Earticle

본 연구에서는 최신 디스플레이의 최신 기술인 LCD, OLED, Micro-LED, Quantum Dot(양자점)에 대한 특허 출원 동향을 분석하였다. LCD 특허 출원은 감소하는 추세를 보이며 OLED 및 차세대 디스플레이 기술로의 전환이 가속화되고 있고, 한국과 중국이 글로벌 시장을 주도하는 가운데, 미국과 일본은 응용 기술 및 재료 기술을 중심으로 특허 경쟁력을 유지하고 있는 것으로 나타났다. 특히, OLED 기술은 QD-OLED 및 플렉서블 OLED 개발 을 중심으로 특허 출원이 증가하고 있으며, Micro-LED 기술은 초고해상도 및 웨어러블 디스플레이 응용을 기반으 로 특허 경쟁이 심화되고 있는 형국이다. 또한, Quantum Dot 디스플레이 기술은 OLED 및 Micro-LED과의 융 합이 주요 연구 방향으로 자리 잡으며 관련 특허가 증가하고 있다.

This study analyzed the patent application trends of LCD, OLED, Micro-LED, and Quantum Dot display technologies. While LCD patent applications are showing a decreasing trend and the transition to OLED and next-generation display technologies is accelerating, it was found that while Korea and China are leading the global market, the United States and Japan are maintaining patent competitiveness centered on application technologies and material technologies. In particular, OLED technology is seeing an increase in patent applications centered on the development of QD-OLED and flexible OLED, and Micro-LED technology is experiencing intensifying patent competition based on ultra-high resolution and wearable display applications. In addition, Quantum Dot display technology is expanding its related patents as its fusion with OLED and Micro-LED is becoming a major research direction, and patent competition is accelerating in new application fields as well due to the development of AR/VR and next-generation display technologies.

지속 가능한 농업과 혁신적인 스마트 농업 기술에 대한 세계적인 수요 증가로 인해 IoT 기반 디지털 트윈 플랫폼의 개발이 가속화되고 있다. 도시화가 계속 확대됨에 따라 전통적인 농업 방식은 경작지 부족, 예측 불가능한 기후 조건, 비효율적 인 자원 활용과 같은 여러 가지 문제에 직면하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 디지털 트윈 기술은 실시간 모니터링, 예측 분석, 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하는 혁신적인 솔루션으로 떠오르고 있다. 이를 통해 식물 재배 환경을 최적화하 고 농업 생산성을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 센서 통합, AI 기반 의사 결정 프로세스, 클라우드 기반 인프라를 포함한 시스템 의 기술적 프레임워크를 심층적으로 분석한다. 또한, 스마트 농업에서 디지털 트윈 기술의 잠재적 응용 가능성을 탐색하고, 플 랫폼의 경제적 타당성을 평가하며, 시장성을 검토한다. 연구 결과는 IoT 기반 디지털 트윈 플랫폼이 현대 농업을 혁신하는 데 중요한 역할을 하며, 기술과 지속 가능한 농업 실천 간의 격차를 해소하는 데 기여할 수 있음을 강조한다. 본 연구는 디지털 트윈 기술이 식물 재배에 효과적으로 적용될 수 있음을 입증함으로써, 지능형 농업 솔루션, 지속 가능한 식량 생산, 그리고 정밀 농업의 미래에 대한 논의에 기여한다. 제안된 플랫폼은 확장 가능하고, 적응력이 뛰어나며, 에너지 효율적인 접근 방식을 제공하여 AI 기반 스마트 농업 기술의 광범위한 도입을 위한 기반을 마련할 것이다.

The rising global demand for sustainable agriculture and innovative smart farming technologies has accelerated the development of IoT-based digital twin platforms. As urbanization continues to expand, traditional farming methods face numerous challenges, including limited arable land, unpredictable climate conditions, and inefficient resource utilization. To address these issues, digital twin technology has emerged as a transformative solution, enabling real-time monitoring, predictive analytics, and data-driven decision-making for optimized plant cultivation. This paper presents an in-depth analysis of the system's technical framework, including sensor integration, AI-based decision-making processes, and cloud-based infrastructure. Additionally, it explores the potential applications of digital twin technology in smart farming, assesses the economic feasibility of the platform, and evaluates its market potential. The findings highlight the role of IoT-based digital twin platforms in revolutionizing modern agriculture by bridging the gap between technology and sustainable farming practices. By demonstrating the effectiveness of digital twin applications in plant cultivation, this study contributes to the broader discourse on intelligent agricultural solutions, sustainable food production, and the future of precision farming. The proposed platform offers a scalable, adaptable, and energy-efficient approach to modern agriculture, paving the way for the widespread adoption of AI-driven smart farming technologies.

