Earticle

본 연구는 한국어 대화 맥락에서 부정이나 조롱의 의미를 내포하는 비꼼 문장을 탐지하는 것을 목표로 한다. 문맥과 응답 간의 감성 변화와 강조 부사의 편향적 출현을 핵심 언어적 특성으로 정의하고 KoCoSa 데이터셋 분석을 통해 이를 실증한다. 이를 기반으로 KoELECTRA에 3차원 감성 피처 벡터와 강조 부사 특수 토큰 마킹을 결합한 SKoELECTRA를 제안한다. 7개의 비교 실험 결과 감성 피처만을 단독 적용한 모델이 Balanced Accuracy 76.5%를 기록하며 파라미터 수 약 3배 규모의 기준선 모델 KLUE-RoBERTa-large(74.9%)를 상회하는 최고 성능을 달성하였다. 이는 경량 모델에도메인 특화 피처를 주입하는 것만으로 대형 모델을 능가할 수 있음을 보여주며 모델 복잡도보다 핵심 피처의 정교한 설계가 더 중요한 요인임을 시사한다. 나아가 어텐션 가중치 시각화와 반사실 마스킹 실험을 결합한 XAI 분석을 통해 모델이 강조 부사에 과의존하는 단축학습 경향이 있음을 시사하는 정량적 근거를 제시하고 이를 모델의 구조적 한계로 논의한다.

This study aims to detect sarcasm that implicitly conveys negativity or mockery within Korean dialogue contexts. Sentiment shift between context and response, along with the biased occurrence of emphatic adverbs, are defined as key linguistic features and empirically validated through analysis of the KoCoSa dataset. Based on these features, SKoELECTRA is proposed by incorporating a three-dimensional sentiment feature vector and emphatic adverb special token marking into KoELECTRA. Through seven comparative experiments, the model applying solely the sentiment feature achieves a Balanced Accuracy of 76.5%, outperforming the baseline model KLUE-RoBERTa-large (74.9%), which has approximately three times more parameters. This result demonstrates that injecting domain-specific linguistic features into a lightweight model can surpass a larger model, suggesting that precise feature design is a more critical factor than model complexity. Furthermore, XAI analysis combining attention weight visualization and counterfactual masking experiments provides quantitative evidence suggesting a shortcut learning tendency arising from the model's over-reliance on emphatic adverbs, and discusses this as a structural limitation of the proposed approach.

본 연구는 외국인 유학생의 주요 관심사를 데이터 기반으로 분석하고, 맞춤형 지원 전략 설계를 위한 기초 자료를 제공하는 데 목적이 있다. 학령인구 감소와 대학 경쟁 심화 속에서 외국인 유학생 유치가 핵심 과제로 부상하고 있으나, 유학생들의 실제 요구를 반영한 체계적 지원 정책은 여전히 미흡하다. 이에 본 연구는 네이버 블로그, 네이버 카페, Reddit 등 온라인 플랫폼에서 유학생 관련 게시글과 키워드를 수집하고, 키워드를 노드로 하는 네트워크를 구축하여 그래프 모델링 기법을 적용하였다. 분석 결과, 금융분야가 전체의 15.6%로 가장 높은 비중을 차지하였으며, 기숙사가 검색 빈도 72회로 최상위 키워드로 도출되었다. 군집계수 0.847은 유학생들의 정보 탐색이 특정 주제 영역 내에서 집중적으로 이루어짐을 보여준다. 네트워크 중심성 분석 결과, 유학생의 관심사는 학업·재정, 비자 및 체류 자격, 주거, 취업, 언어 학습, 생활·문화, 생활 인프라의 7개 영역으로 군집화되었으며, 기숙사, 비자, 학업, 아르바이트 관련 키워드가 핵심 심사로 도출되었다. 본 연구는 기존 설문조사 방식 대비그래프 모델링을 통해 유학생 관심사의 구조적 연관성을 정량적으로 파악하는 데 효과적임을 제시하며, 유학생 지원 정책 수립을 위한 데이터 기반 의사결정의 근거를 제공한다.

