Native to southern Europe, Lepisiota frauenfeldi (Mayr, 1855) is an invasive species that has been introduced worldwide through cross-border trade. It has been documented to be distributed in the Mediterranean, Middle East, Africa, and Indo-Malaya. This species, also known as Browsing ant, was first found around a warehouse in Gwangyang, Jeollanam-do, South Korea, and was probably introduced into the country via cargo. The external morphology and gene sequences were checked for taxonomic identification, and it was identified as Lepisiota frauenfeldi based on comparative analysis of the morphological classification key and NCBI data. This study is the first report of a newly invasive alien ant and provides basic data on the species, including external morphological and ecological features and sequencing results.

As the size of the gaming market continues to grow, game engines like Unity and Unreal are constantly being developed and updated for multi-platform support. In particular, Unity divides the Render Pipeline to be used. Among them, the Universal Render Pipeline (URP) has the advantage of supporting various platforms while improving performance by reducing draw calls and batches at the same quality settings and reducing the load on the CPU and GPU. However, only limited global illumination is supported in the real-time 3D rendering area within URP, such as Baked GI and Enlighten GI, and Enlighten GI will be deprecated after 2024LST, so real-time global illumination is not available in URP, which may reduce the realism and immersion of global illumination in games or applications that use URP. The main objective of this research is to incorporate precomputed spherical harmonics into URP to enable dynamic GI updates in real-time. The approach proposed in this research is to compute the coefficients of spherical harmonics offline and then run them within the URP rendering pipeline, where work exists to effectively simulate dynamic lighting conditions. To demonstrate this, experiments were conducted by changing the rotation and color of the lights, and a comparative analysis was performed to demonstrate the effectiveness of the theory proposed in this work.

최근 AI 기술은 하루가 다르게 빠르게 발전하고 있고, AI기술은 각 분야에서 다양하게 사용되어지고 있다. 본 논문은 예술분야에서 AI기술의 활용으로 COVID-19 상황에서 인간관계, 개인적인 이유로 지친 마음을 위 로해주는 힐링 게임을 제작하였다. 제작한 힐링게임에서는 주로 Self-help-therapy의 효과를 얻을 수 있어, 치 료자의 도움없이 이용자가 힐링게임을 통하여 일상적 이용과정에서 치유적 효과를 얻을 수 있는 것을 기대 하고 있다. 게임 리뷰 데이터를 통계 분석하여 힐링게임으로 대중들이 요구하는 부분을 수용하여 힐링게임 이 제작되었으며, 사용자는 게임 시작 전 간단한 스토리라인과 AI와 상호작용할 수 있는 간단한 대화를 통 화여 Self-help-therapy 효과를 얻을 수 있었다.

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.

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.

필기 인식은 사람이 작성한 문서나 종이에 쓴 글자, 사진에 보이는 글자 등을 인식하는 기술이다. 대표적인 기술로는 OCR과 온라인 필기인식 기술이 있으며 OCR은 정자로 또박또박 쓴 글씨 인식률은 높지만 그렇지 않는 경우에는 인식률이 낮다. 온라인 필기인식 기술은 필기 입력순서와 사람의 필체의 차이에 따라 인식률이 확연하게 달랐다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 딥러닝을 이용하여 필기체 인식 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 신경망 알고리즘 중 Convolutional Neural Network와 EMNIST 데이터 세트를 사용하여 학습 데이터를 설계하였고 Unity3D 게임엔진을 이용하여 전체적인 시스템을 구성하였다. 또한 본 논문에서는 CPU와 GPU 성능이 학습 결과에 영향을 미치는지 알아보기 위해 성능을 비교분석을 하였고, loss 값과 accuracy 결과에 큰 차이는 없었지만 학습 속도에는 최대 30배 정도 속도 차이가 났다. 마지막으로 실험을 통해 시스템 인식결과를 분석하였고, 문자와 숫자가 유사한 O, q, l과 같은 알파벳이나, 실험자가 글자를 다른 알파벳과 유사하게 보이게 필기하면 인식률이 낮았다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 게임엔진을 사용하여 인공지능 시스템을 개발했기 때문에 프로세스 절차가 간략해졌고 호환성도 좋아졌다.

