Earticle

인천 부평구에 위치한 A지하상가는 많은 시각 정보를 가지고 있다. 사용자의 편리함을 위한 시각 정보는 지하 상가를 사용하는 사용자에게 불편함을 제공하는 요소가 되었다. 사용자들이 목적지로 이동하기 위해 쉽게 인식되 고, 시각 정보를 정확히 전달하는 안내표지판은 필수이다. 본 연구는 사용자 편의를 위한 공공디자인의 사용자 경험 디자인 연구로서 사용자에게 필요한 정보와 사용자 편의 성을 위한 필요사항을 도출하고 개선방안을 제안하는데 목적이 있다. 공공디자인을 경험할 때 목적지에 대한 정 보 표기와 타이포그래피, 컬러, 형태, 레이아웃, 설치위치 등에 관한 문제를 지하상가의 공공디자인을 비교 분석했 다. 연구방법으로는 1차로 문헌 연구와 선행 연구를 통해 사용자 편의를 위한 공공디자인의 요소를 고찰했다. 2차 로 지하상가 사용자를 대상으로 설문조사 및 심층 인터뷰 를 진행했다. 연구 결과, 사용자에게 편의성을 제공하는 요인으로는 공공디자인의 형태, 컬러, 타이포그래피 순으 로 나타났으며, 공공디자인의 위치가 문제점으로 드러났 다. 이를 통해 공공디자인의 개선사항 도출과 발전 방안 을 제시할 수 있었다. 본 연구가 향후 사용자 편의 중심 의 공공디자인의 개선과 개발에 도움을 줄 것으로 기대한 다.

A, the underground shopping center in Bupyeong-gu, Incheon, contains a lot of visual information. Introduced to provide users with convenience, its visual information ended up causing inconvenience for the users of A. Direction signs are essential which are easily recognizable by users to travel to their destinations and offer visual information clearly. This study focused on public designs for user convenience as designs experienced by users, aiming to identify what was needed to promote user convenience along with the information they needed and propose directions of improvement. Public designs of an underground shopping center were compared and analyzed in the marking of destination information, typography, color, form, layout, and installation location as part of public design experiences. As for methodology, the investigator first took into consideration the elements of public designs for user convenience based on literature study and previous studies and then conducted a survey and in-depth interview with users of an underground shopping center. The findings show that the forms of public design had the biggest impact on user convenience, being followed by colors and typography in the order. The locations of public designs posed problems. Based on these findings, the study proposed improvement measures and development plans for public designs. The present study will hopefully contribute to the improvement and development of public designs centered around user convenience.

본 연구는 국내 지도 앱의 사용자 경험을 분석하고 장단점을 가려 더 많은 사람이 쉽게 이용할 수 있도록 개선하는 데 목적이 있다. 더 나은 UX/UI를 제시하기 위해 첫째, 정성적 방법으로 기존 문헌과 블로그 등의 자료수 집을 하고. 둘째, 정량적 방법으로 설문조사와 인터뷰로써 네이버와 다음 지도 앱의 만족도 조사, 사용성 평가를 분 석하였다. 그 결과, 네이버 사용은 포털에서부터 인지도, 친숙함, 블로그 등의 맛집, 여행 정보의 활용성 때문이었고, 다음 지도 이용자는 네이버와 비교하면 소수이지만 다른 지도 앱을 충분히 이용해보고 비교하여 다음 지도를 선택한 경우로 상세한 경로 표시와 간단한 조작, 실시간 정확도에서 만족도가 더 높았다. 네이버는 인지도와 친숙함으로 가 장 대중적인 지도이며 특히 최근 개발된 내비게이션을 보면 지속적인 기술개발까지 뒷받침되고 있다는 것을 알 수 있고, 다음 지도는 상세함과 실시간 경로 정보를 한눈에 보여주는 인터페이스로 소수의 마니아층을 이룰 정도로 신 뢰를 얻고 있다. 향후, 이 장점들만 서로 보완해도 국내 지도발전에 도움이 될 것으로 기대한다.

