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UML(Unified Modeling Language) 클래스 다이어그램은 시스템의 정적인 측면을 표현하며 분석 및 설계 부터 문서화, 테스팅까지 사용된다. 클래스 다이어그램을 이용한 모델링이 소프트웨어 개발에 있어 필수적이지만, 경험이 많지 않은 모델러에게 쉽지 않은 작업이다. 도메인 카테고리별로 분류된 클래스 다이어그램 데이터 세트가 제공된다면, 모델링 작업의 생산성을 높일 수 있을 것이다. 본 논문은 클래스 다이어그램 이미지 데이터를 구축하기 위한 자동 분류 기술을 제공한다. 추가 정보 없이 단지 UML 클래스 다이어그램 이미지를 식별하고 도메인 카테 고리에 따라 자동 분류한다. 먼저, 웹상에서 수집된 이미지들이 UML 클래스 다이어그램 이미지인지 여부를 판단한다. 그리고, 식별된 클래스 다이어그램 이미지에서 클래스 이름을 추출하여 도메인 카테고리에 따라 분류한다. 제안된 분류 모델은 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도에서 각각 100.00%, 95.59%, 97.74%, 97.77%를 달성했으며, 카테 고리별 분류에 대한 정확도는 81.1%와 95.2% 사이에 분포한다. 해당 실험에 사용된 클래스 다이어그램 이미지 개수가 충분히 크지 않지만, 도출된 실험 결과는 제안된 자동 분류 방식이 고려할 만한 가치가 있음을 나타낸다.

UML class diagrams are used to visualize the static aspects of a software system and are involved from analysis and design to documentation and testing. Software modeling using class diagrams is essential for software development, but it may be not an easy activity for inexperienced modelers. The modeling productivity could be improved with a dataset of class diagrams which are classified by domain categories. To this end, this paper provides a classification method for a dataset of class diagram images. First, real class diagrams are selected from collected images. Then, class names are extracted from the real class diagram images and the class diagram images are classified according to domain categories. The proposed classification model has achieved 100.00%, 95.59%, 97.74%, and 97.77% in precision, recall, F1-score, and accuracy, respectively. The accuracy scores for the domain categorization are distributed between 81.1% and 95.2%. Although the number of class diagram images in the experiment is not large enough, the experimental results indicate that it is worth considering the proposed approach to class diagram image classification.

최근 교육 분야에서 다양한 인공지능 기술을 활용한 연구와 개발이 이뤄지고 있다. 인공지능을 활용한 교육 중 특히 대화형 에이전트는 시간과 공간의 제약을 받지 않고 음성인식, 번역과 같은 다양한 인공지능 기술과 결합해 더 효과적인 언어 학습을 가능하게 한다. 본 논문은 상용화된 교육용 플랫폼 중 이용자 수가 많고 영어 학습을 위한 대화형 에이전트가 활용된 플랫폼에 대한 동향 분석을 진행하였다. 동향 분석을 통해 현재 상용화된 교육용 플랫폼의 대화형 에이전트는 여러 한계점과 문제점이 존재했다. 구체적인 문제점과 한계점 분석을 위해 사전 학습된 최신 대용량 대화 모델과 비교 실험을 진행하였고, 실험 방법으로 대화형 에이전트의 대답이 사람과 비슷한지를 평가하는 Sensibleness and Specificity Average (SSA) 휴먼 평가를 진행하였다. 실험 내용을 바탕으로, 효과적인 학습을 위해 개선방안으로 대용량 파라미터로 학습된 대화 모델, 교육 데이터, 정보 검색 기능의 필요성을 제안했다.

Recently, research and development using various Artificial Intelligence (AI) technologies are being conducted in the field of education. Among the AI in Education (AIEd), conversational agents are not limited by time and space, and can learn more effectively by combining them with various AI technologies such as voice recognition and translation. This paper conducted a trend analysis on platforms that have a large number of users and used conversational agents for English learning among commercialized application. Currently commercialized educational platforms using conversational agent through trend analysis has several limitations and problems. To analyze specific problems and limitations, a comparative experiment was conducted with the latest pre-trained large-capacity dialogue model. Sensibleness and Specificity Average (SSA) human evaluation was conducted to evaluate conversational human-likeness. Based on the experiment, this paper propose the need for trained with large-capacity parameters dialogue models, educational data, and information retrieval functions for effective English conversation learning.

본 연구는 H해운사에서 제공받은 Starcool사의 실제 냉동 컨테이너 운영데이터를 분석하였다. H사의 현장 전문가와 인터뷰를 통해 4가지 고장 알람 중 Critical 및 Fatal Alarm만 고장으로 정의하였고, 냉동 컨테이너 특성상 모든 변수를 사용하는 것은 비용측면에서 비효율을 초래하는 것을 확인하였다. 이에 본 연구는 특성 중요도 및 PCA 기법을 통한 냉동 컨테이너 고장 탐지 방법을 제시한다. 모델의 성능 향상을 위해 XGBoost, LGBoost 등과 같은 트리계열 모델을 통해 변수 중요도(Feature Importance)를 기반으로 변수 선택(Feature selcetion)을 하고 선택 되지 않은 변수는 PCA를 사용하여 전체 변수의 차원을 축소시켜 각 모델별로 지도학습을 수행한다. 부스팅 기반의 XGBoost, LGBoost 기법은 본 연구에서 제안하는 모델의 결과가 62개의 모든 변수를 사용한 지도 학습의 결과보다 재현율(Recall)이 각각 0.36, 0.39씩 향상되는 되는 결과를 보였다.

This study analyzed the actual frozen container operation data of Starcool provided by H Shipping. Through interviews with H's field experts, only Critical and Fatal Alarms among the four failure alarms were defined as failures, and it was confirmed that using all variables due to the nature of frozen containers resulted in cost inefficiency. Therefore, this study proposes a method for detecting failure of frozen containers through characteristic importance and PCA techniques. To improve the performance of the model, we select variables based on feature importance through tree series models such as XGBoost and LGBoost, and use PCA to reduce the dimension of the entire variables for each model. The boosting-based XGBoost and LGBoost techniques showed that the results of the model proposed in this study improved the reproduction rate by 0.36 and 0.39 respectively compared to the results of supervised learning using all 62 variables.

본 논문에서는 다중 요인을 고려한 천연 가스 누출 정도 예측을 위해 관련 요인을 포함하는 기상청 자료와 천연가스 누출 자료를 통합하고, 요인 분석을 기반으로 중요 특성을 선택하는 머신러닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 3단계 절차로 구성되어 있다. 먼저, 통합 데이터 셋에 대해 선형 보간법을 수행하여 결측 데이터를 보완하는 전처리를 수행한다. 머신러닝 모델 학습 최적화를 위해 OrdinalEncoder(OE) 기반 정규화와 함께 요인 분석을 사용하여 필수 특징을 선택하며, 데이터 셋은 k-평균 클러스터링으로 레이블을 지정한다. 최종적으로 K-최근접 이웃, DT(Decision Tree), RF(Random Forest), NB(Naive Bayes)의 네 가지 알고리즘을 사용하여 가스 누출 수준을 예측한다. 제안된 방법은 정확도, AUC, 평균 표준 오차(MSE)로 평가되었으며, 테스트 결과 OE-F 전처리를 수행한 경우 기존 기법에 비해 성공적으로 개선되었음을 보였다. 또한 OE-F 기반 KNN(OE-F-KNN)은 95.20%의 정확도, 96.13%의 AUC, 0.031의 MSE로 비교 알고리즘 중 최고 성능을 보였다.

