조립토로 구성된 지반구조물의 안정성은 전단변형에 따른 전단영역의 특성변화에 의해 영향을받는다. 본 연구의 목적은 전단파와 전기비저항 및 콘 선단저항력을 이용하여 직접전단실험시 발생하는 전단영역의 특성을 파악하는 것이다. 전단영역의 특성을 파악하기 위하여, 아크릴 재질로 직접전단상자를 제작하였으며, 직접전단상자의 벽면에는 전단파와 전기비저항의 측정을 위하여 벤더엘리먼트와 전기비저항 프로브를 설치하였다. 벤더엘리먼트와 전기비저항 프로브는 전단영역과 비전단영역에 각각 설치되어, 전단변형에 따른 조립토의 거동을 비교할 수 있도록 하였다. 또한, 콘 선단저항력을 측정할 수 있도록 개발한 마이크로 콘을 첨두강도상태와 잔류강도상태에서 관입하여 깊이에 따른 시료의 강도분포를 관찰하였다. 실험결과, 바닥부근과 하부전단영역에서는 전단변형에 따른 전단파 속도는 일정하였지만, 상부전단영역에서의 전단파 속도는 증가하였다. 또한, 바닥부근의 전기비저항은 변화가 없는 반면, 하부전단영역에서 전기비저항은 상대밀도에 따라 수직변형률과 반비례관계로 나타났다. 콘 선단저항력의 변화도 전단파 속도의 변화와 유사하게 상부전단영역에서 큰 변화가 관찰되었다. 본 논문에서 제시한 직접전단실험시 전단파와 전기비저항을 관찰하는 것과 실험완료 후 콘 관입실험은 조립토의 전단영역 특성을 파악하기 위한 매우 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여준다.
인간 감정 인식은 컴퓨터 비전 및 인공 지능 영역에서 지속적인 관심을 받는 연구 주제이다. 본 논문에서는 wild 환경에서 이미지, 얼굴 특징점 및 음성신호로 구성된 multi-modal 신호를 기반으로 여러 신경망을 통해 인간의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, multi task learning과 비디오의 시공간 특성을 이용한 준 감독 학습을 사용함으로써 영상 기반 네트워크의 학습 성능을 크게 향상시켰다. 둘째, 얼굴의 1 차원 랜드 마크 정보를 2 차원 영상으로 변환하는 모델을 새로 제안하였고, 이를 바탕으로 한 CNN-LSTM 네트워크를 제안하여 감정 인식을 향상시켰다. 셋째, 특정 감정에 오디오 신호가 매우 효과적이라는 관측을 기반으로 특정 감정에 robust한 오디오 심층 학습 메커니즘을 제안한다. 마지막으로 소위 적응적 감정 융합 (emotion adaptive fusion)을 적용하여 여러 네트워크의 시너지 효과를 극대화한다. 제안 네트워크는 기존의 지도 학습과 반 지도학습 네트워크를 적절히 융합하여 감정 분류 성능을 향상시켰다. EmotiW2017 대회에서 주어진 테스트 셋에 대한 5번째 시도에서, 제안 방법은 57.12 %의 분류 정확도를 달성하였다.
