• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.267-277
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• 2024

This paper explores the use of machine learning in game production to create goal-oriented, realistic animations for skeleton monsters. The purpose of this research is to enhance realism by implementing intelligent movements in monsters within game development. To achieve this, we designed and implemented a learning model for skeleton monsters using reinforcement learning algorithms. During the machine learning process, various reward conditions were established, including the monster's speed, direction, leg movements, and goal contact. The use of configurable joints introduced physical constraints. The experimental method validated performance through seven statistical graphs generated using machine learning methods. The results demonstrated that the developed model allows skeleton monsters to move to their target points efficiently and with natural animation. This paper has implemented a method for creating game monster animations using machine learning, which can be applied in various gaming environments in the future. The year 2024 is expected to bring expanded innovation in the gaming industry. Currently, advancements in technology such as virtual reality, AI, and cloud computing are redefining the sector, providing new experiences and various opportunities. Innovative content optimized for this period is needed to offer new gaming experiences. A high level of interaction and realism, along with the immersion and fun it induces, must be established as the foundation for the environment in which these can be implemented. Recent advancements in AI technology are significantly impacting the gaming industry. By applying many elements necessary for game development, AI can efficiently optimize the game production environment. Through this research, We demonstrate that the application of machine learning to Unity and game engines in game development can contribute to creating more dynamic and realistic game environments. To ensure that VR gaming does not end as a mere craze, we propose new methods in this study to enhance realism and immersion, thereby increasing enjoyment for continuous user engagement.

• 유통과학연구
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• 제11권6호
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• pp.59-65
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• 2013

Purpose - Studies of mechanism as a competitive strategy, a relatively new field in the study of strategic management research, has recently drawn the attention of the business management scholars. The literature has so far proposed the subjective-based view, environment-based view, and the resource-based view in its analyses of firm management. Hence, it is highly likely for the firm management to be reasonably thought of as a combination of and interaction among the three key elements of subject, environment, and resources this is the mechanism-based view (MBV). It is reasonable to consider firm management to be the combination of and interaction among the three key elements of subject, environment, and resources. The overall dynamic process that integrates these three elements and creates functional harmony is identified as the mechanism, the principle of firm management. Much of the extant literatures on MBV has mainly focused on case studies, a qualitative approach prone to subjectivity of the researcher, although the intuition from the study may lead to meaningful insights into a firm-specific mechanism. This study's focus is also on case analysis, but it still attempts a quantitative approach in order to reach a scientific and systematic understanding of the MBV. Research design, data, and methodology - I used both a qualitative and quantitative approach to a single model, given the complexity of the innovation processes. I conducted in-depth interviews with POSCO employees-20 from general management, two from human resources, eight from information technology, five from finance and accounting, and five from production and logistics management. Once the innovative events were selected, the interview results were double-checked by the interviewees themselves to ensure the accuracy of the answers recorded. Based on the interview, I then conducted statistical validation using the survey results as well. Results - This study analyzes the building process of innovation and the effect of the mechanism pattern on innovation by examining the case of POSCO, which has survived over the past 21 years. I apply a new analytical tool to study mechanism innovation types, perform a new classification, and describe the interrelationships among the mechanism factors. This process allows me to see how the "Subject"factor interacts with the other factors. I found that, in the innovation process of the adoption stage, Subject had a mediating effect but that the mediating effect of resource and performance was smaller than the effect of Subject on performance alone. During the implementation stage, the mediating effect of Subject increased. Conclusion - Therefore, I have confirmed that the subject utilizes resources reasonably and efficiently. I have also advanced mechanism studies: whereas the field's research methods have been largely confined to single case studies, I have used both qualitative and quantitative methods to examine the relationships among mechanisms.

• World Technopolis Review
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• 제4권1호
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• pp.11-22
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• 2015

