지능형 컴퓨팅의 등장으로 빅데이터를 활용한 패션 브랜드 의미 마이닝과 가치 홍보에 초점을 맞춘 새로운 연구 트렌드가 등장하였다. 본 연구의 목적은 인기 여성복 브랜드 5개를 대상으로 다양한 종류의 의류에 대한 소비자 감성 트렌드를 조사하는 것이다. 유니클로, 에이치스타일, 베로모다, 피스버드, 온리. 이를 위해 총 93,550건의 소비자 평가를 수집하고, 키스멧 감성 분석 엔진을 활용하여 의류 유형별 감성 극성도를 분석하였 다. 그 결과, 브랜드에 따라 감정 극성이 크게 다르다는 것을 알 수 있었으며, HSTYLE 후드티, ONLY 니트웨 어, 피스버드 순면, 유니클로 니트가 각각 소비자들에게 가장 강한 긍정적 감정을 불러일으켰다. 또한 이번 연 구에서는 각 브랜드에서 가장 인기 있는 의류 유형과 착용 효과를 밝혀 패션 기업이 효과적인 마케팅 전략을 수립하고 제품 제공을 강화하는 데 중요한 인사이트를 제공했다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 게임 업계에서 는 감성 분석을 적용하여 다양한 게임 브랜드, 장르, 게임 플레이에 대한 플레이어의 감정 반응을 이해하고 게임 프로모션 전략과 제품 디자인 개발에 도움을 줄 수 있다. 전반적으로 이 연구 결과는 디자인 분야에서 빅데이터의 잠재력을 입증하고 업계에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 빅데이터를 활용하는 것이 중요하다는 점을 강조할 수 있다.

This study has evaluated the genomic estimated breeding value (GEBV) of the commercial Hanwoo population using the genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) method and genomic information. Furthermore, it analyzed the accuracy and realized accuracy of the GEBV. 1,740 heads of the Hanwoo population which were analyzed using a single nucleotide polymorphism (SNP) Chip has selected as the test population. For carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), back fat thickness (BFT), and marbling score (MS), the mean GEBVs estimated using the GBLUP method were 3.819, 0.740, -0.248, and 0.041, respectively and the accuracy of each trait was 0.743, 0.728, 0.737, and 0.765, respectively. The accuracy of the breeding value was affected by heritability. The accuracy was estimated to be low in EMA with low heritability and high in MS with high heritability. Realized accuracy values of 0.522, 0.404, 0.444, and 0.539 for CWT, EMA, BFT, and MS, respectively, showing the same pattern as the accuracy value. The results of this study suggest that the breeding value of each individual can be estimated with higher accuracy by estimating the GEBV using the genomic information of 18,499 reference populations. If this method is used and applied to individual selection in a commercial Hanwoo population, more precise and economical individual selection is possible. In addition, continuous verification of the GBLUP model and establishment of a reference population suitable for commercial Hanwoo populations in Korea will enable a more accurate evaluation of individuals.

Data commentary is an important text type in research articles; however, its discourse model is often challenging to access because it is embedded in the upper genres such as textbook, weather forecast, and journal article. This study aims to establish a discourse model of data commentary, with a focus on academic research papers in Economics and Business administration journals. To accomplish this, this study employs Move analysis and SF-MDA(Systemic Functional-Multimodal Discourse Analysis) to investigate the moves of data commentaries and the metafunctional meanings of each step. The results indicate that the data commentary discourse model consists of three moves: (1) summarizing the topic and methodology, (2) representing figure and numbers, and (3) analyzing and commenting on results. Additionally, 22 steps are identified for each move that creates metafunctional meaning: ideational, interpersonal, and textual.

