Earticle

본 연구는 간호대학생을 대상으로 완벽주의, 대인관계 만족도, 셀프리더십이 행복에 미치는 영향을 확인하기 위해 시도되었다. 본 연구는 B, Y시의 간호대학생 240명을 대상으로 하였다. 자료분석은 SPSS 22.0 프로그램을 이 용하여 기술통계, t-test, ANOVA, 피어슨 상관계수, 다중회귀분석으로 분석하였다. 대상자의 행복은 평균 2.77±0.67 점이었고, 일반적 특성에 따른 행복 정도의 차이는 전공만족도(F=7.488, p=.001)에서 유의한 차이를 나타냈다. 대상자 의 행복은 완벽주의(r=.161, p=.013), 대인관계 만족도(r=.573, p<.001), 셀프리더십(r=.476, p<.001)과 정적상관관계를 나타냈다. 대상자의 행복에 영향을 미치는 요인은 대인관계 만족도(β=.453, p<.001), 셀프리더십(β=.268, p<.001)로 확인되었고, 설 명력은 36.2%로 나타났다. 따라서 간호대학생의 행복을 증진하기 위해 완벽주의를 조절하고 대인관계 만족도와 셀프 리더십을 향상시킬 수 있는 교육 및 프로그램 개발이 필요하다.

This study aimed to confirm the effects of perfectionism, interpersonal relationships satisfaction, self-leadership on happiness in nursing students. This study targeted 240 nursing students in B and Y cities. Data were analyzed by descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and multiple regression analysis using the SPSS 22.0 program. The average happiness of the subjects was 2.77±0.67 points, and the difference in happiness according to general characteristics was significant in major satisfaction (F=7.488, p<.001). There was a positive correlation between happiness and perfectionism (r=.161, p=.013), interpersonal relationships satisfaction (r=.573, p<.001), and self-leadership (r=.476, p=.001). Interpersonal relationships satisfaction (β=.453, p<.001) and self-leadership (β=.268, p<.001) were the factors influencing happiness, with an explanatory power of 36.2%. Based on the study results, it is necessary to develop effective educational program to improve perfectionism, interpersonal relationships satisfaction, and self-leadership, in order to enhance the happiness of nursing students.

본 연구는 센서 데이터 기반의 무기체계 CBM+ 기술적용을 위해 한국군의 군별 주요 무기체계를 대상으로 센서 데이터 활용수준이 어디까지 진행 되었는지 조사하였다. 조사 결과를 기초로 데이터 생애주기 관점에서 평가척도를 활용하여 군별 수 준을 분석하였고, 운용 무기체계에 CBM+기술적용시 주요 고려사항을 제시하였다.

This study investigated the extent to which sensor data has been utilized for the application of CBM+ (Condition-Based Maintenance Plus) technology in major weapon systems of the Korean military. Based on the survey results, the level of each military branch was analyzed using evaluation metrics from the perspective of the data lifecycle. Additionally, key considerations for applying CBM+ technology to operational weapon systems were presented.

본 연구의 목적은 발달장애 청소년의 집행기능인 자기통제, 작업기억, 전환 능력의 특성을 탐구하여 이들을 돕 고자 하는 것이다. 본 연구의 대상은 언어 연령이 12세 이상에 해당하는 발달장애 청소년 집단 35명, 언어 연령 일치 집단 35명, 생활연령 일치 집단 청소년 35명으로 총 105명을 대상으로 집행기능의 하위 영역인 작업기억, 전환 능력, 자기통제에 대한 문항을 구성하였다. 이후 전문가 내용 타당도를 거쳐 문항을 수정 및 보완하여 설문지를 완성하였 다. 연구 결과, 발달장애 청소년 집단은 집행기능의 하위 영역 중 작업기억의 평균 점수가 가장 낮았으며, 전환 능력, 자기통제가 그 뒤를 이었다. 세 집단 모두 전환 능력이 가장 낮은 점수를 보였고, 작업기억과 자기통제는 그다음으로 낮은 점수가 나타났다. 이러한 결과는 발달장애 청소년이 스스로 집행기능의 하위 영역에 대해 전반적으로 어려움을 느끼고 있는 것으로 나타낸다. 결론적으로, 발달장애 청소년의 집행기능 향상을 위한 효과적인 중재 및 지원이 필요 하며, 이를 통해 이들이 더 나은 학습적 및 사회적 적응을 이룰 수 있도록 해야 한다. 본 연구는 이러한 중재 방안 개발의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

The purpose of this study is to explore the characteristics of executive functions, specifically self-control, working memory, and flexibility, in adolescents with developmental disabilities in order to provide support for them. disabilities. Method: The subjects of this study were 35 developmentally disabled adolescents with a language age of 12 or older, 35 adolescents with a language level matched with a developmentally disabled youth, and 35 adolescents with a developmentally disabled youth and a living age, and a total of 105 subjects were selected for working memory, conversion ability and self-control among the execution functions so that they could examine their own execution functions on their own. After that, the questionnaire was completed by revising and supplementing the questions through expert content validity.Results: In the youth group with developmental disabilities, working memory showed the lowest score among the execution functions, followed by self-control of conversion ability. In the youth with developmental disabilities, the language age matching group, and the living age matching group, the conversion ability showed the lowest score among the execution functions, followed by self-control of working memory. Discussion: In conclusion, effective interventions and support are needed to enhance the executive functions of adolescents with developmental disabilities, enabling them to achieve better academic and social adaptation. This study can serve as a foundational resource for the development of such intervention strategies.

본 연구는 홍콩 원작 영화 <무간도>와 3편의 리메이크 영화들인 미국의 <디파티드>, 한국의 <신세계>, 일본 의 <더블 페이스>를 비교 분석하여 국가 간 리메이크 영화의 상업적 성공 요인을 탐구하였다. 이 논문은 연구는 콘 스탄틴 베레비스의 리메이크 영화 이론을 기반으로 영화 텍스트의 선택, 영상 언어, 서사 구조, 문화적 상호텍스트성 등을 중심으로 성공과 실패 요인을 분석하였다. 분석 결과, 성공적인 리메이크 영화는 원작 텍스트의 구조적 완성도 와 독창적 서사 재구성, 그리고 촬영기법의 차별화를 통해 시각적 매력을 높이고 관객과의 정서적 연결을 강화함을 확인하였다. 반면, 실패한 사례는 원작을 지나치게 복제하거나 문화적 상호텍스트성을 고려하지 않아 관객의 공감을 얻지 못했다. 본 연구는 리메이크 영화의 성공을 위해 원작의 정체성을 유지하면서도 새로운 문화적 감수성을 반영하 는 접근이 필요함을 강조하며, 글로벌 영화 시장에서의 다문화 교류와 협력을 촉진할 수 있는 실질적인 지침을 제공 한다. 이를 통해 다양한 문화적 맥락을 고려한 리메이크 영화 제작 전략의 중요성을 제시하고자 한다.

