본 연구는 걸밴드 QWER의 사례를 중심으로 K-Pop 걸그룹의 차별화 전 략을 ERRC(Eliminate-Reduce-Raise-Create) 모델을 활용하여 분석하였 다. QWER은 유튜버와 스트리머 출신의 온라인 콘텐츠 크리에이터들로 구 성된 4인조 걸밴드로, 기존과는 차별화된 접근법으로 주목받은 K-Pop 그 룹이다. 질적 연구방법인 내용분석을 통해 QWER의 결성 과정부터 2025년 2월까지의 활동을 분석한 결과, QWER은 ‘제거 전략’으로 전통적인 연습생 시스템, 통일된 이미지와 콘셉트, 기획사 주도의 철저한 관리 시스템에서 탈피했으며, 외모 중심주의, 과밀한 활동량, 과도한 변신에 대한 ‘감소 전 략’을 구사했다. ‘증가 전략’으로는 음악 제작 참여도, 라이브 연주 능력, 맞춤형 팬 소통을 강화했고, ‘창조 전략’으로는 온라인 콘텐츠 크리에이터 기반 발굴 시스템, 하이브리드 계약 모델, 이원화된 기획사 운영 시스템 등 새로운 요소들을 도입했다. 이러한 전략은 K-Pop 산업의 인재 발굴 패러 다임, 계약 및 조직 구조에 변화를 가져옴은 물론, 포화 상태에 이른 K-Pop 시장에서 가치 혁신을 통한 차별화의 중요성을 시사한다.

고속도로 2차 사고는 선행 사고(1차 사고) 또는 전방 고장 차량에 의해 교통흐름이 변화된 상황에서 발생하는 사고로, 이에 대한 효과적인 교통안전 관리전략이 필요하다. 그러나 일반사고에 비해 데이터 표본이 부족하여 신뢰성 있는 대응 전략 수립에 어려움이 있다. 본 연구는 고속도로에서 발생하는 2차 사고의 발생 주요 요인을 식별하고 예측하기 위해 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반 텍스트 분석 모델과 전통적 머신러닝 모델 (XGBoost, RandomForest, CatBoost)을 비교하였다. 교통사고 세부기록, 원클릭 속보자료 등 비정형 텍스트 및 정형 데 이터를 수집하고 1차 사고에 관한 시공간적 동적 변수를 통합하여 인공지능 기반의 사고 예측 프레임워크를 구축하였다. 특히, BERT 기반 모델을 통해 교통사고 문맥 정보를 고려하여 단어 삽입 및 대체 기법에 따른 2차사고 데이터 표본을 보완하였다. 또한, 설명가능한 AI(XAI) 기법을 활용하여 주요 사고 요인의 기여도를 시각적으로 해석하고 사고 예방 및 정책 수립에 필요한 정보를 제공하였다. 연구 결과, 제안된 하이브리드 접근법 기반 연구 프레임워크는 높은 정확도의 2 차 사고 발생 가능성 예측에 효과적이며, 교통사고관리시스템의 신뢰성과 효율성 향상에 핵심적인 기여를 할 것으로 기 대된다.

