This study presents a novel methodology for analyzing disease relationships from a network perspective using Large Language Model (LLM) embeddings. We constructed a disease network based on 4,489 diseases from the International Classification of Diseases (ICD-11) using OpenAI’s text-embedding-3-small model. Network analysis revealed that diseases exhibit small-world characteristics with a high clustering coefficient (0.435) and form 16 major communities. Notably, mental health-related diseases showed high centrality in the network, and a clear inverse relationship was observed between community size and internal density. The embedding-based relationship analysis revealed meaningful patterns of disease relationships, suggesting the potential of this methodology as a novel tool for studying disease associations. Results suggest that mental health conditions play a more central role in disease relationships than previously recognized, and disease communities show distinct organizational patterns. This approach shows promise as a valuable tool for exploring large-scale disease relationships and generating new research hypotheses.

생성형 인공지능의 급속한 발전은 사회 전반에 광범위한 영향을 미치며, 일상생활을 포함한 다양한 분야 에 활용되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술의 발전 동향을 대규모 언어모델(Large Language Models, LLM)을 중심으로 살펴보고 생성형 인공지능 기반 솔루션이 정치 및 공공 부문의 효율성과 서비스 최적화 에 기여하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 미국, 싱가포르, 인도 등의 사례분석을 통해 인공지능 도구가 선거의 확장성과 시민과의 상호작용 개선에 역할 할 수 있다는 것을 주장한다. 동시에, 대규모 언어모델의 실사용 과정에서 제기되는 편향성, 허위정보 확산, 규제 공백 등의 쟁점들을 고찰할 필요가 있음을 지적한 다. 요컨대, 생성형 인공지능은 민주주의 발전과 공공서비스 증진에 대한 가능성을 제공하지만, 기술의 지속 가능하고 적실한 활용을 위해 투명성, 공정성과 책임성을 고려한 사용이 요구된다.

대규모 하천의 수량(river storage) 변동으로 인해 발생하는 지각 변형을 정량적으로 평가하기 위해, GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반의 지각 변위 자료와 GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) 인공위성 중력 자료, 그리고 WaterGAP 수리 모형 산출 자료를 종합적으로 분석하였다. 우리는 아마존 강 유역에 대해 수로에 집중되어 분포하는 하천 수량 변동을 선 형태의 하중으로 모형화하고, 이로부터 유발되는 지각의 탄성 변형을 계산해 GNSS 관측치와 비교하였다. 이를 통해, 이 지역에서 발생하는 계절적 지각 변위 중 하천 수량 변동에 기인하 는 성분을 선 하중 모형으로 성공적으로 설명할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 원격 탐사 자료를 활용해 대규 모 하천의 수량 변동을 추정할 수 있을 뿐 아니라, 이를 토대로 GRACE가 관측하는 육상 물 저장량(terrestrial water storage, TWS)에서 토양 수분이나 지하수 변동 등의 개별 요소를 분리 및 검증할 수 있는 방법론을 제시한다. 나아가, 본 연구에서 제안된 접근법은 기후 변화로 인한 수문학적 재해 예측과 수자원 관리 등 다양한 분야에서 더욱 정교한 해석과 활용을 가능하게 할 것으로 기대된다.

This study introduces and experimentally validates a novel approach that combines Instruction fine-tuning and Low-Rank Adaptation (LoRA) fine-tuning to optimize the performance of Large Language Models (LLMs). These models have become revolutionary tools in natural language processing, showing remarkable performance across diverse application areas. However, optimizing their performance for specific domains necessitates fine-tuning of the base models (FMs), which is often limited by challenges such as data complexity and resource costs. The proposed approach aims to overcome these limitations by enhancing the performance of LLMs, particularly in the analysis precision and efficiency of national Research and Development (R&D) data. The study provides theoretical foundations and technical implementations of Instruction fine-tuning and LoRA fine-tuning. Through rigorous experimental validation, it is demonstrated that the proposed method significantly improves the precision and efficiency of data analysis, outperforming traditional fine-tuning methods. This enhancement is not only beneficial for national R&D data but also suggests potential applicability in various other data-centric domains, such as medical data analysis, financial forecasting, and educational assessments. The findings highlight the method's broad utility and significant contribution to advancing data analysis techniques in specialized knowledge domains, offering new possibilities for leveraging LLMs in complex and resource- intensive tasks. This research underscores the transformative potential of combining Instruction fine-tuning with LoRA fine-tuning to achieve superior performance in diverse applications, paving the way for more efficient and effective utilization of LLMs in both academic and industrial settings.

