Earticle

본 연구는 한류의 세계적인 확산으로 한류 휴먼브랜드의 영향력이 높아지고 있는 반면, 이를 중심으로 한 학 술적인 논의가 많지 않다는 점에서 한류 휴먼브랜드가 소비자 행동에 미치는 영향성을 자아일치성, 휴먼브랜드 애착 과 브랜드 자산 요인으로 검증하였다. 한류 소비가 많은 중국 소비자를 대상으로 온라인 설문조사를 진행하였으며, 403명의 데이터를 분석에 사용하였다. 연구 결과, 한류 휴먼브랜드와의 이상적 자아일치성과 실제적 자아일치성은 한 류 휴먼브랜드 애착에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 사회적 자아일치성은 유의하지 않은 것으로 나타났 다. 또한 한류 휴먼브랜드에 대한 애착은 브랜드 인지, 지각된 품질, 브랜드 이미지와 브랜드 충성도에 긍정적인 영향 을 미치는 것으로 나타났다.

This study investigates the impact of Hallyu human brands on consumer behavior, given the increasing influence of Hallyu human brands due to their global spread and the limited academic discussions surrounding this topic. The research examines the role of self-congruity, human brand attachment, and brand equity factors. An online survey was conducted, targeting Chinese consumers who are highly engaged with the Korean Wave. Data from 403 respondents were analyzed. The results reveal that both ideal and actual self-congruity with the Hallyu human brand significantly affected attachment to the brand, while social self-congruity was found to be insignificant. Furthermore, attachment to Hallyu human brands positively influenced brand recognition, perceived quality, brand image, and brand loyalty.

본 연구는 서울시의 협력종합예술활동에 대한 성공 전략을 분석하고, 이를 타 지역 공교육 현장에 적용하기 위 한 방안 탐색을 목적으로 한다. 연구 결과, 협력종합예술활동은 학교 교육과정 내 운영함으로써, 예술교육의 보편성을 실천하고 있으며, 적극적인 행정·재정적 지원과 다양성이 확보된 참여형 예술교육활동이다. 따라서 이를 지역 공교육 에 적용하기 위해 적극적인 행정ㆍ재정적 지원은 물론 지속적인 인적ㆍ물적 재원 지원, 학급 모든 학생의 참여와 다 양성이 반영된 예술교육과 결과물 공유를 통한 사회적 환원 및 지속적인 모니터링을 실시해야 할 것이다.

The study is to analyze the success strategies of the Cooperative Integrated Arts Activities in Seoul and to explore ways to implement it to the local public school. According to research, Cooperative Integrated Arts Activities fulfill the purpose of providing universal arts education by being implemented in the school curriculum. They are also characterized by active administrative and financial support and interactive participatory arts education with assured diversity. Therefore, when applying to a local public school, it is necessary to consider factors such as active administrative support, sustainable allocation of human and material resources, customized arts education that engages the entire class of students and reflects their unique characteristics, social distribution through sharing, and continuous monitoring.

최근 소셜 플랫폼 마케팅 환경은 빠르게 변화하고 있다. 이러한 환경에서 기업은 브랜드와 서비스를 홍보하기 위해 소셜 플랫폼 인플루언서에 대한 의존도가 높아지고 있다. 이처럼 소셜 인플루언서에 대한 관심이 높아지고 있음 에도 불구하고 소셜 플랫폼 인플루언서 특성이 소비자 애착과 브랜드 충성도에 미치는 영향을 탐구하는 실증적 연구 는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 플랫폼 인플루언서 특성, 소비자 애착 및 브랜드 충성도 간의 관계를 살펴보았다. 중국 소비자를 대상으로 온라인 설문조사를 진행하였으며, 총 360부의 데이터를 분석에 사용하였다. 분석 에는 SPSS와 AMOS 프로그램을 사용하였다. 연구 결과 소셜 플랫폼 인플루언서 특성 중 애착에 유의한 영향을 미 치는 요인은 신뢰성, 전문성과 친밀성으로 나타났으며, 소셜 플랫폼 인플루언서에 대한 애착도가 높을수록 브랜드 충 성도가 높아짐을 확인하였다.

The rapidly evolving social platform marketing landscape has led businesses to increasingly rely on social platform influencers for brand and service promotion. Despite growing interest in these influencers, there remains a dearth of empirical research examining the impact of their characteristics on consumer attachment and brand loyalty. This study, therefore, investigates the relationships between social platform influencer characteristics, consumer attachment, and brand loyalty. An online survey targeting Chinese consumers was conducted, and a total of 360 responses were analyzed using SPSS and AMOS software. The findings reveal that among the various social platform influencer characteristics, reliability, professionalism, and intimacy significantly influence consumer attachment. Furthermore, it was confirmed that higher attachment to a social platform influencer leads to increased brand loyalty.

본 연구는 창원시 전체 5개 행정구 모두가 포함되고 각 지역 특성을 고려한 7곳의 탄소중립마을을 선정하여 해당 지역주민과 설문조사와 리더의 FGI를 통한 사업평가를 바탕으로 활성화 방안을 제안하였다. 분석결과 탄소중립 마을 활성화를 위해 가장 중요한 것으로 17개 문항을 복수 응답한 결과 탄소중립 교육이 91.9%로 가장 중요하다고 응답하였고, 사업을 진행하면서 마을의 정체성과 관련된 목표의식과 가치추구가 중요하다가 89.1%를 차지하였으며, 법적(조례) 마련 79.3%, 마을조직 구축 74.1%의 순으로 나타났다. 이를 통해 창원시에서 탄소중립마을 만들기 사업 에 참여하는 주민들을 통한 활성화 방안은 다음과 같다. 첫 번째로, 탄소중립 마을별로 자원순환 중심형 모델, 환경조 성 중심형 모델, 환경교육과 체험행사 중심형 모델, 에너지 효율 중심형 모델로 구분되어 그 특징이 나타났다. 두 번 째로, 탄소중립마을의 성장을 위해 탄소중립마을 성장 단계 가이드라인을 만들어 제시하는 것이 필요하다. 세 번째로, 마을 자치로 운영되기 위해서는 리더와 활동가들이 쉽게 적용하고 접근할 수 있는 탄소중립 관련 이론, 이슈, 실천 등의 매뉴얼 및 교안을 제작하여 배포하는 것이 필요하다. 네 번째로, 창원시에 법적으로 설치가 가능한 탄소중립지 원센터가 설립된다면, 지역주민의 삶이 기후 위기에 대비하여 탄소중립생활이 더욱 지속 가능할 것으로 기대한다.

This study selected seven carbon-neutral villages, considering the characteristics of each region, including all five administrative districts of Changwon City, and proposed activation plans based on business evaluations through surveys of local residents and FGIs with leaders. The analysis showed that carbon-neutral education was the most important factor for activating carbon-neutral villages, with a response rate of 91.9% for 17 multiple-choice questions, followed by legal (ordinance) arrangements at 79.3% and village organization building at 74.1%. Based on this, the following activation plans through the participation of residents who are involved in the project of creating a carbon-neutral village in Changwon City were proposed. First, the characteristics of each carbon-neutral village model were classified into a resource circulation-based model, an environmental creation-based model, an environmental education and experience event-based model, and an energy efficiency-based model. Second, it is necessary to create and present carbon-neutral village growth stage guidelines for the growth of carbon-neutral villages. Third, manuals and teaching materials related to carbon neutrality, such as theories, issues, and practices, need to be produced and distributed for leaders and activists to easily apply and access for self-government operation of the village. Finally, if a carbon-neutral support center that is legally installable in Changwon City is established, it is expected that the lives of local residents will become more sustainable for carbon-neutral living in preparation for climate crises.

