Earticle

언캐니 밸리는 일본의 로봇 공학자 모리 마사히로가 1970년 제안한 이론으로 로봇이 완전히 갖추어지지 않은 상태에서 외형이 인간과 매우 흡사해질 때 호감도가 급격하게 떨어지는 지점을 가리킨다. 본 연구에서는 기존 문헌들의 이론과 선행 연구된 관련 논문 그리고 실험 자료를 분석하여 캐릭터 디자인에 영향을 미치는 언캐니 밸리 효과에 대해 고찰하였으며 본 연구의 목적은 로봇 분야에서 연구된 언캐니 밸리 효과가 언리얼 엔진의 마켓플레이스에서 유통되고 있는 가상 캐릭터의 모델링에도 적용되는지 분석하기 위함이다. 이를 위해 언리얼 엔진의 마켓플레이스에서 인간과의 유사도를 기준으로 15가지 캐릭터를 선정하여 인간과의 유사도와 호감도에 대해 조사 및 분석하였다. 실험 결과 가상 캐릭터 모델링에도 언캐니 밸리 효과가 유사하게 적용되고 있음을 확인하였고 이를 통해 언리얼 엔진을 사용하는 인디 게임 개발자나 개인 개발자의 캐릭터 활용을 위한 가이드라인을 제시하고자 하였다. 또한 결과 분석을 통해 캐릭터 디자 인 시 추구해야 할 방향에 대해 살펴보고자 하였다.

Uncanny Valley is a theory proposed by Japanese robot engineer Masahiro Mori in 1970, and refers to the point where the likability drops sharply when the appearance of a robot becomes very similar to a human being without a fully equipped robot. In this study, the theory of existing literature, related papers, and experimental data were analyzed to examine the Uncanny Valley effect that affects character design. The purpose of this study is to analyze whether the Uncanny Valley effect is applied to modeling virtual characters distributed in the Unreal Engine Marketplace. To this end, 15 characters were selected based on the similarity with humans in the Marketplace of the Unreal Engine, and similarity with humans and likability were investigated and analyzed. As a result of the experiment, it was confirmed that the Uncanny Valley effect was similarly applied to virtual character modeling, and through this, guidelines for the use of characters by indie game developers or individual developers using Unreal engines were presented. In addition, through result analysis, we tried to examine the direction to be pursued when designing characters.

본 연구의 목적은 인공지능 서비스 영향성 평가를 위한 분석 기준에 대해 조사하는 것이다. 본 연구 결과는다음과 같이 조사 되었다. 인공지능 평가 대상은 인공지능 서비스와 인공지능 기술인 2가지 영역으로 분류하였다. 인공지능 서 비스 평가는 영향력, 지속가능성, 효율성, 효과성, 적절성 등을 도입하여 평가할 수 있다. 인공지능 서비스의 시간적 측면 평가는 사전평가와 사후 평가로 나누어 정리 할 수 있다. 사전평가는 사전 서비스를 위해 개발하고 설계할 때 검토해야 하는 사항에 대해 제시하고 있다. 인공지능 서비스 영역 평가는 공공서비스와 민간서비스 및 혼합형태로 분류 될 수 있다. 인공지능 서비스 영향성 평가 분류 기준으로 수직적 또는 수평적 구조 형태로 분류가 가능하다. 인공지능 서비스 적용(활용) 기준은 규범적 측면과 규제적 측면으로 나누어 볼 수 있다. 인공지능 서비스 목적 측면에서 영향평가 또는 과정 평가로 분류될 수 있다. 인공지능 서비스 목적 측면에서 바라보면, 주제별 평가와 분야별 평가를 들 수 있다. 본 연구는 인공지능 서비스 영향성 정책 및 대응 방안 마련하는데 도움이 되며. 향후 연구는 인공지능 서비스 영향성 분석 기준을 바탕으로 구체적인 지표를 발굴하는게 필요하다.

This study investigated the criteria for evaluating the impact of artificial intelligence services. The study classified AI evaluation targets into two areas: AI service and AI technology, and identified influence, sustainability, efficiency, effectiveness, and appropriateness as potential evaluation criteria. The time aspect of AI service evaluation was divided into pre-evaluation and post-evaluation, with pre-evaluation focused on reviewing items during development and design. The AI service area was classified into public, private, and mixed forms, and the impact assessment was classified as vertical or horizontal. The application of AI services was divided into normative and regulatory aspects, and the purpose of the evaluation could be impact or process evaluation. The subject and field of the AI service could also be used for classification purposes. The results of this study can be used to support the creation of AI service impact policies and countermeasures. However, further research is needed to develop specific indicators based on the criteria identified in this study to evaluate the impact of AI services.

본 논문은 골프 그린에서 홀 컵을 인식하는 인공 지능 모델의 개발에 관한 연구이다. 그린에서 홀 컵의 인지을 위하여 CNN기반 물체 탐지 알고리즘을 사용하였다. 또한 물체 탐지 알고리즘의 모델을 생성하기 위하여 애플사의 CreateML을 사용하였다. 본 논문은 CreateML의 요구에 맞도록 120개의 학습 이미지 및 주석 데이터로 JSON 파일을 만들었다. 또한 정확한 학습을 위하여 학습 데이터에 데이터 증폭 알고리즘을 사용하여 288개의 학습 데이터로 증폭하 였고, 이를 사용하여 학습하였다. CreateML에서 요구하는 Iterations, Batch size, Grid size를 변화시키면서 모델의 성능을 높이는 파라미터 값을 찾았다. 개발된 모델을 적용하여 프로토타입 앱을 개발하였고, 이 프로토타입을 이용하여 실제 골프장 그린에서 홀 컵 인지에 대한 성능을 측정하였다. 측정 결과 일반적인 골퍼의 퍼팅 거리인 10m이내에서 홀 컵을 정확히 인지함을 알 수 있었다.

This paper is a study on the development of an artificial intelligence model that recognizes a hole cup on a golf green. A CNN-based object detection algorithm was used to recognize the hole cup on the green. Also, Apple's CreateML was used to create a model of the object detection algorithm. This paper created a JSON file with 120 training images and annotations to meet the needs of CreateML. In addition, for more accurate learning, data amplification algorithm was used for learning data and 288 learning data were used for learning. By changing the Iterations, Batch size, and Grid size required by CreateML, we found parameter values that improve the performance of the model. A prototype app was developed by applying the developed model, and performance was measured on an actual golf course green using the prototype app. As a result of the measurement, it was found that the hole cup was accurately recognized within 10m, which is the typical golfer's putting distance.

이 연구는 갈등 관련 유튜브 콘텐츠를 중심으로 유튜브 공간의 특성을 규명하는 데 목적이 있다. 2012년부터 2022년까지 유튜브에 게재된 갈등 관련 콘텐츠를 수집하고 토픽모델링 분석을 통해 주요 내용과 특성을 파악했다. 분석 결과, 갈등 관련 유튜브 콘텐츠는 사회 구조적 갈등에 대한 뉴스 보도와 가족 내 갈등을 다룬 방송 프로그램 위주로 구성되어 있었다. 이러한 결과는 유튜브 공간이 갈등 관련 문제에 대한 공론장으로 활용될 수 있다는 기대보다는 기존 방송 콘텐츠의 수익 창출 수단으로 기능하리라는 우려를 하게 만든다. 앞으로 우리 사회가 유튜브를 어떻게 활용할지에 대한 깊이 있는 논의가 필요한 시점이다.

