Earticle

본 연구에서는 우주를 배경으로 한 생존 게임에서 실제 우주에서 나타나는 신체 변화를 분석하고 이를 게임에 효과적으로 접목하기 위해 우주에서 나타나는 신체 변화를 다룬 문헌 자료들을 바탕으로 무중력 환경에 노출된 신체의 변화를 조사하였다. 또한 글로벌 플랫폼인 스팀(STEAM)에 등록된 생존 게임의 시스템을 분석하여 생존 요소를 도출했 다. 도출된 결과들을 토대로 우주를 배경으로 한 생존 게임에 실질적으로 적용할 수 있도록 생존 시스템을 구성했으며 실제 신체 변화와 연관된 생존 요소를 적용할 수 있는 방안을 설계했다. 따라서 본 연구는 우주를 배경으로 한 생존 게임 제작 시 플레이어 캐릭터의 생존 요소로 과학적 사실이 적용할 수 있는 방안으로 활용될 것을 기대한다.

In this study, in order to analyze physical changes that occur in real space in a survival game set in space and effectively apply this to the game, we investigated changes in the body exposed to a weightless environment based on literature on physical changes that occur in space. In addition, survival elements were derived by analyzing the system of survival games registered on the global platform STEAM. Based on the results obtained, a survival system was constructed so that it could be practically applied to a survival game set in space, and a method was designed to apply survival elements related to actual physical changes. Therefore, this study is expected to be used as a way to apply scientific facts as a survival factor for player characters when producing survival games set in space.

색의 기본이 되는 구성 요소는 색상, 명도, 채도로 정의된다. 시지각 특성을 기초로 연구한 먼셀 표색계의 경우 색상(Hue), 명도(Value), 채도(Chroma)로 분류하였으며 세 가지 속성에 대하여 기록하는 방법에는 시감에 중점을 두어 색표를 기준으로 기록하는 현색계와 수치상으로 정확하게 기록하여 변색 우려가 없는 혼색계로 구분할 수 있다. 색을 전달하고 표현하는데 있어 색채 용어는 매우 중요하게 사용되며 색채는 색상, 명도, 채도의 조합에 따라 색상을 구분하고 정의할 수 있다. 현재 다양한 미디어 매채의 개발로 인해 이전에 구현할 수 없던 색의 범위까지 표현할 수 있게 되었으며 디지털 중심의 색채 연구가 좀 더 세분화 되어 색채를 지각하는 특성에 대한 기초연구가 필요하다. 본 연구는 디스플레 이에서 시지각 기반 먼셀 표색계의 대표 10가지 색상을 대상으로 각 색상을 인지하는 명도와 채도의 범주에 대해 알아보 고자 정신물리학 실험을 진행하고 이를 분석하였다. 본 연구는 진행된 실험 결과를 분석하여 색채 인지 특성에 대한 기초 연구 자료로써 유의미 여부를 정의한 후 향후 연구방향을 제시한다.

Hue, value, and chroma are the fundamental colour components used in colour property research to identify colour in the digital media environment. In the Munsell colour system, which is based on the characteristics of visual perception, the basic properties are classified into hue, value, and chroma. The methods for recording these three properties can be divided into the colour appearance system and the colour mixing system: in the former, they are documented based on a colour chart that focuses on visual perception, and in the latter, accurate numerical records are kept without concern for discolouration. Colour terminology is crucial for conveying and expressing colours, and colours can be classified and defined according to the combination of hue, value, and chroma. With the development of various media, it has become possible to represent a range of colours previously unachievable, necessitating basic research into the characteristics of colour perception by further subdividing digital-oriented colour studies. In this study, we conducted psychophysical experiments to identify and analyse the categories of value and chroma needed to recognise each colour among the ten representative colours of the Munsell colour system, based on visual perception on a display. This study analyses the results of these experiments, defines their significance as foundational research data on colour perception characteristics, and suggests directions for future research.

무인 항공기의 경로 계획은 고정 및 동적 장애물을 포함하는 복합 환경에서 장애물 충돌을 회피하는 것이 중요하 다. RRT나 A*와 같은 경로 계획 알고리즘은 고정된 장애물 회피를 효과적으로 수행하지만, 고차원 환경일수록 계산 복잡도가 증가하는 한계점을 가진다. 강화학습 기반 알고리즘은 복합적인 환경 반영이 가능하지만, 기존 경로 계획 알고 리즘과 같이 고차원 환경일수록 훈련 복잡도가 증가하여 수렴성을 기대하기 힘들다. 본 논문은 셀 분해 알고리즘을 활용 한 강화학습 모델을 제안한다. 제안한 모델은 학습 환경을 세부적으로 분해하여 환경의 복잡도를 감소시킨다. 또한, 에이 전트의 유효한 행동을 설정하여 장애물 회피 성능을 개선한다. 이를 통해 강화학습의 탐험 문제를 해결하고, 학습의 수렴 성을 높인다. 시뮬레이션 결과는 제안된 모델이 일반적인 환경의 강화학습 모델과 비교하여 학습 속도를 개선하고 효율 적인 경로를 계획할 수 있음을 보여준다.

Path planning for unmanned aerial vehicles (UAV) is crucial in avoiding collisions with obstacles in complex environments that include both static and dynamic obstacles. Path planning algorithms like RRT and A* are effectively handle static obstacle avoidance but have limitations with increasing computational complexity in high-dimensional environments. Reinforcement learning-based algorithms can accommodate complex environments, but like traditional path planning algorithms, they struggle with training complexity and convergence in higher-dimensional environment. In this paper, we proposed a reinforcement learning model utilizing a cell decomposition algorithm. The proposed model reduces the complexity of the environment by decomposing the learning environment in detail, and improves the obstacle avoidance performance by establishing the valid action of the agent. This solves the exploration problem of reinforcement learning and improves the convergence of learning. Simulation results show that the proposed model improves learning speed and efficient path planning compared to reinforcement learning models in general environments.