본 연구의 목적은 텍스트네트워트분석을 통해 스토킹에 대한 정치성향의 언론기사 내에 핵심 단어를 탐색하고 내재된 의도를 살펴보는 것이다. 2018년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 보도된 보수언론기사(조선일보, 중앙일 보) 824건, 진보언론기사(한겨레신문, 경향신문) 783건으로 총 1,607건을 선정하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링 기법으로 도출된 주제범주의 양상을 탐색하였다. 연구결과는 보수언론과 진보언론의 공통된 토픽 은 젠더폭력의 인식개선, 신변보호 및 처벌강도, 스토커 신상공개 도출되었고 두 언론의 상이한 토픽은 보수언론에서 는 스토커의 가해행위, ‘신당역 살인사건’의 개요와 진보언론은 ‘신당역 살인사건’의 가중처벌요구, (사이버공간의) 성 착취 범죄 근절로 구성되었다. 본 연구는 스토킹에 대한 언론기사 간의 이념적 의견에 따라 보도형태에 변화가 있음 을 시사한다.

The purpose of this study is to explore keywords within stalking-related news articles according to political orientation through the text network analysis, and then to examine the implicit intentions. Selecting total 1,607 articles including 824 articles of the conservative press(The Chosun Ilbo, The Joongang Ilbo) and 783 articles of the progressive press(The Hankyoreh, The Kyunghyang Shinmun) reported from January 1, 2018 to December 31, 2022, this study explored the aspect of topic category drawn through the topic modeling technique based on LDA(Latent Dirichlet Allocation). In the results of this study, the common topics of the conservative and progressive press were improvement of the perception of gender-based violence, personal protection & intensity of punishment, and disclosure of stalkers’ personal information. Regarding the topics differently shown in those two press, the conservative press showed stalkers’ harmful act, and outline of ‘murder case at Sindang Station’ while the progressive press showed request for aggravated punishment on the ‘murder case at Sindang Station’, and eradication of sexual exploitation crime (in cyber space). The results of this study imply that there are changes in the type of reporting according to ideological opinions about stalking in news articles.

CoCl2ㆍ6H2O 수용액을 결정성셀룰로오스에 함침시켜 건조한 후, 하소, 소성을 통하여 산화코발트(Co3O4ㆍCoO) 초미세입 자를 합성하였다. 합성된 코발트 산화물 입자의 결정구조 및 표면구조를 주사전자현미경(SEM)과 X-선회절분석(XRD)으로 조 사하였다. CoCl2ㆍ6H2O 수용액을 함침시키는 매개체로 사용한 결정성셀룰로오스(crystalline cellulose)는 470°C 정도에서 열분 해 되었고, Co3O4 결정상은 350°C에서 생성되기 시작하였다. Co3O4 결정상은 500°C까지 유지되었으며, 500°C 이상의 온도에서 는 CoO 결정상으로 변화하는 것을 알 수 있었다. 열처리 온도가 증가함에 따라 산화코발트 입자의 크기가 커지는 현상이 나타 났으며, 900°C 이상의 온도에서는 입자간 용융이 일어나는 것이 관찰되었다. 하소온도 700°C 이하의 온도에서 입자크기 2-10μ m의 Co3O4와 CoO의 초미세입자가 생성되는 것을 확인하였다.

Cobalt oxide (Co3O4ㆍCoO) ultra fine particles were synthesized by liquid phase precursor method. cobalt(II) chloride hexahydrate (CoCl2ㆍ6H2O) was as a starting material. A plant-derived crystalline cellulose was used as impregnating materials. A impregnated precursor was calcined at a temperature of 350 to 900°C to obtain cobalt oxide particles having a particle size of 1 to 10μm. The crystallization process and morphology according to the calcination temperature were examined, and the properties of the synthesized powder were evaluated using SEM and XRD. It was confirmed that a crystal phase of Co3O4 began to form around 350°C and crystal growth occurred up to 900°C. At a temperature above 500°C, the Co3O4 crystal was changed to another crystal phase CoO.

질산니켈육수화물염(nickel(Ⅱ) nitrate hexahydrate) 수용액을 공업용 펄프에 함침시킨 전구체를 이용하여 세라믹스 분 말을 제조하는 간단한 액상 합성법으로 산화니켈(NiO) 나노입자를 성공적으로 합성하였다. 질산니켈육수화물염 수용액이 함침 된 전구체의 미세구조를 주사전자현미경(SEM)으로 확인하였고, 전구체의 열처리온도 증가에 따라 생성되는 산화니켈(NiO) 입 자의 결정구조 및 입자크기를 X선회절분석(XRD) 및 SEM으로 분석하였다. 그 결과 전구체의 유기물질이 완전하게 열분해 되 는 온도는 495-500°C이며, 열처리 온도의 증가에 따라 생성되는 산화니켈 입자의 크기 및 결정성이 증가하는 것을 XRD, SEM 분석을 통하여 확인하였다. 500-800℃에서 각각 1시간 동안 열처리하여 얻어진 산화니켈 입자의 크기는 50-200nm였다. 열처리 온도 380℃에서 NiO 결정상이 형성되고, 800℃까지는 NiO 단일상만 존재하며, 열처리 온도가 높아짐에 따라 생성되는 입자의 크기가 커지고 있음을 XRD 및 SEM 분석으로 확인하였다.

Nickel oxide (NiO) nanoparticles were successfully synthesized by a simple liquid phase process for producing ceramics powder using a precursor impregnated with a nickel(Ⅱ) nitrate hexahydrate aqueous solution in an industrial pulp. The microfibrile structure of the precursor impregnated with nickel nitrate hexahydrate aqueous solution was confirmed by scanning electron microscope (SEM), and the crystal structure and particle size of nickel oxide (NiO) particles produced as the heat treatment temperature of the precursor were analyzed by X-ray diffraction (XRD) and SEM. As a result, it was confirmed through XRD and SEM analysis that the temperature at which the organic material of the precursor is completely thermally decomposed was 495-500°C, and the size and crystallinity of the nickel oxide particles produced increased as the heat treatment temperature increased. The size of the nickel oxide particles obtained by heat treatment at 500-800°C for 1 hour was 50-200 nm. It was confirmed by XRD and SEM analysis that a NiO crystal phase was formed at a heat treatment temperature of 380°C, only a single NiO phase existed until 800°C.

식용 감미료 아스파탐은 아미노산 중 하나인 아스파라긴과 페닐알라닌의 합성으로 형성된 것이다. 자당보다 200배 높은 단맛을 내는 단백질 성분으로 당 대체할 수 있는 물질이기에 다이어트 제품으로 사용된다. 동물과 인체에 끼치는 영향에 관한 연구는 잘 되어있지만, 식물 대사에 관한 연구는 된 적이 없다. 본 연구에서 발아된 양파, 콩나물, 칼란코에를 재료로 아스파탐 물질대사 영향을 실험하였다. 발아된 뿌리를 가진 3종류 식물은 1mM 아스파탐을 처리한 초기에는 급속히 성장하는 효과를 나타 내어 구성 성분인 아미노산 영향으로 영양분 공급 효과를 보인다. 하지만 4주 동안 처리될 때 측근과 유사한 돌기 증상이 양파에 서 목질화된 형태로 나타나고, 빨리 시들은 효과가 콩나물에서 보이며, 뿌리의 노화현상이 12주 된 칼란코에에서 나타난다, 모두 성장 단계를 지나서는 노화 촉진 현상을 보인다. 이것은 구성 성분인 두 종류 아미노산 중에 아스파라긴은 급성장을 유도하는 옥신 발생과 관계가 있다고 보여 주고, 페닐알라닌 효과로 목질화 현상이 나타나는 결과로 생각하여진다.

