The reversible metal electrodeposition (RME) process is used to prepare electrochromic mirrors with reflectivetransparent optical states, by depositing metal particles on transparent conductive substrates. These RME based devices can be used in smart windows to regulate indoor temperatures and light levels, serving dual purposes as lighting elements. Commercialization efforts are focused on achieving large-scale production, long-term durability, and a memory effect that maintains coloration without applied voltage. Enhancing durability has received particular attention, leading to the development of electrochromic mirrors that employ gel electrolytes, which are expected to reduce electrolyte leakage and improve mechanical stability compared to traditional liquid electrolyte devices. The gel electrolytes offer the additional advantage of various colors, by controlling the metal particle size and enabling smoother, denser formations. In this study, we investigated improving the durability of RME devices by adding polyvinyl butyral (PVB) to the liquid electrolyte and optimizing the concentration of PVB. Incorporating 10 % PVB resulted in excellent interfacial properties and superior electrochromic stability, with 92.6 % retention after 1,000 cycles.

본 연구에서는 바이오차 콘크리트의 개발과 역학적 특성에 대한 연구를 통해, 환경친화적이고 지속 가능한 건설 자재로의 활용 가능성을 탐구하였다. 바이오차는 바이오매스와 숯의 합성어로, 탄소격리 효과가 있어 시멘트 대체재로 사용할 수 있는지 실험을 통해 분석하였다. 바이오차를 시멘트 질량비 5%를 치환 최대치로 설정하였다. 실험 변수로 바이오차의 시멘트 대체율을 0%에서 5%까지 1%씩 올 려 대체하여 방식으로 설정하였다. KS F 2403에 따라 시편을 제작하였고, 슬럼프, 압축강도, 쪼갬인장 강도, 휨강도를 실험을 통해 바이오차 콘크리트의 역학적 특성을 분석·비교하였다. 실험 결과, 바이오 차의 대체율이 증가할수록 슬럼프가 감소하는 경향이 나타났다. 압축강도는 바이오차가 시멘트를 대체 함으로써 강도가 감소하였지만, 대체율 1%(23.37MPa)를 제외한 실험체에서 설계기준 압축강도 24MPa 이상을 만족하였다. 휨강도는 대체율 5%가 가장 높았으며 0% 대비 약 12% 증가하였다.

Ultra High Performance Fiber Reinforced Concrete (UHPFRC) has a outstanding tensile hardening behaviour after a crack develops, which gives ductility to structures. Existing shear strength model for fiber reinforced concrete is entirely based on crack opening behavior(mode I) which comes from flexural-shear failure, not considering shear-slip behavior(mode II). To find out the mode I and mode II behavior on a crack in UHPFRC simultaneously, maximum shear strength of cracked UHPFRC is investigated from twenty-four push-off test results. The shear stress on a crack is derived as variable of initial crack width and fiber volume ratio. Test results show that shear slippage is proportional to crack opening, which leads to relationship between shear transfer strength and crack width. Based on the test results a hypothesis is proposed for the physical mechanics of shear transfer in UHPFRC by tensile hardening behavior in stead of aggregate interlocking in reinforced concrete. Shear transfer strength based on tensile hardening behavior in UHPFRC is suggested and this suggestion was verified by comparing direct tensile test results and push-off test results.

강재 기둥과 강섬유보강 콘크리트(SFRC) 기둥의 주근을 볼트 접합시키는 상세에서 접합면에 작용하는 축응력이 주근에 전달되는 메커니즘을 분석하기 위하여, 국부압축실험을 실시하였다. 국부실험체의 강섬유보강비는 1.0%를 적용하였으며, 실험체 변수는 기둥의 폭:높이비와 단면 가력조건 등이다. 국부압축 실험결과, 높이증가에 따른 평균 최대 축응력이 증가하는 것으로 나타났다.

