본 논문에서는 30게임에서 삼각형 내접원을 이용한 이동경로의 곡선화를 제안한다. 일반적으로 게임에서는 맵(map)을 형성하기 위해 그리드(grid) 방식을 채택한다. 그러나 그리드 방식은 지형을 형성할 때 격자를 이용하므로 자연스러운 맵을 형성하기 어려우며, 세밀한 묘사를 위해서는 많은 수의 격자를 이용하여야함으로 경로탐색 시 연산시간과 메모리에 부담을 준다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 웨이포인트(waypoint)를 이용하여 이동경로를 설정하기도 하지만. 이러한 방법은 게임디자이너가 웨이포인트를 미리 설정하여야한다는 단점이 뒤따른다. 근래에는 이러한 문제점 해결을 위해 네비게이션 메쉬(navigation mesh)를 이용하기도 한다. 네비게이션 메쉬를 이용하면 맵을 간소화할 수 있고 빠른 자동 경로탐색을 이룰 수 있다. 그러나 이러한 네비게이션 메쉬에서 A* 알고리즘을 적용하여도 이동경로는 꺾은선으로 나타나게 되어 현실감을 떨어뜨리는 원인으로 작용된다. 이러한 이동경로의 곡선화 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 삼각형 내접원을 이용하여 이동경로의 곡선화를 이루었다.
이동로봇의 독립성과 움직임에 자유도를 높이기 위해서 축전지를 이동로봇에 탑재하고, 이를 이용하여 동력을 공급하는 경우가 대부분이다 이러한 경우에 에너지 효율은 제한된 동력을 가지는 시스템의 가동 가능시간을 결정하는 중요한 성능지수가 된다. 또한, 이동로봇의 최대속도나 최대가속도, 등판각도 등의 설계 사양을 소형의 모터를 사용하여 만족시키는 것은 이동로봇의 소형화, 경량화 및 시스템의 가격을 낮추기 위해 필수적이다. 그러나 이동로봇의 최대의 문제점 중의 하나인 소비전력의 감소에 대한 문제는 활발히 연구되고 있지 않다.(중략)
최근 이동컴퓨팅 기술과 하드웨어 기술의 발달로 인해 무선 이동 단말기가 매우 급속하게 보급되고 있다. 무선 이동 단말기 사용자는 시간이나 장소에 구애받지 않고 원하는 정보를 이용하기 위해서는 중앙 통합 서버의 자료와 이동무선통신 단말기의 자료를 일치시키는 작업이 필요하며, 이를 자료 동기화(Data Synchronization)라고 한다. 현재 주요 단말기 제조 회사에서 제공하는 데이타 동기화 솔루션이 존재하지만, 각각의 단말기와 응용 서비스 간의 호환성이 결여되어 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이동무선통신 업체가 주축이 된 OMA(Open Mobile Alliance)에서 SyncML(Synchronization Markup Language) 자료 동기화 방법을 제안하여 공개적인 표준화를 시도하고 있다. 본 논문에서는 SyncML 표준 규격을 준수하면서 PDA와 같은 이동무선 단말기에서 PIMS 데이타를 동기화하는 자료 동기화 클라이언트를 개발하였다.
이전에 수행된 연구에서 인간의 이동 패턴은 Levy flight 행동을 보인다고 알려져있다. 그러나 우리의 경험적 지식을 바탕으로 생각해 볼 때 인간의 이동 패턴을 Levy flight 행동만 가지고 나타내기에는 한계가 있어 보인다. 인간의 이동 패턴은 주위환경, 시간, 개인의 습관, 그리고 사회적 지위 등에 따라 서로 다른 모양을 보인다. 즉, 인간 이동의 형태를 파악하기 위해서는 좀 더 다양한 정보가 있어야만 인간 이동의 패턴을 사실적으로 모델링 할 수 있다. 인간의 이동 패턴을 사실적으로 모델링하기에 필요한 정보를 얻기 위해서 상향식 방법(Bottom up)으로 우선 실제 이동 패턴을 분석하여 모델링에 필요한 정보를 추출하고 다시 그 정보를 검증하는 과정으로 모델링에 필요한 정보가 구체적으로 나타나게 될 것이다. 이에 실제 인간의 이동 패턴을 분석하기 위해 아무런 매개변수 없이 개인의 GPS 데이터를 바탕으로 위치정보만을 가지고 군집화(Clustering)를 하게 되면 특정 위치에 대한 군집이 생성된다. 이러한 군집이 나타내는 것은 자주 머무는 지역, 이동 경로 등이 될 것이다. 본 논문에서는 인간의 이동 정보인 GPS 데이터를 가지고 EM 군집화를 통하여 생성된 군집을 통해 인간의 이동 패턴을 분석할 것이다.
