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코로나19 팬데믹으로 인한 글로벌경제는 심각한 위기를 맞이함에 따라, 기업 들은 공급망의 유연성과 탄력성을 효율성보다 중요하게 인식하기 시작하였다. 반도 체 산업은 다국적․다기업이 참여하고 있기에 공급사슬이 복잡하고 광범위하게 형 성되어 있다. 이러한 공급사슬은 글로벌경제 위기에 매우 취약하다. 따라서 내․외 부에서 발생하는 위험을 사전에 감지하고 대응할 수 있는 능력이 중요하며, 이를 위해 탄력적인 공급사슬 구축이 필요하다. 본 연구에서는 반도체 공급사슬 Map 구 축하기 위해 지식 그래프(KG; Knowledge Graph)를 적용하고자 한다. KG는 1)데 이터 통합성 향상, 2)복잡한 관계 및 계층 구조 처리, 3)잠재적 리스크 예측에서 장 점을 가진다. KG 구축을 위한 데이터로는 미국증권거래위원회(SEC) 제출 보고서 (Form 10-K, 20-F)를 활용한다. 위 보고서는 1)기업 활동에 대한 포괄적인 정보, 2)표준화된 구조, 3)공시 주기 보장, 4)다양한 이해관계자와의 관계 도출 가능이 가 능하며, 신뢰성과 정확성을 보장한다. 도메인 지식을 체계적으로 표현하고, 개체와 관계 구조를 규정하기 위해 온톨로지 설계 및 스키마 정의 단계를 진행한다. 이 단 계를 통해 공급사슬에 참여하는 기업, 제품, 관계를 파악할 수 있고, KG 구축을 위 한 트리플(triple) 구조로 데이터를 생성할 수 있다. 본 연구는 반도체 산업(도메인) 에 특화된 공급사슬 Map을 구축하기 위해 온톨로지 기반 KG(방법론)를 적용한다 는 점에서 차별성을 갖는다. 본 연구에서는 KG 구축 단계에서 온톨로지 기반 트리 플 구조의 데이터 생성까지 진행되었다. 향후 이어질 연구에서는 위 데이터를 기반 으로 KG-DB 구축과 공급사슬 Map 구축까지 진행되어야 한다. 또한 반도체 산업 은 국제체제 변화에 영향을 많이 받기 때문에 KG의 범위를 공급사슬과 국제체제 를 연결하여 확장해야 한다. 데이터의 신뢰성 및 정확성을 확보하기 위해 전문가 검토도 선행적으로 이루어져야 한다.

The global economy faced a severe crisis due to the COVID-19 pandemic, leading companies to increasingly prioritize flexibility and resilience in their supply chains over efficiency. The semiconductor industry involves numerous multinational companies, resulting in a complex and extensive supply chain. Such a supply chain is highly vulnerable to global economic crises. Therefore, the ability to detect and respond to risks arising both internally and externally is crucial, highlighting the need for building a resilient supply chain. This study aims to apply a Knowledge Graph (KG) to construct a supply chain map for the semiconductor industry. A Knowledge Graph (KG) offers advantages in 1) improving data integration, 2) handling complex relationships and hierarchical structures, and 3) predicting potential risks. For data to construct the Knowledge Graph, this study utilizes reports submitted to the U.S. Securities and Exchange Commission (SEC), specifically Form 10-K and 20-F. These reports provide 1) comprehensive information on corporate activities, 2) a standardized structure, 3) regular disclosure cycles, and 4) the ability to derive relationships with various stakeholders, ensuring reliability and accuracy. To systematically represent domain knowledge and define entity and relationship structures, this study includes ontology design and schema definition stages. Through these stages, it becomes possible to identify companies, products, and relationships involved in the supply chain and to generate data in a triple structure for Knowledge Graph construction. This study is distinguished by its application of an ontology-based Knowledge Graph (KG) methodology to construct a supply chain map specifically tailored to the semiconductor industry domain. In this study, the process progressed to the generation of ontology-based triple structure data during the Knowledge Graph construction phase. Future research should build upon this data to develop a KG database and construct a comprehensive supply chain map. Additionally, as the semiconductor industry is highly influenced by changes in the international system, the scope of the KG should be expanded to link the supply chain with the international system. Expert review should also be conducted in advance to ensure the reliability and accuracy of the data.

정신건강 분야에서 AI 에이전트의 역할이 확대되고 있으나, 대화 이면에 암묵적으로 내재된 의도와 정서적 맥락을 포착하지 못해 응답의 깊이에 한계가 존재한다. 본 연구는 지식그래프 기반 사건-결과 상식 추론에 특화된 추론을 생성하는 Reasoner, 이를 바탕으로 응답을 작성하는 Responder, 응답을 평가하는 Judger로 구성된 공감 대화 에이전트 플랫폼을 제안한다. 본 구조는 지속적 학습을 위한 환경으로 확장 가능하며, 정신건강 영역의 공감 기반 인간-AI 상호작용과 지속 가능한 AI 서비스 운영에 기여할 것으로 기대된다.

