최근 증강현실에 대한 관심이 높아지면서 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 스마트폰과 같이 고성능 모바일 장치가 대중화됨에 따라 모바일 플랫폼 기반의 증강현실 어플리케이션이 급증하고 있다. 본 논문에서는 모바일 플랫폼 기반의 증강현실을 구현함에 있어 사용자에게 증강된 가상 모델과의 촉각적 상호작용을 제공하기 위한 효과적인 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 모바일 환경을 고려하여 손 위에 올려놓을 수 있는 패드 형태의 진동-촉감 전달 장치를 비주얼 마커와 결합하고 마커를 이용해 증강된 가상의 모델의 움직임에 맞춰 촉감 신호를 사용자에게 전달한다. 따라서 본 시스템은 증강된 가상 모델에 대한 사용자의 시각적 상호작용과 동시에 촉각적 상호작용을 통해 보다 실재감 있는 증강현실을 제공한다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 모바일 증강현실 시스템에 이를 구현하고 그 유용함을 보인다.
본 연구에서는 물로 둘러싸인 철근콘크리트 취수탑에 대한 비선형내진해석을 수행하였다. 구조물 주변의 유체를 고려하기 위하여 부가질량 및 CEL을 이용한 유체구조물 상호작용 모델을 구성하였다. 이 때 부가질량모델은 음해법을 사용하였고 유체구조물 상호작용 모델은 양해법을 사용하였다. 입력운동은 동일한 인공지진을 재현주기에 따라 500년, 1000년, 2400년에 해당하도록 크기를 조절하였다. 유체를 고려한 모델의 보수성을 평가하기 위하여 유체를 고려하지 않은 모델을 구성하여 참조해로 삼았다. 콘크리트와 철근의 재료모델은 항복후의 비선형 거동을 고려할 수 있도록 선정하였고 ABAQUS를 이용하여 해석을 수행하였다. 해석결과 얻어진 구조물의 가속도응답스펙트럼을 비교한 결과 주변 유체의 영향은 구조물의 기본 진동수에 해당하는 첨두의 진동수와 첨두값의 크기를 감소시키는 것으로 나타났다. 하지만 부가 질량 모델에서는 고차 진동수에 해당하는 첨두값에는 영향을 미치지 못하였다. 유체의 영향을 고려한 단면모멘트는 부가질량모델의 경우 참조 모델의 응답에 비하여 크게 증가하였다. 특히 선형거동이 지배적인 작은 크기의 지진응답에 대해서 이러한 증폭이 크게 발생하였다. 유체구조물 상호작용 모델의 경우 낮은 진동수성분을 가진 단면모멘트는 참조모델의 응답에 비하여 증폭이 발생하나, 높은 진동수 성분을 단면 모멘트는 증폭이 발생하지 않았다. 이러한 결과를 종합하여 볼 때 부가질량모델의 보수성이 유체구조물상호작용 모델이 비해 큰 것으로 평가되었다.
