Earticle

본 논문에서는 두 개의 톤 간격을 넓게 할당하여 전송하는 SC-BFSK(Split Channel Binary Frequency Shift Keying) 시스템에서 주파수 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 확산 코드와 최적의 채널 간격을 찾는 방법 을 제안한다. 제안하는 방법의 송신 신호는 PN(Pseudo Noise) 코드를 사용하여 전송한다. 송신 스펙트럼 관찰 결 과 확산 이득이 큰 경우에는 규칙적인 스펙트럼을 보이지만, 확신 이득이 작은 경우에는 불규칙적인 스펙트럼을 보인다. 확산 코드를 설정한 후 인접 채널 간격을 가변 하면서 간섭에 의한 BER(Bit Error Ratio)을 관찰하여 가 장 작은 BER을 보이는 인접 채널 간격을 찾는다. 모의실험 결과, 확산 이득 별로 최적의 확산 코드가 다르며 인 접 채널 간섭의 영향 또한 다르게 나타난다. 제안하는 확산 이득 별 확산 코드와 인접 채널 간격을 찾는 방법론은 SC-BFSK에서의 통신 성능과 주파수 자원의 문제를 해결할 수 있다.

This paper proposes a method for finding an optimal spreading codes and channel spacings that can efficiently use frequency resources in SC-BFSK (Split Channel Binary Frequency Shift Keying). The transmission signal of the proposed method is transmitted using PN (Pseudo Noise) code. As a result of observing the transmission spectrum, a regular spectrum is shown when the spread gain is large, but an irregular spectrum is shown when the confidence gain is small. After setting the spreading code, observe the BER (Bit Error Ratio) due to interference while varying the adjacent channel spacing to find the inter channel spacing showing the smallest BER. As a result of the simulation, the optimal spreading code is different for each spreading gain, and the effect of inter channel interference is also different The proposed methodology for finding spreading codes and inter channel intervals for each spreading gain can solve the problem of communication performance and frequency resources in SC-BFSK.

자율 주행과 교통 감시의 가장 중요한 것은 차량 감지 기술이다. 또한, 포트홀과 같이 도로의 특정 상황 은 교통사고와 차량 파손의 원인이다. 본 논문에서는 도로의 포트홀을 자동으로 발견하기 위해서 딥 러닝 모델을 사용한다. 본 연구에서는 이미지에서 차량 및 포트홀을 감지 할 수 있도록 빠른 영역 기반 컨볼루션 신경망 (Faster R-CNN)과 인셉션 네트워크 V2 모델을 사용하여 모델을 활용하였다. 제안하는 연구를 검증하기 위해 Faster R-CNN, Single Shot Detector(SSD), YOLO 알고리즘과 성능, 정확도수, 검출 시간 및 장단점을 비교 하였다. 논문에서 제안하는 방법은 SSD 및 YOLO와 같은 기존 방법보다 좋은 성능을 보여주었다. 여기서 성능 평가의 척도는 정확도를 사용하였다. 제안된 방법은 SSD 및 YOLO와 같은 이전 방법에 비해 6%의 개선을 보여준다.

Vehicle detection is the most crucial component of automated driving and traffic monitoring. Additionally, pothole-caused bad road conditions are to blame for collisions and car damage. Deep learning models are used in the suggested work. In this study, a fast region-based convolutional neural network (Faster R-CNN) and an inception network V2 model were utilized to detect vehicles and potholes in images. To verify the proposed study, Faster R-CNN, Single Shot Detector (SSD), and YOLO algorithms were compared in performance, number of accuracy, detection time, and strengths and weaknesses. Accuracy serves as the benchmark for performance evaluation. When compared to the earlier approaches, such as SSD and YOLO, the suggested method exhibits a 6% improvement.