본 연구는 참가자 간 상관(Intersubject correlation: ISC)기법을 통해 정서 유발 자극에 대한 한 참가자의 반응과 그 참가자를 제외한 나머지 참가자들의 반응 간 일치성이 각 정서표상 범주(지배가, 각성가, 정서가)와 다양한 감각 양상(청각, 시각, 촉각)에서 어떠한 차이가 있는지 밝히고자 하였다. 참가자 간 상관을 계산하기 위해 사용된 데이터 는 참가자들의 청각, 시각, 촉각 자극에 대한 생리 측정치와 정서 평정치로 구성되었으며, 한 참가자의 데이터 세트 와 나머지 참가자들의 데이터 세트의 평균으로 구분한 뒤 가능한 모든 자극 쌍에 대해 상관을 구하는 방식으로 참가 자 간 상관을 계산하였다. 연구 결과, 지배가를 기준으로 재정렬한 데이터 세트에 대한 참가자들의 반응 일치성은 청각 감각양상 조건보다 시각 감각양상 조건에서 높은 ISC 값을 얻었다. 다음으로 각성가로 재정렬한 데이터 세트의 경우 시각 감각양상과 청각 감각양상에서 차이가 있음은 같았지만, 지배가 기준으로 재정렬한 데이터 세트와 결과가 상반되었다. 마지막으로, 정서가를 기준으로 재정렬된 데이터 세트는 모든 감각양상에서 부정적인 데이터 세트들이 긍정적인 데이터 세트보다 참가자들의 반응 일치성이 더 높았다. 모든 데이터 세트에서 정서표상 범주의 높고 낮음 과 상관없이 촉각 감각양상에서 높은 ISC 값을 얻었다. 본 연구의 결과는 참가자 간 상관의 다양한 감각양상과 정서 표상에 대한 반응의 일치성이 의미하는 바에 대한 해석을 제시하며, ISC 분석 방법이 참가자 반응의 차이에 대한 패턴을 측정하는 유용한 도구가 될 가능성을 제시하였다.

본 연구는 빅데이터를 통해 남북통일에 관한 한국 사회의 인식을 분석 하고 그를 통한 함의를 도출하여 미래 한반도 통일에 관한 시사점을 얻 고자 하였다. 이를 위해 2003년부터 2022년 5월까지, 역대 4개 정부를 분석대상 기간으로 구분 설정하고 포털 및 언론보도 빅데이터 총 115,975건의 데이터를 수집하여 텍스트마이닝과 사회연결망 분석을 수행 하였다. 연구 결과, 정부 시기별 통일에 관한 사회적 인식의 특성을 확인 하였으며 외교, 정치, 군사, 경제, 사회·문화 측면의 공통 키워드를 도출 하여 그에 따른 한반도 통일에 관한 발전적 방향을 제언하였다.

최근 3차원 영상 데이터 활용 기술이 주목받으며 레이저 스캐너, 깊이 카메라와 같은 장비를 활용하여 작물의 생육을 측정하려는 연구가 시도되고 있다. 작물의 생육 특성을 측정할 때 3차원 영상 데이터를 활용한다면 평면 데이터에서 측정하지 못한 구조와 형태 정보를 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 콩의 생육 특성을 3차원 영상 데이터를 활용하여 추정하였다. 깊이 카메라를 이용하여 콩의 개화시(R1), 착협기(R3), 종실비대기(R5) 에 촬영하고 3차원 데이터로 개체의 초장과 엽면적을 추정하고 실측 값과 비교하였다. 초장 추정을 위해 평면에 투영된 개체의 무게 중심을 이용하여 원줄기의 x, y 좌표 위치를 지정하였는데 눈으로 보고 지정한 원줄기의 위치와 무게 중심 점의 x, y 좌표 위치는 높은 결정 계수를 보였다. 초장 추정의 경우 콩의 구조와 형태가 발달함에 따라 3차원 영상에서 지면으로부터 개체 상단 지점 간 거리를 이용하는 방법은 실측과 추정 값간 오차가 컸다. 엽면적 추정을 위해서 3차원 위치 값을 갖는 개체 표면 점들을 높이에 따라 분할하고 각 높이 구간의 면적을 계산하였다. 3차원 데이터 병합 과정에서 늘어난 점 개수로 인해 각 높이 구간에서 계산된 면적이 증가하였기 때문에 추정 값은 과대평가되었다. 향후 3차원 영상을 이용한 보다 정밀한 생육 조사를 위해서는 작물 고유의 생육변수 특성을 고려한 데이터 전처리 과정과 분석 방법 개발이 필요할 것으로 사료된다.

