본 논문에서는 시각적 피드백을 중심으로 하는 상호작용 시스템에서 화면 갱신속도와 상호작용 정확도의 상관관계를 다룬다. 일반적으로 인간의 시각인지 한계점은 초당 60프레임으로 생각되고 있으나, 본 연구에서는 이보다 높은 갱신속도가 사용자의 상호작용 정확도에 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다. 실험을 통해 초당 60프레임 이상의 갱신속도에서도 상호작용 정확도는 증가함을 알 수 있었다. 이러한 결과에 영향을 준 원인을 이미지 렌더링 갱신속도와 사용자 입력 갱신속도 두 가지로 추정하여 이를 확인하기 위한 추가실험을 진행하였다. 비록 모니터의 화면 재생률이 초당 60프레임으로 되어있었지만 vertical sync를 사용하지 않음으로써 그 이상의 갱신속도와의 차이를 느낄 수 있었다. 실험결과를 통해 사용자 입력 갱신속도보다 이미지 렌더링 갱신속도가 상호작용 정확도에 더 큰 영향을 줌을 확인하였다. 본 연구는 상호작용 정확도를 높이기 위해 더욱 높은 갱신속도의 필요성을 제기하며, 인간의 시각인지 한계점은 초당 60프레임 이상이 될 수 있음을 보인다.
차세대 이동통신 시스템에서 이동단말에 대한 착호를 설정하기 위해서는 위치관리가 필요하다. 기존의 동적 위치관리 기법에서는 시간, 거리, 이동회수와 같은 단편적인 이동 특성을 위치갱신의 기준으로 채택하였다. 이런 기법들은 다양한 이동성을 갖는 이동단말에 대해서 그 위치관리 비용의 편자가 크다. 가장 효율적인 것으로 알려져 있는 거리기반 기법은 이동거리만을 위치관리의 기준으로 택함으로서 이동이 적은 이동단말에 대해서는 갱신비율이 현저히 낮아짐으로서 그 비용이 작지만, 반대로 이동성이 많은 경우에는 갱신비용이 커진다. 따라서 본 논문에서는 위의 거리기반 기법의 이런 단점을 개선하면서 이동단말의 이동성을 이동거리와 시간에 의해 결정되는 속도로 나타내고, 그 속도에 따라 거리 임계값 및 시간 임계값을 조정하여 위치갱신 및 페이징을 수행하는 새로운 위치관리 기법을 제안한다. 세안된 기법의 효율성을 제시하기 위하여 분석적 모델 및 수치적 결과를 통하여 제안하는 기법과 기존의 거리기반 기법의 총 비용을 구하였으며, 그 결과 제안된 기법은 가변적인 속도 변화를 보여주는 이동단말의 이동성에 대하여 효율적임을 보여 준다.
정보 기술과 이동 통신망의 발전에 따라 이동 객체의 위치 추적에 필요한 효과적인 색인 기법과 이를 통한 다양한 응용 서비스에 대한 사용자 요구가 커지고 있다. 이에 따라, 이동 객체의 현재 위치 추적과 미래 위치 추정에 사용되는 $TPR^*$-트리와 같은 색인 기법이 관심을 받고 있다. $TPR^*$-트리는 정적인 물체를 색인하기 위해 고안된 R-트리를 기본 구조로 하기 때문에, 갱신 비용이 크다는 단점이 있다. 따라서 이동 객체가 자주 속도나 위치 정보를 갱신하는 경우 트리 유지비용이 빠르게 증가할 수 있다. 특히, 이동 객체가 빠른 속도로 이동하는 경우 넓은 범위에 걸쳐 불필요한 노드 갱신이 발생할 수 있다는 문제점이 있다. 이런 문제점을 피하기 위해 논문에서는 루트노드의 자식노드에 이런 빠른 이동 속도의 객체만을 따로 색인하도록 하여 노드 갱신 비용을 크게 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 노드 갱신 비용을 최소화 하면서도 $TPR^*$-트리의 장점을 유지할 수 있었다. 이런 성능상의 장점을 보이기 위해 시뮬레이션 기법을 사용한 성능 비교를 수행하였다.
