A secure digital platform (SDP) can provide B2B marketers with confidence to use communications technology (CT) and engage in information sharing that facilitates resource utilization. Interlinked digital platforms constitute the company’s ecosystem and barriers in the form of a lack of skills and knowledge in relation to governance and compliance can be overcome through organizational intervention that is external to an individual’s capability of control. A framework for an SDP was developed by utilizing network theory and data were collected via an online survey and analysed (n=207) using SEM, AMOS. Organizational intervention through an SDP can help B2B marketers to increase the organization’s resource capability through improved interaction. It can also help individuals to become pro-actively compliant and be less at risk from various threats (e.g., fake news) as the organization provides a safer digital environment.

In this experimental work, a p-type c-Si (100) substrate with 8 × 8 × 2 mm dimension was taken for TiCN thin-film coating deposition. The whole deposition process was carried out by chemical vapor deposition (CVD) process. The Si substrate was placed within the CVD chamber at base pressure and process pressure of 0.75 and 500 mTorr, respectively, in the presence of TiO2 (99.99% pure) and C (99.99% pure) powder mixture. Later on, quantity of C powder was varied for different set experiments. The deposition of TiCN coating was carried out in the presence of N2– H2–TiCl4–CH3CN gas mixture and 600 ℃ of fixed temperature. The time for deposition was fixed for 90 min with 10 and 5 ℃ min− 1 heating and cooling rate, respectively. Later on, heat treatment process was carried out over these deposited TiCN samples to investigate the changing characteristics. The heat treatment was carried out at 800 ℃ within the CVD chamber in the absence of any gas flow rate. The morphological properties of heat-treated samples have been improved significantly, evidence is observed from SEM and AFM analyses. The structural analysis by XRD has been suggested, upgradation in crystallinity of the heat-treated film as it possessed with sharp and higher intensity peaks. Evidence has been found that the electrochemical properties are enhanced for heat-treated sample. Raman spectroscopy shows that the intensity of acoustic phonon modes predominates the optic phonon modes for untreated samples, whereas for heat-treated samples, opposite trends have been observed. However, significant degradation in mechanical properties for heat-treated sample has been observed compared to untreated sample.

Ship collision accidents not only endanger the safety of ships and personnel, but also may cause serious marine environmental pollution. To solve this problem, advanced technologies have been developed and applied in the field of intelligent ships in recent years. In this paper, a novel path planning algorithm is proposed based on particle swarm optimization (PSO) to construct a decision-making system for ship's autonomous collision avoidance using the process analysis which combines with the ship encounter situation and the decision-making method based on ship collision avoidance responsibility. This algorithm is designed to avoid both static and dynamic obstacles by judging the collision risk considering bad weather conditions by using BP neural network. When the two ships enter a certain distance, the optimal collision avoidance course and speed of the ship are obtained through the improved collision avoidance decision-making method. Finally, through MATLAB and Visual C++ platform simulations, the results show that the ship collision avoidance decision-making scheme can obtain reasonable optimal collision avoidance speed and course, which can ensure the safety of ship path planning and reduce energy consumption.

VR 및 AR은 대중들이 접근하기 어려운 기술이 아닌, 개인용 스마트 폰 하나로 체험 및 활용 할 수 있는 시 대가 되었다. 최근 이런 개인용 스마트 폰의 다양한 센서를 활용한 AR 콘텐츠가 개발되고 서비스 되고 있다. AR 콘텐츠의 수요가 커지면서Software교육의 수요도 커지게 되었다. 하지만, 비전공자들도 배우기 쉬운 Python 언어를 중심으로 SW 교육이 활발해졌음에도, 아직까지 AR 콘텐츠 개발에서는 Python을 적극적으로 사용할 수 없다. AR 콘텐츠는 기술 분야 뿐 아니라 인터렉티브 아트 분야에서도 활발하게 사용되고 있다. 최근 인터 렉티브 아티스트들은 Python을 이용하여 인공지능을 활용한 작품을 개발 및 전시하고 있다. Python을 통한 SW 교육은 SW 분야의 취업에만 필요한 것이 아니라 아트 분야에서도 필요한 교육이 되었다. 본 논문에서는 AR 콘텐츠 개발 교육을 위한 Python과 Unity 3D Engine을 이용한 네트워크 기반 AR 프레임 워크를 제안한다. 제 안한 AR 프레임 워크는 Web 기반 브라우저에서 개인용 스마트 폰의 카메라에 접근하여 카메라 정보를 Main Server에 전송하고 Python에서 Mark를 분석한다. Mark 정보에 맞춰 Unity 3D Engine에서 3D 오브젝트를 렌더 링하고, 카메라 정보화 합성 후, MJPEG 스트리밍으로 개인용 스마트 폰 화면에 렌더링 된다. 본 논문에서 제 안한 AR 프레임 워크는 SW 교육 플랫폼과 비대면 교육 플랫폼의 요구사항을 반영하며, 인터렉티브 아티스트 들의 다양한 도전에 필요한 기술적 제한을 낮춰 줄 것으로 기대한다.

