목적 : 본 연구는 근시에서 굴스트란드 모형안에 편심 렌즈를 적용했을 때의 광학적 효과를 분석하고자 하였다. 방법 : 굴스트란드 모형안은 3D 시뮬레이션 프로그램을 사용하여 정밀하게 설계하였으며, 근축 근사 없이 정확 한 분석을 제공하는 광선 추적 기술을 적용하여 편심 렌즈로 인한 초점거리와 굴절력의 변화를 정밀하게 조사하 였다. 결과 : 렌즈 중심축의 편심이 초점거리, 굴절력, 광 경로 차이에 미치는 영향을 다양한 편심 조건에서 분석하였 으며, 특히 중심축으로부터 일정 높이에서 평행광선이 입사하는 경우를 집중적으로 조사하였다. 광선의 입사 높이 가 극도로 커짐에 따라 편심의 효과는 감소하고, 출사 광선의 초점은 서로 가까운 지점으로 위치하는 것이 확인되 었다. 렌즈와 눈의 굴절력과 편심에 따른 프리즘 굴절력 효과를 포함하는 전체 굴절력은 광선의 입사 높이가 감소 함에 따라 크게 변화하는 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구 결과는 사시 및 사위와 같은 시각적 이상을 교정하기 위해서, 의도적으로 편심된 렌즈를 설계하 고 처방하는 데 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 편심 렌즈 설계 시 발생할 수 있는 비선형적 광학 효과를 최소화하여 사용자에게 최적의 시각적 성능 제공을 보장할 수 있을 것으로 기대된다.

This study presents a novel methodology for analyzing disease relationships from a network perspective using Large Language Model (LLM) embeddings. We constructed a disease network based on 4,489 diseases from the International Classification of Diseases (ICD-11) using OpenAI’s text-embedding-3-small model. Network analysis revealed that diseases exhibit small-world characteristics with a high clustering coefficient (0.435) and form 16 major communities. Notably, mental health-related diseases showed high centrality in the network, and a clear inverse relationship was observed between community size and internal density. The embedding-based relationship analysis revealed meaningful patterns of disease relationships, suggesting the potential of this methodology as a novel tool for studying disease associations. Results suggest that mental health conditions play a more central role in disease relationships than previously recognized, and disease communities show distinct organizational patterns. This approach shows promise as a valuable tool for exploring large-scale disease relationships and generating new research hypotheses.

Truss structures, widely used in engineering, consist of straight members transferring axial forces. Traditional analysis methods like FEM and the Force Method become computationally expensive for large-scale and nonlinear problems. Surrogate models using Artificial Neural Networks (ANNs), particularly Physics-Informed Neural Networks (PINNs), offer alternatives but require extensive training data and computational resources. Variational Quantum Algorithms (VQAs) address these challenges by leveraging quantum circuits for optimization with fewer parameters. Variational Quantum Circuits (VQCs) based on Quantum Neural Networks (QNNs) utilize quantum entanglement and superposition to approximate high-dimensional data efficiently, making them suitable for computationally intensive tasks like surrogate modeling in structural analysis. This study applies QNNs to truss analysis using 6-bar and 10-bar planar trusses, assessing their feasibility. Results indicate that residual-based loss functions enable QNNs to make reliable predictions, with increased layers improving accuracy and a higher Q-bit count contributing to performance, albeit marginally.

This study is a preliminary investigation into a method for updating analytical models using actual vibration measurement data to improve the reliability of the seismic performance evaluations. The research was conducted on 26 models with various parameters, aiming to develop an optimal analytical model that closely matches the natural frequencies of the actual building. By identifying the dynamic characteristics of the target building through vibration measurements taken just before the demolition of the structure, the natural frequency analysis results of the analytical models were compared to the measured data. Based on this comparison, an optimized method for adjusting the parameters of the analytical models was derived. Throughout the analysis, various parameters were adjusted, and the eigenvalue analysis results were corrected by comparing them with vibration measurements. Among the comparative analytical models, the model with the lowest error rate was selected. The results showed that, in all cases, the analytical model with a concrete compressive strength of 16 MPa (based on actual measurements), pin boundary conditions, and an idealized strip footing cross-section had the closest match to the actual building's natural frequencies, with an average error of less than 8%.

