게임 환경에서의 지능형 NPC는 인간과 상호작용을 수행하는 대표적인 AI 객체로 게임의 재미를 극대화하기 위해 인간과의 상호작용을 통해 다양한 역할을 수행하도록 하는데 있다. 객체의 상호작용에는 사람과 객체 간의 감성적 상호작용을 포함하며, 게임에서의 감성 표현은 게임의 장르와 상호작용 목표에 따라 매우 다양하게 모델링 될 수 있다. 본 연구에서는 게임 환경에서 발생할 수 있는 객체 간 감성적 상황정보에 따라 다양한 객체의 감성을 변화시킬 수 있도록 하기 위해 NPC의 성격 모델을 설계한다. 특히 계층적 의사결정 방법을 이용한 NPC의 성격 모델링을 제안하여 모델링 시점에서 유추 가능한 NPC의 성격 모델링 방법을 제안한다.
1996년 저병원성조류인플루엔자(Lowpathogenic avian influenza:LPAI)가 국내에서 처음으로 발생된 지 10년이 지난 지금 백신접종이 실시될 것 같다. 아니면 이 글이 발표될 시점에는 이미 출시가 되었을 수도 있을 것이다. 국내방역이 잘 되었다면 이와 같은 백신접종이 필요 없었을 것 이라는 아쉬움을 간직하며 한편으로는 어차피 백신접종을 할 것이라면 좀 더 잘 알고 해야 하겠기에 저병원성 사독백신에 대하여 소개하고자 한다. 오늘 소개하고자 하는 자료는 LPAI 백신을 개발하는 과정 중 일부인 백신의 안전성과 효능평가에서 획득한 것으로 다소 학문적인 표현도 있으나 개발된 백신의 본질을 이해하기 위하여 그대로 표현하고자 한다. 참고로 본 사업은 농림기술관리센터의 연구비 지원과 (주)중앙백신연구소와의 산학협동으로 충북대 수의대에서 진행되었다. LPAI 백신도 다른 사독백신과 마찬가지로 야외바이러스를 사멸시켜 만든 것으로 효능을 평가하기 위해서는 1) 백신 접종 후에 야외감염으로부터 방어가 가능하도록 역가가 충분히 높아야하고 2) LPAI의 특징적인 임상증상을 충분히 감소시켜야 하며 3) 감염된 바이러스의 총배설강 배설을 최대한 억제시켜야 한다. 따라서 이러한 관점에서 본 원고를 작성하였음을 이해해주기 바란다.
국내에서 새의 발자국 화석에 대한 고생물학적 연구가 수행된 지 40년이 지난 시점에서 척추동물 발자국과 보행렬 화석 관련 용어를 검토한 결과 학자들마다 다르게 사용하고 있음을 알게 되었다. 학자들 간의 학술적 이해와 학술 교류 및 일반인들의 이해를 돕고 혼란을 없애기 위해서 서로 다르게 사용된 용어들은 가장 적절하게 표현되어야 한다는 생각에서, 그리고 전문가의 건설적인 조언과 의견을 듣기 위해서 검토 내용을 바탕으로 개인적인 생각을 다음과 같이 정리 제안한다. 1. Track (footprint)은 발자국, track fossil은 발자국 화석, track length와 track width는 각각 발자국 길이와 발자국 폭으로 나타내는 것이 적절한 것으로 생각한다. 2. Trackway는 보행렬, trackway width 보행렬 폭으로 표현하는 것이 좋을 것으로 생각한다. 3. Pace는 걸음 거리, pace angle은 걸음 각, stride는 보폭, stride length는 보폭 거리로 나타내는 것이 적절한 것으로 생각되어 이러한 용어의 사용을 제안한다.
실세계의 움직이는 여러 이동객체들은 시공간적인 특성을 지니고 있다. 이들 객체는 실세계의 공간 즉, 점들의 집합 내에 위치해 있으며 이들을 데이터베이스로 표현 및 관리하기 위해서는 점 흑은 영역 형태로 표현하고 저장하게 된다. 이 논문에서는 샘플링되지 않은 시점에 대한 이동객체의 위치 질의시 발생할 수 있는 이동객체의 불확실성을 처리하는 데 있어서, 기존의 선형 보간법 대신 이동객체의 위치값 자체의 오차범위까지 고려하는 다항회함수(polynomial regression function)을 이용한 이동객체의 불확실한 이동위치 추정 방법을 제시하였으며, 이동객체의 이동경로를 구현하였다. 다항회귀모형을 이용할 경우 선형 보간법 보다 추정된 위치간에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 이동객체의 과거 및 미래 위치값을 사용자에게 반환해 줄 수 있는 장점을 가진다.
본 연구에서는 조영증강 초음파 진단에서 혈류의 패턴을 효과적으로 판단할 수 있게 하기 위하여 조영제의 확산패턴을 영상으로 표현하는 방법론을 제안한다. 초음파 영상에서 조영제의 전이 시간에 대한 파라미터의 가시화 기법과, 단계별 전이패턴을 단일 영상으로 표현하는 방법을 제시함으로써, 병변의 진단 및 분석과정에서 대상 영역 내 혈류의 형태와 속도를 효과적으로 판별할 수 있게 한다. 분석과정의 필요에 따라 영상에서 정밀도를 선택적으로 적용할 수 있도록 하였으며, 노이즈 제거를 위한 필터링 과정과 단계별 전이 시점의 위치에 대한 영역 분할 과정을 거쳐 영상 생성결과를 개선할 수 있도록 하였다.