연합학습은 각 디바이스에서 학습을 진행하며, 이를 통해 개인정보 보호와 관련된 문제들을 해결할 수 있게 되었다. 연합학습은 이러한 장점을 가지고 있지만 실제 환경에 적용되기에는 많은 어려움이 있다. 실제 환경 에서는 기기들이 가지고 있는 데이터의 분포가 불균형한 경우가 많으며, 이 경우 데이터 분포가 일정할 때 보다 더 많은 학습 시간을 필요로 하고 더욱 낮은 정확도를 보인다. 본 논문에서는 이러한 현상을 깊이 분석하기 위해 다양한 데이터 분포 환경에서 로컬 및 글로벌 학습 횟수에 따라 연합학습 시스템의 정확도와 학습시간이 달라지 는 것을 확인하였다. 각 데이터 분포 환경에서 최적의 글로벌 라운드(global round)와 로컬 에폭(local epoch) 값 을 찾는 분석을 수행하였으며, 동일한 횟수의 학습을 진행하더라도 두 값을 적절하게 조절함으로써 적은 학습 시 간을 소모하며 높은 정확도를 얻을 수 있음을 보였다. 또한, 특정 시간 내에 최대의 정확도를 얻기 위한 설정 값 에 대한 이론적 분석을 수행하였다.

Using federated learning (FL), training can be performed on devices, so that it is possible to solve problems related to personal data protection. FL provides many advantages, but there are many difficulties for FL to be applied to the real world. In the real world, the distribution of devices’ data is usually not uniform, which requires more training and results in poor performance. In this paper, we analyzed such phenomenon in depth and showed that the accuracy and training time of FL systems vary depending on the number of local and global trainings in the various data distribution environments. We performed the analysis to find the optimal global round and local epoch values in each environment, and showed that it is possible to obtain higher accuracy while consuming less training time by appropriately adjusting the values when the same number of times of trainings progresses.

최근에 다양한 분야에서 인공지능이 이용되고 있으나, 대부분의 인공지능은 파이썬 언어 및 라이브러리를 사용해서 구현하며, PC에서 동작한다. 하지만, 마이크로컨트롤러 기반의 임베디드 보드는 PC보다 성능이 낮아서 파이썬 환경을 사용하지 않는다. 본 논문에서는 라즈베리파이 피코 보드와 PC의 성능평가를 수행하였고, 성능평가 방법으로는 다양한 함수를 학습한 후의 예측에 드는 시간을 측정하였다. 실험 결과, 라즈베리파이 피코 보드의 성 능은 PC 성능의 약 1/85 정도의 성능을 나타냄을 확인하였다. 결론적으로, IoT 기반의 전력 설비의 측정 데이터 를 실시간 예측하는 딥러닝 분야를 적용하는 데 있어서 라즈베리파이 피코 보드가 적절한 임베디드 시스템임을 확인하였다.

Artificial intelligence is used in various fields, but most artificial intelligence is implemented using the Python language and library, and operates on a PC. However, microcontroller-based embedded boards have lower performance than PCs, so the Python environment is not used. In this paper, the performance evaluation of the Raspberry Pi pico board and PC was performed, and the time required for prediction after learning various functions was measured as a performance evaluation method. As a result of the experiment, it was confirmed that the performance of the Raspberry Pi pico board showed about 1/85 of the performance of the PC. In conclusion, it was confirmed that the Raspberry Pi pico board is an appropriate embedded system for applying the deep learning field that predicts measurement data of IoT-based power facilities in real time.

이 논문에서는 VR HMD 기반 비행 시뮬레이션 상황에서 전향성 착각에 돌입하였을 때의 뇌파를 연구한 다. 실험에는 남자 4명, 여자 3명, 총 7명(30세, ±4.618)이 참가했다. 참가자들은 VIVE Pro HMD를 착용한 후 6초 에 1바퀴를 회전하는 Roto Motion Platform에 앉아 1분 30초동안 동일한 속도로 회전하였다. 이 때 HMD의 컨텐 츠는 선회하는 비행체에 탑승한 비행 시뮬레이션 상황이다. 참가자들의 시선은 컨텐츠 안에서 전방의 알파 비행체 에 고정하였다. 실험은 총 4가지의 Session으로 나누어진다. Session.1 회전하고 있지 않은 상태, Session.2 등속 회전하면서 회전을 인지하는 상태, Session.3 등속 회전하면서 회전을 인지하지 못하는 상태 마지막으로 Session.4 정지 상태이다. 이때 우리는 Session.2와 Session.3의 EEG를 분석하였다. 결과는 F3, FC1, FC5, P7, O1 전극에서 의 Alpha 스펙트럼 감소와 F3, T7에서의 Gamma 스펙트럼 증가가 확인되었다. 이러한 결과는 전정기관내 섬모의 반응이 frontoparietal 지역의 Alpha 스펙트럼의 증가와 Gamma 스펙트럼의 감소에 영향을 준다는 것을 시사한다.

