Background: Automated classification systems using Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) can enhance accuracy and efficiency in diagnosing pet skin diseases within veterinary medicine. Objectives: This study created a system that classifies pet skin diseases by evaluating multiple ML models to determine which method is most effective. Design: Comparative experimental study. Methods: Pet skin disease images were obtained from AIHub. Models, including Multi-Layer Perceptron (MLP), Boosted Stacking Ensemble (BSE), H2O AutoML, Random Forest, and Tree-based Pipeline Optimization Tool (TPOT), were trained and their accuracy assessed. Results: The TPOT achieved the highest accuracy (94.50 percent), due to automated pipeline optimization and ensemble learning. H2O AutoML also performed well at 94.25 percent, illustrating the effectiveness of automated selection for intricate imaging tasks. Other models scored lower. Conclusion: These findings highlight the potential of AI-driven solutions for faster and more precise pet skin disease diagnoses. Future investigations should incorporate broader disease varieties, multimodal data, and clinical validations to solidify the practicality of these approaches in veterinary medicine.

국가어항은 어촌경제의 핵심 거점으로, 전통적으로 수산업 활동을 지원하는 기능을 수행해 왔다. 그러나 현대에는 관광과 레크 리에이션 기능도 요구되고 있으며, 어항의 다기능화가 필요해지고 있다. 이에 따라 국가어항의 기능을 체계적으로 분류하고, 그 기능에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이 중요한 과제로 부각되었다. 따라서 본 연구는 국가어항의 기능을 분류하고, 각 기능에 미치는 주요 요인들을 실증 분석한다. 이를 통해 어항 기능을 극대화하고, 어촌경제와 지역사회 발전에 기여할 수 있는 전략을 제시하고자 한다. 연구 는 2021년 기준 115개 국가어항을 대상으로 자료를 수집하여 분석하였다. 분석 결과, 국가어항은 기초어업형, 경제적 진흥형, 관광특화형, 취약형, 다목적형의 5가지 유형으로 분류되었다. 또한 다중회귀분석을 통해 수산 및 관광 기능에 미치는 주요 요인들을 도출하였다. 중도 매인 수, 관광매출액, 숙박시설 수, 항별 이용 면적 등이 관광과 수산 기능에 유의미한 영향을 미친다는 점을 확인하였다. 이 연구는 국가 어항의 다기능화를 위한 구체적인 요인들을 규명하고, 각 유형의 어항에 맞는 개발 전략을 제시할 수 있는 기초자료를 제공한다. 특히, 취 약형 어항에 대한 맞춤형 개발 전략이 필요이 중요한 과제로 제시되었다.

본 연구는 산림 분야 이해관계자를 대상으로 한 설문조사를 기반으로, 산림기능구분도의 현실적이고 효과적인 개선 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구 대상은 산주, 공무원, 임업 분야 종사자, 연구원으로, 이들의 산림기능구분에 대한 인식, 활용 현황 및 개편 필요성을 조사하였다. 설문조사 결과, 산림기능구분도의 활용성과 만족도를 제고하기 위해 기존 제도나 지침에 따른 형식적 경영계획 수립을 지양하고, 현장 중심의 맞춤형 산림 관리 방안을 도입해야 한다는 결론을 도출하였다. 특히, 통합 및 단순화의 필요성과 관련하여 생활환경보전기능이 가장 높은 응답 비율을 보였으며, 그 다음으로 자연환경보전기능과 수원함양기능이 동일한 비중으로 나타났다. 또한, 산림경관 제공, 온실가스 흡수 및 저장, 산림휴양, 생물다양성 보전과 같은 기능은 추가적 고려 및 강조가 필요한 요소로 평가되었다. 이러한 연구 결과는 산림기능구분도의 개편 및 중장기 산림 관리 방향 설정에 실질적인 기여를 할 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 조직구성원의 직장만족도에 따른 잠재프로파일 유형을 분석하고 직장만족도에 영향 을 주는 선행요인과 이직의도를 초래하는 관계를 살펴보는 것이다. 이를 위해 여성관리자 패널데이터를 활용하여 잠재프로파일 분석을 실시하였다. 분석결과, 첫째, 조직구성원의 직장만족도에 따른 잠재프로파 일은 총 5개의 유형이 도출되었다. 둘째, 직장만족도 유형과 개인 및 조직 특성간의 관계에서는 배우자가 있을 경우 직장만족도가 낮은 집단에 속할 확률이 높은 경향을 보였고, 상사지원 및 최고경영자 지원이 높을수록 직장만족도가 높은 집단에 속할 확률이 높게 나타났다. 마지막으로, 직장만족도 유형과 이직의 도와의 차이를 살펴본 결과 직장만족도가 높을수록 이직의도가 낮아지며 집단 간 유의한 차이가 존재하 였다. 이러한 결과를 바탕으로 직장만족도 유형에 따른 이직의도를 낮추기 위한 방안에 대하여 이론적 및 실무적 관점에서 제시하였으며, 본 연구의 한계점과 향구 연구 방향도 논의하였다.

