가상 현실이나 게임 제작 분야에서는 움지임에 따른 변형을 실시간으로 처리하는 것이 요구되고 있다. 변형 처리를 위한 일반적인 모델은 질량-스프링(mass-spring) 방법을 이용한 것으로, 그 구현이 쉽고 처리 속도가 빨라 대화형 시스템(interactive system)에서 실시간 처리를 위한 모델로 주목되고 있다. 반면에, 이 모델은 외부의 제어에 대하여 super-elastic한 문제를 내포하여 그 적용이 제한되어 있다. 본 논문에서는 스프링 모델의 근본적인 문제인 super-elastic 문제를 극복하기 위한 근사 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 하이브리드 접근 방식으로, 이산 점 사이의 내부 힘들을 선처리(pre-processing)하여 elastic한 성분을 나누어 처리한다. 선처리 과정에서는 변형 물체의 물리적 속성에 따라 늘어나는(elongation) 성분과 굽어지는(bending) 성분을 따로 처리함으로써, 극심히 늘어나는(super-elongation) 문제를 극소화할 수 있다. 본 논문의 결과로는 빈번한 제어에 대응되는 움직임을 빠르게 생성할 수 있음을 보이며, 안정적이면서 그럴 듯한 움직임을 생성할 수 있음을 보인다.
LLM(Large Language Model)을 활용하여 사전에 게임 데이터 학습 없이 텍스트 기반 게임을 수행할 수 있는지 알아보았다. LLM을 구현한 시스템으로는 ChatGPT-3.5와 가장 최신 형태인 ChatGPT-4를 채택하였다. 이에 더해 ChatGPT-4에 본 논문에서 제안하는 영구 메모리 기능을 추가하여 세 개의 게임 플레이어 에이전트를 제작하였다. 텍스트 기반 게임으로 가장 유명한 Zork를 활용하여 복잡한 장소를 이동해가며 정보를 모으고 퍼즐을 풀 수 있는지 알아보았다. 그 결과 세 에이전트 중 영구 메모리 기능을 추가한 에이전트의 성능이 탐험을 가장 넓은 범위로 진행하였고 점수도 가장 뛰어났다. 그러나 세 에이전트 모두 퍼즐을 푸는데 한계를 보였으며 이는 다단계 추론이 필요한 문제에 LLM이 취약하다는 것을 보여주었다. 그럼에도 여전히 본 논문에서 제안하는 에이전트를 사용하면 전체 장소의 37.3%를 방문하고, 방문했던 장소의 아이템을 모두 모으는데 성공할 수 있었던 것으로 LLM의 가능성을 확인할 수 있었다.
제어 가능하고 상황에 따라 반응하는 아바타의 제작은 컴퓨터 게임 및 가상현실 분야에서 중요한 연구 주제이다. 최근에는 아바타 애니메이션과 제어의 사실성을 높이기 위해 대규모 동작 캡처 데이타가 활용되고 있다. 방대한 양의 동작 데이타는 넓은 범위의 자연스러운 인간 동작을 수용할 수 있다는 장점을 갖는다. 하지만 동작 데이타가 많아지면 적절한 동작을 찾는데 필요한 계산량이 크게 증가하여 대화형 아바타 제어에 있어 병목으로 작용한다. 이 논문에서 우리는 레이블링(labeling)이 되어있지 않은 모션 데이타로부터 아바타의 행동을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 최소의 실시간 비용으로 아바타를 애니메이션하고 제어하는 것이 가능하다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 Q-러닝이라는 기계 학습 기법에 기초하여 아바타가 동적인 환경과의 상호작용에 따른 시행착오를 통해 주어진 상황에 어떻게 반응할지 학습하도록 한다. 이 접근 방식의 유효성은 아바타가 서로 간에, 그리고 사용자에 대해 상호작용하는 예를 보임으로써 증명한다.
유비쿼터스와 퍼베이시브 환경에서의 위치인지 기술은 자동차 내비게이션, 지능형 로봇, 대화형 가상 게임, 물류 서비스, 그리고 자산 추적 등 다양한 응용 기회를 제공해 주고 있다. 더욱이 위치 인식 정보뿐 아니라 객체 혹은 센서 노드 주변의 상황 정보까지도 전달하여 제한된 공간에서의 다양한 응용에 활용될 것으로 보인다. 그러나 위치 측정에 있어 환경적 요소와 측정 매체 등에 의해 간섭이라는 문제점을 갖는다. 특히 실내 좁은 공간에서 비컨 신호간의 간섭은 거리 측정의 심각한 오류뿐 아니라 더 나아가 위치 인식 시스템 전체 성능에도 영향을 미치게 된다. 이러한 간섭 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비컨의 초음파 및 RF 신호 세기를 각 노드 별로 차별화하는 방식인 EEM을 제안한다.
