실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 인체운동의 메커니즘을 이해하거나 가상 캐릭터의 애니메이션을 합성하기 위한 목적으로 널리 활용되고 있다. 주어진 동작 데이터로부터 원하는 동작을 검색하는 작업은 찾아낸 동작을 분석하고 편집하기 전에 선행되어야 하는 주요 과정이다. 본 논문은 기술어와 같은 별도의 메타 데이터 없이 원본 데이터에 내재된 정보만을 이용하여 검색을 수행하는 새로운 내용 기반 동작 데이터 검색 방법을 제안한다. 주로 신체 자세의 골격 형태나 평면 상의 이동 궤적에 초점을 맞춘 기존 검색 방식과 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 3차원 공간 상의 궤적을 질의로 입력 받아서 손, 발, 허리와 같은 신체 부위의 이동 궤적이 그와 가장 유사한 일련의 동작 구간들을 검출한다. 사용자가 직관적으로 공간적 궤적을 묘사할 수 있도록 하기 위하여, 본 논문의 실험에서는 손가락의 공간적 움직임을 정밀하게 추적할 수 있는 Leap Motion 제어기를 입력 도구로 사용하였다. 드리블, 슈팅 등의 다양한 동작이 포함된 농구 동작 데이터로부터 미리 선택된 수십 여개의 동작을 검색하는 사용자 테스트를 수행하여 제안된 방법의 효용성을 평가하였다.
인간의 동작 인식에 대한 이전 연구는 주로 관절체로 표현된 신체 움직임을 추적하고 분류하는데 초점을 맞춰 왔다. 이 방식들은 실제 이미지 사용 환경에서 신체 부위에 대한 정확한 분류가 필요하다는 점이 까다롭기 때문에 최근의 동작 인식 연구 동향은 시공간상의 관심 점과 같이 저수준의, 더 추상적인 외형특징을 이용하는 방식이 일반화되었다. 하지만 몇 년 사이 자세 예측 기술이 발전하면서 자세 기반 방식에 대한 시각을 재정립하는 것이 필요하다. 본 연구는 외형 기반 방식에서 저수준의 외형특징만으로 분류기를 학습시키는 것이 충분한지에 대한 문제를 제기하면서 자세 예측을 이용한 효과적인 자세기반 동작인식 방식을 제안하였다. 이를 위해 다양한 감정을 표현하는 동작 시나리오를 대상으로 외형 기반, 자세 기반 특징 및 두 가지 특징을 조합한 방식을 비교하였다. 실험 결과, 자세 예측을 이용한 자세 기반 방식이 저수준의 외형특징을 이용한 방식보다 감정 동작 분류 및 인식 성능이 더 나았으며 잡음 때문에 심하게 망가진 이미지의 감정 동작 인식에도 자세 예측을 이용한 자세기반의 방식이 효과적이었다.
최근 RFID와 같은 무선 센싱 네트워크 기술과 객체 추적을 위한 센싱 디바이스 및 다양한 컴퓨팅 자원들이 빠르게 발전함에 따라, 기존 웹의 형태는 소셜 웹에서 유비쿼터스 컴퓨팅 웹으로 자연스럽게 진화되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 웹에서 사물인터넷(IoT)은 기존의 컴퓨터를 대체할 수 있는데, 이것은 곧 한 사람과 주변 사물들 간에 연결되는 네트워크가 확장되는 것과 동시에 네트워크 안에서 생성되는 데이터의 수가 기하급수적으로 증가되는 것을 의미한다. 따라서 보다 지능적인 IoT 서비스를 위해서는, 수많은 미가공 데이터들 사이에서 사람의 의도와 상황을 실시간으로 정확히 파악할 수 있어야 한다. 이때 사물과의 상호작용을 위한 동작 인식 기술(Gesture recognition)은 집적적인 접촉을 필요로 하지 않기 때문에, 미래의 사람-사물 간 상호작용에 응용될 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 한편, 기계학습 분야의 최신 알고리즘들은 다양한 문제에서 사람의 인지능력을 종종 뛰어넘는 성능을 보이고 있는데, 그 중에서도 의사결정나무(Decision Tree)를 기반으로 한 Decision Forest는 분류(Classification)와 회귀(Regression)를 포함한 전 영역에 걸쳐 우월한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 IoT 서비스를 위한 다양한 동작 인식 기술들을 알아보고, 동작 인식을 위한 Decision Forest의 기본 개념과 구현을 위한 학습, 테스팅에 대해 구체적으로 소개한다. 특히 대표적으로 사용되는 3가지 학습방법인 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting) 그리고 Random Forest에 대해 소개하고, 이것들이 동작 인식을 위해 어떠한 특징을 갖는지 기존의 연구결과를 토대로 알아보았다.
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.
