This study presents a novel methodology for analyzing disease relationships from a network perspective using Large Language Model (LLM) embeddings. We constructed a disease network based on 4,489 diseases from the International Classification of Diseases (ICD-11) using OpenAI’s text-embedding-3-small model. Network analysis revealed that diseases exhibit small-world characteristics with a high clustering coefficient (0.435) and form 16 major communities. Notably, mental health-related diseases showed high centrality in the network, and a clear inverse relationship was observed between community size and internal density. The embedding-based relationship analysis revealed meaningful patterns of disease relationships, suggesting the potential of this methodology as a novel tool for studying disease associations. Results suggest that mental health conditions play a more central role in disease relationships than previously recognized, and disease communities show distinct organizational patterns. This approach shows promise as a valuable tool for exploring large-scale disease relationships and generating new research hypotheses.

생성형 인공지능의 급속한 발전은 사회 전반에 광범위한 영향을 미치며, 일상생활을 포함한 다양한 분야 에 활용되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술의 발전 동향을 대규모 언어모델(Large Language Models, LLM)을 중심으로 살펴보고 생성형 인공지능 기반 솔루션이 정치 및 공공 부문의 효율성과 서비스 최적화 에 기여하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 미국, 싱가포르, 인도 등의 사례분석을 통해 인공지능 도구가 선거의 확장성과 시민과의 상호작용 개선에 역할 할 수 있다는 것을 주장한다. 동시에, 대규모 언어모델의 실사용 과정에서 제기되는 편향성, 허위정보 확산, 규제 공백 등의 쟁점들을 고찰할 필요가 있음을 지적한 다. 요컨대, 생성형 인공지능은 민주주의 발전과 공공서비스 증진에 대한 가능성을 제공하지만, 기술의 지속 가능하고 적실한 활용을 위해 투명성, 공정성과 책임성을 고려한 사용이 요구된다.

고속도로 2차 사고는 선행 사고(1차 사고) 또는 전방 고장 차량에 의해 교통흐름이 변화된 상황에서 발생하는 사고로, 이에 대한 효과적인 교통안전 관리전략이 필요하다. 그러나 일반사고에 비해 데이터 표본이 부족하여 신뢰성 있는 대응 전략 수립에 어려움이 있다. 본 연구는 고속도로에서 발생하는 2차 사고의 발생 주요 요인을 식별하고 예측하기 위해 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반 텍스트 분석 모델과 전통적 머신러닝 모델 (XGBoost, RandomForest, CatBoost)을 비교하였다. 교통사고 세부기록, 원클릭 속보자료 등 비정형 텍스트 및 정형 데 이터를 수집하고 1차 사고에 관한 시공간적 동적 변수를 통합하여 인공지능 기반의 사고 예측 프레임워크를 구축하였다. 특히, BERT 기반 모델을 통해 교통사고 문맥 정보를 고려하여 단어 삽입 및 대체 기법에 따른 2차사고 데이터 표본을 보완하였다. 또한, 설명가능한 AI(XAI) 기법을 활용하여 주요 사고 요인의 기여도를 시각적으로 해석하고 사고 예방 및 정책 수립에 필요한 정보를 제공하였다. 연구 결과, 제안된 하이브리드 접근법 기반 연구 프레임워크는 높은 정확도의 2 차 사고 발생 가능성 예측에 효과적이며, 교통사고관리시스템의 신뢰성과 효율성 향상에 핵심적인 기여를 할 것으로 기 대된다.

