Earticle

The aim of this study was to analyse the inflow and outflow of critically ill emergency patients in Korea using the National Emergency Department Information System data of the last five years (2014-2018). Using the relevance index (RI) and the commitment index (CI) for analysis, the optimal number of clusters was determined. Moreover, K-means cluster analysis was performed using the determined number of clusters in cities, counties, and districts across the country. The difference between the RI and the CI clusters by year was analysed. The total data analysed included 5,551,616 critically ill emergency patients. The most appropriate number of clusters was two for the years 2014-2018. Cluster 1 was a patient outflow region with a l ow R I and high C I. C luster 2 w as a p atient i nflow region w ith a high RI and low C I. T here w ere no significant differences in the RI and CI each year based on the patient inflow of c ritically i ll emergency patients. In an annual comparison of the CI, significant differences were noted between 2014 and 2017. We expect to use such results to develop a plan for introducing an emergency medical system tailored to each region and for formulating an emergency medical policy.

The present study aimed to investigate learners’ different levels of second language (L2) writing anxiety across proficiency levels. Thirty-five Korean students learning English as a foreign language (EFL) participated in this study. Their proficiency levels were categorized using a cluster analysis in which the learners were categorized into two clusters: a high group and a low group. The learners’ L2 writing anxiety was assessed using Second Language Writing Anxiety Inventory (Cheng, 2004), consisting of three components of L2 writing anxiety, i.e., somatic anxiety, avoidance behavior, and cognitive anxiety. The analysis for the two groups showed differential writing anxiety across the three anxiety components. The results were then discussed, and relevant pedagogical implications provided.

이 연구는 교사의 감정노동과 직무스트레스 간의 관계를 분석하고, 감정노동의 수준과 유형에 따른 직무스트레스의 차이를 규명하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 초중고 교사 551명을 대상으로 통합직무스트레스 검사를 실시하고 수집된 자료를 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 교사가 지닌 선행요인(성별, 연령대, 학교급)에 따른 감정노동의 차이를 분석한 결과, 성별 측면에서는 감정노동 하위요인 중 파급 점수만 여자 교사가 유의미하게 높은 것으로 나타났고, 초등교사가 중등교사에 비해 감정부조화와 감정소진이 유의미하게 높았다. 둘째, 감정노동 수준에 따른 직무스트레스의 차이를 알아본 결과, 감정노동 수준이 높은 집단, 중간 정도, 낮은 집단의 순으로 직무스트레스가 높은 것으로 나타났다. 셋째, 군집 분석을 통해 교사는 ‘감정노동 저, 중, 잠재 위험, 고’의 네 가지 집단으로 분류되었고 각 집단에 따라 직무스트레스가 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이 연구는 교사의 감정노동과 직무스트레스 간의 관계를 감정노동의 수준과 군집분석을 통해 도출한 유형에 따라 분석해 보았다는 데 의미가 있다.

The purpose of this study was to analyze the relationship between teachers’ emotional labor and job stress, and to identify differences in job stress according to the level and type of emotional labor. To this end, an integrated job stress assessment was administered to 551 elementary, middle, and high school teachers, and the collected data were analyzed. The results of the study are as follows. First, analyzing the differences in emotional labor according to teachers’ antecedent factors (gender, age group, school level) revealed that, in terms of gender, female teachers scored significantly higher only in the ‘spillover’ sub-factor of emotional labor compared to male teachers. Additionally, elementary school teachers showed significantly higher levels of ‘emotional dissonance’ and ‘emotional exhaustion’ than middle and high school teachers. Second, regarding the differences in job stress according to the level of emotional labor, the group with high emotional labor exhibited the highest job stress, followed by the moderate and low emotional labor groups. Third, through cluster analysis, the teachers were classified into four groups: ‘low’, ‘moderate’, ‘potential risk’, and ‘high’ emotional labor, and significant differences in job stress were found among these groups. This study is significant in that it analyzed the relationship between teachers’ emotional labor and job stress comprehensively, based on both the level of emotional labor and the specific types derived through cluster analysis.

본 연구는 대학수학 수업에서 학생들의 학습 참여를 시간의 흐름에 따른 학습 참여 변화로 이해하고, 평가 시점을 중심으로 나타나는 학습 참여 변화 양상의 이 질성을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 대학수학 수업에 참여한 79명 의 학생을 대상으로 주차별 온라인 학습 과제 수행 자료를 활용하여 학습 참여의 변화 양상을 분석하였다. 특히 중간고사를 기준으로 학기 전반(2~8주)과 후반(9~ 14주)을 구분하고, 각 구간의 학습 참여 기울기, 평균 학습량, 후반 미참여 비율 등의 지표를 산출하였다. 이후 이러한 지표를 바탕으로 k-means 군집 분석을 실 시하여 학습 참여 유형을 도출하였다. 분석 결과 학생들의 학습 참여 유형은 네 가 지 집단으로 분류되었으며, 각 집단은 학기 전반과 후반의 학습 참여 수준과 변화 양상에서 서로 다른 특성을 보였다. 또한 학습 참여 집단에 따라 중간고사 및 기말고사 성취도에서 유의미한 차이가 나타났다. 이러한 결과는 대학수학 수업에서 학 생들의 학습 참여가 시간에 따라 서로 다른 양상으로 전개될 수 있음을 보여주며, 학습 참여를 단일 시점의 수준이 아닌 과정적 관점에서 이해할 필요성을 제시한다.

