본 연구에서는 토픽 모델링과 주제어 네트워크 분석 방법을 활용하여 국내 플랫폼노동에 관한 학술논문 288편을 분석하였다. 다양한 학문 분야의 플랫폼노동에 관한 연구 동향을 양적, 질적 두 가지 방법을 혼합 활용하여 분석 방법의 한계를 보완하고, 연구의 근간이 되는 주요 이론을 도출하여 종합정리함으로 플랫폼노동에 관한 양면성을 고찰하였다. 학문 분야별로는 법학, 경영학, 경제학 순으로 연구가 많이 진행되었고, 플랫폼노동 보호방안, 공유경제의 직·간접적 영향에 관한 주제 연구가 다수 이루어졌다. 핵심 주제어로는 기반이 되는 인프라, 구조적인 변화를 촉진하는 두 가지 측면에서 디지털, 가치, 산업, 노동을 선정하였다. 주요 토픽은 플랫폼 노동자 보호, 공유 서비스 가치, 디지털 패러다임, 공유경제 모델, 플랫폼 규제가 도출되었다. 분석 결과를 토대로, 거시적인 맥락에서의 구조적인 분석 프레임 완성과 플랫폼노동의 다양한 유형을 포함한 사례 분석과 기술 보완의 일반화, 지속성과 공유경제의 본질적인 공생 가치 실현을 위한 개인 수준의 역량 개발 탐구, 맞춤형 직업교육훈련 프로그램 설계를 제언하였다.
빅데이터가 여러 분야에서 다양하게 접목됨에 따라 빅데이터 시장이 하드웨어로부터 시작해서 서비스 소프트웨어 부문으로 확장되고 있다. 특히 빅데이터 의미 파악 및 이해 능력, 분석 결과 등 총체적이고 직관적인 시각화를 위하여 애플리케이션을 제공하는 거대 플랫폼 시장으로 확대되고 있다. 그 중에서 SNS(Social Network Service) 등과 같은 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 추출 및 분석에 대한 수요가 기업 뿐만 아니라 개인에 이르기까지 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 이처럼 사용자 트렌드 분석과 마케팅을 위한 소셜 미디어 데이터의 수집 및 분석에 대한 많은 수요에도 불구하고, 다양한 소셜 미디어 서비스 인터페이스의 이질성으로 인한 동적 연동의 어려움과 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운영의 복잡성을 해결하기 위한 연구가 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 데이터의 수집에서 추출 및 분류에 이르는 과정을 하나로 통합하여 운영할 수 있는 프레임워크를 개발하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 프레임워크는 이질적인 소셜 미디어 데이터 수집 채널의 문제를 어댑터 패턴을 통해 해결하고, 의미 연관성 기반 추출 기법과 주제 연관성 기반 분류 기법을 통해 소셜 토픽 추출과 분류의 정확성을 높였다.
본 연구는 시대의 흐름에 따라 기업이 요구하는 창조혁신형 미래 디자인 인력양성의 방향성을 제시하고자 한다. 디자인인력의 역량변화에 대응하는 창조혁신형 디자인 인력양성을 위한 정책사례연구를 통해 디자인 인력 정책의 변화, 산·학·관의 사례를 살펴보고자 한다. 창조혁신형 디자인고급인력양성 사업의 대표적인 사례인 산학프로젝트 사례분석을 통하여, 이 과정에 실제 기업이 참여하여 사업화가 가능한 제품개발 과정을 경험하도록 하는 새로운 교육모델이 필요하다는 것을 발견하였다. 본 연구는 디자인산업에 필요한 창조혁신형 인력을 양성하기 위한 프로그램개발 관련 정책 수립의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 기대한다.
