Earticle

인간은 동시에 두 가지 이상의 주제에 대한 정보를 찾거나 정보시스템을 검색할 때 다중작업 행위에 관여하는 것으로 나타났다. 여러 정보 작업을 처리할 때는 한 번에 복수의 작업을 처리하는 데 인지적/신체적 한계가 있으므로 우선순위를 정해야 한다. 다중작업 행위에 수반되는 인지적 주의(Cognitive Attention) 수준은 정보 작업의 복잡성과 중요성에 따라 달라질 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 현상에 대한 이해를 두 가지 측면에서 도모하기 위함이다: (a) 사람들이 여러 작업에 대한 정보를 찾기 위해 정보검색시스템과 상호 작용할 때 인지적 주위와 정보 작업 우선 순위 행위의 관계; (b) 사람들이 여러 작업에 대한 정보를 찾기 위해 정보검색 시스템과 상호 작용할 때 인지적 주의 의 정도가 정보 작업 우선순위 행위에 미치는 영향. 다양한 관련 문헌조사를 통해 사람들이 여러 작업에 대한 정보를 찾기 위해 정보검색시스템과 상호 작용할 때 집중 정도가 여러 정보 작업의 우선순위를 지정하는 방식에 영향을 미 친다는 것을 보여주고 있다. 또한 사람들이 자신이 관심을 갖고 있거나 기분이 좋거나 중요하다고 판단한 것에 더 많 은 집중을 기울이는 것을 알 수 있다. 다중 작업에 대한 개념적 이해를 바탕으로 인간 중심 시스템 설계에 대해 논하 고자 한다.

Humans have been shown to engage in multitasking behavior when searching for information on two or more topics or searching an information system at the same time. When processing multiple information tasks, priorities must be established as there are cognitive and physical limitations in processing multiple information tasks at once. The level of cognitive attention involved in multitasking behavior can vary depending on the complexity and importance of the information task. The objectives of this study are to understand: (a) the relationship between attention and information task prioritization behavior when people interact with information retrieval systems to find information for multiple tasks; (b) The effect of the degree of attention on information task prioritization behavior when people interact with an IR system to find information for multiple tasks. A review of the relevant literature shows that when people interact with information retrieval systems to find information for multiple tasks, their level of attention affects how they prioritize multiple information tasks. It should be noticed that people pay more attention to things they find interesting or important. Human-centered system design based on a conceptual understanding of multitasking is discussed.

지하공간의 활용 및 개발로 인해 지하철은 도심의 대표적인 교통수단으로 정착되었다. 지하철 호선 연장 및 지 하철 이용객 수의 증가로 화재 시 인명의 피난안전이 확보되지 못할 우려가 있다. 따라서 본 연구에서는 설문조사를 통해 시민들의 피난시설에 대한 인식을 파악하고 대안점을 찾고자 하였다. 지하철 피난시설에 대한 시민의식을 알기 위해 지하철 이용객 115명을 대상으로 온라인 설문조사를 시행하였다. 설문결과 피난 시설에 대한 인지도는 유도등, 인명구조기구, 비상조명등 및 휴대용 조명, 특별피난계단, 피난계단 순으로 높게 나타났다. 또한 피난시설에 대해 잘 인지하지 못하고 있다는 의견이 대다수였고, 그 원인으로는 사람들의 무관심이 가장 많았다. 인식부족에 대한 해결방안으로는 적극적인 광고 및 홍보, 교육 및 체험 활동 활성화에 대한 응답이 가장 높게 나타났다.

Through the use and development of underground spaces, subways have become a representative means of transportation in the city center. Due to the extension of subway lines and the increase in the number of subway users, there is a risk that safety for evacuating human lives in case of fire will not be secured. Therefore, this study tried to identify citizens’ perceptions of evacuation facilities through questionnaires and find alternatives. An online survey of 115 subway passengers was conducted to learn about citizens’ awareness of subway evacuation facilities. As a result of th survey, awareness of evacuation facilities was high in the order of guidance lights, life-saving devices, emergency lights and portable lights, special evacuation stairs, and evacuation stairs. In addition, the majority of the respondents said they were not well aware of evacuation facilities, and people’s indifference was the most common cause. As a solution to the lack of awareness, responses to active advertising and promotion, education and experience activities were the highest.