본 논문은 맛집 리뷰 데이터를 분석하여 소비자의 감정을 예측하고, 이를 기반으로 외식업체의 맞춤형 마케 팅 전략 수립에 기여하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법으로는 구글맵에서 리뷰 데이터를 크롤링하고, 형태소 분 석과 TF-IDF 벡터화를 통해 텍스트 데이터를 수치화한 뒤, 로지스틱 회귀 모델을 적용하여 감성 분류를 수행하였 다. 총 149,995개의 리뷰 데이터를 활용하였으며, 긍정과 부정 감정을 87.5%의 정확도로 예측하는 모델을 구축하 였다. GridSearchCV를 통해 하이퍼파라미터를 최적화하였고, 분석 결과는 소비자 감정 이해뿐 아니라 음식점의 서비스 개선과 마케팅 전략 수립에 실질적으로 활용 가능함을 보였다. 본 연구는 실시간 감성 분석 및 딥러닝 기반 모델로의 확장을 통해 더욱 정교한 분석이 가능할 것으로 기대된다.

This paper aims to analyze restaurant review data to predict consumer sentiment and support the development of targeted marketing strategies in the food service industry. Review data were collected from Google Maps and processed through morphological analysis and TF-IDF vectorization. A logistic regression model was then applied for sentiment classification. Utilizing a dataset of 149,995 reviews, the model achieved an accuracy of 87.5% in distinguishing positive and negative sentiments. GridSearchCV was used to optimize hyperparameters, and the results demonstrate the potential to understand consumer emotions and improve restaurant services and marketing strategies. The study contributes to sentiment analysis research and suggests that future work could incorporate deep learning models and multimodal data for more accurate and real-time sentiment predictions.

의료기기에 레이저로 각인된 DataMatrix 코드를 머신비전 기반 인공지능 모델로 자동 인식하고, 이를 의료 통합정보시스템에 연계하는 절차를 구현하였다. YOLOv11 모델과 COCO 및 커스텀 데이터셋을 활용해 인 식률을 99.5%까지 향상했으며, 광학계를 통해 100~200개의 기기를 동시에 인식할 수 있도록 설계하였다. 제안된 시스템은 의료기기 관리의 효율성과 데이터 자동화를 실현하였으며, 향후에는 다양한 환경에서의 인식 성능 향상 과 실시간 추적 기능 고도화를 목표로 한다.

We implemented a procedure to automatically recognize Data Matrix codes laser-engraved on medical devices with a machine vision-based artificial intelligence model and register them in a medical integrated information system. By utilizing YOLOv11, COCO, and custom datasets, the recognition rate was improved to 99.5%, and the system was designed to recognize 100 to 200 medical devices simultaneously through an optical system. This system has realized efficiency and data automation in medical device management, and in the future, we aim to improve performance and strengthen real-time tracking for stable recognition in various environments.

산업 오염과 자원 부족으로 인해 수질 안전이 점점 더 위협받고 있으며, 기존의 모니터링 방식은 비효율적이 고 대응 속도가 느려 오염 경보가 지연되는 경우가 많다. 본 논문에서는 IoT 클라우드 플랫폼을 기반으로 한 실시간 식수 수질 모니터링 시스템을 제안한다. 제안 기술은 저전력 통신, 엣지 컴퓨팅, 도커 컨테이너화를 통합한 다계층 아 키텍처를 채택하고 특징 추출, 데이터 정리, 예측 모델링을 위해 랜덤 포레스트와 그라데이션 부스팅과 같은 머신러닝 알고리즘을 사용한다. 성능 평가 결과, RF 모델은 1.7초의 지연 시간으로 96.0%의 정확도를 달성하여 미탐지 오염 위험을 효과적으로 줄이면서 저렴한 비용으로 광범위한 커버리지를 제공한다. 또한 알려지지 않은 오염 물질 탐지, 블 록체인 기반 데이터 보안, 지속 가능한 배포를 위한 태양광 발전 운영 등에 활용 될 수 있다.

Water quality safety is increasingly threatened by industrial pollution and resource scarcity, and traditional monitoring approaches are often inefficient and slow to respond, leading to delayed contamination alerts. In this paper, we propose a real-time drinking water quality monitoring system based on an IoT cloud platform. The proposed technology adopts a multi-layer architecture integrating low-power communication, edge computing, and Docker containerization while employing machine learning algorithms such as Random Forest and Gradient Boosting for feature extraction, data cleaning, and predictive modeling. Experimental results indicate that the RF model achieves an accuracy of 96.0% with only 1.7 seconds of latency, effectively reducing undetected contamination risks while providing broad coverage at reduced costs. Future work will explore unknown contaminant detection, blockchain-based data security, and solar-powered operation for sustainable deployment.

