• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1106-1112
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• 2013

키넥트는 이용자의 신체를 이용하여 게임과 엔터테인먼트를 경험할 수 있는 주변기기로 2010년 초 마이크로소프트사에서 발표하여 공개하였다. 본 논문은 키넥트에서 제공하는 세 가지 센서를 이용한 동작 인식 기능을 이용한 기타리듬 게임의 개발과 관련 기술에 대하여 다룬다. 리듬 게임은 게임의 여러 장르 중에서 매우 단순하고 학습기간이 짧으며, 신체의 활발한 활동성과 리듬성을 이용하기 때문에 피씨, 콘솔기기, 스마트폰 등 다양한 기기에서도 널리 활용되고 있는 장르이다. 본 논문에서 구현한 리듬게임은 화면구성과 게임화면을 DirectX 11버전에서 구현하였으며, 키넥트를 이용하여 게이머의 손동작 인식을 수행하기 위하여 OpenNI API를 사용하였으며 신체 움직임을 표현하기 위하여 OpenGL 라이브러리를 사용하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.213-222
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• 2008

기존의 뮤직 소프트웨어 설계에서는 실시간 태스킹 모델을 고려하지 않았기 때문에 주요 모듈의 실행 시간에 대한 시간적 제약을 고려하는 시스템의 성능 분석이 어려웠으며, 소프트웨어 구조가 복잡하고 확장성이 부족하였다. 이러한 문제를 종합적으로 해결하기 위하여 RTSA를 사용하여 뮤직 임베디드시스템을 분석하고 분석 사양에 DARTS를 적용하여 컨커런트 태스킹 아키텍처를 설계하였으며, 각 태스크가 갖는 시간적 제약을 만족될 수 있는지를 검증하기 위하여 RMA (Rate Monotonic Analysis)를 사용하여 시스템 성능을 분석하였다. 설계 결과는 임베디드리눅스를 탑재한 인텔 벌버드 (Bulverde) 마이크로프로세서 기반의 Xhyper272 보드에서 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.818-819
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• 2014

최근 안경을 쓰지 않고 3차원 입체 영상을 볼 수 있는 무안경식 3차원 디스플레이 중에서 DIBR(Depth-Image-Based Rendering) 기반의 중간 영상을 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. DIBR 기반의 중간 영상 생성 방법은 정확한 깊이 정보를 요구하기 때문에 기존의 연구에서는 고가의 깊이 카메라를 활용하였다. 본 연구에서는 마이크로소프트사의 키넥트 센서를 이용한 실사 영상과 깊이 영상을 기반으로 다시점 중간 영상을 생성할 수 있는 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 이 시뮬레이션은 키넥트(Kinect)를 활용한 저해상도의 깊이 영상으로부터 자연스러운 다시점 영상을 획득하는 것을 목적으로 하며, 이를 위해 생성된 영상의 품질을 평가할 수 있는 기능을 통합적으로 제공한다. 본 논문에서는 이러한 시뮬레이션 프로그램의 시스템 구조와 구현에 대해서 설명한다.

• 한국광학회지
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• 제22권4호
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• pp.191-197
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• 2011

본 논문에서는 FTTH(fiber to the home) 망에 사용되는 $1.55{\mu}m$ 파장의 아날로그 신호 수신과 $1.31{\mu}m/1.49{\mu}m$ 파장의 디지털 신호 송, 수신이 가능한 집적형 Triplexer를 설계하였다. 이 집적형 Triplexer는 세라믹 재질로 정밀 제작한 서브마운트, 레이저 다이오드 홀더, 포토다이오드 홀더를 이용하여 마이크로 볼렌즈, WDM 필터, FP-LD, PIN-PD 등 광부품을 광 축에 자동으로 정렬시키는 micro block stacking 방법으로 제작 가능한 구조로 설계하였으며 code V 소프트웨어를 이용하여 각 부품의 제작 공차와 조립 공차에 따른 초점의 위치 변위를 분석하였다. 공차 분석 결과 송신부에서 초점의 위치 변화에 가장 큰 영향을 주는 것은 LD spot의 위치 변위로 x, y, z 방향으로 각각 ${\pm}25{\mu}m$, ${\pm}25{\mu}m$, ${\pm}30{\mu}m$ 움직였을 때 초점이 최대 $72{\mu}m$ 이동하였으며 수신부의 경우 0.8mm 볼렌즈(아날로그 신호 수신부)와 마이크로 볼 렌즈(디지털 신호 수신부) 위치 변화가 가장 큰 영향을 주는 것을 알 수 있었으며 디지털 신호 수신부의 경우 마이크로 볼 렌즈가 x, y, z 방향으로 각각 ${\pm}55{\mu}m$, ${\pm}5{\mu}m$, ${\pm}55{\mu}m$ 움직였을 때 초점이 최대 $55{\mu}m$ 이동하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제50권5호
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• pp.929-932
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• 2012

