본 연구는 빅데이터 분석을 활용하여 국내 한류 연구의 동향을 파악하고, 향후 연구 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2014년부터 2024년까지 학술연구정보서비스(RISS)에 발표된 KCI 등재 학술논문 중 ‘한 류’를 검색어로 1,793편의 데이터를 수집하였다. 분석대상은 논문명, 주제어, 초록 등이며, 분석도구로는 소프트웨어 R을 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 주요 한류 소비국가에서의 콘텐츠 소비와 한국어 학습과의 상호 작용을 분석하는 것이 필요하다. 둘째, 한류 콘텐츠의 디자인과 제작 방식이 주목받으며, 이에 대한 저작권 이용 사례가 증가하고 있으므로 글로벌 시장 에서의 디자인 및 제작 전략을 정교화하기 위한 연구가 필요하다. 셋째, 콘 텐츠의 창의성이 한류의 핵심 경쟁력임을 고려하고, 시청자의 적극적 참여를 유도하는 확산 전략을 모색해야 한다. 넷째, 한류가 국가 브랜드 형성에 미 치는 영향을 분석하고, 특히 관광 및 화장품과 같은 소비재 산업과의 연계를 강화할 필요가 있다. 또한 한류 연구가 콘텐츠 및 시장 중심의 담론에서 정 책적, 제도적 관점의 담론으로 진화하고 있음을 감안하여 한류의 지속가능성 을 위해서는 경제적 관점과 제도적 관점을 분리하기보다 서로 상호보완적이 며 다학제적으로 접근하는 것이 필요하다. 마지막으로 제도적 관점에서의 한 류 연구에서 연구 간 데이터 및 지표 활용과 같이 정보흐름이 더욱 강화되 어야 한다. 본 연구는 한류 연구의 동향과 주요 연구주제를 분석함으로써 한 류연구의 현재와 향후 방향성을 제시하였다는 점에서 의의를 가진다.

This study developed a model to predict employee turnover intention using data from the 2022 Korean Labor & Income Panel Study (KLIPS) with 2471 participants. CopulaGAN and Isolation Forests were employed for data augmentation and variable importance. A logistic regression model using the augmented data achieved an accuracy of 0.80, precision of 0.60, recall of 0.72, and an F1-score of 0.65. Key variables included Job Satisfaction, Wage Satisfaction, Work Hours, Job Stability, and Job-Related Training. The study highlights the potential of these techniques for enhancing turnover prediction and aiding proactive HR strategies.

This study examines career trajectories among women with career breaks, using data from the 2019 National Survey of Women on Career Breaks (n=1,138). The data underwent preprocessing, including outlier detection, feature scaling, and class imbalance correction with SMOTEENN. Three machine learning models were evaluated, with the Random Forest model achieving the best performance. Key predictors included flexible leave policies, social insurance, remote work options, and job security. The findings highlight the importance of supportive organizational policies in retaining female employees. Future research should explore longitudinal impacts and additional variables like organizational culture.

본 연구는 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 국내 학술 지에 게재된 위기개입·상담 관련 연구동향을 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 국내 등재(후보) 학술지에 게재된 137편의 논문을 분석하였 다. 논문 분석을 위하여 넷마이너(NetMiner) 4.0 프로그램을 활용한 키 워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 수행하였다. 키워드 네트워크 분석 을 통해 키워드 빈도분석, 키워드 동시출현빈도분석과 함께 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성 등의 중심성 분석을 실시하였고, 토픽모델링분석 을 통해 논문에 잠재된 토픽과 키워드를 도출하였다. 키워드 네트워크 분석을 통한 키워드 빈도분석에서는 자살, 상담자, 전문가, 학교, 청소년 등이 주요 키워드로 나타났고, 토픽모델링 분석에서는 토픽-1(외상 스트 레스 위기상담), 토픽-2(취약계층 위기개입), 토픽-3(위기청소년 가족통합 서비스), 토픽-4(위기가정 개입), 토픽-5(자살집단 위기대응) 등 총 5개의 토픽이 등장하였다. 분석 결과를 토대로 위기개입·상담에 관한 연구는 다 양한 위기집단을 대상으로 위기 후 외상 스트레스에 대한 개입과 대응에 관한 연구들이 주로 이루어진 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 위기개입·상담 연구를 위한 기초자료를 제공하고, 위기개입·상담에 필요 한 방안 마련에 기여할 것으로 보여진다.

