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본 논문에서는 IoT 센서 및 산업용 장치 데이터를 통합 수집·처리·전달하기 위한 코어 RF 모듈 기반의 저전력 다중 데이터 중계장치를 설계하고 구현하였다. 제안 시스템은 STM32WLE5CC 기반 코어 RF 모듈을 중심으로 LoRa(Sub-GHz) 무선 통신과 Ethernet 및 RS-485 유선 통신을 동시에 지원하는 하이브리드 구조를 적용하였다. 또한 RTOS 대신 이벤트 기반 저전력 시퀀스 구조를 적용하여 메모리 사용량과 전력 소비를 최소화하였다. 물리계층 독립형 통합 프로토콜을 통해 다양한 통신 환경에서 데이터 호환성과 안정성을 확보하였다. 단일 펌웨어로 Master, Slave, Standalone의 멀티 롤을 지원하여 확장성과 운용 유연성을 향상시켰다. 제안 장치는 산업 모니터링 및 스마트 인프라 환경에서 통합 데이터 중계 플랫폼으로 활용 가능하다.

This paper presents the design and implementation of a multi-data relay system based on a core RF module and a low-power sequencing mechanism for IoT and industrial environments. The proposed system supports hybrid communication, including LoRa (Sub-GHz), Ethernet, and RS-485, enabling flexible and reliable data transmission. An STM32WLE5CC-based core RF module integrates wireless communication and MCU functionality in a compact structure. An event-driven low-power sequencing architecture without RTOS reduces memory usage and power consumption by allowing the MCU to enter sleep mode when idle. A unified communication protocol independent of the physical layer ensures interoperability and data integrity across different communication interfaces. The system also supports multi-role operation, including Master, Slave, and Standalone modes, improving scalability and operational flexibility. The proposed system can serve as an integrated data hub for industrial monitoring and smart infrastructure applications.

본 논문은 공동주택 건설 프로젝트에서 공정 지연 발생 시 생성형 AI를 활용한 일정 복구 과정에서, AI가 공정 논리와 제약조건을 일관되게 준수하도록 하는 표준화 프롬프트 구조를 제안하고 효과를 정량 검증하였다. 약 500개 활동으로 구성된 실제 마스터공정표를 기반으로 구조공정 14일 지연 시나리오를 설정하고 복수 AI 모델로 반복 실험을 수행하였다. 표준화 프롬프트 적용 결과 일정 일관성 유지율은 62.2%에서 98.1%로 향상되었고 Float 계산 오차(MAE)는 4.4일에서 0.4일로 감소하였다. Primavera P6 검증에서도 FS 관계, 자원 제약, 고정 준공일 유지가 확인되어, 제안 구조가 AI 기반 일정 복구의 재현성과 신뢰성을 높이는 입력 체계로 유효함을 보였다.

This study proposes a standardized prompt structure that enables generative AI to produce logically consistent schedule recovery plans for construction project delays and quantitatively validates its effectiveness. Using an actual apartment master schedule with approximately 500 activities, a 14-day structural delay scenario was defined and iterative experiments were conducted across multiple AI models. With the standardized prompt, schedule consistency improved from 62.2% to 98.1%, and Float calculation error (MAE) decreased from 4.4 days to 0.4 days. Primavera P6 validation confirmed that FS relationships, resource constraints, and the fixed project completion date were maintained, indicating that the proposed framework improves the reliability and reproducibility of AI-driven schedule recovery.

본 논문에서는 선행 연구에서 제시하는 차량 Indicator System의 휘도 기준을 기반으로 주행 중 운전자 시야에서 후측방 경고 표시등의 시인성을 확보할 수 있는 배광 특성 구현을 위한 시야각 제어형 Micro Prism 및 Anamorphic Aspheric Lens 기반 광학계를 설계하였다. 설계된 광학계의 배광 특성에 대한 각도별 광도 및 휘도 분포, 발광 Pattern 성능을 평가하기 위해 Ray Tracing 기반 Simulation을 수행하였으며, 이를 통해 주행 중 운전자 시야각에서 요구되는 광도 및 휘도 조건의 충족 여부를 확인하였다. 본 연구를 기반으로 후측방 경고 표시등을 구현하는 경우, 제한된 광원 조건에서도 광학계의 배광 제어를 통해 목표 시야각 내 광도 및 휘도 효율을 향상시켜 광효율을 높이고 단순한 구조의 후측방 경고 표시등 구현이 가능할 것으로 예상된다.

In this study, an optical system based on a viewing-angle-controlled Micro Prism and Anamorphic Aspheric Lens was designed to realize the luminous intensity distribution required for ensuring the visibility of a Blind Spot Collision Warning (BCW) indicator within the driver's field of view. The design was developed based on the luminance requirements reported in previous studies on automotive indicator systems. To evaluate the optical performance of the proposed system, Ray-Tracing-based simulations were conducted to analyze the angular distributions of luminous intensity and luminance as well as the emitted light pattern. The simulation results confirmed that the designed optical system satisfies the luminous intensity and luminance requirements within the target viewing angles encountered during vehicle operation. The results suggest that the proposed optical system can improve luminous intensity and luminance efficiency within the target viewing range through effective beam-shaping control, even under limited light-source conditions. Consequently, the proposed approach is expected to enable the implementation of a simple-structured BCW indicator system with enhanced optical efficiency and improved driver visibility.

