• 디지털융복합연구
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• 제14권7호
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• pp.425-430
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• 2016

본 연구는 이용자들이 지하철 하차 후, 환승 버스정류장까지 올바르게 길을 찾을 수 있도록 연계버스안내의 정보 디자인을 개선하는 데 목적이 있다. 연구 과정은 크게 세 단계로 진행하였다. 첫째, 문헌연구를 통해 정보 디자인과 길 찾기 정보 디자인에 대한 정의와 길 찾기 정보의 가장 효과적인 전달 방법을 알아보았다. 둘째, 국내외 사례조사로 문제점의 개선방안을 고찰하였다. 셋째, 쌍대비교법으로 길 찾기 지도를 평가하고, 인터뷰를 통해 이용자 요구를 도출하였다. 연구 결과 연계버스안내도의 활자 크기와 글자 간의 간격 그리고 일관성이 없는 정보와 표기로 정보 전달에 문제가 있었고, 다음과 같은 해결방안을 제시하였다. 먼저 정보구성의 일관성을 유지하고 심벌을 활용하여 불특정 다수의 이용자가 쉽게 인지할 수 있도록 한다. 그리고 활자는 최소판독 가능 거리 식으로 값을 산출하고, 색상은 바탕색과 글자색의 명도 대비를 70% 이상으로 적용하여 가시성을 높인다. 본 연구를 통해 향후 공공장소를 위한 정보 디자인의 개선과 발전에 도움이 되는 참고 자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권1호
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• pp.469-492
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• 2021

본 연구는 이용자들이 도보 상황에서 모바일 지도 앱을 활용하는 행태와 길 찾기 과업에서 참고한 정보요소를 분석하여 지도 앱이 길 찾기 정보를 제공할 수 있는 최적의 방법을 도출하고자 하였다. 지도 앱이 제공해야 할 정보요소로는 '1층에 있는 상점 이름 정보', '여러 갈래의 길이 있는 경우 현재 위치 정보 및 나아가야 할 방향성 정보', '골목길 정보'가 있었다. 지도 앱이 정보의 시각적인 표현 부분에서 신경 써야 할 점은 '역 출구나 버스 정류장 등의 랜드마크적인 요소', '횡단보도나 육교의 색깔', '인도와 차도의 구분', '지하철 역 내 진입 정보' 등이 있었다. 또한 지도 앱이 직관적인 상호작용을 제공하기 위하여 '목적지를 향한 방향성 정보', '지도 화면의 회전 가능 정보', '큰 길 우선 안내에 관한 정보'를 명확하게 제시할 필요가 있음을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.189-192
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• 2009

게임에서 주인공 캐릭터나 MPC(Non Player Character)가 목적지까지의 경로를 찾는 것은 매우 중요하다. 또한 캐릭터가 이동 중 다양한 오브젝트와 벽을 만나면 이를 회피해야 하며 최단 경로로 이동해야 한다. 본 논문에서는 게임 맵에서 캐릭터의 길 찾기 방법으로 유전 알고리즘을 이용하는 방법을 제안하였다. 특히, 유전 알고리즘의 구성요소 중해 집합을 구성하는 염색체 인코딩 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 염색체의 인코딩은 캐릭터의 이동 방향을 비트 스트링으로 표현하였다. 캐릭터가 현재 위치에서 이동할 수 있는 방향은 8 방향이다. 따라서 하나의 방향을 표현하기 위해서는 3비트의 이진스트링으로 나타낼 수 있다. 하나의 해를 나타내는 염색체는 3비트의 이진 스트링을 맵을 나타내는 그래프의 노드 수만큼 할당하여 구성할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.473-474
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• 2021

일반적으로 대학교에서 제공하는 통학버스 애플리케이션은 버스의 위치나 도착시각 같은 정보를 제공해주기 위해서 GPS 수신기와 같은 추가 장비를 설치해야 하는 비용 문제로 인해 버스 시간표, 노선도 등 단편적인 정보만을 제공해주고 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결방안으로 실시간 도로 교통 정보가 반영된 네이버 길 찾기 API를 사용하여 버스 도착시각을 학생들에게 제공해주는 통학버스 애플리케이션을 설계한다. 현재 단편적인 정보만을 제공해주는 대학교 통학버스 애플리케이션에 도입된다면 대학교 학생들의 통학버스 이용의 질을 향상할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.434-443
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• 2013