In this paper, we study the electroencephalogram (EEG) of users when entering an omnidirectional illusion in a virtual reality head-mounted display (HMD)-based flight simulation. In the experiment, four males and three females (30 years old ± 4.618) donned VIVE Pro HMDs and sat in a Roto motion platform that rotated once every 6 s at the same speed for 1.5 min. Participants were instructed to fix their eyes on an alpha vehicle in front of the visual content. The experiment was divided into four Session: Session.1 Not rotating, Session.2 Recognizing the rotation while rotating at constant speed, Session.3 Recognizing the rotation while rotating at constant speed, Session4 Stopped. At this time, we analyzed the EEGs of Session.2 and Session 3. The results showed a decrease in the Alpha spectrum in the F3, FC1, FC5, P7, and O1 electrodes. These results suggest that the response of cilia in the vestibular organ affects the increase in the alpha spectrum in the frontoparietal region.

본 논문에서는 타겟의 RCS Calibration의 정확도를 향상시키기 위해 Time-Gating 조건에 대한 최적화 기법을 제안하였다. Matlab 기반의 코드를 이용하여 RCS Calibration의 최적화 코드를 개발하였으며, 그 조건을 찾기 위해 S-Parameter 신호 처리 알고리즘을 제시하였다. 안테나와 Far-field 조건을 만족한 거리에 있는 타겟 을 두고 측정실험을 진행하였다. 제안하는 신호 최적화 방법의 핵심은 실험에서 측정된 시간 도메인 S-Parameter 값을 확인하여 폭과 레퍼런스 포인트를 조절하는 것이다. 그 방법의 적용 과정을 본 논문에서 서술하였으며, 시간 축에서의 S21의 신호를 확인하여 타겟의 위치를 기준으로 한 Time-Gating 최적화를 진행하였다. 결과적으로 게 이팅 최적화 코드를 적용하였을 때 최적화가 진행되지 않았을 경우와 비교하여 약 12배만큼 정의된 에러 값이 감 소함을 확인할 수 있었다.

In this paper, an optimization technique for time-gating conditions is proposed to improve the accuracy of target RCS calibration. An RCS calibration optimization code was developed using Matlab-based code, and an S-Parameter signal processing algorithm was presented to find the condition. The measurement experiment was conducted with the antenna and the target at a distance that satisfies the far-field condition. The signal optimization method is to check time domain S-parameter value measured in the experiment and adjust the width and reference point. The process of applying the method was described in this paper, and time-gating optimization was performed based on the position of the target by checking the signal of S21 on the time axis. As a result, when the gating optimization code was applied, it was confirmed that the defined error value was reduced by about 12 times compared to the case where optimization was not performed.

