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자동화 기술은 노동력을 대체하여 인건비를 감소시키고, 생산성 및 수익성을 증가시킬 수 있을 것이라는 일련의 연구가 있다. 반면 자동화가 새로운 노동 수요를 창출할 가능성이 있으며, 장기적으로는 일자리가 감소하 지 않았다는 연구도 있다. 이 연구는 자동화가 한국의 기업에서 단기 및 장기적으로 고용, 생상선, 수익성에 어떠 한 효과가 있는지에 대해 설명하고자 한다. 이를 위해, 한국의 342개 기업에 대한 노동연구원의 2005년부터 2015년 사이의 사업체패널데이터를 분석하였다. 분석에는 패널데이터를 분석하기 위한 고정효과 모형을 이용하 였다. 분석결과, 기업당 자동화 수준의 증가는 (1) 단기 및 장기적으로 고용을 감소시켰으며, (2) 단기 및 중기에 걸쳐 생산성을 감소시켰고, 결과적으로 (3) 생산성 향상의 효과는 누리지 못하였다고 할 수 있다.

This study examined the dynamic role that automation has had upon employment, productivity, and profitability. For the analysis, 342 companies of the Workplace Panel Survey of the Korea Labor Institute conducted from 2005 to 2015 was used. For analytical models, the fixed effect model, which is capable of controlling the endogeneity problems of variables, was used. According to the analysis results, the increased ratio of automation in Korean companies (1) resulted in the increase of turnover in the short and long terms, a temporary decrease in employment, and (2) a decrease of productivity in the short and medium terms, and thereby (3) failing to change profitability in a positive manner.

인공지능(AI) 기반 콘텐츠 생성 자동화는 최근 다양한 산업 분야에서 중요한 연구 주제로 부상 하고 있다. 본 연구는 인공지능(AI) 기반 콘텐츠 생성 자동화 기술의 최신 동향과 응용 분야를 탐구한다. 디지털 시대의 급증하는 콘텐츠 수요에 대응하기 위해, AI 기술이 다양한 영역에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있다. 연구 결과, 통합 AI 솔루션이 오디오, 비디오, 이미지 등 다 양한 형태의 콘텐츠를 효율적으로 생성할 수 있음을 확인했다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 자연어 처리 능력이 크게 향상되어, 텍스트 생성, 번역, 요약 등의 작업에서 탁월한 성능을 보이고 있다. 비즈니스 영역에서 AI는 마케팅 자동화, 개인화된 콘텐츠 제작, 의사결정 지원 등 다양한 응용 가능성을 보여주고 소셜 미디어 마케팅에서는 자동화 툴을 활용한 브랜드 홍보면에서 효율성 향상과 비용 절감 효과를 가져오고 있으며 교육 분야에서는 AI가 개인화된 학습 경험을 제공하고, 자동 학습 콘텐츠 생성에 활용될 수 있다. 연구 결과 AI 기반 콘텐츠 생 성 자동화는 개인화된 사용자 경험 제공, 생산성 향상, 비용 절감 등의 이점을 제공함을 시사한 다. 그러나 윤리적 문제, 데이터 편향, 저작권 침해 등 해결해야 할 과제도 확인되었다.

This study explores the latest trends and applications of AI-based content generation automation technologies. To address the rapidly increasing demand for content in the digital age, AI technologies are providing innovative solutions across various domains. The research findings demonstrate that unified AI solutions can efficiently generate diverse forms of content, including audio, video, and images. In the business sector, AI shows diverse application possibilities, including marketing automation, personalized content creation, and decision support. In the field of education, research is ongoing to provide personalized learning experiences through the integration of AI. The development of AI-based trailer generation technology for online courses is also underway. This study demonstrates that AI-based content generation automation technologies are significantly contributing to productivity enhancement and creativity promotion. Future research should focus on improving the quality of AI-generated content, ethical use, and developing human-AI collaboration models.

