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라디오 진동수 스퍼터를 이용하여 실리콘(110) 기판위에 증착시간을 60분, 120분 그리고 180을 변화시켜서 산화아연 박막을 만들었다. ZnO2 박막의 입자 성장면을 X선 회절 장치를 써서 분석한 결과 박막의 주 성장면 (002)면과 (103)면의 방향이 증착 시간의 영향을 많이 받았다. 전자 주사 현미경을 통하여 ZnO2박막의 입자 성 장을 관찰 한 결과 ZnO2박막이 증착 초기에는 성장이 정체되는 인큐베이션 시간이 필요하다가 일정 시간이 지 나면 다시 입자 성장이 일어나는 현상이 관찰 되었다. ZnO2박막의 화학 분석을 한 결과는 증착 시간의 증가가 ZnO2박막내의 산소의 양과는 변화가 없었지만 Zn의 성분에 변화가 관찰 되어서 박막의 증착 시간이 박막내의 Zn성분에는 영향을 미침을 알 수 있었다.

A zinc oxide thin film was made by varying the deposition time on the silicon(110) substrate by using a radio frequency sputtering time of 60 minutes, 120 minutes and 180 minutes. As a result of analyzing the grain growth surface of the ZnO2 thin film using an X-ray diffraction apparatus, the directions of the main growth plane (002) and (103) planes of the thin film were significantly affected by the deposition time. As a result of observing the particle growth of the ZnO2 thin film through an electron scanning microscope, it was observed that in the initial stage of deposition of the ZnO2 thin film, an incubation time was required during which growth was stagnant, and then particle growth occurred again after a certain period of time. As a result of chemical analysis of the ZnO2 thin film, the increase in the deposition time did not change with the amount of oxygen in the ZnO2 thin film, but a change in the composition of Zn was observed, indicating that the deposition time of the thin film had an effect on the Zn component in the thin film.

New materials are very useful due to their wide range of applications, however, they also have caused new pollutants that damage our environment. Chemists have been conscious of the severity of these environmental problems and a great deal of effort has been put into developing environmentally benign chemical processes to synthesize new materials (green synthesis). We also have reported a green synthesis method of synthesizing silver nanoparticles using water–glycerol solution in a previous study. While conducting further research, we have recently discovered that the size of silver nanoparticles is proportional to the quantity of water present in glycerol. This method is completely benign and ecofriendly pathway, as the size of silver nanoparticles is adjusted solely by controlling the quantity of water added to glycerol, without extra additives and energy.

2019년 11월 17일, 중국 우한에서 당시 우한 바이러스라는 이름으로 한 폐렴 증상이 나타나는 감염병이 발 발했다. 코로나19 (COVID-19)로 공식 명명됐으며 해당 바이러스가 전 세계 곳곳으로 퍼지면서 세계보건기구 (WHO)는 감염병 최고 경고 등급인 “팬데믹(Pandemic)”을 선언을 하였다. 코로나19는 대한민국 역시도 큰 혼 란에 빠뜨렸다. 이는 큰 감염자들을 낳았는데, 2020년 1월 20일에 첫 확진자가 발생했으며 여러 번의 파동을 겪으면서 감염자가 꾸준히 증가 중이고, 해가 지난 2021년도 역시 많은 코로나 확진자가 발생 중이다. 전 세계 가 팬데믹 상황에 접어들면서 사람과 사람 사이에, 기업과 기업 사이에, 나라와 나라 사이에 벽이 생기면서 인 간관계, 국내사업 및 산업, 해외산업까지 모든 성장이 멈추거나 하락하는 추세에 들어서면서 전반적인 사회가 많은 침체를 겪는 중이다. 이 중 우리나라의 모든 성장의 기본이 되는 중소기업과 사회에 진입하여 국가 발전 에 이바지하려 하는 청년들은 구인 구직활동에 애를 먹고 있다. 코로나가 발생하기 전에도 구인·구직의 어려움 이나 중소기업의 전망은 크게 좋지 못했다. 이런 상황에 코로나까지 발생하여 국가의 전반적인 경제상황이 좋 지 않으니, 중소기업의 활력도 많이 감소하고, 전망도 좋지 않아 일자리도 줄여가고, 신입사원 채용도 꺼려하 여 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 2019년을 코로나 시대 이전, 2020년을 코로나 시대 이후로 두고 코로 나 시대 이전과 이후의 중소기업과 전반적 구인·구직 활동에 대해 평균 차이분석을 통해 비교해보고, 상관분석 을 통해 영향을 미치고 있는지에 대해 분석한다. 이를 통해 중소기업의 전망을 우선적으로 높인 이후 기업과 정부의 정책을 통해 구인 구직을 늘리는 방향을 제시한다.

On November 17, 2019, an infectious disease with symptoms of pneumonia, called the Wuhan virus at the time, occurred in Wuhan, China. Since then, the name has been changed to COVID-19, and the virus has spread a ll over the world, and the WHO has declared the highest warning level for infectious diseases, "Pandemic". The coronavirus has also caused great confusion in South Korea. This resulted in large infected people.The first confirmed cases occurred on January 20, 2020, and the number of infected patients is steadily increasing after experiencing several waves, and many corona confirmed cases are also occurring in 2021 after the year. As the whole world enters a pandemic, walls are created between people and people, companies and businesses, and countries and countries, and all growth stops or declines, including human relationships, domestic companies and industries, and foreign industries. As a result, society in general is experiencing a lot of stagnation. Among them, small and medium-sized enterprises (SMEs), which are the basis of all growth in Korea, and youth who are trying to contribute to the national development by entering society, are struggling to find jobs. Even before the coronavirus outbreak, the difficulty of job hunting and the prospect of small and medium-sized businesses were not very good. In this situation, as the country’s overall economic situation is poor, the vitality of SMEs has decreased a lot, the prospects are not good, so jobs are reduced, and there are many difficulties due to reluctance to hire new employees. In this study, with 2019 before the corona era and 2020 after the corona era, we compare SMEs before and after the corona era and overall job search and job search activities through average difference analysis, and whether they are affecting through correlation analysis. Through this, it suggests a direction to increase job search through corporate and government policies after raising the prospects of SMEs first.

이 논문은 기존의 도시가 부동산 중심의 경제 원리로 형성됐다면 스마트시티는 거주자 생활을 중심으로 한 도시계획 서비스라고 말한다. 이런 스마트시티가 되기 위해서는 각 지역의 철도와 도로 등 도시 인프라를 비 롯해 유통, 의료, 교육의 혁신도 필요하다.하지만 스마트시티가 도시운영체제를 디지털화하는 것으로 끝나는 건 아니다. 스마트시티기반에 메타버스(Metaverse)를 통한 당면한 각종 도시 문제를 해결을 위한 선행연구를 다뤄 보기로 하였다. 도시운영체제를 입히는 도시의 지역적 특성을 살리면 해당 도시에 당면한 문제를 해결하는 미 래의 스마트시티는 과연 어떠한 도시일까? 이에 대한 답변을 하기 위하여 스마트시티기반의 메타버스 (Metaverse)를 통한 도시문제해결을 모색하였다.

전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인 터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이 터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성 에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중 공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루 어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF) 기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.