가상 세계의 에이전트의 설계를 위해서 물리적 사실감뿐만 아니라 동적으로 변하는 상황에 대응하는 에이전트의 다양한 물리적 행동들의 구현이 필수적이다. 본 연구는 다양한 행동을 구현하기 위한 기본 동작들을 재활용한 복합적 행동 및 에이전트가 즉시 주위의 환경에 반응할 수 있는 기법을 구현한다. 또한 관절에 대한 에이전트의 신체 구조를 설계하고 기본 동작 또는 복합 동작을 실시간으로 표현한다. 이 기법을 구현하기 위해서, 기본적인 관절 회전을 위한 애니메이션 함수와 기본 동작으로 이루어진 전체적 동작을 구성하는 기능을 구현한다. 이러한 동작들은 에이전트의 목적을 달성하는 계획에 포함될 수 있다. 즉, 재활용된 기본 동작을 이용하여 다양한 행동을 쉽게 생성하는 기법을 개발한다. 본 연구는 '걸으면서 먹다'와 같은 병렬 행동을 구현할 때 뚜렷한 장점을 가진다. 이는 두 개 이상의 행동들은 우선순위에 따라 자연스럽게 병렬 행동으로 조합된다. 이를 증명하기 위해 몇 개의 복합 행동 및 병렬 행동을 구현한다.
작업계획에 따라 자율 로봇을 동작시킬 때, 하드웨어상의 기계적 오차나 사람의 간섭 등 작업 계획상에 기술되지 않은 문제점들로 인해 로봇을 긴급하게 작동 중지시키거나 수동으로 조작하여 오차를 보정해야 한다. 오차를 보정하는 제어방법 중에서 특히 로봇의 초기 작업 계획상의 목표를 유지하면서 사용자가 작업제어를 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 목표를 향한 일괸성 있는 로봇과 사용자간의 혼합 주도권 제어방법을 설계하였으며 이것을 아이보 로봇을 이용한 작업제어에 적용하였다.
인간의 얼굴 표정은 인간의 감성이 가장 잘 나타나는 부분이다 . 따라서 전통적으로 인간의 표정을 감 성과 연관 지어 연구하려는 많은 노력이 있어 왔다. 최근에는 얼굴 온도 변화를 측정하는 방법, 근전도(EMG; Electromyography)로 얼굴 근육의 움직임을 측정하는 방법, 이미지나 동작분석에 의한 얼굴 표정의 연구가 가능 하게 되었다. 본 연구에서는 인간의 얼굴 표정 변화를 3차원 동작분석 장비를 이용하여 측정하였다. 얼굴 표정 의 측정을 위해 두가지의 실험을 계획하였는데, 첫번 째 실험에서는 피실험자들로 하여금 웃는 표정, 놀라는 표정, 화난 표정, 그리고 무표정 등을 짓게 한 후 이를 측정하였으며, 두번째 실험에스는 코미디 영화와 공포 영화를 피 실험자들에게 보여 주어 피실험자들의 표정 변화를 측정하였다. 5명의 성인 남자가 실험에 참여하였는데, 감성을 일으킬 수 있는 적절한 자극 제시를 못한 점 등에서 처음에 기도했던 6개의 기본 표정(웃음, 슬픔, 혐오, 공포, 화남, 놀람)에 대한 모든 실험과 분석이 수행되지 못했다. 나머지 부분을 포함한 정교한 실험 준비가 추후 연구 에서 요구된다. 이러한 연구는 앞으로 감성공학, 소비자 반응 측정, 컴퓨터 애니메이션(animation), 정보 표시 장치(display) 수단으로서 사용될 수 있을 것이다.
