Future autonomous vehicles need to recognize the ego lanes required for lane change and the side left and right lanes differently. Therefore, multi-lane recognition is needed. In this study, using the YOLO network, mainly used for object recognition, the proposed method recognizes the ego, left and right side lanes as different objects and identifies the correct lanes. As a result of the performance evaluation on the TuSimple test data, the proposed method recognized the ego lanes and the left and right side lanes differently. It showed very stable lane recognition results. And by detecting lanes that do not exist in the ground truth of TuSimple data, the proposed method is very robust in lanes detection. Nevertheless, studies related to learning data reinforcement in which lanes are located in the center or at the left and right edges of the image and accurate network learning for lanes are needed.

PURPOSES : In this study, model-agnostic methods are applied for interpreting machine learning models, such as the feature global effect, the importance of a feature, the joint effects of features, and explaining individual predictions. METHODS : Model-agnostic global interpretation techniques, such as partial dependence plot (PDP), accumulated local effect (ALE), feature interaction (H-statistics), and permutation feature importance, were applied to describe the average behavior of a machine learning model. Moreover, local model-agnostic interpretation methods, individual conditional expectation curves (ICE), local surrogate models (LIME), and Shapley values were used to explain individual predictions. RESULTS : As global interpretations, PDP and ALE-Plot demonstrated the relationship between a feature and the prediction of a machine learning model, where the feature interaction estimated whether one feature depended on the other feature, and the permutation feature importance measured the importance of a feature. For local interpretations, ICE exhibited how changing a feature changes the interested instance’s prediction, LIME explained the relationship between a feature and the instance’s prediction by replacing the machine model with a locally interpretable model, and Shapley values presented how to fairly contribute to the instance’s prediction among the features. CONCLUSIONS : Model-agnostic methods contribute to understanding the general relationship between features and a prediction or debut a model from the global and/or local perspective, securing the reliability of the learning model.

이 연구는 전염병의 잠재적 확산 가능성이 높은 지역의 탐색을 목적으로, 코로나19 전후의 버스 네트워크 클러스터의 시공간적 변화를 분석한다. 분석방법으로는 Getis와 Ord의  통계를 공간 네트워크로 확장 및 적용한  통계 값을 사용하였다. 이 과정은 서울시 전체 버스 네트워크의 개별 흐름에 대해 각각 적용되기 때문에 대규모 연산을 위해 병렬컴퓨팅 방식을 적용한 슈퍼컴퓨터를 사용하였다. 연구 결과, 첫째, 코로나19 이후 버스 네트워크가 일부 흐름으로 집중된 경향을 보였다. 둘째, 코로나19이 후의 버스 흐름은 주거지, 농업지로의 이동은 증가하고 상업지역, 교통지역으로의 이동은 감소했음을 확인하였다. 셋째, 중심업무 지구 중 여의도 방면의 클러스터, 구로디지털단지역 방면의 클러스터와 달리, 강남일대는 코로나19 전후의 유의미한 변화가 나타나 지 않았다. 이 연구는 국내에서 처음으로 코로나19전후의 버스 네트워크 클러스터를 확인하고 변화 특징을 제시한다는 의미가 있다.