‘초유의 대변혁(百年未有之大變局)’이라는 역사적 변곡점을 맞아, 중국의 국제 커뮤니케이션 역량을 제고하고 중국만의 독자적인 담론 체계를 구축하는 것은 현대 철학 및 사회과학 분야의 가장 시급한 시대적 과제로 부상했다. 관련 논문이 급증하면서 파생된 지식의 파편화 문제로 인해, 기존의 질적 문헌 연구 방식만으로는 학문적 진화의 구조적 법칙을 객관적으로 평가하기 어려워졌다. 이에 본 연구는 2010년부터 2025년까지 중국지망(CNKI)에 수록된 3,961편의 CSSCI 등재지 문헌을 표본으로 삼아, CiteSpace 시각화 분석 도구를 활용하여 중국의 국제 커뮤니케이션 연구를 외적 특성과 내적 진화라는 두 가지 차원에서 다각적으로 정량 분석하였다. 연구 결과, 지난 15년 동안 관련 논문 발행량은 뚜렷한 단계적 증가 추세를 보였으며, ‘초기 탐색, 안정적 성장, 조정 및 전환, 고속 발전’의 4단계를 거쳐 2024년에 역대 최고치에 도달했음을 확인하였다. 연구 역량의 분포 측면에서는 중국전매대학, 칭화대학, 베이징외국어대학 등을 중심으로 한 학술적 거점과 스안빈(史安斌), 장페이(姜飞) 등 다작 학자들이 이끄는 학술 공동체가 형성되었으나, 기관 간의 심층적인 협력 네트워크는 여전히 강화될 필요가 있는 것으로 나타났다. 지식 구조 분석 결과, 해당 분야는 ‘국제 커뮤니케이션’과 ‘대외 커뮤니케이션’을 양대축으로 삼는 구조를 띠고 있었다. 본 연구는 핵심 클러스터 분석을 통해 이를 ‘기초 개념, 서사 전략, 정책 대응, 최종 목표’의 4대 영역으로 범주화하였다. 연구의 무게중심은 초기 하드웨어 및 채널 구축에서 벗어나 심층적인 독자적 이론 구축이라는 패러다임의 도약을 이루었으며, 이는 서구 중심의 담론 독점을 타파하고 주체적인 학문적 자각을 추구하려는 학계의 집단적 노력을 반영한다. 최신 연구 동향의 진화 측면에서 키워드 급증(Burst) 분석을 살펴보면, 초기의 ‘소프트 파워’와 ‘국가 이미지’에 집중되었던 연구 핫이슈가 최근 ‘중화 문명’, ‘공감 커뮤니케이션’, ‘글로벌 거버넌스’로 논리적 전환을 겪었음을 명확히 보여준다. 이러한 흐름은 중국의 관련 연구가 방어적 선전(宣傳)에서 주도적 커뮤니케이션으로 나아가고 있으며, 단순한 정보 전달에서 의미의 구축으로 심층적인 도약을 이루고 있음을 시사한다. 현재의 연구가 거시적-미시적 차원의 연계 및 해외 수용자에 대한 정밀한 타깃 분석 측면에서 지니는 한계를 고려할 때, 향후에는 독자적 지식 체계의 이론적 독창성을 심화하고, 디지털 AI 기술에 기반한 커뮤니케이션 체계의 재구성을 강화하며, 거대 서사에서 정밀한 공감으로 나아가는 방법론적 혁신을 추진해야 한다. 실천적 응용 차원에서는 핵심 학술 개념의 국제적 번역과 수용을 중점적으로 지원하고, 인공지능 등 신기술을 활용하여 ‘문화적 할인(Cultural Discount)’ 현상을 극복해야 한다. 궁극적으로 민관(民官)이 상호보완하는 다주체 협력구도를 구축함으로써, 글로벌 여론 형성 과정에서 중국의 담론이 단순한 ‘전달’을 넘어 실질적인 ‘공감’을 이끌어내는 비약을 실현해야 할 것이다.

