In this study, we target demand-responsive smart mobility, i.e., a bus-type rural transportation model, that has recently been activated to target public transportation-vulnerable areas in urban-rural integrated cities, and empirically analyze the effects of travel time and service factors on user satisfaction with the transportation mode. An ordered logit model was used for the empirical analysis of a field survey of 449 passengers regarding their usage status and satisfaction with demand-responsive smart mobility in rural areas across the country. As access and travel times increased, bus user satisfaction decreased. Particularly, access time was approximately 1.6 times more important than travel time. Meanwhile, satisfaction with demand-responsive smart mobility was found to increase as drivers were kind and drove safely, vehicles were convenient and ran on time, lines and stops were appropriate, fares were satisfactory, and information on schedules and how to use them was available. Among these service elements, the kindness of the driver was analyzed as the most important variable. This suggests that to activate the use of demand-responsive smart mobility, considering the selection of pick-up and drop-off locations to reduce access time and to make efforts to increase the kindness of drivers is important. The essential flexible schedule of demand-responsive smart mobility, i.e., the use of demand-responsive smart mobility, can be activated only when an operating environment is created that reduces access time and in-vehicle travel time. In other words, it is difficult to revitalize the use of demand-responsive smart mobility if it operates on a fixed route and schedules similar to those of existing buses.

온실 내부 환경은 지역에 따라 외부 환경의 영향을 지속적으로 받는다. 본 연구는 몽골, UAE(아부다비), 호 주(퀸슬란드) 등 지역별로 구축된 한국형 스마트 온실의 환경 특성을 비교하고자 수행하였다. 몽골과 아부다비의 온실 모두 내외부 엔탈피 차이가 감소함에 따라 환기율이 증가하였다. 아부다비의 반밀폐형 온실에서는 10시부터 14시까지 평균 내부 기온이 외부 기온보다 약 7－10°C 낮았고 내부 VPD(12mbar)는 외부 VPD(56mbar)보다 4.6 배 낮았는데 이 결과는 포그 시스템 운영과 관련이 있는 것으로 보인다. 퀸즐랜드 온실의 경우, 내부 온도가 외부 온 도보다 11시 기준 약 3.81°C 높았고, 내부 엔탈피와 VPD가 외부 온도보다 높았으며, 내부와 외부의 엔탈피 차이가 증가함에 따라 환기율이 증가하였다. 이 결과로 엔탈피를 낮추는 것은 환기와, VPD를 낮추는 것은 포그 시스템 작 동과 관련이 있는 것을 알 수 있다. 또한, 작물 생육에 적합한 환경 조건을 효과적으로 관리하기 위해 엔탈피와 VPD 기반의 포그, 환기 또는 난방 시스템이 필요하다는 것을 알 수 있다.

This study develops a machine learning-based tool life prediction model using spindle power data collected from real manufacturing environments. The primary objective is to monitor tool wear and predict optimal replacement times, thereby enhancing manufacturing efficiency and product quality in smart factory settings. Accurate tool life prediction is critical for reducing downtime, minimizing costs, and maintaining consistent product standards. Six machine learning models, including Random Forest, Decision Tree, Support Vector Regressor, Linear Regression, XGBoost, and LightGBM, were evaluated for their predictive performance. Among these, the Random Forest Regressor demonstrated the highest accuracy with R2 value of 0.92, making it the most suitable for tool wear prediction. Linear Regression also provided detailed insights into the relationship between tool usage and spindle power, offering a practical alternative for precise predictions in scenarios with consistent data patterns. The results highlight the potential for real-time monitoring and predictive maintenance, significantly reducing downtime, optimizing tool usage, and improving operational efficiency. Challenges such as data variability, real-world noise, and model generalizability across diverse processes remain areas for future exploration. This work contributes to advancing smart manufacturing by integrating data-driven approaches into operational workflows and enabling sustainable, cost-effective production environments.

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.

This study explores the utilization level of smart manufacturing systems in the value chain processes of manufacturing and empirically examines the effect of the utilization level of these systems on manufacturing competitiveness in SMEs. Smart manufacturing systems in the value chain processes are categorized into Sales, Purchasing, Production & Logistics, and Support systems. By analyzing the research model using structural equation modeling, this study identifies that Sales systems, Purchasing systems, Production & Logistics systems, and Support systems have a significant impact on manufacturing process efficiency. Additionally, Production & Logistics systems and manufacturing process efficiency positively and significantly influence manufacturing competitiveness. The findings suggest that the utilization of information is directly and positively related to manufacturing process efficiency, including reducing lead-time, decreasing work performance man-hours (M/H), and improving work accuracy. These improvements ultimately have a significant impact on manufacturing competitiveness. In conclusion, the use of smart manufacturing systems is becoming an integral part of the manufacturing industry. To gain a competitive edge, it will be necessary to introduce and utilize optimal smart manufacturing systems, taking into account the size of manufacturing firms.