본 논문에서는 W-밴드 12-way radial 전력 결합기 설계 및 제작 방법을 제안하였다. 제안한 구조는 TE10 모드 에서 TEM 모드로 변환기를 이용하였으며, 2단 구조의 임피던스 변환기로 구현하였다. 제안한 전력 결합기의 핀 구조는 하우징에 접합되어 진동 및 충격의 환경에서 영향이 없도록 하였다. 제안한 W-밴드 전력결합기의 특성은 88 ~ 98 GHz 대역에서 삽입손실 0.7 dB 이하 및 13 dB 이상의 반사손실을 가짐을 확인하였다. 채널간 격리도는 82 ~ 100 GHz 대역에서 최소 7.5 dB 이상 가지며 위상차는 88 ~ 96 GHz 대역에서 10도 이하의 편차를 가짐을 확인하였다. 제안한 전력 결합기를 이용하여 높은 출력 및 안정적인 환경조건을 요구하는 초소형 레이다 및 다양한 응용 분야에 적용이 가능 하리라 판단된다.

Design and fabrication method of W-band 12-way radial power combiner is proposed in this paper. The proposed structure is used with TE10 to TEM mode converter, which is realized using 2-step impedance transformer. The pin structure for mode converter is well bonded to the housing so that environment conditions such as vibration or shock are not affected. Proposed W-band power combiner has less than 0.7 dB insertion loss and more than 13 dB return loss from 88 GHz to 98 GHz. The measured output isolations between each other are greater than 7.5 dB from 82 to 100 GHz and phase differences are less than 10 degree from 88 to 96 GHz. Proposed power combiner is expected compact radar and various applications requiring for high power and stable environment conditions.

지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하며, 이를 위해 지하 공동구를 대상으로 디지털 트윈 기술을 적용하여 화재 침수 등의 재난 을 예방하는 연구가 진행 중이다. 각 센서로부터 감지된 신호를 플랫폼까지 전송하기 위해서는 네트워크 망이 필요하다. 본질적으로 지하 공동구 터널이 외부 무선 통신 시스템의 수신 범위가 부족하여 지하 공동구 환경에서 무선망을 적용하 기 위한 분석이 필요하며, 지하 공동구 내에는 송, 배전 케이블로 인해 발생하는 전자기파 간섭, 내부의 구조물, 장애물 및 수도관 등의 금속 재질 관에서 발생하는 신호의 난반사 등으로 인해 무선 신호가 왜곡되거나 크기 감소가 발생할 수 있으므로 센싱을 통한 원격 감시, 모니터링 작업을 위한 실시간 연결을 보장하려면 지하 공동구 내에 무선 범위를 측정하고 분석해야 한다. 따라서 본 연구에서는 지하 공동구 내 무선 네트워크 환경을 구축하기 위해서 음영지역을 최소 화고, 공동구 내부에서 무선환경 연결에 문제가 없도록 실제 공동구 환경을 측정하였으며, 지하 공동구 지형별 각 구간에 따른 데이터 전송속도 및 신호의 세기, 신호 대 잡음비를 분석하였다. 얻은 결과는 지하 공동구에서 무선 네트워크 설치 를 위한 적절한 무선 계획 접근 방식을 제공한다.

The direct and indirect damages caused by fires in underground utility tunnels have a great impact on society as a whole, so efforts are needed to prevent and manage them in advance. To this end, research is ongoing to prevent disasters such as fire flooding by applying digital twin technology to underground utility tunnels. A network is required to transmit the sensed signals from each sensor to the platform. In essence, it is necessary to analyze the application of wireless networks in the underground utility tunnel environments because the tunnel lacks the reception range of external wireless communication systems. Within the underground utility tunnels, electromagnetic interference caused by transmission and distribution cables, and diffuse reflection of signals from internal structures, obstacles, and metallic pipes such as water pipes can cause distortion or size reduction of wireless signals. To ensure real-time connectivity for remote surveillance and monitoring tasks through sensing, it is necessary to measure and analyze the wireless coverage in underground utility tunnels. Therefore, in order to build a wireless network environment in the underground utility tunnels. this study minimized the shaded area and measured the actual cavity environment so that there is no problem in connecting to the wireless environment inside the underground utility tunnels. We analyzed the data transmission rate, signal strength, and signal-to-noise ratio for each section of the terrain of the underground utility tunnels. The obtained results provide an appropriate wireless planning approach for installing wireless networks in underground utility tunnels.

본 논문에서는 야외 환경에서 약 10 km 거리까지의 대기공간을 이용하여 밀리미터파 대역의 전파를 송수신 및 채널사운딩 측정할 수 있는 장치를 제작하고 그 특성을 알아보았다. 이 장치는 밀리미터파 대역의 전파 특성 연구에 큰 도움이 될 것으로 예상한다. 측정된 수신세기, PDP 등의 데이터를 통해 PathLoss, K-factor, 전파모델 예측치와의 비교 분석등을 할 수 있다. 이동형 송수신 장치는 차량에 탑재되어 송신소와 수신소의 위치를 자유롭게 변경할 수 있으 며 거리에 따른 동화기 문제를 해결하기 위해 루비듐 원자시계를 사용하였다. 안테나의 주요 섹터를 찾기 위해 스캐닝을 활용한 자동 보어사이트 정렬 기능을 적용하였다.

In this paper, the design, implementation, and analysis of a device capable of transmitting and receiving millimeter-wave signals and performing channel sounding measurements in atmospheric conditions at distances of up to approximately 10km outdoors are presented. The device is expected to be instrumental in studying the propagation characteristics of millimeter-wave frequencies. Utilizing data such as received power levels and power delay profiles (PDPs), comparisons with predicted values using path loss, K-factor, and other propagation models are facilitated. The mobile transceiver unit, integrated onto a vehicle platform, allows for flexible adjustment of transmitter and receiver positions, while synchronization issues with distance are mitigated using a rubidium atomic clock. Furthermore, automatic boresight alignment using scanning techniques is employed to locate the main sector of the antenna.

