지능형 스마트팜을 위한 포그 컴퓨팅 기반 사물인터넷 시스템 구현

홍석준 광운대학교 스마트융합대학원 2024 국내석사

최근 클라우드 컴퓨팅은 광범위한 활용에도 일부 애플리케이션과 서비스에서는 여전 히 사용되지 않는다. 클라우드 컴퓨팅은 대기 시간, 이동성 지원 부족 등 고유한 문제 로 널리 사용되는 컴퓨팅 패러다임의 이점을 제한적으로 누리게 된다. 그 중 사물인터 넷 시스템은 일반적으로 엄청난 양의 데이터를 생성한다. 이를 클라우드 서버로 전송하 면 오버헤드가 발생한다. 포그 컴퓨팅은 이러한 문제를 해결하기 위한 컴퓨팅 패러다임 으로, 리소스가 제한된 사물인터넷을 지원하여 대기 시간이 중요한 애플리케이션을 처 리할 수 있게 한다. 본 논문은 포그 컴퓨팅을 기반으로 한 스마트팜에 지능형 사물인터 넷 시스템을 구축한다. 포그 컴퓨팅은 스마트팜 현장에서 실시간으로 센서 데이터와 현 장 이미지를 획득한다. 하루 동안 획득된 센서 데이터와 현장 이미지를 압축하여 클라 우드 서버로 전송하여 클라우드 서버의 네트워크 트래픽을 줄이는 역할을 한다. 클라우 드 서버는 실시간 처리가 필요하지 않은 데이터를 오랜 기간 저장한다. 효율적인 지 능형 사물인터넷 시스템을 구축 및 평가하기 위해 세 가지 실험이 수행되었다. 첫째, 포그 컴퓨팅을 적용한 시스템과 적용하지 않은 시스템 간의 네트워크 트래픽 양을 비 교한다. 둘째, 사물인터넷 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 통신 프로토콜인 HTTP(Hypertext Transport Protocol), MQTT(Message Queuing Telemetry Transport Protocol), CoAP(Constrained Application Protocol)의 성능을 평가한다. 마지 막으로 커피 열매 이미지의 성숙도를 판단하기 위해 Yolov8 딥러닝 알고리즘을 사용했 다. 포그 컴퓨팅 시스템은 비포그 시스템에 비해 누적 데이터량이 26% 감소한 것으로 나타났다. MQTT는 데이터 통신 시 발생하는 데이터 양과 손실률 측면에서 안정적인 결과를 나타났다. 커피 열매의 성숙도 판별 알고리즘은 열매의 성숙도에 기반하여 분류 작업을 수행하고, 각 분류에 대한 신뢰할 수 있는 결과를 제공하였다. 핵심어: 무선 메시 네트워크, 사물인터넷, 통신 프로토콜, 포그 컴퓨팅 Implementation of Internet of Things System Based on Fog Computing for Intelligent Smart Farms Hong, Sukjun Dept. of Smart System The Graduate School of Smart Convergernce, Kwangwoon Univeristy Recently cloud computing despite its extensive application, remains underutilized in certain applications and services. This paradigm of computing, due to intrinsic issues such as latency and insufficient support for mobility, fails to leverage the benefits commonly associated with pervasive computing frameworks. Among these, Internet of Things (IoT) systems typically generate a tremendous volume of data. Transmitting this data to cloud servers incurs significant overhead. Fog computing emerges as a computing paradigm designed to address these challenges, by supporting resource-constrained IoT infrastructures and facilitating applications where latency is a critical factor. This study implements an Artificial Intelligence of Things (AIoT) system based on fog-computing on a smart farm. Fog computing is utilized to acquire sensor data and field images in real-time at the smart farm. The sensor data and field images collected throughout the day are compressed and transmitted to the cloud server, thereby reducing network traffic on the cloud server. The cloud server stores data that does not require real-time processing for extended periods. Three experiments were conducted to build and evaluate an efficient AIoT system. First, network traffic volumes between systems employing and not employing fog-computing are compared. Second, the performance of the communication protocols—hypertext transport protocol (HTTP), message queuing telemetry transport protocol (MQTT), and constrained application protocol (CoAP)—commonly used in IoT applications is assessed. Finally, a YOLOv8 algorithm is introduced to determine the maturity level of coffee tree images. Notably, the fog-computing system demonstrates a 26% reduction in the cumulative data volume compared with a non-fog system. MQTT exhibits stable results in terms of the data volume and loss rate. Additionally, the maturity level determination algorithm performed on coffee fruits provides reliable results. keywords: Communication Protocol, Fog Computing, Internet of Things, Wireless Mesh Network

