• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.661-662
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• 2021

본 논문에서는 인공신경망 기반의 슈퍼 해상도(Super-resolution, SR) 기법을 이용하여 저해상도(Low-resolution, LR) 헤어 시뮬레이션을 고해상도(High-resolution, HR)로 노이즈 없이 표현할 수 있는 기법을 제안한다. LR과 HR 머리카락 간의 쌍은 헤어 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 HR-LR 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 머리카락의 위치를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 헤어 네트워크는 LR 이미지를 HR 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 HR 이미지가 HR 머리카락으로 다시 변환되면, 하나의 매핑 함수로 표현하기 어려운 머리카락의 찰랑거리는(Elastic) 움직임을 잘 표현할 수 있다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 빠른 성능을 보였으며, 복잡한 수치해석을 몰라도 쉽게 실행이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.615-616
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• 2022

본 논문에서는 간단한 선형 회귀를 이용하여 복잡한 불 시뮬레이션(Fire simulation)에서 표현되는 불똥 입자(Fire-flake particle)을 효율적으로 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 불 시뮬레이션에서 불꽃은 격자기반으로 표현하고, 불똥은 입자로 표현하는 입자-격자 하이브리드 시스템을 이용한다. 이러한 방식을 그대로 인공신경망에 사용을 하게 되면 상대적으로 메모리가 많이 필요하며 계산양도 증가된다. 특히, 불똥 입자가 존재하지 않는 부분에서도 격자 공간에 대한 메모리를 할당해야 되기 때문에 고해상도 불똥 효과를 학습하는데 있어서 많은 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 격자 단위가 아닌, 입자 단위로 불똥 입자 생성을 학습할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.557-558
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• 2022

본 논문에서는 인공신경망을 통해 화면에 투영된 거품입자를 효율적으로 생성할 수 있는 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션 기반으로 바다거품을 계산하기 위해서는 유체역학과 수치해석학에 대한 이해가 필요하며, 유속의 유기물, 풍속 등 다양한 물리적 요소를 고려해야하기 때문에 복잡하고 계산양이 커진다. 오일러리안(Eulerian)접근법에서는 격자의 해상도가 커지게 되고, 라그랑지안(Lagrangian)접근법에서는 입자의 개수가 많아지기 때문에 이 문제를 다루기 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 3차원 유체 시뮬레이션으로부터 투영된 2차원 스크린 이미지로부터 거품이 생성될 위치를 예측한다. 결과적으로 물의 스크린에 투영된 물 입자의 깊이와 가속도로부터 거품의 생성 위치를 예측함으로서 복잡한 수치해석학 없이 학습을 통해 효율적으로 거품을 표현하는 결과를 보여준다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.27-37
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• 2019

본 연구는 고등학생 대상 온라인 시뮬레이션 기반 HW설계 학습에서 학습자들의 성찰수준을 분석하기 위해, 5차시 HW설계 학습을 실시하고, 차시별 5개 성찰내용에 따른 성찰수준을 분석하였다. 또한 HW설계 학습의 만족도와 필요성을 조사하였다. 차시별 성찰수준 차이 분석 결과, 3차시 D-Flip Flop 학습의 성찰 수준이 1.23점(2점 만점)으로 가장 높았다. 성찰내용 간의 상관관계를 분석한 결과, 학습내용과 과제 해결 방법에서 높은 정적 상관관계(r=.781, p<.01)를, 과제 해결 방법과 다른 해결 방법에서 부적 상관관계(r=-.615, p<.05)를 나타냈다. HW설계 학습 만족도 조사 결과는 4.2점(5점 만점)을 나타냈으며, 대부분의 학생들이 고등학생 대상 HW설계 학습이 필요하고, 현재의 학습내용은 다소 어렵다는 의견이 많았다. 이를 통해 향후 HW설계 학습은 기초-심화로 구성된 콘텐츠와 온 오프라인이 병행된 교육과정 구성이 필요함을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1227-1230
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• 2021

최근, 초보 운전자의 차량 운전 접근성이 높아짐에 따라 사고 발생률 또한 증가하고 있다. 이를 예방하기 위해 본 연구에서는 도로 환경을 VR 시뮬레이션으로 제공하여, 사용자가 실제 도로 교통 상황과 유사한 환경에서 주행 연습이 가능하도록 하였다. 일반 도로, 어린이 보호 구역, 주차 구역, 산간 도로를 가상 환경을 구성하여 각 환경별 난이도와 장애물을 설정하였다. 또한, 실제 운전 면허 자격 시험 기준표를 기반으로 채점 표를 작성하였고, 이를 적용한 시뮬레이션 결과를 사용자에게 제공한다. 사용자는 운전 상황에서 발생 가능한 다양한 돌발 상황에 대비하고 제공받은 채점 기능을 통해 학습함으로써 운전 실력을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.419-422
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• 2024