In this article, we proposed to predict natural gas (NG) leakage levels through feature selection based on a factor analysis (FA) of the integrating the Korean Meteorological Agency data and natural gas leakage data for considering complex factors. The paper has been divided into three modules. First, we filled missing data based on the linear interpolation method on the integrated data set, and selected essential features using FA with OrdinalEncoder (OE)-based normalization. The dataset is labeled by K-means clustering. The final module uses four algorithms, K-nearest neighbors (KNN), decision tree (DT), random forest (RF), Naive Bayes (NB), to predict gas leakage levels. The proposed method is evaluated by the accuracy, area under the ROC curve (AUC), and mean standard error (MSE). The test results indicate that the OrdinalEncoder-Factor analysis (OE-F)-based classification method has improved successfully. Moreover, OE-F-based KNN (OE-F-KNN) showed the best performance by giving 95.20% accuracy, an AUC of 96.13%, and an MSE of 0.031.

동시통번역은 문장의 일부만으로 번역을 시작하는 온라인 디코딩으로 지연 대비 번역 성능을 평가 지표로 사용한다. 동시통번역 연구의 공통의 목적은 지연 대비 번역 성능을 높이는 것으로, 지연과 번역 성능 사이의 적절한 절충점을 찾는 것이다. 본 논문은 이러한 동시통번역의 현재 연구 흐름을 반영하여 한국어에서 고정 정책 기반 동시통번역의 비교 실험을 진행하였다. 또한, 한국어에서 동시통번역은 토큰화 과정에서 많은 분절이 발생하여 다른 언어 대비 불필요한 지연이 발생하게 되고, 이를 해결하기 위한 n-gram 토큰화 방안 등의 후속 연구의 필요성에 대해 제시하였다.

Simultaneous translation is online decoding to translates with only subsentence. The goal of simultaneous translation research is to improve translation performance against delay. For this reason, most studies find trade-off performance between delays. We studied the experiments of the fixed policy-based simultaneous translation in Korean. Our experiments suggest that Korean tokenization causes many fragments, resulting in delay compared to other languages. We suggest follow-up studies such as n-gram tokenization to solve the problems.

인터넷 기술과 모바일 등의 기기 발전으로 교육환경도 전통적이고 수동적인 방식에서 학습자 중심의 능동 적인 방식으로 변화하고 있다. 이에 따라 학습자 개개인의 수준별 맞춤 교육의 역할도 커지고 있으며, 이에는 개별 학습자의 프로파일 구축이 중요하다. 기존의 ICT 기반 맞춤형 영어 교육의 다수는 어휘에 초점을 맞추고 있으며, 학습 콘텐츠에 대한 분석에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 보다 정밀하게 사용자의 학습상태를 정의하기 위하여 단어와 문법을 대상으로 학습 상태를 구축하였다. 그리고 학습자가 특정 콘텐츠에 얼마나 익숙한지를 알려 주는 콘텐츠에 대한 숙련도 메트릭을 정의하였다. 이후 실제 영문 에세이 데이터를 기반으로 사전학습을 통하여 사용자들의 숙련도를 결정하고, 시뮬레이션을 통하여 평가 에세이 데이터에 대하여 적용성이 있음을 보였다. 또한 본 연구에서 제안한 분석기법은 학습상황에 대하여 통계치나 그래프를 제공하고 학습자 수준에 적합한 학습자료를 생성하는데 필요한 데이터를 제공할 수 있다.

As Internet and mobile technology is developing, the educational environment is changing from the traditional passive way into an active one driven by learners. It is important to construct the proper learner's profile for personalized education where learners are able to study according to their learning levels. The existing studies on ICT-based personalized education have mostly focused on vocabulary and learning contents. In this paper, learning profile is constructed with not only vocabulary but grammar to define a learner's learning status in more detailed way. A proficiency metric is defined which shows how a learner is accustomed to the learning contents. The simulational results present the suggested approach is effective to the evaluation essay data with each learner's proficiency that is determined after pre-learning process. Additionally, the proposed analysis technique enables to provide statistics or graphs of the learner's status and necessary data for the learner's learning contents.

의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리 에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차 들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화 하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.

Medical information is variously generated not only from medical devices but also from electronic devices. Recently, related convergence technologies from big data collection in healthcare to medical AI products for patient's condition analysis are rapidly increasing. However, there are difficulties in applying them because of independent developmental procedures. In this paper, we propose an intelligent hospital information system (iHIS) model to simplify and integrate research, development and application of medical AI technology. The proposed model includes (1) real-time patient data management, (2) specialized data management for medical AI development, and (3) real-time monitoring for patient. Using this, real-time biometric data collection and medical AI specialized data generation from patient monitoring devices, as well as specific AI applications of camera-based patient gait analysis and brain MRA-based cerebrovascular disease analysis will be introduced. Based on the proposed model, it is expected that it will be used to improve the HIS by increasing security of data management and improving practical use through consistent interface platformization.

대용량의 코퍼스로 학습한 사전학습 언어모델이 다양한 자연어처리 태스크에서 성능 향상에 도움을 주는 것은 많은 연구를 통해 증명되었다. 하지만 자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 사용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. XPT 방법론은 자원이 풍부한 영어의 사전학습 언어모델의 파라미터를 필요에 따라 선택적으로 재활용하여 사용하며 두 언어 사이의 관계를 학습하기 위해 적응계층을 사용한다. 이를 통해 관계추출 태스크에서 적은 양의 목표 언어 데이터셋만으로도 원시언어의 사전학습 모델보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다. 더불어, 국내외 학계와 기업에서 공개한 한국어 사전학습 언어모델 및 한국어 multilingual 사전학습 모델에 대한 조사를 통해 각 모델의 특징을 분석한다

It has been proven through many previous researches that the pretrained language model with a large corpus helps improve performance in various natural language processing tasks. However, there is a limit to building a large-capacity corpus for training in a language environment where resources are scarce. Using the Cross-lingual Post-Training (XPT) method, we analyze the method's efficiency in Korean, which is a low resource language. XPT selectively reuses the English pretrained language model parameters, which is a high resource and uses an adaptation layer to learn the relationship between the two languages. This confirmed that only a small amount of the target language dataset in the relationship extraction shows better performance than the target pretrained language model. In addition, we analyze the characteristics of each model on the Korean language model and the Korean multilingual model disclosed by domestic and foreign researchers and companies.

