nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
최근 GOCI-II 위성이 발사되면서 우리나라는 세계 최초로 약 20년 동안 정지궤도상에 있는 천리안 해양위성 시리즈(GOCI, GOCI-II)를 운용하게 되었다. 본 연구에서는 GOCI-II 주요 해색산출물인 엽록소-a 농도(Chl-a), 유색용존유기물(CDOM), 원격반사도(R )를 GOCI 자료와 비교 분석하여, 위성 임무초기 산출물의 현황을 파악하고 향후 천리안 해양위성 시리즈 데이터 구축을 위한 알고리즘 개선 방향을 논의한다. 2020년 황해, 남해, 울릉분지에서 GOCI-II의 엽록소-a 농도의 공간적인 분포는 GOCI 뿐 아니라 MODIS와도 잘 일치한다(상관계수: 0.83 이상). 특히, 여름철 울릉 분지 영역에서는 GOCI와 GOCI-II 자료의 엽록소-a 농도는 RMSE도 낮으며(~0.08), 편향성(Systematic Bias)도 거의 없었다. 선택된 모든 영역에서 490 nm와 555 nm 원격반사도는 GOCI와 GOCI-II 간 불확도가 낮고, 유사한 경향성이 나타났다. 그러나, 남해와 황해의 443 nm 원격반사도의 경우 GOCI-II가 GOCI에 비해 과소추정하여, 엽록소-a 농도와 유색용존유기물의 과다추정을 유도한다. 또한, 660 nm 원격반사도의 경우에도 systematic bias가 나타나 총부유입자 산출물에 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 현재 GOCI-II 자료는 기본적으로 GOCI나 MODIS와 잘 일치하고 있어, 해양환경 관측을 위한 기본적인 신뢰도는 확보되었음을 의미한다. 그러나, 향후 GOCI-II 복사보정, 산출물 검보정, 알고리즘 개선으로 자료의 정량적인 정확도를 개선하는 연구가 반드시 필요하며, 이를 기반으로 20년간 천리안 해양위성자료의 일괄적 재처리로 GOCI, GOCI-II 연속성이 보장된 자료를 제공할 수 있다.

The recent launch of the GOCI-II enables South Korea to have the world's first capability in deriving the ocean color data at geostationary satellite orbit for about 20 years. It is necessary to develop a consistent long-term ocean color time-series spanning GOCI to GOCI-II mission and improve the accuracy through validation using in situ data. To assess the GOCI-II's early mission performance, the objective of this study is to compare the GOCI-II Chlorophyll-a concentration (Chl-a), Colored Dissolved Organic Matter (CDOM), and remote sensing reflectances (R ) through comparison with the GOCI data. Overall, the distribution of GOCI-II Chl-a corresponds with that of the GOCI over the Yellow Sea, Korea Strait, and the Ulleung Basin. In particular, a smaller RMSE value (0.07) between GOCI and GOCI-II over the summer Ulleung Basin confirms the GOCI-II data's reliability. However, despite the excellent correlation, the GOCI-II tends to overestimate Chl-a than the GOCI over the Yellow Sea and Korea Strait. The similar over-estimation bias of the GOCI-II is also notable in CDOM. Whereas no significant bias or error is found for R at 490 nm and 550 nm (RMSE~0), the underestimation of R at 443 nm contributes to the overestimation of GOCI-II Chl-a and CDOM over the Yellow Sea and the Korea Strait. Also, we show over-estimation of GOCI-II R at 660 nm relative to GOCI to cause a possible bias in Total suspended sediment. In conclusion, this study confirms the initial reliability of the GOCI-II ocean color products, and upcoming update of GOCI-II radiometric calibration will lessen the inconsistency between GOCI and GOCI-II ocean color products.

(게재일: 2021.10.31)
GOCI의 임무를 승계한 GOCI-II가 2020년 2월 성공적으로 발사되어 운영 중에 있다. GOCI-II는 향상된 공간해상도 및 분광해상도, 늘어난 관측시간과 전구 관측 모드 추가 등을 통해 연안 해수환경의 미세한 변화를 포함하여 폭 넓은 분야에서 활용성이 클 것으로 기대된다. 본 특별호는 발사 및 자료공개 후 1년이 지난 현재의 GOCI-II 자료 품질을 점검하고, 정확도 향상 및 활용 방안 관련 연구결과를 소개한다. 이를 통해 GOCI-II 자료가 해양은 물론 육상, 기상의 다양한 분야에서 활발히 활용되는 계기가 되기를 기대한다.

