Earticle

최근 인공지능, 딥러닝, 빅데이터 등 4차 산업의 핵심 분야에 대한 관심이 커지면서 기존의 의사결정 문제 를 전통적인 방법론의 한계점을 최소화하는 과학적 접근 방식이 대두되고 있다. 특히 이런 과학적인 기법들은 주 로 금융 상품의 방향성을 예측하는데 사용되는데 본 연구에서는 사회적으로 관심이 높은 아파트 가격의 요인을 자기조직화지도를 통해 분석하고자 한다. 이를 위해 아파트 가격의 실질 가격을 추출하고 아파트 가격에 영향을 주는 총 16개의 입력 변수를 선정한다. 실험 기간은 1986년 1월부터 2021년 6월까지이며 아파트 가격의 상승 및 횡보 구간을 나눠 각 구간 별 변수들의 특징을 살펴본 결과, 상승 구간과 횡보 구간의 입력 변수의 통계적 성향이 뚜렷하게 구분되는 것을 알 수 있었다. 더불어 U1~U3 구간이 N1~N3 구간에 비해서 변수들의 표준편차 가 상대적으로 크게 나왔다. 본 연구는 중장기적으로 상승과 하락이라는 큰 주기를 갖고 있는 부동산에 대해서 현재 시점의 현황을 정량적으로 분석한 것에 의미가 있으며 향후 이미지 학습을 통해 미래 방향성을 예측하는 연구에 도움이 되기를 기대한다.

With the advent of the era of the fourth industry, more and more scientific techniques are being used to solve decision-making problems. In particular, big data analysis technology is developing as it becomes easier to collect numerical data. Therefore, in this study, in order to overcome the limitations of qualitatively analyzing investment trends, the association of various products was analyzed using associated analysis techniques. For the experiment, two experimental periods were divided based on the COVID-19 economic crisis, and sales information from individuals, institutions, and foreign investors was collected, and related analysis algorithms were implemented through r software. As a result of the experiment, institutions and foreigners recently invested in the KOSPI and KOSDAQ markets and bought futures and products such as ETF. Individuals purchased ETN and ETF products together, which is presumed to be the result of the recent great interest in sector investment. In addition, after COVID-19, all investors tended to be passive in investing in high-risk products of futures and options. This paper is thought to be a useful reference for product sales and product design in the financial field.

KBO리그는 경기수가 많아서 오랜 기간에 걸쳐서 진행되고 있다. 또한 우리나라는 다양하고 뚜렷한 기후를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 야구기록 중 홈런, 3루타, 2루타, 루타수, 장타율, 순장타율 등 장타력에 관한 기록과 일일 평균 기온과의 상관 관계를 분석하고 야구 기록 중 3차 기록을 정의하였다. 본 연구를 위하여 일일 평균 기온 데이터와 2019년 KBO 리그에서 규정타석에 진입한 타자를 대상으로 SEMMA 기법을 통하여 상관관계를 분석하였다. 본 연구 결과를 통하여 일일 평균 기온이 타자들의 장타력에 영향을 주었다는 것을 알 수 있었다. 특히 20.0도에서 24.9도 사이를 기록한 날에 타자들의 장타력이 낮아졌다는 것을 알 수 있었으며, 타자가 상대하는 투수의 몸 상태와 관련있다고 논의하였다. 이에 경기 외적인 조건을 통하여 야구 경기에서 선수, 코칭스태프, 프런트가 경기에 활용할 수 있음을 기대할 수 있다. 또한 차후 타격 기록 뿐만 아니라 투구, 주루, 수비 등의 기록을 함께 분석하면 더욱 유용한 분석 모델이 될 수 있을 것으로 기대한다.

The KBO League is held over a long period of time due to the large number of games. Also, Korea has a diverse and distinct climate. Therefore, this study analyzed the relationship between the daily average temperature and the record of batting power such as home runs, triples, doubles, number of bases, batting percentage, and net batting percentage, and a third baseball record was defined. For this study, the correlation between the daily average temperature data and the batter who entered the standard at-bat in the KBO League in 2019 was analyzed through the SEMMA method. From the results of this study, it was found that the average daily temperature had an effect on a batter’s hitting power. In particular, it was found that a batter’s hitting power decreased on the day of temperatures recorded between 20.0 degrees and 24.9 degrees, and it was discussed that this may have been related to the physical condition of the pitcher the batter was facing. Therefore, it can be expected that players, coaching staff, and the front desk can use them in the game through conditions outside the game. In addition, it is expected that it will be a more useful analysis model by analyzing the records of pitching, base running, and defense as well as subsequent batting records.