In this study, we aim to classify personal mobility (PM)-related traffic crash data into four categories: PM-to-vehicle, PM-to-pedestrian, PM-single, and vehicle-to-PM crashes, and analyze the factors influencing the severity of each crash type. To overcome the limitations of existing studies in explaining the impact of independent variables on ordinal dependent variables, a random forest model was combined with the Shapley additive explanation technique. This approach visualizes the influence of independent variables on a dependent variable, providing clearer insights and enhancing interpretability. The analysis of PM traffic accidents, categorized into at-fault, single-vehicle, and victim accidents, revealed distinct key factors for each type. The main contributors to the severity of crashes caused by PM are traffic violations by teenagers and collisions with elderly pedestrians. Single-vehicle accidents were predominantly caused by overturn incidents, with inadequate driving skills among PM users aged 40 years and older, and significantly increasing severity. Victim accidents primarily occur at intersections, where the behavior of the at-fault driver and age of the PM user are critical factors influencing the severity. We identified various factors influencing the severity of PM crashes by type, highlighting the need for tailored policy measures. Proposed policies include physically separating bicycle–pedestrian shared spaces and strictly regulating illegal PM sidewalk riding, introducing PM licenses for teenagers to ensure compliance with traffic rules, and implementing regular safety education programs for all age groups. Although this study applied a new analytical technique, it relied on limited crash data, thus limiting the results to estimates.

This study focused on Issey Miyake’s 14 womenswear collections from spring 2018 to fall 2024. Reviews and reports on these collections and the designer were collected from the American Vogue and the Women’s Wear Daily websites using the keyword “Issey Miyake.” Drawing upon the dress criticism model, this study analyzed the form of Miyake’s fashion designs identifying styles, descriptive features, and aesthetic values through the collection photographs. Implicit evaluations were derived through external interpretations and sociocultural analysis based on reviews and reports of Miyake’s collections and designs. The results were as follows: Miyake’s fashion design is avant-garde in style. Descriptively, Miyake introduced variations in silhouette through the three-dimensionality of pleats, exploring a new sculptural order. The aesthetic values of Miyake’s works extend beyond the fashion show realm, embodying natural beauty wearable in daily life, artistic beauty through the three-dimensionality of pleats, and a pursuit of new aesthetic values challenging existing systems and traditional norms. Externally interpreted, Issey Miyake is recognized for his diverse, practical, and innovative designs, and as the first Japanese designer to present shows in Paris. Sociocultural interpretations characterize of Issey Miyake’s works as a blend of tradition and modernity, an expansion of form through pleats and three-dimensional sculptural qualities, the result of ongoing research and development, possessing timeless qualities transcending eras, and a pursuit of practicality and artistic excellence.

본 연구는 음악산업에 새롭게 등장한 자산 서비스 제공 모델 사례인 음 악 저작권 투자 플랫폼 '뮤직카우'를 중심으로, 문화산업의 패러다임 변화 를 창조적 혁신을 통한 성장 모델의 관점에서 분석함으로써 그 의미와 시 사점을 도출하고자 하였다. 연구 방법으로는 지시적 내용분석을 채택하고 문헌조사와 심층 인터뷰를 하였다. 연구 결과, 첫째, ‘기술 혁신’ 측면에서, 뮤직카우는 디지털 자산화 기술과 빅데이터 기반 음악 가치평가 시스템을 도입하고, 실시간 데이터 분석 기술을 구현했다. 둘째, ‘R&D 경쟁’ 측면에 서, 무형자산의 계량화, 디지털 기반의 자산 유동화, 핀테크 기반의 투자 플랫폼 기술, 특히 리스크 관리 모델, 행동경제학 등을 적용하여 경쟁 우위 를 달성했다. 셋째, ‘시장 진입과 퇴출’ 측면에서, '프로슈머'로서의 개인 투 자자, 핀테크 기업, 데이터 브로커 등 새로운 참여자들이 진입하는 계기가 되었다. 또한 기존 음원플랫폼, 유통사 등의 기술이 성장하는 계기가 되었 다. 넷째, ‘내생적 성장’ 측면에서, 플랫폼 참여자 간 상호작용, 데이터 축 적, 알고리즘 개선 등이 복합적으로 작용하여 자생적 성장동력을 구축했다. 마지막으로 ‘연속적 혁신’ 측면에서, 뮤직카우는 초기 디지털화된 저작권 모델에서 시작해 다이내믹 프라이싱 모델, 옥션 제도 도입 등 지속적인 서 비스 혁신을 이어가고 있다. 본 연구는 금융산업과의 융합을 통해 음악산업 에 일어나는 창조적 혁신의 매커니즘을 규명했다는 데 의미가 있다.

