Earticle

본 연구는 공주시를 중심으로 한 장애인 보호자들의 요구와 관심을 반영하여 장애인 평생학습도시 실행초기 단계에서의 문제점을 사전에 파악 및 대비하는 것을 목적으로 한다. 2023년, 2024년 교육부 국립특수교육원으로부터 장애인 평생학습도시로 선정된 공주시에서 제공된 장애인 평생교육 참여 경험이 있는 보호자 61명을 대상으로 조사 를 실시하였다. 연구 결과를 토대로 도출된 장애인 평생교육 발전방안은 다음과 같다. 첫째, 장애인들의 다양한 장애 수준과 특성, 요구를 충분히 반영한 맞춤형 평생교육이 필요하다. 둘째로, 장애인 평생교육 기획 및 운영 시 장애인 당사자들 및 보호자들의 요구를 존중하는 운영체계가 필요하다. 셋째로, 장애인 학습자의 일상생활 및 자립생활에 즉 각적으로 활용할 수 있는 역량을 강화하기 위한 프로그램 개발 및 운영이 요구된다. 넷째, 전달식 수업을 지양하고 장애인의 독립적 생활 및 사회적 적응력 향상에 직접 도움이 되는 현장체험 중심형 프로그램이 필요하다. 마지막으로 다양한 학습 방법과 프로그램 형식을 도입하여 장애인 평생교육 학습자들의 다양한 요구와 관심을 충족시키는 것이 중요함을 시사점으로 도출하였다.

This study seeks to develop efficient strategies for the implementation of lifelong education programs designed for individuals with disabilities in Gongju City. The primary focus is on creating a community-based lifelong learning environment. A comprehensive survey was conducted targeting 61 guardians with experience in lifelong education for individuals with disabilities in Gongju City. The findings of the study suggest a holistic strategy for the establishment of lifelong education programs for individuals with disabilities. This plan emphasizes the significance of tailored lifelong education programs that cater to the varying levels of disability, characteristics, and needs present within this demographic. Furthermore, it argues for the development of a functional system that considers the needs of both individuals with disabilities and their caregivers throughout the design and implementation stages of lifelong education initiatives.

본 연구의 목적은 기초체력요인 중 일회적인 카프라이즈 동작이 하지의 순발력에 미치는 영향을 분석하는 것 입니다. 본 연구의 대상은 D광역시 소재 Y대학교 체육학과 16명이며, 모든 대상자들은 측정항목과 방범에 대한 내용 을 숙지하였으며, 설문에 응답하고 동의한 학생들을 대상으로 실험을 진행하였습니다. 요약하면, 단 한 번의 카프레이 즈만이 하지의 순발력 강화에 효과가 있는 것으로 보이며, 특히 종아리 근육의 둘레가 두꺼울수록 하지의 순발력에 영향을 미치는 것으로 판단됩니다. 또한, 본 연구의 결과가 모든 연령대에 효과가 있다고 볼 수는 없지만, 단 한 번의 운동만으로 기록을 향상시키는 효과를 보여주고 있어 체력 평가의 기초 자료로 활용하기에 좋을 것으로 사료됩니다. 향후 연구에서는 연령별 대상자를 모집하여 연령 차이를 통해 운동의 필요성을 높일 수 있는 연구를 진행하면 좋을 것으로 판단됩니다.

The purpose of this study is to analyze the effect of one-off capraise movement on the quickness of the lower extremities among the basic physical strength factors. The subjects of this study were 16 students majoring in physical education at Y University in D Metropolitan City, and all subjects were familiar with the contents of the measurement items and crime prevention, and the experiment was conducted with the students who answered the questionnaire and agreed. In summary, it seems that only a single calfraise is effective in strengthening the quickness of the lower extremities, and in particular, it is judged that the thicker the circumference of the calf muscle, the more it affects the quickness of the lower extremities. In addition, although the results of this study may not be considered to be effective for all ages, it is considered that it is good to use it as basic data for physical fitness evaluation as it shows the effect of improving records only with a single exercise. In future studies, it would be nice to recruit subjects by age and conduct studies that can raise the need for exercise through age differences.

본 연구는 간호대학생에게 시뮬레이션 교육을 시행 후 임상에서의 현장실습 능력에 미치는 요인을 확인하고자 시행하였다. 연구대상 및 자료수집은 2022년 9월 1일부터 10월 30일까지 간호학과 4학년 106명을 대상으로 시행하였 고, 연구 설계는 서술적 상관관계 연구이다. 연구 도구는 비판적 사고, 자기효능감, 실무능력, 임상실습 만족도이었고 통계 분석은 SPSS 27.0 버전을 사용하였다. 연구 결과, 실무능력은 임상실습 만족도와 유의한 상관관계가 있었고 실 무능력은 비판적 사고와 자기효능감과 양의 상관관계를 나타냈다. 실무능력에의 영향요인은 임상실습 만족도(β=.85, p<.001)와 자기효능감이었고(β=.25, p<.05) 설명력은 57.0%(F=13.25, p<.001)이었다.

This study aimed to identify factors influencing clinical practice abilities in nursing students after implementing simulation education. The study subjects and data collection were conducted from September 1st to October 30th, 2022, targeting 106 fourth-year nursing students. The research design employed descriptive correlational analysis. The research tools included critical thinking, self-efficacy, practical competence, and practicum satisfaction, with statistical analysis performed using SPSS version 27.0. The results revealed Practical competence showed a significant correlation with practicum satisfaction, and it demonstrated a positive correlation with critical thinking and self-efficacy. Factors influencing practical competence were practicum satisfaction (β=.85 p<.001) and self-efficacy (β=.25, p<.05), with an explanatory power of 57.0% (F=13.25, p<.001).

본 연구는 코로나-19 환자를 돌보는 간호사를 대상으로 전문직 삶의 질에 미치는 영향요인을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 2023년 4월 10일부터 2023년 4월 28일까지 G도에 소재한 3개의 코로나 지정병원에서 코로나 -19 환자를 돌보는 간호사를 대상으로 145명을 대상으로 설문지를 이용하여 자료를 수집하였다. SPSS 25.0프로그램 을 사용하여 기술통계, t-test, one-way ANOVA, Pearson′s correlation coefficient, Hierarchical regression analysis을 사용하였다. 코로나 19 환자를 돌보는 간호사의 전문직 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 회 복탄력성(β=.49, p<.001), 직무스트레스(β=-.36, p<.001)로 나타났으며, 모형에 대한 설명력은 53.7%이었다(F=32.20, p<.001). 본 연구결과 코로나 19 환자를 돌보는 간호사의 전문직 삶의 질을 향상하기 위해서는 직무스트레스를 줄이 고, 회복탄력성 향상을 위한 구체적인 방안이 모색되어야 할 것이다.

