감성공학이라는 개념이 대두된 이래로 게임 산업에서도 감성적 성향에 기반한 게임을 개발하려는 움직임이 나타났다. 기존의 경쟁과 승리를 갈구하는 게임 방식에서 인간의 감성을 자극해 몰입을 유도하는 방식으로 전환된 것이다. 따라서 게임을 출시하기 전 개발단계에서 감성평가라는 시스템이 적용되었다. 감성 평가 시스템은 게임 인터페이스, 시스템 등의 사용성과 플레이어의 감성 욕구를 검증할 수 있는 평가 방법이다. 하지만 문항 선택 방식의 평가 방식으로는 평가자의 주관에 의존해야 한다는 단점이 있으며, 게임에 충분히 몰입을 했는지의 여부에 의해 평가자의 답변이 바뀔 수 있다는 문제가 있다. 특히 게임은 다른 미디어 콘텐츠에 비해 몰입성에 대한 영향을 크게 받는 편이며 몰입성은 수치를 통한 계량화가 힘들기 때문에 평가 대상으로 삼기 힘든 면이 있다. 이에 본 연구에서는 시선 추적 기술을 이용해 플레이어의 몰입도를 측정한 뒤 감성 평가를 실시하여 감성 평가의 신뢰성을 높이는 방법을 제안하고자 한다.

인공지능은 다양한 분야에서 사람을 대신하여 성과를 보여준다. 게임 분야에서도 인공지능은 다양한 방면으로 사용된다. NPC(Non Player Character) 제작, 게임 난이도, 콘텐츠 생성 등의 분야에서 활용되고 있다. 그러나 게임에서 사용되는 인공지능은 우수한 성과를 보여주며 사람을 이기기 위해 연구된다. 우수한 인공지능 모델이 게임에 존재하여 게임의 난이도가 상승하게 되면 플레이어가 게임에 흥미를 잃는 경우도 있다. 따라서 본 논문의 목적은 사람과의 대결이 아닌 사람을 서포트 하는 인공지능의 개발이다. 현재 모바일 시장의 게임에는 자동 사냥 시스템이 존재한다. 게임에서 이 시스템은 난수 방식을 사용하기 때문에 효율이 떨어진다. 그러므로 본 논문에서는 병렬구조의 DNN 모델을 사용하여 효율적인 자동 사냥 시스템을 구축한다. 새로 구축한 모델과 기존에 사용하던 난수 방식의 모델을 게임을 통해 비교한다.

모바일 게임 시장이 스마트폰 중심으로 변화되기 시작하면서 모바일 게임에서는 오토 플레이 시스템이 적용되기 시작하였다. 오토플레이 시스템은 버튼 한번으로 게임을 자동으로 진행하는 시스템 이며 현재 거의 대부분의 모바일 게임에서 적용되었고 PC게임에서 까지 이러한 시스템이 적용되고 있다. 하지만 이러한 오토 플레이 시스템의 성능은 매우 비효율적으로 행동하고 있으며 본 논문에서는 플레이어의 행동 패턴을 기반으로 학습한 인공지능을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 인공지능 모델은 플레이어가 게임을 진행하면서 게임 데이터와 플레이어가 입력한 버튼 값을 학습 데이터로 저장하고 학습데이터를 DNN(Deep Neural Network) 신경망 모델을 사용하여 학습하였다. 게임에서는 플레이어가 중복적으로 다른 버튼을 동시에 누르기 때문에 Output Layer를 다층으로 분류하여 학습을 진행했다. 본 논문 실험에서는 20명의 실험자들에게 제안하는 인공지능 모델을 사용함으로써 결과를 기록하였고 트랙을 일정하게 벽을 부딪치지 않고 달린 플레이어 데이터만 제대로 학습되어 결과를 얻을 수 있었고 그렇지 않은 플레이어의 데이터는 캐릭터가 제대로 이동하지 않아 결과 값을 얻을 수가 없었다. 또한 간단한 아케이드 게임을 만들어 강화학습과 비교하였으며 강화학습보다 성능은 좋지 않았지만 학습속도가 약 10배 빨랐다.