본 논문에서는 다항식 보간법의 일종인 이동최소자승법(Moving least squares, MLS)을 네트워크로 학습하여, Divergence-constrained MLS 벡터장을 효율적으로 표현하는 방법을 제안한다. 벡터장을 구성하기 위해 MLS는 스칼라가 아닌 벡터 보간을 해야 하므로 행렬과 벡터의 크기가 더 커지며, 이는 계산량이 커짐을 나타낸다. 고차 보간(High-order interpolation)이 가능한 특징은 장점이 되지만, 계산량이 매우 크기 때문에 시뮬레이션에는 활용이 어렵다. Divergence-constrained MLS를 유체 시뮬레이션에 적용한 경우가 있지만, 실제로 슈퍼컴퓨터(Supercomputer)를 해야 장면 제작이 가능하므로 효용성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 네트워크 학습을 통한 Divergence-constrained MLS 벡터장을 표현할 수 있는 결과를 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.327-329
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• 2023

순서 의존적 준비시간을 갖는 단일기계 생산라인에서 주어진 작업들을 효율적으로 수행하기 위해서는 최대한 동일하거나 유사한 유형의 작업물들을 연속적으로 처리하여 다음 번 작업물의 처리를 시작하기 전에 발생하는 준비시간을 최소화하여야 한다. 따라서, 대기 중인 것들 중 기계에 투입할 작업물을 적절히 선택하는 것이 중요하며, 이를 위해 작업 배정 규칙과 같은 휴리스틱을 사용할 수도 있지만, 이러한 해법들은 일반적으로 다양한 상황을 동적으로 고려하지 못하는 한계점을 갖는다. 따라서, 본 논문에서는 상용 3D 시뮬레이션 소프트웨어인 FlexSim을 사용하여 모형을 구성한 다음, 강화학습을 적용하여 대기 중인 작업물 중 최적의 후보를 선택하기 위한 작업 배정 모형을 개발하고자 한다. 세부적으로는 강화학습의 상태 및 보상을 달리 설정하면서 학습된 모형의 성능을 비교하고자 한다. 실험 결과를 통해 적절한 시뮬레이션 모형 구성과 강화학습의 파라미터 변수들을 적절히 조합하여 적절한 작업 배정 모형의 개발이 가능하다는 점을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.303-304
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• 2009

본 논문에서는 로봇축구에 관심을 가지고 있는 프로그래밍 초보자가 웹 환경에서 인터프리터 기반의 학습기능을 통해 쉽게 제어 언어에 대한 이해도를 높이고 프로그래밍을 학습할수 있는 시스템을 제안하고 설계한다. 개발시 사용한 실버라이트[1]는 웹에서의 닷넷 기반 미디어 경험과 리치 인터렉티브(Interactive) 어플리케이션을 실행하기 위한 차세대 크로스브라우저이다. 본 논문에서는 로봇축구와 관련된 기본기능, 시스템 구조, 구현 시 구축한 웹기반 시뮬레이션 및 사용자 학습 Interpreter 시스템에 대해 설명한다. 결론에서는 구현한 전체 시스템 평가 및 연구방향에 대해 논하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2008년도 동계학술대회
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• pp.85-90
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• 2008

현재 학교의 컴퓨터 교육이 소프트웨어 활용 측면에서 벗어나 컴퓨터과학 교육을 강화하는 쪽으로 방향을 전환하고 있다. 특히 2005년에 개정된 정보통신기술 운영지침에 따르면 초등학교에서부터 알고리즘을 학습 내용으로 다루도록 하였으며 이에 따라 초등학교 현장에서도 알고리즘을 쉽고 효과적으로 지도하기 위한 다양한 교육 방법 연구가 필요해졌다. 현재까지 초등학생 대상의 컴퓨터과학 교육 연구는 대부분 초등학교 고학년을 대상으로 구체적인 조작과 활동 중심으로 제한되었다. 이에 본 연구에서는 정렬 수행 과정이 시뮬레이션되도록 제작한 애니메이션 컨텐츠를 통해 여러 알고리즘의 방법을 경험하도록 하는 ICT 기반의 알고리즘 교수-학습 과정을 설계하여 저학년에 적용하고 성취도와 학생들의 반응을 분석하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.15-24
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• 2020

본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.