본 논문은 일련의 불연속적인 도트 자극으로부터 시각적 착시현상을 추출하는 신경회로망 모델을 제시한다. 제안된 모델은 시각 정보처리 경로에서 발견되는 시각 세포들의 특성을 근거로 한다. 본 연구는 일련의 이산 도트 자극들이 개별적인 도트들로 인식하지 않고 연속적인 가상의 윤곽으로 인식하는 시각적 착시 현상을 나타내는 생리심리학 실험을 기초로 하여 도트 자극의 시각적 착시를 구현한 것으로서 실험에서는 가상 다각형 형태로 배치된 6에서 10개의 도트자극들을 사용한다. 이 실험 데이터는 Smith & Vos가 생리심리학적 실험에서 다룬 데이터와 유사하다. 제안된 모델은 이산 도트자극으로부터 연속적인 착시 윤곽을 성공적으로 추출한다.
본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.
원격 및 가상환경에서 사용자의 동작에 따른 3D 모델을 제공하기 위해 light detection and range (LiDAR)로 측정된 3D point cloud로 사용자의 3D 모델이 생성되어 원격 및 가상환경에 사용자의 모습이 제공된다. 하지만 3D 모델을 생성하기 위해서는 사용자의 신체 전부가 측정된 3D point cloud가 필요하다. 사용자의 신체 전체를 측정하기 위해서는 적어도 두 개 이상의 LiDAR가 필요하다. 두 개 이상의 LiDAR을 사용할 경우에는 LiDAR을 사용할 공간과 LiDAR를 구비하기 위한 비용이 발생한다. 단일 LiDAR로 3D 모델을 생성하는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 단일 LiDAR에서 측정된 3D point cloud를 이용하여 3D 모델을 생성하는 방법이 제안된다. End-to-End 기반 Convolutional Neural Network (CNN) 모델로 측정된 3D point cloud를 분석하여 사용자의 체형과 자세를 예측하도록 학습한다. 기본자세를 취하는 동안 수집된 3D point cloud로 기본이 되는 사용자의 3D 모델을 생성한다. 학습된 CNN 모델을 통하여 측정된 3D point cloud로 사용자의 자세를 예측하여 기본이 되는 3D 모델을 수정하여 3D 모델을 제공한다.
본 논문에서는 현재 수행중인 가상현실 기술을 이용한 컴퓨터 지원 교육훈력 시스템(CATS : Computer Assister Training System) 개념 설계를 바탕으로 발전소 3D 그래픽 모델을 작성하고 가상현실도구를 사용하여 정보의 변경 및 가공처리로 가상발전소(Virtual Plant) 및 가상판넬(Virtual Panel)상세설계 및 구현결과에 대해 서술한다. 이를 통해 발전소 주요계통 설비 및 발전소 본관 내부의 주요기기 등을 Navigation 할수 있고 이에 대한 엔지니어링 데이터베이스 환경을 작성하여 추후 정확하고 신속한 계통 설비 및 주요기기 정보를 얻을수 있도록 하였으며 가상판넬(Virtual Pannel)을 만들어 학생들이 시뮬레이터실로 가지 않고 MCR(Main Control Room)에서 발전소를 운전하는 것과 같은 효과를 강의실에서 얻을 수 있다.
본 논문에서는 가상환경을 위한 3차원 협동 저작도구를 제안한다. 이 시스템은 Client-Server 구조로서 Java분산 어플리케이션 모델인 3-tier 모델을 이용하였고, 3차원 장면 표면을 위해 자료구조는 Java 3D의 Scene Graph를 이용한다. 그리고 작업자의 역할 구분과 Client에서 공동작업물의 저장 기능을 부여하고 공동 작업의 결과를 Client에게 선택적으로 보여지게 함으로써 Client-Server 구조와 pessimistic Locking의 단점을 보완한다.
본 논문에서는 Base를 향해 낙하하는 물체의 충돌 연상에 대해 모델링한다. 충돌 현상에 관한 연구는‘충돌 감지’, ‘충돌 반응 양상’라는 두 부분으로 나눌 수 있다. 현재까지의 많은 논문들은‘충돌 감지’에 중점을 두고 설계하였다. 따라서 본 논문은 이미 않은 연구 결과가 드러난 ‘충돌 감지’부분은 갖추어졌다고 가정하고,‘충돌 반응 양상’를 위주로 설계의 초점을 둘 것이다. 여기서 설계할 모델의 궁극적인 목적은 복잡한 실세계와 완벽하게 일치하도록 구현하는 것이 아니라, 사람이 보기에 자연스럽다고 느낄 수 있도록 하는 것에 초점을 두는 것이다. 이를 통해, 적은 연산량으로 몰입감있는 가상 환경을 구축할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 공간의 형상화, 공간변화 인식 고도화 및 증강현실 등의 기술을 통하여 가상의 공간에서 수행한 결과가 실시간으로 현실 세계에 반영되며 또한 현실 세계의 변화는 실시간으로 가상공간에 반영되는 제3공간을 만든다. 한편 관제시스템은 센서를 통하여 현장을 파악하고 제어할 수 있는 시스템으로서 유비쿼터스 컴퓨팅이 제공하는 제3공간에 가장 근접한 시스템이지만 시스템의 폐쇄성 및 강결합도에 의해 사용자의 접근이 힘들며 협업, 복합관제, 하부인프라의 공유 등이 힘들다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 웹서비스, SOA(Service Oriented Architecture) 및 BPMS(Business Process Management System)에 기반을 둔 유비쿼터스 관제모델을 제안하였다.
본 원고에서 우리는 컴퓨터 그래픽스를 이용하여 가상세계 구축에 필요한 3차원 모델들을 제작하거나 애니메이션을 만드는 방법들 중에서, 사진이나 그림으로부터 비교적 손쉽게 모델을 구축하는 기술들을 분석하고 앞으로의 발전 방향에 대하여 전망하고자 한다. 이러한 기술들은 최근 들어 그 기술개발이 이루어지고 있는 분야이며 미술가가 모델링 작업에서 직접적인 역할을 담당할 수 있는 길을 열어가고 있다는 점에서 커다란 의미가 있다고 하겠다. 이러한 방법들의 핵심기술은 어떠한 것들인지를 분석해보기로 한다.
본 논문에서는 수평형 프로젝션 시스템인 상호작용형 워크벤치와 수직형 프로젝션 시스템인 프로젝션 월을 기반으로 하는 반몰입 가상환경을 구축하고 이를 기반으로 사용자의 시점에 따라 변하는 건물 모델을 입체적으로 가시화 하는 방법을 제시한다. 상호작용형 워크벤치는 일반적인 수직 디스플레이와 달리 수평면/경사면 디스플레이가 가능하고, 프로젝션 월은 널은 디스플레이 환경을 제공하므로 소규모의 공동작업에 용이하며 두 시스템 모두 반몰입감을 제공한다는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 주사용자의 위치와 시점 변화에 따라 달라지는 건물 모델을 실제 배경 영상과 합성한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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