The predator-prey interaction in freshwater ecosystems is a crucial area in the ecological study field and one of example to find such interaction is to investigate stomach contents. However, traditional method through visual inspection often induce misidentification, as it depends critically on intactness of physically visible data. In this study, we utilized Next-Generations Sequencing (NGS) technology to test the applicability stomach content analysis and overcome such limitation. NGS was applied to analyze the stomach contents of the Hemibarbus labeo, Tachysurus fulvidraco, and Plecoglossus altivelis collected in the lower part of Nakdong River. As a result, T. fulvidraco had a higher number of Animalia operational taxonomic units (OTUs) intake rate than H. labeo. At the same time, P. altivelis had higher number of Plantae OTUs intake rate than T. fulvidraco and higher Protozoa OTUs intake rate than H. labeo respectively. Therefore, NGS technology application enable to overcome traditional method’s limitation and discover hidden interspecific interaction which can further be used in appropriate habitat assessment.

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 활용한 소비자 맞음새 평가의 주요 특징을 규명하는 것이다. 이를 위해 SNS에서 수집된 소비자의 2,000여건의 의복 맞음새 평가 후기로부터 의복 맞음새 관련된 텍스트 데이터를 추출하고 의미연결망 분석과 CONCOR 분석을 수행하였다. 연구 결과, '팬츠'와 '스커트'가 많은 맞음새평가 어를 공유하며 다양한 형태로 평가되는 것을 확인하였고 의복의 길이가 가장 많이 평가되었다. 인체부위 중 '허리'는 다양한 의복의 맞음새를 평가하는 가장 중요한 부분이며 의복 맞음새평가어 중 '넓은', '큰', '와이드한', '긴' 등이 가장 많이 사용되는 것으로 나타났다. 본 연구는 소비자 맞음새 평가에 사용된 언어의 구조적 관계와 의미를 구체적으로 규명하고 의복 맞음새의 향상을 위한 실증적 기초 자료를 제공하는데 의의가 있다.

Oysters are the most widely produced shellfish culture in Korea and 90% of their weight. Main component of oyster shell is CaCO3 and an appropriate calcination temperature was derived using thermo-gravimetric analysis. The difference in components for each calcination temperature was confirmed and the adsorbent was manufactured by activation. The oyster shell adsorbent surface area was 5.72m2/g with pores in the mesopore range. The adsorption amount was 37.44 mg/g. Therefore, the possibility of using oyster shell as an adsorbent was confirmed.

목적 : 본 연구는 연세 라이프스타일 프로파일(Yonsei Lifestyle Profile; YLP)를 이용한 라이프스타일 지표 개발 후 성별과 연령대에 따른 라이프스타일 비교 분석을 목적으로 한다. 연구방법 : 본 연구의 대상자는 2020년 9월부터 3개월간 국내 지역사회에 거주한 569명에 대한 55세 이 상의 성인이다. 지표 개발은 YLP의 신체활동, 활동 참여, 영양에 대한 세 가지 영역의 원 점수를 사용하 였다. 지표 개발에 필요한 가중치는 전문가 패널 조사를 통해 수집된 각 영역별 중요도 점수를 사용하였 다. 개발된 지표의 사용 방안을 제시하기 위해 다중회귀분석을 통한 인구통계학적 변수를 통제 전·후로 성별과 연령대에 따른 라이프스타일을 비교 분석하였다. 결과 : 본 연구의 참여자의 연령은 60.23세(Standard Deviation; SD = 4.26)이었으며, 남성이 287명 (50.44%), 여성이 282명(49.56%) 이었다. 전문가 패널 조사를 통해 산출된 가중치는 신체활동 영역 33.94, 활동 참여 영역 35.02, 영양 영역 31.05이었다. 개발된 지표를 통한 개인의 영역별 평균 점수는 신체 활동 영역 16.01점, 활동 참여 영역 18.03점, 영양 영역 18.03점이였으며, 총 라이프스타일 평균 점수는 52.07점 이였다. 성별에 따른 라이프스타일은 영양 영역에서 남성보다 여성(unadjusted β = 0.11, adjusted β = 1.57)이 유의하게 높았으며, 라이프스타일 총 점수도 남성보다 여성(adjusted β = 1.57)이 더 높았다. 연령대에 따른 라이프스타일은 활동 참여 영역에서 연령이 낮은 그룹이 연령이 높은 그룹 (unadjusted β = -0.77)보다 유의하게 높았으며, 영양 영역에서는 높은 연령 그룹(Unadjusted β = 0.59, Adjusted β = 0.61)이 낮은 연령 그룹보다 유의하게 높았다. 결론 : 라이프스타일은 개인의 건강과 삶의 질에 대한 중요한 요소이다. 하지만, 라이프스타일에 대한 정확 한 지표가 개발되지 않은 상황이다. 본 연구에서 개발한 지표를 통해 개인의 라이프스타일을 산출할 수 있어 향후 라이프스타일 연구에 도움이 될 것으로 사료된다.

