본 연구는 중소벤처기업부가 추진하는 정책사업인 로컬콘텐츠 중점대 학을 중심으로, 최근 2년간 온라인에서 형성된 담론의 구조와 사회적 수 용 양상을 소셜 빅데이터 분석을 통해 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 네이버와 다음의 블로그, 뉴스, 웹문서 등 다양한 채널에서 수집한 데이터를 기반으로 텍스트 마이닝(단어빈도, TF-IDF, N-gram), 개체명 인식, 2-mode 매트릭스 분석, 감성 분석, CONCOR 분석, LDA 토픽모 델링 및 의미기반 클러스터링을 수행하였다. 분석 결과, ‘대학’, ‘콘텐츠’, ‘창업’, ‘지역’, ‘지원’ 등 핵심어를 중심으로 한 의미구조가 형성되어 있 었으며, 담론은 대체로 긍정적 정서를 포함하고 있었다. 또한 대학, 지역 기관, 중소기업 간 협력 네트워크가 주체별로 상이한 양상을 보이며 다 층적 실행 구조를 보여주었다. 본 연구는 로컬콘텐츠 중점대학의 사회적 인식과 정책적 함의를 담론 기반으로 조망함으로써, 향후 제도 설계 및 지역혁신전략 수립에 기초자료를 제공하고자 한다.

This study aims to explore the public perception of sports welfare by employing big data analysis techniques and to analyze it through a multi-layered lens grounded in Bronfenbrenner’s ecological systems theory. To this end, text mining software Textom and Ucinet 6 were utilized to examine online textual data related to “sports welfare” collected from May 2017 to February 2025. frequency analysis, TF-IDF analysis, degree centrality analysis, and CONCOR analysis were conducted. The results identified keywords such as “physical education.” “fitness.” “citizens.” “society.” “support.” “disability.” “voucher.” “university.” and “center.” as having high co-occurrence with sports welfare. CONCOR analysis revealed six major clusters: National Fitness 100 Service, Sports Voucher Program, Health Programs at Public Sports Centers, Community-Based Sports Welfare Environment, Training of Sports Welfare Professionals, and Support System Centered on the Korea Sports Promotion Foundation. This study suggests that the level of individual sports welfare can be enhanced through dynamic and interactive relationships between the individual and various environmental systems. Furthermore, to realize sustainable sports welfare, it is essential to develop long-term national strategies that holistically integrate all levels of the ecological systems from the micro system to the chrono system.

지하도로는 폐쇄적인 공간 구조와 내·외부 조도 차이로 인해 지상도로와 다른 교통 환경을 형성하며 이러한 특성은 교 통사고에 영향을 미칠 수 있다. 특히 고속도로 터널에서 사고 발생 시 대형 인명 피해로 이어질 가능성이 크다는 점을 고려할 때 지하도로에서도 유사한 우려가 제기된다. 따라서 지하도로의 교통류 특성을 면밀히 분석하여 안전성을 평가하 고 사고 예방을 위한 효과적인 대책을 마련하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 서부간선 지하도로 성산 방면의 14개 VDS 검지기 데이터를 기반으로 지점별 속도 변동성과 교통사고 분석을 통해 안전성을 평가하였고 분석 결과의 시사점 을 바탕으로 지하도로 속도 관리 전략을 설계하였다. 먼저, VDS 검지기 지점별 속도 표준편차와 time-varying-volatility 산출 및 속도의 변동성과 교통사고 데이터 매칭을 통해 사고 개연성과 심각도를 분석하였다. 이후, 사후검정을 통해 속 도 및 속도 변동성 기준으로 동질적 부분집합을 도출하고 회귀분석을 통해 속도 변동성과 교통량·밀도 간의 관계를 규명 하여 속도 변동성을 최소화할 수 있는 최적의 교통량과 밀도를 산출하였다. 분석 결과, 속도 변동성이 큰 구간에서 사고 개연성과 심각도가 높게 나타났으며 지하도로에 구간단속을 적용할 경우 하류부에서 변동성이 증가하는 현상을 확인하 였다. 이를 바탕으로 위험 구간을 식별하고 해당 구간에 가변형 속도 제한 시스템을 적용한 로컬 속도 관리 전략을 제시 하였다. 본 연구의 결과는 지하도로의 사고 예방 및 안전성 향상을 위한 실질적인 속도 관리 전략 설계에 기여할 수 있 을 것으로 기대된다.

