본 연구는 충북 청주시 소재 C대학교 인근 커피숍의 외부 및 내부사용 접근성 실태를 시설의 접근과 이 동에 있어서 약자로 간주되는 수동 휠체어 사용자 관점에서 평가하여 개선 방안을 제안하고 접근성 실 태를 시각적으로 확인할 수 있도록 돕는 접근성맵 제작하는 것을 목적으로 진행되었다. C대학교 인근 4개 동의 115개 커피숍을 대상으로 2024년 3월부터 5월까지 자체 제작한 체크리스트를 이용하여 현장 조사를 실시하였으며, 그 결과를 바탕으로 각 동별 커피숍 접근성맵을 제작하였다. 주요 결과와 적용점 은 다음과 같다. 첫째, 113개 진입형 및 혼합형 매장 중 수동휠체어 사용자의 자력진입과 내부 자력주행 및 사용이 모두 가능한 매장은 15.0%에 불과한 반면 수동휠체어 사용자의 자력진입이 불가능하거나 자력 내부 주행 및 사용이 불가능한 매장은 75.2%로 나타났다. 둘째, 비진입형 및 혼합형 커피숍 11개소 의 경우 수동휠체어 사용자의 자력 주문 및 대기가 가능한 매장은 단 한 개소도 나타나지 않았으며, 수동 휠체어 사용자의 주문과 대기가 불가능한 경우가 54.5%였다. 셋째, 충족률이 저조한 항목 중 가장 빈번 한 항목은 계산대나 키오스크 등의 무릎공간 확보였다.
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.
본 연구는 OSM 데이터를 활용하여 북한 도시별 도로망 데이터를 수집하고 OSMnx을 적용하여 도로망 네트워크의 공간패턴을 분석하였다. 분석 결과, 도로망의 특성에 있어서 도시 간의 격차를 확인하였다. 이와 함께 도로 밀도를 이용한 군집분석을 통해 유사한 특징을 갖는 도시들을 확인하였고, 도로망의 방향성 분석을 이용해서 많은 도시가 무질서함이 높은 방사형 패턴을 확인하였 다. 그동안 분석이 어려웠던 북한의 도로망에 대해, 본 연구는 OSM 데이터를 이용하여 자료를 수집하고 북한 도시들의 도로망 패턴을 분석했다는 점에서 연구의 의미가 있다.
To make semiconductor chips, a number of complex semiconductor manufacturing processes are required. Semiconductor chips that have undergone complex processes are subjected to EDS(Electrical Die Sorting) tests to check product quality, and a wafer bin map reflecting the information about the normal and defective chips is created. Defective chips found in the wafer bin map form various patterns, which are called defective patterns, and the defective patterns are a very important clue in determining the cause of defects in the process and design of semiconductors. Therefore, it is desired to automatically and quickly detect defective patterns in the field, and various methods have been proposed to detect defective patterns. Existing methods have considered simple, complex, and new defect patterns, but they had the disadvantage of being unable to provide field engineers the evidence of classification results through deep learning. It is necessary to supplement this and provide detailed information on the size, location, and patterns of the defects. In this paper, we propose an anomaly detection framework that can be explained through FCDD(Fully Convolutional Data Description) trained only with normal data to provide field engineers with details such as detection results of abnormal defect patterns, defect size, and location of defect patterns on wafer bin map. The results are analyzed using open dataset, providing prominent results of the proposed anomaly detection framework.
2D 퍼즐은 인기있는 보드게임이다. 2D 퍼즐을 완성하는 기술은 많이 연구되었다. 하지만 2D만으로는 대상 을 효과적으로 표현하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구에서는 영상으로부터 높이를 가진 2D+ 레고 퍼즐을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 본 연구에서는 영상의 높이 맵과 분할 맵의 정보를 활용한다. 우리 는 2D+ 퍼즐에 적용하기위해 다양한 대상의 높이 및 영역 정보를 적절하게 처리해야한다. 이러한 이유로, 우리는 깊이 맵과 분할영역 맵을 추출하기 위해 모델에 심층 학습 모델을 적용한다. 높이 맵을 추출하기 위 해 우리는 CelebAMask-HQ dataset으로 학습한 BiseNet을 채택했다. 그리고 분할 맵을 얻기 위해 NYU Depth V2 dataset으로 학습한 DenseDepth를 사용했다. 입력 영상에 대해서 저해상도 영상 및 높이 맵과 분할 맵을 추출하고, 저해상도 영상을 레고 브릭의 색 팔레트를 적용한 영상에 대해서 높이 맵과 분할 맵 정보를 적용해서 높이를 가진 2D+ 픽셀 아트 영상을 생성한다. 그리고, 이 픽셀 아트 영상에 대해서 같은 높이와 같은 색을 가진 픽셀들에 대해서 최대한 큰 브릭을 적용하는 그리디 알고리즘을 적용해서 2D+ 레 고 퍼즐을 완성한다. 본 연구에서는 다양한 초상화를 대상으로 2D+ 레고 퍼즐을 완성하는 예를 제시하였으 며, 그 중 하나를 직접 제작하여 그 결과를 제시한다.