This study explores the factors contributing to the commercial success of remade films across countries by analyzing the original Hong Kong film Infernal Affairs and its remakes in the United States (The Departed), South Korea (New World), and Japan (Double Face). This paper analyzes the factors of success and failure based on Konstantin Verevis's remake film theory, focusing on aspects such as the selection of film texts, visual language, narrative structure, and cultural intertextuality. The analysis reveals that successful remade films enhance their visual appeal and strengthen emotional connections with audiences through structural completeness of the original text, creative narrative reconstruction, and differentiated cinematography. Conversely, the failure of some remakes is attributed to excessive replication of the original or the lack of consideration for cultural intertextuality, failing to resonate with audiences. This study emphasizes the need for an approach that maintains the identity of the original while incorporating new cultural sensibilities to achieve success in remakes. It aims to provide practical guidance that promotes multicultural exchange and cooperation in the global film market. The importance of strategic considerations in remaking films that reflect various cultural contexts is highlighted.

본 연구는 러시아의 재귀통제와 중국의 삼전(三戰) 전략을 바탕으로 북한의 대남 인지전 수행 능력을 분석하 고 그에 따른 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 인지전은 적의 인지 과정에 영향을 미쳐 의사결정을 왜곡시키 는 새로운 형태의 전쟁으로, 최근 국제 분쟁에서 그 중요성이 부각되고 있다. 연구 결과, 북한은 러시아와 중국의 인 지전 전략을 모방하여 사이버 공격, 심리전, 허위정보 유포 등 다양한 수단을 통해 대남 인지전을 수행할 능력과 의 도가 있는 것으로 분석되었다. 이에 대한 대응방안으로 국가 차원의 전담조직 신설, 정보 수집 및 분석 강화, 국민 대 상 교육 확대, 적극적 대응 전략 수립, 국제 협력 강화 등이 제시되었다. 본 연구는 북한의 인지전 위협에 대한 인식 을 제고하고, 이에 대한 체계적인 대비의 필요성을 강조했다는 점에서 의의가 있다. 향후 더욱 구체적인 대응 방안 연구와 관련 정책 수립이 요구된다.

This study aims to analyze North Korea's cognitive warfare capabilities against South Korea based on Russia's reflexive control and China's Three Warfares strategy, and to derive implications thereof. Cognitive warfare, a new form of conflict that aims to distort the enemy's decision-making by influencing their cognitive processes, has gained prominence in recent international disputes. The research findings indicate that North Korea has both the capability and intention to conduct cognitive warfare against South Korea, emulating strategies from Russia and China. This includes various means such as cyber attacks, psychological warfare, and dissemination of false information. To counter these threats, the study proposes several measures: establishing a dedicated national-level organization, enhancing information collection and analysis capabilities, expanding public education on cognitive warfare, developing proactive response strategies, and strengthening international cooperation. This study contributes to raising awareness about the threat of North Korea's cognitive warfare and emphasizes the need for systematic preparedness. It calls for further research on specific countermeasures and the development of relevant policies to effectively address this emerging security challenge in the Korean Peninsula.

4차산업혁명 시대는 기술 혁신과 정보화의 급속한 발전으로 인해 기존의 교육 패러다임이 전환되고 있다. 이 시대에 필요한 인재는 단순한 지식 전달이 아닌, 창의적 문제 해결 능력과 융합적 사고를 기반으로 한 실질적인 역량 을 갖춘 인재이다. 이에 따라 대학 교양교육과 글쓰기 수업의 역할도 변화가 요구된다. 본 연구는 4차산업혁명 시대 에 맞춰 교양교육의 목표를 재설정하고, 글쓰기 수업이 어떻게 학생들의 비판적 사고와 창의적 표현 능력을 강화할 수 있을지 탐구한다. 교양교육은 다양한 학문적 배경을 융합한 통합적 접근이 필요하며, 글쓰기 수업은 자아와 타인 의 통찰을 기반으로 문제 해결형, 협력적 학습 방안을 도입해 학생들이 실제 사회에서 필요한 소통 능력을 기를 수 있는 방향으로 발전해야 한다. 이러한 교육 개편을 통해 4차산업혁명 시대에 적합한 인재 양성이 가능할 것이다.

The existing educational paradigm is going to be changed due to the rapid development of technological innovation and information technology(IT) in the era of the 4th industrial revolution. The talents required in this era are not just transfer knowledge, but have practical skills based on creative problem-solving skills, cooperative learning and convergent thinking. In addition, the role of general education of university education and writing classes are also required to change for the era of the 4th industrial revolution.

1970년대 한국은 박정희 정권을 중심으로 경제개발과 함께 반공주의와 민족주의가 강조되는 시기였고, 북한은 김일성 주석을 중심으로 주체사상과 반외세에 대한 이데올로기가 강화되는 시기였다. 이러한 시기, 국가 이데올로기 가 어떻게 애니메이션을 통해 시각적으로 재현되고, 기능하는지 그 특성을 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위한 연 구는 첫째, 남북한 애니메이션의 사회문화적 배경에 대해 고찰한다. 둘째, 존 톰슨(John B. Thompson)의 다섯 가지 이데올로기 실행패턴에 대해 살펴보고, 셋째, 1970년대 제작된 한국의 <똘이 장군 –제 3땅굴편, 1978>과 북한의 <다람이와 고슴도치> 16부를 이데올로기 실행패턴을 통해 비교 분석한다. 분석 결과, 합법화, 허식화, 통일화, 분산 화, 구체화의 다섯 가지 실행패턴에서는 유사한 특성이 드러났지만, <똘이 장군>은 민주주의와 자유의 수호자, 적을 악마화, 민족적 단결 강조, 오락성 기반의 슈퍼히어로, 북한 사회의 불평등과 비인권적 행위를 강조하며, 북한 주민을 구원하는 내용으로 구성되었다. 반면, <다람이와 고슴도치>는 사회주의 발전된 모습, 적을 비하하고 집단주의 강조, 조력자를 통한 성장형 영웅 캐릭터, 평등한 이상사회를 묘사하며 교육 목적이 우선시 되었다.

In the 1970s, South Korea under Park Chung-hee's regime emphasized economic development along with anti-communism and nationalism. At the same time, North Korea, under Kim Il-sung, reinforced its ideology centered on Juche (self-reliance) and anti-foreign sentiment. This study aims to identify the characteristics of how state ideologies were visually represented and functioned through animation during this period. The research follows a three-part approach: First, it examines the socio-cultural context of South and North Korean animation. Second, it explores John B. Thompson's five modes of ideological operation— legitimation, dissimulation, unification, fragmentation, and reification. Third, it conducts a comparative analysis of South Korea's General Ttoli - The Third Tunnel (1978) and North Korea's Squirrel and Hedgehog (16 episodes), both produced in the 1970s. The analysis reveals that while there are similarities in the five modes of ideological operation—legitimation, dissimulation, unification, fragmentation, and reification—distinct characteristics emerge in each animation. General Ttoli portrays South Korea as a defender of democracy and freedom, demonizes the enemy, features a superhero grounded in entertainment, highlights the inequalities and human rights abuses in North Korean society. On the other hand, Squirrel and Hedgehog presents an advanced form of socialism, denigrates its enemies, emphasizes collectivism, features a growth-oriented hero character supported by allies, depicts an ideal society of equality, and prioritizes educational purposes.

