본 연구는 플레이어의 게임 NPC (Non Plyer Character)에 대한 만족도를 높이기 위해 구조방정식 모델 SEM(Structural Equation Modeling)을 만들고 NPC 디자인 요소를 분석한다. 먼저 플레이어의 만족도에 영향을 미치는 디자인 요소(오락성, 예술성, 상호작용성, 현장성)를 추출한다. 그리고 이러한 요소들이 플레이어들의 만족도에 영향을 준다고 가정하고 계량화된 연구 발상을 통해서 실증연구를 진행한다. 설문에 대한 데이터를 분석한 결과 네 가지 요소가 플레이어 만족도에 유의미한 영향을 미치며 이 중 예술성은 플레이어 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 분석 결과에 따라 NPC 설계에 대한 제안을 제시하였다. 본 연구를 통해서 향후 NPC의 디자인 방향에 대한 참조 프레임워크를 제공할 수 있기를 기대한다.
본 논문에서는 사용자의 감정 분석에 따른 향을 추천하는 스마트 미러 시스템을 제안한다. 본 논문은 자연어 처리 중 임베딩 기법(CounterVectorizer와 TF-IDF 기법), 머신러닝 분류 기법 중 최적의 모델(DecisionTree, SVM, RandomForest, SGD Classifier)을 융합하여 시스템을 구축하고 그 결과를 비교한다. 실험 결과, 가장 높은 성능을 보이는 SVM과 워드 임베딩을 파이프라인 기법으로 감정 분류기 모델에 적용한다. 제안된 시스템은 Flask 웹 프레임워크를 이용하여 웹 서비스를 제공하는 개인감정 분석 기반 향 추천 미러를 구현한다. 본 논문은 Google Speech Cloud API를 이용하여 사용자의 음성을 인식하고 STT(Speech To Text)로 음성 변환된 텍스트 데이터를 사용한다. 제안된 시스템은 날씨, 습도, 위치, 명언, 시간, 일정 관리에 대한 정보를 사용자에게 제공한다.
캐릭터 애니메이션 분야에서 목표 지향적 이동을 위해 원하는 궤적을 재현하는 것은 항상 어려운 과제이다. 생성 모델을 사용하는 데이터 기반 방법은 명시적인 조건 없이 긴 동작 시퀀스를 예측하는 효율적인 방법 중 하나이다. 이러한 방법은 고품질의 결과물을 생성해내지만, 멀리 있는 목표물을 무작위로 타격하는 것처럼 더 어려운 상황의 모션을 합성(synthesis)에 있어서는 제한될 수 있다. 하지만 이는 모션 데이터 클립을 모방하는 GAN Discriminator 를 사용하고 강화학습을 통해 해결할 수 있다. 본 연구는 캐릭터들이 GAN 기반 접근법과 리워드 설계를 통해 복싱을 구현하는 것을 목표로 한다. 논문에서 사용된 두 가지의 최신 연구인 Adversarial Motion Prior 와 Adversarial Skill Embedding 에 대해 비교실험하며, 또한 복싱을 경쟁 스포츠에 적용하기 위하여 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 대규모 self-play 프레임워크인 TimeChamber 를 활용한다.
전산 자원의 발달로 여러 부품들이 결합된 전체 구조물에 대한 해석이 가능해져 해석에 필요한 계산 시간과 데이터의 양이 증가하였다. 이러한 전체 구조물에는 같은 부품이 반복되어 규칙성을 가지는 경우가 많다. 이러한 반복적인 구조물에 균질화 기법을 적용하면 효과적인 해석이 가능하다. 상용 프로그램의 일반적인 균질화 모듈에서 단위 구조는 모든 방향으로 반복된다고 가정한다. 하지만 실제 구조물들은 여러 단위 구조가 복잡하게 반복되는 경우가 많아 기존 균질화 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 복잡한 반복성을 고려하는 다단계 균질화 기법을 제안한다. 제안된 균질화 기법은 구조물을 여러 영역으로 나누어 균질화를 수행하는 형태로 기존 기법보다 정확한 해석이 가능하다.
본 연구는 본격적인 우주 경쟁 시대에 중요 국가시설로 부각되고 있는 발사체 개발 시험시설의 변형, 폭발, 개조 등 형상변경 발생 시 효율적이고 체계적인 관리를 위한 형상관리 방법론을 개발하기 위한 연구이다. 형상관리 국제기준 분석을 통해 발사체 개발 시험시설에 적용할 형상관리 프로세스 프레임워크를 추출하고, 발사체 개발 시험시설의 라이프 사이클 엔지니어링을 수행한 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하여 국내 발사체 개발 시험시설의 운영·관리에 최적화된 형상관리 방법론을 제안하였다. 발사체 개발 시험시설에 대해 형상을 식별하고, 설계 요구조건에 의해 구축이 완료된 상태 이후에는 형상관리 담당, 형상관리 조직, 형상관리위원회를 통해 형상변경 사항에 대해 승인, 처리함으로써 발사체 개발 시험시설의 형상을 통제된 상태로 관리하고자 한다.