가상현실(Virtual Reality)에서 사용자들을 이해하고 사용자 경험을 높일 수 있는 방법을 도출하기 위해 VR사용 중에 수집되는 센서 데이터 활용을 통한 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 센서 데이터의 종류에 따라 설명할 수 있는 VR사용자의 특징이나 상황이 다르기 때문에, 다양한 역할을 할 수 있는 센서 데이터의 수집과 분석을 통한 연구가 필요하다. 하지만 많은 선행 연구에서는 이에 대한 고려가 부족한 것으로 파악된다. 본 논문에서는 VR센서 데이터 관리 파이프라인(VR sensor data handling pipeline)을 지원하는 통합시스템인 Virtual Reality Data Analysis Tool (V-DAT)을 소개한다. V-DAT은 센서와 실시간 통신을 기반으로 시각, 음성, 생체신호, 몸움직임 데이터를 수집 및 분석하고 데이터의 특성에 따른 시각화를 VR 영상과 동기화하여 제공한다. 우리는 V-DAT 구축 과정 및 분석 기능에 대해서 설명한다.

지중해 지역은 아프리카와 중동에서 유럽으로 향하는 주요 이주 경로로 많은 이주민들이 지중해를 통해 유럽을 비롯한 서구 국가로의 이주를 시도하고 있다. 지중해 지역에서 발생하는 이주민 사망률은 전 세계 이주민 사망 및 실종에 비해 매우 높은 수준이며, 이는 국제 사회가 시급히 해결해야 할 중대한 인도주의적 문제이다. 본 연구는 2014년부터 2024년까지 지중해 지역에서 발생한 이주민 사망 및 실종 데이터를 기반으로 이주 경로, 시간 적·지리적 패턴, 인구통계학적 특성, 공간 데이터 등을 종합적으로 분석하여 이주민의 사망 및 실종 원인을 다각적 으로 탐구하고 이를 통해 이주민 사망률을 줄이기 위한 구체적인 정책적 방안을 제시하고자 한다. 연구결과 중부 지중해 지역에서 사건이 집중되는 경향이 확인되었으며 주요 사망 원인으로는 익사와 환경적 조건이 나타났다. 또 한 이주 경로 및 출발지, 목적지 등이 사망률에 복잡하게 연계되어 있는 패턴을 확인했다. 데이터 분석 결과를 통 해 이주민 보호를 위한 구조 및 지원 정책의 강화, 위험 경로 관리, 이주 국가에서의 문제 해결 등 이주민 사망/ 실종을 감소시킬 수 있는 개선 방안을 제시한다.

The Mediterranean region is a major migration route from Africa and the Middle East to Europe, and many migrants attempt to migrate to Europe and other Western countries through the Mediterranean. The migrant mortality rate in the Mediterranean region is very high compared to migrant deaths and disappearances around the world, and this is a major humanitarian problem that the international community must urgently address. This study studies the causes of migrant death by comprehensively analyzing migration routes, temporal and geographical patterns, demographic characteristics, and spatial data based on data on migrant deaths and disappearances that occurred in the Mediterranean region from 2014 to 2024. Research results showed a tendency for incidents to be concentrated in the Central Mediterranean region, with drowning and environmental conditions being the main causes of death. In addition, we confirmed a pattern in which migration routes, origins, and destinations are complexly linked to mortality rates. Through data analysis results, improvement measures to reduce migrant deaths/disappearances are presented.

꾸준히 늘어나고 있는 강력범죄의 예방은 언제나 인류의 중요 화두 중 하나이다. 최근의 대표적인 예방법은 도시에 범죄예방환경설계(CPTED)을 적용해 설계하는 것이다. 이 개념 에서 가장 중요한 것이 감시와 접근통제인데, 그 중 일반적으로 많이 사용되는 방법은 기 계적 감시에 속하는 것이지만 새로운 흐름에 맞추어 공공데이터를 활용한 다른 관점에서 의 클래식 범죄예방 정책 제안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 활용하는 공공데이터로 한국의 중심지인 서울시 데이터 포탈에서 제공되는 최근 년도의 자치구별 5대 범죄 발생현 황통계를 중심으로 범위를 설정, 가장 개선이 필요한 부분에 범죄예방정책을 제안하도록 한다. 데이터 분석 및 시각화 방법으로는 오픈소스인 Python 분석 프로그램을 사용하였다.