GOCI-II, which succeeded the mission of GOCI, was successfully launched in February 2020 and is in operation. GOCI-II is expected to be highly useful in a wide range of fields, including detailed changes in the coastal seawater environment using improved spatial and spectral resolution, increased number of observation and full disk observation mode. This special issue introduces the assessment of the current GOCI-II data quality and the studies on the accuracy improvement and applications at this time of one year after launch and data disclosure. We expect that this issue can be an opportunity for GOCI-II data to be actively utilized not only in the ocean but also in various fields of land and atmosphere.

(게재일: 2021.10.31)
매년 여름철 양자강에서 유출되는 저염분수는 동중국해 뿐만 아니라 제주도 주변 해역의 염분 변화에 큰 영향을 미치며 때때로 그 영향은 한반도 연안에 국한되지 않고 대한해협을 통과하여 동해 외해 까지 확장되기도 한다. 한반도 주변으로 확장된 양자강 유출수는 해양 물리 및 생태학적으로 많은 영향을 끼치며 어업 및 양식업에 큰 피해를 유발하기도 한다. 그러나 현장조사의 한계점 때문에 동중국해에서 확산되는 저염분수를 지속적으로 관측하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 이러한 이유로 양자강 유출수의 확산을 실시간으로 모니터링하기 위해 인공위성을 활용한 표층 염분 산출 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 시간 및 공간 해상도가 상대적으로 좋은 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)를 활용한 동중국해 표층 염분 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 개발을 위해 기계학습 기법 중 하나인 MPNN(Multilayer Perceptron Neural Network)을 이용하였으며, 출력층에는 SMAP(Soil Moisture Active Passive) 위성의 표층 염분 자료를 활용하였다. 이전 연구에서 2016년 자료를 이용한 표층 염분 산출 알고리즘이 개발되었으나 본 연구에서는 연구 기간을 2015년 부터 2020년까지로 확장하여 알고리즘 성능을 개선하였다. 2011년부터 2019년까지 동중국해에서 관측된 국립수산과학원의 정선조사자료를 이용하여 알고리즘 성능을 검증한 결과로 R 는 0.61과 RMSE는 1.08 psu로 나타났다. 본 연구는 GOCI를 이용한 동중국해 표층 염분 모니터링 알고리즘 개발을 위해 수행되었으며, 향후 GOCI-II의 표층 염분 산출 알고리즘 개발에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.

The Changjiang Diluted Water (CDW) spreads over the East China Sea every summer and significantly affects the sea surface salinity changes in the seas around Jeju Island and the southern coast of Korea peninsula. Sometimes its effect extends to the eastern coast of Korea peninsula through the Korea Strait. Specifically, the CDW has a significant impact on marine physics and ecology and causes damage to fisheries and aquaculture. However, due to the limited field surveys, continuous observation of the CDW in the East China Sea is practically difficult. Many studies have been conducted using satellite measurements to monitor CDW distribution in near-real time. In this study, an algorithm for estimating Sea Surface Salinity (SSS) in the East China Sea was developed using the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI). The Multilayer Perceptron Neural Network (MPNN) method was employed for developing an algorithm, and Soil Moisture Active Passive (SMAP) SSS data was selected for the output. In the previous study, an algorithm for estimating SSS using GOCI was trained by 2016 observation data. By comparison, the train data period was extended from 2015 to 2020 to improve the algorithm performance. The validation results with the National Institute of Fisheries Science (NIFS) serial oceanographic observation data from 2011 to 2019 show 0.61 of coefficient of determination (R ) and 1.08 psu of Root Mean Square Errors (RMSE). This study was carried out to develop an algorithm for monitoring the surface salinity of the East China Sea using GOCI and is expected to contribute to the development of the algorithm for estimating SSS by using GOCI-II.