The aim of this paper is to improve the usability of Mobile Maps by allowing more people to use. To figure out better UX/UI, I evaluated usability for Mobile Applications from various materials such as literatures and blogs for qualitative methods and interviews and questionnaires about satisfaction of Naver and Daum for quantitative methods. So, We know that a map app is important and it is affected by force and profile on the portal site than its own features, because, not often in everyday life. Even though people do not use Mobile Map Applications frequently, we need to improve usability to make anybody use them easily by minimizing depth and button designs.

본 연구는 대학 레슬링 선수들이 대학이라는 전환기적 환경 속에서 경험하는 직업정체성 재구성 및 진로 성찰 과정을 현상학적으로 탐색하 는 데 목적이 있다. A대학교에 재학 중인 레슬링 특기생 7명을 연구 참 여자로 선정하고, 반구조화된 심층 면담을 통해 자료를 수집하였다. 수 집된 자료는 귀납적 내용 분석을 통해 분석하였으며, 연구 결과 대학 레 슬링 선수의 직업정체성 재구성 과정은 일련의 상호작용적 단계로 구조 화되었다. 첫째, ‘진입 및 전환 단계’에서 연구참여자들은 통제된 환 경에서 벗어나 자율적 책임으로 이행하며 직업적 주체성을 자각하는 것 으로 나타났다. 둘째, ‘갈등 단계’에서 이들은 학생과 선수라는 이중 역할(Dual Career) 사이의 구조적 모순과 소외를 경험하며 정체성의 혼 란을 겪는 것으로 나타났다. 셋째, ‘대응 단계’에서 참여자들은 선수 로서의 생존을 위해 학업을 도구적으로 활용하는 전략적 타협을 취하는 것으로 확인되었다. 넷째, ‘성숙 단계’에서 이들은 미래에 대한 불안 을 통해 운동을 생계와 직업의 관점에서 재인식하며 직업인으로서의 가 능성을 탐색하는 진로 성찰로 이행해 나가는 모습을 보였다.

The purpose of this study was to phenomenologically explore the process of occupational identity reconstruction experienced by university wrestling athletes within the transitional environment of university. Seven university wrestling student-athletes participated, and data were collected through semi-structured in-depth interviews. The data were analyzed using inductive content analysis. The findings revealed four main themes: (1) transition from a controlled environment to autonomous responsibility, (2) structural contradictions and alienation of student-athletes, (3) instrumental perception of academics and strategic compromise, and (4) career reflection triggered by future anxiety. These results indicate that university wrestling athletes reconstruct their occupational identity while navigating tensions between their dual roles as students and athletes. The findings suggest that this process reflects their development into subjective agents who actively redefine their career paths and personal identities.

This article keeps track of the locus of the rise and development of Asian American literary criticism from the 1960s up until early twenty-first century. It goes without saying that much of Asian American criticism can be characterized by its definitional struggle of what is Asian, what is American, and what is Asian American. One of my central argument is that such a struggle is not so much a question of essence underlying those categories as a question of the discursive and social relations through which an identity can both stake and secure its specific claims. Against the backdrop of an American universal of abstract citizenship that has been presented as an inclusive universal but translated historically and materially as a practice of excluding other particulars, this article examines the critical moments and contentious debates in the early history of Asian American literary history as a means of catching a glimpse of a theoretical vista from which to determines a future direction of Asian American literary criticism in the age where Asian American identity has been transformed by the continuous flow of people, capital, and products, and its multiple and shifting definitions can be no longer of any use for its points of reference places of origin or destination.

