This study quantitatively analyzes the inter-sectoral linkages of emerging security based on the network of Sustainable Development Goals (SDGs) in North Korea's Voluntary National Review Report (VNR) using Social Network Analysis (SNA). As a result of the analysis, North Korea's overall linkage score for each emerging security sector was high in the following order: health security (7.8), environmental security (5.9), food security (5.4), and energy security (4.0). This refers to the degree of interconnectivity with other security sectors. The ranking of security with high connectivity by the emerging security sector is as follows. Food security was in the order of environment > health > energy security, health security was in the order of environment > food security, energy security was in the order of health > environment > food security, and environmental security was highly connected in the order of health > energy > food security. This quantitative analysis indicates the importance of emerging security sectors and the need for mutual linkage in North Korea's SDGs implementation strategy. This will help set priorities for future cooperation in emerging security areas between North and South Korea and seeking organic linkage plans for each security sector.

본 연구에서는 빅데이터를 통해 교사의 융합교육역량에 대한 사회적 인식을 살펴봄으로써 교사의 융합 교육역량 증진 방안 마련을 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있었다. 본 연구목적을 달성하기 위해 Textom에서 제공하는 빅데이터를 활용하여 􍾧교사 + 융합교육 + 역량􍾨을 키워드로 rawDATA를 수집하였 다. 수집된 데이터는 1차􌝆2차 정제과정을 마친 데이터들 중 빈도분석 결과를 바탕으로 200개 핵심 키워드 를 선정하였으며, 이를 1-모드 매트릭스 데이터 셋으로 변환하여 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 연 구결과는 다음과 같다: 첫째, 빈도분석에서는 교육, 인공지능, 강화, 연수, 수업이 가장 빈번하게 출현하는 것으로 나타났다. 둘째, 전체 네트워크 분석에서는 교육, 학생, 연수, 강화, 대상이 모든 중심성에서 높게 나타났다. 셋째, 에고 네트워크 분석에서는 교사, 융합교육, 역량을 중심으로 다양하게 논의되고 있음을 확 인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 교사의 융합교육역량과 관련된 후속연구 및 증진방안에 대해 제 언하였다.

해상교통관제센터(VTS)의 관제사는 구역 내 교통 상황을 빠르고 정확하게 파악하여 관제가 필요한 선박에게 정보를 제공하는 역할을 수행한다. 그러나 교통량이 급격히 증가하는 경우 관제사의 업무 부하로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이러한 이유에서 관 제사의 업무 부하를 줄이고, 일관성 있는 관제 정보를 제공할 수 있는 관제 지원 기술의 개발이 필요한 실정이며, 본 논문에서는 구역 내 이상 운항 선박을 자동으로 식별하는 모델을 제안하였다. 제안하는 이상 운항 식별 모델은 규칙 기반 모델, 위치 기반 모델, 맥락 기반 모 델로 구성되며, 대상 해역의 교통 특성에 최적화된 교통 네트워크 모델을 사용하는 특징이 있다. 구현된 모델은 시범센터(대산항 VTS)에 서 수집되는 실해역 데이터를 적용하여 실험을 수행하였다. 실험을 통해 실해역의 다양한 이상 운항 상황이 자동으로 식별됨을 확인하였 고, 전문가 평가를 통해 식별 결과를 검증하였다.

본 논문에서는 대규모 실시간 매칭의 생존 게임에서 플레이를 위한 유저들의 소셜 관계에 대해 연구한다. 특 히 “사전 팀 구성”을 통한 자의적인 팀 구성이 어떤 방식으로 유저들을 연결하는 지 연구하고자 한다. 다수 의 사람 간 집단 역학에서 나타나는 특성이나 패턴에 대한 조사를 중심으로 하였으며, 개인의 특성은 보조적 인 수단으로만 사용된다. 이번 연구에서는 게임을 플레이하는 유저들의 익명화 된 대규모 데이터를 활용하며 이에 대한 간소화된 집계 방법을 제안한다. 데이터 세트에는 사전 팀 구성에 관한 11,259만 줄의 속성이 포 함되어 있으며, 데이터에서 우리는 250만개의 노드와 1,182만개의 무방향 에지가 있는 협업 네트워크를 구성 하여 대규모 게임 내 협동 네트워크를 만듭니다. 연결 정도, 경로 길이, 클러스터링 및 소속 하위 컴포넌트의 크기 등 네트워크에 관한 수치를 통해 게임내 소셜 활동에 대한 이해를 높이고자 한다. 본 논문에서는 다음 의 두가지 특성을 중심으로 결론을 제시한다. 첫째, 네트워크 내에는 대규모로 연결된 2개(전체의 44% 및 2%)와 나머지의 파편화된 하위 컴포넌트로 구성 되어있다. 이 대규모 컴포넌트 중 작은 쪽은 한국 유저로만 구성되어 있다. 둘째, 컴포넌트 크기 별 평균 연결 거리와 군집화 계수, k-core를 확인함으로써 기타 다른 네 트워크 대비 이웃 간 연결이 강하면서 전체적으로는 비교적 멀리 떨어져 있음을 확인한다.