The edible sweetener aspartame is formed from the synthesis of asparagine, one of the amino acids, and phenylalanine. It is a protein ingredient that produces sweetness 200 times higher than sucrose, and is used as a diet product because it is a substance that can replace sugar. Although the effects on animals and humans have been well studied, no studies have been conducted on plant metabolism. In this study, the effect of aspartame metabolism was tested using germinated onion, bean sprouts, and Kalanchoe. The three types of plants with germinated roots showed rapid growth in the early stage of treatment with 1mM aspartame, and showed a nutrient supply effect due to the effect of amino acids, which are constituents. However, when treated for 4 weeks, symptoms similar to lateral roots appear in the form of lignification in onions, the effect of quickly withering is seen in bean sprouts, and senescence of roots appears in 12-week-old Kalanchoe. All of them show accelerated aging after the growth phase. This shows that, among the two amino acids, asparagine is related to auxin generation that induces rapid growth, and it is thought to be the result of lignification due to the effect of phenylalanine.

이 연구에서는 내부 압력 변화의 변화와 소화기 사용연한 기간을 5년 신생, 5년 재생, 10년 신생, 13년 신생으 로 산정하여 소화기의 성능이 겉보기비중 물성 시험 기준에 적합한지에 대해 분석하고자 한다. 실험 결과 소화기 내 부 압력이 0%일 때, 사용연한 기간에 따른 분말소화기의 1차, 2차, 3차 산술 평균 분석 결과 모두 부적합으로 나타났 다. 소화기의 내부 압력이 50%일 때 시료번호 12-8-신생에서 130ml로 측정되어 부적합으로 분석되었으며, 13년 신 생 분말소화기의 시료번호 09-9-신생에서 145ml로 측정되어 부적합으로 분석되었다. 그 외 분말소화기는 모두 적합 으로 분석되었다. 소화기의 내부 압력이 정상일 때 모두 적합하다고 분석되었으나, 13년 신생 분말 소화기의 시료 번 호 09-06 신생에서 실험값이 131ml로 측정되어 부적합하다고 분석되었다. 실험을 분석한 결과 사용연한 10년부터 13 년까지 분말소화약제 겉보기비중 시험에서 일부가 괴상화 현상으로 소화기 성능에 부적합 판정이 나왔기 때문에 분 말소화기의 사용 연한을 기존 10년에서 7년 이하로 내구연한을 줄이는 방안을 고려해봐야 할 것으로 판단된다.

This study aims to analyze whether the performance of the fire extinguisher meets the criteria for the apparent specific gravity property test by calculating the change in internal pressure and the use period of the fire extinguisher as a new one with 5 years, recycled one with 5 years, a new one with 10 years, and a new one with 13 years, respectively. As a result of the experiment, when the internal pressure of the fire extinguisher was 0%, the first, second, and third arithmetic mean analysis of the dry chemical extinguisher according to the use period was found to be condemned. When the internal pressure of the fire extinguisher was 50%, it was measured as 130 ml in sample 12-08-new and analyzed as unsuitable. Also, sample 09-09-new of a new dry chemical extinguisher with 13 elapsed years measured 145ml, which was found inappropriate. All other dry chemical extinguishers were analyzed to be suitable. All were noted suitable when having normal internal pressure of the fire extinguisher, except for sample 09-06 of a new dry chemical extinguisher with 13 elapsed years, which was determined to be unsuitable caused by measuring as 131 ml for experimental value. As a result of experiments, some of the apparent specific gravity tests of dry chemical extinguishers from 10 years to 13 years have found that they are unsuitable for the performance of the fire extinguishers due to the massive phenomenon. Accordingly, it is necessary to reduce the endurance period of dry chemical extinguishers from 10 years to 7 years.

본 논문에서는 2중 유전체층 사이의 저항띠 격자구조에 의한 TE(transverse electric) 산란 문제를 전자파 수 치해석 방법으로 알려진 FGMM(fourier galerkin moment method)를 이용하여 해석하였다. 경계조건들은 미지의 계 수를 구하기 위하여 이용하였고, 산란 전자계는 Floquet 모드 함수의 급수로 전개하였고, 저항띠의 해석을 위해 저항 경계조건을 적용하였다. 2중 유전체층의 문제를 취급하기 위하여 유전체층들의 두께와 비유전율을 동일한 값을 가지 는 경우에 대해서만 수치계산하였다. 전반적으로, 저항띠 균일 저항율이 증가하면 저항띠에 유도되는 전류밀도는 감 소하였고 반사 전력은 감소하였으며, 상대적으로 투과전력은 증가하였다. 본 논문에서 제안된 구조에 대한 수치결과 들은 기존 논문의 수치해석 방법인 PMM의 결과들과 비교하여 매우 잘 일치하였다

In this paper, TE(transverse electric) scattering problems by a resistive strip grating between a double dielectric layer are analyzed by using the FGMM(fourier galerkin moment method) known as a numerical method of electromagnetic fileld. The boundary conditions are applied to obtain the unknown field coefficients, the scattered electromagnetic fields are expanded in a series of Floquet mode functions, and the resistive boundary condition is applied to analysis of the resistive strip. In order to deal with the problem of the double dielectric layer, numerical calculation was performed only when the thickness and relative permittivity of the dielectric layers had the same value. Overall, as the resistivity of the uniform resistivity increased, the current density induced in the resistive strip decreased, the reflected power decreased, and the transmitted power relatively increased. The numerical results of the structure proposed in this paper are shown in good agreement compared to the results of PMM, a numerical analysis method of the existing paper.

최근 안전에 대한 사회적 관심의 증가로 인해 정부는 중대재해처벌법 시행, 중대재해 저감 로드맵 구축 등의 다양한 노력을 하고 있다. 특히, 50인 미만 사업장, 공사금액 1억 미만 공사현장 등의 소규모 사업장에서는 업무상 사 고 재해의 80%이상 발생하고 있으며 이를 저감하기 위한 실질적인 노력이 필요한 실정이다. 소규모 사업장에서는 안 전보건관리자 선임, 안전보건 관리 규정 등이 전부 또는 부분적으로 제외된 상태로 이를 보완하고자 재해예방전문기 관의 기술지도를 의무적으로 받고 있다. 본 연구에서는 소규모 사업장 안전보건기술지원사업의 안전, 화학, 보건, 건 설 등의 분야별 문제점을 설문조사를 통해 파악하고 개선방안을 제시하고자 하였다.

Due to the recent occupational accidents, the government made efforts such the Severe Accident Punishment Act and roadmap for reducing severe accidents. In particular, more than 80% accidents occur in small businesses, such as those with less than 50 employees and construction sites with a construction cost of less than 100 million, and practical efforts are needed to reduce them. In small businesses, the appointment of a safety managers and safety and health management regulations have been excluded in whole or in part, and technical guidance from an institution specializing in accident prevention is compulsory to supplement them. In this study, the problems of the safety and health technology support project for small workplaces has been identified through a survey and improvement plans were proposed.

