디지털 트윈은 현실세계의 물리적 객체를 디지털 세계의 가상객체로 모사하고 시뮬레이션을 통해 미래에 발생 가능한 현상을 예측함으로써, 현실세계의 문제를 해결 또는 최적화하기 위해 고안된 M&S(Modeling and Simulation) 기술이다. 디지털 트윈은 지금까지 도시, 산업 시설 등 대규모 환경에서 특정 목적을 달성하기 위해 수집된 다양한 데이터 기반으로 정교하게 설계되고 활용되어 왔다. 이러한 디지털 트윈 기술을 실생활에 적용하고 사용자 맞춤형 서비스 기술로 확장하기 위해서는 개인정보 보호, 시뮬레이션의 개인화 등 실질적이지만 민감한 문제를 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인화 디지털 트윈을 위한 연합학습 기반의 클라이언트 훈련 가속 방식(FACTS)을 제안한다. 기본적인 접근 방식은 클러스터 기반의 적응형 연합학습 훈련 절차를 활용해 개인정보를 보호하면서 동시에 사용자와 유사한 훈련 모델을 선택하고 훈련을 가속하는 것이다. 다양한 통계적으로 이질적인 조건의 실험 결과 FACTS는 기존의 FL 방식에 비해 훈련 속도 및 자원 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타난다.
인간의 손은 현실의 사물과 인터랙션하는 가장 직접적이고 자연스러운 인터페이스라고 할 수 있으나, 가상 환경에서는 인간 손 관절체의 높은 자유도와 관련 인터페이스 장치의 한계로 말미암아 가상현실 애플리케이션에 활발히 도입되고 있지 못한 상황이다. 특히, 가상 조립 시뮬레이션은 제품 개발 단계에서 디지털 목업의 검증을 위한 프로세스로서 가상현실 애플리케이션 중 도전적인 주제라고 할 수 있다. 하지만, 가상의 객체를 파지(grasp)하기 어렵고 지속적으로 세밀하게 조작 할 수 없는 점 등은 핸드 햅틱 인터랙션이 가상 조립 등의 가상현실 애플리케이션에 적용 시 커다란 장벽으로 인식되고 있다. 본 논문에서는 핸드 햅틱 인터랙션을 두 관점에서 분석하여 각 단계별로 단계적 절차를 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 인간이 사물을 쥐고 조작할 때, 손 안에서 사물이 빠져나가지 않도록 사물의 외형에 따라 손의 힘의 균형을 조절하는 견고함과 일단 사물을 쥐게 되면 손 안에서 인간의 의도를 반영한 정밀한 사물 조작이 가능한 세밀성이 가능한 핸드 햅틱 인터랙션을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 초기 grasp를 용이하게 하기 위해 품질평가척도를 통해 grasp의 견고함을 확보하고, 세밀한 조작성을 확보하기 위해 물리 기반의 시뮬레이션을 수행한다. 제안된 방법의 효율성을 평가하기 위하여 서로 다른 디스플레이 환경-모노, 입체 디스플레이-에서 실험을 수행하였다. 그리고 2-way ANOVA 테스트를 통하여 본 연구에서 제안한 충돌 전 grasp 단계와 충돌 후 조작 단계로 구분된 알고리즘이 앞서 언급한 두 관점을 모두 만족함을 보였다. 마지막으로, 제안된 인터랙션 방법을 이용하여 복잡한 그래픽 모델에 관한 가상 조립 시뮬레이션에 적용된 실 사례를 보였다.
본 연구에서는 국가에서 제공하는 일반엑스선검사의 진단참고수준 중 다빈도 검사에 대한 유효선량을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하고자 하였다. 일반엑스선검사의 진단참고수준에 대한 유효선량 평가는 가장 다빈도로 검사되는 두부 전후면(Anterior-Posterior; AP), 흉부 후전면(Posterior-Anterior; PA), 흉부 측면(Lateral; LAT), 복부 AP, 골반 AP 등 총 5개의 검사 부위로 선정하였다. 몬테카를로 시뮬레이션에 사용되는 관전압과 관전류 등의 물리적 조건은 국내 조건의 대표성을 나타내기 위해 질병관리청의 자료를 사용하였다. 국내 의료방사선 피폭량 평가를 위해 사용된 인체 전산 팬텀은 한국인의 표준 체형을 대표할 수 있고 국제규격의 ICRP 103 기반으로 제작된 HDRK-Man 전산 인체팬텀을 몬테카를로 시뮬레이션에 적용하였다. 그 결과, 성인 남성을 기준으로 두부 AP의 진단참고수준에 해당되는 유효선량은 0.086 mSv, 흉부 PA는 0.05 mSv, 흉부 LAT는 0.354 mSv, 복부 AP는 0.548 mSv, 골반 AP는 0.451 mSv로 평가되었다.
