본 연구를 통해 한국산 Thyas속을 검토하였다. 이 중, T. coronata (Fabricius, 1775)는 성충 및 생식기 도해사진을 기반으로 최초로 그 분류학 적 기재문을 작성하였다. 모든 한국산 Thyas속 종에 대한 분류학적 진단형질 및 분포 정보를 함께 제공하였다.

Although interest in eco-friendly fashion products is increasing among scholars and industry leaders, the concept of eco-friendly products remains unclear, preventing consistent assessment of which fashion products are eco-friendly. This study conducted a content analysis of eco-friendly product information from 87 domestic and 102 foreign brands to reveal key standards for categorizing eco-friendly fashion products. Product characteristic information was coded according to the four material-based standards (i.e., organic material, regenerative material, alternative material, and sustainably produced/upcycled material). Consistency between coders was confirmed by Cohen’s kappa. In results, eco-friendly fashion products are categorized by four material-based standards and two certification standards (i.e., certified, not certified). Among the four material-based categories, the greatest number of domestic and foreign companies produced eco-friendly products that were classified as the regenerative material group. In addition, companies acquired eco-friendly certifications related to the use of organic, regenerative, and alternative materials. The greatest number of eco-friendly material brands used for eco-friendly fashion products belonged to the regenerative material group. Based on the study results, a typology of eco-friendly products was suggested. This typology can benefit practitioners and academics by highlighting a need for classification system for the eco-friendly fashion products, as well as by providing insight into the categorization of eco-friendly fashion products.

이 연구에서는 Inception V3, SqueezeNet(local), VGG-16, Painters 및 DeepLoc의 다섯 가지 인공지능(AI) 모 델을 사용하여 차나무 잎의 병해를 분류하였다. 여덟 가지 이미지 카테고리를 사용하였는데, healthy, algal leaf spot, anthracnose, bird’s eye spot, brown blight, gray blight, red leaf spot, and white spot였다. 이 연구에서 사용한 소프트웨 어는 데이터 시각적 프로그래밍을 위한 파이썬 라이브러리로 작동하는 Orange3였다. 이는 데이터를 시각적으로 조작하여 분석하기 위한 워크플로를 생성하는 인터페이스를 통해 작동되었다. 각 AI 모델의 정확도로 최적의 AI 모 델을 선택하였다. 모든 모델은 Adam 최적화, ReLU 활성화 함수, 은닉 레이어에 100개의 뉴런, 신경망의 최대 반복 횟수가 200회, 그리고 0.0001 정규화를 사용하여 훈련되었다. Orange3 기능을 확장하기 위해 새로운 이미지 분석 Add-on을 설치하였다. 훈련 모델에서는 이미지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 신경망 (neural network), 테스트 및 점수(test and score), 혼동 행렬(confusion matrix) 위젯이 사용되었으며, 예측에는 이미 지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 예측(prediction) 및 이미지 뷰어(image viewer) 위젯 이 사용되었다. 다섯 AI 모델[Inception V3, SqueezeNet(로컬), VGG-16, Painters 및 DeepLoc]의 신경망 정밀도는 각 각 0.807, 0.901, 0.780, 0.800 및 0.771이었다. 결론적으로 SqueezeNet(local) 모델이 차나무 잎 이미지를 사용하여 차 병해 탐색을 위한 최적 AI 모델로 선택되었으며, 정확도와 혼동 행렬을 통해 뛰어난 성능을 보였다.

글로벌 경제위기, 저성장 기조의 장기화, 인구구조 변화에 따른 한국 노동시장의 구조적 변화로 실업자가 빠르게 증가하고 있다. 실업급여 수 급자의 증가와 더불어, 허위·형식적 구직활동도 동시에 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 허위·형식적으로 구직활동을 하는 상황을 개선하기 위 한 것으로, 이를 위해 고용복지플러스센터 담당자를 대상으로 실업인정 을 받기 위한 주된 구직활동 대상자와 구직활동 행동 등을 유형에 따라 파악하고 이에 따른 증빙서류의 적절성 여부, 구직활동 참여 등 허위형 식적 구직활동에 대한 실태를 파악하여 정책적 시사점을 제시하였다. 연 구자료는 고용센터 담당자 설문조사, FGI, 전문가 자문을 실시하였고, 분 석방법은 컨조인트 분석을 실시하였다. 컨조인트 분석을 통해 허위·형식 적 구직활동의 잠재적인 대상자는 반복수급자, 중고령자, 장기실업자, 구 직활동 대상자로 나타났다. 정책 개선으로 구직활동 인정 범위에서 구직 활동 외 활동 사항만으로 인정되는 기준 개편과 실업인정 기준 외 연장 급여 부분의 개선을 제안하였다.

