Earticle

Electrocardiograms (ECGs) reflect various cardiac conditions, diseases, and individual characteristics. However, the development of automated ECG signal analysis programs remains challenging due to the presence of diverse types of noise. Consequently, there has been a growing interest in applying deep neural network (DNN) technologies to automate ECG analysis. Existing automated ECG analysis techniques primarily focus on detecting the peak points of P, QRS, and T waves. However, in practical ECG analysis, distinguishing the start and end points of these waveforms (P, QRS, T) is more critical. Such tasks often require additional neural networks, underscoring the need to develop techniques that can reduce the cost and time associated with network development. This study evaluates the ability of neural networks to identify the boundaries of P, QRS, and T waves using the Recognition Score as a performance metric. Six neural networks, each with two hidden layers (h2), were developed and trained over 2000 Epochs to distinguish waveform regions. However, the impact of increasing the number of hidden layers or adjusting the number of training Epochs on recognition performance has not been clearly identified. To address this, the number of hidden layers was increased to four (h4) and eight (h8), and training Epochs were set to 400 and 600 to compare recognition accuracy. For P and T waves, the training data demonstrated improved performance at 600 Epochs compared to 400 Epochs. However, the test data revealed a decrease in recognition accuracy by 13.3% and 1.1%, respectively. Additionally, networks with two hidden layers outperformed those with four and eight hidden layers. Specifically, the recognition performance for P, QRS, and T wave regions was 2.6, 1.2, and 1.4 times higher, respectively, in networks with two hidden layers compared to those with eight hidden layers. The results indicate that neural networks designed to distinguish the regions of P, QRS, and T waves can be effectively trained with a simple structure and fewer training Epochs. This finding suggests that even with the use of multiple neural networks, the development cost and time required for ECG analysis do not increase significantly.

With the advancement of autonomous navigation technology in maritime domain, there is an active research on swarming Unmanned Surface Vehicles (USVs) that can fulfill missions with low cost and high efficiency. In this study, we propose a formation control algorithm that maintains a certain shape when multiple unmanned surface vehicles operate in a swarm. In the case of swarming, individual USVs need to be able to accurately follow the target state and avoid collisions with obstacles or other vessels in the swarm. In order to generate guidance commands for swarm formation control, the potential field method has been a major focus of swarm control research, but the method using the potential field only uses the position information of obstacles or other ships, so it cannot effectively respond to moving targets and obstacles. In situations such as the formation change of a swarm of ships, the formation control is performed in a dense environment, so the position and velocity information of the target and nearby obstacles must be considered to effectively change the formation. In order to overcome these limitations, this paper applies a method that considers relative velocity to the potential field-based guidance law to improve target following and collision avoidance performance. Considering the relative velocity of the moving target, the potential field for nearby obstacles is newly defined by utilizing the concept of Velocity Obstacle (VO), and the effectiveness and efficiency of the proposed method is verified through swarm control simulation, and swarm control experiments using a small scaled unmanned surface vehicle platform.

최근 기업의 지속가능경영 역량으로 대변되는 기업 ESG 성과(environmental, social, and corporate governance)가 투자의사 결정에 주요 요인 중 하나로 부각되고 있다. 전통적 ESG 성과 평가 프로세스는 평가기관마다의 고유 기준에 따라 질적 정성적 방식으로 수행되어 그 평가 소요 시간 및 비용이 큰 데 비해 투자의사 결정 시 신뢰성과 예측 가능성 및 적시성에 제약이 존재한다. 이에 본 연구에서는 정량화되고 공개된 기업 재무 정보를 활용하여 머신러닝을 통한 자동화된 기업 ESG 평가 예측을 시도하였다. 심층신경망 기법을 활용해 2019년부터 2021년까지 3년간 한국ESG기준원에서 제공한 1,780건의 ESG 평가에 대하여 총 12종(21,360건)의 시장 공개 재무 정보를 기반으로 예측 모형을 구축한 결과, 제안된 심층신경망 모형은 약 86%의 분류성능을 보여 여타 비교모형 대비 크게 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구는 정량적이고 공개된 과거 기업 재무 정보만으로도 자동화된 프로세스를 통해 비교적 정확한 미래 ESG 평가 예측을 달성할 수 있었다는 점에 의의가 크다. 특히 기업 ESG 관련 정보 접근이 상대적으로 불리한 일반 투자자들의 입장에서 볼 때 낮은 비용과 적은 시간 투자로도 기업 ESG 성과 평가에 대한 예측 가능성과 적시성을 향상 시킬 수 있다는 점에 실용적 함의가 있다. 또한 본 연구는 향후 추가적인 국내외 데이터 수집 및 모형 고도화를 통해 기업 ESG 성과 예측 분야에서의 확장이 기대된다.