Background/Objectives: Nowadays, wireless sensor and control are integrated with the Internet Protocol (IP) to develop the Internet of Things (IoT) for connecting devices which are used in everyday life to the internet. Methods/Statistical analysis: Users can now monitor and control different devices even they are not at home provided there is internet access. The primary advantages from this concept include wireless devices being a part of a cloud-based system by which, it can to interact and communicate, maximize safety, comfort, convenience and energy-savings. Existing systems require additional communication hardware (such as LAN, Bluetooth and RF) and proprietary software to the system which increases to the cost of the system. Findings: There is a need for easy deployable solutions by using open source solutions for both hardware and software. This paper proposes the development of the hardware using ESP8266 microcontroller, the use of MQTT protocol as means of sending and receiving messages from the wireless devices to a central server and the use Node-red Programming for creating the web based application for the IoT based Home Automation. A comparison with existing home automation system was made to evaluate the effectiveness of the system. Improvements/Applications: The use of NodeMCU as the microcontroller equipped with the MQTT protocol and uses a Raspberry Pi as the MQTT broker reduces the need for additional hardware such as Bluetooth and Zigbee and use the existing WiFi netrok at home to control appliances and monitor the power consumption at home.

2017년 대비 16.38% 인상된 2018년의 최저임금은 향후 2년 간 연평균 15.24% 추가로 인상되어 2020년에 1만 원에 도달할 것으로 예상되고 있다. 본고는 지난 최저임금의 인상이 저숙련 노동자의 고용에 미치는 영향을 분석한다. 단 기존 연구들과 달리 최저임금과 고용 간의 관계를 자동화라는 경제적 요인으로 연결시켜 최저임금 인상으로 노동의 상대적 가격이 증가할 경우 자동화를 통해 노동을 대체한다는 구조를 설정해 최저임금이 저숙련 노동자의 고용에 미치는 영향을 실증적으로 분석한다. 수행하는 업무의 특성에 따라 결정되 며 자동화를 통한 노동의 대체 가능성을 나타내는 직종별 자동화 민감도는 Autor and Dorn(2013)과 Dorn(2009)의 자료를 한국표준직업분류에 적용해 측정한다. 또한 Lordan and Neumark(2017, 2018)의 방법론에 따라 2009~2017년 고용형태별실태조사의 임금구조 부문을 이용해 자동화가 용이한 직업의 산업 별 고용과 노동시간 비중을 산출하고 최저임금과의 관계를 파악한다. 최저임금 인상은 자동화가 용이한 직종의 산업별 고용과 근로시간 비중을 대체로 감소시키는 것으로 나타났다. 최저임금이 자동화가 용이한 직종의 고용과 근로시간 비중에 미치는 영향은 성별, 연령별, 산업별 그리고 기업 규모별로 상이하며 여성과 26~39세의 청·중년층에서 감소 효과가 크게 나타났다. 한 예로 여성의 경우 최저임금의 1,000원 인상으로 인해 자동화 민감도 상위 33% 직종이 차지하는 고용과 근로시간 비중이 각기 9.49%p와 9.64%p 감소해 최저임금 인상이 자동화를 가속화해 고용에 영향을 미치고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 최저임금 인상이 자동화가 용이한 직종의 고용 비중과 근로시간 비중을 감소시킨다는 분석 결과는 최저임금으로 인해 해당 직종에서 종사하고 있는 노동자의 실업 가능성이 높아진다는 것을 시사한다. 따라서 최저임금이 자동화에 대한 기업의 유인 구조, 노동시장의 일자리 구조, 그리고 자동화 취약 계층의 실업 가능성 등에 주는 영향을 최저임금 인상에 앞서 파악하는 것이 필요해 보인다.

This paper analyzes how the minimum wage affects the employment of the unskilled worker. Yet, unlike previous studies, it focuses on the rise of the relative price of labor to capital by minimum wage, which furthers the degree of automation. We first measure the automatibility of occupation by applying the Routine Task Intensity of Autor and Dorn (2013) and Dorn (2009) to the Korea Standard Classification of Occupation, and then look at how the minimum wage affects the share of routine occupation in various industries by applying the method suggested by Lordan and Neumark (2017, 2018) to the survey on labor conditions by employment type. We find that the rise of minimum wage tends to reduce the share of routine occupation in various industries. Furthermore, the size of such effects differs depending on sex, age, industry, and company size where the effect is found to be particularly strong among the female and the 26~39 age group. For example, we find that KRW 1,000 increase in minimum wage leads to 9.48%pt and 9.64%pt reduction in the share of employment and labor-time of the top 1/3 automatable occupation. Such results signifies the fact that the rise of minimum wage may cause the increase in unemployment among the unskilled by accelerating the process of automation.