게임에서는 장애물이 가로 막고 있을 때 길 찾기 알고리즘이 요구된다. Path Finding Method 는 길과 장애물을 고려하여 목적지까지의 경로를 찾는 방법을 말한다. A<SUP>*</SUP> 알고리즘은 이런 복잡한 미로 찾기에 최적화된 Path Finding 알고리즘이다. 하지만, 모바일 같은 저비용 기기에서 A<SUP>*</SUP> 알고리즘을 사용하기엔 단순한 지형에서도 연산 부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 공간에서 Grid를 구축하여, 통행이 가능한 곳과 불가능한 곳을 나누어 최종 지점에 도달할 수 있도록 하는 방식을 제안한다. 본 논문에서 제시한 Path Finding Method 는 최종 지점이 막다른 길인 경우 가장 가까운 이동 가능한 경로로 길을 안내하도록 설계하여 예외 상황에 대처했다. 대표적인 길 찾기 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘은 최소 비용을 고려해서 최단으로 가는 거리를 비교하여 길을 나타낼 수 있다. 하지만, Dijkstra 알고리즘 경우 비용이 양수가 아닌 음수의 경우 무한 루프에 빠지는 등 결과 값이 제대로 나오지 않을 수 있다. 본 논문에서 제안한 Path Finding Method 는 최소 비용을 노드별로 비교하는 방식이 아닌 초기 비용을 알 수 없는 분야에 쉽게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 제안한 Path Finding Method 를 적용하여 Web 게임을 제작하는 것에 성공하였다. 향후, Path Finding Method 결과에 위치 정렬 알고리즘을 적용하여, 중복된 지역을 가는 확률을 최소화하면서 정리된 Path 가 돌출되도록 연구할 예정이다. 본 논문의 Path Finding Method 은 게임 개발 분야에 적극 기여되길 바란다.

A navigation mesh (NavMesh) is a suitable tool for the representation of a three-dimensional game world. A NavMesh consists of convex polygons covering free space, so the path can be found reliably without detecting collision with obstacles. The main disadvantage of a NavMesh is the huge state space. When the $A^*$ algorithm is applied to polygonal meshes for detailed terrain representation, the pathfinding can be inefficient due to the many states to be searched. In this paper, we propose a method to reduce the number of states searched by using visibility tests to achieve fast searching even on a detailed terrain with a large number of polygons. Our algorithm finds the visible vertices of the obstacles from the critical states and uses the heuristic function of $A^*$, defined as the distance to the goal through such visible vertices. The results show that the number of searched states can be substantially reduced compared to the $A^*$ search with a straight-line distance heuristic.

Pathfinding for pedestrians provided by various navigation programs is based on a shortest path search algorithm. There is no big difference in their guide results, which makes the path quality more important. Multiple criteria should be included in the search cost to calculate the path quality, which is called a multi-criteria pathfinding. In this paper we propose a user adaptive pathfinding algorithm in which the cost function for a multi-criteria pathfinding is defined as a weighted sum of multiple criteria and the weights are learned automatically by Perceptron learning. Weight learning is implemented in two ways: short-term weight learning that reflects weight changes in real time as the user moves and long-term weight learning that updates the weights by the average value of the entire path after completing the movement. We use the weight update method with momentum for long-term weight learning, so that learning speed is improved and the learned weight can be stabilized. The proposed method is implemented as an app and is applied to various movement situations. The results show that customized pathfinding based on user preference can be obtained.

