아직도 따가운 햇빛이 내려 쪼이는 초가을의 날씨, 이날따라 서울의대 구내는 조용하기만하다. 서울대학본부의 관악캠퍼스 이전 때문인지 마주보이는 구 문리대 본부건물이 마냥 쓸쓸하기만 하다. 그러나 연구의 전당으로서 의대건물은 너무나 의젖한 대조를 이룬다. 조용한 연구실에서 서울의대 기생충학 서병설 주임교수는 차분히 기자를 맞이해준다. 임상을 떠난 기초교실인 때문일까? 학자풍이 잔잔한 미소는 매서우면서도 온화하다.
본 논문은 캠퍼스 내 건물별 출입구에 출입명부를 관리할 수 있는 장치를 설치하고, 수집된 데이터를 근거로 코로나19 확진자에 대한 감시 및 추적 시스템을 소개한다. 기존 QR 기반의 전자출입명부는 스마트폰으로 QR 코드를 인식해야 하는 불편함과 건물 내 출입자의 온도를 측정할 수 없다는 단점이 있다. 또한, 국가가 캠퍼스 내의 확진자와 접촉자 정보를 관리함에 있어, 구성원들에게 신속한 정보 공유와 추적이 쉽지 않다. 이는 확진자와 밀접 접촉한 이가 또 다른 확진자를 만드는 경우를 초래할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이에 대응하기 위해 얼굴 인식 기능과 온도센서를 포함한 장치를 캠퍼스 내 건물 출입구에 설치하고, 관리자가 실시간으로 건물별 구성원들의 출입현황을 모니터링하여 신속하게 추적할 수 있는 기능을 소개한다.
가상현실 시스템에서 체험자가 현실과 같은 몰입을 느끼기 위해서는 하드웨어를 통한 가상환경 구축과 체험자와의 상호작용이 중요하다. 본 논문에서는 위치 추적 시스템(Motion Tracking System), Wand(3D Mouse) 및 HoloPoint 등 다양한 VR 인터페이스를 통해 체험자의 움직임, 위치, 동작을 인식하고 대형 멀티 디스플레이 시스템을 통해 입체영상을 제공하는 가상환경을 구축하고 체험자가 원하는 정보를 상호작용(Interaction)으로 제공할 수 있는 가상 캠퍼스 안내 시스템을 구현하고자 한다. 가상 캠퍼스 구축은 캠퍼스의 지형, 건물 및 구조물들의 정확한 형상을 얻기 위해 3D 스캐너를 이용하였고 획득된 데이터는 일련의 과정들을 거쳐 3D 모델로 생성된다. 이렇게 생성된 모델을 재배치 및 최적화하기 위해 모델링 소프트웨어를 사용하였다. 구축된 가상 캠퍼스와 위치 추적 시스템 및 Wand의 연동을 위해 VR 프로그래밍 하여 체험자의 움직임 및 동작을 콘텐츠에 그대로 적용시켰다. 여기에 키오스크 유형의 HoloPoint를 이용하여 체험자의 손동작으로 상호작용하는 안내시스템도 구축하였다. 상호작용 가능한 가상캠퍼스 안내 시스템은 가상현실 시스템 구축에 대한 또 다른 방법과 활용 예를 제시함으로써 가상전시관 및 가상체험관 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to suggest a design guideline for the domestic campus master plan. The main contents of this study are as follows ; 1) Study for the characteristics and components of the comprehensive campus master plan. 2) Case study on the domestic campus plan 3) Establishment of methods for campus master plan focused on the space programming, land use planning, circulation planning, and building layout planning.
대학 캠퍼스 투어는 방문객 또는 예비 학생들에게 학교 환경, 시설 및 역사를 홍보할 수 있는 좋은 기회이다. 최근 스마트 폰의 대중화와 정보통신기술의 발전으로 많은 대학에서 캠퍼스 투어를 위한 모바일 애플리케이션을 제공하고 있으며, 그 중 일부는 증강 현실 기술을 활용하기 시작했다. 그런데 기존의 캠퍼스 투어 증강 현실 앱은 대부분 설명 중심의 캠퍼스 투어 가이드를 제시하는 경향이 있다. 또한 시스템 구현을 캠퍼스의 주요 건물이나 기호에 관한 단순 정보 제공하는 것에 그친다. 본 연구에서는 게임을 통해 캠퍼스를 돌아다니며 자체 가이드 투어를 하고 신입생이나 방문객들이 보다 자연스럽고 직관적인 방식으로 캠퍼스에 익숙해지도록 하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 논문에서는 사용자 경험을 향상시키기 위해 위치 기반 모바일 증강 현실 보물찾기 게임의 설계 및 개발을 제시한다.
본 연구의 목적은 대학교 캠퍼스 내에서 공부하고 생활하는 학생들에게 개인별 맞춤형 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 연구방법은 캠퍼스 내부에서 수집되는 데이터와 인터넷 상의 블로그나 SNS 등의 외부 데이터를 수집하여, 이를 저장하여 처리한 다음, 이들 데이터를 세부적으로 분석하여 학생 개인별로 일대일 마케팅을 제공하는 시스템을 제안한다. 학생 한 사람 한사람의 구매 이력과 해당 건물의 출결상황을 상세히 분석하여 패턴에 맞춰 학생개인별로 내용이 다른 쿠폰 및 정보를 학생의 휴대전화로 전송한다. 이를 통해 학생 개인별로 맞춤형 정보를 제공함으로써 보다 유익한 대학생활을 할 수 있을 것이다.
