자율주행차 상용화 시대를 가속화하기 위해 실제 도로에서 다양한 실증 프로젝트를 수행중이다. 그러나, 자율주행차와 비자율주행차 가 혼재된 혼합교통류 환경에서 발생할 수 있는 다양한 문제의 원인을 파악하고 선제적인 안전대책을 강구하는 노력은 미비한 실정이 다. 특히, 기존 비자율주행차 측면의 주행안전성을 고려하여 설계된 도로 시설 특성으로 인해 자율주행차의 주행안전성이 저하될 수 있다. 또한 기존 비자율주행차의 주행안전성을 저해함과 동시에 자율주행차의 주행안전성도 저해하는 도로 시설 특성이 존재할 가능 성이 있다. 본 연구에서는 상암 자율주행차 시범운행지구에서 수집된 automated vehicle data (AVD)를 활용하여 자율주행차와 비자율주 행차의 주행안전성을 평가하고 도로 시설 특성 측면의 영향요인을 도출하였다. 주행모드별 주행안전성 평가를 위해 autonomous emergency braking system (AEBS) 위험 이벤트 기반의 driving risk index (DRI)를 개발하였다. 구간별 DRI가 발생하지 않은 구간을 very good으로 정의하고 발생한 구간을 25 percentile로 구분하여 good, moderate, poor, very poor 등급으로 정의하여 총 5개의 등급으로 구분 하였다. 또한, 현장조사을 수행함으로써 구간별 포함되어 있는 도로 시설 특성을 수집하였다. 주행모드별 주행안전성에 영향을 미치는 도로 시설 특성을 도출하기 위해 이항로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 종속 변수의 경우 DRI 기반 안전등급 중 poor 이상 등급을 1, 그 외의 등급을 0으로 정의하였으며, 독립변수의 경우 현장조사를 통해 수집된 교차로 유형, 차로 수, 차로 폭, 추가차로 유무, 차량 진행방향, 불법주정차 유무, 버스정류장 유무, 자전거 차로 유무에 대해 명목형 변수로 설정하였다. 도출된 주행모드별 주행안전성 영 향 요인을 검토하고 향후 자율주행차 시대에 대비하여 선제적으로 개선이 요구되는 도로 시설 특성을 도출하고 도로 운영성 및 효율 성, 안전성 측면의 개선 방향을 제시하였다.

Luxury, which can be defined as 'high standard goods’ provide symbolic, emotional values based on scarcity and exceptional quality. In reference to previous studies, luxury fashion product is classified differently from other general products because of their differentiated quality, design, and premium price. There are a few stereotypes about people who wear luxury fashion products which are known as high social status, materialism, fashion involvement, and sustainability. As these various perceptions of luxury fashion consumption are established among people, this study intends to examine how these perceptions are formed when people wear luxury fashion products from an observer’s perspective and explore the effects of perceptions on emotions, and evaluations regarding the wearer. Lastly, within the formation of perception, emotion, and evaluation of luxury fashion wearers, this study aims to examine the differences between the real world and the metaverse.

In the intensely competitive global fashion market, the use of cultural elements to enhance design has become increasingly widespread. However, there is a lack of research on challenges and opportunities associated with integrating cultural elements of Minhwa into fashion design. Moreover, diverse approaches to incorporate Korean cultural elements into contemporary fashion designs are still needed. This study aims to reveal the real-world challenges relating to the incorporation of Korean cultural elements, including Minhwa, into fashion design and to clarify the possibility of applying Lin’s cultural levels to cultural aspects in accordance with experts’ views. To establish a theoretical foundation, the literature review on cultural design and Minhwa studies was conducted. It analyzes Minhwa to gain an understanding of the characteristics associated with different cultural levels. In-depth interviews with fashion industry professionals and Minhwa artists were conducted to ascertain their attitudes toward Minhwa use. The study’s major findings were threefold. First, the cultural design facilitates the introduction, promotion, understanding, and maintenance of the culture. Since Minhwa offers rich inspiration linked to Korean culture, Minhwa-related designs can provide new perspectives while still having commercial potential. Second, however, the limitations of existing cultural designs included their being outdated, superficial without interpretation, unsophisticated, or limited. Furthermore, the use of Minhwa is limited since it is difficult to avoid creating superficial and unsophisticated designs in the real world. Third, approaching Minhwa at different cultural levels can promote diverse thinking and reduce the challenges of Minhwa use in design, but the major challenge remains visual expression.