In the aerospace field, Carbon/Cork composites have been used for rocket propulsion systems as a light weight structural component with a high bending stiffness and high thermal insulation properties. For the fabrication of a carbon composite with a heat insulation cork part, the bonding properties between them are very important to determine the service life of the Carbon/Cork composite structure. In this study, the changes in the interfacial adhesion and mechanical properties of Carbon/Cork composites under accelerated aging conditions were investigated. The accelerated aging experiments were performed with different temperatures and humidity conditions. The properties of the aged Carbon/Cork composites were evaluated mainly with the interfacial strength. Finally, the lifetime prediction of the Carbon/Cork composites was performed with the long-term property data under accelerated conditions.

We have investigated the developmental characteristics of super mealworm on different temperatures. The test was conducted with four different temperatures of 25℃, 27℃, 30℃, and 33℃. In developmental period of 1 to 18 instars of four temperatures, 30℃ showed the shortest developmental period as 120.0±5.8 days, and 33℃ (132.6±10.7 days), 27℃ (136.5±9.2 days), 25℃ (156.7±7.5 days) in the following order. The death rate of 33℃ larvae was 2.7- 3.3 times higher than that of other temperatures. The lower temperatures tended to show the longer larval developmental period except 33℃. In the body weight, 30℃ showed the heaviest body weight and 27℃, 33℃, 25℃ in the following order. The head capsule, body capsule and body length also showed a similar tendency with body weight. The 88.8% of prepupa time of super mealworm was 16-18 instars. The longer prepupa time was accompanied by the lower temperature. In average prepupal period of 15-18 instars, 27℃ was 18.8±1.9 days, 18.8±2.3 days in 30℃, 23.0±2.4 days in 33℃, 23.1±2.9 days in 25℃. The average of pupal period of female and male in 25℃- 33℃ was 11.1±2.2 days and 11.6±2.4 days, respectively. In conclusion, the most suitable rearing temperature of super mealwarm was turned out as 30℃.

다른 장르의 게임에 비해 포커는 게이머의 심리적 요소가 많은 영향을 끼친다. 본 논문에서는 CNN과 SVM을 기반으로 온라인 포커 게임에 게이머와 아바타 간의 감성연결을 실현하기 위한 새로운 감성 인식방법을 제안한다. CNN모델을 이용하여 원래 얼굴 이미지의 특징을 추출하고, 다중 클래스 SVM분류기를 사용하여 목표 이미지를 인식하고 분류한다. FER-2013데이터베이스에서 이 방법은 감성인식률 68.79 %를 달성하였다. 기존의 다른 감성 인식 모델과 비교하면, 이 모델은 뚜렷한 장점을 보일 수 있다. 본 게임은 Socket 통신방식을 통해 감성인식결과를 Seven Poker로 전송하여 아바타가 게이머와 같은 감성을 표현하도록 설계하였다. 온라인 포커 게임에 감성연결 기술을 이용하면 게임과 인간의 상호작용이 향상될 뿐 아니라 게이머가 상대방의 심리적인 활동을 효과적으로 분석할 수 있다. 감성연결 기술은 게임에서 게이머들에게 새로운 게임 경험을 제공할 수 있는 기술이라고 생각된다.

Bumblebee, Bombus terrestris is widely used to pollinate various crops, especially tomato, in greenhouses. Mason bee, Osmia cornifrons, which is using as apple pollinator. Here we investigated characteristics on pollinating activity of B. terrestris and O. conifrons at different weather conditions in apple orchard. The foraging activity of O. conifrons was more sensitive than that of B. terrestris at weather conditions including temperature, illumination intensity and wind velocity. The pollinating activity of O. conifrons was very low than that of B. terrestris at a low temperature, cloudy, rainy and windy weather. Therefore, Our results indicated that B. terrestris was suitable for apple pollinator than O. conifrons, especially in low temperature and bad weather.

The current status of insect pollinator use was surveyed. Honeybee was larger than mason bee and bumblebee in average use area per farm household at kinds of insect pollinator. Insect pollinator was used at 19 crops. Among them, tomato was the most used crop, which was 44.9%, and in order to apple 26.7%, strawberry 13.1%, red-pepper 7.7% and watermelon 3.7%. In the use of insect pollinators, bumblebee, which was 56.9%, was higher than honeybee (31.3%) and mason bee (11.8%). The most farmers were a positive intention except for 1.5% of farmer in the use of insect pollinator for crop pollination. The best advantage in insect pollinator use was improvement of seed setting percentage, which was 28.3% and the worst problem was low activity at bad weather, which was 25.8%. And also, 97% of farmers have an intention to use continuously insect pollinator.