ChatGPT와 같은 생성형 AI는 21세기의 인간과 기계 간 상호작용에 새로운 패러다임을 제시했다. 이러한 기술의 발전이 다양한 분야에 빠르게 퍼져나가면서, AI와 꽤 멀리 떨어져 있다고 생각되었던 예술 분야에서도 AI가 어떤 역할을 할 수 있는지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구는 제 4차 산업혁명의 시대에 시각예술 교 육에서 생성형 AI의 활용 가능성을 탐구하고자 한다. 경북에 위치한 4년제 대학에서 진행된 실증연구는 창의적 융합 모듈 수업에 참여한 70명의 학생들을 중심으로, AI와 시각예술 분야에서 협업의 영향, 그 중에서도 전공, 학년, 성별에 따른 차이점을 분석했다. 결과적으로, AI와 함께하는 시각예술 창작 활동이 학생들의 창의성과 디지털 미디어 리터러시 에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하며, 이를 기반으로 더욱 효과적인 교육 전략과 방향 모색에 관해 제언한다.

Generative AI, exemplified by models like ChatGPT, has revolutionized human-machine interactions in the 21st century. As these advancements permeate various sectors, their intersection with the arts is both promising and challenging. Despite the arts' historical resistance to AI replacement, recent developments have sparked active research in AI's role in artistry. This study delves into the potential of AI in visual arts education, highlighting the necessity of swift adaptation amidst the Fourth Industrial Revolution. This research, conducted at a 4-year global higher education institution located in Gyeongbuk, involved 70 participants who took part in a creative convergence module course project. The study aimed to examine the influence of AI collaboration in visual arts, analyzing distinctions across majors, grades, and genders. The results indicate that creative activities with AI positively influence students' creativity and digital media literacy. Based on these findings, there is a need to further develop effective educational strategies and directions that incorporate AI.

본 연구에서는 스마트팔찌와 스마트워치의 물리적 특성이(예: 모양, 색상, 소재, 크기, 무게, 기술적 기능) 소비 자의 기능적, 심미적, 상징적 가치 지각에 미치는 영향을 확장된 기술수용모형을 사용하여 탐색하였다. 스마트팔찌나 스마트워치를 사용한 경험이 있는 미국 거주 성인 남녀를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였고, 최근 1년 사용했 거나 현재 사용중인 제품에 대한 다양한 물리적 특성과 그에 대한 평가를 질문하였다. 연구 결과, 전면 디스플레이 모양이 상징적 가치에 유의한 영향을 미쳤는데, 구체적으로 원과 정사각형은 직사각형보다 유의하게 높은 상징적 가 치를 보였다. 손목밴드의 소재 역시 상징적 가치에 유의한 영향을 미쳤으며, 여러 소재 중에서도 금속과 가죽의 상징 적 가치가 높게 나타났다. 또한, 제품의 크기가 클수록 높아지는 상징적 가치를 확인하였다. 이 외에도 활동 추적, 알 람 시계, 거리 추적과 같은 기술적 기능은 기능적 가치를, 시계, GPS, 이메일 같은 기술적 기능은 심미적 가치를, 보 폭계, GPS, 이메일은 상징적 가치를 높게 지각하도록 했다. 이러한 결과는 스마트팔찌와 스마트워치에 대한 소비자 욕구를 이해하여 제품을 개선하거나 신제품 개발하는 자료로 사용될 수 있다.

This study explores the impact of physical characteristics (e.g., shape, color, material, size, weight, technical features) of smart wristbands and smartwatches on consumers' perceived functional, aesthetic, and symbolic values using an extended technology acceptance model. An online survey was conducted with adult residents of the United States who had experience using smart wristbands or smartwatches. Participants were asked about various physical characteristics of products they had used in the past year or were currently using, and their evaluations of these characteristics. The results revealed that the shape of the front display shape significantly influenced symbolic value, with circle shape and square shpae showing significantly higher symbolic value than rectangle shape. Wristband materials also had a significant impact on symbolic value, with metal and leather showing higher symbolic value among various materials. Additionally, an increase in product size was associated with higher symbolic value. Moreover, certain technical features such as activity tracker, alarm clock, and distance tracking influenced perceived functional value, while functions like time display, GPS, and email influenced perceived aesthetic value. Pedometer, GPS, and email were found to enhance perceived symbolic value. These findings provide valuable insights into consumer preferences for smart wristbands and smartwatches, serving as valuable information for product improvement and new product development.