본 논문은 자발적 지리정보인 오픈스트리트맵(OpenStreetMap, OSM)을 활용하여 중학교 자유학기제의 지도 수업과 학생 활동을 분석한 연구이다. 본 연구를 통해 지도 수정과 편집이 자유로운 오픈스트리트맵을 활용하여 학생들이 직접 지도 편집을 수행하고 중학교 자유학기제 수업에 적용할 수 있는 학생 활동 및 수행 평가 내용을 제안하였다. 이를 위해 총 8차시의 주제선택 활동을 계획하였고, 지형지물의 위치, 굴곡, 형태, 크기, 면적에 대해 학생들은 점, 선, 면의 지도 기호를 사용하여 지도 입력과 수정. 편집 활동을 진행하였다. 학생 활동 평가를 위해 학생들의 지도 정보 입력 및 편집 활동 결과 내용을 분석하고 이를 다섯 단계의 지도 습득 수준으로 분류하여 각 활동 수준의 특성을 살펴보았다. 이러한 논의를 바탕으로 본 연구는 인터넷 지도와 모바일 기기의 지도 활용 환경을 감안하여 학생 주도의 디지털 지도 학습과 지도 교육 관련 연구의 필요성을 제기하고자 한다.
Purpose: Debriefing is very important in simulation-based education. The purpose of this study was to identify the effects of structured team debriefing on clinical performance, self-confidence in nursing activities, and the satisfaction of nursing students, using mind mapping. Method: A non-equivalent control group post-test design was conducted. The participants in the study were 83 nursing students. The experimental group consisted of 42 seniors in 2018, and the control group consisted of 41 seniors in 2019. Data were collected through a self-administered questionnaire and an observed performance checklist. The collected data were analyzed using chi-square and independent t-tests with the statistical software package IBM SPSS/WIN 25.0. Results: There were significant differences in clinical performance (t=7.64, p<.001), self-confidence in nursing activities (t=4.93, p<.001), and learner’ satisfaction (t=2.94, p=.004) between the experimental and the control groups. Conclusion: These results indicate that simulation-based nursing education applying structured team debriefing using mind mapping was effective in improving nursing students' clinical performance, self-confidence in nursing activities, and satisfaction. Thus, there is a need to develop and apply a range of clinical scenarios and debriefing strategies in simulation-based nursing education. Technical and non-technical skills of nursing students also need to be evaluated in simulation-based nursing education using various debriefing methods.
This study deals with the case of education of storytelling with activation of diffuse thinking using mind map. Through this case study, we can confirm that mind map is a useful method for smooth progress of storytelling work and for producing 'meaningful' result for learners. As a result of studying the products of the learner's activities, it was confirmed that the mind map stimulates stimulation for storytelling, theme, transition to new vision, insight into life, and writing to maturity. Through this case study, we were able to reaffirm the fact that mind map encourages diffuse and free thinking which are core functions. Furthermore, it was a meaningful time for both teachers and learners to confirm that it was possible to work on storytelling smoothly. This study suggests that mind map is the work of activating diffuse thinking to create creative ideas, but on the other hand, it is possible to write a story based on a topic that can be done at the level of university student learners.
본 논문의 주 목적은 전산유체역학(CFD)을 바탕으로 어선에 부착된 빌지킬의 치수 파라미터에 대한 저항성능 맵(MAP)을 작성 하는 것이다. 치수 파라미터 스터디에는 빌지킬의 길이 3가지와 폭 3가지를 선정하여 9가지로 구성하였다. 현존선에 부착된 빌지킬의 길이는 배 길이 대비 약 90 %이고, 폭은 배 폭 대비 약 5 %이다. 수행항목은 빌지킬 길이는 배 길이 대비 63 %, 77%, 90% 그리고 빌지킬 폭은 5%, 7 %, 9 %로 구성하였다. CFD 를 이용하여 9가지 빌지킬에 대하여 실선의 유효마력을 추정하였다. 현존선을 기준으로 길이가 제일 짧고 폭이 제일 긴 빌지킬의 경우 0.3% 감소된 결과를 보여주었다. 길이와 폭 모두가 가장 긴 빌지킬의 경우 1.7% 증가된 결과를 보여주었 다. 길이와 폭 모두가 가장 짧은 빌지킬의 경우 2.3 % 감소된 결과를 보여주었다. 이 맵은 저항성능 관점에서 해당 어선의 이동 및 조업 패턴에 따른 최적의 부가물 치수 선정에 활용 가능하다.