As the Fourth Industrial Revolution advances, smart factories have become a new manufacturing paradigm, integrating technologies such as Information and Communication Technology (ICT), the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), and big data analytics to overcome traditional manufacturing limitations and enhance global competitiveness. This study offers a comprehensive approach by evaluating both technological and economic performance of smart factory Research and Development (R&D) projects, addressing gaps in previous studies that focused narrowly on either aspect. The research combines Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling and Data Envelopment Analysis (DEA) to quantitatively compare the efficiency of various topics. This integrated approach not only identifies key research themes but also evaluates how effectively resources are utilized within each theme, supporting strategic decision-making for optimal resource allocation. Additionally, non-parametric statistical tests are applied to detect performance differences between topics, providing insights into areas of comparative advantage. Unlike traditional DEA methods, which face limitations in generalizing results, this study offers a more nuanced analysis by benchmarking efficiency across thematic areas. The findings highlight the superior performance of projects incorporating AI, IoT, and big data, as well as those led by the Ministry of Trade, Industry, and Energy (MOTIE) and small and medium-sized enterprises (SMEs). The regional analysis reveals significant contributions from non-metropolitan areas, emphasizing the need for balanced development. This research provides policymakers and industry leaders with strategic insights, guiding the efficient allocation of R&D resources and fostering the development of smart factories aligned with global trends and national goals.

As the use of shared kickboards rapidly increases, personal mobility (PM)-related accidents are frequently occurring. These accidents are mainly caused by careless behavior, which is typically indicated by neglecting to wear a helmet, speeding, signal violation, or illegal driving owing to incorrect driving methods. This type of user behavior increases the risk of accidents; for this reason, there is an urgent need to prepare effective measures for the safe use of shared kickboards. To reduce PM accidents, this study proposes a charging model that promotes the safe behavior of shared kickboard users. The core aim of this model is to persuade users to comply voluntarily with safety rules through incentives and penalties. Specifically, by providing a discount rate when wearing a helmet, the user is encouraged to wear a helmet, whereas in the event of an accident, a penalty is imposed to emphasize the disadvantages that occur when the safety rules are violated. This incentive structure is expected to contribute to the development of safer driving habits among shared-kickboard users. To verify the effectiveness of this charging model, simulations and user surveys were conducted in parallel. It was found that the user’s safety behavior improved, and the incidence of accidents decreased considerably. This confirmed that the proposed charging model not only reduced accidents but also naturally formed a safe driving culture for users. The shared key proposed in this study can benefit the operating company, and policymakers can contribute in the future by sharing key issues that are expected to play an important role in presentation and punishment, and provide a new paradigm for sharing key paradigms.

Effective mixing of different-sized aggregates in mobile asphalt plant dryers is crucial for ensuring high-quality, consistent asphalt production. This study explores the application of spatial analysis techniques, particularly the Discrete Element Method (DEM), to understand and optimize the mixing process of aggregates in drum dryers. The research emphasizes the importance of proper mixing to achieve uniform moisture removal and heating across various aggregate sizes. Larger aggregates heat more slowly, while finer particles risk overheating or being carried away by air currents, necessitating careful management of the mixing process. Using LIGGGHTS, an open-source simulation framework, we conducted DEM simulations to analyze the spatial distribution and behavior of aggregates within a 3D model of a drum dryer. The study considered multiple factors affecting mixing efficiency, including drum inclination, rotational speed, and aggregate feeding frequency. Results indicate that the rotational speed of the drum dryer has the most significant impact on mixing effectiveness. The DEM simulations provided valuable insights into particle movement, heat transfer, and potential segregation issues within the dryer. Further investigations into additional factors that may influence aggregate mixing in drum dryers is recommended, paving the way for improved efficiency and quality in asphalt manufacturing.

