The lane designation and the bus-only lane system for traffic speed and road safety are difficult to crack down on, and for this purpose, crackdown methods using image recognition technologies are being studied. Existing studies require continuous learning or additional equipment, and it is difficult to classify combined vehicles such as vans and pickup trucks. Therefore, in this study, YOLO and EasyOCR were mixed to classify combined vehicles through vehicle type symbols. For combined vehicles, higher accuracy was shown than classification using YOLO. Due to the nature of Hangul, the accuracy was slightly lowered because the OCR was not accurately recognized, but if it is used with the existing YOLO classification, high accuracy of crackdown will be possible.

PURPOSES : For autonomous vehicles, abnormal situations, such as sudden changes in driving speed and sudden stops, may occur when they leave the operational design domain. This may adversely affect the overall traffic flow by affecting not only autonomous vehicles but also the driving environment of manual vehicles. Therefore, to minimize the traffic problems and adverse effects that may occur in mixed traffic situations involving manual and autonomous vehicles, an autonomous vehicle driving support system based on traffic operation optimization is required. The main purpose of this study was to build a big-data-classification system by specifying data classification to support the self-driving of Lv.4 autonomous vehicles and matching it with spatio-temporal data. METHODS : The research methodology is explained through a review of related literature, and a traffic management index and big-dataclassification system were built. After collecting and mapping the ITS history traffic information data of an actual Living Lab city, the data were classified using the traffic management indexing method. An AI-based model was used to automatically classify traffic management indices for real-time driving support of Lv.4 autonomous vehicles. RESULTS : By evaluating the AI-based model performance using the test data from the Living Lab city, it was confirmed that the data indexing accuracy was more than 98% for the KNN, Random Forest, LightGBM, and CatBoost algorithms, but not for Logistics Regression. The data were severely unbalanced, and it was necessary to classify very low probability nonconformities; therefore, precision is also important. All four algorithms showed similarly good performances in terms of accuracy. CONCLUSIONS : This paper presents a method for efficient data classification by developing a traffic management index to easily fuse and analyze traffic data collected from various institutions and big data collected from autonomous vehicles. Additionally, EdgeRSU is presented to support the driving of Lv.4 autonomous vehicles in mixed autonomous and manual vehicles traffic situations. Finally, a database was established by classifying data automatically indexed through AI-based models to quickly collect and use data in real-time in large quantities.

안전은 해군과 같은 위험성이 높은 환경에서 활동하는 조직에게 필수적이다. 효과적인 안전관리는 지속적인 개선과 보완을 통 해 유지되어야 하며, PDCA cycle을 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 해군에서는 안전 규정 강화와 교육 확대에도 불구하고 안전사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이는 안전사고 분석 및 분류 시스템 개선의 필요성을 보여준다. 본 연구에서는 해군 안전사고 분류체계를 분 석하고 문제점을 파악하여 효과적인 분류체계를 구축하는데 중점을 두었다. 이를 통해 안전사고 결과를 데이터화하고, 사고의 근본 원인 을 파악하며, 중장기적인 안전관리 정책 수립에 기여할 수 있도록 12자리의 해군 안전사고 분류 코드를 제안하였다.