본 연구는 레드오션화된 K-Pop 걸그룹 시장에서 새로운 차별화 전략의 방향성을 모색하고자 했다. 이를 위해 2023년 10월 데뷔한 영파씨 (YOUNG POSSE)의 사례를 ERRC 모델을 통해 분석했다. 연구 방법으로는 내용분석과 심층 인터뷰를 실시했다. 분석 결과, 영파씨는 '제거' 측면에서 걸그룹의 전통적 이미지와 대중적 음악 문법을 과감히 제거했다. '청순함', '귀여움', '섹시함'과 같은 정형화된 콘셉트 대신 '악동 같은', '장난기 넘치 는' 이미지를 구축했으며, 이지 리스닝(Easy-Listening)이나 후크송(Hook Song) 위주의 음악 대신 정통 힙합의 다양한 하위 장르를 실험했다. '감소 ' 측면에서는 음악방송 활동 기간을 6~8주에서 3~4주로 축소하고, SNS 활 동과 이미지 보정을 최소화하는 전략적 선택을 했다. '증가' 측면에서는 멤 버들의 음악 제작 참여도를 획기적으로 높여 데뷔 앨범부터 전원이 작사에 참여했으며, 힙합 문화에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 한국과 미국의 힙합을 자연스럽게 융합했다. '창조' 측면에서는 '역사적 오마주'라는 독창 적인 음악적 접근법을 개발하고, '스트릿 크레딧(Street Credit)'을 평가 기 준으로 도입했다. 본 연구는 레드오션화 되고 있는 K-Pop 걸그룹 시장에 서 장르적 전문성과 문화적 진정성을 통한 차별화 가능성을 제시했다는 점 에서 의의가 있다.

최근 ChatGPT로 대표되는 인공지능의 급격한 발전은 인공지능 에 대한 낙관과 비관이 엇갈리는 가운데 기독교 선교가 새롭고도 실제적 인 방향을 모색해야 할 필요성을 제기했다. 이를 위해 본 연구는 행위자 -네트워크 이론을 주요 이론적 틀로 활용하여 인공지능을 단순한 도구가 아닌 인간과 상호작용하는 행위자로 인식한다. 이러한 관점에서 현재 인공지능 기술의 최전선에 있는 거대 언어 모델의 기술적 특성과 작동원리를 상세히 분석하여 인공지능이 인간과 맺는 관계에 주목한다. 이러한 이해를 토대로 인공지능과의 선교적 접점을 모색하기 위한 방안은 첫째, 인공지능을 선교 현장으로 인식하는 것, 둘째, 인간에게만 주어진 선교적 삶을 사는 것. 셋째, 인공지능을 선교사역의 협력자로 받아들이는 것, 넷째, 오픈소스 거대 언어 모델을 활용한 선교적 목적의 인공지능을 개발하는 것이다. 본 연구는 인공지능 시대의 기독교 선교 가 단순히 인공지능을 도구로 활용하는 차원을 넘어, 인공지능과의 협력적 관계를 통해 새로운 선교의 지평을 열어가야 함을 제안한다. 이는 데이비드 보쉬가 주장한 것처럼, 선교는 각 시대의 변화에 따라 새로운 패러다임으로 변화되어야 한다는 관점에 기반한다.

본 연구는 2021년부터 2024년까지 수행한 해양치유 리빙랩을 토대로 산업적 초기 단계에 있는 해양치유 프로그램 운영모델의 최적 모형을 제시하는 연구이다. 해양치유 문헌조사와 기술 수요 조사를 통해 주민들의 건강 관련 이슈, 치유프로그램에 대한 니즈 등을 분석하고 이를 토대로 해양치유 프로그램을 개발하고 프로그램 운영모델을 기획하였다. 리빙랩에 적용한 해양치유 프로그램은 자원활용 요법과 전문 해양치유 프로그램인 마린아트테라피, 마린힐링테라피 그리고 지역 특성화 해양치유 프로그램이다. 사용자 맞춤형 해양치유 서비스 제공을 위해 충남 태안(서해안), 전남 완도(남해안), 경북 울진(동해안)에서 5회에 걸쳐 리빙랩을 운영하였으며, 해양치유 리빙랩 참가자들을 대상으로 프로그램 효과성 평가와 만족도 조사를 실시하였다. 리빙랩 운영 결과를 바탕으로 해양치유 운영모델을 고도화하였 으며, 전문가 자문을 거쳐 해양치유 프로그램과 운영모델을 완성하였다. 해양치유 프로그램을 통해 스트레스 경감, 우울감 완화, 근골격 계 통증 완화, 수면의 질 개선, 피부 상태 개선, 체지방 감소와 같은 효과를 기대할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시하고 있는 해 양치유 프로그램 운영모델은 프로그램 운영에 관한 내용으로 한정되어 있으며, 가이드라인 성격이 강하므로 향후 구체적인 치유 목적별 해양치유 프로그램 개발이 필요하다. 또한 해양치유센터 개관을 앞두고 최적 비즈니스 운영 방안을 마련할 때, 지역별 수요와 여건, 시장 환경 변화 등을 탄력적으로 반영하여 종합적인 비즈니스 모델을 개발할 필요가 있다.