This study aims to examine the characteristics of YouTube space, focusing on YouTube contents related to conflict. From 2012 to 2022, conflict-related contents posted on YouTube was collected and the major topics and characteristics were identified through topic modeling analysis. The results reveal that YouTube contents related to conflict consisted mainly of news reports on social structural conflicts and broadcast programs dealing with family conflicts. These results make us worry that YouTube space will function as a means of generating profits for existing broadcasting contents rather than expecting that it can be used as the public sphere for conflict-related issues. It is time for in-depth discussions on how our society will use YouTube in the future.

본 논문에서는 챗봇 시스템을 활용하여 코딩 교육용 챗봇 학습 모델인 SW-EDU 봇을 제안한다. 대표적인 챗봇 빌더인 Dialogflow와 Kakao i Open Builer 기반으로 동일한 시나리오 기반 모델을 제작한 다음, 목적에 더 적합한 빌더를 선정하여 SW-EDU 봇을 설계하고 구현한다. 구현된 챗봇 시스템은 학습 유형 선택, 개념 학습, 난이도 별 문제 풀이 등을 제공하여 사용자의 자기 주도성을 고취하면서 효과적인 학습 방법 습득을 목표로 한다. 챗봇 빌더의 사용성을 비교하기 위하여 5개 지표를 선정하고, 이에 근거하여 비교 우위의 빌더를 선택한 다음 이를 기반으로 SW-EDU 봇을 구현한다. 사용성 평가를 통하여 SW-EDU 봇의 학습 지원 도구로서의 타당성을 분석하고 새로운 SW 교육 학습 매체로 의 활용 가능성을 확인한다.

In this paper, we propose a SW-EDU bot, a chatbot learning model for coding education by using a chatbot system. The same scenario-based models are created on the basis of Dialogflow and Kakao i Open Builder, which are representative chatbot builders. And then a SW-EDU bot is designed and implemented by selecting the builder more appropriate to our purpose. The implemented chatbot system aims to learn effective learning methods while encouraging self-direction of users by providing learning type selection, concept learning, and problem solving by difficulty level. In order to compare the usability of chatbot builders, five indicators are selected, and based on these, a builder with a comparative advantage is selected, and SW-EDU bot is implemented based on these. Through usability evaluation, we analyze the feasibility of SW-EDU bot as a learning support tool and confirm the possibility of using it as a new coding education learning tool.

압축된 정지 영상이나 비디오 비트열들은 무선채널에서 채널 에러의 보호가 요구된다. Embedded Zero Coding(EZW)와 SPIHT는 낮은 복합도의 영상압축에서 매우 우수한 성능을 제공하여준다. 무선 채널의 전송상의 문제 로 인해 비트 에러가 발생하게 되면 부호화와 복호화 사이의 동기를 잃어버리게 되어 심각한 성능의 저하를 일으키게 된다. 그러나 웨이브렛 제로코딩 알고리즘은 에러에 매우 민감한 가변 길이 코드워드가 생성된다. 이 논문의 아이디어는 리프팅 계수들을 분할하는 것이다. 리프팅 변환들의 많은 분할이 무선채널의 채널 에러를 각 분할로 분배된다. 그래서 정지 영상이나 비디오 스트림에서 영상 왜곡을 야기 시키는 동기화 문제가 개선되었다.

Compressed still image or video bitstreams require protection from channel errors in a wireless channel. Embedded Zerotree Coding(EZW), SPIHT could have provided unprecedented high performance in image compression with low complexity. If bit error is generated by dint of wireless channel transmission problem, the loss of synchronization on between encoder and decoder causes serious performance degradation. But wavelet zerotree coding algorithms are producing variable-length codewords, extremely sensitive to bit errors. The idea is to partition the lifting coefficients. A many partition of lifting transform coefficients distributes channel error from wireless channel to each partition. Therefore synchronization problem that caused quality deterioration in still image and video stream was improved.

본 논문에서는 기지국이 단말들에게 데이터를 전송하는 경우에, 전체 시스템의 수율을 향상시키기 위하여 다중사 용자 다중안테나 기법(MU-MIMO), 시공간부호화 기법(STBC), 비직교 다중접속 기법(NOMA)을 동시에 적용하는 방식 을 제안한다. 기지국과 가까이 위치한 두 개의 단말에 대해서는 MU-MIMO 기법을 적용하고, 기지국과 멀리 떨어진 단말은 채널 정보를 얻기가 어렵기 때문에 STBC 기법을 적용한다. 또한 기지국에 가까운 단말과 멀리 떨어진 단말의 데이터들을 구분하기 위하여 NOMA 기법을 적용한다. MU-MIMO를 적용하는 단말들 간에는 서로 직교하는 두 개의 프리코딩 벡터들을 사용함으로써 서로 간의 간섭이 존재하지 않도록 설계한다. 또한 기지국에서 멀리 떨어진 단말에 대 해서는 두 개의 프리코딩 벡터들을 사용하는 STBC 기법을 적용한다. 성능 분석 및 모의실험을 통하여 제안하는 기법이 기존 기법보다 더 높은 전체 시스템 수율 값을 갖는다는 것을 보인다.

In order to improve a total system throughput when a base station (BS) transmits data to user equipments (UEs), we propose a scheme to apply multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO), space-time block coding (STBC), and non-orthogonal multiple access (NOMA) together. An MU-MIMO is applied to two UEs near the BS and STBC is applied to a UE far from the BS because of the difficulty of obtaining the channel information. Also NOMA is applied to differentiate the data from the near UE and the far UE. Two orthognal precoding vectors are used for the MU-MIMO UEs and it causes no interference between them. The STBC technique with the two procoding vectors are also used for the far UEs. Through performance analysis and simulation, we show that the proposed scheme has higher total system throughput than the conventional ones.

본 연구는 최근 주목받고 있는 메타버스의 이용의도에 영향을 미치는 다양한 변인을 확인하는 것이 목적이다. 특히 기존의 연구가 메타버스의 확산에 긍정적인 영향을 미치는 변인에만 초점을 맞추었다면, 혁신저항과 같이 특정한 변화를 거부하는 소비자의 심리적 변인을 함께 살펴 이용과 저항의 관점을 모두 살펴보고자 하였다. 혁신확산에 영향을 미치는 소비자특성과 혁신특성 변인을 구성하여 혁신저항과 메타버스에 대한 태도, 메타버스 이용의도와의 관계를 살펴 보았다. 연구결과, 혁신성향과 사회적 이미지, 적합성이 메타버스에 대한 저항에 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 혁신성향과 사회적 이미지, 적합성, 상대적 이점, 복잡성과 관찰가능성은 혁신저항과 메타버스에 대한 태도를 매개 하여 최종적으로 메타버스 이용의도에 정적‧부적 영향력을 가지는 변인으로 드러났다.