최근 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능 기술을 비롯하여, 클라우드, 빅데이터 등 고도화된 컴퓨팅 시스템의 발전은 인간의 일상과 산업 전반에 걸쳐 급격한 변화를 불러오고 있다. 이러한 변화 속에서 '지능정보사회 (Intelligence Information Society)'라는 새로운 문명 사회가 형성되면서 인공지능 정보 교육의 중요성이 더욱 부각 되고 있다. 본 연구는 지능정보사회 구축에 필요한 교육적 요소를 분석하고, 이를 바탕으로 인공지능 정보 교육의 이 상적인 모델을 제안하는 것을 목표로 한다. 해외와 국내의 지능정보교육 사례를 분석하여 현황과 주요 이슈를 파악하 고, 이에 대한 대응 방안을 모색한다. 또한, 기초, 전문, 응용, 미래 지향적 지능정보 교육 모델을 제안하여 각 수준별 필요한 교육 방법론을 제시하고, 전략적 교육 로드맵과 정책적 실행 방안을 마련하여 인간과 기술의 조화로운 발전을 위한 교육적 토대를 제공하고자 한다. 본 연구는 인공지능 정보 교육의 중요성을 재조명하며, 미래 사회 대비를 위한 교육 전략의 방향성을 제시하는 데 기여하고자 한다.

Recent advancements in generative AI technologies, such as ChatGPT, as well as in cloud computing and big data, have brought about rapid changes across all aspects of human life and industry. Amidst these changes, a new civilization called the "Intelligent Information Society" is emerging, highlighting the growing importance of AI education. This study aims to systematically analyze the educational elements necessary for building an Intelligent Information Society and propose an ideal model for AI education. It examines various international and domestic cases of intelligent information education to identify the current status and key issues and to explore potential solutions. Additionally, the study proposes foundational, specialized, applied, and future-oriented AI education models, providing educational methodologies tailored to each level. Based on these models, a strategic education roadmap and policy recommendations are developed to establish a foundation for the harmonious development of humans and technology in the Intelligent Information Society. This study seeks to reaffirm the significance of AI education as a critical element for advancing the Intelligent Information Society and to provide direction for future educational strategies.

이 연구는 단독주택에서 화재 발생 시 거주자의 신속한 피난을 유도하여 인명 및 재산 피해를 저감하는 화재 초기알림 시스템을 개발하였다. 화재 초기알림시스템은 단독주택 화재를 초기에 마을 주민들에게 알리고 또한 신속하고 빠르게 초기화 재 진압 및 거주자의 안전한 피난를 목표로 하고 있다. 또한, 화재 시 마을 주민 및 유관기관 관계자들에게 신속하게 화재정 보를 자동으로 전파하여 화재 초기 진화 및 신속한 피난을 유도하고, 119로 신고하여 화재를 초기에 진압할 수 있는 기능을 제공한다. 화재 초기 알림시스템은 화재정보를 알리는 통신시스템으로 구성되어있다. 화재 초기 알림시스템의 효과적인 성능 을 검증하기 위해서 실물을 직접 제작하여 구조적인 성능과 신속한 사용성을 검증하였다. 이 결과 본 화재 초기 알림시스템 은 단독 주택 화재 시 신속하고 정확하게 화재 정보제공하고 또한 안전하고 효과적인 피난을 유도하며, 화재진압 시 초동대 응에 매우 유용한 시스템임을 입증하였다.

This study developed a fire early notification system that guides residents to quickly evacuate when a fire breaks out in a detached house, reducing damage to human life and property. The early fire notification system aims to notify village residents of a detached house fires at an early stage, and to quickly and quickly extinguish the fire in its early stages and safely evacuate residents. In addition, the system automatically transmits fire information to residents of municipalities and related organizations, guides the initial evolution of fires and initial evacuations, and provides a function to report to 119 and extinguish fires at an early stage. The early fire notification system consists of a communication system that provides fire information. As a result, this early fire notification system provides prompt and accurate fire information in the event of a fire in a detached house, guides safe and effective evacuation, and is an extremely useful system for simultaneous response during fire suppression.

이 연구의 목적은 주거 전용 준고층 아파트에 피난 안전 구역 설치 유무가 피난 안전성에 미치는 영향 을 분석하는 것이다. 이를 위해 pathfinder 프로그램을 이용하여 17층에 피난안전구역을 설치한 39층 아파트를 가상 모델로 6가지의 시나리오에 따라 수용인원을 단계적으로 증가시켰을 때 피난소요시간이 최대 509.8초가 단축되는 것으로 분석되었다. 피난 동선 최적화와 엘리베이터 설치는 추가적인 피난소요시간 단축의 변수로 피 난안전구역 설치의 효율성을 높이는 것으로 나타났다. 이 연구는 피난안전구역을 이용한 준고층 아파트의 안전 성을 분석함으로써, 피난안전구역 설치의 시사점 및 제안점이 논의되었다.

The purpose of this study is to analyze the effect of the installation of evacuation safety zones in residential semi-high-rise apartments. To this end, it was analyzed by the pathfinder program that RSET(Required Safety Egress Time) was shortened up to 509.8 seconds when the number of people was gradually increased according to three scenarios as a virtual model for the 39-story apartment with an evacuation safety zone on the 17th floor. Optimizing evacuation routes and installing elevators have been shown to increase the efficiency of installing evacuation safety zones as variables that reduce RSET. By analyzing the safety of semi-high-rise apartments using evacuation safety zones, this study discussed the implications and suggestions of establishing an evacuation safety zone.

본 연구는 순환자원 활용 저시멘트 주입재에 대하여, SGR공법에 적용하는 OPC 및 SC를 대체하는 주입재로 검토를 위해 실내에서 겔타임 시험과 양생일별 호모겔 강도시험을 실시하여 비교하였다. 겔타임시험의 경우 표준시방 서에서 제시하는 완결 및 급결 조건을 OPC 및 SC는 만족하는 결과를 나타내었지만. 순환자원 활용 저시멘트 주입재 의 경우 급결 조건의 겔타임은 만족하지 못하였다. 수정배합비를 이용하여 급결조건으로 순환자원 활용 저시멘트 주 입재의 겔타임시험을 실시한 결과 평균 8.8sec로 확인되어 급결조건을 만족하는 것으로 확인되었다. 또한 겔타임 조 건을 만족하는 배합비로 호모겔 강도를 측정한 결과 양생일 28일 기준 1.12-1.88MPa의 압축강도로 나타났다.

In this study, a gel time test in laboratory test and a homogel compressive strength test for each curing day were conducted to compare low cement injection materials utilizing recycled resources as replacement materials for OPC and SC used in the SGR method. In the case of the gel time test, OPC and SC showed results that satisfied the quick setting and final setting conditions presented in the standard mixing ratio. In the case of low cement injection material utilizing recycled resources, the gel time under quick setting conditions was not satisfied. As a result of conducting a gel time test of low cement injection material using recycled resources under quick setting conditions using a modified mixing ratio, the average time was found to be 8.8 sec, confirming that it satisfies the quick setting conditions. In addition, as a result of measuring the homogel compressive strength with a mixing ratio that satisfies the gel time conditions, the compressive strength was found to be 1.12-1.88 MPa as of the 28th day.

