nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
오늘날 반도체나 석유 화학 공정과 같이 프로세스 중심의 산업에서는 관측된 자료들 사이에 자기 상관이 존재한다. 자기상관이 존재하는 공정에 대한 관리 방법으로는 관측치를 이용하여 뱃치 평균이 독립에 가까워지도록 뱃치를 구성하여 관리하거나, 관측치의 EWMA (지수 가중치 이동 평균) 통계량을 EWMA 관리도에 적용하는 방법등이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 관찰치에 대한 관리 방법으로 일반적으로 사용되는 UBM 의 뱃치 크기를 결정하는 방법을 소개하고, ARL(평균 실행 길이)을 기반으로 최적 뱃치 크기를 정하는 방법과 그러한 뱃치 구성에서 공정의 표준 편차를 추정하는 방법을 제안 한다. 자기상관이 존재하는 공정에 대한 개선된 관리도를 제안하고자 한다.

In today's process-oriented industries, such as semiconductor and petrochemical processes, autocorrelation exists between observed data. As a management method for the process where autocorrelation exists, a method of using the observations is to construct a batch so that the batch mean approaches to independence, or to apply the EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) statistic of the observed value to the EWMA control chart. In this paper, we propose a method to determine the batch size of UBM (Unweighted Batch Mean), which is commonly used as a management method for observations, and a method to determine the optimal batch size based on ARL (Average Run Length) We propose a method to estimate the standard deviation of the process. We propose an improved control chart for processes in which autocorrelation exists.

(게재일: 2020.12.31)
최근 소셜 빅데이터를 대상으로 한 키워드 분석은 고객 관점의 의견이나 불만 사항을 추출하기 위한 목적으로 광범위하게 활용되고 있다. 이와 관련하여, 이전 연구에서는 키워드 분석의 정확도를 높이기 위해 응집도 점수를 활용한 방법을 제안하였으나, 리뷰의 수가 적을 경우 오류율이 증가하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 응집도 점수 기반 알고리즘으로부터 추출된 키워드에 대해 간소화된 형태소 분석 단계를 후처리 형태로 적용함으로써 키워드 추출의 정확도를 개선하고자 하였다. 제안 방법은 입력 데이터가 주어질 때마다 필요한 형태소 분석 규칙을 점증적으로 추가할 수 있도록 지원함으로써, 사전의 크기를 최소화하고 분석의 효율을 높이고자 하였다. 또한 대화형 규칙 입력 시스템을 제공하여 분석 규칙 추가에 드는 노력을 최소화하고자 하였다. 제안 방법을 검증하기 위해 온라인에서 수집된 실제 리뷰를 대상으로 실험을 수행하였으며, 제안 방법을 적용할 경우 오류율이 기존 10%에서 1%로 개선되는 동시에, 5,000개의 리뷰 처리에 450ms가 소요되어 실시간 처리가 가능한 수준임을 확인하였다.

Recently, keyword extraction from social big data has been widely used for the purpose of extracting opinions or complaints from the user's perspective. Regarding this, our previous work suggested a method to improve accuracy of keyword extraction based on the notion of cohesion scoring, but its accuracy can be degraded when the number of input reviews is relatively small. This paper presents a method to resolve this issue by applying simplified morphological analysis as a postprocessing step to extracted keywords generated from the algorithm discussed in the previous work. The proposed method enables to add analysis rules necessary to process input data incrementally whenever new data arrives, which leads to reduction of a dictionary size and improvement of analysis efficiency. In addition, an interactive rule adder is provided to minimize efforts to add new rules. To verify performance of the proposed method, experiments were conducted based on real social reviews collected from online, where the results showed that error ratio was reduced from 10% to 1% by applying our method and it took 450 milliseconds to process 5,000 reviews, which means that keyword extraction can be performed in a timely manner in the proposed method.