At the historical juncture of "unprecedented global changes," enhancing the efficacy of China’s international communication and building an indigenous discourse system have emerged as urgent priorities in the social sciences. To address the cognitive fragmentation caused by the surge in publications, traditional qualitative reviews often fail to objectively evaluate the structural patterns of disciplinary evolution. This study analyzes 3,961 CSSCI-indexed journal articles from CNKI (2010–2025) using CiteSpace to conduct a multi-dimensional quantitative analysis of the field. The findings reveal that publication volume has progressed through four distinct stages—exploration, steady growth, adjustment, and rapid acceleration—reaching a historic peak in 2024. Academically, institutions such as the Communication University of China, Tsinghua University, and Beijing Foreign Studies University serve as key hubs, led by a community of prominent scholars, though cross-institutional collaboration requires further enhancement. Knowledge structure analysis indicates a configuration centered on two core nodes, namely "International Communication" and "Foreign Communication." By deconstructing core clusters, this study categorizes the research into four primary blocks: basic concepts, narrative strategies, policy responses, and ultimate goals. The research focus has undergone a paradigmatic leap from an early emphasis on infrastructure to deep autonomous theoretical construction, reflecting a collective effort to dismantle Western discourse hegemony and seek indigenous academic self-awareness. Regarding frontier evolution, keyword burst analysis reveals a logical shift from earlier hotspots like "soft power" and "national image" toward "Chinese civilization," "empathetic communication," and "global governance." This trajectory reflects a transition from defensive publicity toward proactive leadership in communication, shifting from simple information flow to deeper meaning construction. In light of current limitations in bridging macro-micro perspectives and profiling overseas audiences, future research should deepen theoretical originality, reconstruct communication systems through digital intelligence, and pivot toward empathetic communication. Practically, priority should be given to the international translation of core academic concepts and the use of AI to mitigate "cultural discounts." By establishing a collaborative framework involving both official and non-official actors, China can achieve a qualitative leap in global discourse, moving from simply being heard to being truly understood and accepted.

본 연구는 CiteSpace 소프트웨어를 활용하여 중국 지식망(CNKI)에 수록된 253편 의 “중국어＋직업기술” 관련 문헌에 대한 시각화 분석을 수행하였다. 연구를 통해 해 당 분야의 논문 발행 추세, 핵심 저자, 기관 협력 등을 정리하였으며, 연구 핫스팟이 교육 모델 탐구, 인재 양성 수요, 중외 협력 실천 및 디지털 교수 자료 구축 등에 집 중되어 있음을 명확히 하였다. 또한 돌출어 분석에 기초하여 향후 융합 모델 혁신, 지역화 교육 적응, 디지털 심층 역량 강화 및 표준 체계 완성 등으로 연구 초점이 이동할 것으로 예측하며, 이를 통해 “중국어＋직업기술” 교육 발전에 이론적 참고를 제공하고자 한다.

This study adopts CiteSpace to perform a visual analysis on 253 literatures related to “Chinese + Vocational Skills” retrieved from CNKI (China National Knowledge Infrastructure). It combs through such aspects as publication trends, core authors, and institutional collaboration in this field, and clarifies that the research hotspots are concentrated in the exploration of educational models, talent training demands, Sino-foreign cooperation practices, and the construction of digital teaching resources. Furthermore, based on burst term analysis, it predicts that future research will focus on trends including innovation of integration models, regional educational adaptation, in-depth digital empowerment, and improvement of standard systems. This study is intended to provide theoretical references for advancing the development of “Chinese Language + Vocational Skills” education.

4차 산업을 맞이하면서 AI, 클라우드 컴퓨팅, 자율주행 기술 등과 같은 기술 의 발전으로 반도체 산업은 우리나라 뿐만 아니라 전 세계적으로 핵심 산업으로 부 상하였다. 반도체 산업은 글로벌 아웃소싱과 분업체계로 공급사슬이 매우 복잡하고 광범위하다. 또한 미∙중 패권 분쟁과 같이 국가 간 관계가 반도체 공급사슬에 많 은 영향을 미친다. 본 연구는 유연한 공급사슬을 구축하기 위해 국제체제의 변화를 반영한 공급사슬 Map 구축을 목표로 한다. 다수의 국가가 반도체 공급사슬에 참여 하기에 본 연구에서는 GDELT(Global Database of Events, Language, and Tone) Data를 활용하여 반도체 산업과 관련된 정치, 국제 관계, 경제 사건들을 파악한다. 또한, Form 10-K, 기업보고서, 시장조사보고서와 같이 신뢰성이 높은 보고서를 활 용하여 반도체 산업에 참여하는 기업 및 계층적 관계를 파악한다. GDELT Data는 국제체제를 파악하기 위한 데이터이며 기업보고서와 같은 데이터는 반도체 공급사 슬을 파악하기 위한 데이터이다. 위 데이터를 통해 지식 그래프를 구축한다. 이 방 법론 기반 공급사슬 Map은 잠재적 관계 및 위험을 선제적으로 파악할 수 있다. 지 식 그래프를 구축하기 위해서는 트리플(Triple) 구조로 데이터셋을 표현해야 한다. 본 연구에서는 온톨로지 설계를 통해 데이터에서 도출된 개체, 관계, 속성을 정의하 여 국제체제 및 반도체 산업의 도메인 지식을 체계적으로 표현한다. 생성된 지식 그래프를 활용하여 LLM(Large Language Models) 및 전문가 검증을 통해 시나리 오 생성을 하고, System Dynamics에 적용하여 위험 요인 식별 및 파급효과를 측 정한다. 본 연구는 반도체 산업의 신속한 위기 대응 및 공급사슬의 유연성을 제고 할 수 있다는 점에서 실질적 기여점을 가지며, 지식 그래프와 LLM과 같은 기술을 공급사슬에 적용한다는 점에서 학문적 기여점을 갖는다.