소셜미디어 빅데이터를 활용한 지역 관광 키워드 분석에 관한 연구

하연주 광운대학교 스마트융합대학원 2022 국내석사

4차 산업의 발전, 스마트기기의 보급 등의 영향으로 공간과 시간의 제약을 받지 않고 다양한 콘텐츠를 이용할 수 있게 됨에 따라 거대한 규모와 다양한 형태의 빅데이터가 생성 및 처리되고 있다. 빅데이터는 경제, 사회, 정치, 과학, 문화 등 우리 생활의 전반에서 사용되며, 분석을 통한 일자리 창출, 신기술과 트렌드 개발이 가능해짐에 따라 그 중요성이 부각되고 있다. 최근 소셜미디어 확산에 따라 활발하게 활용되고 있는 소셜미디어 빅데이터 분석은 광고 및 정보 제공, 특정 인물이나 제품에 대한 관심 및 반응 파악 등 다양하게 활용되고 있다. 이처럼 소셜미디어 빅데이터를 통한 관광지 인식 및 이미지에 관한 연구는 활발히 진행되고 있지만 소셜미디어 빅데이터의 실제 활용에 관한 연구는 아직 초기 단계이다. 본 논문에서는 빅데이터를 활용하여 서산여행 키워드에 대해 분석한다. 키워드 분석을 위해 Textom을 활용하여 소셜미디어에서 서산여행 키워드에 대한 2018.01.01. ~ 2021.12.31.까지 총 26,902건의 데이터를 수집했다. 네트워크 시각화 분석과 CONCOR 분석을 통해 키워드들간의 연관성 및 상관관계를 파악하였다. 또한, 본 논문에서는 키워드의 상관관계 분석 결과를 바탕으로 관광 코스를 개발하고 추천하는 플랫폼을 제안한다. 관광지와 관광형태 연관성을 기반으로 연관성, 이동 거리 등을 고려하여 관광 코스를 개발한다. 관광형태 키워드 분석 결과를 바탕으로 카테고리를 분류하고, 그에 해당하는 코스를 추천하는 플랫폼을 제안한다. Due to the development of 4th industry and the spread of smart devices, big data of huge scale and various forms are generated and processed as various contents can be used without being restricted by space and time. Big data is used in the first half of our lives in economics, society, politics, science and culture. Also, it’s importance becomes apparent as new job creation, new technology development, trend development, etc. become possible through big data analysis. Recently, big data analysis of social media, which has been actively used with the spread of social media, is used in various ways such as advertising and information provision, and understanding interests and reactions to specific people and products. In this way, research on the recognition and image of tourist destinations by social media big data is being actively conducted, but research on the actual utilization of social media big data is still in the early stages. This paper analyze Seosan travel keyword using big data. Utilizing Textom for keyword analysis, Seosan travel keyword on social media. A total of 26,902 data were collected from 2018.01.01. to 2021.12.31. Network visualization analysis and CONCOR analysis identified the relationships and correlations between keywords. In addition, this paper proposes a platform for developing and recommending tourism courses based on the results of keyword correlation analysis. Based on the relationship between the tourist destination and the form of tourism, develop a tourism course in consideration of the relationship, distance traveled, and so on. This paper propose a platform that classifies categories based on the results of tourism form keyword analysis and recommends courses corresponding to

얇고 유연한 불연 및 단열 복합시트의 성능평가에 관한 연구

박인순 광운대학교 스마트융합대학원 2024 국내석사

불연·단열재는 불꽃이나 열에 강하며, 열의 이동을 차단하는 소재로 다양한 산업 분야에 적용되고 있다. 특히, 건설, 자동차, 전기·전자, 에너지, 항공우주 등 대부분의 산업시설 및 공장은 화재안전과 관련하여 불연·단열재가 반드시 필요하다. 본 논문은 그 가운데 최근 이슈가 되고 있는 전기차 화재와 관련하여 리듐이온 배터리의 화재확산을 방지하거나 지연시키는 불연·단열재를 구현하고 구현된 불연·단열재의 성능을 실험을 통하여 고찰하고자 한다. 불연·단열재는 주로 화재에 대한 내성이 뛰어난 재료를 사용하여 높은 온도의 화재에도 충분히 견디며, 화재가 발생하였을 때 화염 및 열기의 이동을 억제하여 안전성을 높이는 역할을 한다. 건물의 외벽, 천장, 바닥 등에 사용되어 화재로부터 건물안전 및 재산, 인명을 보호하는 재료들이 대표적인 불연·단열재이다. 최근 리듐이온 배터리를 사용하는 전기차(EVs) 및 ESS(에너지저장장치, Energy Storage System) 등의 화재는 기존의 건축 환경과 달리 좁고 폐쇄된 공간에서 발생하여 치명적인 피해를 유발하게 되는데 기존 불연·단열재로는 이를 방지하거나 해결하는데 한계가 있다. 전기차 화재는 전기차에 탑재된 리듐이온 배터리 셀이 외부 충격이나 화재, 전기적 원인 등으로 화재 및 폭발을 유발하게 되는데 배터리 제조사들에서는 이를 저지하기 위하여 배터리 셀과 셀 사이에 불연·단열재 삽입, 셀이 배열된 배터리 모듈사이에 불연·단열재로 격벽 형성, 배터리 팩 케이스에 불연·단열재 부착 등의 방법을 사용하고 있다. 이때 각 부위에 적용되는 불연·단열재는 적용부위, 요구 성능에 따라 구조 및 구성이 일부 다를 수 있으나 기본적으로 갖추어야하는 성능은 불연성능과 단열성능이다. 본 논문에서는 이러한 배터리 화재에 대응하여 배터리 각 부위에 적용할 수 있는 기초재로 얇고 유연한 불연·단열 복합재를 제안하고 성능을 실험을 통하여 평가 하고자 한다. 구현된 복합재는 두께를 측정하고, 토치 실험법을 통하여 불연성능, 단열성능을 실험한다. 본 실험을 통하여 얇고 유연한 형태의 불연 및 단열 성능의 복합재가 리듐이온 배터리의 화재확산 및 고온의 열기이동을 막는데 효과적임이 확인 된다면 리듐이온 배터리를 사용하는 이차전지분야는 물론 터널이나 전기차 충전소 또는 화재에 취약한 특수 설비분야와 같은 건설·건축분야에 적용할 수 있는 불연·단열재로써 유용하리라 본다. Non-combustible and heat-insulating materials are materials that are resistant to flames or heat and block heat transfer, and are applied to various industrial fields. In particular, most industrial facilities and factories such as construction, automobiles, electric and electronic, energy, and aerospace require non-combustible and heat-insulating materials related to fire safety. In this paper, we will implement non-combustible and heat-insulating materials that prevent or delay the spread of fire in lithium-ion batteries in relation to electric vehicle fires, which have recently become an issue, and examine the performance of non-combustible and heat-insulating materials through experiments. Non-combustible and heat-insulating materials mainly use materials that are resistant to fire and play a role in increasing safety by suppressing the movement of flames and heat in the event of a fire. Materials used on the outer walls, ceilings, and floors of buildings to protect the safety, property, and human life from fire are typical non-combustible and heat-insulating materials. Unlike existing architectural environments, recent fires such as electric vehicles(EVs) and energy storage systems(ESSs) using lithium-ion batteries cause fatal damage by occurring in narrow and enclosed spaces, but existing non-combustible and heat-insulating materials have limitations in preventing or solving them. In an electric vehicle fire, lithium-ion battery cells built into electric vehicles cause fires and explosions due to external shocks, fires, and electrical causes. To prevent this, battery manufacturers use methods such as inserting non-combustible and heat-insulating materials between battery cells and cells, forming a partition wall with non-combustible and heat-insulating materials between battery modules in which the cells are placed, and attaching non-combustible and heat-insulating materials to battery pack cases. The structure and composition of non-combustible materials and heat-insulating materials applied to each part may vary slightly depending on the area of application and the required performance, but the basic performance required is non-combustible and heat-insulating performance. In response to these battery fires, this paper proposes thin and flexible non-combustible and heat-insulating composite materials as base materials applicable to each part of the battery, and evaluates their performance through experiments. The implemented composite material measures thickness and tests non-combustible and heat-insulating performance through torch experiments. If this experiment confirms that thin and flexible non-combustible and insulating composite materials are effective in preventing the spread of fire and high-temperature heat transfer of lithium-ion batteries, it will be useful as non-combustible and insulating materials that can be applied to construction and construction fields such as tunnels, electric vehicle charging stations, or special facilities vulnerable to fire.

