게임 및 영화산업의 급속한 확장에 따라 CG(Computer Graphic)로 구현되는 3D 애니메이션 캐릭터에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 삼차원으로 제작되는 캐릭터의 사실적인 움직임을 구현하기 위해서는 뼈와 폴리곤 면을 합쳐주는 리깅(Rigging) 작업과정을 거치게 된다. CG 관련 기술의 급속한 발전에 따라 리깅 작업 과정 또한 보다 정교해지고 있다. 하지만, 기술적인 발전에도 불구하고 여전히 리깅 작업 과정에서 시간적 비효율성, 단순 반복 작업 등의 한계점을 보이고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용되는 캐릭터 리깅 방법의 문제점과 비효율성을 분석하고, 보다 효과적인 솔루션을 제안하고자 한다. 이를 위한 연구의 전개는 첫째, 리깅에 대한 일반적 작업과정과 스킨 웨이팅(Skin Weighting)에 대해 기술적 고찰을 하였다. 둘째, 기존 조인트(Joint)만 활용하여 스킨 웨이트(Skin Weight)를 하는 일반적 방법과 여기서 한 단계 발전된 방식으로 다양한 디포머(Deformer)를 활용한 웨이팅 방식을 비교 분석하였다. 셋째, 본 연구에서 제안하는 방법으로써, 디포머인 래티스(Lattice)를 활용하여 웨이팅하고 래티스를 사용한 디포머를 다시 스킨 웨이팅으로 변환하는 방법에 대해 실험연구를 진행한다. 넷째, 기존 방법과 본 연구에서 제안하는 방법에 대해 첫째, 웨이팅을 통해 형성된 지오메트리(Geometry)가 애니메이션의 순차적 움직임에 적절한 형태로 바뀌는지, 둘째, 두 개 이상의 지오메트리가 동시에 효과적으로 웨이팅이 되는지, 셋째, 효율적인 웨이팅 과정을 통한 작업시간의 단축이 이루어지는지를 중심으로 비교 분석하여, 본 연구에서 제시하는 스킨 웨이팅 방법의 효율성에 대해 검증한다. 본 연구를 통해 래티스를 활용한 스킨 웨이팅 작업 진행 결과, 웨이팅 작업과정의 핵심인 페인트 웨이트(Paint weight) 작업이 매우 효율적으로 진행되었으며, 작업시간의 단축 효과와 더불어 작업 결과물의 완성도도 매우 높음을 알 수 있었다. 본 실험연구를 통해 보다 효율적인 캐릭터 스킨 웨이트 방법이 관련 분야 전문가와 학술적 접근에 있어서 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
컨테이너 터미널에서의 생산성은 본선작업의 효율성과 밀접한 관련이 있다. 효율적인 본선작업을 위한 첫 번째 단계는 선석에서 컨테이너를 취급하는 장비인 안벽크레인(Quay Crane : QC)에 대하여 효율적인 작업일정계획을 수립하는 것이다. 일반적으로 안벽크레인의 작업일정계획은 선박내의 장치계획에 관한 정보와 장치장의 장치현황정보등 많은 정보를 활용해야 하며, 선박의 안정성과 크레인의 작업용이성 등 다양한 제약사항을 고려하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 인공지능기법 중 최적에 가까운 해를 찾아주는 탐색기법인 GRASP(Greedy Randomized Adaptive Search Procedure)를 적용하여 실제 현장에서 적용 가능한 안벽크레인 작업일정계획기법을 제안하였다. 또한, 컨테이너 터미널의 실제 자료를 수집하여 제안된 메타휴리스틱 알고리즘의 성능을 분석하였다.
열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.
본 논문에서는 협조 작업하는 로봇 시스템의 제어에 이용되는 자율도를 조정하여 인간 작업자와 로봇 시스템이 효과적으로 역할을 분담하게 함으로써 전체 시스템의 작업 능력을 최대로 이끌어내는 방법을 제시한다. 인간 조작자와 로봇 시스템은 각기 다른 특성과 장점을 갖는데, 이 장점들을 체계적으로 결합하면 현재 기술로는 완전한 자동화가 어려운 작업의 영역에까지 로봇을 활용하여 효율을 극대화할 수 있다. 인간 조작자가 로봇이 처리하기 어려운 작업을 담당하거나 사전에 프로그램하기 어려운 돌발 상황에 대응하게 하면, 각종 센서나 자동화 프로그램을 단순화할 수 있으며, 작업의 속도와 안정성도 증가될 수 있다. 제시된 방법의 효율성을 정량적으로 검증하기 위한 시도로서, 세 개의 서로 다른 기능을 갖는 로봇이 공중에 매달린 긴 빔(beam)을 지지대에 결합하는 조립작업을 서로 다른 자율도 조건에서 반복적으로 수행하여 분석 결과를 도출한다.