본 연구는 올림픽 정식 종목 중 하나인 리드 클라이밍에 초점을 맞춰서 루트 파인딩 시뮬레이션을 개발하는 것을 목표로 한다. Unity를 활용하여 장면에 오브젝트를 배치하고 변수들을 정의하여 클라이밍 환경을 구성하고, 클 라이밍 자세에 따른 상태를 생성하여 클라이머 모델의 관절 위치를 FABRIK 알고리즘으로 계산하였다. 그리고 ML-Agents를 활용하여 벡터 관측 선택과 이산적인 행동을 정의하고, CCW 알고리즘을 이용한 안정적인 자세를 정 의하여 행동 마스킹과 에이전트의 행동 선택에 따른 처리 함수를 구현하였다. 모의실험 결과, 탑 홀드까지 루트 파인 딩이 가능함을 확인하였고, 이러한 시뮬레이션이 리드 클라이밍 훈련을 진행하는 선수들에게 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

This study aims to develop a route-finding simulation focused on lead climbing, an official Olympic discipline. Objects were strategically using Unity placed and variables defined to construct a realistic climbing environment. Various climbing postures were generated, and the joint positions of the climber model were calculated using the FABRIK algorithm. ML-Agents were utilized to define vector observations and discrete actions, with stable postures determined using the CCW algorithm. Functions for behavior masking and agent action selection were implemented. Simulation results confirmed the feasibility of route-finding to the top hold, showing promise in enhancing training for lead climbers.

미술은 문화적, 예술적 표현의 중심으로서 여러 시대와 지역에서 사회적, 정신적으로 중요한 역할을 해왔다. 미 술품에 대한 소비자 인식은 미술의 시장의 발전과 미술을 매개로 하는 산업의 발전에 큰 영향을 미칠 수 있는 중요 한 요소이다. 미술품에 대한 기존 연구는 미술 작품에 대한 연구이거나 전문적 영역에서의 미술품 소비에 제한을 두 고 있어 대중적 차원의 미술품 소비에 대한 인식을 파악하는데 한계가 있다. 본 논문은 다양한 대중적 미술품에 대해 소비자들이 개인적 차원에서 중요하게 생각하는 미술적 요소, 사용 목적, 주제, 감정적 심리적 요인을 분석하여 미술 의 대중화와 미술 시장의 성공적 발전의 기초를 제공한다. 이를 위해 대중들이 일상 생활에서 접하는 미술품에 대한 후기 데이터를 텍스트 마이닝 기법으로 분석한다. TF 분석을 통해 수집된 데이터에 대한 키워드를 추출하고 Word2Vec 분석을 통해 핵심 단어의 분포를 분석하고 BERTopic을 이용한 미술품에 대한 소비자 인식의 토픽을 분 석하였다. 분석 결과로 대중적 미술품에 대한 소비자의 주요 인식 요인들은 색감의 시각적 요소, 스트레스 해소의 심 리적 요소, 풍경과 같은 미술품 주제, 죽음과 우울과 같은 감정적 요소, 그리고 학교수업과 같은 교육적 요소였다. 본 연구의 결과는 대중의 취향을 반영한 창작 방향성 제시, 미술의 대중화 촉진, 그리고 예술 교육과 심리 치료에서 중 요하게 고려되어야 할 요소, 미술이 적용된 다양한 제품의 디자인 요소 그리고 미술 시장의 확장에 기여할 수 있다.

As a center of cultural and artistic expression, art has played a socially and spiritually important role in different times and regions. Consumer perception of art is an important factor that can have a significant impact on the development of the art market and the development of the industries that use art as a medium. Existing researches on art have been limited to the study of artworks or art consumption in specialized areas, which limits our understanding of perceptions of art consumption at the mass level. This paper aims to provide the popularization of art and the successful development of the art market by analyzing the artistic elements, uses, themes, and emotional and psychological factors that consumers value on a personal level for various popular artworks. To this end, we analyze the review data of artworks that the public encounters in their daily lives using text mining techniques. Keywords were extracted from the collected data through TF analysis, the distribution of key words was analyzed through Word2Vec analysis, and the topics of consumer perception of artworks were analyzed using BERTopic. The analysis results shows that the main factors of consumer perception of popular artworks is visual factors such as color, psychological factors such as stress relief, art themes such as landscapes, emotional factors such as death and depression, and educational factors such as school lessons. This study can contribute to providing creative direction that reflects the public's taste, promoting the popularization of art, and important factors to be considered in art education and psychotherapy, design elements of various products with art, and the expansion of the art market.

본 연구는 도로 노체 적용이 불가능한 원지반토와 순환자원을 활용한 지반안정재를 적용하여 도로 노체의 요 구성능(양생 28일 기준 일축압축강도 : 0.44MPa)을 확보하는 최적 혼합비율을 도출하고자 하였다. 이를 위하여 3가 지의 지반안정재 혼합비율(1㎥당 80kg, 100kg, 120kg)에 대해 양생 3, 7, 14, 28일에 일축압축강도를 측정하였다. 양 생일 및 혼합비별 일축압축강도를 측정한 결과 순환자원 활용 지반안정재의 혼합비율이 증가하면 일축압축강도 증가 하는 것으로 확인되었으며, 도로 노체의 요구성능을 만족하는 1㎥당 100kg 이상의 순환자원 활용 지반안정제를 혼합 해야 되는 것으로 확인되었다.

This study aimed to derive the optimal mixing ratio that secures the required performance of the road body(unconfined compressive strength: 0.44 MPa based on 28 days of curing) by applying soil stabilizer utilizing recycled resources and the in-situ soil that cannot be applied to the road body. To this end, the unconfined compressive strength was measured for three mixing ratios of soil stabilizer (80 kg, 100 kg, and 120 kg per 1㎥) at 3, 7, 14, and 28 days of curing. As a result of measuring the unconfined compressive strength by curing day and mixing ratio, it was confirmed that the unconfined compressive strength increased as the mixing ratio of soil stabilizer utilizing recycled resources increased. It was confirmed that more than 100 kg of soil stabilizer utilizing recycled resources per 1㎥ should be mixed to satisfy the required performance of the road body.

패션 산업은 디지털 전환에 적극적으로 대응하며 디지털 기술 통합을 통해 경쟁력을 강화하고 있다. 패션 산업 의 디지털 마케팅에서 증강 현실(Augmented Reality : AR) 기술을 통합하는 신흥 트렌드를 발견하는 것을 연구의 목표로 한다. 패션 산업의 디지털 전환과 패션 마케팅에 적용된 AR 기술에 관한 문헌을 검토함으로써, 디지털 패션 산업에 대한 AR의 영향을 포괄적으로 이해하고자 한다. 디지털미디어, 시각디자인, 주얼리 디자인, 3D 애니메이션, 의류디자인, 디지털패션 분야의 전문가들과의 심층 인터뷰를 통해 AR 기술이 디지털 패션 산업에서 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 네 가지 핵심 측면을 확인했다. 이는 쇼핑 편의성 향상, 재미있는 인터랙티브 경험 도입, 미적 경 험의 풍부화, 그리고 온라인 소셜 활동 촉진이다. 우리의 연구 결과는 증강 현실 기술이 사용자 경험을 향상시킬 뿐 만 아니라 패션 산업의 디지털 마케팅 전략을 이끄는 데 유용한 통찰력을 제공할 것임을 시사한다. 또한, 우리는 AR 기술이 물리적 패션과 디지털 패션 간의 격차를 해소하고 패션 마케팅에서 혁신의 새로운 길과 지평을 열어줄 잠재 력 있다는 것을 강조한다.

