본 연구에서는 해양공간 통합관리 수단의 지원책으로 활용되는 해양공간 정책 시뮬레이터 기술에 대한 한국, 중국, 일본, 미국, 유럽 등 주요 5개국에 대한 정량분석을 위한 유효특허 1,474건을 도출하고, 연도별, 국가별 특허출원 동향 및 워드 클라우드 분석을 통해 국내 기술 경쟁력 및 국내·외 기술 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 해양공간 정책 시뮬레이터 기술의 경우 중국(1,254건, 85.1%) 주도의 특허출원이 활발하게 이루어지고 있으며, 세부 기술별로는 어업환경 변화예측 및 활용 시뮬레이터(AC)가 392건(26.6%)으로 가장 높은 것 으로 나타난다. 핵심 키워드 변화를 통해 최근에는 다중 데이터의 수집과 데이터의 탐지, 예측, 평가 등으로 기술 트렌드가 이루어지고 있 음을 확인하였으며, 중국 주도의 시장 독과점 및 선점에 대비하기 위해 주변 기술에 대한 특허출원 고려 및 표준화 선점 등의 연계 전략 을 통한 대비와 정부 차원의 해양공간 정책 시뮬레이터 기술 연구개발에 대한 적극적인 정책적 지원이 필요함을 진단하였다.

중국은 전통적으로 ‘사농공상’이 엄격한 신분사회로 상업에 종사했던 상인계층은 사회적 지위가 낮았으나, 이러한 엄격한 사회계급은 명대 상업의 발전과 경세치용 사조의 흥기에 힘입어 큰 변화를 겪게 되었다. 이에 따라 단지 사회적으로 조연의 입장에 있었던 상인들은 이후 다양한 사회참여를 통해 자신의 정체성을 새롭게 정립 함으로써 자신들의 역할을 분명하게 드러내게 되었다. 특히, 명 중기 이후 당시의 사 회적 변화와 이해관계가 맞물리면서 치부에 대한 인식 변화가 널리 받아들여져 새로 운 신분계층이 출현하게 되었다. 또한 상업에 대한 인식이 크게 달라지면서 사회적 기능 역시 중시되어 상인의 신분과 지위를 상승시키는 결과를 가져왔다.

As remote sensing measures, satellite imagery has played an essential role in verifying nuclear activities for decades. Starting with the first artificial satellite, Sputnik 1, in 1957, thousands of satellites are currently missioning in space. Since the 2000s, the level of detail in pixels of an image (spatial resolution) has been significantly improving, thereby identifying objects less than one meter, even tens of centimetres. The more things are identifiable, the wider regions become targets for observation. With the increasing number of satellites, computer vision technology is required to explore the applicability of algorithm-based automation. This paper aims to investigate the R&D publications worldwide from the 1990s to the present, which have tried to apply algorithms to verify any clandestine nuclear activities or detect anomalies at the site. The versatile open-source publications, including the IAEA, ESARDA, US-DOE national laboratories, and universities, are extensively reviewed from the perspective of nuclear nonproliferation (or counter-proliferation). Thus, target objects for applications are essentially located in nuclearrelated sites, and the source type of satellite sensors focuses on electro-optical images with high spatial resolution. The research trend over time by groups is discussed with limitations at the time in order to contemplate the role of algorithms in the field and to present recommendations on a way forward.

본 연구는 크리스천 아동, 부모, 교사의 리더십에 관한 국내 연구동향을 살펴 봄으로써 향후 크리스천 아동, 부모, 교사의 리더십 연구의 발전 방향을 제시하 는데 연구의 목적이 있다. 연구의 객관성과 타당성의 확보를 위해 공동연구자 이외에 크리스천 리더십 전문가 3인을 포함하여 5인으로 평정 집단을 구성했으 며 평정 절차를 거쳐 총 36편의 분석 대상 논문을 선정했다. 크리스천 아동의 리더십 연구는 주로 섬김의 리더십을 주제로 청소년을 대상 으로 한 연구가 많이 수행되었고, 다양한 연구방법 접근 시도가 있었다. 크리스 천 부모의 리더십 연구는 대부분 부모 교육 연구에서 이뤄졌으며, 프로그램 개 발 연구는 소수의 연구에 그쳤다. 크리스천 교사의 리더십 연구는 다른 리더십 연구에 비해 많은 비중을 차지했으나 대부분 섬김의 리더십과 변혁적 리더십으 로 제한적이었으며, 이론적 탐색 연구에 그쳤다. 향후 크리스천 아동, 부모, 교사의 리더십에 관한 연구를 위한 제언은 3가지로 요약된다. 첫째, 이론적 측면에서 크리스천 아동, 부모, 교사의 리더십에 관한 연 구의 학문적 체계화를 위한 이론 구축이 필요하다. 둘째, 방법론적 측면에서 크리 스천 아동, 부모, 교사의 리더십에 관한 프로그램 및 척도개발이 수행 되어야하며 질적연구를 통한 다각도의 접근이 필요하다. 셋째, 실천적 측면에서 크리스천 아 동, 부모, 교사의 리더십 개발 및 확장, 보급을 위한 코칭 접근을 제언한다.