본 연구의 목적은 국내 메타버스 관련 105편의 학술논문들을 대상으로 내용분석과 키워드 네트워크 분석 을 통해 연구동향을 파악하고 미래 교육에 대한 방향성과 시사점을 제안하기 위한 것이다. 연구절차는 􍾧자료 수집􍾨, 􍾧내용분석􍾨, 􍾧키워드 네트워크 분석􍾨 단계로 진행하였다. 분석결과 주요내용은 다음과 같다. 첫째, 학술 지에 게재된 논문들의 분포도는 디자인, 콘텐츠, 미디어 등을 주제로 하는 예술분야에서는 높았으나 교육분 야에서는 낮았다. 둘째, 연구유형은 질적연구, 이론적 연구, 양적연구, 실천적 연구, 혼합연구의 순으로 많게 나타났다. 셋째, 사회과학 분야에서 메타버스와 관련된 연구가 가장 활발하게 이루어지고 있었다. 넷째, 키워 드 네트워크 분석 결과, metaverse, VR, virtual world, COVID-19, AR, immersion, storytelling이 빈도 분석과 연결중심성 분석에서 모두 높은 결과를 나타내어 최근 메타버스가 주요 연구주제임을 확인하였다. 마 지막으로 digital human, ZEPETO, motion capture는 연결중심성에 비해 매개중심성에서 상대적으로 높은 결과를 나타내어 향후 연구 주제에 대한 잠재적 확장 가능성을 확인할 수 있었다. 위의 연구 결과를 통해 향후 교육분야에서 활용할 수 있는 빅데이터의 축적 및 교육 효과성을 입증하기 위한 다양한 실험들이 요구됨을 알 수 있다. 또한, 학습자의 체험적 경험을 통한 몰입감을 효과적으로 전달 할 수 있는 학습 컨텐츠 설계 전략에 대한 연구 확대에 대한 필요성이 도출되었다. 메타버스의 교육적 적용 을 위해 교육학과 다른 학제 간 융합연구는 필수적이며, 다양한 메타버스 플랫폼에 대한 사례연구를 통해 미 래교육을 위한 전략과 방법이 제시되어야 할 것이다. 마지막으로 교육현장에서의 메타버스 기술에 대한 이해 및 활용 격차를 완화하기 위해 교수자들을 대상으로 지속적인 사용자 교육이 요구된다고 제안하였다.

정보통신기술의 급격한 발전에 따라 우리는 디지털 기술사용역량, 정보관리능력, 커뮤니케이션, 컴퓨터 및 매체의 사용능력을 함양해야 하는 디지털 환경에 처했다. 본 논문에서는 현재 중국의 디지털 리터러시에 대한 사회적 인식을 토대로 미래의 트렌트를 찾고자 관련 빅데이터를 수집하여 분석하였다. 이에 따라 실증분석을 위해 Textom을 이용, 2015년~2020년까지의 중국 인터넷 채널에서 디지털 리터러시를 주 제어로 자료를 수집하였으며, 텍스트 마이닝을(빈도분석, TF-IDF분석, 연결중심성분 석) 진행하고, 네트워크 분석(CONCOR)을 수행하였다. 분석결과는 첫째, 중국의 디 지털 리터러시가 정부의 선도를 바탕으로 안정적으로 추진되고 있음을 알 수 있었 다. 둘째, 국가교육 관점에서 디지털 리터러시의 접근역량, 비판적 이해 역량, 사회적 참여 역량 등에 관한 교육과정을 구축할 필요가 있음을 확인하였다.

The Bayesian algorithm model is a model algorithm that calculates probabilities based on input data and is mainly used for complex disasters, water quality management, the ecological structure between living things or living-non-living factors. In this study, we analyzed the main factors affected Korean Estuary Trophic Diatom Index (KETDI) change based on the Bayesian network analysis using the diatom community and physicochemical factors in the domestic estuarine aquatic ecosystem. For Bayesian analysis, estuarine diatom habitat data and estuarine aquatic diatom health (2008~2019) data were used. Data were classified into habitat, physical, chemical, and biological factors. Each data was input to the Bayesian network model (GeNIE model) and performed estuary aquatic network analysis along with the nationwide and each coast. From 2008 to 2019, a total of 625 taxa of diatoms were identified, consisting of 2 orders, 5 suborders, 18 families, 141 genera, 595 species, 29 varieties, and 1 species. Nitzschia inconspicua had the highest cumulative cell density, followed by Nitzschia palea, Pseudostaurosira elliptica and Achnanthidium minutissimum. As a result of analyzing the ecological network of diatom health assessment in the estuary ecosystem using the Bayesian network model, the biological factor was the most sensitive factor influencing the health assessment score was. In contrast, the habitat and physicochemical factors had relatively low sensitivity. The most sensitive taxa of diatoms to the assessment of estuarine aquatic health were Nitzschia inconspicua, N. fonticola, Achnanthes convergens, and Pseudostaurosira elliptica. In addition, the ratio of industrial area and cattle shed near the habitat was sensitively linked to the health assessment. The major taxa sensitive to diatom health evaluation differed according to coast. Bayesian network analysis was useful to identify major variables including diatom taxa affecting aquatic health even in complex ecological structures such as estuary ecosystems. In addition, it is possible to identify the restoration target accurately when restoring the consequently damaged estuary aquatic ecosystem.