The purpose of this study is to identify various variables that affect the intention to use the metaverse, which has recently attracted attention. In particular, while previous studies have focused only on the variables that have a positive effect on the spread of the metaverse, this study tried to examine both the use and resistance perspectives by examining the psychological variables of consumers who reject specific changes, such as innovation resistance. By constructing consumer characteristics and innovation characteristic variables that affect innovation diffusion, the relationship between innovation resistance, attitude toward the metaverse, and intention to use the metaverse was examined. As a result of the study, it was found that innovation propensity, social image, and conformity had a negative effect on resistance to the metaverse. In addition, innovation propensity, social image, suitability, relative advantage, complexity, and observability mediate innovation resistance and attitudes toward the metaverse, and were finally revealed as variables that have positive or negative influences on the intention to use the metaverse.

최근 IT 기술의 발전으로 의료영상처리 기술은 치과 분야에서도 많이 사용되고 있으며, CT 등에 의한 3D 데이터 를 사용하여 치료 효과를 높이고 있다. 본 논문에서는 치과용 의료영상처리 SW를 개발하기 위해 ITK와 VTK 등 오픈 소스 라이브러리를 소개하고, 이를 사용하여 3D CBCT를 중심으로 치과용 의료영상처리 SW를 개발하는 방법에 대해 소개한다. ITK는 의료영상처리를 위한 기본적인 알고리즘들이 구현되어 있어 영상처리 파이프라인을 빠르게 구현할 수 있고 개발자가 원하는 알고리즘을 필터로 손쉽게 구현할 수 있다. 개발된 알고리즘을 VTK와 연동을 통해 시각화 기능을 구현하였다. 개발된 SW를 사용하면 2D 영상의 한계를 극복하는 치과 진단 및 치료에 활용할 수 있다.

With the recent development of IT technology, medical image processing technology is also widely used in the dental field, and the treatment effect is enhanced by using 3D data such as CT. In this paper, open source libraries such as ITK and VTK are introduced to develop dental medical image processing software, and how to use them to develop dental medical image processing software centering on 3D CBCT. In ITK, basic algorithms for medical image processing are implemented, so the image processing pipeline can be quickly implemented, and the desired algorithm can be easily implemented as a filter by the developer. The developed algorithm is linked with VTK to implement the visualization function. The developed SW can be used for dental diagnosis and treatment that overcomes the limitations of 2D images..

본 논문에서는 화재로부터 실시간으로 화염과 연기를 감지하고 분할하기 위해 딥러닝 모델을 사용하였다. 이를 위해 의미론적 분할에서 우수한 성능을 보이는 U-NET을 사용하고 다중 클래스를 이용하여 화재의 불꽃과 연기를 구분 하였다. 제안된 기법을 이용하여 학습한 결과, 손실 오차와 정확도 값이 각각 0.0486과 0.97996으로 매우 양호하였다. 객체 감지에 사용되는 IOU 값도 0.849로 매우 좋았다. 학습된 모델을 이용하여 학습에 사용하지 않은 화재 이미지를 예측한 결과, 화재의 불꽃과 연기가 잘 감지되고 분할되었으며, 연기의 색상도 잘 구분되었다. 제안된 기법을 이용하여 화재 예측 및 감지 시스템 구축 등에 사용될 수 있다.

In this paper, we used a deep learning model to detect and segment flame and smoke in real time from fires. To this end, well known U-NET was used to separate and divide the flame and smoke of the fire using multi-class. As a result of learning using the proposed technique, the values of loss error and accuracy are very good at 0.0486 and 0.97996, respectively. The IOU value used in object detection is also very good at 0.849. As a result of predicting fire images that were not used for learning using the learned model, the flame and smoke of fire are well detected and segmented, and smoke color were well distinguished. Proposed method can be used to build fire prediction and detection system.

최근 메모리 관리의 효율성을 높이기 위해 읽기 참조와 쓰기 참조의 기록을 별도로 활용하는 전략이 주목받고 있다. 이는 읽기/쓰기 시간이 비대칭적인 저장 매체의 출현과 읽기/쓰기 참조의 소프트웨어적 특성이 상이한 점을 반영 하기 위해 필요한 전략이다. 한편, 기존의 연구들은 메모리 페이지에 읽기와 쓰기 중 어떤 참조가 발생했는지 운영체제가 구분할 수 있다는 가정을 하고 있으나, 대부분의 메모리 아키텍처는 이들을 구분할 수 있는 방안을 지원하지 않는다. 본 논문에서는 기존 연구와 달리 소프트웨어적인 방법으로 메모리 페이지에 발생하는 읽기 쓰기 참조의 특성을 반영하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 참조 비트와 수정 비트를 이용해 각 페이지의 읽기 및 쓰기 기록을 추정하며, 시뮬레 이션을 통해 하드웨어적인 지원이 있는 기존 연구와 거의 유사한 효과가 있음을 보인다.

Recently, a memory management strategy that utilizes read and write references separately is attracting attention. This is due to the emergence of new storage media with asymmetric read/write latencies and different read/write access characteristics of software. Existing research assumes that operating systems can differentiate between read/write references that occur on each memory page, but most memory architectures do not support a way to distinguish them. Unlike previous studies, this paper proposes a software method that reflects the read/write characteristics of page references by utilizing the reference and modified bits of each page. Simulations show that the proposed policy has almost similar effects to existing studies with hardware support.

최근 렌더링을 위한 플랫폼으로 멀티 클라우드 환경이 주목받고 있다. 이는 렌더링의 연산량이 시간에 따라 변동 폭이 큰 반면 각 렌더링 작업은 독립적으로 수행될 수 있기 때문이다. 그러나, 멀티 클라우드 렌더링은 대용량의 렌더링 입력 데이터에 대한 일관성을 유지하면서 실시간으로 데이터를 전송해야 하는 어려운 점이 존재한다. 본 논문에서는 멀 티 클라우드 렌더링을 위한 새로운 분산 파일 시스템을 개발하였다. 개발된 파일 시스템은 로컬 머신에 파일 서버를 두어 렌더링 입력 파일에 대한 버전을 관리하고, 클라우드에 캐쉬 관리자를 두어 파일의 버전을 고려한 분산 협력 캐슁 을 수행한다. 렌더링 워크로드를 이용한 실측 실험을 통해 개발된 파일 시스템이 NFS 대비 745%의 I/O 처리율을 나타 내는 것을 확인했으며, 업로드 방식과 비교할 때 평균 56%의 실행시간 개선이 있는 것으로 확인되었다.