Violent crimes have increased continuously due to the development of urban society and have become a threatening factor against the residential safety of citizens. The prevention of these crimes is always a major topic in human society and one of the fundamental elements of the quality of life and safety of citizens. In recent years, much attention has been paid to environmental design through the Crime Prevention Through Environmental Design (CPTED) as a preventive measure. Currently, South Korea is promoting the openness and utilization of public data, and crime prevention is one of the fields that can utilize public data actively. This approach to crime prevention utilizing public data will be helpful for the proposal of policies from new viewpoints departing from the general utilization measures of CPTED that improve streetlights and closed-circuit television (CCTV) installations, whose limitations have been pointed out as they are only mechanical surveillance. Thus, this study sets the research scope based on the statistics of the status of five criminal offenses by administrative district in recent years provided by the data portal in Seoul City, the capital of South Korea, as the utilization data and concentrates on the analysis. Based on the analysis results, this study proposes a method to utilize classical music as a new policy for regions where the improvements are most needed. The open-source Python analysis program was employed as the main data analysis and visualization method.

미래 사회로 접어들면서, 건강한 삶의 증대를 위한 노력은 현대인들의 주요 관심 분야이다. 특히, ICT 기술과 경쟁력 있는 의료산업 환경을 융합하여 건강한 삶을 위한 기술 개발은 차세대 성장 동력으로 자리잡고 있다. 따라서, 본 논문에서는 건강 검진 프로세스에서 검진 결과에 대한 인공지능 기반의 데이터 분석을 적용하여 종합 판정의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 지식 베이스 모델링을 구축하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 딥러닝 분석을 통한 알고리즘을 설계하여 검사 결과지수를 산출, 검증하고, 판정 지식을 통한 종합 검진 정보를 제공하는 모델링을 연구하였다. 제안한 모델링의 적용을 통해, 국민 건강에 대한 빅데이터 분석, 활용이 가능하여 의료비 절감 및 건강 증대의 효과를 기대할 수 있다.

As we enter the society of the future, efforts to increase healthy living are a major area of concern for modern people. In particular, the development of technology for a healthy life that combines ICT technology with a competitive healthcare industry environment is becoming the next growth engine. Therefore, in this paper, artificial intelligence-based data analysis of the examination results was applied in the health examination process. Through this, a research was conducted to build a knowledge base modeling that can improve the reliability of the overall judgment. To this end, an algorithm was designed through deep learning analysis to calculate and verify the test result index. Then, the modeling that provides comprehensive examination information through judgment knowledge was studied. Through the application of the proposed modeling, it is possible to analyze and utilize big data on national health, so it can be expected to reduce medical expenses and increase health.

In this study, quality keywords of frequent mention of failures were extracted by analyzing the field operational data of main battle tanks recorded for about 5 years. As a result of the data analysis, the leaf spring assembly of the crew hatches corrosion and failure was frequently occurred. FEA(Finite Element Analysis) and tests were performed to analyze the cause of the failure, and it was confirmed that durability of the leaf spring was insufficient. Therefore a design modification study was conducted to improve durability of the leaf spring, and FEA and durability tests demonstrated the improvement. As a result, the durability of leaf spring was improved at least 3.3 times compared to before improvement. This study will contribute to suggesting the use of data analysis in the defense area and improving the operability of the main battle tanks.

본 연구는 한일 주요 웹소설 플랫폼에서 연재된 판타지 작품의 메타데이터를 기반으로, 투고수 변화, 세부 장르 분포, 키워드 및 줄거리 경향을 정량적으로 분석 하여 각 플랫폼의 운영 구조가 판타지 서사의 형성과 정렬, 소비 방식에 어떤 영향 을 미치는지를 비교･고찰하였다. 투고수 분석에서는 한국 플랫폼이 큐레이션 방식과 제도 변화에 따라 변동폭이 컸던 반면, 일본은 자유 투고 기반 아래에서도 공모전과 서적화 전략에 따라 투고 흐름이 달라지는 양상을 보였다. 장르 분포에서는 한국이 로맨스판타지･현대판타 지를 포함한 복합 서사의 비중이 높은 반면, 일본은 이세계 계열에 편중되어 판타 지 내부 다양성이 제한적으로 나타났다. 키워드 및 줄거리 분석에서는 각 플랫폼 이 선호하는 서사 요소와 감정 소구 방식, 유통 전략이 뚜렷하게 반영되었으며, 플랫폼 구조가 텍스트 내부 구조에도 유의미한 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 플랫폼은 단순한 유통 통로를 넘어 서사를 조직하는 틀로 작동하며, 동일한 장르라 하더라도 플랫폼에 따라 이야기의 구성과 독자 반응의 방식이 달라 질 수 있음을 보여준다. 본 연구는 한일 플랫폼 다수를 대상으로 비교 분석한 시도 로서 동아시아 대중서사의 서사 구조를 문화적 맥락 속에서 분석하는 후속 연구의 기초자료가 될 수 있을 것이다. 동사･형용사 등 행위 어휘와 표지 일러스트 같은 텍스트 외적 정보까지 포함하는 복합적 분석은 향후 과제로 남겨둔다.