앞으로 10년간 세계의 생물다양성 보전을 위한 유엔 생물다양성협약 당사국 총회가 2022년 12월 캐나다 몬트리올에서 열린다. 전 세계 전문가와 정책입안자들이 여러 내용을 다루지만 그중에서도 염기서열 정보에 관한 내용을 집중적으로 소개한다. 우선 생물다양성협약에서의 이익공유에 관한 내용은 북아시아 원산인 콩을 현재 대량으로 재배하고 수확하고 있는 미국, 브라질 등의 사례를 선별하여 소개한다. 이어서 생물다양성협약 체결 전후의 생물자원에 대한 인식 변화로 인해 국제적으로 합의한 나고야 의정서의 주요 핵심 내용을 발표한다. 그러나, 최근의 합성생물학은 유전정보만을 가지고 설계자의 의도대로 실물 생물자원 없이 새로운 생물과 원하는 물질을 합성할 수 있기에 국제적으로 마찰이 발생하고 있다. 유전공학과 합성생물학에서 가장 기본적으로 이용하고 있는 유전정보를 생물다양성협약에서는 어떻게 정의하고 있는지, 그리고 이익을 어떻게 공유하는지 알아본다. 생물자원 이용 국가들은 유전정보는 물리적인 실체가 없기에 이익공유대상이 아님을 주장하면서 유전정보는 원하는 누구에게나 이용되어야 한다고 보고 있다. 반면 생물자원 풍부국 입장은 생명과학기술 발전으로 인해 원산지 국가의 허가 없이 생물 유전정보를 활용하는 것은 생물 주권의 침해로 보고 있으며, 유전정보를 실물 생물자원과 동일하게 취급하여 나고야 의정서상의 이익공유를 요구하고 있다. 유전정보에 대한 대한민국의 공식적인 입장과 제 14차 협약 총회에서 합의한 결정문을 소개한다. 또한, 2019년 생물다양성과학기구(IPBES)에서 지구의 생물다양성과 생태계를 평가한 보고서에서 생물 멸종의 위협요인으로 제시된 토지이용 변화, 남획, 기후변화, 오염, 외래종에 대한 문제점을 기반으로 작성된 post-2020 생물다양성협약 10개년 실행 목표를 알아보고 2022년 12월 개최하는 제15차 당사국총회의 주요 의제에 대한 전망과 최근 문제가 되고 있는 '공동의 그러나 차별적인 책임(CBDR, Common But Differentiated Responsibility)'의 개념을 소개한다.
최근 국내 건설산업은 건설업체의 경영난과 물량 감소로 인해 위축되고 있다. 국내 건설사들은 건설시장에서의 경쟁 우위 확보를 위해 모든 공종에 대해 원가절감 및 품질향상을 위한 노력을 기울이고 있다. 가치공학(VE) 기법은 건축공사에서 원가절감뿐만 아니라 공기 단축과 품질향상을 위한 도구로 활용되는데, 골조 공사 분야에 적용되는 성과가 상대적으로 미미한 실정이다. 공장 건설에서 골조 공사는 전체 공정에 큰 영향을 미치는 주요 공정이므로 골조 공사 계획단계에서 VE 기법을 도입해 설계도서와 현장 여건을 분석하여 품질과 안전을 확보하면서 공사 기간 단축, 원가절감, 작업성을 높일 수 있는 대안을 개발할 필요가 있다. 본 연구는 공기 단축, 원가절감, 시공 안전성 확보를 위한 기초연구가 될 것으로 기대된다.
멀티테넌시 아키텍처는 클라우드 기반 서비스와 애플리케이션에서 중요한 역할을 하며, 이러한 환경에서 데이터 격리는 중요한 보안 과제로 부각되고 있다. 본 논문은 스키마 기반 격리, 논리적 격리, 물리적 격리 등 다양한 데이터 격리 방법들을 조사하고, 각각의 장단점을 비교 분석하였다. 데이터 격리 방법들의 실질적인 적용 사례와 효과를 평가하고, 이를 통해 멀티테넌트 웹 사이트 개발 시 고려해야 할 보안 요소들과 데이터 격리 방법의 선택 기준을 제안하였다. 본 논문은 멀티테넌시 환경에서의 데이터 보안을 강화하려는 개발자, 아키텍트 및 시스템 관리자에게 중요한 지침을 제안하고, 효율적이고 안전한 멀티테넌트 웹 사이트의 설계와 구현을 위한 기초적인 프레임워크를 제안한다. 그리고 데이터 격리 방법의 선택이 시스템의 성능, 확장성, 유지관리 용이성 및 전반적인 보안에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 통찰력을 제공하며, 이를 통해 멀티테넌트 시스템의 보안과 안정성을 향상시키는 방안을 모색하였다.
