이 논문은 블라디미르 나보코프의 소설 􋺷프닌􋺸에서 나보코프가 어떻게 아버 지와 아들, 그리고 예술적 조화를 통한 삼위일체의 개념을 구현하면서 예술과 종교의 양상들을 묘사하는지 고찰한다. 소설에서 나타나는 러시아 및 서구 예술 에 대한 분석과 종교적 주제를 분석하면서, 나보코프의 예술관과 종교관에 초점 을 맞추고자 한다. 러시아 화가 안드레이 루블료프의 그림 삼위일체 의 화법 과 주제를 적용하여, 나보코프가 그리는 아버지와 아들 그리고 예술적 조화 혹 은 종교적 신성을 통해 나보코프가 그린 약한 자에 대한 자비와 동정을 통해 어 떻게 아름다움을 나타내는지 살펴본다. 러시아적 전통의 바보 성인의 개념을 통 해 나보코프의 􋺷프닌􋺸에서의 주인공, 프닌이 경험하는 고난과 역경을 어떻게 극복하는지 분석하며, 나보코프가 그리는 기독교적 사랑과 구원에 대한 측면을 탐구한다. 더불어, 나보코프 문학 속에 나타나는 종교적 주제와 공중부양과 나 비와 같은 예술적 주제를 통해 나보코프가 창조하는 예술의 양상을 읽어낼 수 있다.

기장읍성은 둘레 1,527척 규모의 연해읍성(沿海邑城)으로 1425년(세종 7)에 축조되었 다. 현존 기장읍성은 초축 이후 1451년(문종 1)을 전후한 시기에 증축되어 3,197척으로 규 모가 변화한 것으로 알려져 있다. 이후 시대의 요구에 따라 수축과 증축을 거듭하면서 폐성 된 이후 현재의 모습으로 변모하였다. 그동안 기장읍성의 발굴조사를 통해 600여년 전 이곳에 자리 잡은 기장읍성의 정확한 범위 확인과 잔존 성벽유구의 존재를 확인하였다. 그리고 문헌과 고지도, 지적도 등을 통해 유교적 이념에 충실한 전형적인 읍성의 공간구성을 보여주고 있다. 이와 같은 연구성과는 기장읍성과 관련한 문헌기록과 부합하고 있으며, 기장읍성의 축조기법은 임진왜란 직전의 읍성의 축조기법과 이후 읍성의 축조기법의 변화를 알 수 있는 중요한 가치를 지닌 읍성으 로 평가되고 있다. 대부분의 읍성유적은 성벽의 완결성을 강조하여 보기 좋게 복원하려고 하지만 원래의 축 성 모습을 온전히 복원해 내려면 발굴조사 결과를 반영한 정확한 고증의 시간이 필요하다. 기장읍성에서 지금까지 발굴조사 된 성곽 유구는 구간마다 성벽의 축조수법도 차이가 있고 기저부에서 상부까지 남아 있는 성벽도 잔존 부위가 달라 구간별로 성벽의 축조과정과 변천 과 정을 있는 그대로 보여주고 있다. 따라서 시간과 경비를 절감할 수 있는 성곽유적박물관으로 정비하여 다른 읍성유적과 차별화를 도모하는 것이 가장 좋은 방안이라고 생각한다. 또한, 기장읍성에 대한 보존과 활용에 있어서 무엇보다도 중요한 것은 역사·문화적 환 경에 대한 주민들의 관심과 기장지역이 지닌 역사와 전통을 바로 알게 하는 것이다. 이러한 교육활동을 통해 우리 고장의 역사를 찾아 탐구하면서 기장읍성이 과거 외적으로부터 우리 자신을 스스로 지키려 했던 선조의 얼과 숨결이 스미어 있음을 느낄 수 있도록 하여야 한다. 기장읍성에 대한 이러한 역사에 대한 인식의 출발이야말로 기장읍성의 보존과 활용에 있어 서 가장 중요한 것이라 할 수 있다. 한옥체험관 조성 및 옛길을 중심으로 한 탐방로 개설, 벽 화 및 안내판 정비 등 주민들과 지자체가 합심하여 기장읍성을 가꾸어 나간다면 새로운 역 사문화자산으로 거듭날 수 있을 것이다. 또한 기장읍성 고유의 성격에 맞는 역사적인 스토 리 및 다양한 성곽 관련 체험프로그램의 지속적인 개발과 활용, AR·VR을 중심으로 한 최 첨단 시스템을 구축하여 다른 읍성과 차별되는 체험 프로그램을 운영하여야 할 것이다. 나 아가 기장읍성을 중심으로 기장의 역사를 보여줄 수 있는 기장읍성 전시관의 건립도 추진되 어야 한다. 이러한 작업들이 기장지역 주변의 역사문화 관광자산과 연계된다면 또 하나의 지역 명소 가 탄생되고 그것의 활용을 통해 다시금 기장의 원도심 지역에 또 다른 활력을 줄 수 있을 것이다.

