운동학 맥락은 미적분 학습에서 미적분의 형식적인 내용의 직관적인 이해의 원천으로 간주된다. 속도 그래프 아래의 넓이와 이동 거리 관계는 적분 영역에서 다루는 운동학적 맥락의 토대이며, 미적분의 기본정리가 역사적으로 발달한 맥락이다. 본 연구는 속도 그래프 아래의 넓이와 거리 계산 사이의 관계를 통해서 미적분의 기본정리를 조명하고, 이를 통해서 교과서 및 학생들의 이해에서 나타나는 문제점을 분석하였다. 그리고 이상의 논의 결과를 종합하여 미적분의 기본정리에 대한 교육적 시사점을 제안하였다.
Using the idea of intuitionistic fuzzy set due to Atanassov, we define the notion of intuitionistic fuzzy metric spaces as a natural generalization of fuzzy metric spaces due to George and Veeramani and prove some known results of metric spaces including Baire's theorem and the Uniform limit theorem for intuitionistic fuzzy metric spaces.
In this paper, we define precompact set in intuitionistic fuzzy metric spaces and prove that any subset of an intuitionistic fuzzy metric space is compact if and only if it is precompact and complete. Also we define topologically complete intuitionistic fuzzy metrizable spaces and prove that any $G\delta$ set in a complete intuitionistic fuzzy metric spaces is a topologically complete intuitionistic fuzzy metrizable space and vice versa.
제스처 인식은 직관적일 뿐 아니라, 몇 가지의 기본 구성요소에 의하여 코드화(code)가 용이하여, 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)에 있어서 폭넓게 사용되고 있다. 본 논문에서는 손의 모양이나 크기와 같은 개인차 및 조명의 변화나 배율과 같은 입력환경의 영향을 최소화하여, 특별한 초기화 과정이나 모델의 준비과정 없이도 제스처를 인식할 수 있고, 적은 계산량으로 실시간 인식이 가능한 제스처 인식 시스템의 개발을 목표로 한다. 본 논문에서는 손에 부착하는 센서나 마커 없이, CCD 카메라에 의하여 입력된 컬러영상에서, 컬러정보 및 동작정보를 이용하여 손영역을 추출하고, 추출된 손의 경계선 정보를 이용하여 경계선-중심 거리 함수를 생성했다. 그리고, 손가락의 끝 부분에서는 경계선-중심 거리가 극대점을 이룬다는 원리를 이용하여 생성된 함수의 주파수를 분석하여 극대점을 구함으로써 각각의 손가락 끝 위치를 찾고, 손의 자세를 인식하여 제스처를 인식했다. 또한 본 논문에서 제안된 제스처 인식 방법은 PC상에서 구현되어 그 유용성과 실효성이 증명되었다.
가상현실 시스템에서 높은 현실감과 직관적인 시각정보의 제공이 커다란 장점임에도 불구하고, 가상공간에서의 공간제시에 있어서 거리감각이 정확하게 전달되지 않는 문제점이 있다. 특히나 건축분야와 같은 공간을 취급하는 분야에서의 공간제시에 있어서의 왜곡문제는 시급히 해결해야할 필요성이 있다. 본 논문에서는 가상현실공간에서 거리감각을 고찰함에 있어서 거리감각을 조사하는 하나의 요소로서, 피실험자에 의한 이동거리추정판단에 관한 실험을 행하였다. 가상현실공간에서의 제시정보의 부족이 거리감각의 차이를 가져온다는 가정하에 몰입형 가상현실시스템에서 다양한 영상의 투영조건하에서 이동거리추정판단을 실험적으로 조사함으로써, 가상공간을 형성하는 시스템이 제공하는 정적, 동적 영상이미지의 특성에 의한 거리감각의 변화를 규명하고자 한다. 구체적인 실험방법으로는 실재 건축물의 복도를 모델링하여, 복도의 실재공간과 모델링된 가상공간을 피실험자에게 영상으로 제시하면서 이동거리추정판단의 심리실험을 수행하였다. 실험에 이용한 모델과 같은 실재의 복도에서도 이동거리추정판단의 실험을 동시에 수행함으로써, 실재환경과 가상현실환경과의 거리감각의 차이를 비교분석하고, 그 결과 실재환경과 비교하여 몰입형 가상현실시스템에서의 거리감각이 단축이 되는 경향이 나타남을 설명한다. 나아가, 몰입형 가상현실 시스템에 있어서 거리감각이 과소평가되는 경향이 나타나는 요인을 고찰하여, 영상의 해상도를 거리감각을 형성하는 중요한 요소로 판단하고 정적, 동적 이미지의 해상도의 변화에 따른 거리감각을 규명한다.