Corporate ESG performance (environmental, social, and corporate governance) reflecting a company's strategic sustainability has emerged as one of the main factors in today's investment decisions. The traditional ESG performance rating process is largely performed in a qualitative and subjective manner based on the institution-specific criteria, entailing limitations in reliability, predictability, and timeliness when making investment decisions. This study attempted to predict the corporate ESG rating through automated machine learning based on quantitative and disclosed corporate financial information. Using 12 types (21,360 cases) of market-disclosed financial information and 1,780 ESG measures available through the Korea Institute of Corporate Governance and Sustainability during 2019 to 2021, we suggested a deep neural network prediction model. Our model yielded about 86% of accurate classification performance in predicting ESG rating, showing better performance than other comparative models. This study contributed the literature in a way that the model achieved relatively accurate ESG rating predictions through an automated process using quantitative and publicly available corporate financial information. In terms of practical implications, the general investors can benefit from the prediction accuracy and time efficiency of our proposed model with nominal cost. In addition, this study can be expanded by accumulating more Korean and international data and by developing a more robust and complex model in the future.

국내 산업성장의 동력이 되는 기업의 기술 및 사업역량 확보를 위해, 2014년 이후 정부기관을 중심으로 『기술거래 시장 활성화』, 『기술금융 기반의 R&D 사업화지원』등 다양한 형태로 사업화 성과창출을 위한 정책 프로그램이 수행되어 왔다. 현재까지 기술가치평가 이론과 평가변수에 관한 다양한 연구가 각계 전문가들에 의해 수행되고 기술사업화 현업에서 이용되어 왔으나, 평가현장에서는 평가목적 상의 기대보다 기술가치평가 금액이 적게 산출되는 등의 한계점이 존재하여, 그 실용성에 의문이 제기되어 왔다. 또한 미래에 대한 정성적 추정에 기반한 현행 기술가치평가 프로세스는 평가결과에 대한 객관성과 신뢰성 확보를 위해 데이터에 근거한 참조 인프라 구축이 필요한 시기에 이르렀다. 본 연구에서는 기관별로 구축된 평가인프라를 살펴보고, 최신의 인공신경망 및 딥러닝 기술을 기술가치평가 시스템에 탑재하기 위해 핵심변수 기반의 가치금액 추정 시뮬레이션과 매출액 및 정성평가점수의 예측을 위한 적용 가능성을 살펴본다.

For securing technology and business competences of companies that is the engine of domestic industrial growth, government-supported policy programs for the creation of commercialization results in various forms such as 『Technology Transaction Market Vitalization』 and 『Technology Finance-based R&D Commercialization Support』 have been carried out since 2014. So far, various studies on technology valuation theories and evaluation variables have been formalized by experts from various fields, and have been utilized in the field of technology commercialization. However, Their practicality has been questioned due to the existing constraint that valuation results are assessed lower than the expectation in the evaluation sector. Even considering that the evaluation results may differ depending on factors such as the corporate situation and investment environment, it is necessary to establish a reference infrastructure to secure the objectivity and reliability of the technology valuation results. In this study, we investigate the evaluation infrastructure built by each institution and examine whether the latest artificial neural networks and deep learning technologies are applicable for performing predictive simulation of technology values based on principal variables, and predicting sales estimates and qualitative evaluation scores in order to embed onto the technology valuation system.

기술력평가는 기술사업화 주체가 기술을 사용하여 수익을 창출할 수 있는 능력을 평가하기 위한 것으로, 국내 기술평가 전문기관들이 각자 독자적인 평가체계를 구축하고 수행해오고 있다. 특히 최근 개발된 해양수산 분야의 기술력평가모형은 타 산업 대비 열악한 기술개발 환경을 반영하지 못함으로써, 투자적정으로 여겨지는 T4 등급을 통과하지 못하고 있다. 이는 타 산업에서 활용되는 공통적인 평가지표와 평가척도, T1~T10 등급별 구간 점수체계를 유사 또는 동일하게 사용하면서 발생되는 문제점으로 인식된다. 따라서 본 연구를 통해 9개 해양수산 특수 산업분류 체계에 맞는 기술력평가모형 및 지표 개발을 통해, 종합등급 산출결과의 적정성 및 신뢰성을 확보하고자 하며, 동 모형 및 평가지표가 영세한 해양수산 기업 및 업종의 특수성을 반영할 수 있도록 기업데이터(KED) 및 기술력평가 사례 데이터를 기반으로 하고, AHP기반 지표 가중치, 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 등급구간 체계를 도출하고 시범사례 적용 결과를 분석하였다. 본 제안 모형을 통해 향후 기술력평가 건에 대해 적용하여 손쉽고 객관적인 평가결과를 기반으로 R&D 및 사업화 지원 프로그램의 효과성 및 활용성을 제고하고자 한다.

