본 연구에서는 두 가지 수업 방식 (강의 중심 수업과 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 수업)이 학습자의 구조화된 문제 해결력과 비구조화된 문제 해결력 및 동기 수준에 미치는 영향을 탐색하였다. 29명의 공과대 학생이 연구에 참여하였고 반복 측정 설계법이 적용되었다. 연구 결과, 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 수업은 학습자의 비구조화된 문제 해결력에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 동기 하위 수준중에는 관련성 요인에만 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다.
수술 시뮬레이션은 의학 교육, 수술 훈련, 수술 계획과 정확한 수술을 위해 그 중요성이 더해지고 있다. 본 논문은 물리적 모델을 기반으로 3차원 객체의 변형을 인터액티브하게 수행할 수 있는 인체 내장 기관에 대한 수술 시뮬레이터의 개발을 목적으로 한다. 물리적 모델은 컴퓨터 애니매이션과 컴퓨터 그래픽 모델에 대한 새로운 시도로써 많이 연구되고 있으며, 본 논문에서는 심장에 대한 3차원 자료를 매스-스프링 모델로 구현 및 변형을 수행하였다. 본 연구의 결과는 일차적으로는 심장 수술 시뮬레이션에 적용 가능하며 나아가 다른 내장 기관의 수술 시뮬레이션 및 non-rigid한 객체에 대한 변형에 적용 가능하다.
본 논문의 연구목적은 탐구실험중심 과학교육의 실현 방법으로 고고보드와 NetLogo를 이용한 실세계와 가상세계를 연결해주는 시뮬레이션 콘텐츠를 설계 및 개발하는데 있다. 먼저 탐구실험 수업을 위한 컴퓨터 시뮬레이션과 로봇활용교육을 이용한 수업모형을 탐색하고 가상시뮬레이션과 실제실험을 연동할 수 있도록 컴퓨터 기반의 실험 장치(MBL)을 제작하였다. 이 장치를 토대로 중등과학교과내용 중 온도변화(열평형)과 전기(저항과 전압과의 관계)단원 내용을 대상으로 시뮬레이션 콘텐츠를 제작하였다. 닫혀 있는 계에서의 온도변화가 같아지는 열평형반응을 탐구실험과 시뮬레이션으로 시각화하였으며, 전기단원의 저항과 전압과의 관계에서는 각 저항의 직렬연결을 이루었을 때, 각 저항에 걸리는 전류가 같고 전하의 흐름을 시뮬레이션 하였다. 중학생들을 대상으로 개발된 콘텐츠를 사용하게 하면서 시뮬레이션 사용 및 인터페이스에 대한 형성평가를 하였으며 컴퓨터 기반 과학교육에서 활용할 수 있는 방향성을 제시하였다.
무선 통신 기술이 발전함에 따라 스마트폰을 비롯한 무선 네트워크 기반의 휴대용 무선 단말기가 비약적으로 발전하여, 고성능 컴퓨터와 비슷한 성능의 제품이 출시되고 있다. 이에 따라 기존의 컴퓨터에서 수행하던 작업을 휴대용 무선 단말기에서 수행하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지 시뮬레이션은 고성능의 컴퓨팅 자원을 충족한 컴퓨터를 이용하여 수행해왔다. 이는 공간적인 제약에서 벗어날 수 없다는 문제점을 안고 있다. 휴대용 무선 단말기는 무선 네트워크를 이용하여 유선 환경에 비해 공간적인 제약에서 벗어날 수 있다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 분산 시뮬레이션을 위한 휴대용 무선 단말기기반의 시뮬레이션 환경을 제안한다. 이를 위해 도심의 이동 노드의 시뮬레이션을 단일의 고성능 컴퓨터에서 시뮬레이션을 수행한 경우와 다수의 유선 및 무선 네트워크 환경의 단말기에서 분산 시뮬레이션을 수행한 경우에 대하여 시뮬레이션 수행시간을 비교하고자 한다. 이를 통해 휴대용 무선 단말기의 분산 시뮬레이션 객체로서의 효용 가능성을 확인하고, 공간 제약에서 벗어나 다양한 유선 및 무선 네트워크 환경에서 분산 시뮬레이션을 수행함으로써 보다 짧은 시간 안에 시뮬레이션을 수행할 수 있음을 보여준다.
컴퓨터 그래픽스분야에서 유체 애니메이션은 애니메이션 제작에 있어 매우 중요한 표현 기법으로 그 적용 범위가 상당히 넓다고 할 수 있다. 그 중, 물과 가스는 대표적인 유체 표현 기법이며 그 시뮬레이션에 있어 각각 중요한 특징들을 가지고 있기 때문에 다양한 방법으로 적합한 시뮬레이션 방법들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 그 동안 본 연구실에서 개발해온 물리 기반의 물 시뮬레이션 기법에 대해서 소개하고 이를 통해 구현된 물 시뮬레이션 소프트웨어 제작 사례를 보이고자 한다. 또한, 최근 다양한 특수 효과를 위해 사용되는 폭발이나 화염 등의 유체 시뮬레이션에 유용하게 사용될 수 있는 반응적인 가스의 시뮬레이션 기법을 새롭게 제안하고 이 기법의 소프트웨어 제작 사례도 소개하고자 한다.
