본 연구는 빅데이터 분석을 이용하여 코로나19 전후의 3D가상패션에 대한 인식의 변화를 알아보기 위하여 코로나19 발생 전인 2017년 1월1일부터 발생 이후인 2022년 10월30일까지 소셜미디어 네이버, 다음, 구글, 유튜브에서 추출한 3D 가상패션 관련 주요 단어들을 대상으로 텍스톰을 이용하여 빅데이터 자료를 수집하였다. 수집된 단어는 정제 과정을 거친 후 워드클라우드, 단어의 빈도, 연결중심성, 네트워크 시각화와 CONCOR 분석을 실시하였다. 3D 가상패션을 키워드로 32,461개의 단어를 추출하여 분석한 결과 패션, 가상, 기술의 출현빈도와 중심성이 가장 높게 나타났으며 디지털, 디자인, 의상, 활용, 제조의 출현빈도도 높게 나타났다. 이를 통해 3D 가상패션이 기술의 발달과 더불어 산업 전반에 활용되고 있음을 알 수 있었다. 특히 코로나19 이후 가장 부각되는 주요 단어는 메타버스와 3D 교육으로서 패션산업에서의 요구도가 높게 나타나고 있다.
본 연구는 2020년을 전후하여 전세계를 휩쓴 코로나가 끼친 사회문화적인 영향을 살펴보고 이를 통한 규범의 전환과 사회문제를 고찰하기 위해 수행되었다. 이를 위해 펜데믹의 대표적인 사례인 14세기 유럽 흑사병이 미친 사회문화적 규범의 변화의 특성을 도출하고, 이를 바탕으로 이번 코로나를 분석하였다. 흑사병은 기존의 종교 권위와 봉건제도의 권력을 기반으로 한 사회규범을 계몽주의로 바꾸는 계기가 되었다. 인구감소와 노동력 부족 현상은 상업화와 기계화를 촉진시키기도 하였다. 이 시기에 확산된 인쇄술은 지식의 대중화를 이끌었으며 이를 통해 사고의 수준이 높아지고 획기적인 과학적 발전을 이끌어 산업혁명의 토대가 되었다. 최근의 코로나는 흑사병처럼 사회적 규범의 변화를 촉발하였다. 가상과 현실이 혼합된 메타버스라는 기술적 환경은 개인의 정체성을 단일하게 구성되고 유지되어야 한다는 규범에서 벗어나 부캐를 통해 다양한 잠재력을 발휘하는 자유롭고 개방적인 정체성으로 성격을 변화시켰다. 또한 메타버스 상에서 자신과 동일한 세계관을 가지고 있는 이들과 친근하게 지내는 밈(meme)은 비대면 상황에서 고립감을 약화시켜주었다. 코로나 팬데믹 기간동안 발전된 인공지능(AI)은 인간을 보조해주는 기능을 넘어 창조적 활동에 이용되는 단계에 들어섰다. 코로나 팬데믹으로 인해 바뀐 사회규범이 만들어 낸 새로운 사회문제는 어떤 것이 있을지에 대한 논의가 진행되었다.
본 논문에서는 마이크로소프트(Microsoft, MS) 홀로렌즈v2를 이용하여 물리 기반 애니메이션은 유체와 로프를 제어할 수 있는 새로운 방법에 대해 소개한다. 물리 기반 시뮬레이션 혼합현실, 메타버스, 게임 등 다양한 콘텐츠에서 몰입감을 개선하기 위해 활용되고 있는 기술이다. 하지만, 계산양이 크고 사용자가로 인한 직관적인 제어 시스템의 부재로 많은 시장에 활용되기에는 어려운 구조이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 혼합현실 환경에서 무선으로 사용자 인터페이스를 구현한 홀로렌즈v2를 이용하여 물리 애니메이션을 제어하고자 한다. 이러한 도전은 혼합현실에서도 사용자의 손동작, 음성, 눈 추적 등 다양한 인터페이스를 통해 시뮬레이션을 제어할 수 있다는 가능성을 열어줌으로써, 관련시장도 확장 될 수 있다. 본 논문에서는 대표적으로 유체와 로프 시뮬레이션을 홀로렌즈를 통해 제어하는 결과를 보여준다.