Internet of Things (IoT)의 성능 발전 및 보급으로 다양한 위치 기반 서비스가 제공되고 있으며, 요구되는 서비스의 목적에 맞게 다양한 거리 추정 기법들이 연구되고 있다. 기존 거리 추정 기법은 태그와 앵커가 직접 신호를 교환하여 거리를 추정하기 때문에 대규모 IoT 환경에서 통신 자원을 효율적으로 사용하지 못하다는 한계점을 갖는다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 능동적-수동적 거리 추정 기법들이 제안되었으나, 클록 드리프트 오차에 대한 이론적인 수렴성 보장과 거리 추정 기법의 특징에 대한 분석이 부족하여 정밀한 측위 결과를 도출하기 어려울 수 있다. 본 논문에 서는 대규모 IoT 환경에서 정밀 측위를 위해 클록 드리프트 오차를 반영한 개선된 능동적-수동적 거리 추정 기법을 제안 한다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 개선된 능동적-수동적 거리 추정 기법은 기존 능동적-수동적 거리 추정 기법 대비 최 대 94.4%, 14.4% 거리 추정 성능을 개선할 수 있음을 확인했다.

With the advancement and proliferation of the Internet of Things (IoT), a wide range of location-based services are being offered, and various ranging methods are being researched to meet the objectives of the required services. Conventional ranging methods involve the direct exchange of signals between tags and anchors to estimate distance, presenting a limitation in efficiently utilizing communication resources in large-scale IoT environments. To overcome these limitations, active-passive ranging methods have been proposed. However, there is a lack of theoretical convergence guarantees against clock drift errors and a detailed analysis of the characteristics of ranging estimation techniques, making it challenging to derive precise positioning results. In this paper, an improved active-passive ranging method that accounts for clock drift errors is proposed for precise positioning in large-scale IoT environments. The simulation results confirmed that the proposed active-passive ranging method can enhance distance estimation performance by up to 94.4% and 14.4%, respectively, compared to the existing active-passive ranging methods.

해양 안전은 바다에서의 사고로부터 인명을 보호하고, 보다 안전한 해양 환경을 조성하는 데 중요한 요소다. 본 연구에서는 해양 안전을 향상시키기 위한 TPMS 디바이스를 개발하고, 이를 통해 바다에서의 사고 상황을 감지하고 신속한 대응을 가능케 하는 기술적 솔루션을 제시한다. 이를 위해 개발한 튜브 압력 측정 시스템(TPMS)을 활용하여 튜브의 팽창을 감지하고, 실시간으로 데이터를 수집하여 주변 기기와 통신함으로써 빠른 대응이 가능하도록 설계되었다. 실험 결과를 통해 TPMS(Tube Pressure Monitoring System)가 효과적으로 압력을 감지하고, Main IoT 디바이스와 통신하며 안정적인 데이터 송수신이 가능함을 확인하였다. 또한 비상 상황에 빠르게 대응할 수 있도록 비상 상황 알림 메시지를 수신하고 정보를 조회할 수 있는 모바일 앱을 개발하였다. 개발한 디바이스와 모바일 앱은 해양 안전 분야뿐만 아니라 다양한 응용 분야에서도 활용 가능한 기술을 포함하고 있으며, 향후에는 실제 현장에서의 적용 가능성을 확대할 것이다. 이러한 결과는 해양 환경의 안전성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

Maritime safety is a critical factor in protecting lives from accidents at sea and fostering a safer marine environment. In this study, we developed a TPMS device aimed at enhancing maritime safety, providing technological solutions for detecting accidents at sea and enabling swift responses. The device utilizes a Tube Pressure Monitoring System (TPMS) to detect tube expansion and is designed to collect real-time data and communicate with surrounding devices for rapid responses. Experimental results confirm the effective detection of pressure by TPMS (Tube Pressure Monitoring System) and stable data transmission and reception with the main IoT device. Additionally, a mobile app capable of receiving emergency alert messages and accessing information for rapid responses in emergency situations was developed. The developed device and mobile app encompass technology applicable not only in the maritime safety field but also in various other application areas, with potential for expanded application in real-world scenarios in the future. These results are expected to contribute to enhancing safety in the marine environment.

P2P와 클라우드 컴퓨팅의 기술적 장점이 결합된 하이브리드 구조에서는 효율적인 자원의 공급과 부하의 배분이 가능하다. 즉 P2P를 구성하는 플레이어들의 처리 능력과 클라우드 컴퓨팅 환경에 있는 서버의 처리 능력을 적절하게 활용함으로써 경제적 비용과 서비스 품질의 규모를 고려하는 MMOG를 구성할 수 있다. 실제로 클라우드에 존재하는 서버의 컴퓨팅 능력과 통신 대역폭은 중요한 요구형 자원이며 임차를 많이 할수록 비용이 증가하는 대신 서비스 품질은 향상된다. 반면 플레이어의 처리 능력을 많이 활용하면 서비스 품질은 상대적으로 저하되는 대신 경제적 비용은 감소하 게 된다. 본 논문에서는 이러한 하이브리드 구조 기반의 MMOG를 위한 서버와 플레이어들 간의 대역폭 조정 기법이 기술된다. 동시에 실행되는 플레이어들의 수가 증가할 때 플레이어들의 요청 행위를 서버와 플레이어들에게 적절히 분배 하여 서버의 컴퓨팅 능력과 통신량을 효과적으로 활용하는 기법이 본 논문에서 기술된다. 시뮬레이션 결과 클라우드와 P2P 하이브리드 구조에 기반한 MMORPG에서 플레이어들이 직접 처리하는 대역폭이 증가할수록 서버의 대역폭이 비 례하여 감소되는 결과가 나타났다.