가상현실이란 디지털로 표현된 가상 환경을 뜻하며 인터넷 쇼핑, 아바타 등 기본적으로 디지털 환경을 일컫는 단어이며, 최근에는 머리에 장착하는 디스플레이(HMD : Head Mounted Display)의 등장으로 사용자가 현실과 유사한 환경을 직접 경험하는 체험형 콘텐츠로서 의미를 확장했다. 현재 가상현실은 게임을 비롯한 힐링 콘텐츠, 관광, 군사 시뮬레이션 다양한 분야에서 주목받고 있으며 HMD의 보급 또한 활발하다. 사용자가 가상현실 콘텐츠를 체험하기 위해서는 몇 가지 제약이 발생하는데, 사용자의 시야가 차단되 현실공간감각이 상실된다. 따라서 기존에 사용되었던 입력장치인 키보드, 마우스 등의 사용에 어려움이 있으며 HMD를 개발하는 개발사들은 위의 문제를 해결하고자 가상현실 체험에 특화된 핸드트래킹 디바이스를 제공한다. 하지만 이 또한 상호작용, 이동, 제스처가 손에 집중되어있어 가상환경에 익숙하지 않은 이용자의 사용자 편의가 낮다. 본 논문은 이러한 이동의 문제를 아두이노를 통해 제작한 발 트레킹 디바이스로 이동을 분리시켜 해결하고자 하였다. IMU의 각속도계와 가속도계를 이용해 다리의 궤적을 측정하려 하였고, 이때 발생한 오차는 상보필터를 통해 해결하였다. 또한 기본적으로 발생하는 센싱-통신-연산 과정에서의 노이즈는 두가지 이동평균기법과 생략평균값을 이용해 안정화 시켰다. 사용자는 해당 장비와 Oculus Rift를 착용하고 Unity3d환경으로 구축된 실험환경에서 임무 수행 속도, 이동방향 오차율등을 측정해 기존 HMD컨트롤러와 본 논문에서 제시하는 컨트롤러를 비교 검증했다. 실험 결과 임무 수행 속도와 이동 오차율 모두에서 본 논문에서 제시하는 장치가 우수한 데이터를 제공하였다. 본 실험 결과를 토대로 이동조작 분리가 높은 접근성을 제공한다는 것을 확인하였다. 본 논문은 HMD 이동 컨트롤러를 포함한 이후 개발되는 다양한 사용자 제스처 인식 컨트롤러에도 적용 가능할것으로 보인다.

본 연구에서는 사용자로부터 입력받은 이미지를 분석하여 그에 맞는 음악을 생성, 재생하는 방법을 고안 하였다. 단순히 이미지를 청각화 하는 기술적인 의미 뿐 아니라 사용자의 이미지에 담긴 정서와 의도 또한 담아내는 것을 목표로 하였다. 사용자는 본 연구에서 제안된 어플리케이션에 원하는 물체를 그린다. 인공지능을 통해 이미지가 어떤 물체인지 판별 후, 그 물체와 이어질 수 있는 감정을 대응해 해당 멜로디의 감정과 분위기를 맞출 수 있도록 하였다. 정서에 알맞는 음정(key)를 설정한 뒤, 사용자가 이미지를 그릴 때 입력한 획순을 분석해 이를 기준으로 음계를 추출하여 선율을 생성하였다. 향후 이미지의 청각적 표현을 구현하는 것뿐만 아니라 그림에 대한 예술적인 이해와 의미 있는 음악을 만들어내기 위한 화성법 등의 작곡이론을 연구하여 이미지에 담긴 예술성과 의도를 음악에 담아낼 수 있는 한 가지 방향을 제시할 것이다. 또한 그림을 인식하고 판별하기 위한 인공지능 기술과 그림 분석, 음악 생성 등의 예술 분야를 결합해 공학과 예술의 융합이라는 방향으로서 의미 있는 시도가 될 것이다.

In the United States and Europe, new environmentally friendly asphalt pavement has been researched as an alternative to traditional hot asphalt pavement. After the Paris Convention of 2015, policies should be found to reduce carbon dioxide. In the field of asphalt pavement, new methods are needed to reduce carbon dioxide from the traditional hot asphalt pavement. In Korea, waste asphalt is growing and natural aggregate is running dry. So the government is implementing policies to increase the use of waste resources. So, it created a new asphalt pavement method to reduce CO2 and use waste asphalt. It is a cold recycled asphalt pavement. Emulsified asphalt has a balance of dispersibility, stability, and adhesive between water, aggregates, and asphalt. But, the physical properties of emulsified asphalt can be degraded compared to traditional hot asphalt pavement. So there are limitations in actual use. The study compared the softening point, elastic recovery, and penetration properties of asphalt mix compounds by using latex in emulsified asphalt. In particular, cations latex was used for the emulsified asphalt, which could further improve the physical properties.