This study examined patterns of student engagement in a college mathematics course by focusing on how participation in online assignments changes over time. Rather than treating engagement as a static level measured at a single point, the study explored the heterogeneous patterns of participation that emerged during the semester and their relationship with academic achievement. The participants were 79 undergraduate students enrolled in a college mathematics course during the 2024 spring semester. Weekly records of completed topics in an online learning system were used as indicators of behavioral engagement. Based on these data, several indicators were derived, including earlyand late-semester learning slopes, average learning volume for each period, and the proportion of non-participation in the later weeks. These indicators were standardized and analyzed using k-means clustering to identify distinct engagement patterns. The results revealed four groups of students: a middle-maintenance group, an early-intensive group, a mid-semester disengagement group, and a sustained participation group. Additional analyses showed significant differences among the groups in both midterm and final examination scores. In particular, students who maintained participation throughout the later part of the semester tended to show relatively higher academic achievement. These findings suggest that student engagement in college mathematics courses develops in diverse ways over time. Understanding such patterns may provide useful insights for designing instructional support and assignment structures that encourage sustained engagement in college mathematics learning environments.

본 연구는 서울, 경기도 소재 초등학교 4, 5, 6학년 학생 623명을 대상으로 성격강점 덕목 군집 유형을 탐색하고, 분류된 군집에 따른 긍정적 정신건강의 차이를 분석하고자 하였다. 개인 내적 성격강점 순위 점수를 산출하여 표준화한 후 위계적 군집분석을 실시한 결과 초월 과 인간애가 높은 초월-인간애 유형(150명), 지성이 높고 인간애가 낮은 지성-인간애 불균형 유형(118명), 절제가 현저하게 높은 절제 유형(175명), 정의와 용기가 높은 정의-용기 유형(180 명)의 4개 집단으로 분류되었다. 다변량 분석을 통해 군집별 긍정적 정신건강의 차이를 확인 한 결과 하위요인 중 정서적 안녕감은 정의-용기 유형이 타 군집보다 유의하게 높았고, 심리 적 부적응은 지성-인간애 불균형 유형이 타 군집보다 유의하게 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 자연발생적으로 나타나는 초등학생의 성격강점 군집을 경험적으로 확인하고, 유형에 따 른 긍정적 정신건강의 차이를 밝혀 초등학생의 긍정적 정신건강 증진을 위한 강점 기반 개 입에 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study examined differences in positive mental health across character strength profiles among 4th– 6th grade elementary students in Seoul and Gyeonggi Province (n=623). Within-person rank scores of character strengths were computed, standardized, and subjected to hierarchical cluster analysis, yielding four distinct clusters: (1) Transcendence–Humanity (high transcendence and humanity; n=150), (2) Wisdom–Humanity Imbalance (high wisdom/intellectual strengths but low humanity; n=118), (3) Temperance (high temperance; n=175), and (4) Justice–Courage (high justice and courage; n=180). Multivariate analyses revealed significant differences in positive mental health across clusters. Specifically, mental well-being was significantly higher in the Justice–Courage cluster compared to other clusters, whereas psychological maladjustment was significantly higher in the Wisdom–Humanity Imbalance cluster. These findings empirically identify naturally occurring virtue-based character strength profiles in elementary students and demonstrate profile-specific differences in positive mental health, providing foundational evidence for strength-based interventions designed to promote students' positive mental health.

This study provides a meta-level overview of Korean detective fiction translation research by addressing three research questions: (1) What are the central keywords in this field? (2) How have the thematic and chronological trends changed over time? (3) What are the cluster structures and interconnections revealed through keyword network analysis? To answer these questions, we analyzed articles and dissertations published in key Korean academic journals, using the big data text-mining tool TEXTOMand the network analysis software UCINET 6. The analysis identified four main clusters: (1) genre reception and translation strategies, (2) literary experimentation and genre transformation, (3) genre structure and cultural reception, and (4) colonial-era translations and the transplantation of detective narratives. These findings highlight how detective fiction translation research has evolved from isolated case studies to a more interconnected and structured academic field. This quantitative approach complements previous qualitative studies and provides a broader visualization of the field’s structure and thematic development. However, the study acknowledges limitations in data scope and the exclusive reliance on quantitative methods. Future research should integrate qualitative analyses and explore the reception of translations by readers, as well as compare detective fiction translation practices with those of other genre literatures.

한계기업은 해당 산업에 잔류하고 있지만 산업 전체의 성장성과 지속가능성을 저해하기 때문에 이들에 대한 전략적 관리나 한계기업 탈출이 무엇보다 중요하다. 본 연구는 국민의 먹거리와 관련된 식품제조업의 중요성이 점차 높아지는 상황에서 식품한계기업에 대한 집중 조망이 필요하다는 문제의식에서 출발하였다. 특히 한계기업 분류에 전통적으로 사용되어 온 이자보상배율 이외의 재무특성요인이 있는지를 탐색하여 한계기업에 이르기 이전과 한계기업 잔류에서 탈출하고자 하는 식품기업 실무자들과 투자자들에게 시사점을 제공하고 자 하였다. 분석 결과, 한계기업에 이르는 결정요인 및 분류요인이 이자보상배율 이외에도 당좌비율, 영업이익율, 유동비율, 차입금의존도 및 총자산회전율이 될 수 있음을 실증적으로 입증하였다. 또한 악성한계기업에 이르게 하는 주요 재무특성 요인들은 당좌비율, 세후평균이 자율, 재고자산회전율로 나타났다. 이는 기존 한계기업 관련 연구자들에게 반영할 새로운 재무특성 변인을 제시하였다는 점에서 향후 관련 연구자들에게 시사하는 바가 크다. 본 연구는 향후 정책당국에서 산업별로 한계기업과 관련하여 어떠한 정책을 마련해야 할지에 도움이 될 뿐만 아니라 한계기업 탈출과 전략수립에 도움이 되는 선별기준을 마련하였다는 데 연구의의가 있다.