(게재일: 2021.10.31)
본 논문에서는 Shin이 제안한 TMIS를 위한 동적 ID 기반의 강력한 사용자 인증기법을 분석하고, Shin의 인증 기법이 스마트카드 분실 공격에 취약하여, 공격자가 사용자의 ID를 획득할 수 있고, 이로 인하여 사용자 가장 공격 등이 가능함을 보인다. 2019년에 Shin이 제안한 인증 기법은 ECC를 사용하여 강력한 난수 생성을 시도함으로써, 난수 ri를 모르면 ECC 알고리즘의 난이도에 의하여 난수 r'i를 계산해낼 수 없어서, 스마트카드를 분실하여도 안전하다고 주장하였다. 그러나 본 논문에서 Shin의 인증 기법을 분석한 결과, 전송 메시지와 스마트카드를 사용하면 난수 r'i를 쉽게 계산할 수 있고, 이로 인하여 공격자는 세션키 생성도 가능하였다. 또한 Shin의 인증 기법은 안전성 분석에 대한 취약점뿐만 아니라, 서버의 ID인 SID를 사용자들에게 전달하는 방식의 부재, 사용 시마다 약간씩 다른 템플릿을 가지는 생체정보의 특성을 고려하지 않은 점 등 다수의 설계상의 오류들이 존재하였고, 서버에서 사용자의 ID를 계산해내는 시간 복잡도가 다른 인증 기법들에 비하여 상당히 큰 오버헤드를 가진 것으로 분석되었다.

In this paper, we analyze Shin's proposed dynamic ID-based user authentication scheme for TMIS(Telecare Medicine Information System), and Shin's authentication scheme is vulnerable to smart card loss attacks, allowing attackers to acquire user IDs, which enables user impersonation attack. In 2019, Shin's proposed authentication scheme attempted to generate a strong random number using ECC, claiming that it is safe to lose a smart card because it is impossible to calculate random number r'i due to the difficulty of the ECC algorithm without knowing random number ri. However, after analyzing Shin's authentication scheme in this paper, the use of transmission messages and smart cards makes it easy to calculate random numbers r'i, which also enables attackers to generate session keys. In addition, Shin's authentication scheme were analyzed to have significantly greater overhead than other authentication scheme, including vulnerabilities to safety analysis, the lack of a way to pass the server's ID to users, and the lack of biometric characteristics with slightly different templates.

(게재일: 2021.10.29)
딥러닝 기반 악성코드 탐지 및 분류모델의 성능은 특성집합을 어떻게 구성하느냐에 따라 크게 좌우된다. 본 논문에서는 CNN 기반의 안드로이드 악성코드 탐지 시 탐지성능을 극대화할 수 있는 최적의 특성집합(feature set)을 선정하는 방법을 제안한다. 특성집합에 포함될 특성은 기계학습 및 딥러닝에서 특성추출을 위해 널리 사용되는 Chi-Square test 알고리즘을 사용하여 선정하였다. CICANDMAL2017 데이터세트를 대상으로 선정된 36개의 특성을 이용하여 CNN 모델을 학습시킨 후 악성코드 탐지성능을 측정한 결과 이진분류에서는 99.99%, 다중분류에서는 98.55%의 Accuracy를 달성하였다.

The performance of deep learning-based malware detection and classification models depends largely on how to construct a feature set to be applied to training. In this paper, we propose an approach to select the optimal feature set to maximize detection performance for CNN-based Android malware detection. The features to be included in the feature set were selected through the Chi-Square test algorithm, which is widely used for feature selection in machine learning and deep learning. To validate the proposed approach, the CNN model was trained using 36 characteristics selected for the CICANDMAL2017 dataset and then the malware detection performance was measured. As a result, 99.99% of Accuracy was achieved in binary classification and 98.55% in multiclass classification.

