주어진 시스템의 정확한 제어를 위해 뉴로-퍼지 제어시스템의 성공적인 제어는 그 네트웍의 구성에 크게 의존한다. 현재 유전알고리즘을 사용한 제어기 구조의 최적화 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있으나, 기존의 유전 알고리즘은 고정된 길이의 스트링 구조로 인하여 적합한 연계(linkage)를 얻기 어렵다는 단점이 있다 본 논문에서는 뉴로-퍼지 제어기의 구조적 최적화 설계의 새로운 방법을 제안한다. 여기서, 우리는 구조적으로 최적화 된 뉴로-퍼지 제어기를 설계하기 위해 가변길이 스트링을 사용하는 메시 유전 알고리즘(messy Genetic Algorithm mGA)을 사용한다. 그리고 제안된 방법의 우수성을 증명하기 위해 대표적인 비선형 시스템인 cart-pole 시스템에 제안된 방법을 적용한다.
폭발적인 인터넷 사용자 수의 증가와 더불어 다양한 서비스들이 생겨나고 있으며, 인스턴트 메시징과 프레즌스 서비스는 대다수의 인터넷 사용자들이 사용하고 있는 서비스일 것이다. 대부분의 인스턴트 메시징과 프레즌스 서비스는 독자적인 프로토콜을 사용하여 구현되어 왔기 때문에 서비스 간의 연동이 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 개발된 표준 기술에 대하여 살펴보고, 이를 바탕으로 구현된 SIP 기반 IMPP 사용자 에이전트를 소개한다.
본 연구에서는 3D 객체의 수직 방향(upright orientation)과 오버행(overhang) 면적을 고려하는 3D 프린팅 방향 최적화 방법을 제안한다. 모든 메시 법선들을 세 그룹으로 분류함으로써 객체의 수직방향을 계산한 후, 객체의 무게 중심과 3D convex hull을 사용하여 세 개의 후보 방향을 결정한다. 각 후보 방향에 대하여 오버행 메시 면적을 계산하고 최소 면적을 갖는 후보를 최종 프린팅 방향으로 결정한다. 후보 방향들을 적용하여 회전시킨 모델을 Cura에서 로드하여 프린팅 시간을 가측정한 결과, 제안 방법에 의해 최적화된 방향이 가장 짧은 시간이 소모되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 그래프 구조의 데이터에서 각 노드의 신호를 예측하는 연구를 진행하였다. 이를 위해 분석하고자 하는 그래프에 대해 연결 관계를 기반으로 각 노드에 비-유클리드 공간 상에서의 좌표를 부여하여 그래프의 공간적 임베딩을 얻은 뒤, 각 노드의 공간적 임베딩을 입력으로 받고 해당 노드의 신호를 예측하는 그래프 암시적 신경 표현 모델을 제안 하였다. 제안된 모델의 검증을 위해 네트워크형 데이터와 3차원 메시 데이터 두 종류의 그래프 데이터에 대하여 신호 학습, 신호 예측 및 메시 데이터의 초해상도 과정 실험들을 진행하였다. 전반적으로 기존의 그래프 암시적 신경 표현 모델과 비교하였을 때 비슷하거나 더 우수한 성능을 보였으며, 특히 네트워크형 그래프 데이터 신호 예측 실험에서 큰 성능 향상을 보였다.