This study examines the rising prevalence of zombie firms in the Korean food manufacturing industry, highlighting their negative impact on growth and sustainability. Using KoData financial data from 2000 to 2021, the analysis focuses on companies with at least five years of operational history. The main analytical techniques were used in this study included descriptive statistics analysis, cluster analysis, and chi-square tests, the study identifies key financial metrics such as quick ratio, operating profit margin, current ratio, leverage ratio, and total asset turnover as determinants of zombie firms. Additionally, it distinguishes malignant zombie firms from general zombie firms through factors like quick ratio, after-tax average interest rate, and inventory turnover ratio. This research uniquely differentiates between zombie and healthy firms, offering insights into the financial characteristics essential for corporate growth. By elucidating these factors, the study provides policymakers with actionable criteria for managing zombie firms and promoting industry-specific strategies for recovery. Its findings represent a significant contribution to understanding and addressing the challenges posed by zombie firms in South Korea.

본 연구는 유아교사의 공감능력 군집유형에 따른 창의적 인성과 놀이지원효능감의 차이에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위해, 2024년 2월부터 3월까지 서울과 경기도 그리고 경상도 지역의 유아교육기관에 재직 중인 유아교사 241명을 대상으로 설문조사를 하였다. 수집된 자료를 바탕으로 위계적 군집분석과 K-means 군 집분석 방법을 통하여 군집유형을 도출하고, 일원분산분석을 실시하였다. 유아교사의 공감능력 하위요인(관점 취하기, 상상하기, 공감적 관심, 개인적 고통)에 따 른 군집유형을 도출한 결과, 4개의 군집(균형형, 정서적 소진형, 이상적 공감형, 인지-정서 불균형)이 도출되었다. 군집유형에 따른 차이를 알아보기 위한 분산분석 결과 모든 변인에서 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 특히 ‘이상적 공감형’은 창의성과 놀이지원효능감에서 가장 높은 점수를, ‘정서적 소진형’은 가장 낮은 점수를 보였다. 본 연구는 유아교사 개인의 공감능력 하위요인 구조유형 특성이 유아교사의 창의적 인성과 놀이지원효능감에 영향을 미칠 수 있음을 시사하며, 유 아교사 개인의 심리적 특성을 고려한 맞춤형 교육 지원 방안 마련의 필요성을 강조하고 있다.

This study aimed to investigate the differences in creative personality and play support efficacy according to the cluster type of empathy ability of early childhood teachers. For this purpose, a survey was conducted with 241 early childhood teachers working at early childhood education institutions in Seoul, Gyeonggi-do, and Gyeongsang-do between February and March 2024. Based on the collected data, hierarchical cluster analysis and K-means cluster analysis were conducted to derive cluster types, and one-way ANOVA was performed. As a result of the cluster analysis based on sub-factors of empathy (perspective taking, fantasy, empathic concern, and personal distress), four types of clusters were identified: balanced type, emotional exhaustion type, ideal empathy type, and cognitive-emotional imbalance type. The results of the analysis of variance to find out the difference by cluster type showed significant differences in all variables. In particular, the ‘ideal empathy type’ showed the highest score in creativity and play support efficacy, and the ‘emotional exhaustion type’ showed the lowest score. This study suggests that the sub-factor structure type of the empathy ability of individual early childhood teachers can have a real effect on the creative personality and play support efficacy of early childhood teachers, and emphasizes the need to establish customized educational support plans that take into account the psychological characteristics of individual early childhood teachers.

이 연구의 목적은 서울청년문화패스 이용자 유형별 문화관람 행태 특성과 사업 효과성을 확인하고, 서울청년문화패스 이용 활성화를 위한 정책 시사점을 제안하는 것이다. 이를 위해 서울청년문화패스 사업 참여자 990명에 대한 조사 결과를 분석하였다. 청년문화패스 이용자 유형화를 위해 문화예술 관람 정도 (관람빈도), 문화예술 관심도, 문화예술활동 의지, 문화예술의 중요성에 대한 인식 등 4개의 문항을 이용하여 군집분석을 실시하였고, 저관심형, 관심형, 매 니아형 등 3개 군집이 도출되었다. 3개 유형별로 인구학적 특성, 문화예술관람 행태, 사업 효과성 측면에서 차이를 확인하였다. 효과성 측면에서는 수치로만 보면 매니아형 집단 가장 큰 효과성을 보이지만 사업 전후 공연 관심도와 친 숙도 변화량을 기준으로 봤을 때는 저관심형 집단에서 더 큰 효과를 보이는 것을 확인하였다. 분석 결과를 토대로 서울청년문화패스 이용 활성화를 위한 방안을 제안하였다. 첫째, 서울청년문화패스 사업 설계 시 이용자 유형별로 기 대효과를 다르게 설정할 필요가 있다. 저관심형은 문화예술에 대한 관심과 친 숙도를 올리는 것, 관심형은 관심에서 실제 관람률을 높이는 것, 매니아형은 다양한 장르를 관람하거나, 관심 장르에 대한 관람률을 더 높여주는 것을 기대 효과로 제시할 수 있다. 둘째 사업 신청 시 간단한 설문을 통해 이용자 유형을 파악하여, 유형별 특성에 따라 맞춤 정보를 제공하는 것이 필요하다.

The purpose of this study is to identify the characteristics of cultural visitation behavior and the effectiveness of the Seoul Youth Culture Pass by type of user, and to suggest policy implications for revitalizing the use of the Seoul Youth Culture Pass. To this end, we analyzed the survey results of 990 participants of the Seoul Youth Culture Pass program. Cluster analysis was conducted using four questions, including the degree of cultural visitation (frequency of visitation), interest in cultural activities, willingness to engage in cultural activities, and perception of the importance of cultural activities, to categorize the users of the Youth Culture Pass, and three clusters were derived: low-interest, interested, and enthusiastic. Differences were identified in terms of demographic characteristics, cultural arts viewing behavior, and business effectiveness among the three types. In terms of effectiveness, the enthusiast group showed the greatest effectiveness in terms of numbers, but the low-interest group showed greater effectiveness based on the amount of change in interest and familiarity with performances before and after the project. Based on the analysis results, we proposed measures to revitalize the use of the Youth Culture Pass. When designing the Youth Culture Pass project, it is necessary to set different expectations for each type of user. The low-interest type can set the expected effect to increase interest and familiarity with cultural arts, the interested type can set the expected effect to increase the actual attendance rate from interest, and the enthusiast type can set the expected effect to increase the attendance rate of various genres or increase the attendance rate of the genre they are interested in. Second, when applying for a business, it is necessary to identify the type of user through a simple questionnaire and provide customized information according to the characteristics of each type.