대학의 게임제작교육은 게임교육 과정의 완성단계이며 게임 산업의 미래를 결정하기 때문에 매우 중요하다. 그러므로 다양한 제작 경험과 창작학습을 수행하기 위해서 현재 게임 산업의 진행 방향과 정보통신의 나아갈 방향을 미리 예단하여 게임제작에 필요한 정보를 습득 재가공하는 것이 필요하다. 본 연구는 게임 그래픽 디자이너 지망생을 위한 게임엔진 교육의 효율적 방안에 초점을 맞추었다. 이들을 대상으로 게임 엔진 기반의 제작 수업을 진행하여 실무 중심의 게임 제작 능력을 가능하게 하는 방법론을 제시하는 것이다. 게임제작 수업 시간에 그래픽 지향의 학생이 가상의 게임을 기획하고 결과물을 그래픽 작업만으로 제한하는 것이 아니라 그래픽 데이터를 검증하고 보완점을 찾아 완성도 높은 기획과 그래픽 능력을 갖추는 것을 말한다. 그러나 게임 프로그래머의 도움 없이는 불가능한 작업이기에 게임 엔진 교육의 중요성이 대두된다. 연구 내용에는 국내 게임 교육기관의 애로사항을 파악하고 그래픽 디자이너 중심의 편한 환경을 제공하는 게임엔진인 유니티3D(Unity3D)와 프로그래머 중심의 토크(Torque) 엔진을 기반으로 게임엔진을 활용한 제작 사례를 제시한다. 또한 본 연구의 목적과 학습 효율을 알아보기 위해 제작 이후 설문방식을 통해 게임 엔진의 활용이 게임 그래픽 교육에 효율성이 있는지 알아본다. 이를 통해 게임프로그래밍 비전공자들의 경우 기획서 작성에만 머물고 실제의 게임제작 구현이 불가능했던 수업을 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
전기뇌관을 사용하는 발파장소에서는 비전기뇌관을 사용하는 개소에 비해 더 많은 주의를 기울여야 한다. 왜냐하면 전기뇌관은 큰 미주전류가 발파회로 속으로 흘러 들어가면 조발이나 불발을 일으킬 수 있기 때문이다. 만일 암석의 전기전도도가 높거나 전기비저항이 낮으면 이런 위험은 더 증가한다. 왜냐하면 이런 암석은 미주전류가 발파회로 속으로 흘러 들어갈 수 있는 통로를 더 많이 제공할 것이기 때문이다. 본 연구에서는 국내의 한 발파장소에서 채취한 몇 개의 암석시편들을 대상으로 전기비저항 시험을 실시함으로써 대상현장에서의 전기뇌관의 사용가능성 여부를 평가하였다. 시험 결과, 황화금속 광물의 함량이 높은 암석시편에서는 전기비저항 값이 $39{\sim}47{\Omega}{\cdot}m$로 나타났으며, 이는 여타의 보통암석에서의 $15000{\sim}21000{\Omega}{\cdot}m$에 비하면 매우 낮은 수치이다. 특히, 전기비저항이 $39{\Omega}{\cdot}m$인 암석의 경우, 뇌관의 발화전류를 0.4 A로 가정했을 때 암석 1 m를 통해 미주전류가 흐른다면 외부전압이 2 V만 인가되어도 뇌관이 기폭될 수 있는 것으로 나타났다. 발파현장에 황화금속을 다량 함유하고 있는 암석이 많이 분포하고 있다는 점을 고려할 때, 이 시험결과는 대상현장에서는 전기식 발파를 지양해야 함을 의미한다.
유가공산업 순환생태계 내의 다양한 이해관계자들이 참여한 디자인 사고 기반의 협력적 워크숍(Design Thinking Workshop)은 '창의기제'로서 디자인 작업 방식을 바탕으로 직면 문제에 대한 구성원 간 공감대와 집단지성의 발현, 협업과 소통방식의 전환, 조직의 업무처리에 있어 실천적 프로토타이핑 문화 확산을 독려하는 새로운 문제 혁신 패러다임을 보여준다. '문제에 대한 접근', '문제의 재정의', '경험기반 미래비전 설계'의 3단계로 추진된 이 워크숍은 참여자들 스스로 사료공급업체와 축산농가주 간 사료주문의 정확도, 사료의 정시주문, 사료공급의 비용절감 측면에서 진짜 문제를 재정의 하고 새로운 대안과 확장된 비즈니스 영역을 제시한다. 이 워크숍에서 제안된 결과는 축산사료의 수급율과 품질 향상뿐만 아니라 산업의 직 간접적 이해관계자들에게 문제에 접근하는 방식과 그 해결점을 모색하는 창의적인 사고체계를 제시했다는 점에서 비즈니스 혁신에 있어 디자인 사고의 유용성을 시사한다.