2013년 이후로 산업안전보건법상 건설업 위험성 평가가 시행되었으나 법적 강제성이 없어 건설회사들은 이를 형식적으 로 운용해 왔다. 또한 최근 산업안전보건법 전면개정, 중대재해 처벌등에 관한 법률 등으로 안전보건 의무를 강화하였으 나 사고성 사망만인율은 정체되고 있는 것이 현실이다. 산업재해를 예방하기 위한 위험성 평가 계획이 적절하게 수립 된다고 하더라도 해당 사업장에 종사하는 근로자가 위험성 평가의 내용을 이해하고 실행할 수 있어야 하며 이를 위해 서는 해당 근로자를 참여하도록 하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 이를 위해 건설업 위험성 평가 시 취약계층 근로자의 참여를 활성화할 수 있도록 현장 실태조사를 통해 문제점을 파악하고 효율적인 근로자 참여방안을 모색하고자 하였다.

The risk assessment under the Occupational Safety and Health Act was implemented in 2013, but since it is not mandatory, companies are operating it as a formality. Although legal obligations have been strengthened, such as the recent comprehensive revision of the Occupational Safety and Health Act and the enforcement of the Act on Punishment for Serious Accidents, the death rate has remained stagnant. Even if a risk assessment plan is properly established in order for employers to prevent industrial accidents through necessary measures, it is necessary to involve relevant workers so that they can understand and implement the contents of the risk assessment. In this regard, this study proposed applying efficient worker participation measures through on-site surveys to activate the participation of vulnerable workers in risk assessments.

본 연구는 텍스트 마이닝 기법 중 빈도분석, 워드 클라우드와 LDA 토픽 모델링 등을 사용하여, 중국 시장에서 현대자동차를 중심으로 토요타, 폭스바겐, 뷰익, 지리 등의 자동차 브랜드와 비교하며 소비자 만족와 불만족의 키워드 및 토픽을 분석하였다. 연구 대상은 2021년식-2023년식의 다섯 브랜드의 준중형 차량으로, 이 차량들에 대한 소비자 만족과 불만족 리뷰를 수집하여 분 석하였다. 분석 결과, 현대자동차 아반떼는 긴 축거를 포함한 다양한 만족 요인을 보여주었다. 그러나 아반떼에 대한 불만족 요인 으로는 조종, 엔진 성능, 트렁크 공간, 샤시 및 서스펜션, 안전 구성, 음향 스피커의 수량 및 브랜드, 음악 회원, 격리대, 스크린 반사, CarLife 및 지도 등이 지적되었다. 이러한 문제점들을 개선하면 현대자동차의 중국 시장에서의 경쟁력이 크게 향상될 것으 로 보인다. 한편, 기존 연구들은 주로 문헌 연구와 설문조사에 초점을 맞추었으나, 이 방법들은 연구자가 설정한 변수에 한정된 소비자 인식만을 밝혀내는 데 그쳤다. 본 연구는 텍스트 마이닝을 통한 다양한 자동차 브랜드 간의 비교를 통해 시장 동향과 소비 자 선호에 대한 더 깊은 이해를 도모할 수 있다. 또한, 현대자동차를 포함한 다른 브랜드들이 중국 시장에서의 마케팅 전략을 개선하는 데 유용한 정보를 제공한다.

This study employed text mining techniques like frequency analysis, word clouds, and LDA topic modeling to assess consumer satisfaction and dissatisfaction with Hyundai Motor Company in the Chinese market, compared to brands such as Toyota, Volkswagen, Buick, and Geely. Focusing on compact vehicles from these brands between 2021 and 2023, this study analyzed customer reviews. The results indicated Hyundai Avante's positive factors, including a long wheelbase. However, it also highlighted dissatisfaction aspects like Manipulate, engine performance, trunk space, chassis and suspension, safety features, quantity and brand of audio speakers, music membership service, separation band, screen reflection, CarLife, and map services. Addressing these issues could significantly enhance Hyundai's competitiveness in the Chinese market. Previous studies mainly focused on literature research and surveys, which only revealed consumer perceptions limited to the variables set by the researchers. This study, through text mining and comparing various car brands, aims to gain a deeper understanding of market trends and consumer preferences, providing useful information for marketing strategies of Hyundai and other brands in the Chinese market.

