본 논문에서는 기하학 기반의 사운드 생성 기법을 활용하여 1)다중 음원, 2)바람의 이류와 3)온도에 따른 상호작용을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제시한다. 최근에 절감된 광선추적법(Reduced raytracing) 기반으로 사운드(Sound) 위치를 업데이트하고 많은 레이(Ray)의 재귀적인 반사/굴절 없이 사운드 전파와 회절을 효율적으로 계산하는 방법이 제안되었지만, 이 접근법은 사운드의 전파 특징만을 고려했지 다중 음원, 바람의 이류와 온도에 따른 상호작용은 고려하지 못했다. 이러한 한계는 정적인 사운드만 생성하기 때문에, 다양한 가상환경에서 사운드를 통한 장면 제작을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 여러 개의 사운드가 배치된 상황에서 사운드 맵을 효율적으로 구성할 수 있는 방법과 이것을 통해 효율적으로 에이전트의 움직임을 제어할 수 있는 방법을 제시한다. 뿐만 아니라 바람의 이류와 온도를 고려하여 사운드 전파를 제어를 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사운드를 기반으로 콘테츠 몰입을 개선시킬 수 있는 게임뿐만 아니라 메타버스 환경 디자인, 군중 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용이 가능하다.
본 연구에서는 I-125 (35 keV) 와 Tc-99m (140 keV)에 대해 고해상도를 지닌 SPECT 영상을 동일한 검출기로 획득하는 방법을 제시하였고, 이를 몬테칼로 시뮬레이션 코드인 DETECT2000과 GATE를 이용하여 검증하였다. 제안된 검출기는 두께 3.0 mm의 CsI (Tl) 블록형 섬광체와 하마마츠사의 H8500C PSPMT로 이루어져 있다. 35 keV 감마선을 방출하는 I-125 핵종을 영상화할 때는 두꺼운 섬광체를 사용 할 경우, 일반적인 앵거방법으로는 빛 퍼짐이 많아지기 때문에 내인성 공간분해능이 저하되지만, 최대우도 함수와 색인테이블을 사용하여 감마선 반응 위치를 추적하면 내인성 공간분해능을 향상시킬 수 있다. DETECT2000 시뮬레이션 결과 1.0 mm 이내의 내인성 공간분해능을 획득하였다. 140 keV를 방출하는 Tc-99m를 영상화할 경우에는 I-125 전용인 1.0 mm 두께의 섬광체를 사용하였을 경우보다 3.0 mm 두께의 섬광체를 사용하였을 때 2.3배 이상 향상된 민감도를 보였다. 본 연구에서 제안한 검출기의 장점은 저에너지의 I-125 선원에 대해 상대적으로 두꺼운 섬광체를 사용하더라도 최대우도함수를 사용하기 때문에 분해능의 감소가 없다는 점과 Tc-99m 선원에 대해 민감도의 저하가 적다는 점이다. 본 연구에서 제안한 검출기를 사용하면 고에너지와 저에너지를 가진 핵종을 모두 영상화할 수 있다.
현대 전투에 있어서 적의 위치나 시설 등의 정보를 수집하는 것은 매우 필수적이다. 이를 위해 멀티콥터 등의 무인기의 개발이 활발하게 이루어져 왔으며 무인기에 장착되는 임무장비 또한 다양하게 개발되었다. 좌표지향 알고리즘이란, 임무장비가 원하는 좌표나 위치에 시선을 고정할 수 있도록 시선각을 계산하는 알고리즘을 의미한다. 비행데이터와 GPS 데이터를 수집하여, 좌표지향 알고리즘에 대하여 Matlab을 이용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 좌표 데이터만을 이용한 시뮬레이션에서는 Pan축 각도는 평균 약 0.42°가 Tilt축은 0.003°~0.43° 상대적으로 넓은 오차와 평균적으론 약 0.15°의 오차가 나타났다. 이를 NE 방향의 거리로 환산한 결과는 N방향 오차거리는 평균 약 2.23m E방향 오차 거리는 평균 약 -1.22m의 결과를 나타났다. 실제 비행데이터를 적용한 시뮬레이션에서는 약 19m@CEP의 결과가 나타났다. 따라서 EOTS의 주 임무인 감시 및 정보수집에 있어 좌표지향 알고리즘의 자체적인 오차에 대하여 연구를 진행하였고 정량적 목표였던 500m에 30m@CEP를 만족하는 것을 확인하였고, 원하는 좌표를 지향할 수 있다는 것을 보였다.