In a hybrid architecture that combines the technological advantages of P2P(peer-to-peer) and cloud computing, it is possible to efficiently supply resources and allocate loads. In other words, by appropriately utilizing the processing power of the players constituting P2P as well as the server in the cloud computing environment, MMOG(Massively Multiplayer Online Game) can be configured that considers the scale of economic cost and service quality. In fact, the computing power and communication bandwidth of servers in the cloud are important demand-based resources. The more it is used when renting, the higher the cost, while the quality of service improves. On the other hand, if the player's processing power is utilized a lot, the quality of service deteriorates relatively while the economic cost decreases. In this paper, a bandwidth adjustment technique between servers and players for MMOG based on this hybrid structure is described. When the number of players running at the same time increases, the players' actions are appropriately distributed to servers and players to effectively utilize the server's computing power and communication volume. Simulation results show that in the MMOG based on cloud and P2P hybrid architecture, the bandwidth of the server is proportionally decreased as the bandwidth directly handled by players is increased.

최근 스마트 물류, 핀테크, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야의 인공지능 워크로드들이 클라우드 상에서 실행되 고 있다. 본 논문은 이기종 GPU 클러스터로 구성된 다중 테넌트 클라우드 시스템에서 다양한 인공지능 워크로드가 실행 될 때 발생하는 스케줄링 문제를 다룬다. 전통적인 스케줄링은 이러한 환경에서 GPU 이용률을 크게 저하시켜 시스템의 성능을 떨어뜨린다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 유전 알고리즘 기반의 최적화 기법을 사용하는 새로운 스케줄링 접근 방식을 제안하고, 이를 프로세스 기반 이벤트 시뮬레이션 프레임워크에 구현하였다. 알리바바의 MLaaS 클러스터에서 수집한 광범위한 인공지능 작업들의 트레이스를 재현하는 실험을 통해 제안하는 스케줄링이 기존 스케줄 링에 비해 GPU 이용률을 크게 개선함을 확인하였다.

Recently, artificial intelligence (AI) workloads encompassing various industries such as smart logistics, FinTech, and entertainment are being executed on the cloud. In this paper, we address the scheduling issues of various AI workloads on a multi-tenant cloud system composed of heterogeneous GPU clusters. Traditional scheduling decreases GPU utilization in such environments, degrading system performance significantly. To resolve these issues, we present a new scheduling approach utilizing genetic algorithm-based optimization techniques, implemented within a process-based event simulation framework. Trace driven simulations with diverse AI workload traces collected from Alibaba’s MLaaS cluster demonstrate that the proposed scheduling improves GPU utilization compared to conventional scheduling significantly.

이 논문은 도시 내 지속 가능한 식량 생산을 위한 5층 구조의 수직형 농축수산 팜(팜 타워) 모델을 개발하였다. 해양농장, 축산, 무농약 자동화 농작물 팜을 통합해 자원을 효율적으로 사용하고 환경 영향을 최소화하는 방안을 제안한 다. 순환 경제 원칙에 기반한 이 모델은 각 부분의 산출물을 다른 부분의 자원으로 재활용하여 시스템의 효율을 증진시 키며 도시 내 유휴 공간을 활용하고, 일자리 창출과 지역 사회 참여를 촉진할 수 있다. 또한, 식량 생산의 탄소 발자국을 줄이고, 식품 안전성을 향상시키는 데 기여할 수 있다. 추가적으로, 이 연구는 진보된 농업 기술이 도시 구조에 통합되어 글로벌 식량 안보 문제에 대응할 수 있는 방안을 모색 한다. 이 모델은 기후 변화와 인구 증가로 인한 식량 위기에 대한 잠재적 해결책을 제시하며, 도시 농업의 발전 방향을 제안한다. 향후 연구에서는 실제 구현을 위한 기술적, 정책적 과제를 다루어야 할 것이다.

This dissertation developed a five-story vertical livestock and fisheries farm (palm tower) model for sustainable food production in cities. It proposes to integrate marine farms, livestock raising, and pesticide-free automated crop farms to efficiently use resources and minimize environmental impact. Based on circular economy principles, the model can recycle the output of each part into resources from the other, increasing the efficiency of the system, utilizing idle space in the city, and promoting job creation and community participation. It can also contribute to reducing the carbon footprint of food production and improving food safety. In addition, the study explores how advanced agricultural technologies can be integrated into urban structures to address global food security challenges. This model presents potential solutions to the food crisis caused by climate change and population growth, and suggests a direction for the development of urban agriculture. Future research should address the technical and policy challenges for practical implementation.

본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동 체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라 는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된 다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능 형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.

In this dissertation, a we designed and implemented a patrol robot that integrates a thermal imaging camera, speed dome camera, PTZ camera, radar, lidar sensor, and smartphone. This robot has the ability to monitor and respond efficiently even in complex environments, and is especially designed to demonstrate high performance even at night or in low visibility conditions. An orbital movement system was selected for the robot's mobility, and a smartphone-based control system was developed for real-time data processing and decision-making. The combination of various sensors allows the robot to comprehensively perceive the environment and quickly detect hazards. Thermal imaging cameras are used for night surveillance, speed domes and PTZ cameras are used for wide-area monitoring, and radar and LIDAR are used for obstacle detection and avoidance. The smartphone-based control system provides a user-friendly interface. The proposed robot system can be used in various fields such as security, surveillance, and disaster response. Future research should include improving the robot's autonomous patrol algorithm, developing a multi-robot collaboration system, and long-term testing in a real environment. This study is expected to contribute to the development of the field of intelligent surveillance robots.