본 논문은 사용자의 제어가 가능한 3차원 물리 기반 가상생명체를 생성하는 2단계 진화 시스템을 제안한다. 기존의 방법은 가상생명체의 형상과 기동, 그리고 목표지점추적(target-following)과 같은 상위 레벨의 행위를 한꺼번에 하나의 진화 시스템으로 생성해냄으로 인하여 진화 단계에서의 사용자의 개입을 허용하지 않았다. 본 논문은 하나로 묶여있던 시스템을 다루기 용이한 두 개의 서브시스템으로 분리함으로써 사용자의 개입을 허용한다. 첫 번째 단계로 가상생명체의 몸체와 직진 기동을 위한 하위 레벨 모터 컨트롤러가 진화 알고리즘(evolutionary algorithm)으로 동시에 생성된다. 두 번째 단계에는 생성된 기본 생명체 위에 주어진 경로를 따라가기 위한 상위 레벨 컨트롤러가 인공 신경망을 사용하여 탑재된다. 경로제어(path-following)를 위한 신경망의 연결 가중치는 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 사용하여 최적화되며 한번 진화된 신경망 컨트롤러는 어떠한 임의의 경로도 잘 따라감을 보여준다. 이로써 사용자는 모든 진화과정이 끝나지 않고도 중간단계에서 기호에 맞는 생명체를 골라내거나 버릴 수 있으며, 동일한 기본 생명체 위에 또 다른 형태의 상위레벨 행위를 생성하는 것도 가능해진다. 본 논문은 이러한 2단계 알고리즘과 함께 직진기동을 위한 새로운 분절 삼각 함수(Piecewise sinusoidal) 컨트롤러를 제안하고 마개 실린더(capped-cylinder)를 기본 요소로 하는 가상생명체에 대한 효율적인 실시간 수중역학 모델링 기법도 함께 소개한다.
본 논문은 도로상에 설치된 각종 교통정보 기기로부터 수집된 정보를 이용하여 교통정보 데이터베이스를 구축하고 이를 이용하여 교차로를 기점으로 도로의 구간별 실시간 교통흐름을 동적으로 관리할 수 있는 교차로 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 계층적인 3 부분으로 구성된다. 하위계층은 실제 도로 상에서 교통정보가 수집되는 물리계층이다. 중간계층은 하위계층의 교통정보를 이용하여 교차로들의 그룹, 실시간 교통흐름 정보의 수집, 원격 모니터링 및 제어를 지원하는 교통흐름 제어 프레임워크가 존재한다. 본 계층은 분산객체그룹 프레임워크를 확장하여 설계됐다. 상위계층에는 교차로들의 그룹화로 교통흐름을 제어하는 교차로 시뮬레이터 응용들이 존재한다. 교차로 응용은 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 스킴 기반의 구현객체들로 이루어진다. 교차로 시뮬레이션 시스템에서는 도로상의 각 교차로를 하나의 응용 그룹으로 고려하며, 교차로들 간에 상호통신으로 수집된 실시간 도로소통 상태정보를 이용하여 주어진 도로상황에 따라 동적인 교통흐름 제어기법들의 적용이 가능하도록 하였다. 본 시스템 구축을 위해 TMO 스킴과 TMOSM(TMO Support Middleware) 지원교통흐름 제어 프레임워크 기반에서 시스템 구조와 구성요소의 상호작용을 정의했으며, 교통흐름 모니터링 및 제어를 위한 응용 시뮬레이터와 사용자 인터페이스를 설계했다.
정비도는 시스템에 고장이 발생하였을 때 얼마나 쉽게 정상 상태로 복구할 수 있는가를 나타내는 것으로서, 좋은 정비도를 갖도록 개발된 시스템은 정비시간, 정비인력 및 소요자원 등의 절감을 통해 무기체계의 운용유지비용 관점에서 경쟁력을 갖게 된다. 시스템설계 후반기에서의 정비도 반영을 위한 설계변경은 비용 초과와 일정 지연을 초래할 수 있어서 설계 초기단계부터 정비도를 고려할 필요가 있다. 정비도는 평균수리시간, 평균실정비시간 등으로 정량화할 수 있으나, 이는 시제품 제작 이후 또는 이력데이터가 있는 경우에만 추정가능하고 시스템 구성품의 물리적 특성을 나타내지 못하는 제약이 있다. 이점을 해결하기 위해 기존 논문에서는 그래프 이론을 활용하였으나, 일련의 과정이 개별적으로 독립된 환경에서 수행되어 전체과정에 대한 관리의 효율성이 부족하다. 또한 3D 모델 데이터를 활용하여 설계단계에서 정비도 평가방법을 제시하였으나, 새로운 시스템 설계시 또는 설계초기에 적용할 때 제약이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 SysML 기반 모델링 및 시뮬레이션 기법을 활용하여 무기체계의 정비도 지수를 산출하는 방법을 연구하였다. 특히, 시스템 설계 및 정비도 추정을 동시에 고려하기 위해서, 시스템공학 도구 상의 정비속성 및 속성간 관계 값을 SysML 구조 다이어그램에 반영하여 구성품의 정비도를 모델링하였다. 그리고 나서 SysML Parametric 다이어그램을 생성하고 MATLAB과 연계한 시뮬레이션을 통해 정량적인 정비도 지수를 산출하였다. 본 연구결과를 활용하면, 설계초기부터 시스템 모델과 정비도 모델의 통합으로 효율적 관리가 가능하고, 정비도 지수가 낮은 구성품을 조기에 식별하여 설계 후반기에서의 설계변경에 따른 비용 및 일정에 대한 위험을 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 브러시 스트로크 프로파일을 이용한 새로운 스트로크 기반 표현기법을 소개한다. 우리가 제안하는 알고리즘은 이미지 검색기법에 기반하고 있으며 단순하지만 다양한 페인팅 스타일을 생성할 수 있는 유연성과 확장성이 있는 알고리즘 이다. 이를 위해 우리는 실제 스트로크 데이터를 수집하여 구축한 확장 가능한 데이터베이스를 사용한다. 그리고 인력영상을 데이터베이스에 있는 스트로크의 조합으로 재생산 한다. 이때 적합한 스트로크를 결정하는 검색 프로세스와 검색된 스트로크를 캔버스에 그릴지 말지를 판단하는 판단 프로세스를 알고리즘에 포함시킨다. 또한 우리는 물리적인 시뮬레이션 없이 사용할 수 있는 시각적 효과가 좋은 효율적인 브러시 스트로크 모델 및 표현기술을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다양한 사용자 파라미터를 제어함으로써 다양한 회화적 작품의 변이를 만들어 낼 수 있고 스트로크 데이터베이스의 구성을 변경함으로써 다양한 회화적 매체의 스타일을 갖는 결과물을 생산할 수 있는 확장성 있는 프레임워크를 제공한다.