국내에는 지형적인 조건 또는 그 외의 여러 제약에 따라 줄눈 콘크리트 포장(JCP)을 시공하는 경우가 많았다. JCP는 시공 이후 양생 제로 도포함에도 불구하고 시간이 지남에 따라 부등건조수축이 나타나, 운전자의 승차감과 안정성을 악화시킨다. 이를 해결하기 위해 포장설계 지침을 지속적으로 개정하고 있지만, 부등건조수축으로 인한 민원이 계속 발생하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 JCP의 부등건조수축량에 영향을 줄 수 있는 변수를 설정하여 변수에 따른 거동 차이를 보고자 하였다. 3D 유한요소해 석 프로그램 ABAQUS를 이용하여 유한요소법을 통한 해석을 진행하였고, 모델링은 2차로 6 슬래브를 모형화하였다. JCP의 부등건조 수축량에 영향을 주는 슬래브 깊이별 온도변화가 포장설계에 따라 어떻게 변화하는지 고려하기 위하여, 그에 대한 변수로 하부층 종 류의 영향, 슬래브 두께의 영향, 주행차로 다웰바 추가 설치 유무의 영향, 줄눈 간격의 영향을 설정하였다. 기본적인 모델의 유한요소해석 부등건조수축량 결과와 위에서 설정한 변수를 적용하여 만든 모델에 대한 유한요소해석 부등건조수축 량 결과를 각각 도출하였고, 기본 모델 결과와 변수를 적용한 모델 결과를 비교하여 각각의 인자가 어느 정도의 영향을 미치는지 확 인해 보았다. 영향이 큰 인자들을 선별하여 복합적인 변수에 대한 영향을 보고자 하였고, 복합 변수를 적용한 모델의 유한요소해석 부등건조수축 량 결과와 기본 모델의 유항요소해석 부등건조수축량 결과를 비교하여 그 차이가 어느 정도인지 확인하였다. 이에 따라 앞으로 JCP구 간 부등건조수축에 대한 해결을 위해 중점을 두어야 할 인자를 파악할 수 있었으며, 결과를 현장에 적절하게 적용한다면 도로 주행성 과 안전성을 개선할 수 있을 것으로 판단된다. 유한요소해석 결과에 대한 신뢰도를 부여하기 위해 현장 데이터와도 비교 분석하였고, 계절에 따라 약간의 차이는 있었으나, 평균값 과는 유사하여 본 연구의 구조해석 모형이 다양한 조건에 따른 연직변위 발생함에 있어 비교하는데 유용하다고 판단하였다.

본 논문은 모바일 폰 사진을 활용하여 도시 공간에서 전력선과 건물 사이의 거리를 편리하게 모델링하고 측정하는 방법에 중점을 두고 있으며, 이에 대한 정확성을 평가하였다. 모바일 장 치용 2뷰 지오메트리를 사용한 전력선과 건물의 3D 재구성 방법을 설계하여 어디에서나 즉시 측정할 수 있도록 하였다. 특징점을 사용하여 전력선과 건물 사이의 거리를 계산하고 건물 정 보를 활용하여 게임 가상 공간에 전력선과 전주를 배치할 수 있다. 본 논문에서는 대전시 내 10개의 위치에서 실험을 실시하고, 상업용 시스템과 LiDAR가 있는 경우와 없는 경우를 포함 한 이전 방법과의 성능을 평가하였다. 우리의 방법을 스마트폰에 구현했기 때문에 장점은 휴 대성과 저렴함이다.

본 연구의 목적은 국내 학술지에 게재된 크리스천 코칭과 관련된 논문을 대 상으로 키워드 네트워크과 토픽을 분석하여 연구 동향을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 KCI에서 2008년부터 2024년까지 한국연구재단 등재지와 등재후보지에 게재된 36건의 크리스천 코칭 관련 논문을 분석하였다. 키워드 네트워크와 토픽 모델링을 분석하기 위하여 넷마이너(NetMiner) 4.0 프로그램을 활용하였다. 키 워드 네트워크 분석은 빈도분석과 키워드 동시 출현분석, 중심성 분석(연결 중 심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 하였다. 토픽모델링 분석은 LDA 기법을 활 용하여 논문에 잠재된 토픽과 키워드를 추출하였다. 키워드 네트워크 분석 결과 ‘코칭’, ‘연구’, ‘크리스천’, ‘프로그램’, ‘교회’, ‘리더십’ 등이 주요 키워드로 나타났 다. 토픽모델링 분석 결과 Topic-1(상담활동), Topic-2(목회 활동), Topic-3(코 칭 활동), Topic-4 (크리스천 신앙), Topic-5(코칭 연구), Topic-6(연구 활동), Topic-7(교수 활동)으로, 총 7개의 토픽으로 구성되었다. 연구 결과 ‘코칭’, ‘연 구’, ‘교회’, ‘크리스천’ 등의 키워드가 높은 연결 중심성을 보였음이 확인되었다. ‘코칭’은 연결 중심성, 근접 중심성과 매개 중심성 모두에서 높은 값을 보여, 크 리스천 코칭 연구의 핵심적인 역할을 하고 있음이 나타났다. 본 연구의 결과는 크리스천 코칭 연구에 유용한 기초자료를 제공하고 크리스천과 교회 성장에 도 움을 줄 수 있는 방안 마련에 기여 할 것이다.

