As the Fourth Industrial Revolution advances, smart factories have become a new manufacturing paradigm, integrating technologies such as Information and Communication Technology (ICT), the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), and big data analytics to overcome traditional manufacturing limitations and enhance global competitiveness. This study offers a comprehensive approach by evaluating both technological and economic performance of smart factory Research and Development (R&D) projects, addressing gaps in previous studies that focused narrowly on either aspect. The research combines Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling and Data Envelopment Analysis (DEA) to quantitatively compare the efficiency of various topics. This integrated approach not only identifies key research themes but also evaluates how effectively resources are utilized within each theme, supporting strategic decision-making for optimal resource allocation. Additionally, non-parametric statistical tests are applied to detect performance differences between topics, providing insights into areas of comparative advantage. Unlike traditional DEA methods, which face limitations in generalizing results, this study offers a more nuanced analysis by benchmarking efficiency across thematic areas. The findings highlight the superior performance of projects incorporating AI, IoT, and big data, as well as those led by the Ministry of Trade, Industry, and Energy (MOTIE) and small and medium-sized enterprises (SMEs). The regional analysis reveals significant contributions from non-metropolitan areas, emphasizing the need for balanced development. This research provides policymakers and industry leaders with strategic insights, guiding the efficient allocation of R&D resources and fostering the development of smart factories aligned with global trends and national goals.

The research led to the development of a specialized knife for cutting waste ropes and nets from marine waste. The composition of the manufactured knife was analyzed with XRF equipment, and the main components were iron and chromium, with small amounts of molybdenum, vanadium, and nickel. Vickers hardness measurements showed similar hardness values at the surface and center, and a metallographic microscope examination of the knife surface texture revealed a fine-grained martensite structure. The low heating value of the waste rope and waste net was measured, and the low heating value was higher than 3,500 kcal/kg, which is the quality certification standard for solid refuse fuel.

본 연구는 YOLO(You Only Look Once)-Segmentation 기반 해양생물 탐지 모델의 성능 비교와 수중 이미지의 색상 왜곡 보정을 위한 딥러닝 모델 구축에 중점을 둔다. 탐지 모델 구축에는 Ultralytics에서 공식적으로 배포하는 YOLO의 버전별 객체분할 모델인 YOLOv5-Seg, YOLOv8-Seg, YOLOv9-Seg, YOLOv11-Seg를 활용하였으며, 22종의 해양생물 데이터셋을 사용해 동일한 학습 과정을 거쳤다. 이 를 통해 각 버전의 탐지 성능을 비교한 결과, YOLOv9c-Seg 모델이 정밀도(Precision) 0.908, 재현율(Recall) 0.912, mAP@50 0.943으로 가장 높 은 성능을 기록하며 최적의 모델로 선정되었다. 또한, 수중 환경에서 발생하는 색상 왜곡 문제를 해결하고 탐지 정확도를 높이기 위해 CLAHE, White Balance, Image Filter 등의 RGB 요소 변환 기법을 적용한 PhysicalNN 기반 이미지 보정 모델을 구축하였다. 선정된 탐지 모델 과 이미지 보정 모델을 이용해 수중영상 내 탐지된 생물의 위치를 정확히 파악하고, Monocular Depth Estimation(MDE) 알고리즘과 거리 및 크기 측정을 위한 가이드 스틱을 활용하여 대상 생물의 거리와 크기를 추정하였다. 이를 통해 단안 카메라 영상만으로도 3차원 공간의 해 양생물 크기와 이에 따른 체중을 간접적으로 추정하였으며, 향후 해양 생태계 모니터링에 활용할 수 있는 가능성을 시사한다.

In the context of the rapid development of information technology and the continuous transformation of work patterns, the phenomenon of work-related electronic communication during non-working hours has become increasingly prevalent, and its impact on employees has become an important research topic. This study conducted in-depth interviews with 18 employees from different industries and job levels, and used open coding and axial coding to conduct an in-depth analysis of the interview results to construct the relevant main categories and content framework. Based on this, a questionnaire was designed and 526 valid questionnaires were obtained through the Questionnaire Star platform. Subsequently, through reliability analysis, exploratory and confirmatory factor analysis, a systematic and comprehensive measurement dimension system was finally constructed. This system includes two first-level indicators of internal personal traits and external communication situations, and is further subdivided into six second-level indicators and eight third-level indicators. The scale system constructed in this study provides a scientific empirical basis for enterprises in managing work-related electronic communication during non-working hours, helps enterprises gain an in-depth understanding of the behavior patterns and ability characteristics of employees in this context, and thus optimize management strategies. At the same time, employees can also better understand their own situation based on this scale system, and then adjust their own behaviors and mindsets in a targeted manner to achieve a balance between work and life.

