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본 연구는 평면 타일링이 되지 않는 도형 중에서 가장 변의 개수가 적은 정오각형 빌리어드에서의 빛 반사 궤적이 정오각형의 꼭짓점에 도달하는지 여부를 판별할 수 있는 tan 값의 일반화와 판정 구조를 구축하는 것을 목표로 하였다. 선행 연구에서 제시된 Double Pentagon과 Golden L의 아 핀 동치 구조를 바탕으로, 같은 길이와 방향을 갖는 변들만을 서로 붙여 Golden L을 평면상에 확 장한 Extended Golden L Surface를 새로 정의하고, 이 표면 위의 점을 (a+b, c+d)꼴로 표현 하였다. 그리고 이 좌표계를 정오각형 언폴딩 좌표계와 대응시키는 행렬 를 도입하여, Extended Golden L Surface 위의 점과 행렬 J를 곱함으로써 정오각형 언폴딩 좌표계 위의 정오각형 꼭짓점 좌표를 구할 수 있었고, 이를 통해서 tan 값을 일반화할 수 있었다. 이를 통해 정오각형 빌리어드 의 꼭짓점 도달 조건을 일관된 구조 속에서 설명할 수 있는 기초 틀을 마련하였다. 주제어: 정오각형, 다각형 빌리어드, Double Pentagon, Golden L
본 연구는 피구 경기에서 수비자의 회피 행동을 수학적으로 분석하고, 공격자의 시점에서 경기 공간을 통제할 가능성을 탐구하기 위해 수행되었다. 잠재력 장 이론을 기반으로 상대의 위치, 공 의 궤적, 아군 간 거리 등을 주요 변수로 하여 위험도 W(x,y), 밀집도 K(x,y), 공의 비행 위험도 L(x,y)를 통합한 잠재력 함수 U(x,y)를 설계하였다. PyQt 기반의 시뮬레이션 프로그램을 구현하여 시간에 따른 벡터장과 위험도 분포를 시각화하였고, 이를 통해 수비자의 회피 경향과 위험 분포의 상관성을 분석하였다. [주제어: 벡터장, 커널 밀도 함수, 경사하강법, 스텝사이즈, 그라디언트]
본 연구는 딥러닝 기술을 활용하여 소고기의 원산지(한우, 미국산, 호주산)와 3개 부위를 신속하고 경제적으로 판별하는 모델 개발을 목표로 한다. U2-Net으로 배경을 제거하고, 고해상도 특징을 보 존하기 위해 중첩 패치방식으로 데이터를 전처리하였다. ConvNeXt, ResNet50, Swin Transformer 등 7개 모델을 라즈베리 파이 클러스터에서 병렬 연산 학습하였으며, 스태킹앙상블 기법을 적용하여 예측 정확도를 극대화하였다. 그 결과, 학습에 사용되지 않은 새로운 고기에 대해 서도 평균 92.4%의 높은 판별 정확도를 달성하였다. 나아가, 경량화된 최종 모델을 라즈베리 파이 5 기반 예측 키트에 탑재하여 현장 판별 가능성을 실증하였다. 주제어 : 딥러닝, 소고기, 원산지 판별, 부위 판별, 앙상블 모델 I.