본 연구는 빅데이터 분석을 통해 지방자치단체의 스포츠도시 구현 노 력을 살펴보고자 스포츠도시에 대한 사회적 인식과 현상을 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위해 텍스톰과 Ucinet 6을 활용하여 2021년 6월부터 2024년 6월까지 '스포츠도시'와 관련된 텍스트 자료를 통해 키워드와 토 픽을 분석하였다. 구체적으로 텍스트마이닝, 의미연결망 분석, TF-IDF, CONCOR 분석을 통해 실시하였다. 분석 결과, 첫째 '스포츠', '도시', ' 대회', '체육', '개최', '국제', '전국', '선수', '세계', '조성' 순으로 빈도 가 높게 나타났다. 둘째 ‘국제 스포츠이벤트 개최’, ‘전국대회 유치 및 개 최를 통한 도시 위상 제고’, ‘시민을 위한 생활체육 인프라 조성’, ‘스포 츠도시를 통한 지자체의 지역 경제발전’ 등 4개의 그룹이 형성되었다. 따라서, 지자체는 지역 특성을 고려하고 주민의 의견을 적극적으로 반영 하며, 지역 경제 활성화에 기여하는 스포츠도시 구현에 앞장서야 할 것 이다. 마지막으로, 지역주민의 스포츠 참여가 일상이 되도록 양질의 스포 츠 프로그램을 제공해야 할 것이다.

Today, as the social demand for tap water safety and the need for an ICT-based intelligent integrated control system increase, K-water (Korea Water Resources Corporation) is building and operating a ‘Water pipe monitoring CCTV system’ to quickly respond to crises in the event of a water leak. However, in the case of the existing system, when the CCTV rotates, the image information and the mapped water pipe image do net match, so the operator has the limitation that the water pipe image must be mapped anew every time. In this paper, in odert to solve the above problems, we propose an improved system that can extract feature points from CCTV images, detect changes in the coordinate values of the feature points, and automatically transform the location of the water pipe image by utilizing LoFTR (Detector-Free Local Feature Matching with Transformer), a type of deep learning image matching algorithm that is actively being studied in th field of the latest computer vision, and examine its effectiveness.

This study aims to implement an integrated control system for a micro drill bit grinding machine to increase the processing stability and production efficiency of the equipment. The system consists of a WTGM mechanism, an environmental measurement sensor (RMU device), a control server, and a control client, and collects production statistics and alarm information in real time to enable central monitoring and statistical analysis. Through the control system, managers can check data and solve problems anytime and anywhere, thereby increasing the stability and efficiency of the production process. As a result of the experiment, it showed excellent performance in all evaluation items such as alarm occurrence time, notification time, and event operation time through temperature and humidity sensors, and contributed to productivity improvement through immediate response through e-mail and SNS notification. In conclusion, the implemented system optimizes the operating rate and inventory management of the equipment through real-time monitoring and yield analysis, and it is expected to improve system performance as it can be used as learning material for pattern analysis and deep learning algorithms in the future.

