The Fourth Industrial Revolution and sensor technology have led to increased utilization of sensor data. In our modern society, data complexity is rising, and the extraction of valuable information has become crucial with the rapid changes in information technology (IT). Recurrent neural networks (RNN) and long short-term memory (LSTM) models have shown remarkable performance in natural language processing (NLP) and time series prediction. Consequently, there is a strong expectation that models excelling in NLP will also excel in time series prediction. However, current research on Transformer models for time series prediction remains limited. Traditional RNN and LSTM models have demonstrated superior performance compared to Transformers in big data analysis. Nevertheless, with continuous advancements in Transformer models, such as GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) and ProphetNet, they have gained attention in the field of time series prediction. This study aims to evaluate the classification performance and interval prediction of remaining useful life (RUL) using an advanced Transformer model. The performance of each model will be utilized to establish a health index (HI) for cutting blades, enabling real-time monitoring of machine health. The results are expected to provide valuable insights for machine monitoring, evaluation, and management, confirming the effectiveness of advanced Transformer models in time series analysis when applied in industrial settings.

The increasing number of technology transfers from public research institutes in Korea has led to a growing demand for patent recommendation platforms for SMEs. This is because selecting the right technology for commercialization is a critical factor in business success. This study developed a patent recommendation system that uses technology transfer data from the past 10 years to recommend patents that are suitable for SMEs. The system was developed in three stages. First, an item-based collaborative filtering system was developed to recommend patents based on the similarities between the patents that SMEs have previously transferred. Next, a content-based recommendation system based on TF-IDF was developed to analyze patent names and recommend patents with high similarity. Finally, a hybrid system was developed that combines the strengths of both recommendation systems. The experimental results showed that the hybrid system was able to recommend patents that were both similar and relevant to the SMEs' interests. This suggests that the system can be a valuable tool for SMEs that are looking to acquire new technologies.

Recently, the importance of impact-based forecasting has increased along with the socio-economic impact of severe weather have emerged. As news articles contain unconstructed information closely related to the people’s life, this study developed and evaluated a binary classification algorithm about snowfall damage information by using media articles text mining. We collected news articles during 2009 to 2021 which containing ‘heavy snow’ in its body context and labelled whether each article correspond to specific damage fields such as car accident. To develop a classifier, we proposed a probability-based classifier based on the ratio of the two conditional probabilities, which is defined as I/O Ratio in this study. During the construction process, we also adopted the n-gram approach to consider contextual meaning of each keyword. The accuracy of the classifier was 75%, supporting the possibility of application of news big data to the impact-based forecasting. We expect the performance of the classifier will be improve in the further research as the various training data is accumulated. The result of this study can be readily expanded by applying the same methodology to other disasters in the future. Furthermore, the result of this study can reduce social and economic damage of high impact weather by supporting the establishment of an integrated meteorological decision support system.

This study proposes a methodology for assessing seismic liquefaction hazard by implementing high-resolution three-dimensional (3D) ground models with high-density/high-precision site investigation data acquired in an area of interest, which would be linked to geotechnical numerical analysis tools. It is possible to estimate the vulnerability of earthquake-induced geotechnical phenomena (ground motion amplification, liquefaction, landslide, etc.) and their triggering complex disasters across an area for urban development with several stages of high-density datasets. In this study, the spatial-ground models for city development were built with a 3D high-precision grid of 5 m x 5 m x 1 m by applying geostatistic methods. Finally, after comparing each prediction error, the geotechnical model from the Gaussian sequential simulation is selected to assess earthquake-induced geotechnical hazards. In particular, with seven independent input earthquake motions, liquefaction analysis with finite element analyses and hazard mappings with LPI and LSN are performed reliably based on the spatial geotechnical models in the study area. Furthermore, various phenomena and parameters, including settlement in the city planning area, are assessed in terms of geotechnical vulnerability also based on the high-resolution spatial-ground modeling. This case study on the high-precision 3D ground model-based zonations in the area of interest verifies the usefulness in assessing spatially earthquake-induced hazards and geotechnical vulnerability and their decision-making support.

