현재 유선 인터넷 환경에서는 이미지를 표현하기 위하여 대부분 GIF와 JPG를 이용하며, 무선 인터넷 환경에서는 SVG, wBMP, SIS, PNG, Flash Lite 등과 같은 다양한 이미지 파일들을 이용한다. 따라서 유${\cdot}$무선인터넷을 동시에 지원하기 위한 콘텐츠를 제작하는 경우 이중으로 제작비용이 소요되는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 유무선 인터넷을 동시에 지원할 수 있는 서비스를 재발할 때, SVG를 효율적으로 적용하는 방법을 제안하였다. 유${\cdot}$무선 인터넷을 동시에 지원하는 서비스에 SVG를 이용함으로써 유${\cdot}$무선 인터넷 기반의 콘텐츠를 제작할 때 기업이 지출해야 하는 개발비용을 크게 줄일 수 있다.
가상현실 (Virtual Reality, VR) 컨텐츠가 다양해지면서 사용자들의 관심도 높아지고 있다. 초기 VR 컨텐츠는 헤드 마운티드 디스플레이 (Head Mounted Display, HMD)와 컨트롤러만 사용한다. 사용자의 요구가 높아지면서 현실적인 컨텐츠 구현을 위해서 사용자의 신체 움직임으로 제어하는 풀 바디 트래킹(Full Body Tracking) 기술이 도입되고 있다. 머리에 착용하는 HMD와 양손으로 제어하는 두 개의 컨트롤러 뿐만 아니라 모션캡쳐장비, 트래커 장비를 사용자의 다양한 위치에 착용시켜, 세밀한 움직임 트래킹이 가능해졌다. 본 연구에서 서브 모션 기반의 움직임 추적 방법과 이를 기반한 서브모션 시스템을 제안한다. 서브모션 시스템은 VR 컨텐츠에 사용되는 사용하는 센서 위치를 VR캐릭터의 대응되는 위치에 출력하는 방식이 아닌, 사용자의 움직임에 따라 다양한 센서 위치 변화를 인식하고, 이를 기반으로 VR에서 사전에 지정된 모션을 인식 및 출력한다. 사용자의 움직임을 세분화하여 각각의 연속된 서브모션들로 인식하고, 각각의 서브 모션에서 연속적으로 인식 가능한 서브 모션을 분기를 통해 정의하고 인식함으로써 다양하고 자유도 높은 모션 처리가 가능하다. 선행 기술들의 문제점인 고정된 데미지 방식 및 부자연스러운 모션을 해결하고 사용자에게 실제와 같은 동작을 취하도록 유도하여 몰입감등을 부여할 수 있다. 서브 모션들을 자동적으로 생성하는 시스템을 통해 풀 바디 트래킹 VR 컨텐츠에 적용 가능한 엔진을 연구 및 개발하여 해당 산업의 발전에 이바지하고자 한다.
인공지능(AI)은 최근 다양한 산업과 사회에서 패러다임을 바꾸고 있지만, 최첨단 AI 가 제조업에서는 즉각적인 성과를 보이지 못 하고 있다. 다시 말해, Industry 4.0 시점에서 기존의 접근 방법과 차별화되는 실용적인 방법론이 필요하다. 여기서 중요한 점은 '어떤' 데이터를 '어떻게' 활용하여 '어느' 부분에 적용할 것 인가이다. 제조업은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 따라서, 현실 세계에서는 물리적 마모, 고장 등으로 인해 엔지니어의 개입 없이 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 또, 제조업은 학습을 위한 방대한 양의 데이터를 수집하고 레이블링 하는 것이 매우 어렵다. 이 두 가지 한계를 극복할 수 있는 방법은 현실과 매우 유사한 환경을 시뮬레이션으로 재연 후 강화 학습을 사용하는 것이다. 제조 분야에서 아주 복잡한 환경 중 하나로 이송 설비가 있으며, 본 논문에서는 그리드 분류 시스템을 개발하고 강화 학습을 적용시킬 수 있는 환경을 설계한다.
