프로그램된 정보를 사용하는 자율 가상 캐릭터는 항상 반복된 패턴 행동을 하기 때문에 사용자가 흥미를 잃는 경우가 많고 현실성도 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 자율 가상캐릭터가 자율적으로 인지한 정보를 저장하고 저장한 정보를 활용하여 상황에 맞는 행동을 수행할 수 있는 메모리 체계를 제안한다. 본 논문은 자율 가상 캐릭터가 시각 주목으로 인지한 정보를 저장하고 관리하는 메모리 체계의 모델을 제시한다. 메모리 용량을 효율적으로 사용할 수 있도록 게임 환경에 적합한 빠른 시각 주목 알고리즘을 연구하여 중요하고 눈에 띄는 정보만 저장한다. 자율 가상 캐릭터의 인지 메모리를 크게 시각 기억와 공간 관계 기억 구조로 구성한다. 시각 기억은 쿼드그래프로 구현된 저장 구조에 인지한 정보를 저장한다. 공간 관계 기억은 공간 관계 그래프 이론을 기반으로 객체들간의 방향과 거리 정보를 저장한다. 본 논문의 제안 방법을 가상 환경에서 실험한 결과, 자율 가상 캐릭터는 시각 주목 기능으로 3차원 가상 환경의 동적 객체까지 감지하여 자율적으로 정보를 주목하여 저장하고 있음을 확인했다. 자율 가상캐릭터는 메모리 정보를 활용하여 목표 객체를 빠르게 탐색하며 길찾기에 필요한 경로 계획을 수립한다. 성능면에서는 주목맵만들기 위한 특징맵으로 가장 주목할 수 있는 특징들로 구성하여 처리속도가 1.6배 이상 향상됨을 확인했다.
실제 전체 도로망을 하나의 그리드로 간주하며, 그리드는 여러 개의 고정된 셀로 나누어진다. 경로 탐색 기법은 2단계 탐색으로 나누어진다. 1차 탐색은 실제 도로 네트워크와 고정 셀로부터 생성된 가상 정점과 가상 간선으로 이루어진 추상 그래프에서 우선 탐색한다 추상 그래프에서 탐색된 가상 경로를 포함하고 있는 영역을 유효 셀이라 하며, 2차 탐색은 추상 그래프에서 제공하는 유효 셀 내에서 $A^*$ 알고리즘 탐색을 한다. 즉, 유효 셀을 제외한 무효 셀을 제거함으로서 탐색 비용을 줄일 가능성이 있다. 이 논문에서는 추상 그래프 생성 방법과 탐색 영역 추출을 위한 추상 그래프 경로탐색 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 시공간 그래프를 이용하여 가상세계의 구성요소인 상황들에 역사적 맥락을 부여하고, 온톨로지를 사용하여 상황의 구성요소인 객체와 관계 및 사건에 관한 체계적 표현이 가능하게 하였다. 이를 위해 시간적 측면에서 과거, 현재 뿐 아니라 미래까지 포괄적으로 표현하고, 공간을 효율적이면서도 직관적으로 표현할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 표현구조는 전체적으로 물리적 계층, 논리적 계층 그리고 개념적 계층들로 구성하되 계층들 간의 상호연관성을 종합적으로 표현하여 각 계층에 상응하는 세계들 속의 사건들을 역사적으로 의미있게 시뮬레이션할 수 있게 한다. 이러한 지식표현구조는 가상세계를 이루는 상황들을 시뮬레이션하는 바탕으로 사용하는 동시에, 가상세계 거주자들이 상황을 판단하고 평가를 내리는데 필요한 개별적인 지식을 구현하는데도 사용한다. 다층적 구조의 가상세계에다 시간적 변화를 추가로 수용할 수 있는 다차원의 복합지식구조를 개발함으로써 역사 속에서 상황의 다양성을 극대화 할 수 있는 가상세계 시뮬레이션의 기본 토대가 마련되게 된다.
제어 흐름 정보는 프로그램이 실행되는 구조를 담고 있어 소프트웨어를 분석할 때 기준이 되고 소프트웨어를 서로 비교할 때에도 유용하게 쓰인다. 가상화를 이용한 난독화는 실제 기계의 명령을 구조가 숨겨진 가상 기계의 명령으로 바꾸어 프로그램의 제어 흐름 정보를 감춘다. 난독화가 적용된 바이너리에서는 가상 기계의 명령을 실행하는 인터프리터의 구조만 직접 드러난다. 이 논문에서는 가상화로 난독화된 바이너리를 실행해서 수행되는 명령들을 기록한 트레이스를 이용해 숨겨져 있는 프로그램의 본질적인 제어 흐름을 다시 만들어내는 방법을 제안한다. 트레이스를 기계 명령으로 이루어진 문자열로 보고 생성되는 트레이스들을 모두 받아들일 수 있는 오토마톤을 찾은 다음, 해당되는 제어 흐름 그래프를 만든다. 기계 명령의 수행은 오토마톤의 상태 전이에 대응하며, 이는 제어 흐름 그래프의 간선에 대응한다. 제안한 방법을 상용 가상화 도구로 난독화된 바이너리에 적용해 보았으며, 원본 바이너리와 유사한 제어 흐름 그래프가 생성되는 것을 확인하였다.