본 연구는 중소형 내항여객선의 운항 성능을 효율적으로 평가할 수 있는 실용적인 한국형 성능 평가 모델을 제안한다. 국제 선박성능평가 표준 ISO19030은 대형 선박에 적합한 평가 기준을 제공하지만, 중소형 내항여객선에 적용할 경우 복잡한 절차와 높은 비용 이 발생한다. 문제를 해결하기 위해 엔진성능, 추진성능, 연료효율을 주요 지표로 설정하고, 로그북 데이터와 AIS 항적 데이터를 활용하여 성능 변화를 분석하였다. 실증 분석 결과, 제안된 평가 모델은 중소형 내항여객선에 적합한 실용적 도구로서 유효성이 입증되었으며, ISO19030보다 간단하고 경제적인 대안임이 확인되었다. 상가검사와 유지보수 활동이 성능 회복에 중요한 역할을 한다는 사실이 밝혀졌 고, RPM 조정이 성능 개선에 중요한 요인임도 확인되었다. 조류, 풍향, 화물량 등의 외부 요인을 충분히 반영하지 못한 한계가 있지만, 후 속 연구를 통해 변수들을 고려하면 평가 모델의 신뢰성과 정확성이 높아질 것으로 기대된다.

본 연구는 성장 단계별 돼지의 평균 사료 섭취량을 추정하고, 각 매개변수 간의 상관분석을 통해 변수를 선별한 후, 기계학습 기반 회귀분석을 통해 돼지의 사료 섭취량(FI)을 예측하는 모델을 만들고자 한다. 본 실험은 2023년 9월 14일부터 2023년 12월 15일까지 93일 동안 진행하였다. 사료는 09:00와 17:00 하루에 2회 제공하였으며, 제공된 사료의 양은 돼지의 평균 체중의 5%를 지급하였다. 돼지의 몸무게(PBW)는 매일 09:00에 이동식 돈형기를 사용하여 측정하였다. 축산환경관리시스템(LEMS) 센서를 이용하여, 돈사 내 온도(RT), 상대습도(RH), NH3를 5분 간격으로 수집하였다. 성장 단계를 3단계로 나누었으며, 각 GS1, GS2 및 GS3으로 명명하였다. 각 성장 단계별 평균 사료 섭취량과 표준편차를 구하여, 유의미성과 성장 단계별 사료 섭취의 경향을 분석하였다. 각 모델의 성능평가( , RMSE, MAPE) 시 8:2의 비율로 데이터를 분할하여, 정확도 검증을 수행하였다. 연구 결과 성장 단계별 돼지의 사료 섭취량에 유의미한 차이(p < 0.05)가 있음과 돼지가 성장할수록 일정한 양의 사료를 섭취하는 것을 확인하였다. 또한 각 변수의 상관분석 시 FI와 PBW에서 강한 상관관계가 나타났으며(R > 0.94), 각 모델의 성능평가 결과 RFR 모델이 가장 높은 정확성(  = 0.959, RMSE = 195.9, MAPE = 5.739)을 보였다.