Multi-cloud rendering has been attracting attention recently as the computational load of rendering fluctuates over time and each rendering process can be performed independently. However, it is challenging in multi-cloud rendering to deliver large amounts of input data instantly with consistency constraints. In this paper, we develop a new distributed file system for multi-cloud rendering. In our file system, a local machine maintains a file server that manages versions of rendering input files, and each cloud node maintains a rendering cache manager, which performs distributed cooperative caching by considering file versions. Measurement studies with rendering workloads show that the proposed file system performs better than NFS and the uploading schemes by 745% and 56%, respectively, in terms of I/O throughput and execution time.

이 연구의 목적은 일반고등학교를 대상으로 빅데이터 기반의 인공지능을 활용한 창의교육 프로그램을 개발하고, 그 효과성을 알아보는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해 일반계 고등학교 1학년 학생을 대상으로 빅데이터 기반 인공지능 교육프로그램을 개발하였고, 학교 현장 수업과 전문가를 통한 타당화 과정을 실시하였다. 고등학생들의 창의적 문제해결력 및 수업 만족도를 측정하기 위해 프로그램 적용 전 · 후에 창의적 문제해결력 검사를 실시하였고, 프로그램 후에는 수업 만족도 검사를 적용 및 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 빅데이터 기반 인공지능 교육프로 그램이 ‘실행’, ‘여학생과 남학생의 차이’를 제외한 ‘문제발견 및 분석’, ‘아이디어 생성’, ‘실행계획’, ‘설득과 소통’, ‘혁신 성향’의 독립표본 t 검정에서 고등학교 1학년 학생의 창의적 문제해결력 향상에 효과가 있는 것을 확인하였다. 둘째, 수업 후에 실시한 수업 만족도 검사에서 ‘만족도’, ‘흥미도’, ‘참여도’, ‘지속성’의 평균은 3.56 ~ 3.92이며 전체 평균은 3.78로 나타났다. 따라서 이 연구에서 개발한 빅데이터 기반 인공지능 교육프로그램의 수업 효과가 있는 것을 확인하였다.

The purpose of this research is to develop a creative education program that utilizes AI education program based on big data for general education high schools, and to investigate its effectiveness. In order to achieve the purpose of the research, we developed a creative education program using artificial intelligence based on big data for first-year general high school students, and carried out on-site classes at schools and a validation process by experts. In order to measure the creative problem-solving ability and class satisfaction of high school students, a creative problem-solving ability test was conducted before and after the program application, and a class satisfaction test was conducted after the program. The results of this study are as follows. First, AI education program based on big data were statistically effective to improve the creative problem solving ability according to independent sample t test about ‘problem discovery and analysis’, ‘idea generation’, ‘execution plan’, ‘conviction and communication’, and ‘innovation tendency’ except ‘execution’, ‘the difference between pre- and post-scores of male student and female student’ on first year high school students. Secondly, in satisfaction conducted after classes of AI education program based on big data, the average of ‘Satisfaction’, ‘Interest’, ‘Participation’, ‘Persistence’ were 3.56 to 3.92, and the overall average was 3.78. Therefore, it was investigated that there was a lesson effect of the AI education program based on big data developed in this research.

본 논문에서는 예비 청년귀농인들이 귀농을 희망하지만 여러 가지 현실의 벽에 부딪혀 자신의 꿈을 진행시키지 못하는 이들이 더 없도록 하기 위해 게임으로 귀농의 과정을 녹여내고 안정적으로 귀농생활에 정착하는 것을 목적으로 한다. 게임에는 농사 시스템으로 밭, 비닐하우스, 자동화 시스템, 스마트팜의 순서로 발전할 수 있도록 하고, 자신이 원하 는 작물을 초반 레벨에서도 키울 수 있도록 설계했으며, 공동체 시스템을 넣어 농촌은 개인주의 생활이 아닌 공동체 생활이라는 점을 부각하였다. 공동체 시스템에 실제 지자체나 정부에서 제공하는 지원 혜택이나 정보를 넣어 예비 귀농 인들이 자연스럽게 정보를 접할 수 있도록 하였다.

In this paper, the purpose of this study is to melt the process of returning to farming through games and settle down in a stable manner to ensure that there are no more prospective young farmers who wish to return to farming but cannot proceed with their dreams due to various barriers of reality. The game was designed to develop in the order of fields, greenhouses, automation systems, and smart farms, and to grow the crops they want at the early level, and added a community system to highlight that rural areas are community life, not individualistic life. Support benefits or information provided by local governments or governments were inserted into the community system so that prospective farmers could naturally access the information.

본 연구는 메타버스 반려견 패션쇼가 지닐 컨셉과 기능을 연구, 개발하는 데 그 목적이 있다. 현재 반려동물 관련 산업이 빠르게 성장하면서 자연스럽게 반려동물 패션산업도 성장하고 있다. 하지만 빠르게 성장하는 패션산업과는 다르게 견주들의 니즈를 충족시키기엔 부족했다. 따라서 본 연구에서는 기존 반려동물 의류 구매 시 발생하는 문제점들 은 메타버스를 통해 보완하여 메타버스 반려견 패션쇼를 개발하고자 하였다. 연구 방법으로는 첫째, 실제 반려동물 관련 산업에 대한 상승세와 메타버스 및 가상 패션쇼의 사회적 동향 조사를 실시하였다. 둘째, 사용자 요구분석을 통해 기존 반려견 의류 구매 특성을 살펴보고 견주의 니즈를 도출하였다. 셋째, 이에 적합한 콘텐츠의 형태를 설정하고 메타버스라 는 새로운 콘텐츠 소비환경을 분석하여 도출하였다. 마지막으로 견주들에게 만족감을 줄 수 있도록 기능을 도출하여 개 발하였다. 향후에는 이를 토대로 실제 반려견 의류 사업과 연결, 명확한 결제 시스템을 연구할 필요가 있다.

The purpose of this study is to research and develop the concepts and functions of the Metabus dog fashion show. Currently, as the pet-related industry grows rapidly, the pet fashion industry is also naturally growing. However, unlike the fast-growing fashion industry, it was not enough to meet the needs of dog owners. Therefore, this study attempted to develop a metaverse dog fashion show by supplementing the problems that arise when purchasing existing pet clothes through metaverse. As a research method, first, a survey was conducted on the rise in the actual pet-related industry and the social trends of metaverse and virtual fashion shows. Second, the existing dog clothing purchase characteristics were examined through user demand analysis, and user needs were derived. Third, the appropriate form of content was established, and a new content consumption environment called metaverse was analyzed and derived. Finally, functions were derived and developed to give users satisfaction. In the future, it is necessary to study a clear payment system in connection with the actual dog clothing business based on this.