최근 빅데이터 분석이 각광을 받기 시작하면서 의료, 관광 등 각종 분야에서 빅데이터를 활용한 다양한 분석이 시도되고 있다. 빅데이터로 기존 통계로 밝히지 못했던 새로운 사실을 알 수 있기 때문이다. 교통 분야에서도 이런 측면에서 빅데이터를 주목하기 시작했다. 그 중에서도 가장 각광 받고 있는 데이터는 바로 ‘통신자료’이다. 통신자료는 휴대폰 이용자가 휴대폰을 사용하거나 사용하지 않더라도 단말기를 소지하면 기지국으로 해당 단말기의 신호가 수신되면서 기록되는 데이터를 의미한다. 여기에는 이동 행태 분석에 가장 필요한 실시간 위치 정보가 포함되어 있기 때문에 교통 분야에 매우 유용하다. 또한 그동안 추정을 통해서만 알 수 있었던 인구 전체에 대한 데이터가 집계되어 있어 불특정 다수의 수요를 파악해야 하는 교통 분야에는 상당히 중요하다고 할 수 있다. 만일 통신자료가 교통 분석의 기반 데이터로 활용된다면, 기존 설문조사에 투입되는 막대한 인력과 예산을 줄일 수 있을 것이다. 이런 측면에서 본 연구는 통신자료를 교통 분야에 지속적으로 활용할 수 있는 틀을 구축하고자 하였다. 이를 위해서는 통신자료를 교통 분석 목적에 맞게 조정해야 한다. 현재 통신업체에서 보유하고 있는 통신자료는 기지국의 특성상 변동성이 커 분석 영역을 고정시키기 어렵고 이동 행태를 분석하는 데도 적합하지 않다. 기존에는 이러한 한계를 인정하고 이동 패턴을 분석하는 데 포인트 정보인 기지국 좌표 정보만을 활용하였지만, 이러한 방식을 지속적으로 활용할 경우 통행자의 이동 행태를 왜곡할 가능성이 높다. 기지국의 수신범위가 둘 이상의 행정구역을 포함할 때 기지국 좌표 정보는 포인트 정보로 하나의 행정구역만을 나타내기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 ㈜ KT에서 제공한 기지국 정보를 이용하여 기지국의 위치 변동 특징과 지역별 기지국 영향권 규모 특징을 분석한 후 이를 고정시킬 수 있는 방법을 모색하였다. 그리고 교통 분석 목적에 맞게 이동 행태 분석이 용이하도록 사회 경제적 특성을 반영할 수 있는 방법을 연구하였다. 해당 방법의 타당성은 전국 단위로 해당 방법을 적용하여 기지국과 행정구역의 매칭률과 이동 패턴 분석 가능성을 검토하여 확인하였다. 분석 결과 매칭률은 100%로 나타났으며, 이동 패턴화가 가능한 규모로 형성되어 실제 교통 수요 분석에 활용할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구 제시한 알고리즘을 적용하면 기존 방식의 오차 발생 가능성을 줄일 수 있어 분석의 정확성을 보다 향상시킬 수 있을 것이다. 그러나 본 연구는 기초 연구로서 교통시설의 위치 등 이동 패턴 분석에 영향을 줄 수 있는 기타 요인들이 반영되지 않은 만큼 향후 정확성을 높이는 작업이 요구된다.
본 연구는 스톡홀름 Saltsjon 해변가와 보존지역, 신도시에 영향을 주는 색채마감의 요인에 대해서 분석하였다. 사실 상 환경에 영향을 주는 색채디자인은 보존지역뿐만 아니라 신도시에도 중요한 영향을 끼친다. 칼라디자인 맵을 이용해 서 지역별로 건축물 색채의 시각적인 평가 및 선호도를 제시하였다. 이러한 시도는 해변가 및 신도시뿐만 아니라 역사적 인 보존지역에도 색채를 조절하는데 중요한 도구가 된다. 색상, 명도, 채도는 색채 측정기와 색채 팔레트를 이용해서 측정하였다. 체크 부분은 주로 건축물 외관 및 지붕으로 하였다. 시각적 평가 제안인 색채경관은 해안가 및 도시의 이미지를 만드는데 중요한 목표가 된다. 이러한 비교를 통해 색채이미지 축은 색채 전이로 인해 경향을 분석할 수 있는 좋은 방법이다. 분석 결과 도시 색채에 있어서 태양복사의 양에 따라 다양한 색채 구성표가 만들어져 많고 화려한 색채 구성이 이루 어졌다. 도시의 색에 있어서 건물 벽보다는 지붕과 관련된 변수가 도시경관에 긍정적 효과가 있었으며 현대 건물의 재료 는 빛의 산란에 의해 색의 범위가 확대되어 색채의 전이 축이 넓게 나타났다. 젊은 세대는 새로운 지역에서는 무겁고 밝은 색채계획을 함께 선호하였으며 보전지역에서는 자연스러운 색채를 선호하였다. 스톡홀롬 가치 결정 요인분석에 있어서 색채의 고유한 특성은 스톡홀롬의 도시경관의 가치에 긍정적 영향을 미치고 있으며 이후 건물 개조 및 신축에 있어서 적용해야 할 것이다.