해상 운송 시스템에 사이버 위협이 증가함에 따라, 안전한 운항을 보장하기 위한 사이버 복원력의 필요성이 부각되고 있다. 특 히, 자율운항선박과 같은 고도의 기술 융합이 요구되는 스마트선박은 기존보다 더 광범위한 사이버 공격 표면을 가지게 되어 이에 대한 리스크 관리가 필수적이다. 본 연구에서는 스마트선박의 사이버 복원력을 평가하기 위해 국제 표준인 IACS UR E26, E27, IEC 62443, NIST SP 800-160을 분석하고, 이를 통해 스마트선박의 선종과 자율화 수준에 따른 사이버 리스크 평가 및 각각의 리스크에 맞는 복원력 모델 개념을 설계하였다. 특히, 선박의 자율화 수준이 높아질수록 사이버 리스크가 커지므로 이를 반영한 맞춤형 대응 전략을 도출하고 스마트 선박의 사이버 복원력 향상을 위한 성숙도 모델을 제안했다.

식품 포장 분야에서 바이오센서와 바이오폴리머 기반 나 노복합체, 즉 바이오나노복합체의 통합이 점차 산업 전문 가들에 의해 인식되고 있으며, 이는 식품의 품질과 안전 에 대한 우려가 증가함에 따라 주도되고 있습니다. 식품 포장에 내장된 바이오센서는 포장된 상품의 미생물에 의 한 변질을 지속적으로 모니터링함으로써 식품의 완전성을 유지하는 핵심 요소로 업계를 변화시킬 준비가 되어 있다. 동시에, 탁월한 기계적, 열적, 광학적, 항균적 특성으로 인 해 바이오폴리머 기반 나노복합체의 연구와 적용이 크게 확대되었다. 이러한 특성은 이들을 혁신적인 포장 솔루션 에 적합한 주요 재료로 만든다. 그러나 지능형 식품 포장 시스템 발전에 바이오센서와 바이오나노복합체를 사용하 는 잠재적인 장애물과 전망을 탐구하는 것은 아직 충분하 지 않다. 바이오나노복합체와 바이오센서의 융합을 제안 하는 것은 스마트 포장 산업을 재정의하는 획기적인 단계 로, 이 기술들을 더 깊이 이해하여 지속 가능하고 경제적 으로 실행 가능한 스마트 포장 옵션의 개발을 촉진할 필 요성을 강조한다. 이 리뷰는 바이오센서와 바이오나노복 합체에 대한 기존 연구와 개발 동향을 철저히 검토하고, 가까운 미래에 스마트 식품 포장 산업에서 진전을 이끌어 낼 앞으로의 도전과 기회를 강조하는 데 전념하고 있다.

본 연구는 스마트도시의 지속 가능한 공공 서비스 개발을 위한 주요 토론 주제를 발굴하는 것을 목적으로 한다. 현행 지방정부 스 마트도시 서비스 도출 방식은 시민 리빙랩을 통해 시민 의견을 반영하지만, 기술적 요구와는 동떨어진 민원 수준 의견이 많아 한계가 있다. 또한, 공공기관은 중앙정부 정책에 의존하여 민간 기술에 종속되는 경향이 있어, 장기적인 관리 및 운영이 어렵다. 이러한 문제 를 해결하기 위해 시민들의 기술 이해 수준과 공공기관의 기술 수준을 함께 고려한 전략적 접근이 필요하다. 본 연구는 이러한 요소 들을 바탕으로 향후 연구 및 정책 수립의 기초 자료로 활용될 토론 주제를 제안하였다.

The era of logistics 4.0 in which new technologies are applied to existing traditional logistics management has approached. It is developing based on the convergence between various technologies, and R&D are being conducted worldwide to build smart logistics by synchronizing various services with the logistics industry. Therefore, this study proposes a methodology and technology strategy that can achieve trend analysis using patent analysis and promote the development of the domestic smart logistics industry based on this. Based on the preceding research, eight key technology fields related to smart logistics were selected, and technology trends were derived through LDA techniques. After that, for the development of the domestic logistics industry, the strategy of the domestic smart logistics industry was derived based on analysis including technology capabilities. It proposed a growth plan in the field of big data and IoT in terms of artificial intelligence, autonomous vehicles, and marketability. This study confirmed smart logistics technologies by using LDA and quantitative indicators expressing the market and technology of patents in literature analysis-oriented research that mainly focused on trend analysis. It is expected that this method can also be applied to emerging logistics technologies in the future.