본 연구는 COVID-19 발생 전후에 작업치료를 수행하고 있는 작업치료사 101명을 대상으로 손 씻기, 개인 보호 장비 사용, 주변 환경 정리의 감염관리에 대한 인식과 수행을 비교하고자 설문조사를 실시했으며, 맨-휘트니 U 검정(Mann- Whitney U test), 크루스칼-왈리스 H 검정(Kruskal-wallis H test), 윌콕슨 부호 순위 검정(Wilcoxon signed-rank test), 피어슨 상관분석(Pearson's correlation coefficient)을 사용해 분석하였다. 그 결과, COVID-19 발생 이전보다 발생 이후 에 감염관리 교육을 더 잘 받았고 감염성 질환의 경험이 낮은 것으로 확인되었다. 또한, COVID-19 발생 이전보다 발생 이후 에 손 씻기, 개인 보호장비 사용, 주변 환경정리에서의 감염관리에 대한 인식 및 수행이 향상된 것으로 나타났다. 하지만 현재 까지도 질병관리청에서 권고하는 흐르는 물에서 40초 이상의 손 씻기와 치료실 청소 및 치료 도구의 소독은 개선이 필요한 실정이다. 본 연구를 통하여 감염성 질환의 발생을 최소화하기 위해 감염관리 교육을 정기적으로 반복해야 하며, 향후 작업 치료사를 대상으로 하는 감염관리 교육 및 후속 연구에서 활용할 수 있는 기초자료가 될 수 있을 것이다.

This study surveyed 101 occupational therapists who were performing occupational therapy before and after the COVID-19 outbreak to compare their perceptions and performance of hand washing, use of personal protective equipment, and infection control of surrounding environment. Mann-Whitney U test, Kruskal wallis H test, Wilcoxon signed-rank test, Pearson's correlation coefficient were used analyzed. As a result, it was confirmed that they received better infection control education after the outbreak compared to before the outbreak of COVID-19, and their experience with infectious diseases was lower. In addition, it was found that the perception and performance of infection control in hand washing, personal protective equipment, and surrounding environment cleaning were improved after the outbreak compared to before the outbreak of COVID-19. However, to this day, hand washing for more than 40 seconds in running water recommended by the Korea Centers for Disease Control and Prevention, cleaning the treatment room, and disinfection of treatment tools are still in need of improvement. Through this study, infection control education should be repeated regularly to minimize the occurrence of infectious diseases, and It will be a basic data that can be used in infection control education and follow-up studies for occupational therapists in the future.

두피 유래 유산균 Leuconostoc mesenteroides 추출물을 함유한 화장품을 인체 피부에 첩포하여 자극 유무를 검증하고 기초화장품의 소재로써 피부 안전성을 규명하고자 하였다. L. mesenteroides 추출물 1%와 PEG-60 Hydrogenated Castor Oil 0.6%를 함유한 토너와 L. mesenteroides 추출물 3%, Glyceryl Stearate 0.7%를 함유한 로션을 제조하였다. 제조한 토너는 32명, 로션은 33명의 연구대상자들의 등 부위에 각각 24시간 첩포하여 자극지수를 산출한 결과, 토너는 0.016점, 로션은 0점이 도출되어 모두 무자극으로 나타나 피부에 안전함을 확인하였다. 이와 같은 결과와 기존 선행연구에서 보고된 L. mesenteroides 의 항산화, 항알레르기, 항염능 등을 미루어 보아 이는 저농도에서 기초화장품의 소재로 피부에 안전하고 기타 화장품에 적용 시 피부 무자극 소재로 연구 가치가 있을 것으로 사료된다.

It was to test the stimulability of cosmetic which contains scalp extracted Leuconostoc mesenteroides when it’s patched to skin and to investigate safety when it's used as skincare products. Scalp toner that contains L. mesenteroides extracts 1%, and PEG-60 Hydrogenated Castor Oil 0.6% was made and also scalp lotion containing L. mesenteroides extract 3%, Glyceryl Stearate 0.7%. Through the stimulant test of each toner and lotion by patch-testing 32 and 33 participants’ backs, safety was verified by the result. Considering the result of antioxidant, anti-allergic, and anti-inflammatory properties of L. mesenteroids reported in previous studies, cosmetics containing these are safe for skin at low concentrations and worth for furthur research as non-stimmulative when used at other cosmetics.

본 연구는 한국 성인 여성의 체내 납 (Pb) 노출 수준과 심혈관질환 (CVD) 사이의 관계를 분석하기 위해 수행되었다. 2017년 국민건강영양조사 (KNHANES)에 참여한 만 19세 이상 성인 1,821명을 대상으로 혈중 납과 허혈성 심장 질환 (IHD), 뇌졸중 및 고혈압의 자가 보고한 의사 진단에 대한 단면 자료를 이용하였다. CVD 및 혈중 납 농도는 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였고, pearson 상관계수를 이용하여 요인 간의 상관관계를 확인 하였다. 혈중 납 수치 증가는 여성에서만 허혈성 심장 질환 (OR 5.68, 95% CI 1.01-17.51) 및 고혈압 (OR 3.37, 95% CI 2.24-5.07) 위험 증가와 연관이 있었다. 또한, 혈중 납과 영양소 섭취 사이에는 상관관계가 있었다. 이는 혈중 납 수치가 CVD 발병의 주요 예측 인자로 사용될 수 있으며 여성이 납 노출과 관련된 IHD 및 고혈압에 더 취약하다는 것을 시사한다.

This study was conducted to analyze the relationship between the levels of lead (Pb) exposure and cardiovascular disease (CVD) in Korean adult women. We used cross-sectional data on blood lead and self-reported diagnoses of ischemic heart disease (IHD), stroke and hypertension in a subsample of 1.821 adults 19 years and older who participated in the 2017 Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). CVD and blood Pb concentrations were analyzed through logistic regression analysis, and correlations between factors were confirmed using the pearson correlation coefficient. An increase of blood Pb was associated with an increased risk of IHD (OR 5.68, 95% CI 1.01-17.51) and hypertension (OR 3.37, 95% CI 2.24-5.07) only in women. Additionally, there was a correlation between blood Pb and nutrient intake. This suggest that blood Pb levels may be used as a key predictor of CVD development, and that women are more susceptable to IHD and hypertension associated with Pb exposure.

최근에는 COVID-19 인해 의료기관에서 원격으로 관리되는 환자케어 시스템의 보급이 증가되고 있다. 특히 수액 모니터링인 경우 환자의 안전과 간호사의 업무를 줄일 수 있는 시스템으로 병원에서 도입을 고려하고 있다. 현재 개발되어 있는 제품은 무게를 측정하는 로드셀 방식과 적외선 센싱으로 수액 방울을 검출하는 방식의 두 가지 제품이 있다. 각 제품은 동작원리, 센서의 종류, 크기, 사용법, 가격등의 차이가 있지만, 의료기관에서는 획득되는 데이터의 정확도에 관심이 높다. 본 연구에서는 센서 방식이 다른 두 가지 시제품을 제작하여 수액모니터링 장치의 핵심인 정확도를 실험하기 위해 시간당 총 수액량을 측정하였다. 또 외부의 움직임이 있을 경우 수액 측정값의 변화를 실험하여 측정방식에 따른 정확도를 평가하였다. 실험 결과 두 장치의 측정값 오차는 5% 미만의 차이가 있었고, 로드셀 방식은 저용량 측정값에서 적외선 방식은 고용량 측정 값에서 차이를 보였다. 본 연구결과 수액모니터링장치의 센서방식에 따른 정확도 차이는 거의 없었고, 향후 의료기관에서 사용할 경우 정확도의 문제는 없을 것으로 사료된다.