연구목적: 건설산업의 전 분야 및 전 단계에 대한 BIM 도입 의무화가 머지않아 시행될 만큼 BIM 업무 의 실질적인 생산성 향상을 위한 기술 확보 방안이 필요하기 때문에 연구에서는 엔지니어가 BIM기반 설계 과정에서 건설기준을 검증할 수 있도록 BIM 모델링 절차별로 제작되는 주요 객체에 대해 자동으 로 관련 건설기준을 검증할 수 있는 방안을 제시하였다. 연구방법: BIM기반 도로 설계 업무를 대상으로 모델링 업무 절차를 정의하고, 각 단계에서 도출되는 BIM 모델별로 관련 설계기준을 데이터베이스로 구축하는 방안을 마련하였다. 그리고 BIM기반 설계기준 검토 자동화 시스템 개발을 위한 프로세스도 제시하였다. 연구결과: Civil3D 및 Dynamo를 활용하여 BIM기반 설계기준 검토 자동화 모듈을 개발하 고, 시범적용을 통해 설계과정에서 제작되는 BIM 객체의 건설설계기준 충족여부를 자동으로 신속하 게 제공할 수 있음을 확인하였다. 결론: BIM기반 설계기준 검토 자동화 기술은 BIM 모델 제작 업무의 생산성 향상과 BIM 모델의 품질확보가 가능하다.

Purpose: There is not much time left for mandatory BIM implementation for all sectors and stages of the construction industry. Therefore, it is necessary to find a way to secure technology to substantially improve the productivity of BIM work. In the research, we proposed a method to automatically verify related construction standards for major objects produced by BIM modeling procedures so that engineers can verify construction standards in the BIM-based design process. Method: We defined a modeling work procedure for BIM-based road design work and prepared a method for constructing related design standards in a database. In addition, a process map for developing a BIM-based design basis review automation system was also presented. Result: A BIM-based design standard review automation module was developed using Civil3D and Dynamo. And it was confirmed by the test application that it is possible to quickly judge whether the BIM object manufactured in the design process conforms to the construction design standard. Conclusion: BIM-based design standard review automation technology can improve the productivity of BIM model production work and secure the quality of the BIM model.

Recently, BIM has been widely applied to the AEC industry, but it has not been applied to the facility management realm. Since the largest energy is consumed in the operation stage of the building's life cycle, the application of BIM at this stage will save energy consumption. In South Korea, since 2016, a facilities management system (Edubuil) has been established to manage the school facilities by the Ministry of Education. Educational facilities are a group of facilities with high energy consumption, and conversion of conventional facility data to BIM can have a great effect on saving energy and reducing carbon emissions. In this study, an automation method for converting data from Edubuil into BIM was developed to create a building information model for facility management. The automation method consists of the following four modules: Space partition element creation module, RDS input module, window parameter creation module, window library construction module. The developed BIM conversion automation method shortened conversion time for converting school facility data into BIM compared to manual methods.

본 연구는 Terraform과 Ansible을 연계하여 클라우드 인프라 및 애플리케이션 배포 전 과정을 자동화하는 DevOps 실습 환경을 설계하고, 이를 교육 현장에 적용하여 실무형 역량 향상에 미치는 효과를 검증하였다. 실습 구성은 AWS 기반의 VPC, Subnet, EC2, RDS 등 인프라 자원을 Terraform으로 선언적으로 정의하고, Flask 기반의 인공지능 애플리케이션(Gemini API 연동)은 Ansible을 통해 자동 배포하는 방식으로 구현되었다. 특히 EC2 user_data 기반 자동화의 한계를 보완하기 위해 구성 관리 도구인 Ansible을 도입하여 애플리케이션 설치의 신뢰성과 확장성을 확보하였다. 또한 동료 전문가 대상의 정량적 설문 평가를 통해 반복 가능하고 오류 발생이 적은 자동화 기반 실습 환경의 교육적 유효성을 확인하였다. 특히 서브넷 분리와 보 안 그룹 설정 등 기본적인 클라우드 보안 요소를 고려한 인프라 설계를 통해 DevOps 실습에서의 보안성을 동시에 확보하였 다. 본 연구는 선언형 IaC와 구성 관리 도구를 통합한 DevOps 실습 모델의 교육 적용 가능성을 제시함으로써, 향후 클라우드 네이티브 기반 실무 교육에 효과적으로 활용될 수 있는 설계 프레임워크를 제공한다.