Technology evaluation is to assess the ability of technology commercialization entities to generate profits by using the subject technology, and domestic technology evaluation agencies have established and implemented their own evaluation systems. In particular, the recently developed technology evaluation model in the fields of marine and fishery does not sufficiently reflect the poor environment for technology development compared to other industries, so it does not pass the level of T4 rating, which is considered appropriate for investment. This is recognized as a challenge that occurs when the common evaluation indicators and evaluation scales used in other industries, and when the scoring system for T1 to T10 grading is similarly or identically utilized. Therefore, through this study, we intend to secure the appropriateness and reliability of the results of the comprehensive rating calculation by developing technology evaluation models and indicators that well explain the nine marine and fisheries industry classification systems. Based on KED and technology evaluation case data, AHP-based index weighting and Monte Carlo simulation-based rating system are applied and the results of case studies are verified. Through the proposed model, we aim to enhance the usability of R&D and commercialization support programs based on fast, convenient and objective evaluation results by applying to upcoming technology evaluation cases.

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

In line with the trend of industrial innovation, IoT technology utilized in a variety of fields is emerging as a key element in creation of new business models and the provision of user-friendly services through the combination of big data. The accumulated data from devices with the Internet-of-Things (IoT) is being used in many ways to build a convenience-based smart system as it can provide customized intelligent systems through user environment and pattern analysis. Recently, it has been applied to innovation in the public domain and has been using it for smart city and smart transportation, such as solving traffic and crime problems using CCTV. In particular, it is necessary to comprehensively consider the easiness of securing real-time service data and the stability of security when planning underground services or establishing movement amount control information system to enhance citizens' or commuters' convenience in circumstances with the congestion of public transportation such as subways, urban railways, etc. However, previous studies that utilize image data have limitations in reducing the performance of object detection under private issue and abnormal conditions. The IoT device-based sensor data used in this study is free from private issue because it does not require identification for individuals, and can be effectively utilized to build intelligent public services for unspecified people. Especially, sensor data stored by the IoT device need not be identified to an individual, and can be effectively utilized for constructing intelligent public services for many and unspecified people as data free form private issue. We utilize the IoT-based infrared sensor devices for an intelligent pedestrian tracking system in metro service which many people use on a daily basis and temperature data measured by sensors are therein transmitted in real time. The experimental environment for collecting data detected in real time from sensors was established for the equally-spaced midpoints of 4×4 upper parts in the ceiling of subway entrances where the actual movement amount of passengers is high, and it measured the temperature change for objects entering and leaving the detection spots. The measured data have gone through a preprocessing in which the reference values for 16 different areas are set and the difference values between the temperatures in 16 distinct areas and their reference values per unit of time are calculated. This corresponds to the methodology that maximizes movement within the detection area. In addition, the size of the data was increased by 10 times in order to more sensitively reflect the difference in temperature by area. For example, if the temperature data collected from the sensor at a given time were 28.5℃, the data analysis was conducted by changing the value to 285. As above, the data collected from sensors have the characteristics of time series data and image data with 4×4 resolution. Reflecting the characteristics of the measured, preprocessed data, we finally propose a hybrid algorithm that combines CNN in superior performance for image classification and LSTM, especially suitable for analyzing time series data, as referred to CNN-LSTM (Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory). In the study, the CNN-LSTM algorithm is used to predict the number of passing persons in one of 4×4 detection areas. We verified the validation of the proposed model by taking performance comparison with other artificial intelligence algorithms such as Multi-Layer Perceptron (MLP), Long Short Term Memory (LSTM) and RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory). As a result of the experiment, proposed CNN-LSTM hybrid model compared to MLP, LSTM and RNN-LSTM has the best predictive performance. By utilizing the proposed devices and models, it is expected various metro services will be provided with no illegal issue about the personal information such as real-time monitor

본 논문에서 우리는 홀로그래픽 디지털 정보 저장 장치를 위한 2차원 인터리빙 구조를 제안한다. 이 저장장치에서는 다량의 디지털이진 정보를 2차원 정보 영상(1000×1000 bits) 안에 실어서 기록 및 재생, 처리하게 된다. 따라서, 저장 장치에서 발생하는 연집 오류(burst error) 또한 2차원의 형태를 띄게 되며, 이를 극복하기 위해 정보 영상 안에서 효율적인 2차원 인터리빙을 해야 할 필요가 있다. 연집 오류의 형태와 위치가 불규칙적임을 감안하여 각 부호어의 bit들을 2차원 상으로 흩뜨리면, 각 부호어의 bit들은 정삼각 격자 구조를 이루며 분포해야 한다. 이러한 정삼각 격자 형태의 인터리빙을 구현하기 위한 요소와 알고리즘을 제안한다.

In this paper, we propose a two-dimensional interleaving structure of holographic digital data storage. In this storage, many of the digital binary data are recorded, retrieved and processed in a two-dimensional data image (1000$\times$1000 bits). Therefore, burst errors in this digital device also have two-dimensional characteristics and it is required to use effective two-dimensional interleaving to overcome them. Bits of every code word should be distributed in an equilateral triangular lattice structure when they are scattered considering the random shape and occurrence of burst errors. We deal with factors and algorithm to construct this interleaving structure of equilateral triangular lattice.