본 논문에서는 농작물 다중 분광 이미지에 대해 특징 융합 기법을 이용하여 의미론적 분할 성능을 향상시키기 위한 프레임워크를 제안한다. 스마트팜 분야에서 연구 중인 딥러닝 기술 중 의미론적 분할 모델 대부분은 RGB(red-green-blue)로 학습을 진행하고 있고 성능을 높이기 위해 모델의 깊이와 복잡성을 증가시키는 데에 집중하고 있다. 본 연구는 기존 방식과 달리 다중 분광과 어텐션 메커니즘을 통해 모델을 최적화하여 설계한다. 제안하는 방식은 RGB 단일 이미지와 함께 UAV (unmanned aerial vehicle)에서 수집된 여러 채널의 특징을 융합하여 특징 추출 성능을 높이고 상호보완적인 특징을 인식하여 학습 효과를 증대시킨다. 특징 융합에 집중할 수 있도록 모델 구조를 개선하고, 작물 이미지에 유리한 채널 및 조합을 실험하여 다른 모델과의 성능을 비교한다. 실험 결과 RGB와 NDVI (normalized difference vegetation index)가 융합된 모델이 다른 채널과의 조합보다 성능이 우수함을 보였다.
본 연구의 배경 및 목적은 다음과 같다. 미술관에서 생성되는 미술 콘텐츠 생명주기 전반에 걸친 저작권 서비스 연구개발의 필요성과 창조산업에서 이미지저작권 콘텐츠 유통시장 활성화와 저작권 서비스 관리체계 수립의 필요성에 의해, 이미지저작권 보호 및 이용 활성화를 위한 미술관 이미지저작권 아카이브 모델을 설정하기 위해 다학제적으로 진행된 융복합 연구이다. 본 연구의 연구방법 및 내용, 결과는 다음과 같다. 국내 1,000여개의 뮤지엄(박물관, 미술관, 전시관 등)의 저작권료에 대한 산정, 분배, 정산, 모니터링에 대한 기준체계를 제안하여 이미지 저작물의 이용 활성화 및 재활용을 통한 미술콘텐츠 생태계 투명화 및 효율성 향상화를 위해서 다양한 제안이 이루어졌다. 우선, 이미지저작권 아카이브 모델의 내용설계 및 구조설계를 제안하였으며, 프로토타입 시뮬레이션, 실현 시뮬레이션, 모델 가동 시뮬레이션을 위하여, 미술관 미술콘텐츠 유통 서비스 플랫폼을 제안하여, 미술 콘텐츠 저작권료 프로세스 모델을 설정하였다. 미술관 소장품 및 미술작품 유통 과금 기술 개발과 저작권 자동분배 및 정산 엔진 개발은 이미지 콘텐츠에 대한 과금 체계 및 기술 개발이 미약하기 때문에 기본 프레임워크는 기존 콘텐츠 과금 프레임워크를 모델로 사용하였다. 궁극적으로는 미술작가, 미술관 학예사, 유통업체 등이 사용가능한 이미지저작권 아카이브 모델을 제안하였다. 사업화 전략에서는 미술관 이미지저작권 아카이브 모델의 틈새시장 침투전략(Niche penetration strategy)을 제안하였다. 판매확대 전략에서는 미술관 아카이브 시스템의 유동적 연결을 통하여, B2B, B2G, B2C, C2B 형태의 이미지 거래를 효율적으로 진행되게 하며, 이미지 저작물의 관리가 통제 가능한 비즈니스 모델이 수립되었다. 향후 혹은 앞으로의 과제는 미술관에서 소장하고 있는 소장품 및 신규 창작 작품의 미술 콘텐츠 분쟁 예방 및 유통 및 활용에 대한 정보 제공을 통해, 미술작품에 대한 이미지저작권자와 소유자간의 분쟁 등을 최소화하고, 미술품 저작물의 관리성이 향상될 것으로 기대된다. 또한 미술관의 소장품 및 신규작품에 대한 아카이브에 대한 가이드라인이 제공되어, 이미지저작권 등록 증대가 예상되며, 이미지저작권 유통 서비스에 대한 저작권료, 과금, 분배, 정산 등 다양한 융합적 비즈니스 활용이 가능해 질 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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