본 연구는 발효 황련해독탕(FHHT)의 식후혈당 상승 억 제 효능을 검증하기 위해 농도별로 Rat 유래 α-glucosidase 와 돼지 췌장 유래 α-amylase에 대한 저해 활성과 sprague dawley rat 모델을 이용한 식후혈당 상승 억제 효능을 평가 하였다. 그 결과, FHHT는 농도 의존적으로 α-glucosidase와 α-amylase의 소화 효소 활성을 저해하였고 IC₅₀ 값은 α- amylase 9.321mg/mL, α-glucosidase 0.143mg/mL, maltase 1.159mg/mL, glucoamylase 0.263mg/mL, sucrase 0.112mg/ mL로 확인되었다. 동물 모델 실험에서는 FHHT가 다당류 starch 및 이당류 sucrose 섭취 후 통계적으로 유의한 식후 혈당 상승 억제 효능을 보였다(P<0.01). 이와 같은 결과를 통해 FHHT의 당 흡수 억제를 통한 항당뇨 효능을 확인 하였고 추가 연구의 필요성 및 시사점을 제시함으로써 본 연구가 항당뇨의 새로운 한방 건강 기능식품으로 활용되 기 위한 참고 자료가 될 것으로 사료된다.

기후 변화로 인해 해수면 상승과 폭풍해일 발생 빈도가 증가하면서, 해안 지역에서의 재난 위험이 심화되고 있다. 본 연구는 NOAA의 GFS(Global Forecast System) 모델과 일본 기상청의 JMA-MSM(Japan Meteorological Agency Meso-Scale Model) 데이터를 기반으로 딥 러닝 기술을 활용하여 폭풍해일 예측 알고리즘을 개발하고, 두 모델에서 제공하는 대기 데이터를 입력 변수로 사용하여 예측 성능을 비 교하는 것을 목표로 한다. CNN(Convolutional Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory), Attention 메커니즘을 결합한 모델을 설계하고, 조위관측소의 관측 자료를 학습 데이터로 사용하였다. 과거 한반도에 직접적인 영향을 미쳤던 네 개의 태풍 사례를 통해 모델 성능을 검 증한 결과, JMA-MSM 기반 모델이 GFS 기반 모델에 비해 서해, 남해, 동해에서 각각 평균 RMSE를 0.34cm, 0.73cm, 1.86cm, MAPE를 0.15%, 0.36%, 0.68% 개선하였다. 이는 JMA-MSM의 고해상도 자료가 지역적 기상 변화를 정밀하게 반영했기 때문으로 분석된다. 본 연구는 해안 재난 대비를 위한 폭풍해일 예측의 효율성을 높이고, 추가 기상 데이터를 활용한 향후 연구의 기반 제공이 기대된다.

본 연구는 가치기반수용모델을 바탕으로 AI 기반 맞춤형 화장품 추천 서비스의 지각된 가치와 이용의도에 미치는 영향 요인을 규명하고자 하였다. 이를 위해 설문지 241부를 수집하여 SPSS 27.0으로 빈도분석, 요인분석, 신뢰도 분석, 상관관계분석, 회귀분석을 실시하였다. 첫째, 유용성과 즐거움은 지각된 가치에 정(+)적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 복잡성은 지각된 가치에 부(-)적 영향을 미치는 것 으로 나타났으나, 위험성은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 가치는 이용의도에 정(+)적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러므로 지각적 가치와 이용의도를 증진시키기 위해서는 유용한 정보롸 흥미를 유발할 수 있는 재미 요소를 제공하고, 복잡한 과정을 간단하게 축소할 필요가 있다.