빅데이터를 활용한 카카오Ⅰ오픈빌더 기반 외식창업 챗봇서비스 설계 : –사회적 거리두기 해제 이전과 이후 비교를 중심으로-

박준호 광운대학교 스마트융합대학원 2024 국내석사

코로나19 팬데믹은 2019년 말부터 세계 경제와 사회에 큰 영향을 끼쳤으며, 특히 외식산업은 사회적 거리두기 조치로 인해 심각한 타격을 입었다. 이로 인해 대면 서비스 수요가 감소하고 외식업계는 물리적 상호작용의 제한을 경험하였다. 그러나 거리두기 조치 해제 후 외식업에 관한 관심이 증가하며 업계는 새로운 활기를 찾기 시작했다. 한편, 기술의 발전은 챗봇과 같은 대화형 인공지능의 부상으로 이어졌다. 챗봇은 자연어 처리 기술을 활용하여 사용자와 자연스러운 대화를 가능하게 하며, OpenAI의 ChatGPT는 이 분야에서 주목할 만한 혁신을 이루었다. 이러한 기술은 외식 창업에 필요한 정보 제공, 창업 아이디어 제안, 비즈니스 모델 검토 및 시장 조사 자료 제공 등을 통해 창업자에게 실질적인 도움을 제공할 수 있다. 본 논문은 우리나라의 대표적인 소셜 네트워크인 네이버, 구글, 다음의 검색 빈도를 중심으로 빅데이터 분석을 실시하여 사용자들이 챗봇 서비스를 이용할 때의 예상 질문을 유 추하여 챗봇 서비스 설계하는데 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. “외식창업”을 대표키워드로 지정하여 사회적 거리두기 해제 이전인 2021년 04월부터 2022년 04월 까지의 검색 빈도와 사회적 거리두기 해제 이후인 22년 05월부터 2023년 05월까지 의 검색 빈도를 비교분석 하여 사회적 거리두기가 해제됨에 따라 외식창업에 대한 예비 창업자들의 관심도를 확인하려 한다. 결과적으로 외식업 창업의 폐업률 감소 와 가맹률 증가에 기여할 수 있는 챗봇 앱을 설계하는 데 이 분석을 활용할 예정이 다. 본 연구의 실질적 가치는 창업자가 보다 체계적이고 데이터에 기반한 의사결정 을 할 수 있도록 지원하는 것에 있다. The COVID-19 pandemic has had a major impact on the global economy and society since the end of 2019, and the restaurant industry in particular has been severely hit by social distancing measures. As a result, the demand for face-to-face services decreased, and the restaurant industry experienced limitations in physical interaction. However, after the lifting of distancing measures, interest in the restaurant industry increased, and the industry began to find new life. Meanwhile, advances in technology have led to the rise of interactive artificial intelligence such as chatbots. Chatbots utilize natural language processing technology to enable natural conversations with users, and OpenAI's ChatGPT has achieved remarkable innovations in this field. These technologies can provide practical help to entrepreneurs by providing information necessary for restaurant start-ups, suggesting start-up ideas, reviewing business models, and providing market research data. The purpose of this paper is to provide basic data for designing chatbot services by inferring the expected quality when users use chatbot services by analyzing big data based on the search frequency of Naver, Google, and Daum, Korea's representative social networks. By designating "food start-up" as the representative keyword, we will compare and analyze the search frequency from April 2021 to April 2022 before the lifting of social distancing and the search frequency from May 22 to May 2023 after the lifting of social distancing to confirm the interest of prospective founders in food start-ups as social distancing is lifted. As a result, this analysis will be used to design chatbot apps that can contribute to a decrease in the closure rate of restaurant start-ups and an increase in the franchise rate. The practical value of this study is to support founders to make more systematic and data-based decisions.

