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본 연구에서는 생성형 AI인 Gemini와 토픽모델링을 활용하여 글로벌 탄소중립 연구동향을 분석하여 탄소중립의 연 구동향, 주제, 미래의 중요한 탄소중립 연구를 파악하고자 하였다. 이를 위해 학술 DB인 SCOPUS를 활용하여 2006년부터 탄소중립과 관련된 논문을 검색하였고, 초록이 제공되는 논문 1,752건을 분석하였다. 빈도 분석과 워드클라우드 결과 carbon, energy, neutrality가 중요하며, LDA 분석 결과 carbon, energy, CO2, study, neutrality가 중요한 것으로 나타 났다. Gemini 활용 결과, 향후 연구 주제 분야를 탄소중립 정책 및 거버넌스, 탄소 중립 기술 및 산업, 탄소중립과 지속가능 한 사회의 3가지 큰 주제 분야를 제안하였다. 본 연구결과는 탄소중립의 중요성을 인식하여 다양한 분야에서 탄소중립 연구 초석이 될 것으로 기대한다.

This study analysed global trends in carbon neutrality research using Gemini, a generative AI, and topic modelling to identify carbon neutrality research trends, topics, and important future carbon neutrality research. To do so, we used SCOPUS, an academic database, to search for papers related to carbon neutrality since 2006, and analysed 1,752 papers for which abstracts were available. Frequency analysis and word cloud showed that carbon, energy, and neutrality were important, and LDA analysis showed that carbon, energy, CO2, study, and neutrality were important. The results of Gemini suggest three broad topic areas for future research: carbon neutrality policy and governance, carbon neutral technology and industry, and carbon neutrality and sustainable societies. The results of this study are expected to serve as a foundation for carbon neutrality research in various fields in recognition of the importance of carbon neutrality.

본 연구의 목적은 인공지능(AI)이 일자리 시장에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 구글에서 2017년 1월 1일부터 2024년 8월 31일까지 수집된 22,259건의 고용 관련 뉴스 데이터를 활용하여 AI와 고용의 관계를 탐구하였다. 연구 방법으로는 텍스트 마이닝을 기반으로 한 빈도 분석, 동적 주제 분석, 연관규칙 분석을 결합하여 AI가 일자리에 미치는 영향 의 복잡한 경로를 식별하였다. 토픽 분석과 TF-IDF 분석을 통해 AI의 부정적 영향 ‘우려’, ‘직업 이동’, ‘도전’과 ‘긍정적 기 회’, ‘새로운 기회’, ‘잠재력’에 대한 논의를 확인하였다. 또한 동적 토픽 모델링을 활용하여 시간에 따른 주제의 변화를 추적 한 결과, 2019년까지는 주로 기업 내 기술 개발, 혁신, 기술 도구가 산업에 미치는 영향을 다루었고, 이후에는 자동화가 노동 시장에 미치는 영향과 근로자의 역할, 특히 기술 수요와 고용 기회의 변화를 조명하였다. 연관규칙 분석을 통해 AI가 일자리 경로에 미치는 영향을 신뢰도 지표를 기반으로 확인하였으며, 시장과 고용에 대한 복합적인 영향을 구체적으로 분석하였다.

This study aimed to analyze the impact of artificial intelligence (AI) on the job market comprehensively. Utilizing 22,259 employment-related news articles collected from January 1, 2017, to August 31, 2024, we investigate the relationship between AI and employment. Our research methodology integrated text mining techniques, including frequency and dynamic topic analysis, along with association rule analysis, to identify the complex pathways through which AI influences job markets. Topic analysis and TF-IDF analysis highlighted discussions surrounding the negative impacts of AI, such as “concerns,” “job displacement,” and “challenges,” as well as the positive opportunities it presents, including “new opportunities” and “potential.” Dynamic topic modeling enabled us to trace the evolution of these themes over time, initially focusing on the influence of technological development and innovation within companies until 2019. Subsequently, the study illuminated the effects of automation on the labor market and examined the evolving roles of workers, particularly in response to changing demands for technology and shifts in employment opportunities. Through association rule analysis, we confirmed the significant impact of AI on job pathways based on reliability indicators and meticulously analyzed AI’s multifaceted effects on the market and employment.