수소는 청정, 무탄소, 고에너지등 다양한 특징을 가진 재생에너지원으로 국제적으로 '미래에너지'로 인정받고 있다. 수소에너지 산업의 급속한 발전과 더불어 수소 수요를 충족시키기 위하여 더 많은 수소 인프라가 필요한 실정 이다. 그러나 수소 인프라 사고가 빈번한 발생함으로 인해, 수소산업 발전에 걸림돌이 되고 있다. 미국 Sandia National Laboratories에서 개발한 HyRAM+는 수소충전소를 포함한 다양한 저장 응용 분야에 대한 수소 안전 평가와 관련된 데이 터와 방법을 통합하는 소프트웨어 툴킷이다. HyRAM+의 물리 모드는 수소충전소 컴포넌트에 따라 수소누출 결과를 모사하여 가스 플룸 분산, 제트 프레임 온도와 궤적 그리고 복사 열속 등을 그래프로 나타낸다. 본 논문에서는 강원 도 삼척시에 있는 수소충전소를 대상으로하여 HyRAM+ 소프트웨어를 이용하여 수소 누출 데이터를 추출하였다. HyRAM+에서 추출한 데이터를 이용하여 수소 누출(Leakage) 발생 시뮬레이터를 개발하였다. 데이터베이스와 그라 파나(Grafana)를 이용하여 시뮬레이터에서 발생한 데이터를 보여주는 대쉬보드(Dashboard)로 구현하였다.

Hydrogen is a renewable energy source with various characteristics such as clean, carbon-free and high-energy, and is internationally recognized as a "future energy". With the rapid development of the hydrogen energy industry, more hydrogen infrastructure is needed to meet the demand for hydrogen. However, hydrogen infrastructure accidents have been occurring frequently, hindering the development of the hydrogen industry. HyRAM+, developed by Sandia National Laboratories, is a software toolkit that integrates data and methods related to hydrogen safety assessments for various storage applications, including hydrogen refueling stations. HyRAM+'s physics mode simulates hydrogen leak results depending on the hydrogen refueling station components, graphing gas plume dispersion, jet frame temperature and trajectory, and radiative heat flux. In this paper, hydrogen leakage data was extracted from a hydrogen refueling station in Samcheok, Gangwon-do, using HyRAM+ software. A hydrogen leakage simulator was developed using data extracted from HyRAM+. It was implemented as a dashboard that shows the data generated by the simulator using a database and Grafana.

현재 우리나라는 도심지 과밀도로 구조물과 인접하여 대규모, 대심도 굴착시공이 이루어지고 있다. 도심지에서 의 인접굴착공사는 흙막이 구조물 및 지하구조물의 안전성 확보가 매우 중요하다. 이에 자동화계측 시스템을 도입하 여 지하철 터널 구조물에 대한 안전성을 관리하고 있다. 그러나 자동화계측 시스템 결과의 활용도는 매우 낮은 실정 이다. 기존 평가기법은 측정된 데이터의 최댓값에만 의존하여, 이상 거동을 과대평가할 수 있는 기법이다. 이에 본 연 구에서는 방대한 양의 자동화계측 데이터를 정량적으로 평가할 수 있는 기법인 가우시안 확률밀도함수 분석기법을 이용하여 분석하였다. 방대한 양의 데이터를 확률통계 분석비법을 적용하여 신뢰성 높은 결과를 도출하였다. 따라서 본 연구에서는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 기법을 이용하여 인접굴착공사에 따른 지하철 터널 구조물의 안전성 평가를 수행하였다.

Currently, in Korea, large-scale, deep excavations are being carried out adjacent to structures due to overcrowding in urban areas. for adjacent excavations in urban areas, it is very important to ensure the safety of earth retaining structures and underground structures. accordingly, an automated measurement system is being introduced to manage the safety of subway tunnel structures. however, the utilization of automated measurement system results is very low. existing evaluation techniques rely only on the maximum value of measured data, which can overestimate abnormal behavior. accordingly, in this study, a vast amount of automated measurement data was analyzed using the Gaussian probability density function, a technique that can quantitatively evaluate. highly reliable results were derived by applying probabilistic statistical analysis methods to a vast amount of data. therefore, in this study, the safety evaluation of subway tunnel structures due to adjacent excavation work was performed using a technique that can process a large amount of data.