빅데이터를 활용한 부동산 젠트리피케이션 감성분석 연구

이용운 광운대학교 스마트융합대학원 2024 국내석사

A Study on the Sensitivity Analysis of Gentrification in Real Estate Using Big Data Lee, Yongwoon Dept. of Smart System The Graduate School of Smart Convergernce, Kwangwoon Univeristy Real estate development is a comprehensive concept of construction or construction as a series of activities to create land or improve buildings to provide space necessary for social life. However, private development has been established since 2008 as the types of real estate development have diversified. The total amount of funds invested in large-scale development has expanded. This study analyzed the changed real estate after the outbreak of COVID-19 and investigated real estate through big data analysis and social media for the direction of real estate and gentrification. Real estate and gentrification were set as the central words, and the collection range was selected as Naver web documents, intellectuals, news, blogs, cafes, and academic information. In addition, the collection period was collected for about 10 years from January 2013 to December 2022, and text data on real estate and central words of gentrification were obtained through Textom, a social media analytics website. In addition, morpheme tablets and words were analyzed through Textom. UCINET 6.0 and NetDraw analysis tools were used, and connection centrality was visualized to make it look effective and CONCOR analysis was visualized. And based on the analysis and the frequency of CONCOR words, real estate change was recognized and the path for real estate and gentrification was suggested. The scope of the study was organized as follows. First, when looking at the ranking for the first time, it was confirmed that the number one real estate (11,625), the number two gentrification (10,522), and the number three regions (8,923) were the highest. Second, as a peculiarity, it was confirmed that words related to the region such as Hongdae, Gangnam, Itaewon, Garosu-gil, and Seongdong-gu appeared. As the region became famous, it was confirmed that phenomena such as the redevelopment of large companies became a problem due to gentrification, a phenomenon of real estate. Third, looking at the TF-IDF figures, the first priority was 6,593.93 in real estate words. The second priority was 5,144.249 in gentrification words. It can be seen that the third priority is 5,090.688, the fourth priority is the phenomenon word, and the fourth priority is 4,622.994 in the commercial district word, and the fifth is 4,449.551. Fourth, words related to gentrification are distributed through 2-gram. The number related to 'gentrification-phenomena' was 578 cases, and it was the largest because the central word was gentrification and phenomenon, and words related to real estate loan, real estate, gentrification, and region were examined through four cluster names. Finally, words related to gentrification were confirmed through word frequency, TF-IDF, 2-gram, connection centrality, and CONCOR analysis, and consumer perception using real estate and gentrification as keywords was confirmed. Although the gentrification phenomenon caused by real estate policies and rising housing prices intensifies and suggests a good direction for urban regeneration and reconstruction, there are positive and negative aspects, such as the lack of protection and policies for indigenous people who lived before that. As a result of confirming consumer perception of positive and negative parts, as shown in the detailed ratio of emotional analysis, 67.22% of positive and negative parts showed the highest 50.83% of favorable feelings, and 14.65% of negative 32.78%. It was confirmed that the positive part was high for words about real estate and gentrification through positive 67.22% and negative 32.78%. keywords: Real Estate, Gentrification, Social Network, Big Data, Sensitivity Analysis 부동산개발은 생활에 필요한 공간을 제공하기 위해 토지 등을 만들거나 건물 등 을 개량하는 행위로 건설 또는 건축의 포괄개념이고 국내 초기의 부동산개발은 주 거용 부동산이 공공개발을 중심으로 주를 이루었으나, 2008년 이후 부동산개발의 유형이 다양화되면서 민간개발이 자리 잡게 되었으며, 부동산시장 개발 측면에서 살펴보면, 총 자금 규모가 대규모 개발로 인해 확대되었고, 효율성과 기능성이 강 조되면서 부동산개발에 필요한 단위당 자금의 규모 또한 증가하고 있다. 본 연구는 코로나19 발생 후 변화된 부동산을 분석해 부동산과 젠트리피케이션 이 나아갈 방향을 위해서 빅데이터 분석과 소셜미디어를 통해서 부동산을 조사했 다. 부동산과 젠트리피케이션을 중심단어로 정했고 수집 범위로는 네이버 웹문서, 지식인, 뉴스, 블로그, 카페 그리고 학술정보 전체로 선정했다. 또한, 수집 기간은 2013년 1월부터 2022년 12월까지 약 10년간 수집하였고, 수집 도구로는 소셜미디어 애널리스틱 홈페이지인 텍스톰을 통해 부동산과 젠트리피케이션 중심단어에 대한 텍스트 데이터를 가져왔다. 또한, 텍스톰을 통해 형태소 정제, 단어를 분석하였고 UCINET 6.0과 NetDraw 분석도구를 활용하였다. 연결중심성을 시각화 하여 효과 적으로 보이게 했고 CONCOR 분석 시각화를 진행했다. 이어서 CONCOR 단어 빈 도수를 분석하고 이를 바탕으로 부동산 변화를 인지, 부동산과 젠트리피케이션이 나아갈 길을 제안했다. 연구의 범위는 아래와 같이 구성하였다. 첫째, 첫 번째로 순위로 보았을 때, 1위 부동산(11,625), 2위 젠트리피케이션 (10,522), 3위 지역(8,923)건으로 가장 높게 나타난 것을 확인하였다. 둘째, 특이점으로는 홍대, 강남, 이태원, 가로수길, 성동구과 같이 지역에 관련된 단어들이 나타나는 것을 확인하였다. 지역이 유명해짐에 따라서 부동산의 현상인 젠트리피케이션으로 인해서 대기업의 재개발과 같은 현상들이 문제가 되는 것을 확인하였다. 셋째, TF-IDF 수치를 보면 1순위는 부동산 단어로 6,593.93이 나왔다. 2순위는 젠트리피케이션 단어로 5,144.249가 나왔다. 3순위는 지역 단어로 5,090.688, 4순위는 현상 단어로 4,622.994, 5순위는 상권 단어로 4,449.551이 나오는 것을 볼 수 있다. 넷째, 2-gram을 통해 젠트리피케이션에 관련된 단어들이 분포되 어 있다. ‘젠트리피케이션-현상’에 관련된 수치는 578건으로 나타났으며, 중심단어 가 젠트리피케이션, 현상이기 때문에 가장 크게 나타났고, 4개의 군집 명명을 통해 부동산 대출, 부동산, 젠트리피케이션, 지역과 관련된 단어들에 대해서 알아보았다. 마지막으로 앞서 단어빈도수, TF-IDF, 2-gram, 연결중심성, CONCOR 분석을 통해서 젠트리피케이션에 관한 단어들을 확인하였고, 부동산과 젠트리피케이션을 키워드로 한 소비자 인식을 확인하였다. 부동산의 정책과 인근 부동산 가격이 올라 감에 따른 젠트리피케이션 현상이 심화되고 도시재생과 재건축이라는 좋은 방향성 을 제시하지만, 그 이전에 살던 원주민들에 대한 보호 및 정책은 부족한 실정과 같 은 긍정적인 부분과 부정적인 부분이 존재한다. 긍정적인 부분과 부정적인 부분에 대한 소비자 인식을 확인한 결과 감성분석 세부비율에 나타난 것처럼 긍정 67.22% 에서 호감이 50.83%가 가장 높게 나타났고, 부정 32.78% 중 거부감이 14.65%로 가 장 큰 비중을 차지했다. 긍정 67.22%와 부정 32.78%를 통해 부동산과 젠트리피케 이션에 관한 단어들에 대해 긍정적인 부분이 높다는 것을 확인하였다. 핵심어: 부동산, 젠트리피케이션, 소셜네트워크, 빅데이터, 감성분석