이 연구는 A대학교의 학생설계융합전공 컨설팅 사례와 이수 신청 결과를 종합하여 머신러닝의 비지도 학습 기법인 군집화 분석을 수행하여 도출된 결과를 바탕으로 학생설계융합전공을 활성화하 고 이수율을 증진시킬 수 있는 방안을 모색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 군집화 분석을 통해 구현된 집단의 특성을 파악하는 과정에서 학생설계융합전공을 이수신청한 학생과 그렇지 않은 학생의 분포를 살펴보고, 이를 통해 집단별 집단 간 차이를 분석함으로써 시사점을 도출하였다. 도 출된 결과를 요약하면 다음과 같다. 군집분석 결과로 도출된 집단 간 차이를 살펴보면 두 집단을 나누는 구심점이 ‘진로에 대한 고민을 언제부터 시작하였는가’와 ‘주전공에 대한 확신이 있는가’인 것으로 나타났다. 이를 토대로 학생설계융합전공 이수에 적합한 학생의 특성을 정리하면 다음과 같 다. 첫째, 학생설계융합전공은 주전공에 대한 확신이 있으며, 졸업 후 진로 방향성이 구축된 학생을 대상으로 이수를 장려해야 한다. 둘째, 비록 주전공에 대한 확신은 낮을지라도 진로 결정 수준이 높 고 졸업 후 진로 방향성이 구체화 된 학생이라면 학생설계융합전공 이수를 장려할 수 있다. 본 연 구는 학생설계융합전공을 전담하여 실제 이수를 원하는 학생을 대면하여 컨설팅을 진행하고 수집한 데이터를 바탕으로 학생설계융합전공의 활성화 방안을 논의하였다는 점에서 의의가 있다.

The purpose of this study is to propose solutions aimed at activating student-designed convergence majors and improving completion rates at A University. For this, cluster analysis, an unsupervised machine learning technique, is used and determine whether the groups derived through clustering analysis effectively distinguish between students who applied to complete the student-designed convergence major and those who did not. The findings are summarized as follows: The analysis of group differences identified two central factors that distinguished the groups: 'When did you start thinking about your career?' and 'Are you confident about your major?' From these findings, the characteristics of students suited for completing the student-designed convergence major can be summarized as follows: First, the student-designed convergence major should be expected to synergize with the primary major and encourage completion among students who have established a clear career direction. Second, even if students are not confident about their major, those with a high degree of decision-making regarding their career path and a clear direction can be encouraged to complete a student-designed convergence major.

담수생태계는 인간의 과도한 이용과 기후변화로 인하여 범세계적으로 가장 큰 위협에 직면해 있다. 이에 따라서 선진국은 생태계의 온전 성과 지속가능성을 확보하기 위하여 담수생물 다양성을 보전하고 증진하려는 많은 연구와 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 오대산국립공원 일대 수계에 서식하는 저서성대형무척추동물의 생물다양성과 분포 현황을 파악하고자 하였다. 2021년 5월부터 10월까지 18개 조사지점에 서 확인된 저서성대형무척추동물상은 총 5문 7강 18목 66과 133종이었으며, 조사지점별 출현종수는 최소 28종에서 최대 63종의 범위이었 고 평균 39.7종이 출현하였다. 이 중에서 하루살이목과 강도래목, 날도래목의 세 분류군은 전체 출현종수와 개체밀도의 각각 60.3%와 86.0%를 차지하였는데, 이와 같은 종구성은 다른 지역의 산악형 국립공원에서도 유사한 경향을 보였다. 오대산국립공원의 특이종은 7종의 고유종과 52종의 국외반출 승인대상 생물자원, 1종의 기후변화 지표생물종이 있었다. 한편, 전체 조사지점은 집괴분석 결과에 의하여 크게 세 개의 그룹으로 구분되었다. 즉 저서성대형무척추동물 군집의 유사성에 따라서 1) 평균 해발고도가 563.9 m이며 조립질 하상 입자의 구성 비가 90.8%에 이르고 대부분의 조사지점을 포함하는 그룹, 2) 유역 내 고랭지밭이 산재하여 세립질 입자에 의한 하상매몰도가 다소 높은 개자 니골 계곡, 3) 평균 해발고도 1,013.0 m에 이르는 람사르 등재 고산습지 3개소로 나누어졌다. 지표종분석은 집괴분석으로 나누어진 각 그룹 을 대표하는 16종의 지표종을 선별하였으며, 지표종은 대체로 고도와 하상입자, 용존산소와 상관관계가 높았다. 본 연구는 오대산국립공원에 서식하는 저서성대형무척추동물의 생물다양성과 서식환경에 대한 유용한 정보를 제공함으로써 생물자원에 대한 보전과 관리 계획을 수립하 는데 도움이 될 것으로 기대한다.

