목표지향적 동작 합성기법은 원하는 동작의 타입(예, 발 차기, 손 뻗기)과 동작의 최초 및 최종상태가 주어졌을 때, 이 조건을 만족하는 새로운 동작을 유사한 동작들의 집합(동작군)에 속한 동작들을 혼합하여 자동적으로 생성하는 기법이다. 이 기법은 동작군에 속한 동작들의 커브를 지나는 연속적이고 완만한 곡면으로 생성한 후, 그 곡면 상에 있으면서 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 특정 동작 커브를 구하여 원하는 동작으로 삼는다. 이 기법은 성분동작을 선형보간하여 동작을 합성하는 기법과는 다른 접근방법이다. 또한 여러 동작들을 혼합하기 위해서는 동작들간에 위상 (phase)이 서로 대응되어야 하므로, 본 논문에서는 성분 동작의 위상대응성을 고려한 목표지향적 동작합성 기법을 제시한다.
정운동학을 이용하여 인간의 걷는동작을 표현함에 있어 제어의 단순화와 환경에 대한 적응성은 매우 중요하다. 무게중심을 이용한 동작제어방법은 제어의 단순화에 많은 기여를 하였으나, 환경에 대한 적응성은 크게 만족시키지 못하였다. 본 논문에서는 걷는 동작의 내부동작들을 동기화하여 환경에 대해 적응성을 높이는 방법에 대해 살펴본다.
휴머노이드 로봇의 동작 생성에 있어 최대 관심사 중 하나는 '얼마나 인간처럼 행동하는가?' 이다. 이를 위해 동작 획득 장비를 사용하여 얻은 인간 동작을 로봇으로 전이함으로써 인간과 유사한 움직임을 구현하는 것이 일반적인 방법이다. 인간의 동작 전환 과정에서 동작을 구분하고 그 구분된 동작을 재결합하는 과정이 빈번이 발생한다. 지금까지 동작을 구분하고 재결합하는 것은 많은 부분 수동적으로 처리되었다. 그러한 방법들이 실효적인 성과를 얻었지만 보다 더 효과적이고 체계적으로 인간다운 동작을 구현 할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는, 기구학에 근거하여 인간의 상체 동작을 구분하고 가중 함수를 이용하여 구분한 동작을 재결합함으로써 새로운 연속 동작을 생성한다. 생성된 연속 동작을 휴머노이드 로봇에 구현하여 제안한 동작모방시스템의 실효성을 검증한다.
전자우편이나 문자 메세지를 이용할 때 겪는 불편함 중 하나는 상대방이나 기계에 정서 정보를 전달하기 어렵다는 점이다. 정서 정보를 메시지에 싣기 위해서는 컴퓨터나 디지털 기기가 정서를 인식하거나 사용자가 정서를 입력해야 한다. 기존의 정서 인식 방법은 생리적, 신체적 측정치를 이용하는 것인데, 이 경우 측정을 위한 별도의 장비가 필요하고 현재 자신의 정서 상태와 다른 정서를 표현할 수 없다는 단점이 있다. 특히 소형 모바일 기기를 이용할 때 다른 측정 장치를 사용하는 것은 더욱 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 모바일 기기를 사용하는 환경에서 사용자가 원하는 정서를 기계에 입력하기 위해 동작을 이용하려는 연구가 진행되었다(Fargerberg, Stahl, & Hook, 2003). 본 연구에서는 Laban Movement Analysis에서 동작을 구성하는 다섯 요소 중 노력(effort)과 모양(shape) 요소를 재구성하여, 방향성 차원, 무게감 차원, 시간감 차원으로 동작을 구분하고 총 20개의 동작을 선정하였다. 또한 한덕웅과 강혜자(2000)가 수집한 834개 정서 어휘를 평정하여 동작을 통해 표현하고 전달되기 쉬운 정서 어휘 50개를 선택하였다. 최종 실험에서 참가자들은 20개의 동작에 대해 50개의 정서 어휘를 평정하고 데이터는 범주형 주성분분석을 이용하여 분석하였다. 분석 결과 Russell(1980)의 이차원 정서 구조 모형에서 각성 수준 차원은 동작의 무게감과 시간감 차원과 관련이 있는 것으로 나타났다. 강하고 빠른 동작일수록 각성 수준이 높은 정서가 나타났다. 또한 동작의 방향성 차원은 정서의 종류와 관련이 있는 것으로 드러났다. 직선 움직임은 높은 각성 수준의 부정적 정서와, 흔듦 움직임은 불안 및 초조와, 원형 움직임은 즐거운 정서와 관련이 있는 것으로 나타났다. 이는 동작을 통하여 정서 정보를 효과적으로 전달할 수 있음을 보여주었고, 동작과 정서를 연관 짓기 위해 방향성 차원과 무게감 차원 그리고 시간감 차원을 고려할 필요가 있음을 시사한다.