복합리조트 고객 경험이 행동의도에 미치는 영향 : -복합리조트 고객 몰입 매개효과를 중심으로-

박현규 광운대학교 스마트융합대학원 2023 국내석사

본 연구의 목적은 국내 복합리조트를 이용한 경험이 있는 고객을 대상으 로 인지적 체험, 교육적 체험, 일탈적 체험, 심미적 체험) 고객 경험 요인이 몰입의 구성요인으로 감성적 몰입 및 계산적 몰입과 행동의도에 미치는 영향 을 살펴보는 것이다. 또한 복합리조트로부터 제공되는 다양한 고객 경험이 몰입과 행동의도에 미치는 영향을 연구하여 최근 COVID-19 입국 규제가 완 화된 시점에서 국내의 복합리조트 마케팅 활성화 방안의 이론적 기여와 실무 적 시사점을 제시하고자 한다. 고객경험의 선행 연구를 배경으로 국내 복합리조트 이용자의 고객 경험에 알맞는 몰입을 매개변수로 활용하고, 행동의도의 개념을 중요한 종속변수로 활용하였다. 본 연구는 2023년 9월 1일 부터 2023년 9월 16일로 16일 동안 온라인 조사 플랫폼인 구글 도큐먼트 및 연구자가 면대면으로 진행된 일반 고객 대상의 설문조사를 통해 자료를 수집하였다. 연구의 모집단은 국내 복합리조트를 이 용한 경험이 있는 고객들로 조사를 진행하였다. 조사 대상자의 인구통계학적 특성, 측정 도구의 타당성과 신뢰성 검증, 기 술통계 및 상관관계 분석, 연구 모형을 통한 가설의 검정을 통해 연구를 진행한다. 핵심 용어 : 복합리조트, 고객 경험, 몰입, 행동의도 The purpose of this study is to examine the effects of cognitive experience, educational experience, escapist experience, and aesthetic experience factors on affective commitment, calculative commitment, and behavioral intention as components of commitment for customers who have used domestic complex resorts. This study aims to study the impact of various customer experiences provided from complex resorts on commitment and behavioral intentions, and to present theoretical contributions and practical implications for ways to revitalize domestic complex resort marketing at a time when COVID-19 entry restrictions have recently been eased. Against the background of prior research on customer experience, commitment appropriate to the customer experience of domestic complex resort users was used as a parameter, and the concept of behavioral intention was used as an important dependent variable. This study collected data from September 1, 2023, to September 16, 2023, through a 16-day online research platform, Google Document, and a survey of general customers conducted face-to-face by researchers. The population of the study was conducted with customers who had used domestic complex resorts. Research is conducted through the demographic characteristics of the survey subjects, the validity and reliability of the measurement tools, technical statistics and correlation analysis, and hypothesis testing through research models. Key terms: Complex resort, customer experience, commitment, behavioral intention