The fashion industry has been actively responding to the digital transformation, enhancing its competitiveness through the integration of digital technology. This study aims to uncover emerging trends in integrating Augmented Reality (AR) technology within digital marketing for the fashion industry. By examining literature on Digital transformation of the fashion Industry and AR technology employed in fashion marketing, the study aims to provide a comprehensive understanding of AR's impact on digital fashion industry. In-depth interviews with experts in digital media, visual design, jewelry design, 3D animation, clothing design, digital fashion reveal that AR technology can enhance the user experience in digital fashion industry from four key aspects: enhancing shopping convenience, introducing fun interactive experiences, enriching aesthetic experiences, and facilitating online socializing. Our findings suggest that Augmented Reality technology will not only enhance user experience but also offer valuable insights for guiding digital marketing strategies in the fashion industry. We also highlights the potential of AR technology to bridge the gap between physical and digital fashion, creating new avenues and horizon for innovation in fashion marketing.

본 연구는 노인들의 외로움 문제를 해결하기 위해 최근 주목받는 생성형 AI GPT-4o(옴니) 모델과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 사용해서 대화형 인공지능 서비스를 설계하였다. 이 과정에서 한국 노인 이 느끼는 외로움을 측정할 수 있도록 외로움 측정도구(KGLS)를 바탕으로 질문지를 만들었고, 실제 노인 10명을 대 상으로 집단 심층면접(Focus Group Interview)을 진행하였다. 이후, GPT-4o(옴니)에 한국형 외로움에 관한 PDF 파일을 RAG를 사용해 벡터 스토어에 저장한 뒤, 실제 설문조사 내용을 입력받으면 사용자마다 겪고 있는 외로움 유 형을 분석하고 그에 맞는 프롬프트를 출력하였다. 최종적으로 본 연구는 노인들이 느끼는 한국형 외로움 유형에 따라 차별화된 프롬프트를 제시할 수 있는 소통형 인공지능 서비스를 설계하였고, 노인들의 외로움과 스트레스 감소에 기 여하고자 하였다.

In this study, we designed an interactive AI service using the generative AI GPT-4o(Omni) model and RAG(Retrieval-Augmented Generation) to solve the problem of loneliness among the elderly. In this process, a questionnaire was created based on the Korean Loneliness Measurement Tool(KGLS) to measure the loneliness felt by the elderly in Korea, and a focus group interview was conducted with 10 real elderly people. Afterwards, we saved the PDF file on Korean loneliness in GPT-4o(Omni) to the Vector Store using RAG, and when the actual survey content was entered, we analysed the type of loneliness each user was experiencing and output prompts accordingly. Finally, this study designed an interactive A.I. service that can provide differentiated prompts according to the type of loneliness felt by the elderly, and aims to contribute to reducing loneliness and stress among the elderly.

계장화압입시험은 인장시험기나, 비커스경도 시험법 등과 같은 전통적인 기계적 물성 측정법으로 측정 할 수 없는 나노 복합 소재의 국부적 특성이나 박막과 같은 얇은 코팅 소재의 표면 특성을 분석 할 수 있는 유용한 분석 기술로 일정한 기하학적 형상을 가지는 압입자를 이용하여 대상 소재 표면에 하중을 인가하고, 제거하는 과정 중에 나타나는 하중과 압입 깊이를 연속적으로 측정하여 얻어지는 압입-하중 곡선을 해석하여 소재의 기계적 물성을 측정 하는 기법이다. 본 연구는 계장화압입시험의 가장 대표적인 시험기라고 할 수 있는 나노인덴터를 이용하여 디스플레 이와 같은 경질 기재 위에 코팅된 고분자 필름의 기계적 물성을 측정하기 위한 최적 측정조건을 도출하여 기계적 물 성을 측정하고, 이렇게 측정된 결과의 해석을 통하여 경질 기재 위에 코팅된 고분자 필름의 기계적 물성을 분석 해 보고자 한다.

The instrumented indentation test is a valuable analytical technique for analyzing the local properties of nanocomposite materials or the surface properties of thin coatings, such as films, which cannot be measured by traditional mechanical property measurement methods like tensile testing or Vickers hardness testing. This technique involves applying and removing a load on the surface of the target material using an indenter with a specific geometric shape. By continuously measuring the load and indentation depth during this process, an indentation-load curve is obtained and analyzed to determine the mechanical properties of the material. This study aims to derive the optimal measurement conditions for assessing the mechanical properties of polymer films coated on rigid substrates, such as displays, using a nanoindenter, which is the most representative instrument for the instrumented indentation test. Through the interpretation of the measurement results, the study seeks to analyze the mechanical properties of the polymer films coated on rigid substrates.

본 연구에서는 Unity 3D에 적용 가능한 최적화 방안을 조사하고 실험을 통해 최적화가 적용된 콘텐츠의 효율 성을 평가하였다. 그리고 이를 적용하여 우주를 배경으로 한 생존을 주제로 하는 가상현실 콘텐츠를 제작하였다. 해 당 실험에서는 가상현실 우주 생존 콘텐츠를 Android OS 플랫폼으로 빌드한 뒤, Unity Profiler를 활용하여 CPU 처리 속도, 총 메모리 사용량, 드로우콜, FPS를 측정하고, 최적화 기술 적용 전후의 성능을 비교하여 표로 나타내었 다. 그 결과 본 연구에서 제안하고 있는 ‘라이트 베이크’, ‘오클루전 컬링’, ‘오브젝트 풀링’, ‘JSON을 활용한 비동기적 씬 로딩’ VR 기기에서 3D 콘텐츠 최적화 방안이 매우 효율적인 것을 알 수 있었다. 본 연구는 VR 기기에서 활용될 3D 콘텐츠 개발의 고질적인 문제인 최적화 문제를 Unity 엔진에서 간편하게 해결할 수 있는 방안을 제안함으로써 인디 게임 개발자나 Unity 엔진에 익숙하지 않은 사람들이 VR 콘텐츠를 개발할 때 유용한 가이드라인으로 활용될 것을 기대한다.

In this study, we investigated optimization methods applicable to Unity 3D and evaluated the efficienc y of optimized content through experiments. And by applying this, we created virtual reality content with the th eme of survival set in space. In this experiment, virtual reality space survival content was built on the Android OS platform, and CPU processing speed, total memory usage, draw call, and FPS were measured using Unity P rofiler, and the performance before and after applying the optimization technology was compared and presented i n a table. . As a result, it was found that the 3D content optimization methods proposed in this study, includin g ‘Lighting Baking’, ‘Occlusion Culling’, ‘Object Pooling’, and ‘Asynchronous Scene Loading Using JSON’, wer e very efficient in VR devices. This study proposes a way to easily solve the optimization problem, which is a chronic problem in the development of 3D content to be used in VR devices, in the Unity engine, providing a useful guideline for indie game developers or people unfamiliar with the Unity engine when developing VR con tent. I hope it will be used.

건설현장에 개인보호 미착용에 따른 사고가 자주 발생한다. 산업재해 통계에 따르면 건설업 근로자의 주요 사 망원인 중 하나가 안전모 미착용이고 현장에서는 안전모 착용을 위해 다양한 노력을 하고 있으나 이를 잘 지키지 못 하는 것이 현실이다. 보호구 착용 관리를 효율적으로 하는 방법 중에는 CCTV 기반 이미지 딥러닝 알고리즘을 활용 하는 것이 있으며 건설현장 이미지 데이터를 기반으로 Convolutional Neural Network(CNN) 알고리즘을 적용하여 안전모의 착용 및 미착용 인식을 통해 작업자의 안전모 착용 준수를 확인할 수 있는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 이는 건설현장 근로자의 안전모 착용 준수 여부를 확인하고 안전 수칙 위반 근로자를 식별하여 안전관리에 도움을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서 우리는 YouOnly Look Once(YOLO)를 활용하여 근로자의 안전모 미착용 여부를 효 과적으로 판단할 수 있는 모델 구축 방법론을 제시하였다. CIS 공개 데이터 셋을 적용하여 안전모 미착용 근로자 검 출을 위한 최적의 변수와 데이터 비율을 선정하고 다양한 학습과 검증을 통해 도출된 분석결과를 통해 얻은 안전모 착용 및 미착용 데이터 분포에 따른 판별 정확도 및 오차 분석을 통해 현장 활용성을 높이고자 하였다.