오늘날 컴퓨팅 환경은 점차 복잡해지고 있으며, 복잡한 환경을 관리하기 위해 많은 노력을 하고 있다. 이러한 관리를 좀 더 효율적으로 하기 위하여 환경에 스스로 적응하는 자가 치유에 관한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 이러한 자가 치유를 하기 위해서는 추가적으로 리소스를 더 사용하게 된다. 우리의 이전 연구에서는 이러한 자가 적응 모듈이 사용하는 리소스를 줄여 성능을 향상시키고자 스위치를 이용하여 자가 적응 컴포넌트의 동작을 조절하는 방법을 제안하였다. 그러나 이러한 방법론은 자가 적응 모듈의 동작을 제어하기 위한 추상화(abstraction) 기법을 제공하지는 않는다. 또한 자가 적응모듈을 설계할 때 개발자가 이 방법론을 적용하기 위한 코드를 직접 작성해야 한다. 본 연구에서는 이전 연구를 확장하여 1) 목표 그래프를 통해 자가 적응 모듈의 동작 단계를 분석하고 2) 기술된 단계를 이용하여 단계별 동작 스위치를 자동 생성한다. 이러한 방법론을 통하여 자가 적응을 위해 추가로 사용해야 하는 리소스의 사용을 줄일 수 있으며, 개발자가 자가 적응 모듈의 성능 개선을 위한 코드를 작성하는 수고를 덜 수 있다. 본 논문에서는 평가를 위하여 비디오 회의 시스템 내의 파일 전송 모듈의 목표 그래프를 작성하였다. 이 목표 그래프를 기반으로 자가 적응 모듈의 성능을 개선할 수 있는 동작 스위치의 템플릿 코드를 생성한다. 이러한 과정을 통해 생성된 코드를 자가 적응 모듈에 적용하여 스위치가 제대로 동작함을 확인한다. 또한 동작 스위치를 적용하기 전과 적용한 후의 동시 동작 컴포넌트 수를 비교한다. 이를 통해 목표 그래프를 기반으로 생성된 코드가 자가 적응 모듈의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.
해쉬 함수는 임의의 길이를 갖는 메세지를 규정된 길이의 값으로 압축하는 알고리듬으로 메시지 정보의 무결정 , 사용자 인증, 바이러스 침투 예방에 응용될 수 있는 핵심 보안 알고리듬이다. 또한 안전한 해쉬 함수는 일방향성, 충돌회피성, 고속 동작성 등의 특성을 지녀야 한다. 본 노눈에서는 응용에 따라 128, 160, 192, 224, 256 비트 길이로 출력을 생성하고 암호학적으로 강력한 안전성을 지닌 해쉬 알고리듬(HAVES: Hash Algorithm with Variable IEngth Speed)을 제안한다. 이 해쉬 알고리듬은 메시지 블록을 1024비트 단뒤로 처리하고 연산의 효과적인 배열을 통해 비교적 빠른 속도로 동작한다. 제안하는 해쉬 알고리듬은 0-1 균형성(Balancedness), 높은 비선형성(Nonlinearity), 구조적인 선형 비등가성 (Linearly Inequivalent), 상호 출력 무상관성(Mutually Output Uncorrelated), SAC(Strict Avalanche Criterion)를 모두 만족함으로서 효율성과 안전성을 도모한다. 더불어 안전성이 요구되는 실용적인 응용에 맞게 출력 길이를 가변적으로 선택할 수 있도록 했다.