본 연구는 게임 IP의 음악 산업 확장 전략을 분석하기 위해 라이엇 게 임즈의 사례를 VRIO 프레임워크를 통해 분석했다. 연구 방법으로는 내용 분석과 사례분석을 활용했으며, 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 가치 (Value) 측면에서는 2023년 4,480억 원의 매출과 1,013억 원의 영업이익 을 달성했으며, 누적 스트리밍 100억 회를 기록하는 등 경제적 가치를 창출했다. 또한 룬테라 세계관의 11개 지역별 음악적 정체성 구축과 '아 케인' OST를 통한 IP 확장으로 브랜드 가치를 제고했다. 둘째, 희소성 (Rarity) 측면에서 세계 4위 음악 회사 BMG와의 글로벌 퍼블리싱 독점 계약을 통해 1,000개 이상의 음악 타이틀에 대한 권리를 확보했으며, 2023년 월드 챔피언십 640만 동시 시청자 달성으로 게임과 K-pop 팬덤 의 성공적 결합을 이뤄냈다. 셋째, 모방난이도(Imitability) 측면에서 가상 아이돌 제작에 필요한 수백만 달러의 초기 투자비용, 10년간 축적된 음악 프로덕션 노하우, 고도화된 기술 스택 등이 높은 진입장벽을 형성했다. 넷째, 조직(Organization) 측면에서 뮤직 슈퍼비전, 비즈니스 어페어, 전 략적 제품 총 3개의 부서로 구성된 전문화된 조직 구조를 갖추고, BMG SoundLab 운영과 개발자-음악가 협업 팀 시스템을 통해 혁신적인 운영 체계를 구축했다. 본 연구는 게임 IP의 음악 산업 확장이 가진 전략적 가 치와 실행 방안을 탐색적으로 분석했다는 점에서 의의가 있으며, 디지털 엔터테인먼트 산업의 융합 전략 수립에 실무적 시사점을 제공한다.

Lightweighting is crucial in various industries, especially for bicycles where weight and stiffness are key. Traditional materials like steel, aluminum, and carbon each have pros and cons. This study compares hybrid tubes made of aluminum and carbon composites with conventional aluminum tubes. Using structural analysis and experimental testing, the hybrid tubes showed a weight reduction of up to 17.25% and maintained acceptable deformation levels. Finite element analysis confirmed these findings, demonstrating the hybrid tubes' potential as superior bicycle frame materials. Future research should focus on long-term durability and fatigue characteristics.

본 논문에서는 소성 설계를 기반으로 한 프레임 구조 설계 시, 기둥의 종류에 따른 구조 제작 비용과 거동의 차이를 연구하였다. 축 력과 횡력을 모두 받는 구조물에 적합한 기둥 부재를 선택하는 것이 중요하며, 플라스틱 설계 방법을 채택할 경우 기둥의 역할이 더욱 강조된다다. 특히, 횡력은 기둥의 연성을 요구하며, CFT(콘크리트 충전 강관)형 기둥은 RC(철근 콘크리트) 기둥보다 높은 강철 비율 로 연성을 확보하게 된다. 이 논문에서는 CFT 기둥이 RC 기둥보다 더 나은 성능을 보이는지 확인하기 위해 다양한 구조 유형에서 기 둥을 설계하고 분석하였다. CFT 기둥을 소성 설계에 채택함으로써 얻을 수 있는 이점은 다양한 구조 유형에 따른 하중 유형의 분석을 통해 제시한다.

Rapidly changing environmental factors due to climate change are increasing the uncertainty of crop growth, and the importance of crop yield prediction for food security is becoming increasingly evident in Republic of Korea. Traditionally, crop yield prediction models have been developed by using statistical techniques such as regression models and correlation analysis. However, as machine learning technique develops, it is able to predict the crop yield more accurate than the statistical techniques. This study aims at proposing the onion yield prediction framework to accurately predict the onion yield by using various environmental factor data. Temperature, humidity, precipitation, solar radiation, and wind speed are considered as climate factors and irrigation water and nitrogen application rate are considered as soil factors. To improve the performance of the prediction model, ensemble learning technique is applied to the proposed framework. The coefficient of determination of the proposed stacked ensemble framework is 0.96, which is a 24.68% improvement over the coefficient of determination of 0.77 of the existing single machine learning model. This framework can be applied to the particular farmland so that each farm can get their customized prediction model, which is visualized by the web system.