본 연구는 2020년 10월 중 충청남도내 단체 급식소에서 발생한 대규모 집단 식중독 원인에 대하여 분석하였다. 전 체 급식원 135명 중 21명(15.6%)에서 음식을 섭취한 후 1 시간 이내에 주로 매스꺼움과 구토 증상을 보였다. 유증 상자 21명 중 11명과, 조리종사자 1명, 조리기구 2건과 보 존식 8건에서 B. cereus가 검출됨에 따라 B. cereus에 의 한 집단 식중독으로 판단하였다. 분리된 21개의 균주를 PFGE 분석한 결과, 19개의 균주가 동일한 것으로 판단되 었고, 이들 균주가 가지고 있는 독소 유전자는 CER, nheA, entFM이었다. 실험결과, CER을 포함하고, 증상 발현 시간 이 1시간 이내로 매우 짧아 B. cereus의 구토형 식중독으 로 판단하였다. 집단식중독 원인으로 안전하지 않은 급식 환경과 제대로 관리되지 않은 음식에 의한 것이라 조사되 었다. 이러한 결과는 단체급식에서의 급식환경과 제공되 는 음식이 철저하게 관리되어야 한다는 것을 보여준다. 이 와 더불어 보존식에서 원인 병원체를 찾아내는 것은 식중 독의 원인을 추정하는데 매우 중요하므로, 집단급식소에 서 규정에 맞는 보존식 용기를 이용하여 이를 적정온도에 잘 보관해야한다. 또한 정밀한 식중독 역학조사를 기반으 로 사례를 분석하고 결과를 전파함으로써 유사한 식중독 이 재발하지 않도록 해야 한다.

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 대규모 도시공원의 치유환경을 평가하는 항목을 개발하기 위해 진행되었다. 연구방법은 문 헌조사, 전문가 인터뷰, 전문가 AHP설문조사가 사용되었다. 첫째, 문헌조사를 통해 도시공원에 도입 이 되었거나 도입이 가능할 것으로 생각되는 치유항목을 추출했다. 추출된 항목은 영역별로 유형화하 였고 5개의 평가영역과 28개의 평가항목을 구성했다. 둘째, 추출된 평가항목을 치유 전문가 인터뷰를 통해 검증했다. 전문가들의 의견을 수렴해 평가영역과 항목을 수정, 삭제, 추가했다. 그 결과 5개의 평가 영역과 27개의 평가항목이 개발되었다. 셋째, 개발된 평가항목은 클라우드 기반의 AHP프로그램인 SS RA를 활용하여 웹AHP설문지로 제작되었다. 치유 전문가들을 대상으로 웹AHP설문을 진행하였고 각 각의 평가영역과 평가항목에 대한 가중치가 도출되었다. 평가영역별 우선순위는 옥외 자연기반 치유 (0.235), 치유환경 적합성(0.228), 치유공원 운영(0.215), 커뮤니티 강화(0.168), 문화·예술치유 지원(0.15 4) 순이었다. 연구결과를 바탕으로 볼 때 옥외의 다양한 자연 기반 치유시설에서 진행되는 치유프로그 램이 가장 중요했고 그 다음이 치유환경이었다. 이 두 가지 요인은 치유적인 특성을 지닌 도시공원에서 반드시 갖추어야 하는 것으로 생각된다. 그 외 운영의 안정성, 사회적 연결성 강화, 문화 기반의 치유는 상대적으로 중요도가 낮았다. 본 연구는 대규모 도시공원의 치유환경을 평가하는 기초 연구로서 평가 항목이 개발되었고 항목별 가중치도 도출되었다. 평가방법, 배점 등은 후속연구가 필요하다. 개발된 평가항목은 도시민들의 정신건강 치유에 기여하고 도시계획, 복지, 치유 정책 수립 등에 활용될 수 있을 것이다.