본 논문은 얼굴 모션 캡쳐 데이터를 재사용하여 실시간 표정 제어 및 표정 애니메이션을 생성하기 위한 방법론을 기술한다. 이 방법의 핵심요소는 얼굴 표정들을 정의할 수 있는 표정상태 표현법을 정하고, 이를 LLE 알고리즘에 적용하여 표정들을 적당한 공간에 분포시키는 방법론과, 이 공간을 사용하여 실시간 표정 애니메이션 생성 및 표정제어를 수행하기 위한 사용자 인터페이스 기법이다. 본 논문에서는 약 2400개의 얼굴 표정 프레임 데이터를 이용하여 공간을 생성하고, 애니메이터가 이 공간을 자유롭게 항해할 때, 항해경로 상에 위치한 얼굴 표정 프레임 데이터들이 연속적으로 선택되어 하나의 애니메이션이 생성되거나 표정제어가 가능하도록 하였다. 약 2400개의 얼굴 표정 프레임 데이터들을 직관적인 공간상에 분포하기 위해서는 얼굴 표정 프레임 데이터로부터 얼굴 표정상태를 표현할 필요가 있고, 이를 위해서는 임의의 두 마커 사이의 거리들로 구성된 거리행렬 벡터를 이용한다. 직관적인 공간에서의 데이터 배치는 얼굴 표정상태벡터들의 집합을 LLE 알고리즘에 적용하고, 이로부터 2차원 평면에 균일하게 분포하였다. 본 논문에서는 애니메이터로 하여금 사용자 인터페이스를 사용하여 실시간으로 표정 애니메이션을 생성하거나 표정제어를 수행하도록 하였으며, 그 결과를 평가한다.
본 논문은 Gray 부호화된 QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 신호를 I 축 상에서 M개의 심벌을 갖는 M-PAM (Pulse Amplitude Modulation)과 Q 축 상에서 N개의 심벌을 갖는 N-PAM으로 분리한다. 수신된 심벌 신호를 비트 연판정 값으로 변환하기 위하여 Euclidean 거리를 이용한 근사화된 MAP (Maximum a Posteriori) 알고리듬을 제시한다. 기존의 Max-Log-MAP 방식은 일반 MAP 방식에서 사용하는 지수함수 혹은 로그함수 대신 심벌간 거리 비교를 통하여 구현 복잡도를 낮추었다. 그러나 심벌의 수가 증가 할수록 비교대상이 많아지므로 구현 복잡도가 증가하게 된다. 제안된 알고리듬은 사칙 연산에 의해 계산이 되기 때문에 직관적으로 구현복잡도가 낮아짐을 알 수 있다.
본 논문에서는 Video see-through HMD 에 기반 하여 증강 현실을 위한 손 인터페이스를 제안한다. 착용형 컴퓨터의 입력 장치로써 Video see-through HMD 에 부착된 USB 카메라로부터 영상을 입력 받은 후, HSV 컬러 공간에서 탐색 윈도우 안의 개체를 이중 임계 값을 이용해 손과 팔이 포함된 객체로 분리한다. 그 다음 거리 변형 행렬을 이용하여 손과 팔을 분리하고, 볼록 다각형 외각점 추출을 통해 손 끝의 좌표를 검출한다. 이를 기반으로 한 어플리케이션 "AR-Memo"은 현실세계에서 손끝에 가상의 펜을 증강하여 메모를 하고 이동중에 손바닥을 통해 메모를 볼 수 있다. 증강 현실 기반 손 인터페이스를 사용함으로써 사용자는 이동중에도 직관적으로 입력을 할 수 있다. 또한 어떠한 물리적인 장치나 마커를 손에 부착하지 않기 때문에 자연스러운 인터페이스이다. 본 시스템은 착용형 컴퓨터와 결합되어 사용자에게 편리한 인터페이스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
3D 센서테이블은 디스플레이가 내장된 테이블 위에서 사용자의 맨손이 움직일 때 그것을 감지하고 반응하는 센싱정보를 처리하도록 만든 것으로 양안시차 방식의 3 차원 입체영상에서 보여지는 가상의 오브젝트와 사람과의 인터렉션이 가능하도록 설계되었다. 본 연구에서는 3 차원 공간에서의 맨손을 이용한 사람과 컴퓨터 간의 인터렉션 방법에 중점을 두고 있는데 맨손의 위치정보와 제스처를 알기 위해서 Electric Field Sensing 기법을 이용하였다. 현재 구현된 3D 센서테이블은 테이블로부터 30cm 이내의 거리에서 움직이는 맨손의 위치와 간단한 제스처를 인식할 수 있다. 이를 통해서 기존의 마우스나 키보드가 가졌던 3 차원 공간에서 사용할 때 불편했던 점들을 해소하고, 직관적이면서도 누구나 사용하기에 쉬운 인터페이스 방법을 제시함으로써 사람과 컴퓨터와의 인터렉션 방법을 확장시킬 수 있다. 또한 기존의 많은 연구에서 맨손을 이용한 기법들이 주로 2D 기반이었던 것에 비하여 본 시스템은 2D뿐 아니라 3 차원 공간에서도 활용할 수 있다는 장점을 가진다.
We give a geometrical interpretation of the interval-valued fuzzy set. So, based on the geometrical background, we propose new distance measures between interval-valued fuzzy sets and compare these measures with distance measures proposed by Burillo and Bustince and Grzegorzewski, respectively. Furthermore, we extend three methods for measuring distances between interval-valued fuzzy sets to interval-valued intuitionistic fuzzy sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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