본 연구는 백두대간보호지역에 서식하는 포유류와 등산객의 일중 활동 주기의 비교를 통해 시간적 규모에 따른 포유류 군집의 잠재적 위험성 검증을 위해 수행되었다. 이를 위해 2015년부터 2019년까지 백두대간보호지역의 능선부 를 대상으로 무인센서카메라를 활용하여 등산객과 포유류의 활동 주기를 분석하였다. 조사 결과 담비와 다람쥐의 활동 주기는 연중 등산객의 활동 주기와 높게 중첩되었다. 또한, 노루와 고라니는 봄에 등산객의 활동 주기와 높게 중첩되며, 멧돼지는 겨울에 등산객의 활동 주기와 높게 중첩되었다. 삵과 너구리, 오소리의 일중 활동 주기는 전체기간 동안 등산객의 활동 주기와 중첩되지 않았다. 포유류의 일중 활동 주기는 종 특이적 행동 패턴과 계절에 따라 차이를 보이며, 그에 따라 등산객의 활동 주기와 중첩에 차이를 보였다. 종 특이적 행동 특성과 계절에 따른 행동의 차이로 인해 백두대간보호지역에 서식하는 포유류는 인간의 활동에 의한 간섭에 대한 영향은 차이가 발생할 것으로 예상된다. 본 연구 결과 백두대간보호지역에 서식하는 포유류의 종 특이적 행동 특성에 관한 기초자료의 제공과 더불어 종과 계절에 따른 포유류 군집의 안정성 확보를 위한 관리 및 보전 방안의 수립을 위한 기초자료로써 의미를 가진다고 판단된다.

Sentiment analysis is a method used to comprehend feelings, opinions, and attitudes in text, and it is essential for evaluating consumer feedback and social media posts. However, creating sentiment dictionaries, which are necessary for this analysis, is complex and time-consuming because people express their emotions differently depending on the context and domain. In this study, we propose a new method for simplifying this procedure. We utilize syntax analysis of the Korean language to identify and extract sentiment words based on the Reason-Sentiment Pattern, which distinguishes between words expressing feelings and words explaining why those feelings are expressed, making it applicable in various contexts and domains. We also define sentiment words as those with clear polarity, even when used independently and exclude words whose polarity varies with context and domain. This approach enables the extraction of explicit sentiment expressions, enhancing the accuracy of sentiment analysis at the attribute level. Our methodology, validated using Korean cosmetics review datasets from Korean online shopping malls, demonstrates how a sentiment dictionary focused solely on clear polarity words can provide valuable insights for product planners. Understanding the polarity and reasons behind specific attributes enables improvement of product weaknesses and emphasis on strengths. This approach not only reduces dependency on extensive sentiment dictionaries but also offers high accuracy and applicability across various domains.

In general, a large mirror without weight reduction in large optical or space telescope systems can increase the system’s weight or lead to significant deformation of the mirror surface. Thus, it is imperative to pursue lightweight design strategies. In this paper, the structure design of a spherical mirror, a diameter of 600mm and a mirror radius of 2,000mm, was investigated to reduce weight and minimize deformation. To establish load paths for internal and external loads, stiffeners were added across the lateral supports. This approach effectively reduced both weight and deformation caused by gravity. Weight reduction and reduction percentages were quantified, and the mirror deformation was evaluated by using finite element analysis (FEA). The proposed structures were compared with honeycomb structures for weight reduction. This evaluation allowed to assess the deformation characteristics and the potential advantages of the proposed structures for lightweight mirrors.

This study aimed to suggest a suitable collar pattern by visually evaluating the appearance of the amount of collar drape by the starting position of the lapel line of a double-breasted tailored jacket using a 3d virtual fitting program. It created an avatar based on the mean size of women in their 20s (the 8th Size Korea) using clo network (double fastening: 10cm, collar width: 4.5cm, collar stand: 3cm, and lapel width: 8.5cm). The starting of the lapel twist line was waistline level, the 1/2 level of bustline and waistline, or bustline level, and collar laying amount was 4.5, 5.5, 6.5, or 7.5cm. It was evaluated by garment construction experts using 5, 6, and 4 items on the front, sides, and back, respectively. Descriptive statistics, F-test, Duncantest, and reliability analysis were conducted using SPSS 22. When collar laying amount was 6.5cm, it was best rated regardless of the starting point. Under waist line, when collar laying amount was 6.5cm, it was best rated regardless of the starting point. When collar laying amount was large, the collar’s outline length increased, resulting in unnecessary wrinkles from the neckline to the lapel, affecting the overall collar appearance. When collar laying amount was the smallest, the collar was lifted and the width was narrowed, exposing the seam connecting the collar and neckline. The length of the collar’s outline varied depending on collar laying amount, which was important to make the outline sit comfortably on the body.