The most common accidents at construction sites are caused by not wearing personal protective equipment. According to industrial accidents statistics, one of the main death causes is not wearing safety helmets, and although various efforts have been made to have workers wear safety helmets. One of the ways to manage the wearing of safety helmet is to use CCTV-based image deep learning algorithm, so various methods have been proposed to confirm workers' compliance with wearing safety helmets by the CNN. This can help with safety management by checking whether workers are complying with wearing safety helmets and identifying workers who violate safety rules. In this study, we proposed a model construction methodology that can effectively determine whether workers are not wearing safety helmets by utilizing YOLOv9. With CIS data set, we selected the optimal variables and data ratio for detecting workers not wearing safety helmets, and we aimed to increase field usability by analyzing the discrimination accuracy and error according to the distribution of data on wearing or not wearing safety helmets derived through various learning and verification.

본 연구는 운동이 골관절염을 가지고 있는 여성 노인의 균형과 보행에 미치는 영향을 알아보기 위하여 단일군 전·후 실험연구로 설계되었다. 무릎에 골관절염이 있는 여성노인에게 4주 동안 1회 30분씩 1주에 3회, 총 12회 운동 을 실시한 결과 균형(t=6.60, p<.001)과 보행(t=-4.74, p<.001) 능력이 상승하였다. 4주간 12회의 운동에도 균형과 보 행 능력 향상 효과가 있는 것으로 확인되었으므로, 본 연구에서의 운동을 무릎 골관절염이 있는 지역사회 노인의 중 재로 활용할 것을 제언한다. 그리고 관절염 중증도 및 초기, 중기, 후기 노인을 대상으로 운동 효과를 검증하는 연구를 제언한다.

This study was designed as a single-group pre-post experimental study to examine the effects of exercise on balance and gait in elderly women with knee osteoarthritis. Over a 4-week period, a total of 12 exercise sessions were conducted, with each session lasting 30 minutes, three times per week. As a result, significant improvements were observed in both balance(t=6.60, p<.001) and gait(t=-4.74, p<.001). It is suggested that the exercise in this study be used as an intervention for the elderly in the community with knee osteoarthritis. In addition, we propose a study to verify the exercise effect in the early, middle, and late elderly.

최근 장애학생을 위한 디지털 기반 전달체계 마련 및 AI 기반 교육 제공에 대한 정책이 확산되고 있는 바, 이 연구에서 는 특수교육교육과정 내 ICT 관련 3개 교과(공통_정보/기술, 기본_정보통신활용)를 디지털 리터러시 분석기준에 따라 살펴보았 다. 연구결과 특수교육교육과정에서는 디지털 테크놀로지 이해와 활용 하위역량이 가장 많이 나타났으며, 세부역량으로 테크_ 컴퓨팅 시스템, 테크_소프트웨어 활용), 테크_최신기술이슈 & 태도_생명존중의식 순으로 많이 나타났다. 이 연구를 통해 장애 학생을 위한 디지털 리터러시 교육은 장애학생이 디지털 환경에 적응하기 위한 시민의식과 윤리의식을 키우고 자기주도 문제 해결을 위한 디지털 사고 역량을 키울 수 있는 균형있는 교육과정으로 개선될 필요가 있음을 제시하였다.

Recently, policies have been implemented to establish a digital-based delivery system and provide AI-based education for students with disabilities. In this study, three ICT-related subjects (common_Information/Technology, basic_Information Communication Utilization) within the special education curriculum were examined according to digital literacy analysis standards. As a result of the study, understanding and use of digital technology (194, 52.7%) appeared most frequently in the special education curriculum. Detailed competencies include tech_computing system (1.1, 52, 14.1%), tech_software utilization (1.2, 46, 12.5%), tech_latest technology issues (1.6, 45, 12.2%) & attitude_respect for life consciousness (2.1, 45, 12.2%) appeared most frequently in that order. This study shows that digital literacy education for students with disabilities needs to be improved into a balanced curriculum that can help students with disabilities develop civic and ethical awareness to adapt to the digital environment and develop digital thinking capabilities for self-directed problem solving. presented.

서로 다른 특성을 나타내는 두 개의 금속산화물로 이루어진 세라믹스 나노복합재료는 그들의 단일산화물이 가 지는 전기적, 광학적, 자기적 및 촉매 특성보다 더 우수한 향상된 특성을 나타낸다. 이러한 세라믹스 나노입자는 합 성하는 방법에 따라 생성되는 입자의 특성이 현저하게 달라진다. 본 연구는 액상전구체를 사용한 합성법으 로 NiO-CuO 나노복합재료를 합성하고 생성된 NiO-CuO 입자의 특성을 조사하는 것을 목표로 하였다. 니켈과 구리 의 질산염으로 제조한 수용액을 전구체로 사용하여 산화니켈-산화구리(NiO-CuO) 나노복합재료 입자를 합성하였다. 니켈과 구리의 금속염 수용액이 천연고분자 매트릭스인 전분(starch)에 함침된 전구체는 낮은 하소온도에서 NiO-CuO 나노복합재료가 생성되는 것을 확인하였다. 또한, 전구체의 하소온도 증가에 따라 생성되는 NiO-CuO 입 자의 결정구조, 구성 원소 및 입자크기를 X선회절분석(XRD), EDS와 SEM으로 분석하였다. 하소온도 400℃에서 순 수한 NiO-CuO 상이 형성되었고 하소온도가 증가할수록 생성되는 NiO-CuO 복합재료의 입자크기 및 결정성이 증가함을 확인하였다.

Ceramic nanocomposites made of two metal oxides exhibiting different properties exhibit better improved properties than the electrical, optical, magnetic, and catalytic properties of their single oxides. These Ceramics nanoparticles have remarkably different properties of the particles produced depending on how they are synthesized. This study aims to synthesize NiO-CuO nanocomposites using a new synthesis method and to investigate the properties of the resulting NiO-CuO particles. NiO-CuO nanocomposite nanoparticles were synthesized using an aqueous solution prepared from nickel and copper nitrates as a precursor. It was confirmed that a NiO-CuO noncomposite was formed even when the precursor impregnated with starch, a natural polymer matrix, in which the aqueous metal salt solution of nickel and copper was calcined at a low temperature. In addition, the crystal structure, constituent elements, and particle size of NiO-CuO particles generated as the calcination temperature of the precursor increased were analyzed by X-ray diffraction analysis (XRD), EDS, and SEM. It is confirmed that a pure NiO-CuO phase was formed at the calcination temperature of 400°C, and the particle size and crystallinity of the produced NiO-CuO composite material increased as the calcination temperature increased.

