실감형 콘텐츠 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. AR을 중심으로 한 실감형 콘텐츠의 발전은 스마트 폰을 이용하여 실세계에 3D 가상 콘텐츠를 추가하는 것을 넘어, 대형 건축물에 Projection Mapping을 하는 Media Facade 콘텐츠로 발전되었다. 최근 Projection Mapping을 이용한 Media Facade를 활용한 광고 콘텐츠의 수요가 증가하면서 Projection Mapping콘텐츠에 대한 교육과 시스템개발이 요구 되고 있다. Projection Mapping을 처음 배우는 교육생의 경우, 투사할 사물 및 건축물을 만드는 것부터 큰 어려움으로 작용된다. 사물 및 건축물을 구축하기 위해서는 그만한 자원과 재원이 요구되며, 한번 만들고 나면 다시 자원 을 활용하여 바꾸기 쉽지 않다. 본 논문에서는 Projection Mapping 교육을 위한 Unity 3D Engine 기반 Projection Mapping Simulation을 제안한다. 제안된 Projection Mapping Simulation는 Unity 3D Engine을 기반하였기 때문에 무료로 교육생들이 사용이 가능하며, 다양한 3D Object File를 활용하여 사물 및 건축물을 나타내고 조작할 수 있다. 또한, Projection Mapping에 쓰이는 영상을 Video 뿐 아니라, 실시간 3D Rendering으로 사용할 수도 있다. 본 논문에서 제안한 Projection Mapping Simulation는 교육생들에게 공간과 사 물 및 건축물의 이해를 돋기 위한 실험의 장이 될 것이며, Projection Mapping 콘텐츠 연구 자들에게는 여러 Projection Mapping 기법을 실험 및 연구할 수 있는 장이 되길 희망한다.

딥러닝(DL: Deep Learning)의 발전으로 오늘날 다양한 분야에서 AI 모델이 만들어지고 사용되고 있다. 오늘날, 컴퓨터의 발전과 DL 알고리즘의 발전에 의해, DL 기반 AI 모델은 수많은 데이터를 학습하고 스스로 규칙을 찾을 수 있다. DeepMind의 Alphago는 학습 데이터 만으로 게임의 규칙을 스스로 판단하고 고수준의 게임 플 레이를 할 수 있다는 가능성을 보여준다. 이런 다양한 DL 알고리즘이 게임 분야에 적용되고 있지만, 스포츠 게임 같이 팀의 전술과 개인 플레이가 공존하는 분야에서는 단일 AI 모델만으로 성공적인 플레이를 이끌어 내기에는 한계가 존재한다. 오늘날, 고품질의 스포츠 게임은 쉽게 접할 수 있다. 하지만, 게임 AI 연구자들이 이런 고품질의 스포츠 게임에 맞는 AI 모델을 개발하기 위해서는 게임 코드 소스를 받거나 게임 회사에서 테 스트용 시뮬레이터를 제공해줘야만 할 수 있다. 게임 AI 연구자들이 활발한 스포츠 게임 분야의 AI 모델을 개 발하기 위해서는 스포츠 게임의 규칙과 특징이 반영되고 접근하기 쉬운 테스트 환경(Test Environment)이 필요 하다. 본 논문에서는 팀의 전술과 개인 플레이가 중요한 스포츠 게임 분야에서 AI 모델을 만들고 테스트할 수 있는 규칙기반 축구 게임 프레임워크를 제안한다.

VR 및 AR은 대중들이 접근하기 어려운 기술이 아닌, 개인용 스마트 폰 하나로 체험 및 활용 할 수 있는 시 대가 되었다. 최근 이런 개인용 스마트 폰의 다양한 센서를 활용한 AR 콘텐츠가 개발되고 서비스 되고 있다. AR 콘텐츠의 수요가 커지면서Software교육의 수요도 커지게 되었다. 하지만, 비전공자들도 배우기 쉬운 Python 언어를 중심으로 SW 교육이 활발해졌음에도, 아직까지 AR 콘텐츠 개발에서는 Python을 적극적으로 사용할 수 없다. AR 콘텐츠는 기술 분야 뿐 아니라 인터렉티브 아트 분야에서도 활발하게 사용되고 있다. 최근 인터 렉티브 아티스트들은 Python을 이용하여 인공지능을 활용한 작품을 개발 및 전시하고 있다. Python을 통한 SW 교육은 SW 분야의 취업에만 필요한 것이 아니라 아트 분야에서도 필요한 교육이 되었다. 본 논문에서는 AR 콘텐츠 개발 교육을 위한 Python과 Unity 3D Engine을 이용한 네트워크 기반 AR 프레임 워크를 제안한다. 제 안한 AR 프레임 워크는 Web 기반 브라우저에서 개인용 스마트 폰의 카메라에 접근하여 카메라 정보를 Main Server에 전송하고 Python에서 Mark를 분석한다. Mark 정보에 맞춰 Unity 3D Engine에서 3D 오브젝트를 렌더 링하고, 카메라 정보화 합성 후, MJPEG 스트리밍으로 개인용 스마트 폰 화면에 렌더링 된다. 본 논문에서 제 안한 AR 프레임 워크는 SW 교육 플랫폼과 비대면 교육 플랫폼의 요구사항을 반영하며, 인터렉티브 아티스트 들의 다양한 도전에 필요한 기술적 제한을 낮춰 줄 것으로 기대한다.

