Earticle

Address verification is a critical and challenging task for businesses worldwide, given that every country has its address formatting conventions. This is particularly relevant in industries such as imported food safety, where prompt safety measures are vital to safeguard people when food safety issues arise. Hence, we developed a deep learning and Google Geocoding-based technique to parse, validate, and standardize the address accurately. Our proposed model utilizes a deep learning algorithm to identify an address's components, such as the street name, district, city, and state/province then validate them using Google Geocoding. However, our initial model did not yield great results for countries with well-established postal/zip code systems. To resolve this issue, we improved the model by adding an extra administrative level - the Postal Code - specifically for such countries. To evaluate the efficacy of our new model, we compared multiple metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score of the old and new models. The dataset used to test the new model comprised addresses from manufacturers in the United Kingdom, the United States, and Australia. The results showed that our new model outperformed the original model with better accuracy when applied to real address data. With the addition of this extra administrative level, the performance of the verification process for global addresses is improved significantly.

최근 중국의 신조어 중에는 ‘国民+N’형 인물지칭어가 널리 유행하는 것을 볼 수 있는데, ‘国民’과 비슷한 대상을 지칭하는 중국어 단어는 이외에 ‘人民’, ‘公民’ 등이 있으며, 이중 ‘人 民’은 중국의 언어생활 중 사용 빈도가 상당히 높게 나타난다. 그러나 중국어 인물지칭 신조어 중 ‘人民’의 출현은 관찰하기 쉽지 않은데, 본고는 말뭉치 자료에 나타난 ‘人民/国民/公民 +N’형 인물지칭어를 대조․분석하여 다음의 사실을 관찰할 수 있다. 첫째, 중국어 인물지칭 신조어 중 ‘人民+N’형보다 ‘国民+N’형의 사용이 활발한 것은 한국어 ‘국민+N’형 인물지칭 신조어의 유입 등등의 여러 방면의 영향으로 그 차이가 나타난 것으로 보이며, 이는 중국어 인물지칭 신조어 구조 중 ‘国民’이 ‘人民’보다 현대적 단어로서 활용도가 높다는 것을 의미한다. 이외에 ‘公民+N’형 인물지칭어의 출현 빈도는 상대적으로 상당히낮게 나타나 인물지칭어의 수식어로 ‘公民’의 사용이 활발하지 않은 것을 관찰할 수 있다. 둘째, ‘人民+N’형과 ‘国民+N’형 인물지칭어는 주로 결합하는 ‘N’의 의미 범주가 다르게 나타나는데 ‘人民+N’형 인물지칭어는 직업을 나타내는 ‘N’과 주로 결합하며 그중 ‘군인 및 경찰’ 등을 나타내는 특정 직업군에 사용되는 경우가 많으며, ‘国民+N’형 인물지칭어는 주로 친족을나타내는 ‘N’과 결합한다.

“Guomin + N” type address terms are widely popular among recent Chinese neologisms. Chinese words that refer to people in a similar manner to “Guomin” are “Renmin” and “Gonɡmin.” Among these terms, the usage of “Renmin” is very frequent in the Chinese language. However, it is not easy to trace the appearance of “Renmin” as an address term among Chinese neologisms. This research contrasts and analyzes “Renmin/Guomin/Gonɡmin + N” type address terms that appear in corpus data. The findings are as follows. First, the more frequent usage of the “Guomin + N” type as compared to the “Renmin +N” type among newly coined Chinese address terms appears to be due to the introduction of the Korean “Gukmin + N” type address term and various other influences. This indicates that “Guomin” is a more modern term than “Renmin” among the newly coined Chinese address terms and is thus more frequently used. Additionally, the “Gonɡmin + N” type address term appears relatively less frequently, and “Gonɡmin” is not widely used as a modifier for address terms. Second, the “Renmin + N” type and the “Guomin + N” type address terms mainly have different categories of meaning for “N.” The “Renmin + N” type address term is mostly combined with “N” to indicate a profession and is frequently used for specific professions such as “military personnel” and “police.” The “Guomin + N” type address term is mainly combined with “N” to indicate kinship.