Seismic fragility curves play a crucial role in assessing potential seismic losses and predicting structural damage caused by earthquakes. This study compares non-sampling-based methods of seismic fragility curve derivation, particularly the probabilistic seismic demand model (PSDM) and finite element reliability analysis (FERA), both of which require employing sophisticated finite element analysis to evaluate and predict structural damage caused by earthquakes. In this study, a three-dimensional finite element model of API 5L X65, a buried gas pipeline widely used in Korea, is constructed to derive seismic fragility curves. Its seismic vulnerability is assessed using nonlinear time-history analysis. PSDM and a FERA are employed to derive seismic fragility curves for comparison purposes, and the results are verified through a comparison with those from the Monte Carlo Simulation (MCS). It is observed that the fragility curves obtained from PSDM are relatively conservative, which is attributed to the assumption introduced to consider the uncertainty factors. In addition, this study provides a comprehensive comparison of seismic fragility curve derivation methods based on sophisticated finite element analysis, which may contribute to developing more accurate and efficient seismic fragility analysis.

본 연구는 발달장애아동을 대상으로 케어로봇을 치료에 활용하기 위해 발달장애 아동의 부모를 대상으로 소셜로봇이 갖추어야 할 기능과 요구 등을 분석하고자 시행한 질적연구이다. 연구대상자는 자녀 가 발달장애 진단을 받았거나 1년 이상 특수교육을 시행하고 있는 만 18세 미만 자녀를 둔 주양육자 11명 을 대상으로 진행하였다. 면담질문지는 반구조화된 질문지로 구성하여 소셜로봇에 대한 인식, 필요성, 기 대, 염려 및 기타 의견 등으로 구성하였다. 면담은 COVID 19로 인해 비대면 온라인 화상 면담으로 이루어 졌다. 연구결과, 4개의 주제가 도출되었다. 4개의 주제는 낯설지만 곧 마주할 현실, 능동적인 기능이 탑재 된 소셜로봇, 소셜로봇의 외형과 재질에 대한 바람 및 소셜로봇에 대한 염려로 도출되었다. 본 연구를 통하 여 양적연구에서는 파악할 수 없었던 주양육자의 소셜로봇에 대한 기대, 제안 등을 파악할 수 있었고 이를 향후 개발할 소셜로봇에 반영할 수 있다면 보다 수용성이 높은 긍정적인 결과를 도출 할 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구에서는 코로나 이후 색조화장품 시장의 소비자들의 온라인 관심 정보에 대한 자료 수집 을 통하여 색조화장품 정보 검색의 특성과 텍스트 마이닝 분석 결과에 나타난 코로나 이후 색조화장품 시 장의 주요 관심정보들을 분석하고자 하였다. 실증분석에서는 “색조화장품” 이라는 단어를 포함하는 뉴스, 블로그, 카페, 웹페이지 등의 모든 문서들을 분석 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하였다. 분석 결과 코로나 이후 색조화장품에 대한 온라인 정보 검색은 주로 구매 정보와 피부와 마스크 관련 화장법 등에 관한 정보 와 관심 브랜드와 행사 정보 등의 주요 토픽이 주를 이루고 있었다. 결과적으로 코로나 이후 색조화장품 구매자들은 적극적인 온라인 정보 검색을 통하여 제품 가치와 안전성, 가격 혜택, 매장 정보 등의 구매 정 보에 더욱 민감하게 될 것이므로 이에 대한 대응전략이 요구된다.

본 연구는 성인 흡연자의 심근경색증 조기 증상 인지 정도를 파악하고 인지와 관련된 요인을 분석하기 위해 진행되었다. 2021년 지역사회 건강조사 원시 자료를 활용한 서술적 조사연구로 조사 완료자 229,942명 중 본 연구에 해당하는 설문에 응답이 불충분한 대상자 18,343명을 제외한 210,899명을 연구대 상자로 선정하여 SAS 9.4 program을 이용하여 표본 분석, 빈도, 백분율 등의 기술통계, 카이 제곱 검정, 복합표본 로지스틱 회귀분석을 사용하였다. 나이, 혼인 여부, 교육수준, 금연계획 여부, 건강검진_암 검진 수검 여부, 당뇨병 진단 여부, 주관적 건강 수준, 사회 물리적 환경이 심근경색증 조기 증상 인지와 유의한 관련이 있었다. 연구 결과를 바탕으로 심근경색증 발생 위험이 높은 고위험 집단에 대한 적극적인 홍보 및 교육이 필요하다.