본 연구는 운행선 경전철 직결식 궤도 부설구간에서 발생한 도상블록의 변위거동 특성을 분석하여 적정 보강 방안을 도출하고자 현장조사를 바탕으로 한 수치해석을 수행하였다. 본 연구의 대상선로는 교량상 급곡선 직결식 콘 크리트 궤도로서 교량바닥판에 부설된 도상블록이 종방향 및 횡방향으로 이동하는 문제가 발생하여 이에 대한 메커 니즘을 분석하였다. 본 연구에서는 3D Solid요소를 이용한 궤도구조 모델링을 바탕으로 운행하중 조건에서 발생가능 한 직결식 궤도의 거동을 분석하고 다양한 보강방안에 대한 보강효과를 해석적으로 분석하였다. 도상블럭의 보강 전, 후 횡변위 분석결과, 극한 횡압 작용 시 보강 후 최대 횡변위는 보강 전 대비 약 3% 수준(약 0.1mm)으로 크게 감소 하는 것으로 분석되었다. 또한 채움 모르타르, 교량 바닥판, 보강철근의 발생응력 검토결과, 모두 2.6 이상의 충분한 안전율을 확보하는 것으로 분석되어 보강방안에 대한 최적 조건을 도출하였다. 따라서 본 연구에서 검토한 앵커링 보 강 수량 및 대칭형 앵커배치는 도상블록 횡방향 변위 발생 제어 및 교량, 도상블록의 구조적 건전성 확보에 효과적일 것으로 판단된다.

In this study, numerical analysis was performed based on field investigation to derive an appropriate reinforcement method by analyzing the displacement behavior characteristics of concrete blocks generated in the direct fixation track on the bridges of the serviced light rail transit. The track of this study was a direct fixation track on a sharp curved track, and the problem of movement of the concrete blocks installed on the bridge deck in the longitudinal and lateral directions occurred. In this study, based on the finite element model using 3D solid elements, the behavior of the direct fixation track that could be occurred under operating load conditions was analyzed. In addition, the reinforcement effect of various reinforcement methods was analyzed. As a result of analyzing the lateral displacement before and after reinforcement, it was analyzed that the maximum lateral displacement after reinforcement under the extreme lateral wheel loads significantly decreased to about 3% (about 0.1mm) compared to before reinforcement. In addition, as a result of examining the generated stress of the filling mortar, bridge decks, and reinforcing bar, it was analyzed that all of them secured a sufficient safety factor of 2.6 or higher, and the optimal conditions for the reinforcement method were derived. Therefore, it is judged that the number of anchoring reinforcements and symmetrical anchor placement reviewed in this study will be effective in controlling the occurrence of lateral displacement of concrete blocks and securing the structural integrity of bridges and concrete blocks.

본 논문에서는 2중 유전체층 사이의 저항띠 격자구조에 의한 TM(transverse magnetic) 산란 문제를 전자파 수치해석 방법으로 알려진 FGMM(fourier galerkin moment method)를 이용하여 해석하였다. 경계조건들은 미지의 계수를 구하기 위하여 이용하였고, 산란 전자계는 Floquet 모드 함수의 급수로 전개하였고, 저항띠의 해석을 위해 저 항 경계조건을 적용하였다. 전반적으로, 저항띠의 균일저항율이 증가하면 저항띠에 유도되는 전류밀도의 크기는 감소 하였고 반사 전력은 감소하였으며, 상대적으로 투과전력은 증가하였다. 또한 유전체 층의 두께가 증가할수록 반사전 력은 증가하였고 상대적으로 투과전력은 상대적으로 감소하였다. 본 논문에서 제안된 구조에 대한 수치결과들은 기존 논문의 수치해석 방법인 PMM의 결과들과 비교하여 매우 잘 일치하였다.

In this paper, TM(transverse magnetic) scattering problems by a resistive strip grating between a double dielectric layer are analyzed by using the FGMM(fourier galerkin moment method) known as a numerical method of electromagnetic fileld. The boundary conditions are applied to obtain the unknown field coefficients, the scattered electromagnetic fields are expanded in a series of Floquet mode functions, and the resistive boundary condition is applied to analysis of the resistive strip. Overall, as the uniform resistivity of the resistive strip increased, the size of the current density induced in the resistance band decreased, the reflected power decreased, and the transmitted power increased. In addition, As the thickness of the dielectric layer increased, the reflected power increased and the transmitted power relatively decreased. The numerical results of the structure proposed in this paper are shown in good agreement compared to the results of PMM, a numerical analysis method of the existing paper.

딥러닝은 이미지, 텍스트와 같이 복잡한 데이터를 분류 및 인식하는데 유용한 방법으로 딥러닝 기법의 정확도 는 딥러닝이 인터넷상의 AI 기반의 서비스를 유용하게 하는데 기초가 되었다. 그러나 딥러닝에서 훈련에 사용되는 방대한 양의 사용자 데이터는 사생활 침해 문제를 야기하였고 사진이나 보이스와 같이 사용자이 개인적이고 민감한 데이터를 수집한 기업들이 데이터들을 무기한으로 소유한다. 사용자들은 자신의 데이터를 삭제할 수 없고 사용되는 목적도 제한할 수 없다. 예를 들면, 환자 진료기록에 대한 딥러닝 기술을 적용하기 원하는 의료기관들과 같은 데이터 소유자들은 사생활과 기밀유지 문제로 환자의 데이터를 공유할 수 없고 딥러닝 기술의 혜택을 받기 어렵다. 우리는 멀티 파티 시스템에서 다수의 작업자들이 입력 데이터집합을 공유하지 않고 신경망 모델을 공동으로 사용할 수 있는 프라이버시 보존 기술을 적용한 딥러닝 방법을 설계한다. 변형된 확률적 경사 하강에 기초한 최적화 알고리즘을 이용 하여 하위 집합을 선택적으로 공유할 수 있는 방법을 이용하였고 결과적으로 개인정보를 보호하면서 학습 정확도를 증가시킨 학습을 할 수 있도록 하였다.

Deep Learning is a useful method for classifying and recognizing complex data such as images and text, and the accuracy of the deep learning method is the basis for making artificial intelligence-based services on the Internet useful. However, the vast amount of user da vita used for training in deep learning has led to privacy violation problems, and it is worried that companies that have collected personal and sensitive data of users, such as photographs and voices, own the data indefinitely. Users cannot delete their data and cannot limit the purpose of use. For example, data owners such as medical institutions that want to apply deep learning technology to patients’ medical records cannot share patient data because of privacy and confidentiality issues, making it difficult to benefit from deep learning technology. In this paper, we have designed a privacy preservation technique-applied deep learning technique that allows multiple workers to use a neural network model jointly, without sharing input datasets, in multi-party system. We proposed a method that can selectively share small subsets using an optimization algorithm based on modified stochastic gradient descent, confirming that it could facilitate training with increased learning accuracy while protecting private information.

사회과학 분야에서 빅데이터 연구는 기존의 사회과학 연구방법을 보완하는 역할을 하고 있다. 사회과학자들이 선호하는 서베이 및 실험 방법이 주로 회상 기억에 의존하여 다소 부정확하다면 빅데이터는 실시간 기록이라 보다 정확하다. 기존의 사회과학 연구가 시간과 비용 등의 이유로 연구대상을 전수 조사하기보다 표집에 의한 표본 조사를 주로 하는 것과 달리 빅데이터 연구는 전수에 가까운 데이터를 분석한다. 그렇지만 시간의 흐름에 따라 사회 분위기 가 변할 수 있고, 연구대상도 동일하지 않아 연구의 반복 및 재현은 둘 다 쉽지 않다. 무엇보다 기존의 사회과학 연 구가 ‘이론-방법-데이터’의 삼각구조가 튼튼한 데 반해 빅데이터를 활용한 분석은 이론의 빈약함을 보이고 있어 심각 한 문제다. 과학적 설명논리로서의 이론이 없으면 연구결과를 얻고서도 제대로 해석하지 못하거나 온전히 활용 할 수 없기 때문이다. 그러므로 빅데이터 연구가 진정한 방법론적 혁신이 되기 위해서는 새로운 이론(블랙박스)을 창출하기 위한 연구자들의 노력과 함께 빅 씽킹(big thinking)이 필요함을 제안했다.