This study aimed to analyze causality of climatic factors that affecting the yield of whole crop barley (WCB) by constructing a network within the natural ecosystem via the structural equation model. The WCB dataset (n=316) consisted of data on the forage information and climatic information. The forage information was collected from numerous experimental reports from New Cultivars of Winter Crops (1993-2012) and included details of fresh and dry matter yield, and the year and location of cultivation. The climatic information included details of the daily mean temperature, precipitation, and sunshine duration from the weather information system of the Korea Meteorological Administration. The variables were growing days, accumulated temperature, precipitation, and sunshine duration in the season for the period of seeding to harvesting. The data was collected over 3 consecutive seasons—autumn, winter, and the following spring. We created a causality network depicting the effect of climatic factors on production by structural equation modeling. The results highlight: (i) the differences in the longitudinal effects between autumn and next spring, (ii) the factors that directly affect WCB production, and (iii) the indirect effects by certain factors, via two or more paths. For instance, the indirect effect of precipitation on WCB production in the following spring season via its effect on temperature was remarkable. Based on absolute values, the importance of WCB production in decreasing order was: the following spring temperature (0.45), autumn temperature (0.35), wintering (-0.16), and following spring precipitation (0.04). Therefore, we conclude that other climatic factors indirectly affect production through the final pathway, temperature and growing days in the next spring, in the climate-production network for WCB including temperature, growing days, precipitation and sunshine duration.

본 연구에서는 동료의 직무탐색행동이 구성원의 이직 의도에 미치는 영향에 관해 탐색하고자 한다. 팀 제가 보편적인 조직구조로 확대되면서 조직 내 동료와의 관계가 더 중요해지고 있으며, 개인의 태도나 의사결정에 동료의 행동이 많은 영향을 미치고 있다. 개인의 이직의도에 관한 대부분의 연구는 이직의도가 구성원의 개별적인 의사결정과정으로 설명되고 있으나, 동료와의 관계적 측면이 미치는 효과에 관한 연구는 매우 부족하다. 본 연구는 개인의 이직의도가 동료의 이직관련 행동 중 직무탐색행동에 의해 영향을 받으며 그 영향력의 정도는 외부 네트워킹 행동정도에 따라 달라질 것으로 예상하였다. 더불어 동료의 직무탐색행동과 이직의도와의 관계는 동료의 성과 수준에 따라 차이가 있을 것으로 예상하였다. 구체적으로 동료의 성과수준이 본인과 유사할 때 동료의 직무탐색행동이 본인의 이직의도에 미치는 효과가 강할 것으로 예상하였다. 국내 기업을 대상으로 한 가설검증을 통해 본 연구에서는 다음에 결과를 얻었다. 첫째, 동료의 직무탐 색행동이 개인의 이직의도에 통계적으로 유의미한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 구성원 들의 외부 네트워크 행동은 동료의 직무탐색행동과 이직의도와의 관계를 완화하는 조절효과를 나타냈다. 이러한 결과를 바탕으로 본 논문에서는 이론적 및 실무적 시사점을 제시하고 연구의 한계와 향후 연구방향을 제시하였다.

Scientific and technological performances (e.g., patents and publications) made through R&D play a pivotal role for national economic growth. National governments encourage academia-industry cooperation and thereby pursue continuous development of science technology and innovation. Increasing R&D-related investments and manpower are crucial for national industrial development, but evidence of poor performance in business performance, efficiency, and effectiveness has recently been found in Korea. This study evaluates performance efficiency of the 6T sector (Information Technology, Bio Technology, Nano Technology, Space Technology, Environment Technology, Culture Technology), which is considered a high-potential promising industry for the next generation growth and currently occupies two thirds of the national R&D projects. The study measures the relative efficiency of R&D in a comparative perspective by employing the Data Envelopment Analysis (DEA) method. The result reveals overall low efficiency in basic R&D (0.2112), applied R&D (0.2083), development R&D (0.2638), and others (0.0641), confirming that economic performance and efficiency were relatively poor compared to production efficiency. Efficient R&D needs policy makers to create strategies that can increase overall efficiency by improving productivity performance and quality while increasing economic performance.