홀로그램 이미지를 표시할 수 있는 자동차 리어 램프를 제작했다. 홀로그램은 노광할 때 물체 광은 0도, 참조 광은 60도가 되게 광학계를 설계해 투과 타입으로 제작했다. 홀로그램과 광원을 일체형으로 하면서 두께 30mm의 콤팩트 한 재생 장치를 제작했다. 홀로그램 크기는 200×100mm로 제작했다. 에지릿 홀로그램으로 콤팩트 한 재생 장치에 적 용하기 적합했다. 리어 램프는 미등, 정지등, 방향지시등, 후진등과 홀로그램 재생 장치를 포함 시켜 아크릴로 제작했 다. 리어 램프의 외관은 홀로그램 이미지의 의도와 연결되게 배트맨 모양으로 디자인했다. 에지릿 홀로그램을 이용한 콤팩트 한 재생 장치는 리어 램프의 기능과 연계해 사용하기에 적합하다는 것을 확인하였다.

Recently, research on prediction algorithms using deep learning has been actively conducted. In addition, algorithmic trading (auto-trading) based on predictive power of artificial intelligence is also becoming one of the main investment methods in stock trading field, building its own history. Since the possibility of human error is blocked at source and traded mechanically according to the conditions, it is likely to be more profitable than humans in the long run. In particular, for the virtual currency market at least for now, unlike stocks, it is not possible to evaluate the intrinsic value of each cryptocurrencies. So it is far effective to approach them with technical analysis and cryptocurrency market might be the field that the performance of algorithmic trading can be maximized. Currently, the most commonly used artificial intelligence method for financial time series data analysis and forecasting is Long short-term memory(LSTM). However, even t4he LSTM also has deficiencies which constrain its widespread use. Therefore, many improvements are needed in the design of forecasting and investment algorithms in order to increase its utilization in actual investment situations. Meanwhile, Prophet, an artificial intelligence algorithm developed by Facebook (META) in 2017, is used to predict stock and cryptocurrency prices with high prediction accuracy. In particular, it is evaluated that Prophet predicts the price of virtual currencies better than that of stocks. In this study, we aim to show Prophet's virtual currency price prediction accuracy is higher than existing deep learning-based time series prediction method. In addition, we execute mock investment with Prophet predicted value. Evaluating the final value at the end of the investment, most of tested coins exceeded the initial investment recording a positive profit. In future research, we continue to test other coins to determine whether there is a significant difference in the predictive power by coin and therefore can establish investment strategies.

시리즈 애니메이션 IP들이 사업 다각화를 위해 웹툰으로 제작되어 서비스되는 경우들이 있는데, 영세한 애니 메이션 제작사들은 웹툰으로 제작할 때 발생하는 노동집약적인 작업 과정과 비용 때문에 접근이 어려운 실정 이다. 이를 위해 함께 협업한 연구실에서 인공지능을 활용하여 <Pitchfork Park> 애니메이션 시리즈의 웹툰 변 환 작업을 자동화하는 시스템을 개발하였다. 해당 시스템을 활용하면 단순 노동적으로 작업자가 일일이 수행 하던 1) 애니메이션 컷 선별, 2) 선별된 컷 재배치, 3) 말풍선 배치, 4) 대사 배치, 5) 효과선 추가 등 상당 부 분을 자동화할 수 있다. 시스템에서 출력된 작업물을 작업자가 확인하고, 후보정 작업을 거쳐 최종 결과물을 완성한다. 기존 작업 과정에서 필요한 노동력과 시간을 절약할 수 있고, 작품의 완성도도 향상시킬 수 있다. 본 연구는 기존 웹툰 작업 과정을 분석하여 인공지능을 활용한 작업 방식의 효율성을 검증하였으며, 결과적으 로 인공지능 기술을 활용한 애니메이션의 웹툰 변환 제작 파이프라인을 구축할 수 있는 토대를 확인하였다.