요약; 최근에는 기계 학습, 특히 심층 학습에 많은 연구가 진행되고 있다. 구글, 페이스 북과 같은 대기업이 인공 지능과 기계 학습에 관심을 가지고 있기 때문에, 이러한 연구는 날마다 발전하고있다. 기계 학습은 의학, 번역 및 IT와 같은 다양한 산업에서 사용될 것으로 기대됩니다. 게임 부문은 기계학습 기술적용의 효과가 예상되는 영역 중 하나라고 간주됩니다. 본 논문에서는 MMORPG-Tera의 게임 콘텐츠에서 몬스터의 승패를 예측하는 신경망을 Tensorflow를 통해 설계하였다. 이 모델은 1 개의 입력 레이어, 2 개의 숨겨진 레이어 및 1 개의 출력 레이어를 가지고 있다. 입력 레이어에는 8 개의 노드가 있고 각 숨겨진 레이어에는 16 개의 노드가 있으며 출력 레이어에는 1 개의 노드가 있다. 더 나은 결과를 위해 우리는 그라디언트 디센트, 시그 모이드 (Sigmoid) 함수 및 Relu 함수 (Activate 함수)에 Adam을 사용한다. 준비된 데이터 세트의 마지막 부분은 테스 트 데이터 용으로 사용되고 나머지는 학습 모델 용으로 사용되었다. 이 모델은 5 ~ 10 % 오차 이내의 확률을 예측할 수 있다. 데이터 세트의 부족은 만족스럽지 않은 점으로 남아 있으며, 충분한 데이터가 수집되고 더 개선 된 모델이 준비되면 오류를 더 줄일 수 있다. 그리고 제안된 모델은 앞으로 다른 게임이나 스포츠 게임에도 적용될 것이다.

Urokinas type plasminogen activator (uPA) has been used as a therapeutic agent for treating human diseases such as thrombosis. Attempts to transgenically overexpress the uPA in animal bioreactors have been hampered due to side effects associated with this functional protein hormone on homeostasis. Recently, chicken has been emerged as a potential candidate for use as bioreactor to produce proteins of pharmaceutical importance. Since this species has low homology uPA sequence with mammals, we hypothesized that chicken could be used as a potential bioreactor for production of human uPA. In this study, using replication‐defective Murine Leukemia Virus (MLV)‐based retrovirus vectors encapsidated with Vesicular Stomatitis Virus G Glycoprotein (VSV‐G), we attempted to make transgenic chicken expressing human uPA (huPA). The recombinant retrovirus was injected beneath the blastoderm of non‐incubated chicken embryos (stage X, at laying). After 21 days of incubation (at hatching), all of the 38 living chicks that assayed, were found to express the vector‐encoded huPA gene in various organs and tissues, which was under the control of the Rous Sarcoma Virus (RSV) or Cytomegalovirus (CMV) promoter. Using specific primer set for huPA, PCR and RTPCR analyses of gDNA isolated from these samples demonstrated these chickens were transgenic for huPA. Furthermore, successful germ line transmission of huPA transgene was confirmed and next generation whole body huPA transgenic chickens were also produced. We also assayed huPA protein titer in blood (17.1 IU/ml) and eggs (4.4 IU/ml) of whole body huPA transgenic chicken. Thus, our results demonstrated that chicken could be used as bioreactors to produce huPA.

본 연구는 단체종목과 개인종목 운동선수의 Ego-gram을 파악하고 단체종목과 개인종목의 운동선수 구분에 가장 큰 영향을 미치는 자아상태를 알아보고자 하였다. 이를 위하여 대학팀의 종목별 운동선수 총 240명을 표본으로 선정하였다. 빈도분석결과 단체종목, 개인종목 운동선수 모두 FC와 AC가 가장 높게 나타났으며, 단체종목 운동선수들의 FC와 AC가 개인종목 운동선수에 비해 높게 나타났다. 판별분석을 통하여 다섯 가지 자아상태(비판적 어버이자아: CP, 양육적 어버이자아: NP, 어른 자아: A, 자유스런 어린이자아: FC, 순응적 어린이자아: AC) 가운데 NP와 A가 단체종목과 개인종목의 운동선수 구분에 가장 큰 영향을 미치는 자아상태로 나타났으며, NP의 경우 단체종목 운동선수가 개인종목 운동선수보다 높게, A의 경우 개인종목 운동선수가 단체종목 운동선수보다 높게 나타났다.