가상 환자 데이터 세트는 단일 환자로부터 획득한 구강스캔 안면스캔 전신스캔 하악운동경로데이터 등 다양한 소스의 진단 데이터를 하나의 3차원 좌표계로 정렬한 데이터의 집합이다. 치과의사는 가상 환자 데이터 세트를 사용하여 효과적으로 치료 계획을 수립하고 다양한 치료 계획을 가상공간상에서 시뮬레이션 할 수 있으며, 가상 환자 데이터 세트에서 환자의 미소를 디자인 후 그 결과를 시뮬레이션하고 최적의 치료결과를 선택할 수 있다. 가상공간에서 선택된 치료 계획은 3D 프린팅, 밀링, 사출 성형과 같은 제조 기술을 사용하여 환자에게 동일하게 전달될 수 있다. 이러 치료 계획의 전달은 임시 수복물 제작 및 환자의 구강 내에서 목업 확인을 통해 최종 보철물 제작으로 연결할 수 있다. 이와 같이 진단 데이터, 중첩 및 가공의 정확도가 보장된다면 3차원 가상공간 상에서 시뮬레이션된 3D 디지털 스마일 디자인을 실제 환자에게 정확하게 전달할 수 있다. 가상환자데이터세트의 임상적용방법으로 동기능적교합측정 검사를 통해 교합조정치료를 치료계획에서 배제할수 있는 의사결정방법과, 턱관절질환을 가지고 있는 청소년기 특발성 척추측만증 환자의 턱관절 치료전후 전신스캔 비교분석방법, 그리고 전악수복증례인 상하악 총의치환자 진료시 가상환자데이터세트에 기반한 교합평면분석 및 디지털심미분석방법을 제시하였다.
본 연구에서는 1시간부터 1년 단위의 강우 특성들을 잘 모의하는 혼합 추계 강우 생성 모형을 개발하였다. 본 모형의 가상 강우 생성 과정은 4단계로 이루어진다. 첫 단계에서 Seasonal ARIMA 모형을 통하여 시계열 특성을 반영한 월 강우를 생성한다. 두 번째 단계는 생성된 월 강우에 해당하는 일 단위 이하의 강우 통계치 세트를 생성하는 것이며, 통계치간 상관관계를 통해 평균, 표준편차, 자기상관 계수, 무강우 확률을 생성한다. 생성된 통계치 세트는 세 번째 단계에서 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) 모형의 6개의 매개변수를 보정하는데 사용되며, 마지막으로 MBLRP 매개변수 세트를 통해 가상 강우 시계열을 생성한다. 위 모형을 통해 미국 동부 지역 29개 강우 관측소에 대하여 200년 길이의 가상 강우를 생성하였으며, 그 결과 시 단위부터 연 단위까지 강우의 1차, 2차 통계치 및 무강우 확률을 성공적으로 재현하였다. 또한 기존 MBLRP 모형에 비하여 극한 강우 사상을 재현하는 능력이 향상되었다. 빈도분석 결과를 통하여 MBLRP 모형이 재현기간에 따라 10%에서부터 40%까지 극한 사상을 과소 추정한 반면, 본 모형에서는 20% 이내의 값을 나타내었다.
다중 프로세서 내장 SoC의 동작 검증에는 많은 연산과 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 듀얼 프로세서 내장 SoC AISC의 검증을 위해 가상 명령어 세트를 기반으로 한 프로그램 소프트웨어 모델(PSM)과 버스 트랜잭션을 발생시키는 프로세서 마크로 엔진 모델(PEM)을 사용한 검증 방법을 제시한다. 제시된 방법은 추상화된 가상 마크로 엔진 명령 세트를 사용함으로써, 적은 컴퓨팅 리소스로 다중프로세서 내장 SoC의 검증을 보다 빠르게 수행할 수 있다.
요구 페이징 방식의 가상메모리 시스템에서 페이지 참조 스트링에 따른 페이지 교체 알고리즘의 성능평가를 위한 시뮬레이션을 개발한다. 참조 집약성을 기반으로 워킹세트(working set) 모델을 수정한 MWS 교체 알고리즘을 제안하였고 다양한 교체 알고리즘(FIFO, SC, LFU, LRU, Rand)들과 비교 실험한 결과 MWS는 발생 페이지 부재 수 측면에서 다른 교체 정책 보다 성능이 우수하였다.
본고는 유저 활동의 중요성, 유저간의 소통의 중요성, 플레이어 캐릭터의 성장과 변형을 통한 정체성 확립의 중요성을 중심으로 가상공간 커뮤니케이션의 특성을 분석하고, 이를 통해 원만한 사회관계를 활성화하고자 그 방안을 모색하고 유저들이 가상 사회 안에서 보다 책임 있는 행동을 유발하도록 제안하였다. 하루에도 수 천 명이 접속하여 교류하는 가상 공간에서 유저는 솔로스토리를 진행하며 타인과의 인간 관계를 통해 자신의 정체성을 찾게 된다. 무엇보다도 중요한 것은 가상 공간을 사회로 인식하고 타인에 대한 언행에 대해 연대 책임 의식을 갖는 유저들의 자세일 것이다.
