All-IP 망에서는 core 망 뿐만 아니라 무선망 모두 IP 공유패킷망 (shared packet network)으로 구성된다. 특히 유선망에 비해 대역폭이 제한적인 무선패킷망에서 사용자의 QoS 요구를 만족시키면서 성능을 최대화시키는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 Web-browsing 과 같은 대화형 (interactive) 데이터 사용자를 위한 무선공유패킷망을 모델링하고 사용자 관점의 성능 분석 결과와 시뮬레이션 결과를 보인다.
본 논문에서는 학습을 이용한 발음 변이 모델링을 통해 특정 영역에 최적화된 발음 사전 자동 생성의 방법을 제시하였다. 학습 방법을 이용한 발음 변이 모델링의 오류를 최소화 하기 위하여 본 논문에서는 발음 변이 규칙의 적응 기법을 도입하였다. 발음 변이 규칙의 적응은 대용량 음성 말뭉치에서 발음 변이 규칙을 유도한 후, 상대적으로 작은 용량의 음성 말뭉치에서 유도한 규칙과의 결합을 통해 이루어 진다. 본 논문에서 사용된 발음 사전은 해당 형태소의 앞 뒤 음소 문맥의 음운 현상을 반영한 발음 사전이며, 학습 방법으로 얻어진 발음 변이 규칙을 대용량 문자 말뭉치에 적용하여 해당 형태소의 발음을 자동 생성하였다. 발음 사전의 평균 발음의 수는 적용된 발음 변이 규칙의 확률 값들의 한계 값 조정에 의해 이루어졌다. 기존의 지식 기반의 발음 사전과 비교 할 때, 본 방법론으로 작성된 발음 사전을 이용한 대화체 음성 인식 실험에서 0.8%의 단어 오류율(WER)이 감소하였다. 또한 사전에 포함된 형태소의 평균 발음 변이 수에서도 기존의 방법론에서 보다 5.6% 적은 수에서 최상의 성능을 보였다.
사실감 있는 모델의 생성과 동작제어 기술은 컴퓨터 그래픽스와 가상 현실감 등의 다양한 응용 분야에서 이용되고 있다. 컴퓨터 애니메이션에 동작 제어의 대상이 되는 물체는 다관절체(articulated body)이며, 이 다관절체를 뼈대(link)와 관절(joint) 그리고 이를 둘러싸고 있는 피부로 모델링하고, 운동학(Kinematics), 동역학(Dynamics)를 적용하여 동작을 생성한다. 본 논문은 컴퓨터 애니메이션에서 사용할 수 있는 3차원 다관절체의 생성과 애니메이션을 위한 다관절체 오브젝트 편집 시스템에 관한 것이다. 다관절체를 관리하기 위한 다관절체의 데이터 구조를 설계하고, 사용자 인터페이스를 추가하여 대화식으로 다관절체의 골격을 정의한다. 정의된 다관절체의 골격과 물체의 모양을 나타내는 기하 데이터를 접합하여 애니메이션에 적합한 물체를 모델링하기 위한 스킨-스켈레턴 알고리즘을 제안한다. 모델링된 물체의 관절을 조작하여 키프레임 애니메이션으로 동작을 제어한다. SGI 워크스테이션에서 Open Inventor와 X/Motif를 이용하여 C++ 언어로 구현하였으며, 인체 모델을 대상으로 실험하였다.
효율적인 LCD Backlight 구동 시스템 설계를 위해서는 CCFL에 대한 전기적 특성 파악이 중요하지만 디스플레이의 대형화에 따라 LCD Backlight 램프는 길어지고 비선형 특성으로 인해 특성 표현이 곤란하여 회로 설계시 간략화된 등가 모델을 사용하게 되어 실제 인버터 제작과정에서 많은 시행착오를 거치게 한다. 회로 설계시 수식모델 적용을 위한 CCFL의 모델이 필요하며, 이러한 모델은 인버터를 효율적으로 설계할 수 있게 하므로서 설계에 필요한 시간과 자원 절감을 가능하게 한다. 본 논문에서는 42인치 LCD 구동인버터 설계에 필요한 CCFL의 수식 모델링을 IsSpice를 이용하여 구현하였으며, 회로 시뮬레이션과 실험을 통하여 모델의 타당성을 검증하였다.
예측 시각적 분석 연구는 다양한 대화식 데이터 탐색 기법을 사용하여 예측 결과의 불확실성을 줄이는데 중점을 두었다. 대화식 탐색 기법의 목적은 변수간의 관계를 이해하고 알려지지 않은 변수를 예측하기 위한 적합한 모델을 선택함으로서 의사결정권자의 수준에 따른 예측결과의 품질 차이를 줄이는 것이다. 하지만 청소년 신체 성장 데이터와 같이 전체적인 추세가 알려지지 않은 시계열 데이터를 설명할 수 있는 예측 모델을 만드는 것은 어렵다. 본 논문에서는 불확실한 추세를 가지는 시계열 데이터 단편에서 물리적 성장 값을 예측하기 위한 새로운 예측 방법을 제안한다. 새로운 예측 방법은 특정 시점에서의 데이터 분포를 추정하는 방법으로 실험결과 기존 회귀 모델보다 높은 정확도를 갖는다. 또한 우리는 예측 모델링 과정에서 발생 가능한 불확실성을 최소화 할 수 있는 시각적 분석 방법을 제안한다.