This study designed a DevOps practice environment that automates the entire process of cloud infrastructure and application deployment by integrating Terraform and Ansible, and verified its effectiveness in enhancing practical capabilities when applied in educational settings. The practical setup involved declaratively defining infrastructure resources such as VPC, Subnet, EC2, and RDS on AWS using Terraform, and implementing automated deployment of a Flask-based artificial intelligence application (integrated with Gemini API) via Ansible. Specifically, Ansible, as a configuration management tool, was introduced to address the limitations of EC2 user_data-based automation, thereby ensuring the reliability and scalability of application installation. Furthermore, quantitative assessments of learners confirmed the educational validity of the automation-based practice environment, which allows for repeatable and less error-prone operations. Particularly, security was simultaneously ensured in DevOps practices through infrastructure design that considered fundamental cloud security elements, such as subnet separation and security group configurations. This research presents the applicability of a DevOps practice model that integrates declarative IaC (Infrastructure as Code) and configuration management tools, thereby providing a design framework that can be effectively utilized in future cloud-native practical education.

본 논문에서는 메인 제어 보드에 연결되는 디바이스 모듈 보드들을 자동하는 인식하는 새로운 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문의 시스템은 메인보드와 디바이스 모듈 보드로 나누어 설계하였으며, 메인보드에는 모듈보드와 연결할 수 있도록 슬롯 구조에 의해 설계되었다. 제안된 슬롯구조는 장착이 편리하고 기능의 추가 및 확장이 가능하도록 하였다. 또한 장치 보드들을 자동으로 인식함으로 통해 새로운 기존의 시스템을 업그레이드하거나 새로운 디바이스의 추가하는 등의 기능변경이 용이하도록 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 논문에서 제안 된 시스템은 K10S1 PLC를 가지고 실험 및 검증하였다. 실험 분석 결과 제품의 기능향상에 드는 간 및 비용의 단축 효과가 나타났다.

This paper proposed design and implementation of automation system that recognize device module boards automatically that are connected on main control board. The system of this paper is divided to main board and device module boards, and the main board is designed a board by slot structure. The slot structure is possible a extension for upgrade and addition of board ability. Besides, it is easier a establishment and disjointing because it recognizes automatically a device board. The proposed system in this paper compares with K10S1 PLC. The result shows an advantage of extensibility and ability, and it is reduced expense and period for development.

In this study, to reduce the weight of cross member assembly for small truck. In order to optimize the design of the cross member structure by changing the equation into the rivet coupling method, The size and the hole spacing of the large sheet plate, the rivet hole size of the large sheet plate, In the structural analysis, we looked at what was going to happen, and the tensile, shear The load test was carried out to investigate the damage caused by the maximum load acting on the rivet. Riveting work, but to improve productivity, we developed automated riveting device using robot To reduce the number of workers, reduce jig transfer and installation time, and reduce load factor. To produce the maximum output of the product.

일반적으로 신선물류를 내장하고 있는 컨테이너 화물 혹은 일반 화물 등의 상태 및 위치를 파악하는 것은 콜드 체인 시스템 구축에서 매우 중요한 문제로 인식되어 왔지만, 관련업계에서 활용하고 있는 상태 및 위치 파악 방식은 아직까지 전통적인 방식에서 크게 벗어나지 못하고 있다. 때문에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 사 물 인터넷 기반 스마트 콜드 체인 모니터링 자동화 시스템 구축 시 적용할 수 있는 설계 기법 및 아키텍처를 제안 한다. 제안하는 스마트 콜드 체인 모니터링 자동화 시스템 구조는 oneM2M 표준을 기반으로 S/W 및 H/W로 구현되 는 Network Services Layer 및 Entity, Common Services Layer 및 Entity, Application Layer 및 Entity로 구성되어 있 으며, 이를 통해 신선물류 유통 시 해당 물류의 상태 및 위치를 자동으로 파악할 수 있을 뿐 아니라 해당 물류의 유 통비용을 획기적으로 절감할 수 있을 것이다.

