EU와 OECD는 EU 회원국 성인이 금융 생활을 하고 정보에 기초한 의사결정을 하는 데 필요한 핵심 금융 역량을 개발했다. 기본적으로는 OECD가 앞서 개발한 청소년, 중소기업 인, 성인 등을 위한 금융 역량 틀과 동일한 것으로 평가할 수 있지만, 디지털 금융 환경의 확산과 금융의 지속 가능성에 관한 관심 증가 같은 최근의 변화를 최대한 반영해 핵심 금융 역량에도 관련 성취 기준을 대폭 보강했다는 의의가 있다. 이 연구에서는 EU 회원국의 성인 을 대상으로 한 구체적인 핵심 역량과 564개에 이르는 성취 기준을 번역해 소개한다.

PURPOSES : The purpose of this study is to conduct basic research on the development of repair materials for cross-sectional repair of the concrete of the lower slab ceiling of an old bridge. METHODS : To estimate the performance as restoration materials, cross section rebound test, compressive strength test, flexural strength test, and firing shrinkage test was done. Rebound test was done by weight of amount of rebound and weight of concrete accumulated in frame. Cross section rebound test was done by put ruler in the deepest part of concrete stick on frame. Compressive and flexural strength test was done based on KS F 2405 and KS F 2408. Firing shrinkage test was done based on ASTM C 1579-16. RESULTS : As a result of the experiment, an appropriate bonding thickness was secured by mixing natural fibers, polymers, early steel cement, and expansion materials, and the dust reducing agent was excluded due to the problem of lowering compressive strength. In addition, the amount of rebound was reduced by using a hydro mix nozzle, and plastic shrinkage cracks were also reduced due to the internal curing effect of natural fibers. CONCLUSIONS : This study was a basic study in the development of repair materials for cross-sectional repair of the lower ceiling of an aged bridge slab, and developed a material with appropriate performance. However, there is a problem that the amount of rebound and dust increases depending on the type of cement, so experiments will be conducted by changing the type of cement in future research.

Jeong, Ye-Eun, Kim, Seung-Rae, Choi, Min-Gyeong, Shin, Eun-Jee, Kim, Dong-Wan, & Cho, Tae-Rin. (2023). “Refining Social Strata Variables in Korean Sociolinguistic Variation Research”. The Sociolinguistic Journal of Korea, 31(4), 33-69. This paper critically assesses existing studies on Korean language variation by social strata, proposing alternative approaches to address issues related to these variables. Previous researches have involved papers hierarchically categorizing social strata variables based on common perceptions or assigning weights to them arbitrarily. However, the impact of social strata variables and their weights on language variation remains unknown without thorough data collection and statistical analysis. Consequently, we emphasize the need for a more comprehensive presentation of social strata variables through an interdisciplinary approach taking into account sociological, economic, and political foundations, and stress the necessity of statistical test, observing the influence of each variable on linguistic forms through regression models

목적: 본 연구는 자폐 스펙트럼 장애 아동을 대상으로 DIR/FLOORTIME 중재의 효과, 종속변수 및 프로토콜을 확인하는 것을 목적으로 하였다. 연구방법: Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature, Excrepta Media Database, MEDLINE 및 Google Scholar를 데이터베이스로 사용하여 수집하였다. 연구는 체계적 연구 및 메타 분석 흐름도를 위한 선호도 항목에 따라 선택되었다. 최종적으로 11개의 연구가 최종 분석에 포함되었고, 선택된 연구들은 Arbesman 등(2008)이 제시한 증거 기반 연구의 질적 수준 모델을 사용하여 평가되었다. 결과: 4편의 무작위 대조군 연구가 Level I에 해당된 것으로 미루어보아 DIR/FLOORTIME에 대한 근거 수준이 높은 편이었다. DIR/FLOORTIME 중재의 종속변수는 의사소통 및 정서, 부모 스트레스, 자폐성 중증도, 감각처리, 발달 이정표, 인지, 언어, 놀이 순이었으며 모든 연구에서 유의미한 결과가 도출되었다. 결론: 본 연구는 자폐스펙트럼장애 아동을 대상으로 DIR/FLOORTIME 중재기법의 적용애 대한 문헌들을 연구하였으며, 향후 자폐스펙트럼 장애 아동들을 대상으로 DIR/FLOORTIME 중재를 활용하기 위한 전략과 프로토콜의 근거를 제시하고자 한다.