This study aims to analyze the major interests of international students using datadriven methods and to provide foundational evidence for designing personalized support strategies. Amid the decline in the college-age population and intensifying university competition, attracting international students has become a key task. However, systematic support policies that adequately reflect the actual needs of international students remain insufficient. Accordingly, this study collected international student-related posts and keywords from online platforms and constructed a keyword network applying graph modeling techniques. The analysis revealed that the Finance category accounted for the highest proportion (15.6%) of all categories, and 'Dormitory' emerged as the top keyword with a search frequency of 72. A clustering coefficient of 0.847 indicates that international students' information-seeking behavior is highly concentrated within specific topic areas. Using network centrality metrics, the analysis revealed that students' interests are clustered into seven domains. Compared to conventional survey-based approaches, graph modeling more effectively captures the structural relationships among students' interests. This study provides a data-driven basis for the development of international student support policies.

본 연구는 중국 공공병원에서 온라인 상담서비스에 참여하는 의료전문인력의 온라인 상담시스템 수용에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 지각된 강압적 압력의 조절효과를 검증하였다. 통합기술수용이론(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT) 모형을 기반으로 의사, 간호사, 약사 등 의료전문인력 306명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 회귀분석과 조절효과 분석을 수행하였다. 연구 결과, 성과기대, 노력기대, 사회적 영향 및 촉진조건은 이용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 이용의도는 실제 이용행동에 유의한 영향을 미쳤다. 또한 지각된 강압적 압력은 성과기대와 이용의도 간 관계를 강화하고, 노력기대와 이용의도 간 관계를 약화시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 디지털 헬스케어 수용 과정에서 조직적 압력의 역할을 규명하고, 지속 가능한 온라인 상담시스템 확산을 위한 실무적 시사점을 제시한다.

Online consultation systems have been widely promoted in China’s public hospitals, where adoption is often shaped by organizational expectations rather than purely voluntary choice. Based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model, this study examines healthcare professionals’ adoption of online consultation systems and tests the moderating role of perceived coercive pressure. Data from 306 healthcare professionals involved in online consultation services were analyzed using regression and moderation analyses. The results show that performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating conditions positively affect behavioral intention, which further predicts actual use. Perceived coercive pressure strengthens the effect of performance expectancy on behavioral intention but weakens the effect of effort expectancy. These findings extend UTAUT by identifying perceived coercive pressure as a boundary condition in semi-mandatory healthcare settings. They also suggest that hospitals should promote sustainable digital healthcare adoption through training, workflow integration, and organizational support rather than excessive administrative pressure.

본 연구는 호텔 예약 웹사이트를 중심으로 웹 디자인 및 UX/UI 요소를 고찰하고, 이를 실제 사례에 적용하여 사용자 경험 향상을 위한 설계 방향을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 웹 디자인의 개념과 특성, UX/UI 이론, 서비스 품질과 지각된 품질에 관한 선행 연구를 체계적으로 정리하고, 도출된 핵심 요인을 분석 기준으로 재구성하였다. 이후 국내외 주요 호텔 예약 웹사이트를 대상으로 시각적 디자인, 정보 구조, 예약 과정, 신뢰 요소 등을 중심으로 비교 분석을 수행하였다. 그 결과, 예약 절차의 간결성, 직관적인 내비게이션 구조, 일관된 시각적 디자인, 후기 및 정책 정보의 명확한 제시 등이 사용자 경험 향상과 서비스 신뢰 형성에 중요한 설계 요소로 작용함을 고찰하였다. 특히 메인 페이지와 예약 페이지 간의 디자인 통일성과 사용자 흐름을 고려한 UX/UI 설계는 재이용을 유도하는 핵심 전략으로 도출되었다. 이를 통해 본 연구는 사례 분석에 기반한 호텔 예약 웹사이트 UX/UI 설계 기준과 실무적 개선 방향을 제안하였다.