노인들의 삶의 질, 악력, 경제활동 등 다양한 지표들은 그들의 종합적인 복지와 건강 상태를 반영한다. 이러한 정보를 활용한 종합적인 평가는 노인의 건강 상태를 예측하는 데 유용하다. 본 연구에서는 지역사회 거주 노인의 건 강을 예측하는 종합적인 지표에 대해 기계학습 기반 예측 모델을 적용하고 비교하는 것을 목표로 한다. 고령화연구패 널에서 제공하는 4652명의 데이터를 활용하여 예측 변수에 맞게 다양한 머신러닝 기법을 사용하여 각 모델을 평가 하였다. 그 결과, 악력 예측에는 LightGBM Regression 모형이 RMSE 5.082, MSE 25.83로 가장 우수한 성능을 보였으며, 현재 건강 상태 예측에서는 Gradient Boosting이 RMSE 0.588과 R-Square 0.456로 가장 좋은 성과를 보였다. 한편 고령층의 경제활동 참여에 대한 예측 결과는 Random Forest 모델이 우수함을 드러냈다. 이러한 기계 학습 기반 예측 모델은 노인의 건강 상태 평가와 경제활동 참여 예측에 대한 방향성을 제시하며, 종합적인 예측을 위 해 다양한 방법론을 수행하여야 함을 시사한다.

The quality of life, frailty, economic activity, and other indicators are crucial for assessing older adults' overall well-being and health status. A comprehensive evaluation using this information helps predict the health status of older adults. This study aims to apply and compare machine learning-based prediction models for comprehensive health indicators of community-dwelling older adults. Utilizing data from 4,652 individuals provided by the Aging Research Panel, we assessed various machine learning techniques to fit the predictor variables. Our findings reveal that the LightGBM Regression model performed the best, with an RMSE of 5.082 and an MSE of 25.83. The Gradient Boosting model best predicted current health status, with an RMSE of 0.588 and an R-Square of 0.456. Additionally, the Random Forest model showed strong performance in predicting economic activity participation among older adults. These machine learning-based models offer valuable insights for evaluating health status and predicting economic activity participation, highlighting the importance of employing diverse methodologies for comprehensive predictions.

본 연구는 동적 카메라 전환 시스템을 개발하여 시네마틱 연출에 적용한 3D 횡스크롤 게임을 개발을 제시하였 다. 전래동화 “잭과 콩나무”를 기반으로 한 이 게임은 영화적 스토리텔링과 감정 이입이 충족되는 시각적 표현을 적 용하여 개발 했고, 개발된 시스템은 주밍, 팔로우, 패닝, 틸팅 기법을 활용하여 시각적 서사를 나타냈다. 1차 자체 평 가와 2차 전문가 평가를 통해 시네마틱 연출이 플레이어의 몰입감을 효과적으로 표현하였다는 평가를 받았다. 본 연 구를 통해 게임 개발자들이 높은 몰입감을 제공하는 게임을 개발할 수 있도록 도움을 주고자 한다.

In this study, a dynamic camera transition system was developed and applied to a cinematic 3D side-scrolling game based on the traditional fairy tale "Jack and the Beanstalk." The game was developed with filmic storytelling and emotionally engaging visual expressions, utilizing zooming, following, panning, and tilting techniques to convey its narrative. The effectiveness of the cinematic presentation in enhancing player immersion was validated through an initial internal review and a subsequent expert evaluation. Therefore, this research aims to assist game developers in creating games that provide high levels of player immersion.

계장화압입시험은 기재 위에 코팅 또는 도금 등의 방식으로 가공된 마이크로 또는 나노 스케일 박막의 기계적 물성 측정에 유용한 분석 기술이다. 본 연구는 계장화압입시험의 가장 대표적인 시험기라고 할 수 있는 나노인덴터를 사용하여 웨이퍼에 코팅된 고분자 필름의 기계적 물성을 측정하고, 이렇게 얻어진 측정값으로 부터 인장강도, 연신율을 산출하는 방 법에 대해서 논의 해 보고자 한다. 일반적으로 나노인덴터로 부터 측정 할 수 있는 기계적 물성은 복합경도, 소성경도, 탄 성계수, 탄성율 등으로 전통적인 인장시험기를 통하여 얻을 수 있는 인장강도 또는 연신율의 측정이 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 경도(Hardness)와 연신율(Elongation)과의 상관성을 분석 해 보고, 분석 결과를 통하여 나노인덴터로 측정 한 기계적 물성 데이터를 이용하여 연신율을 산출하는 방법에 대해서 연구 하고자 한다.

The instrumented indentation test(IIT) is a useful analytical technique for measuring the mechanical properties of micro or nanoscale thin films processed via coating or plating on substrates. This study aims to measure the mechanical properties of a polymer film coated on a wafer using a nanoindenter, the most representative instrument for the instrumented indentation test. We will discuss how to derive tensile strength and elongation from the obtained measurements. Typically, mechanical properties measurable by a nanoindenter include composite hardness, plastic hardness, elastic modulus, and elasticity, whereas measuring tensile strength or elongation, achievable with traditional tensile testing machines, is not possible. Therefore, this study will analyze the correlation between hardness and elongation, and based on the results, we will explore a method to derive elongation from the mechanical property data measured by the nanoindenter.

언어모델을 구축하기 위한 딥러닝 기법인 LSTM의 경우 대형언어모델과 달리 컴퓨팅 자원이 작은 시스템에서 도 수월하게 학습시킬 수 있다. 소규모 텍스트에 대해 LSTM 기반의 언어모델을 학습시키고, 텍스트를 구성하는 어 휘의 단어벡터를 이용하여 해당 텍스트의 주요 주제어에 대해 객관적인 의미 및 관계 분석을 할 수 있는 융복합적인 기법을 제안하였다. 데이비드 로워리 감독의 2021년도 영화 ‘그린 나이트’의 영어 대본을 텍스트로 삼아 학습시킨 소 규모 언어모델의 단어벡터를 이용하여 주요 주제어의 의미와 관계를 분석할 수 있는 기법을 제안하였다. 단어벡터의 유사도 연산을 통해 각 주제어들과 유사도가 높은 단어를 분석하여 그 의미와 상징성을 객관적으로 분석할 수 있고, 차원감소시킨 2차원 단어벡터를 도시하여 각 주제어들의 관계를 직관적으로 인식할 수 있었다. LSTM 방식의 소규 모 언어모델을 이용하여 학습에 필요한 비용을 최소화하면서도 복잡한 텍스트를 분석할 수 있는 단어벡터 활용법을 제안하였다.

LSTM, a deep learning technique for building language models, can be easily trained on systems with small computing resources, unlike large language models. In this paper, we propose a convergent technique to train LSTM-based language models on small-scale texts and perform objective semantic and relational analysis on the main topic words of the text using the word vectors of the vocabulary comprising the text. Using the word vectors of a small language model trained on the English script of the 2021 movie "Green Knight" directed by David Lowery as a text, we proposed a technique that can analyze the meaning and relationship of the main topic words. Through the similarity operation of the word vector, the meaning and symbolism of each theme word can be objectively analyzed with the similarity scores between the words. The relationship between each theme word can be intuitively recognized by displaying the dimensionality-reduced two-dimensional word vector. By using a small-scale language model of the LSTM method, we proposed a method to analyze complex texts using word vectors while minimizing the cost of learning.