Speed management in Korea currently emphasizes the setting of speed limits and controlling vehicle speeds to align with these standards. However, monitoring safe and stable speeds tailored to specific road sections is essential for enhancing pedestrian safety in urban areas. In this study, a crash frequency model was developed to define the speed stability range and identify the critical threshold at which the crash frequency changes rapidly. This threshold serves as a reference point for assessing the speed stability levels. Individual vehicle trajectory data collected from 20 road segments in Daejeon-si were used to calculate the speed-related safety evaluation indicators that served as input variables for the safety model. The speed stability range calculation incorporates speed-related indicators and road facility data from Daejeon-si, allowing the model to consider the surrounding infrastructure. The findings revealed that intersections and crosswalks are positively correlated with cumulative crash occurrences. Crash frequency predictions showed higher crash likelihoods at average driving speeds below 30 km/h, indicating that congested conditions at intersections or at peak times necessitate increased safety management. Measures for maintaining safe and appropriate vehicle speeds within identified safe ranges are critical. The speed stability range calculation methodology provides a foundation for establishing traffic safety management strategies that focus on speed control in urban areas. These results can guide the development of targeted safety interventions that prioritize pedestrian protection and optimize safe driving speeds across various road segments.

본 연구는 음악산업에 새롭게 등장한 자산 서비스 제공 모델 사례인 음 악 저작권 투자 플랫폼 '뮤직카우'를 중심으로, 문화산업의 패러다임 변화 를 창조적 혁신을 통한 성장 모델의 관점에서 분석함으로써 그 의미와 시 사점을 도출하고자 하였다. 연구 방법으로는 지시적 내용분석을 채택하고 문헌조사와 심층 인터뷰를 하였다. 연구 결과, 첫째, ‘기술 혁신’ 측면에서, 뮤직카우는 디지털 자산화 기술과 빅데이터 기반 음악 가치평가 시스템을 도입하고, 실시간 데이터 분석 기술을 구현했다. 둘째, ‘R&D 경쟁’ 측면에 서, 무형자산의 계량화, 디지털 기반의 자산 유동화, 핀테크 기반의 투자 플랫폼 기술, 특히 리스크 관리 모델, 행동경제학 등을 적용하여 경쟁 우위 를 달성했다. 셋째, ‘시장 진입과 퇴출’ 측면에서, '프로슈머'로서의 개인 투 자자, 핀테크 기업, 데이터 브로커 등 새로운 참여자들이 진입하는 계기가 되었다. 또한 기존 음원플랫폼, 유통사 등의 기술이 성장하는 계기가 되었 다. 넷째, ‘내생적 성장’ 측면에서, 플랫폼 참여자 간 상호작용, 데이터 축 적, 알고리즘 개선 등이 복합적으로 작용하여 자생적 성장동력을 구축했다. 마지막으로 ‘연속적 혁신’ 측면에서, 뮤직카우는 초기 디지털화된 저작권 모델에서 시작해 다이내믹 프라이싱 모델, 옥션 제도 도입 등 지속적인 서 비스 혁신을 이어가고 있다. 본 연구는 금융산업과의 융합을 통해 음악산업 에 일어나는 창조적 혁신의 매커니즘을 규명했다는 데 의미가 있다.

본 연구는 현대 미술 시장에서 작가의 개인 브랜딩이 갖는 중요성에 주목하여, 브랜딩 전문가 윌리엄 아루다(William Arruda 2000)의 Personal Brand Pyramid 모델을 활용해 우국원 작가의 사례를 분석하 고, 이를 통해 미술 작가들의 효과적인 셀프브랜딩 전략을 도출하고자 하였다. 연구방법으로는 2009년부터 2024년까지의 인터뷰 기사, 전시 리 뷰, 작품 해설, 비평문 등 다양한 문헌 자료를 대상으로 내용분석을 실시 하였다. 분석 결과, 가치관(Values) 측면에서 가족적 전통의 계승과 성실 한 자기 계발이라는 두 축을 중심으로 구축되어 있으며, 열정(Passions) 측면에서는 창작에 대한 강렬한 몰입과 예술적 경계의 확장이라는 특징 을 보여주었다. 초능력(Superpowers) 영역에서는 독창적 시각 스타일, 텍스트-이미지 융합, 감성적 내러티브 구축이라는 세 가지 차별화된 강 점이 확인되었으며, 개성(Personality) 측면에서는 솔직함과 인간적 친근 감을 바탕으로 관객과의 진정성 있는 소통을 실현하고 있었다. 목표 (Goals) 측면에서는 예술적 경험의 확장과 글로벌 진출이라는 명확한 방 향성을 가지고 지속적인 발전을 이어가고 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석을 바탕으로 미술 작가들의 효과적인 셀프브랜딩 전략 구축을 위하 여 정체성 확립 전략, 소통 전략, 시장 확장 전략, 지속가능성 전략이라는 네 가지 핵심 전략이 필요함을 도출하였다.