MES(manufacturing execution system) plays a critical role in improving production efficiency by managing operations across the entire manufacturing system. Conventional manufacturing systems employ a centralized control structure, which has limitations in terms of the flexibility, scalability and reconfigurability of the manufacturing system. Agent-based manufacturing systems, on the other hand, are better suited to dynamic environments due to their inherent high autonomy and reconfigurability. In this study, we propose an agent-based MES and present its collaboration model between agents along with a data structure. The agent-based MES consists of three types of core agents: WIPAgent, PAgent(processing agent), and MHAgent(material handling agent). The entire manufacturing execution process operates through collaboration among these core agents, and all collaboration is carried out through autonomous interactions between the agents. In particular, the order-by-order dispatching process and the WIP(work-in-process) routing process are represented as respective collaboration models to facilitate understanding and analyzing the processes. In addition, we define data specifications required for MES implementation and operation, and their respective structures and relationships. Moreover, we build a prototype system employing a simulation model of an exemplary shop-floor as a simulation test bed. The framework proposed in this study can be used as a basis for building an automated operating system in a distributed environment.

Recently, Car weight reduction has become an important development goal to improve fuel efficiency. Car seat frame is a key part of the weight reduction. Existing steel seat frames have the advantages of high rigidity and durability, but have the disadvantage of heavy weight. Recently, Almag material, which are alloy of aluminum and magnesium, is attracting attention because of excellence in strength and weight reduction. At first, the core stiffness members of the seat frame are selected to optimize the weight of the seat frame. And then strength analysis and natural frequency analysis are performed for the existing steel seat frame and Almag seat frame. Based on these analysis results, optimal thickness of the Almag seat frame are determined by an automation program using a genetic algorithm.

다중 운집 사고는 주로 도시 내 밀집된 공간에서 발생하며, 보행자의 자유로운 이동이 제한될 때 더욱 위험하다. 이러한 상황에서 군중의 물리적 압력이 더해지면 대형 참사로 이어질 수 있어 예방과 신속한 대응이 필수적이다. 사고 발생 가능성을 최소화하기 위해 서는 실시간으로 군중 밀도를 모니터링하고, 위험 상황을 사전에 경고할 수 있는 예측 시스템 구축이 필요하다. 그러나 현재 사용되는 CCTV 기반 모니터링 시스템은 특정 구역에 국한되며, 설치 및 유지 비용이 높아 광범위한 모니터링에는 한계가 있다. 이에 본 연구 에서는 Cell Transmission Model(CTM)을 기반으로 한 양방향 보행 시뮬레이션 프레임워크를 개발하고, 이를 모바일 통신 데이터로 검증하였다. 연구 과정에서는 먼저 1)단방향 보행 CTM을 구축하고, 2)이를 양방향 보행 CTM으로 확장하여 경계 셀을 재설정하고 유 입량을 조정하는 방식으로 진행했다. 또한, 다중 운집 사고를 구현하기 위해 체류 개념을 추가했다. 검증 단계는 1)대상지 선정, 2)보행 네트워크 구축, 3)시뮬레이션 적용, 4)모바일 통신 데이터와의 비교 검증 순으로 이루어졌다. 대상지는 이태원 참사가 발생했던 이태원 역 부근으로, 20×20m 셀 단위로 보행 네트워크를 구축했다. 시뮬레이션 결과, 모바일 통신 데이터와의 높은 유사도를 보였다. 본 연구 에서 개발한 시뮬레이션은 대규모 행사나 혼잡한 보행 환경에서 군중 밀집을 예측하고, 사고 가능성을 조기에 경고하는 데 활용될 수 있다. 특히, 대형 이벤트나 도시 재난 관리에서 실시간 대응 시스템의 기초 자료로 사용할 수 있다.

In the development of eco-friendly vehicles such as electric vehicles, weight reduction has become a very important design target. Seat weight reduction is very important in vehicle weight reduction. In this study, the energy absorption characteristics of Almag material, an alloy of aluminum and magnesium, and mild steel SAFH440, SAFH590, SAFC780, and SAFH980 were analyzed to obtain a true stress versus true strain curve that was correlated with the test. By performing the seat frame structure analysis using the obtained analysis material property, it was possible to compare the deformation between lightweight material, Almag and mild steel materials. In addition, it was confirmed that the weight reduction effect was 25.8% when applying Almag, an equivalent lightweight material that gives the same maximum deformation as SAFH980, a high-strength mild steel.