기존 항만 건설 시 화물차 전용 주차장이 고려되지 않았으며, 해양수산부의 ‘제2차 신항만건설기본계획(2019~2040)’에 따라 총 11 개의 새로운 항만이 건설될 예정이다. 따라서 화물차 전용 주차장 설계에 대한 연구가 필요한 실정이다. 현재 항만에서는 화물차 전용 주차 공간 부족으로 불법 주차가 발생하고 있으며, 이로 인해 교통사고 위험이 증가하고 있다. 기존 연구에서는 전체 항만을 대상으로 한 분류 방법이 제안되었으나, 신설 항만 설계 시 과소 또는 과대 설계 문제를 초래한다. 따라서 본 연구는 부두별로 4대 요소(안벽 길이, 야적장 면적, 접안 능력, 하역 능력)를 기반으로 분류하며, DWT와 TEU 단위를 고려하여 데이터를 분석하였다. 14개 국가 관리 항만의 총 380 부두 데이터를 조사하고, 이를 통해 그룹핑 작업을 통해 정규화 곡선으로 평균 ± 표준편차를 기준으로 항만 전체 부두 에 대한 분류를 실시하였다. 이를 통해 향후 연구결과를 통해 검증 후 최종 분류방법을 결정하여 새로운 항만분류법을 제안하고, 제안 된 방법론의 분류검증을 실시할 예정이다.

Artificial intelligence (AI) is an interdisciplinary subject based on computer science and has a history of more than 70 years. With the development of social industries, various service needs are developing rapidly, and AI is also playing a huge role in the application field of big data. This paper focuses on the analysis and application of AI in the subject classification system for high school students. The subject classification system adopts the characterization of subjects that a country have; and the amount of information data is huge. Different countries set up different subject systems according to the needs of social structure. In 2013, Qingdao Warwick International Education College (Warwick College) and Korean wisemento Co., Ltd. (Wisemento company) spent 4 years jointly researching and completing an analysis and assessment system suitable for Chinese subject classification system. Follow the subject and professional scoring method, the assessment system scientifically calculates trend scores and interacts with potential and career models to find the subject development direction, professional trend, future potential development direction, subject and career direction that are suitable for students. It provides trend data suitable for students’ subject development, provides scientific basis for students’ course selection, helps students understand themselves, and provides students with targeted career education development directions for subjects and careers. The education resources can be utilized effectively; student individual data also provides a basis for the management of education and teaching.

In the military, ammunition and explosives stored and managed can cause serious damage if mishandled, thus securing safety through the utilization of ammunition reliability data is necessary. In this study, exploratory data analysis of ammunition inspection records data is conducted to extract reliability information of stored ammunition and to predict the ammunition condition code, which represents the lifespan information of the ammunition. This study consists of three stages: ammunition inspection record data collection and preprocessing, exploratory data analysis, and classification of ammunition condition codes. For the classification of ammunition condition codes, five models based on boosting algorithms are employed (AdaBoost, GBM, XGBoost, LightGBM, CatBoost). The most superior model is selected based on the performance metrics of the model, including Accuracy, Precision, Recall, and F1-score. The ammunition in this study was primarily produced from the 1980s to the 1990s, with a trend of increased inspection volume in the early stages of production and around 30 years after production. Pre-issue inspections (PII) were predominantly conducted, and there was a tendency for the grade of ammunition condition codes to decrease as the storage period increased. The classification of ammunition condition codes showed that the CatBoost model exhibited the most superior performance, with an Accuracy of 93% and an F1-score of 93%. This study emphasizes the safety and reliability of ammunition and proposes a model for classifying ammunition condition codes by analyzing ammunition inspection record data. This model can serve as a tool to assist ammunition inspectors and is expected to enhance not only the safety of ammunition but also the efficiency of ammunition storage management.

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.

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.