우리나라의 도로명주소는 2012년부터 본격적으로 정착되었고, 국가의 최소단위지역으로 국가기초구역도 2012년 고시, 2014년 부터는 본격적으로 활용될 예정이다. 도로구간, 주소, 그리고 국가기초구역은 긴밀하게 연계되어 있어 도로명주소 데이터와 국가기초구역 데이터를 연계한 통합적 데이터로 정비할 필요가 있다. 본 연구에서는 도로명주소와 국가기초구역 정보를 연계한 국가기초구역 데이터 모델을 제안하고, 이를 시범적으로 구축해 봄으로써 그 적용가능성과 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 도로명주소를 사용하는 해외의 데이터모델을 분석하고, 우리나라 도로명주소, 국가기초구역 데이터의 현황을 분석하였다. 이를 기반으로 선형기반의 도로정보와 주소정보, 각종 구역정보를 포함할 수 있는 데이터모델을 설계하고, 서대문구를 대상으로 시범구축 하였다. 시범구축결과 첫째 도로구간이 미세하게 세분되는 것을 막기 위해 도로명주소 데이터의 도로중심선 정보를 사전에 정리할 필요가 있으며, 둘째 종속구간에 대해서는 주소범위를 부여하지 않도록 하며, 셋째, 국가기초구역 설정에 종속구간이 활용되는 사례가 있으므로 주소는 부여하지 않더라도 종속구간의 왼쪽과 오른쪽을 구분하고 해당되는 면형정보를 입력할 필요가 있다는 것을 확인하였다.

The new address system based on road name in Korea has been settled from 2012. In addition, national basic district as a smallest unit region of nation has also been notified in 2012 and is envisioned to be utilized in earnest from 2014. It is needed for us to construct an integrated data by connecting address data based on road name with national basic district data because road, address, and national basic district are closely interconnected. In this study, we propose data model of national basic district by integrating the information of national basic district with the address based on road name and try to derive some initiatives and possibility of its application by implementing this model in a study area. We have analyzed not only data model of foreign countries which use the address system based on road name, but also current data model of the address system and the national basic district in Korea. Based on this analysis, we have designed data model which can include all kinds of linear information related to road, address and district and have implemented this model in Seodaemoon-gu as a sample case. As a result of the implementation, we have confirmed three folds: First, it is necessary to cleanse the centerline of road features in order to prevent that the road segments are divided into tiny sections. Second, it is needed not to assign the address attribute for the subordinate road segment. Finally, since there is an example that subordinate road segments are used in the delimination of national basic district, it is needed to input related districts information after distinguishing the left side and the right side of the subordinate road segments even though the address attributes are not assigned.

Recent years, data mining has become a very popular concept in computer science. Its application has covered many crucial subjects. However, the systemic research based on relevant techniques in the field of chemistry is still non-existent. Here, we present a future possibility of the osmosis of data mining to chemistry under the circumstance of the age of big data, using artificial neural network (ANN) models as a crucial example. By presenting its applications in different research areas, this paper gives a comprehensive understanding to the ANN and its potential to dominate the chemical data mining area.

우리나라에서 2012년부터 공식 적용되는 새주소 정보가 위치표시에 있어 핵심정보임에도 불구하고 국가기본공간정보와 연계되지 못하고 있으며, 행정권역 및 각종 권역정보는 체계적으로 구축되지 않아 국가기본공간정보 활용의 한계 및 예산중복과 효율성의 문제점이 대두되고 있다. 이에 따라 국가공간정보인프라로서 새주소 자료의 전략적 연계 및 각종 권역 정보의 체계적 구축이 필요하다. 본 연구에서는 첫째, 도로를 중심으로 주소정보와 각종 권역정보를 연계하고 있는 해외의 도로분야 기본공간정보 구축 현황을 분석하고, 둘째, 국내의 기본지리정보, 새주소 정보, 각종 권역정보 DB구축 현황을 분석한 후, 셋째, 도로를 중심으로 주소정보와 권역정보를 연계하는 DB 구축 방안을 제안하였다.

New address system, which will be officially applied in 2012 in Korea, is not linked with the national spatial data infrastructure in spite of a key information in location identification. In addition, because all kinds of regional boundaries including the administrative boundaries have not been systematically constructed, the problems such as the limitation of utilization of national base map, budget waste, and low efficiency are coming to the fore. For this reason, strategic connection with new address data and systematic construction of all kinds of regional boundaries are needed as framework data of national spatial data infrastructure. In this study we analyze and propose as follows: First, we analyze the data model of centerline of road which connects various regional information with address information as framework data in overseas countries. Second, we analyze the current domestic DB construction states with respects to the framework data of national spatial data infrastructure, new address information, and all kinds of regional boundaries information. Third, we propose the DB construction method which connects the regional information with address information by using the centerline of road.