최근 도시철도 주변으로 집중되는 신축건물 및 공동구 확장 등과 같은 인접굴착공사로 인해 지하에 건설된 도 시철도 지하박스 및 터널구조물의 변형이 발생되고 이로인한 보수, 보강공사가 빈번하게 시행되고 있다. 또한 지하철 은 대규모 수송을 담당하고 있어 지하구조물의 안전성 및 주행성에 대한 확보가 매우 중요하다. 이에 자동화계측 시 스템을 도입하여 지하박스구조물에 대한 안전성을 관리하고 있다. 그러나 지하박스구조물의 침하 또는 융기 등에 의 한 구조물 손상취약부에 대한 분석은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 지하박스구조물의 안전성 모니터링을 위한 손 상취약부를 분석하고자 한다. 또한 수치해석을 통해 지하박스구조물을 모델링하여 핵심 모니터링 위치를 분석하고자 한다. 따라서 향후 지하박스구조물의 안전성 모니터링을 위한 센서 설치 위치 및 손상 취약부를 제시하고자 한다.

Recently, due to adjacent excavation work such as new buildings and common tunnel expansion concentrated around the urban railway, deformation of the underground box and tunnel structure of the urban railway built underground has occurred, and as a result, repair and reinforcement work is frequently carried. In addition, the subway is responsible for large-scale transportation, so ensuring the safety and drivability of underground structures is very important. Accordingly, an automated measurement system is being introduced to manage the safety of underground box structures. However, there is no analysis of structural damage vulnerabilities caused by subsidence or uplift of underground box structures. In this study, we aim to analyze damage vulnerabilities for safety monitoring of underground box structures. In addition, we intend to analyze major core monitoring locations by modeling underground box structures through numerical analysis. Therefore, we would like to suggest sensor installation locations and damage vulnerable areas for safety monitoring of underground box structures in the future.

본 연구는 직업교육훈련 과정에서의 PBL 적용의 효과성을 탐색하고자 수행되었다. 이에 A대학교의 글로벌 TVET 과정에 PBL을 적용하여 문제 제시, 자료 수집 및 학습활동을 통한 문제 해결안 탐색 및 작성, 문제해결안 발 표 및 성찰 등의 절차로 수업을 구성 후 8주 동안 운영하였다. 이후 참여 학생들의 인식 및 학습 몰입 및 만족도 등 을 서면 면담과 설문으로 진행한 후 그 결과를 분석하였다. 학습자들은 PBL 경험 전반에 대한 만족도 및 학습 몰입 등에 대한 긍정적인 반응을 보였으며, 또한 PBL을 통해 자기주도적 학습과정 및 팀활동을 통한 의사소통능력, 문제 해결능력 등이 함양됨을 느꼈다는 반응들도 제시하였다. 이상의 연구 결과를 통해 TVET에서의 PBL 적용을 위한 적용 가능성, 내용 분석 및 학습자 분석의 선행, TVET 과정에의 PBL 적용 확산을 위한 관련 지원의 구체화 및 PBL 적용 TVET 운영을 위한 교수역량 강화 지원 방안 등을 제안하였다.

This study was conducted to explore the effectiveness of PBL application at Technical and Vocational Education and Training. PBL was applied to the course of the A University's global TVET and these PBL classes were organized and operated for 8 weeks. After that, written interviews and surveys were conducted and the results were analyzed. Learners responded positively to their satisfaction and engagement to the PBL experience and also presented that they felt that communication skills and problem-solving skills were cultivated through self-directed learning process and team activities. Through the above research results, the precedence of content analysis and learner analysis, related support for the spread of PBL application in TVET, and support to strengthen teaching competency on PBL at TVET were proposed.

현재 우리나라는 지하철 선로를 인접하여 대규모, 대심도 굴착시공이 이루어지고 있다. 인접굴착공사 시 흙막 이 구조물 및 지하구조물의 안전성 확보가 매우 중요하므로 자동화계측 시스템을 도입하여 지하철에 대한 안전성을 관리하고 있다. 인접굴착공사 시 지하철 궤도 변형은 열차주행안정성에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 열차 탈선사고 와 연결될 수 있는 인자이다. 그러나 현재 자동화계측 시스템을 이용한 지하철 궤도 안전성평가는 측정된 데이터의 최댓값에만 의존하여, 이상거동을 과소, 과대평가할 수 있는 기법이다. 따라서 자동화계측 시스템 결과의 활용도를 개 선시킬 수 있는 방법이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 방대한 양의 지하철 궤도 변형 측정결과를 정량적으로 평가할 수 있는 기법인 가우시안 확률밀도함수 분석기법을 이용하여 분석하였다. 방대한 양의 데이터를 확률통계 분 석기법을 이용하여 인접굴착공사에 따른 지하철 궤도 변형에 대한 안전성평가를 수행하였다.