This study is a descriptive research study to identify the factors affecting the quality of professional life for nurses caring for COVID-19 patients. From April 10, 2023 to April 28, 2023, data were collected from 145 nurses caring for COVID-19 patients in three designated COVID-19 hospitals in G-do using a questionnaire. Descriptive statistics, t-test, one-way ANOVA, Pearson's correction coefficient, and hierarchical regression analysis were used using the SPSS 25.0 program. As a result of analyzing the factors affecting the quality of professional life of nurses caring for COVID-19 patients, resilience (β=.49, p<.001) and job stress (β=-.36, p<.001) were found, and the explanatory power of the model was 53.7% (F=32.20, p<.001). As a result of this study, in order to improve the quality of professional life of nurses caring for COVID-19 patients, concrete measures to reduce job stress and improve resilience should be sought.

금융 서비스 앱에서 챗봇의 도입과 전문용어 풀어 쓰기가 일반화되고 있으나, 자동차 구매자들을 위한 금융 앱 은 여전히 용어 이해가 어렵고 내용이 딱딱하여 만족도가 낮은 상태이다. 이 연구는 자동차 금융 앱에서 대화형 챗봇 인터랙션 모드와 전문 용어 풀어쓰기 방식이 사용자 경험에 미치는 효과를 검증하였다. 사용자 인터랙션 채널 유형 (챗봇 vs 일반)과 전문 용어 사용 여부를 조건으로 자동차 리스 견적 태스크에 대한 프로토타입을 제작하고, 2 x 2 실험 조사를 수행하여 친근감, 이해 용이성, 신뢰, 정확성 인식의 차이를 측정하였다. 그 결과, 대화형 인터랙션 기반 의 챗봇 모드는 메뉴 인터랙션 기반의 일반 모드에 비해 친근감이 더 높아지는 효과를 보였으며, 전문 용어 풀어쓰기 는 이해 용이성과 친근감에 유의미한 영향을 미쳤다. 그러나, 신뢰와 정확성에는 두 조건 모두 차이가 나타나지 않았 다. 또한, 모든 변인에서 두 조건 간 상호작용 효과는 발견되지 않았다. 이 연구의 의의는 챗봇 상담 모드의 고객 경 험 효과와 금융 서비스 특성에 따른 전문용어 풀어쓰기 효과에 대한 정량적 검증과 실무적 제안을 제시한 점이다.

While the integration of chatbot and the simplification of financial terminology in Financial services' apps are increasingly common, automotive finance apps often show lower user satisfaction for complex terminology and rigid content. This study investigates the effects of chatbot interaction modes and the simplification of financial terminology on user experience in automotive finance apps. We developed prototypes for car lease tasks under different conditions: the type of user interaction channel (chatbot vs menu-based), and the usage of financial terminology. A 2 x 2 experimental survey was conducted to measure perceptions of friendliness, readability, trust, and accuracy. The findings revealed that chatbot interactions significantly enhance friendliness more than menu-based interactions, and simplifying terminology significantly improves readability and friendliness. However, no significant differences were observed in trust and accuracy between the conditions. Furthermore, nosignificant interaction effects were found between the two conditions across all variables. This study contributes by quantitatively assessing the impacts of chatbot consultation modes and terminology simplification on customer experience in financial services.

소셜 미디어의 대중화로 지능화된 피싱 공격을 방어하기 위해 접근하고자 하는 사이트의 상태(정상/피싱)를 판 별하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 분류 모델을 통해 사이트의 정상/피싱 여부를 예측하는 모델을 제안한다. 첫째, ‘URL’에 대한 정보를 수집하여 수치 데이터로 변환한 후, 이상치를 제거한다. 둘째, 변수들 간의 상 관관계 및 독립성을 파악하기 위해 VIF(Variance Inflation Factors)를 적용한다. 셋째, 머신러닝 기반 분류 모델을 활용하여 피싱 사이트 탐지 모델을 개발하고, 이를 통해 사이트의 상태를 예측한다. 분류 모델 중 랜덤 포레스트 (Random Forest)의 성능이 가장 우수했으며, 테스트 데이터에서 정밀도(Precision) 93.74%, 재현율(Recall) 92.26%, 정확도(Accuracy) 93.14%를 보였다. 향후 이 연구는 다방면의 피싱 범죄 탐지에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

Detecting the status of websites, normal or phishing, is necessary to defend against intelligent phishing attacks. We propose a machine learning-based classification to predict the status of websites. First, we collect information about ‘URL’, convert it into numerical data, and remove outliers. Second, we apply VIF(Variance Inflation Factors) to understand the correlation and independence between variables. Finally, we develop a phishing website detection model with machine learning-based classifications, which predicts website status. In the test datasets, Random Forest showed the best performance, with precision of 93.74%, recall of 92.26%, and accuracy of 93.14%. In the future, we expect to apply our model to detect various phishing crimes.

개인용 컴퓨터, 인터넷, 모바일 기기의 발전에 이은 네 번째 컴퓨팅 기술 혁신으로 불리는 메타버스 기술은 타 인과의 소통뿐만 아니라 현실 세계에서 이루어지는 사회, 문화, 경제 활동이 가능한 3차원 가상세계를 구현하였다. 2018년 출시된 제페토와 2020년 출시된 모여봐요 동물의 숲이 출시 당시부터 젊은 세대를 중심으로 화제가 되었지만 2023년부터 메타버스에 대한 투자와 이용률 감소에 대한 우려가 가시화되고 있다. 이 연구는 메타버스 이용자의 프레 즌스 경험이 이용몰입과 지속이용의도에 미치는 영향력을 살펴보았다.

Metaverse technology, heralded as the fourth major innovation in computing following personal computers, the internet, and mobile devices, has realized a three-dimensional virtual world where communication with others as well as social, cultural, and economic activities of the real world can take place. While platforms like Zepeto, launched in 2018, and Animal Crossing: New Horizons, released in 2020, initially became popular among younger generations, concerns about declining investment and usage rates of the metaverse have become apparent since 2023. This study examines the impact of metaverse users' sense of presence on their immersion and intention to continue using these platforms.

본 연구는 LTE-Cat.M1 모듈을 사용하여 Sounding Rocket LTE 통신 시험 결과를 소개한다. 개발된 LTE 데이터 송수신 시스템은 임무탑재장비와 지상관측장비로 구성되며, 10 Hz의 속도로 일정하게 임무탑재장비로부터 데 이터를 송신하여 지상관측장비에서 수신 시 계측되는 데이터 사이 시간을 바탕으로 지연율을 확보하였다. 실제 비행 시험의 정확도를 높이기 위하여 지상 네트워크 지연율 시험과 하드웨어 내부 지연율 시험, 지상 시험을 수행하였다. 비행 시험 결과 상승 단계에서 핸드오버에 실패하여 13초간 통신이 유실되었음을 확인하였고, 이후 낙하산이 전개되 어 일정한 위치 변위를 가진 상황에서 통신이 다시 연결됨을 확인하였다. 최종적으로 LTE-Cat.M1 기술은 Sounding Rocket 임무 중 하강 단계 관측 임무나 데이터 백업에 사용할 수 있을 것으로 기대한다.