최근 마이크로서비스 아키텍처가 널리 활용되면서, 분산 시스템의 규모가 점차 확장되고 시스템의 복잡성 역시 빠르게 증가하고 있다. 그리고, 이는 전체 시스템에 대한 가시성 저하시킬 뿐만 아니라 트러블 슈팅 역시 어렵게 만들었다. 결국, 이러한 시스템의 가시성을 확보하기 위한 관측 가능성의 중요성이 높아지고 있으며, OpenTelemetry와 Jaeger와 같은 도구들이 등장하게 되었다. 하지만, 이러한 도구들의 경우 수집 데이터의 형식이 고정 되어 있으며, 수집 범위 역시 제한적이다. 또한, 모니터링 과정에서 네트워크 트래픽과 디스크 I/O 등에서 추가적인 오버헤드를 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 대표적인 서비스 메시 환경인 Istio 환경을 기준으로 사용자가 원하는 형식과 범위로 마이크로서비스들과 관련된 로그 및 매트릭을 수집할 수 있는 경량화된 사이드카 기반 API 관측 가능성 및 원격 측정 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 GPU(Graphic Processing Unit) 연산을 활용하여 BCC(Body Centered Cubic) 볼륨 데이터로부터 실시간으로 메시 형태의 등가면을 추출하는 개선된 마칭 사면체(Marching tetrahedra) 기법을 제안한다. 본 기법은 고전적인 방법과 비교하여 메모리 사용량은 다소 높지만 더 좋은 성능을 보인다. 본 기법은 다섯 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 단 한번만 수행되는 단계로, 빈 공간을 생략하여 성능을 향상 시키기 위해 최소/최댓값 블록(Min/max block)을 생성한다. 두 번째 단계에서는 등갓값(Isovalue)을 포함하고 있는 유효한 블록을 추려낸다. 이후 두 단계에서는 등가면(Isosurface)을 포함하는 셀(Cell)과 엣지(Edge)를 추출하고, 마지막 단계에서 삼각형 메시(Triangle mesh)를 생성한다. 본 기법은 5123 이상의 고해상도 볼륨 데이터(Volume dataset)에 대한 등가면 추출 시, 삼각형 집합 형태의 등가면을 추출하는 고전적인 마칭 사면체 기법에 비해 최대 5배 정도의 속도 향상을 보인다.
항공영상의 활용도가 높아짐에 따라 전통적인 항공사진측량 절차뿐만 아니라 무인항공사진측량 절차를 적용한 다양한 소프트웨어가 제공되고 있다. 기존에는 소규모 영역을 촬영한 영상에 대해서 무인항공사진측량 절차를 적용한 소프트웨어를 사용하였으나 최근에는 항공사진측량용 카메라를 이용하여 촬영한 대규모 영역에 대해서도 무인항공사진측량 절차를 적용한 소프트웨어가 등장하고 있다. 이에 따라 본 연구는 대용량 항공영상을 이용하여 항공사진측량 절차와 무인항공사진측량 절차로 각각 정사영상을 생성하고 정성적, 정량적인 비교를 통해서 두 절차의 특징을 비교하였다. 연구대상지역의 실험을 통해서 정사영상 생성 시 수치표면모델을 이용하는 방법 보다 3차원 메시를 이용하는 것이 건물의 기복변위를 효과적으로 제거하는 것을 알 수 있었다.
일반적으로 3차원 메시 모델은 많은 정점(vertex)과 다각형으로 이루어져 있을 뿐만 아니라 정점 위치 각각은 3차원 좌표에서 세 개의 32비트 부동소수점수로 표현되기 때문에, 모델을 표현하기 위해 필요한 데이터 량은 매우 많다. 따라서 3차원 모델을 효과적으로 저장 및 전송하기 위한 압축 기법은 필수적으로 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 예측 잉여신호 벡터 양자화를 이용한 3차원 모델 압축 기법을 제안한다. 기본적인 개념은 3D 모델을 이루는 서로 인접한 정점 위치들간에 존재하는 높은 상관도와 정점 위치 자체가 지니는 벡터 특성에 근거한다. 실험 결과에 따르면 제안한 방법이 기존의 압축 방법에 비해 높은 압축율을 얻을 수 있으며 정점 위치 정보를 점진적으로 전송할 수 있는 장점을 지닌다.
기존에는 모바일 표준 3D 그래픽 API(C언어 기반)인 OpenGL-ES를 사용하여 모바일 3D 게임 엔진을 제작해, 핸드폰에 애플리케이션을 작동시켰으나, 저수준(Low-Level)의 다양한 기능만 제공함으로써, 다양한 콘텐츠 제작 및 콘텐츠 호환성에 제약이 많았다. 이에 본 논문에서는 OpenGL-ES보다 더욱더 다양한 고수준(High-Level)의 API를 제공하면서도 GSM 폰을 중심으로 J2ME상에서 자바환경에 최적화된 모바일 표준 3D API(Java언어 기반)인 JSR-184로 모바일 3D 게임 엔진을 제작한다. 또한, 스킨드 메시(Skinned-Mesh) 형태를 가지는 3D 모델의 처리속도를 향상시키는 방법을 제시하고, 실험 결과로 엔진의 성능을 증명해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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