본고는 BCC 코퍼스를 활용한 중국어 미각어 용례 연구로 미각어 ‘甜’과 ‘苦’에 후 행하는 품사를 중심으로 살펴보고자 한다. 이에 BCC 코퍼스를 활용한 미각어 ‘甜’과 ‘苦’ 각각의 연구 방법과 비교 분석을 통해 연구하고자 한다. 본고는 기존 미각어 연 구에서 볼 수 없었던 방대한 데이터를 활용하여 BCC 코퍼스 내의 코퍼스 분석 도구 를 활용하여 보다 객관적이고 과학적으로 양적인 면에서의 미각어 ‘甜’과 ‘苦’에 후행 하는 용례를 고찰하고자 한다.

본 연구는 화재, 구조, 구급 등 재난 대응 최일선에서 근무하는 119상황관리사의 직무 역량이 무엇인지 도출하고 델파이 연구로 타당성을 검증하여 해당 직무의 전문성 향상을 위해 발전된 교육훈련 기초자료 를 마련하고자 수행되었다. 이에 국내외 선행연구 및 직무매뉴얼을 분석하여 119상황관리사 직무역량 후 보군을 구성한 후 초점집단면접을 통해 직무역량 개발에 대한 의견을 수렴하는 과정을 거쳐 119상황관리 사 직무역량의 정의를 규명하였다. 마지막으로 2차에 걸친 전문가 패널을 대상으로 델파이조사를 실시하 여 검증한 후 타당성을 확보하였다. 이러한 연구결과 분석을 통해 다음과 같은 결론이 도출되었다. 첫째, 최종 확정된 119상황관리사 직무역량은 8개의 책무영역과 70개의 직무역량으로 구성되었다. 특히 119상 황관리사 직무역량에서 화재, 구급, 구조신고 상황관리 역량이 가장 큰 부분을 차지하는 것으로 나타났다. 둘째, 119상황실에 따라 제대로 다루지 못한 스트레스 관리 역량이나 중요한 공통 직무역량의 구체적 내 용을 도출하였다. 셋째, 119상황관리사의 실제 현장 경험이 풍부한 전문가 패널들로부터 현업에 기반을 둔 직무 역량으로 타당성을 확보하였다. 이를 기반으로 119상황실의 지역에 따른 편차를 줄이고, 직무 수 행 수준 향상을 위한 교육과 훈련의 기초자료로 활용될 수 있다는 점에서 몇 가지 시사점을 제안하였다.

This research aims to understand the specific aspects of the utilization of the pavilion by a group of governors in the mobile office system of the early Joseon Dynasty through two diaries written in the 16th century. Miam Diary by Yu Hee-chun, a governor of Jeolla Province, and Jaeyeongnam Diary by Hwang Sa-woo, a chief aide of Gyeongsang Province, are important historical materials that reveal the utilization patterns of the pavilion by the governor, who was the decision maker and main user of governmental pavilions. As a result of analyzing the two diaries, the utilization of governmental pavilions was concentrated in the hot summer season, May to July, which is closely related to the perception of temperature and humidity. While pavilions are mostly used as office and banquet places, some notable usage patterns have been identified. When there were several governmental pavilions in a town, the order of appreciation was determined by considering the location and scenery, and the pavilions were also used as a place to encourage learning as governors taught Confucian scholars well. Governmental pavilions functioned as a device to visualize hierarchy through seating and accommodation arrangements. The authors of the diaries left comments on the famous pavilions and sometimes went to see the pavilions after asking for permission from the superior. This research is meaningful in that it reconstructed the relationship network and phases of the times of governmental pavilions scattered across the country through institutions and daily life.

해사영어는 선박 운항, 해양 안전, 선내 의사소통 및 선외 교신을 위해 설계된 특수한 영어 언어체계이다. 국제해사기구 STCW(선원의 훈련, 자격증명 및 당직근무의 기준에 관한 국제협약)에 따르면 국제항해에 종사하는 항해사가 되기 위해서는 SMCP를 포함한 해사영어 대한 충분한 이해가 수반되어야 한다. 본 연구는 음성인식, 번역, 단어 기입 등 유형의 해사영어시험을 통하여 학생들 의 해사영어 활용 능력을 측정하고 플랫폼 사용에 따른 시험 점수 향상 정도, 나아가 초임항해사로 나가기 위하여 요구되는 해사영어 시험 플랫폼 활용 시간 등을 조사하고자 하였다. 실험은 먼저 초기 시험을 통해 학생들의 일반영어능력과 SMCP 활용 능력에 대한 연 관성을 조사한 후, 중간 시험 및 최종 시험을 통해 플랫폼 활용에 대한 점수 향상 정도, 응시시간 변화 등 요인을 측정하였다. 초기 시 험을 통해 개인 요인(예: 토익 점수, 본인 스스로에 대한 영어능력 평가)에 따른 그룹 간 해사영어시험 점수에 유의한 차이가 있음을 확인하였으며, 중간시험 및 최종시험을 통해 플랫폼 활용이 유의한 시험점수 향상으로 이어졌음을 확인하였다. 해당 연구는 해사 교육 분야에 다양하게 적용할 수 있는 학습 플랫폼 활용 효능을 조사하였으며 향후 해사영어 교육 외 그 범위를 넓혀 활용될 수 있을 것으 로 사료된다.