본고는 역사학, 도상학, 서예학적 관점에서 공의석굴(鞏義石 窟)의 북조시기 조상제기(造像題記)를 심층적으로 고찰했다. 특 히 조상제기의 내용에 치중한 선행연구와 달리 조상제기의 필 법, 결구, 장법, 풍격 등에 대해 전면적이고 상세한 분석을 진 행해 다음과 같이 객관적으로 유의미한 결론을 도출해 냈다. 먼저, 본고는 역사적 분기와 조상제기의 구체적 특징을 종합 적으로 고찰해 공의석굴의 북조시기 조상제기를 단순히 역사적 분기로 구분한 선행연구의 한계를 극복하고 조상제기의 서풍에 대한 분석을 처음으로 진행했다. 둘째, 공의석굴은 지리적으로 특수한 위치에 있어 북조시기 조상제기의 서풍에서 다원적이고 다층적인 양상을 발견할 수 있다. 즉 여러 왕조의 교체, 문화의 다원화, 지역적 특성과 같 은 요소가 작용해 서풍의 다양성을 표출하고 있음을 증명했다. 셋째, 공의석굴의 북조시기 조상제기에서 위비체(魏碑體)는 줄곧 주류를 차지했고, 동시에 주변의 다양한 요소들을 받아들 여 탈중앙화 경향이 강하게 표출해 예술적 가치가 높은 서풍을 구현해 냈다. 마지막으로, 공의석굴 북조시기 조상제기의 필법, 결구, 장법, 풍격을 치밀하게 고찰해 다소 소박하지만 천진난만한 조상제기 의 서풍을 규명해 냈다. 당시 유행한 복고풍의 예서, 남조 서풍 의 영향 등으로 인해 장엄한 ‘낙양체(洛陽體)’나 연미한 남조의 ‘이왕(二王)’과는 구별되는 공의석굴 만의 지역적 자연미를 표 출하고 있음을 객관적으로 정리했다.

This study was carried out in order to provide suggestions with regard to optimal control methods for various odor emission facilities (162 companies and 26 industrial classifications) through comparative analysis of effective odor treatment technologies for each type of odor substance by literature reviews, based on measured 22 odor substance data for 162 samples taken from A city. The industrial classification of Pulp showed the highest odor quotient (7,589 as average value) and was followed by the industrial classifications of Wastewater, Woods, and Furniture, indicating average odor quotient values of 2,361, 1,396 and 1,392, respectively. Absorption using chlorine dioxide and sodium hydroxide can be an optimal treatment method to remove the odor substances of sulfide and aldehyde groups. Biofilers with microbial communities will be effective to remove odors caused by volatile organic compounds (VOCs) and an absorption method using sulfuric acid is proper for the removal of odor substances caused by nitrogens.

본 연구는 4차 산업혁명 및 디지털 전환 역량과 관련된 176개의 선행연구를 기반으로 빈도 분석과 네트워크 분석을 통한 메타분석 연구이다. 국내외 기관·학술자료·도서 등의 선행연구로부터 역량을 추출하고 통제 및 범주화 작업을 거쳐 최종 역량을 도출하였으며 이를 학계와 산업계로 나누어 분석하였다. 분석 결과 '의사소통'과 '창의성', '협업 능력'에 대한 역량이 가장 높은 빈도를 보였으며, 학계에서는문제 해결과 문제 발견이 업계에서는 ICT 기술과 융합적 사고력 등이 뒤를 이었다. 또한, 연결 중심성, 매개 중심성, 위세 중심성의 네트워크 분석을 실시하였다. 그 결과 연결 중심성에서는 의사소통과 창의성역량이 학계와 산업계 모두에서 높은 중심성을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 위세 중심성 분석 결과 학계에서는 의사소통, 문제 해결, 창의성, 협업 능력, 문제 발견 역량이, 산업계에서는 창의성, 자기주도성, 유연성, 리더십, 문제 해결이 상위 역량으로 도출되었다. 본 연구는 4차 산업혁명 시대에서 요구되는 역량들을 학계와 산업계를 기준으로 그 차이를 확인하고자 하였으며, 역량 간의 관계성을 확인함으로써 추후역량 연구의 방향성과 실천적 함의를 제시하고자 하였다.

본 연구는 치유농업 산업의 분류체계 구축을 통해 치유농업 산업의 범위에 근거한 현황을 분석하여 향후 치유농업 정책수립에 활용하고자 수행하였다. 분류체계는 한국표준산업분류체계를 기반으로 하였으며, 치유농업 산업의 개념과 특징을 반영하여 특수분류체계를 구성하였다. 이러한 분류체계를 통해 치유농장을 대상으로 운영 및 경영 현황을 조사함으로써 국내 치유농업의 산업적 구성과 비중을 분석하였다. 국내 치유농장의 사업 비중은 전체 매출액 중 치유농업 산업이 47.8%, 투입재 산업 40.4%, 파생 산업은 11.9%를 차지하였다. 소분류기준 매출액이 가장 많은 분야는 공동체 서비스 교육, 정신적 재활치료, 치유농업 농산물 재배업 순이었다. 치유농장의 81.1%가 치유농업 운영을 위해 시설을 건설하였는데 그 종류로는 조경 및 공원, 녹지 조성이 77.9%로 가장 많았다. 한편 매출액이나 종사자 규모로 살펴본 결과, 국내 치유농장은 매우 영세하게 운영되는 것으로 나타났다. 본 조사 결과, 현재까지 치유농업 산업이 정부 주도의 사업으로써 도입되고 있는 수준이라는 점에서 산업 현황자료로서 한계점을 가지고 있다고 본다. 그러나 향후 치유농업의 효율적인 사업경영을 위한 정책 마련의 기초자료로서 유용하게 활용될 수 있으리라 여겨지며, 한편 치유농업법에 따른 정기적 실태조사 추진의 방법적 기반을 마련했다고 평가된다.