With the advent of the Fourth Industrial Revolution, advancements in technologies such as AI, cloud computing, and autonomous driving have elevated the semiconductor industry to a key sector, not only in Korea but also globally. The semiconductor industry has a highly complex and extensive supply chain due to global outsourcing and a division of labor system. In addition, geopolitical relations, such as the U.S.-China trade war, significantly impact the semiconductor supply chain. This study aims to construct a supply chain map that reflects changes in the international system in order to build a more flexible supply chain. Since numerous countries participate in the semiconductor supply chain, this study utilizes GDELT(Global Database of Events, Language, and Tone) data to identify political, international relations, and economic events related to the semiconductor industry. Additionally, reliable reports such as Form 10-K, corporate reports, and market research reports are utilized to identify companies involved in the semiconductor industry and their hierarchical relationships. GDELT data is used to understand the international system, while data such as corporate reports are used to analyze the semiconductor supply chain. A knowledge graph is constructed using the above data. The supply chain map based on this methodology allows for proactive identification of potential relationships and risks. To construct a knowledge graph, the dataset must be represented in a triple structure. The generated knowledge graph is used to create scenarios through LLM (Large Language Models) and expert validation, which are then applied to System Dynamics to identify risk factors and measure ripple effects. This study has practical contributions in enhancing the semiconductor industry's rapid crisis response and supply chain flexibility. It also holds academic significance by applying technologies such as knowledge graphs and LLM to the supply chain.

본 연구는 한라산 국립공원의 탐방로 지점별 고도와 위성영상 데이터에 기반한 국립공원의 탐방로 구간별 적설면적 데이터를 활용하여 지식그래프를 구현하였다. 여러 시나리오에 맞춰 질의를 한 결과, 구간별 적설면적 데이터 존재 유무, 기간/고도별 분포 등을 시각화하여 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 추후, 동절기와 같은 특정 기간 또는 특정 기상 상황에서의 국립공원 탐방로 관리에 필요한 인력과 자원을 우선적으로 배치하는 결정을 내리는 과정에서 중요한 근거로 활용될 수 있다. 또한, 추후 다른 국립공원 및 자연 보호 구역에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

현행 상담 서비스는 제한된 상담 시간과 온라인 상담의 답변 지연이라는 한계점을 가지고 있다. 이러한 문제들은 챗봇 시스템을 도 입함으로써 해결할 수 있지만, 패턴 매칭을 기반으로 한 챗봇은 모든 대화 시나리오를 고려하는 데 어려움이 있다. 대규모 언어 모 델의 문맥 이해와 문장 생성 능력을 활용하면 이러한 한계를 극복할 수 있지만, 확률적인 응답, 특정 도메인에서의 정확도 부족, 응 답의 불일치 등은 여전히 분명한 한계로 남아있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 랭체인 프레임워크를 기반으로 대 규모 언어 모델과 지식 그래프의 결합을 통한 검색 증강 생성 기반의 상담 챗봇 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼을 활용하여 대학 입 시 도메인 영역의 챗봇을 구현함으로써, 특정 도메인에서의 정확도 향상과 지식 업데이트의 유연성, 그리고 효율성을 입증하였다.

The current counseling services have limitations such as limited counseling hours and delayed responses in online counseling. While these problems can be addressed by implementing chatbot systems, chatbots based on pattern matching face difficulties in considering all conversation scenarios. Although leveraging the contextual understanding and sentence generation abilities of large-scale language models can overcome these limitations, probabilistic responses, lack of accuracy in specific domains, and inconsistencies in responses still remain clear limitations. In this study, to overcome these issues, we propose a counseling chatbot platform based on the combination of large-scale language models and knowledge graphs using the LangChain framework. By implementing a chatbot in the college admissions domain using this platform, we have demonstrated improvements in accuracy in specific domains, flexibility in knowledge updates, and efficiency.

