본 연구에서는 최근 패션산업 내에서 등장하였던 AR 사례들을 제품과 착용자, 공간을 기준으로 그리고 활용 목적 이나 용도를 기준으로 분류하여 분석하였다. 국내외 포털(구글, 네이버 등) 및 연구논문에서 분석되었던 패션산업 내에서의 AR기술 활용 사례들을 76개를 수집하여 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 패션산업 내 AR 사례들은 제품 및 착용자, 공간의 측면에서 모두 실제 및 가상, 실제와 가상의 혼합 형태과 다양하게 활용되고 있었다. 활용 용도 측면에서도 디자인 및 상품개발, 마케팅 및 홍보, 패션쇼, 시착, 온라인 및 오프라인 판매 및 유통 등을 위해 다양하고 창의적으로 활용되고 있었다. 특히 AR 기술을 통해 패션제품의 범주, 패션쇼의 개념, 시착의 방식, 마케팅 과 홍보 툴, 판매 툴 등이 기존의 틀에서 더욱 창의적으로 확장되고 있음을 확인할 수 있었다. 향후 패션산업 내의 포용적 성장을 위해서 기술적 준비도나 자본, 연령 등에 따른 AR기술 활용 등의 디지털 격차를 해소하는데 정부 및 지자체, 대기업 등이 함께 그 방안을 마련해야 한다.

본 연구는 정서 영상을 보며 웨어러블 기구로 측정된 생리적 반응과 정서평정을 분석하여 유발된 정서가 어떻게 표상되는지 알아보고자 하였다. 연구 목적을 위해, 공유된 데이터셋을 다차원척도법(multidimensional scaling)을 통 해 정서 영상, 생리적 반응 및 정서 평정을 2차원에 표상하였다. 또한, 참가자간 분류분석(cross-participant classification)을 활용해 참가자 간 정서표상이 얼마나 일관적인지 분석하였다. 추가적으로, 참가자들의 반응이 유사 한 정도가 각 정서 조건 별로 다른지 확인하기 위해, 정서 영상 별 정확분류와 오분류를 혼동행렬(confusion matrix) 을 통해 탐색하였다. 다차원척도법 결과, 정서 영상들과 정서 평정의 위치가 기존 이론과 부합하게 정서가 및 각성가 벡터에 따라 표상되어, Russell(1980)의 핵심정서이론을 지지하는 것을 확인했다. 표상된 생리적 반응 벡터를 통해, 심박률 증가-저각성, 높은 심박률변산성-부정정서 고각성, 피부전기활동 증가-부정정서 저각성의 관계를 시각화했다. 행동 및 생리 데이터로 학습한 참가자간 분류분석 결과, 평균 정확도가 우연수준보다 높았다. 이는 동일한 영상에 대한 참가자들의 공유되는 정서 표상이 있음을 지지한다. 혼동행렬표를 통해, 저각성 긍정정서로 표상된 감탄, 열정, 그리고 선호는 상대적으로 잘 분류되지 않았고, 서로 더 많이 오분류되는 것을 확인하였다. 다변량 분석인 다차원척 도법과 분류분석을 통해, 본 연구는 영상 자극에 웨어러블 기구로 측정한 생리적 반응과 정서 평정도 핵심 정서 이론 과 부합하는 결과를 얻은 것에 의의가 있다.

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.

Myanmar's soil is diverse in terms of climate and topography, including the central dry zone, hilly and upland areas, deltas, and coastal zones. As a result, crops such as rice, sesame, groundnuts, green gram, and maize are grown as major crops. Some soils are difficult to cultivate due to topographic constraints and permanent forests. Soil fertility was classified according to the physical and chemical characteristics. Based on these data, classification, and a soil survey, a soil map was made by the Land Use Division of Myanmar Agriculture Service. Myanmar's soil was classified into 24 soils according to the WRB classification by FAO/UNESCO, and soil maps were produced at the national level and for each of the 14 states and divisions. This study sought to contribute to efficient land use and sustainable agricultural development in Myanmar by understanding Myanmar's agricultural conditions and soil types.