(게재일: 2020.12.31)
본 연구에서는 주가 결정 방법이 주가 경향 예측에 미치는 영향을 확인하기 위한 분석을 수행한다. 주식시장에서 성공적인 투자를 위해서는 주가의 상승과 하락을 정확하게 예측하는 것이 큰 도움이 되므로 주가 경향 예측에 관해 많은 연구가 진행되고 있다. 예를 들어 근래에는 SNS나 뉴스의 내용을 텍스트 마이닝을 이용하여 분석하고, 이를 이용한 주가 등락의 예측 방법이 제안되었으며 다양한 기계학습 기법들이 활용되고 있다. 그러나 주가의 경향을 '상승' 또는 '하락'으로 결정하는 방법은 제대로 분석된 적 없으며 일반적으로 쓰던 방법을 답습하고 있다. 이에 본 논문에서는 주가 경향 결정 방법을 이동평균을 이용해 일반화하고 주가 경향 결정 방법이 예측 정확도에 미치는 영향을 분석한다. 분석 결과, 다음 날의 주가 경향을 예측하는 경우, 주가 경향 결정방법에 따라 예측 정확도가 47%까지 차이가 남을 발견하였다. 또한 경향 결정에 사용되는 기준값 윈도우의 크기와 예측의 정확도는 비례 관계이며, 대상값 윈도우의 크기와 정확도는 반비례 관례임을 알 수 있었다.

In this study, we analyze how stock trend determination affects trend prediction accuracy. In stock markets, successful investment requires accurate stock price trend prediction. Therefore, a volume of research has been conducted to improve the trend prediction accuracy. For example, information extracted from SNS (social networking service) and news articles by text mining algorithms is used to enhance the prediction accuracy. Moreover, various machine learning algorithms have been utilized. However, stock trend determination has not been properly analyzed, and conventionally used methods have been employed repeatedly. For this reason, we formulate the trend determination as a moving average-based procedure and analyze its impact on stock trend prediction accuracy. The analysis reveals that trend determination makes prediction accuracy vary as much as 47% and that prediction accuracy is proportional to and inversely proportional to reference window size and target window size, respectively.

(게재일: 2020.12.31)
형사사건에 있어서 피해자와의 합의는 물론 피해보상을 위하여 공탁부분은 양형자료에 반영되기 때문에 상당히 중요하다. 현행법상 공탁을 하려면 피공탁자의 이름과 주소, 주민등록번호 등을 기재해야 한다. 그런데 피공탁자가 성범죄 피해자 등인 경우 사건기록에서 개인정보가 모두 익명처리되기 때문에 가해자 측은 어려움을 겪는다. 물론 이는 피해자가 가해자와의 합의할 의사가 전혀 없는데도 인적사항을 파악하여 합의를 부치기거나 위협하는 등 가해자로부터 2차 피해를 방어하기 위한 조치이지만 가해자가 자신의 범죄를 뉘우치고 피해자에게 보상하려고 해도 피해자의 인적사항을 몰라 공탁하지 못하는 경우가 생긴다. 에스크로 제도를 활용하면 피해자의 입장에서는 가해자와 직접 접촉을 피하고 개인정보 유출을 막으면서도 실질적인 피해회복을 받을 수 있어서 좋고 가해자의 입장에서는 능력이 닿는 한도에서 잘못에 대해 속죄하는 모습을 보여줄 수 있어서 좋은 제도라고 생각한다.

As depository system for negotiation or reimbursement to the victim in criminal case is reflected to consideration for diminishing punishment and hence, it is very important in the process. According to the current law, one needs to fill out victim's personal information such as name, address, and ID number for processing depository. However, if the victim is sexual violence victim, all the personal information is covered up becoming anonymous. Therefore, it becomes difficult for the accused person to get necessary information. Such covering up action is to prevent further second damage that may be caused such as threatening for the negotiation whereas victim has no willingness to forgive the accused. However, even if the accused person regrets his/her crime and make reimbursement to the victim, as they have no personal information on the victim it becomes impossible for them to make the depository. If we apply ESCROW system here it will allow victims to avoid any direct contact with the accused person as well as preventing any privacy disclosure. Also, for the accuse person, they can show how much they regret by making depository within their capability.

(게재일: 2020.05.29)
본 연구는 전국 권역·지역응급의료기관 내 경력 간호사들을 대상으로 1급 응급구조사에 대한 인지와 적정 업무에 대한 의견을 알아보고자 하였다. 설문문항은 총 61문항으로 일반적인 사항, 응급의료센터에서의 1급 응급구조사에 대한 인식, 1급 응급구조사의 업무 관련 문항으로 구성되었다. SPSS21.0 version을 통해 빈도 분석과, 분산 분석 등의 자료 분석을 실시하였다. 응급의료기관 내 1급 응급구조사 업무에 대한 긍정적인 의견은 33개의 문항에서 나타났다. 또한 응급의료기관 내 1급 응급구조사의 필요성과 업무의 중요성 그리고 전문성 및 증원의 필요성에 대해 긍정적인 의견이 높게 나타났으며, 집단 간 차이는 없었다.

