실시간 물리 기반 3D 시뮬레이션에서 연산속도는 매우 중요한 요소이다. 객체의 움직임이나 변형과 같은 현상들은 복잡한 연산을 통해서 계산되기 때문에 일반적으로 시뮬레이션의 정확도와 연산속도는 반비례 관계에 있다. 현재 출시되고 있는 대부분의 게임에서는 물체의 움직임을 정확하게 표현하기보다 연산량을 줄이기 위해 물체의 움직임이나 변형을 비슷하게 표현하는데 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 OpenGL 4.3의 Compute shader를 사용하여 다이내믹 시뮬레이션의 연산 작업을 GPU 병렬처리로 처리하였다. Compute shader에서 파티클의 움직임을 계산하고 Shader storage buffer object에 저장하고 파티클들의 작업량을 적절한 Workgroup의 크기로 나누어 할당하여 최적의 처리속도를 제공하도록 구현하였다. Compute shader에서 파티클의 움직임을 표현하기 위해서 수치해법 중의 하나인 Euler method를 사용하였으며 실험 결과 파티클의 수가 4,194,304개일 때 CPU 방법에 비해 약 182배 빠른 연산속도 결과를 보였다. 추후 Compute shader를 활용하여 연산량이 많은 분야에 적용 가능할 수 있을 것으로 기대한다.
지능형 에이전트에게 요구되는 가장 기초적인 기능 중의 하나가 불확실한 센서 데이터에 의존하여 자신의 현재 위치가 어디인지를 파악하는 일이다. 본 논문에서는 가장 효과적인 확률 기반의 측위 기법인 파티클 필터를 실제 로봇 측위에 적용한 로봇 측위 시스템의 구현에 대해 설명하고, 성능 평가를 위한 실험의 결과를 소개한다. 특히 비-잡음 상태 전이 모델과 로봇 동작의 오차를 고려한 잡음 모델간의 비교 실험을 통해, 실제 로봇 동작의 불확실성에 근사한 상태 전이 모델이 파티클 필터 측위의 성능 개선에 도움이 될 수 있음을 보인다.
자동차의 안전성 향상에 대한 연구는 오랜 기간 다양한 분야에서 진행되고 있다. 이 시스템은 단일 카메라를 이용하여 차선을 감지함으로써 차선 침범을 방지한다. 시스템은 파티클 필터를 이용해 도로 모델 파라미터를 조정하고 두 개의 detector가 도로 모델의 일치도를 계산한다. Detector는 차선의 모양과 색이라는 대표적인 특징을 이용한다. 파티클 필터를 전 프레임에서 사용한 모델 파라미터를 이용하여 신속한 처리를 한다.
본 논문에서는 파티클 필터를 이용한 이동 로봇의 위치 추정 방법을 제안한다. 이동 로봇의 위치를 추정하기 위해알기 위해 이동 로봇에 설치되어 있는 초음파 센서를 이용하여 주변 환경과의 거리를 측정한다. 그리고 측정된 센서 값과 이동 동작의 불확실성을 고려하여, 위치 추정 오차를 줄이고자 가우스 확률분포와 파티클 필터 기법을 이용하여 이동 로봇의 위치를 추정한다. 본 논문에서는 구현된 시스템과 실험 결과를 소개한다.
고정된 정적 이미지 형태의 정보제공자 중심 웹기반 또는 지도 상호작용을 통한 시 공간 연속적 정보제공이 가능하나 시스템의 확장성, 서비스 속도, 비표준 인터넷 웹환경, 사용자 접근성, 시 공간 변동성 표현 등에 제한이 있는 웹 GIS 기반 해양정보제공시스템을 개선하고자 HTML5와 동적 파티클을 이용한 웹기반 해양정보 가시화시스템을 구축하였다. 특히 위성을 통한 시 공간 연속 관측자료와 3차원 수치모델을 통해 생산되는 재분석 및 예측자료는 지리정보 기반의 이질적 대용량의 다차원 연속적 시 공간 변동성을 갖는 해양자료이다. 이에 대한 직관적이고 효과적인 이해와 활용을 위하여 동적 파티클을 이용하여 벡터성분의 해양변수 시공간 변동성 지리정보와 연동하여 가시화 하였고, 차세대 웹 플랫폼 표준인 HTML5와 WebGL, Canvas, D3, Leaflet map등의 오픈 라이브러리를 이용하여 구축된 해양정보 가시화시스템에 대해 소개하고자 한다.