This study conducts a quantitative analysis of metadata from fantasy web novels published on major web novel platforms in South Korea and Japan. Focusing on submission trends, subgenre distribution, and keyword and plot patterns, the research examines how platform structures influence the formation, arrangement, and consumption of fantasy narratives. In terms of submission trends, Korean platforms showed greater fluctuations depending on their curation models and institutional changes, whereas Japanese platforms, despite being based on open submissions, demonstrated different flows of content based on strategies such as contests and print publication opportunities. Subgenre analysis revealed that while Korean platforms featured a high proportion of hybrid narratives such as romance fantasy and modern fantasy, Japanese platforms were heavily dominated by isekai-type stories, resulting in limited diversity within the fantasy genre. The analysis of keywords and plot summaries further revealed that each platform favored specific narrative elements and modes of emotional appeal, and that platform structures significantly affected the internal construction of texts. These findings suggest that web novel platforms function not merely as distribution channels, but as frameworks that actively shape and organize narrative content. Even within a shared genre, the structure and reception of stories vary significantly depending on the platform. As a comparative study across multiple platforms in Korea and Japan, this research provides a foundational reference for further cultural analyses of narrative structures in East Asian popular literature. Future studies may expand upon this by incorporating analyses of verbal expressions (verbs and adjectives) and non-textual elements such as cover illustrations.

영양소를 흡수하는 과정에서 소장과 대장의 면역 세포는 감염으로부터 상피조직을 보호한다. 건강한 사람의 경우 염증을 유발하지 않고 많은 수의 장내 미생물과 상호작용을 유지한다. 이러한 세포 간의 상호작용이 무너지면 궤양성 대장염이나 크론병 같은 염증성 장 질환을 유발하여 상피조직에 대한 염증성 손상으로 설사, 출혈 및 복통을 유발하는 점막 궤양이 발생한다. 우리는 조직에서 개별 세포의 유전자 발현량을 확인할 수 있는 단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터를 사용하여 궤양성 대장염 환자와 건강한 사람을 비교하였다. 단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터의 유전자 발현량을 확인하고 세포 유형을 식별하였으며 염증조직에서 특이적인 유전자를 확인하였다.

본 연구는 근대5종 세계대회 데이터베이스에서 2015년부터 총 5년간의 공식 세계기록을 수집하여 사격 유형 및 특성이 기록에 미치는 영향을 밝혀내고자 했다. 이를 위해 UIPM Level 1 대회인 월드컵, 세계선수권대회 출전한 남녀 모든 선수에 대해 전체 사격 격발 경우를 분석하였다. 연구결과 왕복횟수와 차수가 늘어날수록 사격누적기록이 나빠지는 양상을 보였고, 1번째 왕복 3차 사격에서 가장 좋은 기록을, 4번째 왕복 5차 사격에서 가장 나쁜 기록이 나타 났다. 또한, 첫발의 성공 유무에 따른 누적사격기록 편차 값은 왕복횟수가 늘어남에 따라 9%가량 편차가 증가하는 경향 성이 나타났는데 이는 시간이 지남에 따라 첫발의 성공은 더욱 중요하며 근대5종 사격 시 첫발 명중만으로 기록단축에 큰 효과를 거둘 수 있다. 이러한 연구를 바탕으로 사격 정확성에 영향을 미치는 요인 및 특징을 밝히고, 복합경기 특성 에 맞게 육상기록과 연계한 후속 연구가 필요하다고 사료된다.

The purpose of this study is to collect official world records for a total of five years from 2015 to 2019 from the modern pentathlon world competition database to reveal the impact of shooting types and characteristics on the record. To that end, the entire shooting spree was analyzed for all male and female athletes participating in the UIPM Level 1 World Cup and World Championships. According to the study, the number of round trips and the number of cars increased, the number of shooting accumulation deteriorated, the best record in the first round trip 3rd round, and the worst record in the fourth round trip 5th round. In addition, the deviation values are accumulated according to the fire recording or without success of the first step round trip by 9 percent in accordance with the growing number of the deviation is an increasing trend is, is that over time. Modern pentathlon at the success of the first step is more important and as fire can just hit first step in the event of great effect in reducing record. Based on these studies, the factors and characteristics that affect shooting accuracy are identified, and follow-up research linked to track records is necessary to match the characteristics of the combined competition.