컴퓨터 그래픽스 기술의 발달은 영화, 게임 콘텐츠, 3D 애니메이션 등 고부가 가치 산업의 발전을 가져왔다. 실감 있는 애니메이션 제작 시 수많은 캐릭터의 행동을 표현하기 위하여 개개의 움직임을 수작업으로 일일이 제작하여 제공하는 것이 거의 불가능하고 비효율적이기 때문에 이를 자동화하여 보다 사실적이고 효율적으로 표현하기 위해서는 군집 애니메이션 기술이 필요하다. 본 논문에서는 3차원 모델 정보를 이용해서 군집행동에 사용되는 객체의 속성과 시나리오를 작성할 수 있는 모델러를 설계하고, 군집들의 행동을 애니메이션이나 가상현실 또는 게임에서 응용하기 위한 군집행동 애니메이션 시스템을 개발한다.
본 논문은 대규모 텍스트 데이터에서 이슈를 발굴할 때 사용되는 기존의 정보 네트워크 또는 지식 그래프 구축 방법의 한계점을 지적하고, 문장 단위로 정보 네트워크를 구축하는 새로운 방법에 대해서 제안한다. 먼저 문장을 구성하는 단어와 캐릭터수의 분포를 측정하며 의성어와 같은 노이즈를 제거하기 위한 역치값을 설정하였다. 다음으로 BERT 기반 언어모델을 이용하여 모든 문장을 벡터화하고, 코사인 유사도를 이용하여 두 문장벡터에 대한 유사성을 측정하였다. 오분류된 유사도 결과를 최소화하기 위하여 명사형 단어의 의미적 연관성을 비교하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 유사문장 비교 알고리즘의 결과를 검토해 보면, 두 문장은 서술되는 형태가 다르지만 동일한 주제와 내용을 다루고 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어 단위 지식 그래프 해석의 어려움을 극복할 수 있는 새로운 방법이다. 향후 이슈 및 트랜드 분석과 같은 미래연구 분야에 적용하면, 데이터 기반으로 특정 주제에 대한 사회적 관심을 수렴하고, 수요를 반영한 정책적 제언을 도출하는데 기여할 수 있을 것이다
본 연구는 현재 각 지역에서 지방자치단체를 중심으로 일률적으로 적용되어 온 지역활성화를 위한 방향이 캐릭터, 지역공동 브랜드, 특산품 개발 등 개별적인 응용아이템 개발위주로 진행됨에 따라 디자인의 역기능이 노출되고 있으므로 이를 최소화하는 한편, 무한 경쟁으로써 의 지방 자치단체 개념 변화에 대응하여 기업혁신의 수법으로 이용되어져온 CI계획을 지역 경쟁력 강화 프로그램에 거시적으로 적용함으로서, 지역아이덴티티를 정립하고, 지역자원을 개발하며, 지역경제의 활성화를 위한 새로운 발상전환의 기회를 제공하고자 한다. 따라서, 지역진홍을 도모함에 있어 디자인이 중심적 역할을 도모하기 위해서는 지역성장 방향을 기반으로 하면서 행정조직의 활성화, 행정 이미지 향상, 지역이미지의 개성화라는 보다 복합적인 목표달성 뿐 만 아니라 지역자원으로서의 인재네트워크 개발까지도 시야에 넣는 보다 고도의 다양한 변혁, 표현 프로그램으로서 커뮤니케이션전략의 개발이 필요하다. 특히, 이러한 커뮤니케이션 전략이 효과적으로 수행되기 위해서는 지역의 자기검증 및 인식 작업, 자기 재정의(再定義) 작업, 자기 혁신운동 전개, 지역이미지 통합을 위한 시각화, 디자인 시스템 구축, 프로그램 실행과 확인등 6가지의 단계별디자인개발 프로세스에 의한 전략적이고 통합적인 지역진흥프로그램의 운용이 불가피 할 뿐만 아니라, 디자인 프로그램검증을 통한 지속적인 관리와 피드백에 의한 프로그램의 개선으로 지역 진흥을 목표로 하는 지역의 기본구상이 미래비젼을 담은 지역의 독특한 개성으로 변환시켜 표출케 하는 지역개발기반 시스템으로서의 활용을 필요로 한다.
