당구는 재미있는 스포츠이지만, 처음 입문한 초심자가 득점 가능한 경로를 계산하고 올바르게 공을 쳐서 보낼 정도로 숙련되기까지의 진입 장벽이 높은 편이다. 당구 초심자가 어느 정도 수준에 도달하기 위해선 지속적인 집중과 훈련을 필요로 하는데, 적절한 동기 부여 요소가 없다면 흥미를 잃어버리기 쉽다. 본 연구는 스테레오 카메라와 VR 헤드셋을 결합한 몰입도 높은 증강 현실 플랫폼 상에서 당구 경로 안내 및 시각 효과를 통해 초심자의 흥미를 유도하고 당구 학습을 가속하는 것을 목표로 두었다. 이를 위해 영상처리를 활용하여 당구공 배치를 인식하고 Unity Engine의 물리 시뮬레이션을 통해 경로 탐색과 시각화를 수행해 실제와 유사한 경로 예측을 구현했다. 이는 당구에 처음 입문하는 초심자가 경로 설계에 대한 부담 없이 공을 올바르게 보내는 훈련에만 집중할 수 있게 만들며, 나아가 오랜 시간 알고리즘이 제안하는 경로를 익힘으로써 점진적으로 당구 숙련도를 높일 수 있다는 점에서 AR 당구의 학습 보조 도구로서의 가능성을 확인할 수 있었다.
혼잡한 교통네트워크에서 조사된 통행량으로부터 확률적 사용자 평형을 이루는 통행분포와 통행배정을 동시에 구하기 위한 네트워크 모델과 유전알고리즘을 제안하였다. 확률적 사용자 평형을 이루는 모델은 선형제약을 가진 비선형 목적함수를 최소화하는 문제로 정식화하였다. 네트워크 모델에서는 해의 탐색공간을 줄이고 조사된 통행량을 만족시키기 위해서 흐름보존제약을 활용하였다. 목적함수는 흐름보존, 통행발생량, 통행유입량, 조사통행량 등의 제약을 만족하는 링크통행량과, 경로통행배정을 통하여 구한, 확률적 사용자 평형을 이루는 경로통행량을 만족하는 링크통행량의 차이를 최소화하는 것으로 정식화하였다. 제안된 유전알고리즘에서 유전자는 통행분포, 링크통행량, 여행비용계수 등을 나타내는 벡터로 정의하였다. 각 유전자는 목적함수의 값으로 구한 적합도에 따라 평가되며, 병행단체교차와 돌연변이에 의하여 진화한다.
UMTS는 1) 슬롯 동기 획득, 2)코드그룹 및 프레임 동기 획득, 3) 코드 식별 과정으로 구성된 초기 셀 탐색방법을 사용한다. 단말 모뎀의 초기 셀 포착 성능은 탐색기의 관찰 구간과 임계값 등의 탐색 파라미터에 의하여 크게 영향을 받는다. 본 논문의 목적은 최소 평균 포착 시간을 구하기 위한 단계별 관찰 구간과 임계값을 구하는데 있다. 본 논문에서는 3단계 탐색과정을 상태 다이어그램을 통하여 모델링하고 이로부터 단계별 평균 검출 시간과 전체 평균 포착 시간을 유도한다. 또한 초기 발진기 오차를 고려한 셀 탐색 알고리즘을 제시하고, 모의 실험결과와 유도한 단계별 평균 검출 시간을 이용하여 적절한 각 단계별 검출 시간을 설정한다. 각 단계의 최적 임계값은 유도된 전체 평균 포착 시간으로부터 결정될 수 있으며, 결정된 파라미터를 이용하여 다중경로 페이딩 채널에서 500ms이내의 성능을 얻을 수 있었다.
다수의 무인항공기를 이용하여 표적을 탐색 및 추적하는 임무를 수행하는데 있어서 무인항공기의 운용 대수, 비행고도 등 운용 조건뿐만 아니라, 각 비행체들이 어떤 알고리즘을 이용해 비행경로를 결정하느냐에 따라 그 임무에 대한 성과는 크게 달라질 수 있다. 다만 이러한 표적 탐색 임무에서 자율 비행 무인항공기의 운용 방법이 어떠할 때 가장 효과적이며 효율적인지에 대한 연구는 미흡한상태이다. 본 연구에서는 플로킹 이론을 기반을 둔 다양한 자율비행 알고리즘을 활용하여, 다수의 무인 항공기가 서로 충돌을 회피하면서 표적을 탐지하는 임무를 기반으로 비행 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석하여, 표적 탐지 임무에서의 다수의 무인항공기를 제어할 수 있는 보다 효율적/효과적인 방안을 제시하였다.