The Fourth Industrial Revolution and sensor technology have led to increased utilization of sensor data. In our modern society, data complexity is rising, and the extraction of valuable information has become crucial with the rapid changes in information technology (IT). Recurrent neural networks (RNN) and long short-term memory (LSTM) models have shown remarkable performance in natural language processing (NLP) and time series prediction. Consequently, there is a strong expectation that models excelling in NLP will also excel in time series prediction. However, current research on Transformer models for time series prediction remains limited. Traditional RNN and LSTM models have demonstrated superior performance compared to Transformers in big data analysis. Nevertheless, with continuous advancements in Transformer models, such as GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) and ProphetNet, they have gained attention in the field of time series prediction. This study aims to evaluate the classification performance and interval prediction of remaining useful life (RUL) using an advanced Transformer model. The performance of each model will be utilized to establish a health index (HI) for cutting blades, enabling real-time monitoring of machine health. The results are expected to provide valuable insights for machine monitoring, evaluation, and management, confirming the effectiveness of advanced Transformer models in time series analysis when applied in industrial settings.

본 연구는 혁신 생태계 조성을 통한 경제성장 뿐만 아니라 자기고용을 통한 실업해소, 성장 단계별 적절한 인재 채용을 통한 고용창출 등 작금에 우리가 직 면한 사회·경제적 문제를 해결하기 위한 수단으로 창업이 매력적인 대안이 될 수 있음을 전제하였다. 나아가, 이와 같은 전제를 바탕으로 실질창업 활성화에서 중요한 것은 기회인식임을 제안하였고 기회인식에 영향을 미치는 변수들을 규명 하였다. 구체적으로, 기업가정신이 기회발견행동 및 창업기회인식에 미치는 영향 과 기회발견행동이 창업기회인식에 미치는 영향을 구조방정식 모델을 통해 실증 하였다. 또한 기업가정신과 창업기회인식의 관계에서 기회발견행동의 매개효과를 실증하였다. 연구결과 첫째, 기업가정신은 창업기회인식은 물론 기회발견행동을 구성하는 4개의 하위변수에 모두 통계적으로 매우 유의미한 영향을 미치는 것으 로 나타났다. 둘째, 기회발견행동의 하위 변수 중 관찰과 아이디어 네트워킹은 창업기회인식에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 기 업가정신이 창업기회인식에 미치는 영향에서 아이디어 네트워킹의 매개효과가 검증되었다. 본 연구는 이상의 실증분석 결과를 바탕으로 기업가정신 및 창업교 육 혁신을 중심으로 이론적·실무적 시사점을 제안하였음에 의의가 있다.

이 연구는 팬데믹(pandemic) 전후 국제항공여객 운송시장을 대상으로 항공편 운항에 의한 CO2 배출 특성과 변화를 체계적으 로 파악하는 것을 주요 목적으로 한다. 이를 위해 2019년과 2021년 2분기 전 세계 국제여객 항공편 스케줄 데이터를 기반으로 ICAO(International Civil Aviation Organization)의 CERT(CO2 Estimation and Reporting Tool) 인벤토리를 이용하여 노선 단위의 CO2 배출량을 추정한 후, 노선의 대권 거리와 항공기의 크기를 기준으로 구분된 하부시장에 따른 CO2 배출량과 배출 효율성의 분포와 변화를 비교분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 2021년 2분기 전 세계 국제항공여객 운송시장의 CO2 배출량은 약 31.6백만 톤으로 추정되었으며. 2019년 동 분기(117.95백만 톤) 대비 약 73.21% 감소하였다. 두 시기 모두 5,000km 이상의 장거리 시장, 그리고 100~400석 항공기 운용 시장에서의 배출량 비중이 높게 나타났다. 다만 팬데믹 기간에는 5,000km 이상, 그리고 400석 이상 항공기 시장에서 CO2 배출량의 감소가 두드러지게 나타났다. 둘째, 2021년 2분기 시장의 CO2 배출 효율성은 2019년 동 분기 대비 약 4% 향상되었다. 두 시기 모두 노선의 대권 거리와 항공기의 크기가 증가할수록 배출 효율성이 감소하는 경향이 존재하였으며, 팬데믹 기간 중 일부 하부시장에서는 구형 및 초대형 기종들의 운항 감축(혹은 중단)이 두드러짐에 따라 배출 효율성이 향상되기도 하였다. 마지막으로 팬데믹 전후 주요 국제노선들의 CO2 배출 효율성 변화를 탐색한 결과, 글로벌 허브 공항들을 연결하는 대륙 간 장거리 노선들을 중심으로 효율성이 낮게 나타난 반면, 차상위 계층 공항들과 연결된 일부 노선들, 그리고 동남아･동북아의 주요 공항들을 연결하는 역내 노선들은 상대적으로 효율성이 높게 나타났다. 본 연구는 팬데믹 전후 전 세계 국제항공여객 운송시장의 운영 실적과 CO2 배출에 대한 세부 특성과 변화를 실증적으로 분석했다는 점에서 의의가 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.

