• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.8
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• pp.1059-1066
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• 2012

With the development of Smartphone, Smartphone contains diverse functions including many sensors that can describe users' state. So there has been increased studies rapidly about activity recognition and life pattern recognition with Smartphone sensors. This research suggest modeling of the activity data to classify extracted data in existing activity recognition study. Activity data is divided into two parts: Physical activity and Logical Activity. In this paper, activity data modeling is theoretical analysis. We classified the basic activity(walking, standing, sitting, lying) as physical activity and the other activities including object, target and place as logical activity. After that we suggested a method of visualizing modeling data for users. Our approach will contribute to generalize human's life by modeling activity data. Also it can contribute to visualize user's activity data for existing activity recognition study.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.7
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• pp.1873-1882
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• 1998

사실감있는 인체 모델과 동작제어 기술은 컴퓨터 그래픽스와 가상현실감 및 시뮬레이션등의 다양한 응용 분야에서 이용되고 있다. 인체의 모델링과 이의 동작을 제어하는 기술은 관절 구조의 인체를 뼈대와 관절 그리고 이를 둘러싸고 있는 피부로 모델링하고 운동학에 기반하여 각 관절을 제어하여 인체의 동작을 생성한다. 본 논문에서는 인체의 모델링을 위한 스킨-스켈레턴 바인딩 알고리즘을 제안한다. 인체의 골격구조를 관리하기 위한 일반적인 계층적 다관절체 데이터 구조를 설계하고, 골격 데이터에 피부를 입히기 위한 스킨-tm켈레던 바인딩 알고리즘을 설계한다. 제안된 알고리즘은 전처리, 세그멘테이션과 바인딩의 세기능 모듈로 구성된다. 바인딩 가능한 요소들의 효율적인 탐색을 위하여 분할해결 방식을 적용한 후보 테이블을 이용하였다. 20개의 관절로 이루어진 인체 골격 데이터와 Inventor 포맷의 인체 피부 데이터로 알고리즘을 실험하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.105-109
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• 2004

동작(motion) 인식 방법 있어서 2차원 정보는 영상이라는 2차원 정보만을 이용하기 때문에 여러 가지 행동의 제약이 있으며 이것은 인식률을 저하시킬 뿐 아니라, 그 응용 면에서 자연스럽지 못하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 3차원 정보를 사용하는 시스템으로 발전하게 되었지만 영상 기반의 3차원 정보는 에러가 많이 포함되어 있을 뿐만 아니라 차원수가 높기 때문에 일정한 특징을 찾아내기 어렵다. 본 연구에서는 동작을 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 주성분 분석법은 낮은 차원의 영상 공간을 얻기 위해서 사용되는데, 이 방법을 사용함으로써 3차원 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원 축약의 효과를 얻을 수 있다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.10 no.2
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• pp.1-9
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• 2004

본 논문에서는 바이러스와 같은 생화학 물질의 분자구조를 3 차원 모델로 시각화하여 관찰하고, 그 분자모델을 직관적인 방법으로 조작하기 위한 가상 현실 분자 모델링 시스템을 제안한다. 이 시스템을 사용하면, 입체영상 디스플레이 장치와 데이터 글러브 및 동작 추적 장치를 사용하여 3 차원 분자 모델을 실감나게 조작할 수 있어서 효율적으로 분자들을 관찰하고 결합, 분리하는 등의 분자 모델링 작업이 가능하다. 사용자들은 마우스나 키보드 등의 장비 대신에 자연스러운 몸 동작이나 손 동작을 이용하여 분자 모델링 작업을 위한 동작을 하게 된다. 분자들의 결합을 화학적으로 정확하게, 그리고 실시간으로 시뮬레이션 하기 위해서 에너지 계산 알고리즘을 구현하였으며 이러한 작업이 가능하도록 분자 구조를 표현하는 새로운 자료구조를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 동작 기반의 VR 분자 모델링 시스템의 타당성을 검증하기 위하여 HIV 바이러스 분자를 가지고 분자 모델링 작업을 수행하였고, 사용자 테스트를 실시하여 기존의 방식과 작업 성능 및 사용자 만족도를 비교하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.2
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• pp.93-103
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• 1998

효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1997.11a
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• pp.23-32
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• 1997

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.552-555
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• 2019

디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.217-219
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• 2003

분산 DB 환경에서 데이터 접근의 병목현상을 방지하기 위하여 테이블 단위의 중복을 허용할 때 데이터 일치성을 유지함으로써 업무처리의 정확성이 요구된다. 분산 DB 환경에서 중복 테이블들은 일정 시간 간격으로 마스터 테이블과의 데이터 일치성을 유지하기 위한 작업은 대상 서버와 해당 테이블수의 증가에 따라 업무의 복잡성이 가중된다. 본 논문에서는 중복 테이블간의 데이터 일치성을 수행하는 작업을 데이터 이동이라고 하는 일련의 동작으로 모델링하고, 다수 서버 환경에서 다량의 중복테이블간의 데이터 일치성을 요구하는 업무 환경에 쉽게 적용할 수 있는 데이터 이동 시스템을 소개하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1075-1080
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• 2006

본 연구에서는 영화나 게임 등에서 사용되는 인간형 관절체의 움직임을 만들어내기 위하여 동역학 시뮬레이션을 이용하는 방법을 제안한다. 동역학을 이용하여 동작을 생성하는 방법은 실제 배우가 연기하기 힘들어서 동작 포착을 활용할 수 없는 경우, 키프레임 방식에 비해 보다 사실적이고 효과적으로 동작을 만들어 내는 장점이 있다. 하지만 시간이 많이 소요되고 결과 동작을 예측하거나 제어하기 힘들기 때문에 지금까지 활용도가 낮았다. 본 연구에서 제안하는 방법은 복잡한 최적화나 컨트롤러 모델링과정 없이 동작 포착 데이터를 이용한 비례 미분 제어기를 통해서 포착된 동작과 유사한 패턴을 가지는 관절 제어기를 만들어낸다. 특히, 내부 관절 제어기뿐만 아니라 최상위 관절에 작용하는 가장제어기를 생성하여 포착된 동작의 관절 궤적을 보다 효과적으로 흉내 낼 수 있게 한다. 생성된 제어기의 매개변수를 조정함으로써 여러 가지 효과를 만들어 낼 수 있으며, 동시에 다양한 동작 패턴도 적용 가능하다. 마지막으로 제어기를 통해 시뮬레이션 되는 동작과 원래 동작 포착된 결과를 혼합하거나 보간함으로써 최종 동작을 생성한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.385-388
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• 2003

인터넷 인구의 폭주로 트래픽을 줄이려는 노력이 일고 있는 가운데, 우리는 기존에 웹 서버의 성능를 리눅스 커널 단에서 향상시키는 방법을 제안하였다. 사용자 영역의 스레드를 사용하지 않고 커널 영역의 스레드를 사용하고 CPU 개수와 동일한 스레드만 사용함으로서 스레드간의 컨텍스트 스위칭과 시스템 콜 사용의 오버헤드를 줄일수 있었다. 이번에는 이 구조를 CPN(Coloured Petri-Net)을 사용하여 논리적으로 분해하고 그 동작특성을 이해하여 모델링과 실제 데이터를 비교함으로서 프로그램 동작에 관한 논리적 문제점을 발견할 수 있고, 동작특성의 시간특성을 알 수 있다.