국제해사기구는 해상에서의 대규모 인명사고를 줄이기 위하여 승객 안전 기준을 보완해왔다. 이에 따라 본 연구에서는 좁은 통로와 많은 승선인원이 상주하는 실습선을 대상으로 선박 환경에서 대피 시뮬레이션 시 유리한 경로 탐색 알고리즘을 선정하기 위한 연구를 수행하였다. 비교 대상으로 선정한 알고리즘은 Dijkstra, Theta^*, Fast Marching Method이며, 보행자간 상호작용 및 보행자와 벽면으로 인한 혼잡도 기반의 경로 탐색을 시뮬레이션하였다. 주·야간 시나리오에서 대피 시간, 혼잡도 분포, 위험 점유면적 기준으로 성능을 분석한 결과, 대피 시간은 세가지 알고리즘의 결과에서 약 0.1초 내외로 유사하게 나타났으나 Theta^*가 시나리오에 따른 성능 변동성이 가장 낮았으며, 혼잡도 분포 및 위험 점유면적 또한 타 알고리즘 대비 최대 23%의 혼잡도 저감 능력을 보이며 가장 높은 성능을 나타냈다. 이러한 결과는 Line-of-Sight 특성을 갖는 Theta^* 알고리즘이 좁은 통로와 높은 인구 혼잡도 상황에서 대안 경로를 형성하여 혼잡을 완화한 것이 원인으로 판단된다. 본 연구의 결과는 선박 설계 및 피난안전성 평가 시 경로 탐색 알고리즘을 선정하는데 참고자료로서 활용될 수 있을 것으로 보인다.

The International Maritime Organization has been supplementing passenger safety standards to minimize the number of large-scale human accidents at sea. Accordingly, this study aims to select an advantageous route search algorithm when simulating evacuation in a ship environment for training ships with narrow passages and a large number of onboard passengers. The algorithms selected for comparison include Dijkstra, Theta^*, and Fast Marching Method, which simulate pedestrian interaction and congestion-based route search by accounting for pedestrian and wall surfaces. As a result of analyzing the performance based on the evacuation time, congestion distribution, and risk occupancy area in the day and night scenarios, the evacuation time was similar in the results of the three algorithms, but Theta^* showed the lowest performance volatility, and the congestion distribution and risk occupancy area also showed the highest performance, with the ability to reduce congestion by up to 23% compared to other algorithms. This result is judged to be due to the fact that the Theta^* algorithm with line-of-Sight characteristics alleviating congestion by forming an alternative route in narrow passages and high population congestion scenarios. The finding in this study can be used as a reference for selecting route search algorithms when evaluating ship design and evacuation safety.

진화 알고리즘과 인공신경망은 생물학에서 비롯되어 컴퓨터과학 분야에서 응용되고 있는 문제해결 방법이다. 본 연구는 게임 환경에서 크기를 자율적으로 설정하여 생성할 수 있는 미로를 구성하고, 주어진 미로의 시작점으로부터 목적지까지 유전 알고리즘과 인공신경망을 이용하여 경로탐색을 하는 것에 대한 연구이다. 자동 생성된 미로가 특정 크기 이상으로 커지게 되면, 진화 알고리즘은 무작위적인 값에 의해서 결정되는 것으로 수렴한다는 결론을 얻었고, 인공신경망을 이용한 결과는 진화알고리즘 보다 미로의 경로탐색 문제해결에 적합한 결과를 보여주었다. 또한 어떤 방향이 최적경로인지 아닌지를 미리 알 수 있는 특수한 조건에서는 각 유전인자를 최적값인지 아닌지 표현하는 방법으로 효율적인 진화 알고리즘을 사용할 수 있다는 것을 제안하였다.

진화 알고리즘과 인공신경망은 생물학에서 비롯되어 컴퓨터과학 분야에서 응용되고 있는 문제해결 방법이다. 본 연구는 게임 환경에서 크기를 자율적으로 설정하여 생성할 수 있는 미로를 구성하고, 주어진 미로의 시작점으로부터 목적지까지 유전 알고리즘과 인공신경망을 이용하여 경로탐색을 하는 것에 대한 연구이다. 자동 생성된 미로가 특정 크기 이상으로 커지게 되면, 진화 알고리즘은 무작위적인 값에 의해서 결정되는 것으로 수렴한다는 결론을 얻었고, 인공신경망을 이용한 결과는 진화알고리즘 보다 미로의 경로탐색 문제해결에 적합한 결과를 보여주었다. 또한 어떤 방향이 최적경로인지 아닌지를 미리 알 수 있는 특수한 조건에서는 각 유전인자를 최적값인지 아닌지 표현하는 방법으로 효율적인 진화 알고리즘을 사용할 수 있다는 것을 제안하였다.