이 연구는 최근 아시아를 넘어 다양한 국가에서 수용되고 있는 한류 현상을 글로벌라이제이션(globalization)의 문맥에서 분석하였다. 지난 20여 년간 한류는 글로벌화의 흐름 속에서 아시아는 물론 미국, 유럽, 남미, 중동으로 확산되어 거대한 사회 문화적 흐름을 형성해 왔다. 특히, 한류의 영향력은 문화경제적 측면에서 그 분야와 범위를 확장해 왔다. 그 결과, ‘K-’란 기표는 한국이 경험하고 있는 글로벌화를 표상하는 현상이자 관용어가 되었다. 동시에 그 속에서 생성된 의미들은 이러한 조류 속에서 새로우면서도 복잡다기한 양상으로 나타나고 있다. 이에 이 연구는 한류의 변화와 그 함의를 고찰하고 그것이 글로벌화와 결합함으로써 무엇을 강조하고 정당화하며, 혹은 접합하거나 배제하는지에 관해 탐구하고자 한다. 이를 위해, 이 연구는 <한류 백서>를 비롯해 정부에서 발간된 일련의 정책 보고서들을 중심으로 한류 담론의 형성과 그 과정에서 드러나는 권력관계와 국가주의적 욕망, 이데올로기 등을 탐색적으로 논의하였다. 연구 결과, 복수의 한국 정부가 시행한 일련의 한류 관련 정책에는 한류를 통해 국가 정체성과 구성원들의 자긍심을 고취하는 민족주의적 접근과 더불어, 한류의 세계화를 통해 전 지구적으로 한국의 문화적 영향력을 확대하려는 제국주의적 열망이 존재하고 있었다. 이 과정에서 한류 및 ‘K-’ 담론은 정부와 기업, 그리고 언론의 공모를 통해 생성, 경합, 변형, 접합 등의 과정을 거쳐 재구성되거나 굴절되는 가운데 문화의 보편성과 특수성 사이에서 균형을 모색하고 있었다. 즉, 한국 정부는 한류의 글로벌 경쟁력 강화를 위해 보편적 요소를 활용하는 동시에 한국의 소프트파워가 지속적으로 유지·보존될 수 있는 이중적 전략을 구사하고 있었다. 향후 한류의 지속가능성을 위해 문화정책은 경제적 성과와 문화적 가치의 균형, 세계화와 지역화의 조화, 그리고 문화적 다양성과 창의성의 존중을 통해 지속적으로 실험·쇄신되어야 할 필요성이 있다. 이를 통해, 한류는 궁극적으로 글로벌라이제이션 하 각 지역과 수용자의 니즈를 반영한 유의미한 로컬 문화로 거듭날 수 있을 것이다.

This study analyzed the Korean Wave phenomenon in the context of globalization. Amidst the tide of globalization, the Korean Wave has spread beyond Asia to the United States, Europe, South America, and the Middle East, forming a massive social and cultural trend. In particular, the influence of the Korean Wave has expanded its scope and field, encompassing the entire cultural economy. As a result, ‘K-’ has become a significant phenomenon and idiom representing the globalization South Korea is experiencing. However, the meanings created within it appear more complex, containing the changes in the flow of globalization. Hence, this study examines the meanings of the Korean Wave and to explore what it emphasizes, justifies, and/or excludes by combining it with globalization. This study aimed to examine the formation of the Korean Wave discourse and the power relations and ideologies that exist in the process. We argue that the Korean Wave related policies implemented by each government have a nationalistic approach aimed at promoting national identity and pride through the Korean Wave (Hallyu), while at the same time, there is an imperialistic tendency to expand cultural influence through the globalization of it. In this process, ‘K-discourse’ have been constructed or refracted through the process of creation, competition, and combination through collusion between government, corporations, and the media, and have sought a balance between the universality and specificity of culture. Therefore, cultural policies must advance to a more mature form and stage through the balance of economic performance and cultural value, the harmony of globalization and localization, and the respect for cultural diversity and creativity. Only then, Korean culture can firmly maintain its position and value in the era of globalization.