This study examines web design and UX/UI elements of hotel reservation websites and proposes design directions to enhance user experience through case-based analysis. To achieve this objective, prior research on web design, UX/UI theory, service quality, and perceived quality was reviewed, and key factors were reorganized into an analytical framework. Based on this framework, major domestic and international hotel reservation websites were comparatively analyzed in terms of visual design, information architecture, reservation process, and trust-related elements. The findings suggest that streamlined reservation procedures, intuitive navigation, consistent visual design, and clear presentation of reviews and policies are important considerations for improving user experience and fostering service trust. In particular, visual consistency between the main and reservation pages, along with UX/UI design reflecting user flow, was identified as a key strategy for encouraging reuse intention. This study presents practical UX/UI design guidelines for hotel reservation websites grounded in case-based analysis.

최근 해루질을 포함한 해안 수산물 채취 활동은 관광 및 레저 활동으로 확대되고 있으나, 조석 변화와 연약지반 등으로 인해 다양한 안전사고 위험이 존재한다. 또한 어촌 지역의 고령화로 인해 작업자의 이동 부담과 안전성 향상을 위한 지원 서비스의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구는 해안 수산물 채취 작업 지원 모빌리티를 기반으로 한 서비스 시나리오 및 서비스 운영 모델을 개발하는 것을 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 작업 환경 분석, 이해관계자 분석, 사용자 여정 분석 및 서비스 접점 분석을 수행하여 서비스 운영 요구사항을 도출하였다. 이를 기반으로 고령 어업인, 관광객, 어촌체험마을 운영자를 대상으로 한 서비스 시나리오를 개발하고, 서비스 거버넌스 모델, 렌탈 서비스 운영 모델, 안전관리 서비스 운영 모델 및 통합 플랫폼 운영 모델을 제안하였다. 제안된 서비스는 자동 추종형 작업 지원 모빌리티, 스마트워치, RTK-GPS 기반 위치정보 서비스 및 조석정보 시스템을 연계하여 이동지원과 안전관리를 통합적으로 제공하도록 설계되었다. 또한 전문가 평가 결과 유용성, 안전성, 운영 적합성 및 확장성 측면에서 높은 평가를 받아 서비스 모델의 개념적 타당성을 확인하였다. 본 연구는 해안 작업 지원 모빌리티 연구를 제품 중심에서 서비스 중심 연구로 확장하였다는 점에서 의의를 가지며, 향후 스마트 어촌 구축 및 해양 안전 정보서비스 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Coastal harvesting activities, including recreational shellfish gathering, have recently expanded beyond traditional fishing practices to include tourism and leisure activities. However, these activities involve various safety risks due to environmental factors such as tidal changes and unstable coastal terrain. In addition, the aging population in fishing communities has increased the need for services that can reduce workers’ physical burden and improve safety. Therefore, this study aimed to develop service scenarios and an operational model for a mobility service supporting coastal harvesting activities. To achieve this objective, service operation requirements were identified through an analysis of the work environment, stakeholder analysis, user journey analysis, and service touchpoint analysis. Based on the identified requirements, service scenarios were developed for elderly fishers, tourists, and fishing village operators. In addition, a service governance model, rental service model, safety management model, and integrated platform operation model were proposed. The proposed service integrates an autonomous follower-type work support mobility platform, smartwatches, RTK-GPS-based location services, and tidal information systems to provide both mobility assistance and safety management. Expert evaluation results indicated high levels of usefulness, safety, operational suitability, and scalability, demonstrating the preliminary validity of the proposed service model. This study contributes to extending coastal worksupport mobility research from a product-oriented perspective to a service-oriented perspective. Furthermore, the proposed platform model integrating location-based services and smart mobility technologies is expected to provide a foundation for future smart fishing village initiatives and marine safety information services.