본 연구의 목적은 키워드 네트워크를 활용하여 삶의 질과 거주성 측면에서 국내 농촌지역의 실제 생활 환경을 분석하고 농촌 생활환경의 개선을 위한 정책적 방향성을 제시하는 것이다. 현재 우리나라의 농 촌은 고령화, 인구감소, 경제활동 저하, 기초생활서비스 부족 등의 문제가 발생하고 있다. 이를 해결하 기 위한 농촌 생활환경 개선방안의 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 삶의 질(Quality of life)과 거주성(Livability)개념을 바탕으로 이론적 측면에서 국외 연구 동향을 분석하였다. 또한 국내 농촌 생 활환경에 대한 현황을 파악하기 위해 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 토대로 삶의 질과 거주 성 측면에서의 이론적 연구 경향 분석을 통해 실제 우리나라 농촌 생활환경에 직면한 문제점을 분석하 였다. 그 결과 국내에서 농촌 생활환경 개선을 위해 고려해야 할 사항으로 1)녹지 및 생태시설 조성, 2)지 역과 개인 및 주민 간 상호작용 개선, 3)에너지 효율을 고려한 주거공간 마련, 4)다양한 관점에서 농촌환 경을 포괄할 수 있는 목표 설정의 4가지 방안을 제안하였다. 국내 농촌의 개선 목표로 제시되고 있는 지속가능성과 더불어 농촌 회복력(Rural resilience)의 개념을 도입하면 농촌의 기능 회복에 기여할 수 있을 것이다.

본 연구는 팀발명의 정도에 있어서 상당한 차이를 보이면서 전자산업, 자동차산업에서 가장 많은 특허를 출원해온 삼성전자와 현대자동차 발명자들을 대상으로 네트워크 특성들이 발명 자들 간 혁신성과 차이를 가져오는지를 분석하였다. 네트워크 내에서 더 많은 발명자들과 연결 되어 있을수록 더 높은 혁신성과를 보였다. 기존 문헌들이 산업내 및 산업간, 그룹내 및 그룹외 파급효과를 조직 수준에서 다루었는데, 본 연구는 이러한 논의를 발명자 수준으로 확장하였다. 본 연구는 네트워크로부터의 파급효과풀을 새롭게 추가하여 네트워크 내외, 그룹 내외, 산업 내외의 3가지 차원에서 파급효과풀들을 구성한 후 각 파급효과풀들이 미치는 효과를 분석하였 으며 서로 간에 비교하였다. 발명자 수준에서 다양한 파급효과풀들이 혁신에 미치는 효과가 확인되었다. 본 연구의 결과는 발명자의 네트워크 특성들과 파급효과풀들이 발명자의 혁신 성과에 대한 예측에 활용될 수 있음을 시사한다.

본 연구는 K-드라마 관련 해외 연구 동향을 파악하고자 2013년부터 2022년까지 지난 10년간 SCOPUS 내 등재된 학술논문 중 K-드라마 관 련 논문 166편의 주제어와 영문 초록을 대상으로 키워드 네트워크 분석 을 시행하였다. 연구 결과 ‘K-드라마, 한류, 드라마, 한국, 문화적, 미디 어, 텔레비전, 글로벌, 이미지’ 등의 키워드가 높은 출현 빈도를 보였고 특히 ‘문화적(cultural)’ 키워드의 높은 출현 빈도는 K-드라마를 문화콘 텐츠이자 문화적 수출품으로 규정하는 시각을 반영한다. 상위 50개 키워 드의 네트워크 중심성 분석 결과 키워드의 빈도 순위와 유사하게 연결중 심성이 높았으며 특정 키워드의 쏠림 현상이나 새롭게 주목받는 신종 주제어는 확인되지 않았다. 주요 키워드의 CONCOR 분석 결과, ‘K-드 라마의 문화적 영향력’, ‘대중문화로서의 K-드라마 성공 요인’, ‘초국가적 미디어의 재현방식과 영향력’, 그리고 ‘TV 드라마 산업과 시청자 연구’ 라는 네 개의 군집으로 분류되었고, 이를 통해 K-드라마에 관한 연구 경 향이 크게 콘텐츠 측면을 주목한 연구와 미디어적 속성을 주목한 연구로 구분됨을 알 수 있다.

