본 논문에서는 다수의 회전 이미지를 생성, 이용해 결과의 다양성을 추구하고 기존 기법들의 문제인 예제 가장자리 경계면의 Neighborhood를 이용해 생기는 경계선을 완화한 합성 결과물을 생성하는 새 예제 기반 텍스처 합성 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 방법은 구현하기에 따라 공간 결정적인 형태로 구축할 수 있으며 병렬 처리가 가능한 하드웨어를 이용한 병렬 연산처리로 합성 속도 가속을 하는데도 유리한 구조를 가지고 있다.
최근 주변에서 다양한 음악분수를 찾아볼 수 있다. 음악분수의 연출을 위해서는 음악과 동기화되는 물의 움직임을 정의하는 음악분수 시나리오가 요구된다. 하지만 일반적으로 이러한 시나리오는 전문가들에 의하여 생성되기 때문에, 비용적인 문제로 인하여 다양한 음악에 대한 시나리오가 생성되지 못하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 예제 기반 방식을 이용하여 자동으로 음악 분수의 시나리오를 생성하는 방법을 제안한다. 즉 기존에 전문가들에 의하여 생성되었던 음악분수의 시나리오를 분석하여 데이터베이스화 시킨 후, 이를 새롭게 합성하여 시나리오를 생성한다. 또한 음악분수 시나리오 생성에서 중요하게 요구되는 음악과 물 모양의 동기화를 위하여 본 논문에서는 임의의 음악이 들어왔을 때, 이 음악의 비트를 추출한 후 비트를 단위로 시나리오를 합성하게 된다. 사용자 실험결과 본 기술에 의하여 자동 생성된 시나리오는 전문가가 생성한 시나리오와 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 본 기술을 이용하면 음악분수 시나리오를 생성할 때 요구되는 시간을 크게 줄일 수 있으며, 이로 인해 음악분수의 유지비용을 크게 절감할 수 있다.
본 논문은 물리 시뮬레이션 환경에서 일련의 강체요소가 인과사슬에 따라 연쇄적으로 구동되는 가상의 루브 골드버그 기계를 합성하기 위한 예제 기반 접근방법을 제안한다. 일련의 요소 집합이 주어졌을 때, 본 논문의 목표는 사용자가 명시한 이동의 시작 및 종료위치, 그리고 경계 영역 조건을 만족하는 범위에서 이들 요소로만 구성된 루브 골드버그 기계를 자동으로 구축하는 것이다. 이를 위하여, 먼저 적은 개수의 요소로 구성된 소규모 컴포넌트들을 무작위로 추출한 후 모든 컴포넌트 쌍에 대한 결합 가능성을 하나의 그래프 구조로 표현한다. 이 그래프 위에서의 경로 탐색을 통하여 공간 상에 펼쳤을 때 사용자가 지정한 요구 조건을 만족시키는 경로를 찾고, 해당 경로에 따라 순차적으로 컴포넌트를 조립함으로써 기계를 구축한다. 완성된 기계가 물리 시뮬레이션 환경에서 정확히 동작함을 보장하기 위하여, 끝으로 간단한 그리디 알고리즘을 적용하여 조립된 컴포넌트들의 위치를 정교하게 조절한다. 다섯 종류의 요소만을 이용하여 만든 다양한 구조의 루브 골드버그 기계를 보임으로써 본 논문에서 제안한 방법의 유용성을 보인다.
예제 기반 학습(instance-based learning) 방법 중 하나인 k-최근접 이웃(k-nearest reighbor, k-NN) 학습은 간단하고 예측 정확도가 비교적 높아 분류 및 회귀 문제 해결을 위한 기반 방법론으로 널리 적용되고 있다. k-NN 학습을 위한 알고리즘은 기본적으로 유클리드 거리 혹은 2-놈(norm)에 기반하여 학습예제들 사이의 거리를 계산한다. 본 논문에서는 유클리드 거리를 일반화한 개념인 p-놈의 사용이 k-NN 학습의 성능에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 구체적으로 합성데이터와 다수의 기계학습 벤치마크 문제 및 실제 데이터에 다양한 p-놈을 적용하여 그 일반화 성능을 경험적으로 조사하였다. 실험 결과, 데이터에 잡음이 많이 존재하거나 문제가 어려운 경우에 p의 값을 작게 하는 것이 성능을 향상시킬 수 있었다.