최근 글로벌 정치․경제 환경의 대전환으로 미국과 유럽 국가들은‘재산업화 전략’으로 제조업 회복을 추진하고 있고, 중국도 ‘중국제조 2025’를 통해 제조업의 질적 발전과 고도화에 집중하고 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 외국인직접투자(Inward Foreign Direct Investment, IFDI)가 중국 제조업 고도화에 미치는 영향에 대해 실 증적 분석을 통해 검증해 보고자 하였다. 제조업 가운데 첨단기술 산업의 비중을 중국 제조업 고도화의 지표로 이용하여 2004년부터 2020년까지의 17개년도 중국 31개 성(省)별 패널데이터로 고정효과 모형과 FGLS 모형 을 활용하여 실증분석을 하였다. 분석 결과, 중국 전체와 중국의 동부, 중부, 동북 지역, 장강경제벨트는 IFDI가 중국 제조업 고도화에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 서부지역에 대해서는 영향을 미치지 않는 것 으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 IFDI가 중국 제조업 고도화에 미치는 영향은 지역별로 다소 차이가 존재 하고 있음을 입증하였다. 분석 결과는 중국 정부의 IFDI를 통한 지역 균형 발전정책이 중부와 동북 지역에 대 해서는 효과적이었음을 알 수 있었던 반면 중국 서부지역에 대해서는 IFDI를 통한 첨단기술 산업 고도화의 정 책 목표와 전략을 수정할 필요가 있음을 시사한다. 한편 통제변수로 활용된 변수인 수출과 수입으로 측정된 개 방정도와 첨단기술에 대한 연구개발 투자는 제조업 고도화에 매우 긍정적인 영향을 미치는 것으로 일관되게 나 타나고 있다.

최근 데이터 기반 경제 활동의 비중이 급증하면서 데이터경제에 대한 논의가 활발하지만 우리나라 주요 산업별 데이터경제로의 전환을 체계적으로 분석하는 틀을 제시하는 연구는 많지 않다. 본 연구는 문헌연구를 통해 데이터경제의 주요 특징을 플랫폼(platform) 구축, 예측력(predictive power) 강화, 새로운 분석모델(new analytical model)의 활용으로 정리하고, 이에 입각하여 우리나라의 금융, 부동산, 의료 부문 간 데이터 기반 활동의 정도를 비교 분석한다. 분석 결과 금융, 부동산, 의료 부문별로 데이터경제 특징이 실현되고 있는 속도와 내용이 다르다는 것이 관찰되었다. 이는 데이터경제의 확산을 통해 경제 생산성 향상과 복지 증대를 위해서는 금융, 부동산, 의료 등 주요 산업 부문별로 차별화된 정책 접근이 필요 하다는 것을 시사한다.

In this study, we aimed to explore whether eating alone is associated with mental health conditions in Korean adolescents. The data of 2,012 Korean adolescents aged 12-18 years were obtained from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey 2015–2019. Participants were classified into three groups based on the frequency of eating alone: none (all meals with others); 1 meal/day alone; and 2 meals/day alone. Mental health conditions were assessed based on stress recognition, depressive symptoms, and suicidal ideation. Multivariable logistic regressions were employed to calculate the adjusted odds ratios (AORs) and 95% confidence intervals (CIs) of poor mental health conditions according to the frequency of eating alone. Adolescents who ate 2 meals/day alone had higher odds of stress recognition (AOR: 2.65, 95% CI: 1.94- 3.63), depressive symptoms (AOR: 2.55, 95% CI: 1.47-4.42), and suicidal ideation (AOR: 2.53, 95% CI: 1.05-6.08) than those who ate all their meals with others. In addition, having breakfast or dinner alone increased the odds of stress recognition. Considering the continuous increase in the social phenomenon of eating alone, nutritional educations are needed to develop adolescents' ability to choose more nutritionally balanced and healthy meals when eating alone.