사람들이 휴대용 위치정보 수집 장비나 혹은 스마트폰을 사용하면서 사람의 이동 정보인 위치정보들을 모으는 일이 가능해 졌다. 이러한 위치정보들을 가지고 본 논문에서는 사람의 이동 모델을 나타내고자 하였다. 이동 정보들은 머물러 있는(Stay)상태와 이동하는(Moving) 상태로 나눌 수 있는데 이러한 상태 중 머물러 있는 상태가 군집화가 되어 연쇄 모델속의 하나의 상태(State)로 나타나 질 수 있다. 물론 이동 정보들을 통해 연쇄모델 속 각 상태간의 전이 확률 또한 계산 할 수 있다. 이러한 일련의 과정을 본 논문에서는 기대치 최대화 기반 군집화 과정을 통해 연속시간 연쇄 모델의 형태로 인간의 이동성을 표현하였다. 또한 이러한 모델에서 대표 군집(macro)과 그 부속 군집(micro)을 표현할 수 있었고 이러한 모습은 대표적인 큰 군집 속의 작은 군집의 형태로 나타나게 된다.
본 논문에서는 다중 사용자 간의 상호 작용과 공동 작업을 가능하게 하는 3차원 그래픽 기반의 가상 현실 시스템인 YVES(Yonsei Virtual Environment System) 의 성능향상을 위한 아바타 객체의 효과적인 동기화 방법에 대하여 제안하였다. YVES 는 연세대학교 컴퓨터과학과 멀티미디어 연구실에서 2001년도에 개발된 시스템이다. YVES의 사용자간 동기화 알고리즘은 기존의 방법에 비해 객체의 Poping현상을 없애고 동기화를 유지한 점에서 개선되었다고 할 수 있었다. 그러나 원래의 경로와는 변화된 다른 경로가 설정된다는 것과 이동이 완료되었을 때 수정된 경로로 향한 객체 진행 방향을 완료시점에서 원래의 진행방향으로 수정해야 항으로써 자연스럽지 못한 움직임을 보인다는 것이 문제점으로 지적되었다. 이를 보완하기 위해서 본 논문에서는 기존의 움직임 벡터를 새로 움직여야 할 움직임 벡터에 반영하여 새로운 경로가 원래의 경로와 보다 근접할 수 있도록 하고, 이동의 완료시점에서 객체가 향하는 방향이 원래 경로로 이동했을 경우와 동일하도록 하는 알고리즘을 제안하고, 각 알고리즘을 동일한 이동경로를 적용하여 비교하였다.
이동통신용 핵심 부품인 W-LAN용 RF-Switch를 설계 및 제작하였다. 본 연구에서 는 CAD를 이용한 전송선로 설계기술, 소형화, 다층화 설계기술, 이동통신용 MCM 부품의 패턴설계를 개발하였으며 RF-Switch 설계하는기법 소형화 및 다층화를 위한 MCM공법을 얻을수 있었다. Ant-Rx On시 삽입손실은 0.48dB로 나타났다.
광경화 아크릴고분자 필름에서 이온이동에 관한 연구를 하였다. 고분자에 결합된 아민기와 카르복실산 작용기의 함량을 조절하여 수소이온과 수산화이온의 이동에 적합한 필름을 제조하였다. 수소이온 이동 검출을 위해 p-methylred(PMR) 유도체를 사용하였고 수산화이온 검출을 위해 페놀프탈레인 유도체를 합성하여 각각 고분자에 도입하였다. 수소이온의 이동은 아민기의 함량이 많을수록 빠르게 진행되었고 수산화이온은 카르복실산의 함량이 높을수록 빠르게 이동하였다. 수소이온 이동은 필름표면과 내부로 빠르게 진행하였고 PMR 포함 필름의 흡수스펙트럼을 통해 관찰되었다. 산 용액에 감응하는 필름을 사용하여 색상변화의 가역성을 관찰하였고 연속 50회를 실시하는 동안 정확히 재현되었다. 구리(II) 이온은 카르복실산 작용기의 함량이 높은 필름에서 빠르게 이동하였다. 로다민이 도입된 필름에서 구리이온의 배위로 로다민의 고리열림 반응이 진행되었고 광흡수 및 발광특성 측정을 통해 구리이온의 이동을 추적하였다.
본 논문은 궤적을 군집화하여 혼잡한 영상에서 이동 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 외형 정보에 기반한 기존의 방법들과는 달리 객체의 움직임 정보만을 이용해 이동 객체를 검출한다. 이를 위하여 입력 영상의 매 프레임에서 특징점을 추출하며, 인접한 프레임간의 추적 과정을 통하여 특징점들의 궤적을 생성한다. 동일 객체에서 얻어진 궤적들은 유사한 움직임을 보일 것이라는 가정 하에 군집화 과정을 통하여 이동 객체를 검출한다. 궤적들의 군집화를 위하여 특징점 간의 위치, 움직임, 연속성에 기반한 에너지 함수로 궤적 간 유사도를 측정하였으며, conditional random fields (CRFs)를 이용하여 최적의 군집을 결정하였다. 기존의 궤적 군집화를 통한 이동 객체 검출 방법이 군집화 과정에서 한번 잘못 분류된 궤적은 잘못된 결과를 생성하는 것과는 달리, 제안한 방법에서는 군집화가 CRFs 상에서 에너지 최소화에 의해 수행되기 때문에 잘못 분류된 궤적이 반복 과정에서 다시 올바른 군집으로 재배열되는 것이 가능하다. 제안한 방법의 성능 측정을 위하여 서로 다른 혼잡도를 가지는 세 개의 영상을 이용하였으며, 약 94%의 검출률과 7%의 허위 경보율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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