본 논문은 대규모 가상 세계의 제작 과정과 내비게이션에 관한 접근 방법을 기술하고, 그 과정에서 발견한 문제점과 개선 방향, 그리고 관련된 연구 이슈에 대해서 논한다. 대상 가상 세계로서 KAIST캠퍼스를 택하여 캠퍼스의 지형, 건물 및 구조물들을 모델링하고 배치하여 통합된 가상 세계를 구축하였다. 대규모 가상 세계를 제작하는 것은 그 자체가 중요한 연구 이슈가 될 뿐만 아니라 제작된 가상 세계는 캠퍼스 안내 시스템, 원격 교육, 디지털 라이브러리, 인터넷 응용 등에 사용될 수 있으며 실시간 컴퓨터 그래픽스를 연구하기 위한 testbed로 사용될 수 있다.
본 연구는 대학캠퍼스 유치가 지방 중소도시의 지역경제에 미치는 영향을 근린상권 변화(창업, 폐업, 점포개수)를 중심으로 분석하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 행정안전부에서 제공하는 지방행정 인허가 데이터를 활용하여, 지방 중소도시에 유치된 4개의 대학캠퍼스(부산대학교 양산캠퍼스, 우석대학교 진천캠퍼스, 한서대학교 태안캠퍼스, 호서대학교 당진캠퍼스)를 대상으로 창업·폐업 건수 및 점포 개수를 비교하였다. 비교 방법으로는 대학캠퍼스 유치 이전과 이후를 비교하는 이중차분법을 적용하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학캠퍼스 유치는 창업건수에 대한 공간적, 시간적 요인에서 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며 폐업건수 및 점포개수에 대한 공간적 요인에서는 모두 감소하는 것으로 나타났으며, 유치 전후의 상호작용을 나타내는 교차변수에 대해서는 모두 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 문화 및 음식 관련 업종의 창업건수는 대학캠퍼스 유치로 인해 새로운 수요 창출을 반영하여 증가하였으나, 동시에 빠르게 변화하는 대학생들의 소비 트렌드에 따라 폐업건수도 증가하는 것으로 나타났다. 셋째, 건물의 층수, 용도지역, 공시지가와 같은 물리환경적 특성이 창업·폐업건수 및 점포개수에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 대학캠퍼스 유치가 지역 근린상권 활성화에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 입증하였다.
캠퍼스플랜은 대학의 공간적 가치와 특성, 정체성을 포함한다. 세계적으로 친환경에 대한 인식이 높아지면서 캠퍼스 정책과 플랜에도 그린캠퍼스 논의와 실행, 인증이 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 캐나다 UBC의 지속가능한 캠퍼스플랜을 통해 그린캠퍼스 인증제와 별도로 UBC가 추구하는 지속가능한 대학캠퍼스 장책 및 공간, 실천전략으로서 건축적용 사례를 분석한다. 이를 통해 캠퍼스플랜의 지속가능한 방향과 건축의 실천요소들을 도출하고자 한다. 결과, 첫째, 개별 건축물과 전체적인 목표와 부합성이 중요했다. 대학은 지속가능한 캠퍼스를 만들기 위한 목표설정 및 전략적인 실행체계가 필요하다. 둘째, 초기 단계에서 각 분야의 전문가 또는 이해관계자들의 참여형 디자인샤렛을 통한 가이드라인의 설정과 제도적 계획과정이 필요했다. 셋째, 완공 후 건축물의 실시간 에너지 사용량의 비교, 검증 모니터링과 이것의 피드백을 적용하는 선순환 구조체계가 필요했다. 본 연구는 지속가능한 도시의 리빙랩 개념으로서 캠퍼스정책과 플랜이 필요하다는 의도를 갖는다. 또한, 국내 대학의 상황에 부합하는 지속가능성의 목표와 실행방안 수립 모색에 근거가 될 수 있다는 점에서 의미가 있다.
전기는 생산과 소비가 동시에 이루어지므로 필요한 전력 사용량을 예측하고, 이를 충족시킬 수 있는 충분한 공급능력을 확보해야만 안정적인 전력 공급이 가능하다. 특히, 대학 캠퍼스는 전력 사용이 많은 곳으로 시간과 환경에 따라 전력 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 효율적인 전력 공급 및 관리를 위해서는 전력 사용량을 실시간으로 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 국내외 대학 건물에 대해서는 전력 사용 패턴과 사례 분석을 통해 전력 사용에 영향을 주는 요인들을 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 전력 사용량의 정량적 예측을 위해서는 더 많은 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는, 기계 학습 기법을 이용하여 대학 캠퍼스의 전력 사용량 예측 모델을 구성하고 평가한다. 이를 위해, 대학 캠퍼스의 주요 건물 클러스터에 대해 전력 사용량을 15분마다 1년 이상 수집한 데이터 셋을 사용한다. 수집된 전력 사용량 데이터는 수열 형태의 시계열 데이터로 기계 학습 모델에 적용 시 주기성 정보를 반영할 수 없으므로, 2차원 공간의 연속적인 데이터로 증강함으로써 주기성을 반영하였다. 이 데이터와 교육기관의 특성을 반영하기 위한 요일과 공휴일로 구성된 8차원 특성 벡터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용한다. 이어, 인공 신경망(Artificial Neural Network)과 지지 벡터 회귀분석(Support Vector Regression)을 이용하여 전력 사용량 예측 모델을 학습시키고, 5겹 교차검증(5-fold Cross Validation)을 통하여 적용된 기법의 성능을 평가하여, 실제 전력 사용량과 예측 결과를 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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