본 연구에서는 박스 구조물의 부재력 예측을 위한 다양한 딥러닝 모델의 정확성을 비교하고자 하였다. 이를 위해 상용 유한 요소 프로그램인 MIDAS를 이용하여 300개의 유한요소모델을 작성하고, 수치해석을 수행하여 딥러닝 모델에 적용하기 위한 학습데이 터를 생성하였다. 또한, 딥러닝 모델의 정확성을 비교하기 위해 MLP, CNN, RNN 및 LSTM과 같은 다양한 신경망 모델과 Adam, SGD, RMSprop 및 Adamax 등 최적화 알고리즘을 교차 적용하여 16개의 딥러닝 모델을 생성하였다. 그 결과 Adam 최적화 알고리즘 이 모든 모델에서 가장 우수한 성능을 보여주었으며, 특히 MLP 모델에서 가장 높은 R2 값을 나타내었다. 이를 통해, 박스 구조물의 부재력 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델 구성은 Adam optimizer와 MLP 구조임을 확인하였다.

본 연구의 목적은 웨스 몽고메리의 썸 피킹에 의한 음색을 어떻게 재현할 것인가에 관한 연구이 며 그 음색의 특징을 알아보고, 큐베이스의 아날라이저를 통해 웨스 몽고메리의 톤을 분석함으로 써 초기 재즈의 재현에 새로운 시각을 제공하는 데에 있다. 이를 위해 초기 재즈 기타리스트 중에 썸 피킹을 사용한 3명의 음색을 비교분석하고 웨스 몽고메리의 음색을 구현하기 위해 여러 이큐들 과 엔벨로프, 컴프레서를 가상악기에 적용하여 웨스 몽고메리의 가장 근접한 음색을 도출할 수 있었다. 첫째, 이큐는 최대와 최소의 데시벨 한계가 가장 큰 스튜디오 이큐를 사용하여야 웨스 몽고메리 썸 피킹 음색에 가장 근접한 음색을 구현할 수 있다. 둘째, 스튜디오 이큐와 엔벨로프의 어택타임을 적용하여 그의 아날라이저 분석 그래프의 모양에 더 근접할 수 있었다. 셋째, 컴프레 서의 릴리즈와 트레숄드를 입력하여 완벽에 가까운 음을 구현할 수 있었다. 본 연구자는 초기 재 즈 기타리스트이자 그의 독창적이며 특징적인 음색을 분석한 후, 구현하여 현대 시대의 재즈 기타 리스트들에게 좋은 영향을 줄 수 있을 것이라고 생각하였다. 향후, 본 연구가 초기 재즈 기타 음 색구현과 가상악기 산업 발전에도 기여 할 수 있는 양분이 되길 기대한다.

본 연구의 목적은 문화유산을 계승한 기념관의 문화복지시설 구현에 관한 연구로 이상설 과 항일 독립운동과의 관계를 분석하고 실증하여 그 업적을 건축물로 승화하는 것이다. 연구 에 따른 결론과 향후 제언은 다음과 같다. 첫째, 이상설 선생의 한국독립운동사를 연계한 스 토리텔링으로 지역의 독립운동 역사를 대변하는 수단으로 활용한다. 둘째, 지역 문화유산의 보존·활용·향유·관심·참여로 지역 문화유산에 대한 활성화를 추진한다. 셋째, 이상설 선생의 항일 독립운동 업적을 정성껏 건축에 녹여 담아서 구현되어있는 기념관을 중심으로 역사·전 통·문화·관광자원과 연계한 다양한 프로그램개발 및 이미지 부각으로 지역 문화복지의 가치 를 재해석하고 이를 재조명하여 지역문화복지시설로 운영하여야 한다. 향후 제언, 문화유산 의 계승과 재해석을 바탕으로 조영된 기념관 건축물을 과거·현재·미래가 공존하는 미래 지향 적인 문화복지시설 이미지로 지역을 발전시켜야 할 것으로 사료 된다.