This paper explores a convergent approach that combines advanced informatics and computational science to develop road-paving materials. It also analyzes research trends that apply artificial-intelligence technologies to propose research directions for developing new materials and optimizing them for road pavements. This paper reviews various research trends in material design and development, including studies on materials and substances, quantitative structure–activity/property relationship (QSAR/QSPR) research, molecular data, and descriptors, and their applications in the fields of biomedicine, composite materials, and road-construction materials. Data representation is crucial for applying deep learning to construction-material data. Moreover, selecting significant variables for training is important, and the importance of these variables can be evaluated using Pearson’s correlation coefficients or ensemble techniques. In selecting training data and applying appropriate prediction models, the author intends to conduct future research on property prediction and apply string-based representations and generative adversarial networks (GANs). The convergence of artificial intelligence and computational science has enabled transformative changes in the field of material development, contributing significantly to enhancing the performance of road-paving materials. The future impacts of discovering new materials and optimizing research outcomes are highly anticipated.

PURPOSES : As evaluation methods for road paving materials become increasingly complex, there is a need for a method that combines computational science and informatics for new material development. This study aimed to develop a rational methodology for applying molecular dynamics and AI-based material development techniques to the development of additives for asphalt mixtures. METHODS : This study reviewed relevant literature to analyze various molecular models, evaluation methods, and metrics for asphalt binders. It examined the molecular structures and conditions required for calculations using molecular dynamics and evaluated methods for assessing the interactions between additives and asphalt binders, as well as properties such as the density, viscosity, and glass transition temperature. Key evaluation indicators included the concept and application of interaction energy, work of adhesion, cohesive energy density, solubility parameters, radial distribution function, energy barriers, elastic modulus, viscosity, and stress-strain curves. RESULTS : The study identified key factors and conditions for effectively evaluating the physical properties of asphalt binders and additives. It proposed selective application methods and ranges for the layer structure, temperature conditions, and evaluation metrics, considering the actual conditions in which asphalt binders were used. Additional elements and conditions considered in the literature may be further explored, considering the computational demands. CONCLUSIONS : This study devised a methodology for evaluating the physical properties of asphalt binders considering temperature and aging. It reviewed and selected useful indicators for assessing the interaction between asphalt binders, additives, and modified asphalt binders and aggregates under various environmental conditions. By applying the proposed methods and linking the results with informatics, the interaction between asphalt binders and additives could be efficiently evaluated, serving as a reliable method for new material development.

본 연구는 국가 연구개발(R&D) 과제 데이터를 기반으로 국내 화장품 산업의 연구개발 동향을 분석하여 중소기업의 경쟁력 강화 방안을 제시하고자 하였다. 2019년부터 2023년까지의 화장품 관련 국가 R&D 과제 데이터를 활용하여 연도별, 주요 수행 주체, 지역적 특성, 주요 부처, 주요 기능 및 효능별 R&D 현황을 종합적으로 분석하고 고찰함으로써, 중소기업 R&D의 방향성 및 전략을 도출하였다. 분석 결 과, 화장품 산업은 중소기업을 중심으로 다양한 기능성 제품 개발에 주력하고 있으며, 최근에는 특히 친환 경적이고 지속 가능한 소재 개발에 큰 비중을 두고 있는 것으로 나타났다. 지역적으로는 경기도와 충청북 도에서 R&D 활동이 가장 활발하며, 이는 지역 산업의 R&D 역량이 높음을 반영한다. 본 연구는 국가 R&D 과제 데이터 기반의 체계적인 R&D 종합 분석을 통해 화장품 산업의 최근 동향을 파악하고, 중소기 업의 시장 경쟁력 강화 및 지속 가능한 성장 전략 수립에 필요한 근거를 제공하였다. 이러한 연구 결과는 중소기업 뿐만 아니라 정책 입안자에게도 유용한 정보와 통찰을 제공하여, 화장품 산업의 발전을 위한 정 책 수립 및 실행에 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 논문의 목적은 탭 댄스(Tap dance) 교육에서 안무와 음악의 두 요소를 융합한 새로운 교육방법을 제안하는 것이다. 탭 댄스는 무용의 한 장르이기 이전에 타악기로 구분되므로 안무와 음악 교육적 측면 이 함께 이루어져야 한다. 그러나 현재 탭 댄스 교육은 음악 교육적 측면이 배제된 채, 도제식(徒弟式) 방식과 영상을 활용한 안무 교육이 주를 이루고 있으며, 탭 슈즈(Tap Shoes)를 통해 타악기로서 구현해 야 하는 리듬과 연주를 위한 학습 자료가 부족하다. 이에 본 연구는 탭 댄스 학습자와 교수자의 체계 적·효과적 교육을 위해, 기존의‘카노테이션(Kahnotation)’을 기반으로 스텝의 명칭, 소리(Sound), 움 직임(Action), 스텝 고유의 질감(Quality) 등을 쉽게 시각화할 수 있는 탭 댄스 기보법‘지-노테이션 (Jee-notation)’을 개발하였다.‘지-노테이션’은 단일 기호 14개와 복합 기호 5개로 이루어져 있으며, 이를 탭 댄스의 기본 스텝인 ‘타임 스텝(Time Steps)’에 적용하였다. 본 연구는 초기 개발 연구로서 ‘타임 스텝’에 적용된 기호 19개를 다루었으며, 후속 연구에서 다양한 스텝들의 지속적인 기호 개발과 실험적 검증으로 확대할 예정이다. 마지막으로 본 논문은 점점 발전하고 있는 디지털 아카이브 (Digital archive)로 활용될 수 있는 기초 자료로서 유의미하게 활용될 것이라 사료되며, 학습자들의 이해와 기억을 돕는 실용적인 기보법이 제시될 것으로 기대한다.