임의의 물체 영상에서 정확한 윤곽선을 찾아내는 것은 영상 처리 관련 시스템을 구축하는데 있어 필수적인 요소이다. 특히, 자동화된 생산 공정에서 생산품의 검사를 위한 비전시스템을 구축하다면 직선, 원 등의 정형화된 모형에 대한 윤곽선의 검출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 원형(prototype) 에너지를 추가하여 개선된 윤곽선 추출 알고리즘으로 원형적응 동적윤곽선 모델, p-Snake를 제안한다. 제안 방법은 원형분석을 위하여 물체 영상에 소벨 연산을 수행한 후, 기존 스네이크 알고리즘을 적용하여 초기 윤곽선을 찾는다. 이후 초기 윤곽선 정보에 근거하여 직선, 원 등의 원형(prototype)을 분석하고, 원형 에너지를 정의하여 기존의 스네이크 함수에 추가적인 에너지 항목으로 사용함으로써 물체의 최종 윤곽선을 검출하였다. 산업현장의 배경을 가정한 환경에서 취득된 340장의 영상에 대하여 실험한 결과, 잡음이나 조명 등의 이유로 물체와 배경의 구분이 선명하지 않거나 영상에서 에지가 충분히 존재하지 않는 경우에도 윤곽선을 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 원형(prototype)과 얼마나 일치하는 가를 나타내는 척도인 유사도의 경우, 제안한 p-ACM으로 추출한 윤곽선의 원형 유사도가 ACM의 처리 결과에 비해 9.85%가량 우수한 것으로 나타났다.
현재 국내 의료계는 의료시장개방과 영리법인화, 민간의료보험 도입 등 급격한 의료 환경의 변화를 앞두고 있다. 이에 따라 주요 대학병원을 중심으로 중장기적 비전수립을 통해 변화를 꾀하려는 움직임이 곳곳에서 감지된다. 이러한 병원의 현실과 환자들의 다양한 요구에 발맞추어 RFID와 USN 기술을 이용한 첨단화된 시스템을 업무에 도입하여 개선함으로써 병원서비스를 차별화하고자 한다. 그러나, 아직 유비쿼터스 기술을 접목한 병원정보시스템의 도입은 표준화 및 여러 문제로 인해 부분적으로만 적용하고 있는 실정이다. 특히 RFID 기술 적용에 있어서 의료 환경에 적합한 태그 설계의 부재와 RFID 시스템의 호환성 및 확장성의 문제가 현실적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 병원환경을 위한 RFID Tag 설계, RFID와 SIP의 연동을 위한 RFID-SIP UA(User Agent) 설계, 개체의 위치 추적을 위한 위치 추적 프로그램을 구현하였다. 실험 결과 제안한 시스템은 EPCglobal 사에서 제안한 대표적인 EPCglobal network와 비교했을 때, 현재의 네트워크를 수정없이 그대로 사용하며, 분산된 구조를 가지고 있기 때문에 호환성 및 확장성등의 장점을 가진다. 이러한 결과를 토대로 제안한 논문을 차세대 RFID 애플리케이션 서비스를 위한 모델을 제시한다.
입자 시스템은 물리적 현상을 모델링하기 위해 자주 사용된다. 특히, 3차원 공간에서의 풍경, 구름, 파도, 안개, 비, 눈, 불꽃 등의 모델링에 적합하다. 시뮬레이션 모델링에는 다양한 전통적인 방법이 존재하지만 본 논문에서는 입자 시스템을 사용하여 불꽃 입자 추적을 기반으로 한 새로운 불꽃 모델링 기법을 제시하였다. 이 방법은 불꽃 추적을 통해 발사 및 분산한 입자들을 인식하고, 스테레오 기법을 이용함으로써 3D 깊이 값을 구하여 비교적 정확한 3차원적 위치를 추출 할 수 있다. 그러므로 불꽃 입자의 위치, 속도, 색상 및 수명 등의 파라메타를 불꽃 추적을 통해 산출하였고 이를 이용하여 3D 시뮬레이션을 재연할 수 있다. 본 연구는 빠른 입자 추출 및 노이즈에 의한 허위 입자 추출을 방지하기 위해 관심 영역을 사용하였고, 발사 단계에서 견고성을 향상시키기 위해 칼만 필터를 사용하였다. 또한, 입자의 이동 방향을 예측하여 효율적인 추적을 위해 입자의 최대 이동 범위를 고려한 새로운 불꽃 입자 추적 방법을 제안 하였다. 그리고 3D 공간에서 입자의 속도는 불꽃의 회전 각도를 찾음으로써 얻어 질 수 있다. 본 논문에서는 불꽃축제에서 자주 사용되는 구, 원, 국화, 하트 이 네 가지 불꽃 유형에 대하여 각각 모델링에 필요한 파라메타를 불꽃 추적을 통해 구하였고 추적에 대한 속도와 정확도를 측정하였다.