본 연구 배경은 지역 불균형 심화와 인구 소멸 가속화에 대응하기 위한 효율적인 정책 개발에 있다. 이를 위해 통계청 데이터의 적극적 활용을 저해하는 복잡한 행정 절차와 데이 터가 ‘어렵고 부담스럽다’라는 심리적 거리감 해소를 목표한 다. 2025년 2월~8월까지 동북지방통계청 소속 공무원 3명, 대 구·경북지역 8개 지자체 소속 공무원 39명을 대상으로 서비 스디자인 조사 방법 중 심층 인터뷰, 현장관찰을 실행하였다. 이후 페르소나, 고객 여정 지도를 통해 공무원(사용자)에게 쉽고, 친숙한 ‘구독(Subscription)’ 개념을 적용한 ‘지역 키움 통계 구독 서비스’를 개발하였다. 이전 복잡하고, 부담스러웠 던 통계 분석 요청을 ‘구독’이라는 일상의 쉬운 언어로 전환, 심리적 부담을 낮추고, 무한 피드형 활용 사례, 고정형 CTA 등 직관적인 UX·UI 설계하여 접근성과 신속성을 높일 수 있 었다. 2025년 6월 10일부터 한 달간 동북지방통계청 웹사이트 를 활용하여 시범 운영 결과, 1개월도 안돼서 경상북도 내 23 개 지자체 57개 부서에서 ‘구독’하여 그 효과를 즉각적으로 확인할 수 있었다. 이는 공공서비스의 활성화 실패 원인이 ' 관심 부족'이 아닌 ‘접근 장벽’에 있음을 정량적으로 측정하 였다. 이는 공공 행정이 공급자 중심에서 공무원(사용자) 경 험 중심으로 전환되어야 한다는 정책적 시사점을 제공한다.

The background of this study is to develop effective policies to address the deepening regional imbalance and accelerating population decline. To achieve this, we aim to address complex administrative procedures and the psych ological distance that data is "difficult and burdensome" that hinders the active use of Statistics Korea data. From February to August 2025, we conducted in-depth interviews and field observations, as part of our service design research, with three civil servants from the Northeast Regional Statistics Office and 39 civil servants from eight local governments in the Daegu and Gyeongbuk regions. Through persona and customer journey mapping, we developed the "Regional Kiwoom Statistics Subscription Service," which applies the concept of "subscription" to civil servants (users) in a simple and familiar way. Previously complex and burdensome statistical analysis requests we re converted into the everyday language of "subscription, " thereby reducing the psychological burden. Furthermore, we designed an intuitive UX and UI, including an infinite feed-style usage example and a fixed CTA, to enhance accessibility and speed. A month-long pilot program using the Northeast Regional Statistical Office website, launc hed on June 10, 2025, resulted in immediate results, with 57 departments across 23 local governments in North Gy eongsang Province subscribing in less than a month. This quantitatively demonstrated that the failure to revitalize public services stemmed from "access barriers," not "lack of interest." This provides policy implications for shifting public administration from a supplier-centric approach to one centered on the experiences of civil servants (users).

본 연구는 산업현장의 수요와 전문대학 교육과정 간 불일치가 국가 산업 경쟁력에 미치는 문제를 진단하고, 이를 해소하기 위한 공학적 접근 기반의 체계적 개선 방안을 제시한다. 급격한 산업 변화 속에서 직업교육의 실무 적합성과 산업 연계성이 약화되고 있으며, 이에 따라 졸업생의 현장 투입 효율성 저하가 나타나고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 모듈형 교육과정 설계 최적화, CPS(Cyber-Physical System) 기반 스마트 실습 환경 구축, 교원 역량 강화 및 산업 경험의 내재화, 정부·지자체의 통합 거버넌스와 데이터 기반 정책 지원이라는 네 가지 전략을 제안하였다. 또한 이러한 혁신의 실효성을 정량적으로 검증하기 위해 FAI(Field Adaptability Index)와 JRI(Job Readiness Index)라는 평가 지표를 개발하였다. FAI는 교육과정이 산업 수요에 부합하는 정도를 측정하는 선행 지표, JRI는 졸업생의 현장 투입 성과를 평가하는 후행 지표로, 두 지표의 연계 분석을 통해 교육의 질과 산업 적합성을 정량적으로 관리할 수 있다. 본 연구의 결과는 전문대학이 4차 산업혁명 시대에 요구되는 직무 즉시 투입형 인재양성 체제로 전환하는 데 기여하며, 국가 산업 생산성과 인적자원 경쟁력 제고의 기반이 될 것으로 기대된다.