본 논문은 각 방송사에서 가상스튜디오를 활용하여 제작하고 있는 프로그램 사례에 대하여 조사 분석한 것이다. 방송사에서 프로그램을 제작 할 때 실제세트 대신 가상스튜디오를 활용하여 제작함으로써 시각적으로 표현의 한계를 넘어서고 있다. 이러한 흐름은 단순한 합성작업을 통한 방송 제작이 아니라 현실과 가상을 구별할 수 없을 정도로 자연스런 영상표현을 통해 보다 사실적이고 정교한 영상으로 진화하는 과정이다. 국내 가상스튜디오를 활용한 제작사례를 분석하여 가상스튜디오 제작에 대한 발전 방향을 제시하였다.
AI World Cup 환경은 다수 가상 에이전트들이 팀을 이뤄서 서로 상호작용하며 대전이 가능한 가상 축구 환경이다. 본 논문에서는 AI World Cup 환경에서 멀티 에이전트기반 학습/추론 기술을 사용하여 다양한 전략과 전술을 구사하는 가상 축구 에이전트 구현과 시뮬레이션 결과를 소개한다. 먼저, 역할을 바탕으로 협동하여 상대방과 대전할 수 있는 논리 기반 추론형 멀티 에이전트 기술이 적용된 Dynamic planning 축구 에이전트 9 세트를 구현하였다. 이후, 강화학습 에이전트 기반, 단일 에이전트를 조합한 Independent Q-Learning 방식의 학습형 축구 에이전트를 구현한 후, 이를 멀티 에이전트 강화학습으로 확장하여 역할 기반 전략 학습이 가능한 가상 축구 에이전트를 구현하고 시뮬레이션 하였다. 구현된 가상 축구 에이전트들 간 대전을 통해 승률을 확인하고, 전략의 우수성을 분석하였다. 시뮬레이션 예제는 다음에서 확인할 수 있다 (https://github.com/I-hate-Soccer/Simulation).
방송예술 및 콘텐츠 제작 역량을 교육시키는 방송예술특성화 대학으로서 C3(Creativity, Convergence, Contents) 방송예술 창의융합교육 모델인 융합수업을 개설하고 전체 학과에서 신청한 학생들을 대상으로 교육을 진행하였다. 융합수업은 전공이 다른 학생들이 희망하는 콘텐츠 제작과정을 수강하고, 방송사와 산업체에서 실무경험이 풍부한 교수와 전문가들이 직접 콘텐츠 제작을 지도함으로써 고품질의 수준 높은 콘텐츠 제작 교육을 경험할 수 있는 수업이다. 즉, 재학 중 학교수업을 통해 미리 현장 경험을 쌓음으로써 취업 즉시 콘텐츠 제작 역량을 발휘할 수 있는 자신감 함양과 제작현장에 기여할 수 있는 융합형 인재양성 교육프로그램인 것이다. 본 연구에서는 대학이 보유하고 있는 방송용 버츄얼 스튜디오를 활용한 가상 세트 영상 제작 교육 『영화담』을 제작하는 융합수업과 드론 항공촬영을 활용한 제작교육 『드론 탐사대』 융합수업을 실시하여 첨단 기술을 활용한 콘텐츠 협업 제작의 효과와 학생들의 만족도를 분석하였다.
가상착용기술은 온라인 의류 쇼핑 활성화를 위해 중요한 기술이다. 최근 이미지 기반 가상착용기술은 의상과 착용 대상 신체의 3차원 정보가 필요하지 않다는 실용성 때문에 큰 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 이미지 기반 알고리즘의 2차원 기하변형 방식의 한계로 인하여 대상 인물의 포즈와 의상 이미지의 형태가 큰 차이가 있는 경우 자연스러운 의상변형을 하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 3차원 인체 모델을 이용하여 2차원 의상 사진으로 부터 의상의 3차원 모델을 생성하고, 대상 인물의 자세와 체형에 맞게 3차원 변형 후 렌더링하고 대상 인간 이미지와 혼합을 통하여 가상착용 이미지를 생성할 수 있다. 기존 연구에서 사용된 VITON 데이터 세트를 사용한 실험 결과는 3차원 변형이 요구되는 경우에 2차원 이미지 기반 가상착용 결과들에 비교했을 때 자연스러운 결과를 보인다.
항공기 엔진의 고장예지 및 건전성 관리(PHM)는 고장 또는 수명한계 도달 전에 잔존 유효 수명을 예측하는 것이다. PHM 기술 중 예측모델을 확립하는 방법은 물리 기반과 데이터 기반 방법이 있다. 물리기반 방법은 적은 데이터로 정확한 예측이 가능하지만 확립된 손상 물리 모델이 적어서 적용에 한계가 있다. 본 연구는 따라서 데이터 기반 방법을 적용하였으며, 수명 예측을 위해서 신경회로망 알고리즘 중 Multi-layer Perceptron을 이용하였다. 이를 위해 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 C-MAPSS 코드로 생성된 가상 데이터 세트를 이용하여 신경회로망을 학습하였다. 학습된 신경회로망 모델은 테스트 세트에 적용한 후 잔존 유효 수명의 신뢰구간을 예측하고 실제 값을 통해 정확도를 검증하였다. 또한 본 연구에서 제시된 방법을 기존 문헌의 것과도 비교하였고 그 결과 비교적 양호한 정확도를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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