This study proposes a construction plan for the Korea Navy's next-generation TSCE(Total Ship Computing Environment) based destroyers to address rapidly evolving maritime threats and decreasing military manpower. It focuses on system integrated ship construction based on TSCE for quick response time with fewer operators, improving the efficiency of systems and Equipments installed in the ship. The methodology includes analyzing TSCE-based system integration theories and levels. also analyze system integration in U.S. Navy’s Zumwalt destroyers and Littoral Combat Ships, conducting expert surveys to build consensus on system integration methods, proposing operational efficiency improvements through TSCE-based system integration. Additionally, we propose an architecture of TSCE with real time OA(Open Architecture) from both functional and physical perspectives, verified through Python simulations. The study suggests optimal crew sizes for next-generation destroyers through comparative analysis of TSCE based integration types. It emphasizes the importance of system integration in naval ship construction, presenting specific measures to enhance operational efficiency and optimize crew operations. The findings are expected to contribute significantly to enhance the future naval capabilities of the Korea Navy.

현재 존재하는 인공지능 기반 음악 생성에 관한 여러 모델과 연구는 수동 텍스트(Text) 기반 음악 생성에 대해 다루고 있다. 본 논문은 사용자의 편의성을 높이고, 창의적인 음악 생성 과정 을 더욱 원활하게 할 수 있도록 텍스트(TEXT) 프롬프트(Prompt) 자동화를 통한 음악 생성시 스템 방안을 제안한다. 그 방안으로 음원 파일을 통해 수집한 음악 분석 및 데이터화와 가사 정보에서 추출한 키워드를 기반한 장르, 가수, 앨범 등의 정보가 포함된 데이터셋(Dataset)을 구축 후, 파이썬(Python)의 자연어 처리 방법인 Konlpy를 사용하여 가사 데이터를 토큰화하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 벡터화를 통해 중요한 단어를 추 출한다. 또한, MFCC, 템포 등의 특징 데이터셋을 통하여 모델을 통한 감정을 예측하고, CNN 모델 및 Chatgpt를 활용한 텍스트 프롬프트를 자동생성하는 방법을 구현하여, MusicGen 모델 을 사용한 자동화 생성 프롬프트 기반 음악을 생성한다. 본 텍스트 프롬프트 자동 생성 화를 통한 음악 생성 연구의 결과는 음악 데이터 분석 및 생성 분야에 기여될 것으로 기대한다.

본 연구는 서바이벌 게임에서 맵의 디자인 요소를 분석하고 표준화하는 것을 목표로 했다. 상 용 게임 10개를 조사하여 네 가지 주요 맵 유형을 파악하였고, 이를 바탕으로 유니티 에디터를 사용해 네 가지 유형의 맵을 개발 및 구현하였다. 무작위 위치에 장애물을 스폰하고, 타일 재 배치 시스템을 통해 맵을 무한대로 재배치할 수 있도록 했다. 또한, Update() 메서드를 조정해 타일 변위 오류를 해결했다. 마지막으로, ML 에이전트를 사용해 맵을 테스트했으며, 에이전트 가 환경을 탐색하고 장애물과 적대 대상을 인식 및 공격하며 각기 다른 네 가지 맵에서 효과 적으로 대응하는 모습을 확인했다.

Recently, SDAS(Advanced driver-assistance system) are being installed to assist driving of vehicles and improve driver convenience. LDWS(Lane departure warning system) and FCWS(Forward collision warning system) are the core of the technology. Among these, FCWS is evaluated as a key assistive technology to prevent vehicle crashes. Accordingly, many algorithms are being developed and tested to improve detection speed and actual detection algorithms are being commercialized. In this paper, We propose the design of a system that optimizes FCWS speed by considering the AI performance of the terminal device when implemented as an embedded system.