Generally, although securing the condition and location of container freights or normal freights, which load a fresh goods, has been a very important issue in the cold-chain system implementations, it has not gotten out of the traditional methods in the related business world yet. To solve this problem, we propose the designing method and architecture which can be used to implement a smart cold-chain monitoring automation systems. The proposed system architecture is based on the oneM2M standards, and it has 3 layers and entities, which can be implemented to S/W and H/W, network services layer and entity, common services layer and entity, application layer and entity. Based on this architecture, we will not only expect an innovative retrenchment of distribution cost, but also automatically secure the freight condition and location.

본 연구는 자동화 도입수준이 직종별 근로자(사무직 또는 생산직)의 업무량에 미치는 영향을 실증적으로 규명하고자 하였다. 이를 위해 자동화의 도입목적/도입동기를 대체효 과와 보완효과로 구분하였으며, 직종을 사무직과 생산직으로 분류하여 자동화 도입수준 이 근로자의 업무량에 미치는 영향을 검증하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 한국노 동연구원의 사업체패널조사 8차년도 자료를 활용하여, 최종표본 574개 사업체를 대상으 로 자동화 도입수준이 근로자의 업무량에 미치는 영향을 실증하였다. 분석 결과, 대체효과 목적의 자동화 도입수준이 증가할수록 사무직 근로자와 생산직 근로자 모두의 업무량이 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 보완효과 목적의 자동화 도입수준이 증가할수록 사무직 근로자의 업무량은 증가하였지만, 생산직 근로자의 업무량에 미치는 영향은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 자동화가 고용에 미치는 영향은 자동화 도입의 목적이나 동기에 따라 달라질 수 있으며, 근로자의 직종에 따라서도 그 영향이 상이할 수 있음을 시사한다.

The purpose of this study is to empirically investigate the effect of the level of automation on the workers’ workload depending on the motives of adoption and the types of jobs. The motives for automation are divided into the substitution and complementary effects, and the job types are classified as white-collar workers and blue-collar workers. Based on the analyses using the 574 samples from the Korea Labor Institute's Workplace Panel Survey data, the result showed that the workload of both white- and blue-collar workers decreased as the level of automation for substitution effects increased. In addition, as the level of automation for complementary effect increased, the workload of white-collar workers increased, but the workload of blue-collar workers was not statistically significant. These results suggest that the effect of automation on workload may vary depending on the motive and job types of automation.

In an automated industry PLC plays a central role to control the automation system. Therefore, fault free operation of PLC controlled automation system is essential in order to maximize a firm’s productivity. A prior test of control system is a practical way to check fault operations, but it is a time consuming job and can not check all possible fault operation. A formal verification of PLC program could be a best way to check all possible fault situation. Tracing the history of the study on formal verification, we found three problems, the first is that a formal representation of PLC control system is incomplete, the second is a state explosion problem and the third is that the verification result is difficult to use for the correction of control program. In this paper, we propose a transformation method to reproduce the control system correctly in formal model and efficient procedure to verify and correct the control program using verification result. To demonstrate the proposed method, we provided a suitable case study of an automation system.

All games support the meaningful play, and each mechanism producing meaning is various. In mobile role-playing game, automation of in-game action standardizes movements of avatars and diversify combat challenges. Thereby players reinforce their avatars and make various repertoires so as to cope with different contents. Players predict the result of their own actions based on short-term, juicy feedbacks. In conclusion, mobile role-playing game has 'strategy' as its action mode while the unit time required for meaningful play is highly reduced. This analysis is significant in the sense that it was the first step toward integrated change of game play experiences.