이 연구는 초분광 영상으로 두 품종의 콩(청자 3호, 대찬)의 들불병을 진단할 수 있는 모델과 다중분광 영상센서를 개발하기 위해 수행되었다. 무처리구와 들불병 처리구에서 5 nm full width at half maximum (FWHM)으로 구성된 원시 초분광 중심파장들의 콩 식물 영역 반사율들을 추출하여 10 nm FWHM으로 병합한 후, t-test로 차이가 나타난 blue, green, red, red edge, NIR1 및 NIR2 각 영역에서 선정된 대표 밴드로 121개의 식생지수를 계산하였다. 식생지수를 입력변수로 support vector machine (SVM), random forest (RF), extra tree (EXT), extreme gradient boosting (XGB)의 머신러닝 기법과 shapley additive explanation 변수 선택 기법을 적용하여 들불병 진단에 가장 적절한 모델을 선정하고 사용된 식생지수와 파라미터를 나타내었다. T-test 결과 품종에 상관없이 blue 1개(420 nm), green 2개(500, 540 nm), red 1개(600 nm), red edge 2개(680, 700 nm), NIR1 2개(780, 840 nm), NIR2 1개(920 nm)의 총 9개 대표 밴드들이 선택되었고, 성능 평가를 통해 선정된 모델에 청자 3호의 경우 SVM모델(OA=0.86, KC=0.72, 10 VIs)이 선정되었으나 혼동행렬 분석 결과 정상오분류가 적은 RF모델이 선택되었다. RF모델(식 생지수 : RE/Blue, NSI, GDVI, Green/Blue, 파라미터 : max_depth=6, n_estimators=100)은 OA=0.81, KC=0.60, precision=0.86, recall=0.81, F1 score=0.80의 성능을 나타내었다. 대찬은 EXT모델(식생지수 : YVI, RE/Green, 2YVI, 파라미터 : max_depth=8, n_estimators=10)이 선정되 었고, OA=0.86, KC=0.72, precision=0.86, recall=0.86, F1 score=0.86의 성능을 나타내었다.

본 연구는 정신장애인을 대상으로 실시된 지역사회 적응지원을 위한 자립생활 지원 프로그램의 효과를 실증적으로 검증하기 위한 목적으로 이루어졌다. 효과측정을 위해 정신장애 당사자가 프로그램 참여 전과 후의 자립생활능력과 지원체계 정도를 실증적으로 측정하여 비교하였다. 거주유형, 주거유형, 취업유형에 따른 자립생활능력 평균비교 결과, 당사자 동료와 함께 거주(4.02)하거 나 자립하여 혼자 거주하는 경우(3.74) 부모와 함께 사는 당사자에 비해 자립생활능력이 높게 나타났으며, 월 임대료가 발생하는 월세와 매매임대의 경우 자가에 비해 자립생활능력이 높게 나타났다. 또한, 취업을 한 당사자가 그렇지 않은 당사자에 비해 자립생활능력이 높게 나타났다. 다음으로 프로그램 참여 효과를 사전사후 검증을 통해 확인한 결과, 자립생활능력의 경우 프로그램 참여 후 자립생활능력 평균이 0.14점 높아졌으며, 통계적인 유의미성이 검증되어 정신장애인의 지역사회 적응을 높이기 위해 실시한 지원프로 그램은 자립생활능력을 높이는 데 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 지원체계의 경우 일상 생활에서 타인의 도움필요 정도와 공식적 자원을 지원받은 경험이 있는 경우 프로그램 참여 후 평균이 높 아졌으나, 통계적인 유의미성은 확보되지 않았다. 이를 통한 제언은 첫째 정신장애인의 자기결정과 역량강화를 위한 프로그램 개발과 보급, 둘째 지역사 회 내 공식적·비공식적 지지체계 확대, 자립을 준비하고 시작하는 단계에서 동료지원서비스 연계, 넷째 주 거지원, 마지막으로 사회적 경제분야의 정신장애인 자립모델 개발을 제시하였다.