본 연구는 뉴런 모델을 활용하여 신경 신호 전달 과정을 단순화하고 시뮬레이션으로 재현하는 것을 목표로 하였다. 생물학적 신경계는 구조가 복잡하여 실험적 접근에 한계가 있으므로, 이를 단순화한 모델을 통해 신호의 흐름을 시각적으로 확인하고자 하였다. 연구에서는 감각 자극으로 시작된 신호가 뉴런과 시냅스를 중심으로 감각신경, 척수, 운동신경, 근육으로 이어지는 반응공의 경로를 구현하였다. 또한 프로그램을 통해 입력 자극에 따른 신호 전달과 근육 반응을 표현하여, 신경계의 작동 원리를 직관적으로 이해할 수 있는 교육적 자료로 활용 가능함을 확인하였다. 주제어 : 뉴런 모델, 신경 신호 전달, 시뮬레이션, 목뿔반사
본 연구는 다인 가위바위보 게임을 확률적·동역학적 시스템으로 보고, 선형대수학과 정보이론의 통합적 관점에서 집단 전략의 변화를 분석하였다. 게임 참여자의 전략 분포를 확률벡터와 전이행렬 로 모델링하고, 마르코프 체인과 고윳값 분석을 통해 전략의 수렴성과 순환성을 규명하였다. 시뮬레 이션 결과, 학습률이 높고 탐색 확률이 낮을수록 특정 전략으로 빠르게 수렴하였으며, 탐색 확률이 높을수록 전략이 주기적으로 변동하는 순환 패턴이 나타났다. 또한 엔트로피 분석을 통해 전략 다 양성과 정보 불확실성의 변화가 수학적 안정성과 밀접히 관련됨을 확인하였다. 본 연구는 단순한 게임 속에서도 집단 행동의 질서와 정보 흐름을 수학적으로 설명할 수 있음을 보여준다. [ 주제어]: 다인 가위바위보, 마르코프 체인, 전이행렬, 고윳값, 엔트로피 I.
사막화 환경에서 초기 정착의 관건인 발아·수분 유지에 주목하여, 내부 수분저장부와 응결수 재유입 구조를 갖춘 스마트 화분을 설계 및 3D프린터로 제작하였다. Unity(C#) 시뮬레이션으로 증발 경향을 분석한 결과, 임자 크기가 작고 수가 많을수록 시간 간격을 줄여 급수해야 설계에 부합하였다(유입 통로 0.25 mm, 1×4 mm² 통로 8개). 35~40 ℃ 가혹 조건에서 일반 화분은 발아 실패, 스마트 화분은 30회 발아가 됨을 확인하였다. 또한 고비사막 기상 데이터를 활용한 AI 기반 강수 예측 모델을 구축하여, 화분의 자율 급수 관리 가능성을 검증하였다. 현재는 사막 녹화 수종인 아카시아(0~35~45 ℃, 3일/1회 26.5 mL)와 3D프린팅 소재 PLA의 생분해 특성을 장기 관찰 중이며, 현장 적용을 위한 발굴 실험과 시스템 고도화를 지속할 예정이다. [주제어: AI(인공지능), 스마트 화분, 사막화 방지, 발아, 수분 저장, 시뮬레이션]
본 연구는 예측이 어려운 화재에 대한 효과적인 대응 방안을 모색하기 위해 생체 모방적 접근을 적용하였다. 기존 화재 감지 시스템이 주로 연기 감지에 의존하여 초기 대응이 늦어지는 한계를 보완하고자, 버섯의 포자 확산 원리를 모사한 고정형 분사 장치를 설계하였다. 평상시에는 물입자를 분사하여 주변 환경의 온도와 습도를 조절하고, 화재 발생 시에는 신속하게 소화제를 방출하여 피해 확산을 최소화하는 것을 목표로 하였다. 미세 입자의 제어와 확산 범위 문제, 초기 감지의 신뢰성 문제 등이 발생했으나, 기계공학적 유체역학 및 제어공학 원리를 적용하여 이를 해결하였다. 본 연구는 생체 모방과 기계공학의 융합을 통해 기존 화재 대응 기술의 한계를 극복할 수 있는 새로운 화재 예방 시스템의 가능성을 제시한다. [주제어: 생체 모방, 소방, 아두이노]
본 연구는 자동차 서스펜션의 반복적인 상하 운동 과정에서 발생하는 물리적 에너지를 수획하여 전기에너지로 변환할 수 있는 가능성을 탐구하는 것을 목적으로 한다. 서스펜션 구조에서 주로 관 찰되는 스프링의 복원력과 내부 유체의 흐름은 일반적으로 낭비되는 에너지로 간주되지만, 이를 유 용한 에너지원으로 쓸 수 있게 만드는 방법을 고안하였다. 서스펜션의 구조를 간단히 재현한 장치 를 제작하고, 실제로 운동 과정에서 발생하는 물리적 에너지를 수집하여 전기 에너지로 변환하는 과정을 시도하였다. 이때 발생한 전류를 측정하여 그래프로 나타내었고, 이를 토대로 결과를 분석하 였다. 본 연구를 통해 설계한 하베스팅 장치의 에너지 변환 가능성을 탐구해 볼 수 있을 것이다. 주제어: 서스펜션, 에너지 하베스팅, 쇼크업소버, 스크류, 전자기 유도 I.