Recently, the prevalence of remotely managed patient care systems in medical institutions is increasing due to COVID-19. In particular, in the case of fluid monitoring, hospitals are considering introducing it as a system that can reduce patient safety and nurses' work. There are two products under development: a load cell method that measures weight and a method that detects drops of sap by infrared sensing. Although each product has differences in operation principle, sensor type, size, usage, and price, medical institutions are highly interested in the accuracy of the data obtained.In this study, two prototypes with different sensor methods were manufactured and the total amount of infusion per hour was measured to test the accuracy, which is the core of the infusion monitoring device. In addition, when there was an external movement, the change in the measured value of the sap was tested to evaluate the accuracy according to the measurement method. As a result of the experiment, there was a difference of less than 5% in the measurement value error of the two devices, and the load cell method showed a difference in the low-capacity measurement value and the infrared method in the high-capacity measurement value. As a result of this experiment, there was little difference in accuracy according to the sensor method of the infusion monitoring device, and it is considered that there is no problem in accuracy when used in a medical institution.

전 세계의 인터넷 사용자들이 매일 유튜브를 시청하지만, 검색결과에 대한 추천 알고리즘을 정확히 인지하는 이용자는 극히 드물며, 구글과 유튜브는 이를 공개하지 않고 있다. 연구자들은 공개되어 있지 않은 유튜브의 알고리즘을 역공학설계 방식으로 탐색하고, 핵심적 요인을 찾아 미디어 플랫폼 사업자들이 어떤 논리적 구조로 키워드 검색결과를 추천하고, 화면에 배열하는지 확인하고자 하였다. 따라서 연구자들은 수개월에 걸친 논의와 데이터의 수집을 통해 기초 적인 콘텐츠 우선순위 요인을 연구하였으며 수집된 키워드 검색 결과 중에 남, 여 성별에 따른 추천결과를 토대로 영향 요인을 역설계하고자 하였다. 비록 연구자들의 설계는 매시간 수백시간 이상 업로드되고 시청되는 거의 무한한 수준의 데이터 중에서 일부를 분석한 것에 그치지 않지만, 이러한 탐색적 시도가 향후 미디어 플랫폼 알고리즘을 연구하고, 사업자 들의 의도를 파악하며, 사용자를 보호할 수 있을 것으로 보았다.

Despite the fact that Internet users around the world watch YouTube every day, very few users accurately recognize the recommendation algorithm for search results, and Google and YouTube are not disclosing it. Researchers tried to explore the undisclosed algorithm of YouTube in a reverse engineering design method, find key factors, and check the logical structure in which media platform operators recommend keyword search results and arrange them on the screen. Therefore, researchers studied the basic content priority factors through several months of discussion and data collection, and tried to reverse engineer the influencing factors based on the recommendation results according to male and female gender among the collected keyword search results. Although researchers' design only analyzed some of the almost infinite level of data uploaded and viewed for more than hundreds of hours every hour, these exploratory attempts will study media platform algorithms in the future, understand the intentions of operators, and protect users. thought it could be done.

본 연구는 2019 개정 누리과정 사회관계 영역에 대한 어머니의 신념과 실행 수준을 살펴보고, 신념과 실행이 유아의 정서지능과 친사회적 행동에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이를 위해 경기도 지역 유아교육기관 7개소에 재원 중인 만 3-5세 유아의 어머니 268명을 대상으로 질문지 패킷을 배부하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0 프로그램을 활용하여 분석하였다. 연구결과, 첫째, 어머니의 개인적인 특성인 학력수준에 따라 전체적인 신념측면 에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났으며, 실행측면에서는 하위요인인 더불어 생활하기에서 유의한 차이가 나타났다. 둘째, 사회관계 실행과 정서지능의 하위요인인 타인조절능력 간의 관계를 제외한 모든 변인 간에 유의한 정적인 상관 관계가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 사회관계 실행이 타인조절능력에 미치는 영향을 제외한 사회관계 신념과 실행은 모든 정서지능과 친사회적 행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 유아의 사회적 능력 증진에 대한 부모의 관심과 자녀 양육에서 유아와의 실천적 상호활동을 향상시키는데 기초적 자료를 제공할 것으로 기대한다.

The purpose of the study was to investigate mothers' beliefs and executions in the social relations area of the 2019 revised Nuri curriculum, and to investigate the effects of beliefs and executions on the emotional intelligence and prosocial behavior of young children. For this purpose, data were collected by distributing questionnaire packets to 268 mothers of children aged 3-5 years who were enrolled in 7 early childhood education institutions in Gyeonggi-do. The collected data were analyzed using the SPSS 25.0 program. As a result of the study, first, there was a statistically significant difference in the overall belief according to the mother's personal characteristic, the educational level, and a significant difference in the sub-factor, living together, in the execution. Second, it was found that there was a significant positive correlation between all variables except for the relationship between social relation execution and the ability to regulate others, which is a sub-factor of emotional intelligence. Third, beliefs and executions in social relation were found to affect all emotional intelligence and pro-social behavior, except for the effect of social relation execution on the ability to regulate others. This study is expected to provide basic data to improve parents' interest in the improvement of young children’s social ability and practical interaction in child rearing.

본 연구의 목적은 도시 내 주상복합 건축물의 공개공지 활성화를 위한 계획 및 설계 방법론에 있어서의 시사점을 제시하는 것이다. 이를 위해서 부산시의 “경성대·부경대역‘ 일대의 주상복합건축물을 중심으로 이론적 고찰과 사례분석을 진행하였다. 분석의 틀은 공간구성ㆍ공개공지 가로시설물ㆍ공개공지 이용행태ㆍ가로와의 연계성 으로 설정하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 일반인의 접근이 용이한 개방된 위치에 실제적으로 이용할 수 있는 비어있는 공간으로 구성되는 필요하다. 둘째, 사람들의 이용을 고려하여 실제적으로 휴식에 이용될 수 있는 가로시설물의 설치가 필요하다. 셋째, 일반인의 접근 및 이용행태를 고려한 계획 및 설계와 이를 통한 공간의 조성이 필요하다. 넷째, 가로와 공개공지의 통합과 이를 통한 가로와의 연계성에 있어서의 상승효과를 내는 것이 필요하다.

The purpose of this study is to present implications in the planning and design methodology for revitalization of public spaces for mixed-use residential building. For the purpose, I have taken a literature research and a site analysis with cases of ‘Kyungsung Univ.· Bukyung Nat’l Univ. Station’-area in Busan City. The analysis framework was consist of spatial composition, street facilities, use behavior, and connection with the street. The result of this study is as follows; 1) It is needed to consist of an empty space practically usable in an open location that is easy to access by the general public. 2) Considering the use of people, it is needed to install street furniture that can actually be used for rest. 3) It is needed to make a plan and design that considers the access and use of the general public and the space through it. 4) It is needed to create a synergistic effect in the integration of the street and the public space and the linkage with the street through this.

