The adoption of generative artificial intelligence (AI) has attracted growing attention across industries due to its potential to transform organizational processes and value creation. Despite its high applicability, however, the diffusion of generative AI in the telecommunications industry remains limited. Existing studies have largely focused on identifying individual barriers to AI adoption, providing insufficient understanding of how these barriers interact and form a complex hierarchy of constraints. Addressing this gap, this study investigates the structural interrelationships among barriers to generative AI adoption in the telecommunications industry. Based on a comprehensive literature review and expert validation, fifteen key barriers were identified. Using a Delphi-based Interpretive Structural Modeling (ISM) approach, this study examined the hierarchical influence structure among the barriers. Subsequently, the Matrix Impact Cross-reference Multiplication Applied to Classification (MICMAC) technique was employed to classify the barriers according to their driving power and dependence. The results reveal a four-level hierarchical structure in which environmental barriers play a foundational role. In particular, the absence of alignment in institutional frameworks and technical standards emerges as a root-level barrier exerting strong influence on higher-level constraints. Regulatory uncertainty and concerns about job displacement function as independent drivers linking foundational environmental conditions to execution- level constraints. Most technical, organizational, and economic barriers are concentrated at the intermediate level, forming a highly interdependent execution layer. At the top level, delays and uncertainties in decision-making regarding generative AI adoption appear as outcome-oriented barriers resulting from the cumulative effects of lower-level constraints. By highlighting that barriers to generative AI adoption in the telecommunications industry operate as a structurally connected system rather than isolated factors, this study extends existing adoption research through a structural perspective. The findings provide practical insights for telecommunications firms in prioritizing adoption strategies and offer implications for addressing institutional and regulatory conditions that shape the diffusion of generative AI.

전 세계적으로 축산업 공급망 전반의 온실가스 감 축 요구가 강화됨에 따라, 정확한 탄소발자국 산정은 산업의 필수적인 요소가 되었다. 대한민국 정부 또한 ‘저탄소 축산물 인증제도’를 도입하여 운영 중이나, 현 행 제도는 정량적 배출량 산출보다는 탄소감축 계량 기술 적용 여부에 따른 점수화 방식을 채택하고 있어 국제 표준과의 정합성 및 데이터 신뢰성 측면에서 한 계가 지적되고 있다. 이에 본 연구는 글로벌 표준인 GHG Protocol, ISO 14067, FAO 돼지 환경성과 지침 과 한국의 저탄소 축산물 인증제도를 8가지 핵심 기 준에 따라 비교 분석하였다. 분석 결과, 글로벌 표준 은 전과정평가(LCA)에 기반하여 축산물 단위당 정량 적 탄소발자국(kg CO2-eq.)을 산출하고 공급망 전반의 배출량을 포괄하는 반면, 한국의 인증제도는 농장 활 동 중심의 점수제 평가에 머물러 있어 실제 축산물의 온실가스 부하를 정량적으로 제시하지 못하는 것으로 나타났다. 특히 수입 사료 원료의 환경 영향 반영 미 흡, 상쇄(Offset) 활동의 불명확한 처리, 1차 데이터 활용 부족 등이 주요 문제점으로 도출되었다. 이번 연 구는 이러한 한계를 극복하기 위해 한국형 인증제도 의 고도화 방안을 다음과 같이 제시한다. 첫째, 단순 점수제를 탈피하고 ISO 및 FAO 기준에 부합하는 정 량적 탄소발자국 산정 체계로 전환해야 한다. 둘째, 국가 LCI 데이터베이스 구축을 통해 사료 공급망의 실제 배출 계수를 확보하고 이를 산정에 반영해야 한 다. 셋째, 상쇄 활동은 제품 탄소발자국에서 직접 차 감하지 않고 별도로 보고하는 체계를 마련해야 한다. 이러한 제도적 개선은 국내 저탄소 인증의 신뢰성을 제고하고, 강화되는 글로벌 탄소 무역 장벽에 효과적 으로 대응하는 기반이 될 것이다.