This article delves into the development of Japanese Chinese character variations, and how they fit into the broader study of Chinese characters. By examining the differences between early Japanese kanji and modern Japanese writing systems, as well as the varying approaches of Chinese and Japanese scholars in studying Japanese kanji, we can propose a more fitting classification and naming method better suited to studying Chinese characters. To that end, we take the Wamyō Ruiju Shō (倭名類聚抄) as an example, exhaustively sorting out the situation of variant characters in the manuscript across different eras, and referring to other ancient Chinese dictionaries from the same period. This article introduces concepts like “inherited variants” and “Japan saved variants” to make studying these characters more comprehensive.

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.

When decommissioning a nuclear power plant, it is expected that clearance or radioactive waste (e.g., soil, concrete, metal, etc.) below the low-level will be generated in a short period on a large scale. Among the various types of waste, most of the contaminated soil is known to be classified as clearance or the (very) low-level radioactive waste. Accordingly, an accurate measurement and classification of contaminated soil in real-time during the decommissioning process can efficiently reduce the amount of soil waste and the possibility of contamination diffusion. However, in order to apply a system that measures and classifies contaminated soil in real-time according to the level of contamination to the decommissioning site, a demonstration is required to evaluate whether the system is applicable to the site. In this study, to establish requirements for determining the applicability of the system to the decommissioning site, preceding cases from countries with abundant decommissioning experience were investigated. For example, MACTEC of the U.S. demonstrated the developed system at the Saxton nuclear power plant in the U.S. and confirmed that the amount of soil that can be analyzed per hour in the system is affected by radionuclides, minimum detectable activity (MDA), and applicable volume. In the future, therefore, we will utilize the result of this study to develop the requirements of demonstrating the system for measurement and classification of contaminated soil in real-time.

Recently, BNS (Best System) developed a system for evaluation and classification of soil and concrete wastes generated from nuclear power plant decommissioning. It is composed of various modules for container loading, weight measurement, contamination evaluation, waste classification, stacking, storage and control. The contamination evaluation module of the system has two sub modules. One is for quick measurement with NaI (Tl) detector and the other is for accurate measurement with HPGe detector. The container used at the system for wastes handling has capacity of 100 kg and made of stainless steel. According to the measurement result of Co-60 and Cs-137, the waste is classified as waste for disposal or waste for clearance. Performance of the system was demonstrated using RM (Reference Material) radiation source. This year, necessity of system improvement was suggested due to revised operation requirements. So, the system should show throughput of more than 1 ton/hr and Minimum Detectable Activity (MDA) of less than 0.01 Bq/g (1/10 of criteria for regulatory clearance) for Co-60 and Cs-137. And soil waste become main target of the system. For this, the container used for soil waste handling should have capacity of 200 kg. As a result, material for the container need to be changed from stainless steel to plastic or FRP (Fiber Reinforced Plastics). And large area detector should be introduced to the system to enhance processing speed of the system. Additionally, container storage rack and conveyor system should be modified to handle 200 kg capacity container. Finally, moving path of the container will be redesigned for enhanced throughput of the system. In this paper, concept development of the system was suggested and based on that, system development will be followed.

In recent times, drone technology has been rapidly advancing and becoming increasingly popular. Furthermore, there has been an increase in the number of crimes and terrorism cases targeting national facilities using drones. This study aims to categorize the types of drone threats that could pose future risks to nuclear power plants. For this study, we are investigating domestic and foreign drone terrorism cases and identifying the specifications of drones used. It has been confirmed that products from Chinese DJI companies have frequently appeared as commercial drones used in terrorism. This suggests that conversion of general commercial drones into weapons can be effectively utilized for terrorist activities. There is an elevated risk of terrorism involving multiple small drones. Nuclear power plants must also devise protective measures against a large influx of drones. Additionally, it is predicted that North Korea is developing drones equipped with return technology through GPS-based autonomous mission flights. North Korea’s drones are presumed to have been converted from Chinese drones (SKY-09P, UV10CAM, etc.). According to the analysis based on the weight and size of the drone, drones weighting less than 150 kg and wingspan of less than 3 m are used for terrorism. To effectively detect drones, it is necessary to implement measures such as integrating and deploying various equipment to compensate for equipment limitations (radio waves, radar, video, sound, etc.). In the case of long-distance flight, a number of fixed-wing drones capable of autonomous mission flight and long-distance flight were used. North Korea’s drones use GPS-based autonomous mission flights, so it is necessary to prepare drones that do not transmit RF signals to detect them. Both RF signal detection and GPS jamming should be carried out, with GPS jamming taking precedence, even in the case of fixedwing drones. The results of this study could contribute to enhancing the level of physical protection of nuclear power plants.