이 논문의 목적은 사용자가 부품간의 연결정보로는 단지 만남조건 (mating condition)만을 입력함으로써 조립체가 생성이 되고 또 그로부터 동역학 또는 기구학적 해석 프그램과의 연결을 위한 정보가 유도되는 조립체 모델링 시스템(assembly modeling system)을 개발하는 것이다. 만남조건을 통해 조립체를 생성하는 방법은 이미 Rocheleau와 Lee에 의해 개발되었으나 그들은 주로 각 부품의 위치를 찾아내는 데에만 관심을 두었고 본 논문에서는 그것의 확장으로 해석 프로그램과 연결시키는데 필요한 정보의 유도를 추가로 고려하였다.
게임 산업이 부상하며 게임의 세계관과 스토리텔링의 중요도 또한 커지고 있다. 게임의 특정 세계관을 전달하는 것은 게임의 몰입도에 막대한 영향을 미침으로 스토리를 전달하는 방식은 계속 연구될 필요가 있다. 본 연구에서는 모델링 툴을 이용하여 캐릭터를 구현하고 게임엔진을 사용하여 게임의 초반 스토리를 대화창을 통해 전달하였다. 연구를 통해 스토리를 전달하기 위한 워크플로우를 세우고, 그 과정을 심도 있게 이해할 수 있었으며, 이는 차후에 보다 더 정교한 게임 캐릭터 개발과 원활한 스토리텔링을 위한 기반이 될 것이라고 기대한다.
큰 입사각을 가진 탄성파 반사법과 굴절법 자료의 분석은 지각 규모의 구조 연구에서 중요한 역할을 한다. 그러나, 관측된 자료로부터 적합한 속도 구조 모델을 바로 얻는 것은 상당히 어려운 일이며, 지각 구조 분석은 본질적으로 비선형 문제이기 때문에 구조 모델을 단계적으로 향상 시켜야만 한다. 광각 지각 구조 모델링에는 위상식별과 시행착오 전진 모델링과 같은 몇 가지 주관적인 과정들이 있다. 광각 자료 분석에서 이러한 주관적인 과정들은 결과 모델들의 유일성과 신뢰성을 감소시키기 때문에, 분석절차에서 주관성을 감소시키는 것이 중요하다. 이러한 관점에서, 우리는 지각 구조 모델의 개발에 사용될 PASTEUP과 MODELING이라는 2개의 소프트웨어를 설명하고 있다. PASETUP은 기록 단면도의 도시, 광각 탄성파 자료 분석 그리고 위상 피킹을 쉽게 해주는 대화식 응용프로그램이다. PASETUP은 신호대잡음 비를 향상시키고 위상식별을 도와주는 분석 기능과 다양한 필터를 갖추고 있다. MODELLING은 속도모델의 편집과 파선 모델링을 위한 대화식 응용프로그램이다. MODELING에 의해 계산된 주행시간은 PASTEUP에서 관찰된 파형과 바로 비교될 수 있다. 이것은 지각구조 분석에서 가장 주관적인 과정 중 하나인 주행시간 피킹이 필요 없기 때문에 지각 구조 모델링에서 주관성을 감소시킨다. MODELING은 편집 가능한 층서구조 모델을 다중 채널 탄성파(MCS) 반사파 자료의 시간 단면도와 비교할 수 있는 왕복 주시로 변환할 수 있다. 반사파 자료와 광각 자료의 구조 모델 사이의 직접 비교는 모델에 좀 더 신뢰성을 부여한다. 게다가 PASTEUP과 MODELING 둘다 큰 자료를 다루기에 효과적인 도구이다. 이 소프트웨어들은 광각 탄성파 자료를 이용한 좀 더 그럴듯한 지각-규모의 구조 모델을 개발하는데 도움을 준다.
본 논문에서는 질점-스프링 모델(mass-spring model)에 기반한 대화형 천 시뮬레이션(interactive cloth simulation) 기법을 제시하며, 특히 소수의 질점들(mass-points)에 상대적으로 강한 힘이 가해졌을 경우 사실적으로 천을 시뮬레이션하는 방법에 초점을 맞추었다. 본 논문에서 제시하는 방법은 소수의 점들에 대해 가해진 힘을 모든 질점들에 분산시킴으로써 의사 실시간(pseudo real-time) 내에 시뮬레이션을 수행하며, 이는 기존의 방법들에 비해 수행속도 면에서 매우 효율적이다. 또한, Provot[9]의 역동역학 방법(inverse dynamic method)을 사용하여 초탄성(super-elasticity) 현상을 해결한 뒤, 인접한 질점 간의 각도를 조정함으로써 초탄성 효과에 의해 발생하는 지그재그(zigzag) 현상을 제거하여 사실적으로 천을 시뮬레이션한다.
본 논문에서는 지상라이다에서 획득한 3차원 점군데이터로부터 구조물을 모델링하는 알고리듬을 제안한다. 지상라이다 점군 데이터는 항공라이다의 경우와 달리 목표 구조물의 크기와 비슷한 다양한 장애물이 존재하고 데이터의 밀도, 거리 등의 특성이 다르기 때문에 항공라이다에서 사용된 기존의 알고리듬을 그대로 적용하기가 곤란하다. 제안한 방법에서는 색상정보와 호프변환을 이용하여 구조물을 추출하는 기법을 기반으로 주어진 필드데이터를 여러 개의 클러스터로 구분한다. 클러스터 데이터의 우선순위에 따라서 Delaunay triangulation 기법을 차례대로 적용하여 모델링을 수행한다. 제안한 방법은 클러스터 단위로 모델링을 진행하므로 잡음에 의한 영향을 최소화할 수 있으며 사용자가 원하는 개수만큼의 클러스터를 선택함으로써 모델링의 수준을 대화식으로 조정할 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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