국제사회는 글로벌 기후위기 극복을 위해 2050년까지 탄소중립(Net Zero)을 목표로 다양한 탈탄소 에너지원 개발을 지속하고 있다. 우리 정부에서도 ‘재생에너지 3020’ 정책을 수립하고 태양광이나 풍력을 이용한 에너지 개발계획을 추진함에 따라 해상 풍력발전단 지와 같이 연안해역에서 기존에는 볼 수 없었던 대규모 해양개발사업이 추진되고 있다. 해양시설물은 선박의 입장에서 볼 때는 항행 장 애물의 일종이며, 해양시설물 설치에 따라 좁아진 수역에서 선박 간 충돌사고 발생 또는 선박과 해양시설물의 접촉사고 발생시 환경오염 및 인명피해 등의 발생이 우려된다. 이에 국내외의 해상풍력발전단지 개발계획을 살펴보고 풍력단지에서 선박의 안전한 통항을 보장하기 위한 제도적 장치가 완비되어 있는지 분석하였으며, 해외의 입법 사례와 국내 법규를 비교하여 법적 사각지대를 해소하기 위한 새로운 법령안을 제안함으로써 대한민국의 관할해역에서 해양시설물의 안전한 운영과 선박의 안전한 통항을 기대하였다.

PURPOSES : The type and degree of structural conditions and influencing factors distributed across representative sections should be similar to those distributed across entire sections as the representative sections have been predominantly used for developing performance prediction models, which substitute entire sections of road pavement. Therefore, a logic that selects the representative sections with similar distributions of structural conditions and the influencing factors with those of entire expressway asphalt pavement sections requires development. METHODS : The logic developed in this study to select the representative sections of asphalt pavements comprised three steps. First, the data on the structural conditions of the pavement and the influencing climate conditions and pavement materials were collected and organized. Consequently, in the second step, the candidate sections were selected, with the severity of the structural conditions of the pavement distributed widely and evenly. Finally, in addition to the widely and evenly distributed pavement conditions, the representative sections with climatic conditions and pavement materials were selected. RESULTS : A total of 6,352 ordinary asphalt pavement sections and 596 composite asphalt pavement sections were selected as entire expressway asphalt pavement sections and the data were collected and organized according to the logic developed in this study. Three times the representation sections were selected as candidate sections and, finally, 85 sections were selected as representative sections. The distribution of structural conditions and influencing climate conditions and pavement materials in the representative sections were similar to those in the entire sections. In addition, the representative sections were spread evenly across the country. CONCLUSIONS : The sections presenting similar distributions of structural conditions and the influencing factors of entire expressway asphalt pavement sections could be selected in this study. Using the representative sections selected in this study, a remodeling index model will be developed for predicting the asphalt pavement sections that require large-scale repair.

