본 논문에서는 디지털 TRS 시스템(TETRA)의 종단간 암호화에 사용되는 스마트카드의 성능 요구조건을 만족하는 상용 암호 알고리즘의 구현 가능성에 대하여 2가지 스마트카드에서 다룬다. 삼성전자의 16비트와 32비트 프로세서를 탑재한 스마트카드에서 각 알고리즘의 동작시간을 측정하였다. 성능 비교에 사용된 알고리즘들은 AES, ARIA, 3DES, SEED이다. 32비트 스마트카드에서는 알고리즘의 동작시간이 1.5ms에서 2.3ms사이에 존재하는 반면, 16비트 스마트카드에서는 2.8ms에서 8.2ms사이의 큰 차이로 존재한다. 단말기와 스마트카드의 통신 속도, 프로세서 계산 능력 등을 고려하여 상용스마트카드의 채택 가능한 칩과 알고리즘의 선정에 본 실험 결과는 참고자료가 될 수 있다.
본 연구에서는 기존의 우선 부표가 지니고 있는 문제점들을 해결할 수 있는 원근해 어로용 고성능 무선 부표 시스템을 개발하였다. 2진 FSK 변조방식과 우선부표용 송수신 프로토콜을 도입하여 사용시간을 대폭 개선하였으며, GPS 위치정보와 여러 계측정보를 수집한 후 모선의 탐지기 호출이 있을 경우 전송함으로써 쉽게 탐색이 이루어질 수 있도록 하였다. 개발된 우선부표는 평균 73일의 동작시간과 120km 이상의 동작시간과 120km 이상의 동작범위를 갖으며, 분실과 도난을 방지할 수 있다.
본 논문에서는 실제 카메라 영상으로 획득하기 어려운 화재, 살인 등의 뉴스 사건을 시청자들에게 효과적으로 전달하기 위해서 다수의 가상캐릭터가 등장하는 애니메이션을 신속, 편리하게 제작할 수 있는 사건 재연 시스템의 개발 기법을 소개한다. 본 시스템은 미리 구축된 동작 및 모델 라이브러리를 이용하여 다수의 가상캐릭터 움직임을 제어함으로써 고가의 동작 포착 장비와 연기자가 없어도 신속한 가상캐릭터 애니메이션 제작이 가능하다. 사건 재연 시스템의 가상 캐릭터 동작 제어는 동작 지정, 동작 생성, 동작 편집의 세 단계로 구성된다. 동작 지정 단계에서는 사건 시나리오에 따라 모델 라이브러리부터 가상캐릭터와배경 모델을 선택하고, 동작 라이브러리부터 가상캐릭터의 동작을 선택한다. 동작 생성 단계에서는 지정된 특정 사건을 기술하는 동작에 이동 동작을 연결함으로써 가상캐릭터의 부드러운 동작을 생성한다. 동작편집 단계에서는 가상캐릭터 사이의 상호 작용 또는 가상캐릭터와 가상환경의 상호작용을 보다 정확하게 제어하기 위해서 특정한 시간에서의 가상캐릭터 위치와 자세 등을 조정한다. 본 시스템은 편리한 사용을 위해 대화형과 스크립트 기반의 인터페이스를 적용하였으며, 3차원 그래픽 소프트웨어인 Maya의 플러그인(Plug-in) 소프트웨어 형태로 개발하여 Maya의 고성능 그래픽 기능을 활용하였다.
산업 전반에 보급된 실시간 시스템의 수행 상태를 파악하기 위해 실시간 감시 기능을 사용한다. 감시의 기본 목적은 감시 대상이 정상적으로 수행하는지를 파악하는 것이다. 특히 실시간 감시 기법으로는 실시간 시스템 상에서 동작하는 실시간 프로세스 상태를 감시하는 프로세스 감시 기법이 있다. 이러한 감시 기법을 지원하는 실행시간 프로세스 모니터의 구조 및 데이터 저장소의 구조에 대해서는 이미 설계 및 구현을 하였다. 하지만, 기존의 프로세스 모니터는 프로세스 상태 데이터를 수집하는 기본 기능만을 제공하였다. 개발자에게 있어서 의미 있는 정보는 프로세스 상태 데이터만이 아니라 프로세스의 동작상의 문제점을 발견하고 원인 규명을 할 수 있도록 하는 고급 정보이다. 이러한 정보를 도출하기 위해 본 논문에서는 기존의 실행시간 프로세스 모니터의 구조 기반 위에서 프로세스 동작 여부를 확인하는 기능과 흐름 추적 기능을 새롭게 설계 추가하였다. 이들 기능을 통해 개발자는 어떤 프로세스에서 동작상의 문제가 발생했는지, 또한 문제를 발생시킨 원인 프로세스가 무엇인지를 추적해 낼 수 있으며, 개발단계에서 문제 해결 능력을 높일 수 있다. 본 논문에서 설계한 원인 프로세스 추적 기능을 가진 실행시간 프로세스 모니터는 기본적으로 실시간 감시 및 제어를 필요로 하는 분야에서 이용될 수 있다.
