Odey, Golden;Adelodun, Bashir;Kim, Sang Hyun;Choi, Kyung Sook
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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pp.455-455
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2021
The Life Cycle Assessment (LCA) as an environmental impact assessment tool has received increasing attention over the years. Unlike the water footprint (WF) and carbon footprint (CF) assessments whose focus is only on a single environmental aspect, the LCA systematically analyzes the different impacts along the entire life cycle, making possible the identification of potential environmental tradeoffs. In Korea, LCA has drawn much attention from both industry and academia since the mid-90s. However, the level of Korea-related LCA studies with respect to different sectors in the past 20 years has not been analyzed. This study, therefore, sought to assess the status of environmental Life Cycle Assessment (LCA) studies in Korea, with a view to understanding the current level of sustainability reporting and identify potential research gaps. Online searches of English written articles published between 2000 and 2019 were conducted on Google, Google scholar, Scopus, and Web of Science databases using the Keywords "life cycle assessment", "lca", and "Korea." At the end of the search, about 88 LCA related studies were identified for Korea within the study period. Majority of these studies focused on the construction (49%) and energy (31%) sectors with fewer environmental studies on the transportation (9%), manufacturing (8%), agriculture (2%), and information and communication (1%) industries. Based on publication trend, results show that LCA studies in Korea have been on the rise in the past 20 years, even though the number of publications has not followed a constant pace. In comparison with the economic sectors of the country, reports show an inadequacy in the coverage of major industries of growing economic relevance like the tourism, health, and agriculture, suggesting a need to further increase and improve LCA related studies in these sectors.
본 연구는 학위연계형 일학습병행제에서 진행하는 오프라인 수업방식인 플립러닝의 성과에 대해서 분석한다. 직업능력향상의 일환으로 수행되는 일학습병행제의 훈련은 철저히 오프라인 방식을 견지해 왔으나, COVID-19와 맞물려 이전과는 달리 보다 적극적으로 온라인 방식을 혼용하는 방향으로 바뀌고 있다. 하지만 학위연계형의 운영은 대학의 학사시스템과 교육방식에 적용을 받으며 실질적으로 일반대학교육과 같은 형태이기 때문에 플립러닝과 같은 교육방식은 새로운 것이 아니다. 따라서 최근 학위연계형 일학습병행제에서 확대적용되고 있는 플립러닝의 교육성과와 보완점을 주말에만 수업이 진행되는 본 제도의 특성을 고려하여 분석해 보는 것이 필요하다. 설문에 기반한 통계분석결과 플립러닝의 성과가 일부 확인되었으며, 그 성과를 높이기 위해서 학습독려와 교수자-학생 간의 커뮤니케이션을 확대하는 구체적인 방안을 지속적으로 찾아가는 것이 필요하다.
최근 코로나19로 인한 비대면 서비스의 확산으로 온라인을 통한 소통이 증가하고 있다. 비대면 상황에서는 텍스트나 음성, 이미지 등의 모달리티를 통해 상대방의 의견이나 감정을 인식하고 있다. 현재 다양한 모달리티를 결합한 멀티모달 감정인식에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그중 음성 데이터를 활용한 감정인식은 음향 및 언어정보를 통해 감정을 이해하는 수단으로 주목하고 있으나 대부분 단일한 음성 특징값으로 감정을 인식하고 있다. 하지만 대화문에는 다양한 감정이 복합적으로 존재하기 때문에 다중 감정을 인식하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복합적으로 존재하는 내재된 감정인식을 위해 음성 데이터를 전처리한 후 특징 벡터를 추출하고 시간의 흐름을 고려한 다중 감정 회귀 모델을 제안한다.