원 상에 n개의 점들의 쌍 (a,b)이 존재할 때, 두 점 a와 b를 연결하는 직선 선분을 코드라고 한다. 이러한 n개의 코드들은 새로운 그래프 G를 정의한다. 각 코드는 G의 한 정점을 정의하고 두 코드가 교차하는 경우에 대응되는 정점들 간에 간선을 연결한다. 이렇게 만들어진 그래프 G를 원 그래프라고 부른다. 본 논문에서는 원 그래프에서 연결 요소를 찾는 문제를 다룬다. 연결 요소란 그래프 G의 부분 그래프 H로서 H안의 임의의 두 정점 간에 경로가 존재한다는 조건을 만족하는 최대 부분 그래프이다. 그래프 G가 인접 행렬로 주어지는 경우, 연결 요소를 찾는 문제는 깊이 우선 탐색 또는 너비 우선 탐색을 통해서 해결할 수 있다. 하지만 원 그래프의 경우에 코드들을 정의하는 n개의 점들의 쌍 정보만 입력으로 주어질 때, 인접 행렬을 구하는데 ${\Omega}(n^2)$ 시간이 소요됨을 알 수 있다. 본 논문에서는 인접 행렬을 만들지 않고 원 그래프의 연결 요소를 $O(n{\log}^2n)$시간에 찾는 알고리즘을 고안한다.
2004년 7월 단행된 서울시 대중교통 개편 정책 이후 통합거리비례요금제도와 함께 대중교통카드(스마트카드) 시스템이 새롭게 도입되었다. 이렇게 도입된 대중교통카드는 개개인의 통행, 환승 정보 및 이용 수단 등의 통행 정보를 포함하고 있기 때문에 기존에 불가능하였던 경로 기반의 개인 및 대중교통의 통행 특성을 정확히 파악할 수 있다. 따라서 통합된 대중교통망에서의 대중교통 평가에 크게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 아직까지 국내에서는 대중교통 평가를 시뮬레이션 및 자료 구축 등의 한계로 인하여 링크기반통행배정모형에 의존한 연구와 분석이 주를 이루고 있는 것이 현실이다. 앞에서 언급했듯이, 현재는 대중교통카드로부터 전수화된 경로 기반의 개인 및 대중교통 통행 특성 자료를 얻는 것이 가능하다. 결국 이는 기존의 링크 기반의 대중교통 분석 방안으로는 한계가 있었던 통합적 교통망 차원의 대중교통 평가를 경로 기반의 대중교통 분석으로 전환하는 데 크게 기여할 수 있으리라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 향후 전개될 통합 대중교통 시대에 적합하며, 대중교통카드로부터 얻어진 통행 자료를 최대한 활용할 수 있는 경로 기반 통행배정 모형에 적합한 알고리즘을 제안하도록 한다. 이를 위해 본 연구에서는 기존에 연구된 경로 기반 통행배정 모형에서 선험적이지만 구현이 용이하고 안정적인 해를 도출하는 것으로 알려진 Column Generation 알고리즘을 활용하는 방안을 제시한다. 특히 본 연구는 출발지와 도착지에 탐색된 경로를 이용하여 구축된 부분 네트워크에 국부적인 균형 해법을 도출하여 전체적인 해법에 도달하게 하는 기법을 활용한다.
본 논문에서는 사용자의 경로를 기반으로 가중치 맵을 계산하고, 이를 이용하여 게임이나 가상현실과 같은 인터랙티브 가상 환경에서 논플레이어 캐릭터(Non-playable characters, NPC)의 위치를 효율적으로 제어할 수 있는 방법을 제시한다. 우리의 방법은 사용자의 움직임을 참조하여 NPC에 새로운 경로를 제공하는 네비게이션 메쉬를 자동으로 구성한다. 우리의 방법은 시간이 지남에 따라 사용자가 주로 다니는 길목을 정확하게 찾아내기 때문에 가상환경에 적응형으로 자동 변경이 가능하고, 사용자가 선호하는 경로를 가중치로 스마트 에이전트와 같은 움직임을 만들어 낼 수 있다. 우리는 비디오 게임이나 가상현실과 같은 인터랙티브 환경의 몇 가지 예제 시나리오를 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 유용성 테스트를 실험했다. 실제로 우리의 프레임워크는 인터랙티브 환경을 활용하는 모든 유형의 탐색에 쉽게 적용 할 수 있다.