Recently, a novel cast-in specialty insert was developed in Korea as an anchor for lightweight pipe supports, including fire-protection pipes. As these pipe supports and anchors play a critical role in transferring loads of fire-protection pipes to structural members, it is crucial to evaluate their seismic performance before applying the newly developed insert. In this study, the seismic shear performance of the insert anchors was evaluated through cyclic loading tests based on the loading protocols of ACI 355.2 and FEMA 461. Initially, five monotonic loading tests were conducted on the insert anchors in cracked concrete, followed by cyclic loading tests based on the monotonic test results. The findings revealed that the insert anchors exhibited negligible decrease in shear strength even after cyclic loading. Furthermore, a comparison of the maximum load and displacement of the insert anchors obtained under the loading protocols of ACI 355.2 and FEMA 461 was performed to investigate the applicability of the FEMA 461 loading protocol for anchor performance evaluation.

The electroconvection generated on the surface of an ion exchange membrane (IEM) is closely related to the electrical/ chemical characteristics or topology of the IEM. In particular, when non-conductive regions are mixed on the surface of the IEM, it can have a great influence on the transfer of ions and the formation of nonlinear electroconvective vortices, so more theoretical and experimental studies are necessary. Here, we present a novel method for creating microscale non-conductive patterns on the IEM surface by laser ablation, and successfully visualize microscale vortices on the surface modified IEM. Microscale (~300 μm) patterns were fabricated by applying UV nanosecond laser processing to the non-conductive film, and were transferred to the surface of the IEM. In addition, UV nanosecond laser process parameters were investigated for obvious micro-pattern production, and operating conditions were optimized, such as minimizing the heat-affected zone. Through this study, we found that non-conductive patterns on the IEM surface could affect the generation and growth of electroconvective vortices. The experimental results provided in our study are expected to be a good reference for research related to the surface modification of IEMs, and are expected to be helpful for new engineering applications of electroconvective vortices using a non-conductive patterned IEM.

Zero-waste pattern cutting is a groundbreaking sustainable fashion practice. However, few brands and designers have pursued this method because it requires creative pattern design that diverges from the existing process of using pattern slopers. Therefore, application within the fashion industry is not sufficient. Therefore, in an attempt to highlight the key characteristics of zero-waste pattern design, this study classifies and analyzes cases in which similar designs employ zero-waste pattern-cutting techniques. We hope to make zero-waste pattern design more accessible by presenting realistic pattern-cutting guidelines. To this end, theoretical research on relevant literature, previous research, and online resources and an empirical analysis of cases involving zero-waste pattern cutting were conducted in parallel. As a result of the study, we were able to classify the factors of zero-waste pattern design in terms of fabric use, design, and composition. Regarding materials, our research revealed the importance of appropriate fabric width, understanding the difference between waste minimization and minimal fabric use, and easy reuse and recycling. In terms of design, the simultaneous progress of pattern and design work, adjustable loose silhouettes, and the use of surplus fabric for functional and decorative details emerged as key characteristics. For composition, we found that size adjustment limits, arrangement irregularity, and pattern shapes were crucial elements and that various arrangements revealed unlimited design potential.

