본 연구에서는 인명구조활동을 지원하기 위한 피난동선예측 알고리즘 개발의 첫 단계로 피난동선예측 알고리즘의 개념을 정립 하고 그 타당성을 수치적으로 명확히 제시하였다. 제안하는 알고리즘은 평상시 선박내 모니터링 시스템으로부터 지속적으로 승객이동 데이터를 취득, 분석, 정형화하고, 재난발생시 이 데이터와 예측 툴을 활용해 도출한 승선자의 피난동선예측 정보를 구조자에게 제공하여 인명피해를 최소화시키는 프로세스로 요약할 수 있다. 피난훈련을 통해 피난특성 데이터를 취득하였고 이를 기존 인명피난예측 툴에 입력하여 피난특성을 예측한 결과, 예측 툴의 구조적 원인으로 인해 가시거리가 충분히 확보되고 피난경로를 충분히 숙지한 상황에서의 피난 시나리오(SN1)에서만 신뢰할 만한 예측결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 타 분야의 예측툴을 사용하여 피난특성을 예측한 결과, 제안 알고리즘이 구현될 경우 평균피난시간예측값과 피난동선(지점경유)예측값이 각각 0.6 ~ 6.9%, 0.6 ~ 3.6% 범위의 오차에서 실측값과 매우 유사한 경향을 보였다. 향후 선내 모니터링 데이터를 분석하고 이를 활용한 예측성능이 우수한 피난동선예측 알고리즘을 개발할 계획이다.

The new concept of hull form for G/T 19 ton class off-shore long liner was studied with the support of special research fund of Korean Ministry of Science and Technology. Newly developed hull form of semi-twin afterbody combined with part. curvilinear type forebody shows outstanding improvement in resistance performance point of view compared with hard chine form, especially at the range of high speed.

한식을 편의식화하기 위해서 10개 품목의 양목표(量目表) 및 가공 순서를 정했다. 62.8m2와 32.4m2의 상업용 식당과 모델 식당에서, 주방기기류의 배치에 따른 작업원의 작업동선, 소요 에너지를 측정한 결과는 다음과 같다. 1. 62.8m2식당의 경우 C-스토아에서 작업원의 동선, 소요시간 및 소요 에너지는 각각 1,922m, 2,986분 및 4,704kcal였고 T-스토아는 각기 2,134m, 3,173분 및 5,001.7kcal였으며 모델 식당에서는 1,704m, 2,808분 및 4,414.5kcal로 기존 주방들에 비해서 289.5kcal(6.6%)와 587.2kcal(13.3%)의 에너지가 절약되었다. 2. 32.4m2식당의 경우 S-스토아에서 작업동선, 소요시간 및 소요 에너지는 각각 1,277m, 2,926분 및 4,588kcal였고 H-음식점에서는 1,425m, 3,108분 및 4,873.8kcal였으며 모델 주방에서는 1,167m, 2,798분 및 4,381.4kcal로 기존 주방에 비해서 206.6kcal(4.7%) 및 492.4kcal(11.2%)가 절약되었다. 3. 4개 품목은 직접 생산하고 6개 품목은 편의식화할 경우 S-스토아에서 작업동선, 소요시간 및 소요 에너지는 각기 554.7m, 972분 및 1,586kcal였고 H-음식점에서는 각각 684.7m, 991분 및 1,579.2kcal였으며 모델 주방에서는 각기 523.1m, 938분 및 1,479.5kcal로 기존 주방들에 비해서 106.5kcal(7.2%)와 99.7kcal(6.7%)의 에너지 절약 효과가 있었다. 4. 동선 절약형 시스템 주방의 경우 모델 주방에 비해서 동선은 42%, 소요 에너지는 20.4%가 절약 되었다.

비교적 강한 실용성과 작업이 편리한 관광 루트의 최적화 방법 체계를 구축하여 관광객이 편리하고 빠르게 관광 루트 혹은 관광 여정을 구축할 수 있도록 도움을 제공하고, 여행사의 관광 루트 설계에 대한 일정한 가이드와 참고를 제시하여 관광 루트와 관광 공간 레이아웃이 조화를 형성하여 전체 관광 경제의 건강한 발전을 촉진하는 것은 관광 루트와 관광 공간 레이아웃의 관련 연구에서 중요한 이론과 실천 가치를 가지고 있다. ‘관광 동선’의 개념을 도입하여 관광 공간의 안내 시스템, 연계 시스템과 축선 시스템으로 전환하고, 관광객 행위와 관광 루트 설계에 대한 연구와 공간 기능, 공간 레이아웃의 연구를 융합하며, 관광 동선 네트워크 체계를 구축하여 관광 루트 방안을 최적화하는 것은 일종의 새로운 연구 시각으로 실용성이 비교적 강하고 작업이 편리한 관광 루트 최적화 설계 방법 체계이다. 그러나 이러한 내용의 연구 과정의 두 가지 핵심 키워드인 관광동선과 관광루트의 개념은 쉽게 혼동할 수 있기 때문에 연구 내용의 이해에 영향을 끼친다. 본 논문은 중국과 해외 관련 문헌을 통해 관광동선과 관광루트의 개념과 내재적 의미를 고찰하고, 논문의 연구 시각에 따라 이 두 가지 키워드의 개념과 내재적 의미를 심층적으로 해석하여 후속 연구와 이해에 대한 기초를 제공하였다.

퀘스트(Quest) 시스템은 MMORPG에서 콘텐츠를 제공하는 핵심 시스템 중 하나이다. 퀘스트디자인 업무에서 퀘스트 보상 설정은 게임 내 작용하는 여러 구성 요소의 높은 조합 복잡도로 인해 적절한 보상 수준을 산출하기가 어려운 문제에 속한다. 본 논문에는 퀘스트 보상 문제를 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)로 모델링하여 해결함으로써 적절한 보상수치를 자동적으로 산출해 낼 수 있는 기법을 제안하였다. 이를 통해 퀘스트 디자인 단계에서 퀘스트 보상 수치 확정을 위한 강도 높은 테스트 부담을 줄이고 정확한 보상 수치를 산출하는데 도움이 될 것이다.