본 연구의 목적은 언캐니 밸리 현상을 회피하는 가이드라인으로 언급되는 카툰-리얼리즘이 실제 효과가 있는지를 정량적, 실증적으로 검증하는 것이다. 이를 위해, 3D 모델의 외형을 만화처럼 추상화하고, 여기에 피부 질감을 인간의 피부처럼 사실적으로 표현하는 방법이 언캐니 밸리와 관련된 부정적 감성을 실제로 감소시킬 수 있는지를 실험을 통해 조사하였다. 실험결과, 만화형 3D 모델에 인간 피부재질을 적용하게 되면 섬뜩함의 정도가 통계적으로 유의하게(p<0.05) 높아지게 되며, 인간다움의 정도에는 변화가 없는 것으로 나타났다. 또한 인간형 3D모델에 만화형식의 피부재질을 적용하면 섬뜩한 정도(또는 친근함)에 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않으나, 인간다움의 정도는 통계적으로 유의하게(p<0.05) 낮아지는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 카툰-리얼리즘이 실제로는 큰 효과가 없으며, 오히려 지각단서의 충돌을 야기하여 언캐니 밸리를 유발할 수 있음을 보여준다. 본 연구의 결과는 추후 언캐니 밸리를 극복하는 디자인 가이드라인을 개발하는 데 있어 정량적이며, 실증적인 기초 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 가상 에이전트의 행동 계획을 위한 인터렉티브 지식베이스 구축과 인터렉티브 지식베이스를 바탕으로 하는 계획시스템에 관한 방법을 제안한다. 고정적인 지식베이스는 고정적인 계획 수립만 가능하기 때문에 환경의 변화에 잘 대처하지 못한다. 그래서 이 논문에서는 다양한 환경에서 적용이 가능한 인터렉티브한 지식베이스의 구축과 인터렉티브 지식베이스를 활용할 수 있는 인공지능 계획시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 인터렉티브 지식베이스는 동기, 행동, 사물, 실행의 4가지로 이루어지며 지식베이스의 입력과 지식베이스들 사이의 연관관계는 개발된 자동화 툴을 사용하여 설정한다. 이 툴을 사용하여 사용자는 쉽게 지식베이스에 구성요소들을 추가 또는 수정할 수 있다. 이 지식베이스를 바탕으로 캐릭터는 행동가능한 모든 항목들을 계획을 세우게 되며 이 중 한 가지를 선택하여 행동을 하게 된다. 후에 캐릭터의 환경이 변하게 되더라도 지식베이스의 업데이트를 통해 새로운 행동을 적용시킬 수가 있기 때문에 가상현실 콘텐츠제작자의 입장에서는 상당히 유용하다. 본 논문에서는 확장성이 있는 인터렉티브 지식베이스 구성요소와 구성요소들 사이의 관계설정 그리고 이를 쉽게 입력할 수 있는 툴과 인터렉티브 지식베이스에 적합한 계획시스템의 알고리즘을 제안하여 가상도서관이라는 가상환경에서 실험을 통해 결과를 검증하였다.
본 연구는 굿즈의 소비가치가 기업브랜드 제품 구매의도에 미치는 영향을 분석하기 위해 굿즈를 구매한 경험이 있는 남, 여 457명에게 설문을 받아 SPSS 21.0과 Smart PLS 3.0을 활용하여 모형을 검정하였다. 굿즈의 소비가 치인 한정적, 기능적, 심미적, 쾌락적, 혁신적, 사회자아적 가치와 굿즈 만족도를 검정한 후 기업브랜드 제품 구매의도에 미치는 영향을 분석하였다. 혁신적 가치를 제외하고 모두 유의한 것으로 나타났으며, 굿즈 만족도는 브랜드 애착과 기업브랜드 제품 구매의도에 유의한 영향을 주었다. 우리는 최근, 시대적 흐름에 맞게 굿즈를 재정의하고, 굿즈의 종류를 휴먼브랜드 굿즈, 브랜드 굿즈, 관광 굿즈, 캐릭터 굿즈 4가지로 처음으로 분류한 것에 학문적 의미를 둔다. 굿즈의 종류에 따라 소비가치와 만족도에 부분적 차이가 있는 것을 확인하였다. 연구를 통해 굿즈에 대한 이해의 폭을 넓히고 타깃에 맞게 기획 및 개발 방향을 제시하여 효과적이고, 유용한 마케팅의 가능성을 시사하고자 한다.
본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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