본 연구는 우리나라 IT산업을 중심으로 기업의 재무건전성에 따라 기업의 투자효율성에 차이가 있는지 분 석하고자 한다. 2012년부터 2020년까지 코스피시장과 코스닥시장에 상장된 IT기업을 대상으로 이들의 관계를 분석 한다. 분석 결과, 재무적 건전도와 투자효율성은 부정적인 관계를 가지고 있는 것으로 나타났다. 이를 소속시장별로 나누어 분석한 결과도 동일한 결과를 얻었다. 그러나 기업집단별로 나누어 분석한 결과에서는 비기업집단 소속 기업 만이 재무적 건전도와 투자효율성간의 관계에 부정적인 관계가 있음을 찾아낼 수 있었다. 결론적으로 이러한 결과는 본 연구에서 한국 IT산업 소속 기업들은 재무적 건전도에 따라 다른 투자의사결정을 하고 있음을 증명하였다고 볼 수 있다. 본 연구는 IT 산업을 중심으로 재무적 건전도와 기업의 투자효율성과의 관계를 검증함으로써, 실무적 관점 에서 투자자, 경영진, 정부당국 등의 관련 의사결정과정에서 기업의 재무적 건전도를 고려해야 함을 시사하며, 학술 적 관점에서 국내 상장기업들의 재무적 건전도와 기업의 투자 효율성과의 관계 문헌들에 추가적인 증거를 제시한다.

This study analyzed the relationship between financial soundness and investment efficiency of companies in the Korean IT industry from 2012 to 2020, and also analyzed whether there are differences between them by dividing them by their market and business group. As a result of the analysis, it was found that financial soundness and investment efficiency had a negative relationship. The same result was obtained as a result of dividing and analyzing this by the affiliated market. However, as a result of the analysis divided by business group, it was found that only companies belonging to non-business groups had a negative relationship between financial soundness and investment efficiency. In conclusion, these results proved in this study that companies belonging to the Korean IT industry are making different investment decisions according to their financial soundness. By verifying the relationship between financial soundness and corporate investment efficiency, this study suggests that companies' financial soundness should be considered in the decision-making process of investors, management, and government authorities from a practical point of view. Also further evidence is presented in the literature on the financial health of domestic listed companies' financial health and corporate investment efficiency.

본 연구의 목적은 중성지방/고밀도-콜레스테롤을 활용한 이상지질혈증 예측에 있어 비침습적인 변수의 유용성을 알아보고자 하였다. 2022년 1월부터 2022년 7월까지 부산H병원에 검진 목적으로 내원하여 혈청검사, 사 지근육량지수, 체질량지수, 경동맥내중막두께, 상완발목맥파전파속도검사를 시행한 성인 남녀 318명을 대상으로 정 상군과 이상지질혈증 고위험군간의 차이분석은 독립표본 t-검정을 시행하였으며 로지스틱회귀분석을 통해 승산비 를 산출하였다. 그 결과 남성은 사지근육량지수, 여성은 경동맥내중막두께가 이상지질혈증 고위험군을 예측하는 가장 강력한 예측인자로 분석되었으며 성별에 따라 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 현재 임상에서 주로 활용되 고 있는 침습적 혈청검사 대신 남성의 경우 사지근육량지수, 여성의 경우 경동맥내중막두께를 이상지질혈증을 예 측하는 비침습적 변수로 활용하길 기대한다.

The purpose of this study was to investigate the useful noninvasive test for predicting dyslipidemia using TG/HDL-C. .From January 2022 to July 2022, 318 adult men and women who visited Busan H Hospital for the purpose of examination and underwent blood test, Appendicular Skeletal Muscle Index, Body Mass Index, Carotid Intima Media Thickness and brachial ankle Pulse Wave Velocity tests were targeted. To analyze the difference between the normal group and the high-risk group for dyslipidemia, an independent sample t-test was performed, and the odds ratio was calculated through logistic regression analysis. As a result, ASMI in men and CIMT in women were analyzed as the strongest predictors of the high-risk group for dyslipidemia, and it was confirmed that there were differences according to gender. Therefore, instead of invasive blood tests, which are mainly used in clinical, it is expected to use the Appendicular Skeletal Muscle index for men and the Carotid Intima Media Thickness for women as non-invasive variables for predicting dyslipidemia.