식량 작물의 확보 및 생산량 예측은 국가 발전에 있어 필수적이며, 국가 경제뿐만 아니라 전 세계 식량 안보에 기여 한다. 최근 환경오염으로 인한 이상기후는 식량 작물 생산량에 직ㆍ간접적으로 부정적 영향을 끼치고 있어, 작물 수확량 예측 불확실성이 높아지고 있다. 특히, 노지 작물의 경우 생산량 감소와 품질 저하 문제가 화두 되고 있다. 이러한 문제는 농가들뿐만 아니라 소비자들에게도 큰 피해를 안겨주고 있다. 이러한 생산량 예측 이슈를 해결하기 위해 최근에는 인공지능 기술이 농업 분야에도 활발히 적용되고 있다. 작물 수확량의 정확한 예측을 위한 머신러닝 기반 연구가 집중적으로 수행되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 이와 같은 인공지능 기반의 노지 작물 수확량 예측 기술(머신러닝, 딥러닝, 하이브리드 모델 등) 현황 및 작물 수확량에 가장 영향을 많이 끼치는 모델 파라미터 등을 조사하였다.

본 연구는 2003년부터 2022년까지 동해 남서부 해역에서 초미소(0.2-2 ㎛) 식물플랑크톤의 군집, 표층 수온 상승, 그리고 무기 영양염 간의 복잡한 상호작용을 다루었다. 동해에서 관측된 표층 수온의 상승 추세는 전 지구규모의 수온 상승과 일치하며, 여름에는 최 대 온도가 나타나지만 봄에는 최소 온도를 보여 일반적인 온대해역의 계절적 수온 변동과는 다른 양상을 보였다. 표층 무기 영양염의 농 도는 겨울에 증가하며 봄을 거치면서 서서히 감소하는 계절적 변동성을 나타냈다. 식물플랑크톤의 생물량을 대표하는 표층 총 chlorophyll-a 농도는 온대 해역의 전형적인 쌍봉분포(bimodal distribution) 양상을 보였다. 연구 기간 동안 초미소 식물플랑크톤의 기여도는 연평균 0.5%씩 지속적으로 증가하였으나, 총 chlorophyll-a 농도는 약한 감소 추세를 보였다. 초미소 식물플랑크톤의 기여도와 영양염 간에 는 강한 상관관계가 나타났으며, 이는 이러한 변동이 식물플랑크톤의 크기별 영양염의 가용성과 밀접하게 연관되어 있음을 의미한다. 이 러한 분석 결과는 해양 생태계의 변화 조건에서 식물플랑크톤이 어떻게 반응할는지 예측 가능하게 하므로, 생태학적으로 중요한 의미를 갖는다.

We analyzed trend of plants (40 items) on imported seedlings using the Pest Information System (PIS) for the past 20 years. 530 species (9 order 336 genus) were found among 40 items on imported seedlings including Rosaceae, Arecaceae, Crassulaceae, and Fabaceae. Hemiptera were the most expected to be detected pest as 52%, followed by Coleoptera as 16%, Lepidoptera as 11%, and Diptera as 8% in potential detection rate. For prohibited pests, Tephritidae are the most common pests as 86% in approximately 60 prohibited species, including Bactrocera dorsalis, and Bactrocera tryoni in Diptera and Cydia pomonella in Lepidoptera.