화면표시장치 제조에 널리 이용되고 있는 미세구조 제조향 노광공정을 대신할 기반기술을 개발하고자 한다. 저가의 Polycarbonate 기판에 미세구조를 제조하기 위하여, Spin Coating으로 Polystyrene 박막을 형성하고 박막 위에 Polydimethylsiloxane 주형으로 소프트석판술을 적용하였다. 제조된 구조에 나노입자들을 배열하기 위해 계면작용을 이용하고자 하므로, 구조의 표면을 화학반응에 의해 소수성으로 개질하였다. 소수성으로의 개질은 Polystyrene 표면을 과망간칼륨으로 처리하고 Aminopropyltriethoxysilane을 반응시켜서 수행되었다. 개질된 특성은 X선광전자분광기로 분석되었다. 개질된 표면에서 친수성나노입자들이 분산되어 있는 수용액을 마이크로리터 단위의 방울로 떨어뜨리고, 수용액을 증발시킨다. 증발과정에서 계면상호작용과 미세구조의 물리적 유도로 특정 영역에 나노입자들이 배열되었다. 그리고, 이 배열의 전기적 응용을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권5호
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• pp.477-486
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• 1998

본 연구에서는 요분석용 스트립을 이용하여 요의 상태를 정량적·정성적으로 측정할 수 있는 요분석시스템을 구현하였다. 요분석시스템의 분석 알고리듬은 온도 변화, 전원 노이즈 통의 외란에 강인한 특성을 나타내기 위하여 퍼지 논리를 적용하였다. 강인하고 안정적인 요분석시스템을 설계하기 위하여 스트립 9가지 패드의 분강학적 특성을 검토하였다. 요분석시스템 하트웨어와 소프트웨어로 구성되었다. 요분석시스템의 하드웨어는 단일칩 마이크로프로세서를 사용하였고, 주변장치들로는 광하부, 트레이 제어, 전치증폭부, PC와의 통신, 열전사 프린터 및 동작 상태 표시기로 구성하였다. 요분석시스템의 소프트웨어는 시스템 프로그램과 분류 프로그램으로 구성하였다. 시스템 프로그램은 시스템 제어와 데이터 취득 및 분석을 수행하도록 하였다. 분규 프로그램은 퍼지추론부와 멤버쉽함수 발생기로 구성되었다 멤버쉽함수 발생기는 정도관리의 통계학적 방법을 이용하여 삼각형 멤버쉽함수를 생성하였다. 측정된 데이터는 PC로 전송되고, 전송된 데이터는 C++로 작성된 데이터 관리 및 취득 프로그램에 의해 저장된다. 요분석시스템의 정확도와 퍼지분류기의 안정성은 표준시료를 이용하여 평가하였다. 실험결과는 검사항목과 만족한 일치를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.190-197
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• 2013