This study was designed to ask experienced nurses at local and regional emergency medical centers for their awareness of paramedics and for their opinions on a paramedic's proper duties in emergency medical centers. The questionnaire consisted of 61 questions in total, including general questions, questions about awareness of paramedics, and questions about the duties of paramedics in emergency medical centers. For data analysis, SPSS 21.0 was applied to conduct frequency and correlation analyses. Regarding the duties of paramedics in emergency medical centers, there were positive answers in 33 questions of the questionnaire. The need for paramedics who work for emergency medical centers and the importance of their duties in emergency medical centers were high in the questionnaire. In addition, there were positive answers to the questions about the need for the professionalism of paramedics and the nees for increasing the number of paramedics in emergency medical centers. There was no difference between the groups.

(게재일: 2020.05.29)
본 연구에서는 교육용 2개와 산업체용 2개의 남성 바지 패턴을 비교하여 중년남성의 체형에 가장 적합한 패턴제도법을 분석함으로써 맞음새가 우수한 중년남성 의복제작에 필요한 기초자료를 제공하고자 하였다. 가상착의에 대한 외관평가 결과, J패턴이 대부분의 항목에서 가장 우수한 것으로 평가되었으며, H패턴이 가장 부적합한 것으로 분석되었다. 공극량을 측정한 결과, 허리둘레 부분은 4개 패턴 모두 공극량이 매우 작은 것으로 평가되었고, 바지통은 J패턴이 가장 공극량이 작은 것으로 나타났다. 가상착의 외관평가, 색분포도, 단면도, 공극률 등을 종합한 결과, 중년남성의 체형에 J패턴이 가장 맞는 패턴이었다. 그러나 J패턴의 경우에도 바지길이에 대한 수정이 필요할 것으로 분석되었다. 본 연구는 교육용 2개와 산업체용 2개의 패턴만을 비교 분석하였으므로 J패턴을 중심으로 하여 실제 착의실험을 통한 중년남성용 바지 원형 개발이 필요할 것으로 생각된다.

The purpose of this study was to compare the pattern of two men's pants for education and two for industry, and to analyze the patterning method that is most suitable for the body shape of middle-aged men. As a result of appearance evaluation for 3D simulation, J pattern was evaluated as the best in most items, and H pattern was analyzed to be the most inappropriate. As a result of measuring the airgap, all four patterns of the waist circumference were evaluated to have very small airgap, and the J pattern had the smallest airgap for the pants. J pattern was analyzed as the most suitable pattern for middle-aged men's body shape by synthesizing the appearance evaluation of virtual wear, color distribution, sectional view, airgap, etc. However, in the case of J pattern, it was analyzed that the pants length needs to be modified. Since this study compared and analyzed only two patterns for education and two for industry, it is thought that the development of pants for middle-aged men should be developed through actual wearing experiments with J patterns.

(게재일: 2020.05.29)
주가지수는 한 국가의 경제 지표뿐만 아니라 투자판단의 지표로도 활용되므로 이를 예측하는 연구가 지속해서 진행되고 있다. 주가지수 예측을 하는 작업은 기술적, 경제적 및 심리적 요인 등이 반영된 것으로 예측의 정확도를 위해서는 복합적 요인을 고려해야 한다. 따라서 지수의 변동에 영향을 미치는 요인들을 선별하여 반영한 주가지수 예측모델연구가 필요하다. 이와 관련한 기존 연구에서는 시장의 변동을 만들어 내는 뉴스 정보 또는 거시 경제 지표를 각각 이용하거나, 몇 가지의 지표 조합만을 반영한 예측 연구가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 미국 다우존스지수 예측을 위해 뉴스 정보의 감성 분석과 다양한 거시경제지표를 고려하여 효과적인 지표 조합을 제시하고자 한다. 뉴스 정보의 감성 분석은 최신 자연어처리 기법인 BERT와 NLTK VADER를 사용하고, 예측모델은 주가예측모델로 적합하다고 알려진 딥러닝 예측모델 LSTM을 적용하여 가장 효과적인 지표 조합을 제시했다.