이 연구의 목적은 계단 내리기 시 성별과 중량차이가 하지역학에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 건강한 남성 10 명과 여성 10 명이 참여하였다. 계단 내리기 동작은 중량 변화(체중의 0%, 10%, 20%, 30%)에 따라 영상분석법과 지면반력 시스템을 이용해 분석하였다. 골반의 최대 합성속도에서 성별(남성>여성)과 중량변화(30%, 20%, 10%> 0%)에 따라 서로 차이가 있는 것으로 나타났으며, 성별과 중량 간 상호작용이 나타났다(중량>성별). 계단 내리기 동안 성별의 주효과는 초기 접촉 단계에서 남성보다 여성이 더 감소된 다리길이를 보였다. 또한, 남성보다 여성에게서 더 굴곡된 엉 덩, 무릎관절 각도와 발목관절 각도의 저측 굴곡형태가 나타났다. 운동역학 변인에서, 계단 내리기 시 성별의 주효과는 남성보다 여성이 더 증가된 좌우 지면반력과 다리강성을 보였다. 결론적으로 여성들이 계단 내리기 동안 엉덩 관절의 운동 범위와 함께 합성이동속도를 감소시켜 중량을 성공적으로 수용한다는 것을 발견하였다. 반면 남성들은 중량수용과 운동량을 제어하기 위해 좌우 및 수직지면반력, 그리고 다리강성을 더 증가시킨다.

The purpose of this study was to investigate the influence of gender and load carriage difference on the lower extremity kinetics during stair descent. Ten healthy males and 10 healthy females were recruited (n=20). In the Maximum resultant velocity, it showed more velocity was decreased with difference by the change of gender (males>females) and load carriage (30%, 20%, 10%> 10%). And, resultant velocity showed interaction between gender and a load (load>gender). Main effect by gender during stair descent showed leg length was decreased in females than that of males at initial contact phase. Also, main effect by gender during stair descent showed more hip, knee flexed and plantar flexion of ankle joint in females than that of males. In the kinetics variables, main effect by gender during stair descent showed more higher reaction force of medial-lateral direction, and leg stiffness in males than that of females. We found that females successfully accommodated a load during stair descent by decreasing the range of motion of the hip joint angle and resultant velocity of movement. Males, on the other hand, require greater medial-lateral, vertical reaction force, and leg stiffness to accommodate a load, and control of momentum.

본 논문은 스마트워치의 진동을 이용하여 시각장애인에게 길을 안내하는 시스템을 구현한 이전 연구를 개선하고 확장한 내용에 대해 소개한다. 초기 연구에서는 경로의 지형과 경로 상에 설치된 지물에 대해 부정적인 값과 긍정적인 값을 계산하고 이를 토대로 안전한 길을 우선 추천하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 여러 진동 패턴을 설계하여 사용자 를 진동으로 길을 안내하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서는 이전의 안전한 길 우선 추천 알고리즘에 사용 자 개인의 선호를 반영하였다. 그리고 추천된 경로에 대한 사용자의 만족도 평가가 즉각 반영되도록 알고리즘에 자동 피드백 기능을 추가하였다. 히스토리 시뮬레이션 기능을 추가하여 지난 경로를 검토할 수 있도록 하였고, 스마트워치의 나침반을 이용하여 시각 장애인이 분기점 등에서 길 방향을 찾을 수 있도록 하였다.

This paper introduces the improved and expanded contents of the previous research that implemented a system that guides the visually impaired using the vibration of a smart watch. In the previous study, we proposed an algorithm that recommends the most safe route based on calculating negative and positive values for the topography of the route and the features installed on the route. In addition, by designing several vibration patterns, a system that guides the user through vibration was proposed and implemented. In this paper, the user's personal preferences are reflected in the algorithm that recommends the safe route first. In addition, an automatic feedback function was added to the algorithm so that the user's satisfaction evaluation on the recommended route was immediately reflected. A history simulation function was added so that the past route could be reviewed, and the compass of a smart watch was used to help visually impaired people find directions at junctions.

본 논문에서는 Ka대역 소형 레이다용 주파수합성 MMIC(FS MMIC)와 수신 MMIC를 개발하고 개발된 MMIC를 기반으로 소형화 된 Ka대역 주파수합성기와 수신기를 개발하였다. FS MMIC와 기저대역 신호를 수신하는 WR(wireless-receiver) MMIC는 65 nm CMOS 공정으로 제작하였고, Ka대역 신호를 수신하는 FE(front-end) MMIC는 150 nm GaN 공정으로 제작하였다. FS MMIC를 바탕으로 개발된 주파수합성기의 출력신호를 이용하여 Ka 대역 신호에 대한 주파수선형변조 파형과 펄스 파형을 측정하고 송신 파형 생성 가능성을 확인하였다. FE MMIC 및 WR MMIC로 구성된 수신기의 성능은 이득 80 dB 이상, 잡음지수 6 dB 이하, OP1dB 10 dBm 이상으로 측정되었다. 측정결과를 통해 본 논문에서 개발된 주파수합성기, 수신기는 Ka 대역 소형 레이다에 적용 가능한 것으로 판단된다.

In this paper, the frequency synthesis(FS) MMIC and the receive MMICs were developed for a Ka-band compact radar. Also a compact Ka-band frequency synthesizer and a receiver were developed based on those MMICs. The FS MMIC and the wireless-receiver(WR) MMIC to receive the baseband frequency were manufactured by a 65 nm CMOS process and the front-end(FE) MMIC to receive the Ka-band frequency was manufactured by a 150 nm GaN process. Linear frequency modulation waveform and pulse waveform for the transmit signal were measured by output signal of frequency synthesizer. The measured performance of developed receiver including the FE MMICs and the WR MMIC were ≧ 80 dB gain, ≦ 6 dB noise figure and ≧ 10 dBm at OP1dB. The measurement results of the developed frequency synthesizer and the receiver including the manufactured MMICs showed that they could be applied to Ka-band compact radar.

본 논문에서는 8개의 단위 안테나로 구성된 원형배열안테나(Circular Array)의 편파(Polarization) 특성을 고려 한 위상 비교 방향탐지에 대해 고찰하였다. 단위 안테나는 6 ~ 12 GHz의 광대역에서 동작하는 Cavity-Backed 패치 안테나를 적용하였으며, 다양한 편파를 수신할 수 있도록 Radial 방향으로 배치하였다. 위상 비교 시 정밀한 각도를 얻기 위해 넓은 간격의 소자들을, 모호성을 해결하기 위해 좁은 간격의 소자들을 적용하였다. 방위각과 고각 모두 ±20° 영역에 대해 2차원의 방향 탐지를 수행하였으며 정면 근처에서는 0.5°, 15° 근방 영역에서는 1.6° 이하의 도래각(DOA) 오차가 있음을 확인하였다.

In this paper, a phase comparison direction finding method of circular array composed of 8 antennas considering polarization characteristics is analyzed. A broadband cavity-backed patch antenna operating in 6 ~ 12 GHz is used, and the antennas are arranged in radial direction to receive various polarization signals. For the phase comparison, widely spaced elements are used to obtain precise DOA(Direction of Arrival), and narrowly spaced elements are used to resolve ambiguity. Two dimensional direction finding is performed for ±20° in both azimuth and elevation, and the DOA error is less than 0.5° and 1.6° near the boresight and the ±15° region, respectively.