인간과 의사소통 및 상호작용함에 있어 휴머노이드 로봇은 그 외형이 인간에게 친숙해야 할 뿐만 아니라 그 행동역시 인간과 유사해야 한다. 인간의 상체 동작과 유사한 동작은 인간과의 의사소통에 있어 매우 중요하다. 인간의 동작과 유사한 동작을 수학적인 식을 통하여 생성해 내기는 매우 힘들다. 수학적 모델을 개발하려는 노력과는 달리 최근에는 모션캡쳐 장비로부터 동작데이터를 획득하고, 그 데이터를 휴머노이드 로봇에 입력하는 연구가 진행되어왔다. 하지만, 로봇과 인간이 의사소통함에 있어서 필요한 모든 데이터를 모션캡쳐 장비로 획득하여 저장해 놓기는 불가능 하다. 또한, 동작을 통하여 의미를 전달하는 의사소통의 경우에 상대방과 분위기에 따라 동작의 방향이나 크기를 달리할 필요가 있다. 이 논문에서는 의미가 있는 동작을 모션캡쳐 장비로부터 획득하고, 휴머노이드 로봇에 맞게 변환한 다음, 그 데이터를 상황에 맞게 실시간으로 변형하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 몇가지 동작에 적용하여 그 실효성을 검정하였다.
가상 인물은 컴퓨터에 의해 합성된 가상적인 연기자로 최근 많은 영상물에 사용되어 대중에게 큰 호응을 얻고 있고 점차 그 활용 범위가 확대될 전망이다. 가상인물의 동작은 가상 인물의 사실성을 좌우하기 때문에 자연스러운 동작을 보다 적은 노력으로 빠르게 만들기 위해 다양한 방법들이 연구되었다. 가상 인물의 동작의 기본이 되는 자세를 제어하기 위해 다관절체와 인체변형 기법들이 제안되었다. 키프레임 보간법은 소수의 자세로 동작을 생성하고 역운동학을 이용하여 편리하게 동작을 제어할 수 있지만 사용자의 많은 노력과 시간을 요구한다. 대안으로 제시된 동력학 기반 동작 생성은 자연스러운 동작을 자동으로 생성할 수 있는 반면 사용자의 제어가 어렵다. 최근에 각광 받고 있는 연기 기반 방법은 실제 연기자의 동작을 가상 인물에 대입하여 빠르고 자연스러운 동작 생성을 가능하게 한다. 생성된 동작은 동작 혼합이나 전이의 방법으로 재 사용된다. 가상 인물 스스로가 충돌을 검사하여 충돌을 피할 수 있는 경로를 계획하여 동작을 생성하게 하는 연구, 더 나아가서 가상 인물이 주변 상황을 파악하고 능동적으로 대처할 수 있게 하는 연구를 통해 가상 인물은 보다 실제 인간에 가까운 모습으로 발전하고 있다.
Short channel 비휘발성 SNOSFET EEPROM 기억소자를 CMOS 1 Mbit 설계규칙에 따라 제작하고 특성과 응용을 조사하였다. 논리 어레이를 실현하기 위한 SNOSFET는 4단자와 2단자 비휘발성 메모리 셀로 구성하고 이에 대한 기록과 소거 특성을 조사하였다. 결과적으로 4단자 소자와 2단자 소자의 메모리 윈도우는 각각 기록과 소거에 의하여 "1"상태와 "0"상태로 동작되는 저전도 상태와 거전도 상태를 나타냈다. 4단자 2 x 2 메트릭스 어레이는 양극성으로 동작하였으며 2단자 2 x 2 메트릭스 어레이는 단극성으로 동작하였다.릭스 어레이는 단극성으로 동작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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