최근 스마트팩토리 관련 자동화 제어 교육 중 전기 회로 교과에서 실습의 편의를 위해 바나나 소켓을 사용하고 있다. 바나나 소켓은 정적 모델로 탐지가 비교적 간단하게 이루어지지만, 소켓 위치 데이터의 반복적 입력 및 계산과 소프 트웨어 최적화 여부에 따라 PC 리소스 소모가 증가하여 FPS 저하와 연산 부담이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 바나나 소켓의 좌표 데이터를 DXF 파일 파싱을 통해 모듈별 소켓 좌표, 색상, 태그 등 데이터를 추출한 뒤 캐시 테이블로 메모리에 저장하고, Raycast 시 해당 테이블을 직접 참조하여 파일 재입력 없이 실시간으로 소켓을 탐지하며 색상 정보를 기준으로 소켓을 그룹화해 재질을 자동 생성한 후 각 그룹의 위치, 회전, 스케일 정보를 행렬 배열로 구성하여 단일 드로우콜 GPU Instancing으로 렌더링한다. 이러한 통합 절차를 통해 드로우콜 수를 대폭 감소시키고, 기존 Collider 기반 방식 대비 FPS와 PC 리소스 사용 효율이 현저히 향상됨을 보이고자 한다.

In recent automation control education related to smart factories, banana sockets are utilized in electrical circuit courses to enhance practical learning. Although these sockets, as static models, are relatively easy to detect, repeated input and computation of their position data combined with the degree of software optimization can increase PC resource usage, causing FPS drops and computational overhead. To address this issue, this study parses DXF files to extract module based socket coordinates, colors, and tags, then stores the parsed data in memory as a cached table. During runtime, the system directly references this table for Raycasting, enabling real time socket detection without repeated file loading. Based on color classification, sockets are grouped and materials are automatically generated. Each group’s position, rotation, and scale are used to build transformation matrix arrays, which are rendered using a single draw call GPU instancing technique. This integrated approach significantly reduces draw calls and demonstrates notable improvements in FPS and resource efficiency compared to conventional collider based methods.

본 논문은 정적 및 동적 분석을 결합한 하이브리드 CNN-LSTM 모델을 통해 악성코드 탐지를 위한 모델을 제안한다. CNN은 악성코드 바이너리의 흑백 이미지에서 공간적 특징을 추출하고, LSTM은 시스템 호출 시퀀스에 서 시간적 동작을 포착한다. 이 모델은 공개 데이터셋에서 높은 정확도(94.6%)와 F1 점수(93.2%)를 달성하여 기 존 및 단일 스트림 딥러닝 기법보다 우수한 성능을 보였다. 듀얼 채널 설계를 통해 포괄적인 특징 표현이 가능하여 난독화 및 동작 변화에 대한 강건성을 향상시킨다. 이 접근법은 지능형 악성코드 탐지 시스템에 실질적으로 적용 될 수 있는 강력한 잠재력을 보여준다. 향후 연구에서는 탐지 정확도와 해석 가능성을 향상시키기 위해 어텐션 메커니즘과 그래프 기반 모델링을 연구가 필요하다.

This paper proposes a hybrid CNN-LSTM model for malicious code detection, combining static and dynamic analysis. CNN extracts spatial features from grayscale images of malware binaries, while LSTM captures temporal behavior from system call sequences. The model achieves high accuracy (94.6%) and F1-score (93.2%) on public datasets, outperforming traditional and single-stream deep learning methods. Its dual-channel design enables comprehensive feature representation, enhancing robustness against obfuscation and behavioral variation. The approach demonstrates strong potential for practical deployment in intelligent malicious code detection systems. Future work will explore attention mechanisms and graph-based modeling to improve detection precision and interpretability.