계통에 대한 정보, 즉 구간의 부하 상태, 차단기 및 스위치들의 현 개폐상태, 그리고 고장 검출기 동작상태 등은 통신망을 통하여 중앙 제어소로 전송되어지며 계통운용의 책임을 지고 있는 오퍼레이터(operator)는 이들 정보를 근거로 하여 계통의 현 상황을 파악하여 적절한 조치를 취하게 된다. 좀 더 자세히 말하면, 먼저 고장이 발생하지 않은 평상시(normal state)에는 계통의 부하 상태를 감시하여 운전손실 및 전압강하를 최소화 하는 계통으로의 변경을 원격조정 스위치 조작을 통하여 쉽고도 신속하게 실행시킴으로써 보다 효율적이고 경제적인 계통운전을 이룩할 수 있게 될 것이다. 또한 선로에 고장이 발생했을 경우, 변전소 차단기가 트립되기 전의 고장전류를 경험하게 되는 위치에 있는 스위치의 고장 검출요소(FD)가 동작하게 되며, 이러한 고장 검출기 동작상태, 스위치들의 현 개폐 상태 및 차단기의 트립 정보등은 중앙 제어소로 전송되어지며 오퍼레이터는 이들 정보로부터 고장구간을 판별하여 원격 조정 스위칭을 통하여 고장구간을 신속히 분리시키고, 정전구역에 대하여 운전 제약 조건을 위반하지 않는 복구계획을 수립하여 실행함으로써 보다 빠른 고장 위치 판단과 사고복구를 실현할 수 있으며 수용가의 공급 지장 시간을 최대한도로 줄여 배전 계통의 공급신뢰도를 높일 수 있다. 고장 발생시 이와 같은 일련의 과정은 크게 고장 구간 판별(Fault Location Identification) 및 정전 복구(Service Restoration)로 나눌 수 있으며 각각에 대하여 다음에 기술한다.
주어진 계획 문제로부터 휴리스틱을 이용하여 최적의 해 계획을 구하기 위해서는 허용 가능한 휴리스틱을 이용하여야 한다. 이러한 허용 가능한 휴리스틱은 실제 목표 도달거리보다 짧거나 같아야 하는데 휴리스틱 평가치가 실제 목표 도달거리에 가까울수록 계획생성을 위한 탐색 효율성이 높아진다. 하지만, 이러한 허용 가능한 휴리스틱 평가치를 구하는 과정은 매우 복잡하며 계산량이 많기 때문에 실제 계획 생성 과정에서 사용하기는 어렵다. 때문에 최대 휴리스틱과 같은 허용성을 만족하는 간단한 휴리스틱을 이용하고 있으며, 이로 인해 최적의 계획 결과를 얻을 수는 있지만, 탐색의 효율성이 떨어지는 결과를 가져오고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 기존의 계획그래프를 개선한 새로운 계획그래프인 확장된 계획그래프(EPG)를 이용한 MAX+ 휴리스틱 계산법을 소개한다. 확장된 계획그래프는 계획 문제 풀이를 위한 휴리스틱 계산에 이용되는 기존의 간략화된 계획그래프를 목표조건들 간의 상호작용을 확인 할 수 있도록 확장한 자료구조로써 목표조건들 간의 긍정적/부정적 상호작용을 찾는다. 이를 위해서 모든 목표조건들이 등장할 때까지 그래프를 전개하는 기본 전개 과정과 함께, 이 과정에서 발견된 동작과 목표 조건들과의 관계를 바탕으로 한 추가 전개 과정으로 이루어져 있다. 그리고 이 과정을 통해서 목표조건들간의 상호작용과 최단 거리를 구하게 된다. MAX+ 휴리스틱 계산에서는 이러한 목표조건들 간의 긍정적/부정적 상호작용의 존재 유무를 찾아내게 됨으로써 전체 목표 집합에 대한 보다 정확한 최소 도달거리에 대한 평가치를 찾게 된다. 따라서 MAX+ 휴리스틱은 기존의 최대 휴리스틱 보다 더 정보력 높은 휴리스틱을 구할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 MAX+ 휴리스틱의 계산 과정과 MAX+ 휴리스틱의 정확성과 이를 바탕으로 한 탐색 효율성을 확인하기 위한 실험적 분석에 대해 설명한다.