모바일 그리드에서 모바일 장치를 작업 처리에 이용하고자 하는 연구들이 많이 이루어지고는 있지만 모바일 장치는 무선 연결 및 배터리 용량에 관한 제약을 가지고 있으므로 모바일 장치를 이용한 작업 처리는 기존 그리드 환경에서의 작업 처리에 비해 신뢰성 및 효율성이 낮다. 따라서 모바일 장치가 가지는 제약 사항들을 고려한 작업 처리 방법이 필요하다. 이 논문에서는 모바일 그리드 환경에서 작업 이주 기법을 통해 모바일 장치를 이용하여 작업을 수행하는 방법을 제안한다. 즉, 모바일 장치에서 작업 수행 시 문제가 되는 상황들을 미리 예측하고 실행중인 작업을 체크포인팅하여, 모바일 장치에 문제가 발생했을 경우 체크포인팅 정보를 이용하여 다른 모바일 장치에게 작업을 이주할 수 있도록 한다. 이를 위해 프록시 서버에는 모바일 장치 관리자를 두고 모바일 장치에는 상태 관리자를 두며, 두 관리자를 통해 모바일 장치의 접속, 무선 신호 세기, 배터리 용량을 확인한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 작업 이주 방법이 작업 수행시 효율성 및 신뢰성을 높일 수 있음을 보여준다.
본 연구는 작업자 효율 균형화, 생산성 향상등과 같은 시스템 수행도를 개선하기 위해 자동차 부품 조립라인의 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 시뮬레이션 모델은 완벽한 3D환경을 제공하는 이산사건모델링 도구인 QUEST를 이용하였으며, 이를 이용하여 현재의 생산라인의 수행도를 분석하였으며, 작업자효율을 균형화시키면서 생산성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다.
지능형 서비스 로봇의 불확실한 작업 환경과 작업에 대한 요구사항의 증가는 작업 계획(task planning)의 어려움을 증가시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 PRS (Procedural Reasoning System)를 이용한 작업 계획이 제안되어 작업 환경의 동적 변화에는 효율적으로 대응할 수 있게 되었으나, 작업의 요구사항의 증가에 따른 하위 계획의 복잡성은 아직도 해결해야 할 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 요구된 작업의 하위 목표(sub-goals)와 속성을 고려하여 계획 후보들의 예상 유용성을 계산할 수 있는 유틸리티 함수를 기반으로, 보다 간결한 방식의 작업 계획을 수립하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 작업 계획의 적용 가능성을 확인하기 위하여 로봇 서비스 시나리오를 구성하고 실험을 통하여 그 유용성을 검증한다.
조립 라인의 평형 정도와 생산성 향상 가능성을 분석하기 위해 MTM 기법이 적용되었다. 포니 자동차의 변속기 조립 라인의 실제 사례 연구를 통해 가장 많은 작업량이 있는 애로 공정이 MTM 자료에 기준하여 127% 효율로 작업되고 보통공정이 102% 효율로 작업되는 것이 조사되었다. 이는 이 라인의 능률이 양호하다는 것을 보여 주고 같은 수의 작업자로 두배까지의 생산량 증가라는 현 관리자의 희망대로 될 수 없다는 것을 보여 준다. 더욱 많은 생산량을 원한다면 더 많은 작업자를 투입해야 할 것이고 만약 작다면 더 적은 작업자로 더 많고 균형된 작업량을 할당하는 것이 필요할 것이다. MTM 분석중 여러가지 방법 개선점이 지적되었고 이는 작업 사이클당 육체적 노력을 증가시키지 않은 상태에서 표준 시간의 감소와 작업량의 증가를 의미하는 것이다.
다양한 과학 응용들은 데이터들을 처리하기 위해 높은 효율성을 제공하는 클라우드 인프라를 활용한다. 이 때 클라우드 컴퓨팅 환경에서 작업을 효율적으로 스케쥴링하는 것은 작업 처리 성능, 자원 활용을 및 작업 처리 시스템의 처리량에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 클라우드 인프라에서 제공된 자원이 갖는 성능의 변동을 고려하여 사용자의 작업 완료 시간에 대한 품질 제약을 만족시키기 위한 작업 스케쥴링 기법을 제시하였다. 성능 평가를 통해 작업 지연이 발생한 상황에서 본 논문에서 제안한 작업 복제를 이용한 워크플로우 스케쥴링 기법을 활용했을 때, 작업 복제를 이용하지 않았을 때에 비해 효과적으로 요청된 워크플로우 종료 시간 내에 처리를 수행하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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