최근 국내외 플랫폼 업체와 이동통신사들이 서로 다른 스마트 플랫폼을 채택하여 사용함으로 인해 개발자는 하나의 스마트 콘텐츠를 서비스하기 위하여 각각의 스마트 플랫폼 특성에 맞추어 콘텐츠를 개발하거나 변환 작업을 해야 한다. 하지만, 기존의 스마트 콘텐츠를 다른 스마트 플랫폼으로 이식하기 위한 변환 작업에 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 이런 이유로 최근에 개발 언어의 제약 없이 한번 프로그램을 작성하면 어떤 플랫폼에서도 실행할 수 있는 OSMU(One Source Multi Use)의 핵심기술인 스마트 크로스 플랫폼(Smart Cross Platform) 또는 하이브리드 플랫폼(Hybrid Platform)에 관한 관심이 높아져 폰갭(PhoneGap), HTML5를 기반으로 한 센차터치(Sencha Touch)와 같은 시스템이 소개되고 있다. 본 논문에서는 플랫폼에 의존적인 기존의 Android나 iOS, Windows Phone과 달리 스마트 기기에 탑재되어 플랫폼에 독립적으로 응용 프로그램을 다운로드하여 실행할 수 있는 스마트 크로스 플랫폼 기반의 스마트 가상기계(Smart Virtual Machine)를 개발하였다. 스마트 가상기계는 Java 언어를 사용하는 썬 마이크로시스템스사의 JVM이나 C/C++/C# 언어를 사용하는 마이크로소프트사의 .NET 프레임워크와 같은 기존 기술들과 차별적으로 C/C++와 Java 언어를 모두 지원하여 콘텐츠 개발자들로 하여금 개발 언어 선택의 제한 없이 스마트 콘텐츠를 개발 할 수 있는 환경을 제공하여 준다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권7호
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• pp.693-700
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• 2015

혼합모드 피로하중을 받는 균열을 갖은 CTS 시편에 대하여 균열경로 예측이론과 Tanaka 의 등가 응력확대계수식을 적용하여 피로균열진전거동을 평가하였다. 새롭게 생성되는 균열선단의 응력확대계수 산정은 ANSYS 를 이용한 유한요소법을 통해 이루어졌고, 균열경로와 균열증분은 마이크로소프트 엑셀에 프로그래밍한 균열경로예측식과 Paris 식으로 계산되었다. 균열증분으로 새롭게 생성된 균열선단의 기하학적인 정보는 엑셀의 기능을 이용해 ANSYS 의 KSCON 명령어가 인식할 수 있게 변화시켜 균열모델링을 용이하게 하였다. 반복적인 균열해석을 위해 유한요소법과 엑셀을 결합한 FECTUM(Finite Element Crack Tip Updating Method)을 개발하였다. 개발된 FECTUM 을 편측 3 점 굽힘을 통해 혼합모드의 구현이 가능한 SENB 시편(Single Edge Notched Bend Specimen)에 적용해본 결과, 균열경로는 물론 파단될 때까지의 피로하중 반복수의 차이가 3% 미만으로 잘 일치하는 모습을 보여, 개발된 기법의 타당성을 검증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권2호
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• pp.197-204
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• 2018

현재 우리가 사는 21세기에서 가장 핫한 이슈중 하나는 AI이다. 농경사회에서 산업혁명을 통해 육체노동의 자동화를 이루었듯이 정보사회에서 SW혁명을 통해 지능정보사회가 도래햇다. Google '알파고'의 등장으로 인해 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 machine learning (머신러닝) 사례를 보면서 이제 바둑의 세계 까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 기계학습ML(machine learning)은 인공 지능 분야로, 인공지능 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 도래했다. 기계학습ML(machine learning)은 인공지능의 분야로, 인공지능 컴퓨터가 혼자 학습 하도록 알고리즘 기술 개발을 하는 뜻을 의미하는데, 많은 기업들이 머신러닝을 바둑의 세계까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 많은 기업들이 머신러닝을 용하는데 그 예로는 Facebook에서 이미지를 계속 학습하여 나중에 그 이미지가 누구인지 알려주는 것도 머신러닝의 한 사례이다. 또한 구글의 데이터 센터 최적화를 위해서 효율적인 에너지 사용 모델 구축을 위해 neural network(신경망)을 활용하였다. 또 다른 사례로 마이크로소프트의 실시간 통역 모델은 번역 학습을 통해 언어관련 인풋 데이터가 증가할수록 더 정교한 번역을 해주는 모델이다. 이처럼 많은 분야에 머신러닝이 점차 쓰이면서 이제 우리 21세기 사회에서 앞으로 나아가려면 AI산업으로 뛰어들어야 한다.