(게재일: 2021.10.29)
본 연구는 신한복 철릭 원피스에 대한 선호도 조사를 통해 추출된 신한복 철릭 원피스 디자인의 신한복 철릭 원피스 원형을 개발하고자 하였다. 이를 통해 신한복 철릭 원피스 생산의 기초가되는 패턴에 관한 정보를 제공하고자 하였다. 시판 철릭 원피스 패턴 비교에서 우수한 것으로 선정된 D패턴을 변형하여 실험의 패턴을 제작하였다. 패턴에 대한 외관평가 분석에는 SPSS 26.0 프로그램을 활용하였다. 외관 및 의복압에 대한 1차 평가 결과, 어깨, 소매길이, 치마길이, 소매통의 수정이 요구되어 소매길이는 8.0cm를 줄이고 소매통은 총 1.0cm를 줄여 주었다. 치마길이도 5.0cm를 줄이고 어깨끝점을 양쪽에서 0.5cm 안으로 들여 어깨폭을 줄여 주었다. 2차 평가결과, 허리부위, 소매통, 치마 주름에 대한 수정이 요구되어 허리 2.0cm, 소매통 1.0cm를 줄여 주고 앞중심과 옆선 부위 주름을 제거하여 최종 패턴은 높은 평가를 받았다. 1차, 2차, 3차 간에는 유의미한 차이가 있었다. 향후 연구에서는 소재와 연령에 따른 철릭 원피스 원형 연구와 실제 제작된 의복의 착의실험을 통한 연구가 이루어져야 할 것으로 사료된다.

This study was intended to develop a prototype of new Hanbok Cheollik one-piece based on design extracted through a preference survey on new Hanbok Cheollik one-piece. Through this, it was intended to provide information on patterns that are fundamental to the production of new Hanbok Cheollik one piece. The pattern of the experiment was produced by modifying D pattern, which was selected as excellent in the comparison of commercial Cheollik one-piece patterns. The SPSS 26.0 program was used to analyze the appearance evaluation of patterns. As a result of the 1 evaluation of appearance and garment pressure, the shoulder, sleeve length, skirt length and sleeve width required modification, reducing the sleeve length by 8.0cm and the sleeve width by 1.0cm in total. The length of the skirt was reduced by 5.0cm and the shoulder end point was reduced by 0.5cm on both sides to modify the shoulder width. As a result of the 2 evaluation, the waist area, sleeve width, and skirt wrinkles were required to be corrected, reducing 2.0 cm waist width and 1.0 cm sleeve width and removing wrinkles on the front center and side area. The final pattern was highly appreciated. In future studies, it is thought that research should be conducted through study of Cheollik one-piece pattern according to material and age and the actual wearing experiment according to fabric and age.

(게재일: 2021.10.29)
말소리의 음향 특징을 이용하여 화자에 대한 중요한 사회, 언어학적 정보를 얻을 수 있는데 그 중 한 가지 핵심 특징은 방언이다. 화자의 방언 사용은 컴퓨터와의 상호작용을 방해하는 주요 요소이다. 방언은 발화의 음소, 음절, 단어, 문장 및 구와 같이 다양한 수준에서 구분할 수 있지만 이를 하나하나 식별하여 방언을 구분하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 음성 데이터의 특성 중 MFCC만 사용하는 경량화된 한국어 방언 분류 모델을 제안한다. 한국인 대화 음성 데이터를 통해 MFCC 특징을 활용하는 최적의 방법을 연구하고, 8가지 머신 러닝 및 딥러닝 분류 모델에서 경기/서울, 강원, 충청, 전라, 경상 5개의 한국어 방언 분류 성능을 비교한다. MFCC를 정규화하는 방법으로 대부분의 분류 모델에서 성능을 향상시켰으며, MFCC를 정규화하기 전 분류 모델의 최고 성능과 비교하여 정확도는 1.07%, F1-score는 2.04% 향상된 성능을 기록하였다.

Using the acoustic features of speech, important social and linguistic information about the speaker can be obtained, and one of the key features is the dialect. A speaker's use of a dialect is a major barrier to interaction with a computer. Dialects can be distinguished at various levels such as phonemes, syllables, words, phrases, and sentences, but it is difficult to distinguish dialects by identifying them one by one. Therefore, in this paper, we propose a lightweight Korean dialect classification model using only MFCC among the features of speech data. We study the optimal method to utilize MFCC features through Korean conversational voice data, and compare the classification performance of five Korean dialects in Gyeonggi/Seoul, Gangwon, Chungcheong, Jeolla, and Gyeongsang in eight machine learning and deep learning classification models. The performance of most classification models was improved by normalizing the MFCC, and the accuracy was improved by 1.07% and F1-score by 2.04% compared to the best performance of the classification model before normalizing the MFCC.