현대 사회에서 조난 사고는 예측할 수 없는 상황에서 발생하며, 신속한 구조를 위해 효과적인 신호 송출 기술이 필수적이다. 그래서 안정적인 RLC회로를 통해 라디오파를 송신하는 조난 신호 송출 시스템을 연구하여 조난자의 위치를 더욱 정확하고 빠르게 파악할 수 있는 구조 시스템이 필요하 다. 이를 위해 RLC회로 탑재 비행체 개발이 필수적이고, FSPL를 측정하면서 삼변측량을 통해 조난 자의 위치를 최대한 정확하게 파악하는 연구가 선행되어야 한다. 또한 보다 정확하고 안정적인 에 너지원의 공급에 대한 추가적인 연구 활동이 필요하다. 주제어: RLC회로, 삼변측량, 풍력 발전 I.
본 연구는 해저에서 발생하는 지진을 조기에 감지하여 지진해일 피해를 최소화하기 위한 전자기유도 기반 해저 지진 감지계 설계를 목적으로 한다. 기존 육상 지진계는 지진 발생 후 신호가 도달하는 데 시간이 걸려 신속한 경보 발령이 어렵다. 이에 따라 본 감지계는 해저에 직접 설치하여 지진의 발생 여부만을 단순히 전기신호로 변환해 전달하는 방식을 채택하였다. 알루미늄 프로파일로 제작한 프레임에 고정된 코일과 스프링에 매달린 자석 간의 상대 운동을 이용해 전자기유도를 발생시키고, 이를 전압 신호로 변환하여 육상으로 전송한다. 구조를 단순화해 고장 가능성을 낮추고, 저비용으로 대량 생산이 가능하도록 설계하였으며, 실험은 모터를 이용한 진동 시뮬레이션을 통해 전압 변화와 진동 세기간의 상관성을 검증한다. 주제어: 해저 지진 감지계, 지진해일, 전자기 유도
본 연구는 스위트바질을 대상으로 질소 인 칼륨의 결핍 및 과잉 상태가 생육에 미치는 영향을 분 , , 석하고 이미지 분석 과 인공지능 학습을 결합한 자동 양액 제어 시스템을 구축하고자 , (OpenCV) (AI) 하였다 실험은 개 대조군으로 구성하여 동일한 수경재배 환경에서 진행하였으며 색공 . 7 , RGB·HSV 간 분석을 통해 잎의 색상 변화 면적 녹색지수 등을 정량화하였다 질소 결핍군은 황화 인 결핍 , , . , 군은 자색 반점 칼륨 결핍군은 잎 끝 괴사가 관찰되었고 모델은 이를 일정이상 구분하는 것을 , , AI 확인하였다 제어군은 수동 제어군보다 생육 회복 속도와 잎 균일성이 향상되었으며 양액 사용 . AI , 량은 약 절감되는 것을 확인하였다 본 연구는 영상 기반 생육 분석과 제어의 결합을 통해 10% . AI 정밀한 수경재배 관리 가능성을 제시하였다. 주제어 [ : 스마트팜 기반 양액 제어 스위트 바질 지속 가능성 (Smart Farm), OpenCV, AI , , ]
본 연구는 미세플라스틱이 간세포(HepG2)에 미치는 영 향을 ROS 생성량과 세포 생존율을 지표로 분석했다. 실험 결과, 미세플라스틱 농도 증가에 따라 ROS 생성이 유의미하게 늘어났으며, 장기간 노출 시 세포 생존율 감소와 구조적 손상이 확인되었 다. 이는 미세플라스틱이 간세포의 산화 스트레스와 노화를 유발함을 시사한다. 본 연구는 미세플라 스틱의 인체 유해성에 대한 과학적 근거를 제공하며, 향후 관련 연구의 기초 자료로 활용될 것이다. 주제어: 미세플라스틱, 간세포, 활성산소종, 세포 노화 I.