이 연구는 생산과 소비의 공간이자, 청년 세대에게 새로운 형태의 휴식과 놀이의 장으로 제공되고 있는 서울 마포구에 위치한 ‘연남동’ 공간을 분석하였다. 오늘날 지역의 공간에서는 지역 재생과 관련된 일련의 흐름들이 형성되고 있는데, 특히, 이 공간은 인근 홍대 지역으로부터 이주해 온 상인들과 청년들을 위한 경연장 조성, 그리고 ‘연트럴파크’의 완공으로 새로운 소비층을 유입시켰다. 그 결과, 연남동은 한국에서 회전률이 가장 빠른 공간이자, 재기발랄하고 창의적인 실험들이 시도되는 공간으로 전환되었다. 동시에, 이러한 변화는 이 공간이 화려한 스펙터클로 가득하고 문화산업의 권력이 은밀하고 세련된 방식으로 작동하는 공간으로의 변화를 의미한다. 이처럼 상품화된 공간의 표준화와 획일화, 그리고 동일성이 대중들의 저항이나 전복, 혹은 순치나 동화하려는 욕망과 접합되는 방식을 문화산업론의 관점에서 공간을 경험하는 청년세대의 목소리를 통해 탐색적으로 논의하고자 하였다. 이를 위해 연남동 지역을 반복적으로 경험한 청년들을 대상으로 심층 인터뷰(in-depth interview)와 FGI(focus group interview)를 혼용해 진행함으로써, 해당 공간을 통해 청년세대가 추구하는 사회적 상상과 욕망, 자기 통치와 이에 대한 창발적 전유 등에 관해 논의하였다. 특히, 이를 문화산업론과 포스트모던 공간이론을 활용해 연남동이라는 구체적 공간에서 어떤 방식으로 개인 간의 관계와 정체성이 형성, 변형, 혹은 굴절되는지, 나아가 이 과정에서 일련의 새로운 사회문화적 의미가 창출되거나 차이가 생성되는지에 관해 자기민속지학적(autoethnographic) 관점과 분석을 가미해 탐구하였다. 특정 공간에 대한 이러한 문화적 접근은 도시와 청년, 지역과 장소성 등에 관한 학술적 함의와 더불어 문화 정책적 측면에서 유용한 관찰점과 함의를 제시할 수 있을 것이다.

This study analyzed the ‘Yeonnam-dong’ space located in Mapo-gu, Seoul, which serves as a space for production and consumption, a space for play, and also a place for young people’s creative experiments. Today, new flows are forming in regional space. In particular, this space attracts new consumers through the creation of a series of infrastructure. As a result, Yeonnam-dong was transformed into a space with the fastest turnover in South Korea and a space where creative experiments took place. At the same time, these changes are full of spectacles, and it is functioning as a space where the power of the cultural industry was conveyed to the public in a sophisticated way. Hence, the ways in which the standardization, uniformity, and identity of commercialized space are linked and combined with the public's desire to resist, subvert, submit, or assimilate are discussed through the voices of the young generation, who experience the space from the perspective of cultural industry theory. For this, we conducted a combination of in-depth interviews and focus group interviews (FGI) with young people who have repeatedly experienced the Yeonnam-dong area to discuss the social imagination and collective desires pursued by the young generation through the space. Especially, by combining cultural industry theory and postmodern spatial theory, relationships and identities between individuals are formed, transformed, or refracted in a specific space called Yeonnam-dong, and in this process, a series of new socio-cultural meanings and differences are created. Also, this theme was explored through a kind of auto-ethnographic perspective and analysis. This cultural approach to a specific space may present useful observations and implications in terms of cultural policy, as well as academic implications regarding cities, youth, regions, and placeness.

With the advancement of autonomous navigation technology in maritime domain, there is an active research on swarming Unmanned Surface Vehicles (USVs) that can fulfill missions with low cost and high efficiency. In this study, we propose a formation control algorithm that maintains a certain shape when multiple unmanned surface vehicles operate in a swarm. In the case of swarming, individual USVs need to be able to accurately follow the target state and avoid collisions with obstacles or other vessels in the swarm. In order to generate guidance commands for swarm formation control, the potential field method has been a major focus of swarm control research, but the method using the potential field only uses the position information of obstacles or other ships, so it cannot effectively respond to moving targets and obstacles. In situations such as the formation change of a swarm of ships, the formation control is performed in a dense environment, so the position and velocity information of the target and nearby obstacles must be considered to effectively change the formation. In order to overcome these limitations, this paper applies a method that considers relative velocity to the potential field-based guidance law to improve target following and collision avoidance performance. Considering the relative velocity of the moving target, the potential field for nearby obstacles is newly defined by utilizing the concept of Velocity Obstacle (VO), and the effectiveness and efficiency of the proposed method is verified through swarm control simulation, and swarm control experiments using a small scaled unmanned surface vehicle platform.

이 연구는 최근 음식과 관련한 콘텐츠가 인기를 얻고 있는 시점에서 연관된 리얼리티 TV 프로그램을 분석하고자 하였다. 그중 평범한 일상에서 음식의 소비에 관한 세밀한 재현을 통해 대중들에게 큰 반향을 불러일으켰던 <나 혼자 산다>(MBC)와 <전지적 참견 시점>(MBC) 두 관찰형 리얼리티 프로그램을 선정해 분석하였다. 두 문화 생산물은 후기 자본주의 사회에서 피로와 소진을 상시적으로 경험하는 대중들에게 음식을 통한 힐링과 휴식이라는 유토피아적 감정을 매개하고 있었다. 동시에 음식과 관련된 문화 실천은 또 다른 형태의 노동과 경쟁, 혹은 타인과의 비교로 인한 불안이라는 양가적 감정구조를 재생산하고 있었다. 분석을 위해 이 연구는 레이먼드 윌리엄즈의 ‘감정구조’ 개념과 근대 자본주의 사회의 공간을 비판적으로 논의한 데이비드 하비의 공간과 관련한 관점을 활용하였다. 또한, 프로그램 내 등장인물들의 대화와 행동, 자막, 촬영구도, 효과음 등의 요소를 기반으로 면밀한 텍스트 분석을 실시하였다. 이를 통해, 한국 사회 구성원들의 맛집 공간을 활용한 다양한 문화 실천과 이들이 해당 공간에 부여하는 의미에 대한 비판적 해석을 시도하였다.