본 연구의 목적은 비만 남자고등학생의 교복바지에 대한 착용만족도를 높이고 맞음새가 좋은 교복바지의 패턴개발을 위한 자료를 제공하는 데 있다. 이 연구는 사이즈코리아(2015)의 직접 측정 데이터 중 BMI 지수가 18.5이상인 17~19세 남자 745명의 데이터를 분석 자료로 활용하였다. 비만 남자고등학생의 체형분류를 위하여 표준체형과의 신체치수 비교를 위해 기술통계를 실시하였으며, 비만 남자고등학생의 체형분류를 위한 요인분석, 군집분석, 분산분석 등의 통계방법이 사용되었다. 그 결과, 비 만 남자고등학생의 체형분류 요인으로는 하반신 부피요인, 하반신 길이 요인, 복부 부피요인, 밑위 길이요인의 4개 요인이 도출되었다. 또 군집 분석의 결과로 4가지의 비만체형 유형이 분류되었다. 유형1은 분류된 비만체형 유형 중 하반신의 길이가 가장 짧고 왜소한 비만체형이며 유 형2는 비만 유형 중 허리둘레가 가늘고 복부의 부피가 작아 약간 왜소 한 비만체형이다. 유형3은 하반신 길이는 보통 이상이며, 하지와 하반 신 둘레, 복부의 부피 등의 모든 항목에서 가장 큰 값을 보여 부피가 큰 고도 비만체형이다. 유형4는 4가지 비만 유형 중 하반신 길이는 가 장 길고, 복부의 비만 정도가 유독 큰 복부 비만체형으로 정의할 수 있으며, 비만 체형의 특징을 반영한 교복바지의 설계방법에 대한 후속 연구가 진행될 예정이다.

식물구계학적 특정종은 식물상 정보를 이용한 지역환경을 평가하는 주요 수단이며, 종의 선정과 평가는 식물구계 정보에 의거해서 이루어진다. 본 연구는 이러한 식물구계에 대해 학술적 진의를 규명하고자 하였다. 식물구계 관련 핵심문헌 7편을 검토하였으며, 식물구계 적용 근거를 비교 검증하였다. 1919년의 Nakai 울릉도 식물상 조사보고서는 식물구계에 관련한 일반적인 지리구분(지방)을 처음으로 기재했다. Oh는 1977년에 한국의 유관속식물에 대한 식물지리구계도를 처음으로 제시하였 다. 1978년에는 Lee & Yim이 중부와 남부를 가르는 구계도를 제시했고, 그 밖에 많은 연구자들에 의해 식물구계 경계는 조정되고 개정되었다. 마침내 2018년에는 Lee & Yim (1978)에서 변형된 식물구계학적 특정종의 식물구계도가 채택되었다. 그런데 이러한 식물구계들은 연구자 간에 차이가 있었고, 구계 지표 식물의 불일치성도 확인되었다. 그럼에도 그런 상이성에 대한 근거는 찾을 수 없었다. 결론적으로 도식화된 모든 식물구계도는 선험적으로 그은 임의 선에 의존하고 있었다. 본 연구는 식물구계학적 특정종이 환경영향평가 및 국가 식물상 평가를 위한 과학적 수단으로서 그 실효성과 실체성을 확보하기 위해 다음의 두 가지 생태학적 전략을 제안했다 : 종분포 고유성(nativeness) 정보를 바탕으로 하는 식물상 및 식물구계의 성취와 서식처 기반(habitat-based) 식물상 장기모니터링 시스템의 구축.

본 연구의 목적은 청소년의 진로적응력의 잠재프로파일 유형과 사회적 지지인 양육태도, 친구관계, 교사관계의 영향력을 확인하는 것이다. 연구 대상자는 한국청소년정책연구원에서 실시한 「한국아동·청소년패널조사 2018 (KCYPS 2018)」에서 중1코호트의 제4차 조사(2021년)에 해당하는 고등 학생 1학년 응답자 2,265명을 최종 연구 대상자로 선정하였다. 진로적응 력의 잠재프로파일 분류와 예측 변인들의 영향력을 확인하기 위해서 SPSS 26.0과 JAMOVI 2.2.5를 활용하여 잠재프로파일분석과 다항로지스 틱회귀분석을 수행하였다. 연구결과에서는 ‘진로적응 매우미흡집단’, ‘진 로적응 미흡집단’, ‘진로적응 보통집단’, ‘진로적응 우수집단’ 총 4개의 잠재프로파일 집단으로 분류되었다. 또한, 양육태도와 교사관계는 모두 잠재프로파일 분류에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나, 친 구관계는 잠재프로파일 분류에 유의한 영향을 주지 않는 것으로 확인되 었다. 이러한 연구결과는 향후, 청소년들의 진로적응력을 강화할 수 있는 교육제도 수립 및 프로그램 개발에 도움이 될 수 있을 것이다.