Currently, large-scale, deep construction is being carried out adjacent to subway tracks in korea. when excavating adjacent to each other, it is very important to ensure the safety of earth retaining structures and underground structures. therefore, we are managing the safety of the subway by introducing an automated measurement system. deformation of the subway track during adjacent excavation may affect train running stability. this is a factor that can be linked to train derailments. however, current subway track safety evaluation using automated measurement systems relies only on the maximum value of measured data. therefore, a method to improve the usability of automated measurement system results is needed. in this study, we utilized a technique that can quantitatively evaluate the measurement results of a large amount of subway track deformation. a safety evaluation was conducted on subway track deformation due to adjacent excavation using a vast amount of data using probabilistic statistical analysis techniques.

본 연구에서는 현재 도시철도 레일의 노후화로 인한 레일표면결함이 증가하고 있으나 국가에서 제정된 궤도성능평 가에 관한 세부지침에서 레일표면손상을 기술자의 육안, 간단한 측정 도구로 점검을 수행하는 실정이다. 최근 궤도진단법 제정에 따라 대규모 예산이 투입되고 레일진단물량이 급증되고 있으나 노동집약적인 육안조사기법으로는 진단결과에 대 한 신뢰성확보가 어려운 실정이다. 주기적인 선로순회작업 및 육안점검을 통해 레일표면의 결함을 발견하는 것은 매우 중요하다. 그러나 점검자의 주관적 판단에 의해 레일표면의 결함의 경중을 평가하는 것은 레일 내부의 손상을 예측하기에 상당한 제약이 따른다. 본 연구에서는 레일표면손상에 따른 레일내부 균열특성 관한 연구로서 현장측정에서는 레일표면 손상개소를 선정하여 다양한 손상유형의 시료를 채취하여 레일표면손상 상태를 평가하고 실내시험에서 전자주사현미경 (SEM)을 이용하여 레일표면결함 및 내부결함의 상관관계를 분석하고자 한다. 또한 실내시험의 결과와 수치해석 결과를 비교를 통하여 레일표면손상을 분석하였다. 현재 공용중인 도시철도 레일의 균열성장율을 파악하고자 가우시안 확률밀도 함수를 적용하여 분석하였다.

In this study, rail surface defects are increasing due to the aging of urban railway rails, but in the detailed guidelines for track performance evaluation established by the country, rail surface damage is inspected with the naked eye of engineers and simple measuring tools. With the recent enactment of the Track Diagnosis Act, a large budget has been invested and the volume of rail diagnosis is rapidly increasing, but it is difficult to secure the reliability of diagnosis results using labor-intensive visual inspection techniques. It is very important to discover defects in the rail surface through periodic track tours and visual inspection. However, evaluating the severity of defects on the rail surface based on the subjective judgment of the inspector has significant limitations in predicting damage inside the rail. In this study, the rail internal crack characteristics due to rail surface damage were studied. In field measurements, rail surface damage locations were selected, samples of various damage types were collected, and the rail surface damage status was evaluated. In indoor testing, we intend to analyze the correlation between rail surface defects and internal defects using a electron scanning microscope (SEM). To determine the crack growth rate of urban railway rails currently in use, the Gaussian probability density function was applied and analyzed.

아동 사용자를 대상으로 한 생성형 AI 기반 교육 콘텐츠와 서비스가 급증함에 따라 생성형 AI에 대한 아동의 인 식과 관련된 연구의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구는 아동이 인식하는 생성형 AI의 유형 분류, 인지적, 행동적, 감정적 속성 부여 여부를 파악하고자 하였다. 이를 파악하기 위해 아동들과 함께 생성형 AI를 이용해 동화책을 생성해 보는 워크샵을 진행하고, 반구조화 인터뷰와 그림 그리기를 통한 응답을 수집하였다. 그 결과 아동들은 생성형 AI를 인지적 수준이 높은 인공물로 여겼지만, 생성형 AI를 통해 창작되는 결과물에 의존한 유형 분류의 모습을 보였다.