In this paper, we introduce the results of the Sounding Rocket LTE communication test using the LTE-Cat.M1 module. The developed LTE data transmission/reception system consists of Mission-Mounted Equipment(Payload) and Ground Observation Equipment(GOE), and the delay rate was secured based on the time between data measured when received from the GOE by constantly transmitting data from the Payload at a speed of 10 Hz. In order to increase the accuracy of the actual flight test, ground network delay rate tests, hardware internal delay rate tests, and ground tests were performed. As a result of the flight test, it was confirmed that the handover failed in the upward phase and the communication was lost for 13 seconds, and then the parachute was deployed and the communication was reconnected in a situation with a constant positional displacement. LTE-Cat.M1 technology is expected to be utilized for descent phase observation missions or data backup during Sounding Rocket missions.

학습 성과를 예측하거나 학습 경로를 최적화하는 연구 분야에서 기계학습과 같은 인공지능 기술의 사용이 점차 증가하면서 교육 분야의 인공지능 활용은 점차 많은 진전을 보이고 있다. 이러한 연구는 점차 심층학습과 강화학습과 같은 좀 더 고도화된 인공지능 방법으로 진화하고 있다. 본 연구는 학습자의 과거 학습 성과-이력 데이터를 기반으로 미래의 학습 성과를 예측하는 방법을 개선하는 것이다. 따라서 예측 성능을 높이기 위해 Markov Chain 방법을 응용한 조건부 확률을 제안한다. 이 방법은 기계학습에 의한 분류 예측에 추가하여 학습자가 학습 이력 데이터를 분류 예측에 추가함으로써 분류기의 예측 성능을 향상 시키기 위해 사용된다. 제안 방법의 효과를 확인하기 위해서 실증 데이터인 ‘교구 기반의 유아 교육 학습 성과 데이터’를 활용하여 기존의 분류 알고리즘과 제안 방법에 의한 분류 성능 지표를 비교하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 분류 알고리즘만 단독 사용한 사례보다 제안 방법에 의한 사례에서 더 높은 성능 지표를 산출한다는 것을 확인할 수 있었다.

As the use of artificial intelligence technologies such as machine learning increases in research fields that predict learning outcomes or optimize learning pathways, the use of artificial intelligence in education is gradually making progress. This research is gradually evolving into more advanced artificial intelligence methods such as deep learning and reinforcement learning. This study aims to improve the method of predicting future learning performance based on the learner's past learning performance-history data. Therefore, to improve prediction performance, we propose conditional probability applying the Markov Chain method. This method is used to improve the prediction performance of the classifier by allowing the learner to add learning history data to the classification prediction in addition to classification prediction by machine learning. In order to confirm the effectiveness of the proposed method, a total of more than 30 experiments were conducted per algorithm and indicator using empirical data, ‘Teaching aid-based early childhood education learning performance data’. As a result of the experiment, higher performance indicators were confirmed in cases using the proposed method than in cases where only the classification algorithm was used in all cases.

오늘날 정부는 디지털 기술을 적극적으로 활용하여 국가의 발전을 촉진하는 디지털 정부로 진화하고 있다. 정 부 웹사이트는 개인과 정부의 상호작용을 혁신적으로 재정립하는 핵심적인 요소로 작용하고 있는 가운데, 정부 웹사 이트 챗봇은 시민들이 쉽게 정보를 얻을 수 있도록 하는 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 국가 R&D 지식정보 포털 인 NTIS의 챗봇 ND는 사용률이 낮은 편이다. 본 연구는 챗봇 ND의 사용성 문제를 해결하기 위해 사용자 여정 지 도를 기반으로 한 프레임워크를 제안한다. 사용자 여정을 '사용 전- 사용 중- 사용 후' 단계로 구분하고, 각 단계에 서 사용자들이 불편을 겪는 지점을 파악하여 개선된 사용자 경험을 제공하는 것을 목표로 한다.

Today, governments are evolving into digital governments that actively leverage digital technologies to promote national development. Government websites play a crucial role as key elements in reshaping the interaction between individuals and the government. Within this context, government website chatbots play an important role in facilitating citizens' easy access to information. However, the chatbot ND on the National R&D Knowledge Information Portal (NTIS) exhibits low usage rates. This study proposes a framework based on user journey mapping to address the usability issues of chatbot ND. By delineating the user journey into pre-usage, in-usage, and post-usage stages, the study aims to identify points of inconvenience experienced by users at each stage and provide enhanced user experiences.

생성형 AI(Generative Artificial Intelligence)는 다양한 형태의 데이터를 생성하는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술이다. ChatGPT의 성공 이후, 생성형 AI 시장은 빠르게 성장하고 있다. 생성형 AI 기술 및 시장의 성장에 따라, 다양한 산업 분야에서는 이를 적극적으로 활용하고 있다. 본 논문에서는 생성형 AI의 현황과 활용사례에 대해 살펴보고, 생성형 AI의 전반적인 발전 방향에 대해 논의한다. 현재의 생성형 AI는 도메인 지식(Domain Knowledge) 과 데이터를 기반으로 학습되어 특정 산업 분야에 특화된 수직적 AI(Vertical AI)의 형태로 발전되고 있다. 머지않은 미래에 생성형 AI는 학습되지 않은 사항도 사람처럼 스스로 판단하여 처리하는 일반 인공지능(범용 인공지능, Artificial General Intelligence, AGI)로 확장되어 다양한 환경에 더욱 유연하게 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

Generative AI is a type of artificial intelligence technology that produces various types of data. With the success of ChatGPT, the generative AI market is blooming. As the generative AI market develops, generative AI is being applied in various industries. In this paper, we discuss the trends, applications, and directions for improvement. Currently, generative AI is trained on domain knowledge and data, and it is evolving towards Vertical AI. In the future, generative AI could be extended to AGI, which makes decisions and processes on its own like a human, to be used flexibly in various environments.

본 연구는 4차 산업기술의 혁신적인 기술인 디지털 기술을 기반으로 생성되는 예술 콘텐츠인 AI 회화와 NFT 미술의 융복합 사례를 분석하고 그 특성에 대해 탐구하였다. 21세기 삶의 패러다임을 혁신하는 디지털 기술은 창의적 인 예술에서 활용되고 있고, 이를 표현 도구로 활용하는 AI 회화와 NFT 미술은 예술에 대한 인식과 수용 방식을 변 화시키고 있다. 빅 데이터와 인공지능 기술을 활용하는 AI 회화는 대화형 일상 예술로 진화하고 있으며, 블록체인과 NFT 기술을 이용하는 NFT 미술은 경제적 가치와 문화적 가치를 지닌 메타버스의 예술이 되고 있다. 이에 본 연구 는 이러한 디지털 융합 예술의 다양한 양상과 가치를 탐구하고자 하였다. 연구를 위해 AI 회화와 NFT 미술의 대표 적 사례를 인지 창의적 AI 회화와 언어 생성적 AI, 예술 경제적 NFT와 예술 문화적 NFT로 분류하여 각각의 특성 과 내용, 의미 등을 분석하였다. 본 연구의 결과가 디지털 융합 예술인 AI 회화와 NFT 미술 발전에 기여할 수 있기 를 기대한다.

