• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권3호
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• pp.147-156
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• 2006

물리기반 시뮬레이션 모델링 기법은 기하학적 속성만을 사용하여 모델링한 다른 시뮬레이션과는 달리 뉴턴의 제2법칙과 같은 물리 법칙을 사용하여 현실세계를 시뮬레이션 한다. 본 논문에서는 현실 세계에서 일어나는 물수제비 현상의 물리적 운동 원리를 수식기반 해석을 통해 실세계와 같은 물리기반 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 또한 본 논문에서는 물의 표면과 돌멩이의 상호작용을 표현하는데 있어서 물의 자연스러운 움직임 현상과 함께 돌멩이의 궤적을 계산하는데 중점을 두었다. 궤적은 돌멩이의 속도와 물의 항력에 의해 결정되고, 이러한 운동은 돌멩이가 물 표면에서 가라앉을 때까지 반복 계산된다. 본 논문에서 제안하는 자연스러운 물수제비 운동은 운동역학적 방법을 사용하여 실시간에 사실적으로 표현된다. 그리고 이러한 물수제비 운동을 PC 환경에서 대화형으로 재현하여 유사한 운동을 하는 3차원 모델들에도 적용할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.150-150
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• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.473-473
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• 2023

토사재해는 토사로 인해 발생하는 재해로 정의되며, 일반적으로 우기(rainy season)에 주로 발생한다. 또한, 강우로 인해 발생하는 토양침식(soil erosion)과 강우 및 지진에 의해 나타나는 산사태로 인한 토석류(debris flow)가 토사재해의 주요 원인으로 꼽힌다. 이러한 재해로 인하여 하천 및 호소의 수질 저하, 토양유실에 따른 농경지 감소 등 여러 문제가 발생하고 있다. 특히, 댐으로 유입되는 토사는 사수역(dead storage)을 증가시키고, 발전용 댐의 경우 토사재해가 발전설비 마모 등을 일으킴에 따라 발전효율을 감소시키기도 한다. 더욱이, 기후변화로 인하여 강우량 및 강우강도가 증가하고, 최근 한반도에서는 지진의 강도와 빈도 또한 증가함에 따라 토사재해의 잠재적 위험성을 증대시키고 있다. 따라서 댐 유역에서의 토사 유입에 관한 정량적 예측을 포함한 종합적인 댐 토사 관리기술 및 대책이 요구된다. 본 연구에서는 현재 수질 악화로 인해 발전이 중단된 도암댐을 대상으로 댐으로의 토사 유입량을 분석하고자 토양침식과 토석류의 정량적 예측이 가능하고, 각각의 물리적 과정을 고려하는 물리기반 모형을 활용하였다. 토사재해의 주요 원인인 강우와 지진에 대해 미래에 발생 가능한 시나리오를 작성하고, 시나리오별 토사 유입량과 유입 비율을 정량적으로 산정하였다. 본 연구의 결과는 유역 내 토사재해로 인한 피해 예방기술 및 댐 유지관리와 운영을 위한 기초 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.9-12
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• 2011

가상화 기술은 물리적 컴퓨팅 자원의 추상화를 통해 다수의 운영 체제나 응용 프로그램이 물리적 서버의 자원을 공유하게 함으로써 소요비용을 절감하고 자원을 통합 관리할 수 있는 기술이다. 그러나 가상화 기반 클러스터에서는 클러스터를 이루는 물리적 서버들이 균형적으로 자원을 활용하지 못하고 특정 서버로 자원 활용률이 집중되는 현상(hotspot)이 발생 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 Live migration 기술을 이용하여 가상화 클러스터의 자원 효율을 높이는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 hotspot의 원인이 되는 자원의 우선순위를 기반으로 가장 적합한 대상을 선정하여 가상머신을 이동시켜 클러스터의 자원 활용률의 균형을 도모하고 추가적인 hotspot의 발생을 최소화고 불필요한 Live migration을 방지하여 migration시에 발생하는 로드를 줄일 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 3부
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• pp.19-24
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• 2008

본 논문은 원격제어(teleoperation)시스템에서 카메라로부터의 실시간 영상정보를 이용하여 조작대상이 되는 물체의 물리기반모델(physically-based model)을 만들고 이를 기반으로한 햅틱 렌더링 알고리즘의 개발에 관한 것이다. CCD 카메라를 통한 영상정보와 물성치(mechanical properties)를 이용하여 변형체(deformable object)의 물리적 기반 모델이 구현되고 햅틱장치로 조종되는 평면 로봇(planar robot)을 제어하여 변형체에 변형을 가하면 구현된 물리적 모델에 의해 햅틱 피드백을 위한 반력값이 계산된다. 스네이크 알고리즘을 이 용하여 영상정보로부터 변형체의 외형정보(geometry information)를 추출하며, 변형체의 경계(boundary)에서의 반력값을 계산하기 위해 경계요소법(boundary element method)을 사용한다. 제안된 햅틱 렌더링 알고리즘을 이용하여 원격조작간에 힘센서를 사용하지 않고 사용자에게 햅틱 피드백을 제공할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.395-398
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• 2023