LLM(Large Language Model)을 활용하여 사전에 게임 데이터 학습 없이 텍스트 기반 게임을 수행할 수 있는지 알아보았다. LLM을 구현한 시스템으로는 ChatGPT-3.5와 가장 최신 형태인 ChatGPT-4를 채택하였다. 이에 더해 ChatGPT-4에 본 논문에서 제안하는 영구 메모리 기능을 추가하여 세 개의 게임 플레이어 에이전트를 제작하였다. 텍스 트 기반 게임으로 가장 유명한 Zork를 활용하여 복잡한 장소를 이동해가며 정보를 모으고 퍼즐을 풀 수 있는지 알아보 았다. 그 결과 세 에이전트 중 영구 메모리 기능을 추가한 에이전트의 성능이 탐험을 가장 넓은 범위로 진행하였고 점수 도 가장 뛰어났다. 그러나 세 에이전트 모두 퍼즐을 푸는데 한계를 보였으며 이는 다단계 추론이 필요한 문제에 LLM이 취약하다는 것을 보여주었다. 그럼에도 여전히 본 논문에서 제안하는 에이전트를 사용하면 전체 장소의 37.3%를 방문하 고, 방문했던 장소의 아이템을 모두 모으는데 성공할 수 있었던 것으로 LLM의 가능성을 확인할 수 있었다.

We investigated the feasibility of utilizing Large Language Models (LLMs) to perform text-based games without training on game data in advance. We adopted ChatGPT-3.5 and its state-of-the-art, ChatGPT-4, as the systems that implemented LLM. In addition, we added the persistent memory feature proposed in this paper to ChatGPT-4 to create three game player agents. We used Zork, one of the most famous text-based games, to see if the agents could navigate through complex locations, gather information, and solve puzzles. The results showed that the agent with persistent memory had the widest range of exploration and the best score among the three agents. However, all three agents were limited in solving puzzles, indicating that LLM is vulnerable to problems that require multi-level reasoning. Nevertheless, the proposed agent was still able to visit 37.3% of the total locations and collect all the items in the locations it visited, demonstrating the potential of LLM.

주어진 숫자 쌍 간에 빈 셀을 경유하는 선을 연결함에 있어 다른 숫자의 연결선과 교차가 발생하지 않도록 하는 숫자 연결 퍼즐은 다항시간으로 퍼즐을 풀 수 있는 방법이 알려져 있지 않은 NP-완전 문제이다. 지금까지는 임의의 숫자를 선정하여 시행착오 법으로 퍼즐을 풀고 있다. 본 논문은 주어진 문제에 대해 빈 셀을 정점으로, 인접 셀들 간에 간선으로 연결한 격자 그래프로 변환하였다. 다음으로 숫자 쌍 들 간에 직선을 긋고, 교차가 발생한 숫자 그룹으로 분할 하였다. 교차 숫자 그룹에서 교차를 회피하는 우회 경로를 설정하였다. 제안된 알고리즘을 18개의 벤치마킹 데이터들에 적용한 결과 모든 데이터에 대해 퍼즐을  의 선형시간 복잡도로 풀 수 있음을 보였다.

The numberlink puzzle(NLP), which non-crossings with other numbers of connection in connecting lines through empty cells between a given pair of numbers, is an NP-complete problem with no known way to solve the puzzle in polynomial time. Until now, arbitrary numbers have been selected and puzzles have been solved using trial-and-error methods. This paper converts empty cells into vertices in lattice graphs connected by edge between adjacent cells for a given problem. Next, a straight line was drawn between the pairs of numbers and divided into groups of numbers where crossing occurred. A bypass route was established to avoid intersection in the cross-number group. Applying the proposed algorithm to 18 benchmarking data showed that the puzzle could be solved with a linear time complexity of   for all data.

가꾸로 퍼즐은 다항시간으로 퍼즐을 풀 수 있는 방법이 알려져 있지 않은 NP-완전 문제이다. 지금까지는 가능한 모든 경우수를 대입해 보는 전수탐색 법이나 선형계획법을 적용하고 있다. 본 논문은 박스 크기와 합 실마리에 따른 들어갈 수 없는 숫자들에 대한 규칙인 마법의 규칙을 찾아내었다. 마법의 규칙에 기반하여 빈 셀에 들어갈 수 없는 숫자 들을 행과 열 합 실마리에 대한 박스에서 삭제하였다. 다음으로 합 실마리 값에 기반하여 박스에 들어갈 수 없는 숫자들 을 삭제하였다. 최종적으로 단일 숫자만 존재하는 셀을 실마리로 확정하였다. 제안된 알고리즘을 7개의 벤치마킹 실험 데이터에 적용한 결과 모든 문제에 대해 해를 구할 수 있음을 보였다.

Kakuro puzzles are NP-complete problems where no way to solve puzzles in polynomial time is known. Until now, a brute-force search method or a linear programming method has been applied to substitute all possible cases. This paper finds a magic rule, a rule for box sizes and unfilled numbers according to sum clues. Based on the magic rule, numbers that cannot enter empty cells were deleted from the box for row and column sum clues. Next, numbers that cannot enter the box were deleted based on the sum clue value. Finally, cells with only a single number were confirmed as clues. As a result of applying the proposed algorithm to seven benchmarking experimental data, it was shown that solutions could be obtained for all problems.

모노펄스 레이다용 다채널 집적 수신기 내에 존재하는 채널 간 간섭은 최근 수신기의 소형화 추세에 따라 그 영향성이 늘어날 것으로 예상된다. 따라서, 본 논문에서는 모노펄스 레이다에 적용되는 다채널 집적 수신기의 수신 채널 간 간섭을 보정하여, 표적 각도 검출 성능 왜곡을 배제할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위하여 스위치, 방향성 결합기, 정합 부하, ADC(Analog to Digital Converter), 채널 보정 신호원 등을 이용하여 보정 하드웨어 구성을 제안하였다. 또한, 스위치와 보정 신호원을 제어하여 총 9개의 산란 파라미터를 획득하고, 안테나로부터 출력되는 모노펄스 신호와 채널 간 간섭이 존재하는 상태에서의 다채널 수신기를 통과한 모노펄스 신호 간의 수학적 관계를 이용하여 왜곡되지 않는 모노펄스 신호를 복원하는 방법을 제안하였다.