본 연구는 성격 기질 중 보호자 기질을 대상으로 원예활동 선호를 확인하고, 이에 기반으로 원예활동 프로그램 계획 시 대상자 맞춤 프로그램 구성 전략을 도출하고자 실시하였다. 설문은 2019년 4월부터 6월까지 대학생이나 대학원생 705명에게 실시하였고, 그 중 성격 기질이 보호자 기질로 나타난 335명의 결과를 이용하였다. 설문 내용은 원예에 대한 인식, 원예 활동 경험에 대한 선호, 원예 활동 유형별 선호 등으로 구성되어있으며, 설문 결과는 IBM SPSS 25 통계 프로그램을 이용하여 빈도분석, 기술통계, 회귀 분석, IPA 분석 등을 실시하여 분석하였다. 그 결과 원예에 대한 인식과 경험 여부 및 원예 활동에 관한 관심은 전반적으로 긍정적인 것으로 확인되었다. 원예 활동 유형별로 가장 많이 선호하는 활동 유형은 ‘공예 및 요리’, 가장 많이 선호하지 않는 활동은 ‘자연 학습 및 채집’이었고, 선호도 및 관심도가 가장 높은 활동 유형은 ‘직접 자연 느끼기’였다. 회귀 분석을 통한 원예 활동 선호 영향력과 IPA 전략 분석 결과 보호자 기질을 가진 대상에게 원예 활동 프로그램을 구성할 때는 가장 중요한 실행 요인으로 선호에 영향을 미치는 ‘실내 조원’, ‘실외 조원’ 및 ‘직접 자연 느끼기’ 유형의 활동을 기반으로 한 프로그램을 구성하고, 여기에 기본요인으로 대상자들의 활동 만족도를 제고시키기 위하여 ‘공예 및 요리’ 유형의 활동을 주 프로그램과 함께 부가적인 프로그램으로 추가해주는 것이 적합할 것으로 나타났다.

행복은 개인들이 추구하는 삶의 가장 중요한 목적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 행복 증진을 위해서 개인들이 스스로 자신의 웰니스를 점검하고 관리하는 것이 필요하다고 보고, 셀프 라이프코칭 앱의 웰니스 증진 효과에 대한 예비 연구를 진행하였다. 이를 위해, 총 36명의 참여자를 실험집단(1·2)과 통제집단에 무선배정하고, 실험집단에는 연구용 앱을 활용해 4주간 셀프 라이프코칭을 수행하도록 하였다. 실험처치 중 주간 피드백을 실험집단1에는 제공하 고, 실험집단2에는 제공하지 않았다. 종속변인으로 노동자를 위한 웰니스 지수(WIW)와 한국형 웰니스 척도(KWS) 를 사용하였다. 실험결과, 사전, 사후, 추후의 시점과 집단 간의 상호작용 효과는 통계적으로 유의미하지 않았으나, 효과의 경향성을 확인하였다. 주간 피드백 유무에 따른 실험처치 효과 차이는 확인되지 않았다. 시간에 따른 웰니스 증진 효과가 통계적으로 유의미했으며, 실험처치가 웰니스에 미치는 효과가 선형적임을 확인하였다. 참여의견 조사 결과, 참여자의 84.2%가 이번 활동이 도움이 된다고 하였으며, 78.9%가 상용화된 앱이 있다면 1주 또는 2주에 한번 사용하겠다고 응답하였다. 본 연구는 누구나 스스로 자신의 웰니스 증진에 활용할 수 있는 방법론을 제시하였으며, 그 효과를 일정 부분 확인하였다는 점에서 의의가 있다.

본 연구는 중국 허베이성 소재 정정고성(正定古城)을 사례로 경관문맥 보전 및 형성을 위한 지표 도출 을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 문헌 및 관찰조사, 전문가를 대상으로 한 Delphi법과 AHP법 그리고 탐방객을 대상으로 한 IPA법에 의해 고성의 경관문맥 보전 및 형성전략을 주도할 지표를 추출하였다. 문화경관 보전이라는 핵심쟁점에 대해 경관문맥의 관점에서 종합하고 평가하여 문화경관의 보전전략 과 발전방향을 모색한 결과 시간 차원의 ‘중층성(重層性)’과 공간 차원의 ‘융합성(融合性)’이라는 2개 상위지표가 경관문맥의 의미와 기본 속성에 최적화된 개념으로 부상되었으며, 각각의 가중치는 0.620 과 0.379로 드러났다. 중요도와 만족도 구분없이 경관의 심미성과 시대적 연속성은 정정고성의 경관문 맥을 주도하는 중요지표로 부상되었으며, AHP가중치와 IPA중요도치의 통합분석 결과 경관 풍격의 연 속성과 경관 독특성의 하위지표는 정정고성의 장소정체성 요인으로 전문가와 탐방객에게 인식되고 있었다. 특히 ‘고성 정신과의 일관성’ 지표야말로 고성경관의 현상유지는 물론 전승해야 할 최고의 정 신문화임이 밝혀졌다.