본 논문에서는 골프 코스 시뮬레이션을 위해 수집된 데이터의 정제 및 처리에 요구되는 딥 러닝 모델과 모델 적용 과정에 대해서 논의한다. 최근 스크린 골프 시장의 확대와 골프 시뮬레이터 기술의 발전으로, 위성 이미지, 항공 촬영 이미지, 공간 정보 시스템 (GIS) 등 다양한 데이터 소스로부터 골프 코스에 대한 정보를 수집에 대한 요구가 증가하였다. 이번 연구에서는 이러한 데이터 소스로부터 생성된 원시 데이터를 최적의 시뮬레이션 입력으로 변환하기 위한 컴퓨터 비전 기법과 딥 러닝 모델 구조에 대해서 검토한다. 특히, 데이터에서 골프 코스 시뮬레이션에 요구되는 메타 데이터를 도출하기 위해 코스 분할(Segmentation)과 코스 오브젝트 분류(Classification) 모델을 적용하는 과정을 다룬다. 이를 통해, 본 연구는 골프 코스 시뮬레이터의 개발 과정에서 중요한 기술 요소를 제공하며, 이는 시뮬레이션의 정확도와 골프 코스의 다양성을 증진시키는데에 기여한다.
본 논문에서는 파워스펙과 Bispectrum의 차이를 이론적으로 비교 검토하고 파워스펙트럼에서는 알 수 없었던 주파수 성분간의 간섭 및 시스템의 비선형성 등을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 Bispectrum 해석법의 물리적인 의미와 그 타당성을 규명하고자 한다. 시뮬레이션에 사용한 데이터는 주파수에서 Harmonic Order를 갖는 회전기기의 특성을 기준으로 한다.
무기체계 효과도 분석을 위한 통합 시뮬레이션 엔진은 모델의 개발부터 시뮬레이션 수행 및 분석에 이르는 모델링 및 시뮬레이션 전 단계에 걸쳐 도구와 서비스 및 인터페이스를 제공해야 한다. 다양한 국방 통합 시뮬레이션 엔진을 제공하고 있는 국외와는 달리, 국내에서는 자체적인 분산 실시간 모의체계 엔진에 대한 연구 및 개발이 미흡하여 무기체계 M&S(Modeling and Simulation) 활동 시 유사 업무가 반복되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 국외의 기 개발된 국방 M&S 모의엔진의 서비스를 비교 분석하여 무기체계 효과도 분석을 지원하기 위한 통합 시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation Engine for Interoperable Model)을 소개하고, OpenSIM에서 제공하는 서비스의 범위 및 내용을 정의한다. 정의된 서비스는 모델링 실행 분석에서 공통적으로 많이 사용되는 클래스, 함수 및 데이터 등을 구현하여 프로그래밍의 복잡도를 감소시킬 수 있다.
기계학습 분야에서 모델을 학습시키려면 많은 양의 데이터가 필요하다. 최근에는 컴퓨터 비전 분야에서 데이터가 적은 환경에서 모델을 학습하는 다양한 방법들이 소개되고 있다. 하지만 대부분의 방법을 사용하기 위해서는 어느 정도 최소한의 학습 데이터가 필요하기 때문에 극심하게 데이터가 부족한 환경에서는 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 분야에서 기계학습을 사용할 때 극심하게 데이터가 부족한 환경에서 시뮬레이션 도구를 활용한 인조 데이터 생성 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 시뮬레이션 도구를 활용하여 생성한 인조 데이터로 학습한 모델이 실제 데이터만을 학습한 모델을 대체할 수 있음을 확인하였고, F-1 점수와 정확도가 향상함을 실험적으로 확인하였다.
본 연구에서는 슈퍼컴퓨터를 이용하여 분산 임베디드 시스템의 대표적인 응용인 센서네트워크 시스템 연구/개발에 사용할 수 있는 병렬 센서 네트워크 시뮬레이터에 관하여 연구를 수행하였다. 현재 센서네트워크 개발자들이 많이 사용하는 Avrora 라는 분산 시뮬레이터를 슈퍼컴퓨터에 적재하여 시뮬레이션 성능을 분석하고, 슈퍼컴퓨터를 이용하여 시뮬레이션 속도가 개선되는지를 확인하였으며, 이를 바탕으로 향후 이러한 분산 임베디드 시스템의 시뮬레이션 서비스를 제공하기 위해 개선되어야 하는 소프트웨어 및 시스템적 요구사항을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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