This study analyzes the body shapes of lower-body obese female adolescents and proposes a slacks pattern suitable for their body type. Lower-body obesity is a prevalent type of teenage obesity, and our proposals aim to improve consumer satisfaction in ready-to-wear clothes across this demographic. We first observe characteristics of obese lower bodies, noting significantly above-average thigh and hip circumference. These figures indicate a high degree of curvature in obese lower bodies, along with a large drop value. Leveraging this data, we develop a novel slacks pattern using 3D avatars in a virtual simulation system. The formulas for the main areas of the pattern are as follows: front waist girth W/4+0.75cm+0.5cm, back waist girth W/4+0.5cm– 0.5cm, front hip girth H/4+1.25cm–0.5cm, back hip girth H/4+2cm+0.5cm, front crotch extension H/16+0.5cm, back crotch extension H/8+1cm. Results from appearance evaluations show that this pattern minimizes strain rate on the waist and hips, and its average score is significantly higher than that of an alternative pattern that was also evaluated. The minimized strain rate and high average score indicate that our pattern assigns a sufficient amount of space to the appropriate areas. Based on these results, we expect our research to inform slacks pattern development and production for obese consumers of all types.

This study aims to merge Picasso’s expressive elements and deconstructive fashion’s formative traits, proposing an upcycle fashion design that fuses artistic and philosophical aspects. The analysis of Picasso’s Cubism identified qualities like liberating revolution, fluidity of vision, geometric reducibility, complex symbolism, and creative imitation. The analysis of Derrida’s deconstructionism revealed expressive traits: uncertainty, intertextuality, différance, and dis-de phenomenon. An upscale fashion design was developed based on six Picasso works featuring women. The design was created using the fashion design software CLO 3D and integrated clothing waste and scrap fabrics as materials.The results are as follows. First, upcycle fashion was viewed from a new perspective based on Picasso and Derrida’s values. This perspective suggested creating better ethical values by upholding environmental protection in novel ways that overcome limitations rather than destroy existing values indiscriminately. Second, upcycle fashion design methodologies were derived from various perspectives utilizing formative features of Picasso’s works and specific expressive features of deconstructed fashion. Third, the direction of mitigating waste and pollution from clothing production and transportation was revealed by making clothes in a virtual space using the CLO 3D program. This study contributed to obtaining various methods for developing upcycle fashion designs using own methods of Picasso and Derrida to diversify the approaches of upcycling, which is relatively stagnant in disassembling.

In this study, the evaluation items related to the effectiveness evaluation of the LVC (Live, Virtual, Constructive) training system of the Air Force were derived and the weights of each item were analyzed. The LVC training system evaluation items for AHP (Analytic Hierarchy Process) analysis were divided into three layers, and according to the level, 3 items were derived at level 1, 11 items at level 2, and 33 items at level 3. For weight analysis of evaluation items, an AHP-based pairwise comparison questionnaire was conducted for Air Force experts related to the LVC training system. As a result of the survey, related items such as (1) Achievement of education and training goals (53.8%), (1.2) Large-scale mission and operational performance (25.5%), and (1.2.1) Teamwork among training participants (19.4%) was highly rated. Also, it was confirmed that the weights of evaluation items were not different for each expert group, that is, the priority for importance was evaluated in the same order between the policy department and the working department. Through these analysis results, it will be possible to use them as evaluation criteria for new LVC-related projects of the Air Force and selection of introduction systems.