이동통신(5G, 6G)에서 사용되는 RF 송수신 시스템은 다양한 회로들로 구성되어 있다. 그 중 고정밀 주파수 합성을 위해 위상동기회로는 필수적으로 필요한 회로이다. 위상동기 회로는 RF회로에서 원하는 고정밀 주파수를 생성하며, 주파수 변환 및 채널 선택에 활용된다. 또한 위상 변동을 줄여 신호의 품질을 향상시키는 중요한 회로 블락이다. 신호원의 위상을 기준으로 삼아 RF 신호를 안정적으로 유지한다. 위 위상 동기회로는 여러 가지 세부 블락[위상검출기(PFD), 루프필터(LF), 전압 제어 발진기(VCO), 주파수 분주기(FD) 등]으로 구성되어 있다. 각 블록이 정상적으로 동작했을 때, 입력 신호 (Reference Signal)와 VCO 출력 신호의 위상을 비교 후 위상 검출기(PFD)가 위상 차이(Phase Error)를 검출한다. 이후 루프 필터(LF)가 신호를 필터링하여 VCO 제어 전압을 생성하고 VCO가 제어 전압에 따라 주파수를 조정하며, 주파수 분주기 (Divider)가 신호를 나누어 다시 위상 검출기(PFD)로 피드백되어 위상 동기화가 완료되면 PLL은 안정적인 주파수를 출력하 는 방법으로 동작한다. 본 논문에서는 PLL을 구성하는 블락 중 고주파 위상동기회로를 위한 1/64 주파수 분주기 설계에 대한 내용을 다룬다. 논문에서 소개한 1/64 분주기를 통해 고주파에서 안정적인 위상동기회로 구현을 목표로 한다.

The RF transceiver system used in mobile communications(5G, 6G) consists of various circuits. Among them, the phase-locked loop (PLL) is an essential circuit for high-precision frequency synthesis. The PLL generates the desired high-precision frequency in RF circuits and is utilized for frequency conversion and channel selection. Additionally, it plays a crucial role in reducing phase variations and improving signal quality. By using the phase of the signal source as a reference, the PLL ensures the stability of the RF signal. This phase-locked loop consists of several sub-blocks, including a phase frequency detector (PFD), loop filter (LPF), voltage-controlled oscillator (VCO), and frequency divider. When all these blocks operate correctly, the input reference signal and the VCO output signal are compared, and the phase detector (PFD) detects the phase difference (Error Signal). The loop filter then processes this signal to generate a control voltage for the VCO, which adjusts its frequency accordingly. The frequency divider then divides the signal and feeds it back to the PFD. Once phase synchronization is achieved, the PLL outputs a stable frequency. In this paper, we introduce the design of a 1/64 frequency divider for high-frequency phase-locked loops. The goal is to achieve a stable phase-locked loop in high-frequency applications through the designed 1/64 frequency divider.

최근 클라우드 환경에서는 산업 현장에 다양한 IT 기술들이 적용되어 자동화, 효율성, 보안성을 향상할 수 있는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 산업 현장에서는 유연성, 호환성, 개인정보 보호 문제와 같은 문제들 을 해결하기 위해서 블록체인과 AI를 융합한 융합기술들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업 현장에서 IoT 기술(블록체인, AI, IoT) 간의 시너지에 대한 성능 평가를 통해 클라우드 환경의 최적화된 AI-IoT 플랫폼을 제안한다. 제안 플랫폼은 산업체 간 협업 작업을 수행하기 위해서 공통된 클라우드 표준을 사용함으로써 클라우드 작업 간 정보 연계를 높이고 있다. 특히, 산업체 정보의 지속적인 수집이 가능하도록 산업체 정보를 가중치와 상관 관계 지수를 컨볼루션함으로써 산업체 정보의 우선순위에 따라(또는 바인딩) 패턴 정보를 해시값으로 저장하고 검 증한다. 특히, 제안 플랫폼은 AI-IoT 플랫폼이 산업체 정보의 우선순위에 따라(또는 바인딩) 패턴 정보를 해시값으 로 저장하고 검증하는 것을 성능 평가 함으로써 산업체 정보의 처리 효율성을 확인한다.

Recently, in the cloud environment, various studies are being conducted to improve automation, efficiency, and security by applying various IT technologies to industrial sites. In particular, in the industrial field, convergence technologies that combine blockchain and AI are being used to solve problems such as flexibility, compatibility, and personal information protection problems. In this paper, we propose an AI-IoT platform optimized for the cloud environment through performance evaluation on the synergy between IoT technologies (blockchain, AI, IoT) in various industrial sites. The proposed platform is increasing the linkage of information between cloud tasks by using common cloud standards to perform collaboration between industries. In particular, pattern information is stored and verified as a hash value according to the priority of industry information by convoluting the industry information to enable continuous collection of industry information. In particular, the proposed platform checks the processing efficiency of industry information by performing performance evaluation on the AI-IoT platform storing and verifying pattern information as a hash value according to the priority (or binding) of industry information.