본 연구는 치매국가책임제가 시행되기 전과 시행 후 보도된 ‘치매노인’ 관련 언론기사들이 시기별로 어떠 한 변화가 나타나는지 비교 분석하였다. 이를 위해 시행 전(2012~2016년)과 시행 후(2017~2021년)를 각각 5년씩 기간을 선정하여 빅카인즈를 활용하여 언론기사를 수집하고 분석하였다. 주요 결과는, 첫째, 치매국가책임제를 시 행하기 이전에 비해 이후 ‘치매노인’관련 언론기사 수가 증가하였으며, 둘째, 연관어에서 ‘치매노인’과 더불어 가족 을 위한 제도마련 필요성에 대한 기사가 나타나고 있으며, 셋째, 관계도에서 ‘치매노인’과 ‘치매국가책임제’, ‘보건복 지부’, ‘건강보험공단’, ‘요양보호사’, ‘간호사’가 유기적인 관계를 가지고 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 빅데 이터를 통해 ‘치매노인’과 관련된 언론기사를 분석함으로써 ‘치매노인’과 관련하여 제도 및 정책에 있어 개선방향 에 대한 기초자료를 제공했다는 데 의의가 있다.

This study compared and analyzed the changes in media articles related to 'Elderly with dementia' reported before and after the implementation of the National Responsibility System for Dementia by period. For this, a five-year period was selected before implementation (2012-2016) and after implementation (2017-2021), and media articles were collected and analyzed using BIGKinds. The main result was that there was a difference in keyword trends, related words, and relation diagram for media articles related to 'Elderly with dementia' before and after the implementation of the National Responsibility System for Dementia. The results of this study are significant in that they provided basic data on the direction of improvement in systems and policies related to 'Elderly with dementia' through big data.

본 연구는 2016∼2018 국민건강영양조사 기준 만 20세 이상 13,280명을 대상으로 하였다. 그리고 알레르 기 상태에 따라 비알레르기 질환군(NADG)과 알레르기 질환군(ADG)의 두 그룹으로 분류하였다. 인구통계학적으 로는 ADG(p<0.001)에서 연령이 더 낮았으나 여성(p<0.001), 도시(p<0.05) 및 아파트 거주(p<0.01), 미혼상태 (p<0.001), 교육(p<0.001), 가계소득(p<0.05)에서는 NADG 보다 더 높았다. 월간음주율(p<0.05), 정신적 스트레스 (p<0.001), 걷기(p<0.01)와 같은 건강관련 요인은 ADG에서 더 높았다. 과일 섭취량은 두 그룹 간에 유의한 차이 가 없었으나 채소 섭취량은 ADG에서 NADG보다 더 낮았다(p<0.001). 또한 채소 섭취량을 10g 늘릴 때 알레르 기 유병률의 교차비는 0.994 감소하였다(p<0.01). 본 연구 결과는 성인 알레르기의 영양관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

This study aimed to determine the relationship between allergies and fruit and vegetable intake. This study included 13,280 participants aged ≥ 20 years from the 7th KNHANES. Participants were classified into two groups(non-allergic disease group (NADG) and allergic disease group (ADG)). Demographically, ages were lower in the ADG(p<0.001), but the proportions of women(p<0.001), urban (p<0.05) and apartment living(p<0.01), unmarried status(p<0.001), education(p<0.001), and household income(p<0.05) were higher than those in the NADG. Health-related factors, such as monthly drinking rate(p<0.05), mental stress(p<0.001), and walking(p<0.01) were higher in the ADG. Conversely, BMI(p<0.01) and waist circumference(p<0.001) were higher in the NADG. Vegetable intake in the ADG was lower than that of NADG(p<0.001). When vegetable intake was increased by 10 g, the odds ratio for the prevalence of allergies was reduced by 0.994(p<0.01).

본 연구는 2021년 3월부터 2021년 12월까지 B시에 소재한 53개 초등학교 4학년 전체를 대상으로 구강보 건교육 및 칫솔질 교육 전 후를 비교하여 교육의 효과성에 대해 파악하고, 이를 바탕으로 학령기 아동들을 대상으 로 하는 지속적인 구강보건교육을 위한 도구와 프로그램 개발을 위하여 시행하였으며, 초등학생 구강보건교육 프 로그램의 운영 후 설문조사 실시 후 SPSS를 이용하여 통계분석하였다. 연구결과 구강보건교육 후 학생들의 구강 보건 지식과 행동변화가 나타났으며, 특히 구강보조용품의 사용율이 증가하였다. 향후 구강보건교육시 구강보조용 품의 사용에 관한 내용이 확대되어야 할 것이며, 구강건강증진을 위한 올바른 습관 형성을 도모하기 위해서 구강 보건교육사업의 점진적 확대와 실제 학생들이 참여해볼 수 있는 참여형 구강보건교육프로그램 개발을 위한 연구 도 필요할 것으로 사료된다.