(게재일: 2021.10.29)
이 연구에서는 조리 전공과 로봇 기술을 융합함으로써 소프트웨어 분야가 아닌 조리 전공 학생의 코딩 능력을 기를 수 있는 융합부전공 교육 모델을 제안한다. 이 교육 모델은 4차산업혁명 기술 발전 추세를 따르는 것이고, 비전공 학생을 소프트웨어 전문가로 성장시키는 기능이 있어 그 의미가 크다고 할 수 있다. 그러나, 조리 전공과 로봇 기술은 기술적으로 거리가 있기 때문에 융합부전공 설계에 어려움이 있다. 이 어려움을 극복하기 위하여 로봇을 이용한 조리, 디저트 제작, 바리스터 작업, 자동 서빙 등의 교육 주제를 체계적으로 구성해서 조리 전공 학생들이 전공적 흥미를 유지할 수 있도록 연계부전공을 설계하였다. 또한, 실질적인 코딩 능력을 기를 수 있게 여러 로봇을 사용하는 실습 과정이 포함되도록 하였다. 기존의 다른 분야 융합부전공과 비교하여 평가하여보니, 20%정도 개선된 교육 효과가 있는 우수한 모델로서 판단된다.

In this paper, we propose the educational model for a convergence minor by fusing culinary arts with robot technology to develop coding ability for the students in the culinary arts major which is not originally related to software field. It is meaningful that the educational model follows the trend along the development of the fourth industrial revolution technology and has the function to make the students who are not in software major grow as software experts. However there are difficulties in designing the convergence minor because the culinary arts major is distant to the robot technology in the view of technology. To overcome this difficulty the convergence minor is designed to attract the interest for the students in culinary arts major by construct educational subjects systematically such as cooking, dessert making, barista working, autonomous serving and so on based on robots. Also the practices in which various robots are utilized are included in the convergence minor to develop actual coding ability. By comparison to the other models of convergence minors, the proposed model shows enhanced educational effects in 20% than the others.

(게재일: 2021.10.29)
본 논문에서는 머신러닝 플랫폼을 활용하여 STEAM 교육을 하는 인공지능 융합교육 프로그램이 초등학생의 융합인재소양과 학습몰입에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 동질집단인 초등학교 6학년 44명을 실험집단과 통제집단으로 나누고 통제집단에는 일반 교과 융합 수업 10차시를, 실험집단에는 머신러닝 포 키즈(Machine learning for Kids)를 활용한 STEAM 기반 인공지능 융합 수업 10차시를 적용하였다. 인공지능 융합교육 프로그램은 2015 개정 교육과정의 목표, 성취기준 및 내용 요소를 분석하여 융합교육 프로그램 설계를 위한 교과목 및 수업 내용을 선정하였고, 소프트웨어 수업 모델, 다양한 교수·학습 전략 등을 활용한 교수·학습 과정안 및 학습지를 개발하였다. 융합인재소양 검사와 학습몰입 검사 결과, 실험집단과 통제집단 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 인공지능 기능을 확장시킨 코딩 환경이 학습자들의 몰입과 융합인재소양에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 융합인재소양의 하위 요소 중 융합, 창의 영역과 같은 개인적인 역량을 발휘하는 부분에서 유의미한 차이가 나타났으며, 학습몰입의 하위 요소 중 도전과 능력의 조화, 명확한 목표, 과제에 대한 집중, 자기 목적적 경험 영역에서 유의미한 차이가 나타났다. 추후 더욱 확장된 연구가 이루어진다면, 미래를 대비하는 더욱 효과적인 교육을 위한 기초 연구가 될 수 있을 것이다.

In this paper, the effect of artificial intelligence convergence education program that provides STEAM education using machine learning platform on elementary school students' STEAM literacy and learning flow was analyzed. A homogeneous group of 44 elementary school 6th graders was divided into an experimental group and a control group. The control group received 10 lessons of general subject convergence class, and the experimental group received 10 lessons of STEAM-based artificial intelligence convergence education using Machine learning for Kids. To develop the artificial intelligence convergence education program, the goals, achievement standards, and content elements of the 2015 revised curriculum to select subjects and class contents is analyzed. As a result of the STEAM literacy test and the learning flow test, there was a significant difference between the experimental group and the control group. In particular, it can be confirmed that the coding environment in which the artificial intelligence function is expanded has a positive effect on learners' learning flow and STEAM literacy. Among the sub-elements of convergence talent literacy, significant differences were found in the areas of personal competence such as convergence and creativity. Among the sub-elements of learning flow, significant differences were found in the areas such as harmony of challenge and ability, clear goals, focus on tasks, and self-purposed experiences. If further expanded research is conducted in the future, it will be a basic research for more effective education for the future.

