본 연구는 1969년 12월부터 1987년 10월까지 제주도의10개 지역 (제주항, 우도, 성산포, 표선, 서귀포, 숲섬, 화순, 가파도, 비양도, 한림)에서 채집된 표본들을 동정·분류한 결과(9과 31종)와 이미 발표된 종을 종합하여 제주도 연안의 유영목을 정리하였다. 그 결과 모두 11과 31속 45종이었다. 이들 중 4종 (Lepidasthenia berkeleyae, Brania clavata, Sphaerosyllis hirsuta 및 Ceratonereis singularis)은 한국미기록종이며, 13종은 제주도 연안에서만 발견되었다. 한국미기록종에 관하여는 그림을 그리고 기재하였다. 45종 중 난온수형이 22종 (48.89%)으로 가장 많았고, 범세계형이 10종(22.22%), 열대수형이 8종(17.78%), 냉온수형이 4f종(8.89%), 냉수형이 1종(2.22%) 의 순으로 나타났다. 난온수형이 가장 많이 나타난 현상은, 제주도가 위치하고 있는 해형, 즉 쿠로시오 난류의 영향을 크게 받고 있다는 사실과 부합된다.
최근 모바일 게임에 있어서 중요한 이슈는 게임상에서 존재하는 물체들이 사실감과 생동감을 유지하면서도 프로그램의 속도 감소 문제를 발생시키지 않는 방안을 찾는 것이다. 본 논문이 제시하는 내용은 모바일 환경에서의 지능형 물리엔진 아키텍쳐에 대한 것으로 물리엔진으로 구현 한 게임 안의 환경을 인지하고 수집한 수치를 이용, 학습하여 사용자가 컨트롤하는 게임 내의 물체가 최적화 된 움직임을 보일 수 있도록 하는 데 목표를 두고 있다. 이를 위해 모바일 환경에 적합하도록 구현된 물리엔진으로 자동차 주행 시스템 환경 내에서 속성을 추출, 인공지능 모듈에 입력하여 연산량이 비교적 적은 베이지안 네트워크 알고리즘을 통해 분석하며 이를 평가한다.
젓갈류는 우리 고유의 수산발효식품으로서 아미노산이나 무기물 성분이 풍부하고 소화흡수도 양호하여 영양적으로 우수한 식품이다. 그러나 식염농도가 지나치게 높을 뿐만 아니라, 제품의 풍미는 서구식 식생활에 익숙해진 미래세대로부터는 외면 당하고 있어서 사실상 대량소비가 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 젓갈로부터 분리한 단백분해활성이 강한 효소를 생산하는 미생물을 고정화시켜, 다단계 가수분해법으로 가수분해액을 얻고 여기에 천연의 첨가물과 gum류를 첨가함으로써 새로운 풍미의 액젓류와 페이스트형 젓갈을 생산하는 방법을 제시하였다. 그리고 제품의 저장안전성을 위하여 액젓의 경우에는 전기저항가열법으로, 그리고 페이스트형 젓갈은 고압 증기가열법으로 살균하여야 함을 확인하였다. 그러나 보다 다양한 풍미의 제품의 다품종 소량생산을 위하여서는 앞으로 적절한 풍미의 발현을 위한 조리과학적 연구가 수행되어야 할 것으로 믿어진다.
본 논문에서는 공중 광역 ATM망 환경에서 비연결형 서비스 제공에 사용되는 CLS에 적용될 수 있는 홉 카운터를 이용한 우선 순위 제어 알고리즘(Priority Control Algorithm using Hop-Count : HC-PC)의 망 자원 손실 비용을 분석하였다. 분석을 통해 우선 순위가 없을 경우 (No Priority Controls Algorithm: NO-Pc) 의 평균 셀 손실률이 HC-PC 의 평균 셀 손실률의 가중 평균보다 크거나 같은 경우 항상 NO-PC 이 평균 망 자원 손실 비용이 HC-PC 의 평균 망 자원 손실 비용에 비해 크다는 사실을 보였다. 시뮬레이션 결과는 분석에 의해 찾아진 조건이 만족됨을 보여주며 HC-PC가 NO-PC에 비해 어떠한 환경에서든지 항상 낮은 평균 망 자원 손실 비용을 가짐을 보여 준다.
가상현실 환경은 사용자가 데이터와 상호작용하면서 직관적으로 데이터를 인지할 수 있게 해주는 인터페이스를 제공한다. 이런 가상현실 환경은 고해상도 디스플레이 장치에서 사실상 유일하게 사용할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스 방식이기도 하다. 본 논문에서는 고해상도 디스플레이 장치를 이용한 몰입형 가상현실 환경에서 사용되는 사용자 인터페이스 프레임워크를 소개하기로 한다. 이 인터페이스 프레임워크는 VR Juggler와 OSG(OpenSceneGraph)를 기반으로 하며, 다양한 형태의 디스플레이 장치를 이용한 몰입형 가상현실 환경에서 사용자가 가상현실과 상호작용하는데 필요한 기반 환경을 제공한다.