이 연구는 대학별로 대면수업으로 전환되면서 대면수업 학습 환경에서 메타버스를 활용한 진로교과목 수업이 학습실재감과 학습지속의향에 어 떤 영향을 미치는지 확인하였다. 연구결과 인지적, 감성적, 사회적 학습 실재감과 학습지속의향과의 상관분석결과 모두 정(+)의 상관을 보였고, 감성적 학습실재감과 사회적 학습실재감, 학습실재감 전체가 학습지속 의향에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 비대면 수업에 적응해 왔던 대학교 1학년 학생들이 대면수업에서 메타버스를 활용해 팀원들 과 함께 같은 가상공간에서 느끼는 편안함과 소통방식이 학습 실재감 을 느끼게 하고 학습지속의향에 미치는 중요한 요인임을 확인하였다. 향후 개인특성을 반영한 후속연구의 필요성과 대면수업에서의 활용 가 능한 함의를 제시하여 본 연구결과가 수업현장에서 유용한 자료를 제공 한다는 점에서 의의를 갖는다.

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

In this research, a new piston pinhole boring machine for simultaneous 3-axis machining using linear motor and tilting unit is developed. We propose a new method that combines the linear motor and tilting unit to overcome the limitations of existing techniques. By using the linear motor, we suggest oval machining of piston pin holes. The horizontal reciprocating motion of the linear motor allows for oval machining, creating horizontal or vertical ovals on the pin holes based on the spindle tool's rotation angle. For profile machining of piston pin holes, we propose the use of a tilting unit that converts servo motor motion into linear motion. The vertical motion of the tilting unit enables profile machining, allowing the spindle tool connected to it to translate vertically during spindle rotation and shape the pin holes. To ensure simultaneous oval and profile machining, we suggest channel synchronization, separating the oval and profile machining channels. Synchronizing these channels enables both oval and profile machining to be performed simultaneously on the pin holes. In summary, this research aims to develop a piston pinhole boring machine that effectively utilizes the linear motor and tilting unit for accurate and productive pin hole machining, achieving simultaneous 3-axis machining.

This study was conducted to select representative agricultural products (4 types of fruits and 4 types of wild vegetables) in Chungju, define their sensual characteristics, derive suitable flavour-pairing and recipes for each ingredient, and use them as a cornerstone in the development of menus. For the experiment, 10 experts were selected to choose 8 representative agricultural products in Chungju, and 18 menus were selected through a flavour-pairing survey. A consumer panel (a total of 413 people, 105 in their 20s, 103 in their 30s, 103 in their 40s, and 102 in their 50s) for evaluating the characteristics of consumer preferences was selected. After the flavour-pairing survey ‘sweet taste’, ‘light flavour’, ‘soft flavour’, ‘savoury flavour’, ‘familiar flavour’, ‘harmonious flavour’, ‘softness’, and ‘harmoniousness with food ingredients’ were determined as drivers of liking, on the other hand, ‘disturbance with food ingredients’ and ‘soybean fishy smell’ were determined as drivers of disliking. The degree of consumer preference and overall acceptance were found to be related to the consumers' familiarity, suggesting that if a menu should be developed using unfamiliar local agricultural products, it should be configured with familiar recipes and seasoning methods.

Food upcycling has emerged as an effective approach to sustainably utilize the food waste generated within the food supply chain. This review article examines upcycled food with respect to its definition, consumers’ knowledge and perception on it, and the process by which by-products from the food supply chain are utilized for the creation of upcycled food products. The definition of upcycled food varied among manufacturers, research institutions, and the Upcycled Food Association, depending on the specific values and objectives of each sector. This has resulted in the use of different keywords to highlight the distinctive characteristics of their respective interpretations of upcycled food. This review also summarizes the various consumer traits that can influence the awareness and acceptance of upcycled food, encompassing functional, empirical and emotional, symbolic and self-expressive, and economic benefits. Additionally, the review presents strategies to utilize by-products produced in large quantities in Korea, while also addressing the control of hazardous components to ensure biological or chemical safety and the changes in nutritional value that may occur during the utilization of these byproducts.