방책추천 자동화 시스템은 중대급 이하 부대를 대상으로 사전 작전수립 지원을 위한 발생 가능한 방책들을 자동으로 목록 화 생성하여 고려해야 할 모든 경우의 수를 탐색해 볼 수 있게 하는 방책작성 과정의 자동화 지원 시스템이다. 본 시스템은 방책 DB를 생성하여 방책 지식베이스를 구축하고, 사용자의 방책선정 요청과 상황정보에 따라 후보방책을 선정하며, 방책을 평가하여 후보 방책을 제공하게 된다. 이 시스템의 핵심은 양질의 방책 지식베이스를 구축하는 것이며, 양질의 방책 지식베이 스는 방책 DB와 직접적으로 연관된다. 본 논문에서는 AI를 활용한 중대급 방책추천 자동화 시스템의 지식베이스 구축을 위 한 방책 DB 설계방안을 제시하였다. 방책 DB의 설계 절차는 방책수립에 대한 교리적 고찰을 통해 방책 DB 요소를 도출하 고, 도출된 각 방책 DB 요소를 어떻게 DB화 시킬 것인지에 대한 적용방안을 정의한 후 마지막으로 각 방책 DB 요소별 적용 방안에 적합하도록 발생 가능한 상황에서의 방책 DB를 생성했다. 방책 DB는 임무분석 요소와 방책요소로 구분하였으며, 각 DB는 점유격자 지도를 기반으로 셀 넘버 형태로 DB화 하였다. 생성된 방책 DB는 최종적으로 지식그래프화하여 지식베이스 를 구축하였다. 본 연구를 통해 전술이라는 무형적 요소를 지식베이스화하기 위한 구성요소가 식별되었고, 설계 가이드 제공 과 AI 모델 개발에 활용이 가능한 방책 DB가 구축되었다.

The Operation Plan Recommendation Automation System is an automated support system for the process of generating operation plans, aimed at providing pre-operational support to units below the company-level. It automatically generates and lists potential countermeasures, allowing for the exploration of various scenarios. The system creates an Operation Plan Database (OP DB) to construct an operation plan knowledge base. It selects candidate operation plans based on user requests and situational information, evaluates them, and provides the recommended options. The key focus of this system is to build a high-quality operation plan knowledge base, which is directly linked to the OP DB. This paper presents a design approach for the OP DB, aiming to establish a knowledge base for an AI-driven automated system for mid-level measure recommendations. The design process involves deriving OP DB elements through doctrinal considerations of operation plan development, defining the implementation approach for each derived OP DB element to be included in the database, and ultimately generating an OP DB for potential situations, ensuring the suitability of the application approach for each OP DB element. The resulting OP DB is then transformed into a knowledge graph to build the knowledge base. During this study, we identified components for transforming the intangible aspects of tactics into a knowledge base. Additionally, we established an operational plan database that can be utilized to provide design guides and facilitate the development of AI models.

본 논문에서는 문헌계량학방법을 이용하고 CiteSpace에 기반해 지식 그래프를 그려 냄으 로써 1980년-2020년의 기간 동안 CNKI 데이터베이스에 수록된 한국어 연구 관련 주제 문 헌을 측정 및 시각화했다. 저자는 문헌 시간 분포, 저널 분포, 저자 및 과학 연구 기관의 분포 를 조사하여 중국에서의 한국어(조선어) 연구 현황, 연구 이슈 및 연구 동향을 분석하고, 과 학 지식 그래프를 그려 한국어(조선어) 연구의 계량학적 특징을 직관적으로 나타내고, 다차원 적 관점에서 한국어(조선어) 연구의 진화적 맥락을 발굴 및 탐색하며, 이 분야의 지식 구조를 정리하는 것을 목적으로 했다. 연구를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. (1)중국에서의 한국 어(조선어) 연구의 전체 문헌량은 안정-성장-순환의 3단계로 나타났는데 주요 학술지의 수 량은 안정적인 반면에 수가 적은 편이다. (2)연구분야의 주축으로 되는 학자로는 필옥덕, 이득춘, 강춘옥, 김향화, 김영수, 김광수 등의 학자들이다. (3)핵심 기관은 연변대학교, 요동학 원, 대련외국어대학교, 상해외국어대학교, 사천외국어대학교, 중앙민족대학교, 해방군 외국 어학원 등의기관에 집중되어 있다. (4)주요 학술지로는 『한국어 교수 및 연구』 , 『연변대학교 학보』 , 『민족어문』 , 『동강학간』 , 『중국어학습』 , 『중국조선어문』 등의 간행물에 집중되어 있 다. (5)연구의 관심분야로는 ‘한국어(조선어)와 교수 패턴, 한국어(조선어)와 고등직업대학교, 한국어(조선어)와 어휘, 한국어(조선어)와 음성, 한국어(조선어)와 문법, 한국어(조선어)와 비 교 연구’ 등이 있다.