(게재일: 2021.10.29)
인간은 사회적인 동물로서, 대화로써 정보를 얻거나 사회적인 교류를 해왔다. 대화는 두 사람 이상의 작은 모임에서 서로 말을 편하게 주고받는 것으로, 한 사람이 다른 사람에게 가지는 감성에 따라 그 말의 분위기가 달라질 수 있다. 영화에서 인물들과 인물들이 펼치는 이야기는 중요한 요소로 작용하며, 인물들 간의 관계는 이야기와 인물 간의 대사를 이해하는데 꼭 필요하다. 그러나 이런 정보를 영화에서 자동으로 추출하는 방법은 아직까지 연구되지 않아서 관객들에게 제공되고 있지 못하고 있다. 따라서, 영화 속 양상을 자동으로 분석하는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 딥 러닝 기법을 활용하여 각 영화 등장 인물들 간의 감성을 측정하여 영화 속 인물들 간의 관계를 효과적으로 분석하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 영화 대본으로부터 주요 인물들을 추출하고, 주요 인물들 간의 대화를 효과적으로 찾는다. 그런 다음, 주요 인물들 간의 관계를 분석하기 위하여, 감성 분석을 수행하여 전체 시간 간격 내 대사의 위치에 따라 가중치를 부여하고 점수를 수집한다. 또한, 실데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 기법이 효과적으로 영화 등장 인물들 간의 감성을 분석할 수 있음을 보인다.

Humans are social animals that have gained information or social interaction through dialogue. In conversation, the mood of the word can change depending on the sensibility of one person to another. Relationships between characters in films are essential for understanding stories and lines between characters, but methods to extract this information from films have not been investigated. Therefore, we need a model that automatically analyzes the relationship aspects in the movie. In this paper, we propose a method to analyze the relationship between characters in the movie by utilizing deep learning techniques to measure the emotion of each character pair. The proposed method first extracts main characters from the movie script and finds the dialogue between the main characters. Then, to analyze the relationship between the main characters, it performs a sentiment analysis, weights them according to the positions of the metabolites in the entire time intervals and gathers their scores. Experimental results with real data sets demonstrate that the proposed scheme is able to effectively measure the emotional relationship between the main characters.

(게재일: 2021.10.29)
최근에는 증강현실, 가상현실을 활용한 IPTV 등 TV 관련 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이러한 새로운 기술은 공급자 중심의 관점을 넘어설 수 있는 좋은 기회를 제공해 준다. 지금까지 많은 교육용 TV 프로그램은 프로그램 제공자의 관점, 즉 제품중심 논리에 중점을 두었기 때문에, 내용 전달 수준을 넘지 못하였다. 따라서 학습자와 TV 프로그램이 협력하여 새로운 가치를 창출하기 위해 프로그램 제공자의 관점을 넘어 가치공동창출이라는 새로운 관점이 요구된다. 이 논문은 가치의 공동창출을 위한 교육용 IPTV 프로그램 설계 세 가지 원칙(교육서비스디자인 원리로서의 서비스중심논리, 교수설계로서의 목적기반시나리오, 기술혁신으로서의 첨단 기술 접목 IPTV)을 제시하였다. 이는 세계적인 감염병으로 인해 비대면 교육을 위해 IPTV를 교육서비스관점에서 설계할 수 있는 새로운 안목을 제공해 줄 수 있을 것이다.

Nowadays, a lot of educational TV programs have focused on the program providers' perspective, namely through goods-dominant (G-D) logic. However, the growing development of current technologies such as IPTV with AR and VR has opened opportunities to go beyond a provider-centered perspective and to add the co-creation of value, since value can be created through the interaction between learners and the TV programs themselves. With this in mind, learner-centered TV programs, which are based on service-dominant (S-D) logic, should be offered through educational TV channels. This conceptual paper summarizes, analyzes, and synthesizes the present status of IPTV in education and suggests a new instructional approach for utilizing TV in future education based on value co-creation through learner participation. Three principles (service-dominant logic as an educational service design principle, goal-based scenario for instructional design, IPTV as state-of-the-art technology innovation) are suggested for designing educational IPTV programs.