This paper aims to study the modeling and controller of an electrically driven tractor optimized for energy efficiency under off-road conditions and when subjected to loads such as plowing. The dynamic model design is aimed at a 30kW electric tractor. The vehicle model consists of a 30kW motor, transmission, wheels, and a controller, designed using the commercial software Matlab/Simulink. In order to optimize energy efficiency under load conditions, this paper designs and implements a PID controller focusing on the vehicle's speed and wheel slip. The newly proposed electric tractor modeling and PID controller aim to demonstrate improved energy efficiency through simulation.

Abstract Handling imbalanced datasets in binary classification, especially in employment big data, is challenging. Traditional methods like oversampling and undersampling have limitations. This paper integrates TabNet and Generative Adversarial Networks (GANs) to address class imbalance. The generator creates synthetic samples for the minority class, and the discriminator, using TabNet, ensures authenticity. Evaluations on benchmark datasets show significant improvements in accuracy, precision, recall, and F1-score for the minority class, outperforming traditional methods. This integration offers a robust solution for imbalanced datasets in employment big data, leading to fairer and more effective predictive models.

게임 엔진과 같은 3D공간에서 프로시저럴 모델링 애셋을 사용하여 도시를 구성하는 방식은 이전부터 존재하여 다양한 방법으로 제작되어 왔습니다. 초기 제작시간은 길지만 라이브러리가 구축됨에 따라, 크기와 모양이 다양한 건물을 보다 빠르고 다양하게 배치가 가능하다는 장점 을 바탕으로 사용되었습니다. 하지만, 앙곡과 안허리곡으로 이루어진 이중곡선을 가지며 결구 방식에 따라 모양이 변화하는 한옥의 경우에는 프로시저럴 기법으로 모델링 애셋을 제작하기 어려워 수동 모델링이나 스캔 데이터 형식으로만 존재하는 불편함이 존재하였습니다. 그렇기 에, 본 연구에서는 게임 엔진에서 사용이 가능한 가변적인 한옥 모델링에 대한 프로시저럴 기 법에 대해 소개하고자 합니다.

본 연구에서는 Text-to-3D 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스 방 꾸미기 게임의 프로토타 입을 설계하고 구현하고자 하였다. <Roblox>와 <Minecraft>와 같은 가상 현실 기반의 메타버 스 게임은 사용자를 단순한 플레이어에서 창작자인 크리에이터로 발전할 수 있게 하였고 이러 한 재미 요소는 대중적인 인기에 이바지하였다. 생성형 AI는 데이터와 패턴을 기반으로 다양 한 형태의 미디어 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있으며, 게임 개발에도 마찬가지로 유용하다. 이러 한 생성형 AI를 통한 콘텐츠 제작은 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 결과적으로 콘텐츠의 품질을 높이고 다양성을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 네트워크 프레임워크 를 활용한 리슨 서버(Listen-Server) 방식으로 방 꾸미기 게임을 설계 및 구현하였다. 이 게 임의 핵심 시스템은 메타버스에서 사용자가 쉽게 생성형 AI로 3D 모델을 생성하고, 자신의 방 에 배치할 수 있게 하는 것이다. 본 연구를 통해 코딩 기초 이해는 물론 좀 더 쉬운 방법으로 3D 오브젝트 생성을 통해 사용자가 원하는 메타버스 플랫폼 제작을 가능하게 하며 이러한 과 정은 사용자뿐만 아니라 동시에 창작자의 역할로 이용자의 주체성, 창의성, 의사소통 능력 등 을 향상할 가능성을 찾고자 한다. 그뿐만 아니라 기본적인 코딩 학습을 이해함으로써 사용자 의 창작 활동에 기회를 확장할 뿐만 아니라 메타버스 콘텐츠 개발에 이바지하고자 한다.