This study analyzed the convergence case of AI painting and NFT art, art content created based on digital technology, an innovative technology of the 4th industrial technology, and explored its characteristics. Digital technology that innovates the paradigm of life in the 21st century is being used in creative art, and AI painting and NFT art that use it as an expression tool are changing the way they perceive and accept art. AI painting using big data and artificial intelligence technology is evolving into interactive daily art, and NFT art using blockchain and NFT technology is becoming the art of the metaverse with economic and cultural values. Therefore, this study attempted to explore various aspects and values of these digital convergence arts. For the study, representative examples of AI painting and NFT art were classified into cognitive creative AI painting and language generative AI, art economic NFTs, and art and cultural NFTs, and their characteristics, contents, and meanings were analyzed. It is hoped that the results of this study will contribute to the development of AI painting and NFT art, which are digital convergence arts.

본고는 음악 문화의 전통적인 관습에서 벗어나고자 하는 움직임인 사운드스케이프에 관해 연구한다. 사회·문 화·기술적 발전이 음악 문화의 패러다임 변화에 어떠한 영향을 미쳤는지를 사운드스케이프에 주목하여 살펴본다. 변 화 양상으로서 사운드스케이프의 특성을 이해하고 지금껏 간과해 왔던 청각의 특성과 청취 경험에 관해 현상학의 관 점으로 논의한다. 이상의 논의를 위해 머레이 쉐이퍼의 사운드스케이프 개념에 기반하며 청각과 청취 경험에 대한 현 상학적 이해를 위해 상황의 공간성, 주관적인 청점, 사운드의 지평, 청각의 장, 배경음과 전경음, 시의적 초점, 공시간, 세계-에의-존재 등의 개념으로 설명한다. 사운드의 특성과 청각, 청취 경험에 대한 이해가 예술적 창작에 있어 창의 적인 표현을 위한 새로운 아이디어를 제시하는 데 기여할 수 있기를 기대해 본다.

This paper studies the Soundscape, a movement that seeks to break away from the traditional conventions of music culture. To this end, I will examine how social, cultural, and technological developments have influenced the paradigm shift in music culture by paying attention to the Soundscape. I understand the characteristics of the Soundscape as a change pattern and discuss the characteristics of hearing and listening experience that have been overlooked so far from a phenomenological perspective. For the above discussion, Murray Schafer's concept of Soundscape, and for a phenomenological understanding of hearing and listening experience, une spatialité de situation, point d'écoute, horizons au son, champ auditif, le premier plan et l'arrière-plan, temporal focus, space-time, and l'être-au-monde are discussed. I hope that understanding the characteristics of sound, hearing, and listening experience will contribute to presenting new ideas for creative expression in artistic creation.

최근 전장에서의 드론 활용이 정찰뿐만 아니라 화력 지원까지 확장됨에 따라, 드론을 조기에 자동으로 식별하 는 기술의 중요성이 더욱 증가하고 있다. 본 연구에서는 드론과 크기 및 외형이 유사한 다른 공중 표적들인 새와 풍 선을 구분할 수 있는 효과적인 이미지 분류 모델을 확인하기 위해, 인터넷에서 수집한 3,600장의 이미지 데이터셋을 사용하고, 세 가지 사전 학습된 합성곱 신경망 모델(VGG16, ResNet50, InceptionV3)의 특징 추출기능과 추가 분류 기를 결합한 전이 학습 접근 방식을 채택하였다. 즉, 가장 우수한 모델을 확인하기 위해 세 가지 사전 학습된 모델 (VGG16, ResNet50, InceptionV3)의 성능을 비교 분석하였으며, 실험 결과 InceptionV3 모델이 99.66%의 최고 정확 도를 나타냄을 확인하였다. 본 연구는 기존의 합성곱 신경망 모델과 전이 학습을 활용하여 드론을 식별하는 새로운 시도로써, 드론 식별 기술의 발전에 크게 기여 할 것으로 기대된다.

Recent developments in the use of drones on battlefields, extending beyond reconnaissance to firepower support, have greatly increased the importance of technologies for early automatic drone identification. In this study, to identify an effective image classification model that can distinguish drones from other aerial targets of similar size and appearance, such as birds and balloons, we utilized a dataset of 3,600 images collected from the internet. We adopted a transfer learning approach that combines the feature extraction capabilities of three pre-trained convolutional neural network models (VGG16, ResNet50, InceptionV3) with an additional classifier. Specifically, we conducted a comparative analysis of the performance of these three pre-trained models to determine the most effective one. The results showed that the InceptionV3 model achieved the highest accuracy at 99.66%. This research represents a new endeavor in utilizing existing convolutional neural network models and transfer learning for drone identification, which is expected to make a significant contribution to the advancement of drone identification technologies.

오늘날 4차 산업 혁명에 따른 새로운 기술의 발전은 비대면 협업과 같은 업무수행 방식이 요구되고 있다. 이에 부응하여 다양한 VR 협업 툴이 등장하고 있으나 협업이나 디자인 개발 업무에서 활용되고 있는 VR 협업 툴이 제한 적이. 따라서 비대면 협업을 위한 VR의 장점과 가능성에도 불구하고 실무 활용에 있어 한계가 있다. 이에 따라 디지 털화되고 있는 업무 환경에서 효과적인 협업을 위한 VR 협업 툴 개발이 필요하며 이를 위한 UI 디자인 개발에 관한 연구가 요구된다. 본 연구의 목적은 사용자 조사를 통하여 협업 시 첫 단계인 브레인스토밍 단계에서 나타나는 사용 자 행동 요소를 적용한 인터랙션 및 UI 디자인을 개발함으로써 VR 협업 툴 프로토타입을 제안하는 데 있다. 본 연 구는 질적 연구로 연구 방법은 관찰과 심층 인터뷰를 통한 사용자 조사를 수행하고 이로부터 얻은 데이터를 분석한 결과로 5가지 사용자의 손짓 행동 요소를 도출하였다. 행동 요소로서의 손짓을 반영한 인터랙션 UI를 디자인하고 Unity와 Oculus Integration SDK Kit를 사용하여 컨트롤러 없이 사용할 수 있는 VR 협업 툴 프로토타입을 제작하 였다. 본 연구에서 제작한 프로토타입에 대한 사용성 평가를 실시한 결과 사용자가 손짓을 정확히 행하여야 한다는 어려움이 나타나 UI 디자인의 보완점을 찾아볼 수 있었다. 또한 VR 협업 공간에서 개인 작업과 공유를 위한 공간의 구분을 조절할 수 있는 UI 디자인의 필요성도 알 수 있었다. 본 연구가 업무의 효율성을 높여줄 수 있는 VR 협업 툴을 위한 인터랙션 및 UI 디자인 개발에 도움이 되기를 기대한다.