본 연구는 인구통계 데이터를 활용해 개인 소득을 예측하고, 다양한 머신러닝 및 인공지능 기법의 성능을 비교하였 다. 개인 소득 예측은 금융기관의 대출 심사, 타겟 마케팅, 신용 평가와 같은 실무적 활용뿐만 아니라, 소득 불균형 해소와 세 제 설계 등 정책 수립 과정에서도 중요한 역할을 한다. 본 연구는 2001년 미국 인구통계 데이터에서 30,000개의 샘플을 추출 해 분석에 활용하였다. 소득 예측에 적용된 기법으로는 선형 회귀분석, 의사결정 나무, 랜덤 포리스트, 인공신경망, 그레디언 트 부스팅 등 5가지를 사용했으며, 각 기법의 성능은 10-fold 교차 검증을 통해 평가했다. 분석 결과, 인공신경망이 다른 기 법에 비해 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, Wilcoxon 검정을 통해 통계적으로도 우수함을 확인했다. 본 연구는 소득 예측 문제에 다양한 기법을 적용하여 비교했다는 점에서 학문적으로 의미가 있으며, 금융기관과 정책 입안자들이 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 소득 예측 모델을 활용하는 데 기여할 수 있다.

The purpose of this study is to predict personal income using demographic data and compare the performance of machine learning techniques. Income prediction has practical applications in loan approval, marketing, and credit evaluation, as well as addressing income inequality in policymaking. Using 30,000 samples from the 2001 U.S. demographic dataset, five methods—linear regression, decision tree, random forest, neural networks, and gradient boosting—were evaluated. Neural networks showed the highest accuracy, confirmed through Wilcoxon analysis. This study provides valuable insights for adopting accurate income prediction models.

본 연구는 학교 밖 청소년의 삶의 만족도에 미치는 영향 영향요인을 검증하여 학교 밖 청소년의 사회성·심리적 측면 에서의 삶의 만족도 향상을 위한 기초자료를 제공하는 데 목적이 있다. 분석을 위해 전국 꿈드림센터에 등록된 10대 학교 밖 청소년을 대상으로 2022년 6~7월까지 2달 동안 한국청소년정책연구원에서 400명을 임의표집 한 조사 결과를 가지고, SPSS WIN 25.0 프로그램을 활용하였다. 분석은 빈도･기술통계･상관관계･다중회귀분석을 통해 삶의 만족도에 미치는 영향요인을 검증하였다. 분석 결과, 첫째, 학교 밖 청소년의 사회적 위축은 삶의 만족에 부(-)적인 영향을 미치고 자아존중감과 사회성 발달 정도는 정(+)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학교 밖 청소년의 가족 건강상은 삶의 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 학교 밖 청소년의 삶의 만족도를 증진시킬 수 있는 기초자료를 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

This study was to provide basic data for improving the life satisfaction of out-of-school youth in terms of social and psychological aspects by verifying the influencing factors on the life satisfaction of out-of-school youth. For the analysis, the results of a survey of 400 randomly sampled youths in their 10s registered at the National Dream Center were collected by the Korea Youth Policy Institute for two months from June to July 2022, using the SPSS WIN 25.0 program. The analysis verified the influencing factors on life satisfaction through frequency, descriptive statistics, correlation, and multiple regression analysis. As a result of the analysis, first, it was found that the social withdrawal of out-of-school youth had a negative (-) effect on life satisfaction, and the degree of self-esteem and social development had a positive (+) effect. Second, it was found that the family health of out-of-school youth had a positive (+) effect on life satisfaction. Based on these results, it is significant in that it presented basic data that can improve the life satisfaction of out-of-school youth.