커피나무 수경재배 시스템 제작과 개화에 관한 연구

유세렬 광운대학교 스마트융합대학원 2024 국내석사

커피는 현대 사회에서 가장 많이 소비되는 음료 중 하나이다. 그러나, 기후 변화로 인해 커피 생산에 대한 문제가 증가하고 있다. 이에 대응하는 방안으로, 본 연구에서는 기후 조건에 영향을 덜 받는 수경재배 시스템을 제작하고 커피 생산 주기를 단축하는 방법을 연구하였다. 수경재배 시스템은 커피나무의 생육 조건을 최적화하기 위해 분무식, 순환식, 그리고 고형 배지경 방식의 장점을 기반으로 설계하였다. 또한, 식물 생장용 LED 등을 활용하여 조명 시간 및 빛의 강도 조절을 통해 화아분화, 개화, 열매 생장의 과정을 실험하였다. 실험 결과, 식물 생장용 LED 등을 사용하여 15 hr(356μmol·m⁻²·s⁻¹), 14 hr(356μmol·m⁻²·s⁻¹), 13 hr(356μmol·m⁻²·s⁻¹)의 빛 조건을 조사하였을 때 커피나무의 화아분화가 관찰되지 않았으며, 8 hr(356μmol·m⁻²·s⁻¹)로 변경하였을 때 화아분화가 관찰되었다. 또한, 식물 생장용 LED 등을 12 hr(356μmol·m⁻²·s⁻¹)로 설정했을 때 개화 시기가 약 43일로 관찰되었으며, 열매의 생장 시기는 약 7개월로 관찰되었다. 커피나무 수경재배 시스템의 활용은 커피 생산성을 향상하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 이를 통해, 한국형 커피 재배에 새로운 발전 가능성을 기대한다. Coffee is one of the most consumed drinks in modern society. However, due to climate change, the problem of coffee production is increasing. In response to this, the present study developed a hydroponic cultivation system that is less affected by climate conditions and researched methods to shorten the coffee production cycle. The hydroponic cultivation system is designed based on the advantages of aeroponic, circulating, and substrate culture to optimize the growth conditions of coffee trees. Additionally, experiments were conducted on the processes of flower bud differentiation, flowering, and fruit growth by utilizing plant growth LED and adjusting lighting time and light intensity. As a result of the experiment, when illuminated with light conditions of 15 hr (356 μmol·m⁻²·s⁻¹), 14 hr (356 μmol·m⁻²·s⁻¹), and 13 hr (356 μmol·m⁻²·s⁻¹) using plant growth LEDs, no flower bud differentiation of coffee trees was observed, and flower bud differentiation observed when changed to 8 hr (356 μmol·m⁻²·s⁻¹). Additionally, when the LED for plant growth was set to 12 hr (356 μmol·m ⁻²·s ⁻¹), the flowering period was observed to be about 43 days, and the growth period of the fruit was observed to be about 7 months. The utilization of the coffee tree hydroponics system is expected to play an important role in improving coffee productivity. Through this, we expect new development potential for Korean-style coffee cultivation.

모바일 게임 퍼블리싱방안 연구

구현우 광운대학교 스마트융합대학원 2023 국내석사

The Korean mobile game market has continued to grow since the emergence of open markets such as Google Play and Apple Store. Mobile game services that had been provided by small development teams have also experienced major changes. The expertise required for game services, such as game development, marketing, operation, and localization, has been subdivided, and there is a trend from small developers developing games themselves and servicing them to servicing games through professional publishers. In the early days of feature phones and open markets, game development was the most important and expensive for developers, but recently, after game development is completed, the importance and cost of non-development parts such as marketing, operations, localization, and CS are taking up a large portion. Therefore, small and medium-sized developers who do not have sufficient funds and manpower are experiencing many difficulties as they are unable to proceed with commercialization services even after completing game development. Recently, if you look at the top-selling games on Google Play/App Store and One Store, the number of mobile games provided through publishing is increasing. Through research on publishing services with domestic mobile specialized publishers, this study analyzes the steps publishers take to find published games, sign contracts, and provide services, and proposes a publishing contract plan for small and medium-sized developers. To this end, first, we examined the development of the domestic mobile game industry and the industrial situation that led to the need for developers and professional publishers. Second, we analyzed the steps a publisher takes from finding and reviewing a game for publishing to reaching the final contract, and the work process and role of the publisher at each step were subdivided based on documents and data from actual publishers. Third, in accordance with the publishing method of the previous publisher, the developer provides examples of essential processes and materials for publishing to support ways to pursue a publishing contract. According to previous research, publishing cases of previous online games and PC games were referred to and differences between this and recent mobile game publishing were drawn. With the development of a new platform (KAKAO) and SNS, the Korean mobile game market has expanded significantly to include not only online and PC game users but also light users of all ages and genders, and through this, light RPG games with various business models and casual and automatic battles are provided as standard. This became popular. Through this, advanced user analysis and mid- to long-term response have become important in the game sales method that only existed for game purchase/refund, and game services provided on a paid basis are represented by “F2P” and “IN-APP-PURCHASE”. It was analyzed that it was converted into a “Freemium” game. In this way, advanced user analysis and mid- to long-term response have become difficult for developers with insufficient manpower and funds to respond to, and as a result, collaboration with professional publishers has become indispensable. This study, including the researcher's empirical research in the mobile game industry, is intended to serve as a practical guide and reference for small and medium-sized developers seeking to prepare for publishing. 한국 모바일 게임 시장은 구글플레이와 애플스토어와 같은 오픈마켓의 등 장이후 계속 성장해 가고 있다. 이에 따라 소규모 개발팀으로 서비스해 오던 모바일 게임 서비스도 큰 변화를 맞게 되었다. 게임 개발, 마케팅, 운영, 현지 화등과 같은 게임 서비스에 필요한 전문성이 세분화되었으며, 소규모 개발사 에서 직접 게임을 개발하고 자체 서비스하던 방식에서 전문 퍼블리셔를 통해 게임을 서비스하는 방식으로 변하고 있는 추세이다. 피쳐폰과 오픈마켓 초기에는 개발사는 게임 개발이 가장 중요하고 많은 비용이 들었지만, 최근에는 게임 개발이 완료된 후 마케팅, 운영, 현지화, CS 등 비개발부분의 중요도와 비용이 큰 비중을 차지하고 있다. 그래서 자금과 인력이 충분하지 못한 중소규모 개발사에서는 게임을 개발 완료한 후에도 상 용화 서비스를 진행하지 못해 많은 어려움을 겪고 있다. 최근 구글플레이/앱 스토어, 원스토어등 상위권 매출게임을 살펴보면 퍼블리싱을 통해 서비스되 는 모바일 게임이 증가하고 있는 추세이다. 본 연구는 국내 모바일 전문 퍼블리셔들과의 퍼블리싱 서비스 연구를 통 해, 퍼블리셔는 어떤 단계를 거쳐 게임을 찾고 계약을 체결하여 서비스하는 지를 분석하여 중소규모 개발사들의 퍼블리싱 계약 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 첫째, 국내 모바일 게임 산업의 발전과 이에 따라 개발사와 전 문 퍼블리셔가 필요하게 된 산업적 상황을 고찰하였다. 둘째, 퍼블리셔가 퍼 블리싱 대상 게임을 찾고 검토하여 최종계약에 이르기까지의 단계를 분석하 여, 각 단계마다 진행되는 업무과정과 퍼블리셔의 역할을 실제 퍼블리셔들의 문서와 자료를 기반으로 세분화 하였다. 셋째, 앞의 퍼블리셔의 퍼블리싱 방 법에 맞춰 개발사에서 퍼블리싱을 위해 필수 과정과 자료들을 예시를 통해 제시하여 퍼블리싱 계약체결을 추진할 수 있는 방안을 제안한다. 선행 연구들에 의하면 이전 온라인 게임들과 PC 게임들의 퍼블리싱 사례 를 참고하고 이와 최근의 모바일 게임 퍼블리싱의 차이점을 도출하였다. 한 국 모바일 게임시장은 새로운 플랫폼(KAKAO)과 SNS의 발달로 온라인, PC 의 게임 유저층뿐만 아니라 남녀노소 및 라이트 유저층까지 대폭 확장되었으 며 이를 통해 다양한 비즈니스모델과 캐쥬얼과 자동전투가 기본으로 제공되 는 라이트 RPG 게임이 유행하게 되었다. 이를 통해 게임의 구매/환불만 존재 하던 게임 판매방식이 고도의 유저분석과 중장기적 대응이 중요하게 되었으 며, 정액제(Paid)로 제공되는 게임 서비스가 “F2P”, “IN-APP-PURCHASE” 로 대표되는 “Freemium” 게임으로 전환되었음을 분석하였다. 이와 같이 고도 의 유저분석과 중장기적 대응은 인력과 자금이 부족한 개발사에서 대응하기 어렵게 되었고 그로 인해 전문 퍼블리셔와의 협업이 필수불가분이 되었다. 본 연구는 모바일 게임 업계에서 연구자의 경험적 연구를 포함하여 이를 바탕으로 퍼블리싱을 준비하고자 하는 중소개발사들에게 실질적 도움이 되는 가이드 및 참고가 되고자 한다.