본 연구는 숏폼 동영상 플랫폼 TikTok을 중심으로 미디어 매력성, 미디어 유용성, 이용자 특성 등 세 가지 측면에서 중장년층의 사용 의도, 몰입, 중독에 영향을 미치는 요인을 정량적 연구 방법으로 연구하였다. 최근 중장년 층의 숏폼 동영상에 대한 이용자수가 늘어남에 따라 그들의 신체적, 심리적 건강에 대한 위험성이 야기되고 있다. 따라서 연구자들은 중장년층의 숏폼 동영상 이용의도와 중독 경로를 확인할 필요가 있다고 보았다. 연구 결과 TikTok의 매력성과 중장년 이용자의 특성이 매체의 유용성에 적극적인 영향을 주었으며, 또한 미디어의 유용성이 사용의도와 사용행위에 영향을 미치고 몰입과 중독으로 발전할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 고전적인 TAM 이론을 보완할 뿐만 아니라 중장년층이 인터넷을 건강하게 이용할 수 있도록 돕는 데 참고가 될 것으로 보이며, 향후 더 많은 지역의 중장년층의 다양한 인터넷 사용을 위한 미디어 서비스 연구가 확대되길 기대한다.

Focusing on the TikTok, this paper studies the factors that influence the use intention, flow and addiction of the elderly in short videos from three aspects of media attraction, perceived usefulness and user characteristics through quantitative research methods. In recent years, influenced by various factors, more and more seniors have begun to indulge in short form videos, which will do harm to their physical and mental health. Therefore, the researchers believe it is necessary to identify the behavioral intention of seniors and the path to addiction. According to the research results, the attractiveness of TikTok and the characteristics of seniors have a positive impact on the usefulness of media. In addition, the study confirms that media usefulness has an impact on use intention and use behavior, which may develop into immersion and addiction. This study not only supplements the classical TAM theory, but also provides a reference for helping seniors to use the Internet in a healthy way. The researchers look forward to expanding the research on the various Internet platforms used by seniors in different countries and regions.

사람들은 어떤 이유로 배움을 시작하게 되는가 라는 질문으로 배움의 의미에 대한 연구를 시작하였다. 배움은 인간화이며 인격화이다. 배움은 인간의 기본적인 본능이며 배움의 본질은 타인과 나의 삶에 대한 이해이며 공동체를 배우고 사회적 자본을 익히는 계기가 된다. 인간에게 배움은 유목적인 판단력을 주며 사회환경과의 끊임없는 조화를 이루면서 살아가야 할 인류에게 생산적 삶의 계기를 마련해 준다. 배움은 자기 관리, 다양한 세대와의 의사소통, 자아실현 등의 계기를 마련해 주며, 배움은 세상을 바라보는 시각을 확장 시킨다. 우리에게 배움은 개인의 존재론적 의미, 실존적 의미를 찾게 하는 중요한 기제로 작용한다.

The study of the meaning of learning began with the question of what causes people to start learning. Learning is humanization and personification. Learning is a basic human instinct, and the essence of learning is to understand other people and my life, learn community, and learn social capital. Learning gives humans nomadic judgment and provides an opportunity for a productive life for mankind, who must live in constant harmony with the social environment. Learning provides opportunities for self-management, communication with various generations, and self-actualization.

내연기관 자동차 히터는 연소과정 중에 발생하는 엔진 열을 이용하므로 열원이 추가로 필요치 않지만, 배터리 로부터 동력원을 얻는 전기자동차용 히터는 별도의 전열 장치가 요구된다. 지금까지 개발된 전기차용 히터 중에서 냉매를 이용하는 고전압 히터는 효율이 높고 작동 온도 범위가 넓은 장점이 있다. 고전압 히터 내부의 냉각수 유로의 형상은 열교환 성능을 크게 좌우하므로 히터 개발 시 유로 설계는 기술적으로 매우 중요하다. 본 논문에서는 대칭형 서펜타인 유로를 갖는 7kW급 고전압 히터의 유로 형상 설계를 위해 고전압 열유동 시뮬레이션을 수행하였다. 해석 결과로부터 입출구간 차압과 차온 및 유로에서의 유동 균일도를 계산하여 히터의 성능을 평가하였다. 도출된 대칭형 서펜타인 유로 설계안은 기존 평행 서펜타인 비해 차압은 높지만, 열교환 성능은 비등하며 저온부가 비교적 넓게 존재하여 제어 회로의 설치 공간으로 활용할 수 있다는 장점이 있다.

Unlike an international combustion engine car, a battery-powered electric vehicle requires an additional heat source for its heating system. A high-voltage coolant heater has the advantages of high efficiency and a wide operating temperature range. In its development, the geometry design of the coolant flow path is essential. This paper presents the thermal flow simulations of a 7kW high-voltage heater with symmetric serpentine flow channels arranged parallelly. The heater performance was evaluated from the simulation results in terms of the pressure and temperature differences and the flow uniformity. The proposed design showed a greater flow resistance and similar heat exchanging capability than the existing parallel serpentine design. It has the advantage of a relatively wide low-temperature surface area, where the control circuit board susceptible to high temperatures can be located.

CZTS 태양전지는 Cu, Zn, Sn, Se, S으로 구성된 흡수층을 사용하는 박막 태양전지로, In, Ga이 사용되는 CIGS 태양전지보다 저렴하며 Pb, Cd이 사용된 페로브스카이트, CdTe 태양전지보다 친환경적이다. 본 연구에서 우리는 유연기판인 Mo foil 위에 제작된 유연 CZTS 태양전지를 지정된 곡률만큼 휘게 하는 bending test를 진행 하였다. 태양전지에 압축응력이 가해지는 inner benidng과 인장응력이 가해지는 outer bending의 방향에서 실험은 진행되었으며, 50 mmR의 곡률 반경으로 진행된 1,000 회의 굽힘 횟수 동안 태양전지의 효율은 최고 12.7%까지 감소하였으며, 두 방향 모두에서 효율 감소의 가장 큰 원인은 병렬저항의 큰 감소로 나타났다.

The CZTS solar cell is a thin film solar cell using an absorption layer composed of Cu, Zn, Sn, Se, and S, and is cheaper than a CIGS solar cell using In and Ga and more eco-friendly than a perovskite and CdTe solar cell using Pb and Cd. In this study, we conducted a bending test for flexible CZTS solar cells. Experiments were conducted in the direction of inner benidng with compressive stress and outer bending with tensile stress, and during the number of bending 1,000 times with a radius of curvature of 50 mmR, the efficiency of the solar cell decreased by up to 12.7%, and the biggest cause of efficiency reduction in both directions was a large decrease in parallel resistance.