Globalization, increasing technological advancements and dynamic knowledge diffusion are moving our world closer together at a unique scale and pace. At the same time, our rapidly changing society is confronted with major challenges ranging from demographic to economic ones; challenges that necessitate highly innovative solutions, forcing us to reconsider the way that we actually innovate and create shared value. As such the linear, centralized innovation models of the past need to be replaced with new approaches; approaches that are based upon an open and collaborative, global network perspective where all innovation actors strategically network and collaborate, openly distribute their ideas and co-innovate/co-create in a global context utilizing our society's full innovation potential (Innovation 4.0 - Open Innovation 2.0). These emerging innovation paradigms create "an opportunity for a new entrepreneurial renaissance which can drive a Cambrian like explosion of sustainable wealth creation" (Curley 2013). Thus, in order to materialize this entrepreneurial renaissance, it is critical not only to value but also to actively employ this new innovation paradigms so as to derive community-driven shared value that stems from global innovation networks. This paper argues that there is a gap in existing business incubation model that needs to be filled, in that the innovation and entrepreneurship community cannot afford to ignore the emerging innovation paradigms and rely upon closed incubation models but has to adopt an "open incubation" (Ziouvelou 2013). The open incubation model is based on the principles of open innovation, crowdsourcing and co-creation of shared value and enables individual users and innovation stakeholders to strategically network, find collaborators and partners, co-create ideas and prototypes, share their ideas/prototypes and utilize the wisdom of the crowd to assess the value of these project ideas/prototypes, while at the same time find connections/partners, business and technical information, knowledge on start-up related topics, online tools, online content, open data and open educational material and most importantly access to capital and crowd-funding. By introducing a new incubation phase, namely the "interest phase", open incubation bridges the gap between entrepreneurial need and action and addresses the wantpreneurial needs during the innovation conception phase. In this context one such ecosystem that aligns fully with the open incubation model and theoretical approach, is the VOICE ecosystem. VOICE is an international, community-driven innovation and entrepreneurship ecosystem based on open innovation, crowdsourcing and co-creation principles that has no physical location as opposed to traditional business incubators. VOICE aims to tap into the collective intelligence of the crowd and turn their entrepreneurial interest or need into a collaborative project that will result into a prototype and to a successful "crowd-venture".

• Computers and Concrete
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• 제22권3호
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• pp.337-353
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• 2018

The present study focuses on examining the structural behaviour of steel-fibre-reinforced concrete (SFRC) beams under high rates of loading largely associated with impact problems. Fibres are added to the concrete mix to enhance ductility and energy absorption, which is important for impact-resistant design. A simple, yet practical non-linear finite-element analysis (NLFEA) model was used in the present study. Experimental static and impact tests were also carried out on beams spanning 1.3 meter with weights dropped from heights of 1.5 m and 2.5 m, respectively. The numerical model realistically describes the fully-brittle tensile behaviour of plain concrete as well as the contribution of steel fibres to the post-cracking response (the latter was allowed for by conveniently adjusting the constitutive relations for plain concrete, mainly in uniaxial tension). Suitable material relations (describing compression, tension and shear) were selected for SFRC and incorporated into ABAQUS software Brittle Cracking concrete model. A more complex model (i.e., the Damaged Plasticity concrete model in ABAQUS) was also considered and it was found that the seemingly simple (but fundamental) Brittle Cracking model yielded reliable results. Published data obtained from drop-weight experimental tests on RC and SFRC beams indicates that there is an increase in the maximum load recorded (compared to the corresponding static one) and a reduction in the portion of the beam span reacting to the impact load. However, there is considerable scatter and the specimens were often tested to complete destruction and thus yielding post-failure characteristics of little design value and making it difficult to pinpoint the actual load-carrying capacity and identify the associated true ultimate limit state (ULS). To address this, dynamic NLFEA was employed and the impact load applied was reduced gradually and applied in pulses to pinpoint the actual failure point. Different case studies were considered covering impact loading responses at both the material and structural levels as well as comparisons between RC and SFRC specimens. Steel fibres were found to increase the load-carrying capacity and deformability by offering better control over the cracking process concrete undergoes and allowing the impact energy to be absorbed more effectively compared to conventional RC members. This is useful for impact-resistant design of SFRC beams.

• 한국지구과학회지
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• 제39권3호
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• pp.211-227
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• 2018

