본 논문은 가상현실 기반의 실감 콘텐츠를 활용하여 발달장애인 학생이 바리스타 직업훈련을 수행하는 과정에서 중재가 필요한 시점을 도출하기 위해, 가상현실 공간에 존재하는 각 바리스타 도구들과 학생의 손과의 거리 정보를 수집하고 분석하여 중재 시점의 판단을 위한 기준을 도출한다. 이를 위해, 한국장애인고용공단 발달장애인훈련센터에 등록된 학생 21명을 심사를 통해 연구대상자로 선정하였다. 다음으로, 바리스타 도구들을 인지하는 훈련을 실시하여 연구대상자가 더 이상의 진행을 하지 못하고 어려움을 겪는 상황이 발생하게 되면 연구원과 사전에 약속한대로 손을 들거나 구두로 중재를 요청하도록 하고 이 시점을 기록하여 데이터를 수집하였다. 이 데이터를 기반으로, 바리스타 훈련 콘텐츠로 발달장애인이 훈련을 수행하는 중에 중재가 필요한 시점을 판단하기 위한 기준을 도출하기 위해 손으로부터 각 바리스타 도구들까지의 거리 정보를 이용하여 두가지 가설을 수립하고 검증하였다. 검증 결과, 훈련을 성공한 학생의 손으로부터 관심 바리스타 도구 및 인접 도구들까지의 누적거리는 다른 바리스타 도구들까지의 누적거리보다 상대적으로 짧았고 통계적 분석의 결과는 유의미하였다.
인체 장기의 내부 구조를 학습하기 위해 많은 3 차원 인체영상관련 콘텐츠들이 소개되어 왔다. 하지만, 이러한 학습 콘텐츠들은 사실적인 색상을 표현하기 어려울 뿐만 아니라 사용자가 조작할 때 현실감이 떨어지기 때문에 해부도감과 같은 2 차원 학습 콘텐츠와 차별성이 적다. 본 논문에서는 사실적인 인체 색 정보를 가지고 있는 컬러 인체 데이터와 사용자의 동작을 인식하는 센서를 활용하여 몰입감 높은 체험형 가상 내시경 모의 훈련 시스템을 제안한다. 컬러 인체 데이터를 양안시 볼륨렌더링 하여 입체감을 높이고 동작인식 센서를 이용하여 사용자의 손동작으로 직접 가상 내시경 카메라를 조작하여 항행하도록 하였다. 제안한 시스템을 이용하여 다양한 인체 장기의 내부 구조를 사실적으로 표현할 수 있으며 이를 통해 의학정보 학습에 도움을 줄 수 있다.
현실의 물리적인 공간에서의 상호작용으로 얻은 경험을 가상현실에서 완전 몰입형 HMD를 착용한 사용자에게 동일하게 제공하기 위해서는 가상공간 내의 사물의 위치, 높이와 같은 거리감을 효율적으로 제공하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 사용자가 느끼는 실재와 가상 간 거리감 보정을 위한 제어 요소 도출을 위해 인체 데이터인 IPD, 키, 눈높이를 측정하여 실험에 반영한다. 실험 시 보다 높은 가상공간 상 거리감 인지를 위해 현실에서의 50cm, 100cm 거리감 인지 훈련을 수행한다. 실험자는 가상공간 상에서 85cm 거리에 위치한 판자를 시각적으로 가늠 후 인지한 만큼 이동하게 되고 그 거리를 측정한다. 측정된 데이터들을 바탕으로 한 분산 분석을 통해 각 데이터 간의 관계를 파악한다.
가상현실 기술을 이용한 플랜트 안전훈련 시스템 개발을 위해서 대규모 플랜트를 대상으로 훈련 시스템을 구성하였다. 소규모 플랜트 또는 단위장치의 안전훈련에 비해서 가상 플랜트 구현, 공정 내 데이터 처리, 작업 지시 등 많은 시스템 구성이 필요하며 이들에 대한 통합 시스템 작업을 진행 하였다. 대상 플랜트인 RDS 공정은 고온 고압의 위험도가 높은 공정으로 해당 범위에서 누출로 인한 화재가 발생할 경우에 조치할 수 있는 훈련 시나리오를 고려하였으며 실제 사용 중인 운전 정지 절차를 참조하였다. 제안한 안전훈련 통합 시스템은 RDS 공정에서 일어날 수 있는 유사 상황에서도 이용 가능하며 대규모 플랜트에서의 가상현실을 이용한 안전훈련의 새로운 플랫폼으로 고려될 수 있다.
인터넷을 통해 사용자에게 클라우드 컴퓨팅 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 데이터 센터에 가상화와 분산 컴퓨팅 기술을 기반으로 하여 IT 자원을 구성해야 한다. 본 논문은 폭넓은 분야에서 새로운 훈련 데이터가 언제라도 추가될 수 있고, 또한 언제라도 훈련 데이터에 새로운 속성이 추가될 수 있다는 문제에 특별히 초점을 맞춘다. 이러한 경우, 기존 속성 집합들을 가지는 훈련 데이터로 생성된 규칙은 쓸모없게 된다. 더구나 새롭게 추가된 데이터나 속성을 가지는 새로운 데이터는 기존 규칙과 결합될 수 없다. 본 논문은 이와 같은 경우를 자연스럽게 처리할 수 있는 보다 진보된 새 추론 엔진을 제안한다. 이 방법에서 기존의 데이터로 부터 생성된 규칙은 개선된 규칙을 생성하기 위한 새로운 데이터 집합과 결합될 수 있다.