PURPOSES : To prevent an increasing number of drowsiness-related accidents, considering driver fatigue is necessary, which is the main cause of drowsiness accidents. The purpose of this study is to propose a methodology for selecting drowsiness hotspots using continuous driving time, a variable that quantifies driver fatigue. METHODS : An analysis was conducted by dividing driver fatigue, which changes according to time and space, into temporal and spatiotemporal scenarios. The analysis technique derived four evaluation indicators (precision, recall, accuracy, and F1 score) using a random forest classification model that is effective for processing large amounts of data. RESULTS : Both the temporal and spatiotemporal scenarios performed better in models that reflected the characteristics of road sections with changes in time and space. Comparing the two scenarios, it was found that the spatiotemporal scenario showed a difference in precision of approximately 10% compared with the temporal scenarios. In addition, [Model 2-2] of the spatiotemporal scenario showed the best predictive power by assessing the model’s accuracy via a comparison of (1-recall) and precision. This shows better performance in predicting drowsy accidents by considering changes in time and space together rather than constructing only temporal changes. CONCLUSIONS : To classify hotspots of drowsiness, spatiotemporal factors must be considered. However, it is possible to develop a methodology with better performance if data on individuals driving vehicles can be collected.

목적 : 본 연구의 목적은 Coronavirys Disease(COVID-19) 팬데믹을 거친 고령자의 사회적 건강의 수준의 변화궤적에 대한 잠재계층을 분류하고 잠재 계층별 특성을 분석함에 있다. 또한 이러한 사회적 건강에 영향을 미치는 예측요인을 파악하여 고령자의 사회적 건강을 증진을 위한 기초자료를 마련하고자 한다. 연구방법 : 국내 고령자의 사회적 친밀도에 따른 사회적 건강 유형을 파악하기 위해서 한국복지패널의 3 년차 종단자료를 토대로 분석하였으며, 연구대상자는 세 시점 모두를 응답한 2845명의 고령자를 대상으 로 하였다. 대상자중심접근인 성장혼합모형(Growth Mixture Model; GMM)을 적용하여 변화궤적에 따 른 잠재계층을 분석 하였고, 도출된 각 잠재유형별 특성을 파악하기 위해 χ2 분석, 분산분석을 실시하 였으며, 계층 간 차이를 유발하는 요인을 파악하기 위해 다항로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 결과 : GMM 적용결과, 사회적 건강의 변화궤적에 대한 잠재계층은 최종 4개의 집단으로 저수준 감소-증 가 집단, 중수준 유지-증가 집단, 고수준-감소 집단, 고수준 유지’집단으로 분류되었다. 또한 사회적 건강 수준에 따라 여가만족도에서 차이가 나타나는 것으로 드러났으며, 그 외에도 연령 차이가 존재하였 다. 잠재계층분류에 영향을 미치는 영향변인을 검증한 결과, 특히 여성일수록, 종교를 가지고 있을수록, 여가만족도와 전반적 만족도가 모두 높을수록 고수준 유지 집단에 속할 확률이 높은 것으로 나타났다. 결론 : 국내 고령자의 사회적 건강은 시간이 지남에 따라 감소하는 궤적을 보이는 것으로 나타났다. 변화 궤적에 따라 4개의 집단으로 구분 지을 수 있으며, 각 잠재 유형별 연령과 여가 만족도 부분에서 집단별 차이가 드러났다.

The ‘Japanese Useful Fisheries Classification Table’, published in advance before the publication of the “Useful Fisheries of Japan”, is the first data to classify and introduce fisheries animals and plants in a single table. Therefore, it had received public attention immediately. However, The academy of animal studies at that time quickly pointed out that this classification table was a mixture of traditional and modern classifications, and that there were too many errors. However, Yoshio Tanaka, who was in charge of revising Yamamoto Arikatana, that wrote the classification table, was not an adherent of traditional taxonomy, nor was he ignorant of modern taxonomy. Nevertheless, the classification table, which was quite different from the well-known zoological classification at that time, was prepared. For example, the top classifications of marine organism are not at the same level, but rather a mixture of phylum and class, while the water insect contains several phylums, including Arthropoda, Echinodermata, Mollusca, and Coelenterata. As such, the method of classification of animals in the classification table was hard to understand in the zoological academy at that time. The reason for this unusual taxonomy was that the classification table showed classification of useful fisheries products, not intended to convey academic classification. In other words, it is not for the purpose of academic classification of all fishery products, but for the purpose of presenting standards that can be easily understood by those engaged in the collection, manufacture, and aquaculture of fishery products. This principle of ‘Useful Fisheries of Japan’ is also ascertained in the “Fishing Methods of Japan” and “Fishery Products of Japan”. Regarding the collection and processing of marine products, it could have shown how to catch whales, which are mammals, and how to dismantle whales and obtain oil and meat, according to academic classifications. However, the first appearances in the book include dried squid, abalone, shark fins, and sea cucumbers. In other words, the most important fishery products at that time are presented first. The contents of the classification table, which is considered somewhat bizarre, show where the purpose to compile Useful Fisheries of Japan.