본 연구에서는 한국기상청의 장기예측시스템 현업모형인 GloSea5의 성층권 극소용돌이 강화사례에 대한 예측성을 진단 및 검증하였다. 진단에 사용된 통계량은 이상상관계수(ACC, Anomaly Correlation Coefficient)와 평균제곱근 예측성(MSSS, Mean Squared Skill Score)으로, 1991-2010년간 발생한 14개 극소용돌이 강화사례에 대한 GloSea5의 예측성한계는 ACC를 기준으로 13.6일, MSSS를 기준으로 18.5일로 나타났다. 모형의 평균제곱오차(MSE, Mean Squared Error)의 각 성분을 정량적으로 비교분석한 결과, 예측성을 저하시키는 가장 큰 요인은 맴돌이(에디)오차로, 그 중 에디의 위상오차가 전체 예측오차의 큰 부분을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 극소용돌이 현상이 수평적으로 큰 규모를 가지는 만큼 동서파수 1의 에디와 관련한 오차가 더 작은 규모의 에디에 비해 가장 크게 예측오차에 기여하는 것으로 나타났다. 한편, 분석한 사례들에 대하여 GloSea5의 대류권 순환에 대한 예측성은 성층권 예측성과는 큰 관련이 없는 것으로 나타났다. 이는 단순히 GloSea5 모형이 성층권-대류권 접합과정을 잘 모의하지 못하기 때문에 나타난 결과로 유추할 수 있다. 하지만, 극소용돌이 강화에 의한 영향에 비해 대류권에서 내부변동성의 절대적인 크기가 종종 크게 나타난다는 점을 감안하면, 모형에서 성층권-대류권 접합을 잘 모의하고 있더라도 극소용돌이 강화 자체만의 영향이 뚜렷하게 나타나지 않았을 가능성 또한 간과하면 안 될 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.568-576
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• 2003

본 논문에서는 계층적 탐색기법을 이용한 동적 배경에서의 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 초기모델 생성단계와 이동물체 추적 단계로 구성되었으며, 이전프레임에 비해 이동 거리가 큰 경우에도 안정적으로 추적할 수 있었다. 그리고, 카메라의 흔들림과 추적물체의 3차원 운동으로 인한 형태 변화에도 전체 프레임에서 효과적으로 추적을 할 수 있었고, 이동물체의 정확한 위치를 검출하여 추적시간을 단축할 수 있었다. 정합모델과 윤곽선 영상에 사이에 이동물체의 유사도 판정은 Partial Hausdorff 거리를 이용하여 평가하였다. 제안한 알고리즘의 타당성 검토를 위해 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 이동물체 검출 및 추적 실험을 한 결과 정합횟수는 평균 28.21회이고, 프레임 당 정합시간은 평균 53.21 ms로 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다. 추적위치와 실체위치를 비교하여 그 평균 자승오차를 계산한 결과 E=1.148임을 알 수 있었다. 차량의 크기, 색상 및 형태가 다른 경우 도로의 색과 차이가 있는 차량들은 98.66%의 추적 성능을 나타냈으며, 검정색 또는 적색 등과 같은 차량은 흑백 영상에서 도로의 색과 유사하여 배경의 영향을 많이 받으므로 95.33%이었고, 전체 평균은 97%로 우수한 추적 성능을 나타내었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제53권2호
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• pp.150-155
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• 2015

최근 전세계적인 액화천연가스(LNG) 수요의 증가로 인해 LNG 터미널의 건설이 크게 늘어나고 있으며 기존의 LNG 터미널도 저장시설을 확장하고 있는 추세이다. 이에 따라 LNG 터미널의 다수의 저장탱크가 존재할 때 LNG를 송출하게 될 탱크와 각 송출량을 선택하는 것은 전체 공정 운전에 중대한 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 전체 송출량이 정해져 있을 경우 레벨이 각기 다른 탱크들에 대해 발생하는 BOG 양을 최소화 할 수 있도록 각 탱크의 송출량을 최적화하는 연구를 수행하였다. 저장 탱크의 특성과 구조에 맞게 벽면과 바닥면에서 유입되는 열과 탱크 재질의 열전도도를 고려한 동적모델을 구성하였고, 레벨을 변화시켜 각 레벨에 따른 BOG 양을 계산하여 얻은 BOG 발생량을 탱크 레벨에 따라 지수함수로 회귀분석하였다. 이를 통해 탱크의 특성과 레벨에 따라 BOG 발생량을 예측할 수 있는 BOR(Boil-off Rate) 모델을 얻을 수 있었다. 개발한 BOR 모델을 이용하여 BOG 발생량을 최소화하는 목적함수를 설정하고 요구되는 송출량, 탱크내 레벨 제한, 탱크 당 가능한 송출량을 제한조건으로 설정하여 각 탱크의 최적 송출량을 결정하는 운전 최적화를 수행하였다. 이를 실제 운전되고 있는 인천 LNG 터미널의 18개 저장탱크에 적용하여 다양한 레벨이 분포되어 있고 총 송출량이 80,000 m3/day(최대 송출량)이 요구되는 시나리오에 대해 최적화를 수행하여 가정한 기존의 운전방법과 비교하였을 때 BOG 양을 약 9% 감소시킬 수 있었다.