셀룰러 시스템에서 이동구그이 위치관리는 중요한 문제이다. 이동국의 위치관리를 위해 셀룰러 시스템은 기본적으로 위치 갱싱과 페이징 기법을 사용한다. 이 논문에서는 갱신비용과 페이징 비용의 증가에 영향을 미치는 여러 인자 중 이동국의 속도와 호 도착률을 이용하여 이동국의 위치과리 비용을 최소화시키는 방법을 제안하였으며 성능을 분석하였다. 제안하는 방식은 이동국의 속도와 호 도착률을 사용하여 위치 갱신의 여부를 판별함으로써 위치 갱신 횟수를 줄일 수 있을뿐 아니라 진동 효과의 완화를 기대할 수 있다.
최근 연구들에서, 증강 현실(Augmented Reality; AR) 환경에서의 촉각 상호작용에 대한 가능성이 논의되었다. 비젼 기반의 트래킹을 기초로 한 증강 현실 기술은 미리 정의된 2차원 마커(marker)를 이용하여, 카메라로부터 획득된 실시간 영상 위에 가상 물체를 증강한다. 그러나, 카메라로부터 획득된 데이터는 몇몇 오차 요인들, 예를 들어 마커의 위치를 인식하는데 나타나는 오차, 카메라 안에 존재하는 센서 잡음 등으로 인해서 마커 잡음(마커를 인식하면서 나타나는 잡음)이 불가결하게 발생하게 된다. 이러한 이유로 인해서, 사용자가 한 손에는 마커를, 다른 한 손으로는 촉감 장치를 이용하여, 마커에 증강된 물체를 만질 때, 마커 잡음은 힘의 떨림(force trembling)을 발생시킨다. 심지어, 이러한 현상은 정지된 마커에 증강된, 마커가 움직이지 않는 상황에서도 발생한다. 게다가, 마커 위에 증강된 물체가 약간 빠른 속도로 이동하게 될 경우, 측정된 이동 거리는 연속적인 프레임(frame)들 간의 불연속적일 수 있다. 만약 사용자가, 대략 30Hz로 위치와 방향이 갱신되는 가상물체를 촉각적으로 상호작용하려 한다면, 계산되는 반력은 급작스런 힘의 변화를 생성하게 될 수도 있다. 이러한 현상을 극복하기 위해서, 마커 잡음을 최소화하기 위해서 정적 임계값(constant threshold)을 이용할 뿐만 아니라, 보간법을 같이 사용한 방법이 있었다. 하지만, 이러한 방법은 정적 임계값을 이용하고, 영상 프레임 갱신 속도와(video frame rate)와 촉각 프레임 갱신 속도가 일정하다는 가정을 사용하였기 때문에, 여전히 힘의 불연속적인 발생이 나타난다. 따라서, 이 논문에서는 두 가지 방법을 이용하여 증강 현실 내에서, 발생할 수 있는 힘의 불연속적인 변화를 보정하는 두 가지 방법, 잡음 제거를 위한 확장된 칼만 필터(Extend Kalman Filter)와 영상과 촉각 갱신 속도 차이에 따른 갑작스런 힘의 변화를 제거하기 위한 적응적 외삽법(Adaptive Extrapolation method)을 제안한다.
공간 데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 공간 데이터 큐브의 형태로 관리한다. 개념 계층을 지원하는 공간 데이터 큐브의 크기는 삽입되는 데이터에 비해 방대하기 때문에 구축된 큐브의 구조를 최대한 유지하면서 새로 삽입되는 데이터를 반영시킬 수 있는 점진적 갱신 기법이 연구되어 왔다. 하지만 접두 및 접미의 중복을 제거하여 데이터를 압축 저장하는 큐브에서는 병합된 경로 간의 충돌로 인해 큐브 갱신 시 갱신 내용과 상관없는 셀까지 동시에 갱신되어 갱신이상 현상이 발생한다. 본 논문에서는 공간 데이터 큐브의 점진적 일괄 갱신 기법을 제안한다. 제안 기법은 갱신에 필요한 노드 복사본을 관리하는 자료 구조 및 재귀 탐색을 이용하여, 경로 간의 충돌이 발생할 경우 해당 노드의 복사본을 생성한 후 이를 갱신함으로써 갱신이상 현상을 방지한다. 이를 통해 다차원 개념 계층이 포함된 공간 데이터 큐브를 효율적으로 갱신할 수 있다. 성능 평가를 통해 기존 갱신 기법에 비해 제안 기법의 갱신 속도가 향상되었음을 보인다.