It is very important to measure and analyze various driving performance in the vehicle development stage. Particularly in racing vehicles, analysis of driving characteristics on various courses is very important, and data measurement and analysis technology using actual measurement equipment are widely used in racing strategies. In this paper, we present an analytical approach using vehicle acceleration, which is relatively easy to measure among various factors. Measured acceleration data is used to analyze optimal driving performance.

본 연구의 목적은 2020 도쿄올림픽과 2024 파리올림픽 엘리트 여자 핸드볼의 경기력 흐름과 특징을 파악하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 2020 도쿄올림픽과 2024 파리올림픽 여자 핸드볼 76경 기를 대상으로 연구하였다. 연구 절차는 통계분석을 위하여 SPSS 25.0버전을 사용하였으며, 정규분포를 만족하지 않아 비모수 통계를 활용하였다. 때문에, 경기결과에 대한 차이와 라운드에 따른 특징을 확인 하기 위하여 Mann-Whitney U test를 실시하였다. 통계적 검증은 유의수준 p<.05로 설정하였다. 연구결과 첫째, 파리올림픽에서 9m, wing, BT의 성공률은 증가한 것으로 나타났다. 둘째, 승리와 패배 경기 모두 유의미한 차이가 나타난 요인은 6m 슈팅시도, 6m 슈팅성공, 7m 슈팅성공, 턴오버 요인으로 나타났다. 셋째, 예선과 토너먼트 경기 모두 유의미한 차이가 나타난 요인은 6m 슈팅시도, 6m 슈팅성공, 7m 슈팅 시도, 7m 슈팅성공, 턴오버로 나타났다. 결론적으로 승리하는 경기와 토너먼트 경기를 보면 평균적으로 6m 슈팅 성공률이 낮아지고 9m 슈팅성공률이 증가되며, 턴오버가 줄어들면서 수비 조직력이 강해지면 서 중장거리 슈팅의 중요성이 증가되고 있는 것을 볼 수 있었다.

Objectives The purpose of this study is to analyze the performance patterns and characteristics of elite women's handball during the 2020 Tokyo Olympics and the 2024 Paris Olympics. Methods To achieve this, a total of 76 women's handball games from both events were examined. Statistical analyses were conducted using SPSS version 25.0. Due to the absence of a normal distribution, non-parametric statistical methods were employed, specifically the Mann-Whitney U test, to assess differences in game outcomes and performance characteristics across competition rounds. Statistical significance was set at p<.05. Results As a result of the study, first, it was found that the success rate of 9m, wing, and BT increased at the Paris Olympics. Second, the factors that showed significant differences in both the winning and losing games were 6m shooting attempt, 6m shooting success, 7m shooting success, and turnover factors. Third, the factors that showed significant differences in both the preliminary and tournament games were 6m shooting attempt, 6m shooting success, 7m shooting attempt, 7m shooting success, and turnover. Conclusions In conclusion, analysis of winning games and tournament stages indicated a decrease in the 6m shooting success rate and an increase in the 9m shooting success rate on average.

본 연구의 목적은 3x3 농구경기에서 경기결과에 영향을 미치는 요인을 확인하는 것이다. 연구의 목적 을 위하여 웹사이트에서 2020 도쿄올림픽 3x3농구 전체 기록을 성별에 따라 수집하였으며, 13개의 요인 을 연구변인으로 선정하였다. 경기결과에 대한 차이와 승패요인을 확인하기 위하여 SPSS 25.0을 이용하 여 대응표본 t검정과 의사결정나무 분석 방법을 활용하였다. 연구결과에 따르면 첫 번째, 남자경기에서 전체득점과 2점슛 성공횟수, 자유투 성공 횟수로 나타났으며, 여자경기에서는 전체득점, 1점슛 성공률, 자유투 성공률, 리바운드 횟수에서 큰 차이가 나타났다. 두 번째, 의사결정나무 분석으로 분류한 결과에 서는 남자경기는 전체득점 요인, 여자경기는 전체득점과 리바운드 횟수가 경기결과를 분류하는 요인으로 확인되었다. 본 연구는 통계기법을 활용하여 승리경기에 중요한 요인을 찾을 수 있었으며, 앞으로 제시 된 결과를 바탕으로 국가대표 지도자들이 선수들의 경기력향상을 위한 강도설정 및 훈련 프로그램 개발 에 유익한 정보가 되기를 기대해본다.