Degenerative arthritis is a common joint disease that affects many elderly people and is typically diagnosed through radiography. However, the need for remote diagnosis is increasing because knee pain and walking disorders caused by degenerative arthritis make face-to-face treatment difficult. This study collects three-dimensional joint coordinates in real time using Azure Kinect DK and calculates 6 gait features through visualization and one-way ANOVA verification. The random forest classifier, trained with these characteristics, classified degenerative arthritis with an accuracy of 97.52%, and the model's basis for classification was identified through classification algorithm by features. Overall, this study not only compensated for the shortcomings of existing diagnostic methods, but also constructed a high-accuracy prediction model using statistically verified gait features and provided detailed prediction results.

Recently, the importance of impact-based forecasting has increased along with the socio-economic impact of severe weather have emerged. As news articles contain unconstructed information closely related to the people’s life, this study developed and evaluated a binary classification algorithm about snowfall damage information by using media articles text mining. We collected news articles during 2009 to 2021 which containing ‘heavy snow’ in its body context and labelled whether each article correspond to specific damage fields such as car accident. To develop a classifier, we proposed a probability-based classifier based on the ratio of the two conditional probabilities, which is defined as I/O Ratio in this study. During the construction process, we also adopted the n-gram approach to consider contextual meaning of each keyword. The accuracy of the classifier was 75%, supporting the possibility of application of news big data to the impact-based forecasting. We expect the performance of the classifier will be improve in the further research as the various training data is accumulated. The result of this study can be readily expanded by applying the same methodology to other disasters in the future. Furthermore, the result of this study can reduce social and economic damage of high impact weather by supporting the establishment of an integrated meteorological decision support system.

Hymenobacter 속(genus)은 Bacteroidota 문(phylum), Hymenobacteraceae 과(family)의 대 표 속(type genus)이다. 이 속에 속하는 세균들은 붉은색 색소를 함유하는 그람 음성 간균으로서, 자연 계의 다양한 환경에서 분리되고 있다. 본 연구에서 붉은색 색소를 함유하는 그람 음성 간균이 경남 창 원시 소재 창원대학교 교내의 연못에서 분리되었고, 이 세균은 균주 B2로 명명되었다. 균주 B2를 계통 분석 및 생화학적으로 분석한 결과, Hymenobacter 속에 속하는 것으로 밝혀졌다. 이 세균의 16S rRNA 유전자 염기서열을 genbank의 BLAST로 분석해 본 결과, 다른 어떠한 세균과도 16S rRNA 유전 자 염기서열의 상동성이 새로운 미생물로 인정되는 기준인 98.7%보다 낮은 것으로 나타났다. 균주 B2 의 지방산을 분석해 본 결과, 주된 지방산은 summed feature 3(C16:1 ω7c and/or C16:1 ω6c, 22.8%), iso-C15:0(16.2%), anteiso-C15:0(12.9%), C16:1ω5c(12.4%) 및 summed feature 4 (iso-C17:1 I/anteiso-C17:1)(9.5%)인 것으로 밝혀졌는데, 결과적으로 균주 B2의 지방산 함량은 다른 Hymenobacter 종들의 지방산 함량과 뚜렷한 차이가 있는 것을 알 수 있었다. 이 세균의 16S rRNA 유전자 염기서열 은 genbank에 accession number OQ318247로 등록되었다.

Antimicrobials in human medicine are classified by The World Health Organization (WHO) into three groups: critically important antimicrobials (CIA), highly important antimicrobials (HIA), and important antimicrobials (IA). CIA are antibiotic classes that satisfy two main criteria: that they are the sole or the only available limited therapeutic option to effectively treat severe bacterial infections in humans (Criterion 1), and infections where bacteria are transmitted to humans from non-human sources or have the potential to acquire resistance genes from non-human sources (Criterion 2). WHO emphasizes the need for cautious and responsible use of the CIA to mitigate risk and safeguard human health. Specific antimicrobials within the CIA with a high priority for management are reclassified as “highest priority critically important antimicrobials (HP-CIA)” and include the 3rd generation of cephalosporins and the next generation of macrolides, quinolones, glycopeptides, and polymyxins. The CIA list is the scientific basis for risk assessment and risk management policies that warrant using antimicrobials to reduce antimicrobial resistance in several countries. In addition, the CIA list ensures food safety in the food industry, including for the popular food chain companies McDonald's and KFC. The continuous update of the CIA list reflects the advancement in research and emerging future challenges. Thus, active and deliberate evaluation of antimicrobial resistance and the construction of a list that reflects the specific circumstances of a country are essential to safeguarding food security.