본 연구에서는 COVID-19의 영향과 온라인 시장을 중심으로 구매패턴이 변화하는 현 경영환경의 시대에서 온라인 배송업체의 구매정보와 상품정보를 기반으로 군집분석과 연관성 분석을 실시하였다. 고객군집, 상품군집, 그리고 교차결합을 통해 데이터를 세분화시켜 결합군집을 생성하여 학문적으로 새로운 방안의 군집분석을 시도하 였으며, 각각의 군집분석 결과를 토대로 연관성 분석을 하였다. 연관성 분석 결과, 상대적으로 결합군집에서 더 많은 연관 규칙이 도출 되었으며, 중복률은 더 적은 것으로 분석되어 효율성이 매우 높은 것으로 나타났다. 이는 고객의 니즈에 맞게 상품을 추천하기 위해서는 결합군집이 가장 적합한 모델이라고 판단된다. 결합군집 모델은 소비자에겐 시간 절약과 유용한 정보를 제공하면서, 해당 업체에는 판매량을 증가시키는 등의 긍정적인 효과를 가져올 것으로 사료된다. 향후 연구과제로써, 다양한 특성을 갖고 있는 다수의 온라인 배송업체들을 대상으로 비교· 분석한다면 좀 더 명확하고 유의미한 연구결과를 도출할 수 있을것으로 기대된다.

In the recent business environment, purchase patterns are changing around the influence of COVID-19 and the online market. This study analyzed cluster and correlation analysis based on purchase and product information. The cluster analysis of new methods was attempted by creating customer, product, and cross-bonding clusters. The cross-bonding cluster analysis was performed based on the results of each cluster analysis. As a result of the correlation analysis, it was analyzed that more association rules were derived from a cross-bonding cluster, and the overlap rate was less. The cross-bonding cluster was found to be highly efficient. The cross-bonding cluster is the most suitable model for recommending products according to customer needs. The cross-bonding cluster model can save time and provide useful information to consumers. It is expected to bring positive effects such as increasing sales for the company.

본 연구는 2020년부터 코로나 바이러스의 영향을 받고 있는 인도 손해보험시장의 효율성과 생산성을 분석 하였다. 비모수적 연구방법인 자료포락분석(DEA)을 사용하여 FY2013년부터 FY2019년까지 인도에서 건강보험 상품을 판매하고 있는 손해보험회사들을 표본으로 하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 보험산업의 평균 효율성은 표본기간 동안 효율성이 감소하다가 개선되는 결과를 보여주었다. 둘째, 효율성 측정치를 그룹별로 살펴 보면 민영보험회사가 효율성이 가장 높았으며 국영보험회사와 순수건강전문보험회사가 그 뒤를 따르고 있었다. 셋째, 연평균 생산성을 측정한 결과 전통적인 대면채널보다 텔레마케팅을 포함한 비대면채널을 운영한 보험회사의 연평균 생산성 증가율이 더 높은 것으로 파악되었다. 따라서 코로나 바이러스의 창궐로 인하여 비대면영업환경이 주를 이루는 가운데 향후 인도 손해보험회사는 영업전략 수립 시 비대면채널의 발전에 자원과 노력을 집중해야 할 것으로 보인다. 더불어 본 연구의 분석을 코로나 바이러스 창궐 이후 기간에 적용하는 것도 흥미로워 보인다.

We analyzed efficiency and productivity of the Indian non-life insurance market affected by the COVID-19 pandemic from 2020. Using data envelopment analysis(DEA), we examined non-life insurance companies selling health insurance products in India from FY2013 to FY2019. We found the followings. First, average efficiency of the entire non-life insurance industry worsened in the beginning yet improved later. Second, analyzing the efficiency measures by group, we found that private insurance companies had the highest efficiency, followed by state-run insurance companies and pure health insurance companies. Third, average annual productivity growth rate of companies operating distance selling channels including telemarketing is higher than that of traditional face-to-face channels. During and after the COVID-19 pandemic, therefore, Indian non-life insurance companies should focus their resources and efforts on the development of distance selling channels when establishing business strategies. Besides, it would be interesting to extend our analysis to the post-coronavirus period and we leave this for future research.

융합에 관한 관심이 고조되면서 융합을 측정하고자 하는 다양한 시도들이 이루어지고 있으나, 융합의 정의가 모호하고, 측정 지표에 대한 컨센선스가 이루어지지 않아 융합의 측정에 대해서는 더욱 많은 연구가 필요한 상황이다. 본 연구에서는 한국특허청에서 특허와 경제, 산업, 인구 등과의 영향도 및 상관관계를 분석할 수 있도록 개발한 산업 (KSIC)-특허(IPC) 연계표를 이용하여 특허 데이터로부터 산업융합을 평가할 수 있는 신규 평가 모형을 제안하고, 이 로부터 도출된 산업융합이 기업의 융합특성을 제대로 반영하는지를 여부를 실증하였다. 글로벌 주요 자동차 기업들이 보유한 39,740건 특허의 융합여부를 각각 분류하고, 각 기업의 융합도를 평가한 결과, KSIC-IPC 연계표를 이용하여 도출된 산업융합은 동시분류분석으로 분류된 기술융합보다 기업의 융합특성을 보다 잘 반영한다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 KSIC-IPC 연계표를 이용한 신규 산업융합 평가모델로부터 도출된 자동차 분야 산업융합 자료는 향후 융합연구에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

With the growing interest in convergence, there have been various attempts to measure convergence, but the definition of convergence is ambiguous and consensus on appropriate indicators has not been reached, so measurement of convergence is still at a rudimentary stage. In this study, using the KSIC-IPC linkage table developed by the Korean Intellectual Property Office to analyze the correlation and impact of patents, industry, economy, and population, we propose a new evaluation model that can evaluate industry convergence from patent data. In addition, it was verified whether the industry convergence derived from this properly reflects the corporate convergence characteristics. As a result of classifying the convergence of 39,740 patents owned by global major automobile companies, and evaluating the degree of convergence of each company, it was confirmed that the industry convergence derived using the KSIC-IPC linkage table better reflects the corporate convergence characteristics than the technology convergence classified by IPC co-classification. Therefore, the industry convergence data of automotive sector derived from the new industry convergence evaluation model using the KSIC-IPC linkage table is expected to be widely used for future convergence research.

본 연구의 목적은 대학 교양과목으로 개설된 ‘유튜브 영상을 활용한 대학생들의 인성교육’을 수강한 대학생들에게 인성을 주제로 한 UCC를 과제로 제작하는 것이다. 최근 학습자 교육의 패러다임 전환 속에서도 여전히 교수자 중심의 교육이 학습자의 참여의욕을 저해 한다. 이를 해결하기 위해서 학습자주도의 UCC 제작과정은 효과적인 학습자 중심교육의 실천을 위해 필요하다 할 것이다. 연구목적을 달성하기 위해 현상학적 연구방법을 적용하였다. 연구 참여자들은 10명이고 자료수집을 위해 심층면담을 실시하였으며. 수집된 자료는 Colaizzi의 연구방법으로 분석하였다. 분석 결과, 9개의 주제와 4개의 주제 묶음, 그리고 2개의 범주로 도출되었다. 연구 결과는 다음과 같이 나타났다. 첫째, 연구 참여자들은 UCC 과제가 바른 생각과 행동으로의 실천 그리고 인성 개념의 재정립 등 성숙의 장으로 인식하고 있었다. 둘째, 그들은 UCC 제작 과정이 자존감을 높여주는 기회가 되었다고 하였다. 셋째, 그들은 UCC 과제가 자신을 넘어 타인에게 관심을 기울이는 계기가 되었다고 인식함으로 보다 성숙해진 인성을 보여주었다. 넷째, 그들은 UCC 과제를 수행하면서 주제 선정에 가장 큰 어려움을 겪었고, UCC 제작의 기술적인 미숙으로 인해 질 좋은 과제의 한계를 경험하고 있었다. 이러한 결과는 학습자들이 주도하여 제작하는 과제개발의 필요성과 이를 공유할 수 있는 상호작용의 장이 마련될 때, 보다 효과적인 인성교육을 기대할수 있다는 시사점을 제공한다.