From March 2021 to December 2021, this study compared oral health education and brushing education for all 4th graders in 53 elementary schools in B city to develop tools and programs for continuous oral health education for school-age children. As a result of the study, students’ oral health knowledge and behavior changed after oral health education, and in particular, the use rate of oral supplements increased. In the future, the use of oral supplements in oral health education shoul be expanded, and research is also needed to gradually expand oral health education projects and develop participatory oral health education programs for actual student to participate in.

본 연구는 방문간호사와 만성질환을 가진 방문간호 대상자 간의 전형적인 대화의 구조와 대화원형을 파 악하기 위한 것이다. 자료수집은 일개 보건소 방문간호 대상자 중 독거 중고령자와 간호사를 참여자로 하였으며 수집된 자료를 대화분석 방법론에 따라 분석하였다. 그 결과 독거 중고령자와 간호사간의 대화는 도입, 전개, 마무 리 단계로 구성되었다. 도입단계는 기본적인 인사와 안부 나눔 등으로 전개되었고 전개과정에서는 간호사정과 간 호중재가 중심적으로 일어나며, 간호사 발화의 대화 연속체는 6가지 유형, 대상자 발화 주도의 대화연속체는 4개 의 유형으로 분류되었다. 간호사와 독거 중고령자 간의 대화의 특징은 포괄적 질문에서 구체적 질문으로 진행되 고, 대화의 전개과정은 간호사정과 간호중재가 반복적으로 나타났으며, 간호사의 권위적이거나 비난적 대화는 의 사소통의 장애가 됨을 확인하였다. 본 연구는 간호사와 대상자 간의 의사소통의 내용과 대화유형을 확인함으로써 챗봇 개발이나 효과적인 의사소통 전략 개발에 기초가 될 것이다.

The purpose of this study is to identify the structure and archetype of typical conversations between visiting nurses and visiting nursing patients. For data collection, middle-aged and elderly people living alone and nurses among the subjects of visiting nursing at a public health center were the participants. After seeking consent for the study, the conversations were recorded, transcribed, and analyzed according to the conversation analysis methodology. As a result, the conversation between middle-aged and older adults living alone and nurses consisted of introduction, development, and final stages. It was confirmed that the characteristics of conversation progressed from comprehensive questions to specific questions, and nursing assessment and nursing intervention appeared repeatedly, and nurses' authoritative or accusatory conversations became communication obstacles. This study will be the basis for developing effective communication strategies by confirming the contents and types of communication between nurses and subjects.

본 연구는 초급 한국어 학습자 오류 주석 말뭉치에 나타나는 집단 간 오류 유형별 빈도 차이를 통계적으 로 검증하고 집단에 따른 특정 오류를 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 중국 국적의 모국어 중국어 2급 학 습자와 미국 국적의 모국어 영어 2급 학습자의 문어 말뭉치 자료를 연구의 대상으로 삼았다. 두 집단의 오류 유형 별 빈도 차이에 대한 통계적 검증 결과 ‘누락’, ‘첨가’, ‘담화’ 유형에서 유의미한 차이가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 차이가 나타난 세 가지 오류 유형을 세부적으로 살펴 집단별 오류 발생 품사를 제시하면서 집단 간의 차 이와 특성을 제시하였다. 본 연구가 제시한 연구 결과를 기초 자료로 삼아 중국어권, 영어권 학습자의 한국어 습 득 단계 및 단계별 특징에 대한 연구와 검증이 이루어진다면 해당 집단 학습자의 오류를 줄일 수 있는 효율적인 교수법 개발 등으로 나아갈 수 있다.