본 논문에서는 진동대 실험 데이터를 활용하여 기존 지진취약도 곡선을 업데이트하기 위해 파티클 필터링(Particle Filtering, PF)의 적용 타당성을 분석하였다. PF는 비선형적이며, 비가우시안적인 문제를 다루는 데 적합하며, 기존 베이지안 업데이트 기법인 분산점 변환(Unscented Transformation, UT)과 마르코프 연쇄 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)에 비해 지진취약도 곡선 업데 이트 과정에서 더 높은 정확성과 안정성을 제공하였다. 연구 결과, PF는 HAZUS, HRC, 변형률 기반(Strain-based) 손상 상태에서 기존 기법보다 더 보수적인 지진취약도 곡선을 도출하였으며, 불확실성이 큰 상황에서도 안정적인 결과를 제공하였다. 특히, PF는 재추출 (Resampling) 과정을 통해 불확실성을 효과적으로 감소시켜 더 신뢰할 수 있는 지진취약도 평가 결과를 제공하였다. 본 연구는 PF가 지진공학 분야에서 지진취약도의 정확성과 안정성을 높이는 데 유용한 도구임을 시사한다.

Humans have the ability to perceive an object’s material and properties instantaneously, and use this information to prepare for future actions. Material perception is not only an important factor for humans but also for artificial intelligence robots that are being developed. In addition, material perception is one of the important design requirements in selecting materials suitable for the products desired by consumers and pursued by designers. Because it is impossible to perform material perception using an exact formula, it is determined from tendencies that are identified in surveys. In this study, surveys with a binary selection were conducted, presenting participants with pairs of bipolar adjectives and asking them to choose one of two. After multiple surveys were conducted all the data were merged. Before merging the data, to ensure the reliability of the data homogeneity and correlation were tested using hierarchical clustering, correlation coefficient, and k-means cluster analysis. Afterwards, the merged data was used to analyze universal and comparable perceptual qualities of various material classes using relative frequency and hierarchical cluster analysis.

This study collected video footage of accident-risk scenarios on actual roads using automobiles and motorcycles. A total of 191,500 km was driven with three vehicles and one motorcycle, capturing 6,550 near-miss accident videos. The footage was analyzed and categorized based on the 27 parameters of the iGLAD(Initiative for the Global Harmonization of Accident Data) accident categories. Parameters difficult to classify under iGLAD were localized to fit domestic conditions, and further analysis identified areas needing optimization. The categorized data was organized into a web-based database platform, providing statistical analysis and search functions for scenario development. Future use of this data will support the creation of safety evaluation scenarios for autonomous vehicles, enhancing traffic accident investigation and analysis systems. Expanding the database to include data from secondary roads and parking areas is expected to increase its applicability and value.

본 연구는 유럽연합(European Union, EU)의 디지털 서비스법(Digital Services Act, DSA)과 브뤼셀 효과(Brussels effect)가 X(舊 Twitter) 플랫폼에 미친 영향을 데이터 분석을 통해 평가한다. DSA는 디지털 플 랫폼에 대한 규제 강화와 콘텐츠 관리의 투명성을 요구하며, X는 이를 통해 불법 콘텐츠와 혐오 발언에 대한 처리 방식을 개선하고 있다. 본 연구는 2023년부터 발행된 DSA의 투명성 보고서를 기반으로, 국가별 콘 텐츠 조정 효율성과 자동화 및 수동 검토 시스템의 성과를 분석한다. 이 를 위해, 데이터 수집 및 전처리를 거쳐 Python을 활용한 통계적 분석 을 적용하였다. 또한, 유럽 국가별로 발생한 집행 차이와 그로 인한 문제 점을 살펴보고, 글로벌 디지털 규제의 확산 가능성에 대한 정책적 시사 점을 제시한다.

본 연구는 보드게임 플레이를 주도하는 메커니즘을 태그 데이터로 구조화하는 것을 목표로 한 다. 이를 통해 보드게임 디자이너의 디자인 격차를 해소하고 기획 역량을 강화하며 경쟁력 있 는 보드게임 개발을 지원하는 것이 목표이다. 이를 위해 BGG 데이터 베이스에 등록된 136,652개의 보드게임과 이 게임에 채택된 192개의 메커니즘 데이터 세트를 수집하고 분석하 였다. 연구 분석을 통해 보드게임 메커니즘의 태그 데이터 7개를 추출하고 구조화하였다.

본 연구는 북한이 2024년을 전쟁 준비 완성의 해로 선언하고 연이어 미사일을 발사하여 안보를 위협하는 상황에서, 빅데이터 분석을 활용하 여 한국 언론보도와 포털 사이트에 나타난 북핵 및 미사일 위협에 대한 담론과 인식의 특성을 실증적으로 분석하고, 그에 따른 시사점을 도출하 는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국내 주요 언론보도와 포털 사이트에 서 총 33,318건의 데이터를 수집하여, TF-IDF 분석을 통해 상위 50개 의 주요 키워드를 도출하고, 사회연결망 분석을 통해 각 키워드 간의 연 결 정도와 구조를 파악하였다. 분석 결과, 러시아-우크라이나 전쟁, 이스 라엘-하마스 전쟁 등 국제적 안보 불안과 동북아에서의 북-러 군사협력 및 한-미-일 군사협력의 대립 구도 등이 사회적 담론 형성에 큰 영향을 미친 것으로 나타났다. 이에 따라 한-미-일 군사협력 강화와 확장 억제 전략의 신뢰성을 높이고, 사회적 차원에서 위기의식과 안보의식의 제고 가 필요하다는 시사점이 도출되었다.