본 연구는 분산원장기술 기반 인증 시스템의 보안성과 효율성을 분석하고, 다양한 적용 사례와 발전 방향을 제시하였다. 분산원장기술은 데이터 무결성과 분산 저장을 통해 보안성을 강화하며, 인증 프로세스의 자동화와 사 용자 중심 접근을 통해 효율성을 높인다. 이 기술은 금융, 물류, 의료 등 여러 산업 분야에서 이미 활용되고 있으며, 향후 확장 가능성이 크다. 본 연구는 분산원장기술의 국제 표준화와 보안 위협에 대응하기 위한 체계적인 방안을 제시하며, 4차 산업혁명 시대의 핵심 인프라로서의 가능성을 탐색하였다. 본 연구를 기초로 기술적, 제도적, 사용자 측면에서 종합적인 접근을 통한 지속적인 연구와 개발이 요구된다.

This study examines the security and efficiency of decentralized ledger technology (DLT)-based authentication systems, detailing key applications and future prospects. DLT enhances security through data integrity and distributed storage, while improving efficiency via automation and user-focused methods. It is widely used in finance, logistics, and healthcare, with considerable expansion potential. This research proposes strategies to address security threats and underscores the importance of international standardization, positioning DLT as a potential core infrastructure for the Fourth Industrial Revolution.

본 연구는 주간보호센터 서비스 품질 개선 요인을 탐색하기 위해 Kano 모형을 이용하여 서비스 품질 속성을 분석하고 이용자의 만족과 불만족에 미치는 영향을 파악하여 서비스 품질 개선에 도움을 주고자 한다. 부산시 K구 소재의 주간보호센터 이용자 30명을 대상으로 33개의 항목의 설문조사를 실시하였고, 수집된 자료는 Kano 분석 및 Timko의 고객만족계수를 이용 해 분석하였다. 주간보호센터의 품질 속성 중 직원의 밝은 응대 등 17개 항목이 매력적 품질로, 차량 탑승 시 손잡아 줌 등 8개 항목이 일원적 품질로, 안전띠 착용 도움 등 7개 항목이 무관심 품질로 판정되었다. 고객만족계수가 가장 높은 항목은 긴급한 문제의 신속한 해결(0.93)과 프로그램 도중 이용자 요구 사항의 즉시 해결(0.90), 직원들에게 질문 시 즉시 대답(0.80), 이용자에게 중요한 것을 공감하고 존중하는 것(0.80)이었고 불만족계수가 가장 높았던 항목은 센터 내 사생활 보호(-0.90)와 안전사고 발생 시 즉각적인 응급처치(-0.83)와 미끄럼 방지를 위한 안전바 및 가드 설치(-0.70)로 조사되었다. 따라서 주간보호 센터의 품질을 향상시키기 위해서는 매력적 품질로 도출된 17개 항목을 적극적으로 강화시키고 일원적 품질로 도출된 8개 항목은 지속적으로 관리해야 하며, 불만족 요인을 최소화해야 한다. 특히 전반적으로 고령 이용자의 정서적 욕구를 충족시키고 안전관리를 철저히 해야 할 필요가 있었다.

In order to explore factors for improving the service quality of day care centers, this study analyzes service quality attributes using the Kano model and identifies the effects on users' satisfaction and dissatisfaction to help improve the service quality. A 33-item survey was conducted among 30 users of a day care center in K-gu, Busan, and the collected data were analyzed using Kano analysis and Timko's customer satisfaction coefficients. Among the quality attributes of the day care centers, 17 items were judged to be attractive, such as the cheerfulness of the staff, 8 items were judged to be integral, such as holding hands when entering the vehicle, and 7 items were judged to be indifferent, such as help putting on seat belts. The items with the highest customer satisfaction coefficients were problems that arise quickly are resolved(0.93), addressing user needs immediately during the program (0.90), staff respond promptly to user questions(0.80), and staff are empathetic and respectful of what is important to user(0.80), while the items with the lowest dissatisfaction coefficients were provision of privacy within the center(-0.90), immediate first aid in case of safety accidents(-0.83), and safety bars and guards to prevent slipping(-0.70). Therefore, in order to improve the quality of day care centers, the 17 items identified as attractive quality should be actively strengthened, the 8 items identified as unified quality should be continuously managed, and dissatisfaction factors should be minimized. In particular, it is necessary to meet the emotional needs of elderly users and thoroughly manage safety.