가상 현실(VR: Virtual Reality) 기술은 대표적인 몰입형 미디어 기술로써, 컴퓨터 등을 통해 인공적으로 만들어낸 실제와 유사한 특정 환경, 상황 혹은 그 기술 자체를 의미한다. VR 기술은 비교적 간단한 장비를 착용한 것만으로 가상 세계에 구현된 모든 공간을 체험할 수 있기 때문에 사용자가 신체적 불편하더라도 손쉽게 유명 관광 명소를 여행할 수 있다. 또한, 실제 작전지역을 가상 세계에 반영함으로써, 가상 세계에서 안전한 군사 훈련이 가능하다. 이와 같은 활용을 가능하게 하기 위해서는 가상 세계의 배경 정보가 실제 세계의 모습과 흡사한 실사 그래픽으로 구성되어야 한다. 그러나 실사 그래픽을 제작하는 것은 제작 난이도가 높고 제작비용이 비싸다는 제한 사항으로 인하여 실사 그래픽을 바탕으로 한 VR 콘텐츠의 수는 부족하다. 이에 본 논문에서는 일반 카메라를 통해서 촬영한 단일 영상 또는 다시점 영상을 통해서 Point Cloud 데이터를 생성하고, 이를 가상 세계의 배경 정보로 활용하기 위한 방법을 제안하고자 한다.
현재 발전소의 시뮬레이터 교육은 교재 위주로 시행되고 있어서 발전소의 입체영상이나 가상사고 진행에 따른 동적 상태변화 등을 실감있게 교육할 수 있는 교육설비가 없다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 가상현실 및 멀티미디어 기법을 적용하여, 발전소 전반 및 주 제어실 등을 3차원 모델로 개발하고 이를 입체영상으로 시각화하여 발전소의 복잡한 구조와 기능들을 설명하고, 운전 중 발생 가능한 다양한 사고에 대한 시나리오 선정 및 저작으로 운전원 교육시 시뮬레이터실이 아닌 강의실에서 사고현상 시뮬레이션을 가능하게 하는 시스템을 개발하기 위한 설계를 완료하였다. 본 논문에서는 3차원 CAD 데이터 구축, 가상현실 시스템 개발, 웹 환경의 교육시스템 개발, MMI 화면개발을 통한 시뮬레이터 연동 시스템 개발 등을 구현하기 위해 현재까지 설계된 컴퓨터 지원 교육훈련시스템에 대한 전반적인 내용을 제시 하고자 한다.
사이버 침해사고 대응 능력을 갖춘 전문가의 양성을 위해 여러 기관에서 사이버 훈련장을 구축하여 사이버 방호 전략을 갖춘 보안 전문가를 양성하고 있지만, 기존 시스템에서는 가상훈련 시스템 내 자원의 한계, 시나리오기반의 실습 콘텐츠 개발 및 운영, 비용적인 문제 등에 있어서 어려움을 겪는다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 각 조직에 맞는 IT 인프라 환경에 대한 유사한 변이 환경을 제공하여 사이버 공방 훈련자가 다양한 경험을 축적할 수 있도록 하는 가상 인프라 변이 생성 프레임워크를 제안한다. 실험 및 평가를 위해 기존의 컨테이너를 IaC(Infrastructure-as-Code) 환경의 컨테이너로 전환하고 코드 내 변이할 수 있는 요소들을 데이터로 추출하여 자연어 처리 모델인 Word2Vec에 학습시켜 구성 데이터를 변이하여 새로운 코드를 생성하고 새로운 컨테이너환경을 제시한다.
크레인 훈련 프로그램은 실제 항만과 동일한 환경의 훈련 시스템을 구축하고 이를 활용하는 것이 가장 바람직하지만 시공간의 제약과 비용 등의 문제를 가지고 있다. 이런 제약점을 극복하고자 AR/VR을 기반으로 한 차세대 훈련 프로그램이 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 가상현실을 기반으로 하는 항만 크레인 훈련 시스템의 프로토타입을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 아두이노를 기반으로 한 IoT 조작 단말기와 유니티 응용프로그램을 탑재한 HMD 2가지 요소로 구성된다. IoT 조작 단말기는 2개의 컨트롤러와 2개의 토클 스위치 및 8개의버튼 스위치로 이루어져 사용자의 조작에 따라 발생하는 데이터를 처리한다. HMD는 Oculus Quest2를 사용하며IoT 단말기와 무선통신으로 연결되어 사용자의 편의성을 제공한다. 본 논문에서 구현한 훈련 시스템은 가상현실을 통해 훈련자에게 시간과 장소에 구애받지 않는 훈련 환경을 제공하고 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
3D 사람 자세 추정 기술은 다양한 응용 분야에서의 높은 활용성으로 인해 대량의 학습 데이터가 수집되어 딥러닝 모델 연구가 진행되어 온 반면, 동물 자세 추정의 경우 3D 동물 데이터의 부족으로 인해 관련 연구는 극히 미진하다. 본 연구는 동물 자세 추정을 위한 예비연구로서, 3D 학습 데이터가 없는 상황에서 단일 이미지로부터 3D 사람 자세를 추정하는 딥러닝 기법을 제안한다. 이를 위하여 사전 훈련된 다중 시점 학습모델을 사용하여 2D 자세 데이터로부터 가상의 다중 시점 데이터를 생성하여 훈련하는 연역적 학습 기반 교사-학생 모델을 구성하였다. 또한, 키포인트 깊이 정보 대신 2D 이미지로부터 레이블링 된 순서 깊이 정보에 기반한 손실함수를 적용하였다. 제안된 모델이 동물데이터에서 적용 가능한지 평가하기 위해 실험은 사람 데이터를 사용하여 이루어졌다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존 단안 이미지 기반 모델보다 3D 자세 추정의 성능을 개선함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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