Objectives This study was to identify the factors that influence the outcome of the game in 3x3 basketball games. Methods To achieve this research purpose, 3x3 basketball game data for the 2020 Tokyo Olympics was collected by gender on the website, and 13 factors were selected as research variables. The corresponding sample t-test and decision tree analysis method were used using SPSS 25.0 to confirm the difference in game results and the winning or losing factors. Results First, men's game showed a total of points, the number of successful two-point shots, and the number of free throws, and the women's game showed big differences in total points, 1-point shooting success rate, free throw success rate, and rebound number. Second, in the result of classification by decision tree analysis, the total score factor for men's games and the total number of points and rebounds for women's games were identified as factors that classify the game results. Conclusions This study was able to find important factors in the winning game using statistical techniques, and based on the results presented in the future, it is expected that the national team leaders will be useful information for setting intensity and developing training programs to improve players' performance.

본 연구는 국제핸드볼연맹(IHF)에서 제공하는 세계핸드볼선수권대회 경기기록을 활용하여 청소년 핸드볼 국제 경기의 승패 요인을 탐색하는 것을 주된 목적으로 두었다. 2022년 여자 청소년 세계선수권대회 108경기, 2023년 남자 청소년 세계선수권대회 111경기를 대상으로 하였으며, 공식 자료를 바탕으로 33개 독립변인과 2개 종속 변인으로 선정 하였다. 수집된 자료는 SPSS Ver. 25.0 프로그램을 이용하여 독립표본 t-검정, 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과 다음 과 같은 결과를 도출하였다. 여자 청소년 경기에서 9m 성공률, FB 득점, 시도, 성공률, AS, ST, Blk가 승리에 긍정적인 영향을 미쳤다. 남자 청소년 경기에서는 6m 득점, 성공률, Wing 득점, FB 득점, 시도, 성공률, LD 득점, 시도, 성공률이 승리에 긍정적 영향을 미쳤다. 로지스틱 회귀분석 결과, 여자 청소년 경기에서 6m 득점, 시도, LD 득점, 시도, AS, TF, ST, Blk가 에서 승패에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 남자 청소년 경기에서는 9m 득점, 시도, Wing 득점, 시도, 성공률, AS, PC, TF, ST가 승패에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 결론적으로 청소년 경기에서 AS, ST, Blk은 승리 의 확률을 높여 주는 반면, TF는 승리 확률을 낮추는 공통적 요인으로 확인되었다. 이는 경기 승패에 있어 긍정적인 요인 뿐만 아니라 부정적인 요인도 경기 결과에 영향을 미친다는 것을 의미한다.

The main objective of this study was to explore the winning and losing factors of international youth handball matches by utilizing the match records of the World Handball Championships provided by the International Handball Federation (IHF). 108 matches of the 2022 Women's Youth World Championship and 111 matches of the 2023 Men's Youth World Championship were selected as 33 independent variables and 2 dependent variables based on official data. The collected data were subjected to independent samples t-test and logistic regression analysis using SPSS Ver. 25.0 program, and the following results were obtained. In girls' youth matches, 9-meter success rate, FB goals, attempts, success rate, AS, ST, and Blk had a positive effect on victory. In the boys' youth game, 6-meter goals, success rate, wing goals, FB goals, tries, and success rate, and LD goals, tries, and success rate were positively associated with victory. Logistic regression analysis showed that 6-meter goals, attempts, LD goals, attempts, AS, TF, ST, and Blk were significant factors in winning and losing in the Women's Youth game. In the boys' youth game, 9-meter goals, attempts, wing goals, attempts, success rate, AS, PC, TF, and ST were found to be significant factors in winning and losing. In conclusion, AS, ST, and Blk were found to increase the probability of winning in youth matches, while TF was a common factor that decreased the probability of winning. This suggests that not only positive but also negative factors affect the outcome of a match.

최근 들어, COVID-19, 물가 상승 등으로 인해 장기적인 경기 침체가 지속되고 있다. 이로 인해, 창업 비용의 부담이 적은 무점포 창업에 대한 예비 창업자들의 관심이 집중되고 있다. 특히, 자금이 부족한 청년 실업자나 가정주부 뿐만 아니라 투잡을 희망하는 직장인들에게도 무점포 창업에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 수요 트렌드의 파악 등의 작업이 초기 창업자에게는 어렵고 힘든 과정이고, 이로 인해 무점포 창업은 쉬울지라도 사업 진행 과정의 어려움으로 인해 실패가 속출되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 무점포 창업자, 구매자 및 판촉물 제작사들이 정보를 공유하고 참여하는 서비스를 구축하고자 한다. 즉, 판촉물 분야의 무점포 사업 구성원 모두가 이익을 함께 나눌 수 있는 사업 지원 시스템 및 방법을 설계하였다. 최종적으로, 무점포 창업자에게 사업 진입부터 운영까지의 전 과정을 효과적으로 지원하며, 안전하고 효율적인 사업 운영이 가능한 사업 지원 시스템을 설계하였다.

