Accurately predicting future bridge traffic states is crucial for intelligent transportation systems and structural health monitoring. However, this task still faces two major challenges. First, traffic data often suffer ...

Since traditional methods for detecting surface bubble defects usually suffer from drawbacks such as slow speed and low accuracy, a new You Only Look Once version 5s (YOLOv5s) model, incorporating Slim-neck and simple ...

최근 창작 기반 학습에서 생성형 AI의 활용이 빠르게 확산되고 있다. 이에 본 연구는 한·중 대학생들의영상 제작 경험을 중심으로, 생성형 AI에 대한 인식과 활용 양상, 그리고 그에 따른 성찰 경험을 비교·분석하였다. 이를 위해 한국 대학생 19명과 중국 대학생 23명, 총 42명의 자기 성찰지를 분석하였다. 연구 결과, 양국 학생들은 생성형 AI를 시간과 노력을 절약하는 ‘자원 절약 도구’이자 ...

본 연구는 객관주의 저널리즘 규범에서 소외되었던 ‘감정(emotion)’의 기능에 주목하여, 탐사보도가사회적 공분을 조직하고 제도 개선이라는 도덕적 결말을 이끌어내기 위해 멜로드라마적 서술 양식을 어떻게 구조화하는지 분석하였다. 이를 위해 최근 우수성을 인정받은 국내 종합일간지의 탐사보도 3건을대상으로 채트먼(Chatman)의 서사 분석틀을 적용해 텍스트 분석을 수행하였다. 분석 결과, 탐사보도는 ...

본 연구는 2025년 1월 일본 호세이대학에서 발생한 한국인 유학생의 망치 폭행 사건 보도를 계기로 형성된 일본어 유튜브 댓글의 혐한 정서와 집합적 의미구성 양상을 탐색적으로 분석하였다. 관련 영상131개에 게시된 일본어 댓글 6,272건을 대상으로 GiNZA 기반 형태소 분석, TF-IDF, 공출현 의미연결망 분석, Louvain 커뮤니티 탐지와 LDA 토픽 모델링을 적용하였다. 공출현 ...

이 글은 기술을 둘러싼 두 가지 입장, 곧 기술 최대주의와 기술 최소주의를 비판하고, 이를 넘어서는 대안적 정치의 형식으로 개입주의를 제안한다. 최대주의는 기술 발전을 역사의 핵심 동력으로 상정하면서 정치의 시간을 기술이 열어 놓을 미래로 유예하고, 최소주의는 기술-자본주의 체제의 바깥에서만 진정한 정치가 가능하다고 전제하면서 정치의 공간을 외부로 추방한다. 두 입장은 정반대의 방향을 향하지만, ...

이 연구는 1985년부터 2025년까지 발행된 『한국정치외교사논총』을 중심으로 대한민국 외교사 연구의 동향을 분석하고, 발전 방향을 제언한다. 대한민국외교사 연구는 사건 기술을 넘어 학제적 분석으로 외연 확장을 시도해 왔고, 한국적 외교사 패러다임을 모색해 왔다. 미국·북한·일본 관계 연구는 양적·질적 성장을 거듭하였으나, 소련/러시아·중국/대만·유럽 및 기타 지역에 대한 연구는 더욱 활성화될 ...

이 글은 19세기 말 시어도어 루스벨트 대통령이 어떻게 먼로독트린(Monroe Doctrine)을 재해석하고 자신의 대외정책에 투영하였는지 분석하고, 나아가 현 트럼프 2기 행정부가 이를 어떻게 재해석·적용하는지를 조명한다. 역사적으로 미국의 대(對) 중남미 외교정책은 시어도어 루스벨트(TR)의 강압외교와 프랭클린 D. 루스벨트(FDR)의 선린우호외교 노선이 두 원형으로서 길항적으로 작용하며, ...

This paper presents the design of a bipolar current-mode stimulator integrated circuit (IC) for implantable prosthetic devices using 0.18-µm standard CMOS process. The proposed stimulator IC is capable of delivering up to ...

Recent vision-language models are increasingly applied to dense prediction tasks such as semantic segmentation, where textual input provides high-level semantic guidance. A common strategy is to use cross-attention mechanisms ...