IIn the context of site response analysis, the use of shear wave velocity (  ) profiles that consider the seismological rock (  ≥ 3,000 m/s) depth is recommended. This study proposes regression analysis and machine learning-based models to predict deep   profiles for a specialized excavated rock site in South Korea. The regression model was developed by modifying mathematical expressions from a previous study and analyzing the correlation between   and model variables to predict deep   beyond 50 m. The machine learning models, designed using tree-based algorithms and a fully connected hierarchical structure, were developed to predict   from 51 m to 300 m at 1 m intervals. These models were validated by comparing them with measured deep   profiles and accurately estimating the trend of deep   variations. The proposed prediction models are expected to improve the accuracy of ground motion predictions for a specialized excavated rock site in Korea.

This study focused on Issey Miyake’s 14 womenswear collections from spring 2018 to fall 2024. Reviews and reports on these collections and the designer were collected from the American Vogue and the Women’s Wear Daily websites using the keyword “Issey Miyake.” Drawing upon the dress criticism model, this study analyzed the form of Miyake’s fashion designs identifying styles, descriptive features, and aesthetic values through the collection photographs. Implicit evaluations were derived through external interpretations and sociocultural analysis based on reviews and reports of Miyake’s collections and designs. The results were as follows: Miyake’s fashion design is avant-garde in style. Descriptively, Miyake introduced variations in silhouette through the three-dimensionality of pleats, exploring a new sculptural order. The aesthetic values of Miyake’s works extend beyond the fashion show realm, embodying natural beauty wearable in daily life, artistic beauty through the three-dimensionality of pleats, and a pursuit of new aesthetic values challenging existing systems and traditional norms. Externally interpreted, Issey Miyake is recognized for his diverse, practical, and innovative designs, and as the first Japanese designer to present shows in Paris. Sociocultural interpretations characterize of Issey Miyake’s works as a blend of tradition and modernity, an expansion of form through pleats and three-dimensional sculptural qualities, the result of ongoing research and development, possessing timeless qualities transcending eras, and a pursuit of practicality and artistic excellence.

The turbine wheel plays a crucial role in operating turbines, and with recent advancements in technology, the performance requirements for turbine wheels have significantly increased. Consequently, it is essential to predict failure speeds, as turbine wheels must maintain high stability and reliability under harsh operating conditions. In this study, only the centrifugal loads generated by rotati were considered, excluding conditions such as temperature and pressure. A round-shaped fuse section was applied to the turbine wheel, and the stresses induced by variations in shape were analyzed to predict failure speeds. The results obtained using the Hallinan criteria were compared with the results from finite element analysis (FEA) to validate the predicted failure speeds, showing good agreement between the two methods.