Today, the development of new technologies due to the 4th industrial revolution requires work performance methods such as non-face-to-face collaboration. In response to this, various VR collaboration tools are emerging, but VR collaboration tools for brainstorming, which are used in collaboration or design development work, are not provided. Therefore, despite the advantages and possibilities of VR for non-face-to-face collaboration, there are limitations in practical use. Accordingly, the development of VR collaboration tools in a digitalized work environment is necessary, and research on UI design development for this is required. The purpose of this study is to propose a VR collaboration tool prototype by developing an interaction UI design that applies user hand behavior elements that appear during collaboration sessions through user research. This study was a qualitative study. The research method was to conduct user research through observation and in-depth interviews, and as a result of analyzing the data obtained from this, five types of user hand behavior elements were derived. In this study, an interaction UI design was developed that reflects hand gestures as behavioral elements. And using Unity and the Oculus Integration SDK Kit, we created a prototype VR collaboration tool that can be used without a controller. As a result of conducting a user evaluation of the prototype produced in this study, it was found that users had difficulty making hand gestures accurately, and it was possible to find areas for improvement in UI design. It is expected that this study will help develop interaction UI design for VR collaboration tools that can increase work efficiency.

본 논문에서는 웨이퍼 이송 로봇의 고장 진단에 시간 영역에서의 통계적 분석 방법을 적용하고, 진동 및 토크 신호의 중요 특성을 파악하는 방법을 제안한다. 이를 기반으로 데이터의 차원을 축소하기 위해 주성분 분석을 사용하 고, 유클리드 거리와 Hotelling의 T-제곱 통계량을 활용하여 고장 진단 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘은 관측된 데이터에 대해 고장 상태를 분류하는 결정 경계를 형성한다. 속도 파라미터를 고려한 데이터 분류는 진단 정확도를 향상시킴을 확인했다. 이러한 접근 방식은 고장 진단의 정확성과 효율성을 개선하는 데 기여한다.

This paper applies statistical analysis methods in the time domain to the fault diagnosis of wafer transfer robots, and proposes a methodology to discern the critical characteristics of vibration and torque signals. Subsequently, principal component analysis (PCA) is applied to diminish the data's dimensionality, followed by the development of a fault diagnosis algorithm utilizing Euclidean distance and Hotelling's T-square statistics. The algorithm establishes decision boundaries to categorize failure states based on the observed data. Our findings indicate that data classification incorporating velocity parameters enhances diagnostic accuracy. This approach serves to enhance the precision and efficacy of fault diagnosis.

현재까지 국내의 축제 문화는 전통적인 방식으로, 예술과 문화 중심에서 지역의 농산물이나 수산물을 홍보하는 단계를 거쳐, 지역의 전통문화를 소재로 이어져 왔다. 최근 과학기술의 발달로 뉴스 진행자를 AI 기술을 이용해 활용 하기도 하고, 심지어 선거운동에도 AI 기술을 활용하는 단계에 있다. 또한 대학이나 지역 축제에 가상현실 기술을 이 용하고 있다. 군사기술 분야에서 XR 기술을 활용할 수 있음을 입증하기 위하여, XR 기술을 군사기술 훈련에 적용하 였다. 이러한 가상현실기술은 군사훈련 뿐만 아니라, 다양한 분야에 적용되고, 새로운 트렌드로 축제 문화를 변화시킬 것으로 기대된다. 본 연구에서는 XR 기술이 축제 문화에 적용될 수 있음을 입증하였다.

Up to now, domestic festival culture has been continued by traditional way, so it has been continued to the thema of local traditional culture after the stage of promoting the local agricultural products and marine products. Recently, a newscaster was replaced by the AI newscaster of using AI technology, and what was more AI technology is used to the election campaign. Also, in the university and local festival, VR and XR technologies have been used. To prove the fact that XR technologies could be used in the military training, XR technologies were applied to the military training program. It is expected that these VR and XR technologies will be applied to not only the military training, but also various areas, and change the festival culture with the new trend. In this study, we proved that the XR technologies could be applied to the festival culture.

본 연구는 포스트 코로나를 기점으로 메타버스 기술의 동향을 살펴보고, 주얼리 산업체의 활용 사례를 분석하 는 것에 목적이 있다. 엔데믹(endemic)으로 기업의 비즈니스 환경은 온라인에서 오프라인으로 그 중심의 축이 이동 했고, 이에 따라 메타버스에 대한 대중의 관심도 멀어졌다. 하지만 글로벌 주얼리 브랜드의 메타버스 기술 동향을 살 펴보면, AR/VR의 기술은 더욱 발전하여 실재감을 높이고 있고, 가상과 현실 간의 이질감이 없는 공간에서 메타버스 는 진화하고 있다. 메타버스는 포스트 코로나 시대에서 세 가지 주요 특성을 나타내고 있다. 첫째, 디지털 트윈을 기 점으로 비즈니스 영역의 변화가 이루어지고 있다. 둘째, 다양한 정보통신 기술과 융합하고 있다. 셋째, 옴니채널로서 메타버스 운영에 대한 방향성 설정이 중요시 되고 있다. 코로나19 시기에 학습된 자산을 활용하여 디지털 및 온라인 관련 기술에 대한 학습을 지속해야 시장 경쟁력을 확보할 수 있다. 포스트 코로나 시대의 메타버스 기술 동향을 기반 으로 주얼리 산업체의 경쟁력을 강화하는 방향에 대해 논하고자 한다.

This study aims to examine the trends in Metaverse technology following the Post-COVID era and analyze the use cases in the jewelry industry. With the endemic, the business environment for companies has shifted from online to offline, leading to a reduced public interest in the Metaverse. However, examining the global jewelry brand trends in metaverse technology reveals advancements in AR/VR technologies that enhance realism and evolve the metaverse into a space without the uncanny gap between virtual and reality. The Metaverse exhibits three main characteristics in the Post-COVID era. First, there is a transformation in the business domain, starting with digital twins. Second, it is integrating with various information and communication technologies. Third, setting a direction for Metaverse operation as an omni-channel is being emphasized. Utilizing assets learned during the COVID-19 period and continuing to learn about digital and online technologies is essential for securing market competitiveness. This paper discusses how to enhance the competitiveness of jewelry industry entities based on the trends of Metaverse technology in the Post-COVID era.

영화제작진은 분야별 전문성을 가진 구성원들로 구성되어 비교적 짧은 기간 동안 한시적으로 운영되는 독특한 조직이다. 본 연구는 구성원의 역량을 끌어낼 수 있는 영화제작진의 집단 특성과 능력이 영화의 성공 여부에 영향을 줄 것으로 추론하고 이들의 영향 관계를 규명하고자 하였다. 이를 위해 영화제작진의 다양성, 응집성, 정보활용성을 독립변수로, 영화의 예술성과 흥행성을 종속변수로 연구모형을 설정하였다. 연구가설을 검정하여 분석한 결과 영화제 작진의 다양성과 응집성은 완성된 영화의 예술성과 흥행성 모두에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나, 정보활용 성은 영화성과에 영향이 없는 것으로 나타났다. 영화제작진의 집단 특성이 다양성과 응집성 변수를 중심으로 영화 성 과와 관련된 것을 확인한 것이다. 본 연구 결과는 영화기획자나 제작자에게 정보활용성 등 일하는 방식인 프로세스 요인보다는 다양성과 응집성에 기반한 영화제작진의 집단디자인 개념이 중요할 수 있다는 시사점을 제공한다.