An implementation of OSEK NM, a network management protocol for automotive embedded systems, has been defined. In this experiment, the NM ID of each ECU of the vehicle is reverse-engineered when the vehicle is parked with a discharged battery, and the power management status and error status of each ECU and node are identified through NM ID OPCODE analysis, Sleep status, and Wake-up status, LIMP HOME status, were analyzed. After analyzing the NM OPCODE to find the faulty ECU, remove the cause of the failure and analyze the sleep mode entry state.In order to prevent the vehicle battery from being discharged, additional research is needed on how to enter the forced sleep mode when a failure not related to vehicle security occurs.

이 연구는 W. B. 예이츠에 대한 연구 동향을 살펴보고 그에 대한 연구 방향을 설정하는데 필요한 정보를 제공하는 데 목적이 있다. 2021년 8월 KCI에서 ‘yeats’를 키워드로 910편의 논문이 검색되었고 최종 854개 논문의 제목을 연구대상으 로 선정하였다. Excel, TEXTOM 및 UCINET/NetDraw 프로그램을 활용하여 분석을 실시하였으며 예이츠 관련 연구의 연도별 및 학술지별 게재 현황, 예이츠 관련 연구의 주요 키워드, 주요 키워드 간의 연결중심성과 네트워크 분석을 시행하였다.

This study aimed to explore research trends of nursing ethics in Korea applying text network analysis and topic modelling. 306 articles published in KCI journals from 1998 to 2021 were identified and 516 author-provided keywords were collected. A co-occurrence matrix with 123 keywords, which appeared at least in two articles, were developed based on the Jaccard coefficient. Degree centrality and betweenness centrality were calculated and LDA topic modelling were performed using NetMiner software. The largest number of the articles (70, 23%) were published in Korean Journal of Medical Ethics. The most critical core-keywords, defined as the top 30 keywords in degree centrality and betweenness centrality, were ‘nursing students’ and ‘moral sensitivity’. The other core-keywords included ‘attitude,’ ‘awareness,’ ‘professionalism,’ ‘knowledge,’ and ‘critical thinking.’ related to ethical competence, ‘death,’ ‘hospice,’ ‘euthanasia,’ and ‘research ethics’ related to bioethical issues, and ‘job satisfaction,’ ‘burn out,’ ‘stress,’ ‘organizational culture,’ ‘ethical leadership,’ and ‘ethical climate’ related to organization and leadership. Five topics were identified and named as a) bioethics education for nursing students, b) knowledge and attitudes for bioethical issues, c) awareness and values of bioethics, d) ethical conflicts of RNs, and e) nursing ethics education. This study found that bioethics was the main topics in Korean nursing ethics research and suggested nursing research should focus on ethical issues RNs frequently experience in patient care. Also, research gaps were inferred in multiple topics including nurse-to-nurse relationships, theoretical perspectives of virtue ethics and care ethics, or witnessing healthcare professionals’ unethical behavior.

국내 멸종위기 어류 25종의 먹이원을 문헌 조사한 결과, 먹이원은 20문, 31강, 58목, 116과, 154속으로 나타났다. 먹이원 중 가장 많은 어류가 섭식한 먹이원은 분류군에 따라 절지동물문, 곤충강, 파리목, 깔따구과로 조사되었으며, 식물류 먹이원은 돌말문, 윷돌말강, 반달돌말목, 반달돌말과로 조사되었다. 계층적 군집분석과 NMDS를 이용하여 멸종위기 어류 20종의 먹이원 유형화 결과, 어류를 주로 포식하는 충식성 어류와 식물플랑크톤을 섭식하는 어류 2가지 유형으로 나타났다. 네트워크 분석의 허브 점수가 높은 먹이원은 파리목, 하루살이목, 날도래목, 강도래목, 딱정벌 래목으로 나타났으며 식물류 먹이원 중 허브 점수가 높은 쪽배돌말목과 반달돌말목, 김발돌말목으로 조사되었다. 먹이원 폭이 큰 어류는 연준모치 (PP)와 열목어, 좀수수치, 가는돌고기, 꼬치동자개, 퉁사리, 묵잡자루, 미호종개로 Bi 지수 값이 0.3 이상으로 조사되어 다양한 먹이를 먹는 것으 로 조사되었다. 반면, 금강모치, 부안종개, 감돌고기, 흰수마자, 다묵장어, 돌상어, 얼룩새코미꾸리, 북방종개는 Bi 지수 값이 0.1 이하로 조사되어 먹이원 다양성이 낮게 조사되었다.