Freshwater ecosystems are among the most threatened ecosystems on Earth and suffer from extensive human exploitation and climate change. Conservation and enhancement of freshwater biodiversity have recently become indispensable for securing ecosystem integrity and sustainability. This study aimed to confirm the biological diversity and distribution characteristics of benthic macroinvertebrates in Odaesan National Park. A total of 133 taxa belonging to 66 families, 18 orders, seven classes, and five phyla were identified during the survey period. Taxa richness ranged from 28 to 63 years with an average of 39.7 taxa. The taxa richness and abundance of Ephemeroptera, Plecoptera, and Trichoptera accounted for 60.3% and 86.0% of the total taxa, respectively. Seven endemic species had restricted spatial distributions and high conservation values. Cluster analysis classified 18 study sites into three major clusters: streams with high heterogeneity in streambeds and high taxa richness, streams located in Gaejanigol (a tributary of the Odae Stream), and three Ramsar wetlands. Indicator species analysis selected 16 important indicators, with the highest indicator value of Pisidium coreanum at 100%. Our results provide useful information on the biodiversity and habitats of benthic macroinvertebrates in the Odaesan National Park, consequently helping to establish conservation and management plans for biological resources.

최근 인구감소 및 지방소멸에 대응하기 위한 다각적 대응정책 및 제도적·재정적 지원방안이 모색되고 있으나, 여전히 지역에서는 효과적 대안마련이 절실한 실정이다. 인구감소와 지역의 사회적·경제적 침체 문제는 비단 우리나라에 국한된 문제가 아니며, 해외에서는 ‘도시축소(urban shrinkage)’의 개념을 활성화시켰다. 이에 미국, 유럽, 일본을 중심으로 해당 국가의 도시축소 실태를 분석하거나, 대응방안을 모색하는 연구들이 주류를 이루어 왔다. 본 연구는 도시축소가 가져올 수 있는 지역의 복합적 문제 발생에 대한 대응 필요성을 전제로, 인구와 경제활동의 축소로 인한 축소도시들을 진단하고, 축소도시와 비축소도시간 사회경제적 특성을 구체적으로 분석하는데 초점을 둔다. 특히 인구와 경제의 측면에서 같은 축소도시로 분류된 도시라고 하더라도 사회경제적 특성이 다를 수 있기 때문에, 사회·문화·복지·교육·의료 등 7개 부문 11개 변수를 선정하여 종합적 측면에서 축소도시들을 유형화하고, 그 특성을 비교적관점에서 분석하였다. 분석결과 축소도시들은 인구 및 총사업체수 측면에서의 수축현상 이외에도 의료 측면을 제외한 모든 영역에서 축소도시들이 비축소도시들에 비해 열악한 여건에 놓여있음을 확인할 수 있었다. 축소도시들의 경우 향후 사회복지 및 물리적 환경개선과 관련된 서비스 수요증가가 예상됨에도 불구하고 재정적 측면의 자립성이나 사회복지 예산비중은 매우 낮은 이중적 위기에 봉착할 가능성이 높다. 무엇보다 축소도시들이 안고 있는 복합적 측면에서의 공공서비스 공급 부족 및 서비스 질 저하 현상은 향후 인구감소 및 경제적 수축 현상에 더욱 부정적 영향을 미치면서 악순환을 가져올 가능성이 높다는 점에서 문제는 더욱 심각해진다. 또한 선정된 76개 축소도시들을 군집분석을 활용하여 유형화한 결과 크게 4개 유형으로 분류되었다. 4개 유형은 인구규모, 인구 및 총사업체수의 변화율, 사회·문화·복지·교육·의료 전 영역에서 서로 다른 특성을 보여주고 있음이 증명되었다. 이러한 결과는 축소도시들이 단순히 천편일률적인 인구활성화 시책을 추진하기보다는, 지역의 사회경제적 여건 및 실태에 대한 면밀한 분석을 바탕으로 한정된 자원과 예산을 고려한 선택과 집중의 전략을 활용할 필요가 있음을 시사한다.

This study purposes to diagnose shrinking cities in terms of population decline and economic activity, then comparatively evaluate the socioeconomic characteristics between shrinking cities and non-shrinking cities. Since even cities classified as shrinking cities may exhibit different socioeconomic characteristics, in particular, this study classifies shrinking cities in terms of a variety of socio-economic variables including society, culture, welfare, education, and medical care. The results show that the selected 76 shrinking cities are in worse conditions than non-shrinking cities in all areas only except for medical care. This means that shrinking cities are highly likely to face a double crisis: fiscal austerity and a very small portion of the social welfare budget on one hand, and the expected increase in demand for social welfare and improvements in the physical environment on the other. Additionally, the cluster analysis categorizes those 76 shrinking cities into four types and these four types of shrinking cities have different characteristics, not only in terms of the rate of change in population and the total number of businesses but also in all areas of society, culture, welfare, education, and medical care. These findings suggest that rather than simply pursuing uniform policis focusing on population and economic decline, shrinking cities need to undertake a thorough analysis of local socioeconomic conditions and problems, and then utilize a strategy of selection and concentration under limited resources and budget constraints.

생활안전사고는 일상생활에서 발생하는 안전사고를 통칭하여 사용된다. 안전에 대한 국민적 관심 증가에도 불구하고, 생활안전사고와 관련한 학술적 논의는 다소 미흡한 것으로 확인되었다. 본 연구는 생활안전사고에 대한 실태를 파악하는데 중점을 두고 있으며, 그 일환으로 발생원인을 유형화하고자 한다. 이를 위해 소방안전본부로부터 수집한 구조구급 데이터베 이스를 이용하였으며, 텍스트마이닝을 통해 원인 관련 주제어를 추출하여 군집분석과 의미연결망 분석을 수행하였다. 먼저 사고 관련 주제어를 사고 유형에 따라 군집화하였으며, 군집분석 결과는 생활안전사고가 일상생활의 경미한 안전사고뿐만 아니라 재난, 범죄 등을 복합적 사고에 기인하고 있음을 보여주었다. 다음은 의미연결망 분석을 통해 사고 소견서 문장 내 동시출현빈도가 높은 단어유형을 확인하였다. 이를 통해 의미연결망 분석이 안전사고의 종류를 파악할 뿐 아니라 사고의 원인, 환자의 상태 및 특징 등의 유형화에도 활용될 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 성과는 생활안전사고의 발생원인을 과학적으로 파악함으로써 안전정책의 실효성 제고에 기여할 것으로 기대한다.