전통적 Purdue Enterprise Reference Architecture(PERA, Purdue Model 1.0)은 IT와 OT 환경의 명확한 분리를 전제로 다층 네트워크 분할(Defense in Depth)을 제공하여 ICS/OT 사이버보안의 사실상 표준 모델로 사용되었다. 그러나 클라우드, 사물인터넷(IoT/IIoT/XIoT), 원격접근, AI 자율공격의 등장은 IT-OT 경계를 사실상 무력화하였으며, 특히 의료기관 병원 환경은 IoMT 이동성, 유선/무선 혼용, 클라우드 PACS, 환자 안전 최우선 가용성 등 고유한 특성으로 인해 기존 모델의 한계가 극명하게 드러났다. 본 연구는 이런 문제점을 해결하기 위하여, PERA+ 및 최근 산업·학계 동향을 종합하여 Purdue Model 2.0 보안 아키텍처를 제안한다. 기존의 기술·정책·표준정합성 검증을 보완하는 도메인 특화 온톨로지·지식그래프 기반의 의미적 정합성 검증과 의료기관 도메인 특화 컨설팅 검증을 새롭게 추가하였다. 6단계 파이프라인을 적용하여 의료기관의 사이버보안 의사결정을 설명가능한 형태로 자동화하는 절차를 구성하고, 5가지 검증차원(실증·정책자동화·프레임워크 정합성·온톨로지 의미 정합성·의료 도메인 컨설팅)에서 Purdue Model 2.0의 의료 분야 적용 타당성과 현실 적합성을 분석하였다.

The traditional Purdue Enterprise Reference Architecture (PERA, Purdue Model 1.0) served as the de facto standard model for ICS/OT cybersecurity by providing multi-layered network segmentation (defense in depth) based on the premise of a clear separation between IT and OT environments. However, the emergence of cloud computing, Internet of Things(IoT/IIoT/XIoT), remote access, and AI-driven autonomous attacks has effectively rendered the IT/OT boundary obsolete. In particular, the limitations of the existing model have become starkly apparent in the hospital environment of healthcare institutions due to their unique characteristics, such as IoMT mobility, mixed wired/wireless networks, cloud-based PACS, and the paramount importance of patient safety and system availability. To address these issues, this study proposes the Purdue Model 2.0 security architecture by synthesizing PERA+ and recent industry and academic trends. It newly incorporates domain-specific ontology and knowledge graph-based semantic consistency verification to complement existing technology, policy, and standards-conformance verification, along with domain-specific consulting verification tailored to healthcare institutions. By applying a six-step pipeline, we constructed a procedure to automate cybersecurity decisionmaking for healthcare institutions in an explainable form and analyzed the applicability and real-world suitability of Purdue Model 2.0 in the healthcare domain across five verification dimensions: empirical validation, policy automation, framework consistency, ontological semantic consistency, and healthcare domain consulting.

의료 사물인터넷(IoMT)환경의 확산과 함께 네트워크 패킷 조작 및 생체 데이터 위·변조를 통한 사이버 위협이 증가하고 있다. 기존 IoMT 침입탐지 연구는 주로 네트워크 feature에 의존하였으며, 설명 가능한 AI 기법인 SHAP을 적용한 연구도 결과의 통계적 타당성 검증 없이 특징(feature) 중요도를 해석하는 방법론적 한계가 존재하였다. 본 연구는 WUSTL-EHMS-2020 데이터셋을 기반으로 XGBoost, Random Forest, KNN 모델을 적용한 멀티클래스 침입탐지 체계를 구축하고, Ablation Study, 통계적 분포 검증, SHAP·LIME XAI 분석으로 구성된 3중 검증 체계를 제안하였다. 실험 결과, XGBoost가 F1-score 0.9548로 최고 성능을 달성하였다. Ablation Study를 통해 생체 feature 통합 시 Spoofing 탐지 F1이 0.7962에서 0.8848로 향상됨을 확인하였으며, 이는 선행연구에서 보고된 AUC 25% 향상의 실질적 기여자가 Spoofing 클래스에서의 생체 feature 시너지임을 멀티클래스 분석으로 정량화한 것이다. 또한 SHAP 분석에서 Spoofing 탐지에 체온이 상위 기여 feature로 나타났으나, t-검정 및 LIME 분석과 의 불일치는 이것이 실제 판별력이 아닌 교란변수 효과임을 시사하였다. 본 연구에서 제안하는 3중 검증체계는 XAI 결과의 신뢰성을 보장하는 방법론적 안전망으로서 IoMT 환경에서 설명 가능하고 검증 가능한 AI 기반 침입탐지 모니터링 체계 구축을 위한 실용적 기반이 될 수 있다.