Chinese characters spread to the Korean peninsula, forming a huge Chinese character document, unearthed inscriptions, handwritten copies and manuscripts in volume. Investigating the changes in the use of characters in their documents, most of them inherited the normal and popular characters in China. Until the Li Dynasty of Korea, regional popular characters gradually became characteristics. Especially in pen-based and block-printed editions, there are many variants of folk characters, and the types include province variants, understanding variants, symbol variants, cursive variants, and vulgar variants. The article examines the regional variations of “邊” “懷” “竄” “儒” “滅” “釋” “辭” “聲” “樂” in Korean historical documents.

목적 : 본 연구는 한국표준산업분류에 따라 산재환자의 작업능력평가 세부항목 실시 데이터를 분석하여 업종별 직장복귀프로그램의 기초자료를 제시하는데 있다. 연구방법 : 후향적 코호트 조사 연구로 근로복지공단 소속병원의 전자의무기록을 활용하여 2018년 1월부터 2020년 12월까지 작업능력평가를 실시한 2,145명의 산재환자의 기초분석과 한국표준산업분류에 따라 건설업, 제조업, 전문ㆍ기술업, 시설 관리 및 서비스업, 운송업, 보건업 및 사회복지 서비스업으로 분류한 후 대상자들에게 시행된 작업능력평가 세부항목의 수행 빈도 차이를 분석하였다. 결과 : 작업능력평가에 참여한 대상자는 남성 1,798명(83.8%), 여성 347명(16.2%)이었으며, 연령대는 50-59세가 790명(36.8%)으로 가장 많았다. 산재 요양시작 이후 평균8.83 ± 5.32개월 시점에 평가가 이루어졌다. 제조업 692명(32.3%), 건설업 642명(29.9%), 전문ㆍ기술업 308명(14.4%)이 대부분이었고 손상 부위는 하지 손상이 736명(34.3%)으로 가장 많았다. 작업능력평가 시 포함된 세부 평가항목 중 어깨높이에서 밀기ㆍ당기기, 작업장 이동에서 걷기, 기어가기, 자세유지평가에서 무릎 꿇기 작업을 제외한 모든 항목에서 직업에 따라 유의한 차이가 있었다. 특히, 건설업에서 들기와 옮기기의 수행 빈도가 높았고, 가장 무거운 무게까지 평가를 했으며, 제조업에서는 자세유지평가 빈도가 높았다. 결론 : 본 연구에서 작업능력평가에 참여한 산재환자의 동향과 한국표준산업분류에 따라 실시되는 작업능력평가 세부항목 차이를 확인하여 임상에서 참고할 수 있는 기초자료를 제시하였다.

The important thing in the field of deep learning is to find out the appropriate hyper-parameter for image classification. In this study, the main objective is to investigate the performance of various hyper-parameters in a convolutional neural network model based on the image classification problem. The dataset was obtained from the Kaggle dataset. The experiment was conducted through different hyper-parameters. For this proposal, Stochastic Gradient Descent without momentum (SGD), Adaptive Moment Estimation (Adam), Adagrad, Adamax optimizer, and the number of batch sizes (16, 32, 64, 120), and the number of epochs (50, 100, 150) were considered as hyper-parameters to determine the losses and accuracy of a model. In addition, Binary Cross-entropy Loss Function (BCLF) was used for evaluating the performance of a model. In this study, the VGG16 convolutional neural network was used for image classification. Empirical results demonstrated that a model had minimum losses obtain by Adagrad optimizer in the case of 16 batch sizes and 50 epochs. In addition, the SGD with a 32 batch sizes and 150 epochs and the Adam with a 64 batch sizes and 50 epochs had the best performance based on the loss value during the training process. Interestingly, the accuracy was higher while performing the Adagrad and Adamax optimizer with a 120 batch sizes and 150 epochs. In this study, the Adagrad optimizer with a 120 batch sizes and 150 epochs performed slightly better among those optimizers. In addition, an increasing number of epochs can improve the performance of accuracy. It can help to create a broader scope for further experiments on several datasets to perceive the suitable hyper-parameters for the convolutional neural network. Dataset: https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data