Fueled by international efforts towards AI standardization, including those by the European Commission, the United States, and international organizations, this study introduces a AI-driven framework for analyzing advancements in drone technology. Utilizing project data retrieved from the NTIS DB via the “drone” keyword, the framework employs a diverse toolkit of supervised learning methods (Keras MLP, XGboost, LightGBM, and CatBoost) enhanced by BERTopic (natural language analysis tool). This multifaceted approach ensures both comprehensive data quality evaluation and in-depth structural analysis of documents. Furthermore, a 6T-based classification method refines non-applicable data for year-on-year AI analysis, demonstrably improving accuracy as measured by accuracy metric. Utilizing AI’s power, including GPT-4, this research unveils year-on-year trends in emerging keywords and employs them to generate detailed summaries, enabling efficient processing of large text datasets and offering an AI analysis system applicable to policy domains. Notably, this study not only advances methodologies aligned with AI Act standards but also lays the groundwork for responsible AI implementation through analysis of government research and development investments.

본 연구는 바이든 행정부가 제시한 새로운 경제 협력체인 인도-태평양 경제 프레임워크(IPEF)를 중심으로 그 통상정책의 특징을 살펴봄으로써 한국이 경제안보를 위해 어떠한 통상 외교 전략을 펼쳐야 하는지에 대한 분석을 그 목적으로 한다. 기존 FTA와 달리 관세 철폐와 같은 시장 접 근 문제를 포함하고 있지 않은 새로운 형태의 경제 협력체인 IPEF는 국 제통상질서에서의 미국의 리더십 회복과 동시에 국내 산업의 지지를 확 보할 수 있는 통상정책의 수립이라는 바이든 행정부의 경제안보 전략이 반영된 결과이다. 그 의도와 관계없이 IPEF는 대외적으로 중국을 견제하 기 위한 목적의 경제협력체로 인식되고 있는 상황 아래, 한국의 IPEF 가 입 결정을 둘러싼 논쟁이 지속되고 있다. 본 연구는 이러한 논쟁이 오바 마 행정부 이후 지속되고 있는 미-중 주도의 경제협력체 가입을 둘러싼 논의와 크게 다르지 않다는 점을 기반으로, 중국 주도의 RCEP과 미국 주도의 IPEF가 서로 배타적 관계가 아닌 상호보완적 관계라는 인식 아 래, 양 협력체에 적극적으로 참여하는 것이 대표적 통상국가인 한국의 경제안보를 위한 통상 외교 전략임을 제시한다.

In recent automobile development, vehicle weight reduction has become a very important goal. Seat weight reduction is a large portion of vehicle weight reduction. In this study, a specimen tensile tests were conducted on the Almag material, which is an alloy of aluminum and magnesium, and also conducted on SAFH440, SAFH 590, SAFC780, and SAFH980, which are mild steel materials used in the seat frame. The tensile specimen tests were carried out in two speed; 2mm/s and 4mm/s, and the obtained stress to strain curve was converted to the analysis material card of true stress to true strain curve to be used in the seat structural analysis. The constructed analysis material card was used in the specimen tensile finite element analysis, and the analysis result was able to obtain the stress to strain curve similar to the test result.

본 연구에서는Stable Diffusion 프레임워크를 활용하여 게임 스타일의 스케치, 특히 도시 장면을 생성하는 방법 을 소개한다. 확산 기반의 모델인Stable Diffusion은 쉬운 접근성과 뛰어난 성능으로 많은 연구자와 일반인들에 게 선호되며, 텍스트-스케치, 이미지-스케치의 생성이 가능하다. Stable Diffusion의 몇 가지 문제는 이미지의 국 소성 보존 문제 및 미세 조정인데, 이를ControlNet과DreamBooth를 사용하여 해결한다. 결과적으로, 본 연구를 통 해 게임 제작에 사용될 수 있는 텍스트-스케치, 이미지-스케치 생성이 가능하며, 더 나아가 아티스트를 돕는 툴 로도 활용될 수 있다.