세계화, 지방화 시대가 본격화되면서 다양성의 가치가 더욱 중요해지고 있으며, 경쟁단위를 지자체 중 심체제로 전환하는 추세가 뚜렷해지고 있다. 이러한 추세 속에서 최근 가장 주목받는 지역문화자원은 '명승'과 '국가산림문화자산'이다. 산림청은 2014년부터 산림 생태·경관·문화적으로 보존 가치가 높고 역사성이 큰 유·무형의 자산을 국가산림문화자산으로 지정하고 있다. 2022년 11월까지 지정된 국가산 림문화자산은 전국적으로 총 80건이며, 이중 전라북도가 18건에 달하는 반면 충청북도는 하나도 지정 되지 않았다. 이는 지자체의 관심의 차이에서 기인되는 것으로서 각 지자체는 향후 경쟁적으로 도내 자원을 국가산림자산으로 등재하기 위한 후보지 발굴과 등재노력이 한층 강화될 것으로 보인다. 본 연 구는 국가산림문화자산의 정의와 지정기준 검토를 통해 산림자산의 지정기준 및 분류체계 개선, 유산 개념의 세분화, 자산의 지평 확장 방안을 제시하고자 시도되었다. 본 연구의 주제는 산림청이 지정·운 영되는 2022년 11월 30일 기준으로 지정된 산림유산 총 80건과 지정에 따른 분류체계에 대한 검토이다. 특히 본 연구에서는 국가유산청이 지정하는 ‘명승’과 ‘천연기념물’의 기준 및 분류체계과 비교·검토하 였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, ‘산림문화자산의 정의’에 대한 검토 결과 국가산림문화자산 중 산림과 관련된 생태적 가치는 ‘천연기념물’의 과학적·학술적 가치와 상충되며, 산림문화자산의 경 관적 가치는 ‘명승’의 경관적 가치와 상충되는 등 산림문화자산과 유사 문화유산 간 가치기준의 혼재가 다수 발견된다. 이는 문화유산 간 반복적인 재지정 및 해제를 초래하며, 추후 혼란을 막기 위해 명확한 기준을 제시해야 한다. 둘째, ‘국가산림문화자산의 지정기준’ 검토결과 문화유산 중 ‘명승’과 ‘천연기 념물’ 그리고 일부 ‘사적’과도 유사한 분류속성을 공유하고 있다. 특히 중분류의 ‘숲’에 해당하는 소분 류 ‘마을숲’은 ‘명승’이나 ‘천연기념물’의 세부분류기준 중 하나인 ‘생활문화 등과 관련되어 가치가 큰 인공 수림지’와 일부 중복되고 있다. ‘자연물’의 옛길, 바위샘, 계곡, 폭포, 동굴, 화석지 등 역시 거의 동 등한 기준으로 분류되고 있다. 또한 ‘사적 및 근대유산’은 명칭 그대로 ‘사적’ 분야와, 정원은 ‘명승’ 분 야와, 그리고 동식물의 ‘화석’은 ‘천연기념물’ 지질분야와 밀착되어 있음을 확인하였다. 셋째, ‘국가산 림문화자산 분류기준’을 검토한 결과 개념상의 변별력 부족으로 인한 차별성 부족과 모호성, 유사 분류 군 간 성격의 불균질성, 조합형의 구체적인 정의 부재로 인한 혼란 등을 지적하였다. 또한 유사 문화유 산과 비교할 때 개념의 충돌, 개념의 소극적 적용 등 문화유산 간 연계 부족을 보였다. 이는 국가적 차원 에서 전반적인 문화유산의 가이드라인을 제시해 각 기관에서 용어 및 개념이 오용되거나 혼용되지 않 도록 해야할 필요가 있다. 또한 조합형 중 ‘기록물+금석각류를 제외하면 금속류는 한 건도 지정되지 않 고 석각류 일색임을 볼 때 향후 지정 추이를 살펴보며 명칭을 수정하거나 성격에 따라 분리를 고려할 필요가 있다. 다섯째, 국가산림문화자산의 분포는 전라북도가 18건(22.5%), 전라남도 17건(21.3%), 강 원도 14건(17.5%), 경상북도 11건(13.8%), 경상남도 7건(8.8%), 경기도 4건(5.00%), 서울특별시와 부산 광역시 그리고 충청남도가 각각 2건(2.5%), 대전광역시와 제주특별자치도 각 1건(1.3%) 순으로 나타났 다. 이에 반해 충청북도는 단 1건도 지정되고 있지 않아 지역적 편중성이 강하게 드러나고 있다. 이는 명승에 비해 지정절차가 간소한데 비해 각 지자체의 산림문화자산에 대한 관심과 유산지정 필요성을 느끼지 못하고 있음을 의미한다. 지자체의 적극성과 산림문화자산 제도의 활성화를 위해 홍보 및 활용 방안에 관한 추가적인 연구가 이루어져야 할 것이다.