자율주행 시물레이터는 자율 주행을 시험하고 검증하는 일에 있어 현실에 비해 높은 비용 절감의 효과를 가 지고 오지만 높은 컴퓨터 연산량에 의해 많은 하드웨어 기기를 요구하게 된다. 게임을 이용하여 자율 주행에 필요한 학습 데이터를 획득하는 경우도 있다. 게임은 저비용 시뮬레이터로 활용되고 있지만 게임 외적인 특정 상황을 모의하기에도, 필요한 데이터 획득에도 제한적이다. 또 다른 방법으로 게임 엔진을 통한 가상 환경 모 의 연구가 수행되고 있다. 하지만 게임 엔진에서는 사용자가 직접 필요한 모델링을 해줘야 하기 때문에 개발 비용이 크게 작용된다. 특히, 3D LIDAR는 360도로 Ray를 쏴서 정밀 거리를 최소 10Hz 이내의 실시간 획득이 필요하다. 실시간으로 3D LIDAR 데이터를 획득하는 것은 GPU(Graphics Processing Unit) 사용량이 많은 작업 이기 때문에, 저비용 시뮬레이터를 위해서는 저비용 3D LIDAR 모의가 필요하다. 본 논문에서는 낮은 컴퓨터 연산을 사용하는 C++ 기반 3D LIDAR 모의 프레임 워크를 제안한다. 제안된 3D LIDAR는 다수의 언덕으로 이 루어진 비포장 Map에서 성능을 검증 하였으며, 성능 검증을 의해 본 논문에서 생성된 3D LIDAR로 간단한 LPP(Local Path Planning) 생성 방법도 소개한다. 제안된 3D LIDAR 프레임 워크는 저비용 실시간 모의가 필요 한 자율 주행 분야에 적극 활용되길 바란다.

하수슬러지와 같이 수분이 많이 함유된 폐기물 소각에 있어 순산소 연소기술은 공기 중의 질소를 배제하므로 장치의 크기를 줄일 수 있고 NOX의 배출을 줄 일 수 있는 고효율 연소 기술이다. 순산소 연소는 고효율 연소의 장점은 있으나 산소 제조 비용이 고가라는 문제점이 대두되어 왔다. 최근 저가 산소를 제조하기 위한 이온전도성 분리막 및 모듈이 개발되었고, 이를 소각로의 배열을 이용하여 운전한다면 산소제조 비용을 낮출 수 있는 장점이 있지만 장시간 대기 중의 CO2 노출 시 분리막 표면에 탄산염이 형성되어 성능이 저하됨을 확인되었다. 본 연구에서는 소각로에 순산소를 공급하고 고농도의 CO2를 sweep gas로 활 용하여 이온전도성 산소 분리막을 운영할 수 있도록 CO2 내성을 갖는 중공사막을 개발하였다.

This study investigated the antioxidant effect of Hermetia illucens larvae using different extraction temperatures and solvents. We found significant differences in total phenolic content (TPC), total flavonoid content (TFC), an in three antioxidant indexes 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH), 1,1’-azino-bis-3-ethylbenzothiazoline-6-sulphonic acid (ABTS), and ferric-reducing antioxidant power (FRAP) contents, among the samples depending on the extraction temperature and solvent used. The sample extracted with water at 45℃ (HIW-45℃) showed the highest TPC, DPPH, ABTS, and FRAP contents, while the sample extracted with water at 90℃ (HIW-90℃) showed the highest TFC. These differences can be due to the different chemical structures of the extracted components. Based on these results, HIW-45℃ was the optimal extraction method for Hermetia illucens. We intend to further investigate the availability of functional materials for Hermetia illucens using this method.

The present study investigated the feasibility of using the ethanolic extract of Hermetia illucens larvae (HIE) as a whitening improvement material. In cell viability assays using B16F1 melanoma cells, no cytotoxicity was recorded up to 200 μg·mL-1 of HIE. Moreover, while tyrosinase inhibitory activity increased, melanin content decreased in a dose-dependent manner, indicating that HIE likely inhibited tyrosine-induced intracellular melanin biosynthesis in B16F1 melanoma cells. Therefore, HIE is expected to serve as a potent whitening improvement material.