대부분의 3차원 캐릭터 애니메이션에서는 모션 캡쳐 장비를 통해서 포착된 동작 데이터를 이용하여 다양한 지형상에서 캐릭터의 이동 동작을 표현한다. 이러한 동작 포착 데이터는 실제 사람과 같이 움직이는 동작들을 자연스럽게 표현할 수 있으나, 만약 다양한 지형에 대해 움직이는 동작을 표현할 경우, 지형의 유형에 따라 모든 동작을 캡쳐하여야 하고, 얻어진 동작 데이터를 다른 유형의 캐릭터에 적용할 경우 동작 데이터를 다시 얻거나 기존 동작 데이터를 재편집해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 평지면, 경사면, 계단면 그리고 굴곡면 등 다양한 지형에서의 적응적인 걷기, 달리기의 이동 동작을 생성하기 위한 통합적 생성 방법을 제안한다. 이 방법에서는 캐릭터의 신장이나 걷는 속도 걸음폭 등의 적은 매개변수들을 사용하여 이동 동작을 생성할 수 있다. 관절들의 위치나 각도는 역운동학(Inverse Kinematics)방법으로 계산하고, 골반과 이동하는 다리의 움직임 궤적 산출은 큐빅 스플라인 곡선을 활용한다. 또한 제안된 방법을 통해서 다양한 실제 캐릭터에 적용하여 이동 동작을 확인한다.
본 논문에서는 트래커(tracker)라고 불리는 자기센서 내장 모션캡쳐 장치(장치명 INSIDETRAK)로 취득한 모션 데이터를 이용하여 캐릭터를 애니메이션하는 방법에 대해 기술한다. 이 방법은 PC를 이용하여 간단히 취득되는 저해상도의 위치 데이터를 스플라인 보간법에 의해 보간하고, 추정된 위치를 제약으로 inverse kinematics 방정식을 풀어 연속적인 동작을 재현한다. 이 기술은 최소의 모션 데이터로 리얼리스틱한 움직임을 재생하는 것이 가능하며 그 결과를 상호작용이 가능한 인터페이스에 적용시키거나 실시간 애니메이션에 활용하는 것이 가능하다.
본 논문은 다양한 이종망간 유무선 네트워크 간의 효율적인 이동성 지원을 위해 필수적으로 요구되는 정보들의 위치정보를 검색하고 이를 통해 빠른 핸드오버를 수행할 수 있도록 하는 기술을 제안한다. 핸드오버에 필요한 정비의 위치검색을 위해 본 논문에서는 DHCP 기술을 확장하여 새로운 기술을 고안하였고 실제 동작을 확인하기 위해 리눅스 기반의 시스템을 통해 구현하였다.
본 논문에서는 Reed-Solomon부호의 복호에서 오류위치를 찾는 방법을 제안하고 그 회로를 설계한다. 제안된 오류위치 탐지법을 사용하면, Reed-Solomon복호에서 가장 복잡하고 지연이 많이 걸리는 역원기를 생략할 수 있다. 따라서 기존의 복호기보다 훨씬 간단하고 고속으로 동작하는 Reed-Solomon복호기를 설계할 수 있다.
본 논문은 자율주행차량과 로봇의 안내를 위한 새로운 자계위치인식방법을 제안한다. 차량 및 로봇이 자율주행을 하기 위해서는 이동경로상의 현재 위치를 인식하는 것이 기본적으로 요구된다. 자계기반 자율주행차량과 로봇은 자성체로부허 발생되는 자계를 계측하여 위치정보를 검출한다. 이러한 자계위치인식시스템에서 지구자계는 기본적인 왜란으로 작용한다. 본 논문에서는 지구자계의 영향을 제거하기 위해 다수의 1축 자계센서 열을 구성하였으며, 자계센서 출력의 선형동작영역을 이용하여 정밀한 위치인식시스템을 개발하였다. 제안하는 방법이 자율주행차랑과 로봇의 안내를 위해 사용 가능함을 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문은 파티클 필터 방법을 이용하여 로봇의 외부에 설치된 특징점들과 로봇의 위치를 동시에 추정하는 SLAM 방법을 제안한다. 파티클 필터 방법은 로봇 동작의 비선형성 및 센서 오차의 비가우시안 특성을 고려할 수 있다. 제안된 방법에서 추정할 변수는 로봇의 위치와 특징점들의 위치이다. 본 연구에서 특징점은 초음파 신호를 발생시키는 4개의 비이컨들이 사용된다. 그리고 로봇은 비이컨들로부터 초음파 신호를 수신하여 각각의 비이컨까지의 거리를 계산한다. 그리고 영역센서를 이용하여 이동로봇이 동작하는 환경의 기하학적 지도정보를 생성하는 과정을 보였다. 제안된 방법은 로봇의 위치와 방향을 추정하기 때문에 영역센서에 의해 획득된 데이터를 사용하여 기하학적 지도를 생성할 수 있다. 또한 데드레크닝 방법 및 삼변측량 방법과의 로봇 위치추정 비교 실험을 통하여 제안된 방법을 평가하였다.