본 연구는 취약계층의 디지털 포용을 위한 기업들의 사례를 통해 탐색하고 비즈니스 모델 캔버스를 활용하여 연구·분석하였다. 취약계층에 중점을 두고, 사업 영역을 구축하고 활동하는 기업의 사례를 통 해 디지털 포용 분야의 핵심 기업 비즈니스 모델을 핵심 구성 요소별로 살펴보고 고찰하였다. 그 결과, 첫째, 디지털 포용기업의 특징으로 사업 활동의 대상이나 목표가 결코 취약계층에만 있는 것이 아니라, 사업의 모든 활동과 과정에서 취약계층을 참여시키거나 핵심 활동의 일원으로 고용을 창 출하는 것 또한 디지털 포용의 큰 의미라고 할 수 있겠다. 둘째, 정부의 노력에도 불구하고 취약계층의 사각지대는 엄연히 존재하며, 디지털 소외 계층의 해소 와 디지털 격차를 줄이는 디지털 포용기업에 대한 정부 주도의 정책이나 제도적인 보완이 필요할 때인 것으로 판단된다. 셋째, 공유가치의 등장과 사회적 가치 창출이 지속 가능한 경영의 전략으로 주목받는 현대 사회의 핵 심 이슈에 걸맞은 신 기업가 정신의 연구와 일선 기업들의 노력이 필요할 때이다. 끝으로 취약계층의 포용과 배려를 위한 기업의 노력과 확산을 바라며, 기업의 공유가치와 사회적 가 치 창출에 대한 후속 연구를 기대해 본다.

Recently, there has been an increasing attempt to replace defect detection inspections in the manufacturing industry using deep learning techniques. However, obtaining substantial high-quality labeled data to enhance the performance of deep learning models entails economic and temporal constraints. As a solution for this problem, semi-supervised learning, using a limited amount of labeled data, has been gaining traction. This study assesses the effectiveness of semi-supervised learning in the defect detection process of manufacturing using the MixMatch algorithm. The MixMatch algorithm incorporates three dominant paradigms in the semi-supervised field: Consistency regularization, Entropy minimization, and Generic regularization. The performance of semi-supervised learning based on the MixMatch algorithm was compared with that of supervised learning using defect image data from the metal casting process. For the experiments, the ratio of labeled data was adjusted to 5%, 10%, 25%, and 50% of the total data. At a labeled data ratio of 5%, semi-supervised learning achieved a classification accuracy of 90.19%, outperforming supervised learning by approximately 22%p. At a 10% ratio, it surpassed supervised learning by around 8%p, achieving a 92.89% accuracy. These results demonstrate that semi-supervised learning can achieve significant outcomes even with a very limited amount of labeled data, suggesting its invaluable application in real-world research and industrial settings where labeled data is limited.