IT 기술의 발전으로 따른 디지털 기기 사용의 보편화와 함께, 익명 통신 기술의 규모 또한 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 상황에서 특히, 다크 웹(Dark web)과 딥웹(Deep web) 등 익명성을 보장하는 보안 메신저가 디지털 범죄의 온상지가 되고 있다. 익명 네트워크를 이용한 범죄 행위는 사용 기기에 로컬 데이터를 거의 남기지 않아 행위 추적이 어렵다. 미국 연방형사소송규칙과 영국 수사권한법에서는 온라인 수색 관련 법 및 제도 도입을 통해 대응하고 있으나, 한국은 관련 법의 부재로 인하여 수사적 대응 또한 전무한 실정이다. 종래의 (해외에서 사용되는) 온라인 수색 기법은 프로세스가 종료되면 아티팩트(Artifact) 수집을 할 수 없고, 메모리에만 데이터를 저장하는 악성코드에 대응할 수 없으며, 민감 데이터 식별이 어렵고, 무결성이 침해된다는 기술적 한계가 확인된다. 본 논문에서는 기본권 침해를 최소화하는 방향에서 물리 메모리 데이터 분석을 통한 익명 네트워크 사용자 행위 추적 기반 블록체인 범죄 수사방식의 국내 도입 방안을 제안한다. 클로링을 통해 수집한 다크 웹 사이트 사용자의 행위를 추적해 물리 메모리의 잔존율과 77.2%의 합의 성공률을 확인함으로써 제안 방안의 수사로서의 실효성을 입증하고자 하였다.
최근 정보통신 기술의 발전으로 인해 유튜브는 이용자 자신의 관심사와 경험을 담은 콘텐츠를 만들어 공유함으로써 새로운 문화 현상을 창출하고 확산시키는 강력한 온라인 공간이 되었다. 특히, 제조 분야는 소비자의 직접적인 접촉도가 상대적으로 거의 없었다는 이유로 소셜미디어에 대한 연구가 거의 없었다. 기업에 있어 유튜브는 자사 제품 및 브랜드의 홍보와 같이 경영에 있어 긍정적인 효과를 가질 수 있지만, 그와 반대로 루머나 잘못된 정보로 인해 생산 단절과 같은 제조 리스크가 발생할 수 있다. 그렇기 때문에 기업은 유튜브 동영상의 특징에 따라 구전 확산에 따른 특징을 살펴볼 필요가 있다. 이에 본 연구는 유튜브에서 전기 자동차의 결함을 다루고 있는 동영상을 추출하여 구독자 수 및 조회 수에 따라 어떤 확산 네트워크 구조를 갖고 있는지를 네트워크 통계 분석을 통해서 사시점을 규명하고자 한다.
학령인구의 급격한 감소로 입시 경쟁이 치열해지고 디지털 채널을 통한 마케팅이 더욱 중요해지면서 대학은 신입생 모집을 위해 온라인 홍보와 소통에 더 많은 리소스를 투자하고 있다. 이에 본 연구는 웹로그 분석도구인 구글 애널리틱스를 활용하여 대학 입시 홈페이지의 방문자 행동을 추적하고, 이를 기반으로 디지털 마케팅 전략을 수립하였다. 분석 대상 기간은 구글 애널리틱스4(GA4)가 통합된 2023년 7월 1일부터 대학 입시가 마무리된 2024년 1월 10일까지 설정하였다. 분석 결과 방문자의 접속 위치에 기반한 지리적 정보, 방문자가 사용한 기기(운영체제) 및 브라우저, 방문자들의 트래픽을 통한 유입 채널, 방문자가 참여한 페이지 및 화면의 전환, 방문자의 이동 흐름 등 흥미로운 패턴을 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 대학은 디지털 마케팅을 통한 입시 홍보를 강화하고 입학 지원자들과 효과적인 소통을 통해 경쟁력을 확보할 수 있는 방안을 찾을 것으로 기대한다.
The purpose of this study was to describe the family life and relationships of national family center users in 2023. A sample of 1,086 adults was recruited from 48 family centers across South Korea. Participants, both online and offline, reported on various aspects of family life, including satisfaction, gender equality, work-home-life balance, family leisure, and internet usage for family and household purposes. Additionally, family relationships were explored in terms of dynamics with a spouse, children, and adult children. Data were analyzed using descriptive statistics and t-tests. In the family life domain, center users reported a high level of satisfaction, with women exhibiting greater awareness of gender equality and higher engagement in household chores than men. Furthermore, although a moderate balance among work, home, and life was reported, time emerged as a significant challenge for family leisure. Regarding technology, center users frequently utilized the internet for family communication, leisure, shopping, and household management. In the family relationships domain, men were more satisfied with spousal relationships than women. Center users reported high satisfaction with parent-child relationships. Parents of school-aged children perceived economic burdens, while those with adult children frequently provided psychological and instrumental support. These findings suggest the need for program modification and the development of new initiatives within national family centers to better support the diverse needs of families in terms of life satisfaction and relationship dynamics.