In this study, we examined the Korean reality TV programs related to food, in which production and consumption of contents are produced globally. For this, two observational reality programs were selected. Those are <I Live Alone> (MBC) and <Omniscient Interfering Point> (MBC), that were popular among the public through the reproduction of food consumption in everyday life. The two cultural products are reproduced utopian feelings of healing and rest for the public, who routinely experience fatigue and exhaustion in a post-capitalist society. However, cultural practices related to food were constantly reproducing other forms of labor, competition, and also anxiety due to the constant comparison with others. For this, we utilized Raymond Williams’ ‘structure of feelings’ and David Harvey’s perspective, which critically discussed the social space of post-capitalism. In particular, textual analysis was conducted based on some elements such as dialogue and behavior of characters, subtitles, filming composition, and sound effects. In addition, we tried to interpret the various forms of practice by people and the meaning they give to the space. Therefore, the analysis was carried out by combining the daily life and emotional structure of the public.

이 연구는 최근까지 공간 재정비가 시행된 일대 중 ‘문화의 도시’ 그리고‘제2의 수도’라는 상징성을 갖는 광주광역시의 광천동과 부산광역시 초량동두 지역을 선정해 분석하였다. 이 지역들은 여가·소비·관광 등 지역민이 삶을향유할 수 있는 문화 요충지이자 이들의 일상이 보다 명확하게 재현되는 공간으로, 이곳들의 공간 개선 사업은 ‘민주·평화·평등’이라는 담론들과 함께‘지역민들에 의한,’ 혹은 ‘지역민들을 위한’이라는 전향적인 기치 아래 진행되었다. 그러나 본래의 목적과 달리, 자본을 기반으로 기획된 스펙터클 도시공간은 지역민의 소외와 구별 짓기가 만연한 공간으로 재생산되고 있음을 알수 있었다. 특히, 공간 개선 과정에서 발생한 정주민의 소외는 경제 영역에만국한되지 않고, 인간의 일상에로 침윤되어 도시적 소외를 심화시키고 있었다. 이를 통해 오늘날 도시공간이 자본축적을 극대화하는 자본 창출의 공간임과 동시에 사회 구성원들의 욕망이 재생산되는 공간이라는 점에서, 이 글은새로운 형태의 공간 생성 과정에 관해 탐구하고자 하였다. 또한, 이러한 일련의 공간에 대한 구성원들의 상상과 내면화 과정을 탐구하기 위해 이를 지역민의 삶과 연계해 분석하고자 하였다. 이를 위해 이 연구는 데이비드 하비가제시한 보편적 소외와 앙리 르페브르가 제시한 도시적 소외, 그리고 공간 생산론을 기반으로 논의하였다. 특히, 각 도시에서 추진하거나 시행했던 도시개발이나 재생 관련 정책 보고서 및 문화정책 보고서를 중심으로 분석하였으며, 보고서에 적시되지 않은 공간 형성과 관련된 텍스트는 두 지역에서 발행되고 있는 지역신문과 도시재생 신문을 바탕으로 비판적 담론 분석을 시도하였다.

This study analyzed two local areas, Gwangcheon-dong of Gwangju Metropolitan City and Choryang-dong of Busan Metropolitan City, that have the symbol of being ‘a cultural city’ and ‘the second capital’ respectively, among the areas where space reorganization was implemented recently. Both are important cultural points and local spaces, where the daily lives of local residents are mediated and reproduced. In particular, a series of project was carried out with the goal of "by the local people" or "for the local people" along with the discourse of "democracy, peace, and equality" in two regions. However, unlike the purpose, we found that the spectacle urban space, that was planned based on capital and its logic, was being reproduced as a space of alienation and distinction. In particular, alienation was not limited to the economic sphere, but expanded to everyday life of citizens, deepening urban alienation. Through this, contemporary urban space is a space for capital production and at the same time a space where the desires of members of society that promote material civilization are reproduced, the process of a new type of the production of space and the members' negotiation method for such spaces are explored. It was analyzed in association with the lives of local residents. In doing so, this study utilized the concept of 'universal alienation' proposed by David Harvey, 'urban alienation' suggested by Henry Lefebvre, and also spatial production theory. In addition, this study focused on multiple economic - and cultural policy reports, local newspapers, and urban regeneration newspapers, published in the two districts, and conducted a critical discourse analysis to analyze diverse interests and discourse politics.