As the Internet of Medical Things environment continues to expand, cyber threats involving network packet manipulation and biomedical data falsification are increasingly emerging. Existing IoMT intrusion detection studies have primarily relied on network features, and even studies applying explainable AI techniques such as SHAP have faced methodological limitations in interpreting feature importance without statistical validation of the results. This study constructs a multiclass intrusion detection system applying XGBoost, Random Forest, and KNN models based on the WUSTL-EHMS-2020 dataset, and proposes a three-tier validation framework comprising Ablation Study, statistical distribution verification, and dual SHAP·LIME XAI analysis. Experimental results demonstrate that XGBoost achieves the highest performance with an F1- score of 0.9548. Ablation Study confirms that integrating biomedical features improves Spoofing detection F1 from 0.7962 to 0.8848, quantifying that the actual contributor to the 25% AUC improvement reported in prior research is biomedical feature synergy in the Spoofing class through multiclass analysis. Furthermore, although SHAP analysis identifies body temperature as a top contributing feature for Spoofing detection, inconsistencies with t-test results and LIME analysis suggest this reflects a confounding variable effect rather than actual discriminative power. The proposed three-tier validation framework serves as a methodological safeguard ensuring XAI reliability, and provides a practical foundation for building explainable and verifiable AIbased intrusion detection monitoring systems in IoMT environments.

본 연구는 한국에 거주하는 러시아어권 인플루언서가 생성한 소셜미디어 콘텐츠가 러시아 이용자의 한국에 대한 태도와 방문의도에 미치는 영향을 분석하고, 한국에 대한 태도의 매개효과를 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 러시아인 소셜미디어 이용자 235명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 위계적 다중회귀분석과 3단계 매개회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 인플루언서의 전문성, 매력성, 신뢰성과 콘텐츠의 정보성, 신뢰성은 한국에 대한 태도와 방문의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 상호작용성과 오락성은 직접적인 영향이 확인되지 않았다. 특히 인플루언서의 매력성, 신뢰성 및 콘텐츠의 정보성이 주요 영향 요인으로 확인되었다. 또한 한국에 대한 태도는 방문의도에 유의한 영향을 미쳤으며, 콘텐츠의 정보성, 신뢰성, 인플루언서의 전문성, 매력성, 신뢰성과 방문의도 간의 관계에서 부분 매개효과를 보였다. 오락성은 완전 매개효과를 나타냈으며,상호작용성에서는 매개효과가 확인되지 않았다. 본 연구는 러시아어권 인플루언서와 콘텐츠 특성이 한국에 대한 태도와 방문의도 형성에 미치는 영향을 실증적으로 규명하였으며, 외국인을 대상으로 한 국가이미지 및 관광 홍보 전략 수립에 시사점을 제공한다.

This study examined the effects of social media content created by Russian-speaking influencers residing in Korea on Russian audiences’ attitude toward Korea and visit intention. It also investigated the mediating role of attitude toward Korea. Data were collected through an online survey of 235 Russian social media users and analyzed using hierarchical multiple regression and mediation analyses. The results showed that influencer expertise, attractiveness, and trustworthiness, as well as content informativeness and credibility, had significant positive effects on attitude toward Korea and visit intention. In contrast, content interactivity and entertainment did not have significant direct effects. Attitude toward Korea was found to positively influence visit intention and to mediate the relationships between most independent variables and visit intention. Partial mediation effects were identified for informativeness, credibility, expertise, attractiveness and trustworthiness, whereas entertainment showed a full mediation effect. The study provides implications for destination marketing and country image promotion targeting international audiences.