기존 LAN 환경에서 인터넷을 이용한 멀티미디어 실시간 전송과 같은 QoS 보장형 서비스에 대한 요구가 증대되면서, 고속의 ATM 기술을 LAN에 적용하는 기술들이 등장하였다. LANE(LAN Emulation)은 그러한 기술 대안들 중에서 campus network와 enterprise network에 많이 보급되고 있는 기술이다. 그러나 이러한 급격한 LANE 도입에 비하여 이의 효과적인 운용에 대한 연구는 많지 않은 실정이다. 본 논문에서는 LANE을 도입한 campus network의 최적 운영방안에 대하여 논한다. Broadcast 데이터 트래픽 관리에서 발생하는 규모성(Scalability) 문제로 인하여 전체 LANE망은 여러 개의 ELAN으로 나뉘어 관리된다. 이 때 하나의 ELAN은 마치 단위 LAN로써, Broadcast 데이터의 전송범위를 제한한다. 즉, 서로 다른 ELAN에 속하는 노드간에는 Broadcast 방식으로 데이터를 전송할 수 없게 된다. 그런데, IPX 등을 사용하는 대화형 시뮬레이션 게임 등과 같은 응용프로그램에서는 Broadcast 방식이 이용되므로, 서로 다른 ELAN에 속하는 노드간의 데이터 전송은 불가능하게 되거나 별도의 복잡한 과정을 개입시켜야 하는 비용이 발생한다. 따라서 규모성 문제해결을 위한 ELAN 구성(configuration)에는 위와 같은 비용이 수반된다. 본 연구에서는 LANE망을 여러 개의 ELAN으로 분할하는 경우에 블로킹(blocking) 되는 Broadcast 트래픽 규모를 해당 ELAN 구성의 비용으로 간주한다. 이 경우에 규모성을 고려한 ELAN의 최적 구현방안(optimal configuration)은 ELAN 구성을 위한 기술적 제약하에서 블로킹되는 Broadcast 트래픽을 최소화시키는 문제로 요약된다. 이는 다시 그래프 분할문제(graph partition problem)의 변형된 형태로 모형화 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사항들을 고려하여 제시된 수리적 모형을 대상으로, genetic algorithm을 이용하여 최적 ELAN 구성을 위한 여러 파라미터들의 효과를 살펴보고, 이러한 결과들이 LANE 운영과 관련하여 가지는 함축적인 의미를 고찰한다.
게임이나 가상 현실 등의 대화형 처리에서 다관절체의 동작을 실시간으로 처리할 필요성이 증가하고 있다. 최근에는 다관절체의 동작을 사실적으로 표현하기 위하여, 제약 동역학(constrained dynamics)방법들이 사용되고 있으나, 이 방법들은 사용자의 요구가 빈번한 가상 공간에서 다관절체의 동작을 실시간으로 처리하기는 곤란하다. 본 논문에서는 다관절체의 동작을 비교적 사실적이면서도 빠르게 생성하기 위한 절차적 방법(procedural method)을 제안한다. 이 방법에는 다관절체를 구성하는 세그먼트들의 동역학적 움직임과 조인트에서의 기하학적 제약 조건을 따로 처리함으로써, 복잡한 선형 시스템의 풀이 과정을 피하였다. 결과적으로 본 본문이 제안하는 방법은 필요한 계산량을 줄임으로써 실시간 처리가 가능하다. 제안하는 방법의 구현 결과로서, 일반적인 PC 환겨에서 인형 형태 다관절체의 동작을 대화형으로 실시간에 처리할 수 있음을 보인다. 이러한 방법들은 가상 공간에서의 캐릭터 애니메이션 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 대화형 AI와 생성형 AI의 폭발적인 성장과 현실화로 인해, 한 때 온세상을 떠들썩 하게 했던 메타버스와 블록체인 기술은 잊혀지고 있다. 하지만 메타버스는 필연적으로 Web 3.0 시대의 대표적인 플랫폼으로 흘러갈 것이며, 블록체인 기술은 디지털 경제 생태계의 핵심 기술임에 틀림이 없을 것이다. 언제가 될지는 모르지만 다시금 메타버스가 세상을 혁명적으로 변화 시키는 그 때를 염두에 두며, 메타버스 시스템에서 사용되는 블록체인 기술의 현황을 살펴보고 그리 멀지 않은 미래에서의 모습도 전망해 본다.