Life safety accidents are commonly used as safety accidents that occur in everyday life. Despite the increase of interests for safety, academic discussions on life safety accidents were confirmed to be insufficient. This study focuses on understanding the actual situation of life safety accidents, and as part of that, this study categorizes the causes of occurrence. To this end, a rescue first aid database collected from the Fire and Safety Headquarters was used, and through text mining, keywords related to the cause were extracted and cluster analysis and semantic network analysis were performed. First, accident-related keywords were clustered according to the type of accident, and the cluster analysis results showed that life safety accidents are caused by complex accidents such as disasters and crimes as well as minor safety accidents in daily life. Next, through semantic network analysis, the types of words with a high frequency of simultaneous appearance in the sentence of the accident opinion were identified. Through this, it was found that semantic network analysis can be used not only to identify the type of safety accident, but also to categorize the cause of the accident, the patient's condition, and characteristics. The results of this study are expected to contribute to enhancing the effectiveness of safety policies by identifying the causes of life safety accidents.

한려해상국립공원 내의 주요 해역 조간대에 서식하는 등각류의 종류상과 분포상을 밝히고 환경과 관련된 군집구조의 변동양상을 파악하 기 위해 2019년 7월부터 2020년 9월까지 총4회에 걸쳐 20개의 정점에 대한 조사를 수행하였다. 조사결과, 등각류의 출현종은 1목 13과에 속하는 50종, 출현종들의 평균서식밀도는 62.77개체/㎡로 각각 확인되었다. 전체 조사정점에 대한 우점종은 납작잔벌레, 아우점종은 갯강구 로 각각 확인되었고, 환경부 지정 멸종위기야생생물은 출현하지 않았으나 고유종 3종과 국외반출승인대상종 2종이 확인되었다. 한려해상국 립공원의 조간대에 분포하는 등각류 군집의 생태지수는, 우점도 0.23, 다양도지수 2.69, 종풍부도 11.84인 것으로 각각 나타났다. 각 조사정 점의 등각류 출현종과 이들의 생물량(개체밀도) 분포를 바탕으로 정점들 사이의 유사도에 관한 집괴분석을 실시한 결과, 각 정점들은 저질의 성격에 따라 니질이 우세한 내만의 연성저질 정점군과 외만의 경성, 또는 혼성저질 정점군의 2개 군으로 뚜렷하게 구분되었으며, 첫 번째 군은 기질의 성격에 따라 다시 두개의 아군으로 나뉘었고, 두 번째 군 또한 지리적 위치에 따라 다시 두개의 아군으로 나뉘었다.

In this study, we conducted a survey of the intertidal zones at 20 study stations in Hallyeohaesang National Park, Korea to investigate isopod communities related to habitats from July, 2019 to September, 2020. As a result of the study, 50 isopod species of 13 families belonging an order were identified. There was no species of the endangered wild animal. As the legally protected species, three endemic species and two export restricted species were included. The mean value of the density of isopod individuals for a total of 20 stations was estimated as 62.78 ind./㎡. Dominant and subdominant species in the study areas were Chitonosphaera lata and Ligia exotica, respectively. Based on the number of the species occurred and the density of individuals for each species in the isopod community, the dominance, diversity, and richness indices were caculated as 0.23, 2.69, and 11.84, respectively. As a result of the cluster analysis based on isopod communities at each 20 stations, the study stations divided into two groups according to their geographical locations and characteristics of the substrates: the first group (I) was the stations assembled by having soft substrate with dominant mud in basin sea area; the second group (II) was those assembled by having hard substrate or mixture of soft and hard substrates in outer sea. Each of these two groups was divided again into two subgroups of stations according to their geographical locations and characteristics of the substrates.

본 연구에서는 수종 식별과 군집분석 결과에 근거하여 영산강 유역 취락 인근의 식생구조를 분류하고 그 특성을 파악하였다. 취락에서 발견된 고목재는 건축재, 연료, 목제 생활도구 등의 잔존물이며, 그 소재는 대부분 유적 인근에서 벌채되어 조달되었을 것이다. 따라서 복원된 수종 구성은 일차적으로 주변 식생 환경에 관한 정보를 제공한다. 영산강 유역에 위치한 선·역사시대 유적 18개소의 고목재를 식별하고 목재군을 군집분석한 결과, ① 밤나무, ② 소나무, ③ 참나무류-활엽수, ④ 참나무류 우세군의 네 집단으로 분류할 수 있었다. 참나무류-활엽수와 참나무류 우세군은 온난 습윤한 기후와 장기간 교란이 없는 안정적인 환경을 의미한다. 반면 소나무 우세군의 등장은 식생교란에 따른 이차림 확대와 선별적 목재 선택을, 밤나무 우세군의 등장은 과실수 관리와 재배를 반영한다. 밤나무는 특히 200년 CE 이후 마한백제계 유적에서 출현 비율이 높다. 선사시대에는 야생 상태의 도토리를 식용하여 굳이 견과류 수목을 재배하지는 않았으며, 역사시대에 들어와 취락이 장기간 점유되고 영역성이 강화되면서 수목재배가 활성화되었다고 판단된다. 마한백제계 취락에서 보이는 밤나무 재배의 흔적은 마한 관련 사서에서 밤이 비중 있게 언급된 점과도 상통한다.