제충국(Tanacetum cineariaiaefolium), 데리스(Derris elliptica), 고삼(Sophora flavescens) 추출물은 다양한 해충을 방제하는데 사용되고 있다. 하지만, 국내에서 판매되고 있는 식물추춞물 자재는 유효성분의 표기가 없고, 살충농도와 살충시간에 대한 자료가 전무한 상황이다. 본 연구에서는 상 용화된 주요 식물추출물의 살충유효성분의 농도를 결정하고 복숭아혹진딧물에 대해 살충농도와 살충시간을 측정하였다. 식물추출물의 살충활성성분 인 pyrethrins, rotenone, matrine과 oxymatrine의 농도는 액체 크로마토그래피에서 표준물질을 활용하여 질량분석을 통해 측정하였다. 식물추출 물을 농도별로 희석하여 복숭아혹진딧물에 살포하여 살충력을 측정하였다. 표준화합물과 비교한 후 질량분석 및 결정했습니다. Myzus persicae에 대 한 lethal concentation과 lethal time을 조사했다. 살포 후 48시간 후 치사 농도(LC50)는 pyrethrins (20.4 ppm), roteone (34.1 ppm), matrine (29.6 ppm)였고, 100 ppm 살포한 LT50은 pyrethrins (13.4시간), rotenone (15.1시간), matrine (14.4시간)로 측정되었다. Kaplan-Meier 생존분 석 결과, 100 ppm에서 세 가지 식물 추출물의 LT50은 대조구인 화학 살충제인 Sulfoxaflor를 살포 처리구보다 유의하게 빨랐습니다. 본 결과는 복숭 아혹진딧물 방제를 위해 식물추출물의 제형화에 단일 또는 혼합 제제를 개발하는데 기준 살충농도와 살충시간을 제고하는데 의미가 있다.

As technologies have been more quickly developed in this 4th Industry Revolution era, their application to defense industry has been also growing. With these much advanced technologies, we attempt to use Manned-Unmanned Teaming systems in various military operations. In this study, we consider the Location-Routing Problem for reconnaissance surveillance missions of the maritime manned-unmanned surface vehicles. As a solution technique, the two-phase method is presented. In the first location phase, the p-median problem is solved to determine which nodes are used as the seeds for the manned vehicles using Lagrangian relaxation with the subgradient method. In the second routing phase, using the results obtained from the location phase, the Vehicle Routing Problems are solved to determine the search routes of the unmanned vehicles by applying the Location Based Heuristic. For three network data sets, computational experiments are conducted to show the performance of the proposed two-phase method.

PURPOSES : This study aims to conduct a laboratory evaluation on the use of ferronickel slag for manufacturing Hot Mix Asphalat mixtures. METHODS : This research was based on laboratory evaluation only, where conventional aggregate and FNS at a ratio of 7:3 were used in HMA and the volumetric properties, physical and mechanical properties, and long-term performance of FNS in asphalt mixture were evaluated. RESULTS : The overall results showed that FNS can be applied as aggregate in a hot mix asphalt since volumetric, physical and mechanical properties and long-term performance of HMA mixture with ferronickel slags as aggregate met the required standards according to Korean standards for Asphalt Concrete. CONCLUSIONS : The tensile strength ratio results of HMA mixtures with ferronickel aggregate did not meet the required standards, yet the addition of anti-stripping agent and waste glass fibers to the HMA mixture with ferronickel slags improved the tensile strength results to meet the standards. Additionally, compared to the HMA mixture of the same aggregate gradation but with only natural aggregate, HMA mixture with ferronickel slags had almost the same results for the majority of tests conducted.

With the recent surge in YouTube usage, there has been a proliferation of user-generated videos where individuals evaluate cosmetics. Consequently, many companies are increasingly utilizing evaluation videos for their product marketing and market research. However, a notable drawback is the manual classification of these product review videos incurring significant costs and time. Therefore, this paper proposes a deep learning-based cosmetics search algorithm to automate this task. The algorithm consists of two networks: One for detecting candidates in images using shape features such as circles, rectangles, etc and Another for filtering and categorizing these candidates. The reason for choosing a Two-Stage architecture over One-Stage is that, in videos containing background scenes, it is more robust to first detect cosmetic candidates before classifying them as specific objects. Although Two-Stage structures are generally known to outperform One-Stage structures in terms of model architecture, this study opts for Two-Stage to address issues related to the acquisition of training and validation data that arise when using One-Stage. Acquiring data for the algorithm that detects cosmetic candidates based on shape and the algorithm that classifies candidates into specific objects is cost-effective, ensuring the overall robustness of the algorithm.

Effects-Based Operations (EBO) refers to a process for achieving strategic goals by focusing on effects rather than attrition-based destruction. For a successful implementation of EBO, identifying key nodes in an adversary network is crucial in the process of EBO. In this study, we suggest a network-based approach that combines network centrality and optimization to select the most influential nodes. First, we analyze the adversary’s network structure to identify the node influence using degree and betweenness centrality. Degree centrality refers to the extent of direct links of a node to other nodes, and betweenness centrality refers to the extent to which a node lies between the paths connecting other nodes of a network together. Based on the centrality results, we then suggest an optimization model in which we minimize the sum of the main effects of the adversary by identifying the most influential nodes under the dynamic nature of the adversary network structure. Our results show that key node identification based on our optimization model outperforms simple centrality-based node identification in terms of decreasing the entire network value. We expect that these results can provide insight not only to military field for selecting key targets, but also to other multidisciplinary areas in identifying key nodes when they are interacting to each other in a network.