전장에서 군 작전을 지원하거나 희귀 동물을 모니터링 하는 센서 네트워크에서는 전송 정보의 보안뿐만 아니라 그러한 관심 대상(asset)들의 위치를 적이나 악의적 추적으로부터 보호할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 위치가 보호되어야 할 대상에 근접한 센서 노드들 즉, 휴면(dormant) 소오스들이 존재하는 환경에서, 활동 소오스(즉, 메시지 발생 노드)의 위치 보호를 강화하는 라우팅 프로토콜 GSLP(GPSR-based Source-Location Privacy)를 제안한다. GSLP는 단순하면서도 scalable한 라우팅 기법인 GPSR(greedy perimeter stateless routing)을 확장하여, 확률적으로 임의의 이웃 노드를 메시지 전달 노드로 선정하여 경로의 다양성을 제고하면서 퍼리미터(perimeter) 라우팅을 적용하여 휴면 소오스 노드들을 우회하도록 함으로써 안전 기간(safety period)으로 정의되는 활동 소오스의 위치 보호 능력이 강화되도록 하였다. 휴면 소오스들의 수가 전체 노드의 1.0%에 이르기까지 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 대표적인 소오스 위치 보호 프로토콜인 PR-SP(Phantom Routing, Single Path)의 안전 기간은 휴면 소오스 노드들이 증가에 따라 급속히 감소하나 제안된 GSLP는 휴면 소오스 노드들의 수와 거의 무관하게 높은 안전 기간을 제공하면서도 평균 전달 지연(delivery latency)은 도착지와의 최단 거리의 약 두 배 이내에 머무는 것으로 확인되었다.
칼만 필터는 이동 목표물의 운동 상태 특성이 선형이라고 가정할 경우 비교적 정확하게 표적의 위치를 추정할 수 있는 알고리즘으로 목표물의 운동 상태 특성이 얼마나 정확하게 모형화 되었느냐에 따라 성능이 좌우된다. 표적의 다양성을 고려하지 않고 운동 특성을 일반적으로 모형화 하여 칼만필터(SKF : Simple Kalman filter) 알고리즘을 적용하는 경우 표적이 갑작스런 기동을 하게 되면 칼만필터의 고정된 프로세스 잡음 분산은 기동을 다를 수 없게 되므로 추적 성능은 현저히 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 표적의 기동에 따른 프로세스 잡음 분산을 능동적으로 변화시켜 적용할 수 있는 능동형 칼만필터(ABC Active Kalman filter)를 구현하였다. 즉 표적이 가질 수 있는 기동의 범위를 구분하여 설정하고 기동의 정도에 따라 표적을 추적할 수 있는 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 구하여 기동 정도에 따른 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 오프 라인(off-line)에서 선행 학습시켰다. 선행 학습은 뉴럴네트워크를 이용하여 표적의 기동 상태에 따른 시스템 프로세스 잡음 분산을 인식하도록 하였으며, 그 결과에 따라 레이더가 실제 표적 탐지 및 추적 처리시 칼만필터의 프로세스 잡음 분산을 선택하여 실시간으로 반영할 수 있도록 능동형 칼만필터(AKF : Active Kalman filter)를 구현하고 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 입증하였다.
본 논문은 로봇 매니퓰레이터의 엔드 이펙터(end-effector)에 부착된 스테레오 카메라를 사용하여 움직이는 물체의 초기자세나 이동에 관한 정보가 미지인 3차원 물체의 파지(grasping)를 위해서, 로봇 매니퓰레이터의 자세(위치 및 방위)제어에 관한 새로운 비주얼 서보잉(visual servoing)을 제안한다. 로봇 매니퓰레이터의 현재의 자세를 목표자세에 잘 추적하기 위해서 본 논문에서는 카메라 자세에 대한 대상물체의 자세변화와 이미지상의 특정점 변화를 기술하는 관계식인 이미지 Jacobian을 미분변환을 이용하여 구했으며, 로봇 매니퓰레이터의 제어를 위해서는 간단한 PD제어기를 사용하였다. 마지막으로 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 수법의 유효성을 확인했다.