In this paper, the bibliometrics method and CiteSpace tool are used to draw the knowledge map, and the literature related to Korean research collected in CNKI database from 1980 to 2020 is analyzed quantitatively and visually. By investigating the time distribution of documents, periodicals, authors and scientific research institutions, The author tries to analyze the research status, research hotspots and research trends in this field, and draw a scientific knowledge map to intuitively present the metrological characteristics of Korean language research, aiming at excavating and exploring the evolution of Korean language research from a multi-dimensional perspective and combing the knowledge structure in this field. The results show that the total literature volume of Korean language research in China presents three stages: stability-growth-cycle, in which the number of core journals tends to be stable and the number is relatively small; The core leaders of the discipline include Bi Yude, Li Dechun, Jiang Chunyu, Jin Xianghua, Jin Yongshou, Jin Guangzhu and other scholars; The core research circle is concentrated in Yanbian University, Liaodong University, Dalian Foreign Studies University, Shanghai International Studies University, Sichuan International Studies University, Central University for Nationalities, PLA Foreign Languages Institute and other institutions. Journals are concentrated in 『Korean Teaching and Research』 『Journal of Yanbian University』 『Minority Languages of China』 『Dongjiang Journal』 『Chinese Language Learning』 『Korean Language in China』 and other journals. Research hotspots include "Korean language and teaching mode, Korean language and higher vocational colleges, Korean language and vocabulary, Korean language and pronunciation, Korean language and grammar, Korean language and comparative study" and other topics. Finally, it summarizes the existing problems and suggestions of Korean language research in China at present. I hope this research results can provide some reference value for Korean scholars.

Based on the high-quality literature in the CNKI database such as the Peking University core, and SCI, EI, CSSCI, and CSCD source journals, a total of 1,535 valid studies were retrieved for this study. "Incubator" was used as the theme term and non-directly relevant literature was filtered to explore the characteristics of China's incubator research and help scholars understand the current research situation so as to effectively promote China's incubator research. This study conducts a visualization analysis of the existing research status, hotspots, and development trends in this field with the help of the "Citespace" visualization tool. Through a visualization analysis of the time distribution of publications, it is clear that research on incubators in China is divided into three stages: the exploration, development, and maturity stages. Moreover, according to the visualization analysis of high-impact institutions, the distribution of incubator research institutions in China is relatively loose, mainly limited to resource-concentrated areas, and has not formed a certain scale of cooperation. Analysis of research hotspots shows that the incubator research hotspots in China mainly focus on three aspects: research on the category of the incubation platform and object, capital input and technology research, and innovation and entrepreneurship research. Analysis of the incubator research trend in China shows that the recent incubator research trend distribution includes research on the essence of incubators, and research on the evaluation and direction of incubator development. Furthermore, incubator research in China is evolving from research on the essence to research on high-quality development. Thus, this study proposes the future development direction of incubator research in China. It is necessary to strengthen research on improving the quality and efficiency of incubators, establish and improve the incubator development evaluation system, and enhance inter-institutional cooperation and co-construction. This study further explores the limitations of previous studies and presents several subsequent research directions: the in-depth study of improving the quality and efficiency of incubators; the comparative study of incubators in resource-rich and resource-deficient areas; the study of the capital introduction and utilization of incubators with different subjects; and the study of the operational mode of incubators jointly built by universities, governments, and enterprises.

최근 다양한 분야(Domain)에서 기존의 지식 그래프를 기반으로 해당 분야에 최적화된 새로운 지식 체계를 구축하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 기존의 지식 그래프는 일반적인 개체의 일반적인 관계만을 표현하기 때문에 최근의 팬데믹(pandemic) 상황처럼 새로운 이슈에 대한 지식정보가 빈번하게 추가, 갱신되는 상황에서는 기존의 지식 그래프를 활용한 지식 체계의 정립이 거의 불가능하다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위하여 정형화된 지식 체계를 활용하지 않고 특정 분야의 지식 체계를 구축하는 새로운 방안을 제안한다. 구체적으로는 COVID-19 관점의 개체 사전을 정의하고, BERT를 활용하여 COVID-19 관점의 새로운 사전 학습 모델인 Co-BERT를 구축한다. 이후 이렇게 구축된 Co-BERT 모델의 Self-Attention 가중치를 활용하여 COVID-19 관점의 지식그래프를 생성하는 방법을 제안한다. 본 제안 방법은 특정 도메인에 특화된 지식 그래프를 생성할 수 있는 방법으로, 향후 제안 방법론을 다양한 분야에 적용하여 특화된 지식 체계를 구축하는 연구에 활용할 수 있을 것이라 기대한다.

