본 논문에서는 수중에 존재하는 몰입형 에이전트의 움직임을 사실적으로 표현하고 수중 오브젝트들과의 상호작용에서 나타나는 외력을 시각적으로 표현할 수 있는 프레임워크를 제안한다. Unity3D와 HTC Vive를 이용해 사용자의 움직임을 추적하고 수중 물리적 요소인 부력, 저항력, 매그너스 효과를 몰입형 에이전트에 적용시켜 사용자로 하여금 수중에 작용하는 외력을 사실적으로 인지할 수 있게 한다.
2015년도에 한국정보통신기술협회(TTA)는 표준의 보급 확산 활성화, 사실 표준화 기구에 대한 대응 활동강화, 국민 편익형 표준화의 본격추진, 중소기업에 대한 표준 지원활동 강화를 주요 목표로 삼고 이를 추진하기 위한 표준화 전략을 수립하였다. 이러한 목표를 달성하기 위한 세부 전략으로는 표준의 경제적 효과 분석, 국민 편익/생활 밀착형 표준화 본격추진, 기 제정된 TTA 표준의 Use Case 세부 조사 분석, 사실표준화기구에 대한 대응체계구축, 중점 표준화 분야와 적합성/인증연계, 표준보급활동 강화를 위한 맞춤형 표준설명회 개최 및 표준해설서 개발, 중소기업을 지원하기 위한ICT 표준화 사이버 지원센터 운영 등의 전략을 수립하였다.
게임이나 가상 현실에서의 대화형 처리에서는 다관절체의 동작 생성을 실시간에 비교적 사실적으로 처리되어야 할 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 복잡한 계산이나 선형 시스템의 풀이 과정이 불필요한, 다관절체의 동작을 비교적 사실적으로 간단하고, 빠르게 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 다관절체의 동역학적 움직임과 기하학적 제약 조건들을 이용하여, 실제와 유사한 동작을 빠르게 생성할 수 있음을 보인다. 특히, 대화형 시스템에서는 사용자의 요구에 실시간으로 응답을 줄 수 있고, 환경을 설정하는 물리량들과 가상 공간의 환경 요인들을 다양하게 변화시키더라도 적응적으로 반응하는 안정적인 동작을 생성할 수 있다.
관계형 OLAP 시스템에서는 다차원 분석에 사용될 데이터를 하나의 사실과 여러 개의 차원 테이블로 구성된 스타 스키마로 표현한다. 사실 테이블은 측정치의 속성을 포함하며, 차원 테이블들은 이러한 사실 테이블에서 중심으로 뻗어져 나온 형태로써, 측정치에 대한 정보를 제공한다. 방대한 크기의 OLTP 소스 데이타베이스로부터 사실과 차원 테이블로 구성된 스타 스키마 설계하기 위해서는 풍부한 경험과 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 스타 스키마를 효과적으로 설계하기 위한 체계적인 설계 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소스 데이터베이스들에 대한 개념적 모델인 ER 도형을 이용하여 여러 개의 사실 엔터티를 추출하는 알고리즘과 이를 통해 자동적으로 스타 스키마를 설계하는 알고리즘을 제시하였다. 스타 스키마가 하나의 사실 테이블에 여러 개의 차원 테이블이 M:1의 관계로 연결되었다는 성질을 활용하여, 이 방법에서는 EH 도형이 연결된 위상 구조를 이용하여 각 엔터티에 연결된 M:1 관계의 개수에 근거하여 사실과 차원을 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문에는 이러한 방법을 통해 데이터 웨어하우스의 스타 스키마들 자동적으로 쉽게 설계하여 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였다.
병적인 고음성은 임상적으로 흔하지는 않지만 종종 볼 수 있는 질환으로서 치료에 대한 많은 논란이 있는 게 사실이다. 대개 음성교육에 의한 치료가 많이 시행되며 수술적인 치료로서는 제 3형 갑상연골성형술이 인정되어 온 것이 사실이다. 이러한 수술에 대한 적응증으로는 첫째 남자에서 오랫동안 너무 높은 음성(mutational voice disorder)을 가진 환자와 둘째 여러 가지 원인에 의해 성대가 너무 경직되어 고음이면서 애성(breathy voice)을 동반한 발성장애가 있겠다. (중략)
최근의 영화나 애니메이션에 자주 등장하는 디지털 인간 캐릭터의 제작에서 사실적인 피부 렌더링을 위하여 다양한 공학적, 예술적 접근이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사실적인 피부렌더링을 위해 subsurface illumination 테크닉을 이용한 쉐이더를 구현하고 아티스트들의 효율적인 제어를 위해 보다 직관적인 인터페이스를 제안하였다. 구현한 쉐이더는 3D 그래픽 응용 프로그램인 Maya의 플러그인 형태로 제작되었으며 기존의 전통적인 쉐이딩 인터페이스와의 조화를 고려하여 제안된 매개변수들을 확장 형태로 제공하였다.