온라인 게임에서 오토 프로그램 또는 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 되고, 궁극적으로 게임 생명주기에 결정적 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 봇 감지를 위해 게임 행위 변화 패턴을 수집하고 분석하여 봇 탐지 방법에 적용한다. 인간의 게임 행위 변화 정보와 봇의 게임 행위 변화 정보를 이용하여 유사정도를 측정하고, 봇 탐지 기법에 활용하는 것이다. 실험에서는 서비스 중인 온라인 게임을 이용하여 사용자와 봇의 모델을 생성하고 유사성을 판별하였으며 적절한 결과를 확인하였다.

슈팅 게임이나 플랫폼 게임과 같은 액션 게임에서는 플레이어 캐릭터가 적 캐릭터와 충돌하면 플레이어 캐릭터가 죽거나 에너지가 감소하게 되므로 적 캐릭터를 회피하는 요소가 중요하다. 본 논문에서는 적 캐릭터를 회피하는 요소가 중요한 게임에서 셀리언시(saliency)가 높은 물체가 있을 경우 게임의 난이도에 어떠한 영향을 미치는가에 대하여 고찰하였다. 플레이어는 셀리언시가 높은 물체의 움직임을 주목하게 되므로 이로 인해 셀리언시가 낮은 다른 많은 물체들의 움직임을 간과할 수 있다. 그 결과로 물체의 회피에 실패할 확률이 높아질 것이다. 본 연구에서는 셀리언시가 높은 물체의 존재여부가 게임 난이도에 미치는 영향을 검증하기 위해 사용자 실험을 수행하였으며, 셀리언시가 높은 물체가 없는 게임을 수행한 그룹이 셀리언시가 높은 물체가 있는 게임을 수행한 그룹보다 더 높은 점수를 획득하는 결과를 얻었다. 본 연구는 인간의 지각적인 측면에서 게임의 난이도에 영향을 끼칠 수 있는 요소를 살펴보고 이를 실험을 통해 검증하였고 이는 게임 제작 및 기획 단계에서 난이도 예측에 도움이 되는 요소가 될 수 있을 것이다.

MMORPG (Massively Multiplayer Online Role Playing Game) 시장은 급격히 증가하고 있으며 더불어 많은 발전을 이루고 있다. 하지만 그와 동시에 많은 게임 피해사례들이 증가하고 그 사례 또한 매우 다양화되고 있다. 그 중에서도 '봇(Bots)'은 사용자의 조작 없이 자동으로 작동하면서 게임의 몰입도 뿐만 아니라 보안 측면에서도 맡은 영향을 주고 있다. 따라서 게임 제공 업체에서는 클라이언트 단에서 packet을 분석하여 봇를 분별하려 하지만 클라이언트 단에는 사용자의 조작이 용이하므로 그 정확성이 떨어진다. 본 논문에서는 게임 서버 내에서 얻을 수 있는 사용자의 행동 데이터를 분석함으로써 실제 사용자 및 봇의 행동 패턴을 모델링하고 이를 비교하여 봇 검출에 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 보다 향상된 비교 모델을 완성 하였다.

게임 인공지능은 플레이어에게 지능적이고 적응된 게임 환경을 제공하기 위해 주로 사용된 다. 기존에는 사용자의 게임 행위를 수집/분석하여 동반자 또는 적대적 역할을 하는 Non-player character (NPC)를 위해 사용되었다. 그러나 사용자의 행동을 모방하는 것에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문은 사용자의 게임 행위를 분석하여 게임 환경을 변화하는 방법을 소개한다. 사용자의 게임 성향을 파악하기 위해 게임 행위 데이터를 이용하였다. 또한, 사용자의 성향은 지형, 아이템, NPC의 분포를 결정하는데 반영하여 동적인 게임 환경을 제공하기 위해 사용하였다. 제안하는 방법의 실험을 위해 실제 2D 액션 게임에 적용하였고, 사용자의 게임 플레이 행위에 대하여 적절히 변화하는 게임 환경을 확인하였다.