장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 가상 상황속의 사건들에 역사적 맥락을 부여하기 위한 통합적 직관적 정보표현구조로서 시공간 그래프(Spatio-Temporal Graph)를 설계하고 구현하였다. 일반적으로 사건은 공간뿐 아니라 시간을 점유함으로써 역사적 사실이 된다. 따라서 가상 상황을 시뮬레이션하기 위해서는 공간적 측면을 표현하기 위한 삼차원 정보구조에 시간적 측면을 더한 다차원적인 맥락에 사건들을 위치시키는 일이 핵심적 기초가 된다. 이러한 다차원적 맥락은 온톨로지 뷰, 인스턴스 뷰, 시공간 뷰, 실제 뷰 등과 같은 여러 수준에서의 통합적 직관적 지식표현수단들을 통해 구현된다. 이와 같이 구현된 시공간 그래프에 기반한 시뮬레이션 시스템에 예제 시나리오를 적용하여 실용성을 검증한다. 본 기술은 지능형 교육시스템이나 차세대 시뮬레이션 게임 등에 필수적인 다양한 상황들을 제공하는 시뮬레이션 시스템의 중심요소가 된다.
장면 그래프는 영상 내 물체들의 정보를 나타내는 지식 그래프이다. 본 논문에서는 3차원 공간에서 에이전트의 탐색을 통해, 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 공간에 대한 장면 그래프는 물체들의 위치, 종류, 속성뿐만 아니라 물체들 간의 관계 정보를 포함한다. 이에 따라 장면 그래프는 다양한 문제 해결에 기초 데이터로써 활용될 수 있다. 본 논문은 장면 그래프를 생성하기 위해 필요한 기능들을 정의하고, 기능에 따라 4가지 부분 네트워크들을 제안한다. 또한 각 부분 네트워크들의 학습 및 성능 평가를 위해, 3차원 실내 가상환경인 AI2-THOR에서 데이터들을 수집하였고, 다양한 실험을 통해 각 부분 네트워크들의 성능을 검증하였다.
VRML은 상호 작용을 하는 3D 객체와 세계를 기술하는 파일 형식이다. OO-VRML은 VRML을 객체 지향 언어로 확장하여 정보 은닉, 상속 그리고 동적 바인딩 등을 가능하게 한 언어이다. OO-VRML의 이런 특징들은 더 동적인 가상 세계를 섬세하게 조정할 수 있도록 해준다. 이 논문에서는 OO-VRML의 표현 능력을 잘 활용하기 위해 OO-VRML 언어를 사용하는 전용 브라우저를 설계하고 구현한다. 부라우저는 파싱 및 인스턴스화 모듈, 실행 모듈, 브라우저 모듈의 세 부분으로 나누어진다. 파싱 및 인스턴스화 모듈은 OO-VRML 형식의 가상 세계를 읽어들여서 객체로 바꾸어주고 그객체들을 인스턴스화하여 OO-VRML장면 그래프로 바꾸어준다. 장면 그래프는 실행 모듈은 발생한 이벤트들을 처리하여 인스턴스의 필드 값을 바꾸어준다. 브라우저 모듈은 가상 세계를 화면에 나타내 주고 사용자 입력과 네비게이션을 처리한다.
본 논문에서는 그리드 형태의 레이아웃을 갖는 도시지역 신호등망에 대해 효율적인 라우팅 기법을 개발하고 평가할 수 있는 프레임워크를 구성한다. 신호등망은 다중인접 그래프로 자료구조화하며 직접 통신이 가능한 노드들에게는 링크가 추가되었다. 또 전송 전에 channel probing에 의해 경로를 선택하는 split-merge 방식을 고려하여 가상링크를 그래프에 추가하고 이의 비용을 산정한다. 이후 Dijkstra 알고리즘과 같이 프레임워크에서 제공되는 경로 탐색 기능으로 하여금 가상링크를 포함한 경로를 찾은 다음 최종적으로 이 경로를 기반으로 가상링크를 실제링크로 변환하도록 하였다. 이를 바탕으로 슬롯 오류 비율을 변화시켜가면서 실제 전송 성공률을 측정할 수 있으며 새로운 경로배정 알고리즘 개발을 위한 피드백을 제공할 수 있다.
설명가능한 인공지능은 딥러닝과 같은 복잡한 모델에서 어떠한 원리로 해당 결과를 도출해냈는지에 대한 설명을 함으로써 구축된 모델을 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다. 최근 여러 분야에서 그래프 형태의 데이터들이 생성되고 있으며, 이들에 대한 분류를 위해 다양한 그래프 신경망들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 그래프 신경망인 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN)에 대한 설명 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 그래프의 각 노드를 GCN을 사용하여 분류했을 때, 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 가장 큰 영향을 미쳤는지를 수치로 알려준다. 제안 기법은 최종 분류 결과에 영향을 미친 요소들을 gradient를 통해 단계적으로 추적함으로써 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 중요한 역할을 했는지 파악한다. 가상 데이터를 통한 실험을 통해 제안 방법은 분류에 가장 큰 영향을 주는 노드들의 특징들을 실제로 정확히 찾아냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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