본 연구는 현대 미술 시장에서 작가의 개인 브랜딩이 갖는 중요성에 주목하여, 브랜딩 전문가 윌리엄 아루다(William Arruda 2000)의 Personal Brand Pyramid 모델을 활용해 우국원 작가의 사례를 분석하 고, 이를 통해 미술 작가들의 효과적인 셀프브랜딩 전략을 도출하고자 하였다. 연구방법으로는 2009년부터 2024년까지의 인터뷰 기사, 전시 리 뷰, 작품 해설, 비평문 등 다양한 문헌 자료를 대상으로 내용분석을 실시 하였다. 분석 결과, 가치관(Values) 측면에서 가족적 전통의 계승과 성실 한 자기 계발이라는 두 축을 중심으로 구축되어 있으며, 열정(Passions) 측면에서는 창작에 대한 강렬한 몰입과 예술적 경계의 확장이라는 특징 을 보여주었다. 초능력(Superpowers) 영역에서는 독창적 시각 스타일, 텍스트-이미지 융합, 감성적 내러티브 구축이라는 세 가지 차별화된 강 점이 확인되었으며, 개성(Personality) 측면에서는 솔직함과 인간적 친근 감을 바탕으로 관객과의 진정성 있는 소통을 실현하고 있었다. 목표 (Goals) 측면에서는 예술적 경험의 확장과 글로벌 진출이라는 명확한 방 향성을 가지고 지속적인 발전을 이어가고 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석을 바탕으로 미술 작가들의 효과적인 셀프브랜딩 전략 구축을 위하 여 정체성 확립 전략, 소통 전략, 시장 확장 전략, 지속가능성 전략이라는 네 가지 핵심 전략이 필요함을 도출하였다.

Background: The increasing demand for real-time professional fitness coaching has led to a need for accurate exercise posture recognition using artificial intelligence. Objectives: To compare the performance of Feedforward Neural Network (FNN) and Stacked Long Short-Term Memory (LSTM) models in classifying fitness posture images using detailed joint coordinate labeling. Design: Comparative analysis of machine learning models using a labeled dataset of fitness posture images. Methods: A dataset from AI-hub containing images and data of 41 exercises was used. Five exercises were selected and processed using a custom program. Data was converted from JSON to CSV format, augmented with joint condition information, and analyzed using Google Colab. Results: The best FNN model achieved a training error of 1.21% and test error of 9.08%. The Stacked LSTM model demonstrated superior performance with a training error of 1.05% and test error of 6.09%. Conclusion: Both FNN and Stacked LSTM models effectively classified sequential fitness images, with Stacked LSTM showing superior performance. This indicates the potential of Stacked LSTM models for accurate fitness posture classification in real-time coaching scenarios.