As generative AI-based educational content and services targeting child users rapidly increase, the need for research related to children's perception of generative AI is increasing. Accordingly, this study sought to determine the type of generative AI recognized by children and whether cognitive, behavioral, and emotional properties were assigned to it. To understand this, w e collected responses through workshop activities to create storybooks with children, semi-structured interviews, and drawing. As a result, children viewed generative AI as an artifact with a high cognitive level, but it was not a type of existing artifact.

무응답 및 결측값은 표본 탈락, 설문조사에 대한 답변 회피 등으로 발생하며 정보의 손실 및 편향된 추론의 가 능성이 있는 문제가 발생하게 되며, 이 경우 결측값을 적절한 값으로 바꾸는 대체가 필요하게 된다. 본 논문에서는 결측값에 대한 대체 방법으로 제안되었던 평균 대체, 다중회귀 대체, 랜덤 포레스트 대체, K-최근접 이웃 대체, 그리 고 딥러닝을 기본으로 한 오토인코더 대체와 잡음제거 오토인코더 대체 방법을 비교한다. 결측값을 대체하는 이러한 방법들에 대해 설명하고, 연속형의 모의실험 데이터와 실제 데이터에 접목시켜 각 방법들을 비교하였다. 비교 결과 대부분의 경우에서 다중 대체 방법인 랜덤 포레스트 대체 방법과 잡음제거 오토인코더 대체 방법의 성능이 좋았음을 확인하였다.

Nonresponse and missing values are caused by sample dropouts and avoidance of answers to surveys. In this case, problems with the possibility of information loss and biased reasoning arise, and a replacement of missing values with appropriate values is required. In this paper, as an alternative to missing values imputation, we compare several replacement methods, which use mean, linear regression, random forest, K-nearest neighbor, autoencoder and denoising autoencoder based on deep learning. These methods of imputing missing values are explained, and each method is compared by using continuous simulation data and real data. The comparison results confirm that in most cases, the performance of the random forest imputation method and the denoising autoencoder imputation method are better than the others.

건설업의 사고사망자 수는 402명으로 전체 산업의 약 46%이다. 이 중 50억원 미만의 건설현장이 약 69%를 차지하고 있어 중소규모 건설현장의 안전관리 강화가 요구된다. 본 연구에서는 웹 스크래핑을 이용하여 19,511건의 사고조사자료를 수집하였다. 수집된 정형 데이터에 대한 통계분석, 비정형 데이터에 대한 텍스트마이닝 분석을 통해 50억원 미만의 현장의 공사금액별 사고유형과 사고원인 분석을 진행하였다. 그 결과 공사금액별로 사고유형과 원인에 차이가 있음이 확인되었다. 본 연구의 결과가 중소규모 건설현장 맞춤형 안전관리에 활용되기를 기대한다.

The construction industry's fatality count stands at 402, comprising approximately 46% of total industrial accidents. Notably, construction costs less than 5 billion won account for about 69%, so strengthening safety management at small and medium-sized construction sites is required. In this study, 19,511 accident investigation data were collected using web scraping. Through statistical analysis of the collected structured data and text mining analysis of the unstructured data, accident types and causes of accidents were analyzed by construction costs at sites less than 5 billion won. As a result, it was confirmed that there were differences in accident types and causes depending on the construction costs. It is hoped that the results of this study will be used for customized safety management at small and medium-sized construction sites.

언어와 감정 사이의 복잡한 관계의 특징을 보이며, 우리의 말을 통해 감정을 식별하는 것은 중요한 과제로 인식된다. 이 연구는 음성 및 텍스트 데이터를 모두 포함하는 다중 모드 분류 작업을 통해 음성 언어의 감정을 식별 하기 위해 속성 엔지니어링을 사용하여 이러한 과제를 해결하는 것을 목표로 한다. CNN(Convolutional Neural Networks)과 LSTM(Long Short-Term Memory)이라는 두 가지 분류기를 BERT 기반 사전 훈련된 모델과 통합하 여 평가하였다. 논문에서 평가는 다양한 실험 설정 전반에 걸쳐 다양한 성능 지표(정확도, F-점수, 정밀도 및 재현율) 를 다룬다. 이번 연구 결과는 텍스트와 음성 데이터 모두에서 감정을 정확하게 식별하는 두 모델의 뛰어난 능력을 보 인다.