The effect of inter-channel coupling in multi-channel monopulse receiver is expected to increase by miniaturization trend of receiver. Therefore, in this paper, calibration method is proposed to compensation for inter-channel coupling in receiver of monopulse radar. And it can prevent distortion of angle information of target. Hardware configuration that consists of switch, directional coupler, matched load, ADC(Analog to Digital Converter), signal source of calibration is proposed to calibration. Total nine scattering parameters are obtained by controlling the switch and signal source of calibration. After that, method for restoring the undistorted signal is proposed using the mathematical relationship between the monopulse signal output from the antenna and the monopulse signal passing through the multi-channel receiver in the presence of inter-channel coupling.

기동 플랫폼에 탑재된 레이다는 플랫폼이 이동 및 회전함에 따라 레이다의 좌표계 상태도 같이 변화한다. 이 때, 추적을 수행하기 위하여 센서로부터 측정된 플랫폼의 상태 정보를 이용하여 표적의 좌표를 변환하게 되며 센서의 잡음, 통신 지연, 센서 갱신 주기와 같은 원인으로 인하여 추적 성능이 저하될 수 있다. 본 논문에서는 센서의 오차로 인한 추적 성능 저하를 최소화하기 위하여 기동 플랫폼의 상태정보를 추정하기 위한 항법 필터를 설계하고 모의 시험을 통해 항법 필터 적용을 통한 추적 성능 개선 효과를 분석하였다. 이러한 항법 필터 설계를 위하여 3가지의 필터 알고리 즘을 분석 및 적용하여 각 필터별 플랫폼 위치 및 자세 성능 개선 효과를 확인하였고 가장 높은 성능의 필터 알고리즘을 적용하여 설계된 항법 필터를 추적 모의 시험에 적용하여 항법 필터 적용 전후의 추적 성능 개선을 확인하였다.

As the radar mounted on a moving platform moves and rotates, the state of the radar's coordinate system also changes. At this time, in order to track target, the target's coordinates should be converted using the platform state measured from the sensor, and tracking performance may deteriorate due to causes such as sensor noise, communication delay, and sensor update cycle. In this paper, to minimize the degradation of tracking performance because of sensor error, we designed a navigation filter to estimate the state of the moving platform and analyzed the effect of improving tracking performance by applying the navigation filter through a simulation test. To design this navigation filter, three filter algorithms were applied and analyzed to confirm the effect of improving platform position and attitude performance for each filter, and the navigation filter designed by applying the highest performance filter algorithm was applied to a tracking simulation test. Finally we confirmed Improvement in tracking performance before and after applying navigation filters.

3년이 넘게 진행되었던 SK와 넷플릭스 간 분쟁은 소송을 취하하고 양사가 협력 관계를 맺는 방향으로 일단락되 었다. 하지만 디지털 대전환, 생성형AI 활성화 등으로 인해 인터넷 트래픽 이용량은 향후 더욱 늘어날 가능성이 있어 망이용대가를 둘러싼 국내 이동통신사와 글로벌 CP 사업자간 갈등은 언제든지 다시 발생할 수 있다. 본 연구에서는 SK 와 넷플릭스 사이에 발생했던 망이용대가와 관련된 분쟁의 쟁점을 살펴보고 각 쟁점에 따른 함의를 도출했다. 망이용대 가의 유상성 및 범위는 전적으로 사업자 간 협상에 의해 결정되어야 하는 사안이다. 다만, 사업자 간 분쟁이 발생하게 되면 속도 지연 등 이용자의 피해가 발생할 수 있으므로 이에 대한 정책적 대안에 대한 검토가 필요하다. 국내 미디어 산업은 글로벌 CP와 협력적으로 성장해 온 측면이 있어 향후 망이용대가와 관련해 국내 이동통신사업자와 글로벌 CP 사업자 간 호혜적인 관계 형성이 중요하다고 판단된다. 하지만 사업자간 상생을 위해서라도 향후 발생할 수 있는 갈등을 중재할 수 있는 대안에 대한 학술적 검토는 이뤄질 필요가 있다.

The dispute between SK and Netflix, which has been going on for more than three years, ended in the direction of dropping the lawsuit and establishing a cooperative relationship between the two companies. However, as Internet traffic usage is likely to increase further in the future due to digital transformation and activation of generated AI, conflicts between domestic mobile carriers and global CP operators over network usage fees can arise at any time. In this study, the issues of the dispute related to network usage fees that occurred between SK and Netflix were examined, and different implications were drawn for each issue. The cost and scope of network usage considerations are an issue that must be determined entirely by negotiations between operators. However, if a dispute occurs between operators, user damage such as speed delays may occur, so it is necessary to prepare a policy alternative. As the domestic media industry has grown cooperatively with global CPs, it is considered important to form a reciprocal relationship between domestic mobile telecommunication operators and global CP operators regarding network usage fees in the future.

현대 학술 연구 환경에서 디지털 기술의 발전은 연구자들에게 더욱 다양하고 풍부한 정보 접근성을 제공하고 있으나, 이와 동시에 저자 식별 문제가 새로운 도전 과제로 부상하고 있다. 저자 식별 문제는 학술 커뮤니케이션의 투명 성과 정확성을 저해하는 주요 요인으로, 연구 성과의 정확한 귀속과 연구 네트워크의 구축에 혼란을 야기할 수 있다. 이에 대응하기 위해, 국제표준이름식별자(ISNI)와 연구자고유식별번호(ORCID)와 같은 식별자 시스템이 도입되었으나, 저자들의 저조한 참여와 정보의 부정확한 입력 등으로 인해 여전히 한계를 가지고 있다. 본 연구는 저자 정보가 최초로 시스템에 입력되는 순간부터 식별을 위한 정보 관리 방법을 중점적으로 연구함으로써, 저자 식별의 정확성을 향상시키고 학술 정보 서비스의 효율성을 극대화하는 방안을 제안한다. 이를 통해, 학술 커뮤니티 내에서 저자 식별 문제에 대한 인식을 새롭게 하고, 관련 기관과 연구자들이 이 문제를 해결하기 위해 취할 수 있는 구체적인 방안을 제시할 것이다.