This study introduces a novel approach for identifying potential failure risks in missile manufacturing by leveraging Quality Inspection Management (QIM) data to address the challenges presented by a dataset comprising 666 variables and data imbalances. The utilization of the SMOTE for data augmentation and Lasso Regression for dimensionality reduction, followed by the application of a Random Forest model, results in a 99.40% accuracy rate in classifying missiles with a high likelihood of failure. Such measures enable the preemptive identification of missiles at a heightened risk of failure, thereby mitigating the risk of field failures and enhancing missile life. The integration of Lasso Regression and Random Forest is employed to pinpoint critical variables and test items that significantly impact failure, with a particular emphasis on variables related to performance and connection resistance. Moreover, the research highlights the potential for broadening the scope of data-driven decision-making within quality control systems, including the refinement of maintenance strategies and the adjustment of control limits for essential test items.

수산자원의 지속 가능한 관리와 증대는 전 세계적으로 중요한 이슈로 부상하고 있으며, 본 연구는 이에 대응하는 한국수산자 원공단의 수산자원 현존량 추정을 위한 딥러닝 기반 수산자원 증대사업 효과조사 기법 개발을 위해 구성 기술 중 하나인 어류 탐지 및 분류 모델 구축과 성능 비교를 수행하였다. 다양한 크기의 YOLOv8-Seg 모델에 어류 이미지 데이터셋을 학습한 후 각 성능평가 지표를 비 교 분석하여 적용 가능한 최적의 모델을 선정하고자 하였다. 모델 구축에 사용된 자료는 총 12종의 어류로 이루어진 36,749장의 이미지와 라벨 파일로 이루어지며, 학습에는 증강을 적용하여 데이터의 다양성을 증가시켰다. 동일한 환경 및 조건에서 총 다섯 개의 YOLOv8-Seg 모델을 학습 및 검증한 결과 중간 크기의 YOLOv8m-Seg 모델이 가장 짧은 13시간 12분의 학습 시간과     0.933, 추론 속도 9.6 ms로 높은 학습 효율성과 우수한 탐지 및 분류 성능을 보였으며, 각 지표 간의 균형을 고려할 때 실시간 처리 요구사항을 충족하는 가장 효율 적인 모델로 평가되었다. 이와 같은 실시간 어류 탐지 및 분류 모델을 활용하여 효율적인 수산자원 증대사업의 효과조사가 가능할 것으 로 보이며, 지속적인 성능 개선 및 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

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.

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.

The Korean tariff rate for fishery products is a single tax rate of 10% for live fish and frozen seafood, and 20% for all others. Since FTAs have been concluded with several countries, the tariffs is not an appropriate means to protect domestic fishery producers. The differential tariff rate according to the scientific name (genus) of the fishery products, which was implemented 30 years ago to protect fishery products produced in the Korean coastal waters has lost its original purpose. It seems that future fishery trade policy should focus on IUU prevention, hygiene and safety of consumers rather than protecting fishery producers through customs tariffs. This paper suggest that a paradigm shift in the fishery producers protection policies such as direct financial support from the state, protection and development of fishery resources, and support for fostering the 6th industry rather than indirect protection through tariffs.

Most of the drinking water dams managed by the local governments in Korea are earthfill dams, and these dams have almost no geotechnical property information necessary for seismic performance evaluation. Nevertheless, in the rough planning stage for improving seismic safety for these dams, it is necessary to classify their relative seismic hazard against earthquakes and conduct an additional ground investigation. The zero seismic failure probability curve is a curve suggested in this study in which the probability of failure due to an earthquake becomes ‘0’ regardless of the geotechnical properties of the earthfill dam. By examining the method and procedure for calculating failure probability due to an earthquake suggested in previous researches, the zero seismic failure probability curves for an earthquake in 1,000-year and 2,400-year return periods in Korea were presented in the form of a hyperbola on the plane of the dam height versus freeboard ratio (ratio of freeboard to dam height), respectively. The distribution characteristics of the dam height and the freeboard ratio of 81 Korean earthfill dams were presented. The two proposed zero seismic failure probability curves are shown on the plane of the dam height versus freeboard ratio, and the relative seismic hazard of 81 dams can be classified into three groups using these curves as boundaries. This study presented the method of classifying the relative seismic hazard and the classification result.