The pressure sensor had been widely used to effectively monitor the flow status of the water distribution system for ensuring the reliable water supply to urban residents for providing the prompt response to potential issues such as burst and leakage. This study aims to present a method for evaluating the performance of pressure sensors in an existing water distribution system using transient data from a field pipeline system. The water distribution system in Y District, D Metropolitan City, was selected for this research. The pressure data was collected using low-accuracy pressure sensors, capturing two types of data: daily data with 1Hz and high-frequency recording data (200 Hz) according to specific transient events. The analysis of these data was grounded in the information theory, introducing entropy as a measure of the information content within the signal. This method makes it possible to evaluate the performance of pressure sensors, including identifying the most sensitive point from daily data and determining the possible errors in data collected from designated pressure sensors.

기존 항만 건설 시 화물차 전용 주차장이 고려되지 않았으며, 해양수산부의 ‘제2차 신항만건설기본계획(2019~2040)’에 따라 총 11 개의 새로운 항만이 건설될 예정이다. 따라서 화물차 전용 주차장 설계에 대한 연구가 필요한 실정이다. 현재 항만에서는 화물차 전용 주차 공간 부족으로 불법 주차가 발생하고 있으며, 이로 인해 교통사고 위험이 증가하고 있다. 기존 연구에서는 전체 항만을 대상으로 한 분류 방법이 제안되었으나, 신설 항만 설계 시 과소 또는 과대 설계 문제를 초래한다. 따라서 본 연구는 부두별로 4대 요소(안벽 길이, 야적장 면적, 접안 능력, 하역 능력)를 기반으로 분류하며, DWT와 TEU 단위를 고려하여 데이터를 분석하였다. 14개 국가 관리 항만의 총 380 부두 데이터를 조사하고, 이를 통해 그룹핑 작업을 통해 정규화 곡선으로 평균 ± 표준편차를 기준으로 항만 전체 부두 에 대한 분류를 실시하였다. 이를 통해 향후 연구결과를 통해 검증 후 최종 분류방법을 결정하여 새로운 항만분류법을 제안하고, 제안 된 방법론의 분류검증을 실시할 예정이다.

본 연구는 치유정원 및 치유정원 내 도입 프로그램과 관련된 시기별 이용행태의 변화를 파악하여 프로 그램 및 서비스 제공에 있어 개선하는데 도움이 되는 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 텍스트마이닝 기법을 활용하고 『수목원정원법』시행 및 코로나19 전후를 기점으로 하여 2014 년, 2019년, 2023년 세 가지 시기로 구분하여 시계열적으로 시기별 이용행태 간의 변화를 조사하였다. 연구결과 치유정원과 치유정원 내 도입 프로그램은 이용자들에게 있어 긍정적 경험으로 나타났다. 프 로그램의 경우 초기에는 치유농업 및 원예를 중심으로 시작되었으나 시간이 지남에 따라 산림치유를 비롯하여 가드닝을 포함한 다양한 활동으로 확장되었으며, 이용자 계층 또한 다양한 계층으로 확대되 었다. 아울러 치유정원은 원예치료, 산림치유 등 다양한 자연환경 기반 치유분야의 도입요소로 사용됨 에 따라 혼용되어 사용되고 있는 것으로 나타났다. 따라서 치유정원에 대한 명확한 개념정립과 함께 다양한 계층을 고려한 프로그램이 필요한 것으로 나타났다.

본 논문은 중국의 사이버 보안법을 둘러싼 쟁점을 살펴보고, 이 법이 기술무역장벽협정(TBT)의 규정을 위반하는지 여부를 검토하였다. 각 국 가들이 중국의 사이버 보안법을 TBT로 간주하는 주요 이유는 국경 간 데이터 흐름에 대한 제한 때문이다. 분석 결과, 국경 간 데이터 흐름에 대한 국가들의 상이한 태도 이면에 존재하는 핵심 문제는 주요 이해 관 계자들이 사이버 보안을 정의하는 방식에 있어 큰 차이가 있다는 것이 다. 따라서 주요 사이버 강국들은 사이버 보안을 정의하는 데 있어 합의 에 도달하는 것을 우선적으로 고려해야 한다. 각 국가들은 자국의 사이 버 전략을 강화하기 위해 관련 행정 규정, 부처 규칙, 및 규범에 관한 문서를 발행 및 개선하여 네트워크 운영자와 법 집행 기관을 위한 구체 적인 시행 기반을 제공해야 한다. 아울러 한국 정부는 중국과의 중요한 경제 관계와 국가 안보 및 경제 성장을 위해 데이터 현지화와 국경 간 데이터 흐름에 관한 정책의 균형이 필요하다고 강조한다.