본 연구는 공연 기획 스타트업인 컬쳐띵크(주)의 경쟁력을 VRIO 모델 을 통해 분석하였다. 연구 방법으로는 2차 자료를 활용한 질적 연구를 수행하였다. 연구 결과, '가치' 측면에서는 랩비트 페스티벌을 통한 음악 시장의 다양성 확대와 글로벌화, AFS를 통한 유연한 아티스트 지원 모 델, 유통 서비스 푸이의 롱테일 전략이 주요 가치 창출 요소로 확인되었 다. '희소성' 측면에서는 축적된 페스티벌 운영 노하우 및 AFS의 독특한 비즈니스 모델, 광범위한 업계 네트워크와 '랩비트' 브랜드 가치가 경쟁 사가 쉽게 획득하기 어려운 자원으로 평가되었다. '모방 불가능성' 측면 에서는 시간 압축성의 비경제적 효과와 경험에 따른 역사적 고유성과 사 회적 복잡성 그리고 광범위한 네트워크 효과 등이 핵심 역량으로 분석되 었다. '조직' 측면에서는 유연한 매트릭스 구조, '창의적 실험'과 '데이터 기반 의사결정' 문화의 공존, '열린 소통'과 '수평적 관계' 강조, 지속적 학습과 성장 마인드셋이 자원과 역량을 효과적으로 활용하는 데 기여하 고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 음악 산업의 가 치 사슬 통합 관리, 데이터 기반 의사결정과 창의적 실험의 균형, 글로벌 네트워크 구축, 기술 혁신 대응 능력 강화 등을 향후 국내 음악 산업의 발전 방향으로 제시하였다.

The increase in radioactive waste increased the demand for transportation to the disposal facility. Prior to transporting radioactive waste, confirming that the potential exposure is insignificant is crucial. Overland transportation risk assessment models were developed tailored to domestic characteristics. Dose assessment using this model requires selecting appropriate factors. However, users may struggle to derive appropriate values, leading to inaccuracies. Additionally, if assessment results show outliers, prioritizing factors for review can be challenging. Therefore, sensitivity analysis is necessary to prioritize factors for accurate assessment. In this study, sensitivity analysis was conducted on the on-link public risk assessment model factors for radioactive waste overland transportation. Initially, assessment models were analyzed by each detailed exposure scenario. Subsequently, uncertainty propagation-based sensitivity analysis methodology was applied. The default values for the assessment model factors were set, and sensitivity analysis was conducted based on road type for maximum individual and collective dose assessment models. For the maximum individual dose model, the distance to the samedirection vehicle was the most sensitive, whereas for the collective dose model, vehicle velocity was the most sensitive. The results of this study can be used as the basic data on radioactive waste transportation risk assessment in Korea in the future.

This study focuses on the effectiveness of regional business support programs funded by South Korea's Balanced National Development Special Account, one of the policies designed to address regional imbalances and promote local autonomy. Using the analytical approach including DEA (Data Envelopment Analysis) methodology, This study analyzed the efficiency of 76 star companies in the Jeonbuk region based on their performance from 2018 to 2023. This study was designed to improve previous studies limitations, which only analyzed simple input-output efficiency in the short term, by using six years of mid-term data to comprehensively evaluate input variables in both R&D and Non-R&D sectors. The main purpose of this study is to analyze the effectiveness of the expiring Star Company Development Program by evaluating efficiency of supported company groups using DEA and to propose support models and policy suggestions for upcoming regional specialized industries support program by identifying the features of both optimal and inefficiency models. For this, employments along with financial indicators such as sales revenue, operating profit, and total assets were set as output variables, with R&D and non-R&D support amounts were set as input variables for analysis. According to the results, the optimal efficiency model group has strong intellectual property acquisition capabilities, and continuous R&D investment. It shows that continuous innovation activities are a key factor for improving the effectiveness of support. This study found that, from a mid․long term perspective, policy support programs should be customized by unique characteristics of each industry field, Based on this, it was suggested that upcoming regional specialized industry support programs in the Jeonbuk region should include policy planning and support program design to complement the weaknesses of each industry field.

As digital transformation accelerates, platform business has become a core business model in modern society. Platform business has a network effect where the winner takes all. For this reason, it is crucial for a company's pricing policy to attract as many customers as possible in the early stages of business. Telecommunication service companies are experiencing stagnant growth due to the saturation of the smartphone market and intensifying competition in rates, but the burden of maintaining communication networks is increasing due to the rapid increase in traffic caused by domestic and foreign CSPs. This study aims to understand the dynamic characteristics of the telecommunications market by focusing on pricing policy. To this end, we analyzed how ISPs, CSPs, and consumers react to changes in pricing policy based on the prisoner's dilemma theory. The analysis of the dynamic characteristics of the market was conducted through simulation using the Agent-Based Model.