The purpose of this study is to have college students who took 'University Character Education Using YouTube Videos', which was opened as a liberal arts course in college, directly produce UCC assignments with the theme of personality. Despite the recent paradigm shift in learner-centered education, teacher-centered education still hinders learners' motivation to participate in classes. To solve this problem, a learner-led UCC production process is necessary for the practice of effective learner-centered education. For this purpose, a phenomenological research method was applied. The research participants were 10 students, in-depth interview was used for data collection, and Colaizzi's research method was selected for data analysis. As a result of the analysis, 9 themes, 4 theme clusters, and 2 categories were derived. The results are as follows. First, they recognized that the UCC assignments were a field of maturity, such as practicing the right thoughts and actions, and re-establishing the concept of character. Second, they said that the UCC production process was an opportunity to increase their self-esteem. Third, they showed a more mature personality by recognizing that the UCC assignments became a chance to pay attention to others beyond themselves. Fourth, they had the greatest difficulty in selecting a topic while carrying out the UCC project, and they were experiencing the limitations of high-quality projects due to the technical immaturity of UCC production. Finally, this study was concluded by discussing the educational implications based on the results. These results provide a suggestion that more effective character education can be expected when tasks led by learners will be developed and an interactive arena where students can be shared are provided.

정보통신기술과 스마트기기의 발달, 그리고 COVID-19 팬데믹으로 인해 스마트워크를 활용하는 조직이나 개인이 늘어나고 있다. 최근 무선 정보통신기술의 발전에 기반을 둔 지속적 연결성으로 인해 스마트워크 방식으로 일하는 근로자들은 언제 어디서나 의사소통할 수 있고, 데이터와 정보를 주고받으며 업무를 수행할 수 있어 자신이 업무 방법, 시간, 장소 등을 결정할 수 있는 직무자율성이 증대된다. 하지만 기존 스마트워크 연구는 산업화시대에 개발된 직무자율성의 개념을 여전히 사용하고 있는 점, 다차원적으로 직무자율성을 실증하지 못하는 점, 스마트워크 도입으로 발생하는 역설적 ‘결속된 자율성’을 검증하지 못하는 점 등의 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구는 스마트워크 상황에서 직무자율성을 실증한 문헌을 고찰하였다. 이를 통해 본 연구는 기존 연구에서 스마트 워크 상황에서 직무자율성을 어떻게 다뤄왔는지, 그리고 스마트워크 상황에 맞게 자율성의 유형을 어떻게 발전 시켜야 하는지, 그리고 향후 실증연구를 위한 방안을 제시하였다.

With the development of information and communication technology, smart devices, and COVID-19 pandemic, organizations and individuals using Smart Work are increasing. Constant connectivity has become commonplace while using smart devices such as smart phone and tablet PC, and based on this, workers can communicate and exchange data and information anytime, anywhere, resulting in increased job autonomy in determining method, time, and place to work. However, existing Smart Work research has the following limitations: the concept of job autonomy developed in the industrialization era of the 1970s is still used, job autonomy is verified in unidimensionality, and the paradoxical ‘tied autonomy’ in the context of Smart Work is not demonstrated. In order to overcome these limitations, this study examined the literature that demonstrated job autonomy in a Smart Work situation. Through literature research, this study suggested how previous studies have dealt with job autonomy in Smart Work context, how to develop the type of autonomy according to the Smart Work situation, and directions for future empirical research.

본 연구는 2020년 1년간 수집된 심폐정지환자 세부상황표(2020년, 원시자료) 3,418건을 대상으로 하였다. 또한, 관련 법률과 지침을 조사하여 고찰하는 후향적 서술조사연구이다. 연구 결과, 첫째. ‘목격자에 의한 심폐소생술’ 시행률 30.66%(1,047건)는 주목할 만한 결과로, 관련 법률 및 지침이 짜임새 있게 마련되어 있음을 짐작해 볼 수 있다. 둘째, ‘목격자에 의한 자동심장충격기 사용은 불과 0.10%(5건)에 불과한 것으로 나타났다. 이는 관련 법률 및 지침이 ‘구비 및 의무’에 다소 치우쳐 있기 때문으로 사료되며, 지역별 관련 대응 방법 모색의 전략적 차별성을 두어야 함을 시사한다. 셋째, 대구지역의 심정지 발생 장소는 가정이 71.97%(2,640건)로 나타났다. 향후 심정지 대응의 지역별 ‘맞춤전략’ 및 ‘특별구급대’의 효율적 운영을 위하여, 원시데이터를 활용한 고급통계분석중심의 후속 연구가 필요하다.

This study was conducted on 3,418 cases of cardiopulmonary arrest patients’ detailed status table (2020, raw data) collected in 2020. Also, it is a retrospective narrative research that investigates and examines related laws and guidelines. The main findings are as follows. First, the implementation rate of ‘bystander CPR’ was 30.66% (1047 cases) and it was a remarkable result. It can be inferred the quality of the relevant laws and guidelines. Second, ‘Public access defibrillation (shock)’ accounted for only 0.10%(5 cases). it is considered that the relevant laws and guidelines are weighted towards ‘stock and obligation.’ Strategic differentiation of response by region is needed. Third, out-of-hospital cardiac arrest occurred at house was 71.97%(2,640 cases). To operate the ‘special ambulance team’ efficiently, it is necessary to analyze regional data more closely and develop an efficient strategy in the future.

본 연구는 청소년기에서 성인기로 진입하는 청년층의 약물남용에 대한 인식과 태도를 살펴 보기위해 분석 가능한 설문지 1076부를 토대로 분석하였다. 설문에 참여한 청년들의 성별을 보면 남자 699명, 여자 377명이고 남용약물 중 필로폰, 대마, 본드, 프로포폴에 대한 인식이 높았다. 남용약물의 위험성에 대한 인식은 384명(35.7%) 이 잘 알고 있는 것으로 나타났으나, 남용약물이 유발하는 다양한 문제에 대해서 잘 알고 있다가 249명(23.1%), 잘 모른다는 442명(41.1%)로 거의 2배 가까이 높게 나타났다. 약물남용에 대한 문제를 개선하기 위한 바람직한 방안은 강력한 처벌이 53.6%로 가장 높게 나왔으며 약물남용 예방을 위한 효과적인 교육 방법으로 학교 필수교육 53.5%로 나타났다. 따라서 약물남용 예방을 위한 홍보나 교육 사업이 좀 더 현실적으로 진행되어야 하며 청년들이 공감할 수 있는 예방 교육 프로그램을 개발되어야 한다. 또한 약물 남용에 의한 약물 중독은 거의 대부분이 재발될 수 있으므로 재활 대책 수립은 필수적이며 약물사용에 대한 올바른 교육은 지속적으로 필요하다고 사료된다.