기상불량으로 인해 발생하고 있는 해양사고 중 해무 발생에 따른 시계제한은 선박의 좌초, 선저 파손 등의 사고를 유발하는 것과 동시에 사고에 따른 인명피해를 동시에 수반하고 있으며 이는 매년 지속적으로 발생하고 있다. 또한 해상에서의 저시정은 지역간 국소적으로 차이가 존재하는 경우에도 일괄적으로 여객선에 대한 운항 지연 및 통제 조치를 하고 있어 섬주민들의 교통수단 이용에 상당 한 불편을 초래하는 등의 사회적 문제로 대두되고 있다. 더욱이 이와 같은 조치는 지역적 편차나 사람마다 관측의 판단 기준이 상이하여 이를 객관적으로 정량화하지 못하고 있어 더욱 문제가 심화되고 있는 실정이다. 현재 각 항만의 VTS에서는 시정거리가 1km 미만인 경우 선박의 운항을 통제하고 있으며, 이 경우 저시정에 따른 해무 가시거리를 시정계 혹은 육안에 의한 목측(目測)에 의존하고 있을 정도로 객관적인 데이터 수집을 통한 평가에 있어서는 한계가 있다. 정부에서는 이와 같은 해양교통안전 저해요소를 해결하기 위한 일환으로 해 무 탐지 및 예측을 위한 해양기상신호표지 및 해상안개관측망을 구축하여 운용하고 있으나, 국지적으로 발생하는 해무를 관측하기 위한 시스템은 매우 부족한 현실적 어려움에 놓여있다. 이에 따라 본 논문에서는 해상에서의 저시정으로 인해 발생하고 있는 여러 사회적 문 제를 해결하기 위한 국내․외 정책동향에 대해 살펴보고, 이와 관련한 일반국민 및 현장 이해관계자의 인식 정도를 조사․분석하여 해무 에 따른 해상교통안전을 확보하기 위한 정부지원(해무 탐지 및 예측 기술을 기반으로 한 해상교통운영 체계 개발 등)의 필요성에 대한 기 초자료를 제공하고자 한다. 또한 이는 궁극적으로 해무로 인해 발생할 수 있는 해상안전 위험요소를 사전에 차단함으로써 보다 안정된 해상교통운영체계를 마련하는데 그 목적을 두고 있다.

The purpose of this study was to verify the sensitive areas when the AI determines osteoporosis for the entire area of the panoramic radiograph. Panoramic radiographs of a total of 1,156 female patients(average age of 49.0±24.0 years) were used for this study. The panoramic radiographs were diagnosed as osteoporosis and the normal by Oral and Maxillofacial Radiology specialists. The VGG16 deep learning convolutional neural network(CNN) model was used to determine osteoporosis and the normal from testing 72 osteoporosis(average age of 73.7±8.0 years) and 93 normal(average age of 26.4±5.1 years). VGG16 conducted a gradient-weighted class activation mapping(Grad-CAM) visualization to indicate sensitive areas when determining osteoporosis. The accuracy of CNN in determining osteoporosis was 100%. Heatmap image from 72 panoamic radiographs of osteoporosis revealed that CNN was sensitive to the cervical vertebral in 70.8%(51/72), the cortical bone of the lower mandible in 72.2%(52/72), the cranial base area in 30.6%(22/72), the cancellous bone of the mandible in 33.3%(24/72), the cancellous bone of the maxilla in 20.8%(15/72), the zygoma in 8.3%(6/72), and the dental area in 5.6%(4/72). Consideration: it was found that the cervical vertebral area and the cortical bone of the lower mandible were sensitive areas when CNN determines osteoporosis in the entire area of panoramic radiographs.

Recently, hollow carbon spheres (HCS) have aroused great interests in the field of energy storage and conversion owing to their unique morphology, structure and other charming properties. Nevertheless, unsatisfactory electrical conductivity and relatively poor volumetric energy density caused by inevitable gaps between discrete carbon spheres greatly impede the practical application of HCS. In this work, for the first time we propose a novel dual-template strategy and successfully fabricate interconnected 3D hollow N-doped carbon network (HNCN) by a facile and scalable pyrolysis process. By systematical characterization and analysis, it can be found that HNCN is assembled by HCS and lots of mesoporous carbon. Compared to the counterparts, the obtained HNCN exhibits unique 3D interconnected architecture, larger specific surface area, hierarchical meso/macropore structure, higher structure defects, higher N doping amount and more optimized N configurations (especially for pyridinic-N and graphitic-N). As a result, these advantageous features endow HNCN with remarkably promoted electrochemical performance for supercapacitor and oxygen reduction reaction. Clearly, our proposed dual-template strategy provides a good guidance on overcoming the intrinsic shortcomings of HCS, which undoubtedly broadens their application in energy storage and conversion.

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 활용한 소비자 맞음새 평가의 주요 특징을 규명하는 것이다. 이를 위해 SNS에서 수집된 소비자의 2,000여건의 의복 맞음새 평가 후기로부터 의복 맞음새 관련된 텍스트 데이터를 추출하고 의미연결망 분석과 CONCOR 분석을 수행하였다. 연구 결과, '팬츠'와 '스커트'가 많은 맞음새평가 어를 공유하며 다양한 형태로 평가되는 것을 확인하였고 의복의 길이가 가장 많이 평가되었다. 인체부위 중 '허리'는 다양한 의복의 맞음새를 평가하는 가장 중요한 부분이며 의복 맞음새평가어 중 '넓은', '큰', '와이드한', '긴' 등이 가장 많이 사용되는 것으로 나타났다. 본 연구는 소비자 맞음새 평가에 사용된 언어의 구조적 관계와 의미를 구체적으로 규명하고 의복 맞음새의 향상을 위한 실증적 기초 자료를 제공하는데 의의가 있다.