최근 태양광 발전시스템은 정부 에너지 정책에 의해서 널리 보급되고 있다. 여기에 광전지 전력생산의 효율을 높이기 위해서는 견실한 태양 추적식이 필요하다. 하지만 태양추적 식은 추적기술의 미비에 의해서 아직 널리 보급되지 못하고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 태양광전지의 최대전력추적을 위해서 태양광센서 및 신경회로망 제어알고리즘을 적용하였다. 태양추적 센서는 평판위에 한 개의 사각기둥과 동, 서, 남, 북 4개의 광센서로 구성된다. 태양추적 2축 제어는 두 개의 모터에 의해서 각각 동작되며, 모터의 제어 입력은 신경회로망 제어 알고리즘에 의해서 계산된다. 제안된 제어방식의 기능은 태양추적광 발전 실험에 의해서 확인하였으며, 본 논문의 태양추적방식은 고정식 보다 32[%]효율을 증가시켰다.
태양광 패널로부터 출력을 최대로 얻기 위해서는 신뢰성이 높은 태양광 추적 장치가 설계되어야 한다. 본 논문에서는 LabVIEW 프로그램을 이용하여 퍼지 제어를 기반으로 구현한 2축 태양광 추적 장치 시스템을 제작하여 그 성능에 대해서 알아보았다. 태양광 패널의 움직임을 제어하기 위한 구현된 퍼지 의사결정 시스템의 사용자 인터페이스를 통하여 모든 파라미터를 제어하고 확인할 수 있는 지능제어기와 기계적인 구동부분의 설계가 연구의 중심이 되고 있다. 실제 태양광 추적시스템을 개발하여 환경, 날씨, 계절 및 빛 상태와 같은 영향에 대해서 분석하였다. 태양광 추적장치는 실제 상황에서 시험하였고 시스템 동작과 관련된 모든 변수들은 기록되고 분석되었다. 제안한 태양광 추적시스템을 활용할 경우 고정식 패널에 비해 날씨에 따라 다르지만 최대 약 38% 정도의 더 높은 효율을 얻을 수 있어 자동으로 추적할 때 매우 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 정상상태에서의 태양광 PV 모듈의 출력특성을 가지며 일사량과 온도의 변화에 따라 가 변하는 I-V 곡선의 특성을 나타내는 태양광 어레이 시뮬레이터의 제작에 관한 연구 결과이다. 본 시뮬레이터는 태양전지의 I-V 곡선상의 동작점을 실시간으로 표시하여, 가변하는 일사량과 온도를 설정하는 유저 인터페이스를 Labview 프로그램으로 구현하였으며 직류 프로그래머블 전원장치(DC programmable power supply)를 GPIB로 연결하여 구현하였다. 정상 부하조건 뿐만 아니라 개방조건, 단락조건에서도 동작하는 태양전지 동작점 추적 알고리즘을 개발하였으며 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 효용성을 확인하였다.
본 논문은 일반화된 원통(generalized cylinder)의 모양을 상호작용을 통해 조절할 수 있도록 하는 직접 제어 방법을 제시한다. 이 연구에서는 일반화된 원통을 단면을 이루는 B-스플라인 곡선이 B-스플라인 동작에 의해서 움직여 지나간 스윕(sweep) 곡면으로 해석한다. 만들어진 곡면은 주어진 단연 곡선들을 골격 곡선을 따라서 보간하는 NURBS 곡면으로 나타내어진다. 사용자가 일반화된 원통 곡면 위의한 점을 움직일 때, 단면의 모양과 해당하는 동작을 수정하여 일반화된 원통의 곡면이 사용자에 의해 움직여진 위치를 지나도록 변형시킨다. 곡면의 변형은 목표 추적 과정을 거쳐 이루어진다. 이 방법에 의해 구현된 시스템을 이용하여 실시간으로 일반화된 원통을 직접 제어를 통해 디자인 할 수 있다.
태양전지는 일사량 및 온도에 의해 출력 특성이 변화하여 최대전력을 얻을 수 있는 위치도 변화한다. 따라서 태양전지의 동작점을 최대 전력점에서 동작하게 하는 최대전력점 추적(MPPT, Maximum Power Point Tracking) 이 필요하다. 본 논문에서는 One switching cycle 내에 최대전력점을 추종하는 MPPT 제어 방법을 제안한다. 이 방식은 빠르게 최대 동작점을 찾을 수 있고 고효율을 가지며 다른 방식에 비해 구성이 간단하다. 새로 제안된 제어기법의 타당성을 검증하기 위하여 MPPT 실험을 수행하였다.
Solar Array는 일사량 및 온도에 의해 얻을 수 있는 최대전력이 변화한다. 또한 Solar Array의 전압에 따라 출력 전력이 변화한다. 따라서 태양전지의 동작점을 최대 전력점에서 동작하게 하는 최대 전력점을 추적(MPPT:Maximum Power Point Tracking)하는 제어 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 Solar Array의 전압과 전력의 상관관계를 이용하여 최대 전력점을 추종하는 제어 시스템을 제안한다. 이 방식은 빠르게 최대 동작점을 찾을 수 있고 높은 전력 변환 효율을 가지며 다른 방식에 비해 구성이 간단하다. 제안된 제어기법의 타당성을 검증하기 위하여 MPPT시뮬레이션과 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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