Identifying emotions through speech poses a significant challenge due to the complex relationship between language and emotions. Our paper aims to take on this challenge by employing feature engineering to identify emotions in speech through a multimodal classification task involving both speech and text data. We evaluated two classifiers—Convolutional Neural Networks (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM)—both integrated with a BERT-based pre-trained model. Our assessment covers various performance metrics (accuracy, F-score, precision, and recall) across different experimental setups). The findings highlight the impressive proficiency of two models in accurately discerning emotions from both text and speech data.

본 연구는 목적은 초보어머니의 건강한 임신에 대한 인식과 경험 및 요구를 알아보는 것이다. 연구목적을 위해 첫 자녀를 임신하거나 12개월 미만의 자녀를 양육하는 초보어머니 10명을 선정하여 포커스 그룹 인터뷰를 실시했다. 연구결과를 살펴보면 첫째, 초보어머니들은 ‘건강한 임신’에 대해 ‘어머니와 태아가 신체적으로 건강한 임신’, ‘어머니 가 정신적으로 건강하고 행복한 임신’, ‘부부가 함께 계획하고 준비한 임신’으로 인식했다. 둘째, 초보어머니들의 임신 과 출산을 위한 준비는 ‘임신 전 산부인과 검진’, ‘임신 후 건강과 일과 관리 준비’, ‘현실적 여건 대비’인 것으로 나타 났다. 셋째, 초보어머니들이 임신 중 경험한 힘들었던 점은 ’입덧과 신체적 변화‘와 ‘심리·정서적 변화’로 인한 어려움 이었다. 넷째, 초보어머니들의 건강한 임신을 위한 지원에 대한 요구는 ‘임신으로 인한 심신의 변화에 대한 사전 교 육’과 ‘임신 전 산과 상담 지원’인 것으로 나타났다.

The purpose of the study was to find out the novice mothers’ perceptions, experiences, and need on healthy pregnancy. For the research purpose, we conducted the focus group interview with 10 novice mothers who were pregnant of their first child or raising first child under 12 months old. The results of the study were as follows. First, novice mothers recognized ‘healthy pregnancies’ as ‘physically healthy pregnancies for mothers and fetuses,’ ‘pregnancies where mothers were mentally healthy and happy,’ and ‘pregnancy planned and prepared with husband together.’ Second, novice mothers experienced ‘examination of obstetrics and gynecology,’ ‘management of health and daily life,’ and ‘preparation of realistic conditions’ to prepare for pregnancy and childbirth. Third, difficulties during pregnancy were due to ‘sickness and physical changes’ and ‘psychological and emotional changes.’ Fourth, the needs on support for healthy pregnancy were ‘pre-education on mental and physical changes caused by pregnancy’ and ‘support for pregnancy and counseling in advance.’

본 연구는 아동의 학업스트레스, 또래애착, 부모성취압력 및 진로성숙도 간의 구조관계와 직접효과, 간접효과를 분석하는데 그 목적이 있다. 본 연구 대상은 한국육아정책연구소의 아동패널 13차 연구에 참여한 초등학생 총 1,357 명의 패널데이터를 활용하였다. 자료분석은 SPSS 24과 AMOS 24.0 프로그램을 사용하였다. 연구결과로 아동의 학업스 트레스는 또래애착과 부적상관관계, 부모성취압력과 정적상관관계, 진로성숙도와는 부적상관관계를 나타냈다. 각 변수 들은 모두 직접적인 영향관계가 있는 것으로 나타났으며 아동의 학업스트레스는 또래애착과 부모성취압력을 매개로 하여 진로성숙도에 간접효과가 있었다. 결론적으로 아동의 진로성숙도 향상을 위한 학교사회복지지원이 필요할 것으 로 사료된다.

The purpose of this study is to analyse the structural relationships, direct and indirect effects between children's academic stress, peer attachment, parental achievement pressure and career maturity. This study uses panel data from a total of 1,357 elementary school students who participated in the 13th Child Panel Study of the Korea Child Care Policy Institute. The data were analysed using SPSS 24 and AMOS 24.0 programs. The results showed that children's academic stress was negatively related to peer attachment, positively related to parental achievement pressure, and negatively related to career maturity. Each variable was found to have a direct effect, and academic stress had an indirect effect on career maturity through the mediation of peer attachment and parental achievement pressure. In conclusion, it is recommended that school social work support that considers the causal relationship of all variables is necessary to improve children's career maturity.