This study diagnoses the problem of mismatch between industrial demands and junior college curricula, which is affecting national industrial competitiveness, and proposes a systematic improvement plan based on an engineering approach to address this issue. Amid rapid industrial change, the practical relevance and industry connectivity of vocational education are weakening, resulting in a decline in the effectiveness of graduates' field placement. To address this, this study proposes four strategies: optimizing modular curriculum design, establishing a CPS(Cyber-Physical System) based smart practice environment, strengthening faculty capacity and internalizing industrial experience, and supporting integrated governance and data-driven policies by the central and local governments. Furthermore, to quantitatively verify the effectiveness of these innovations, we developed two evaluation indicators: FAI(Field Adaptability Index) and JRI(Job Readiness Index). The FAI is a leading indicator that measures the degree to which the curriculum aligns with industrial demands, while the JRI is a lagging indicator that assesses graduates' field placement performance. Linked analysis of these two indicators allows for quantitative management of educational quality and industry relevance. The results of this study are expected to contribute to the transition of vocational colleges to a system for training job-ready talent required in the era of the Fourth Industrial Revolution, and serve as a foundation for enhancing national industrial productivity and human resource competitiveness.

Alzheimer's disease is a form of dementia that can be managed by identifying the disease in its initial phases. In recent times, numerous computer-aided diagnostic techniques utilizing magnetic resonance imaging (MRI) have demonstrated promising outcomes in the categorization of Alzheimer's disease (AD). The OASIS MRI dataset was utilized which has 80,000 brain MRI images. It is suggested to resample this dataset as it is highly imbalanced and posed a challenge in preventing bias toward majority class while employing the convolution neural network (CNN) model for classification. This paper examines and extracts patterns and features of 461 patients taken from the OASIS dataset. The research has aimed at utilizing the Base Model of EfficientNetV2B0 with custom classification layers, and simplified custom CNN model, also exploring Multi-class classification across four distinct classes: Non-Demented, Very Mild Demented, Mild Demented, Moderate Demented in addition to binary classification as Non-Demented and treating other classes as demented. Furthermore, different dataset sizes were experimented with 5,000 and 20,000 for each class to be discussed in this paper. The experiment results indicate that EfficientNetV2B0 achieved the accuracy of 98% in binary classification, 99% in multiclass. Whereas custom sequential CNN model in multiclass classification presents the accuracy of 96% for 20,000 dataset size and 98% for 80,000 dataset size.

우리나라에서 2012년부터 공식 적용되는 새주소 정보가 위치표시에 있어 핵심정보임에도 불구하고 국가기본공간정보와 연계되지 못하고 있으며, 행정권역 및 각종 권역정보는 체계적으로 구축되지 않아 국가기본공간정보 활용의 한계 및 예산중복과 효율성의 문제점이 대두되고 있다. 이에 따라 국가공간정보인프라로서 새주소 자료의 전략적 연계 및 각종 권역 정보의 체계적 구축이 필요하다. 본 연구에서는 첫째, 도로를 중심으로 주소정보와 각종 권역정보를 연계하고 있는 해외의 도로분야 기본공간정보 구축 현황을 분석하고, 둘째, 국내의 기본지리정보, 새주소 정보, 각종 권역정보 DB구축 현황을 분석한 후, 셋째, 도로를 중심으로 주소정보와권역정보를 연계하는 DB 구축 방안을 제안하였다.

New address system, which will be officially applied in 2012 in Korea, is not linked with the national spatial data infrastructure in spite of a key information in location identification. In addition, because all kinds of regional boundaries including the administrative boundaries have not been systematically constructed, the problems such as the limitation of utilization of national base map, budget waste, and low efficiency are coming to the fore. For this reason, strategic connection with new address data and systematic construction of all kinds of regional boundaries are needed as framework data of national spatial data infrastructure. In this study we analyze and propose as follows: First, we analyze the data model of centerline of road which connects various regional information with address information as framework data in overseas countries. Second, we analyze the current domestic DB construction states with respects to the framework data of national spatial data infrastructure, new address information, and all kinds of regional boundaries information. Third, we propose the DB construction method which connects the regional information with address information by using the centerline of road.