본 논문은 Active Appearance Model(AAM)을 사용하여 주어진 얼굴영상의 포즈추정과 임의 포즈합성 방법을 설명한다. AAM은 다양한 응용분야에 성공적으로 적용되어지고 있는 예제기반 학습모델로 예제들의 변화정도를 학습한다. 그러나 하나의 모델로는 각도 변화가 큰 포즈 변화량을 수용하기 어렵다. 본 논문은 좁은 범위의 각도 변화를 다루는 모델을 포즈별로 생성한다. 주어진 포즈 얼굴을 다룰 수 있는 모델을 이용하여 정확한 포즈추정과 합성이 가능하다. 이때 합성하고자 하는 포즈의 각도가 포즈 추정을 위해 사용된 모델에 학습되어 있지 않은 경우, 미리 학습된 모델간의 선형관계를 통해 문제를 해결한다. Yale B 공개 얼굴 데이터베이스에 대한 실험을 통해 포즈추정 및 합성 정확도를 보이고, 자체 수집한 포즈변화가 큰 얼굴영상에 대한 성공적인 정면 합성 결과를 제시한다.
최근 SoC 업계에서는 다양한 다중 버스 구조가 사용되고 있다. 그러나, 무분별한 버스 층의 남용은 통신 자원과 실리콘 면적의 낭비를 초래한다. 본 논문은 이러한 낭비를 막기 위한 최적의 다중 버스 구조를 탐색하는 정량적 분석법을 소개한다. 본 방법은 다양한 온칩 버스 프로토콜의 특성을 수학적 모델 형태로 반영하여 서로 다른 프로토콜을 기반으로 합성된 버스 구조간 비교가 가능하다. 예제를 대상을 실험한 결과 AHB, AXI, SNP 프로토콜 기반으로 합성된 다중 버스 구조 중 SNP 기반으로 합성된 버스 구조가 AXI 기반의 다중 버스 구조 대비 20% 더 성능이 좋으며 제안된 방법들을 통한 시간 복잡도도 상당히 저감된 것으로 확인되었다.
본 연구는 운영 조건이 달라짐에 따라 회전수가 변하는 기기의 정상적 가동 여부와 고장 종류를 판별하기 위한 인공지능 알고리즘의 적용을 다루고 있다. 회전수가 변하는 장비로부터 계측된 상태 모니터링 센서의 신호는 비정상(non-stationary)적 특성이 있으므로, 상태 신호의 한계치가 고장 판별의 기준이 되기 어렵다는 점을 해결하고자 하였다. 정상 가동 여부는 이상 감지에 효율적인 오토인코더 및 기계학습 알고리즘을 적용하였으며, 고장 종류 판별에는 기계학습법과 합성곱 기반의 심층학습 방법을 적용하였다. 변하는 회전수와 연계된 주파수의 비정상적 시계열도 적절한 고장 특징 (Feature)로 대변될 수 있도록 시간 및 주파수 영역에서 특징 벡터를 구성할 수 있음을 예제로 설명하였다. 차원 축소 및 카이 제곱 기법을 적용하여 최적의 특징 벡터를 추출하여 기계학습의 분류 알고리즘이 비정상적 회전 신호를 가진 장비의 고장 예측에 활용될 수 있음을 보였다. 이 과정에서 k-NN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), Random Forest의 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 또한 시계열 기반의 오토인코더 및 CNN (Convolution Neural Network) 적용하여 이상 감지와 고장진단을 수행한 결과를 비교하여 제시하였다.
