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.

이 연구는 생성형 AI(Generative AI) 기술을 활용하여 기본 시각디자인 분야에서의 새로운 접근 방법과 가능 성을 탐색한다. Generative AI는 데이터 기반 학습을 통해 창의적인 디자인을 생성하는 인공지능 기술로, 시 각디자인에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구는 Generative AI가 시각디자인의 기본 요소와 원리에 어떻게 적용되며, 디자인 프로세스를 어떻게 혁신할 수 있는지를 분석한다. 먼저, Generative AI가 색채, 형태, 구성과 같은 디자인의 기본 요소를 어떻게 해석하고 재창조하는지에 대해 연구한다. 이를 통해 AI가 디자인의 창의 성과 예술성을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 탐구한다. 또한, AI가 디자인 결정 과정에서 어떻게 인간 디자 이너를 보조할 수 있는지에 대해서도 연구한다. 이 연구는 Generative AI를 실험하고, 이를 통해 얻은 시각디 자인 결과를 통해, AI가 시각디자인의 전통적인 접근 방식에 어떤 새로운 시각과 해석을 제공하는지를 조사 한다. AI 기술의 발전이 디자인의 미래와 디자이너의 역할에 어떤 변화를 가져올지에 대한 통찰과 디자인 분 야의 전문가뿐만 아니라, AI 기술에 관심 있는 학자들에게도 중요한 시사점을 제공한다는 점에서 의의를 찾 을 수 있다.

최근 다양한 생성형 인공지능 프로그램 기술이 발전하며, 대중적으로 상용화되면서 생성형 인공지능을 활용 한 미디어아트의 창작사례가 늘어나고 있다. 사진의 등장이 기존의 회화 작품을 대체하지 않고 새로운 예술 형태로 존재한 것과 같이 생성형 인공지능 기술을 활용한 미디어아트 예술 표현 또한 새로운 방식과 형태로 존재할 수 있다. 논문에서 열거한 생성형 인공지능 프로그램을 활용하여 창작된 사례들과 같이 하나의 작품 으로 증명이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 인공지능의 의미와 역사적으로 형성된 생성형 인공지능을 활용 한 작품 사례들을 살펴보고, 다양한 형태로 존재하고 있는 생성형 인공지능 프로그램을 기반으로 형성된 미 디어아트 작품을 분석해보고자 한다. 이를 통하여 방대한 빅데이터를 기반으로 존재하고 있는 생성형 인공지 능의 기술을 자유롭게 창작자가 예술작품으로 사용하며 다채로운 형태로 전시된 미디어아트의 제작과 방법 론에 보탬이 되고자 한다.

현대 사회에서 첨단 기술의 발전은 예술의 양상을 빠르게 변화시키고 있다. 생성형 인공지능 기술의 발전은 인류의 전유물이라 여겨왔던 창작 행위에 기존에는 보지 못했던 색다른 표현을 제공했다. 또한, 전통적 기법 을 고수하던 예술인들에게 새로운 예술 창작의 발현 방식을 제시하였다. 하지만 나날이 발전하는 인공지능 기술에 비해, 이를 활용한 구체적인 미디어아트 제작 과정 연구는 아직 국내에서는 미비하다. 본 논문은 인 공지능 기술을 활용한 미디어아트 해외 사례를 탐구한다. 그리고 Text-to-Image 인공지능 생성 모델과 게임 엔진 Unreal Engine 5를 이용하여, 국내에 자리 잡지 않은 생성형 인공지능을 활용한 작품 제작 방법론과 창 작자들에게 인공지능 이미지 생성 모델의 확장성을 제시한다.

본 사례 연구는 실시간 음성인식을 결합한 설치 작품의 기술, 언어학과 인터랙티브 아트의 융합을 탐구하는 것을 목표로 한다. 따라서 음성인식 기술이 언어라는 축을 통해 ‘Spect’actor’에게 어떻게 전달할 수 있는지에 대한 예술적 관점과 심도 깊은 이해를 도모하고자 한다. 본 연구는 음성인식 기술을 통한 미디어아트 해석 의 가능성을 전반으로 확대하고, 특히 인터랙티브 미디어아트 분야에서 회화적 자동 음성인식을 통한 미디어 아트 해석의 가능성을 넓히고자 합니다.

In this study, we propose a novel approach to analyze big data related to patents in the field of smart factories, utilizing the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling method and the generative artificial intelligence technology, ChatGPT. Our method includes extracting valuable insights from a large data-set of associated patents using LDA to identify latent topics and their corresponding patent documents. Additionally, we validate the suitability of the topics generated using generative AI technology and review the results with domain experts. We also employ the powerful big data analysis tool, KNIME, to preprocess and visualize the patent data, facilitating a better understanding of the global patent landscape and enabling a comparative analysis with the domestic patent environment. In order to explore quantitative and qualitative comparative advantages at this juncture, we have selected six indicators for conducting a quantitative analysis. Consequently, our approach allows us to explore the distinctive characteristics and investment directions of individual countries in the context of research and development and commercialization, based on a global-scale patent analysis in the field of smart factories. We anticipate that our findings, based on the analysis of global patent data in the field of smart factories, will serve as vital guidance for determining individual countries' directions in research and development investment. Furthermore, we propose a novel utilization of GhatGPT as a tool for validating the suitability of selected topics for policy makers who must choose topics across various scientific and technological domains.

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.

이 연구는 공공기관에서 도입하고 있는 일‧가정 양립을 위한 가족친화적 제 도의 활용과 공직만족도의 관계에 있어서 직무성과와 직무 스트레스의 매개 효과를 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 가족친화적 제도 활용에 대한 만족도가 높을수록 공직만족도가 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 가족 친화적 제도 활용 만족도와 공직만족도의 관계에 있어서 직무성과와 직무스 트레스의 매개효과가 유의미한 것으로 나타났다. 즉, 가족친화적 제도 활용에 대한 만족도가 높을수록 직무성과가 높아지고, 직무성과가 높을수록 공직만 족도가 높아지는 것으로 나타났다. 그리고 가족친화적 제도 활용에 대한 만족 도가 높을수록 직무 스트레스가 낮아지고, 직무스트레스가 낮을수록 공직만 족도가 높아지는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 우리나라 공무원의 직 무성과를 높이고, 직무 스트레스를 낮춤으로써 공직만족도를 높여 공직 수행 의 효율성을 높일 수 있도록 조직의 차원에서 가족친화적 제도를 확대하기 위한 노력이 필요함을 보여주는 것이라고 할 수 있다.