Forest vegetation was classified based on the identification of archaeological wood remains and cluster analysis. The wood remains from archaeological contexts represent building materials, fuel, or wooden tools, and it is likely that most of them were sourced from the vicinity of the site. Consequently, the identified wood remains primarily provide information about the composition of the surrounding vegetation. The identification of wood remains from 18 archaeological sites in the Yeongsan River basin, combined with hierarchical cluster analysis, revealed that the wood composition could be categorized into four groups: (1) chestnut tree dominant, (2) pine tree dominant, (3) oak and broad-leaved tree dominant, and (4) oak tree dominant. The presence of the oak and broad-leaved tree dominant groups suggests a warm humid climate and a stable environment without ecological disturbance. Conversely, the appearance of the pine tree dominant group indicates the expansion of secondary forests and selective timber collection. The presence of the chestnut tree dominant group implies the management and cultivation of fruit trees. Notably, the Mahan-Baekje settlements exhibit significantly higher proportions of chestnut wood. This suggests that arboreal cultivation began during the historical period, as the settlements were occupied for longer periods and territoriality became more pronounced. Historical records on Mahan also support the possibility of chestnut cultivation in Mahan-Baekje villages.

Pongamia (Pongamia pinnata L.) as a source of non-edible oil, is potential tree species for biodiesel production. For several reasons, both technical and economical, the potential of P. pinnata is far from being realized. The exploitation of genetic diversity for crop improvement has been the major driving force for the exploration and ex situ/in situ conservation of plant genetic resources. However, P. pinnata improvement for high oil and seed production is not achieved because of unsystematic way of tree improvement. Performance of P. pinnata planted by Karnataka Forest Department was assessed based on yield potential by collecting 157 clones out of 264 clones established by Karnataka Forest Department research wing under different research circles/ranges. It was evident that the all the seed and pod traits were significantly different. Further, selection of superior germplasm based on oil and pod/seed parameters was achieved by application of Mahalanobis statistics and Tocher’s technique. On the basis of D2 values for all possible 253 pairs of populations the 157 genotypes were grouped into 28 clusters. The clustering pattern showed that geographical diversity is not necessarily related to genetic diversity. Cluster means indicated a wide range of variation for all the pod and seed traits. The best cluster having total oil content of more than 34.9% with 100 seed weight of above 125 g viz. Cluster I, II, III, IX, XV, XIX, XXI, XXIII, XXVI and XXVII were selected for clonal propagation.

Deutzia paniculata Nakai, a rare and endemic plant, has limited distribution throughout the North and South Gyeongsang provinces of South Korea. The D. paniculata community grows mostly on the stony slopes of forests, valley edges, and rock layers at 250-960 m in altitude, where deciduous trees are dominant and high humidity is maintained. Correlation analysis of vegetation and environmental factors found that the Walter’s dogwood-mulberry community was correlated with soil acidity (pH). Whilst the queritron community had correlations with distance from the valley, rock rate and slope. The natural habitat of the Palgongsan Mountain in Daegu is known to have high genetic diversity, had eight D. paniculata individuals recorded from 2014 to 2018, and 12 individuals recorded in 2020 (new individuals due to a newly created space within the herbaceous layer caused by grass mowing works), it is therefore unlikely that the community would perish unless there was an artificial disturbance. To conserve the natural habitats of D. paniculata, oppression by Sasa borealis, damage, increase in crown density of the upper layer, overexploitation, and absence of seedlings should be carefully investigated. In addition, response measures should also be established and the impact on seed fullness and the reproductive characteristics of D. paniculata recorded. To restore declined genetic diversity, individuals from high genetic diversity regions, such as Palgongsan Mountain, should be artificially transplanted.

데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 이를 처리할 수 있는 분석 방법이 발전함에 따라 개인의 선호를 반영한 제품과 서비스를 제안하기 위해 다양한 분야에서 추천 시스템이 활용되고 있다. 추천 시스템을 통하 여 소비자의 선호를 예측할 수 있게 되면 제품과 서비스에 대한 수요예측이 보다 정확해지고 이는 재고관리 등에 있어서 자원을 보다 효율적으로 운영할 수 있다. 대규모의 소비자를 상대로 선호를 파악하고 이를 수요 예측에 반영하는 방법으로 추천 시스템을 활용할 수 있으나, 음식 메뉴의 추천을 위해 선택이 제한된 상황에 서의 소비자 선택 정보를 활용하여 군집화를 시도하거나 추천 시스템의 성능을 비교한 연구는 드물다. 본 연구에서는 대규모 단체급식에서 발생한 음식 메뉴에 대한 소비자의 선택정보를 활용하여 음식 메뉴를 군집화하고 추천 시스템 알고리즘 간의 성능을 비교하였다. 단체 급식에는 다양한 선호를 가지고 있는 소비자 들을 만족시키기 위해 다양한 음식 메뉴를 제공할 수 없는 한계가 있다. 소비자의 선호를 보다 정확하게 반영 하게 되면 제한된 음식 메뉴로도 소비자의 만족도를 향상시킬 수 있고 식사를 제공하는 입장에서는 잔반을 최 소화하고 원재료의 적정 재고 운영을 통해 자원의 효율적인 운영이라는 목적을 달성할 수 있다. 따라서 본 연 구에서는 대규모 단체급식에서 발생한 음식 메뉴에 대한 소비자의 선택과 비선택의 정보를 활용하여 음식 메 뉴의 군집화를 시도하고, 나이브베이즈 분류기를 통해 각 군집의 특성을 제시하였다. 또한 2~3개의 선택 가능한 메뉴 중에서 소비자가 선택을 하는 음식 메뉴에 대한 선택정보만을 반영하였을 경우와 비선택의 경쟁 정보를 추가하여 반영한 두 가지 경우에 대한 추천 시스템 알고리즘 간의 성능 차이를 비교하였다. 단체급식 데이터를 활용하여 군집 분석을 한 결과 음식 메뉴는 8개의 군집으로 나눌 수 있었으며 각 군집 의 특성은 나이브베이즈 분류를 통해 소비자의 인구통계 정보 및 음식 메뉴의 특성으로 설명이 가능한 것으 로 나타났다. 음식 메뉴의 추천 시스템 성능은 대중적인 메뉴를 추천하는 경우가 예측 성능이 가장 우수한 것으로 나타났으며, 소비자가 선택한 아이템에 대한 정보뿐만 아니라 선택되지 않은 정보를 반영하면 추천 시스템 성능이 향상되는 것으로 나타났다. 이러한 연구는 음식 메뉴의 추천에 있어서 군집화 정보를 활용하고 선택의 기회가 있는 경우에는 비선택 의 경쟁 정보까지 반영하여 추천 시스템을 구성함으로써 추천 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 제시하고 있 다. 대규모 단체급식에서 소비자의 선호를 바탕으로 군집화를 하고 추천의 정확도를 높이는 연구는 자원의 효율적 운영을 위한 수요예측의 기초자료로 활용이 될 수 있다.