RNAi (RNA interference, RNA 간섭)은 타겟 유전자의 mRNA 시퀀스와 상동한 이중 가닥 RNA (double-stranded RNA)에 의해 일어난다는 사실이 밝혀진 이후, 유전자의 기능을 파악하는 연구 도구로 활용되다가, 2018년에 비로소 사람의 유전자 치료제로 상용화가 되었다. 지금은 더 많은 질병들의 유전자 치료제를 만들기 위해 다양한 회사들이 임상을 진행하고 있다. 농업의 분야에서는 곤충의 ‘생존 필수 유전자’를 타겟함으로써 해충 방제제로 개발되어 서부 옥수수 뿌리벌레(Western corn rootworm)를 RNAi로 방제하기 위한 제품이 종자 형식으로 상용화 되었고, 최근에는 심각한 농약저항성을 가진 콜로라도 감자벌레(Colorado potato beetle)를 RNAi로 방제하기 위 해 ‘스프레이 방식의 뿌리는 dsRNA’가 상용화되었다. 추후에 더 많은 해충을 타겟으로 하는 제품이 개발될 예정 이다. 본 발표에서는 위에 언급한 상용화된 dsRNA 시퀀스의 환경안전성평가와 관련된 연구, off-target effect, siRNA 활용, nanoparticle 등 RNAi 기술을 보다 안전하고 유용하게 농업적으로 사용할 수 있는 방법에 대한 ‘실험 실의 역할’이 무엇인지 알아보고자 한다.

코로나바이러스감영증-19 사태가 전세계를 강타하면서, 우리는 기존과 다르게 변해가는 일상 에 적응하는 뉴노멀 시대를 맞이 하였다. 코로나19 이후, 방송, 강의분야 등 문화예술계에도 비대면 문화가 급속도로 확산되고, 방송업계는 랜선방청제도를 도입하여 화상시스템을 통한 온 라인 실시간 방청을 제공하여 관객의 참여를 유도하고 있으며, 강의행사 분야도 화상회의 시 스템을 활용한 진행과 유튜브 플랫폼을 활용한 실시간 송출의 비대면 형태로 진행되고 있다. 이러한 비대면 참여환경은 물리적 스테이지의 한계, 음향 촬영 구도의 아쉬움, 현장감, 생동감 등 몰입적 측면에서의 한계가 존재하고, 언택트 방송 및 공연의 경우 음향과 촬영구도가 아쉬 운 부분으로 꼽히며 현장과의 괴리감, 집중하고 싶은 장면을 선택하여 볼수 없다는 한계도 지 닌다. 비대면 강의 경우에도 일상에서 쉼 없이 이어지는 비대면 참여 환경에 ZOOM Fatigue 라는 신조어가 등장할 만큼 비대면 환경에서의 집중력과 흥미를 잃어가는 현상이 나타나고 있 다. 이처럼 코로나19로 인한 변화가 일상화되면서 인류의 역사는 코로나19 (BC, Before Corona), (AC, After Corona) 나뉠 것이라는 예측이 일기도 한다. 무엇보다 코로나19로 인 해 인류의 정치, 경제, 사회, 문화, 교육등 모든 영역이 대변화를 맞은 가운데 가장 큰 변화는 물리적 접촉이 최소화되면서 Untact문화가 확산됐다는 점이다.

The sustainable development of livelihood is of great significance to improve the livelihood of farmers. It‘s necessary to broaden farmers’ livelihood strategy choices. Intangible cultural heritage tourism diversifies livelihoods and improves stability of farmers‘ lives. Taking Yangjiabu Folk Art Park and Red Sorghum Movie City as research objects, this study uses sustainable livelihood analysis framework, in-depth interviews, and participatory observation methods to explore the impact of intangible cultural heritage tourism on sustainable livelihoods, providing reference for rural development in need of enriching livelihood strategies. The research finds that different paths of intangible cultural heritage tourism lead to different accumulation of livelihood capital. Therefore, when planning and developing intangible cultural heritage tourism, rural areas should solve the shortage of livelihood capital brought by different types of development paths, promoting sustainable development of intangible cultural heritage tourism and farmers’ livelihoods. Secondly, in the process of rural development of intangible cultural heritage tourism, there is a mutual transformation and substitution, mutual influence and restriction relationship between different livelihood capital. Rural development of intangible cultural heritage tourism needs to consider the relationship between various livelihood capital, ensuring they can promote each other and coordinate development.