기술과 세계화는 작업장과 일하는 방식을 재창조하고 재정의하고 있다. 지난 세기 작업장의 자동화는 클라우드 컴퓨팅에 의해 주도된 지능형 자체 학습 시스템, 센서 기술의 획기적인 발전, “빅 데이터”의 힘을 활용하는 새로운 알고리즘의 생성으로 빠르게 증대되고 대체되고 있다. 인간의 능력을 향상시키고 작업자가 더 넓은 범위의 서비스를 원격으로 더 효율적으로 제공할 수 있게 하는 기술이 등장하고 있다. 이러한 새로운 작업장은 끊임없이 변화하고 있고 점점 더 지리적 경계에 의한 제약을 받지 않고 있으며, 공상과학 페이지를 통해서만 가능했던 로봇과 새로운 기술의 도래에 의해 고무되고 있다. 혁신이 계속 법을 앞서감에 따라 작업장으로 도입되는 21세기 기술은 새로운 노동법적 문제를 제기한다. 노동법 영역을 열거하고 이를 일반적으로 로봇 공학, AI 및 자동화에 적용하는 대신, 이 글에서는 이러한 혁신적인 기술들을 범주화하여 각 범주에 해당되는 노동법 문제를 살펴본다. 따라서 이 글에서는 다음과 같은 기술의 범주에 대해서 발생했거나 곧 발생할 수 있는 법적 문제를 검토한다. 이 중 첫 번째로 이 글에서 검토하는 것은 로봇 공학 및 자동화(Robotics and Automation)이다. 자동화로 인한 인력 이동은 잠재적으로 해고통지 요건, 퇴직 수당 및 재교육 문제를 유발할 수 있으며 단체교섭 문제를 야기할 수 있다. 두 번째로 검토하는 것은 텔레프레즌스, 원격 조작 및 원격 작업(Telepresence, Telemanipulation and Remote Working,)이다. 텔레프레즌스 및 원격 조작 기술의 정교함과 크라우드 소싱의 대규모 채택이 미국에서의 주 및 연방법의 관할권의 적용에 대해서 의문을 제기한다. 임금 및 근로시간법의 관할권 밖의 적용과 원격 도급 작업에 대한 독립 계약자 기준의 정당성에 대한 최근의 논쟁이 이러한 기술과 직격되어 있다. 다시 말하면 이러한 기술혁신으로 예상되는 미국의 노동법적 문제와 대응에 대한 논의를 검토하는 것이 이 글의 연구과제이다. 마지막으로 이러한 미국에서의 로봇 공학, AI 및 자동화로 인한 노동법적 범주의 문제들은 우리나라에도 마찬가지로 적용되어 로봇공학, 인공지능 및 자동화가 일상적인 직장에 점점 더 많이 통합되면서 입법부, 행정(규제) 기관 및 법원은 기존 요구 사항을 재해석하거나 이러한 기술의 영향을 더 잘 반영하는 새로운 규정 또는 법률을 만들어야 한다는 압력에 직면하게 될 것이다.

The twin forces of technology and globalization are reinventing and redefining the workplace and the way work is performed. The workplace automation of the last century is rapidly being augmented and replaced by intelligent self-learning systems driven by cloud computing, breakthroughs in sensor technology, and creation of new algorithms that harness the power of “Big Data.” Technologies are emerging that enhance human capabilities and allow workers to provide a wider range of services remotely and with greater efficiency. This new workplace is constantly changing, increasingly uninhibited by geographical boundaries and inspired by the arrival of robots and new technologies previously available only through the pages of science fiction. As innovation continues to outpace legislation, the 21st century technologies streaming into the workplace pose novel compliance challenges for employers. Rather than listing a dozen areas of employment and labor law and applying them generally to robotics, AI, and automation, this publication uniquely divides these disruptive technologies into four categories as noted below. Each category is then viewed through the lens of the most applicable employment and labor challenges and solutions. Specific technological innovations often cover more than one category, nonetheless, the employment and labor law issues are more clearly understood and addressed category by category. Accordingly, this publication addresses the legal challenges that have arisen or may be on the horizon for the following categories of technology. The first thing to look at in this article is Robotics and Automation. Workforce displacement resulting from mass automation can potentially trigger notice requirements, severance benefits and retraining obligations and can likely implicate collective bargaining obligations. The second thing we're going to look at is Telepresence, Telemanipulation and Remote Work. The increasing sophistication of telepresence and telemanipulation technology and the large-scale adoption of crowdsourcing implicate questions about the extraterritorial application of state and national law. Recent controversies over the extraterritorial application of wage and hour law and the justice of independent contractor standards for remote piecework are likely preludes to the legal challenges to come in this space. Finally, as robotics, artificial intelligence, and automation become increasingly integrated into the everyday workplace, legislatures, regulators, and courts will face pressure to reinterpret existing requirements or create new regulations or laws that better reflect the impact of these technologies, applied to our country as well.

We introduce the technology required todevelop a bracket process for installing and verifying FRT bumper sensors for passenger cars. Establish and demonstrate process automation through actual design and manufaturing. We conduct quality inspection of the production process using artificial intelligence and develop technology to automatically detect good and defective products and increase the reliability of the process.