As the amount of data increases exponentially and an analysis method capable of processing it develops, recommendation systems are being used in various fields to propose products and services that reflect individual preferences. When consumers' preferences can be predicted through the recommendation system, demand forecasts for products and services become more accurate, and resources can be operated more efficiently in inventory management, etc. The recommendation system can be used as a method of identifying preferences for large-scale consumers and reflecting them in demand forecasting. But there are few studies that attempts to cluster by using consumer selection information in situations where selection is limited for recommendation of meal menus or performance of the recommendation system. In this study, meal menus were clustered using the consumer's selection information for meal menus generated in large-scale company cafes, and the performance of recommendation system algorithms was compared. Large-scale company cafes have a limit in that they cannot provide a variety of meal menus to satisfy consumers with various preferences. If consumers' preferences are more accurately reflected, consumers' satisfaction can be improved even with limited meal menus, and from the standpoint of providing meals, the goal of efficient operation of resources can be achieved by minimizing leftovers and operating an appropriate inventory of raw materials. Therefore, in this study, we attempted to cluster meal menus by using the information of consumers' choice and non-selection on meal menus that occurred in large-scale company cafes and presented the characteristics of each cluster through the Naive Bayes classifier. In addition, performance differences between the recommendation system algorithms were compared in the case of reflecting only the selection information for the meal menu selected by the consumer from among 2 to 3 selectable menus, and the two cases reflecting by adding competition information of non-selection. As a result of cluster analysis using group meal data, the meal menu could be divided into 8 clusters, and the characteristics of each cluster could be explained by the consumer's demographic information and the characteristics of the meal menu through the Naive Bayes classification. As for the performance of the meal menu recommendation system, the case of recommending the popular menu showed the best prediction performance, and it was found that the performance of the recommendation system was improved by reflecting not only the information on the item selected by the consumer but also the information not selected. This study suggests that the recommendation performance can be improved by constructing a recommendation system by utilizing clustering information in recommending meal menus and reflecting competition information of non-selection when there is an opportunity for selection. In large-scale group catering, research on clustering based on consumer preferences and increasing the accuracy of recommendations can be used as basic data for demand forecasting for efficient management of resources.

On the assumption that the type and distribution of co-occurrent at a high frequency will differ, as distribution of vocabulary differ by characteristics of each genre, this study sought to examine what the different verb keywords used in a particular genre show for genre-specific co-occurrence. For this purpose, keywords by genre were analyzed through a corpus of five genres, and eight keywords were selected for academic articles. Analysis results showed different types of final ending and particle collocated, such as ‘appear, represent, examine’ among others, resulting in the extraction of collocations in a configuration different from other genres. Even if there were no differences in a form, the elements of collocation differed by genre. These results showed that education content should be prepared taking into account the genre of vocabulary in language education, which ultimately takes into account the learning purpose of learners.

한정된 예방, 진화자원을 효과적으로 활용한다는 측면에서 올바른 산불조심기간 설정이 중요하다. 본 연구에서는 1991년부터 2018년까지 28년간의 산불통계자료를 활용하여 통계적 기법을 이용하여 산불조심기간을 추정하였다. 분석을 위한 시간단위는 월 또는 순이다. 산불 건수의 선형 변화를 살펴 보기 위해 다중회귀분석, 능형회귀분석, LASSO를 이용하였고, 산불조심기간을 선정하기 위해 K-means 군집분석을 수행하였다. 분석 결과, 1월, 6월, 8월, 11월의 산불건수는 시간의 흐름에 따라 유의하게 증가하였다. 산불이 집중 발생하는 3~5월은 선형적인 증감 없이 지속적으로 높은 발생 수준을 유지하였다. 현재 5개월(봄철 2월 1일 ~ 5월 15일, 가을철 11월 1일 ~ 12월 15일)인 산불조심 기간을 약 8개월(전해 10월 중순 ~ 다음해 6월 중순)까지 연장하는 것이 더 적합한 것으로 보인다. 이러한 결과는 산불조심기간을 재설정하는 데 통계적 근거로 활용될 수 있다.

In order to maximize the efficiency of the limited resources for fire-fighting and prevention, it is important to set a forest fire precaution period by considering the temporal characteristics of forest fire occurrence and spread. In this study, the forest fire precaution periods were suggested based on statistical analysis of the national fire statistics data from 1991 to 2018. Multiple, ridge, and Lasso regression analyses were applied to identify the monthly (or 10 days) linear trend of fire occurrences, while k-means cluster analysis was used to select the precaution period. The fire occurrences in January, June, August and November have increased significantly over time, whilst those in March, April and May remained high without fluctuation over this period. The results suggest the extension of the fire precaution period in South Korea from 5 months (Spring: February 1 to May 15, Autumn: November 1 to December 15) to 8 months from mid-October to mid-June. This results from this study are expected to serve as statistical evidence for readjustment of forest fire precaution period in South Korea.