본 연구는 림프드레나지(Manual Lymph Drainage, MLD) 교육 효과가 현장 적용 도, 고객 만족도, 웰니스 산업 성장 인식 간의 구조적 관계를 규명하였다. 림프드레 나지는 신체 항상성 유지에 기여하는 대표적 수기요법으로 활용이 확대되고 있으나, 국내 교육은 국가자격시험 중심의 형식적 교육에 머물러 현장 적용성과 기술 표준화 에 한계를 보였다. 이에 본 연구는 시장 문화적 장벽의 조절효과와 림프 도구 활용 인식의 영향을 규명하고자 하였다. 연구 대상은 정규대학 림프드레나지 교과목을 이 수한 현직 피부미용사 205명이며, SPSS와 AMOS를 활용한 구조방정식 모형(SEM) 및 조절회귀 분석을 수행하였다. 분석 결과, 교육 효과→현장 적용도→고객 만족도 → 웰니스 산업 성장에 모두 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤다. 특히, 교 육의 질적 측면과 상담 역량이 현장 적용의 핵심 동력임이 확인되었다. 또한 시장 문화적 장벽(강한 압 선호)은 현장 적용도와 고객 만족도 간 관계를 부(-)적으로 조 절하였으며, 림프 도구 활용 인식은 고객 만족도에 유의한 영향을 미치지 않았다 (p>.05). 본 연구는 림프드레나지 교육의 실무적 가치와 현장의 문화적 장벽을 극복하고 과학적 근거 기반(EBP)의 웰니스 솔루션의 산업적 확장 가능성을 제시하였다.

This study examines the potential for industrial cooperation between Korea and Viet Nam by quantitatively analyzing the structure of the sericulture industry and trade data from both markets. The findings reveal that Viet Nam, primarily focused on raw silk (HS 5002), holds a dominant position in the supply side of the sericulture industry. In contrast, Korea, despite its smaller market size, maintains consistent import demand and shows a concentration in exporting silk fabrics (HS 5007). Additionally, the sericulture industry has recently expanded into high value-added applications such as medicine, food additives, and cosmetics, indicating a trend toward industrial diversification. Based on these insights, this study proposes sustainable cooperation strategies between Korea and Viet Nam in sericulture, emphasizing trade expansion, technological collaboration, and integration with Official Development Assistance. These strategies aim to foster a future-oriented model of industrial cooperation between the two countries.

Based on a carbon emission inventory of China’s cement industry, this study evaluates the performance of six machine learning models—ridge regression (RR), polynomial regression (PR), random forest (RF), support vector machine (SVR), gradient boosted regression tree (GBRT), and feed-forward neural network (FNN)—in predicting carbon emissions. Model accuracy, feature importance, and residual distributions were analyzed. Results show that clinker production and coal consumption are the dominant factors, contributing 83.7% and 11.95% to emissions, respectively. PR and FNN achieved the best performance with R2 values up to 0.99 and lowest mean square errors (0.11 and 1.82). Their mechanisms were further adapted to improve the generalization of other models. Spatial analysis revealed that North, South, and Southwest China are major emission regions. Using the optimal model, emissions in 2035 are projected to reach 519.14 million tonnes. This study offers technical insights for model optimization and supports low-carbon policymaking in the cement industry.