주소는 공간정보 기술과 데이터의 발전으로 기존의 의미를 넘어 다양한 기능과 의미로 확장되고 있다. 특히, 새로운 주소체계 도입과 주소정보 및 데이터 고도화로 주소 관련 연구의 영역은 점차 확장되고 있으나, 이를 종합적으로 정리한 연구는 부족하다. 본 연구는 국내 학술논문 데이터베이스 KCI, DBPIA, RISS에 출판된 1997년 이후의 학술논문의 제목과 초록에 대해서 LDA 토픽 모델링을 활용하여 주소정보 및 주소데이터 연구의 토픽을 통합적으로 분석하고자 하였다. 분석 결과, 주소정보에서 5개, 주소데이터에서 6개의 토픽을 추출하였고, IDM을 통해 토픽들을 구조화하였다. 본 연구는 국내 주소 관련 연구의 전반적인 연구 동향을 파악함으로써 현재까지의 주소 연구 흐름을 종합하고 연구 주제의 방향 정립에 기여할 수 있다.

With the development of spatial information technology and data, the concept of address is expanding beyond its conventional definition to encompass diverse functions and meaning. In particular, despite the expanding scope of address research by the introduction of new address system and the advancement of address information and data, there is a lack of studies that comprehensively review the trend. To this end, we aim to provide a comprehensive analysis fo research topics related to address information and data by applying LDA topic modeling to titles and abstracts of academic papers published since 1997 in KCI, DBPIA and RISS. As a result, five topics were extracted from address information and six topics from address data, and these were structured using IDM. This study provides a synthesis of existing studies and contributes to establishing the direction of future research topics by examining overall trends in address-related research.

다중 프로세서 시스템-온-칩(Multi-Processor SoC, MPSoC)에서의 코어 및 IP 개수 증가 추세에 따라 병렬처리와 확장성에 유리한 인터커넥션 구조인 네트워크-온-칩(Network-on-Chip, NoC)이 등장하였다. 하지만 기존 IP를 재활용하기 위해서는 버스 프로토콜과 호환가능한 NoC에서의 지연시간을 최적화하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 버스 프로토콜 호환 가능한 NoC 설계 시, 버스 프로토콜에서 특성이 다른 다수의 트랜잭션 단계에서 유발되는 홉 수와 경로 충돌의 대립관계로 인해 지연시간이 증가하는 문제를 주소 및 데이터 네트워크로 분리 설계함으로써 해결하였다. 모의실험으로 벤치마크 어플리케이션과 무작위 생성한 어플리케이션에서의 실험 결과를 통해 Mesh구조와 TopGen의 비정형 토폴로지와 비교했을 때, 평균 지연시간은 19.46% 및 실행시간은 10.55% 감소하였다.

As the number of cores and IPs increase in multiprocessor system-on-chip (MPSoC), network-on-chip (NoC) has emerged as a promising novel interconnection architecture for its parallelism and scalability. However, minimization of the latency in NoC with legacy bus IPs must be addressed. In this paper, we focus on the latency minimization problem in NoC which accommodates legacy bus protocol based IPs considering the trade-offs between hop counts and path collisions. To resolve this problem, we propose separated address/data network for independent address and data phases of bus protocol. Compared to Mesh and irregular topologies generated by TopGen, experimental results show that average latency and execution time are reduced by 19.46% and 10.55%, respectively.