본 연구는 우리나라 청소년의 주관적 행복 수준이 신체활동, 슬픔&절망감, 스트레스 인지에 미치는 영향을 알아보고 자 하였다. 연구 방법은 2023년도(제19차) 청소년건강행태 온라인 조사 자료를 이용한 이차분석연구이다. 연구의 대상은 신 체활동, 슬픔&절망감 경험, 스트레스 인지를 변수로 이용하여 SPSS 프로그램을 활용하여 유의성을 확인하였다. 연구 결과는 주관적 행복 인지에서 ‘불행’은 신체활동 일수가 줄어드는 영향을 미쳤다. 주관적 행복 인지에서 슬픔&절망감 경험이 있는 경 우는 ‘불행’하다고 응답한 경우가 더 많았다. 신체활동 일수(β=-.037)와 고강도 신체활동 일수(β=-.077)은 주관적 행복에 음 (-)의 영향을 주었고, 슬픔&절망감 경험(β=.131)과 외로움 경험(β=.202)에 정(+)의 영향을 미쳤다(p<.001). 평상시 스트레스 인지(β=-.327)은 음(-)의 영향을 미쳤다(p<.001). 즉, 슬픔&절망감과 외로움이 주관적 행복에 영향을 주며, 스트레스 인지는 주관적 행복에 부정적인 영향을 미치는 중요한 요소로 나타났다. 향후 본 연구를 토대로 정신건강 문제에 대한 적시 진단과 치료를 촉진하기 위해 적절한 정신건강 해결 방안을 모색하는데, 기초자료로 활용하고자 한다. 또한 청소년의 특성을 고려한 효과적인 관리 전략을 종합적으로 검토하는 방안을 마련하고자 한다.

This study aimed to investigate the effects of the subjective happiness level of Korean adolescents on physical activity, sadness&despair, and perceived stress. The research method was a secondary analysis study using the 2023 (19th) Korea Youth Risk Behavior Survey(KYRBS) Online Survey data. The subjects of the study were physical activity, sadness&despair experience, and perceived stress as variables, and the significance was confirmed using the SPSS program. The results of the study showed that in subjective happiness perception, ‘unhappiness’ had the effect of reducing the number of days of physical activity. In subjective happiness perception, those who experienced sadness&despair responded that they were ‘unhappiness’ more often. The number of days of physical activity(β=-.037) and the number of days of high-intensity physical activity(β =-.077) had a negative(-) effect on subjective happiness, and the experience of sadness & despair(β =.131) and the experience of loneliness(β=.202) had a positive(+) effect (p<.001). The usual stress perception(β=-.327) had a negative(-) effect (p<.001). In other words, sadness&despair and loneliness affect subjective happiness, and stress perception was shown to be an important factor that negatively affects subjective happiness. In the future, based on this study, we plan to use it as basic data to seek appropriate mental health solutions to promote timely diagnosis and treatment of mental health problems. In addition, we plan to establish a plan to comprehensively review effective management strategies that take into account the characteristics of adolescents.

본 연구는 국내 베트남 여성의 생식건강증진을 위한 웹기반 프로그램을 개발하고 그 효과를 평가하고자 수행되었다. 연구기간은 2022년 9월부터 6개월간에 걸쳐 이루어졌으며, ADDIE모형을 토대로 베트남 여성의 생식건강증진을 위한 웹기 반 프로그램 개발하고 예비조사를 통해 사용성 평가를 수행하였다. 만족도 조사는 5개 항목으로 구성된 5점 리커트 척도를 사용하여 평가되었다. 또한, 개방형 질문을 통해 사용성에 대해 자유롭게 답하도록 하여 질적인 자료를 수집하였다. 연구결 과, 본 연구에서 개발한 프로그램은 베트남 여성의 생식건강증진 교육을 위한 학습도구로 적절하며 사용성이 높은 것으로 나 타났다. 개선할 점으로는 실시간 상담이 어려운 점이 나타나 추후 연구에서는 인공지능과 챗봇을 접목하여 기술적인 보완이 필요할 것으로 보인다. 본 연구는 베트남 언어를 기반으로 하여 생식건강증진을 위한 웹기반 프로그램을 개발하였다는 점에 의의가 있으며, 추후에는 인공지능을 활용한 웹 기반 교육 프로그램 개발이 필요하다.