이 연구는 지속가능한 발전과 사회통합이란 새로운 목표를 지향하는 지역의 도시재생 사업 중, 최근 공간의 재구성이 동시다발적으로 진행되고 있는 경상북도 포항시의 '중앙동'을 선정해 분석하였다. 이 공간은 과거 경제, 사회, 문화의 요충지로서 '원도심 복원'이라는 기치 아래 지역민들의 삶의 질 향상과 마을 공동체의 공생, 나아가 문화와 예술을 기반으로 창조적이고 독특한 공간으로의 변화를 위한 전략적인 추진과 계획이 진행되고 있다. 그러나 이러한 도시재생 정책은 지역발전을 전면에 내세우지만, 이면에는 배제와 소외가 만연한 도시공간으로서 공간의 타자화가 작동하고 있으며, 나아가 공간을 점유하기 위한 주체로부터의 억압과 통제가 이루어지고 특정한 이데올로기가 은폐되는 양가적인 도시 공간임을 알 수 있었다. 이를 통해 다양한 삶이 공존하는 도시 공간 속 주체와 집단 간의 관계성, 유동하는 자본주의 사회에서 이들로부터 관리되고 규제되는 지역사회의 양상, 정치적 흐름에 대응하는 주체 및 집단의 변화 등 복잡한 이해관계로 구성된 새로운 공간과 관련한 문제들을 연계적으로 탐구하고자 하였다. 이를 위해 이 연구는 데이비드 하비의 '자본축적'의 개념과 '시공간 압축'에 관한 논의를 기반으로 분석을 실시하였다. 특히, 포항 도시정책의 추진현황에 대한 상세한 서술, 도시재생정책 관계자와 전문가의 담화 및 기고문을 포함해 주민단체와 대표자, 그리고 세대를 망라해 지역 거주민들의 다양한 목소리가 제시된 지역 도시재생 신문들을 바탕으로 텍스트 분석을 실시하였다.

This study examined the case of 'Jungang-dong' in Pohang, Gyeongsangbuk-do, which is undergoing simultaneous spatial reorganization among local urban regeneration projects aiming for new goals of sustainable development and social integration. This space is a key economic, social, and cultural hub in the past, and strategic promotion and planning are underway to improve the quality of life of local people, and also to move to a creative and unique new space based on culture and art. However, although this urban regeneration policy puts regional development at the forefront, a flip side of it functions as an urban space where exclusion and alienation are prevalent. Furthermore, it is an ambivalent urban space where suppression and control to occupy space and a certain ideology is concealed. Through this, the relationship between individuals and groups in the urban space where diverse lives coexist, and the complex interests such as the change and overcoming of the subject and group responding to the political flow and the aspect of the local community managed and regulated in a fluid capitalist society. For this, this study conducted an analysis based on David Harvey's concepts of 'capital accumulation' and 'time-space compression'. In particular, textual analysis was conducted based on the status of implementation of Pohang urban policy, statements and contributions by urban regeneration policy officials and experts, resident groups and representatives, and multiple voices of local residents presented in Pohang urban regeneration newspapers.

이 연구는 청년 중심의 서사 전개와 배경이 지역이나 비수도권으로 제시된 청춘드라마 중, 최근 젊은 세대를 포함한 광범위한 수용자 층으로부터 큰 관심을 받았던 <동백꽃 필 무렵>(KBS2), <쌈 마이 웨이>(KBS2), <톱스타 유백이>(tvN) 세 드라마를 선정해 분석하였다. 이 문화 생산물들은 신자유주의 시대를 살아가고 있는 청년들의 삶과 일상, 자기 인식과 관계성 등을 특정한 방식으로 보여주고 있었다. 이를 통해 오늘날 지방이나 비수도권이라 호명되는 지역이라는 공간과 이곳에서 청년들이 마주하거나 경험하고 있는 자기 인식과 정체성, 공동체와관계성, 나아가 희망과 위로, 정서적 유대 등이 복잡하게 상호작용하는 사회문화적 양상과 이의 미디어 재현 방식을 읽어내고자 했다. 이를 위해 이 연구는 스튜어트 홀의 ‘부호화-해독’ 모형을 차용해 다양한 요소들 중 정체성(identity)과 재현(representation)에 초점을 두고 분석하였다. 특히, 등장인물들의 대사, 영상, 카메라의 시선에 의해 매개된 장소들과 구도, 음향 등을 포함해 다양한 시각과 청각적 요소를 바탕으로 텍스트 분석을 실시하였다. 더불어 현대사회를 살아가는 지역 청년들의 생생한 목소리를 반영하고 보다 구체적으로 실제 그 공간속에서 살아가고 있는 주체들의 삶과 일상, 관계성과 정체성, 나아가 지역 청년대중문화 콘텐츠가 재현하는 지역과 청년들들이 수도권 중심의 사회적 가치와 패러다임에 순응하거나 접합하는 과정을 탐구하고자 2030 청년들을 대상으로 심층 인터뷰를 혼용해 분석하였다