최근 많은 제조 기업들이 에너지 비용과 환경 인식의 증가로 인해 에너지 효율에 더 많은 관심을 기울이고 있다. 생산 시스템의 에너지 효율적인 생산스케줄링은 생산에 필요한 에너지 효율을 개선하고 비용을 절감하는 효과적인 방법 이다. 본 논문에서는 타이어 생산 문제를 상정하고, 일정한 종류와 형상 모듈 종류 및 각 타이어별 주문량, 생산 모듈의 개수 및 각 종류별 생산시간을 고려하여 생산스케줄링을 구축하는 것을 목표로 하였다. 효과적인 생산스케줄링에 용이하 도록 현 상태에서 이용가능한 형상 모듈 종류 및 개수를 고려하여, 다음 단계에서 생산하기로 선택이 가능한 타이어 종류를 부가적인 입력으로 이용하였고, 주문량 이상의 추가 생산이 가능하도록 하였다. 그리하여 평균 62퍼센트 가량의 생산모듈 가동률을 얻었다.

Recently, many manufacturing companies are paying more attention to energy efficiency due to increased energy costs. Energy-efficient scheduling of production systems is a good method for energy efficiency improvement and cost reduction. In this research, we assumed the tire production problem and aim to construct a production scheduling considering specific shape module types, ordered amount for each tire, number of production modules, and the production time for each type. To facilitate effective production scheduling, we considered the types and number of shape modules currently available, and tire types that can be selected to be produced in the next stage were used as additional inputs, In addition to that, additional production was permitted to reduce the halt of production processing. Thus, an average production module utilization rate of about 62 percent was obtained.

표면의 고해상도 이미지는 나노(nano)사이즈 부터 마이크로미터까지 특정한 크기를 갖는 기공이나 형상에 대한 자세한 정보를 제공한다. 그러나 표면의 고해상도 이미지로 부터 기공이나 형상에 대한 효율적인 연관성을 결정하는 것 은 아직 확실하지 않다. 기공이나 형상의 효율적 연관성을 위하여 소자의 표면특성은 SEM 사진을 촬영하고 이미지를 이진화하여 프랙탈 차원으로 고찰하였다. 소자의 표면 분석을 위하여 프랙탈 프로그램은 직접 코딩하였다. 소자 표면 특성과 전기적 특성은 프랙탈 차원과 연관성이 있을 것으로 생각된다. 프랙탈 차원은 내부 기공의 증가와 더불어 감소하 였다. 소자 표면의 구조적 특성인 입자의 밀도와 입계는 프랙탈 차원과 연관이 있었다. 입자의 크기는 프랙탈 차원의 증가와 더불어 감소하였으며 균일하게 형성되었다. 입자가 균일하게 형성되면 기공이 적게 존재하여 프랙탈 차원이 증가 하였다.

High-resolution images of surfaces provide detailed information on pores or shapes with specific sizes ranging from nano sizes to micrometers. However, it is not yet clear to determine an efficient association for pores or shapes from high-resolution images of surfaces. For the efficient association of pores and shapes, the surface characteristics of the device were considered as fractal dimensions by taking SEM photographs and binarizing the images. The fractal program was directly coded for surface analysis of the device. The device surface characteristics and electrical characteristics are thought to be related to the fractal dimension. The fractal dimension decreased with an increase in internal pores. The density and grain boundary of particles, which are structural characteristics of the device surface, were related to the fractal dimension. The particle size decreased with an increase in the fractal dimension and was uniformly formed. When the particles were uniformly formed, fewer pores were present and the fractal dimension increased.

본 논문은 주어진 예산과 광고를 접하는 최소 인원수를 초과하는 제약조건을 만족시키면서 신제품에 대한 인지도 를 극대화시키기 위해 다수의 광고매체들 중에서 어느 광고매체를 몇 회 광고해야 하는지를 결정하는 최적화 문제를 다룬다. 본 문제에 대해 지금까지는 선형계획법 (LP) 소프트웨어 패키지를 활용하는 수학적 접근법만이 활용되고 있으 며, 다항시간 알고리즘은 제안되지 않고 있는 실정이다. 본 논문은 이 문제에 대해 O(n log n) 수행 복잡도의 다항시간으 로 최적 해를 얻을 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 광고매체를 가장 경제적으로 선정하는 평가기 준을 제안하였으며, 이 평가기준을 적용하여 광고매체 선정과 광고횟수를 결정하였다. 제안된 알고리즘은 Excel을 활용 하였음에도 불구하고, 실험 데이터에 적용한 결과 LP와 동일한 결과를 얻었다.

This paper deals with the optimization problem that decides the number of advertising for any media among various medium to maximize the perception quality index of new product meets the given budget and over the minimum reached people constraints. For this problem, there is only in used the mathematical approach as linear programming (LP) software package and has been unknown the polynomial time algorithm. In this paper we suggest the heuristic algorithm with O(n log n) time complexity to solve the optimal solution for this problem. This paper suggests the evaluation index to select the media most economically-efficient way and decides the media and the number of advertisement. While we utilize Excel, the proposed algorithm can be get the same optimal solution as LP for experimental data.

본 논문은 NP-완전으로 알려진 3-SAT 문제에 대해 O(nm)의 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 여기서 n은 3-SAT 수식 f에 포함된 문자수이며, m은 모든 문자의 총 발생 빈도수이다. 제안된 알고리즘은 우선순위롤 정하여 문자 의 진리 값을 결정하였다. 하나의 절에 포함된 최소 문자의 수가 1개(k = 1)인 문자, k ≥ 2이고 진리 값이 ‘0’ 또는 ‘1’만 존재하는 문자, 발생 빈도수가 최소인 문자 우선순위로 진리 값을 결정하였다. 진리 값이 결정된 문자의 T인 절을 삭제 하고, 남아 있는 절에서 해당 문자를 삭제하는 방법으로 식을 축소시킨다. 이 과정을 문자 수 회를 수행하면 주어진 f의 충족 가능 여부를 결정할 수 있다. 이 방법을 적용한 결과 주어진 식 f의 충족 가능 여부를 판단할 수 있었으며, 모든 문자의 진리 값도 결정할 수 있었다. 제안된 알고리즘을 다양한 문제들에 적용한 결과 모든 문제들에서 충족가능 여부를 정확히 결정할 수 있었다. 결국, 제안된 알고리즘은 모든 SAT 문제를 선형시간으로 풀 수 있는 일반화된 알고리즘으로 확장 가능하며, 오랜 숙원이던 P vs. NP 문제를 풀 수 있는 기반을 제공하였다.

To NP-complete 3-SAT problem, this paper proposes a O(nm) polynomial time algorithm, where n is the number of literals and m is the total frequency of all literals in equation f. The algorithm firstly decides a truth value of a literal in sequence of previously-set priority. The priority order is as follows: a literal whose occurrence in a clause is 1(k = 1), a literal which is k ≥ 2 and whose truth value is either 0 or 1, and a literal with the minimum frequency. Then, literals whose truth value is determined are then deleted from clause T and the remaining clauses. This process is repeated l times, the number of literals. As a result, the proposed algorithm has been successful in accurately determining the satisfiability of a given equation f and in deciding the truth value of all the literals. This paper, therefore, provides not only a linear-time algorithm as a viable solution to the SAT problem, but also a basis for solving the P versus NP problem.