본 연구는 포스트 양자 암호화 기술의 중요성과 인증 시스템에 미치는 영향을 분석하였다. 양자 컴퓨팅의 발전은 RSA와 ECC 같은 기존 암호화 알고리즘의 무력화를 초래할 수 있으며, 이는 디지털 보안의 근간을 위협한 다. NIST는 2030년까지의 전환을 목표로 CRYSTALS-Kyber, CRYSTALS-Dilithium, FALCON, SPHINCS+ 등 의 양자 내성 알고리즘을 표준화하고 있다. 이러한 기술은 인증 시스템의 보안성을 높이고 디지털 서명과 PKI 시스 템의 전환을 요구한다. 향후 연구를 위해서는 암호화 민첩성을 확보하고, 체계적인 전환 계획을 수립하여 포스트 양자 시대에 대비해야 한다. 이러한 전환은 디지털 보안의 근본적인 변화를 의미하며, 미래의 양자 컴퓨팅 위협에 대비할 수 있는 기회를 제공할 것으로 사료된다.

This study analyzes the importance of post-quantum cryptography (PQC) and its impact on authentication systems. The advancement of quantum computing poses a threat to existing encryption algorithms like RSA and ECC, jeopardizing the foundation of digital security. NIST is standardizing quantum-resistant algorithms such as CRYSTALS-Kyber, CRYSTALS-Dilithium, FALCON, and SPHINCS+ for transition by 2030. These technologies enhance authentication system security, necessitating transitions in digital signatures and PKI systems. Organizations must secure cryptographic agility and develop systematic transition plans to prepare for the post-quantum era. This transition signifies a fundamental change in digital security paradigms, providing an opportunity to counter future quantum computing threats.

본 연구는 기업의 다각화 수준이 경영자 보상에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해, 2003년부터 2019년 까지 유가증권시장에 상장된 기업을 대상으로 분석을 수행하였다. 분석결과, 다각화 수준이 높을수록 경영자 보상 이 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 경영자의 보상이 차기 기업성과(ROA)에 미치는 영향을 분석한 결과, 다각화 수준이 높은 기업에서 보상의 긍정적인 효과가 더 크게 나타났다. 특히, 외국인 지분율이 높은 기업에서 이러한 경향이 더욱 두드러졌다. 이는 다각화와 경영자 보상의 관계가 기득권 가설이 아닌 최적 계약 가설에 기인된다는 실증적 증거를 제시한다.

This study analyzes the impact of corporate diversification on executive compensation. To achieve this, an empirical analysis was conducted on firms listed on the Korea Exchange from 2003 to 2019. The results indicate that higher levels of diversification are associated with increased executive compensation. Furthermore, when examining the effect of executive compensation on future firm performance (ROA), the positive impact of compensation is found to be more pronounced in firms with higher diversification levels. Notably, this effect is even stronger in firms with higher foreign ownership. These findings provide empirical evidence supporting the Optimal Contracting Hypothesis rather than the Managerial Entrenchment Hypothesis in explaining the relationship between diversification and executive compensation.

본 연구의 목적은 IT 종사자들의 업무과부하와 불면 증상 간의 관계에서 알코올 이용의 조절효과를 검증하 는 것이다. 연구를 통해 IT 종사자들의 정신건강 실태를 파악하고, 일과 수면 건강, 알코올 이용 간의 관계성을 확인하고자 하였다. 본 연구를 위해 IT 종사자 501명에게 온라인 설문을 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0 소프트웨어를 활용하여 통계 분석하였다. 연구결과, 업무과부하와 알코올 이용 위험군은 정상군과 비교하여 불면 증상 수준이 유의하게 높았다. 또한, 업무과부하와 불면 증상 간의 관계에서 알코올 이용의 조절효과가 검증되었다. 결과를 기반으로 IT 종사자들의 과중한 업무가 불면 증상을 유발하고, 개인의 대처행동 방식인 음주가 불면 증상을 가중시킬 가능성을 논의하였다. 마지막으로 IT 종사자들의 정신건강을 개선하기 위한 지원의 필요성을 제시하였다.

The purpose of this study is to verify the moderating effect of alcohol use on the relationship between work overload and insomnia among IT workers. Through this study, we aimed to understand the mental health status of IT workers and the relationships among work, sleep health, and alcohol use. For this study, a sample of 501 IT workers completed the online questionnaires. The collected data were statistically analyzed using SPSS 25.0. The results showed that levels of insomnia were significantly higher in the at-risk groups for work overload and alcohol use compared to the normal group. Further, the moderating effect of alcohol use on the relationship between work overload and insomnia was confirmed. Based on the results, we discussed the possibility that a heavy workload could induce insomnia and the possibility that drinking, as an individual coping behavior, might further aggravate insomnia. Finally, we suggested the need for support to improve the mental health of IT workers.