There are several “game testing techniques” to find bugs in game software. But they can not support game developer to correct errors easily and effectively in game development process. And also they are doing process according to game developer’s scenario and intuition at game company in these days. Therefore, to solve the above problem in this paper, this dissertation suggests a efficient testing techniques to judge the suitable generation of the auto-generate game map according to the game user’s playing and verify them TFD (Test Flow Diagram).
인터넷의 규모가 커지면서 주관적인 데이터가 증가하였다. 이에 주관적인 데이터를 자동으로 분류할 필요가 생겼다. 감성 분류는 데이터를 여러 감성 종류에 따라 나누는 것을 말한다. 감성 분류 연구는 크게 자연어 처리와 감성어 사전 구축을 중심으로 이루어져 왔다. 이전의 감성 분류 연구는 자연어 처리 과정에서 형태소 분석이 제대로 이루어지지 않는 문제와 감성어 사전구축 시 등록할 단어를 선별하고 단어의 감성 정도를 정하는 데에 명확한 기준을 정하기 힘든 문제가 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 감성 분류에 대용량 데이터와 통계적 접근의 조합을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어의 의미를 찾는 대신 수많은 데이터에서 등장하는 표현들의 통계치를 이용하여 감성 판단을 하는 것이다. 이러한 접근은 자연어 처리 알고리즘에 의존하던 이전 연구와 달리 데이터에 집중한다. 대용량 데이터 처리를 위해 하둡과 맵리듀스를 이용한다.
게임의 배경맵은 게임성을 향상시키기고 게이머에게 게임에 몰입하게 만드는 하나의 요소로서 중요한 역할을 차지한다. 주로 게임 맵의 구성은 지형과 산이나 언덕으로 이루어진 외부 환경과 성이나 건물들로 이루어진 내부 환경이 있다. 본 연구에서는 다양한 장르의 게임 건축물의 활용사례를 조사하여 건축물이 게임 속에서 캐릭터의 모션과 이동에 미치는 영향에 대해 알아본다. 또한 캐릭터의 전투와 미션 수행 혹은 레이싱 게임의 경우 건축물이 어떻게 활용되는지도 조사한다. 이러한 조사를 토대로 향후 게임 환경에서 건축물 맵의 디자인 모델을 제시한다.
3D 모델링 및 렌더링 과정에서 모델의 컬러를 재현하기 위해 사용되는 RGB 컬러 정보는 특정 사물의 단순한 컬러 재현에는 용이하나 광원 효과나 주변의 다른 환경요인에 의해 컬러가 변화되는 경우에 대한 렌더링 시 가상공간에서 실제의 컬러를 재현하기에는 한계가 있다. 실제 컬러는 광원의 스펙트럼이 물체에 반사되어 인간의 시각 시스템에 인지되는데, 이때 3개의 필터를 통해 스펙트럼 정보가 걸러지고 각필터의 출력값이 컬러로 인지된다. 따라서 주변광원이나 물체의 반사율에 의해 두개의 스펙트럼이 다르더라도 인간 시각에는 동일하게 인지되는 조건등색 현상이 발생할 수 있으며, 또한 조명과 물체의 스펙트럼 특성에 의해 인지되는 컬러를 단순한 RGB 데이터만으로 재현하기에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 3D모델에서 컬러 정보를 포함하고 있는 RGB 기반의 텍스쳐맵이 아닌 스펙트럼맵을 사용한 컬러렌더링 기법을 제안한다. 스펙트럼 기반 카메라 특성화를 통해 획득된 영상의 스펙트럼 정보를 3D 모델링 및 렌더링에 사용하기 위한 스펙트럼맵으로 생성하고 고속렌더링에 적용하기 위해 이를 최적화하였다. 스펙트럼맵을 사용하여 광원 및 주변환경에 의한 컬러 변화에 대한 스펙트럼 렌더링이 가능하게 되었다.