This study applied the text frequency method to analyze the crops prevalent during the Chosunwangjoshilrok dynasty, and categorized the results by each king. Contemporary perception of grains was observed by examining the staple crop types. Staple species were examined using the word cloud and semantic network analysis. Totally, 101,842 types of crop consumption were recorded during the Chosunwangjoshilrok period. Of these, 51,337 (50.4%) were grains, 50,407 (49.5%) were beans, and 98 (0.1%) were seeds. Rice was the most frequently consumed grain (37.1%), followed by pii (11.9%), millet (11.3%), barley (4.5%), proso (0.8%), wheat (0.6%), buckwheat (0.1%), and adlay (0.05%). Grain chronological frequency in the Choseon dynasty was determined to be 15,520 cases in the 15th century (30.2%), 11,201 cases in the 18th century (21.8%), 9,421 cases in the 17th century (18.4%), 9,113 cases in the 16th century (17.8%), and 6,082 cases in the 19th century (11.8%). Interest in grain amongst the 27 kings of Choseon was evaluated based on the frequency of records. The 15th century King Sejong recorded the maximum interest with 13,363 cases (13.1%), followed by King Jungjo (8,501 cases in the 18th century; 8.4%), King Sungjong (7,776 cases in the 15th century; 7.6%).

지구의 기후 변화를 유도하고 제어하는 가장 중요한 역할을 하는 것은 해양의 해류이다. 황해는 수심이 동해 에 비해 매우 얕고, 다양한 바람과 조류, 강물의 유입, 동중국해에서의 해수 유입 등 외력의 영향으로 해수의 순환과 해류가 상당히 복잡하다. 황해난류는 겨울철 황해의 대표적인 해류로서 겨울철 황해와 동중국해 바람 변동성과 밀접한 관련이 있으며, 황해의 수온과 염분 분포에 큰 영향을 주어서 중등학교 교과서에서 중요하게 다루어질 필요성이 있다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 과학 및 지구과학 교과서의 황해난류와 관련된 내용을 분석하였다. 또한 해류의 시 간 변동성에 대한 교사들의 인식을 조사하기 위해 중등학교 과학 교사들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 대부분의 교사들은 황해난류가 우리나라 서해안으로 연중 북상하고 있으며 일반적인 난류와 같이 여름철에 강하다는 잘못된 지 식을 가지고 있는 것으로 나타났다. 황해난류는 해류의 세기가 강한 계절변동성을 가지는 북한한류와 달리 해류 자체가 연중 항시 존재하지 않으며 겨울철에만 발생하는 해류이다. 이러한 교사들의 교과내용 지식에 대한 오류는 북한한류가 겨울철에 강하다는 오개념을 가지게 된 연유와 유사한 배경을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 황해난류에 대한 교과서 내용의 오류를 분석하여 제시하였다. 또한 학생들과 교사들의 데이터 리터러시 함양을 위하여 탐구활동에서 활 용할 수 있는 황해난류에 대한 수업 자료를 개발하였다. 황해 해수면 온도를 가시화할 수 있는 GUI 프로그램을 소개하 였고, WOA (World Ocean Atlas) 2018 해양 실측 수온 및 염분자료와 국립해양조사원에서 생성한 해양 수치모델 재분 석자료를 활용하여 수온과 염분의 공간 분포를 도시하는 자료를 개발하여 제시하였다. 이러한 해양 자료를 활용한 데이 터 시각화과정은 교사들의 오개념을 개선하고, 나아가 학생들과 교사들의 해양 리터러시뿐만 아니라 데이터 리터러시도 제고하는 계기가 될 것으로 기대된다.