GPS 칩을 내장한 다양한 이동 통신 기기의 사용으로 위치 정보를 이용한 응용이 점차 확산될 전망이다. 위치 정보를 기반으로 한 응용 시스템에서는 다수 이동 객체의 위치 정보를 실시간으로 기록하고, 미래 시점의 객체 위치를 추정할 수 있어야 한다. 이런 요구에 따라 효과적인 이동 객체 색인에 고안된 기법이 TPR*-트리이다. 하지만 TPR*-트리는 고정 위치 색인에 최적화된 R-트리에 기본을 두었기 때문에 갱신 비용이 매우 커질 수 있다는 문제가 있다. R-트리에서는 갱신 연산이 빈번하지 않을 수 있지만 TPR*-트리의 경우는 이동 객체가 속도를 변화시킬 때마다 갱신 연산이 요구되기 때문에 상대적으로 매우 큰 갱신 비용이 발생할 수 있다. 이런 문제점을 부분적으로 해결하기 위해 본 논문에서는 쿨링다운 노드를 사용한 TPR*-트리를 제안한다. 제안된 트리는 트리의 상위 계층에 일부 이동 객체를 버퍼링함으로써 갱신 연산을 최소화 할 수 있다. 또한 지나친 사장 영역(dead space)의 확대를 방지함으로써 검색 성능 저하를 효과적으로 줄일 수 있다.
현재 금속 성형공정에 대한 해석법으로 강소성 유한요소법이 널리 이용되고 있다. 강소성 유한요소법에서는 주어진 시간에서 속도장을 얻고 가공물 형상을 시간증분 만큼 갱신하는 과정을 반복하여 비정상상태 금속성형공정의 해석한다. 일반적인 강소성 유한요소법은 형상갱신(Geometry update) 과정에서 오일러법(Euler method)을 이용한다. 오일러법에서는 시간증분의 크기가 해의 정밀도에 중요한 인자이다. 충분히 정밀한 해를 얻기 위해, 작은 시간증분을 이용하여 비정상상태 금속성형공정을 해석함으로써 해석시간이 많이 걸리는 단점이 있으며 형상갱신에 따른 가공물 체적손실(Volume loss)이 발생한다.(중략)
MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점이 있어 다양한 문제영역에서 사용되고 있다 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 실시간 처리를 요구하는 문제나 대규모 데이터 및 MLP 구조로 인해 학습시간이 상당히 긴 문제에서 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 은라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부 가중치 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률을 고정함으로써 온라인 방식에서 패턴별 갱신의 특성을 완전히 활용하지 못하는 비효율성이 발생한다. 또한, 학습도중 패턴군이 학습된 패턴과 그렇지 못한 패턴으로 나뉘고 이 가운데 학습된 패턴은 학습을 위한 계산에 포함될 필요가 없음에도 불구하고, 기존의 온라인 EBP에서는 에폭에 할당된 모든 패턴을 일률적으로 계산에 포함시킨다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습이 진행됨에 따라 패턴마다 적절한 학습률을 적용하고 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습률 및 학습생략(COIL) 방댑을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.
GPS를 기반으로 하는 무인항공기 추적 안테나 시스템은 일정한 주기를 가지고 위치정보를 갱신하는 특성이 있으며 이로 인하여 갱신 주기에 따른 위치 오차가 발생한다. 위치오차를 줄이기 위해 GPS의 갱신 주기를 시분할 하여 분할된 시점의 위치를 예측 하고 이를 이용하여 무인항공기를 추적할 수 있도록 하였다. 무인항공기의 위치를 예측하기 위해서 속도와 가속도 기반의 선형 칼만 필터를 사용하였으며 이를 이용하여 무인항공기의 속도와 가속도를 측정하였고 시간의 변화에 따른 위치변화를 예측한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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