목적 : 본 연구는 대한작업치료학회지에 게재된 연구의 키워드를 분석대상으로 그 관계를 분석하여 작업치료 분야의 연구동향을 알아보는 데 목적이 있다. 연구방법 : 분석 대상은 대한작업치료학회지 1993년 창간호부터 2019년까지 게재된 총 721편의 논문이 며, 논문의 키워드를 분석 단위로 키워드 네트워크 분석을 실시하였고, 네트워크 분포의 지표로 밀도, 포괄성, 고립정도를 분석하였고, 중심성 지표로 연결 중심성, 매개 중심성, 위세 중심성을 분석하였다. 분석 기간은 1단계(1993-1999), 2단계(2000-2009), 3단계(2010-2019)로 10년 단위로 구분하여 분석하였다. 결과 : 분석 결과 중복 포함된 키워드는 총 2,835개, 독립적 개별 키워드는 총 1,453개로 나타났다. 네트 워크 분포 분석결과 밀도는 .182, 포괄성은 100%로 나타났으며, 고립된 노드는 나타나지 않았다. 중심 성 분석결과 연결 중심성이 높은 상위 키워드는 1단계 뇌졸중, 일상생활활동, 손기능, 뇌성마비, FIM, 2 단계 뇌졸중, 일상생활활동, 작업치료, 상지기능, 강제유도운동치료, 3단계 작업치료, 뇌졸중, 체계적 고 찰, 참여, 노인 순으로 나타났다. 매개 중심성이 높은 상위 키워드는 1단계 뇌졸중, 손기능, 스트레스, 뇌 성마비, 발달장애, 2단계 뇌졸중, 일상생활활동, 작업치료, 치매, 뇌성마비, 3단계 작업치료, 뇌졸중, 체계적 고찰, 인지기능, 참여 순서로 나타났다. 위세 중심성이 높은 상위 키워드는 1단계 그룹치료, 양육자. 정신사회적발달, 애착, 반응성 애착장애, 2단계 신뢰도, 타당도, 평가, 뇌손상, 뇌졸중, 3단계 신뢰도, 타당도, 참여, 우울, 인지기능 순으로 나타났다. 결론 : 본 연구는 키워드 네트워크 분석을 활용하여 작업치료 분야의 연구동향을 전체적으로 파악하였다는 것에 학문적 의의를 지니며, 이를 통해 작업치료 분야에 대한 이해와 연구 동향과 주제를 파악하는 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

환경과 식물, 식물과 식물 간의 관계에 초점을 맞추어 식물사회를 이해하기 위해 식물사회학적 방법과 사회연결망 분석을 결합한 식물사회네트워크 분석이 연구되고 있다. 식물사회네트워크는 다양한 환경에서의 식물사회 분석과 기존의 종간결합분석 방법과 비교가 필요하다. 본 연구는 무등산국립공원을 대상으로 식생구조분석을 실시하고 기존의 종간결합분석과 식물사회 네트워크를 비교 하였다. 식생조사를 위해 옛길 2구간을 대상으로 60개 조사구를 설치하여 매목조사를 실시하였다. TWINSPAN과 DCA 분석결과 60개 조사구는 해발고 800m를 기준으로 졸참나무-소나무군락(군락Ⅰ), 신갈나무군락(군락 Ⅱ)으로 나누어졌다. 출현빈도 30%이상인 수종 간 상관관계분석과 DCA분석을 실시한 후 각 군락별 주요수종을 중심으로 결과를 비교하였는데, 졸참나무와 소나무, 신갈나무는 각각 –0.450**, -0.375**로 높은 부(-)의 상관관계를 가지고 있었으며, DCA에서도 1축을 따라 졸참나무와 소나무는 가까이, 신갈나무와는 멀리 배치된 것을 확인할 수 있었다. 식물사회네트워크 분석을 위해 40개 조사구를 추가하여 100개 조사구에 출현수종을 조사하였다. 네트워크 구조 분석결과, 378개의 연결선이 나타났고, 한 수종 당 평균 6종과 결합을 가졌다. 밀도는 0.097, 지름은 7, 평균 경로거리는 2.788로 나타났다. 식물사회네트워크 분석은 기존 종간결합분석과 비교하였을 때 결과가 유사하게 나타났으며, 기존의 분석법보다 많은 양의 데이터 분석이 가능하고 식물사회 구조 관찰에 용이했다.