이 연구의 목적은 비재택 지수(Non-teleworkable Job index)와 자동화 지수(Job Automation index)를 활용하여 코로나19로 인한 국내 노동시장의 변화를 확인하는 것이다. 이를 위해 두 종류의 지 수를 한국노동연구원의 한국노동패널(KLIPS) 자료에 매칭하여 군집 분석을 실시하였다. 이후 한국 통계 청에서 제공되는 경제활동인구조사(EAPS) 자료를 활용해 고용률과 일시휴직자를 중심으로 코로나19로 인한 한국 노동시장의 변화에 대해 분석하였다. 분석 결과, 비재택 지수, 자동화 지수는 산업과 직업분류 에 따라 다르게 나타났고, 학력에 따른 차이가 컸다. 특히 고졸학력을 가진 근로자의 비재택 지수와 자동 화 지수가 큰 차이를 보였다. 종사상지위는 정규직일수록 두 지수가 낮았고, 일용직이 더 높은 점수를 보 였다. 군집분석 결과 4개의 그룹으로 구분할 수 있었고, 그룹에 따라 산업과 직업의 특성이 다르게 분포 되는 것을 확인하였다. 고용률과 일시휴직자를 살펴본 결과 코로나19는 한국 노동시장에 2020년 공통적 으로 부정적인 영향을 미쳤으나, 이후 변화 추세와 회복은 그룹에 따라 상이한 결과를 보였다. 이러한 연 구결과에 따라 결론 및 제언을 제시하였다.

This study aimed to examine the changes in the domestic labor market due to the COVID-19 pandemic by utilizing the Non-teleworkable Job Index and the Job Automation Index. We Matching these indices with data from the Korean Labor and Income Panel Study (KLIPS), and a cluster analysis was conducted. Additionally, the analysis focused on the changes in employment rates and temporarily laid-off due to COVID-19 in the South Korean labor market using data from the Economic Activity Population Survey (EAPS). The analysis revealed that the Non-teleworkable Job Index and the Job Automation Index varied across different industries and occupations, and there were differences based on educational attainment. Notably, workers with a high school education displayed significant differences in their scores on the Non-teleworkable Job Index and the Job Automation Index. Moreover, employment status showed that regular workers had lower scores on both indices compared to temporary workers who scored higher. The cluster analysis resulted in four groups. The analysis also revealed that COVID-19 negatively impacted the South Korean labor market for all groups in 2020. However, subsequent trends and recovery differed among the groups. Based on these research findings, conclusions and recommendations were provided.

This study proposes an artificial intelligence (AI)-based multi-output artificial neural network (ANN) classification model capable of automatically predicting optimal packaging methods and materials based on product characteristics. A total of 51 commercial meal-kit products distributed under ambient, chilled, and frozen conditions were analyzed to construct a comprehensive dataset comprising 19 packaging-related parameters such as distribution type, cooking requirement, packaging material, and sealing type. Of these, 17 parameters were used as input features, and two—packaging method and packaging material—served as output targets. The initial ANN model included an input layer of 17 nodes, two hidden layers with 128 neurons each (tanh activation), and two softmax output layers (nine and eight nodes for method and material classification, respectively). To optimize performance, Bayesian optimization was applied to five key hyperparameters: neuron count, learning rate, activation function, neuron division ratio, and optimizer type. The optimized model with four hidden layers and 1,024 neurons achieved classification accuracies of 85.8% for packaging method and 93.9% for packaging material, with corresponding F1-scores of 84.4% and 90.9%, respectively. Compared to the baseline, this represents a 22-44% improvement across metrics. The findings demonstrate the potential of AI-driven systems for intelligent, standardized, and sustainable packaging design, contributing to the advancement of smart manufacturing and eco-efficient food packaging automation

This study presents the design and application of an integrated control logic architecture for a 300BPD ES-SAGD(Expanding Solvent Steam-Assisted Gravity Drainage) demonstration plant, aimed at ensuring operational stability and efficiency. With the global expansion of unconventional oil resource development, ES-SAGD is recognized as a technology advantageous for reducing viscosity and improving energy efficiency compared to conventional SAGD. In this research, the plant process was analyzed to identify key control variables and potential risk factors, and a control logic structure integrating supervisory and unit-level control was designed. The stability and reliability of the control logic were validated through Hardware-in-the-Loop Simulation(HILS) and field implementation. The findings are expected to contribute to safer operation, reduced commissioning periods, and enhanced automation in future oil sands demonstration and commercial plants.