The stock index is used not only as an economic indicator for a country, but also as an indicator for investment judgment, which is why research into predicting the stock index is ongoing. The task of predicting the stock price index involves technical, basic, and psychological factors, and it is also necessary to consider complex factors for prediction accuracy. Therefore, it is necessary to study the model for predicting the stock price index by selecting and reflecting technical and auxiliary factors that affect the fluctuation of the stock price according to the stock price. Most of the existing studies related to this are forecasting studies that use news information or macroeconomic indicators that create market fluctuations, or reflect only a few combinations of indicators. In this paper, this we propose to present an effective combination of the news information sentiment analysis and various macroeconomic indicators in order to predict the US Dow Jones Index. After Crawling more than 93,000 business news from the New York Times for two years, the sentiment results analyzed using the latest natural language processing techniques BERT and NLTK, along with five macroeconomic indicators, gold prices, oil prices, and five foreign exchange rates affecting the US economy Combination was applied to the prediction algorithm LSTM, which is known to be the most suitable for combining numeric and text information. As a result of experimenting with various combinations, the combination of DJI, NLTK, BERT, OIL, GOLD, and EURUSD in the DJI index prediction yielded the smallest MSE value.

(게재일: 2020.05.29)
본 논문에서는 건물의 3D 모델링을 바탕으로 무선 센서 박스의 수집 정보를 이용한 디지털 트윈 기반의 건물 관제 시스템을 제안한다. 기존 유선 방식의 센서 대신 무선 방식의 센서를 통해 설치 및 적용성이 높은 장점을 가지며 3차원 모델링을 통한 직관적인 건물 관제를 가능하게 한다. 또한 BIM 데이터를 통하여 효과적인 관제와 시각적 표현이 가능한 정점을 가진다. 센서 박스는 다양한 센서 모듈이 추가될 수 있게 범용적으로 설계하였고 실제 대학 건물을 대상으로 구현하여 이용 가능도가 높음을 증명하였다. 본 연구의 결과는 향후 디지털 트윈 관제 플랫폼 구현에 활용될 수 있을 것이다.

In this paper, based on the building's 3D modeling, a digital twin-based building control system using the collection information of wireless sensor box is proposed. The proposed system applies wireless sensors, making sensor modules more expandable and usable, and more intuitive building control possible through three-dimensional modeling. In addition, effective control and visual representation are possible through BIM data. Sensor boxes have been designed for general purpose so that a variety of sensor modules can be added and have been implemented for actual university buildings to demonstrate high availability. The results of this paper could be used to implement a digital twin control platform in the future.

(게재일: 2020.05.29)
본 연구는 컨베이어 시스템에서 딥러닝을 이용한 배출구 막힘 판단 기술에 대하여 제안한다. 제안 방법은 산업 현장의 CCTV에서 수집한 영상을 이용하여 배출구 막힘 판단을 위한 다양한 CNN 모델들을 학습시키고, 성능이 가장 좋은 모델을 사용하여 실제 공정에 적용하는 것을 목적으로 한다. CNN 모델로는 잘 알려진 VGGNet, ResNet, DenseNet, 그리고 NASNet을 사용하였으며, 모델 학습과 성능 테스트를 위하여 CCTV에서 수집한 18,000장의 영상을 이용하였다. 다양한 모델에 대한 실험 결과, VGGNet은 99.89%의 정확도와 29.05ms의 처리 시간으로 가장 좋은 성능을 보였으며, 이로부터 배출구 막힘 판단 문제에 VGGNet이 가장 적합함을 확인하였다.

This study proposes a technique for the determination of outlet blockage using deep learning in a conveyor system. The proposed method aims to apply the best model to the actual process, where we train various CNN models for the determination of outlet blockage using images collected by CCTV in an industrial scene. We used the well-known CNN model such as VGGNet, ResNet, DenseNet and NASNet, and used 18,000 images collected by CCTV for model training and performance evaluation. As a experiment result with various models, VGGNet showed the best performance with 99.03% accuracy and 29.05ms processing time, and we confirmed that VGGNet is suitable for the determination of outlet blockage.