최근 청소년들은 다양한 요인으로 스트레스 상황이 많아지고, 스트레스 지수가 높아짐에 따라 사회적으로 큰 문제로 대두되고 있다. 청소년기 정신건강의 문제는 그 시기에만 국한되는 것이 아니라 성인기 정신건강에도 영향을 미치기 때문에 그 중요성이 점차 크게 인식되고 있다. 특히 그 중에서도 청소년기의 우울은 가정생활 과 학교생활에서의 부적응, 자살, 성인이 된 후의 정서장애와 높은 관련성을 나타내므로 그 심각성이 크다고 할 수 있다. 지속적으로 신뢰할 수 있는 방식이면서, 삶의 짊을 향상시키기 위해 반복적으로 실천할 수 있는 도구로, 마인드풀니스에 대한 관심이 부쩍 높아지고 있다. 본 연구는 상용화된 게임에서 마인드풀니스 개념을 적용한 사례를 연구하고 이를 청소년을 위한 명상앱인 코알라에 적용하는 방법을 제시하고자 한다. 명상앱은 신체적 통증을 관리하거나 스트레스가 많은 상황에서 자신만의 차분한 대응이 필요할 때도 활용할 수 있고, 매일 지속적인 일상 습관 차원에서도 활용할 수 있다. 정적이고 지루하게 느껴질 수 있는 명상앱에 마인드풀 니스 게임 이론을 적용하여 청소년들의 흥미를 유발하여 지속적으로 어플리케이션을 사용할 수 있게 하는 것 이 이 연구의 목적이다

The 2017 Pohang earthquake afflicted more significant economic losses than the 2016 Gyeongju earthquake, even if these earthquakes had a similar moment magnitude. This phenomenon could be due to local site conditions that amplify ground motions. Local site effects could be estimated from methods using the horizontal-to-vertical spectral ratio, standard spectral ratio, and the generalized inversion technique. Since the generalized inversion method could estimate the site effect effectively, this study modeled the site effects in the Korean peninsula using the generalized inversion technique and the Fourier amplitude spectrum of ground motions. To validate the method, the site effects estimated for seismic stations were tested using recorded ground motions, and a ground motion prediction equation was developed without considering site effects.

본 연구는 빅데이터를 통해 남북통일에 관한 한국 사회의 인식을 분석 하고 그를 통한 함의를 도출하여 미래 한반도 통일에 관한 시사점을 얻 고자 하였다. 이를 위해 2003년부터 2022년 5월까지, 역대 4개 정부를 분석대상 기간으로 구분 설정하고 포털 및 언론보도 빅데이터 총 115,975건의 데이터를 수집하여 텍스트마이닝과 사회연결망 분석을 수행 하였다. 연구 결과, 정부 시기별 통일에 관한 사회적 인식의 특성을 확인 하였으며 외교, 정치, 군사, 경제, 사회·문화 측면의 공통 키워드를 도출 하여 그에 따른 한반도 통일에 관한 발전적 방향을 제언하였다.

청양 본의리 소조 불상 대좌의 제작기술은 지금까지 주로 육안관찰을 통해 해석되었다. 그러나 대좌에 존재하는 제작흔들은 상당히 미시적인 형태를 보이고, 다양한 시각적 간섭을 받아 육안이나 탁본을 통해 파악하는 것이 쉽지 않다. 따라서 이 연구에서는 3차원 스캔데이 터를 기반으로 기하정보 매핑과 렌더링 기술을 적용하여 대좌의 제작흔을 입체적이고 가시적 으로 분석하였다. 본의리 대좌에 존재하는 포목흔, 지두흔, 받침모루흔, 타날흔, 접합흔, 절 단흔, 명문과 문양, 손잡이, 이음 구조 등으로 볼 때 성형-분할-건조-소성-조립의 체계적인 설계를 바탕으로 제작한 것으로 판단된다. 그러나 워낙 대형의 크기를 가져 자연건조와 소성 과정 중 수축과 뒤틀림이 발생하여 실제 사용은 불가능했을 것으로 보인다. 그럼에도 불구하 고 전체적인 규모와 제작기술로 볼 때 국내에서 유래를 찾을 수 없을 정도로 독특한 벡제 토제 기술을 보여주는 문화유산이라고 할 수 있다. 디지털 가시화 기술은 본의리 대좌뿐만 아니라 향후 토제 유물의 제작기법 해석에 있어 중요한 방법론으로 활용될 것으로 사료된다.