본 연구는 해양에서 선박 운항 시 발생할 수 있는 항행장애물, 특히 부유물과의 충돌 위험성을 예측하기 위해 몬테카를로 시뮬 레이션을 적용한 항행안전 충돌 확률 모델을 개발하는 데 중점을 두고 있다. 항행장애물은 해양에서 선박의 운항을 방해하거나 위험을 초 래할 수 있는 물체로, 선박 사고의 주요 원인 중 하나이다. 연구는 부유물 감김 사고와 관련된 최근 5년간의 해양사고통계 정보와 7년간 사 고 데이터를 분석하여 사고 발생 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 위험성 평가 방법론을 검토하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 임의 의 제한된 해상 공간 내에서 표류하는 부유물과 이동 중인 선박이 접촉할 확률을 도출하였으며, 다양한 변수(부유물의 크기, 개수, 속도, 이 동하는 선박의 개수, 선박의 통항 패턴 등)가 충돌 확률에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과, 표류하는 장애물의 속도보다는 장애물의 크기와 이동하는 선박의 개수에 따라 충돌 확률이 영향을 받음을 확인할 수 있었다. 이 연구는 해양과 선박 데이터 기반 실행 가능한 모델 을 제안하며, 이를 통해 선박 운항의 안전성을 높이고, 사고 예방을 위한 효과적인 관리 방안을 제공하는 것을 목표로 하고 있다.

본 연구는 한국의 대표적인 바리톤 성악가이자 혁신적인 문화 콘텐츠 창작자인 정경의 개인 브랜드를 윌리엄 아루다(William Arruda 2000)의 Personal Brand Pyramid 모델을 통해 분석하였다. 연구 범위는 정경의 음악 및 교육 활동, 미디어 출연, 문화 사업 등 다방면 영역에서의 활동을 포괄하며, 분석 자료로는 공연 기록, 인터뷰 자료, 저서 등을 활용하였다. 분석 결과, ‘가치관’은 예술과 학문의 융합을 중시하며, 전통과 혁신의 조화, 문화적 가치의 대중화가 주요 요소로 나타났다. ‘열정’ 분야에서는 클래식 음 악의 대중화, 한국 문화의 세계화 그리고 예술 교육과 지식 전달이 두드러졌 다. ‘초능력’으로는 뛰어난 성악 실력, 창의력과 혁신 능력, 예술과 비즈니스 연결 능력 그리고 다양한 문화 융합 능력 등이 파악되었다. ‘개성’ 면에서는 혁신적이고 도전적인 성격, 열정적이고 에너지 넘치는 성격, 소통과 공감 능 력이 뛰어난 성격이 주요 특징으로 나타났다. ‘목표’로는 클래식 음악의 대중 화와 함께 한국 문화의 세계화, 예술을 통한 사회적 가치 창출 그리고 클래식 음악 교육의 혁신 등이 설정되어 있음을 확인하였다. 결론적으로, 정경의 개 인 브랜드는 전통적인 클래식 성악가의 이미지를 넘어 혁신적이고 다면적인 문화 예술인으로서의 정체성을 구축하고 있음을 확인하였다. 그의 브랜드는 예술적 성취와 사회적 기여를 균형 있게 추구하며, 전통과 혁신, 예술성과 대중성, 개인의 성취와 사회적 책임 등 다양한 요소들 사이에서 조화를 이 루고 있으며, 현대 예술가의 새로운 역할 모델을 제시하고 있다.

해상 운송 시스템에 사이버 위협이 증가함에 따라, 안전한 운항을 보장하기 위한 사이버 복원력의 필요성이 부각되고 있다. 특 히, 자율운항선박과 같은 고도의 기술 융합이 요구되는 스마트선박은 기존보다 더 광범위한 사이버 공격 표면을 가지게 되어 이에 대한 리스크 관리가 필수적이다. 본 연구에서는 스마트선박의 사이버 복원력을 평가하기 위해 국제 표준인 IACS UR E26, E27, IEC 62443, NIST SP 800-160을 분석하고, 이를 통해 스마트선박의 선종과 자율화 수준에 따른 사이버 리스크 평가 및 각각의 리스크에 맞는 복원력 모델 개념을 설계하였다. 특히, 선박의 자율화 수준이 높아질수록 사이버 리스크가 커지므로 이를 반영한 맞춤형 대응 전략을 도출하고 스마트 선박의 사이버 복원력 향상을 위한 성숙도 모델을 제안했다.