Cascade-GAN을 이용한 3D 객체 생성 시스템

유민수 광운대학교 스마트융합대학원 2023 국내석사

3차원 모델링은 게임, 증강현실, 가상현실, 메타버스 등 다양한 곳에서 이용되고 있다. 최근 컴퓨터 하드웨어의 발전으로 3차원 공간에서의 시각화와 계산이 빨라지고 있으며 GAN의 발전으로 3차원 객체를 생성하는 방법이 연구되고 있다. GAN 기반 네트워크에는 이미지를 입력으로 복셀(Voxel)을 생성하고 Wasserstein loss의 도입과 Gradient penalty를 적용하여 학습하는 방식인 3D-VAE-IWGAN이 제안되었다. GAN은 훈련에 참여하지 않은 다양한 모델을 만들 수 있지만 아티펙트가 생성되는 문제가 있다. 다른 방법으로 2차원으로 지도학습하고 3차원은 비지도 학습하여 3차원 레이블 생산 비용을 줄인 DIB-R과 같은 네트워크도 제안되었다. DIB-R은 아티펙트를 줄일 수 있지만 오토인코더 기반의 네트워크로 다양한 모델을 만들 수 없다. 본 논문은 3D-VAE-IWGAN에서 안정성을 높인 Cascade-GAN을 제안하며 아티펙트 문제해결 및 객체의 질 향상, 색과 재질을 위해 DIB-R을 Cascade-GAN과 접목하여 개선된 시스템을 제안한다. 두 네트워크 사이에는 해상도를 높여 복셀의 표현력을 높일 수 있는 고해상도 네트워크를 추가하고 최종 출력물의 질 향상을 위하여 GAN의 출력물의 특징을 추가학습 하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 검증을 위해 다양성과 질을 판단할 수 있는 FID를 평가지표로 사용하였다. 기존 네트워크와 비교한 결과는 의자 클래스에서 148.8로 18.37% 더 나은 결과를 보였고 책상, 테이블에서도 각각 122.41, 134.29로 41.44%, 47.42%로 향상된 결과를 보였다. 본 논문은 단일 이미지 입력만으로 3D 객체를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 DIB-R과 Cascade-GAN을 연결하여 객체의 다양성과 질을 향상시키고 아티펙트를 완화한다. 고해상도 네트워크는 Cascade-GAN과 DIB-R 네트워크 사이에 추가되어 생성된 복셀을 고해상도로 재 표현한다. 이는 예측된 복셀의 표현력을 높이는 역할을 한다. 또한 변형된 DIB-R 학습방식을 적용하여 GAN에서 생성된 복셀의 특성을 반영한다. 3D modeling is used in various fields such as games, augmented reality, virtual reality, and metaverse. Recent advances in computer hardware have accelerated visualization and calculations in 3D space, and with the development of GANs, methods for generating 3D objects are being researched. For a GAN-based network, a 3D-VAE-IWGAN was proposed that generated voxels from images as input and learned by introducing the Wasserstein loss and applying the gradient penalty. A GAN can generate diverse models that have not participated in training; however, a problem exists with artifacts being created. As another method, networks such as DIB-R were proposed that reduced the cost of producing 3D labels by performing supervised learning in 2D and unsupervised learning in 3D. DIB-R can reduce artifacts; however, it cannot create diverse models with an autoencoder-based network. Therefore, in this study, we propose a cascade-GAN that has improved stability in a 3D-VAE-IWGAN and propose an improved system by combining a DIB-R with a cascade-GAN to solve artifact problems, improve object quality, and improve color and material. Between the two networks, a high-resolution network is added that can improve the expression of voxels by increasing the resolution, and to improve the quality of the final output, the DIB-R proposes a method of additionally learning the characteristics of the GAN output. For verification purposes, the proposed system used FID, an indicator that could evaluate diversity and quality. Compared with the existing network, the chair class showed 18.37% better results at 148.8, and the desk and table classes also showed improvements of 41.44% and 47.42% at 122.41 and 134.29, respectively. This study proposes a system that creates 3D objects with only a single image input. The proposed system connects the DIB-R and the cascade-GAN to improve the diversity and quality of objects and alleviate artifacts. A high-resolution network is added between the cascade-GAN and DIB-R networks to re-express the generated voxels at high resolution. This increases the expressiveness of the predicted voxel. Additionally, a modified DIB-R learning method is applied to reflect the characteristics of voxels generated by the GAN.