The film crews is a unique organization composed of members with expertise in each field and operated temporarily for a relatively short period of time. This study attempted to infer that the group characteristics and ability of the film crews to draw out the members' capabilities will affect the success or failure of the film, and to investigate their influence relationship. To this end, the research model was designed with diversity, cohesion, and information utilization as independent variables, and the artistry and box office performance of the film as dependent variables. As a result of the analysis, it was found that the diversity of the film crew affects both the artistry and box office performance, and the cohesion only affects the artistry. However, it was found that information utilization had no effect on film performance. It was confirmed that the diversity of the film crews was related to the film performance, and the cohesion had a limited effect. The results of this study provide implications that the design concept of the film crews based on diversity may be more important than process factors such as information utilization.

전 세계적으로 에너지 위기가 심각한 문제로 대두되고 있다. 대한민국의 경우 전체 에너지의 53% 이상 사용하 며, 온실 가스 배출량 또한 대한민국 전체의 45% 이상을 차지하고 있는 산업 단지 관련 에너지 효율화 연구에 높은 관심을 가지고 있다. 그 연구 중 하나로 가상 에너지 네트워크 플랜트라는 산업 단지 내 동일 유틸리를 사용하는 공 장 들 간의 공유 설비와 에너지 생산 공장과 수요 공장 간의 거래로 에너지를 절감하는 연구를 제시한다. 이러한 에 너지 절감 연구에서는 분석, 예측 등 데이터의 활용처가 다양하기 때문에 데이터의 수집이 굉장히 중요하다. 하지만, 시계열 데이터를 안정적으로 수집하는데는 기존의 시스템들은 여러 부족함이 있었다. 본 연구에서는 그를 개선하기 위해 지능형 IIoT 플랫폼을 제안한다. 지능형 IIoT 플랫폼은 비정상 데이터를 식별하고 적시에 처리하기 위한 전처리 시스템을 포함하며, 이상과 결측 데이터를 분류하고 안정적인 시계열 데이터를 유지하기 위한 보간 기법을 제시한다. 또한 데이터베이스 최적화를 통해 시계열 데이터 수집을 효율화한다. 본 논문은 안정적 데이터 수집과 신속한 문제 대응을 통해 산업 환경에서의 데이터 활용성을 높이는데 기여하며, 다양한 챗봇 알림 시스템을 도입하여 데이터 수집 부담을 줄이고 모니터링 부하를 최적화하는데 기여한다.

The energy crisis is emerging as a serious problem around the world. In the case of Korea, there is great interest in energy efficiency research related to industrial complexes, which use more than 53% of total energy and account for more than 45% of greenhouse gas emissions in Korea. One of the studies is a study on saving energy through sharing facilities between factories using the same utility in an industrial complex called a virtual energy network plant and through transactions between energy producing and demand factories. In such energy-saving research, data collection is very important because there are various uses for data, such as analysis and prediction. However, existing systems had several shortcomings in reliably collecting time series data. In this study, we propose an intelligent IIoT platform to improve it. The intelligent IIoT platform includes a preprocessing system to identify abnormal data and process it in a timely manner, classifies abnormal and missing data, and presents interpolation techniques to maintain stable time series data. Additionally, time series data collection is streamlined through database optimization. This paper contributes to increasing data usability in the industrial environment through stable data collection and rapid problem response, and contributes to reducing the burden of data collection and optimizing monitoring load by introducing a variety of chatbot notification systems.

에너지 소비 문제가 전 세계적으로 주요한 이슈로 자리잡아 다양한 부문에서 에너지 소비 및 온실가스 배출 절 감에 대한 관심이 크다. 2022년 3월 말 기준 국내 산업단지 총 면적은 606 km2로, 전체 국토면적의 약 0.6 %에 불과 한다. 하지만 2018년 기준, 국내 산업단지의 연간 에너지 사용량은 국가 전체 에너지 사용량의 53.5 %, 전체 산업부문 에너지 사용량의 83.1 %를 차지하는 110,866.1천 TOE임으로 확인되었다. 더불어 국가 전체 온실가스 배출량의 45.1 %, 산업부문 온실가스 배출량의 76.8 %를 차지하여 환경에 미치고 있는 영향 또한 상당한 상황임이 확인하였다. 이러 한 배경 하에 본 연구에서는 산업단지 차원의 에너지 효율화에 기여하고자, 국내 한 산업단지를 대상으로 에너지 수요 및 공급의 예측을 진행하였으며, 예측 결과값을 포함하여 에너지 모니터링을 위한 시뮬레이터 UI 화면을 설계하였다. 머신러닝 알고리즘 중 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron; MLP)을 사용하였으며, 예측 모델의 최적화 기법으로 서 베이지안 최적화 (Bayesian Optimization)를 적용하였다. 본 연구에서 구축한 예측 모델은 산업단지 내 압축공기 수요 유량의 경우는 87.90 %, 공용 공기압축기 공급 가능 유량의 경우는 99.54 %의 예측 정확도를 보였다.

As of the end of March 2022, the total area of d omestic industrial complexes is 606 km2, which is only about 0.6% of the total land area. However, as of 2018, the annual energy consumption of domestic industrial complexes is 110,866.1 thousand TOE, accounting for 53.5% of the country's total energy consumption and 83.1% of the entire industrial sector energy consumption. In addition, industrial complexes have a significant impact on the environment, accounting for 45.1% of the country's total greenhouse gas emissions and 76.8% of industrial sector greenhouse gas emissions. Under this background, in this study, in order to contribute to the energy efficiency of industrial complexes, a prediction study on energy demand and supply for an industrial complex in Korea using machine learning was conducted. In addition, a simulator UI screen was designed to more efficiently convey information on energy demand/supply prediction results and energy consumption status. Among the machine learning algorithms, Multi-Layer Perceptron (MLP) was used, and Bayesian Optimization was applied as an optimization technique for the prediction model. The energy prediction model for the industrial complex built in this study showed a prediction accuracy of 87.90% for compressed air demand and 99.54% for the flow rate available for the public air compressor.