(게재일: 2021.10.29)
지역 탐색은 다양한 조합 최적화 문제들을 해결하기 위해 활용되어 왔다. 지역 탐색에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나가 이웃해를 생성하는 방법이다. 본 논문에서는 순열 기반 조합 최적화를 위한 지역 탐색의 이웃해 생성 전략들을 제안하고, 순회 외판원 문제를 대상으로 각 전략들의 성능을 비교한다. 본 논문에서는 총 10가지 이웃해 생성 전략을 제안한다. 기본적으로 기존에 많이 사용했던 Swap 등 4가지 전략 이외에 Rotation 등 4가지 기법을 새롭게 제안한다. 이외에 기본 이웃해 생성 전략들을 결합하여 만든 Combined1과 Combined2가 있다. 실험은 기본적인 지역 탐색을 적용하되 이웃해 생성 전략만 변경하여 수행하였다. 실험 결과, 이웃해 생성 전략에 따라 성능 차이가 큰 것을 확인하였으며 아울러 Combined2의 성능이 가장 좋음을 확인하였다. 뿐만 아니라 Combined2는 기존의 지역 탐색 기법들보다 더 좋은 성능을 발휘함을 확인하였다.

Local search has been used to solve various combinatorial optimization problems. One of the most important factors in local search is the method of generating a neighbor solution. In this paper, we propose neighbor generation strategies of local search for permutation-based combinatorial optimization, and compare the performance of each strategies targeting the traveling salesman problem. In this paper, we propose a total of 10 neighbor generation strategies. Basically, we propose 4 new strategies such as Rotation in addition to the 4 strategies such as Swap which have been widely used in the past. In addition, there are Combined1 and Combined2, which are made by combining basic neighbor generation strategies. The experiment was performed by applying the basic local search, but changing only the neighbor generation strategy. As a result of the experiment, it was confirmed that the performance difference is large according to the neighbor generation strategy, and also confirmed that the performance of Combined2 is the best. In addition, it was confirmed that Combined2 shows better performance than the existing local search methods.

(게재일: 2021.10.29)
문화예술은 사람들의 창의력을 향상시켜 정서적인 함양과 함께 우리의 문화체험 욕구를 충족시켜 주는 중요한 매개체라고 할 수 있다. 이러한 문화예술은 오늘날에 이르러 한류 등을 통하여 전 세계에 퍼지고 있으며 이는 자연히 최고의 부가가치를 창출하는 산업으로서 자리 매김을 하고 있다. 하지만 급속한 공업화 및 산업화의 발전은 공장 및 설비산업의 쇠퇴로 인한 자연의 훼손, 화석연료의 사용으로 인한 공해 및 주변 환경 훼손 등 많은 부정적인 원인도 제공을 하였다. 이에 본 연구에서는 산업화 및 공업화로 인해 버려진 유휴공간을 이러한 문화예술을 위한 복합공간으로 적극적으로 활용하여 지역사회의 이미지개선과 관광수업의 극대화를 위해 필요한 요인은 무엇인지를 알아보았다. 그 결과먼저 요인분석을 통해 유형성을 제외한 총 6개의 요인을 통해 실증 분석이 이루어 졌다. 그 결과를 신뢰성, 확신성, 공감성은 긍정적인 영향을 준다는 결과를 제시하였으나 대응성은 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한 경제적 효과의 경우 고객만족에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.

Culture and art can be said to be an important medium that enhances people's creativity and satisfies our desire for cultural experience as well as emotional cultivation. These arts and culture are spreading all over the world through Hallyu, etc. to this day, and it is naturally positioned as an industry that creates the highest added value. However, rapid industrialization and development of industrialization also provided many negative causes, such as damage to nature due to the decline of factories and equipment industries, pollution and damage to the surrounding environment due to the use of fossil fuels. Therefore, in this study, we investigated the factors necessary for improving the image of the local community and maximizing tourism classes by actively utilizing the idle space abandoned due to industrialization and industrialization as a complex space for culture and art. As a result, empirical analysis was conducted through a total of six factors excluding typology through factor analysis. The results showed that reliability, certainty, and empathy had a positive effect, but responsiveness did not. In addition, the economic effect was found to have a positive effect on customer satisfaction.

(게재일: 2021.10.29)