전세계 수백만 명의 이용자가 대규모 멀티 플레이어 온라인 롤 플레잉 게임(MMORPG: Massive Multiplayer Online Role-Playing Games)을 즐긴다. MMORPG 내에서 롤 플레이어(역할 참여자)는 다양한 정보사용과 정보행동에 가담하면서 게임을 탐색하고, 미스터리를 해결하거나, 게임 속 아이템을 만들거나, 괴물이나 보스와의 전투에 참여하며 다른 플레이어와 경쟁하거나 협력한다. 또한, 롤 플레이어는 자신의 캐릭터 정체성을 개발하고 다른 롤 플레이어와 함께 대화형 스토리텔링에 참여한다. 이 연구는 정보세계이론을 통해 롤 플레이어의 사회적 정보 행동을 탐구하고 기술하기 위해, 광범위한 참여자 관찰 데이터, 반구조화 면담 데이터, 위키페이지나 토론게시판의 글과 같은 참여자의 커뮤니티 활동을 보여주는 사회적 데이터를 결합한 민족지학적 접근법을 사용했다. 과학 판타지를 주제로 한 MMORPG인 와일드스타(WildStar)의 롤플레잉 커뮤니티에서 두드러지는 사회적 역할 유형은 게임 속에서 허용되는 캐릭터, 이야기, 캐릭터의 행동 등을 지시하는 사회적 규범과 정보가치와 밀접하게 연관되고 차별화되는 동시에, 그 안에서 게임 속 캐릭터로서와 게임 밖 이용자로서의 정보세계 사이의 경계를 위반하지 않고 롤플레잉을 지속하는 방법들과 관련이 깊었다. 롤 플레이어는 특정한 정보 행동에 가담하며 게임 속 캐릭터와 게임 밖 이용자의 정보세계를 분리해서 유지함으로써, 롤 플레잉 게임을 더욱 참여적이고 몰입적으로 만들었다. 정보세계이론을 활용한 분석의 의미와 롤 플레잉 및 MMORPG을 적용한 디지털 리터러시 교육에 대한 가능성도 논의된다.
본 논문에서는 홈네트워크 기술을 통해 원격의료$\cdot$원격진료$\cdot$원격검침$\cdot$원격제어 등 편리한 생활이 가능하고, 대화형 TV$\cdot$VOD(Video On Demand)$\cdot$온라인 게임 등의 각종 오락을 가정에서 편리하게 즐길 수 있어 여가 시간을 효율적으로 활용 가능하게 하여 즐거운 가정을 이룰 수 있다. 방범$\cdot$방재$\cdot$안전한 개인정보 관리 등을 통해 개인 및 가정의 프라이버시를 보장받고, 도난$\cdot$재난 등을 24시간 방지하여 안전한 생활을 보장받을 수 있을 뿐 아니라, 양방향 홈쇼핑$\cdot$홈뱅킹$\cdot$에너지 관리 등 개인의 경제 활동을 가정에서 처리하고 전기$\cdot$가스등의 공공 자원을 외부에서 효율적으로 관리함으로써 윤택한 가정을 누릴 수 있는 홈네트워크 기술개발을 연구하였다.
본 논문은 국내 전래동화 콘텐츠를 활용한 차별화된 대화형 콘텐츠를 바탕으로 사용자의 몰입감을 극대화할 수 있는 가상현실 기술에 대하여 연구한다. 국내 전래동화에 대한 관심을 높이기 위한 목적으로 대화형 구조의 3차원 콘텐츠를 제작하고, 여기에 HMD, 립 모션과 같은 가상현실 기술을 응용하여 몰입형 시스템을 설계하기 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 우선 전래동화의 이야기를 바탕으로 게임방식의 상호작용을 통해 사용자의 긴장감을 높이는 장면들로 구성된 대화형 콘텐츠를 제작한다. 이를 바탕으로 사용자에게 입체감 있는 장면 전송과 현실감을 높이는 입력 처리 방식을 제공하기 위하여 오큘러스 HMD를 활용한 장면 생성, 시선기반 입력 처리 그리고 립 모션을 활용한 손 인터페이스를 설계한다. 제안한 입력 처리 기술 기반의 가상현실 콘텐츠가 사용자의 멀미 현상을 최소화한 상황에서 몰입을 높일 수 있는지 여부를 실험을 통해 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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