This study was conducted to develop and evaluate the effectiveness of a web-based program to promote reproductive health among Vietnamese women living in Korea. The study period lasted 6 months starting in September 2022, and a web-based program to promote reproductive health of Vietnamese women was developed based on the ADDIE model. In addition, usability evaluation was conducted through preliminary research. The satisfaction survey was evaluated using a 5-point Likert scale comprising five items. Furthermore, qualitative data on usability were gathered through open-ended questions, enabling participants to provide free-text responses. As a result of the study, the program developed in this study showed appropriateness and high usability as a learning tool for reproductive health promotion education in Vietnamese women. Things that needed improvement included difficulties with real-time consultation, and future research will likely require technological improvements combining artificial intelligence and chatbots. This study is significant in that it developed a web-based program to promote reproductive health in the Vietnamese language, and suggests the need to develop a web-based educational program using artificial intelligence in the future.

본 연구에서는 기존의 서빙로봇 관련 연구의 한계점에서 출발하여 서빙로봇 서비스품질 차원이 고객참여와 충성도 에 미치는 영향 관계를 파악해 보고자 하였다. 이론적 고찰을 토대로 연구모형을 도출하였고, 서빙로봇 레스토랑을 이용한 경 험이 있는 고객을 대상으로 자료를 수집하여 총 178부를 분석에 사용하였다. 구조방정식 모델을 활용하였으며, 분석 결과는 아래와 같다. 첫째, 서빙로봇 서비스품질 차원은 효율성, 정확성, 이용용이성, 편의성으로 구분하였다. 4개의 하위차원 중 효 율성, 이용용이성, 편의성은 고객참여에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 서빙로봇의 정확성은 고객참여 행동을 높이지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 고객참여는 충성도에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 서빙로 봇 서비스품질 중 효율성과 정확성은 충성도에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 이용용이성과 편의성은 충 성도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 특히, 서빙로봇 서비스품질 중 이용용이성과 편의성은 충성도에 직접영 향을 미치는 것이 아니라, 고객과의 상호작용인 고객참여를 통해 강화되고 있음을 알 수 있었다. 따라서 서빙로봇의 맥락에서 는 서빙로봇과의 고객참여 행동을 핵심적으로 관리해야 할 것으로 사료된다.

This study started from the limitations of existing research on serving robots and aimed to understand the impact of the service quality dimensions of serving robots on customer participation and loyalty. Based on theoretical considerations, a research model was derived, and data was collected from customers who had experience using serving robot restaurants, with a total of 178 responses analyzed. A structural equation model was utilized, and the analysis results are as follows. First, the service quality dimensions of serving robots were categorized into efficiency, accuracy, ease of use, and convenience. Among the four sub-dimensions, efficiency, ease of use, and convenience were found to have a significant positive effect on customer engagement. In contrast, the accuracy of the serving robot did not increase customer engagement behavior. Second, customer engagement was found to have a significant positive effect on loyalty. Third, among the service quality dimensions of serving robots, efficiency and accuracy were found to have a significant impact on loyalty. On the other hand, ease of use and convenience did not have a significant effect on loyalty. It was observed that ease of use and convenience do not directly influence loyalty, but rather are reinforced through customer engagement behavior, which involves interaction with customers. Therefore, in the context of serving robots, it is considered essential to manage customer participation behavior with serving robots as a core focus.

본 연구는 현상학적 방법을 통해 특수체육 교사들이 체육 교육 현장에서 경험하는 다양한 갈등 경험의 의미를 깊이 이해하고 분석하며, 이를 교육적 관점에서 본질적으로 탐구하는 것에 목적이 있다. 본 연구의 참여자는 장애인 체육 현장에서 근무하고 있는 특수학교 체육 교사 2명과 특수체육 교실을 운영하는 지도자 2명으로 총 4명의 참여자를 선정하였다. 연구 방 법으로는 질적 연구 방법에서 Colaizzi의 현상학적 연구 방법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 일반적인 갈등은 특수체육 지도자와 장애 학생 간의 갈등으로 학생 지도와 인간관계로 범주화되었다. 둘째, 직무 갈등으로는 특수체육 지도자와 지도자 간의 갈등으로서 특수체육 지도자의 문화와 의사소통으로 범주화되었다. 셋째, 관계 갈등에서는 특수체육지 도자와 학부모 간의 갈등으로서 역할 기대와 권력 행사로 범주화되었다. 이를 통하여 결론적으로, 특수체육 지도자들이 경험 하는 갈등의 양상을 심층적으로 분석함으로써 다양한 갈등을 효과적으로 해결하고, 특히 장애인 체육 현장에서의 갈등을 최 소화하여 보다 긍정적인 교육 환경을 조성할 필요가 있다.