다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중 에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화 학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 학습해나가는 지속 학습 모델이다. 본 논문에서는 대표적인 실시간 전략게임인 StarcraftII를 토대로 동적 미니게임을 구현하고 이 환경을 이용한 다양한 실험들을 수행함으로써, 제안 모델인 C-COMA의 효과와 우수성을 입증한다.
사육제한, 일명 휴지기제로 오리사육 자체를 포기하며 조류인플루엔자(AI)로부터 오리와 산업을 지켜온 오리업계가 결국 AI의 습격을 이겨내지 못했다. 11월 28일 전북 정읍소재 육용오리 농장에서 고병원성 AI(H5N8형)가 확진됐다. 이어 12월 1일 상주 산란계 농장에서, 12월 5일 전남 영암군 육용 오리 농장에서 고병원성 AI 확진이 났다. 전국 철새 도래지에서 채취한 야생조류 시료에 대한 중간검사 결과 H5·H7형 AI 항원이 다수 검출 되는 등 전국이 AI 공포에서 벗어날 수 없는 상황이다. AI는 현재 진행형일지, 어디에서 멈출지 아직 아무도 모른다. 확실한 것은 오리농가가 망연자실해서는 안 된다는 사실이다. 도끼를 갈아 바늘을 만든다는 '마부작침'의 자세로 꾸준히 노력해 AI로부터 벗어나기 위한 노력이 시작돼야 할 때다.
시대적 변화에 따라 디지털 시대가 열리며 생활 속 많은 부분이 편리해졌다. 이러한 편리한 삶에 의해 사람들의 비만율이 점차 증가하고 있으며, 운동의 필요성이 대두되고 있다. 하지만 많은 사람들이 운동을 하지 않거나 운동을 하더라도 3~6개월 사이에 중단한다는 사실이 여러 연구사례를 통해 증명되었다. 본 논문에서는 이러한 사실들을 검증하기 위해 운동에 대한 이론적 배경과 선행연구사례를 바탕으로 헬스케어 체감형 AR게임인 "Walking Pet" Prototype을 설계하고 개발하였다. 개발한 "Walking Pet"은 운동에 대한 동기부여를 위해 운동 데이터를 제공하며, 운동을 자발적으로 즐겁게 할 수 있도록 펫 시스템을 적용하였다. 본 논문에서 개발한 "Walking Pet" Prototype의 효율성을 검증하기 위해 헬스케어 어플리케이션을 필요로 하는 남녀 100명을 대상으로 순기능적인면의 만족도에 대한 설문통계를 하였다.
본 개발은 중간 크기 미만의 외형 결함을 검출함에 있어 X-Ray 광원을 사용하는 비파괴 장비이다. 본 연구개발물의 차별성은 X-Ray광원을 이용 중소형 생산제품들의 외부결함 유무를 실시간 검사할 수 있으며 표면 방사선 누설선량에 있으면서 검사 속도제어가 가능하다. 이를 소프트웨어로 해결하였다. 또한 작업 중 작업자 안전을 위해 도어 차단이 가능하고 동시에 장비 내부 구동 영상의 획인이 가능하다는 점이다. 이런 원리로 현재는 중소형 부품에서부터 크게는 컨테이너와 같은 검사시스템의 기반 기술로 활용이 가능하다. 본 연구는 자동차 산업 외에 다른 다양한 비파괴 시장 산업에 큰 영향을 미칠 것이다. 마지막으로 개발된 비파괴 장비는 $0.2Sv{\mu}$ 하에서 제어된다는 사실은 아주 중요한 사실이다.
물체 내부에서의 빛의 산란 현상 (subsurface scattering)에 기반한 조명 모델은 사실적인 이미지 생성에서 매우 중요하지만, 복잡한 계산으로 인하여 게임, 가상현실 등의 대화형 환경에 적용되기 어려웠다. 우리는 빛의 단일 산란과 다중 산란 현상에 의한 조명을 이미지 상에서 근사하는 보다 실용적인 기법을 제안한다. 먼저 광원 시점에서 렌더링한 이미지의 각 픽셀에 물체 내부로 투과된 조사도 정보를 저장하고, 쉐이딩 단계에서 이 정보를 사용하여 조명을 빠르게 계산한다. 단일 산란은 그림자 매핑과 유사한 알고리즘과 적응적인 결정적 샘플링을 통해 수행 비용을 효율적으로 줄인다. 다중 산란은 빛의 확산 이론에 기반한 계층적인 샘플링을 사용한다. 복잡한 함수의 테이블화은 속도를 보다 향상 시킨다. 실험을 통해 제안된 기법이 초당 수 십에서 수 백 프레임의 빠른 속도로 사실감있는 장면을 렌더링할 수 있으며, 게임과 같은 기존의 대화형 환경에 쉽게 적용될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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