본 논문에서는 가정용 게임에 적용 가능한 저가이면서 컴팩트한 모션캡쳐 시스템을 목표로 하고 있다. 현재 영화나 게임에 이용되는 모션캡쳐 시스템은 장비가 크고 상당히 고가이기 때문에 간단한 가정용 게임에는 적용하기 어렵다. 요즘 흔히 사용되는 USB CCD카메라를 이용한 모션캡쳐 게임은 속도가 느리고 2차원 인식만 하는 단점을 가지고 있다. 하지만 최근 연구에서 저가이면서 속도가 빠른 PSD센서를 이용하여 3차원 측정이 가능한 시스템을 구현할 수 있게 되었다. 2차원 측정이 가능한 PSD센서를 이용한 3차원 모션캡쳐 시스템에는 2개 이상의 PSD를 사용하는 스테레오 비전 기반의 PSD 모션캡쳐 시스템과 빛의 세기와 거리와의 관계를 이용하여 하나의 PSD만으로도 3차원 측정이 가능한 광량보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템 등이 소개되었다. 하지만 현재 개발된 두 시스템을 가정용 게임에 적용하기에는 다음과 같은 문제가 있다. 두 개 이상의 PSD 센서를 사용해야 하기 때문에 고가이고 복잡하다. 광량보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템의 경우에는 측정된 마커의 광량을 이용하여 거리를 계산하기 하기 때문에 거리측정을 위해 전방향으로 균일한 광량을 가지는 마커를 만들어야 하므로 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결한 새로운 접근방법을 소개하고자 한다. 일정한 거리에 떨어져 있는 두 개의 마커가 광학적 특성만 동일하다면 두 마커 사이의 상대적 광량차이를 이용하여 3차원 측정을 할 수 있다는 것이다. 결과적으로 저가이며, 빠르고, 컴팩트하고, 광각이며, 게임에도 적용가능한 단일 PSD 모션 캡쳐 시스템을 개발했다. 이 개발된 시스템이 애니메이션이나 영화, 게임에도 사용되어질 것으로 기대한다.
지능형 서비스 분야에 있어 3D맵은 유용하고 다양한 정보를 제공할 수 있다. 기존의 삼차원 공간에 대한 연구 방법들은 제공하는 데이터가 원초적이고 처리량이 방대하여 지능형 서비스의 실시간 처리에는 적절하지 못하다. 본 논문에서는 전방의 공간에 대하여 스테레오 정합 연산의 결과인 거리정보 이미지를 바탕으로 블록 기반의 맵을 구성하여 해당 공간의 다양한 정보를 제공할 수 있는 방안을 제안한다. 블록기반 3D맵은 객체율과 블록크기의 2개의 중요한 변수를 가진다. 객체율은 하나의 블록에서 공간대비 객체의 픽셀수의 비율로써 블록종류를 결정한다. 블록크기는 정육면체로 구성되는 개별 블록의 한 변의 픽셀수를 나타내며, 블록의 크기를 결정한다. 실험을 통하여 블록기반 3D맵은 기존의 거리정보 이미지에 비하여 노이즈와 데이터양을 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였다. $320{\times}240$크기의 거리정보 이미지에 대하여 블록크기는 $40{\times}40$, 객체율은 30%에서 50%로 설정하였을 때 가장 정합율이 높은 블록기반 3D맵을 취득할 수 있음을 확인하였다. 블록기반 3D맵은 지능형 서비스분야에서 사용하기 용이하고 다양한 새로운 서비스를 도출할 수 있는 고부가가치를 갖는 정보를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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