본 논문은 제조설비의 자율제어와 상태판별 알고리즘을 위한 시멘틱 모델링 기술에 대해 소개한다. 디지털 트윈 기술과 스마트 팩토리의 다양한 ICT 기술의 발전으로 제조업은 새로운 생산 관리모델이 구축되고 있다. 발전된 스마트 제조기술을 바탕으로 상태판별 알고리즘은 자율제어와 공장 내의 설비 문제를 빠르게 파악하고 대처하기 위한 방법론으 로 제시되었다. 그러나 기존의 상태판별 알고리즘은 사용자 또는 관리자에게 그리드 맵을 통해 주요 정보를 알려주고, 이에 대처하는 방향으로 제시되었다. 하지만 스마트 제조기술의 고도화와 방향성은 유연 생산과 소비자 니즈에 맞춘 생 산등으로 다변화 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 시멘틱 기반의 Linked List 자료구조를 이용하여 공장을 설계 구축하고 그래프 기반 정보를 통해 사용자 또는 관리자에게 필요한 정보만을 제공하여 관리의 효율성을 높일 수 있는 기술을 소개한다. 이러한 방법론은 유연 생산과 다품종 소량 생산 등에 적합한 구조로 활용될 수 있다.

This paper introduces the semantic modeling technology for autonomous control of manufacturing facilities and status definition algorithm. With the development of digital twin technology and various ICT technologies of the smart factory, a new production management model is being built in the manufacturing industry. Based on the advanced smart manufacturing technology, the status determination algorithm was presented as a methodology to quickly identify and respond to problems with autonomous control and facilities in the factory. But the existing status determination algorithm informs the user or administrator of error information through the grid map and is presented as a model for coping with it. However, the advancement and direction of smart manufacturing technology is diversifying into flexible production and production tailored to consumer needs. Accordingly, in this paper, a technology that can design and build a factory using a semantic-based Linked List data structure and provide only necessary information to users or managers through graph-based information is introduced to improve management efficiency. This methodology can be used as a structure suitable for flexible production and small-volume production of various types.

본 연구의 목적은 금융권 메타버스(Metaverse) 도입 및 활용 사례에 대한 분석을 진행하여 교훈과 시사점을 살펴보고자 한다. 메타버스(Metaverse)의 시대가 도래하고 있다. 금융권은 새로운 시대에서 블루오션 시장을 개척 및 MZ세대와의 접점을 확대하기 위하여 새로운 비즈니스 모델인 메타버스(Metaverse)에 큰 관심을 갖고 연구 및 개발에 활발히 참여하는 모습을 보이고 있다. 금융 분야의 경우에 메타버스를 통하여 정보를 효율적으로 전달하고, 고객은 은행 영업점 등을 방문하지 않아도 편리한 서비스 이용이 가능해져 고객의 편리을 크게 향상 시킬 것으로 예측이 된다. 추가 적으로 AR, VR 등의 기술을 활용하여 메타버스와 연계한 서비스를 본격적으로 제공하고자 노력중이다. 또한 메타버스 를 통하여 비대면 자산관리 컨설팅 서비스와 자금에 대한 중개 서비스를 제공하는 등의 새로운 금융 비즈니스 모델도 창출이 가능 할 것으로 기대하고 있다. 아직 초기 단계인 현재는 고객과의 소통 및 홍보, 직원들의 교육 등의 용도로 메타버스를 활용하고 있다.

The purpose of this study is to analyze the introduction and use cases of Metaverse in the financial sector to learn lessons and implications. Let's take a look. The era of the metaverse is coming. The financial sector is pioneering the blue ocean market in a new era and working with the MZ generation. In order to expand contact points, we are very interested in the new business model, Metaverse, and are actively engaged in research and development. appear to be participating. In the case of finance, information is efficiently transmitted through metaverse, and customers It is predicted that the convenience of customers will be greatly improved by making it possible to use convenient services without visiting a branch. Additionally, by utilizing technologies such as AR and VR, we are trying to provide services linked to the metaverse in earnest. In addition, new financial services such as non-face-to-face asset management consulting services and brokerage services for funds through Metaverse Business models are also expected to be created. It is still in its infancy, and it is currently in its infancy, Metaverse is being used for educational purposes.

교통약자의 이동성 증진에 관한 법률은 교통약자가 대중교통을 이용할 때 편의를 누릴 수 있어야 한다고 규정하 고 있다. 하지만 "시각장애인이 버스를 탈 수 있도록 해달라"는 청원을 제기할 정도로 이 법이 제대로 시행되지 않고 있다. 대중교통 대신 장애인 콜택시를 이용하려 해도 신청하고 2~3시간 기다려야 한다. 따라서 본 논문은 블루투스를 이용하여 지정된 버스와 지하철역에서 지팡이가 알림음을 울릴 경우 개찰구의 개방시간을 평소보다 늘리는 등 취약계층 과 보호자를 위한 시스템을 설계하고 구현하는 것을 목표로 한다. 이에 따라 취약계층의 대중교통 이용 가능성과 경제적 저축, 안전보장, 실종아동 예방 등의 효과가 있을 것으로 기대된다.

The Act on the Promotion of Mobility for the Transportation Vulnerable stipulates that the transportation vulnerable should be able to enjoy convenience when using public transportation. However, this law is not being implemented properly enough to bring up a petition saying, "Please allow the visually impaired to take a bus." Even if you try to use a call taxi for the disabled instead of public transportation, you have to apply and wait two to three hours. Therefore, this paper aims to design and implement systems for the vulnerable and their guardians, such as increasing the opening time of the ticket gate more than usual if the cane rings a notification on the bus and subway station designated using Bluetooth. Accordingly, it is expected to bring about effects such as the availability of public transportation, economic savings, safety guarantees, and prevention of missing children for the vulnerable.

E-sports에서 가장 흥행한 작품이라 볼 수 있는 스타크래프트, LOL과 같은 게임들을 포함하여 RTS 장르의 대부 분의 게임들의 플레이 방식이 점점 획일화되어 지루함을 주기 시작하였다. 획일화되고 지루한 시스템 속에서 좀 더 변화 를 주기 위해선 지금 충분히 발전하고 검증된 장르간의 조합을 통해 해소할 수 있다고 생각되어 새로운 게임 패러다임을 제시하고자 했다. 이를 위해 흥행한 게임 장르 중 RTS와 TCG라는 장르에 주목하여 이 두 장르의 동적인 특징과 정적인 특징을 융합해 새로운 패러다임을 제시하자 한다. 본 논문에서 제안하는 새로운 RTTC(Real-Time Trading Card) 장르 의 게임 시스템은 게임의 동적 요소와 정적 요소를 퓨전한 새로운 형태의 게임 시스템을 말한다. 이 혼합된 장르는 실시 간 대전이라는 RTS의 특징에 카드라는 랜덤성을 추가하면서 게임의 획일성을 최소화하여 게임을 하는 사람과 게임을 보는 사람 모두를 만족시킬 수 있는 게임의 새로운 패러다임이 될 수 있다.