Big data research plays a role of supplementing existing social science research methods. If the survey and experimental methods are somewhat inaccurate because they mainly rely on recall memories, big data are more accurate because they are real-time records. Social science research so far, which mainly conducts sample research for reasons such as time and cost, but big data research analyzes almost total data. However, it is not easy to repeat and reproduce social research because the social atmosphere can change and the subjects of research are not the same. While social science research has a strong triangular structure of 'theory-method-data', big data analysis shows a weak theory, which is a serious problem. Because, without the theory as a scientific explanation logic, even if the research results are obtained, they cannot be properly interpreted or fully utilized. Therefore, in order for big data research to become a methodological innovation, I proposed big thinking along with researchers' efforts to create new theories(black boxes).

본 논문은 구글의 머신러닝 플랫폼인 ‘티처블 머신’을 이용해 대학 캠퍼스내 상주하는 고양이들을 인식하고 식 별할 수 있는 모바일 애플리케이션에 대해 설명한다. 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나인 머신러닝은 데이터 학습을 통해 최적의 결과값을 찾아내는 효율적인 작업을 수행한다. 따라서 머신러닝을 기반으로 동작하는 ‘티처블 머신’ 플랫 폼을 이용해 모델을 학습, 생성한 뒤 이를 스마트폰용 애플리케이션으로 구현하여, 간편하고 효율적으로 고양이들을 식별할 수 있게 하였다. 이 애플리케이션에서는 고양이의 사진을 현장에서 직접 찍거나 갤러리에서 불러오면 해당 고 양이를 식별하여 그 고양이에 대한 정보를 제공한다. 본 시스템은 특정 대학 캠퍼스용으로 개발되었지만, 타 대학 캠 퍼스 및 다른 종의 동물에 대해서도 확대 적용 가능할 것으로 기대한다.

This paper describes a mobile application that can recognize and identify cats residing on a university campus using the Google’s machine learning platform, ‘Teachable Machine’. Machine learning, one of the core technologies of the Fourth Industrial Revolution, performs an efficient task of finding optimal results through data learning. Therefore, the model is learned and generated using the platform based on machine learning, and then implemented as an application for smartphones, so that cats can be identified simply and efficiently. In this application, if you take a picture of a cat directly on the spot or call it from the gallery, the cat is identified and information about the cat is provided. Though this system was developed for a specific university campus, it is expected that it can be extended to other campuses and other species of animals.

본 연구는 인접굴착에 따른 기존 도시철도 박스구조물의 안전영역에 관한 연구로서 도시철도 주변에서 시행되 는 각종 굴착공사에 따라 도시철도 박스구조물의 거동에 영향을 미치는 주요 매개변수와 수치해석 결과의 상관관계 를 분석하였으며, 머신러닝 기법 적용을 통하여 인접굴착공사가 기존 도시철도 박스구조물에 미치는 영향 범위 및 안 전영역의 적정성을 검증하였다. 본 연구는 도시철도 주변의 실제 협의된 인접굴착공사 및 박스구조물을 연구대상으로 하였으며, 그 중 가장 대표적인 본선 2련박스 구조물을 대상으로 분석을 수행하였다. 매개변수 분석 및 머신러닝 해 석결과, 도시철도 깊이, 인접굴착공사 굴착깊이 및 지하수위 각각의 상호간의 깊이 차이가 중요한 매개변수인 것으로 확인되었으며, 그 중에서도 도시철도 깊이와 인접굴착공사의 굴착깊이 차이가 지하 박스구조물 거동에 가장 큰 영향 을 미치는 매개변수이며, 안전영역 설정의 중요한 요건인 것으로 분석되었다. 특히, 인접굴착공사 깊이가 도시철도 깊 이보다 더 깊게 굴착될수록 지하 박스구조물의 처짐에 미치는 영향은 더욱 큰 것으로 확인되었으며, 기존의 인접굴착 공사 관리등급 결정 시 중요 요건 중 하나인 수평이격거리는 수직이격거리, 즉 굴착깊이에 비해 상대적으로 영향이 작은 것으로 분석되었다.

This study analyzed the relationship between major parameters and numerical analysis results according to various excavations conducted around the urban railway, application of machine learning techniques and verified the scope of influence of the adjacent excavation on the existing urban railway box structure and the appropriateness of the safety area. This study targeted the actual negotiated adjacent excavation works and box structures around the urban railway, and the analysis was conducted on the most representative two-line box structures. The analysis confirmed that the difference in depth of urban railway, excavation depth of adjacent excavation, and depth of underground water level are important parameters, and the difference in excavation depth of adjacent excavation is the parameter that affects the behavior of underground box structures and is an important requirement for setting safety areas. In particular, the deeper the depth of the adjacent excavation work, the greater the effect on the deflection of the underground box structure, and the horizontal separation distance, one of the important requirements for determining the management grade of the existing adjacent excavation work, is relatively small.

인간형 로봇을 구동하기 위해서 로봇 내부에는 많은 수의 모터와 센서가 사용된다. 다수의 구동기를 연결할 때 생기는 배선의 문제를 해결하기 위해 통신 네트워크에 기반한 제어기를 사용해왔는데 구성 비용면에서 유리하고, 신 뢰성이 높은 통신 프로토콜인 CAN이 주로 사용되었다. 제어기의 구조 측면에서 상위 제어기에 알고리즘을 탑재하기 쉬운 속도 제어형 구조가 선호되고 있는데, 이때 CAN의 낮은 통신 대역폭이 문제가 되며, 충분한 통신 대역폭을 얻 기 위해 이전에는 다수의 CAN 네트워크로 분리해서 통신망을 구성하였다. 본 논문에서는 높은 통신 대역폭을 얻기 위해 고속의 FlexRay와 저속의 CAN 통신망이 계층적으로 연결된 다중 모터 제어 시스템에 대해 전송시간 지연에 대한 안정도 분석을 수행하고 허용된 전송시간 내에 센서 정보와 구동 신호를 전달하기 위한 게이트웨이의 구성과 노드 할당 방법에 관하여 연구한다. 제안된 계층적 네트워크 기반 제어시스템은 다중 모터제어 시스템의 제어성능을 높이고 안정도를 확보하는 데 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

A large number of motors and sensors are used to drive a humanoid robot. In order to solve the wiring problem that occurs when connecting multiple actuators, a controller based on a communication network has been used, and CAN, which is advantageous in terms of cost and a highly reliable communication protocol, was mainly used. In terms of the structure of the controller, a torque control type structure that is easy to implement an advanced algorithm into the upper controller is preferred. In this case, the low communication bandwidth of CAN becomes a problem, and in order to obtain sufficient communication bandwidth, a communication network is configured by separating into a plurality of CAN networks. In this study, a stability analysis on transmission time delay is performed for a multi-motor control system in which high-speed FlexRay and low-speed CAN communication networks are hierarchically connected in order to obtain a high communication bandwidth, and sensor information and driving signals are delivered within the allowed transmission time. The proposed hierarchical network-based control system is expected to improve control performance because it can implement multiple motor control systems with a single network.