최근 저출산·고령화로 인해 주요 산업 분야의 인력난이 심각해지면서 이주근로자에 대한 의존도가 더 욱 증가하고 있다. 특히, 조선업계는 10여 년 만에 수주 호황을 맞이하였음에도 불구하고 내국인 인력을 구하지 못해 이주근로자를 적극적으로 유치하고 있다. 이러한 흐름에 따라 조선업을 포함한 다양한 산업 전반에서 직장 내 구성원의 다양성 증대가 예상된다. 그러나 정책과 기업의 관심은 부족한 노동력을 ‘확보’하는 데 집중되어 있으며, 조직 구성원이 유입된 이후 이들을 조직의 중요한 구성원이자 인적자원으로 어떻게 관리하고 함께 상생해 나갈 것인지에 대한 논의는 매우 부족한 실정이다. 유입 이후의 인적자원관 리 전략에 따라 이들의 조직 내 적응과 생산성은 달라질 수 있으나, 실제 현실에서는 규제와 통제의 관점 에서 이들을 확보하고 이탈을 방지하는 데 무게를 두고 있다. 이에 본 연구는 Q 방법론을 활용하여 조선 업 분야 고용주 및 인사담당자를 대상으로, 이들이 바라보는 이주근로자에 대한 주관적 인식을 유형화하 고 각 유형의 특성을 심층적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 울산 지역 조선업 분야 고용주 및 인사담 당자 36명을 P 표본으로 구성하였으며, 27개의 Q 표본을 선정하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 고용주 및 인사담당자가 이주근로자를 바라보는 시선은 ‘포용적 공동체 지향형(1유형)’, ‘선별적·수동적 활용형(2 유형)’, ‘핵심자원 확대 추구형(3유형)’, ‘한시적 수요 충족형(4유형)’의 네 가지로 유형화되었다. 이는 고용 주 및 인사담당자의 인식이 복합적으로 존재함을 보여준다. 따라서 관련 기업 또는 정부 지원 정책은 획 일적 접근이 아니라 각 인식 유형의 특성을 고려한 맞춤형으로 설계될 필요가 있다. 아울러 이주근로자를 단순한 노동력을 넘어 조직의 중요한 자산으로 인정하는 인식 전환과 함께, 문화적 다양성의 체계적 관리 및 숙련인력의 장기 정착을 뒷받침하는 인적자원관리 전략과 제도적 지원이 요구된다.

The foreigners' company housing in Ul-san is a research subject that has important implications for the technology transfer process of the Korean petroleum industry. Examining the foreigners' company housing in the 1960s and 1970s is also to more closely understand the architectural response methods of companies that made efforts to lay the foundation for production in the early industrialization stage of Ul-san. This study examines the spatial composition of the housing that was planned to contain the lives of foreigners, which was different from the Korean style of residence, and attempts to clarify the construction method that was selected for this purpose. Through this, compared to the domestic housing, the architectural characteristics of the foreigners' housing in the early stages of the creation of the Ul-san industrial complex are to be more clearly understood.

본 연구는 2025년 제정된 「치유관광산업 육성에 관한 법률」을 중 심으로 자연·해양 기반 치유관광의 제도화가 지니는 복지적 가치와 사 회적 치유 효과를 탐색하는 데 목적이 있다. 급속한 도시화와 고령화로 인해 국민의 신체적·정신적 회복 요구가 증대되는 상황에서, 자연환경을 활용한 치유관광은 기존 의료·복지체계를 보완하는 새로운 정책 대안으 로 주목받고 있다. 이에 본 연구는 국내외 선행연구, 관련 법령 및 정 책보고서를 토대로 문헌연구와 비교법적 분석을 실시하여 치유관광산업의 제도적 구조와 사회복지적 함의를 고찰하였다. 연구 결과, 해당 법률 은 국민의 건강 증진과 삶의 질 향상을 법적 목적으로 명시하고, 치유 관광산업지구 지정, 우수시설 인증, 전문인력 양성 등 제도적 장치를 통 해 지역복지와 산업복지를 연계하는 정책적 기반을 마련한 것으로 나타 났다. 또한 자연·해양치유 자원을 활용한 관광활동은 개인의 정서적 안 정과 자아통합감 증진, 사회적 유대 강화 등 심리사회적 복지 효과를 창출하며, 지역공동체의 치유역량을 제고하는 사회복지적 기능을 수행하 는 것으로 분석되었다. 특히 고령사회에서 치유관광은 의료복지의 보완 적 수단으로서 지역균형발전과 공동체 복지 확립에 기여할 가능성을 지 닌다. 이러한 결과는 치유관광산업의 법제화가 산업 육성을 넘어 복지· 보건·관광을 통합하는 사회적 치유 정책의 핵심 축으로 기능할 수 있음 을 의미한다. 향후 연구에서는 법 시행 이후 지역별 성과 분석과 사회 복지 지표화를 통한 실증적 검증이 요구된다.