본 논문은, “항공, 드론 및 도심항공교통(UAM) 분야에 대한 인력 양성을 위한 교육 및 수요 분석을 통해 필 요 역량 및 기술 교육에 대한 대구·경북 지역 해당 산업 분야 기업체에 설문조사”에 대한 연구임. 교육 방법에 대해 대학과 산업체 간의 협력할 수 있는 부분에 대해 제언하였다. 본 설문 연구의 주요 결과 및 시사점을 도출하였다. 연 구 결과 인력 채용 시 중요하게 고려되는 사항은 해당 분야의 직무 능력이 가장 높게 조사되었다. 인력 양성의 필요 한 교육 내용으로는 전공 분야 다양한 장비 및 소프트웨어 활용 능력 강화 교육이 가장 필요한 자질로 조사되었다. 도심항공교통(UAM) 분야 중 기체·부품에 대한 인력 및 교육 수요가 높으며, 해당 분야의 기체 경량화 제작 기술에 대한 수요가 가장 높았다. 연구가 해당 분야의 교육 수요 제시에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study conducted a survey of companies in the aviation, drone, and Urban Air Mobility (UAM) sectors to analyze the educational and workforce needs, identifying essential competencies and technical training required. The study also proposed potential areas for collaboration between universities and industry regarding educational methods. Key findings and implications of the survey were derived. The results indicated that the most critical consideration for hiring was job-specific skills in the respective field. The most essential quality for workforce training was identified as enhancing the ability to use various equipment and software related to the major field. In the UAM sector, there was a high demand for personnel and education related to aircraft and components, with the highest demand being for lightweight manufacturing technology for aircraft. This study can serve as foundational data for addressing the educational needs in this field.

본 연구는 기관투자자 제도, 해외 증시와의 교차거래 제도, A주의 글로벌 지수 편입, 신규 보드 개설 등의 네 가지 측면에서 중국 A주 시장의 대외개방 정책 및 그 성과에 대해 살펴보았으며, 아울러 이러한 A주 시장의 대외개 방 정책이 상하이종합주가지수와 선전종합주가지수에 미치는 영향에 대해 1994년 1월 3일부터 2024년 5월 30일까지 의 시계열 자료를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 분석 결과 QFII·RQFII와 같은 기관투자자 제도, 후강퉁·선강퉁과 같은 해외 증시와의 교차거래 제도, A주의 MSCI EM 지수나 FTSE Russell 지수와 같은 글로벌 지수에의 편입, 과 학혁신보드와 같은 신규 보드 개설 등의 모든 대외개방 정책이 주가지수에 통계적으로 유의미한 양의 영향을 미침이 확인되었다. 이러한 분석 결과를 토대로 우리는 중국이 향후 주식시장 대외개방을 더욱 확대해야 하고, 특히 개인투 자자들의 중국 주식시장에 대한 접근성을 더욱 확대해야 하며, 외국과 정치적 갈등을 완화하고 이해를 증진시키기 위 한 상호 노력이 필요하며, 부동산을 비롯한 산업규제 완화가 중국의 경기회복과 외국인의 A주 시장 투자에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 결론을 도출하였다.

This study examined the policy of opening up the Chinese A-share market and its performance in four aspects: institutional investors system, cross-trading system with overseas stock markets, inclusion of A-shares into global indices, and establishment of a new board. Then, the impact of these policies on the Stock Index was empirically analyzed, and it was confirmed that institutional investors system such as QFII and RQFII, cross-trading system with overseas stock markets such as Shanghai-Hong Kong Stock Connect and Shenzhen-Hong Kong Stock Connect, inclusion of A-shares into global indices such as the MSCI EM index and FTSE Russell index, and the establishment of a new board of the Science Innovation Board all had statistically significant positive impacts on the stock index. Based on the results of these analysis, we conclude that China should further expand its stock market opening to the outside world, that mutual efforts are needed to alleviate political conflicts and improve understanding, and that easing industry regulations, including real estate, will help China's economic recovery and foreigners’ investment in the A-share market.

본 연구의 목적은 메타버스의 사회적 실재감이 이용의도에 미치는 직‧간접적 영향력을 확인하는 것이다. 이때 사회적 실재감의 직접 효과 외에 지각된 가치를 매개하여 사용의도에 미치는 간접효과를 함께 살펴보고자 하였다. 지 각된 가치는 선행연구를 기반으로 하여 지각된 즐거움과 지각된 유용성을 긍정적 가치로 활용하였으며, 메타버스의 이용에서 지각되는 불안이나 걱정을 지각된 위험으로 정의하여 함께 적용하였다. 메타버스의 주이용자인 대학생을 대 상으로 설문조사를 실시한 결과, 메타버스의 사회적 실재감은 이용의도에 직접적인 정(+)의 영향을 미치고 있었으며, 지각된 즐거움과 지각된 유용성의 매개효과를 확인할 수 있었다. 그러나 지각된 위험은 유의미한 매개효과가 나타나 지 않았다. 메타버스의 사회적 실재감을 높이는 것이 메타버스의 가치를 높임으로써 이용의도를 강화할 수 있다는 본 연구결과를 바탕으로 전략적 함의를 제공하였다.

The purpose of this study is to confirm the direct and indirect influence of the social presence of the Metaverse on intention to use. At this time, in addition to the direct effect of social presence, we attempted to examine the indirect effect on intention to use through perceived value. Perceived value was based on previous research. Perceived Enjoyment and perceived usefulness were used as positive values, and anxiety or worry perceived in the use of the Metaverse was defined as perceived risk and applied together. As a result of conducting a survey targeting college students who are the main users of Metaverse, the social presence of Metaverse had a direct positive effect on intention to use, and the mediating effects of perceived enjoyment and perceived usefulness could be confirmed. However, perceived risk did not have a significant mediating effect. Strategic implications were provided based on the results of this study, which showed that increasing the social presence of the Metaverse can enhance the intention to use it by increasing the value of the platform.

우리는 OECD의 핵심역량 제안과 관련하여 한국대학의 교양교육에서 이를 실현하고자 하는 시도를 고려하여 학습자에 게 어떤 교육방안을 제시하는 것이 바람직한지에 대해 고찰하고자 한다. 대학은 새로운 인재상과 교육의 방향성을 재고하며 역 량중심 교육을 인적, 사회적 분야로 확장하고 있다. 이처럼 각 대학은 핵심역량을 선별하고 구성하여 대학이 추구하는 핵심역 량을 교육목표에 도입한다. 교육부 주관하에 핵심역량 중심 교육은 무엇보다 대학의 교양강좌에서 구현 가능성을 타진하고 있 다. 우리는 이를 접목하고 수용하는 과정에서 학습자 중심의 교수학습 효과를 거둘 수 있는 방법론을 탐색하고자 한다. 이문화 이해와 함께 언어습득은 무엇보다 다양성과 상호이해 측면에서 학습자의 역량을 도모할 수 있는 부분이다. 이에 우리는 프랑스 어 교양교육에 이를 반영하여 학습자의 동기부여와 관련한 다양성 존중과 상호문화이해 역량 교육을 강의에 접목하여 교수 학습 과정을 모색하려 한다. 우리는 학습자의 수용 결과를 도출하면서 기존의 능력 중심의 평가로 진행되어야 하는 점 을 극복하기 위해 발표 과제로 협업과 상호문화이해 과정을 통해 이를 보완하고자 한다. 따라서 핵심역량 교육의 방향 은 자연스럽게 가치 중심 교육으로 전환한다는 사실을 인지하게 된다.