게임이나 가상현실에서 차세대 무기를 사용한 콘텐츠가 지속적으로 등장하고 있다. 스토리 전개의 상황에서, 소총과 탄환의 고유한 특성에 따라 목표물의 탄흔의 흔적이 다르게 관찰된다. 또한 범죄 과학수사 중 Forensic ballistics을 활용하여 범죄 흔적을 수사하는 일례도 존재한다. 이 과정 속에서 Ballistic Coefficient와 탄도에 의한 cavity 사이의 관계를 파악하는 일은 매우 중요하다. 본문에서는 modified Bresenham’s line algorithm을 이용하여 게임이나 가상현실에서 현실감을 높여줄 수 있는 물리기반 공동 시뮬레이션을 제안하였다.

Content featuring next-generation weapons is continuously appearing in games and virtual reality. In the context of story development, the traces of a target's bullet marks are observed differently according to the unique characteristics of the rifle and bullet. Additionally, there is an example of using forensic ballistics to investigate crime by examining the traces of bullets. Understanding the relationship between the ballistic coefficient and cavity by ballistics is crucial during this process. This paper proposes a physics-based cavity simulation using the modified Bresenham's line algorithm, which can enhance realism in games and virtual reality. This simulation accurately models the trajectory of bullets and cavity formation upon impact, creating a more realistic representation of how bullets interact with materials. Overall, physics-based simulations can greatly enhance the realism and immersion of games and virtual reality experiences and can have applications in forensic investigations.

독일의 집합주택 계획의 과정은 산업혁명 이후 도시로의 인구집중에 의한 도시화 현상과 더불어 두 차례의 세 계대전 이후 국가를 재건하는 과정에서 사회상의 변화와 더불어 주택의 공급을 도모하면서 근현대건축의 이념을 정 립하는 방법을 수반하여 계획적 토대를 정립하여 온 전개 양상을 복합적으로 고찰해 보는 데에 그 의미가 있다. 이를 통하여 독일의 현대집합주택 계획의 특징과 유형의 이해, 그리고 이들이 도시적 맥락과 상호작용하게 되는 배경을 사 회적 상황과 역사적 과정을 중첩하여 개괄적으로 살펴보고 현대 집합주택에 보편적으로 적용되는 계획적 유형을 고 찰해 봄으로서 이들이 근현대의 과정을 이어주는 연장선상에 있음을 이해하도록 한다.

The process of German collective housing planning is meaningful in examining comprehensively deploying aspects of planning foundation through defining the ideology of modern and contemporary architecture in the process of providing housing followed by social changes while rebuilding the country after two World Wars in combination with the population concentration in cities after the Industrial Revolution. We outline the characteristics and understand the types of collective housing, and the background of their interaction with urban contexts overlapping social situations and historical processes; by means of the process, the planning and designing typology which is commonly adjusted to contemporary collective housing after examining them could be understood as being aligned with the extension line of interconnecting the process of modern and contemporary era.

우리나라 정부와 산업계는 도심항공교통(UAM) 서비스 상용화를 위한 로드맵을 제시하고 본격적으로 추진하 고 있다. 본격적인 UAM 서비스의 도입을 위해서는 우수한 성능의 기체개발, 네트워크 거점과 회랑(corridor) 설계, 운영관리 최적화, 관련 법과 제도의 정비 등 해결해야 할 다양한 이슈를 가지고 있다. 본 연구에서는 운영관리 최적 화 측면에서 우리나라를 중심으로 분야별 연구 동향을 살펴보고 추후 해결해야 할 연구 주제를 정리하여 제시하고자 한다. 국내 연구자는 UAM 서비스 이용요금, 이용 의도와 수용 모델, 버티포트 위치선정을 중심으로 연구가 진행되고 있으나 향후에는 서비스 주문 수락(order acceptance), 항공기 재배치(repositioning), 배터리 충전과 유지보수 (charging and maintenance) 스케쥴링 등의 운영 최적화 연구가 필요함을 제시하였다.

The Korean government and industry have presented a roadmap for the commercialization of UAM services and are promoting it in earnest. In order to introduce full-scale UAM services, there are various issues to be solved, such as the development of high-performance aircraft, the design of network bases and corridors, the optimization of operation management, and the establishment of related laws and systems. In this study, in terms of optimizing operation management, we will examine research trends by field, focusing on Korea, and derive research topics that need to be solved in the future. Korean researchers have suggested that research is centered on UAM service usage fees, usage intentions and acceptance models, and vertiport location selection, but operational optimization studies such as service order acceptance, aircraft repositioning, and battery charging and maintenance scheduling are needed in the future.

제4차산업혁명의 기반이 되는 사물 인터넷이 많은 시스템에 응용되고 있으나, 사물인터넷과 연결되는 다양한 종류의 센서, 에지 노드, 등과 같은 하드웨어 구조에 적합한 저사양의 메모리, CPU 연산능력 및 경박단소한 센서노 드 등으로 구성된다. 따라서, 기존의 보안 알고리즘으로 저용량의 노드에 사용할 수 없어, 새로운 제한된 하드웨어 구 조 및 초경량의 암호 알고리즘이 요구되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷(IoT)에 연결된 스마트 홈 네트워크에서 야기될 수 있는 취약점 및 보안 문제점을 분석하고, 외부의 공격에 대한 다양한 종류의 보안 이슈 문제를 해결하기 위한 방법, 다양한 종류의 디바이스 보호를 위한 정합기술, 안전한 보안을 위한 IoT(Internet of Things)에서의 요구 사항 및 응용 방법에 대해서 분석하였다.

The Internet of Things, which is the key factor of the 4th industrial revolution, are apt to apply to many systems. The existing security mechanism cannot be realized with limited resources such as low capacity of devices and sensors. In order to apply IoT system, a new structure and ultra-lightweight encryption is required. In this paper, we analyzed security issues that can operate in Internet-based smart home networks, and to solve the critical issues against these attacks, technologies for device protection between heterogeneous devices. Security requirements are required to protect from attacks. Therefore, we analyzed the demands and requirements for its application by analyzing the security architecture and features in smart home network.

군은 4차 산업혁명으로 AI, 클라우드 컴퓨팅, 드론봇 운용 등 혁신적인 변화를 추진하고 있다. 이러한 변화는 하급 제대의 모든 전투원에 이르기까지 IoT 기반의 네트워킹이 발생함으로써 정보교환 요구량이 급격히 증가할 것으 로 예상된다. 따라서 지상망, 정지위성 및 저궤도 소형통신 위성 등 다양한 기반체계를 통해 효율적인 정보유통을 보 장해야 하며, 이를 통해 유통되는 정보교환요구량을 적절히 분산시켜야 할 필요성이 제기된다. 본 연구에서는 정보유 통 시 QoS (Quality of Service)와 밀접히 관련된 DSCP에 11개 우선순위를 재정의하고, 군집 분석을 통해 식별된 국방 "정보교환요구목록"의 군집 그룹과 1:1로 매핑하는 연구를 수행하였다. 연구의 목적은, 중요한 정보교환요구 목 록들이 우선순위를 갖고 라우팅이 되도록 QoS 정책을 재수립함으로써, 제한된 대역폭을 갖는 다계층 통합망(지상망, 정지위성망, 저궤도 소형통신위성망) 내에서 효율적인 정보유통을 보장하기 위한 것이다. 본 논문에서는 군집 분석을 통해 분류된 정보교환요구목록이 DSCP에 얼마나 잘 할당되었는가를 M&S를 통해 평가하였으며, 제안하는 DSCP 재분류를 통해, 대역폭이 제한된 네트워크 환경에서 보다 효율적으로 정보가 유통되는 것을 확인하였다.