본 연구는 대학생을 대상으로 불안정한 지지면과 안정된 지지면에서 고유수용성 운동이 균형에 미치는 즉각적인 효과를 비교하고자 하였다. 연구에서는 BOSU 볼을 이용한 런지 운동을 실험군으로 설정하고 안정된 지지면에서 동일한 런지 운동을 실시한 대조군과의 균형 능력을 비교하였다. 균형 능력은 Y-balance test(YBT) 를 사용하여 측정하였다. 연구 결과 실험군과 대조군 모두 즉각적인 균형 능력 향상을 보였으며 실험군인 BOSU 볼을 사용한 군에서 더 큰 효과가 나타났다. 본 연구는 고유수용성 운동인 런지 운동이 대학생들의 즉각적인 균형 능력에 긍정적인 영향을 미치며, 불안정한 지지면인 BOSU 볼에서 실시한 운동이 안정된 지지면에서 실시한 운동 보다 더 효과적임을 보여준다.

This study aimed to compare the immediate effects of proprioceptive exercises on balance when performed on unstable and stable support surfaces in college students. The experimental group performed lunge exercises using a BOSU ball (unstable support surface), while the control group performed the same lunge exercises on a stable support surface. Balance ability was measured using the Y-balance test (YBT). The results showed that both the experimental and control groups demonstrated immediate improvements in balance ability, with the experimental group (BOSU ball) showing a more significant improvement. This study suggests that proprioceptive exercises, such as lunges, positively affect the immediate balance ability of college students, and exercises performed on unstable support surfaces, like the BOSU ball, are more effective than those performed on stable support surfaces.

본 연구는 기존 CSC에 2% 옥타칼슘포스페이트를 첨가하여 근관충전제를 개발하기 위한 기초실험한 결과, 경화시간은 평균 60분 20초, 용해도는 2.6%, Non-OCP CSC의 입자크기는 6㎛, 2% 옥타칼슘포스페이트를 함유한 CSC의 입자크기는 2.1㎛로 더 작았다. 표면 미세변화 평가 결과, SEM 사진에서 Non-OCP CSC는 배율을 높여도 모양이 나타나지 않은 반면, 2% 옥타칼슘 인산염을 함유한 CSC는 넓은 판상, 얇은 칼날 모양의 결정 형태를 보였다. 이는 옥타칼슘포스페이트인산염 함유된 CSC의 반응에 의한 것으로 예상되며, 현재 임상에서 나타나는 근관 치료 시 근단에서 발생하는 근단공의 문제점을 해결할 수 있는 계기가 될 것이다.

The purpose of this study contained 2 % octacalcium phosphate in addition to the existing CSC. As a result, the setting time was 60 minutes and 20 seconds. The solubility was 2.6 %. The particle size was 6 μm in Non-OCP CSC, the size of 2 % octacalcium phosphate CSC was smaller at 2.1 μm. Evaluation of surface micro-changes, In the SEM photograph, Non-OCP CSC showed no shape whereas CSC containing 2 % octacalcium phosphate showed a wide plate-like, thin blade-shaped crystal morphology. The reaction of octacalcium phosphate with CSC will be to solve various problems occurring at the root tip during root canal treatment.

본 연구는 부부의 대화시간이 시댁·처가와의 관계 및 자녀 교육에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 기혼 성인 남녀 1,200명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 상관분석, 요인분석, 분산분석 등을 통해 주요 변수 간의 관계를 검토하였다. 분석 결과, 부부 간 대화시간이 많을수록 시댁·처가와의 긍정적인 관계 형성과 갈등 완화에 유의미한 영향을 미쳤으며, 자녀 교육 측면에서도 일관된 양육 태도와 상호 존중의 수준이 높게 나타났다. 특히 결혼기간과 연령 간에는 높은 정적 상관관계(r = 0.852, p < .01)가 확인되었고, 생애주기, 사회경제적 지위, 성역할 및 전통 가족관, 지역·문화적 요인, 자녀 중심 가치 등 5개의 요인이 도출되어 전체 분산의 67.3%를 설명하였다. 하루 2시간 이상 대화하는 부부는 가족 기능 전반에서 긍정적인 특성을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 부부 간의 충분한 대화가 가족 내 관계의 질 향상과 자녀 교육의 효과성을 증진시키는 중요한 요소임을 시사하며, 이에 따라 부부 대화 증진을 위한 실천적 전략 마련이 요구된다.