The advent of big data has brought about the need for analytics. Natural language processing (NLP), a field of big data, has received a lot of attention. Topic modeling among NLP is widely applied to identify key topics in various academic journals. The Korean Society of Industrial and Systems Engineering (KSIE) has published academic journals since 1978. To enhance its status, it is imperative to recognize the diversity of research domains. We have already discovered eight major research topics for papers published by KSIE from 1978 to 1999. As a follow-up study, we aim to identify major topics of research papers published in KSIE from 2000 to 2022. We performed topic modeling on 1,742 research papers during this period by using LDA and BERTopic which has recently attracted attention. BERTopic outperformed LDA by providing a set of coherent topic keywords that can effectively distinguish 36 topics found out this study. In terms of visualization techniques, pyLDAvis presented better two-dimensional scatter plots for the intertopic distance map than BERTopic. However, BERTopic provided much more diverse visualization methods to explore the relevance of 36 topics. BERTopic was also able to classify hot and cold topics by presenting ‘topic over time’ graphs that can identify topic trends over time.

This study compared research trends in universities general English program before and after the COVID-19 pandemic. After analyzing 248 articles from KCI using frequency analysis, centrality analysis, and topic modeling, this study found consistent keywords indicating a focus on learning objectives, effectiveness analysis, satisfaction surveys, and level-based learning before and after the COVID-19 pandemic. Centrality analysis revealed keywords like “teaching, research, analysis” before COVID-19 and “satisfaction, study, level, activity, effect” after COVID-19, indicating a shift towards learner satisfaction, level-based learning, and effectiveness analysis due to the transition to online learning. Topic modeling revealed shifts in research trends: Pre-COVID-19 focused on effective teaching methods, evaluation techniques, and cultural content, while Post-COVID-19 prioritized online teaching methods, web-based platforms, and selfdirected learning. Future research should address self-directed learning, attitudes and goal setting, closing learning gaps in online/blended learning, and developing effective online assessment tools and evaluation strategies. This study provides valuable insights and directions for further research in general English programs.

2013년부터 시작된 선진국의 양적완화 정책은 신흥국을 포함한 전세계 경제에 많은 영향을 주었다. 양적완화 외에도 전세계는 미․중 패권전쟁, 러-우전쟁, COVID-19 등 충격을 겪으면서 경제․경영환경에도 급격한 변화 를 겪게 된다. 따라서 지난 10년간 보고된 글로벌 재무 관련 연구를 포괄적으로 리뷰하면서 시사점 찾을 필요가 있다. 이를 위해 본 연구는 2013-2022년 국제경영연구 및 국제경영리뷰에 게재된 글로벌 재무 분야 논문에 대 해 메타분석 및 문헌연구를 통해 연구동향을 심층적으로 고찰하였다. 지난 10년 동안 발표된 국제경영연구 및 국 제경영리뷰의 총 605편 논문 중 전략 253편, 글로벌 재무 124편, 글로벌 마케팅 95편, 글로벌 인사조직 77편, 해외직접투자 33편, 지역 6편, 기타 17편으로 구성되었다. 이 중 글로벌 재무 관련 논문은 20.5%를 차지하였고, 게재편수는 증가하였다. 글로벌 재무 분야의 논문은 기업재무 관련 논문 55편(44.4%), 국제금융시장 관련 44편 (35.5%), 위험관리 관련 25편(20.2%)으로 분류할 수 있다. 기업재무 관련 논문 중에서도 ‘외국인투자자 및 기 업지배구조’에 대한 논문이 36편(29.0%)으로 가장 많이 발표되어, 외국인투자자의 영향력과 기업지배구조 이슈 에 대한 관심이 높음을 알 수 있다. 글로벌 재무 분야는 다양한 연구주제가 활발히 이루어지고 있으며, 확장되고 있는 추세이다. 본 연구는 글로벌 재무의 연구동향을 파악하고 연구자들에게 향후 연구의 방향과 새로운 아이디 어를 제시하는 데 도움을 줄 것으로 사료된다.

As the average temperature on Earth increases due to global climate change, crops are further needed to overcome this issue. Since sweet potato has high yield potential, can grow in harsh environments, and contains abundant nutrients, it is a potential substitute food in response to environmental crises. Compared to grains such as rice and barley, sweet potato has a lower glycemic load and contains various natural antioxidants, showing a variety of physiological functions. Thus, sweet potato is in the spotlight as a healthy food. Although domestic sweet potato production continued to decrease from 1990 to 2010, its production was maintained or slightly increased until 2020 due to the changes in consumers’ dietary habits that emphasize health. In this regard, steamed or roasted sweet potatoes were consumed as a snack substitute in the previous eating form. Furthermore, sweet potato starch has been used in various industries, including food. Therefore, this study intends to discuss the value of sweet potatoes as food, the production trend and cultivation method of sweet potatoes in South Korea, and the industrial application of sweet potatoes.