This study was conducted to explore the change in the market issues on HMR (Home Meal Replacements) using local foods after the COVID-19 outbreak. Online text data were collected from internet news, social media posts, and web documents before (from January 2016 to December 2019) and after (from January 2020 to November 2022) the COVID- 19 outbreak. TF-IDF analysis showed that ‘Trend’, ‘Market’, ‘Consumption’, and ‘Food service industry’ were the major keywords before the COVID-19 outbreak, whereas ‘Wanju-gun’, ‘Distribution’, ‘Development’, and ‘Meal-kit’ were main keywords after the COVID-19 outbreak. The results of topic modeling analysis and categorization showed that after the COVID-19 outbreak, the ‘Market’ category included ‘Non-face-to-face market’ instead of ‘Event,’ and ‘Delivery’ instead of ‘Distribution’. In the ‘Product’ category, ‘Marketing’ was included instead of ‘Trend’. Additionally, in the ‘Support’ category, ‘Start-up’ and ‘School food service’ appeared as new topics after the COVID-19 outbreak. In conclusion, this study showed that meaningful change had occurred in market issues on HMR using local foods after the COVID-19 outbreak. Therefore, governments should take advantage of such market opportunity by implementing policy and programs to promote the development and marketing of HMR using local foods.

PURPOSES : The initial smoothness of concrete pavement surfaces must be secured to ensure better driving performance and user comfort. The roughness was measured after hardening the concrete pavement in Korea. When the initial roughness is poor, relatively large-scale repair works, such as milling or reconstruction must be performed. Hence, a method to measure the roughness of the concrete pavements in realtime during construction and immediately correct the abnormal roughness was developed in this study. METHODS : The profile of a concrete pavement section was measured at a construction site using sensors that were attached to the tinning equipment of the paver. The measured data included outliers and noise caused by the sensor and vibration of the paving equipment, respectively, which were further calibrated. Consequently, the calibrated data were input into the ProVAL program to calculate the roughness based on the international roughness index (IRI). Additionally, the profile of the section was re-measured using another method to verify the reliability of the calculated IRI. RESULTS : The profile data measured at the concrete pavement construction site were calibrated using methods, such as overlapped boxplot outlier removal and low-pass filtering. The outlier data from the global positioning system (GPS), which was installed to identify the construction distance, was also calibrated. The IRI was calculated using the ProVAL program by matching the measured profile and GPS data, and applying the moving average method. The calculated IRI was compared to that measured using another method, and the difference was within the tolerance. CONCLUSIONS : A method to measure the roughness of the concrete pavements in real time during construction was developed in this study. Hence, the performance of concrete pavements can be improved by enhancing the roughness of the pavement considerably using the aforementioned method.

We present the deep homogeneous 𝑈𝐵𝑉𝑅𝐼 photometric data of 135,071 stars down to 𝑉 ∼ 23 mag and 𝐼 ∼ 22 mag toward the Carina Nebula. These stars are cross-matched with those from the previous surveys in the X-ray, near-infrared, and mid-infrared wavelengths as well as the Gaia Early Data Release 3 (EDR3). This master catalog allows us to select reliable members and determine the fundamental parameters distance, size, stellar density of stellar clusters in this star-forming region. We revisit the reddening toward the nebula using the optical and the near-infrared colors of early-type stars. The foreground reddening [𝐸(𝐵 −𝑉) 𝑓 𝑔] is determined to be 0.35 ± 0.02, and it seems to follow the standard reddening law. On the other hand, the total-toselective extinction ratio of the intracluster medium (𝑅𝑉,𝑐𝑙) decreases from the central region (Trumpler 14 and 16, 𝑅𝑉,𝑐𝑙 ∼ 4.5) to the northern region (Trumpler 15, 𝑅𝑉,𝑐𝑙 ∼ 3.4). It implies that the central region is more dusty than the northern region. We find that the distance modulus of the Carina Nebula to be 11.9 ± 0.3 mag (𝑑 = 2.4 ± 0.35 kpc) using a zero-age main-sequence fitting method, which is in good agreement with that derived from the Gaia EDR3 parallaxes. We also present the catalog of 3,331 pre-main-sequence (PMS) members and 14,974 PMS candidates down to 𝑉 ∼ 22 mag based on spectrophotometric properties of young stars at infrared, optical, and X-ray wavelengths. From the spatial distribution of PMS members and PMS candidates, we confirm that the member selection is very reliable down to faint stars. Our data will have a legacy value for follow-up studies with different scientific purposes.

