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본 연구는 호텔종사자의 코로나19 위험인식과 정신건강 간의 관계에서 직업불안정의 매개효과를 검증하고자 하였 다. 이를 위하여 호텔종사자 633명에게 코로나19 위험인식, 직업불안정, 우울, 불안, 신체화 증상의 질문지를 시행하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0 프로그램과 PROCESS Macro 프로그램을 활용하여 분석하였다. 주요 결과는 다음으로 요약할 수 있다. 1. 직업불안정 위험군은 정상군과 비교하여 정신건강 위험(우울, 불안, 신체화 증상) 수준이 유의하게 높았다. 2. 코로나19 위험인식은 직업불안정과 정신건강(우울, 불안, 신체화 증상)에 유의한 영향을 나타냈다. 3. 코로나19 위험인 식과 정신건강(우울, 불안, 신체화 증상)간의 관계에서 직업불안정의 부분매개효과가 나타났다. 이러한 결과를 근거로 호텔 종사자들이 코로나19 대유행과 같은 재난 상황에서 정신건강 취약성을 가지고 있고, 코로나19가 초래한 직업불안정으로 인하여 정신건강 위험성이 더 증가함을 논의하였다. 호텔종사자들을 위한 인적자원 관리 방안 및 심리 프로그램을 지원할 필요성을 제안하였다.

The purpose of this study is to verify the mediating effects of job insecurity on the relationship between COVID-19 risk perception and mental health in hotel workers. For this study, a sample of 633 hotel workers completed the questionnaires: COVID-19 risk perception, job insecurity, depression, anxiety, somatic symptoms. The data was analyzed by SPSS 25.0 program and PROCESS macro program. The main results can be summarized as follows. 1. The risk group of the job insecurity had a significantly higher level of mental health(depression, anxiety, somatic symptoms) compared with the normal group. 2. COVID-19 risk perception showed a significant effects on job insecurity and mental health(depression, anxiety, somatic symptoms). 3. The results showed a partial mediating effects of job insecurity on the relationship between COVID-19 risk perception and mental health(depression, anxiety, somatic symptoms). On the basis of the results, we discuss that hotel workers have the vulnerability of mental health in disaster situations such as COVID-19 pandemic, and that mental health risk increases due to the job insecurity caused by COVID-19. we propose the need to support human resource management measures and psychological programs for hotel workers.

지하철은 현대 도시의 교통 체계에서 중요한 역할을 하는 대중 교통 수단이다. 하지만, 갑작스런 고장 및 시스템 불통 등의 이유로 혼잡을 야기시키는 경우가 종종 발생하여 불편을 초래하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지하철 시스템의 효율적 운영을 위해 머신러닝을 활용한 고장 예측 및 예방 연구를 진행하였다. UC Irvine의 MetroPT-3 데이터셋을 활용하고, 로지스틱 회귀를 이용하여 지하철 고장 예측 모델을 구축하였다. 모델은 0.991 의 높은 정확도로 비고장 상태를 예측하나, 정밀도와 재현율은 상대적으로 낮아 고장 예측에 있어 오류 가능성을 시사하고 있다. ROC_AUC 값이 0.901로, 모델이 무작위 추측보다 뛰어난 분류를 할 수 있다. 구축한 모델은 지하 철 시스템의 안정적인 운영 운영에 유용하나, 성능 개선을 위한 추가 연구가 필요하다고 생각한다. 따라서 학습 데이터가 많고 데이터의 정제가 잘 이루어진다면 고장 예측을 통해 사전 점검을 하여 예방할 수 있다.

The subway is a means of public transportation that plays an important role in the transportation system of modern cities. However, congestion often occurs due to sudden breakdowns and system outages, causing inconvenience. Therefore, in this paper, we conducted a study on failure prediction and prevention using machine learning to efficiently operate the subway system. Using UC Irvine's MetroPT-3 dataset, we built a subway breakdown prediction model using logistic regression. The model predicted the non-failure state with a high accuracy of 0.991. However, precision and recall are relatively low, suggesting the possibility of error in failure prediction. The ROC_AUC value is 0.901, indicating that the model can classify better than random guessing. The constructed model is useful for stable operation of the subway system, but additional research is needed to improve performance. Therefore, in the future, if there is a lot of learning data and the data is well purified, failure can be prevented by pre-inspection through prediction.