The military is driving innovative changes such as AI, cloud computing, and drone operation through the Fourth Industrial Revolution. It is expected that such changes will lead to a rapid increase in the demand for information exchange requirements, reaching all lower-ranking soldiers, as networking based on IoT occurs. The flow of such information must ensure efficient information distribution through various infrastructures such as ground networks, stationary satellites, and low-earth orbit small communication satellites, and the demand for information exchange that is distributed through them must be appropriately dispersed. In this study, we redefined the DSCP, which is closely related to QoS (Quality of Service) in information dissemination, into 11 categories and performed research to map each cluster group identified by cluster analysis to the defense "information exchange requirement list" on a one-to-one basis. The purpose of the research is to ensure efficient information dissemination within a multi-layer integrated network (ground network, stationary satellite network, low-earth orbit small communication satellite network) with limited bandwidth by re-establishing QoS policies that prioritize important information exchange requirements so that they are routed in priority. In this paper, we evaluated how well the information exchange requirement lists classified by cluster analysis were assigned to DSCP through M&S, and confirmed that reclassifying DSCP can lead to more efficient information distribution in a network environment with limited bandwidth.

본 논문에서는 접지된 2중 유전체층 사이의 도체띠 격자구조에 의한 TM(tranverse magnetic) 전자파 산란 문제를 전자파 수치해석방법으로 알려진 FGMM(fourier galerkin moment method)과 PMM(point matching method)을 적용하여 해석하였다. 경계조건들은 미지의 계수를 구하기 위하여 이용하였다. 접지된 2중 유전층의 비유 전율과 두께는 동일한 값에 대해서만 취급하였으며, 유전체층의 두께와 비유전율의 값이 증가하면 전반적으로 반사전 력은 증가하였으며, 반사전력의 최소값들이 스트립 폭이 증가하는 방향으로 이동하였다. 본 논문의 제안된 구조에 대 해 FGMM과 PMM의 수치해석 방법을 적용한 수치결과들은 매우 잘 일치하였다.

In this paper, TM electromagnetic scattering problems for conductive strip grating between grounded double dielectric layers are analyzed by applying the FGMM(fourier galerkin moment method) and PMM(point matching method) known as a numerical method of electromagnetic field. The boundary conditions are applied to obtain the unknown field coefficients. In order to deal with the problem of grounded double dielectric layers, numerical calculation was performed only when the thickness and relative permittivity of the dielectric layers had the same value. As the thickness of the dielectric layer and the relative permittivity increased, the overall reflected power increased, and the minimum values o f the reflected power shifted in the direction of increasing the strip width. The numerical results obtained by applying the numerical methods of FGMM and PMM to the structure proposed in this paper agree very well.

전세계적으로 온실가스 및 미세먼지 저감을 위한 탄소중립 정책에 따라 전기차보급이 확대될 전망이다. 전기자 동창의 운용은 열악한 환경에서 사용되고 충전과 방전 등을 거듭할수록 에너지밀도가 낮아지고 내부분리막의 손상 등의 이유로 건전성이 떨어짐에 따라 차량의 주행거리가 줄고, 충전 속도가 느려지는 이유로 대략 5~10년 정도 사용 한 배터리들은 폐배터리로 분류하며 이 같은 이유로 배터리 화재 및 폭발 등의 위험성이 높아 지게 됩에 따라 배터 리의 진단 및 SOH의 추정이 필수적이라 할 수 있다. 배터리 SOH추정은 매우 중요한 요소로 현재는 배터리 충방전을 반복하면서 소요되는 시간, 온도, 전압을 측정하여 배터리의 상태를 평가하는데 정확도가 낮다. 불안정한 폐배터리를 다수의 반복적 충전과 방전을 통해 진단하는 과정 에서 화재 및 폭발의 취약점을 보완하여 신뢰성이 높은 폐배터리의 상태데이터를 취득할 수 있는 기반을 마련하고 본 논문에서는 리튬이온 배터리의 SOH예측을 위해 테슬라 폐배터리를 이용한 방전 용량 측정을 바탕으로 획득한 데 이터를 서포트 벡터 머신 기반으로 예측하고자 하였다.

The operation of electric automatic windows is used in harsh environments, and the energy density decreases as charging and discharging are repeated, and as soundness deteriorates due to damage to the internal separator, the vehicle's mileage decreases and the charging speed slows down, so about 5 to 10 Batteries that have been used for about a year are classified as waste batteries, and for this reason, as the risk of battery fire and explosion increases, it is essential to diagnose batteries and estimate SOH. Estimation of current battery SOH is a very important content, and it evaluates the state of the battery by measuring the time, temperature, and voltage required while repeatedly charging and discharging the battery. There are disadvantages. In this paper, measurement of discharge capacity (C-rate) using a waste battery of a Tesla car in order to predict SOH estimation of a lithium-ion battery. A Support Vector Machine (SVM), one of the machine models, was applied using the data measured from the waste battery.

최근 의료 현장은 전자의무기록, 전자건강기록 등의 의료 기록을 전산화하여 저장하고 관리하는 시스템이 의무적으로 적 용되거나 전체 의료 현장에 보급되어 환자 개개인의 과거 의료 기록을 추가적인 의료 행위에 활용하고 있다. 그러나 일반적인 의료 문진 및 상담 간 발생하는 의료진과 환자 간의 대화는 별도로 기록되거나 저장되지 않고 있어 추가적인 환자의 주요 정보 는 효율적으로 활용되지 못하고 있다. 이에 따라, 의료 문진 현장에서 발생하는 의료진과 환자와의 대화를 저장하고 이를 텍스 트 데이터로 변환하여 주요한 문진 내용만 자동으로 추출, 요약하여 정보화하는 음성인식과 자연어 처리 딥러닝을 통한 의료 상담 요약문을 자동으로 생성하는 전자의무기록 시스템을 제안한다. 본 시스템은 의료 종사자와 환자의 의료 상담 내용의 인식 과정을 거쳐서 텍스트 정보를 획득한다. 이렇게 획득된 텍스트를 복수의 문장으로 구분하고, 생성된 문장에 포함된 복수 키워드 의 중요도를 산출한다. 산출된 중요도를 기반으로 복수의 문장에 순위를 매기고, 순위를 기반으로 문장들을 요약하여 최종 전자 의무기록 데이터를 생성한다. 제안하는 시스템 성능은 정량적 분석을 통하여 우수함을 확인한다.

Recently, the medical field has been applying mandatory Electronic Medical Records (EMRs) and Electronic Health Records (EHRs) systems that computerize and manage medical records, and distributing them throughout the entire medical industry to utilize patients' past medical records for additional medical procedures. However, the conversations between medical professionals and patients that occur during general medical consultations and counseling sessions are not separately recorded or stored, so additional important patient information cannot be efficiently utilized. Therefore, we propose an electronic medical record system that uses speech recognition and natural language processing deep learning to store conversations between medical professionals and patients in text form, automatically extracts and summarizes important medical consultation information, and generates electronic medical records. The system acquires text information through the recognition process of medical professionals and patients' medical consultation content. The acquired text is then divided into multiple sentences, and the importance of multiple keywords included in the generated sentences is calculated. Based on the calculated importance, the system ranks multiple sentences and summarizes them to create the final electronic medical record data. The proposed system's performance is verified to be excellent through quantitative analysis.