The purpose of this study was to analyze the effect of a couple's conversation time on their relationship with in-law parents and their children's education. For this purpose, a survey was conducted among 1,200 married adult men and women, and the data collected were subjected to correlation, factor analysis, and analysis of variance to examine the relationship between the main variables. The results of the analysis showed that the more time couples spend communicating with each other, the more positive relationships and less conflict they have with their in-laws, and the more consistent parenting attitudes and mutual respect they have for their children's education. In particular, a strong positive correlation was found between marriage time and age (r = 0.852, p < .01), and five factors were identified, life cycle, socioeconomic status, gender roles and traditional family views, regional · cultural factors, and child-centered values, explaining 67.3% of the total variance. Couples who communicate more than two hours a day were found to have positive attributes across family functioning. This study implies that sufficient communication between couples is an important factor in improving the quality of relationships within the family and the effectiveness of children's education, suggesting that practical strategies to increase couple communication are needed.

본 연구는 척추측만증의 진단 및 치료적 접근법을 문헌고찰을 통해 알아보고자 한다. 척추측만증에 대한 척 추측만증은 척추의 구조적 변형이 세 개의 운동 평면에서 발생하는 질환으로, 선천성 및 특발성으로 구분된다. 척추측 만증은 이마면에서 1차 및 2차 곡선으로 분류되며, 곡선의 크기에 따라 목, 등, 허리측만증으로 구분 된다. 척추측만 증 치료는 히포크라테스의 견인 요법을 시작으로, 16세기 암브로즈 파레의 상지 보조기 개발, 1946년 밀워키 브레이 스 도입으로 발전했다. 보조기는 일반적으로 척추 곡선이 45도 미만일 때 효과적이다. 이후 윌밍턴 보조기와 보스턴 보조기, 야간 사용 보조기인 찰스턴 및 프로비던스 보조기가 개발되었다. 수술적 치료는 1950년대 폴 해링턴의 후방 척추 융합술 도입 이후 표준 치료법으로 적용되고 최근에는 성장기 환자에 있어서 침치료, 물리치료, 카이로프락틱 등 의 보존적 치료도 효과적이라고 보고되고 있다.

The purpose of this study is to explore diagnostic and therapeutic approaches for scoliosis. Scoliosis is a condition characterized by structural deformities of the spine that occur in three planes of motion, and it can be categorized as congenital or idiopathic. Scoliosis is classified into primary and secondary curves in the coronal plane, and it is further categorized based on the size of the curve into cervical, thoracic, and lumbar scoliosis. Treatment for scoliosis has evolved from Hippocrates' traction therapy, to the development of upper limb orthoses by Ambroise Paré in the 16th century, and the introduction of the Milwaukee brace in 1946. Bracing is generally effective when the curve is less than 45 degrees. Subsequently, the Wilmington brace, Boston brace, and night-time braces such as the Charleston and Providence braces were developed. Surgical treatment became the standard following the introduction of posterior spinal fusion by Paul Harrington in the 1950s. Recently, conservative treatments such as acupuncture, physical therapy, and chiropractic care have also been reported as effective, especially for patients in their growth phase.

본 연구의 목적은 성인 여성의 외모관심도 수준에 따라 뷰티 교육 선호도 차이를 분석하고자 하였다. 연구대 상자는 광주광역시에 거주하는 만 30세 이상 성인 여성이며, 자료 수집은 온라인 설문조사 방식으로 383부를 자료 분석에 사용하였다. 분석방법은 SPSS 30.0 프로그램을 이용하여 빈도분석, 기술통계를 실시하였다. 외모 관심도 수준에 따른 수업 운영 방법은 교차분석, 희망분야 및 선호하는 주제에 대해서는 ANOVA와 사후검정 을 수행하였다. 분석 결과, 외모관심도가 높은 집단은 '예쁜 얼굴 화장하기', '자신의 피부 알기와 세안법' 등 피부 및 메이크업 관련 교육 주제에 대한 선호도가 유의하게 높았다(p < .001). 이러한 결과는 외모에 대한 관심 수준에 따라 성인 여성의 뷰티 교육 주제 선호도가 달라짐을 보여주며, 외모관심도가 높은 학습자에게는 피부관리 및 메이크업과 같은 실용적 주제를 중심으로 구성된 맞춤형 교육 프로그램 개발이 필요함을 시사한다.

This study examined differences in beauty education preferences based on appearance interest among adult women. A total of 383 women aged 30 and older in Gwangju, South Korea participated via online survey. Data were analyzed using SPSS 30.0 with descriptive statistics, cross-tabulations, ANOVA, and post-hoc tests. Results showed that women with higher appearance interest preferred practical topics such as “pretty face makeup,” “skin understanding and cleansing”(p < .001). These findings highlight the need for customized programs focusing on skincare and makeup for highly interested learners.