개발자들은 소프트웨어 개발과 유지보수 작업 중 하나의 코드를 수정하는데 들이는 시간보다 이를 위해 코드를 탐색하고 이해하는데 더 많은 시간을 소모한다. 코드를 탐색하는 시간을 줄이기 위하여 기존 연구들은 데이터 마이닝과 통계적 언어모델 기법을 이용하여 수정할 코드를 추천하여 왔다. 그러나 이 경우 모델의 학습 데이터와 입력되는 데이터가 정확하게 일치하지 않으면 추천이 발생하지 않는다. 이 논문에서 우리는 딥러닝의 기법 중 하나인 Recurrent Neural Networks에 동작기록을 학습시켜 기존 연구의 상기 문제점 없이 수정할 코드의 위치를 추천하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 RNN과 동작기록을 활용한 추천 기법으로 평균 약 91%의 정확도와 71%의 재현율을 달성함으로써 기존의 추천방법보다 코드 탐색 시간을 더욱 줄일 수 있게 해 준다.
본 논문은 상태 전환 준비 방법을 이용한 저 전력 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 태스크를 휴면 상태와 유휴 상태, 동작 상태로 구분하여 상태를 정의 한다. 각각의 상태 전환이 발생될 때 발생되는 지연시간으로 인하여 발생되는 소모 전력을 줄이기 위해 각각의 상태 중간에 준비 상태를 삽입한다. 준비 과정은 상태의 전환에서 발생되는 소모 전력과 지연시간을 고려한다. 지연시간이 긴 경우에는 스케줄링에서의 단계를 초과하여 수행 단계를 증가시키는 문제를 발생시킨다. 수행 단계의 증가는 소모 전력의 증가를 초래한다. 상태 전환에서 지연시간이 가장 긴 휴면 상태에서 동작 상태로 상태가 전환될 때 발생되는 시간지연으로 인하여 발생되는 동작시간의 증가를 줄여 전체 소모 전력을 줄이게 된다. 실험은 저 전력 알고리듬인 참고문헌 [6]과 비교하였다. 실험결과 참고문헌 [6]보다 소모 전력이 감소되어 알고리듬의 효율성이 입증되었다.
본 논문에서는 모바일 3D 그래픽 가속기의 저전력 텍스쳐 캐쉬 구조를 제안하였다. 모바일 3D 그래픽 가속기는 동작모드에서 대규모 메모리 접근이 필요한 텍스쳐 매핑의 메모리 지연시간을 감소하고 대기모드에서 누설 전력소비를 줄이는 것이 매우 중요하다. 제안하는 텍스쳐 캐쉬 구조는 응용 프로그램의 텍스쳐 필터링 알고리즘에 따라서 가변적인 전력 모드 전환 기준으로 동작하여 누설전력을 줄이고 동작시간의 이득을 얻는다. 제안한 구조의 성능 검증을 위하여 트레이스 기반 텍스쳐 캐쉬 시뮬레이션을 수행하여 누설전력과 수행시간을 모두 고려한 성능 척도에서 이전 연구인 MSA 캐쉬보다 최대 7%의 성능 이득을 얻었다.
본 연구에서는 반복적인 동작 행위에 따른 뇌파의 훈련효과를 규명하고자 한다. 훈련 효과를 검증하기 위해 반복적인 동작시의 뇌파 출현량 및 EMG와 EEG의 coherence의 변화를 분석하였다. 피실험자는 5명으로 실험 시간은 총 48분이며, 반복 일에 대한 훈련 효과를 살펴보기 위해 5일간 진행하였다. 반복적인 동작은 손을 오므렸다 폈다 하는 행위로, 5초간의 동작실행과 10초간의 휴식시간으로 나눠 실험하였다. 동작 유무와 반복 일에 따른 뮤파와 베타파량의 차이를 살펴 본 결과, 반복시간에 따라 뮤파 및 베타파량이 증가되는 경향이 있었다. 그러나 5일 동안의 반복 일에 따른 훈련효과는 보이지 않았다. 또한 EMG와 EEG의 coherence는 반복 시간과 반복 일에 대한 훈련 효과를 확인할 수 없었다.
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.
사람이 따라 하는 능력을 평가하는 스코어는 아동의 발달 단계 혹은 골프, 무용 동작 등을 점검하는 좋은 수단이 될 수 있다. 또한, 이는 AR, VR 응용에서 HCI로도 활용될 수 있다. 본 논문에서는 동작을 주도해서 수행하는 시범자와 그 동작을 따라 하는 참여자 간의 동작 유사도를 평가하는 방안을 제시하고, 여기서 우리는 Openpose의 키포인트 벡터 유사도의 유클리디안 L2 거리를 활용하는 동작 유사도를 제안한다. 제안된 기법은 DTW를 사용하기 때문에 시간 지연차가 있는 동작에 유연하게 대처할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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