Owing to the hyper-connectivity of convergence environments, the Internet of Blended Environments (IoBE) has emerged As a result, the environments and architectures in which cyber-security threats can occur have steadily diversified leading to an increase in security incidents. However, existing detection systems lack correlation analysis and thus cannot detect the corresponding diverse attack paths and attack chains effectively. In this paper, we propose a data prediction technique in which knowledge graph embedding technology is applied to predict blended threats in complex environments such as the IoBE. We also verify the performance of the proposed technique.

The increasing demand for halal cosmetic products, especially in Muslim countries, has shown significant challenges for consumers seeking products that follow Islamic principles. Although various studies attempt to recommend halal status, mainly considering the discrete and specific relations within individual cosmetics, they ignore the high-order and complex relations between cosmetics and ingredients. To solve it, we propose a halal cosmetic recommendation framework that leverages a knowledge graph of cosmetics and their ingredients to recommend similar cosmetics and halal cosmetic predictions. Specifically, we construct a cosmetic knowledge graph representing the relations between various cosmetics, ingredients, and their properties. We then propose a pre-trained relational graph attention network model with residual connections identity mapping to learn the structural relation between entities in the knowledge graph. The pretrained model is then employed on downstream cosmetic data to recommend similar cosmetics and predict halal standards.

In recent years, big data has usefully been deployed by organizations with the aim of getting a better prediction for the future. Moreover, knowledge management systems are being used by organizations to identify and create knowledge. Here, the output from analysis of big data and a knowledge management system are used to develop a new model with the goal of minimizing the cost of implementing new recognized processes including staff training, transferring and employment costs. Strategies are proposed from big data analysis and new processes are defined accordingly. The company requires various skills to execute the proposed processes. Organization’s current experts and their skills are known through a pre-established knowledge management system. After a gap analysis, managers can make decisions about the expert arrangement, training programs and employment to bridge the gap and accomplish their goals. Finally, deduction graph is used to analyze the model.

경제학 지식은 조직이 좀 더 데이터 기반의 의사 결정하도록 지원하는 분석, 데이터 마이닝, 데이터 시각화, 데이터 도구, 모델링, 인프라를 모두 포함한다. 빠르게 변해가는 사회에서 좀 더 과학적 방법으로 해답을 제시해줄 수 있다. 본 논문에서는 경제학 논문 텍스트에서 키워드 개체 추출 시스템과 관계 정보를 학습하고 예측할 수 있는 관계 기반 BERT 모델을 제안한다. 관계 기반 BERT 모델을 실험을 통해 검증한 후에 지식 그래프 추출 및 지식 그래프 기반 의미론적 추론을 제시한다. 그래프의 연결성은 직접 연결된 관계 정보뿐 아니라 간접적으로 관련된 개체들을 통해 개념이 연결되어 문서 간의 잠재적인 숨겨진 관계를 드러낼 수 있다. 본 논문은 간접적인 관계 정보의 추출을 통해 새로운 의미 정보, 관계 정보를 추론하는 데 나아가는 연구의 방향성을 제시한다.

Economic knowledge includes all analytics, data mining, data visualization, data tools, modeling, and infrastructure that help organizations make more data-driven decisions. In a rapidly changing society, solutions can be presented in a more scientific way. In this paper, we propose a relationship-based BERT model that can learn and predict keyword(entity) extraction systems and relationship information from the text of an economics paper. We present knowledge graph extraction and knowledge graphbased semantic inference after experimental validation of the relationship-based BERT model. The connectivity of graphs can reveal potential hidden relationships between documents by linking concepts through indirectly related objects as well as directly linked relationship information. This paper presents the direction of research moving forward to infer new semantic information and relational information through the extraction of indirect relational information.

교육 정보화는 교육 현대화를 실현하는 중요한 원동력이다. 21세기 기초교육 정보화는 새로운 개념, 새로운 모델 및 신기술에 의해 뒷받침되는 교육 정보화이며 교육개혁 을 전면적으로 견인할 것이다. 본 연구는 지난 20여 년간 중국 기초교육 정보화의 발전 과정을 정리하여 중국 교육의 현대화를 촉진하는 데 목적을 둔다. 이를 위하여 CNKI 고급 검색, K-Means 클러스터링 알고리즘, 파이썬 프로그래밍 언어 작성 및 Gephi 기반 데이터 시각화 등의 연구 방법을 사용하여 CNKI 데이터베이스의 기초교육 정보화 주 제에 대한 저널 문헌을 분석하였다. 그 결과 기초교육 정보화 연구는 출판 동향, 핵심 저자 식별, 저널 분포, 기관 분포, 협력 관계, 주제어 공기 네트워크 및 인기 주제 변천에 서 중요한 특징을 가지고 있다. 기초교육정보화 연구주제는 주로 교육정보화의 메타이 론분석, 교사정보소양 및 전문역량강화, 지역기초교육정보화의 구축 및 응용, 기초교육 정보화의 성과평가, 교육의 균형발전과 정보화 건설, 정보화 및 교과과정의 융합활용, 외국교육정보화 기술 등이 포함되어 있다. 중국 기초교육 정보화의 연구 현황을 바탕으 로, 향후 이 주제 관련 연구는 교육 기관의 정보화 활용 및 효과 분석, 교육 정보화의 네트워크 보안 환경 구축, 교육 정보화의 도덕교육 등 분야에서 더욱 확장되고 개선되 어야 한다.