The purpose of this study is to deeply understand and analyze the meaning of various conflict experiences that adapted physical activity instructors face in the field of physical education through a phenomenological method and to fundamentally explore these conflicts from an educational perspective. The participants in this study included two physical education teachers working in special schools for individuals with disabilities and two instructors operating adapted physical education programs, totaling four participants. The research utilized Colaizzi’s phenomenological method within the qualitative research methodology. The results of this study are as follows. First, general conflicts were categorized as conflicts between adapted physical activity instructors and students with disabilities, specifically relating to student guidance and interpersonal relationships. Second, job conflicts were identified as conflicts between instructors and were categorized into instructor culture and communication. Third, relationship conflicts emerged between adapted physical activity instructors and parents, categorized as role expectations and the exercise of power. In conclusion, by deeply analyzing the patterns of conflict experienced by adapted physical activity instructors, this study highlights the necessity of effectively resolving these conflicts. In particular, minimizing conflicts in adapted physical activity settings is essential to creating a more positive educational environment for individuals with disabilities.

본 연구는 퍼스널트레이너의 서비스스케이프, 운동몰입, 재등록 의사의 관계를 검증하기 위하여 단계별 중회귀분석 을 실시하였다. 이를 위해 수도권 소재 개인 및 집단 퍼스널트레이닝 운동센터를 대상으로 총 267부의 설문자료를 수집하였 다. 수집된 자료는 문항분석과 상관분석, 그리고 요인분석과 신뢰도 분석, 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 다음과 같은 결 론을 얻었다. 첫째, 서비스스케이프와 운동몰입간 이론적 관계 검증의 결과, 운동몰입의 하위요인이 서비스스케이프를 유의 미하게 설명하는 것으로 나타났다. 둘째, 서비스스케이프와 재등록 의사간의 관계 검증 결과, 서비스스케이프의 모든 하위요 인이 재등록 의사를 유의미하게 설명하는 것으로 나타났다. 셋째, 운동몰입과 재등록 의사간의 관계 검증 결과, 운동몰입의 하위요인이 재등록 의사를 유의미하게 설명하는 것으로 나타났다.

This study conducted a stepwise multiple regression analysis to verify the relationship between personal trainers’ servicescape, exercise immersion, and repurchase intention. To this end, data were collected from individual and group personal training centers located in the metropolitan area. The collected data were subjected to item analysis, correlation analysis, factor analysis, reliability analysis, and regression analysis. The following conclusions were obtained from the analysis results. First, as a result of verifying the theoretical relationship between servicescape and exercise immersion, it was found that the subfactors of exercise immersion significantly explained servicescape. Second, as a result of verifying the relationship between servicescape and re-registration intention, it was found that all subfactors of servicescape significantly explained re-registration intention. Third, as a result of verifying the relationship between exercise immersion and re-registration intention, it was found that the subfactors of exercise immersion significantly explained re-registration intention.