본 연구는 한국의 대표적인 바리톤 성악가이자 혁신적인 문화 콘텐츠 창작자인 정경의 개인 브랜드를 윌리엄 아루다(William Arruda 2000)의 Personal Brand Pyramid 모델을 통해 분석하였다. 연구 범위는 정경의 음악 및 교육 활동, 미디어 출연, 문화 사업 등 다방면 영역에서의 활동을 포괄하며, 분석 자료로는 공연 기록, 인터뷰 자료, 저서 등을 활용하였다. 분석 결과, ‘가치관’은 예술과 학문의 융합을 중시하며, 전통과 혁신의 조화, 문화적 가치의 대중화가 주요 요소로 나타났다. ‘열정’ 분야에서는 클래식 음 악의 대중화, 한국 문화의 세계화 그리고 예술 교육과 지식 전달이 두드러졌 다. ‘초능력’으로는 뛰어난 성악 실력, 창의력과 혁신 능력, 예술과 비즈니스 연결 능력 그리고 다양한 문화 융합 능력 등이 파악되었다. ‘개성’ 면에서는 혁신적이고 도전적인 성격, 열정적이고 에너지 넘치는 성격, 소통과 공감 능 력이 뛰어난 성격이 주요 특징으로 나타났다. ‘목표’로는 클래식 음악의 대중 화와 함께 한국 문화의 세계화, 예술을 통한 사회적 가치 창출 그리고 클래식 음악 교육의 혁신 등이 설정되어 있음을 확인하였다. 결론적으로, 정경의 개 인 브랜드는 전통적인 클래식 성악가의 이미지를 넘어 혁신적이고 다면적인 문화 예술인으로서의 정체성을 구축하고 있음을 확인하였다. 그의 브랜드는 예술적 성취와 사회적 기여를 균형 있게 추구하며, 전통과 혁신, 예술성과 대중성, 개인의 성취와 사회적 책임 등 다양한 요소들 사이에서 조화를 이 루고 있으며, 현대 예술가의 새로운 역할 모델을 제시하고 있다.

본 연구는 마파(MAPPA) 스튜디오의 100% 출자 애니메이션 '체인소 맨' 프로젝트를 비즈니스모델캔버스(BMC) 관점에서 분석하여 신규 일본 애니 메이션 IP의 비즈니스 구조를 파악하는 것을 목적으로 한다. BMC의 9가지 구성요소를 기준으로 분석을 진행하였으며, 공식 자료, 업계 보고서, 언론 기사 등을 통해 데이터를 수집하였다. 분석 결과, 고객 세그먼트는 글로벌 애니메이션 팬층과 원작 만화 팬 등을 타겟으로 하였고, 가치 제안으로는 고품질 애니메이션과 혁신적 스토리텔링을 제공하였다. 채널로는 글로벌 스트리밍 플랫폼을 활용하였으며, 고객 관계에서는 팬 참여형 모델을 도입 하였다. 수익원은 방영권 판매, 머천다이징 등으로 다각화하였고, 핵심 자 원으로 IP와 제작 기술을 활용하였다. 핵심 활동은 고품질 애니메이션 제 작과 IP 관리에 집중하였으며, 핵심 파트너십으로 원작자와 스트리밍 플랫 폼 등과 협력하였다. 비용 구조에서는 제작비와 마케팅 비용에 전략적 투 자를 실시하였다. 결론적으로 '체인소 맨' 프로젝트는 고품질 콘텐츠, 글로 벌 유통 전략, 다각화된 수익 모델을 통해 일본 애니메이션 산업의 새로운 비즈니스 모델을 제시하였으며, 본 연구는 향후 일본 애니메이션 IP의 글 로벌 전략 수립에 실질적인 가이드라인을 제공할 것으로 기대된다.