버스 대중교통은 정해진 노선, 운행시간표에 의해 정류장을 경유하여 운행하므로 버스 노선망 설계 문제(BTRNDP: Bus Transit Route Network Design Problem)는 승용차위주의 가로망 설계 문제와 다른 접근방법이 요구된다. 버스 노선망 설계 문제의 적용모형은 설계방법의 역사적발전과정에 따라 매뉴얼 및 지침, 시장분석기법, 시스템해석모형, 휴리스틱모형, 하이브리드모형, 경험기반모형, 시뮬레이션모형, 수리최적화모형 등 크게 8가지 분류할 수 있다. BTRNDP는 이용자비용과 운영자비용의 조합인 총비용을 최소화하는 목적함수를 획득하기 위한 일련의 현실적 제약조건하에서 버스노선집합과 배차횟수를 결정하는 문제이다. BTRNDP는 조합최적화문제로 일반적 수리최적화문제로 가능해 공간을 정의하는 것이 어렵기 때문에 모든 가능해로 구성된 큰 탐색공간으로부터 최적해를 탐색해야하는 NP-Hard라는 특성을 가진다. BTRNDP의 목적함수는 이용자와 운영자관점을 모두 고려한 다목적함수(Multi-Objective Function)를 이용하며 수요는 고정수요를 이용하였으나 최근에는 가변수요를 고려한 방법론이 연구되고 있다. 해알고리즘으로 최적 버스 노선망을 구성하게 될 모든 가능한 후보노선집합(Candidate Route Set)을 생성하고 노선집합의 최적조합을 찾는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 이용하여 전역최적 노선집합을 찾는 방법이 적용되고 있다. 최적 버스 노선망의 배차횟수를 결정하기 위해서 대중교통 통행배분모형이 필요한데 BTRNDP에 적용되는 통행배분모형은 다중경로 통행배분모형이 주로 활용되었다. 국내외 BTRNDP를 고찰한 결과 주요 시사점으로는 BTRNDP에서 가장 중요한 고려사항은 세분화된 버스정류장 기반 기종점통행량 구축, 버스 노선망 평가 모형 및 대중교통 통행 배분모형의 개발, 탐색 해알고리즘의 개발 등의 향후 연구내용이 포함될 수 있다.
본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 응용하여 정확도가 높은 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 폴리곤의 edge와 face의 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 1, 2차원 데이터 형태인 오디오 파일과 이미지였다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 딥러닝은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장의 확대로 인해 3차원 모델링 시장이 증가하고, 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습에 이용하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇게 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 이용되는 데이터인 메쉬 구조를 폴리곤의 최소 단위인 삼각형 형태로 구성하여 학습 데이터를 구성해 기존의 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.
최근 메타버스 기술이 다양한 분야에서 중요한 화두로 떠오르고 있다. 메타버스는 현실 세계와 유사한 사회적, 경제적 활동이 가능한 3차원의 가상공간을 의미한다. 2023년 9월부터 12월까지 본 대학 방사선학과에서 메타버시티 앱을 적용하여 수업한 3학년 재학생 235명 중 설문에 참여한 200명을 그 대상으로 메타버시티 앱을 적용 시 학생의 호응도와 만족도 차이를 분석하였다. 첫째, VOD 시청 방법으로 만족하는 방식은 메타버시티 앱을 통한 시청, LMS를 통한 시청의 순이었다. 둘째, '나는 휴일 보강은 온라인 영상이 적절하다고 생각한다.' 가 4.35±0.60으로 가장 높은 점수를 보였으며, '나는 대면수업과 온라인 수업이 병행되었으면 한다.'는 4.25±0.87이었으며, '나는 메타버시티 앱을 통해 잘 시청하였다.'는 4.10±0.30, '수업에서 메타버시티 앱을 통한 VOD 시청은 적절하게 사용되었다.'는 3.99±0.75로 가장 낮게 나타났다. 또한 수업 방법의 호응도는 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 셋째, 메타버시티 앱을 이용한 VOD 시청의 만족도로 '메타버시티 앱을 적용하니 흥미롭고 재미가 있었다.'가 4.24±0.88로 가장 높은 점수를 보였으며, '적극적인 메타버시티 앱을 활용하기 위해서는 보다 나은 개선이 필요하다.'가 4.00±0.45로, '메타버시티 앱이 다른 원격수업에서도 시행되었으면 한다.'가 3.77±0.88로 나타났다. '기존 LMS 방식보다 메타버시티 앱을 통한 VOD 수업이 낫다.'가 3.44±0.66으로 나타났다. 또한 나이, 성별에 따른 수업에 대한 만족도는 유의한 차이는 없었다(p>0.05). 메타버시티 앱에 대한 호응도와 만족도의 상관관계는 0.601이며, 이는 매우 유의한 것으로 나타났다(p>0.001). 본 연구의 제한점으로 메타버시티 앱을 활용한 교육 만족도를 조사하였으나, 지도하는 교수자와 학생과 상호 작용 만족도는 조사 하지 못하였으며, 차후 교수자의 메타버시티 앱을 활용한 수업의 만족도 연구가 진행되어야 할 것이다. 원격수업을 대비하기 위한 메타버시티 앱을 수업에 적용하기 위해서는 대학에서 행정적 및 제도적 지원과 지속적인 주목을 하여야 할 것이다.