Most of the games in the RTS genre, including games such as Starcraft and LOL, which are considered the most successful works in E-sports, have become increasingly uniform and boring. In order to make more changes in a uniform and boring system, I thought it could be solved through a combination of genres that have been fully developed and verified, so I tried to present a new game paradigm. To this end, let's focus on the genres of RTS andt TCG among the popular game genres and present a new paradigm by combining the dynamic and static features of these two genres. The new Real-Time Trading Card (RTTC) genre of game system proposed in this paper refers to a new type of game system that fuses the dynamic and static elements of the game. This mixed genre can be a new paradigm for games that can satisfy both gamers and viewers by minimizing the uniformity of the game while adding the randomness of cards to the characteristics of RTS called real-time warfare.

IT기술을 교육 서비스에 접목시키는 에듀테크 시대가 도래함에 따라, 음악 교육에서도 다양한 시도들이 행해지고 있다. 교수자 중심에서 학습자 중심으로 옮아가면서 학습자 맞춤형 학습에 대해 관심이 높아졌으며, 이를 위해서 학습자 의 숙련도를 파악하는 것이 필요하다. 피아노 학습에서 코드 운지법은 반주자가 필수적으로 익혀야 할 기법이다. 본 논문 에서는 맞춤형 코드 운지법 학습 도구를 제안하고 코드 운지법 패턴 분석을 통한 활용 방안을 보였다. 구체적으로는, 학습자의 축적된 코드 연습 데이터를 활용하여 코드의 난이도나 학습자의 숙련도를 파악하고, 코드 사이의 유사도에 기 반한 계층적 클러스터링을 수행하여 코드 클러스터들을 통하여 보다 향상된 코드 연습에 대한 활용방안을 제시하였다. 본 연구의 의의는 연습 데이터로부터 의미 있는 정보를 획득하여 맞춤형으로 코드 학습을 할 수 있다는 데 있다. 또한 테스트와 같은 부가적인 노력 없이, 연습 시에 저장되는 데이터들을 이용하여 숙련도와 코드 학습 난이도가 산정되므로 학습자 입장에서의 부담을 경감시킬 수 있다.

As Edutech arises which is integrating IT technology into education, many related attempts have been tried on music education area. The focus has been shifted from the teachers to the learners, and this makes the personalized learning emerge. The learner's proficiency is an essential factor to support the personalized learning. The chord fingering is an important technique in piano learning. In this paper, a personalized learning tool for piano chords has been suggested. And then, several utilization ways have been described by analyzing the chords patterns. Specifically, the difficulty of the chords and the proficiency of the learner are derived from the accumulated practicing log data of the users. More effective learning way of the chords has been presented through hierarchical clustering based on chords similarity. Furthermore, the suggested approach where only the practicing log data are used lessens the learner's burden to measure the proficiency and the chord's difficulty without additional efforts like taking tests.

최근 실시간 스트리밍 서비스가 MZ 세대의 각광을 받고 있으며 시장 규모 또한 지속적으로 커지고 있다. 사전에 촬영된 영상, 편집된 동영상은 단방향적 커뮤니케이션의 모습만 보여주지만 이와 달리 양방향 통신인 실시간 스트리밍 서비스는 사용자의 질문이나 요구에 즉각적으로 대응할 수 있다는 데에 강점이 있다. 또한 COVID-19 팬데믹으로 인해 대면 문화에서 비대면 문화로 전환됨에 따라 수업, 회의, 기타 여가 활동 등을 실시간 영상으로 소통하는 이용자가 폭발 적으로 증가하였다. 하지만 실시간 스트리밍 서비스가 활성화되며 다양한 세대가 참여함에 따라 신조어를 포함하여 서로 간의 언어 차이에 의한 갈등 상황이 생기는 문제점이 발생하였다. 이를 해결할 방안으로 본 논문에서는 위키피디아 API 를 활용하여 신조어의 뜻을 수집 후 출력하여 서로에게 확인시켜주는 방법을 통해 서로에게 의도를 파악하는 방법을 고안하였다.

Recently, real-time streaming services are gaining popularity among the MZ generation and the market size is continuously growing. Pre-recorded and edited videos only show one-way communication, but real-time streaming services have the advantage of responding immediately to questions and requests from users, as they enable two-way communication. With the transition from face-to-face culture to non-face-to-face culture due to the COVID-19 pandemic, the number of users communicating in real-time video for activities such as classes, meetings, and leisure has dramatically increased. However, as real-time streaming services become more active and diverse generations participate, there is a problem of conflicts arising from language differences, including the use of neologisms. To address this issue, this paper proposes a method of collecting the meaning of neologisms through the Wikipedia API and presenting them to each other, so that they can understand each other's intentions.

장래 국내외 자율주행 차량이 보급되면, 자율주행 차량의 사고 역시 발생 빈도가 늘어날 전망이다. 특히, 완전자 율주행 자동차가 운행할 경우, 자동차의 사고 자체뿐만 아니라 운행 중 승객 간의 성폭력, 폭행, 사기 등 여러 가지 형사/ 민사상 문제가 발생할 수 있다. 이 경우, 자율주행차량의 운행 사고와 차량 내 승객의 사고에 대한 포렌식 역시 변화할 전밍이다. 이 글은 자율주행차량의 보안 위협에 대한 유형, 블록체인 기술을 이용한 증거 데이터의 무결성 유지 방안, 디지털 포렌식의 연구를 고찰하였다. 이를 통해 블록체인 기술을 활용한 자율주행 차량에서 발생할 위협과 다양한 사고 유형 별 포렌식 기법 등을 시나리오식으로 기술할 수 있었다. 본 연구를 통해 자율 주행 차량 대상 취약점, 공격에 대응 하기 위한 국내외 웹사이트의 포렌식 보안 기술 조사 및 연구기관, 정보보안기업의 블록체인 보안 연구를 조사하여 사고 전/후 자율주행 차량의 포렌식을 돕는 블록체인 기법을 제안하였다.

In the future, as autonomous vehicles become popular at home and abroad, the frequency of accidents involving autonomous vehicles is also expected to increase. In particular, when a fully autonomous vehicle is operated, various criminal/civil problems such as sexual violence, assault, and fraud between passengers may occur as well as the vehicle accident itself. In this case, forensics for accidents involving autonomous vehicles and accidents involving passengers in the vehicles are also about to change. This paper reviewed the types of security threats of autonomous vehicles, methods for maintaining the integrity of evidence data using blockchain technology, and research on digital forensics. Through this, it was possible to describe threats that would occur in autonomous vehicles using blockchain technology and forensic techniques for each type of accident in a scenario-type manner. Through this study, a block that helps forensics of self-driving vehicles before and after accidents by investigating forensic security technology of domestic and foreign websites to respond to vulnerabilities and attacks of autonomous vehicles, and research on block chain security of research institutes and information security companies. A chain method was proposed.