센서 네트워크에서 시각 동기 기술은 위치 추적, 암호화 기술에서의 타임 스탬프, 타 노드들로부터의 같은 이벤트 중복 감지 인식, 기록된 이벤트들의 발생 순서 구분 등 다양한 응용을 위해 필수적이다. 그리고 최근 센서 네트워크에서 신뢰성 및 고장 허용성에 대한 문제가 최근 연구의 주요한 영역으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 고장과 클럭 고장이라는 두가지 고장 모델을 가정하여 센서 네트워크에서 고장 허용 시각 관리 기법에 대해 제시한다. 제안한 기법은 노드 클럭의 불안정한 동요나 표류율에 심각한 변화가 발생하는 등의 고장이 발생했을 때 이러한 클럭 오류의 네트워크 전파를 제한하며 토폴로지 변화에 대응한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 동기 기법이 기존의 TPSN과 비교하여 클럭 고장이 있을 때 동기화 비율이 $1.5{\sim}2.0$배 나은 성능을 보인다.
이 논문은 측정잡음이 큰 수동소나체계의 각도정보만을 이용한 표적기동분석(TMA ; Target Motion Analysis) 기법 연구의 일환으로서 표적의 상태변수를 추정하는 순차적 추정자로 수정이득확장칼만필터(MGEKF : Modified Gain Extended Kalman Filter)를 사용하며, 이 MGEKF의 초기화를 위해 비선형 batch estimation 알고리듬을 제안한다. 수동표적추적 시스템의 가관측성(observability) 해석을 바탕으로 시스템의 가관측성의 향상을 통해 TMA 성능을 개선시킬 수 있는 관측자의 기동을 결정하는 실용적이면서도 효과적인 방법을 제안한다. 또한 가관측성 확보가 어려운 초기단계의 TMA를 위해 관측자의 진행방향과 표적의 각도정보와 같은 기하학적 자료와 시스템의 가관측성과의 관계를 나타내는 engagement boundary를 산출하여 가관측성이 큰 기하학적 관계를 갖는 위치로 관측자를 선기동(pre-maneuver) 시키는 방법도 제시한다. 제시하는 TMA 기법의 성능을 시뮬레이션을 통해 입증한다.
본 논문에서는 대역 확산 신호를 위한 고유치 해석 기반의 초 분해능 지연 시간 추정(super-resolution time delay estimation) 알고리즘을 개발하고 각 알고리즘의 성능을 비교, 분석한다. 먼저, 고유치 해석 기반의 대표적인 도래각 추정 알고리즘인 MUSIC, ESPRIT, Minimum-Norm을 이용하여 초 분해능 지연 시간 추정 알고리즘을 개발하고 직접 대역확산 방식의 ISO/IEC 24730-2.1 실시간 위치 추적 시스템 (real-time locating system: RTLS)에 적용하여 RTLS 환경에서 각 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통해 비교, 분석한다. 시뮬레이션 결과로부터 세 알고리즘 모두 레일리이 분해능 한계 이내로 수신되는 다중 신호의 지연 시간을 모두 분리, 추정함을 알 수 있었다. 그러나, RTLS 환경에서는 MUSIC과 Minimum-Norm의 성능은 서로 비슷하나 ESPRIT은 두 알고리즘에 비해 성능이 현격히 저하됨을 알 수 있다.
디지털 미디어의 발달과 컴퓨터 그래픽스 관련 연구 분야의 발달은 문화 예술의 전반적인 흐름과 일상을 바꾸어 놓았을 뿐만 아니라 뉴미디어 아트, 인터랙티브 아트, 실시간 퍼포밍 등의 신선하고 흥미로운 문화 예술 분야에 많은 영향을 미치고 있다. 본 논문은 컴퓨터 그래픽스의 파티클 시스템을 공연 영상에 접목 시켜 자연스럽게 소통하는 과정을 관객과 함께 이끌어 가는 감성적 표현 기법으로 사용하였다. 본 논문의 제안한 방법은 오브젝트 모델링에 영상을 입력받아 배우 움직임을 추적하여 파티클 시뮬레이션을 함으로서 마지막 최종 영상이 출력되게 하는 구조로 꽃잎 파티클 즉 오브젝트 모델링을 통하여 공연 영상을 실시간 파티클 시뮬레이션으로 표현한다. 이는 음향과 동작, 파티클 간에 동기화된 파티클의 생성과 위치 속도 등을 캡쳐링하여 과학기술과 예술의 접목이라는 실험적 구조 형태로 공연 영상을 만드는데 목적이 있다. 또한 파티클 시스템을 이용하여 기존 공영영상 보다 다양한 비주얼 이펙트 효과 영역을 확대된 개념의 공연성과를 볼 수 있다. 이 실험적 공연은 로봇과 영상, 그리고 배우와의 교감되는 공연구성으로 인터랙티브 융합 공연을 함으로써 더 나아가 앞으로의 인터랙티브 공연예술에서의 영역을 확장하고 표현의 확대를 할 수 있는데 목적이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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