(게재일: 2020.05.29)
20대 미혼 여성 182명의 직접 계측치를 이용한 유방유형 분류에 유방전체 형상 요인, 유방상부내측형상 요인, 유방볼륨 요인, 유방하부외측형상 요인 등 4가지 요인이 추출되었다. 군집분석을 통해 '상부발달 유방', '밋밋한 유방', '하부 발달 유방', '돌출한 유방' 등 4유형의 유방유형으로 분류하였다. 유방유형은 목앞점~젖꼭지점길이, 목옆점~젖꼭지점길이, 유방안쪽점 사이간격, 젖꼭지 간격, 유방아래직경, 유방내측깊이, 유방바깥쪽길이, 유방아래길이, 젖가슴가쪽점~젖가슴위쪽점길이, 젖가슴 밑 윤곽선길이 등 10개 항목으로 판별 가능하다.

The manual measurements of 182 unmarried women subjects in their 20s was classified 4-breast types. For the breast type classification, 4 factors were identified, such as overall breast factor, upper breast internal shape factor, breast volume factor, and lower breast external shape factor. The breast shapes were 'breast with well-grown upper part', 'flat breast', 'breast with well-grown lower part', and 'protruded breast'. The breast types can be differentiated in 10 items of actual anthropometric dimension the length between frontal neck point and nipple point, length between lateral neck point and nipple point, length between the breast inner points, nipple to nipple breadth, diameter below the breast, inner depth of breast, outer length of breast, length below the breast, length between breast outer point and upper breast point, and contour line length below the breast.

(게재일: 2020.05.29)
이동성 객체인 이동에이전트는 이주 시 주어진 작업처리 명령들과 작업수행 결과 탑재에 의한 크기 증가로 인하여 네트워크의 부하를 유발함으로써 이주시간 지연 및 이주 신뢰성을 훼손한다. 본 논문에서는 분산객체 기술을 이용한 이동에이전트의 경량화 방법과 네트워크 트래픽 발생 시능동적으로 최적의 이주경로를 탐색 및 제공하는 알고리즘을 제시하고, 에이전트 이주 시 이들을 적용함으로써 이동에이전트의 이주 신뢰성을 보장하는 방법을 제안한다. 또한, 센서 네트워크 기반 이동에이전트 미들웨어 환경에서 능동규칙 탑재 이동에이전트의 이주시간에 대한 에이전트의 크기와 네트워크 트래픽 발생에 따른 비교 및 분석 실험을 통하여, 제안 방법 적용 시 이동에이전트의 자율성과 이주 신뢰성이 보장됨을 입증한다.

The mobile agent, which handles a given task while migrating between the sensor nodes, moves including the execution commands and task processing results. This increases the size of the mobile agent, causing the network to load, leading to the migration time delay and the loss of migration reliability. This paper presents the method of lightening the mobile agent using distributed object technology and the algorithm for exploring and providing the optimal migration path that is actively performed in the event of network traffic, and it proposes a method to ensure the reliability of the mobile agent migration by applying them. In addition, through the comparative analysis experiments based on agent size and network traffic for the migration time of mobile agent equipped with active rules in sensor network-based mobile agent middleware environment, applying the proposed methods proves to ensure the autonomy and migration reliability of the mobile agent.

(게재일: 2020.05.29)
발달장애는 영유아 기부터 시작하는 뇌 신경계 발달장애들의 집합으로 언어 및 의사소통, 인지력, 사회성 등의 측면에서 이루어져야 할 발달이 심하게 지체되거나 성취되지 않은 장애를 의미한다. 이러한 발달장애 진단에는 아동의 얼굴 표정과 같은 감정표현의 의미와 맥락 등 비언어적 반응에 대한 관찰로 이루어진다. 이를 사람이 측정기에는 상당히 주관적인 판단이 개입하게 되어 객관적인 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 영유아/아동의 언어, 비언어적 행동 반응을 관찰하는 ADOS(Autism Diagnostic Observation Schedule)와 BeDevel(Behavior Development Screening for Toddler) 검사에서 검사자와 피검사자간의 상호작용이 녹화된 영상을 리빙랩 환경에서 획득하여 인공지능 기반의 비정상적/상동적 행동 인지 기술 개발에 필요한 영상 및 음성 데이터 확보를 목표로 한다.