This study endeavors to enrich investment prospects in cryptocurrency by establishing a rationale for investment decisions. The primary objective involves evaluating the predictability of four prominent cryptocurrencies – Bitcoin, Ethereum, Litecoin, and EOS – and scrutinizing the efficacy of trading strategies developed based on the prediction model. To identify the most effective prediction model for each cryptocurrency annually, we employed three methodologies – AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM), and Prophet – representing traditional statistics and artificial intelligence. These methods were applied across diverse periods and time intervals. The result suggested that Prophet trained on the previous 28 days' price history at 15-minute intervals generally yielded the highest performance. The results were validated through a random selection of 100 days (20 target dates per year) spanning from January 1st, 2018, to December 31st, 2022. The trading strategies were formulated based on the optimal-performing prediction model, grounded in the simple principle of assigning greater weight to more predictable assets. When the forecasting model indicates an upward trend, it is recommended to acquire the cryptocurrency with the investment amount determined by its performance. Experimental results consistently demonstrated that the proposed trading strategy yields higher returns compared to an equal portfolio employing a buy-and-hold strategy. The cryptocurrency trading model introduced in this paper carries two significant implications. Firstly, it facilitates the evolution of cryptocurrencies from speculative assets to investment instruments. Secondly, it plays a crucial role in advancing deep learning- based investment strategies by providing sound evidence for portfolio allocation. This addresses the black box issue, a notable weakness in deep learning, offering increased transparency to the model.

본 논문에서는 대규모 실시간 매칭의 생존 게임에서 플레이를 위한 유저들의 소셜 관계에 대해 연구한다. 특 히 “사전 팀 구성”을 통한 자의적인 팀 구성이 어떤 방식으로 유저들을 연결하는 지 연구하고자 한다. 다수 의 사람 간 집단 역학에서 나타나는 특성이나 패턴에 대한 조사를 중심으로 하였으며, 개인의 특성은 보조적 인 수단으로만 사용된다. 이번 연구에서는 게임을 플레이하는 유저들의 익명화 된 대규모 데이터를 활용하며 이에 대한 간소화된 집계 방법을 제안한다. 데이터 세트에는 사전 팀 구성에 관한 11,259만 줄의 속성이 포 함되어 있으며, 데이터에서 우리는 250만개의 노드와 1,182만개의 무방향 에지가 있는 협업 네트워크를 구성 하여 대규모 게임 내 협동 네트워크를 만듭니다. 연결 정도, 경로 길이, 클러스터링 및 소속 하위 컴포넌트의 크기 등 네트워크에 관한 수치를 통해 게임내 소셜 활동에 대한 이해를 높이고자 한다. 본 논문에서는 다음 의 두가지 특성을 중심으로 결론을 제시한다. 첫째, 네트워크 내에는 대규모로 연결된 2개(전체의 44% 및 2%)와 나머지의 파편화된 하위 컴포넌트로 구성 되어있다. 이 대규모 컴포넌트 중 작은 쪽은 한국 유저로만 구성되어 있다. 둘째, 컴포넌트 크기 별 평균 연결 거리와 군집화 계수, k-core를 확인함으로써 기타 다른 네 트워크 대비 이웃 간 연결이 강하면서 전체적으로는 비교적 멀리 떨어져 있음을 확인한다.

Sentiment analysis is a method used to comprehend feelings, opinions, and attitudes in text, and it is essential for evaluating consumer feedback and social media posts. However, creating sentiment dictionaries, which are necessary for this analysis, is complex and time-consuming because people express their emotions differently depending on the context and domain. In this study, we propose a new method for simplifying this procedure. We utilize syntax analysis of the Korean language to identify and extract sentiment words based on the Reason-Sentiment Pattern, which distinguishes between words expressing feelings and words explaining why those feelings are expressed, making it applicable in various contexts and domains. We also define sentiment words as those with clear polarity, even when used independently and exclude words whose polarity varies with context and domain. This approach enables the extraction of explicit sentiment expressions, enhancing the accuracy of sentiment analysis at the attribute level. Our methodology, validated using Korean cosmetics review datasets from Korean online shopping malls, demonstrates how a sentiment dictionary focused solely on clear polarity words can provide valuable insights for product planners. Understanding the polarity and reasons behind specific attributes enables improvement of product weaknesses and emphasis on strengths. This approach not only reduces dependency on extensive sentiment dictionaries but also offers high accuracy and applicability across various domains.

디지털 기술은 단순한 정보 전달 수단을 넘어서, 서사를 생성하고 소비하는 방식을 재정의하는 새로운 형태 의 패러다임이다. 디지털 기술의 발전과 함께, 디지털 매체는 강력한 스토리텔링 도구로서 현대 교육 분야에 자리 잡고 있으며, 이는 전통적인 교육 방식과 비교했을 때 학습자의 상호작용이 강조된다는 차이가 있다. 본 연구는 이러한 디지털 스토리텔링 환경에서 시·청각이 결합된 정보를 학습자에게 제공하고, 스토리텔링 과정에 선택지를 제공함으로써 상호작용성과 게임 요소를 더해 학습자 스스로 스토리텔링을 통해 학습하는 방법을 제안하였다. 그리고 연구의 타당성 검증을 위해 전문가 인터뷰를 실시하였다. 전문가 검증결과, 학습 자 스스로 스토리텔링을 통해 학습하는 과정은 이해도와 몰입도 측면에서 매우 효과적일 것이라는 긍정적인 답변을 얻을 수 있었다.