This study aims at verifying differences in frequency of error types statistically represented in error annotated corpus from basic level Korean language learners and analyzing specific error types between two groups. Prior to analyze, the groups have been selected as the subjects of this study; basic level learners of Chinese native speakers whose nationality is Chinese and English native speakers whose nationality is the United States. According to the result, there was a significant difference in error types of ‘omission’, ‘add’ and ‘discourse’. Following that, based on the parts of speech(POS) of those error types, the differences and characteristics between two groups have been found. If research and verification on Korean language acquisition are conducted based on the research results, it can move on to developing efficient teaching methods that can reduce errors in Chinese and English-speaking group learners.

전 세계적으로 CO2 다 배출산업에 대해 CO2 저감을 위한 CCUS(Carbon Capture Utilization and Storage) 기술개발 필요성이 제기되고 있으며 지리적 제약 조건이 없는 광물탄산화 기술이 주목받고 있다. 향후 광물탄산화 기술 고도화 및 확산을 위해 기술개발 전략 수립이 필요하며, 이를 위해 본 논문에서는 CO2 다 배출산업에 한정하 여 광물탄산화 기술예측을 통해 기술개발 속도와 완전 확산 시점을 예측하였다. 기술예측을 위해 기존 정성적인 기 술예측 방법론과 달리 각 산업의 광물탄산화 특허 출원 수를 확산모형인 Bass Diffusion Model, Logistic Model, Gompertz Model에 적용하여 정량적인 기술예측을 수행하였으며, 각 모형의 MAPE 값을 계산하여 예측에 적합한 모형을 선정하였다. 연구결과 시멘트 산업과 철강 산업은 Bass Diffusion Model이 적합했으며 완전확산은 각각 2033년, 2032년으로 나타남에 따라 현재는 기술이 성숙기에 접어든 것으로 보인다. 발전 산업은 Gompertz Model 이 예측에 적합했으며 완전 확산은 2057년으로 도출됨에 따라 현재 기술개발 활동성이 높은 것으로 예측할 수 있었다.

A necessity for technical development of CCUS(Carbon Capture Utilization and Storage) is raised throughout the world to reduce high CO2 emissions, and mineral carbonation draws attention because it has no geographical constraint. A development strategy is needed for its advancement and diffusion. So this study forecast its development speed and moment of complete diffusion, and it was confined to high emission industries. Unlike existing qualitative methods, this study did a quantitative one by applying each industry’s mineral carbonation patents’ number to diffusion models, which are Bass Diffusion Model(BDM), Logistic Model, and Gompertz Model(GM), and selected proper models by calculating MAPE values. As a result, BDM is suitable for cement and steel industries, and the complete diffusion is to be on 2033 and 2032. It tells that technologies are matured enough at this point. GM is suitable for power generation, and the complete diffusion is to be on 2057, so it’s able to see present high technical development activity.

본 연구는 다양한 향의 선호에 미치는 영향을 파악하기 위한 연구로서 뷰티조향전공 성인75명을 대상으 로 향의 감성평가를 실시하였다. 연구의 방법은 의미분별법(SD) 기반의 7점 척도로 구성된 후각감성평가를 실시 함으로써 향의 감성역량을 파악하고자 하였으며 38개 향의 흡입 후 주관적 평가를 동반한다. 이에 수집된 자료는 SPSS 19.0 프로그램을 이용하여 기술통계, T-test, ANOVA, Multiple regression으로 분석하였으며 연구의 결 과, 성별, 심미성요인, 자연성요인, 낭만성요인이 향 선호에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 본 연구의 결과 를 바탕으로 향후 향 선호를 기반으로 한 화장품 및 제품 개발과 향료소재 개발을 위한 기초자료로의 활용을 기 대할 수 있음에 연구의 의의가 있다.