인체 장기의 내부 구조를 학습하기 위해 많은 3 차원 인체영상관련 콘텐츠들이 소개되어 왔다. 하지만, 이러한 학습 콘텐츠들은 사실적인 색상을 표현하기 어려울 뿐만 아니라 사용자가 조작할 때 현실감이 떨어지기 때문에 해부도감과 같은 2 차원 학습 콘텐츠와 차별성이 적다. 본 논문에서는 사실적인 인체 색 정보를 가지고 있는 컬러 인체 데이터와 사용자의 동작을 인식하는 센서를 활용하여 몰입감 높은 체험형 가상 내시경 모의 훈련 시스템을 제안한다. 컬러 인체 데이터를 양안시 볼륨렌더링 하여 입체감을 높이고 동작인식 센서를 이용하여 사용자의 손동작으로 직접 가상 내시경 카메라를 조작하여 항행하도록 하였다. 제안한 시스템을 이용하여 다양한 인체 장기의 내부 구조를 사실적으로 표현할 수 있으며 이를 통해 의학정보 학습에 도움을 줄 수 있다.
정보통신과 콘텐츠 기술의 발달로 소비자는 고품질의 2차원 가시화 형태의 콘텐츠에 만족하지 않고, 보다 사실적인 체험이 가능한 3D 콘텐츠를 요구하고 있다. 2010년대에는 이미 3D 입체 디스플레이 기술이 소비자 가전 시장에서 주요 관심 대상이 되었고, 가상현실 연구의 전통적인 가시화 인터페이스로 활용된 착용형 디스플레이와 몰입형 및 대형 입체 디스플레이 장치도 3D 영화관 및 전시관 등을 통해서 일반 소비자기 쉽게 체험할 수 있게 되었다. 이러한 3D 입체 디스플레이 기술은 사용자 개인을 중심으로 보다 사실적인 입체감과 공간감을 제시하려는 형태로 발전되고 있으므로, 본고에서는 개인 사용자 중심의 착용형 디스플레이 기술과 고품질의 3D 영상 체험을 제공하는 관련 디스플레이 기술의 동향을 정리하고, 국내 최신 연구 개발 사례를 소개한다.
본 논문에서는 글라스 인쇄형 안테나의 최신 설계 방법에 대해 기술하였으며, 제안된 설계 방법을 이용한 차량 글라스 안테나의 설계 예제를 보여주었다. 먼저 현재 사용되고 있는 차량용 안테나들을 조사하고 각 안테나의 장 단점을 확인하여 글라스 인쇄형 안테나의 필요성을 살펴보았으며, 차종에 따른 글라스 인쇄형 안테나의 제한 사항과 설계 시 우선시 되어야 할 설계 목표를 제시하였다. 다음으로 안테나의 설계 방법을 사전 준비 단계, 성능 최적화 단계, 양산 최적화 단계로 분류하고, 각 단계의 세부적인 절차를 검토한 후, 제시된 설계 방법을 이용하여 설계된 FM 라디오 수신을 위한 RV용 단일 쿼터 글라스 안테나와 세단용 다중 리어 글라스 안테나의 설계 예제를 살펴보았다. RV용 단일 쿼터 글라스 안테나는 안테나의 복사 이득이 최대가 되도록 안테나를 최적화하였고, 반무반사실에서 반사 손실과 복사이득의 성능을 측정하였다. 세단용 다중 리어 글라스 안테나는 두 안테나의 복사 패턴으로부터 채널, 용량이 최대가 되도록 안테나를 최적 설계하였으며, 반무반사실 측정과 함께 약전계 측정을 통해 두 안테나의 상관계수를 계산하였다.
최근 GPT-3 와 LLaMa 같은 생성형 거대 언어모델을 활용한 서비스가 공개되었고, 실제로 많은 사람들이 사용하고 있다. 해당 모델들은 사용자들의 다양한 질문에 대해 유창한 답변을 한다는 이유로 주목받고 있다. 하지만 LLMs 의 답변에는 종종 Inconsistent content 와 non-factual statement 가 존재하며, 이는 사용자들로 하여금 잘못된 정보의 전파 등의 문제를 야기할 수 있다. 이에 논문에서는 동일한 질문에 대한 LLM 의 답변 샘플과 외부 지식을 활용한 Hallucination Detection 방법을 제안한다. 제안한 방법은 동일한 질문에 대한 LLM 의 답변들을 이용해 일관성 점수(Consistency score)를 계산한다. 거기에 외부 지식을 이용한 사실검증을 통해 사실성 점수(Factuality score)를 계산한다. 계산된 일관성 점수와 사실성 점수를 활용하여 문장 수준의 Hallucination Detection 을 가능하게 했다. 실험에는 GPT-3 를 이용하여 WikiBio dataset 에 있는 인물에 대한 passage 를 생성한 데이터셋을 사용하였으며, 우리는 해당 방법을 통해 문장 수준에서의 Hallucination Detection 성능이 baseline 보다 AUC-PR scores 에서 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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