This study aims to classify R&D activities related to the nuclear fuel cycle using the deep learning methodology. First, R&D data of the Republic of Korea were collected from the National Science & Technology Information Service (NTIS) for the years 2021, 2022, and 2023. We use keywords such as ‘nuclear,’ ‘uranium,’ ‘plutonium,’ and ‘thorium’ to find nuclear-related R&D projects in the NTIS database. Among the numerous R&D projects found through keyword searches, overlapping and medical-related R&D projects were excluded. Finally, 495 R&D projects conducted in 2021, 430 R&D projects conducted in 2022, and 296 R&D projects conducted in 2023 were obtained for analysis. After that, Safeguards experts determine whether the R&D projects are subject to declaration under the AP. The values of the content validity index (CVI) and content validity ratio (CVR) were used to verify whether the experts’ judgments were valid. The 1,218 collected and labeled data were then divided 8:2 into training and test datasets to see if deep learning could be applied to classify nuclear fuel cycle-related R&D activities. We use the Python and TensorFlow packages, including RNN, GRU, and CNN methods. First, the collected text information was preprocessed to remove punctuation marks and then tokenized to make it suitable for deep learning. After 20 epochs of training to classify the nuclear fuel cycle-related R&D activities, the RNN model achieved 97.30% accuracy and a 5.85% error rate on the validation dataset. The GRU model achieved 96.53% accuracy and a 9.06% error rate on the validation dataset. In comparison, the CNN model achieved 94.61% accuracy and a 2.57% error rate on the validation dataset. When applying the test dataset to each model, the RNN model had a test accuracy of 83.20%, the GRU test accuracy of 82.79%, and the CNN model had a test accuracy of 85.66% for the same dataset. This study applied deep learning models to labeled data judged by various experts, and the CNN model showed the best results. In the future, this study will continue to develop an optimum deep learning model that can classify nuclear fuel cycle-related R&D activities to achieve the purpose of safeguards measures from open-source data such as papers and articles.

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.

Erebidae is one of the most diverse families within Lepidoptera. Erebinae is one of its subfamilies that stands out for having a remarkable diversity, which complicates its taxonomic classification. It exhibits a high degree of global diversity, with many yet-to-be-explored faunal aspects. In this study, we review the historical classification of Erebinae and incorporate the latest molecular phylogenetic analyses alongside traditional morphological groupings. Furthermore, we present a detailed list of Erebine tribes and species found in Korea, highlighting the literature and morphological characteristics employed in grouping genera within these tribes. This study aims to advance our understanding of Erebinae’s complex taxonomy and biodiversity.

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.

To functionally classify the types of gardens that can be used in a city, this study examined the perceived functions of gardens in Korea by reviewing the previous case studies, field surveys concerning gardens in cities, and interviews with stakeholders. First, the roles and effects of gardens identified in the earlier studies were clustered into similar concepts. To ensure validity, the types of functions of the gardens were named based on opinions gathered through meetings with experts. Field surveys were conducted on 31 cases studied over four years. The data obtained were applied to supplement the redefined classification criteria and items for gardens in the city as described above. The current status of the gardens was analyzed by type. The gardens were divided into four categories: socio-cultural, environmental, economic, and health-related. The sociocultural type was dominant among the community gardens in Korea. The results of this study may be used as a reference for the intended function of building an urban garden and to prepare guidelines for introducing socio-cultural, environmental, economic, and health-type gardens in the future.

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.