본 연구는 네트워크 이상 감지 및 예측을 위해 벡터 자기회귀(VAR) 모델의 사용을 비교 분석한다. VAR 모 델에 대한 간략한 개요를 제공하고 네트워크 이상 체크로 사용 가능한 두 가지 버전을 검토하며 두 종류의 VAR 모델을 통한 경험적인 평가를 제시한다. VAR-Filtered moving-common-AR 모델이 단일 노드 이상 감지 성능에서 우수하며, VAR-Adaptive Learning 버전은 몇 개의 노드 간 이상을 효과적으로 식별하는 데 특히 효 과적이며 두 가지 주요VAR 모델의 전반적인 성능 차이에 대한 근본적인 이유도 분석한다. 각 기술의 장단점 을 개요로 제공하고 성능 향상을 위한 제안도 제시하고자 한다.

Effects-Based Operations (EBO) refers to a process for achieving strategic goals by focusing on effects rather than attrition-based destruction. For a successful implementation of EBO, identifying key nodes in an adversary network is crucial in the process of EBO. In this study, we suggest a network-based approach that combines network centrality and optimization to select the most influential nodes. First, we analyze the adversary’s network structure to identify the node influence using degree and betweenness centrality. Degree centrality refers to the extent of direct links of a node to other nodes, and betweenness centrality refers to the extent to which a node lies between the paths connecting other nodes of a network together. Based on the centrality results, we then suggest an optimization model in which we minimize the sum of the main effects of the adversary by identifying the most influential nodes under the dynamic nature of the adversary network structure. Our results show that key node identification based on our optimization model outperforms simple centrality-based node identification in terms of decreasing the entire network value. We expect that these results can provide insight not only to military field for selecting key targets, but also to other multidisciplinary areas in identifying key nodes when they are interacting to each other in a network.

본 연구의 목적은 재료분야 국내 공동특허의 공동 출원인 정보를 이용하여 연구협력 네트워크의 구조, 특징, 진화를 탐구하는 것이다. 이를 위해 재료 기술분야(금속, 세라믹, 고분자 등 6개 기술분야) 및 혁신주체(산업계, 학계, 연구계)의 네트워크 구조 및 동태를 정량적으로 분석하며, 2010년∼2021년까지 한국의 공동특허 데이터를 활용하여 소셜 네트워크 분석(SNA)을 사용한다. 분석결과, 재료분야는 세부기술별로 네트워크의 차별점이 존재하며, 산업계, 학계, 연구계 등 혁신주체별 협력 강도의 명백한 단계별 특성을 가진다. 연구협력 네트워크의 규모는 점차 확장되어 ‘작은 세계’ 구조를 보여주고 있다. 본 연구를 통해 재료 정책 관점에서 지금까지 시행된 재료분야 산학연 협력 정책의 효과를 파악하는데 정책적 시사점을 제공함과 동시에, 보다 효과적인 재료 혁신주체 간의 네트워크를 구축하기 위한 근거 기반의 정책 수립에 도움이 될 수 있다.

목적 : 본 연구는 소셜네트워크서비스(Social Network Service; SNS) 이용 여부에 따른 장애인의 장애수용, 우울, 자아 존중감과 삶의 만족도를 비교하고 SNS를 이용하는 장애인의 삶의 만족도에 장애수용, 자아존중감, 우울, SNS 활용도가 어떠한 영향을 미치고 있는지 알아보고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 한국장애인개발원의 장애인삶 3차 패널조사(2020년)를 활용하였다. SNS 이용 여부에 따른 장애인 의 장애수용, 우울, 자아존중감, 삶의 만족도를 비교하기 위해서 독립표본 t-검정을 실시하였다. SNS를 이용하는 장애 인의 삶의 만족도와 장애수용, 우울, 자아존중감, SNS 활용도의 상관관계를 분석하기 위해서 피어슨 상관분석을 실시하 였다. SNS를 이용하는 장애인의 삶의 만족도에 영향을 주는 요인을 분석하기 위해서 다중회귀분석을 실시하였다. 결과 : SNS를 이용하는 장애인이 이용하지 않은 장애인보다 장애수용, 자아존중감, 삶의 만족도는 높고 우울은 낮은 것 으로 나타났으며, SNS를 이용하는 장애인의 삶의 만족도는 장애수용, 우울, 자아존중감, SNS 활용도, 삶의 만족도와 상 관관계를 보였다. 또한, SNS를 이용하는 장애인의 삶의 만족도에 영향을 주는 요인으로는 성별, 우울, 자아존중감, SNS 활용도로 나타났다. 결론 : SNS는 장애인의 삶의 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 따라서, 장애인의 삶의 만족도를 높이 기 위해 SNS의 접근성과 활용성을 높일 수 있는 중재 전략과 보조기기의 개발이 필요할 것으로 보인다.