근감소증은 노인들 사이에서 점점 더 흔하게 발생하고 있어, 최근 주목을 받고 있는 질병이다. 근감소증의 원 인은 매우 다양하게 나타나지만, 노화, 식습관, 운동 부족등이 주요한 원인들 중 하나이다. 근감소증은 원인이 다양한 만큼 예방 및 치료에 전략을 개발하는 것이 중요하다. 하지만 요인이 다양한 만큼 사람이 근감소증을 정확하게 예측 하기는 어렵다. 여기서 기계학습을 이용해 근감소증 예측의 정확도와 편의를 크게 높일 수 있다. 그러나 생활습관과 생체 데이터의 양은 방대한 만큼, 전처리 없이 데이터를 쓰기에는 시간복잡도와 정확성 측면에서 부적절할 수 있다. 본 논문에서는 근감소증과 그 원인에 대한 최신 문헌을 검토하고, 그에 맞게 기계학습 기만 근감소증 예측에 활용할 데이터를 전처리하는데 초점을 맞춘다.

Sarcopenia is an increasingly common disease among the elder that has recently received attention. Although the causes of sarcopenia are diverse, aging, dietary habits, lack of exercise are the one of the major factors. As the causes of sarcopenia are diverse, it is important to develop strategies for prevention and treatment. However, predicting sarcopnia accuartely is difficult due to the variety of factors involved. Here, machine learning can significantly improve the accuracy and convenience of predicting sarcopenia. However, since lifestyle habits and biological data are vast, using data without preprocessing may be inappropriate in terms of time complexity and accuracy. This paper reviews recent literature on sarcopnia and its causes, focusing on preprocessing the data to be used in sarcopnia prediction machine learning accrodingly.

본 논문에서는, K대학의 교양 프로그래밍 강좌에서 실시한 교수법, 학습 성취도, 교수자 역할 만족도 설문을 기반으로 교수자의 역할이 수업의 질적 개선에 미치는 영향에 대해 연구하며 교수자의 역할 분석을 통해 학생들의 학습 성취도에 대한 만족도와의 관계에 대하여 연구한다. 비전공자를 대상으로 하는 프로그래밍 교과목에서 교수자의 역할과 학습 성취도를 분석하여 수업의 질적 개선을 도모하고자 한다. 대학 교육의 질적 개선을 위해 대학에서는 교 수자들의 교수 역량 강화를 위한 다양한 프로그램을 제공한다. 궁극적으로 수업의 질적 개선을 위해 교수자들은 학생 들의 수업 참여도를 증진시키고 학생들의 질의에 성실한 대응을 하며 학생들의 수업 중 발생 하는 여러 상황 및 학 습을 조력할 수 있는 피드백을 제공함으로써 수업의 만족도 및 성취도를 향상 시키도록 노력해야 한다. 본 논문에서 는 K대학의 교양 프로그래밍 강좌에서 실시한 교수법, 학습 성취도, 교수자 역할 만족도 설문을 기반으로 교수자의 역할이 수업의 질적 개선에 미치는 영향에 대해 연구하며 교수자의 역할 분석을 통해 학생들의 학습 성취도에 대한 만족도와의 관계를 검중한다.

This study aims to improve the quality of classes by analyzing the role and learning achievement of instructors in programming subjects for non-major students. In order to improve the quality of university education, universities provide various programs to strengthen the teaching capacity of instructors. Ultimately, in order to improve the quality of classes, instructors increase student participation in classes, respond sincerely to students' inquiries, and provide feedback that can assist students in various situations that occur during class and learning, thereby improving class satisfaction and achievement. should try to improve. In this paper, based on the teaching method, learning achievement, and teacher role satisfaction survey conducted in the liberal arts programming course of K University, we study the influence of the teacher's role on the quality improvement of the class. Examine the relationship with satisfaction.

본 연구는 비전공자를 대상으로 하는 프로그래밍 교과목에 플립드 러닝 교수법을 적용하여 프로그래밍 교과목 에 대한 학습 효율성을 증대시키기 위한 전략을 연구한다. 전통적 수업 방식에서 벗어나 다양한 교수법, 학습 설계 모형을 융합적으로 적용하여 비전공자를 대상으로 하는 소프트웨어 교육의 효율적인 학습 모델을 설계하는 것에 대 하여 연구한다. 학습자 중심의 플립드러닝(Flipped Learning)기반 프로그래밍 수업을 설계하고 이를 현장 적용하는데 효과적인 적용 방법에 대한 전략을 모색한다. 또한 본 대학의 교양 수업 중 컴퓨팅 사고 교과목에 플립드러닝 교수법 의 효율적 적용 방법을 탐색하는 데 그 목적이 있다. 혁신 교수법의 하나인 플립드러닝 교수법을 적용하여 프로그래 밍 교과목 수업의 질적 개선과 실습교육의 효율성 및 학습자 성취도 증진을 위한 방안을 고찰한다. 본 연구에서는 전 통적 수업 방식에서 벗어나 다양한 교수법, 학습 설계 모형을 융합적으로 적용하여 비전공자를 대상으로 하는 소프트 웨어 교육의 효율적인 학습 모델을 설계하는 것이 목적이다.

This study investigates strategies to increase learning efficiency for programming subjects to which flipped learning teaching method is applied targeting non-major students. Design a learner-centered flipped learning-based programming class and get strategies for effective application methods for field application. Also, the purpose is to explore the efficient application of the flipped learning teaching method to the computational thinking subject of liberal arts classes at this university. By applying the flipped learning teaching method, one of the innovative teaching methods, we consider ways to improve the quality of programming subject classes, the efficiency of practical education, and the improvement of learner achievement. The purpose of this study is to design an efficient learning model for software education targeting non-majors by applying various teaching methods and learning design models convergence away from the traditional teaching method.

본 논문에서는 의약품 유통량 예측을 위해 기존의 통계 방식(ARIMA)과 머신러닝 방식(Informer)을 개발하고 비교하였다. 일별 데이터의 예측에서는 머신러닝 기반의 모델이 유리하며, 월별 예측에서는 ARIMA를 활용하고 데이 터가 증가하면서 Informer로 전환하는 것이 효과적임을 발견하였다. 예측 에러율(RMSE)은 기존 방식 대비 26.6% 낮아졌으며, 예측 정확도도 13% 개선되어 86.2%의 결과를 보였다. 본 논문을 통해 통계적 방법과 머신러닝 방법을 앙상블하여 최상의 결과를 얻을 수 있다는 장점을 발견하였다. 또한 머신러닝 기반의 AI 모델은 불규칙한 상황에서 도 딥러닝 연산을 통해 최선의 결과를 도출할 수 있으며, 상용화 이후에는 데이터양이 증가함에 따라 성능이 향상될 것으로 기대된다.

In this paper, the existing statistical method (ARIMA) and machine learning method (Informer) were developed and compared to predict the distribution volume of pharmaceuticals. It was found that a machine learning-based model is advantageous for daily data prediction, and it is effective to use ARIMA for monthly prediction and switch to Informer as the data increases. The prediction error rate (RMSE) was reduced by 26.6% compared to the previous method, and the prediction accuracy was improved by 13%, resulting in a result of 86.2%. Through this thesis, we find that there is an advantage of obtaining the best results by ensembleing statistical methods and machine learning methods. In addition, machine learning-based AI models can derive the best results through deep learning operations even in irregular situations, and after commercialization, performance is expected to improve as the amount of data increases.