In recent years, a prolonged economic downturn has continued due to COVID-19 and rising inflation. As a result, prospective entrepreneurs are focusing their attention on non-store start-ups with low start-up costs. In particular, interest in starting a non-store business is increasing not only for unemployed young people and housewives who lack funds, but also for office workers who wish to have a two-job job. However, tasks such as identifying demand trends are a difficult and difficult process for early founders. As a result, although it is easy to start a non-store business, failures are occurring one after another due to difficulties in the business process. Therefore, in this paper, we intend to build a service in which non-store founders, buyers, and promotional material manufacturers share information and participate. In other words, a business support system and method were designed so that all members of the non-store business in the field of promotional materials can share the profits. Finally, we designed a business support system that effectively supports the entire process from business entry to operation to non-store founders and enables safe and efficient business operation.

본 연구는 학습자의 교육적 요구를 파악하기 위해 현장에서 이루어진 수업을 바탕으로 설문조사 결과를 분석하여 SW 교육에 필요한 요소를 반영하기 위한 것이다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 학습 동기와 학습 성취도에 따른 다양한 실 험적 요소를 구성하고 설계하였다. 본 연구에 적용한 설문조사로 교수자 역량(FC), 학습자 역량(LC), 교육 여건(EC)의 3가지 부문의 실험적 요소를 1차 영역별, 2차 전공 계열별로 각각 분석하였다. CT 기반의 SW 교육을 영역별로 분석한 결과 교육자 료 개발, 강의에 대한 이해, 교수방법은 만족도가 높게 나타난 반면, 수강생과의 소통, 강의의 난이도, 수강 인원은 상대적으 로 낮게 나타났다. 전공별로 분석한 결과는 인문 계열에서 공학 계열보다 어렵고 흥미가 떨어지는 것으로 결과가 나타났다. 본 연구에서는 이러한 통계적 결과를 바탕으로 학습자의 문제해결 능력 향상 측면에서 향후 효과적인 교양교육을 위하여 흥 미로운 교과과정으로 비전공 SW 교육이 개선되어야 할 필요성을 제시한다.

This study analyzes the results of a survey based on classes conducted in the field to understand the educational needs of learners, and reflects the elements necessary for SW education. In this study, various experimental elements according to learning motivation and learning achievement were constructed and designed through previous studies. As a survey applied to this study, experimental elements in three categories: Faculty Competences(FC), Learner Competences(LC), and Educational Conditions(EC) were analyzed by primary area and secondary major, respectively. As a result of analyzing CT-based SW education by area, the development of educational materials, understanding of lectures, and teaching methods showed high satisfaction, while communication with students, difficulty of lectures, and the number of students were relatively low. The results of the analysis by major were found to be more difficult and less interesting in the humanities than in the engineering field. In this study, Based on these statistical results proposes the need for non-major SW education to improve into an interesting curriculum for effective liberal arts education in the future in terms of enhancing learners' problem-solving skills.

경제지표를 분석하는 방법으로 회귀 분석이나, 인공지능을 활용하여 미래의 데이터를 예측하는 연구가 발표되었다. 본 연구에서는 토픽모델링을 사용하여 과거 뉴스 기사로부터 얻은 주제 확률 데이터를 이용한 인공지능으로 미래 선물 가격 을 예측하는 시스템을 구상하였다. 과거 뉴스 기사로부터 비지도학습을 통한 문서의 주제를 추출할 수 있는 LDA 방법으로 각 뉴스 기사 주제 확률 분포 데이터를 얻을 수 있고, 해당 데이터를 인공지능의 RNN의 파생 구조인 LSTM의 입력 데이터로 활 용함으로써 미래 선물 가격을 예측하였다. 본 연구에서 제안한 방법에서는 선물 가격의 추세를 예측할 수 있었고, 이를 활용 하여 추후 옵션 상품 등의 파생 상품에 대한 가격 추세도 예측할 수 있을 것으로 보인다. 다만, 일부 데이터에 대해 오차가 발 생하는 것이 확인되어 정확도 향상을 위한 추가적인 연구가 필요하다.