본 연구는 수도권 소재 스포츠센터에서 운동에 참여하는 시니어를 대상으로 노화인식이 건강위기감과 건강증진행위 에 미치는 영향을 검증하기 위함이다. 이를 위해 분석에 이용된 자료는 399부이며, 대상자의 일반적 특성을 위해 빈도분석을 설문지의 타당도 및 신뢰도 검증을 위해 문항분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도 분석을 실시하였다. 또한 변인 간 관계 파악을 위 해 상관분석과 인과효과 검증을 위해 중다회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 노화인식의 건강이득인식과 건강손실인식 간 상관과 정서적 위기감과 활력의 상실감과 건강증진행위 간 상관에서 유의미한 부적(-) 상관 계수를 제외한 모든 상관계수에서 유의미한 정적(+) 상관을 나타내었다. 둘째, 노화인식과 건강위기감의 관계 검증에서 건강 위기감의 모든 하위요인 즉 정서적 위기감, 활력의 상실감, 생의불만족, 결혼불만족, 자녀관계 불만족 변수에서 건강이득과 건강손실 모두 유의미하게 설명하는 것으로 나타났다. 셋째, 노화인식과 건강증진행위의 관계에서 건강손실과 건강이득 모두 건강증진행위를 유의미하게 설명하는 것으로 나타났다. 넷째, 건강위기감과 건강증진행위의 관계에서 건강위기감의 모든 하 위요인 즉 정서적 위기감, 활력의 상실감, 생의불만족, 결혼불만족, 자녀관계 불만족 변수는 건강증진행위를 모두 유의미하게 설명하는 것으로 나타났다.

This study aimed to examine the effects of aging awareness on health crisis perception and healthpromoting behaviors among seniors participating in exercise programs at sports centers located in the Seoul metropolitan area. To achieve this, 399 valid questionnaires were analyzed. Frequency analysis was conducted to examine the general characteristics of the participants, and item analysis, exploratory factor analysis, and reliability analysis were performed to verify the validity and reliability of the questionnaire. Additionally, correlation analysis was used to determine the relationships between variables, and multiple regression analysis was conducted to test causal effects. The results of the analysis are as follows: Correlation Analysis: All correlation coefficients showed significant positive (+) correlations, except for significant negative (-) correlations between perceived aging gain and perceived aging loss, as well as between emotional crisis, loss of vitality, and health-promoting behaviors. Relationship Between Aging Awareness and Health Crisis Perception: Both perceived aging gain and perceived aging loss significantly explained all sub-factors of health crisis perception, including emotional crisis, loss of vitality, life dissatisfaction, marital dissatisfaction, and parental relationship dissatisfaction. Relationship Between Aging Awareness and Health-Promoting Behaviors: Both perceived aging gain and perceived aging loss significantly explained health-promoting behaviors. Relationship Between Health Crisis Perception and Health-Promoting Behaviors: All sub-factors of health crisis perception, including emotional crisis, loss of vitality, life dissatisfaction, marital dissatisfaction, and parental relationship dissatisfaction, significantly explained health-promoting behaviors.

본 연구는 2021년∼2022년 건강보험 청구자료를 활용하여 6세 이하 소아 환자의 30일 이내 응급실 방문 가능성을 예측하는 머신러닝 기반 AI 모델을 개발하였다. Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, LightGBM 네 가 지 알고리즘을 평가한 결과, LightGBM 모델이 평균 정확도 0.709로 가장 우수한 성능을 보였다. 주요 변수로는 평균 원외 처방 약품 수, 이전 방문 시 원내 처방약품 수, 약물 사용량 등이었다. 본 연구에서 개발된 모델은 소아 응급의료 자원의 효율 적 배분과 계획 수립을 지원할 수 있는 도구로 활용 가능성을 보여주었으나, 데이터의 시점의 제한성, 변수의 한계, 실제 의료 환경에서의 실용성 검증 부족 등의 몇 가지 한계가 있었다. 따라서, 향후 다양한 데이터 소스를 결합하고, 추가적인 변수 탐색 을 통해 모델의 예측력을 더욱 강화하는 연구가 필요하다.

This study developed a machine learning-based AI model to predict the probability of visiting emergency room within 30 days for pediatric patients under six years old, using National Health Insurance claims data from 2021 to 2022. Among the four algorithms evaluated, which are Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, and LightGBM, LightGBM showed the best performance with an average accuracy of 0.709. Key predictive variables includes the average number of outpatient prescribed medications, the number of inpatient prescribed medications during the last visit, and medication usage. While the suggested model shows high accuracy as a tool to support efficient allocation and planning of pediatric emergency medical resources, it has several limitations, including temporal restrictions of the data, limited variable scope, and the lack of validation in real-world medical settings. Future research should focus on integrating diverse data sources and exploring additional predictive variables to further enhance the model's accuracy and practical utility.