본 연구에서는 1995년 고베 지진에 의해 손상을 입은 강 거더 교량에 대해 비선형 지진해석을 수행하였다. 해석수행을 위해 휨-축력 및 휨-전단-축력간의 상호작용을 모사할 수 있는 이력모델을 제안하였다. 제안된 이력모델은 힌지모델 형태로 구조해석 프로그램에 조인트 요소로 연결한 후, 힌지모델 사용한 간편한 해석기법을 교량 교각에 적용하였다. 휨-축력 상호작용을 고려한 해석결과는 상세한 화이버 요소 해석결과와 비교하였고, 좋은 상관관계를 나타내었다. 또한, 휨-축력-전단 상호작용을 고려한 해석결과는 지진하중을 받는 교각의 변위 요소별 검토가 가능하여 교각의 전체 변위성능 분석에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서 우리는 가상현실 시스템의 구축에 있어서, 사용자의 직접 상호작용 (direct interaction)을 기본으로 하는 근신 공간(near-body space) 작업에서 사용자의 존재감 (Presence) 향상과 작업 성능 향상을 위하여, 사용자와 공간적 및 감각적으로 일치된 가상 인체 모델의 구현을 중심으로 현재의 기술 현황 및 연구 개발 방향에 대하여 기술한다. 이상적인 가상현실 시스템을 구현하기 위해서 고려되어야 할 요소를 멀티모달 상호작용과 실감 일치형 인터페이스 개발 방법론의 관점에서 보면, 사용자가 접하는 가상 공간의 시각적 모델(visual perception)과 자기 동작 감각적(proprioceptive) 모델의 일치가 중요하다. 그러므로, 시각적으로 사용자의 움직임과 일치된 자신의 신체가 가시화 되어야 하고, 자연스러운 근신 공간 직접 상호작용을 지원하기 위해서는 사실적인 햅틱 피드백 요소가 중요하며, 공간적 정보를 표현 함에 있어서 동기화 된 사실적 청각 피드백 요소의 지원이 중요하다. 앞의 주요 3 가지 감각 인터페이스 방법(sensory channel, modality)는 현재의 불완전한 인터페이스 기술의 한계를 고려하여 상호 보완적인 관계로 응용 환경에 최적화된 적용 방법이 연구되어야 한다.
본 논문에서는 Temporal Difference 학습을 적용한 Ant-Q 기반 개미 모델을 이용한 다중 집단 상호작용 개미 강화학습 모델을 제안한다. 이 모델은 몇 개의 독립적 개미시스템 집단으로 이루어져 있으며, 상호작용은 집단간 엘리트 전략(강화, 다양화 전략)에 따라 임무를 수행한다. 강화 전략은 다른 에이전트 집단의 휴리스틱 정보를 이용해 좋은 경로 선택을 가능하게 한다. 이것은 집단간 긍정적 상호작용을 통해 에이전트들의 방문 빈도가 높은 간선을 선택하게 한다. 다양화 전략은 에이전트들이 다른 에이전트 집단의 탐색 정보에 의해 부정적 상호작용을 수행함으로써 방문 빈도수가 높은 간선의 선택을 회피하게 만든다. 이러한 전략을 통해 제안한 강화학습은 기존의 개미집단시스템, Ant-Q학습보다 최적해에 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
본 논문에서는 인간과 로봇의 상호작용을 위해 감정에 기반한 감정 처리 모델을 설계하였다. 감정 재현 기술은 사용자에게 친근감을 주기 위해 로봇 시스템이 제스처, 표정을 통하여 사람이나 동물의 감성과 동작을 표현하는 분야이다. 로봇이 감정을 표현하는 문제에는 많은 심리학적, 해부학적, 공학적 문제가 관련된다. 여러가지 애매모호한 상황임에 불구하고 심리학자인 Ekman과 Friesen에 의해 사람의 여섯 가지 기본 표정이 놀람, 공포, 혐오, 행복감, 두려움, 슬픔은 문화에 영향을 받지 않고 공통적으로 인식되는 보편성을 가지고 있는 것으로 연구됐다. 사람의 행동에 대한 로봇의 반응이 학습되어 감정모델이 결정되고, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 본 논문에서는 인간과 로봇과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나 갈 수 있는 감정 처리 모델을 제안한다.
