본 연구에서는 해양공간 통합관리 수단의 지원책으로 활용되는 해양공간 정책 시뮬레이터 기술에 대한 한국, 중국, 일본, 미국, 유럽 등 주요 5개국에 대한 정량분석을 위한 유효특허 1,474건을 도출하고, 연도별, 국가별 특허출원 동향 및 워드 클라우드 분석을 통해 국내 기술 경쟁력 및 국내·외 기술 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 해양공간 정책 시뮬레이터 기술의 경우 중국(1,254건, 85.1%) 주도의 특허출원이 활발하게 이루어지고 있으며, 세부 기술별로는 어업환경 변화예측 및 활용 시뮬레이터(AC)가 392건(26.6%)으로 가장 높은 것으로 나타난다. 핵심 키워드 변화를 통해 최근에는 다중 데이터의 수집과 데이터의 탐지, 예측, 평가 등으로 기술 트렌드가 이루어지고 있음을 확인하였으며, 중국 주도의 시장 독과점 및 선점에 대비하기 위해 주변 기술에 대한 특허출원 고려 및 표준화 선점 등의 연계 전략을 통한 대비와 정부 차원의 해양공간 정책 시뮬레이터 기술 연구개발에 대한 적극적인 정책적 지원이 필요함을 진단하였다.
최근에 자율 주행 자동차에 관련한 관심이 증가하면서 다양한 연구들이 도출되고 있다. 특히, 자율 주행 자동차를 시뮬레이터에서 검증하는 방법은 실 환경과 비교할 때 상대적으로 안전한 성능 검증 방법으로 많이 활용되고 있다. 시뮬레이터의 핵심 기술은 실 환경과 가상 시뮬레이션 환경의 차이를 줄이는 데 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Imitation Learning(GAIL)[1] 기반으로 자율 주행 자동차 시뮬레이터 내에서 다수의 가상 동적 객체들의 움직임을 제어하는 방법을 제안한다. GAIL은 생성기와 판별기로 구성된다. 생성기는 강화학습 정책 생성기와 전문가 정책 생성기를 포함한다. 판별기는 보상 학습기를 포함한다. GAIL 기반으로 가상 자동차 및 가상 보행자를 제어함으로써 동영상에서의 이동경로를 학습해서 표현할 수 있다.
강화 학습은 일반적으로 제어 로봇과 관련이 있는 순차적 의사결정을 위한 학습의 한 형태이다. 이 강화 학습은 행동에 대한 보상을 최대로 하는 정책을 학습하는 것을 목표로 한다. 하지만, 강화 학습을 실제 세계에 적용하기에는 많은 제약사항이 존재하며 실제 세계의 복잡한 환경에서 좋은 정책을 학습하는 것은 매우 어렵다. Unity는 강화 학습 시뮬레이션을 위한 전용 Toolkit을 제공한다. 이러한 이유로 Unity를 시뮬레이터로서 사용하는 것이 좋은 정책을 학습하는 훈련의 근거가 된다. 따라서 본 논문에서는 강화 학습을 실제 세계에 바로 적용시키기 전에 Unity Machine Learning Agents Toolkit을 사용하여 실제 세계와 비슷한 환경을 만들고 강화 학습을 통해 에이전트를 미리 학습시켜보는 과정을 수행해봄으로써 시뮬레이터의 필요성을 부각시킨다.
최근 플래시 메모리는 임베디드 시스템과 휴대용 기기 등에서 많이 사용되고 있다. 그 중 NAND 플래시 메모리는 대용량화가 가능해 NOR 플래시 메모리보다 더 많이 사용되고 있다. NAND 플래시 파일 시스템을 개발하기에 앞서 파일 시스템의 할당과 가비지 컬렉션 정책을 시험하기 위해서, 또는 실제 플래시 메모리에서 수행하기 힘든 지움 횟수 측정 실험을 하기 위해서 플래시 파일 시스템 시뮬레이터를 구현하여 실험을 한다. 하지만 이 시뮬레이터는 제한된 성능 비교를 할 수 밖에 없는 약점을 지니고 있다. 이 때문에 어느 한 성능 개선을 위해 제안한 기법으로 인해서 다른 성능이 저하될 수 있지만 이를 간과할 수도 있다. 본 논문에서는 NAND 플래시 파일 시스템의 전체적인 성능 평가를 수행할 수 있는 시뮬레이터를 설계하고 구현한다.
최근의 컴퓨터 시스템은 멀티 코어를 기반으로 병렬성 향상을 추구 하고 있지만 코어의 개수가 증가함에 따라 메모리가 새로운 병목 지점으로 지적되고 있다. 메모리 시스템은 가상 메모리, 물리 메모리, 뱅크 메모리 3계층으로 나눌 수 있으며, 각 계층은 상호연관 관계가 있어서 분석하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이를 위해 계층 구조를 지원하는 시뮬레이터를 제안한다. 제안하는 시뮬레이터는 총 5개의 구성 요소로 이루어져 있으며, CPU 개수, 캐시 정책, 뱅크 개수등 다양한 설정을 지원한다. 또한 시뮬레이터를 통하여 운영체제 수준의 물리 메모리 관리자가 메모리 접근 지연에 영향이 있음을 보인다.
현재 우리 국방예산은 점점 감소되고 있으며 군구조 일부 통합되어 축소 지향적으로 가고 있는 것으로 볼 때 국방자원의 감소는 시대적인 추세라고 볼 수 있다. 따라서 HLA를 기반으로한 무기체계획득, 교육/훈련체계의 획기적인 개선의 필요성은 크게 증가되고 있다. 더구나, 최근 인공지능기술을 포함한 각종 정보 통신기술의 급격한 발전에 따라 이러한 시뮬레이션/시뮬레이터 개발비용이 감소되고 있는 것은 이런 분야에 대한 방위산업의 활성화에 크게 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
ONE 시뮬레이터로 구현된 근무일 이동 모델은 교통수단을 이용하여 실제와 비슷한 환경을 제공한다. 하지만, 근무일 이동 모델은 교통수단 중에 택시 이동 모델은 누락되어 있다. 그래서 선행 연구로 택시 이동 모델을 ONE 시뮬레이터로 구현하였다. ONE 시뮬레이터 안에서 라우팅 프로토콜의 실험결과는 이동 모델에 따라 크게 달라진다. 그래서 본 논문에서는 ONE 시뮬레이터에 택시 이동 모델을 이용하였을 때, 전염 라우팅 프로토콜과 같은 DTN 라우팅 프로토콜의 성능 평가 결과를 분석한다.
최근 증강현실에 대한 관심이 증가하면서 최신 증가현실 기술을 이용한 다양한 응용 프로그램들이 연구 및 개발되어지고 있다. 특히 고객의 취향에 맞는 다양한 헤어스타일을 실시간으로 체험해볼 수 있는 헤어스타일 시뮬레이터에 대한 연구들이 오랫동안 진행되어져 왔으며 서비스를 진행하고 있는 업체도 있다. 그러나 현재 서비스되고 있는 제품들은 증강현실 기술을 적용하지 않은 2D 헤어스타일 시뮬레이터가 대부분이고, 증강현실 기술이 적용된 3D 헤어스타일 시뮬레이터일지라도 NUI의 기능이 미흡한 상태이다. 그러므로 본 논문에서는 증강현실 기술의 핵심인 NUI와 EHCI 기반의 3D 헤어스타일 시뮬레이터를 개발한다. 그리고 10명의 사용자로 하여금 체험하게 하고 3D 헤어스타일 시뮬레이터의 효율성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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