확률형 아이템은 부분 유료화 게임모델에서 게임사의 수익 창출을 위한 장치로서 도입되었으며, 게임 이용자가 현금 또는 게임머니 등을 투입(구입)한 후 우연 또는 확률에 따라 일정한 보상 아이템을 획득하는 구조를 기본적인 특징으로 하고 있다. 확률형 아이템은 오락으로서의 게임의 흥미를 증대시킬 수 있다는 장점이 있으나, 한편으로 는 사행성을 부추기는 측면이 있고 특히 미성년자에게 유해한 영향을 미칠 수 있으므로, 일정한 수준에서 그 도박적⋅사행적 성격을 제한하기 위한 조치가 필요하다. 아직 국내에서는 확률형 아이템에 대한 규제가 미비한 실정이며 게임업계 자체적으로 자율규제를 통한 모니터링을 진행하고 있으나 자율규제의 적용범위의 한계, 이행 강제수단의 미비 등 실효성에 대한 의문이 지속적으로 제기되고 있다. 해외에서는 일찍이 확률형 아이템을 도박으로 규율 할 수 있을지를 둘러싸고 논의가 활발히 이루어졌다. 영국, 미국, 프랑스, 독일, 네덜란드, 호주 등 대부분의 국가에서는 확률형 아이템이 도박에 해당하기 위해서는 확률에 의해 획득한 아이템에 현실적인 경제적 가치가 인정되어야 하는데, 확률형 아이템을 통해 획득한 아이템이 게임 외부에서 거래될 수 있는 가능성이 없는 경우에는 그 자체에 경제적 가치가 있다고 보기는 어렵다는 입장이 주도적인 것으로 보인다. 반면 벨기에에서는 게임 아이템의 거래 가능성과는 무관하게 확률형 아이템이 도박에 해당한다는 유권해석이 등장하였고 이에 따른 제재가 이루어지고 있는 실정이다. 우리나라 형법상 도박은 2인 이상이 재물 또 는 재산상 이익을 걸고 우연에 의하여 재물 또는 재산상 이익의 득실을 결정하는 것을 의미한다. 확률형 아이템이 도박에 해당하는지를 판단함에 있어 핵심적인 부분은 획득한 아이템이 ‘재물 또는 재산상 이익’에 해당한다고 볼 수 있는지 및 투입한 금전의 가치보다 획득한 아이템의 가치가 낮은 경우에 ‘손실’이 발생하였다고 볼 수 있는지의 문제일 것이다. 게임 아이템의 경제적 가치 인정 여부 및 가치 측정 가능성에 관하여는 부정설, 투입설, 거래 가능성설, 거래 활성화설 등 다양한 층위의 견해가 제시되고 있고 모두 일견 타당한 논거를 갖추고 있는 것으로 보인다. 한편 확률형 아이템을 어떠한 수단과 방법으로 규율할 것인지에 대하여는 정부 차원의 강제성이 있는 규제와 게임업계 내부의 자율적인 규제를 주장하는 입장이 대립되고 있고 두 가지 방안의 장점을 적절히 조화하여야 한다는 절충안도 제시되고 있다. 규제의 실효성 및 유연성이라는 측면에서 더욱 풍부 한 논의가 필요할 것으로 생각된다. 다양한 논의를 통한 사회적 합의가 선행될 때 비로소 확률형 아이템에 대한 합리적인 수준의 규제가 도입될 수 있을 것이다.

The main focus of this study was to create canine skeleton modeling files and real-world structures for canine kinesiology and physical rehabilitation education. Firstly, 3-dimensional (3D) modeling was conducted with additional reverse engineering process, and then directly fabricated the files. In other way, we made multi-joint based canine structure using conventional corrugate tube. This study indicated that the final real-world structures could contribute to improve initial movements of canine rehabilitation or academic filed of kinesiology in Korea.

In this paper, we present a learning platform for robotic grasping in real world, in which actor-critic deep reinforcement learning is employed to directly learn the grasping skill from raw image pixels and rarely observed rewards. This is a challenging task because existing algorithms based on deep reinforcement learning require an extensive number of training data or massive computational cost so that they cannot be affordable in real world settings. To address this problems, the proposed learning platform basically consists of two training phases; a learning phase in simulator and subsequent learning in real world. Here, main processing blocks in the platform are extraction of latent vector based on state representation learning and disentanglement of a raw image, generation of adapted synthetic image using generative adversarial networks, and object detection and arm segmentation for the disentanglement. We demonstrate the effectiveness of this approach in a real environment.