This study was conducted on 75 adults majoring in beauty scent as a study to understand the effect on the preference of various scents. The method of the study was to identify the emotional competency of the scent by conducting an olfactory sensitivity evaluation consisting of a 7-point scale based on semantic discrimination (SD), and is accompanied by subjective evaluation after inhalation of 38 scents. The data collected were analyzed by descriptive statistics, T-test, ANOVA, and Multiple regression using the SPSS 19.0 program, and the results of the study showed that gender, aesthetic factors, natural factors, and romantic factors affect flavor preferences. Therefore, based on the results of this study, the study is significant in that it can be expected to be used as basic data for the development of cosmetics and products based on fragrance preferences and the development of flavor materials in the future.

본 연구는 중소기업에서의 조직공정성, 혁신행동, 고객지향성 간 관계를 규명하여 중소기업의 기업 성과 를 높이기 위한 효과적인 인적 관리와 조직 운영 방안을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 국내 중소기 업 근무자들을 대상으로 수집한 318부의 설문지를 이용하여 구조방정식 모형으로 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 중소기업 구성원이 지각하는 조직공정성은 혁신행동에 영향을 미치지 않으며, 이러한 결과는 조직공정성의 인식이 사회의 공정성 인식과 결부되어 조직과 구성원의 형태에 따라 다양하게 나타나기 때문임을 확인하였다. 또 한 조직공정성의 하위요인인 상호작용공정성만 고객지향성에 긍정적 영향을 미치며, 조직공정성은 조직몰입과 지 식공유행동에 긍정적 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 마지막으로 조직공정성은 혁신행동과 고객지향성에 지식 공유행동과 조직몰입을 매개로 긍정적 영향을 미치고 있음을 검증하였다.

The purpose of this study was to identify the relationship among organizational justice, innovation behavior, and customer orientation in SMEs to derive effective human management and organizational management measures to enhance SMEs' corporate performance. To this end, 318 questionnaires collected from domestic SMEs have been analyzed using structural equation modeling. The results of the study are as follows. Organizational fairness perceived by SME members did not affect innovation behavior, and this result was that the perception of organizational justice was associated with society's perception of fairness and appeared in various forms of organization and members. In addition, only interactional justice, a sub-factor of organizational justice, had a positive effect on customer commitment, and organizational justice had a positive effect on organizational commitment and knowledge sharing. Finally, organizational justice has a positive effect on innovative behavior and customer orientation through knowledge sharing and organizational commitment.

현대에서 저승을 활용한 많은 콘텐츠의 사례들이 나타나고 있다. 그 중에서 명부에서 행해지는 심판의 이미지와 시왕을 많이 활용하고 있는 것을 볼 수 있으며 그 이유는 사람들의 공감대를 형성하기 좋은 신화적 요 소로 볼 수 있다. 시왕들이 있는 명부에서는 인과응보설을 바탕으로 선행과 악행을 판단하는 기준을 제시하여 악 한 사람은 죄를 받고 선한 사람들은 복을 받는 심판의 공간으로 되어 있다. 이러한 특징은 시왕과 명부를 활용하 는 한국과 일본의 문화콘텐츠 사례에 많은 영향을 주고 있다. 이에 한국의 <신과함께>와 일본의 <호오즈키의 냉 철>을 통해 양국의 지옥의 구조와 이미지를 비교하여 살펴보고 문헌의 수용 및 변용 양상 그리고 그 상징성과 의 미를 분석하여 앞으로의 저승관을 활용한 콘텐츠에 대한 활용 방향 제시를 살펴보고자 한다.

Nowadays, there are many cases where content is created using about the afterlife. Among them, the image of judgment carried out in Hades and the Ten Kings of the underworld are often used as mythological elements that people can easily empathize with. Hades, with Ten Kings, is depicted as a space of judgment where evil people are punished, and good people are blessed by indicating the standards for judging good and bad deeds based on retributive justice. These characteristics enormously influence Korean and Japanese cultural content that uses Ten Kings and Hades. This study compared the structures and images of hell in both countries appeared in <Along with the Gods> in Korea and <Hozuki's Coolheadedness> in Japan and analyzed the reception and transfiguration of hell in literature and its symbolism and meaning to suggest the direction for using the view of the afterlife in content in the future.