In recent years, with the advancement of virtual reality (VR) technology, research in related fields has gradually increased. As personal head-mounted display devices become more prevalent in the market, this study explores the phenomenon of integrating VR technology with online shopping from the consumer's perspective. The study focuses on consumers' acceptance of VR technology in online shopping and analyzes the types of virtual environments most likely to stimulate consumer purchase intention. Based on the SOR (Stimulus-Organism-Response) and TAM (Technology Acceptance Model) theories, a TAM-SOR integrated model was constructed. Taking into account influencing factors in the current online shopping environment, the model was built and tested using SPSS and AMOS to validate the hypotheses. Structural equation modeling and mediation effect analyses on the collected samples indicate that external stimulus variables in a VR shopping environment—such as flow experience, spatial presence, and entertainment—have a significant positive impact on purchase intention. Additionally, perceived ease of use and perceived usefulness serve as chain mediators, enabling external stimulus variables to further influence consumer purchase intention through these mediating variables.

이 논문에서는 부유식 구조체의 계류선에 작용하는 장력을 계산함에 있어서 동적 효과를 고려할 수 있는 준동적 계류선 해석 방법 을 제안하였다. 준동적 계류선 해석 방법은 매 시간 단계에서 계류선의 탄성 현수선 해석해에 기반한 정적 장력을 계산한 후, 준동적 장력 계수를 적용해 속도와 가속도에 따른 항력 및 관성력의 영향을 반영하는 방법이다. 제안하는 방법은 정적 탄성 현수선 해석해를 구할 때 계산 효율성을 높이기 위해 응답면 기법을 도입하고, 수평 및 수직 방향의 동적 계수를 결합하여 준동적 장력 계수를 결정하 는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 모델은 계류된 바지선의 운동 해석을 통해 검증하였으며, 다양한 파 조건에서 동적, 준정적, 준 동적 모델을 비교한 결과, 제안된 준동적 모델은 상대적으로 계류선의 동적 효과가 큰 주파수 대역에서 동적 모델과 유사한 장력 응답 을 도출할 수 있음을 확인하였다.

본 연구는 다문화 청소년 지원 사업 중 후기청소년까지 수혜 대상을 포괄한 다톡다톡 프로젝트를 다차원 정책분석모델을 통해 분석하였다. 다톡다톡 프로젝트는 이주배경청소년을 대상으로 하여 사회적응과 정서 적 안정을 돕기 위해 2013년부터 2020년까지 운영된 민간 주도의 상담 및 심리치유 프로그램으로, 후기 청소년까지 포괄하여 다양한 연령대의 다문화 청소년에게 지원을 제공한 국내 유일의 사례이다. 본 연구는 규 범적, 구조적, 구성적, 기술적 차원의 네 가지 분석틀을 통해 다톡다톡 프로젝트의 정책적 가치와 목표, 제도적 구조와 집행 과정, 주요 이해관 계자 간의 상호작용, 그리고 실행 결과와 성과를 종합적으로 평가하였다. 규범적 차원에서는 프로젝트의 지향점과 다문화 청소년의 안정적 사회정 착을 위한 가치가 강조되었으며, 구조적 차원에서는 민간과 공공의 협력 을 통한 정책 추진 체계와 그 과정에서 나타난 한계가 분석되었다. 구성 적 차원에서는 청소년과 지역사회, 정부 기관 간의 상호작용이 프로젝트 의 중요한 구성 요소로 확인되었고, 기술적 차원에서는 심리적 지원과 직업훈련 등의 실질적 성과가 다톡다톡 프로그램의 효과를 뒷받침했다. 연구 결과는 다톡다톡 프로젝트가 다문화 청소년, 특히 후기 청소년을 위한 지속적이고 체계적인 지원이 이루어질 필요성을 시사한다.

The precast concrete (PC) method allows for simple assembly and disassembly of structures; however, ensuring airtight connections is crucial to prevent energy loss and maintain optimal building performance. This study focuses on the analytical investigation of the shear capacity of precast ultra-high-performance concrete (UHPC) ribs combined with standard concrete PC cladding walls. Five specimens were tested under static loading conditions to evaluate their structural performance and the thermal behavior of the UHPC rib shear keys. Test results indicated that the specimens exhibited remarkable structural performance, with shear capacity approximately three times greater than that of standard concrete. Numerical models were subsequently developed to predict the shear capacity of the shear keys under various loading conditions. A comparison between the experimental results and finite element (FE) models showed a maximum strength difference of less than 10% and a rib displacement error of up to 1.76 mm. These findings demonstrated the efficiency of the FE model for the simulation of the behavior of structures.