As research has been published to predict future data using regression analysis or artificial intelligence as a method of analyzing economic indicators. In this study, we designed a system that predicts prospective futures prices using artificial intelligence that utilizes topic probability data obtained from past news articles using topic modeling. Topic probability distribution data for each news article were obtained using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method that can extract the topic of a document from past news articles via unsupervised learning. Further, the topic probability distribution data were used as the input for a Long Short-Term Memory (LSTM) network, a derivative of Recurrent Neural Networks (RNN) in artificial intelligence, in order to predict prospective futures prices. The method proposed in this study was able to predict the trend of futures prices. Later, this method will also be able to predict the trend of prices for derivative products like options. However, because statistical errors occurred for certain data; further research is required to improve accuracy.

본 연구는 차 산업혁명의 대표적인 기술인 빅데이터와 인공지능 기술이 4 적용된 스포츠 환경의 최근 동향을 분석하 고 스포츠 분야에서의 빅데이터와 인공지능 기술의 융합이라는 관점으로 접근하였으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 글 로벌 소프트웨어 기업인 SAP사의 ‘스포츠 원 솔루션’은 독일 축구국가대표팀과의 협업을 통해 선수 및 경기 데이터 분 석과 팀의 전략적 의사결정을 지원하는 솔루션을 제공하였다. 둘째, 선수의 경기력과 부상방지가 승패의 결정적인 요소 인 스포츠 환경에서 빅데이터와 인공지능 결합을 통한 각 선수별 개인화된 서비스 제공이 가능하다. 셋째, 컴퓨터 비전 시스템이나 레이저 센서를 통해 수집된 데이터를 빅데이터와 인공지능 기술을 활용하여 스포츠 경기에서 문제가 되고 있는 오심판정을 보완하고 점차 확대해 나가고 있다. 넷째, 빅데이터 분석과 인공지능 기술을 통해 시장, 팬들에 대한 거시적 시각을 바탕으로 마케팅에 적극적으로 활용하고 있으며, 기존의 스포츠 중계에 비해 저렴한 비용으로 가능한 AI 중계방식을 통해 팬들과의 적극적 소통에 나서고 있다. 4차 산업혁명 기술은 모든 산업 전반에 혁신적 변화를 가져오고 있고 스포츠 분야도 그 과정 중에 있다. 빅데이터와 인공지능의 결합은 과학적 분석과 훈련이 승패를 결정하는 스포츠 환경에서 빠르게 변화하는 미래에 핵심적인 기술로서 그 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대한다.

This study analyzed the recent trends in the sports environment to which big data and AI technologies, which ar e representative technologies of the 4th Industrial Revolution, and approached them from the perspective of converge nce of big data and AI technologies in the sports field. And the results are as follows. First, it is being used for pla yer and game data analysis and team strategy establishment and operation. Second, by combining big data collected using GPS, wearable equipment, and IoT with artificial intelligence technology, scientific physical training for each pl ayer is possible through user individual motion analysis, which helps to improve performance and efficiently manage injuries. Third, with the introduction of an AI-based judgment system, it is being used for judge judgment. Fourth, it is leading the change in marketing and game broadcasting services. The technology of the 4th Industrial Revolutio n is bringing innovative changes to all industries, and the sports field is also in the process. The combination of big data and AI is expected to play an important role as a key technology in the rapidly changing future in a sports env ironment where scientific analysis and training determine victory or defeat.

본 연구는 2020도쿄올림픽에 참가한 남자핸드볼 38경기의 공식 기록지 분석을 통해 승패요인에 영향 을 미치는 골키퍼요인을 규명하고자 하였다. 국제대회 자료수집은 올림픽 공식사이트에서 제공하는 기록 지를 수집하여 골키퍼 요인을 추출하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 독립표본 t-검정과 로지스틱 회 귀분석을 실시하였으며, 연구결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 남자핸드볼 경기 중 승패에 영향을 미치 는 골키퍼요인은 독립표본 t검정에서 유의미한 차이가 나타나는 요인은 BT%가 유의미한 차이가 있는 것 으로 나타났으며, 로지스틱회귀분석에서 유의미한 차이가 나타나는 요인은 9m_save, BT%로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 골키퍼 선수들의 경기력 향상을 위한 기초자료로 활용되기를 희망한다.

Objectives The purpose of this study is to identify the factors of winning or losing according to goalkeeper factors at the Tokyo Olympics. Methods The subjects of the study used official records provided in 38 men's handball games at the Tokyo Olympics, and T-test and logistic regression analysis were used to explore the factors of winning or losing. Results Among the 18 goalkeeper variables, the variable with a significant difference was found to have a significant difference in BT% as a result of t-test, and as a result of logistic regression analysis, 9m_save and BT%. Conclusions Based on the results of this study, I hope it will be used as basic data for improving the performance of goalkeeper players.