스텔스 게임 레벨 디자이너는 다양한 난이도의 흥미로운 게임환경(레벨)을 제작해야 한다. J. Temblay와 공동 연구자들은 이 과정의 자동화를 돕는 Unity-기반 레벨 디자인 툴을 개발했다. 이 툴은 디자이너가 지도에서 경비병의 경로, 속도, 감시 영역, 플레이어의 출발점과 도착점 등 여러 게임 요소들을 입력하면 플레이어가 취할 수 있는 가능한 경로들을 포함한 다양한 시뮬레이션 결과들을 보여준다. 이를 이용해 디자이너는 현재의 게임 요소들이 자신이 의도한 난이도 및 플레이어 경로를 만드는지 실시간으로 확인할 수 있고, 필요한 경우 이들을 조정할 수 있게 되었다. 여기서는 두 가지 면에서 이 툴의 개선점을 제시한다. 첫째, 디자이너가 몇 개의 지점을 입력하면 이 지점들을 포함하는 흥미로운 경비병의 감시 경로를 난이도별로 추천해주는 기능을 추가해서 레벨 디자인 툴로서의 편의성과 유용성을 높였다. 둘째, 기존의 충돌 체크 함수 및 RRT-기반 경로 탐색 함수를 새로운 충돌 체크 함수와 델로네 로드맵-기반 경로 탐색 함수로 대체하여 시뮬레이션 속도를 크게 향상시켰다.
본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 중간 시점 영상을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 사람이 3차원 영상을 자연스럽게 인지하기 위해서는 다시점의 영상이 필요하다. 이를 위해 많은 수의 카메라를 이용하면 시스템이 복잡하고 커지며 전송량도 문제가 된다. 따라서 송신측에서 스테레오 영상만을 촬영하여 송신하고, 수신측에서 여러 장의 중간 시점 영상을 생성하는 방법을 생각할 수 있다. 제안하는 방법은 스테레오 영상간의 시차에 따른 화소의 차로 표현되는 시차공간영상을 생성한다. 시차공간영상을 이용하여 최적의 시차 경로를 탐색하여 시차 지도를 만든다. 최종적으로 정합이 이루어지지 않은 가려짐 영역을 처리한 후에 중간 시점의 영상을 생성한다. 제안한 방법으로 생성한 영상은 30 dB PSNR 이상의 결과를 얻었다.
주어진 그래프 G=(V,E), n=|V|, m=|E|에 대해 최소절단을 찾는 연구는 공급처 s와 수요처 t가 주어지지 않은 경우와 주어진 경우로 구분된다. s와 t가 주어지지 않은 무방향 가중 그래프에 대한 Stoer-Wagner 알고리즘은 임의의 정점을 고정시키고 최대 인접 순서로 나열하여 마지막 정점의 절단 값과 마지막 2개 정점을 병합하면서 정점을 축소시키는 방법으로 $\frac{n(n-1)}{2}$회를 수행한다. 또한, s와 t가 주어진 그래프에 대한 Ford-Fulkerson 알고리즘은 증대경로를 탐색하여 절단 간선을 결정한다. 더 이상의 증대 경로가 없으면 절단 간선들의 조합으로 최소절단을 결정해야 한다. 본 논문은 단일 s와 t가 주어진 무방향 가중 그래프에 대해 최대인접 병합과 절단값을 동시에 계산하는 방법으로 n-1회 수행으로 단축시켰다. 또한, Stoer-Wagner 알고리즘은 최소 절단을 기준으로 V=S+T로 양분하지 못할 수 있는데 반해 제안된 알고리즘은 정확히 양분시켰다. 제안된 알고리즘은 Ford-Fulkerson의 증대경로를 찾는 수행횟수보다 많이 수행하지만 수행과정에서 최소절단을 결정하는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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