본 연구는 국내 중소제조업체들이 디지털 전환을 시도할 때 고려하여야 할 요인을 제시하여 디지털 전환의 효 율성을 향상시킬 수 있도록 함에 연구의 목적이 있다. 2019년부터 2021년까지의 중소기업 데이터를 활용하여 디지털 전환이 기업의 재무활동에 미치는 영향과 어떠한 디지털 기술이 재무활동에 영향을 미치는지 분석하고 디지털 전환과 기업 재무활동 사이의 녹색 기술 혁신의 매개 효과에 대해 추가적으로 분석하였다. 연구결과 디지털 기술이 기업 재무 활동에 미치는 부정적인 영향을 뒷받침하고 있으며 클라우드 컴퓨팅 기술은 기업 재무활동 수준을 상당히 억제하는 것 으로 밝혀졌다. 또한 녹색기술혁신은 디지털 전환이 녹색기술혁신을 촉진하여 기업의 재무활동을 억제하는 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 디지털 전환은 녹색 기술 혁신을 통해 기업 의사결정에 영향을 미치며 디지털 기술과 녹색 프 로젝트의 결합을 고려해야 할 것을 제언한다.

The purpose of this study is to improve the efficiency of digital conversion by presenting factors that domestic small and medium-sized manufacturers should consider when attempting digital conversion. Using SME data from 2019 to 2021, we analyze the impact of digital transformation on the financialization of enterprises and which digital technologies affect financialization, and further analyze the mediating effect of green technology innovation between digital transformation and business finance. did The results of the study support the negative impact of digital technologies on corporate finance, and cloud computing technologies have been found to significantly inhibit the level of corporate finance. In addition, it was found that green technology innovation plays a mediating role in suppressing corporate financialization by promoting green technology innovation through digital transformation. Digital transformation influences corporate decision-making through green technology innovation, suggesting that the combination of digital technology and green projects should be considered.

본 논문에서는 적응형 전조등 시스템 규정 중 일반도로 모드, 고속도로 모드, 젖은도로 모드를 만족하는 배광의 형성을 위한 회절 광학 소자를 설계하였으며, 이를 GDSII 스트림 형식의 파일로 도출하였다. 회절 광학 요소를 통해 형성된 배광의 유효성 및 백색광 구현 여부 확인을 위하여 각각 Field Tracing, Ray Tracing 기반의 시뮬레이션을 진행하여 변환빔 측정점에 대한 위치 요구사항 및 광도 요구사항의 만족을 확인하였다. 본 연구를 기반으로 적응형 전조등을 구현하는 경우, 광도의 대비 재현 및 단순한 구조의 적응형 전조등 시스템 구현이 가능 할 것으로 예상된다.

In this paper, a diffractive optical element was designed to create lighting patterns that satisfy the requirements of adaptive headlight systems for normal road mode, highway mode, and wet road mode, and this was rendered into a GDSII stream format file.To verify the effectiveness of the light distribution formed by the diffractive optical elements and the realization of white light, simulations based on Field Tracing and Ray Tracing were conducted, confirming the satisfaction of position and luminance requirements at the transformation beam measurement points. Based on this research, it is anticipated that the implementation of adaptive headlights would be possible, enabling the reproduction of luminance contrast and the creation of a simple-structured adaptive headlight system.

넓은 맥락에서, 자생식물은 인공적인 보호나 재배 없이 특정 지역에서 자연적으로 발생하고 번성하는 식물 로, 그들이 생존을 위해 가장 적합한 환경에서 자랍니다. 이러한 식물들은 유전자 자원, 번식 재료 및 생명공학 자산 으로서 상당한 잠재력을 갖추고 있으며, 식용, 의약, 그리고 장식용 등 다양한 분야에서 발전의 가능성이 있습니다. 자생식물의 가능성을 활용하기 위해, 우리의 목표는 자생식물의 활용, 효과, 유효성분, 추출 방법 등에 초점을 맞춘 국내 특허 분석을 통해 가치 있는 정보를 제공하는 것이었습니다. 한국 산림청에서 등록된 국가 표준 식물 목록을 활용하여, 자생식물과 자생식물 식물 종자 사용과 관련된 988건의 특허에 대한 유효한 데이터를 확보했습니다. 이 분석은 특허의 종합적 검토를 통해 연구 패턴, 주요 기술 수준 및 신흥 트렌드를 밝혀내는 목적이 있었습니다. 결과 적으로, 특허 분석을 통해 연구 트렌드와 현재 기술 수준을 확인하고, 자생식물을 활용한 향후 특허 출원을 위한 정보를 제공하기 위한 것입니다.

Native plants thrive naturally in specific areas without human intervention, offering significant potential as genetic resources and biotechnological assets across multiple sectors. To harness this potential, our focus was on analyzing domestic patents related to native plants, investigating their uses, effectiveness, active components, and extraction methods. Using the Korea Forest Service's National Standard Plant List, we gathered data from 988 patents on native plants and 430 patents on the use of native plant seeds. This comprehensive patent analysis aimed to reveal research patterns, technology levels, and emerging trends. The goal is to identify research trends, current technology levels, and provide insights for future patent applications involving native plants.