Developmental disorders are impairments of brain and/or central nervous system and refer to a disorder of brain function that affects languages, communication skills, perception, sociality and so on. In diagnosis of developmental disorders, behavioral response such as expressing emotions in proper situation is one of observable indicators that tells whether or not individual has the disorders. However, diagnosis by observation can allow subjective evaluation that leads erroneous conclusion. This research presents the technological environment and data acquisition system for AI based screening of autism disorder. The environment was built considering activities for two screening protocols, namely Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS) and Behavior Development Screening for Toddler (BeDevel). The activities between therapist and baby during the screening are fully recorded. The proposed software in this research was designed to support recording, monitoring and data tagging for learning AI algorithms.

(게재일: 2020.08.31)
본 논문에서는 사회 소외계층인 독거노인가구를 대상으로 IoT 기기를 통한 다양한 PHR 생체신호와 환경정보을 수집하고 수집된 정보를 바탕으로 건강상태를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 이와 함께, IoT 센서에서 수집된 정보와 PHR기반의 DB서버의 데이터 분석을 통한 예측능력을 강화하여 고독사 상황을 파악할 수 있는 기본 인프라 구축과 예방 프로그램을 이행하는 것을 목표로 하고 있다. 센서는 환경 정보 수집 센서와 생체 신호 수집을 위한 비접촉 및 웨어러블 센서로 구성되며 수집된 데이터를 서버로 전송하기 위해 게이트웨이가 요구된다. 본 논문에서는 게이트웨이의 프로토타입을 제시한다. 논문은 의료복지서비스의 확대를 위한 정책적 과제의 논의적 목적을 가지고 있다. 본 연구의 결과물은 사회 소외 계층에 대한 서비스 확대와 국민의 의료환경개선에 도움이 될 것으로 사료된다.

In this paper, proposes a health status monitoring system for socially marginalized elderly households living alone. This system is implemented by collecting various PHR biometric signals and residential environment information through IoT devices. In addition, the company aims to establish a basic infrastructure that can understand the situation of lonely deaths and implement prevention programs by strengthening the predictive ability through data analysis of the DB server based on PHR and information collected from IoT sensors. The sensor consists of an environmental information collection sensor and a noncontact and wearable sensor for biometric signal collection. A gateway is required to transmit the collected data to the server, and the prototype is presented in this paper. The paper has a discussion purpose of policy task for expanding medical welfare service. The results of this study are believed to help expand services to the socially marginalized and improve the medical environment of the people.

(게재일: 2020.08.31)
소년 범죄를 예방 하는 방안으로는 범죄자를 처벌하는 방안을 우선 고려할 수 있다. 그러나 범죄자 처벌이 능사는 아니다. 더구나 판단력이 부족한 특성이 있는 소년기의 특성을 고려하면 처벌 위주 보다는 개선 교육을 제공함으로써 당사자로 하여금 범죄자에게 사회가 가하는 낙인을 피할 수 있게 할 수 있으며 사회 복귀를 통해서 사회적 기술도 터득할 수 있을 뿐만 아니라 사회 발전에 기여할 수 있는 직업 능력을 계발할 수 있는 기회를 상실하지 않을 수 있을 것이다. 소년범죄예방을 위한 해외사례를 종합해보면 미국의 종합전략프로그램 중 배치 매트릭스를 통해서 소년의 요보호성 정도와 위험 노출 정도를 종합적으로 평가하고 범죄 경력의 진행을 고려하여 그에 상응하는 제재를 가하고 그 제재의 정도를 세분화해서 적용하고 있다. 청소년 범죄 예방의 주체로는 사법기관의 독자적인 업무로 보기보다는 가정·학교·지역사회·사법기관 공동으로 청소년 범죄 예방의 주체가 되어야 할 것이다.

The first thing we can consider to prevent juvenile delinquency is to punish those criminals. However, this is not always the proper solution. In consideration to the feature of juvenile period when they lack in proper judgment it is better to provide education than punishment so that they are not branded as criminals in our society. Also, by returning to the society, they can obtain social techniques and obtain the opportunity of making contribution to the society, which is also good for their career development. Combining international examples on juvenile delinquency prevention, there is a need to comprehensively evaluate level of probation and risk exposure of juvenile based on placement matrix of comprehensive strategy program in the US. Also, control solution by juvenile crime development phase should be made. In terms of control treatment based on crime phase, crime history should be considered when applying control. For the subject of preventing juvenile crime, it shouldn't be legal organizations like before but shall be home, school, local society, and legal organization together.