본 연구는 축산시설 내 설치된 무창기공형 집열기의 배기 방향 및 유량 변화를 통해 벽체에 전달되는 일사를 차단, 이를 통한 냉방효과를 검증하려는 목적의 기초 연구로서 무창기공형 집열기 시험장치를 제작, 배기 유량 변화에 따른 위치별 온도 변화 및 이를 통한 열성능 평가를 수행하였다. 실험 결과, 무창기공형 집열기의 유량조건별 집열판 표면온도는 최고 27.7℃, 배기온도는 최고 약 10.9℃ 온도 차이를 확인하였다. 무창기공형 집열기의 유량조건별 열교환 유효도는 0.48∼0.62, 효율은 30%∼90%의 분포로 나타났다. 집열판 에너지는 유량이 증가함에 따라 감소, 집열기 내부 에너지는 유량이 증가함에 따라 증가하였다. 이를 통해 농업시설 외벽에 설치된 무창기공형 집열기의 여름철 미운용으로 인한 집열판 및 내부 온도상승과 이로 인한 벽체로의 열전달 등 무창기공형 집열기로 인한 역효과를 방지할 수 있을 뿐만 아니라 집열기 외부로의 강제 배기를 통해 벽체로 직접 투입되는 일사 차단을 통한 냉방효과 또한 구현할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 Text-to-3D 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스 방 꾸미기 게임의 프로토타 입을 설계하고 구현하고자 하였다. <Roblox>와 <Minecraft>와 같은 가상 현실 기반의 메타버 스 게임은 사용자를 단순한 플레이어에서 창작자인 크리에이터로 발전할 수 있게 하였고 이러 한 재미 요소는 대중적인 인기에 이바지하였다. 생성형 AI는 데이터와 패턴을 기반으로 다양 한 형태의 미디어 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있으며, 게임 개발에도 마찬가지로 유용하다. 이러 한 생성형 AI를 통한 콘텐츠 제작은 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 결과적으로 콘텐츠의 품질을 높이고 다양성을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 네트워크 프레임워크 를 활용한 리슨 서버(Listen-Server) 방식으로 방 꾸미기 게임을 설계 및 구현하였다. 이 게 임의 핵심 시스템은 메타버스에서 사용자가 쉽게 생성형 AI로 3D 모델을 생성하고, 자신의 방 에 배치할 수 있게 하는 것이다. 본 연구를 통해 코딩 기초 이해는 물론 좀 더 쉬운 방법으로 3D 오브젝트 생성을 통해 사용자가 원하는 메타버스 플랫폼 제작을 가능하게 하며 이러한 과 정은 사용자뿐만 아니라 동시에 창작자의 역할로 이용자의 주체성, 창의성, 의사소통 능력 등 을 향상할 가능성을 찾고자 한다. 그뿐만 아니라 기본적인 코딩 학습을 이해함으로써 사용자 의 창작 활동에 기회를 확장할 뿐만 아니라 메타버스 콘텐츠 개발에 이바지하고자 한다.

In recent automated manufacturing systems, compressed air-based pneumatic cylinders have been widely used for basic perpetration including picking up and moving a target object. They are relatively categorized as small machines, but many linear or rotary cylinders play an important role in discrete manufacturing systems. Therefore, sudden operation stop or interruption due to a fault occurrence in pneumatic cylinders leads to a decrease in repair costs and production and even threatens the safety of workers. In this regard, this study proposed a fault detection technique by developing a time-variant deep learning model from multivariate sensor data analysis for estimating a current health state as four levels. In addition, it aims to establish a real-time fault detection system that allows workers to immediately identify and manage the cylinder’s status in either an actual shop floor or a remote management situation. To validate and verify the performance of the proposed system, we collected multivariate sensor signals from a rotary cylinder and it was successful in detecting the health state of the pneumatic cylinder with four severity levels. Furthermore, the optimal sensor location and signal type were analyzed through statistical inferences.