본 연구는 지도를 이용한 길 찾기 훈련이 뇌졸중 환자의 인지기능과 일상생활동작 수행능력 증진에 효과적인 방법인지를 알아보고자 하였다. 뇌졸중으로 인해 편마비 진단을 받은 7명의 환자를 대상으로, 병원에서 지도를 이용한 길 찾기 훈련을 일주일에 3회씩 2주간 실시하였다. 중재 전후 인지기능과 일상생활 동작수행 능력은 로웬스타인 작업치료인지평가(Loewenstein Occupational Therapy Cognitive Assessment, LOTCA)와 기능적 독립 평가(Functional Independence Measure, FIM)로 측정하였다. 연구 결과, 지도를 사용하여 길 찾기 훈련에 참여한 대상자에게서 인지요소의 하위 영역 중 시지각 영역과 공간지각 영역의 공간관계 항목에서 통계학적으로 유의한 증가를 보였다(p<.05). 또한, 일상생활동작의 하위 영역 중 이동하기 영역의 걷기/의자차타기 항목, 사회적인지 영역의 문제해결능력 항목에서 통계학적으로 유의한 증가를 보였다(p<.05). 따라서 본 연구 결과를 바탕으로, 뇌졸중 환자의 인지기능과 일상생활동작 수행능력 증진에 있어서 지도를 이용한 길 찾기 훈련의 적용 가능성을 확인해 볼 수 있었다.

• 도서관문화
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• 제48권5호통권383호
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• pp.28-33
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• 2007

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.696-698
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• 2022

게임에서는 장애물이 가로 막고 있을 때 길 찾기 알고리즘이 요구된다. Path Finding Method 는 길과 장애물을 고려하여 목적지까지의 경로를 찾는 방법을 말한다. A^* 알고리즘은 이런 복잡한 미로 찾기에 최적화된 Path Finding 알고리즘이다. 하지만, 모바일 같은 저비용 기기에서 A^* 알고리즘을 사용하기엔 단순한 지형에서도 연산 부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 공간에서 Grid를 구축하여, 통행이 가능한 곳과 불가능한 곳을 나누어 최종 지점에 도달할 수 있도록 하는 방식을 제안한다. 본 논문에서 제시한 Path Finding Method 는 최종 지점이 막다른 길인 경우 가장 가까운 이동 가능한 경로로 길을 안내하도록 설계하여 예외 상황에 대처했다. 대표적인 길 찾기 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘은 최소 비용을 고려해서 최단으로 가는 거리를 비교하여 길을 나타낼 수 있다. 하지만, Dijkstra 알고리즘 경우 비용이 양수가 아닌 음수의 경우 무한 루프에 빠지는 등 결과 값이 제대로 나오지 않을 수 있다. 본 논문에서 제안한 Path Finding Method 는 최소 비용을 노드별로 비교하는 방식이 아닌 초기 비용을 알 수 없는 분야에 쉽게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 제안한 Path Finding Method 를 적용하여 Web 게임을 제작하는 것에 성공하였다. 향후, Path Finding Method 결과에 위치 정렬 알고리즘을 적용하여, 중복된 지역을 가는 확률을 최소화하면서 정리된 Path 가 돌출되도록 연구할 예정이다. 본 논문의 Path Finding Method 은 게임 개발 분야에 적극 기여되길 바란다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.201-202
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• 2014

본 논문에서는 3차원 공간을 시각적으로 표현이 가능한 MAYA의 MEL Script를 통해 미로 찾기 로봇을 3D시뮬레이션으로 구현하는 방법을 제안한다. MAYA에서는 생성된 개체에 대해 X-Y-Z 좌표정보를 적용하고 이 수치를 개체의 속성 값으로 제공한다. 이를 이용하여 랜덤한 미로 맵을 완성하기 위한 규칙으로 행렬을 생성하고 이 행렬의 인덱스와 값에 따라 X-Y-Z 좌표정보를 적용하여 개체를 생성하면 랜덤한 미로 맵이 완성된다. 그 후 길을 찾기 위한 규칙에 의해 이동하는 로봇의 X-Z좌표정보를 각 프레임 별로 저장하여 재생 시키면 미로 찾기 로봇 시뮬레이션을 눈으로 확인 가능하다. 사람이 직접 번거롭게 임의의 미로 맵 을 생성하지 않고 로봇이 없어도 간편하게 미로 찾기를 구현해 볼 수 있는 방법을 제시한다. 본 시뮬레이터는 미로 찾기 알고리즘을 테스트하는데 유용할 것이다.

• 월간 기계설비
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• 통권231호
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• pp.27-29
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• 2009

• TTA 저널
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• 통권156호
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• pp.58-59
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• 2014

올해 노벨 생리의학상은 '내비게이션' 역할의 뇌세포를 발견한 3명의 신경과학자에게 돌아갔다. 영국 유니버시티 칼리지의 존 오키프 교수(John Okeefe)와 노르웨이과학기술대학(NUST)의 부부 과학자인 메이 브리트 모세르(May-Britt Moser), 에드바르드 모세르(Edvard Moser) 교수가 그들이다. 지금처럼 내비게이션이 보편화되기 이전, 초보운전자에게 가장 두려운 것은 차선 바꾸기나 주차하기가 아니라 바로 길 찾기였다. 모르는 길을 운전하는 것은 시골 샌님의 첫 서울 상경만큼 두려운 일이었다. 노벨위원회는 "사람들이 위치와 방향을 파악해 길을 찾을 수 있는 원리를 규명한 세 과학자의 공로를 높이 평가했다"고 선정 이유를 밝혔다.