기존의 스타크래프트II 내장AI는 미리 정의한 행동 패턴을 따르기 때문에 사용자가 전략을 쉽게 파악할 수 있어 사용자의 흥미를 오랫동안 유지시키기 힘들다. 이를 해결하기 위해, 많은 강화학습 기반의 스타크래프 트II AI 연구가 진행되었다. 그러나 기존의 강화학습AI는 승률에만 중점을 두고 에이전트를 학습시킴으로써 소수의 유닛을 사용하거나 정형화 된 전략만을 사용하여 여전히 사용자들이 게임의 재미를 느끼기에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 게임의 재미를 향상시키기 위하여, 강화학습을 활용하여 실제 플레이어와 유사한 AI을 제안한다. 에이전트에게 스타크래프트II의 상성표를 학습시키고, 정찰한 정보로 보상을 부여해 유동적 으로 전략을 변경하도록 한다. 실험 결과, 사용자가 느끼는 재미와 난이도, 유사도 부분에서 고정된 전략을 사용하는 에이전트보다 본 논문에서 제안하는 에이전트가 더 높은 평가를 받았다..

As markets and industries continue to evolve rapidly, technology opportunity discovery (TOD) has become critical to a firm's survival. From a common consensus that TOD based on a firm’s capabilities is a valuable method for small and medium-sized enterprises (SMEs) and reduces the risk of failure in technology development, studies for TOD based on a firm’s capabilities have been actively conducted. However, previous studies mainly focused on a firm's technological capabilities and rarely on business capabilities. Since discovered technologies can create market value when utilized in a firm's business, a firm’s current business capabilities should be considered in discovering technology opportunities. In this context, this study proposes a TOD method that considers both a firm's business and technological capabilities. To this end, this study uses patent data, which represents the firm's technological capabilities, and trademark data, which represents the firm's business capabilities. The proposed method comprises four steps: 1) Constructing firm technology and business capability matrices using patent classification codes and trademark similarity group codes; 2) Transforming the capability matrices to preference matrices using the fuzzy function; 3) Identifying a target firm’s candidate technology opportunities using the collaborative filtering algorithm; 4) Recommending technology opportunities using a portfolio map constructed based on technology similarity and applicability indices. A case study is conducted on a security firm to determine the validity of the proposed method. The proposed method can assist SMEs that face resource constraints in identifying technology opportunities. Further, it can be used by firms that do not possess patents since the proposed method uncovers technology opportunities based on business capabilities.

고문읽기와 쓰기는 우수한 중국 전통 문화의 계승과 발전을 위한 기초 능력이다. 현재 고문 교육은 학습 효율이 낮고, 문턱이 높으며, 목적성이 부족하다는 세 가지 문제점이 존재한다. 고문읽기와 고문자에 대한 두려움은 많은 청소년들이 맞닥뜨리고 있는 실제 문제이다. 본 연구는 고대 중국어 교육의 특징과 실제에 근거하여 대규모 고적 코퍼스의 통계 작업을 통해 1,000개의 한자를 선정하였다. 한자의 자형, 자음, 자의, 용자 네 가지 측면에서 각 등급별 기준을 설정하고, 한자 학습의 우선순위를 반영하여 ｢고적한자등급자표古籍汉字分级字表｣를 개발하였다. 이 표 에는 1급 105자, 2급 340자, 3급 555자를 수록되어 있다. 청소년에게 고문 학습을 위해 한자학습 자료를 제공하는 것은 고적 한자의 점진적 학습을 도울 뿐 아니라 청소년이 가지고 있는 고문 학습에 대한 부담감을 줄여주고 고문 읽기 능력을 향상시켜 줄 것이다. 더 나아가 중국의 우수한 전통 문화를 계승하고 발전시키는 데 도움을 줄 것으로 기대한다.