PURPOSES : This study aims to conduct a laboratory evaluation on the use of ferronickel slag for manufacturing Hot Mix Asphalat mixtures. METHODS : This research was based on laboratory evaluation only, where conventional aggregate and FNS at a ratio of 7:3 were used in HMA and the volumetric properties, physical and mechanical properties, and long-term performance of FNS in asphalt mixture were evaluated. RESULTS : The overall results showed that FNS can be applied as aggregate in a hot mix asphalt since volumetric, physical and mechanical properties and long-term performance of HMA mixture with ferronickel slags as aggregate met the required standards according to Korean standards for Asphalt Concrete. CONCLUSIONS : The tensile strength ratio results of HMA mixtures with ferronickel aggregate did not meet the required standards, yet the addition of anti-stripping agent and waste glass fibers to the HMA mixture with ferronickel slags improved the tensile strength results to meet the standards. Additionally, compared to the HMA mixture of the same aggregate gradation but with only natural aggregate, HMA mixture with ferronickel slags had almost the same results for the majority of tests conducted.

이 연구는 생성형 AI(Generative AI) 기술을 활용하여 기본 시각디자인 분야에서의 새로운 접근 방법과 가능 성을 탐색한다. Generative AI는 데이터 기반 학습을 통해 창의적인 디자인을 생성하는 인공지능 기술로, 시 각디자인에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구는 Generative AI가 시각디자인의 기본 요소와 원리에 어떻게 적용되며, 디자인 프로세스를 어떻게 혁신할 수 있는지를 분석한다. 먼저, Generative AI가 색채, 형태, 구성과 같은 디자인의 기본 요소를 어떻게 해석하고 재창조하는지에 대해 연구한다. 이를 통해 AI가 디자인의 창의 성과 예술성을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 탐구한다. 또한, AI가 디자인 결정 과정에서 어떻게 인간 디자 이너를 보조할 수 있는지에 대해서도 연구한다. 이 연구는 Generative AI를 실험하고, 이를 통해 얻은 시각디 자인 결과를 통해, AI가 시각디자인의 전통적인 접근 방식에 어떤 새로운 시각과 해석을 제공하는지를 조사 한다. AI 기술의 발전이 디자인의 미래와 디자이너의 역할에 어떤 변화를 가져올지에 대한 통찰과 디자인 분 야의 전문가뿐만 아니라, AI 기술에 관심 있는 학자들에게도 중요한 시사점을 제공한다는 점에서 의의를 찾 을 수 있다.

현대 사회에서 첨단 기술의 발전은 예술의 양상을 빠르게 변화시키고 있다. 생성형 인공지능 기술의 발전은 인류의 전유물이라 여겨왔던 창작 행위에 기존에는 보지 못했던 색다른 표현을 제공했다. 또한, 전통적 기법 을 고수하던 예술인들에게 새로운 예술 창작의 발현 방식을 제시하였다. 하지만 나날이 발전하는 인공지능 기술에 비해, 이를 활용한 구체적인 미디어아트 제작 과정 연구는 아직 국내에서는 미비하다. 본 논문은 인 공지능 기술을 활용한 미디어아트 해외 사례를 탐구한다. 그리고 Text-to-Image 인공지능 생성 모델과 게임 엔진 Unreal Engine 5를 이용하여, 국내에 자리 잡지 않은 생성형 인공지능을 활용한 작품 제작 방법론과 창 작자들에게 인공지능 이미지 생성 모델의 확장성을 제시한다.

최근 다양한 생성형 인공지능 프로그램 기술이 발전하며, 대중적으로 상용화되면서 생성형 인공지능을 활용 한 미디어아트의 창작사례가 늘어나고 있다. 사진의 등장이 기존의 회화 작품을 대체하지 않고 새로운 예술 형태로 존재한 것과 같이 생성형 인공지능 기술을 활용한 미디어아트 예술 표현 또한 새로운 방식과 형태로 존재할 수 있다. 논문에서 열거한 생성형 인공지능 프로그램을 활용하여 창작된 사례들과 같이 하나의 작품 으로 증명이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 인공지능의 의미와 역사적으로 형성된 생성형 인공지능을 활용 한 작품 사례들을 살펴보고, 다양한 형태로 존재하고 있는 생성형 인공지능 프로그램을 기반으로 형성된 미 디어아트 작품을 분석해보고자 한다. 이를 통하여 방대한 빅데이터를 기반으로 존재하고 있는 생성형 인공지 능의 기술을 자유롭게 창작자가 예술작품으로 사용하며 다채로운 형태로 전시된 미디어아트의 제작과 방법 론에 보탬이 되고자 한다.