To broaden the utilization of nuclear energy, uranium as a fuel should be mined indispensably. Mining accounts for the largest portion of the cost of producing the uranium assembly. Therefore, this study analyzes the trends of uranium prices, which have a significant impacts on the mining cost. Uranium production contributing to the price fluctuations is explained in five periods from 1945 to the present. Moreover, the series of events affecting uranium prices from the 1970s until the present are verified. Among them, the most recent incidents considered in this study are the following: COVID-19 pandemic, Kazakhstan unrest, and Russia-Ukraine war. European countries have started to reconsider the transition to nuclear power to reduce their dependence on Russian oil and gas, which has contributed to the surge in uranium prices. Based on the results of this study, various international issues have been closely associated with the nuclear power industry and uranium, affecting the production of uranium and its price.

목적 : 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하여 치매 보조기기에 대한 국외 연구의 대상자, 적용 환경, 활 용된 보조기기 및 연구 목적에 대한 핵심 키워드를 추출 및 분석하여 치매 보조기기 관련 연구의 동향 을 파악하였다. 연구방법 : 국외 연구데이터베이스에서 1,126건의 연구를 수집하였으며, KH coder 3 프로그램을 이용하 여 11,366개의 단어를 추출하였다. 연구자가 추출된 단어를 검토하여 연구의 대상자, 보조기기가 적용 된 환경, 활용된 보조기기, 연구 목적과 관련된 키워드들을 추출 및 분류하였다. 이후, 추출된 키워드에 대하여 빈도분석을 실시하였으며, 동시출현단어 분석을 통해 연관어 네트워크를 생성하였다. 결과 : 빈도분석 결과, 가장 많이 연구된 대상자, 환경, 적용된 보조기기, 연구 목적 유형은 보호자, 집, 프 로그램/앱, 사회참여 및 상호작용 보조였다. 연관어 네트워크 생성 결과, 보호자는 정서 및 심리지지와 돌봄과 연관성을 보였으며 돌봄은 보조기기 유형 중 원격의료와 연관성을 보였다. 사회참여를 목적으로 하는 경우에는 프로그램/앱과 로봇과 연관성을 보였다. 결론 : 본 연구의 결과를 통해 치매 보조기기에 대한 국외 연구의 주 연구 대상자와 환경 및 활용 보조기 기, 연구 목적을 확인하였으며, 각 영역 간의 관계성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 치매 보조기기 선 택에 대한 정보제공과 치매 보조기기 지원 정책에 대한 방향성을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

In 2022 and 2023, the Korea Institute of Nuclear Safety (KINS), a regulatory body, revised the regulatory guidelines for off-site dose evaluation to residents, marine characteristics surveys around nuclear facilities, and environmental radiation surveys and evaluation around nuclear facilities. In addition, the NRC, a US regulatory body, has revised regulatory guide 1.21 (MEASURING, EVALUATING, AND REPORTING RADIOACTIVE MATERIAL IN LIQUID AND GASEOUS EFFLUENTS AND SOLID WASTE) to change environmental programs for nuclear facilities. The domestic regulatory guidelines were revised and added to reflect the experience of site dose evaluation for multiple units during the operation license review of nuclear facilities, the resident exposure dose age group was modified to conform to ICRP-72, and the environmental monitoring plan was clarified. In the case of the US, the recommended guidelines for updating the long-term average atmospheric diffusion factor and deposition factor, the clarification of the I-131 environmental monitoring guidelines for drinking water, and the clarification of the procedures described in the technical guidelines when changing environmental programs have been revised and added. Through such regulatory trend review, it is necessary to preemptively respond to changes in the regulatory environment in the future.