In this study, we examined a series of South Korean youth dramas that portrayed a youth-centered narratives and non-metropolitan areas as a backdrop in order to analyze the narratives and self-perception of the youth relating to their everyday lives and relationship. These are <When the Camellia Blooms>(KBS2), <Fight for My Way>(KBS2), and <Top Star Yu Baek-i>(tvN) respectively. These dramas have received a considerable attention from a wide variety of audiences including young generation in recent years. These cultural products, especially showed the lives of young people living in the neoliberal era, where capitalism is rampant, and also showed hope, friendship and emotional bonds through the interactions in their communities. We utilized Stuart Hall’s ‘encoding-decoding’ model, focusing on the identity formation and representation among others and also close textual analysis in analyzing the dramas and their various elements, including, but not limited to, the dialogues of protagonists, composition of places mediated by camera gaze, and sound. We also examined the implications of space and relationships of non-metropolitan youth, the similarities and differences between the virtual and the real, and what kind of social meaning and effect they have created. In addition, we also combined in-depth interviews to analyze vivid voices of the youth generation living in the non-metropolitan area, that helped exploring the lives, identities, relationships, and processes of local youths adapting to or articulating the metropolitan lifestyle in a context-specific fashion

기존연구에 따르면 한국 실물경제는 경제정책 불확실성 증대에는 유의미한영향을 받지 않지만, 자산시장 불확실성의 증대에는 영향을 받는다. 본 연구는 자기회귀적 벡터모형(Vector Autoregression, VAR)을 통해 이러한 발견이 지역별 분석에서도 나타나는지 분석하였다. 먼저, 국내 경제정책 불확실성의 증대는 한국 경제 전체나 개별 지역의 산업생산지수 및 실업률에 크게 유의미한 영향을 주지 않는다. 하지만, 자산시장에서 계측한 불확실성이 증대하는 경우 산업생산지수와 실업률이 대부분의 지역에서 유의미하게 악영향을 받지만 효과의 지역 별 차이가 크지않는 것으로 관찰되었다. 이는 세계 경제정책 불확실성 충격과 미국 VIX 충격에도 비슷한 결과를 보였다.

According to previous studies, the real economy of South Korea is not significantly affected by an increase in economic policy uncertainty(EPU), but is affected by an increase in financial uncertainty(FU). Using a Vector Autoregression(VAR) analysis, this paper analyzes if this finding also appears at the regional level. First of all, an increase in domestic economic policy uncertainty does not significantly affect the industrial production and unemployment rate of both regional and aggregate economy of South Korea. An increase in uncertainty from the asset markets (financial uncertainty), in contrast, has a significantly adverse effect on the industrial production and unemployment rate in most regions, while the effects do not seem to be significantly different across the regions. These results are robust to global EPU and VIX.

A 64-year-old woman presented with headache and visual disturbance which occurred 10 minutes after bee venomacupuncture. She was normotensive. Her pupils were isocoric and normally reflexive but she could precept only lightsjust in front of her eyes. The brain MRI showed vasogenic edema in the cerebellum and occipitotemporoparietal areas. She fully recovered 2 days later. The brain MRI taken after 7 days revealed remarkable improvement. This case suggeststhat bee venom might cause posterior reversible encephalopathy syndrome.

In this study, checking degree of related information when purchasing food, and evaluation and purchasing behavior of environment-friendly agricultural products were analyzed. The followings are the results of the study. First, consumers’ attitude toward environmental problem and GMO technology were classified as four factors. they were “interest in environmental problem”, “Negative attitudes toward GMO technology”,“Benefit seeking from GMO technology”, and “Accepting environmental expense”, and these factors combined explained 60.25% of variance. Second, consumers clustered into five groups which are “advantage seeker with interests in environment improvement(104, 22%)”, “unconcern(51, 11%)”, “conservatives with interests in environment improvement(87, 18%)”, “advantage seeker maintaining environment(147, 31%)”, and “individualist with no concern(84, 18%)”, depending on the characteristics of each group. Consumers in different groups showed significant differences in age, living expense, food expense, educational level, and occupation. Third, expiration date, manufactured date, price and country of origin in order were checked more frequently, while license number for business & item was the least checked information when purchasing food. Consumers in “advantage seeker with interests in environment improvement” group showed the highest checking degree of information. Fourth, there were differences in evaluation and purchasing behavior of environment-friendly agricultural products among five groups. Evaluations of environment-friendly agricultural products were fairly good. However, purchasing behavior of environment-friendly agricultural products were not as good, considering evaluation scores. In conclusion, to promote sales of environment-friendly agricultural products, it is important to inform consumers superiority the of environment-friendly agricultural products in environmental aspects, and provide the information accurately which were mostly checked by consumers in “advantage seeker with interests in environment improvement” group and “conservatives with interests in environment improvement” group. More follow-up studies on consumers’ attitudes, recognition, and preparations about factors which threaten food safety, like importation of american beef, beef traceability, pesticides, and GMO technology, and so on, are needed.