최근 3차원 영상 데이터 활용 기술이 주목받으며 레이저 스캐너, 깊이 카메라와 같은 장비를 활용하여 작물의 생육을 측정하려는 연구가 시도되고 있다. 작물의 생육 특성을 측정할 때 3차원 영상 데이터를 활용한다면 평면 데이터에서 측정하지 못한 구조와 형태 정보를 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 콩의 생육 특성을 3차원 영상 데이터를 활용하여 추정하였다. 깊이 카메라를 이용하여 콩의 개화시(R1), 착협기(R3), 종실비대기(R5) 에 촬영하고 3차원 데이터로 개체의 초장과 엽면적을 추정하고 실측 값과 비교하였다. 초장 추정을 위해 평면에 투영된 개체의 무게 중심을 이용하여 원줄기의 x, y 좌표 위치를 지정하였는데 눈으로 보고 지정한 원줄기의 위치와 무게 중심 점의 x, y 좌표 위치는 높은 결정 계수를 보였다. 초장 추정의 경우 콩의 구조와 형태가 발달함에 따라 3차원 영상에서 지면으로부터 개체 상단 지점 간 거리를 이용하는 방법은 실측과 추정 값간 오차가 컸다. 엽면적 추정을 위해서 3차원 위치 값을 갖는 개체 표면 점들을 높이에 따라 분할하고 각 높이 구간의 면적을 계산하였다. 3차원 데이터 병합 과정에서 늘어난 점 개수로 인해 각 높이 구간에서 계산된 면적이 증가하였기 때문에 추정 값은 과대평가되었다. 향후 3차원 영상을 이용한 보다 정밀한 생육 조사를 위해서는 작물 고유의 생육변수 특성을 고려한 데이터 전처리 과정과 분석 방법 개발이 필요할 것으로 사료된다.

코로나 팬데믹으로 인해 변화된 사회현상으로 심리적 스트레스와 트라우마를 경험하는 것이 새로운 사회문제로 떠올랐다. 디지털 경제의 전환이 가속화 되어감 에 따라 비대면 상담 서비스 변화가 증가하고 이로인한 비대면 심리치료의 가능 성을 기대해 볼 수 있다. 본 연구에서는 비대면 심리치료 중에서 예술치료를 적용 한 장점과 개선점 그리고 선행연구를 고찰하여 상담현장에서 비대면 예술치료의 활용 가능성을 살펴보았다. 그 결과, 비대면 예술치료는 다양한 매체가 가지는 촉 감이나 질감, 냄새, 소리, 진동 등과 내담자와의 상호작용 등을 충족시키지는 못할 수 있다는 개선점을 가지는 반면, 개인 사적인 공간에서의 활동이 깊이 있는 활동 이 이루어질 수 있게 하여 심리적인 장벽을 낮출 수 있었고 자신의 내면을 보다 쉽게 개방할 수도 있었다는 것을 알 수 있었다. 따라서 이러한 개선점과 장점을 비대면 예술치료에 적용한 심리치료가 현대사회에서 심리적 회복과 삶의 질 향상 을 위한 대안과 프로그램 개발로 확대되기를 기대한다.

본 논문은 코시 모멘텀(Cauchy’s Momentum) 방정식을 이산화하기 위해 GC-LSM(Geometric Conservative Least Squares Method) 을 사용한 새로운 Meshless 방법을 제시한다. FEM(Finite Element Method) 방법이 구조해석에 널리 사용되고 있지만 무격자 기법은 격자를 이동해야 할 때 장점이 많기 때문에 개발되었다. 본 작업은 무격자 기반의 FSI(Fluid-Structure Interaction) 프로그램을 개발하 기 위한 기틀을 다지는 단계이다. 본 논문에서는 Cauchy’s Momentum 방정식을 GC-LSM을 사용하여 강형식 형태로 이산화하였고, 시간 적분을 위해 New Mark Beta 방법을 사용하였다. 개발된 기법은 1D, 2D 및 3D 벤치마킹 문제에서 검증했으며, 정적 해석 및 동적 해석 결과가 해석해와 비교시 매우 정확한 결과를 보여준다.

본 연구에서는 동명대학교 조선해양시뮬레이션센터의 Real-time 조종 및 작업 시뮬레이터를 활용한 해양구조물 설치 작업 시뮬 레이션을 통해 대상의 동적 특성 및 물리적 현상을 작업, 조종 사이의 상호 영향과 함께 분석한다. 8개의 계류삭에 의해 계류되는 반잠수 식 시추선의 설치 작업 시뮬레이션이 실제 현장에서의 작업과 유사한 시나리오로 수행되었고, 시추선의 위치 제어를 위한 예인선 4척와 계류삭의 Hook-up 작업을 위한 해양플랜트 지원 선박 1척이 운용되었다. 설치 작업이 수행되는 동안 대상들의 운동과 이동 경로, 계류삭 및 예인줄에 가해지는 장력 등을 실시간으로 확인하였으며, 이를 작업 과정별로 구분하여 분석하였다. 작업과 조종 시뮬레이션이 동시에 수행된 본 연구로부터 특정 환경 외력하에서 설치되는 해양구조물과 이를 위해 운용되는 선박들의 작업 절차에 따른 세부적인 거동 및 작업·조종 간의 상호 영향을 확인하였고, 이는 해상 상태 등을 고려한 해양구조물 설치 작업의 수행 가능 여부를 판단하기 위한 근거로 활용될 수 있음을 제시하였다.