한미 미사일 지침 종료를 계기로 공중, 해상기반의 다양한 플랫폼에 의한 우주발사체 개발 가능성이 열렸다. 특히, 공중기반 우주발사체는 지상기반 우주발사체 대비 다양한 궤도 운용, 적시적인 위성발사 등 한반도의 지리적 위치를 고려할 때 필수적인 우주전력투사 능력이다. 또한, 지상기반 발사체 대비 비용절감 효과가 크고, 항공기의 고도, 속도의 이점으로 발사할 수 있어 에너지 이득의 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 한반도의 전략적 환경하에서 공중기반 우주발사체의 필요성을 명확히 제시하고, 다양한 공중발사체에 대한 기술동향 분석을 통해서 현재의 우리나라 상황에서 가장 효율적으로 공중기반 우주발사체 능력을 확보할 수 있는 3가지 방안을 제시한다.
COVID-19의 확산으로 인하여 많은 지자체에서는 대규모의 관광객이 유입되는 상황에 대한 부담감이 발생하고 있다. 또한 워라벨(Work-Life-Balance)을 중시하는 풍토가 생겨나면서 개인의 삶과 만족도에 관한 관심이 급격히 높아지고 있다. 또한, 메타버스 분야의 인기로 인해 많은 사람이 관련 콘텐츠에 관한 관심이 높아지고 있다. 특히 '모여봐요. 동물의 숲' 은 2020년도 1,500만 장 이상 판매를 하였고, 이곳에서 집을 인테리어하고, 낚시하고 곤충을 채집하는 교류를 즐기고 있다. 본 연구에서는 이러한 추세에 맞춰 제주 인프라를 기반으로 하는 온라인 낚시 게임 개발을 소개하고자 한다. 본 논문은 구현 및 개발 내용을 위주로 설명을 할 것이며, 특히 온라인 서버를 개발, 유니티3D 엔진을 기반으로 제주도 지형의 아름다움을 최대한 살린 지형모델을 개발 및 낚시에 최적된 캐릭터 애니메이션을 통해 차별화된 게임 개발을 소개한다.
현대 사회의 직장인은 원만한 인간관계와 타인과의 경쟁에서 밀리지 않는 직장 내의 승진을 위한 외모 관리가 간과될 수 없는 현실이다. 이러한 사회적 추세에 따라 헤어스타일을 포함한 직장인들의 외모 관리 및 인식에 대한 미용학적 심층 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 여성 항공사 승무원, 여성군인, 여성 스포츠인, 여성 법조인, 여성 간호사의 직업인을 대상으로 연령, 결혼 여부, 학력, 직업 등으로 분류하여 집단 간 차이를 교차분석하여 헤어스타일 유형과 선호도에 대하여 면밀하게 분석하였다. 연구 결과 각 직업군 여성에 따라 본인의 현재 헤어스타일 유형 및 모발 질감, 현재 사용하는 헤어스타일링 제품의 용도, 개인적으로 평소 선호하는 여성 헤어스타일 및 헤어컬러 등 각기 상이한 결과가 나타났다. 본 연구는 미용 마케팅 시장에서의 고객 니즈를 충족시키는 뉴모드 아이템 개발과 고객 수요조사를 위한 기초 자료로 활용되리라 사료한다.
The goal of this study was to develop a curriculum based on practice and job competency, reflecting opinions on the required job competence of nail practitioners and professionals related to nail beauty. Through in-depth interviews with nail experts, the research focuses on developing nail beauty competency-based curriculum and curriculum profiles that reflect practitioners' needs of job competence in the field. In-depth interviews with 11 field experts and surveys of 154 people were conducted to develop a competency-based curriculum for beginner nail hairdressers. The results of this study show that the existing 38 National Competency Standards (NCS) job competencies were reduced to 21 job competencies. In addition, based on the common opinions of experts who reflect the current trend, two tasks on "eyelashes" and "waxing" were added, and they were modified and supplemented with 23 core competencies. The development of a competency-based curriculum and educational programs for nail beauty was performed based on the requirements of the core competencies investigated and the development of a systematic map for the core competencies of beginner nail technicians and hairdressers. In conclusion, the need for professional education and training for nail hairdressers is growing, and it can be seen that a curriculum building multi-faceted abilities is needed for their qualifications as experts. This study found that it is necessary to develop interpersonal communication skills that include marketing elements other than practical skills such as personality and customer response methods in the nail beauty curriculum.