본 논문에서는 물리 기반 옷감 시뮬레이션과 SPH(Smoothed particle hydrodynamics) 기반의 유체 시뮬레이션 간의 상호작용에서 표현되는 다양한 물리적 효과를 GPU 기반으로 빠르게 표현할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 기존 기법과는 다르게 수치적 안정성을 개선하기 위해 CCD(Continuous collision detection)를 활용하였으며, 모든 연산이 GPU에서 동작하기 때문에 매우 빠르게 옷감과 유체의 상호작용 장면인 다공성 재질, 기공 흐름, 흡수, 방사, 확산을 모델링할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.399-401
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• 2024

본 논문에서는 텍스처 합성 기술을 활용하여 가상의 거품 패턴 텍스처를 생성하기 위한 합성 데이터 구축 방법을 소개한다. 물리 기반 유체 시뮬레이션에서 거품 표현은 2차 효과(Secondary effects)로 분류되며, 그만큼 계산량이 큰 작업이다. 게임 업계에서는 저사양 디바이스에서도 실시간으로 게임이 실행되어야 하므로 상대적으로 계산량이 큰 물리 기반 시뮬레이션을 통해 거품을 표현하기 어렵다. 대부분 사용자가 임의로 그린 거품 패턴을 화면에 매핑하여 적은 계산량을 통해 거품을 표현하지만, 시뮬레이션을 통해 만들어진 데이터가 아니기 때문에 품질을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 물리 기반 시뮬레이션을 통해 만들어진 거품 패턴을 텍스처 합성 기술을 통해 재생산(Reproduction)함으로써 수작업으로 그린 거품 패턴에서는 표현하기 어려운 고품질 거품 패턴 텍스처를 만들어 낸다.

• 융합보안논문지
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• 제24권3호
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• pp.67-79
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• 2024

에너지 발전소 등을 포함한 주요 기반시설을 공격 대상으로 하는 공격자들은 지능적이고 정교화된 공격을 수행하는 동시에, 목표에 달성할 때까지 공격 흔적을 은닉한다. 특히 실제 물리적 환경과 연결되어 있는 사이버 물리 시스템의 운영 데이터를 조작하는 것은 사람의 안전에 직접적으로 영향을 줄 수 있다. 사이버 물리 시스템의 특성에 따라 일반적인 정보 기술 환경에서의 이상 식별 및 탐지 방법과는 차별적인 접근법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 사이버 물리 시스템의 특성을 고려하기 위하여 재귀적 필터링을 수행하고, 악의적으로 조작된 운영 데이터를 식별하기 위한 엔트로피 기반의 접근법이 통합된 방법론을 제안한다. 공개된 산업제어시스템 보안 데이터셋을 기반으로 합성한 데이터에 제안하는 방법론을 적용한 결과, 조작된 운영 데이터를 효과적으로 식별할 수 있음을 검증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.53-61
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• 2016

본 논문에서는 번개의 물리적 특성을 고려하여 기존의 랜덤 트리 기반의 번개 경로 생성 알고리즘보다 사실적이며, 물리 기반 시뮬레이션 알고리즘보다 빠른 번개 경로 생성 알고리즘을 제시한다. 절연 파괴 현상을 물리적으로 접근한 Dielectric Breakdown Model을 사용하고, 전위장(Electric potential field)의 특징을 빠르게 근사하여 번개의 경로를 생성하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 장애물이 있는 복잡한 장면에서 번개가 장애물을 회피하는 가이드 경로 방법을 제시한다. 마지막으로, 번개 잔가지의 두께와 밝기의 물리적 특성을 고려하여 빠르고 사실적인 번개를 렌더링한다. 본 논문에서 제시한 번개 경로는 약 1.56의 프랙탈 차원(Fractal dimension)을 가져 자연 현상의 번개와 유사한 결과를 보여주고, 기존의 물리 기반 알고리즘에 비해 월등히 빠르게 경로를 생성한다. 다만, 실시간 게임에 적용 가능한 성능을 위한 추가 적인 작업이 필요하고, 향후 GPU를 활용하여 번개 경로 생성 알고리즘을 개선하면 실시간 게임에 충분히 적용할 수 있을 것이라 판단한다.