4DX 영화 관람 시 생체 신호 기반 관람 반응에 미치는 영향 연구

문교리 광운대학교 스마트융합대학원 2024 국내석사

본 연구에서는 4DX 영화 관람 시 시청자 흥분도에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 같은 영화로 2D영화/ 4DX 영화를 시청하는 중에 측정한 심박수의 변화 양상을 분석하여 4DX 영화의 효과성을 입증하고자 한다. 실험 영상으로는 [스즈메의 문단속] 애니메이션 영화로 선정하였다. 해당 영화는 2D와 4DX 둘 다 흥행을 일으켰던 영화이고, N차 상영의 유행을 일으켰던 애니메이션 영화이다. 드라마, 판타지, 사운드연출 등 다양한 4DX 효과 연출을 느낄 수 있는 영화이기 때문에 본 연구의 실험 영상으로 선정하였다. 이를 위해 영화관 주 고객층인 2 ~30대 남녀 5명이 2D와 4DX 버전을 무작위 순서로 각각 시청하였다. 무구속 센서 기반 RGB 카메라를 통해 실험자 표정을 감지하여 심박수를 측정했다. 심박수를 측정하는 대표적인 방법 중 원격 광혈류(rPPG) 기반하여 분석하여 4DX 및 2D 영화 평균 심박수 및 표준편차를 비교 분석하였고 감정분석을 진행하여 ‘놀람’에 해당하는 감정 변화를 확인하였다. 연구 결과에서의 시사점을 분석해 보면 4DX로 영화를 시청하는 것이 2D로 영화를 시청하는 것 보다 시청자의 심박수가 높아졌고, 놀람의 횟수가 더 많이 측정되었다는 사실을 알 수 있다. 선행연구에 따르면 흥미진진한 이미지는 피험자의 심장을 두근거리게 하고 심박수를 향상시키고, 흥미롭지 않은 이미지는 심장 박동 변조를 일으키지 않고 제어 자극 역할을 했다. 이에 따라 본 연구는 4DX 시청 상황에서 심박수를 측정하고, 2D 영화 대비 피험자에게 흥미를 유발시키는지에 대해 연구한다. 이 결과 앞으로 영화 제작사에서 영화를 제작할 때 단순 2D/ OTT 상영을 목적으로만 하는 것이 아닌 4DX를 고려한 영화 제작이 이뤄질 수 있는 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. This study aims to analyze the effect of watching 4DX movies on viewer excitement. We aim to demonstrate the effectiveness of 4DX movies by analyzing the changes in heart rate measured while watching 2D and 4DX movies with the same movie. We chose the animated movie "Suzume" as the experimental movie. It is an animated movie that has been a hit in both 2D and 4DX, and has been a trendy choice for second-run screenings. It was selected as an experimental video for this study because it is a movie where you can feel various 4DX effects such as drama, fantasy, and sound effects. For this study, five men and women in their 20s and 30s, the main customer base of the movie theater, watched the 2D and 4DX versions in random order. The heart rate was measured by detecting the experimenter's facial expressions using an unconstrained sensor-based RGB camera. The average heart rate and standard deviation of 4DX and 2D movies were analyzed based on remote photoplenthysmorgraphy (rPPG), a representative method for measuring heart rate. Emotional analysis was conducted to identify emotional changes corresponding to 'surprise'. Analyzing the implications of the findings, we found that watching a movie in 4DX increased viewers' heart rate more than watching a movie in 2D. Previous studies have shown that exciting images makes subjects' hearts pound and increase heart rate, while unexciting images act as control stimuli without causing heart rate modulation. Therefore, this study measures heart rate in 4DX viewing situations and investigates whether it is more exciting to subjects than 2D movies. The results of this study can be used as a guideline for movie production companies to produce movies with 4DX in mind, not just for 2D/OTT screening. This study aims to analyze the effect of watching 4DX movies on viewer excitement. We aim to demonstrate the effectiveness of 4DX movies by analyzing the changes in heart rate measured while watching 2D and 4DX movies with the same movie. We chose the animated movie "Suzume's Doorstep" as the experimental movie. It is an animated movie that has been a hit in both 2D and 4DX, and has become a trendy choice for second-run screenings. It was selected as an experimental video for this study because it is a movie where you can feel various 4DX effects such as drama, fantasy, and sound effects. For this purpose, five men and women in their 20s and 30s, the main customer base of the movie theater, watched the 2D and 4DX versions in random order. The heart rate was measured by detecting the experimenter's facial expressions using an unconstrained sensor-based RGB camera. The mean heart rate and standard deviation of the 4DX and 2D movies were analyzed using remote photoplenthysmography (rPPG), a representative method for measuring heart rate. The result showed that watching a movie in 4DX increased viewers' heart rate more than watching a movie in 2D. Previous studies have shown that exciting images make subjects' heart pound and enhance heart rate, while unexciting images act as control stimuli without causing heart rate modulation. Accordingly, this study measures heart rate in 4DX viewing situations and investigates whether 4DX movies are more exciting to subjects than 2D movies. The results of this study can be used as a guideline for movie production companies to produce movies with 4DX in mind, not just for 2D/OTT screening.