(게재일: 2020.08.31)
2020년 신종 코로나 바이러스 감염증은 다시 한번 중국 경제의 구조 전환을 촉진했고 중국의 "인터넷+"업계의 경제 발전을 가속화하는 가운데, "패션 네트워크+플랫폼 마케팅"의 새로운 온라인 마케팅 모델이 주목받고 있다. 본문은 인지 모형에 기초하여 인지, 감정, 그리고 행위의 세 단계로부터 왕홍 경제 환경에서 소비자의 중복 구매에 대한 영향 요인을 분석하였다. 인터넷을 통해 수집된 438부의 설문지는 SPSS V 22.0와 AMOS V 22.0를 사용하여 수집된 데이터에 대한 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 구조방정식 분석을 실행하였다. 연구에서 가정된 검증은 신형 전자상 거래 사업자에서 소비자의 구매의도에 대한 흡인력을 제시한다. 본 연구는 실증 분석을 사용하여 인터넷을 통한 경제 환경에서 소비자의 중복 구매의도에 미치는 영향 요인을 분석하였다. 그 결과 전자상 거래의 서비스 품질 중 전문성이 사회적 관계에 미치는 영향과 인지된 상호작용성이 소비자의 만족도에 영향을 미치지 않는 것 외에 모든 요소가 사회적 관계와 소비자 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사회적 관계와 소비자 만족도가 중복 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구를 통해 전자상거래가 진행될 때에는 인터넷 판매 전문 능력과 가치관, 제품 특징의 적절성을 중시해야 한다.

In this paper, we propose a study on the purchasing intent of the new e-commerce consumer, the coronavirus may once again drive the structural change of China's economy, and the new online marketing model will be noticed during the epidemic. Through 438 questionnaires collected on the Internet, frequency analysis, element analysis, reliability analysis and structural equation analysis were performed using SPSS V22.0 and AMOS V22.0 methods. Study the validation of hypotheses in the model to reveal the reasons why consumers in the new e-business are exposed. The results show that e-commerce features of Internet celebrities and individual characteristics of Internet celebrities can only enhance consumers' satisfaction. Quasi social relationships only increase consumer satisfaction without generating the will to purchase directly. Consumer satisfaction is the core foundation that dominates long-term consumption. E-commerce should focus on the ability of online celebrities to sell their expertise and the adaptability of value and product characteristics when conducting online celebrity marketing.

(게재일: 2020.08.31)
현대 항공전에서 적외선 신호는 상대방 탐지에 있어 중요한 역할을 하며, 생존성 및 스텔스성 향상을 위해 저감되어야 한다. 특히 항공기 엔진 후류에서 발생하는 적외선 신호는 높은 강도를 가지며 파장이 짧아 대부분의 열 추적 미사일이 이러한 신호를 따라 탐지하게 된다. 이에 따라 본 연구에서는 엔진 후류에서 발생하는 Gas radiation 신호 측정 및 특성 분석을 수행하였다. 실제 항공기 터보팬 엔진을 모사하기 위해 마이크로 터보제트 엔진을 구성하였으며, 바이패스 비 조절을 통한 적외선 신호 저감 특성을 파악하였다. 이를 통해 각 파장 별 적외선 신호 특성을 분석하고 신호 저감 기술들에 대한 검증을 수행한다.

In modern air combat, infrared signals play an important role in the detection of opponents and must be reduced to improve survivability and stealth. In particular, IR signals generated in the wake of aircraft engines have high intensity and short wavelengths, so most heat-tracking missiles detect these signals. Accordingly, the measurement and characteristic analysis of Gas radiation signals from the engine's wake were carried out in this study. Micro turbojet engine has been configured to simulate a real aircraft turbofan engine, and the characteristics of IR signal reduction by adjusting the bypass ratio were identified. Through this, the IR signal characteristics for each wavelength are analyzed and verification of signal reduction technologies is performed.

(게재일: 2020.10.31)