본 논문에서는 정신건강의학과 진료 및 상담을 원하는 환자의 생각 기록과 진료 기록 절차를 돕는 스마트폰용 어플리케이션인 ‘마인드로그’ 시스템을 제안한다. 환자가 짧은 상담 시간 동안 하고 싶은 말을 명확하게 전달하지 못 하고 불편한 마음으로 진료를 끝마치게 되거나, 세세한 치료 지침을 받지 못하는 경우 등을 방지하기 위해 개발된 이 시스템은 간편한 작업과 체계적인 가이드를 통해 자신의 감정을 객관적으로 바라보고 정리할 수 있게 한다. 또한 진 료 일정 및 내용을 체계적으로 관리하도록 함으로써 환자로 하여금 이전 진료에 비해 어떤 변화가 있었는지, 실제 진 료에서 어떤 내용을 상담하고 싶은지를 보다 편리하게 확인할 수 있도록 지원한다.

In this paper, we introduce the application ‘Mindlog’ system that helps patients seeking psychiatric treatment and counseling to record their thoughts and medical records. This system was developed to prevent patients from ending the treatment with an uncomfortable feeling due to not being able to clearly convey what they want to say during a short consultation time, or from not receiving detailed treatment instructions due to this. It allows patients to objectively observe and organize their feelings through simple tasks and systematic guides. In addition, it helps patients more conveniently check what changes have occurred compared to previous treatment and what they want to discuss in actual treatment by allowing them to systematically manage the treatment schedule and content.

본 논문에서는 코로나19 팬데믹으로 인해 증가한 홈트레이닝 수요를 효과적으로 지원하는 피트니스 서비스를 제안한다. 이 서비스는 미디어 파이프 기술과 유니티 엔진을 활용하여 제작된 피트니스 게임으로, 신체 동작 인식을 통해 실시간으로 운동과 게임(전투)을 함께 진행할 수 있는 특징이 있다. 사용자는 게임을 진행하며 본인의 동작에 대한 실시간 피드백을 받을 수 있을 뿐 아니라, 게임 후에는 진행한 운동에 대한 상세 기록을 확인하거나 달력 방식 의 운동 기록 현황을 확인할 수 있다. 특히 게임 보상으로 다양한 몬스터를 수집할 수 있도록 함으로써 사용자가 좀 더 다양한 부위의 운동을 적극적인 자세로 실시하도록 유도하여, 운동 효과 및 지속성을 향상할 수 있다.

This paper proposes a fitness service designed to effectively meet the increased demand for home training due to the COVID-19 pandemic. The service is a fitness game developed using MediaPipe technology and the Unity engine, featuring the integration of physical motion recognition to enable simultaneous exercise and gameplay (battles) in real time. Users can receive real-time feedback on their movements while playing the game, and after the game, they can review detailed records of their exercise sessions or check their workout history in a calendar format. Notably, by allowing users to collect various monsters as game rewards, the service encourages a more proactive approach to exercising different body parts, thereby enhancing both the effectiveness and sustainability of their workouts.

본 연구의 목적은 생성형 AI에 대한 지각된 유능함이 근로자의 직무 불안정성에 미치는 영향을 검증하고, 두 변인 간의 관계에 있어 상대적 자기평가의 매개효과를 확인하는 것이다. 또한 지각된 유능함이 직무 불안정성으로 향 하는 경로에 있어 AI 리터러시의 조절효과 역시 탐색하고자 하였다. 우리는 가설 검증을 위해 사무직 근로자 총 179 명의 서베이 데이터를 수집하였고, 생성형 AI에 대한 지각된 유능함이 직무 불안정성에 긍정적 영향을 미친다는 것 을 밝혔다. 또한 지각된 유능함과 직무 불안정성의 관계에 있어 상대적 자기평가의 매개효과 역시 발견하였다. 그러 나 우리의 예측과는 반대로, 지각된 유능함이 상대적 자기평가에 미치는 부정적 영향은 AI 리터러시가 높을수록 강 화되었으며, 상대적 자기평가가 직무 불안정성에 미치는 부정적 영향은 AI 리터러시에 의해 조절되지 않았다. 우리는 지각된 유능함과 직무 불안정성 간의 관계를 설명하는 매개변인을 식별함으로써 이론적 발전에 기여하였다. 또한, 생 성형 AI와 근로자와의 경쟁이 심화되고 있는 상황에서 조직 관리 차원에서 고려할 수 있는 AI 리터러시 교육에 대 한 비판적 시각의 필요성도 제기하였다.

This study aimed to examine effect of perceived competence in generative AI on workers' job insecurity and to investigate the mediating effect of comparative self-evaluation. In addition, we sought th explore the moderating effect of AI literacy on this relationship. To test our hypothesis, we collected survey data from a total of 179 office workers and found that perceived competence on generative AI had a positive effect on job insecurity. We also found the mediation effect of relative self-evaluation on the relationship between perceived competence and job insecurity. However, contrary to our prediction, the negative effect of perceived competence on comparative self-evaluation was strengthened as AI literacy increased, and AI literacy did not moderate the negative effect of comparative self-evaluation on job insecurity. We contributed to theoretical development by identifying the mediating variable the explain the relationship between perceived competence and job insecurity. Moreover, we raised the need for a critical perspective on AI literacy education in organizational management.

지속 가능한 경영에 대한 관심이 높아짐에 따라, ESG 경영이 중요해지고 있다. 이에 따라 국내 기업들은 ESG 평가에 대한 대응체계를 준비하고 있다. 지금까지의 ESG는 등급으로 표시하기 때문에 등급 산정을 위한 기준 점수 를 세밀하게 분석하기 어렵다는 한계가 있다. 이에, 점수 형태의 ESG 예측 및 분석이 필수적이다. ESG의 거버넌스 (Governance) 영역은 특히 국가별 산업구조에 따라 큰 차이를 보이기 때문에 각 국가의 특성을 고려할 필요가 있다. 본 연구는 우선적으로 국내 기업의 ESG-거버넌스(Governance) 점수를 예측하는 머신러닝(Machine Learning) 기반 선형 회귀(Linear Regression) 모델을 제안한다. ESG-거버넌스(Governance) 점수와 재무 데이터, 그리고 ESG와 관 련된 비재무 변수를 수집하고 다양한 방법의 데이터 전처리를 진행한다. 이를 선형 회귀 모델에 적용하고, 10-겹 교 차 검증(10-Fold Cross Validation)을 통해 모델의 성능을 검증한다. 본 연구의 제안 모델은 테스트 데이터(Test Data) 기준 79.27%의 정확도(Accuracy)를 보인다. 향후 ESG-거버넌스(Governance) 점수 예측은 국내 기업들의 ESG 평가대응체계 구축에 도움이 될 것으로 기대한다.

ESG has become essential considerations for sustainable management. Domestic corporations are preparing response systems for ESG evaluations. Currently, ESG is expressed in ratings, which limits the detailed analysis of its calculations. So, it is necessary to predict and analyze ESG scores. Governance varies with each country’s industrial structure, so it is important to consider its specific characteristics. Therefore, we propose a machine learning-based linear regression model to predict ESG-Governance scores for domestic companies. We collect ESG-Governance scores, financial and non-financial variables related to ESG, and preprocess the data. We apply preprocessed data to our machine learning-based linear regression model and validate model performance with 10-fold cross-validation. Our model showed 79.27% accuracy on test sets. We expect that predicting ESG-Governance score based on our model will enhance the ESG evaluation response system for domestic corporate.