The purpose of this study is to analyze the characteristic of quality attributes of smart hotels by using a SERVQUAL-IPA model, focusing on Chinese, which has the most proactive approach for the adoption of smart hotel system. Toward this goal, six quality factors—tangibles, reliability, assurance, responsiveness, empathy, and playfulness—were extracted through factor analysis, and IPA was used to appraise the degree of importance and satisfaction for each quality attribute. As a result of the SERVQUAL-IPA model, quality attributes were categorized into four groups of 'keep up the good work,' 'possible overkill,' 'low priority,' and 'concentrate here.'. Furthermore, it was concluded that there is a need to focus on the following elements: ‘smart devices can assist customers in emergency situations’, ‘when the room control system identifies customer needs, the staff can provide prompt service’, ‘development and improvement of mobile applications that enable customers to control room amenities’, ‘regular maintenance for smart devices’, and ‘providing data-driven personalized recommendations through customer activity data analysis’.

The Korean government has been implementing international development cooperation projects on smart greenhouse for high-valued crops through the Agency of Education, Promotion, and Information Service in Food, Agriculture, Forestry, and Fisheries (EPIS). These projects have been carried out in four Asian countries – the Philippines, Cambodia, Vietnam, and Indonesia – since 2020. The main objectives of these projects are to enhance agricultural productivity, provide innovative capacity building, and establish effective marketing systems in collaboration with recipient organizations in each country. By focusing on medium- and small-scale farmers who are susceptible to climate shocks, these projects have successfully increased crop yields and the average income of farm households that have adopted advanced greenhouse facilities. This has been achieved through improved planting and marketing strategies for high-valued crops. In summary, these projects are playing a crucial role in the modernization of agriculture through the Vulnerable-Smart Agriculture (VSA) scheme, while also collecting policy data to effectively address climate change vulnerabilities. This is being done through a tripartite mechanism involving research, extension activities, and education, all aimed at promoting sustainable agricultural growth in developing countries.

오늘날 디지털 전환(Digital Transformation), 제4차 산업혁명(the Fourth Industrial Revolution) 시대에서 건물에도 디지털기술이 탑재되어 스마트화된 건물이 주를 이룰 것이고, 도시도 스마트시티가 될 것이다. 이 글은 스마트 빌딩, 스마트 시티 로 인한 관련 법적 쟁점과 대비해야 할 점을 모색하여 보았다. 스마트 빌딩에서는 건물의 종류에 따른 인공지능 기술의 활용, 책임 문제, 공 시방법, 스마트빌딩 인증제도 등의 쟁점을 생각해보았고, 스마트 시티에서는 스마트 시티의 개념과 스마트 시티가 제공하는 정보의 확대, 스마트 시티의 사 업범위, 개인정보 침해문제, 규제 샌드박스 등을 주요 쟁점으로 보았다. 물론 관점에 따라서는 다른 쟁점도 충분히 더 생각할 수 있다. 한 가지 흥미로운 점은 스마트 빌딩이나 스마트 시티가 추구하는 목적과 본질 에서 인간을 위한 삶의 질 향상을 추구한다는 점에서 공통점이 있다는 것이다. 비록 에너지, 환경, 건강, 안전, 복지, 네트워크 등 다양한 항목을 포함하고 있지만, 스마트 빌딩과 스마트 시티는 그 대상과 규모가 다를 뿐, 인간을 위한 디지털 기술과 데이터 활용이라는 점에서 추구하는 목표와 방법이 거의 같다. 따라서 스마트시티와 스마트빌딩은 서로 연계되어 발전함으로써 미래가치를 더욱 키워나갈 수 있다고 본다.

모기류는 흡혈을 통해 원충, 바이러스, 사상충 등 다양한 병원체를 보유하며 말라리아, 일본뇌염, 웨스트나일열, 뎅기열 등을 사람에게 매 개하는 위해성이 있는 위생해충이다. 이번 연구에서는 해외유입 모기류 감시를 위해 경상남도 고성군에 스마트 고공포집기를 설치하여 2022년 부터 2023년까지 모기류들을 모니터링하였다. 조사기간 동안, 총 3속 5종 43개체가 채집되었으며, 이중 삼일열말라리아를 매개하는 벨렌얼룩날 개모기(Anopheles belenrae)를 경남 지역에서 처음으로 발생함을 확인하였다. 본 연구에서는 스마트 고공포집기를 통해 해외에서 유입가능한 모 기류에 대한 실시간 모니터링이 가능함을 확인하였다.

The objective of this study is to identify the priority of elements for effective implementation of MES in small and medium-sized manufacturing enterprises trying to develop into smart factories. For this purpose, the Delphi method and the Analytic Hierarchy Process(AHP) mothod are applied. As a result of the study, the cooperation of the members in the supply chain is the most important factor for small and medium-sized enterprises in order to survive in the global competitive environment. Therefore, the enterprises need to make various efforts to create synergies through the technical strength of suppliers and the cooperation in the process of introducing and operating MES.