Various monitoring systems have been implemented in civil infrastructure to ensure structural safety and integrity. In long-term monitoring, these systems generate a large amount of data, where anomalies are not unusual and can pose unique challenges for structural health monitoring applications, such as system identification and damage detection. Therefore, developing efficient techniques is quite essential to recognize the anomalies in monitoring data. In this study, several machine learning techniques are explored and implemented to detect and classify various types of data anomalies. A field dataset, which consists of one month long acceleration data obtained from a long-span cable-stayed bridge in China, is employed to examine the machine learning techniques for automated data anomaly detection. These techniques include the statistic-based pattern recognition network, spectrogram-based convolutional neural network, image-based time history convolutional neural network, image-based time-frequency hybrid convolution neural network (GoogLeNet), and proposed ensemble neural network model. The ensemble model deliberately combines different machine learning models to enhance anomaly classification performance. The results show that all these techniques can successfully detect and classify six types of data anomalies (i.e., missing, minor, outlier, square, trend, drift). Moreover, both image-based time history convolutional neural network and GoogLeNet are further investigated for the capability of autonomous online anomaly classification and found to effectively classify anomalies with decent performance. As seen in comparison with accuracy, the proposed ensemble neural network model outperforms the other three machine learning techniques. This study also evaluates the proposed ensemble neural network model to a blind test dataset. As found in the results, this ensemble model is effective for data anomaly detection and applicable for the signal characteristics changing over time.
Korean domestic workers are trend to avoid harmful and dangerous jobs calls 3D work due to the poor working conditions. Therefore, the incoming population of foreign workers is increasing to fulfill the required labor force. Mostly these foreign workers are placed in small and medium-size industries. As work that induces musculoskeletal disorders(WMSD) is equally exposed to domestic workers as well as foreign workers, this study attempted to investigate the work burdened by musculoskeletal disorders and derive improvement measures by understanding the actual conditions of the worksites of foreign workers. The result of this investigation defines that the possibility of developing musculoskeletal disorders is very high in the environment in which more than 40% of the respondents work with heavy objects and repetitive work of wrists and elbows. To prevent the symptoms of musculoskeletal disorders among foreign workers, three measures were proposed. To reduce the mandatory check-up period of WMSD under the Occupational Safety and Health Act, to revise the employment permit system, and to enhance the practical help of EPS education. Safety and health management of foreign workers is becoming an essential task not only for securing a workforce but also for the national image. Personal and economic losses at the national level should be minimized through policy support such as financial support for small and medium-sized businesses in Korea and supplementation of legal systems for the protection of foreign workers.
Objectives: The purpose of this study was to analyze the trend of natural product-based products for sleep improvement in Korean patents, to enhance the development and application of natural-products for sleep disorder in terms of Korean medicine. Methods: We collected patent data using the KIPRIS database and ScienceON database. Two authors independently screened patents that potentially met the criteria, and assessed full texts of screened patents for eligibility. Included patents were analyzed, quantitatively as well as qualitatively. Results: A total of 60 patents were selected 2008-July 2022. The number of patents have been on the rise since 2017, and reached 12 in 2018. Companies have registered the most patents, followed by the Industry-University Cooperation Foundation. Zizyphi semen (n=6), Lactuca sativa L. (n=5), Valeriana fauriei/officinalis (n=4), Poria cocos (n=4) were frequently used herbs among 60 patents. Twenty-one patents (35%) included medicinal herbs with sleep improving effects. Among 60 patents, alcohol extraction (70%) was mostly used, followed by water immersion (50%), and hot water extraction (48.3%). Conclusions: Analysis results showed that various Korean medicine herbs, are being used for natural-products for sleep disorder. The results will be helpful towards inventing new patents using Korean medicine, developing natural product extracts for sleep improvement, and extending the range of these products in clinical use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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