This study aims to develop a fitted torso pattern suitable for males in their forties and fifties who are obese—a group that accounts for more than fifty percent of men in this age group—using a 3D virtual fitting program. Size Korea’s 2022 data for obese males in their forties and fifties is utilized for this study. In terms of the research method, a 3D program (CLO 3D) is used to implement the target group’s various body types and to apply fitted torsos that enable verification and evaluation of the pattern’s fit and ease. The characteristics of fitted torso patterns for obese bodies are as follows: the front centerline is a profile line; shoulder darts are added by reflecting waist-abdominal protrusion in the front panel; and shoulder, arm, waist, and center-back darts are constructed for the back panel. For obese bodies, the minimum circumference ease amounts should be approximately 6–7cm for the chest, 6cm for the waist, and 6–7cm for the hips. Based on an evaluation of the virtual fit of the developed fitted torso pattern, the data shows that a pattern (foundation) such as this is well suited for obese body types with an average of 4.67/5 points for reverse triangular obesity, an average of 6.67/7 points for log obesity, and an average of 6.69 points for the ease amount.

컴퓨터 그래픽 기술을 활용하여 디지털 콘텐츠를 만드는 분야에서 군인 또는 무기를 캐릭터나 소품으로 사 용할 경우가 많다. 특히 컴퓨터 게임 분야에서는 다양한 전쟁 게임이 만들어지고 있으며 현대 군인을 군복 을 비롯한 군장비나 사용하는 각종 무기, 이수송 장비 등에서 위장용 패턴이 필요할 수 밖에 없다. 현대 군 인들이 전투 현장에서 적군에게 눈에 잘 띄지 않도록 하는 위장 패턴은 다양하게 발전되어 왔고 다양한 전 투 현장에 따라 특유의 무늬 패턴을 사용한다. 사용되는 컬러는 다양한 환경에서 자주 나타나는 색이 포함 되면서도 최대한 적은 컬러로 생산 할 수 있도록 만드는 것을 주요 목표로 한다. 따라서 사막이나 바위, 숲, 계절 등을 고려하여 주로 사용되는 주요 컬러를 선택하고 이들 환경에서 잘 눈에 띄지 않을 만한 패턴 형 태에 이러한 컬러를 적용하는 방식으로 군복에 위장색을 적용한다. 본 논문에서는 기존 연구들이 대부분 2 차원 적인 이미지 배경에 2차원 이미지에 텍스처를 입혀 위장 패턴을 만들고 적용하는 데 중점을 두고 있 지만, 게임과 같은 3차원 콘텐츠 애셋을 만드는 데 유연하게 적용할 수 있는 프로시저럴 위장 패턴 텍스처 생성 기법을 제안하고자 한다. 3차원 디지털 모델에 uv를 적용한 경우나 uv맵 없이 3차원 좌표계에서 텍스 처 패턴을 생성하는 시스템을 제시하고자 한다.

본 논문에서는 외계 행성에서 주어진 임무를 모두 수행하여 클리어하는 탑 뷰 슈팅 게임을 제안한다. 제안 하는 게임을 진행한 플레이어 45명의 로그 기록과 설문 조사 결과를 분석하여, 몰입감, 플레이 패턴의 다양 성, 접근성을 중심으로 제안하는 게임의 특징을 살펴보고자 한다. 첫째, 제안한 게임은 더 높은 몰입감을 위 해 스토리 애니메이션과 오디오를 제공한다. 실험 결과 시각, 청각적 방면으로 몰입감을 효과적으로 제공하 고 있어 대다수의 플레이어가 스토리 애니메이션을 건너뛰지 않고 끝까지 시청했다. 둘째, 제안하는 게임은 더 다양한 플레이 패턴으로 즐길 수 있다. 실험 결과 수많은 경우의 수가 존재하는 무기와 스킬을 선택할 수 있게 하였기 때문에 대부분의 플레이어가 선택하는 스킬들이 서로 겹치지 않고 다양한 방식으로 게임을 플레이할 수 있다. 플레이 패턴이 다양한 만큼 더 게임을 오랫동안, 더 재미있게 즐길 수 있다. 셋째, 제안한 게임은 맵을 비교적 단순하게 구성하였다. 그런데, 호기심 많은 일부 플레이어들이 미션과 직접 관련이 없는 경로를 찾아서 길을 헤매는 경우가 나타났다. 이로 인해, 플레이어들이 게임을 다시 한번 진행하고자 하는 경향이 나타났다.