글로벌 시대에 들어서면서 수입식품 안전관리에 대한 중요성이 증가하고 있다. 해외 식품업체 주소정보는 수입식품 안전관리를 위한 핵심 정보로써 식품위해 발생시 신속한 대처와 사후관리를 위해 반드시 검증되어야 한다. 그러나 각국의 주소체계가 다른 관계로 하나의 검증시스템이 모든 국가의 주소를 검증할 수는 없다. 또한, 주소검증은 사용하는 분야에 따라 검정목적이 상이할 수 있다. 본 논문에서는 주어진 해외 식품업체 주소로부터 해당 국가의 행정구역 레벨로 분류하는 문제를 다룬다. 수입식품 안전관리를 정확하고 효율적으로 하기 위하여 수입식품제조업체 주소를 해당 국가의 행정구역 수준으로 정확하게 매칭하는 것이 필요하다. 수입식품이 생산⋅제조되는 위치와 식품제조에 영향을 줄 수 있는 환경정보, 재난재해 정보를 결합함으로써 선제적 수입식품 안전관리가 가능하다. 그러나, 일부 국가에서는 주소를 표기할 때 행정구역 레벨명을 생략하여 작성하고 있으며, 동일한 지명이 여러 행정구역 레벨에서 중복되는 경우가 있어 주소로부터 행정구역 레벨을 정확히 분류하는 일은 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 경우에 적합한 딥러닝 기반 행정구역 레벨 분류 모델을 제안하고, 실제 해외 식품회사 주소 데이터에 대하여 검증한다. 구체적으로 다중 레이블 분류 모델에서 멱집합(Label Powerset)을 이용해 훈련하는 방식을 사용한다. 제안된 기법의 검증을 위해 식약처에 등록된 에콰도르 및 베트남에 있는 해외 제조업소 주소에 대하여 정확도를 검증하였으며, 기존의 분류 모델보다 정확도가 각각 28.1% 및 13% 정도 향상되었다.

In the global era, the importance of imported food safety management is increasing. Address information of overseas food companies is key information for imported food safety management, and must be verified for prompt response and follow-up management in the event of a food risk. However, because each country’s address system is different, one verification system cannot verify the addresses of all countries. Also, the purpose of address verification may be different depending on the field used. In this paper, we deal with the problem of classifying a given overseas food business address into the administrative district level of the country. This is because, in the event of harm to imported food, it is necessary to find the administrative district level from the address of the relevant company, and based on this trace the food distribution route or take measures to ban imports. However, in some countries the administrative district level name is omitted from the address, and the same place name is used repeatedly in several administrative district levels, so it is not easy to accurately classify the administrative district level from the address. In this study we propose a deep learning-based administrative district level classification model suitable for this case, and verify the actual address data of overseas food companies. Specifically, a method of training using a label powerset in a multi-label classification model is used. To verify the proposed method, the accuracy was verified for the addresses of overseas manufacturing companies in Ecuador and Vietnam registered with the Ministry of Food and Drug Safety, and the accuracy was improved by 28.1% and 13%, respectively, compared to the existing classification model.

발병률이 낮은 병은 데이터 불균형 문제가 발생하며, 이는 의료계에서 겪는 원초적인 문제이다. 이런 불균형 문제를 해결하고자 Pix2Pix 로 생성적 적대 신경망 기반 의료 이미지 증강 기법을 설계하여 데이터 불균형 문제 해결 및 성능을 향상시켰다. 합성 데이터의 추가 및 기하학적 데이터 증강의 유무에 대한 4 가지 시나리오로 성능을 비교하여 제안된 기법이 가장 효과적임을 보인다.

본 연구는 5･18 민주화운동 공식 기념 연설 코퍼스 구축 과정을 이론 주도적 정밀 코퍼스(theory-driven precision corpus) 구축의 사례로 제시한다. 이론 주도적 정밀 코퍼스란 특정 이론적 분석 목표를 위해 설계된 코딩 체계를 갖추고 전수성･이론 정합성･재현 가능성을 충족하는 구조화된 데이터셋으로 정의된다. 본 연구는 이행기 정의 이론의 핵심 개념을 코딩 범주(T1-T7)로 전환하고, 이를 1997년부터 2025년까지 발표된 5･18 공식 기념 연설 28편(1,179문장)에 LLM 보조 방식으로 적용하는 파이프라인을 구축하였다. 데이터 설계는 ‘연구 질문 → 분석 방법 → 필요 변수 → 코딩 범주 → 데이터 구축’의 순방향 원칙을 따랐으며, 문장 유형 분류(THEME･CONTEXT･RITUAL･POLICY), 이중 코딩 체계(1차･2차 주제), 시제 변수 등이 연구 질문과 직접 연동되도록 설계하였다. 구축된 데이터셋은 코딩 지침서와 함께 GitHub를 통해 공개하여 재현 가능성을 확보하였다. 본 연구는 인문학적 이론과 디지털 방법론을 결합하는 이론 주도적 코퍼스 구축의 실제 사례로서, 유사한 성격의 인문 데이터 구축 연구에 방법론적 참조점을 제공하고자 한다.