In the modern academic research environment, the advancement of digital technology provides researchers with increasingly diverse and rich access to information, but at the same time, the issue of author identification has emerged as a new challenge. The problem of author identification is a major factor that undermines the transparency and accuracy of academic communication, potentially causing confusion in the accurate attribution of research results and the construction of research networks. In response, identifier systems such as the International Standard Name Identifier (ISNI) and Open Researcher and Contributor ID (ORCID) have been introduced, but still face limitations due to low participation by authors and inaccurate entry of information. This study focuses on researching information management methods for identification from the moment author information is first entered into the system, proposing ways to improve the accuracy of author identification and maximize the efficiency of academic information services. Through this, it aims to renew awareness of the issue of author identification within the academic community and present concrete measures that related institutions and researchers can take to solve this problem.

코로나19 이후로 사람들의 주 생활공간의 대부분이 실내로 옮겨졌다. 이러한 영향으로 많은 사람의 반려식물에 관한 관심이 지속적으로 상승하고 있다. 반려식물을 키우는 사람들은 정서적 안정 또는 공기 정화를 목적으로 키우게 되는 경우가 많다. 실제로 식물은 사람들에게 심리적인 안정감을 주는 효과가 있을 뿐만 아니라 어떤 식물이냐에 따라 실내 공기 정화 능력 또한 탁월하다. 하지만 식물에 대한 지식이 없다면 어떤 식물이 공기 정화 효과가 탁월한지 알 수 없고 키우더라도 금방 시들어 버리는 문제를 마주하게 된다. 따라서 본 논문에서는 사전 지식이 없는 사용자들에게 데이터베이스와 MBTI를 활용하여 사용자의 MBTI 정보 및 회원 정보를 데이터베이스에 저장하여 관리하고, 이를 바탕 으로 사용자와 성향이 맞는 식물 데이터를 추천하고 캘린더를 통해 일정을 관리할 수 있는 기능을 제공하는 애플리케이 션을 개발하고자 한다.

Since COVID-19, most of people's main living spaces have been moved indoors. Due to this influence, many people's interest in companion plants continues to rise. People who raise companion plants often raise them for the purpose of emotional stability or air purification. In fact, plants have the effect of giving people a sense of emotional stability and the ability to purify indoor air is excellent depending on what kind of plant they are. However, if you do not have knowledge of plants, you will not know which plants have excellent air purification effects, and even if you grow them, you will face a problem that withers quickly. Therefore, in this paper, we develop an app that provides users who do not have prior knowledge to store and manage their MBTI and member information in a database using databases and MBTI, and based on this, recommend plant data that fits their preferences with the user and manage their schedules through calendars.

본 논문은 장시간 디지털 기기 사용자를 위한 거북목 자세 교정 및 예방 시스템의 설계에 대해서 소개한다. 우리 나라의 거북목 환자는 그 수가 2018년부터 2021년까지 13퍼센트 증가하였으며 아직까지 현재 시점의 최신 통계자료에 따르면 호전되지 않은 상황이다. 거북목은 질병 특성상 치료보단 예방이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 노트 북에 있는 내장 카메라 기반의 시스템을 설계하여 시스템의 접근성을 높였으며, Google Mediapipe 오픈소스의 Pose Estimation, Face Landmarks Detection, Iris Tracking, Depth Estimation 등의 기능을 통해 별도의 인공지능 모 델이 필요 없도록 설계하여 낮은 비용으로 사용자로 하여금 손쉽게 거북목을 예방하도록 한다.

This paper introduces the design of a turtle neck posture correction and prevention system for users of digital devices for a long time. The number of forward head posture patients in Korea increased by 13% from 2018 to 2021, and has not yet improved according to the latest statistics at the present time. Because of the nature of the disease, prevention is more important than treatment. Therefore, in this paper, we designed a system based on built-camera in most laptops to increase the accessiblility of the system, and utilize the features such as Pose Estimation, Face Landmarks Detection, Iris Tracking, and Depth Estimation of Google Mediapipe to prevent the need to produce artificial intelligence models and allow users to easily prevent forward head posture.

본 연구는 조선시대 게임의 몰입감을 향상시키기 위해 ChatGPT API를 활용한 조선시대 대화체 구현을 위해 진행되었다. 연구는 중인계급 플레이어와 다른 계급과의 대화에 중점을 둔다. 조선시대 배경의 드라마 대사를 학습시키 는 방법과 대화체의 종결어미를 학습시키는 두 방법으로 연구를 진행하였다. 종결어미를 학습시키는 방법이 자체 평가 기준에서 더 높이 평가되었다. 이를 반영하여 프롬프트를 구성해서 조선시대 게임에서의 설정을 반영한 NPC 프롬프트 를 구상하였고, 추가적으로 프롬프트 조합 방식을 활용하여 다양한 NPC의 프롬프트를 구성하는 방법을 제안하였다. 본 연구는 조선시대 게임 제작 시 NPC 대화체의 참고 자료로 활용될 수 있다.

This study was conducted to implement Joseon Dynasty conversational style using the ChatGPT API to enhance the immersion of games set in the Joseon era. The research focuses on interactions between middle-class players and other classes. Two methods were employed: learning the dialogues from historical dramas set in the Joseon Dynasty and learning the sentence endings typical of the period. The method of learning sentence endings was rated higher based on self-evaluation criteria. Reflecting this, prompts were constructed to represent NPC dialogues in the game settings of the Joseon era. Additionally, a method was proposed for creating various NPC prompts using prompt combination techniques. This study can serve as a reference for NPC dialogue creation in games set in the Joseon Dynasty.