본 논문은 다양한 네트워크를 편리하게 분석할 수 있는 실용적인 유전 알고리즘 기반 경로탐색 시스템인 GAPS를 제안하고자 한다. 이러한 목적을 위해 GAPS는 네트워크 모델링을 위한 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스와 모델링 및 탐색 과정에서 발생하는 데이터들을 관리하기 위한 데이터베이스 관리 시스템, 다양한 네트워크를 분석하기 위해 개발된 간단한 유전 알고리즘을 결합하여 개발되었다. 특히, 기존의 유전 알고리즘들이 단락이 많고 두 개 노드 간 실행가능 경로 수가 많지 않은 네트워크를 분석하는데 적합하지 않았던 반면, GAPS는 실행가능 경로와 실행불가능 경로를 모두 적절히 평가할 수 있는 적합도 함수를 사용하는 유전 알고리즘에 기반하고 있어 해 집단의 다양성을 유지하면서 다양한 네트워크들을 분석할 수 있다. 실험결과, GAPS를 통해 단락이 많은 네트워크와 단락이 적은 네트워크를 모두 편리하게 분석할 수 있다는 점과, GAPS가 기존의 경로탐색문제를 위한 유전 알고리즘들과 대비되는 장점을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.

This paper proposes GAPS, a practical genetic algorithm based pathfinding system for conveniently analyzing various networks. To this end, the GAPS is developed through integration of the intuitive graphic user interface for network modeling, the database management system for managing the data generated in modeling and exploring procedures, and a simple genetic algorithm for analyzing a wide range of networks. Especially, previous genetic algorithms are not appropriate for analyzing the networks with many dead-ends where there are few feasible paths between the given two nodes, however, GAPS is based on the genetic algorithm with the fitness function appropriate for evaluating both feasible and infeasible paths, which enables GAPS to analyze a wide range of networks while maintaining the diversity of the population. The experiment results reveal that GAPS can be used to analyze both networks with many dead-ends and networks with few dead-ends conveniently, and GAPS has several advantages over the previous genetic algorithms for pathfinding problems.

게임 플랫폼의 고도화와 게임 구현 기술의 발전을 통해 이루어지고 있는 개발 환경의 효율성 제고를 통해 이전에 게임의 구현 자체에 소요하는 시간을 게임 콘텐츠의 질적 향상을 위해 투입할 수 있는 여건이 형성되고 있다. 본 논문은 게임에서 등장하는 NPC가 보다 사실적인 추론을 통해 플레이어를 추적하도록 지정하는 알고리즘을 고수준의 카테고리로 구분하여 구현하여, 개발 과정에서의 NPC 구현에 효율성을 제고하는 기법을 제안한다. NPC가 플레이를 추적하는 스토리를 기반으로 하는 게임에서 NPC가 플레이어의 위치에 도달하기 위한 길찾기 알고리즘은 필수적이다. 일반적으로 사용되는 최단 거리 길찾기 알고리즘인 다익스트라(Dijkstra)의 경우, 효율적이지만 플레이어가 NPC의 경로를 예측 가능할 수 있기에 게임의 재미 향상에 걸림돌이 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 최단 거리 길찾기를 구현하면서 다양한 게임 스토리 상의 설정으로 지정할 수 있는 다양한 방법론을 연구하였으며, 이를 구현하기 위한 고수준 길찾기에 대한 방법을 제시한다.