It has been more than three years since the emergence of the COVID-19 at the end of 2019. The COVID-19 epidemic has had a certain impact on human’s normal production and life, and it is also constantly changing people’s social cognition, which are reflected in the vocabulary. There are many new words invented and the words with a sudden increase in frequency appeared. This paper selects the important Chinese words related to the COVID-19 epidemic from 2019 to 2022 as the research objects, and divides these words into three categories: COVID-19 cognition, government measures and social life. By sorting out the meanings and usages of the words, this paper analyzes and explores the development trend of Chinese social cognition reflected by these words according to the timeline. The research found that these words reflect the gradual concretization of disease names caused by the COVID-19, the proliferation of the names of mutated virus, the sudden high frequency of related words, the strong generalization and creativity of words in specific fields, lots of related words come out in the era of intelligence and so on, as well as the spiritual thoughts and cultural cognition of Chinese people contained in the vocabulary.

대부분의 학습 결과는 교수-학습 과정에서 발생한다. 한국어 교육은 수업 활동을 포함하므로 교수-학습 방안을 살피고 그것의 효 율성을 점검하는 일은 대단히 중요하다. 교수-학습 방안은 크게 1) 학 습 목표 및 방법론 제시, 2) 학습자 또는 오류 분석, 3) 교수-학습 모 형 제시 및 수업 활동에 모형 적용, 4) 모형 또는 방안의 효율성 분석 단계로 구성된다. 본고에서는 효과적인 한국어 교육을 위해서는 효율 적인 교수-학습 방안이 필요함을 확인하고, 2011년-2022년에 걸쳐 발 표된 석사, 박사학위 논문 2,374편 가운데 교수-학습 방안을 다룬 366 편에 대해 위의 4단계 과정과 내용이 적절하게 기술되고 있는지를 살 폈다. 그 결과, 논문의 17%만이 네 단계의 과정과 내용을 만족하고 있 음을 확인하였다. 이는 학문 목적 한국어 교육을 위한 향후 연구가 보 다 실천적으로 변화되어야 한다는 의미로 이해하였다.

최근 GPS에 기반한 위치 수집 기술의 발전과 스마트폰과 같은 GPS를 탑재한 디바이스의 폭발적인 증가로 사람, 차량, 선박, 항공체와 같은 움직이는 물체의 지리적 위치에 대한 엄청난 양의 데이터가 실시간으로 수집되고 있다. 이는 사물의 움직임과 관련된 중요한 학문적 및 실용적 가치를 가지고 있다. 이와 같은 데이터를 분석하기 위한 데이터 마이닝 방법 또한 함께 발전하고 있으며 연구자들은 궤적 데이터를 활용하여 도시에서 일어나는 이동 현상과 도시를 구성하는 장소 간의 관계 등을 탐색함으로써 다양한 도시 문제에 대한 해결방안을 제시하고 있다. 궤적은 다양한 물체의 움직임을 추적할 수 있는 만큼 그 활용 분야와 목적 역시 매우 다양하여 도시 계획, 교통, 행동생태학, 공공안전, 이상 및 위반 탐지, 감시 등과 같은 분야에서 널리 활용되고 있다. 특히 최근 데이터 마이닝 방법론과 딥러닝 기술의 발전으로 궤적 데이터 분석에 다양한 분석방법이 융합적으로 접목되어 의미 있는 연구결과 도출되고 있어 이에 대한 체계적 분석이 필요하다. 이러한 배경하에 본 연구는 궤적 데이터를 활용한 국내외 약 150여 편의 연구를 응용분야 및 활용방법론 별로 구분하고, 응용분야별, 궤적 데이터 분석 방법론별 최근 동향을 분석하였다. 이는 향후 궤적 데이터에 적용가능한 방법론 탐색, 궤적 데이터 분석과 관련된 구체적 사례 탐색, 궤적 데이터를 활용한 응용서비스 도출의 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

Climate change due to global warming causes a rise in atmospheric air temperature to rise and extreme shift in precipitation patterns. Carbon dioxide (CO2) is widely known as one of the major cause of global warming and accounts for about 72% of total greenhouse gas emissions. Agriculture is more vulnerable to climate change than other industries. Many studies have been conducted to investigate how agroecosystems, both natural and controlled, will respond to the rising level of CO2. Studies on the responses of crops and agricultural environments to climate change are crucial in predicting changes in agro-ecosystems. Research facilities for various types of CO2 treatment have been developed. The representative research facilities are SAR (Soil-Plant-Atmosphere-Research), OTC (Open Top Chamber), FACE (Free Air CO2 Enrichment System), and TGC & CTGC (Temperature Gradient Chamber & CO2-Temperature Gradient Chamber). Therefore, this study reviewed research data and their application in agriculture.