코로나 펜데믹 이전부터 한국교회는 정체되거나 축소되고 있었고, 선교사의 신규 유입은 둔화되고 있다. 세계정세는 탈세계화를 선언하며 현재의 예측이 불가능하고 미래 생존을 담보하기 어려워졌다. 이런 내외적 어려움을 극복하기 위해 지속가능한 선교를 위한 조직문화 개선과 선교사 지원 업무를 강화하는 선교사 멤버 케어를 장기적인 관점에서 바라볼 필요가 생겼다. 다음 세대 준비, 인적자원 개발, 전문가 지원, 정보교류를 강화하기 위한 도전에 직면하였다. 4차 산업 혁명 혁신의 중심에 있는 디지털 트랜스포메이션을 선교와 접목하고, 네트워크를 활용한 클라우드 기반의 상용 시스템을 구축하여 적은 자원으로 보다 많은 서비스를 제공하며, 선교사 코칭과 성장을 돕고, 선교 협업을 이루는 선교 플랫폼 구축을 제안한다. 궁극적으로, 선교 플랫폼은 1세대 선교사의 경험을 축적하여 선교사들에게 보다 빠르고 편리한 서비스를 제공하며 한국교회의 선교적 교회를 돕는 도구가 될 수 있을 것이다.

원자력발전소 지진 확률론적 안전성 평가인 PSA(Probabilistic Safety Assessment)는 오랜 기간에 걸쳐 확고히 구축되어 왔다. 반면 에 다양한 공정 기반의 산업시설물의 경우 화재, 폭발, 확산(유출) 재난에 대해 주로 연구되어 왔으며, 지진에 대해서는 상대적으로 연 구가 미미하였다. 하지만, 플랜트 설계 당시와 달리 해당 부지가 지진 영향권에 들어갈 경우 지진 PSA 수행은 필수적이다. 지진 PSA 를 수행하기 위해서는 확률론적 지진 재해도 해석(Probabilistic Seismic Hazard Analysis), 사건수목 해석(Event Tree Analysis), 고장수 목 해석(Fault Tree Analysis), 취약도 곡선 등을 필요로 한다. 원자력 발전소의 경우 노심 손상 방지라는 최우선 목표에 따라 많은 사고 시나리오 분석을 통해 사건수목이 구축되었지만, 산업시설물의 경우 공정의 다양성과 최우선 손상 방지 핵심설비의 부재로 인해 일 반적인 사건수목 구축이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 산업시설물 지진 PSA를 수행하기 위해 고장수목을 바탕으로 확률론적 시각 도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)로 변환하여 리스크를 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 임의로 생성된 가스플랜트 Plot Plan에 대해 최종 BN을 구축하고, 다양한 사건 경우에 대한 효용성있는 의사결정과정을 보임으로써 그 우수 성을 확인하였다.

PURPOSES : This study aims to develop and validate timing transition techniques for real-time traffic signal operations, departing from conventional methods based on past commuting traffic patterns. METHODS : In this study, we propose two traffic signal transition techniques that can perform transitions while minimizing disruptions within a short period. The Proposed 1 technique involves an unconditional transition within one cycle and allows for the allocation of offset changes to both the coordinated and non-coordinated phases. The Proposed 2 technique performs transitions within 1-2 cycles based on the offset change rate and considers the non-coordinated phase for allocating offset changes. RESULTS : Functional improvements of the proposed techniques were validated. For validation, simulated traffic signal transition scenarios were created, and a comparative analysis of the transition techniques was performed based on the selected analysis approaches. The results showed that the Proposed 1 technique exhibited the lowest delay during the approximated saturated transitions, whereas the Subtract technique showed the lowest delay during the non-saturated transitions. CONCLUSIONS : These findings emphasize the importance of selecting and applying appropriate transition techniques tailored to individual traffic scenarios. The proposed transition techniques provide valuable insights for improving real-time traffic signal operations, and contribute to the overall efficiency and effectiveness of traffic management in highway corridors.

이 연구는 결혼이주남성의 사회적 네트워크가 이주를 통해 어떻게 변 화하며 재구축되는가, 이러한 변화에 영향을 미친 요인은 무엇인가를 탐 색해봄으로써 이들이 한국 사회에서 살아가는 모습을 거시ㆍ중시ㆍ미시적 차원에서 연구했다. 이를 위해 사회연결망분석(Social Network Analysis) 을 기반으로 결혼이주남성의 사회적 네트워크를 분석했다. 연구 대상은 농촌지역 거주 결혼이주남성으로 생애사적 관점의 심층인터뷰를 통해 자 료를 수집했다. 연구 결과 이주 전에는 광범위한 네트워크를 구축하고, 가정 내 중심적 위치를 차지했던 연구참여자가 이주 후에는 거시적 사회 구조와 환경이 긍정적으로 변했음에도 미시적, 중시적 차원의 제약이 네 트워크를 위축시켰다. 또한 네트워크 구조와 효과에 의해 연구참여자의 가정 내 위치는 중심에서 주변으로 이동되었으며, 정착지에서의 소통 단 절과 고립으로 인한 위축된 삶이 나타났다.

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.

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 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.