2022년 말 수도권을 침범한 북한 드론 격추 실패의 논쟁 중심에는 안티드론(Anti Drone, 對 드론)이 있다. 안티드론은 허가되지 않은 공역의 드론 비행을 탐지하여 제지하는 각종 수단이다. 안티드론 기술은 현재와 같은 다양한 드론의 위법 상황에서 반드시 필요한 드론 기술의 핵심 방어체계이다. 드론 역할이 증대된 우크라이나 전쟁에서 우리는 경각심을 가져야 한다. 방어가 쉽지 않은 드론 공격이 전쟁의 승패를 가름할 수도 있다. 세계 각국의 안티드론 기술 개발 경쟁은 상승하고 있다. 새로운 안티드론 기술이 나타나면 이를 뛰어넘는 드론이 개발된다. 본 연구는 국내 드론의 방어체 계를 분석하여 안티드론 현황을 제시하였다.

Anti-drone (anti-drone) is at the center of the debate over the failure to shoot down a North Korean drone that invaded the metropolitan area at the end of 2022. Anti-drone is a means of detecting and restraining drone flights in unauthorized airspace. Anti-drone technology is a key defense system for drone technology that is essential in the current illegal situation of various drones. We must be alert in the war in Ukraine, where the role of drones has increased. Drone attacks, which are not easy to defend, may determine the victory or defeat of the war. Competition for anti-drone technology development in countries around the world will rise. When new anti-drone technology emerges, drones that go beyond it will be developed. This study presented the current status of anti-drone by analyzing the defense system of domestic drones.

IT 관련 분야는 너무나도 다양하다. 2018년 현재 4차 산업혁명으로부터 이루어진 IT 혁명은 이전과는 다른 새로운 분야들의 등장을 이루어 냈을 뿐만 아니라 과거에 이미 이슈가 되었지만 파묻혀 있던 여러 분야들의 재조명 또한 이루어 냈다. 기업이나 공공기관에서는 이러한 현 상황에 맞추어 IT 동향 파악에 큰 관심을 가지고 있기에 본 논문에서 도 국내의 논문들이 제공하는 키워드를 분석하는 방법으로 IT 동향을 파악하였다. 본 논문에서는 기존에 이루어졌던 산업 동향 분석이나 경제 분석과는 달리 직접 이루어진 IT 관련 연구에 대한 석박사들의 논문들이 제공하는 키워드를 분석하는 방법에 초점을 맞추어 더 원초적이며 직접적인 IT 동향을 파악한다. 이러한 분석은 IT 업계 쪽으로 나아가려는 학생들 혹은 이러한 학생들에게 방향을 제시하려는 교육자들에게 IT 기술을 연구한 학술적인 논문들을 분석한 데이터를 토대로 앞으로의 비전을 예측하고 제시한다.

IT-related fields are very diverse. As of 2018, the IT revolution from the Fourth Industrial Revolution not only brought out the new fields that were different from the previous ones, but it also made a reexamination of various fields that had already been an issue in the past. Companies and public institutions have a great interest in understanding IT trends in this situation. Therefore, in this paper, IT trends are identified through the analyzation of keywords provided by domestic papers. Moreover, unlike previous industry trend analysis or economic analysis, this paper focuses on analyzing the keyword provided by the doctoral thesis or master's thesis about direct IT-related research, and grasps the more basic and direct IT trend. This analysis predicts and presents the vision based on the data of the analysis from the academic papers that researched in IT technology for IT related students or IT related educators.

본 논문에서는 2022년 10월 29일 한국에서 발생한 이태원 압사 사고를 기반으로 미래에 발생할 수 있는 인파 사고에 대하여 군중 밀집으로 인한 위험을 미리 예측하고, 예방하기 위한 목적으로 작성되었다. 단일 CCTV 같은 경우 관리자가 실시간으로 현재 상황을 판별할 수 있지만, 하루 종일 해당 화면만 들여다볼 수 없기 때문에 CCTV 화각으로 촬영된 영상들을 학습한 YOLO v4를 이용하여 객체를 탐지하고, 정해진 군집의 수가 초과하는 순간에 알림을 통해 군중 밀집으로 인한 안전사고를 예방하게 된다. YOLO v4 모델을 사용하게 된 이유는 이전 YOLO 모델보다 더욱 높은 정확 성과 빠른 속도로 개선되어, 객체 탐지 기법이 더 용이해졌기 때문이다. 본 서비스를 AI-Hub 사이트에 등재된 CCTV 영상 데이터로 테스트하는 과정을 거치게 된다. 현재 한국에 CCTV는 기하급수적으로 증가하였고, 이를 실제 CCTV에 적용한다면 앞으로 일어나게 될 군중 밀집으로 인한 사고를 비롯한 다양한 사고를 예방할 수 있을 것으로 기대한다.

In this paper, the purpose of this paper is to predict and prevent the risk of crowd concentration in advance for possible future crowd accidents based on the Itaewon crush accident in Korea on October 29, 2022. In the case of a single CCTV, the administrator can determine the current situation in real time, but since the screen cannot be seen throughout the day, objects are detected using YOLOv4, which learns images taken with CCTV angle, and safety accidents due to crowd concentration are prevented by notification when the number of clusters exceeds. The reason for using the YOLO v4 model is that it improves with higher accuracy and faster speed than the previous YOLO model, making object detection techniques easier. This service will go through the process of testing with CCTV image data registered on the AI-Hub site. Currently, CCTVs have increased exponentially in Korea, and if they are applied to actual CCTVs, it is expected that various accidents, including accidents caused by crowd concentration in the future, can be prevented.