The water consumption data of individual consumers must be analyzed and forecast to establish an effective water demand management plan. A k-mean cluster model that can monitor water use characteristics based on hourly water consumption data measured using automated meter reading devices and demographic factors is developed in this study. In addition, the quantification model that can estimate the daily water consumption is developed. K-mean cluster analysis based on the four clusters shows that the average silhouette coefficient is 0.63, also the silhouette coefficients of each cluster exceed 0.60, thereby verifying the high reliability of the cluster analysis. Furthermore, the clusters are clearly classified based on water usage and water usage patterns. The correlation coefficients of four quantification models for estimating water consumption exceed 0.74, confirming that the models can accurately simulate the investigated demographic data. The statistical significance of the models is considered reasonable, hence, they are applicable to the actual field. Because the use of automated smart water meters has become increasingly popular in recent year, water consumption has been metered remotely in many areas. The proposed methodology and the results obtained in this study are expected to facilitate improvements in the usability of smart water meters in the future.

골목상권은 상권 경쟁력 확보와 상권 내 점포의 안정적 운영 측면에서 중요한 공간적 영역으로 인식되어 왔고, 코로나 이후 상권 측면에서도 골목상권은 중요한 연구 대상으로 제기되고 있다. 지금까지 골목상권 연구는 서울시와 같은 대도시 골목상권 을 중심으로 진행되어 왔다. 이에 본 연구는 청주시를 사례로 소상공인 개별 데이터와 GIS 기법을 활용하여 중소도시에 적합한 골목상권 영역 설정 방법을 제안하고, 이를 토대로 골목상권 유형을 분류하고 주요 특성을 살펴보고자 하였다. 골목상권 영역 설정은 데이터 전처리 과정을 거쳐, 생활밀착형 업종 점포를 추출하고 도로명주소 내 ‘길’ 단위 점포를 추출하여 골목상권 영역을 설정하였다. 골목상권 유형은 개폐업률에 의해 성장형-순환형-정체형-쇠퇴형으로 분류하고, 네 유형의 골목상권 분포를 지도화하 고 상권별 주요 특성을 살펴보았다. 본 연구에서 제안한 골목상권 영역 설정 방법과 유형 분류는 앞으로 세밀한 골목상권의 이해와 공간 단위에서의 골목상권 변화에 활용되기를 기대한다. 또한 본 연구의 성과는 상권의 이해와 변화 예측을 넘어 골목상권 활성화를 위한 정책 수립의 출발점이 될 수 있다.

교정시설의 과밀화 수용, 개별교정처우, 출소 후 재범예방 등을 위해서 수형자 분류 지표에 대한 논의는 지난 10여 년간 꾸준히 논의되어 온 주제이다. 현 교정본부에서는 교정재범예측지표를 활용하여 수형자의 가석방심사를 비롯하여 개벌적인 교정처우와 프로그램참여 등을 수행하고 있다. 수형자 분류는 수용시설에서 범죄성에 대한 억제와 재사회화를 위한 프로그램 설계 및 운영하는데 있어서 가장 중요한 도입단계라 볼 수 있다. 수형자의 재범억제와 성공적인 재사회화를 위해서 수형자 분류와 관련된 지표를 활용하고자 한다면, 이 지표에 대한 과학적 근거를 바탕으로 한 효과성 및 타당성 등의 평가가 뒷받침 되어야 한다. 우선 이 연구에서는 수형자 분류 지표에 대한 효과성을 검증하기 앞서 탐색적 연구를 수행하고자 하였다. 현재 국내 수형자 재범위험성 평가 도구를 파악하고, 내용 및 각 요인들을 살펴보았다. 다음으로 국내외 수형자 또는 범죄자의 위험성 등을 분류할 수 있는 평가도구를 자세히 살펴보았다. 마지막으로 개별처우, 수형자 분류 등의 중요성이 강조되어야 하는지를 뒷받침 할 수 있는 국내외 선행연 구를 검토하였다. 이 연구를 통해 현재 국내에서 수행되고 있는 수형자 분류와 관련된 지표를 살펴보고, 분산된 관련 자료들을 정리하여 추후 실증연구를 진행할 수 있는 근거자료로 활용하고자 하였다.