교통계획의 목적은 교통체계를 분석하여 교통과 활동간의 상호작용을 효율화시켜 도시 및 지역사회의 목표를 달성하는데 있으며, 합리적인 교통계획을 수립하여 한정된 투자재원을 효율적으로 배분하기 위해서는 교통수요에 대한 합리적 접근이 필요하다. 교통수요예측의 접근방법은 미시적인 개별적 접근방법과 거시적인 집단적 접근방법으로 구분되며, 다시 모형화 기법이 결정적인가 확률적인가에 따라 개별결정적, 개별활률적, 그리고 집단결정적, 집단확률적 모형의 4가지로 구분될 수 있다. 이 중에서 일반적으로 관심의 대상이 되는 2가지 형태는 집단결정적, 개발확률적 모형이다. 집단결정적모형은 전통적 교통수요예측모형에 해당되며, 개별확률적모형은 1970년대 Mc Fadden을 시작으로 Ben-Akiva, Manheim을 중심으로 한 소비자 행동선택 이론에 근거한 개별행태모형이 이에 해당된다. 개별행태모형은 개개인의 통행행태를 다른 모든 조건이 동일할 때 개개인은 비용의 최소화를 추구하고, 비용과 관련한 통행행태는 거시적 수준에서의 주어진 제약 조건과 관계가 있으며, 의사결정은 확률분포에 의해서 결정되는 효용원칙(Efficiency Principle)에 입각하여 해석한다. 도시내와 도시간, 취업자와 비취업자, 출퇴근 시, 목적별 등의 여러 가지 통행에 있어서 다양한 변수들을 사용하여 교통수단 선택모형의 파라메카 값을 추정하고 통행패턴을 분석해 왔다. 본 논문에서는 개별행태모형인 로짓모형 중에서 집단다항로짓모형을 이용하여 여러 통행 중 공항시설의 접근에 필요한 교통수단 효용함수의 파라메타 값 추정 시, 일반적으로 사용되는 통행시간, 통행비용이라는 변수를 공통으로 두고, 대중교통의 경우에만 해당하는 환승이라는 특정대안변수(Specific alternative variable)를 첨가하여 그것이 수단선택에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 대중교통의 속성을 가지고 있는 지하철과 버스를 하나의 대안으로 묶어서 효용함수를 구한 다음 다시 승용차, 택시, 대중교통을 독립된 대안으로 두고 모형을 정립하는 NESTED LOGIT모형으로 파라메타를 추정하여 대중교통의 효용에 관해 분석·비교하였다. 본 논문에 이용된 자료는 공항을 이용하는 이용객들을 대상으로 직접 설문·면접조사한 자료이며 대상 교통수단은 승용차, 택시, 지하철, 버스로 설정하였다.
SNS기능과 운동 컨텐츠가 융합된 커뮤니케이션으로 사용자간 편리하게 자신들의 운동 계획과 효과적인 운동 방법을 공유할 수 있다. 따라서 운동 초보자들이 겪는 자신들의 운동 방향이나 계획을 정하는데 있어 발생하는 어려움과 운동을 통해 자신의 인지도를 높이고 싶은 사람들의 요구사항을 SNS기능을 통해 충족시킨다. 또한 타 유저가 만든 운동 계획 다운로드 받을 수 있게 하여 자신이 만든 운동 계획과 함께 더 체계적인 운동 계획을 수립할 수 있으며 메타버스 플랫폼을 이용하여 실시간으로 소통할 수 있다.
최근 가상현실과 공간에 대한 다양한 연구들이 진행되면서 메타버스(Metaverse)를 중심으로 다양한 연구들이 진행중에 있다. 본 연구는 음악을 정량화하여 발생한 데이터를 이용하여 다양한 가상의 도시공간을 생성하는 작업을 진행한다. 이렇게 생성된 작업은 하나의 음악을 2-3명의 연주자가 연주한 내용을 바탕으로 진행이 되며, 분석 방법은 기존 연구 중 하나인 '뮤직 스카이라인(Music Skyline)'과 '크레페(CREPE)' 등의 방식을 통해 이루어지게 된다. 향후 추가 연구로서 이러한 부분들이 보완되고 개선된다면, 다양한 음악 정보를 활용한 자신만의 도시를 컴퓨터 기술이 아닌 음악 작곡만으로도 가능하도록 플래폼화 하고, 그 근거를 찾아내는데 많은 노력이 필요할 것으로 보인다.
Recently, metaverse has attracted great attention worldwide with the development of related technologies and the demand for on-tact systems. The ideal metaverse should constitute a virtual world more similar to the realistic society with physical interactions. However, there are many constraints when we construct a virtual world using the existing commercialized metaverse platform. In this paper, we design and implement a university campus-based metaverse which minimizes the constraints, and create a virtual environment maps very similar to the real-world using Unity engine, Photon cloud and Playfab SDK for multi-user accessible to virtual world as a personal avatar. Also, this work includes attractive interaction based on exchange between users. Lastly, we illustrate our implemented metaverse works on Android phone, and it works without difficulty in terms of performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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