Educational informatization is an important source of power for realizing educational modernization. The informatization of elementary education in the new era is the informatization of education supported by new concepts, new models, and new technologies, and will promote education reform in all aspects. The aim of this study is to examine the evolution and development of basic educational informatization in China over the past two decades. This will assist the academic community in understanding the progress of education and technology in China, as well as inform future research in this field. The study used CNKI advanced retrieval, K-Means clustering algorithm, Python programming language and Gephi-based data visualization and other research methods to analyze journal documents on the theme of elementary education informatization in the CNKI database since the new century and found that: elementary education information Chemical research has significant characteristics in terms of publication trends, author group identification, journal distribution, institutional distribution, cooperative relationships, keyword co-occurrence networks, and hot topic evolution. The research topics of elementary education informatization mainly include meta-theoretical analysis of educational informatization, teacher information literacy and professional capacity building, construction and application of regional elementary education informatization, performance evaluation of elementary education informatization, fair and balanced development of education and informatization construction. , the integrated application of informatization and curriculum teaching, and a review of foreign education informatization. Based on the current research status of elementary education informatization, future research on this topic should be further expanded and improved from the fields of informatization application and effectiveness analysis of educational subjects, network security environment construction of educational informatization, and moral education of educational informatization.

教育信息化是实现教育现代化的重要动力来源. 新时代基础教育信息化是新理念、新 模式和新技术支撑下的教育信息化, 将全方位推动教育改革. 本研究的目的是梳理过去二 十年来中国基础教育信息化的演变和发展, 以期推进中国教育现代化. 同时帮助学术界了 解中国教育和技术的进展与进步, 并为该领域的未来研究提供有益信息. 研究运用CNKI 高级检索、K-Means聚类算法、Python程序语言编写以及基于Gephi的数据可视化等研究 方法, 对新世纪以来CNKI数据库中有关基础教育信息化主题的期刊文献进行了分析. 研 究发现, 基础教育信息化研究在发文趋势、核心作者识别、期刊分布、机构分布、合作关 系、主题词共现网络以及热点主题演变等方面具有显著特征. 基础教育信息化研究主题主 要包括教育信息化的元理论分析、教师信息素养与专业能力建设、区域基础教育信息化 的建设与应用、基础教育信息化的绩效评估、教育公平均衡发展与信息化建设、信息化 与课程教学的融合运用以及国外教育信息化述评等内容. 基于当前中国基础教育信息化的 研究现状, 未来该主题研究应从教育主体的信息化运用与成效分析、教育信息化的网络安 全环境建设以及教育信息化的道德教育等领域进一步拓展与完善.

전자 건강 기록 데이터에서 구축된 의료 지식 그래프는 의료 코드 간의 관계를 담고 있으며, 이를 통해 환자에 대한 포괄적인 이해를 제공한다. 위와 같은 특성으로 인해 지식 그래프를 진단 예측 작업 에 활용할 수 있으며, 기존의 연구들에서 지식 그래프를 활용하는 것이 진단 예측 작업의 정확성 및 해석성을 효과적으로 향상 시킬 수 있다는 것이 입증되었다. 하지만 지식 그래프는 효과적인 의학적 관계 외에도 잘못된 관계와 같은 잡음을 포함하고 있으며, 모든 의학적인 관계를 포함하지는 못한다는 불완전성 또한 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 몇몇 연구들은 의료 지식 그래프에서 진 단과 무관한 노드 및 관계를 마스킹하는 것으로 잡음을 필터링하는 방법을 제안하였다. 하지만 기존의 연구들의 경우 환자 개개인의 지역적인 관점에서의 특성을 중점적으로 다루었으며, 이러한 접근은 환 자 집단의 전역적인 관점에서 공유되는 핵심적인 특성을 고려하지 못할 수 있다. 따라서 본 연구에서 는 프로토타입과 그래프 대조 학습 방법을 활용하여 환자의 지역적인 관점뿐만 아니라 환자 집단의 전역적인 관점에서 의료 지식 그래프를 정제하고, 효과적인 표현을 추출하는 방법을 사용할 것을 제안 한다.