최근 공학 분야에서 실험시설에서 진행된 실험에 대한 실험 결과를, 지리적으로 떨어진 곳에 있는 연구자들이 직접 해닝 실험 시설을 방문하지 않고서도 효과적으로 공유할 필요가 늘어나고 있다. 특히 토목 공학의 경우, 연구자들이 원격지의 실험 시설에서 진행 되는 실험에 참여할 필요성이 점점 증가하고 있다. 게다가 구축 비용이 매우 높은 실험 시설의 경우 보다 많은 연구자들에 의해 원격으로 사용되는 것을 가능하게 함으로써 이용률을 높일 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 그리드 기술을 이용하여 분산된 주요 토목 공학 실험 시설들을 연결하여, 지리적으로 떨어져 있는 연구자들에게 원격 실험에 참여할 수 있게 하고, 실험 시설들에서 이루어진 실험들의 결과들이 자동적으로 원격지의 연구자들에게 공유될 수 있게 하는 KOCED(Korea Construction Engineering Development)라고 불리는 프로젝트에서 개발 중인, 토목 공학 분야의 원격 실험 환경을 제안하였다. 그리고, 이를 기반으로 하여, 지리적으로 떨어져 있는 2개의 물리적 실험 장비 사이트와 1개의 수치해석 시뮬레이션 사이트를 연동시키는 하이브리드 실험시설에 대한 설계를 하고 그 프로토타입의 구현 및 테스트를 통하여 그리드 기반의 토목 공학 실험의 가능성을 보여주었다
우리는 유리에 충격에 가해졌을 때 나타나는 복잡한 균열 생성 기법을 제안한다. 유리에 충격이 가해졌을 때 표현되는 균열 패턴은 미세(Dense), 방사상(Radial), 동심원(Concentric) 균열로 분류 할 수 있으며, 이 균열 패턴을 절차적 방법을 이용하여 효율적으로 표현한다. 외력이 발생하면 균열 예제 데이터를 기반으로 L-system을 응용하여 실시간으로 균열이 전파되는 모양을 합성한다. 물리 기반 균열 생성은 정확한 균열의 분석 및 모델링이 가능하지만 계산비용이 크기 때문에 계산속도가 느린 단점이 있으며, 절차적 방법은 비교적 빠른 계산 속도를 갖지만, 정확한 균열의 특징을 포착하기에는 충분하지 않다. 우리는 이 두 가지 장점을 모두 얻기 위해 L-system을 이용하여 유리의 균열을 모델링하고, 결과적으로 유리의 미세한 균열 패턴을 실시간 환경에서 사실적으로 표현한다.
무선 센서 네트워크에서, 추가적인 하드웨어를 사용하지 않고 이동센서노드의 위치를 검출하는 가장 일반적인 방법들중의 하나가 수신 신호 세기를 기반으로 하는 위치 검출기법이다. 하지만, 노드 사이의 물리적인 무선 채널 특성에 따라 수신 신호의 세기가 다양하게 측정됨으로 신호의 세기를 이용하여 구한 두 노드간의 거리 데이터는 많은 오차를 포함하게 된다. 더 나아가 이를 이용하여 위치 검출을 수행할 경우 위치 추정 오차가 발생된다. 따라서 이러한 문제를 극복하여, 제한된 시스템 자원 내에서 노드의 위치 검출의 정확도를 개선시키는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 수신 신호 세기 기반의 거리 측정 방법의 단점을 극복하기 위해, 거리 데이터 신뢰도 정보를 활용하는 위치 검출 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기본 알고리즘보다 약 30%정도의 성능 향상을 제공할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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