본 사례 연구는 실시간 음성인식을 결합한 설치 작품의 기술, 언어학과 인터랙티브 아트의 융합을 탐구하는 것을 목표로 한다. 따라서 음성인식 기술이 언어라는 축을 통해 ‘Spect’actor’에게 어떻게 전달할 수 있는지에 대한 예술적 관점과 심도 깊은 이해를 도모하고자 한다. 본 연구는 음성인식 기술을 통한 미디어아트 해석 의 가능성을 전반으로 확대하고, 특히 인터랙티브 미디어아트 분야에서 회화적 자동 음성인식을 통한 미디어 아트 해석의 가능성을 넓히고자 합니다.

In this study, we propose a novel approach to analyze big data related to patents in the field of smart factories, utilizing the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling method and the generative artificial intelligence technology, ChatGPT. Our method includes extracting valuable insights from a large data-set of associated patents using LDA to identify latent topics and their corresponding patent documents. Additionally, we validate the suitability of the topics generated using generative AI technology and review the results with domain experts. We also employ the powerful big data analysis tool, KNIME, to preprocess and visualize the patent data, facilitating a better understanding of the global patent landscape and enabling a comparative analysis with the domestic patent environment. In order to explore quantitative and qualitative comparative advantages at this juncture, we have selected six indicators for conducting a quantitative analysis. Consequently, our approach allows us to explore the distinctive characteristics and investment directions of individual countries in the context of research and development and commercialization, based on a global-scale patent analysis in the field of smart factories. We anticipate that our findings, based on the analysis of global patent data in the field of smart factories, will serve as vital guidance for determining individual countries' directions in research and development investment. Furthermore, we propose a novel utilization of GhatGPT as a tool for validating the suitability of selected topics for policy makers who must choose topics across various scientific and technological domains.

As markets and industries continue to evolve rapidly, technology opportunity discovery (TOD) has become critical to a firm's survival. From a common consensus that TOD based on a firm’s capabilities is a valuable method for small and medium-sized enterprises (SMEs) and reduces the risk of failure in technology development, studies for TOD based on a firm’s capabilities have been actively conducted. However, previous studies mainly focused on a firm's technological capabilities and rarely on business capabilities. Since discovered technologies can create market value when utilized in a firm's business, a firm’s current business capabilities should be considered in discovering technology opportunities. In this context, this study proposes a TOD method that considers both a firm's business and technological capabilities. To this end, this study uses patent data, which represents the firm's technological capabilities, and trademark data, which represents the firm's business capabilities. The proposed method comprises four steps: 1) Constructing firm technology and business capability matrices using patent classification codes and trademark similarity group codes; 2) Transforming the capability matrices to preference matrices using the fuzzy function; 3) Identifying a target firm’s candidate technology opportunities using the collaborative filtering algorithm; 4) Recommending technology opportunities using a portfolio map constructed based on technology similarity and applicability indices. A case study is conducted on a security firm to determine the validity of the proposed method. The proposed method can assist SMEs that face resource constraints in identifying technology opportunities. Further, it can be used by firms that do not possess patents since the proposed method uncovers technology opportunities based on business capabilities.

이 연구는 공공기관에서 도입하고 있는 일‧가정 양립을 위한 가족친화적 제 도의 활용과 공직만족도의 관계에 있어서 직무성과와 직무 스트레스의 매개 효과를 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 가족친화적 제도 활용에 대한 만족도가 높을수록 공직만족도가 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 가족 친화적 제도 활용 만족도와 공직만족도의 관계에 있어서 직무성과와 직무스 트레스의 매개효과가 유의미한 것으로 나타났다. 즉, 가족친화적 제도 활용에 대한 만족도가 높을수록 직무성과가 높아지고, 직무성과가 높을수록 공직만 족도가 높아지는 것으로 나타났다. 그리고 가족친화적 제도 활용에 대한 만족 도가 높을수록 직무 스트레스가 낮아지고, 직무스트레스가 낮을수록 공직만 족도가 높아지는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 우리나라 공무원의 직 무성과를 높이고, 직무 스트레스를 낮춤으로써 공직만족도를 높여 공직 수행 의 효율성을 높일 수 있도록 조직의 차원에서 가족친화적 제도를 확대하기 위한 노력이 필요함을 보여주는 것이라고 할 수 있다.