This study presents the construction of an official commemorative speech corpus on the May 18 Gwangju Uprising as a methodological case in theory-driven precision corpus building. A theory-driven precision corpus is defined as a structured dataset satisfying three conditions: comprehensiveness, theoretical coherence, and reproducibility. Grounded in Transitional Justice theory, the core concepts of apology, forgiveness, reconciliation, truth-seeking, healing, memory, and historical consciousness were operationalized into seven thematic coding categories (T1?T7) and applied to 28 official commemorative addresses (1,179 sentences) delivered from 1997 to 2025, using an LLM-assisted coding pipeline. Data design followed a forward-directed principle ? research question to analytical method to required variables to coding categories to dataset construction ? ensuring that frequency, co-occurrence, adjacency, and tense analyses each correspond directly to specific dataset variables. The researcher retained full responsibility for theoretical design and codebook specification, while the LLM served as an execution tool applying researcher-defined criteria consistently across the corpus. The dataset and codebook are publicly available via GitHub. This study offers a replicable methodological template for theory-driven humanities data construction integrating humanistic inquiry with digital methods.

우리나라의 도로명주소는 2012년부터 본격적으로 정착되었고, 국가의 최소단위지역으로 국가기초구역도 2012년 고시, 2014년 부터는 본격적으로 활용될 예정이다. 도로구간, 주소, 그리고 국가기초구역은 긴밀하게 연계되어 있어 도로명주소 데이터와 국가기초구역 데이터를 연계한 통합적 데이터로 정비할 필요가 있다. 본 연구에서는 도로명주소와 국가기초구역 정보를 연계한 국가기초구역 데이터 모델을 제안하고, 이를 시범적으로 구축해 봄으로써 그 적용가능성과 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 도로명주소를 사용하는 해외의 데이터모델을 분석하고, 우리나라 도로명주소, 국가기초구역 데이터의 현황을 분석하였다. 이를 기반으로 선형기반의 도로정보와 주소정보, 각종 구역정보를 포함할 수 있는 데이터모델을 설계하고, 서대문구를 대상으로 시범구축 하였다. 시범구축결과 첫째 도로구간이 미세하게 세분되는 것을 막기 위해 도로명주소 데이터의 도로중심선 정보를 사전에 정리할 필요가 있으며, 둘째 종속구간에 대해서는 주소범위를 부여하지 않도록 하며, 셋째, 국가기초구역 설정에 종속구간이 활용되는 사례가 있으므로 주소는 부여하지 않더라도 종속구간의 왼쪽과 오른쪽을 구분하고 해당되는 면형정보를 입력할 필요가 있다는 것을 확인하였다.

The new address system based on road name in Korea has been settled from 2012. In addition, national basic district as a smallest unit region of nation has also been notified in 2012 and is envisioned to be utilized in earnest from 2014. It is needed for us to construct an integrated data by connecting address data based on road name with national basic district data because road, address, and national basic district are closely interconnected. In this study, we propose data model of national basic district by integrating the information of national basic district with the address based on road name and try to derive some initiatives and possibility of its application by implementing this model in a study area. We have analyzed not only data model of foreign countries which use the address system based on road name, but also current data model of the address system and the national basic district in Korea. Based on this analysis, we have designed data model which can include all kinds of linear information related to road, address and district and have implemented this model in Seodaemoon-gu as a sample case. As a result of the implementation, we have confirmed three folds: First, it is necessary to cleanse the centerline of road features in order to prevent that the road segments are divided into tiny sections. Second, it is needed not to assign the address attribute for the subordinate road segment. Finally, since there is an example that subordinate road segments are used in the delimination of national basic district, it is needed to input related districts information after distinguishing the left side and the right side of the subordinate road segments even though the address attributes are not assigned.