목적 : 본 연구는 델파이 기법을 사용하여 지역사회 임상에서 치매환자의 중증도를 파악하기 위한 포괄적인 인지기능을 평가할 수 있는 항목을 개발하고자 한다. 연구방법 : 지역사회 치매환자의 중증도 파악을 위한 예비문항 구성과 치매 전문가 패널 21명을 대상으로 3회에 걸쳐 델파이 조사를 실시하였다. 예비문항 구성은 문헌고찰을 통한 항목을 수집하였다. 1차 조사에서는 수집된 항목에 대한 폐쇄형과 개방형 문항으로 전문가 패널들의 의견을 수집하였다. 2차, 3차 조사에서는 항목에 대한 내용타당도(Content Validity Ratio; CVR)를 조사하고, 최종 항목은 CVR, 수렴 도, 합의도 기준을 모두 만족하는 항목을 선정하여 도출하였다. 결과 : 문헌고찰을 통해 지역사회 임상에서 치매환자의 임상적인 기능을 평가할 수 있는 예비 평가항목의 하위영역 5개, 문항 59개를 도출하였다. 1차 델파이 결과에서 3개 항목 삭제, 16개 항목이 추가되어 68 개 항목이 선정되었다. 2차 델파이 결과에서는 내용타당도 비율 .42 미만인 항목 3개가 있었으나 문헌 고찰과 연구자 간의 합의를 통해 3차 델파이 조사에 포함시켰다. 3차 델파이 결과, 수렴도 .50 이상과 합의도 .75 미만인 항목 9개를 삭제하여 총 59개 항목을 선정하였다. 최종 델파이 결과, 각 항목에 대한 내용타당도는 .89, 안정도는 .12, 수렴도는 .43, 합의도는 .81로 높게 분석되었다. 결론 : 본 연구를 통해 작업치료사가 지역사회에 거주하고 있는 치매환자의 중증도를 파악하기 위하여 임상적인 치매 기능평가를 할 수 있는 항목들을 개발하고 평가항목에 대한 내용타당도를 검증하였다. 지역 사회 작업치료 종사자가 치매환자의 치매 기능을 임상적으로 파악하고 중증도에 따라 적절한 중재를 제공하기 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.

본 연구는 다국적기업 해외 자회사 내 해외 주재원의 사회적 참여와 문화적 차별이 현지 직원의 이직 의도에 미치는 영향에 대한 메커니즘을 연구하는데 그 목적을 두고 있다. 본 연구의 가설을 테스트하기 위해 중국에 있는 19개 해외 다국적기업 자회사에 근무하는 495명의 중국 현지 직원들을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 이를 활용하여 구조방정식 모델을 실시한 결과, 현지 직원의 승진 가능성은 해외 주재원의 사회적 참여와 현지 직원의 이직 의도 사이 관계를 완전 매개한다. 업무 자율성은 해외 주재원의 문화적 차별과 사회적 참여가 현지 직원의 이직 의도에 미치는 영향에 대해 부분적 매개 효과를 가진다는 결과가 나타났다. 본 연구는 다국적기업의 해외 주재원이 현지 직원의 이직 의도에 미치는 영향을 주재원의 사회적 참여와 문화적 차별로 나누어 심층 분석하였다는데 그 학문적 의의를 가진다.