본 연구는 전 세계가 하나가 되는 초연결주의와 다문화로 대변되는 현 대 사회의 흐름에 맞추어 글로벌 문화에 대한 관심과 이해를 넓힐 필요 성이 있다는 자각에서 시작되었다. 본 연구의 목적은 글로벌 문화 교육 을 위한 구체적인 수업 절차와 수업 활동을 제시하고 이에 대한 학습자 반응과 인식을 고찰하고자 하는 것이다. 이를 위해 다양한 미디어에 반 영되어 있는 글로벌 문화 관련 주제를 8개 선정하였고 각 주제별로 학습 자들이 비판적으로 사고하고 이해할 수 있도록 학습자 참여 중심의 수업 을 진행하였다. 글로벌 문화 내용과 수업 활동, 문화 수업을 위한 수업 방식에 대한 학습자들의 반응을 파악하기 위해 설문 조사와 의견 메모 활동을 실시하였다. 그 결과 학습자들은 다양한 미디어를 활용한 수업 방식에 만족도가 높았으며(76%) 이에 대한 이유는 학습자 참여 수업, 다 양한 매체 활용, 체계적인 수업 구성으로 나타났다. 글로벌 문화 수업 내 용과 수업 활동에 대한 만족도는 매우 높게 나타났으며(92%) 이에 대한 이유는 문화 학습에 유익함, 흥미롭고 재미있음, 영어 학습에도 유익함으 로 나타났다. 교수자들은 학습자들의 글로벌 역량을 증진시키기 위해 글 로벌 문화 교육을 위한 다양한 수업 활동의 구상을 위해 정진할 필요가 있다.

효율적인 산림관리와 경영이 이루어지기 위해서는 일정한 공간단위를 가지는 산림의 구획(Zoning)이 정의되어야 한다. 현재 국유림은 임･소반 기준으로, 공･사유림은 필지 단위를 기준으로 공간을 구획하여 활용하고 있다. 이러한 이원적인 공간구획체 계는 통일된 산림계획, 경영, 관리가 어려우며 장기적인 공간단위의 정보 구축과 생성, 관리에도 어려움을 끼칠 수 있다. 이에, 본 연구에서는 DEM(Digital Elevation Model) 기반으로 추출한 산줄기 유역을 소개하고 활용성 검토를 위해 현재 산림관리 단위인 임･소반도, 경영계획구, 산지/산림 관련 주제도와 중첩 분석을 수행하였다. 이를 통해 표준산림관리단위의 대안으로 제안한 각 규모별 산림유역 단위의 공간적 적합성을 검토하고 산림관리, 산림 디지털 공간자료 구축 및 관리 등의 분야에서 산줄기 내포 유역 기반 표준산림관리단위의 활용 방안을 제안하였다.

We present a novel method that can enhance the detection success rate of interstellar objects. Interstellarobjects are objects that are not gravitationally bound to our solar system and thus are believed to haveoriginated from other planetary systems. Since the nding of two interstellar objects, 1l/`Oumuamua in2017 and 2l/Borisov in 2019, much attention has been paid to nding new interstellar objects. In thispaper, we propose the use of Heliospheric Imagers (HIs) for the survey of interstellar objects. In particular,we show HI data taken from Solar TErrestrial RElation Observatory/Sun Earth Connection Coronal andHeliospheric Investigation and demonstrate their ability to detect `Oumuamua-like interstellar objects. HIs are designed to monitor and study space weather by observing the solar wind traveling throughinterplanetary space. HIs provide the day-side observations and thus it can dramatically enlarge theobservable sky range when combined with the traditional night-side observations. In this paper, we rstreview previous methods for detecting interstellar objects and demonstrate that HIs can be used for thesurvey of interstellar objects.