본 논문은 소성변형(plastic deformation)특성을 갖는 직물의 움직임을 시뮬레이션하는 기법을 제안한다. 소성은 탄성과 반대되는 개념으로, 물질이 외부의 힘에 의해 변형되었을 때, 초기상태로 완전히 회복되지 못하는 성질이다. 직물은 파티클 모델(particle model)을 이용하여 모델링하며, 파티클간의 상호작용은 바로 인접한 파티클간의 순차연결과 한 파티클 건너에 있는 파티클간의 교차연결을 설정함으로써 표현한다. 순차연결은 직물의 압축과 인장변형을, 교차연결은 직물의 굽힙변형을 표현한다. 연결은 스프링으로 모델링하는데, 순차연결은 탄성스프링으로, 교차연결은 변형정도에 따라, 탄성스프링 또는 소성스프링으로 모델링한다. 본 논문은 기존의 파티클 모델에서 사용하는 탄성스프링에 소성스프링을 추가하여 직물의 소성변형 현상을 표현한 것이다. 그 결과, 굽힘주름과 영구변형된 구김주름, 그리고 주름이 직물 전체에 고루 분포되는 현상을 시뮬레이션할 수 있었다. 연결의 탄성스프링과 소성스프링을 모델링할 때 직물운동방정식 수치해법의 안정성을 보장하기 위해 직물 시스템의 강성 메트릭스 (stiffness matrix)가 indefinite이 되지 않도록 주의를 기울였다.
영상 기반의 움직이는 객체의 검출 및 추적은 실시간 감시 시스템이나 영상회의 시스템 등에서 널리 사용되어지고 있다. 또한 인간-컴퓨터 상호 작용(Human-Computer Interface)이나 인간-로봇 상호 작용(Human-Robot Interface)으로 확장되어 사용할 수 있기 때문에 움직이는 객체의 추적 기술은 중요한 핵심 기술 중에 하나이다. 특히 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임만을 추적할 수 있다면 다양한 응용이 가능할 것이다. 본 논문에서는 파티클 필터를 이용한 특정 객체의 움직임 추적에 관하여 연구 하였다. 실험 결과들로부터 파티클 필터를 이용한 단일 객체의 움직임 추적과 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임 추적에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
컴퓨터 그래픽에서 L-시스템은 주로 나무나 풀, 꽃 등 자연적인 모습을 생성하기 위해 사용된다. 이는 임의로 제시된 최초의 모양에 다중 축소복사 이론을 반복적으로 적용함으로써 가능하다. 본 논문은 일반적인 L-시스템 나무의 모습을 변형하여 더욱 현실적으로 묘사하는데 목적이 있다. 본 논문에서는, L-시스템에서 사용되는 단순한 반복함수를 적용하는 대신에, 반복함수를 적용하는 과정에서 나뭇가지 하나하나를 생명체로 간주하여 생명체의 속성을 부여한다. 가지의 수명, 생장속도, 모양변화, 외부환경에 따른 유인 등 생명체가 지닌 속성은 파티클 시스템을 구성하는 입자들이 지닌 기본 속성이기도 하다. 속성의 적용을 위해서 개별 속성 별로 필요한 매개변수를 바탕으로 한 가설로서의 모델을 제시하고 결과적인 다양한 나무의 모습을 제시하였다.
지능형 자동차는 주변 환경에 대한 인식을 바탕으로 동작을 계획하고 움직인다. 따라서 정확한 환경 인식은 자율 주행 자동차의 필수 요소로 여겨진다. 차량의 주행 환경은 차량이나 보행자 같은 동적인 장애물이 다수 존재하여, 안전한 동작을 위해 이런 동적 장애물에 대한 인식이 정확하게 이루어져야 한다. 이를 위해 센서의 불확실성을 극복하는 일이 필수적이다. 본 논문에서는 레이더 센서를 이용하여 다수의 차량을 인식하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 추적 시스템은 몇 가지 특징을 갖는다. 레이더 센서가 차량을 계측할 때, 그 데이터가 양 모서리에서 주로 나타나는 특징을 혼합 밀도 네트워크로 표현하고, 이렇게 표현된 레이더 데이터의 확률적인 분포를 파티클 필터의 가중치 계산에 적용하여 추적 알고리즘을 수행하였다. 또한, 파티클 필터가 갖는 차원의 저주를 극복하고 시간의 흐름에 따라 그 숫자가 변화하는 다수 대상체의 상태를 예측하기 위해 가역 점프 마르코프 체인 몬테 카를로 (RJMCMC)를 통한 샘플링을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 검증되었다.
무인항공기의 영상 기반 항법은 널리 사용되는 GPS/INS 통합 항법 시스템의 취약점을 보강할 수 있는 중요한 기술로 이에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 일반적인 영상 대조 기법은 실제 항공기 비행 상황들을 적절하게 고려하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 항법을 위한 가우시안 혼합 모델 기반의 파티클 필터를 제안한다. 제안한 파티클 필터는 영상과 데이터베이스를 가우시안 혼합 모델로 가정하여 둘 간의 유사도를 이용하여 항체의 위치를 추정한다. 또한 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위치 추정 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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