This study investigated the perception and attitudes toward drug abuse among young people entering from adolescence to adulthood, and analyzed based on 1076 analytic questionnaires. Looking at the gender of the young people who participated in the survey, 699 men and 377 women had high awareness of methamphetamine, marijuana, bond, and propofol among abused drugs. It was found that 384 people (35.7%) were well aware of the dangers of drugs of abuse, but 249 people (23.1%) were well aware of the various problems caused by drugs of abuse, and 442 said they did not know. The number of people (41.1%) was almost twice as high. As for the desirable method to improve the problem of drug abuse, strong punishment were the highest at 53.6%, and school essential education was found to be an effective educational method for drug abuse prevention at 53.5%. Therefore, publicity or education projects for drug abuse prevention should be conducted more realistically, and a prevention education program that young people can empathize with should be developed. In addition, it is thought that it should help to establish a sound foundation for becoming an adult through proper education.

플라즈마오존은 높은 살균성능으로 인해 다양한 살균분야에서 활용되고 있다. DBD(유전체 장벽방전)에 사용되는 유전체는 주로 석영, 세라믹, 폴리머 등이 주로 사용된다. 유전체로 이루어진 레이어는 공급되는 전하의 양을 제한시키고 플라 즈마가 유전체 면 위에서 고르게 발생할 수 있도록 하는 역할을 한다. 이러한 DBD를 이용한 플라즈마, 오존살균은 살균대상 이나 주변 환경이 복잡한 구조로 된 경우가 많아 공간살균에 대한 개념을 수립하고 이에 대한 연구와 학문적 체계가 필요하다. 본 연구에서는 플라즈마라디칼과 오존 생성을 위해 대기압에서 DBD방식을 이용한다. 플라즈마오존의 발생을 위한 반응기의 구조는 세라믹 튜브 유전체와 스테인리스 도체를 일정한 간격으로 배치하여 유전체 장벽방전을 발생시키는 형태이다. 공간살균 장치로서의 플라즈마오존 발생은 성능 면에서 우수한 살균장치로 인식되고 있으므로 장치의 설계와 검증을 통해 공간살균 장치의 최적설계를 확립하고자 하며 제안된 방법을 기반으로 다양한 살균 어플리케이션을 개발하는데 기초를 제공한다.

Plasma ozone is utilized in a variety of applications in the field of sterilization due to its high sterilization performance. Dielectric materials used in DBD(dielectric barrier discharges) are mainly polymer, quartz and ceramics. These dielectric layers have the advantage of limiting the amount of supplied electron charge and allowing plasma to occur evenly on the surface of dielectric. Actually, the target or environment for sterilization is often a complex structure, so research and academic study are needed by utilizing the concept of space sterilization. In this study, the device is applied to generate DBD plasma at atmospheric pressure for disinfection due to the effectiveness in producing radicals and ozone. The generator of plasma ozone is a basic structure of dielectric barrier discharge by placing ceramic tube dielectrics and stainless steel electrical conductors at regular intervals. Various applications can be developed based on the proposed design method. Plasma ozone generation for space sterilization device is recognized as an excellent sterilization device. Through the design and verification of the device, we intend to establish an optimal design of the spatial sterilization device and provide the basis data for sterilization applications.

본 연구는 K-뷰티 브랜드의 사회적 책임활동이 가치를 통해 구매의도에 주는 영향을 한·중 소비자 데이터를 이용해 비교연구를 진행하고자 하였다. 가정한 관계를 검증하기 위해, 한·중 소비자를 대상으로 총 480부를 수집하고 SPSS 27과 LISREL 8.8을 이용해 분석하였다. 연구 결과, 경제적 책임활동이 효율적 가치에 주는 영향, 윤리적 책임활동이 사회·윤리적 가치가 주는 영향이 한·중 소비자 모두에서 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 효율적 가치와 사회·윤리적 가치가 구매의도에 주는 영향 역시 한·중 소비자 모두에서 강한 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 경로계수의 차이를 검증한 결과, 사회·윤리적 가치가 구매의도에 주는 영향이 한국보다 중국 소비자에서 더 큰 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 K-뷰티 브랜드의 사회적 책임활동에 대한 이론을 확장하고 있으며, 중국에서 활동하고 있는 K-뷰티 브랜드에 대한 실무적 활용점을 제공하고 있다. 차후 다른 사회적 책임활동의 영향에 대한 비교 연구가 진행된다면 더 나은 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

This study aims to study the effect of K-beauty brand's social responsibility activities on purchase intention through value, and to conduct a comparative study using Korean and Chinese data. To To test the hypothesis, a total of 480 data were collected from Korean and Chinese and analyzed using SPSS 27 and LISREL 8.8. As a result, it was found that economic responsibility affect efficient value, and ethical responsibility positively affect social·ethnic value. Also, the effect of efficient value and social·ethnic value on purchase intention had also positive effect for both Korean and Chinese. Regarding the difference in path coefficient, it was found that the influence of social·ethnic value on purchase intention was greater for Chinese than for Korean. These research results expand the theory of K-beauty brands' social responsibility activities and provide practical applications for K-beauty brands operating in China. If a comparative study on the impact of other social responsibility activities is conducted in the future, better implications can be provided.

현대인의 네일숍 방문과 시술 빈도 증가에 따른 지나친 업무강도와 네일숍 방문고객으로부터 받는 스트레스는 네일 미용인의 직무 심리에 부정적 영향을 미치고 있다. 이에 네일 미용인의 네일 시술기법을 통한 직무 효능감과 직무 만족도를 상승시킬 현실적이고 구체적인 방안 마련 필요성에 따라 네일 케어, 젤 매니큐어, 프렌치 스컬프쳐, 네일 그라데이션 등의 네일기법 시술 시 지각하게 되는 직무 효능감과 직무 만족도에 대한 연구모형과 가설을 바탕 으로 연구하였다. 연구 결과 네일 그라데이션기법이 네일 미용인의 직무 효능감을 가장 높게 유발하는 것으로 나타 났으며, 젤 매니큐어기법을 시술할수록 네일 미용인의 직무 만족도가 증가하는데 유의적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 다양한 네일기법 간 복합적인 응용이 가능해지고 네일 미용인의 직무 심리 양상에 대한 좌표를 제시함과 동시에 직무환경 개선과 새로운 네일 시술기법 개발을 위한 기초자료로 작용하리라 사료한다.

Excessive work intensity and stress from customers visiting nail salons due to the increase in the frequency of visits and treatments to nail salons of modern people are negatively affecting the job psychology of nail salons. Accordingly, according to the need to prepare realistic and specific measures to increase job efficacy and job satisfaction through nail treatment techniques of nail salons, the perceived job efficacy and job This study was conducted based on the research model and hypothesis for satisfaction. As a result of the study, it was found that the nail gradation technique induces the highest job efficacy of nail polishers, and it was found that the more gel manicure techniques were applied, the higher the job satisfaction of nail polishers was. Through this study, it is expected that the complex application between various nail techniques will be possible and the coordinates of the job psychology of nail beauticians will be presented, and at the same time, it will serve as basic data for improving the work environment and developing new nail treatment techniques.