실시하여 유의미한 결과 차이가 나는 것은 제시하였다. 연구결과 인공지능 활용에 관한 특수교사의 인식에서 특수교사의 교육 활동 에 미칠 영향에 대한 항목 대부분에서 긍정적으로 인식하고 있었다. 특수교육 대상 학생의 학습 활 동에서도 대부분 긍정적인 효과가 있을 것으로 기대하였다. 특수교사들은 국가 차원에서 인공지능 교육 실현을 위한 환경조성, 콘텐츠 개발 등에 관한 요구가 높았다. 또한, AI를 활용 안내서 개발 및 제공 등에 관한 연수가 개설되기를 많이 희망하였다. 이 연구결과에 따른 논의와 더불어 앞으로 필 요한 연구에 대하여 제언하였다.

This study investigated special education teachers' perceptions of and support for A.I.-based educational provision in special education, and discussed directions for implementing A.I.-based education based on the findings. The subjects of this study were 174 special education teachers working in special schools. Frequency analysis and descriptive statistics were applied to the survey questions. In addition, T-test was used to show significant differences in the results. The results showed that special education teachers' perceptions of the use of AI were positive in most items regarding the impact on their teaching activities. They also expected positive effects on the learning activities of special education students. Special education teachers expressed a high demand for the creation of an environment and the development of content to realise AI education on a national level. They also expressed a strong desire for training in the development and provision of guidelines for the use of AI. The results of this study were discussed and recommendations for future research were made.

본 연구는 거대 언어 모델(LLM; Large Language Model) 기반의 메타인지 진단평가 시스템 을 설계하고 구현한 내용을 다룬다. 현재 교육 환경에서 자기 주도적 학습의 중요성이 증가하고 있 는 가운데, 본 시스템은 개인별 메타인지 수준을 효과적으로 평가하고 맞춤형 피드백을 제공할 수 있는 기능을 가진다. 연구 방법으로는 51개의 문항으로 구성된 리커트 5점 척도를 활용하여 사용자 의 메타인지 요소를 분석하였다. 그 결과, LLM을 통해 각 개인의 메타인지 강점과 약점을 구체적으 로 진단하고, 이를 바탕으로 사용자에게 실질적인 피드백을 제공하는 시스템을 개발하였다. 향후 이 시스템은 교육 및 심리 평가 분야에서의 혁신적 접근으로 자리잡을 것으로 기대되며, 추가 연구를 통해 다양한 환경 속에서의 효과성을 검증할 필요가 있다.

This study addresses the design and implementation of a metacognitive diagnostic assessment system based on large language models (LLMs). With the increasing importance of self-directed learning in current educational environments, this system possesses the capability to effectively evaluate individual metacognitive levels and provide personalized feedback. The methodology employed a Likert scale consisting of 51 items to analyze users' metacognitive elements. The findings indicated that through LLMs, strengths and weaknesses in metacognition could be accurately diagnosed, resulting in a system that offers practical feedback to users based on their assessments. Future developments are expected to position this system as an innovative approach in the fields of education and psychological assessment, necessitating further research to validate its effectiveness across diverse educational contexts.