단백질 상호작용의 예측 및 실험 결과가 대용량으로 배포되면서 바이오 정보 기술 연구자들은 생명체 내의 단백질 상호작용 네트워크를 구성하기 위해 노력하여 왔다. 일반적으로 대용량의 상호작용 데이터들은 많은 오류를 포함한다고 알려져 있으나, 최근 단백질의 물리 화학적 특성 및 구조를 기반으로 한 방법들이 실제 실험과 병행되어 고화질(High resolution)의 결과를 제공하게 되면서, 특정 종에 대한 단백질 상호작용 네트워크가 점차 완성되고 있다. 그러나, 단순 물리적 링크 수준의 단백질 상호작용 네트워크만으로는 특정 병원체의 발병 메커니즘 규명 등과 같은 응용분야의 활용에 한계가 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 보고된 신호 전달 경로(signaling transduction pathway)를 이용하여 단백질 기능 간의 관계를 방향성이 있는 그래프로 표현한 단백질 기능 흐름 모델을 제시한다. 제안하는 모델은 Gene Ontology에서 정의된 molecular function을 정점(vertex)으로 가지고 이들 사이의 관계를 간선(edge)으로 표현함으로써 특정 기능의 전이를 살펴볼 수 있다. 이러한 기능 흐름 모델은 수 만개의 정점(vertex)으로 구성된 단백질 상호작용 네트워크에서 의미 있는 경로를 추출하는 데에 제약 혹은 참조 조건으로 사용될 수 있어 향후 활용도가 클 것으로 기대한다. 평가는 KEGG에서 제공되는 11개의 인간 신호 전달 경로 각각에 대하여 대상 경로를 제외한 나머지로부터 생성된 모델과의 크론바하 알파 계수(Cronbach's alpha)를 측정하였고(${\alpha}=0.67$), 총 1023개의 흐름 중 ${\alpha}=0.6$ 이상의 신뢰도에 대하여 총 765개의 흐름을 가지는 기능 흐름 모델을 최종 구성하였다.
지반-기초 상호작용계를 해석할 때 실제로 지반은 다양한 지반종류와 다층으로 형성되어 있으므로 지반 특성의 변화를 고려해야 한다. 초기의 대부분의 상호작용계의 정·동적 해석은 지반의 복잡한 성질을 역학적으로 탄성거동을 한다고 가정한 Winkler 지반모델 혹은 지반을 등방성이고 균질한 반무한 탄성체로 가정한 반무한 탄성지반 모델로 보아 수행되었다. 본 연구는 유한 요소법을 이용하여 지반-기초 상호작용계의 동적 거동을 해석하기 위해 기초는 4절점 후판요소를 사용하고 지반은 지반특성을 고려할 수 있도록 8절점 6면체 요소를 사용하였고, 지반의 감쇠효과 및 지반특성을 고려한 지반-기초 상호작용계의 동적 거동을 유한요소법으로 해석하고 지반의 영향범위를 결정하는 것이다.
모든 약물은 신체 내에서 특정한 작용을 하며, 많은 경우 합병증 또는 기존 약물치료 중 새롭게 발생하는 증상에 의해 약물이 혼용되는 경우가 발생한다. 이런 경우 신체 내에서 예상치 못한 상호작용이 발생할 수 있다. 따라서 약물 간 상호작용을 예측하는 것은 안전한 약물 사용을 위해 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 다중 약물 사용 시 발생 가능한 약물 간 상호작용 예측을 위해 약물 정보 문서를 이용해 학습시키는 딥러닝 기반의 예측 모델을 제안한다. 약물 정보 문서는 DrugBank 데이터를 이용해 약물의 작용 기전, 독성, 표적 등 여러 속성을 결합해 생성되었으며, 두 약물 문서가 한 쌍으로 묶여 딥러닝 기반 예측 모델에 입력으로 사용되고 해당 모델은 두 약물 간 상호작용을 출력한다. 해당 연구는 임베딩 방법이나 데이터 전처리 방법 등 다양한 조건의 변화에 따른 실험 결과의 차이를 분석하여 차후 새로운 약물쌍 간 상호작용을 예측하는 데에 활용이 가능하다.
본 연구는 상호작용성의 속성과 이용자에게 주어진 통제력에 따라 상호작용성을 4 가지 차원으로 나누고, 이것이 어떤 경로를 거쳐 이용자 만족에 이르는지를 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 상호작용성을 최적화하는 킬러 콘텐츠로 e 러닝을 선정하고, 상호작용성에 영향을 미치는 선행요인으로 서비스, 콘텐츠, 미디어 품질을 도출 하였으며, 상호작용성과 이용자 만족을 매개하는 변인으로 사회적 현존감과 인지적 몰입을 포함하는 연구모델을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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