• 한국항만경제학회지
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• 제27권3호
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• pp.41-64
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• 2011

이 연구는 케이프사이즈 시장과 파나막스 시장간의 비대칭 시간 가변 파급효과를 분석하기 위해서 조건부 평균에 전통적인 공적분항과 부분공적분항을 고려하고 있고, 조건부 분산에 레버리지 효과를 고려한 고정상관관계 GARCH와 동적상관관계 GARCH 모형을 이용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 두 시장간의 선-후행관계에 대해서 부분공적분항을 고려한 결과로부터 전기의 케이프사이즈 가격은 파나막스 시장가격에 유의적으로 정(+)의 영향을 미치고, 일반적인 공적분항을 고려하는 경우 두 시장간의 선-후행효과는 모두 유의적으로 정(+)의 효과를 갖는 것으로 나타났다. 둘째, 두 시장간의 장기적인 균형관계가 성립하지 않는 경우, 개별시장은 어떻게 반응하는가를 나타내는 오차항의 계수는 모두 통계적으로 유의적이고, 케이프사이즈 시장에서는 모두 음(-)의 값을 가지고 파나막스 시장의 경우에는 모두 정(+)의 값을 갖는 것으로 나타났다. 셋째, 두 시장간의 변동성의 파급효과에 대해서는 모든 모형에서 서로 영향을 주고 받는 것으로 나타났고, 통계적으로 유의하게 나타났다. 넷째, 레버리지 효과는 케이프사이즈 시장에서는 모두 유의적으로 정(+)의 값을 가지나, 파나막스 시장에서는 모두 통계적으로 유의적인 결과를 얻지 못하였다. 그러나 두 시장 모두에서 비대칭의 효과는 통계적으로 유의적인 것으로 나타나고 있다.

• 산업융합연구
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• 제20권8호
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• pp.77-84
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• 2022

본 연구는 기계 학습 기반의 자동 분류 기법을 적용함으로써 유망 기술의 선정 과정에 활용할 수 있는 의사결정 지원 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구 수행을 위해 전체 시스템의 아키텍처를 구축하고 세부 연구 단계를 진행하였다. 우선, 유망 기술 후보 아이템을 선정하고 빅데이터 시스템을 활용하여 추세 데이터를 자동 생성하였다. 기술 발전의 개념 모델과 패턴 분류 체계를 정의한 후 자동 분류 실험을 통해 효율적인 기계 학습 방안을 제시하였다. 마지막으로 시스템의 분석 결과를 해석하고 활용 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 동적 시간 와핑(DTW) 기법과 k-최근접 이웃(kNN) 분류 모델을 결합한 DTW-kNN 기반의 분류 실험에서 최대 87.7%의 식별 성능을 보여주었으며, 특히 추세의 변동이 심한 'eventual' 정의 구간에서는 유클리디언 거리(ED) 알고리즘 대비 39.4% 포인트의 최대 성능 차이를 보여주어 제안 모델의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 시스템이 제시하는 분석 결과를 통해, 대량의 추세 데이터를 입력받아 유형별로 자동 분류하고 필터링하는 과정에 본 의사결정 지원 시스템을 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.1-14
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• 2023

본 연구는 수도권 지하철의 노인무임승차에 대하여 오전 및 오후 첨두시간대에 요금을 부과하는 상황을 전제로 지하철 운송기관의 수입금 변화를 추정한다. 스마트카드자료는 노인무임통행에 대하여 요금관 관련된 자료를 생산하지 않고 있다. 따라서 스마트카드자료를 이용해서 노인승객의 요금을 추정하고 운송기관에 수입금으로 배분하는 별도의 방법론에 대한 검토가 요구된다. 본 연구는 노인통행은 출발시간을 기점으로 최소시간경로를 선택하는 가정을 반영하는 동시적 동적통행배정모형을 구축하여 통행경로를 선정하고 이를 기반으로 노인에게 부과되는 거리비례요금과 민자기관의 별도 및 독립요금을 추정하고 운영기관의 수입금으로 배분하는 모형과 방법론을 구축하고 시연한다. 2019년 및 2020년 COVID-19 전후를 대상으로 사례연구를 시행한 결과 서울교통공사의 무임손실을 연간 3600억원에서 오전첨두(07:00-08:59)에는 6~8% 수준, 오후첨두(18:00-19:59)에는 13~16% 까지 절감될 것으로 분석된다.