엔트로피 지표(섀넌 엔트로피, 지니계수, 허시만-허핀달지수)와 경제복잡성 (ECI) 지표, 네트워크 분석을 활용하여 국내 반도체 산업의 구조를 실증적으로 분석하였다. 엔트로피 지표를 산업의 계열화/전문화와 연계하고 ECI와 엔트로피 지표의 특성을 상호보완 적으로 활용하는 새로운 접근을 시도하였다. 전국 단위로 반도체 산업 관련 업종에 해당하는 기업을 추출하여 기업 홈페이지 및 소개자료 등을 통해 반도체 산업 가치사슬 중 어느 부분에 해당하는지를 분류하는 작업을 실시하였으며, 최종적으로 2,957개 기업을 후공정, 전공정, 소재, 부품, 장비, 설계 기업으로 분류하여 특정하였다. 이 중 중 거래관계를 추출 가능한 1,212개 기업의 66,210개 거래관 계망 정보를 활용하여 실증 연구를 진행하였다. 국내 반도체 산업의 거래 네트워크는 무척도성, 작은세상 특성, 모듈성, 계층성을 모두 보이는 소수 핵심기업 중심 계열화된 네트워크였다. 국내 반도체 산업의 두 가지 구조변화 (2020년 거래관계망 계열화, 2023~2024년 복잡성지수 추세 반전)등을 식별할 수 있었다. 2018~2024기간 동안 국내 반도체 산업은 점차 전문화되는 추세였으나 2020년에 일시적 으로 계열화 추세를 보였다. 소·부·장 산업은 비교적 전문화되어 있고 전공정·설계는 계열 화되어 있었다. 광역지자체별로 살펴보면 경기·충남·충북 등 전통적 반도체 산업 중심 지의 계열화 수준이 높았으나, 경제복잡성 지수는 경남·부산에서 높게 나타났다. 경남·부산· 광주 등의 경제 복잡성 지수의 약진, 경기·충남·충북의 경제 복잡성 지수 부진은 2023~2024년에 두드러지게 나타났으며, 지역별 기업 영업이익률과도 양의 상관관계를 나타냈다. 2023년 이후 AI반도체, 전력반도체 육성정책과의 관련성에 대한 심층적인 분석이 필요하다. 최종적으로 비수도권 균형발전 관점 반도체 혁신정책의 효율성을 일정 부분 입증할 수 있었다.

Since 2015, the 12 Regional Global Game Centers, expanded nationwide, aim to alleviate the concentration of the game industry in the Seoul Metropolitan Area and foster balanced regional development. As of 2025, approximately KRW 29 billion is invested annually. However, despite over a decade of policy implementation, academic research on its effectiveness remains limited. This study investigates the budget trends of Regional Global Game Centers through literature review and data analysis. It compares and analyzes the number of game development and publishing businesses, employees, and sales figures in 2014 (prior to center establishment) and 2023 (latest statistics) to explore changes in regional distribution and the effect of decentralization. The analysis reveals that over the past decade, the proportion of game development and publishing businesses in the Seoul Metropolitan Area decreased by 6.4% to 10.3% across all indicators (number of establishments, employees, and sales), confirming a partial decentralization effect. Notably, positive changes such as increased regional employment and an expanded share of sales were also observed. However, despite the overall South Korean game industry's average annual sales growth of 4.6% from 2021 to 2023, a significant problem was found: most regions excluding Seoul experienced an average annual sales decline of 2.6% to 5.6% during the same period. This suggests that despite the partial alleviation of metropolitan concentration, the policy had limitations in achieving its goals of fostering self-sustaining growth and revenue generation for the regional game industry. In conclusion, while Regional Global Game Centers contributed to quantitative decentralization, their impact on qualitative growth, especially in terms of sales increase, was insufficient.