이 논문은 정부의 스타트업지원에 대한 대규모 투자지원 정책이 해외 벤처캐피탈의 투자를 활성화하는지(trigger), 아니면 구축하는지(crowd-out)를 중국의 대중창업 만중혁신 캠페인의 맥락을 통해 연구한다. 벤처 투자 및 창업 생태계의 역사가 얼마 되지 않아 민간 투자자가 선뜻 투자를 시도하기 어려운 초창기 단계에서는, 정부의 이른바 뉴딜과 같은 대규모 지원이 마중물로 작용할 수 있다. 그러나, 스타트업의 투자가치에 대한 신중한 고려없이 무 작정 큰 금액을 전망이 낮은 스타트업에 무분별로 살포하는 방식은 자칫 투자타당성조사를 토대로 협상을 통해 투자를 결정하려는 민간 벤처투자자의 시도를 무력화함으로써, 합리적인 민간 투자자로부터의 투자를 감소시킬 위험이 있다. 2008년부터 2018년에 이르기까지 중국의 35개 지역에서 일어난 벤처투자의 동향을 분석한 결과, 2015년 정부의 대대적인 지원 정책 이후 국내투자자의 투자 증가폭은 해외 투자로부터의 투자 증가폭을 크게 상 회하며, 정책실시 이후 국내 투자가 크게 증가한 지역일수록, 해외 투자의 증가폭이 감소하는 구축효과(crowdout effect)가 나타난다. 해외투자자의 중국에서의 투자 이탈 현상은 중국 내에서도 비교적 자본주의 시장 제도 가 잘 구축되어 있던 지역에서 더 크게 관측되는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 정부의 대규모 벤처투자지원 정책에는 장점 만큼이나 정부실패의 위험 또한 존재하므로 각 지역별 혹은 산업별로 창업생태계의 조성단계와 산업별 특성을 고려하지 않은 소위 One-size-fits-all의 천편일률적인 정책에 한계가 존재할 수 있음을 시사한다.

불투수포장면적의 증가는 도심지 내 열환경 악화, 물순환체계 단절 등의 문제점과 더불어 인간의 여러 가지 신체적･정신적 질병에 원인이 되기도 한다. 이에 도시공원 내 거리에 따른 공기이온 실태와 거리별 기상요소 및 공기이온과의 상관성을 분석하여, 향후 도심지 내 대규모 도시공원 조성 혹은 리모델링에 있어서 기후적 측면의 건강성을 고려한 도시공원 조성의 기초자료로 제시하고자 하였다. 연구대상지는 서울시 송파구 올림픽공원을 대상으로 거리에 따라 4개 유형으로 구분한 뒤, 구간을 A, B로 분류하였다. 측정지점은 80지점을 선정한 후 토지피복 및 식생현황을 조사한 후 기상요소, 공기이온을 측정하 였다. 첫째, 구간별 녹지율은 A구간 Center(90%) > Inner(70%) > Outer-inner(10%) = Outer(10%), B구간 Center(100%) > Inner(60%) > Outer-inner(30%) > Outer(0%) 순이었다. 둘째, 기상요소의 경우 기온의 경우 Outer(24.18℃) > Outer-inner(22.90℃) > Inner(22.43℃) > Center(21.719℃)으로 분석되었으며, 상대습도의 경우 Center(46.49%) > Inner(43.36%) > Outer-inner(42.41%) > Outer(38.53%)으로 분석되었다. 셋째, 공기이온 중 양이온의 경우 Outer(435.71ea/㎤) > Outer-inner(415.16ea/㎤) > Inner(389.46ea/㎤) > Center(352.64ea/㎤)의 순이었으며, 음이온의 경우 Center(569.72ea/㎤) > Inner(499.83ea/㎤) > Outer-inner(410.58ea/㎤) > Outer(292.02ea/㎤) 순으로 Center로 갈수록 증가하는 것으로 분석되었으며, 도로와 가까워질수록 감소하는 것으로 분석되었다. 이온지수의 경우 Center(1.67) > Inner(1.31) > Outer-inner(1.08) > Outer(0.71)으로 분석되었다. 넷째, 상관성 분석결과 정(+)의 상관인 것은 음이온, 이온지수로 도로로부터 공원 Center로 갈수록 증가하는 것으로 분석되었으며, 부(-)의 상관인 것은 기온, 일사량, 양이온으로 도로와 가까워질수록 증가하는 것으로 분석되었다.