추상적인 매개공간을 예제모션들로 표본추출(sampling)하고, 그것들을 보간하여 주어진 입력 매개변수(parametrs)와 대응되는 블렌딩 가중치(blend weights)를 계산하는 블렌딩 기반의 매개화된 합성기법은 뛰어난 제어력과 효율성 때문에 널리 쓰이고 있다. 그러나 보다 세부적인 모션 제어를 위해 매개공간의 차원을 증가시킬수록, 표본추출을 위해 필요한 예제모션의 수가 기하급수적으로 늘어나게 된다. 본 논문은 상체모션과 하체모션의 분리된 생성 및 제어를 위해 두 개의 매개공간(parameter spaces)을 사용하는 방법론을 제안한다. 즉, 매 애니메이션 프레임마다 각 매개공간으로부터 두 개의 바탕프레임(source frames)이 추출되면, 하나로부터의 상체를 다른 하나의 하체에 접합(splicing)하여 실시간으로 목적모션을 생성한다. 이를 통해 사용자가 입력한 상체제약과 하체제약을 모두 만족하는 모션을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 매개공간의 차원 복잡도에서 기인하는 문제를 해결할 수 있다. 본 논문을 통해, 우리는 두 개의 매개화된 모션공간으로부터 시간적 상호관계가 고려된 모션을 생성하기 위한 새로운 시간왜곡(time-warping)기법을 제안한다. 또한 상체의 공간적 특성을 기반으로 예제모션들을 매개화할 경우, 접합되는 하체에 따라 변경되는 예제모션들의 매개변수를 빠르게 근사하기 위한 기법을 소개한다.
본 논문에서는 설계하지 않은 연속 음성 코퍼스로부터 추출된 CVC 음성 세그먼트를 사용하는 연결 기반 음성 합성기를 제안한다. 연속 음성은 각 음운간의 상호조음효과가 비교적 잘 반영되고, 자연스러운 억양 변화를 포함하고 있으므로 이를 적절하게 활용할 수 있는 합성 단위를 선택하면 자연스런 음성합성이 가능하다. 여러 가지 합성단위 가운데 CVC 합성 단위는 자음의 안정 부분에서 접속이 일어나므로 연결부에서의 음질 저하가 적고, 전후 자음과 모음간의 조음 현상을 잘 반영하는 장점이 있다. 본 논문에서는 CVC 합성 단위를 사용하는 경우 나타나는 문장 세그먼트들의 조합을 4가지로 분류하여 각각의 통계적 특성과 합성음성의 품질을 분석하고, CVC에 근거한 새로운 복합 합성 단위를 사용하는 방식을 제안한다. 제안된 방식을 사용하여 설계하지 않은 연속 음성 코퍼스로부터 CVC 음성 세그먼트를 추출하여 다양한 예제 문장을 합성하였다. 만일 필요한 CVC 음성 세그먼트가 음성 코퍼스에 존재하지 않는 경우 반음절 음성 세그먼트로 대치하여 합성하였다. 실험 결과 약 100 Mbytes의 연속 음성 코퍼스로 비교적 자연스러운 음성합성이 가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 항공 교전 시뮬레이션을 위한 모델을 구축함에 있어서 분산 시스템 상의 합성전장환경 기반으로 구성되는 시스템 구축을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 HLA (High Level Architecture)/RTI (Run-Time Infrastructure) 기반의 분산 시스템 상에서 합성전장환경을 구축하여 항공 교전 시뮬레이션 모델에 환경의 영향을 반영하기 위한 시스템을 설계한다. 항공 전투에서 환경은 탐지체계 및 기동체계 등에 영향을 주기 때문에 시뮬레이션에서 그 영향을 반영할 필요가 있다. 그러나 교전급 시뮬레이션에서 요구하는 무기체계의 복합적 운용에 관련된 프레임워크 연구는 기존에 미흡하였고, 이로 인해 환경 데이터를 기반으로 시뮬레이션에 환경 영향을 반영하는 교전급 시뮬레이션 시스템의 구축은 난해함을 갖는다. 본 논문은 이와 같은 난해함을 해결하기 위한 프레임워크를 제안하고, 제안된 프레임워크를 기반으로 예제 시스템을 구축하는데 목적을 둔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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