동작은 유아의 신체적, 사회적, 인지적 발달에 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 유아의 신체에 적절한 동작 추정 방법을 제안한다. 본 논문에서는 동작교육에 필요한 동작 중에서 걷기, 뛰기, 앙감질의 이동동작과 구부리기, 뻗기, 균형잡기, 회전하기의 비이동 동작을 대상으로 한다. 제안된 시스템은 두 대의 카메라에서 획득된 프레임에서 조명 보정, 배경 제거, 모폴로지 실행 등의 과정을 통해 실루엣을 추출한다. 실루엣 특징으로 면적, 가로세로 비율, 발의 위치, 7개의 Hu moments를 사용한다. 또한 지역 특징으로 실루엣을 $5{\times}3$으로 나누어 각 영역의 면적과 움직임을 사용한다. 동작 추정을 위해서, 추출된 특징에 확률 전파를 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 마커없이 유아들의 기본 동작을 추정함으로써 동작교육을 위한 가상 학습공간에서 실감형 인터페이스로 사용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다.
캐릭터로 하여금 시뮬레이션 내에서 사용자가 원하는 동작을 보이도록 물리 기반 제어기를 만들 수 있다면 주변 환경의 변화와 다른 캐릭터와의 상호작용에 대하여 자연스러운 반응을 보이는 캐릭터 애니메이션을 생성할 수 있다. 최근 심층 강화 학습을 이용해 물리 기반 제어기가 더 안정적이고 다양한 동작을 합성하도록 하는 연구가 다수 이루어져 왔다. 본 논문에서는 다리가 하나 달린 픽사 애니메이션 스튜디오의 마스코트 캐릭터 Luxo를 주어진 목적지까지 뛰어 도착하게 하는 심층 강화학습 모델을 제시한다. 효율적으로 뛰는 동작을 학습하도록 하기 위해서 Luxo의 각 관절의 각도값들을 선형 보간법으로 생성하여 참조 모션을 만들었으며, 캐릭터는 이를 모방하면서 균형을 유지하여 목표한 위치까지 도달하도록 하는 제어 정책(control policy)을 학습한다. 참조 동작을 사용하지 않고 Luxo 동작을 제어하도록 학습된 정책과 비교한 실험 결과, 제안된 방법을 사용하면 사용자가 지정한 위치로 Luxo가 점프하며 이동하는 정책을 더 효율적으로 학습할 수 있었다.
가상현실은 컴퓨터 시스템을 통해 사용자에게 가상의 세계를 경험 할 수 있도록 사용자의 인지시각 및 감성을 자극하는 것이다. 가상현실의 몰입을 위해 HMD를 비롯한 다양한 디바이스를 이용한 사용자의 행동 및 감각정보 획득과 자극이 필요하다. 가상현실에서 동작하는 물체가 실제 오브젝트와 연동하여 동작한다면 가상현실에 대한 몰입감은 증가될 것이다. 본 논문은 가상현실에서 스마트 로봇을 이용하여 현실의 전장과 동기화시킨 실제 환경을 조성하고 이를 기반으로 한 로봇 컨트롤 시뮬레이션 게임을 제작하였다. 로봇의 위치확인 및 보정을 위해 광학식별장치(OID: Optical Identification Device)를 이용한 광학 코드를 사용한다. OID기반의 매트 위의 이동에 대한 감지는 템플릿 기반의 광학 코드 인식기법과 칼만 필터를 이용한 위치 측정보정을 통하여 이루어진다. 게임을 개발을 통해 가상현실상의 사용자 컨트롤을 기반으로 현실의 오프젝트의 동작 제어에 관한 유효성을 확인한다.
기존 양방향 컨버터와 출력 커패시터를 추진용 배터리 쪽으로 이동시킨 양방향 컨버터의 고장률 변화를 분석한다. 두 컨버터의 회로 구조적 동일성과 차이점을 분석하여 커패시터 위치 변경으로 동작전압이 저감됨을 확인한다. 전압스트레스 인자와 동작온도에 따른 커패시터 부품 고장률을 구하고 양방향 컨버터의 고장나무에 적용하여 컨버터 전체 고장률을 구한다. 동작온도와 커패시턴스 값에 따른 고장률과 평균고장시간을 비교 분석하여 설계 변경으로 인한 장 단점을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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