전투지역 환경의 특징을 조사하고 요구되는 네트워크 성질을 고려하여 그 성질에 적합한 네트워크 제어구조를 설계한다. 또한 네트워크의 제어구조를 구성하며 제어구조에서 형성된 근간 네트워크에서의 전송계획을 작성하기 위한 분산 제어 알고리즘을 설계한다. 전투지역에서 변화하는 네트워크의 연결성 유사와 노드의 파괴로 인한 네트워크의 즉각적인 재구성을 신뢰성 있게 하기 위한 분산 알고리즘과 또한 공통 채널을 이용하는 네트워크에서 노드간에 전송충돌이 없는 전송 계획은 작성하기 위한 분산 알고리즘을 제안한다. 특히 중요한 노드가 파괴 및 사라질 때 되도록 적은 지연을 통해 네트워크가 동작할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 제안된 분신 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 검증하고 네트워크 동작에 관해 설명한다.
최근 다양한 형태의 착용형 컴퓨터가 연구되고 있다. 본 논문에서는 사용자가 음악을 들으며 사용할 수 있는 모션헤드셋의 동작분류기 제작을 위해 머리 움직임 정보의 특징을 분석한다. 모션헤드셋 프로토타입은 스마트폰과 블루투스 통신 방법을 이용하여 음악을 수신받으며, 가속도센서가 측정한 동작정보를 스마트폰으로 전송한다. 그리고 스마트폰에서는 모션 분류기를 통해 머리의 움직임을 분류한다. 실험을 위해 프로토타입을 제작하였다. 사용자 머리의 '위', '아래', '왼쪽', 그리고 '오른쪽' 머리 움직임을 베이지안 분류기를 이용하여 분류하였다. 그 결과 '위'와 '아래'의 머리 움직임의 경우 x, z축의 가속도 센서값이 큰 변화가 있었다. 추후에 사용성 평가를 통해 동작 분류기를 제작할 수 있는 적합한 변수를 찾아 낼 계획이다.
본 논문에서는 이구아나의 저 품질 동작 포착 데이터를 이용하여 고 품질의 애니메이션을 시뮬레이션 하는 방법을 제안한다. 적은 수의 마커를 부착하여 포착한 이구아나의 동작 데이터는 실제 움직임을 정확히 표현하지 못하고, 이 데이터에 스킨 매시(Skinned Mesh)를 입히더라도 부족한 자유도 때문에 부자연스러운 움직임을 보인다. 위와 같은 문제를 해결하기 위하여 스킨 매시의 움직임을 근육과 몸체의 탄성력으로 모델링하는 연체 시뮬레이션(Soft Body Simulation)기법을 응용하여, 자연스럽고 유연한 움직임을 시뮬레이션 하는 과정을 본 논문은 소개한다. 이구아나의 다양한 이동 방법을 표현하기 위하여 동작 포착 데이터로부터 동작 그래프(Motion Graph)를 만들고, 이를 동작 생성시 상황에 적합한 동작을 선택하는데 활용한다. 지형 위에 사용자가 입력하는 좌표를 기초로 이구아나의 목표지점을 설정하고, 이를 바탕으로 그래프 경로를 계획한다. 그 결과 생성된 평지 위를 걷는 이구아나의 동작은 불규칙한 높이를 지닌 지형 위에서 적합한 동작으로 변형 된다. 이와 같이 지형에 적응된 동작은 연체 시뮬레이션 시 필요한 목표 근육길이를 계산하는데 활용된다. 마지막으로 연체 시뮬레이션 기업을 적용하여 다양한 상황에 대응 가능한 이구아나 물리 시뮬레이션을 구현하였다.
본 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로 지도생성, 위치추정, 장애물 회피, 경로계획에 대해서 설명한다. 기하학적 지도는 위치추정과 경로계획에 이용된다. 위치 추정을 위해서 지도 정보를 이용하여 센서 데이터를 계산하고 이를 실제 센서 데이터와 비교한다. 위치 추정에는 몬테 카를로 위치 추정 방법을 사용한다. 인공 전위계를 사용하여 장애물로부터의 척력과 목표 위치로의 인력을 구하여 장물을 피한다. 경로계획을 위해 다익스트라 알고리즘을 이용하여 로봇의 출발 위치에서 목표 위치까지의 최단거리 경로를 구한다. 이러한 방법들이 통합하여 자율 주행 방법을 실제로 구현하여 실험하였다. 실제 실험을 통하여 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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