When decommissioning nuclear power plant (NPP), the first task performed is cost estimation. This is an important task in terms of securing adequate decommissioning funds and managing the schedule. Therefore, many countries and institutions are conducting continuous research and also developing and using many programs for cost estimation. However, the cost estimated for decommissioning an NPP typically differs from the actual cost incurred in its decommissioning. This is caused by insufficient experience in decommissioning NPPs or lack of decommissioning cost data. This uncertainty in cost estimation can be in general compensated for by applying a contingency. However, reflecting an appropriate standard for the contingency is also difficult. Therefore, in this study, data analysis was conducted based on the contingency guideline suggested by each institution and the actual cost of decommissioning the NPP. Subsequently, TLG Service, Inc.’s process, which recently suggested specific decommissioning costs, was matched with ISDC (International Structure for Decommissioning Costing)’s work breakdown structure (WBS). Based on the matching result, the guideline for applying the contingency for ISDC’s WBS Level 1 were presented. This study will be helpful in cost estimation by applying appropriate contingency guidelines in countries or institutions that have no experience in decommissioning NPPs.

In order to optimising the sea traffic network efficiency, improving the safety of shipping and the protection of the environment, it is useful to model the sea network and its spatio-temporal characteristics of the ship patterns. These maritime patterns could also be an a-priori set of knowledge for the upcoming Maritime Autonomous Surface Ships (MASS) which are starting to navigate our seas with or without remote human controls. The above concepts are crucial and essential elements for defining and understanding the Maritime Situational Awareness (MSA). Nowadays the applied methodologies for modelling the maritime traffic use large scale of database for extracting the patterns. The Knowledge Discovery from Data (KDD), strictly connected with Data Mining (DM) is growing significantly to modelling the behaviour of the vessels in relations to their surroundings. This is just one example that confirms the growing up of the cloud computing usage for maritime applications too. Besides these applications there are also a continuous and fast evolution of the IT services, which more often than not means data centre scale-ups with consequent improve of power consumptions. This paper is a case study based on real world data assessing a multi-objective energy consumption analysis. It is based on the comparison between the traditional air conditioning structures known as Heating, Ventilation and Air Conditioning (HVAC) and the Free Cooling Technique (FCT) in order to reduce the data centre power consumption keeping the same number of computational calculations performed.

A turbo engine is used to improve engine volumetric efficiency by using the energy of exhaust gas with a device such as a turbocharger. Recently, it has been attracting attention as a solution for responding to environmental issues such as exhaust gas regulation, and its use is being expanded to gasoline and CNG engines as well as diesel engines. However, as electric and hydrogen vehicles enter the automotive market more rapidly, traditional turbo engines also confront many challenges. In this paper, to examine the current status and prospects of the turbo engine, we analyze the related patents in the turbo engine field applied to patent offices in seven major countries, including Korea, USA, China, Japan, Germany, France, and the European Union Patent Office, and analyze the patent application trend. Using ‘the pie’ system of Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI), family patents were refined, patent application trends were diagnosed, and the technology and market competitiveness of major applicants were compared and analyzed. Even within the turbo engine market, where traditional automakers and turbocharger manufacturer participate, it was possible to examine the dynamic changes in the market through the analysis of technology and market competitiveness. The main companies leading the technology and market aspects and the companies specialized in the technology and market aspects were observed.

Welding is one of representative manufacturing processes in the industrial field. Cryogenic storage containers are also manufactured through welding, and conversion to laser welding is issue in the field due to many advantages. Since welding causes thermal-elastic deformation, design considering distortion is required. Prediction of distortion through FEM is essential, but laser welding has difficulties in the field because there is no representative heat source model. The author presented the model that can cover various models using a multi-layer heat source model in previous studies. However the previous study has a limitation which is a welding heat source model must be derived after performing bead on plate welding. Thus this study was attempted to estimate the welding heat source parameters by comparing the shape of bead under various conditions. First, the difference between penetration shape and welding heat source parameters according to welding power was analyzed. The radius of the welding heat source increased according to the welding power, and the depth of the welding heat source also increased. The correlation between the penetration shape and the welding heat source parameter appears at a similar rate, however the follow-up research is necessary with more model data.