MIV(MPEG Immersive Video)의 시험모델 TMIV 는 다시점의 비디오와 깊이(depth) 비디오를 입력 받아 시점 사이의 중복성을 제거한 후 남은 텍스처(texture)와 깊이로 텍스처 아틀라스(atlas)와 깊이 아틀라스를 각각 생성하고 이를 압축한다. 각 화소별 점유(occupancy) 정보는 깊이 아틀라스에 포함되어 압축되는데 압축 손실로 인한 점유맵 오류를 방지하기 위하여 임계값 T = 64 로 설정한 보호대역을 사용한다. 기존에 설정된 임계값을 낮추어 깊이 동적범위를 확대하면 보다 정확한 깊이값 표현으로 부호화 효율을 개선할 수 있지만 보호대역 축소로 점유맵 오류가 증가한다. 본 논문에서는 TMIV 의 부호화기와 보호화기에 비대칭 임계값을 사용하여 보호대역 축소로 인한 점유맵 오류를 보정하면서 보다 정확한 깊이 값 표현을 통하여 부호화 효율을 개선하는 기법을 제안한다. 제안기법은 깊이 동적범위 확대와 비대칭 임계값 기반의 점유맵 오류 보정을 통하여 CG 시퀀스에서 2.2% BD-rate 이득과 주관적 화질 개선을 보인다.
MPEG(Moving Picture Experts Group) 비디오 그룹은 사용자에게 움직임 시차(motion parallax)를 제공하면서 3D 공간 내에서 임의의 위치와 방향의 시점(view)을 렌더링(rendering) 가능하게 하는 6DoF(Degree of Freedom)의 몰입형 비디오 부호화 표준인 MIV(MPEG Immersive Video) 표준화를 진행하고 있다. MIV 표준화 과정에서 참조 SW 인 TMIV(Test Model for Immersive Video)도 함께 개발하고 있으며 점진적으로 부호화 성능을 개선하고 있다. TMIV 는 여러 뷰로 구성된 방대한 크기의 6DoF 비디오를 압축하기 위하여 입력되는 뷰 비디오들 간의 중복성을 제거하고 남은 영역들은 각각 개별적인 패치(patch)로 만든 후 아틀라스에 패킹(packing)하여 부호화되는 화소수를 줄인다. 이때 아틀라스 비디오에 패킹된 패치들의 위치 정보를 메타데이터로 압축 비트열과 함께 전송하게 되며, 본 논문에서는 이러한 패킹 정보를 보다 효율적으로 표현하기 위한 방법을 제안한다. 제안방법은 기존 TMIV10.0 에 비해 약 10%의 메타데이터를 감소시키고 종단간 BD-rate 성능을 0.1% 향상시킨다.
오늘날 지식을 기반으로 하는 고도의 정보사회로 나아가는 시점에서 우리는 대량의 데이터 속에서 필요한 지식을 찾아내는 것에 초점을 모으게 되었다. 따라서 대량의 데이터 속에서 필요한 지식을 자동으로 찾아내는 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 데이터 마이닝은 대용량의 데이터를 대상으로 하기 때문에 정확도뿐만이 아니라 소요시간도 중요하기 때문에 성능 향상을 위한 알고리즘들이 많이 개발되었다. 데이터 마이닝의 성능을 향상시키기 위해서 가장 좋은 방법이 데이터베이스의 스캔의 횟수를 줄이는 것이다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사에서 빈발 항목 집합을 찾아내는 부분을 이진 표현을 이용하여 좀 더 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다.
현재 자동차 산업은 기계공업의 꽃이라 불리며 그중에 엔진은 자동차의 심장이라 할 수 있다. 본 강연에서는 이 중요한 엔진이 제대로 작동하기 위해 Tribology에 근거한 설계 및 개발이 어떤 부분에 얼마 만큼 필요한가에 대해 간단히 기술해 보았다. 여기에 기술한 내용은 지면 관계상 개괄적인 낸용에 그칠수 밖에 없었지만, 간단히 말해서 '엔진은 Tribology의 덩어리'라고 표현할 수 있을 것이다. 현대 자동차에서는 그 중요성을 인식하여 이 부문의 연구에 최선을 다하고자 노력하고 있다. 그러나 Tribology 라는 학문이 망라하는 분야가 깊고 넓을 뿐만 아니라 여러 학문과 연관되어 있어 자동차 생산 업체의 노력 만으로는 한계가 있다. 그러므로, 이제는 Tribology 학문과 이에 근거한 기술의 발전을 위해 자동차 생산 업체는 물론 학계, 정유 업체 및 각 부품 업체의 긴밀한 협조와 공동 연구가 절실히 요구되는 시점이라 생각한다.
이 논문은 그래픽스 API인 OpenGL에서 제공하는 기존의 빌보드 기법을 좀 더 사실적으로 표현하기 위한 방법에 대해서 고찰한다. 빌보드 기법은 다각형에 텍스처 이미지를 매핑하여 이 다각형이 항상 시점을 바라보도록 표시하여 어느 정도의 사실성을 유지하는 3차원 영상을 빠르게 생성한다. 그러나, 기존의 빌보드 기법은 물체의 위치에 관계없이 항상 동일한 이미지를 사용하여 사실성이 떨어지는 단점이 있다. 이 논문에서는 기존의 빌보드 기법과 관측 방향에 따라 다른 이미지를 생성하는 뷰 모핑 기법을 조합하여 관측 방향에 따라 물체가 변화하여 보다 사실적인 3차원 영상을 생성하는 빌보드 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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