본 연구는 문학–음악 융합 분석 방법론을 구조적 관점에서 재해석하고, 이를 디지털 인문학 및 AI 기반 분석 모델로 확장 가능한 프레임워크로 제안하고자 하였다. 최근 디지털 인문학과 텍스트 마이닝 연구는 문학 텍스트를 데이터 기반 구조로 분석하려는 방향으로 확장되고 있으며, 예술 텍스트의 특성을 분석 가능한 구조 지표로 전환하려는 시도 역시 증가하고 있다. 이에 본 연구는 김종삼의 「그날이 오며는」, 「음악」, 「북치는 소년」을 중심으로 반복, 변주, 다성성, 여백이라는 음악적 구조 지표를 적용하여 시 텍스트의 의미 형성 과정을 검토하였다. 특히 동일시어 및 문장 구조의 반복, 병렬 이미지의 배열, 행갈이에 따른 의미 단절 구조를 중심으로 시의 음악적 구조를 분석하였다. 또한 이러한 구조가 디지털 인문학의 텍스트 마이닝 및 의미망 분석과 연결될 수 있다는 점을 제시하였다. 본 연구는 문학-음악 연구를 정서적 유사성 중심의 해석에서 구조 분석 중심의 방법론으로 확장하였다는 점에서 의의를 지닌다.

This study reinterprets the methodology of literary musical convergence analysis from a structural perspective and proposes it as a framework expandable to digital humanities and AI-based analytical models. Recently, digital humanities and text-mining studies have increasingly attempted to analyze literary texts as data-based structures, while efforts to transform the structural characteristics of artistic texts into structural analytical indicators have also expanded.Accordingly, this study examines the process of meaning formation in poetic texts by applying the musical structural indicators of repetition, variation, polyphony, and spacing to Kim Jong-sam’s poems, including When the Day Comes, Music, and The Drummer Boy. In particular, the study analyzes the musical structure of poetry through repetitive words and sentence patterns, parallel image arrangements, and line-break structures that create semantic discontinuities. Furthermore, this study suggests that these structural characteristics may be connected to text mining and semantic network analysis in digital humanities. This study is significant in that it expands literary musical studies from interpretations centered on emotional similarity toward a methodology focused on structural analysis.

현대 3D 콘텐츠 제작 환경에서 가상 인간이나 메타버스 아바타의 수요가 급증함에 따라 정교한 캐릭터 모델링과 애니메이션 제작의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 그러나 전통적인 방식의 3D 모델링 이후 진행되는 리깅(Rigging) 작업은 숙련된 전문가의 수작업을 필요로 하며, 작업 시간이 오래 걸리고 구조적 정확도가 떨어지는 한계가 존재한다. 본 연구는 리깅 과정의 비효율성을 개선하기 위해 자동 리깅 도구인 Mixamo를 활용하여 골격 구조를 생성하고, 이를 블렌더(Blender)에서 정교화 및 모션 캡처 데이터를 적용하는 프로세스를 제안한다. 연구 과정은 3D 인체모델의 자동 관절 인식, 블렌더를 통한 리깅 데이터 최적화, 그리고 Unity(Unity) 엔진으로의 임포트를 통한 동작시뮬레이션 검증 단계로 진행된다. 본 연구의 방법론을 적용할 경우 리깅에 소요되는 작업 시간을 획기적으로 단축할 수 있으며, 데이터 호환성을 높여 고품질 애니메이션의 대량 생산이 가능해진다. 또한, 비전문가도 표준화된 고품질의 애니메이션 리깅 데이터를 확보할 수 있어 중소 규모의 게임 개발 및 VR/AR 콘텐츠 제작에 효과적인 가이드라인이 될 것으로 기대된다. 결론적으로 제안된 파이프라인은 제작 비용 절감과 동시에 애니메이션의 일관성을 보장하는 실무적인 활용 방안을 제시한다.

In the modern 3D content production environment, as the demand for virtual humans and metaverse avatars increases, the importance of sophisticated character modeling and animation production is further emphasized. However, the traditional rigging process performed after 3D modeling requires manual work by skilled experts, and there are limitations such as long work time and low structural accuracy. To improve the inefficiency of the rigging process, this study proposes a process of generating skeletal structures using Mixamo, an auto-rigging tool, and refining them in Blender to apply motion capture data. The research process consists of automatic joint recognition of 3D human models, optimization of rigging data through Blender, and movement simulation verification through import into the Unity engine. When the methodology of this study is applied, the work time required for rigging can be dramatically shortened, and high-quality animation mass production becomes possible by increasing data compatibility. In addition, non-experts can secure standardized high-quality animation rigging data, which is expected to be an effective guideline for small and medium-sized game development and VR/AR content production. In conclusion, the proposed pipeline presents a practical utilization plan that reduces production costs and ensures animation consistency at the same time.