Nadiia A. Bachynska;Oksana Z. Klymenko;Tetiana V. Novalska;Halyna V. Salata;Vladyslav V. Kasian;Maryna M. Tsilyna
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.133-139
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2024
The educational situation, which resulted from the announced self-isolation regime, intensified the forced decisions on the organization of the distance educational process. The study is topical because of the provision of distance learning based on the experience of Kyiv National University of Culture and Arts. The study was conducted in three stages. Systemic, socio-communicative, competence approaches, sociological methods (questionnaires and interviews) were chosen as methodological tools of the research. The results of a survey of teachers and entrants to higher education institutions on the topic "Using social networks and digital platforms for online classes under the conditions of quarantine restrictions" allowed to scientifically substantiate the need for deeper knowledge of such tools as Google Meet (79%), Zoom (13.78%) and Google Classroom (11.62%), which are preferred by entrants. Almost a third of entrants (34.26%) noted the lack of scientific and methodological support for learning the subjects. The study showed high efficiency of messengers in distance education. The study found that in the process of organizing communication in the student-teacher system, it is necessary to take into account the priority of Telegram on the basis of which it is necessary to implement a chatbot for convenient and effective exchange of information about the educational process. Further research should focus on the effectiveness of the use of Telegram. The effectiveness of using chatbots should also be considered. Chatbots can be used to automate routine components of the learning process.
COVID-19 이후 온라인을 통한 소통이 증가하여 다양한 플랫폼을 기반으로 소통을 위한 대화 텍스트 데이터가 대량으로 축적되고 있다. 텍스트 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하기 위한 텍스트 요약에 대한 중요성이 더욱 증가함에 따라 딥러닝을 활용한 추상 요약 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 대화 데이터는 뉴스 기사와 같은 정형화된 텍스트에 비해 누락 및 변형이 많아 대화 상황을 다양한 관점에서 고려해야 하는 특이성이 있다. 특히 어휘 생략과 동시에 내용과 관련 없는 표현 요소들이 대화의 내용을 요약하는 데 방해가 된다. 그러므로 본 연구에서는 한국어 대화 데이터의 특성을 고려하여 발화문을 재구조화하고 KoBART 기반의 사전학습된 텍스트 요약 모델을 파인 튜닝후, 요약문에서 중복 요소를 제거하는 정제 작업을 통해 대화 데이터 요약 성능을 향상시키고자 한다. 발화문을 재구조화하는 방법으로는 발화 순서에 따라 재구조화는 방법과 중심 발화자를 기준으로 재구조화하는 방법을 결합하였다. 대화문 재구조화 방법을 적용한 결과, Rouge-1 점수가 4 정도 향상되었다. 본 연구의 대화 특성을 고려한 재구조화 방법이 한국어 대화 요약 성능 향상에 유의미함을 입증하였다.
본 연구는 뷰티 숏폼 콘텐츠의 특성이 소비자의 행동에 미치는 영향에 대해 조사하였으며, 뷰티 숏폼 콘텐츠와 관련한 통계학적 연구를 통해 뷰티, 마케팅 분야에 학술적 기초자료를 제공함으로써 학문적인 기여를 하고, 양질의 콘텐츠를 제작하고 효과적인 마케팅에 도움이 되게 하는데 연구의 목적이 있다. 미용 소비자를 대상으로 한 온라인 설문조사로 회수된 총 405부의 유효 설문을 통계분석에 최종 사용하였다. 분석 결과 뷰티 숏폼 콘텐츠 특성이 높을수록 구매의도, 추천의도, 고객만족이 모두 높아지는 것으로 볼 수 있다. 따라서 뷰티 숏폼 콘텐츠 제작 시 소비자의 호감을 살만한 신뢰를 얻을 수 있는 내용으로 구성되며, 소비자와 소통이 원활하고, 사실적인 내용이 담긴 재미있는 영상을 제작하면 짧은 시간에 확산이 용이할 수 있으며, 소비자의 긍정적인 소비행동을 이끌어내어 매출 증진에 기여될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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