In connection with the OECD's core competency proposal, we would like to consider an attempt to realize this in liberal arts education at Korean universities and examine what kind of education plan it is desirable to present to learners. Universities are expanding competency-based education into human and social fields by reconsidering new talent awards and the direction of education. In this way, each university selects and organizes core competencies and incorporates the core competencies that the university pursues into educational goals. Under the supervision of the Ministry of Education, education centered on core competencies is exploring its potential in liberal arts courses at universities above all else. We want to explore a methodology that can achieve learner-centered teaching and learning effects in the process of incorporating and accepting this. Language acquisition along with cross-cultural understanding is above all else a part that can promote learners' competencies in terms of diversity and mutual understanding. Therefore, we reflect this in French liberal arts education and explore teaching and learning processes by incorporating respect for diversity and mutual cultural understanding competency education related to learners' motivation into lectures. We aim to supplement this through collaboration and mutual cultural understanding processes as presentation tasks in order to overcome the existing competency-based evaluation while deriving acceptance results from learners. Therefore, they recognize that the direction of core competency education naturally shifts to value-centered education.

공공기관 실험실은 화학물질을 취급하는 시설로써 소량이지만 다양한 종류를 취급하고 있어 소량 취급시설로 서 안전관리를 하고 있다. 화학물질의 유해성은 취급규모에 상관없이 발생할 수 있으며, 소량 취급시설일지라도 강산 등 위험성이 큰 물질을 취급하기 때문에 화학사고 발생가능성을 가지고 있다. 따라서 화학물질을 취급하는 공공기관 실험실 종사자를 대상으로 설문조사를 통해 안전의식을 조사하여 의식수준을 분석하였다. 분석결과는 조사항목인 안 전관련규정 및 작업절차, 안전보건 조직, 안전보건 교육, 실험실 안전보건관리에 대해서 각각 제시했으며, 향후 안전 보건 정책 및 계획의 기초자료로 활용하고자 한다.

Laboratories in public institutions are facilities that handle chemicals and are small but handle various types, so safety management is performed as a small-scale handling facility. Hazardous properties of chemicals can occur regardless of the handling scale, and even small-scale handling facilities handle high-risk substances such as strong acid, so there is a possibility of chemical accidents. Therefore, the level of consciousness was analyzed by investigating safety consciousness through a survey of laboratory workers in public institutions handling chemicals. The analysis results presented safety-related regulations and work procedures, safety and health organizations, safety and health education, and laboratory safety and health management, which are investigation items, respectively, and are intended to be used as basic data for future safety and health policies and plans.

이 연구는 1997년 여름부터 2020년 봄까지 광화문글판 게시글의 언어적 의미를 분석한다. 광화문글판은 현대 한국 사회의 문화적, 사회적 변화를 반영하는 중요한 미디어로, 다양한 문학적 인용구와 감성적인 메시지를 통해 대 중에게 희망과 위로를 전달해 왔다. 본 연구는 게시글의 키워드 빈도 분석을 통해 각 계절별로 자주 등장하는 주제와 메시지를 도출하였다. 연구 결과, 봄과 여름은 새로운 시작과 도전, 사랑과 인간관계, 자연의 아름다움을 강조하는 메시지가 주를 이루며, 가을과 겨울은 성찰과 성장, 인내와 강인함을 중심으로 한 메시지를 전달함을 확인할 수 있었다. 이를 통해 광화문글판이 계절적 특성에 맞춘 다양한 메시지로 독자들에게 긍정적인 삶의 태도를 독려하고 있음을 밝혔다.

This study analyzes the linguistic meanings of the messages displayed on the Gwanghwamun Billboard from summer 1997 to spring 2020. The Gwanghwamun Billboard, an important medium reflecting cultural and social changes in contemporary Korean society, has conveyed hope and solace to the public through various literary quotes and emotional messages. This research identifies frequently appearing themes and messages by analyzing the frequency of keywords in the postings for each season. The results reveal that spring and summer primarily feature messages emphasizing new beginnings, challenges, love, and human relationships, as well as the beauty of nature, while autumn and winter convey themes of reflection, growth, endurance, and resilience. This study demonstrates that the Gwanghwamun Billboard encourages readers to adopt a positive outlook on life through seasonally tailored messages.

모델의 정확도와 결과에 대한 설명가능성은 동시에 고려되어야 할 중요한 요소이다. 최근에는 설명가능한 인공 지능을 적용하는 응용 사례가 증가하였고 결과에 대한 해석이 특히 중요시되는 금융에서도 많이 적용되고 있다. 본 논문에서는 오픈 API의 신용평가 자료를 다양한 머신러닝 기법의 성능을 비교하고 모델로부터 설명가능한 인공지능 기법인 SHAP과 LIME을 통해 정확도와 결과에 대한 설명력을 보이고자 한다. 이에 따라 금융 시장에서 머신러닝의 적용가능성을 보일 것으로 기대된다.

The accuracy of the model and the explanation of the results are important factors that should be considered simultaneously Recently, applications of explainable artificial intelligence are increasing, and it is especially widely applied in the financial field where interpretation of results is important. In this paper, we compare the performance of open API credit evaluation data using various machine learning techniques. In addition, existing financial logic is verified through explainable artificial intelligence technologies, SHAP and LIME. Accordingly, it is expected to demonstrate the applicability of machine learning in the financial market.

현대전의 모자이크전을 수행하기 위한 다중임무 모듈형 함정의 획득 필요성이 증대되고 있고, 이 모듈형 함정 에는 국내연구개발한 장비/체계 뿐만 아니라 해외 구매한 유무인복합체계를 함께 탑재해야 하는 상황이다. 다중임무 모듈형 시제함을 성공적으로 설계/건조하고 적기 전력화하기 위해서는 제한된 공간과 시간에서 유연하게 설치할 수 있도록 신기술 적용을 필요로 한다. 하지만 기존의 용접(welding) 설치 방식은 안전상의 문제 때문에 설계/건조에 융 통성을 제한하고 있음은 물론 결함 및 보완사항을 시정하는데 소요되는 비용과 시간이 과대하다는 문제점을 내재하 고 있다. 따라서 본 연구는 이러한 측면에서 유연성을 제공할 수 있도록 선진해군에서 개발/적용된 차세대 설치 장치 현황과 한국 함정에 적용한 현장 실증 결과를 소개한다.

The need to acquire a multi-mission modular ship to carry out the mosaic warfare of modern warfare is increasing. In such a modular ship, not only domestic R&D equipment/systems but also an manned/unmanned complex system purchased overseas must be mounted together. In order to successfully design/construction a multi-mission modular prototype battle ship and turn it into timely power, it is necessary to apply a new technology so that it can be installed flexibly in a limited space and time. However, the existing welding installation method not only limits flexibility in design/construction due to safety problems, but also has an inherent problem that the cost and time required to correct defects and supplements are excessive. Therefore, this study introduces the current status of next-generation installation devices developed/applied in the advanced navy and the field demonstration results applied to battle ships to provide flexibility in this respect.