게임에서 캐릭터가 현재 위치에서 목적지까지 경로를 탐색하는 것은 매우 중요하다. 특히, 오브젝트나 벽 등의 장애물들이 배치된 복잡한 게임 맵에서는 이러한 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아 이동해야 한다. 본 논문에서는 복잡한 게임 맵 상에서 캐릭터가 목적지까지 최단 경로를 탐색하는 방법으로 유전자 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 유전자 알고리즘은 모집단(Population)을 구성하는 염색체의 인코딩 및 디코딩, 진화를 위한 연산자인 교차연산(Crossover)과 돌연변이연산(Mutation), 그리고 염색체를 평가하는 목적함수로 구성된다. 본 논문에서는 염색체 구성을 시작 노드에서 목적지 노드까지의 전체 노드로 구성하기 보다는 캐릭터의 현재노드에서 이동할 수 있는 8방향만으로 구성하여 염색체의 크기를 줄였고, 이를 통해 염색체의 인코딩과 디코딩 연산 시간을 줄일 수 있었다.

중소기업 현장에서 운용되고 있는 재고, 제품 관리 시스템을 기반으로, 숙련공의 경험적 지식(암묵지)를 형식지화 할 수 있는 방법을 제시하기 위해 기존 자료를 기반으로 하는 데이터 수집 및 가공 설계 파이프라인을 제시. 또한 해당 데이터를 기반으로 GA, AI기술 적용을 도모하여 기존의 업무지원시스템(Warehouse Management System, WMS / Manufacturing Execution System, MES)에서 제시할 수 없었던 "업무 지식의 자동화된 승계"의 기초를 마련하는 방법을 제시하고자 한다.

휴리스틱 기반의 유전 알고리즘 경로 탐색(H-GAP)은 노드, 에지 정보를 필요로 하지 않기 때문에 기존 경로 탐색 알고리즘의 단점을 보완하고 빠른 속도로 경로 탐색을 수행할 수 있다. 하지만 H-GAP를 이용해 탐색한 경로는 비 노드 기반이기 때문에 불필요한 경로 정보가 포함되어 탐색된 경로가 최적의 경로가 아닐 때도 있다. 본 논문에서는 H-GAP를 이용해 탐색한 경로를 최적화하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 H-GAP의 경로 탐색이 완료된 후 광선 추적 알고리즘을 이용해 불필요한 경로 정보를 제거하여 경로를 최적화한다.

Heuristic based Genetic Algorithm Pathfinding(H-GAP), a method without the need for node and edge information, can compensate the disadvantages of existing pathfinding algorithm, and perform the path search at high speed. However, because the pathfinding by H-GAP is non-node-based, it may not be an optimal path when it includes unnecessary path information. In this paper, we propose an algorithm to optimize the search path using H-GAP. The proposed algorithm optimizes the path by removing unnecessary path information through ray-tracing algorithm after the H-GAP path search is completed.

휴리스틱 기반의 유전 알고리즘 경로 탐색(H-GAP)은 노드, 에지 정보를 필요로 하지 않기 때문에 기존 경로 탐색 알고리즘의 단점을 보완하고 빠른 속도로 경로 탐색을 수행할 수 있다. 하지만 H-GAP를 이용해 탐색한 경로는 비 노드 기반이기 때문에 불필요한 경로 정보가 포함되어 탐색된 경로가 최적의 경로가 아닐 때도 있다. 본 논문에서는 H-GAP를 이용해 탐색한 경로를 최적화하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 H-GAP의 경로 탐색이 완료된 후 광선 추적 알고리즘을 이용해 불필요한 경로 정보를 제거하여 경로를 최적화한다.

Heuristic based Genetic Algorithm Pathfinding(H-GAP), a method without the need for node and edge information, can compensate the disadvantages of existing pathfinding algorithm, and perform the path search at high speed. However, because the pathfinding by H-GAP is non-node-based, it may not be an optimal path when it includes unnecessary path information. In this paper, we propose an algorithm to optimize the search path using H-GAP. The proposed algorithm optimizes the path by removing unnecessary path information through ray-tracing algorithm after the H-GAP path search is completed.