이 연구의 목적은 뉴스 자료와 드라마 자료를 통해 직장 내 공적 관계에서 사용되는 호칭어 변화를 통시적으로 살피고, 이러한 변화가 일어나게 된 이유가 무엇인지를 밝히고자 하는 데 있다. 호칭어 사용의 변화 양상을 살핀 기존의 연구는 주로 사적 관계에서 사용되는 호칭어에 대해 다루고 있어 직장 내 공적 관계에서 사용되는 호칭어 변화에 대한 논의는 부족한 형편이다. 이에 본 연구에서는 직장 내 공적 관계에서 사용되는 호칭어가 어떠한 변화 양상을 보이는지, 또 그러한 변화 양상이 관찰되는 이유는 무엇인지를 알아보기 위해 뉴스 자료와 드라마 자료를 분석하였다. 분석 결과, 직장 내 호칭어는 시간의 흐름에 따라 다음과 같은 변화 양상이 관찰되었다. 1980년대는 직장 내 여성에게 차별적으로 사용되는 호칭어가 사회적 관심의 대상이 되었다. 이러한 호칭어 사용의 문제 제기가 드라마에 수용되어 1990년대 드라마부터는 성차별적인 호칭어 사용이 관찰되지 않았다. 2000년대는 조직 구조의 변화 차원에서 직장 내 호칭어가 직함에서 이름으로 변화하는 것에 사회가 주목하지만, 2000년대 드라마에는 직함 호칭어가 여전히 사용되는 것으로 관찰되었다. 한편, 2010년대에는 직함 호칭어뿐만 아니라 영어 이름이라는 새로운 유형의 호칭어 사용이 관찰되었다. 특히, 영어 이름이 사용되는 드라마의 경우는 위계 차이에 따른 호칭어의 사용 차이는 관찰되지 않았다. 이 연구는 뉴스 자료를 통해 직장 내 호칭어와 관련한 사회 변화를 확인하고, 사회 변화가 현실에 어떻게 수용되는지 드라마 자료를 통해 확인하였다는 점에서 의의가 있다.

The purpose of this study is to examine the diachronic changes in the terms of address used in public workplace relationships by analyzing news articles and television dramas. While previous studies on terms of address have primarily focused on private relationships, discussions on changes in address usage within public contexts remain insufficient. To fill this gap, this study investigates how terms of address in the workplace have changed over time and explores the reasons behind such changes through an analysis of both news and drama data. The findings reveal the following patterns. In the 1980s, gender-discriminatory terms of address for women in the workplace became a topic of public concern. This issue was reflected in 1990s dramas, where such discriminatory usage was no longer observed. In the 2000s, public attention shifted to changes in organizational structure, with increasing interest in the transition from title-based to name-based terms of address. However, dramas from this period continued to show the use of title-based forms. In the 2010s, not only did title-based forms appear, but new types of terms of address?such as English names?also emerged. Notably, in dramas that employed English names, hierarchical differences in the use of terms of address were not observed. This study is significant in that it identifies social changes related to workplace terms of address through news articles and demonstrates, through drama data, how these changes were accepted, delayed, or resisted in actual discourse practices.

6시그마는 지난 20여 년간 제조 및 서비스 등의 산업에서 프로세스 개선을 위하여 꾸준히 적용되어왔다. 그럼에도 불구하고 6시그마는 Define 단계에서 의미있는 프로젝트를 계속 발굴하기 힘들고 Control 단계에서 지속적인 측정 및 통제가 쉽지 않다는 문제가 지적되었다. 이를 해결하기 위하여 개선 프로세스의 지속적인 통제와 관리를 원활히 할 수 있는 체계가 요구되며, 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 시스템이 효과적 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 프로세스 운영 및 분석에서 누적된 데이터를 중심으로 지속적 프로세스 개선을 실현하기 위한 목적으로 6시그마와 BPM의 통합 모형을 제시하고, 프로젝트 수행을 위하여 상호 데이터 기반으로 프로세스를 분석, 개선, 모니터링하는 과정을 설명한다. 이를 통하여 6시그마와 BPM의 장점을 결합하여, 지속적으로 업무를 개선하고 관리함으로써 전사적인 경영성과를 극대화할 수 있을 것으로 기대한다.

Six Sigma has been adopted for the last two decades in many industries of manufacturing and service business to implement processs improvement. The methodology has difficulties in discovering target projects in the Define step and in controlling continuous measure and control in the Control step. To address the problem, more advanced system is required to support continuous control and management, and business process management (BPM) can be an effective solution for this problem. In this research, we introduce integrated models of Six Sigma and BPM for the purpose of realizing continuous process improvement, and explain the procedure of analyzing, improving, and monitoring the processes based on the data which has been accumulated in business process execution. It is expected that this integrated approach can maximize business performance by improving and managing business continuously on the integrated platform of two business innovation strategies, Six Sigma and BPM.