군사학은 급변하는 안보환경과 국제정세의 변화, 4차산업혁명시대의 무기체계 발전과 저출산에 따른 병역제도 등의 사회적 관심이 증대되 고 있다. 따라서 본 연구는 빅데이터를 활용한 텍스트마이닝 기법으로 군사학의 학술연구 동향과 사회적 인식을 분석하여 시사점을 제시하는 데 있다. 연구 결과 학술연구 동향은 주변국 관계, 무기체계, 방위산업, 인공지능 등이 중점을 이루었지만, 사회적 인식은 대학교와 군사학과, 장교 등의 관심으로 차이점을 보였다. 군사학 발전을 위해 연구 중심의 역량과 환경을 구축하고, 융·복합적 연구와 지역사회와 연계한 산학협 력 체계구축 및 국민 참여를 통한 학술 세미나 및 통합연구 등이 요구 되었다.

주소 관련 미래 산업의 확장으로 새로운 주소체계에 대한 수요가 증가하였으며, 특정 사물에 주소를 부여하는 체계인 사물주소의 중요성이 강조되고 있다. 현행 사물주소는 행정안전부가 제작 및 배포하고 있으며 데이터베이스 제작 등 사물주소의 활성화를 위한 노력이 지속되고 있다. 하지만 현행 사물주소는 하향식 방법으로 부여되고 있기 때문에 수요자 응답형 정보제공 대응에 미흡한 현실이다. 이에 본 연구에서는 상향식 방법으로 운영 중인 포켓몬 고 DB와 사물주소 DB의 공간적 분포를 탐색함으로 써 사용자 참여형 주소정보 생성 및 적용 가능성을 제시하였다. 각 DB의 지점별 티센 폴리곤을 생성한 뒤 ANOVA 분석을 수행한 결과 두 DB간의 면적 차이가 있음을 확인하였다. 또한 지니 계수를 산출하여 분포 불평등성을 확인하여 DB를 통합하여 활용하는 방법을 제시하였다. 본 연구는 사물주소의 확산과 알기 쉬운 대국민 주소정보체계 확립에 정책적인 활용이 가능할 것이다.

Antimicrobials in human medicine are classified by The World Health Organization (WHO) into three groups: critically important antimicrobials (CIA), highly important antimicrobials (HIA), and important antimicrobials (IA). CIA are antibiotic classes that satisfy two main criteria: that they are the sole or the only available limited therapeutic option to effectively treat severe bacterial infections in humans (Criterion 1), and infections where bacteria are transmitted to humans from non-human sources or have the potential to acquire resistance genes from non-human sources (Criterion 2). WHO emphasizes the need for cautious and responsible use of the CIA to mitigate risk and safeguard human health. Specific antimicrobials within the CIA with a high priority for management are reclassified as “highest priority critically important antimicrobials (HP-CIA)” and include the 3rd generation of cephalosporins and the next generation of macrolides, quinolones, glycopeptides, and polymyxins. The CIA list is the scientific basis for risk assessment and risk management policies that warrant using antimicrobials to reduce antimicrobial resistance in several countries. In addition, the CIA list ensures food safety in the food industry, including for the popular food chain companies McDonald's and KFC. The continuous update of the CIA list reflects the advancement in research and emerging future challenges. Thus, active and deliberate evaluation of antimicrobial resistance and the construction of a list that reflects the specific circumstances of a country are essential to safeguarding food security.

본 연구는 K연구원의 상향식 R&D과제기획 차원의 신규 연구기획과제 선정 평가를 위한 평가도구 개발에 목적을 두고 진행하였다. 이를 위해 CIPP모형과 연구기획평가를 위한 선정평가 및 평가지표에 관한 선행연구를 중심으로 R&D과제기획 선정평가 항목과 문항을 개발 한 후, 2회에 걸친 델파이 조사를 실시하였다. 개발된 평가도구는 13명의 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하여 내용타당도, 합의도 및 수렴도를 검증하였다. 최종 선정된 R&D과제기획 선정평가 도구는 8개 항목에 총 21개 문항으로, 상황평가 5 문항, 투입평가 2문항, 과정평가 8문항, 산출평가 6문항으로 구성되었다. 개발된 평가 도구는 상향식 기획 과정상의 문제점을 해소하고 연구자들의 기획역량을 제고하는 데 기여할 것이다. 또한, 선정 평가 시 평가에 대한 일관성과 효율성 제고에 기여할 것이다.