컴퓨터 그래픽스(CG)는 영화 산업에서 없어선 안 될 중요한 요소로 자리 잡았다. 최근에는 국내에서도 많은 CG 업체들이 실제 영화 제작에 참여하고 있다. 하지만 대부분의 회사들이 상용 소프트웨어를 이용해서 제작을 할 뿐 기술 개발에는 중점을 두지 못하는 실정이다. 때문에 상용 저작 도구가 제공하는 기능들이 진행하는 프로젝트에 사용하기에 부족하더라도 사용하고 있다. 본 논문에서는 상용 저작 도구의 부족한 부분을 엔지니어들이 직접 저작도구를 개발하여 보완하는 작업의 중요성에 대해서 대규모 유체 데이터를 실시간으로 가시화하기 위해서 개발된 프리뷰어를 사례로 들어 설명한다. 그리고 프리뷰어를 유체 시뮬레이션에 특화시키기 위해서 어떻게 설계를 하고 구현을 하였는지에 대해서 설명한다. 마지막으로 본 논문에서 개발한 프리뷰어의 성능을 평가해보고 결과에 대해서 토의한다.
스케일러블 비디오 코딩은 레이어간 예측 기능을 이용하여 시뮬케스트 코딩에 비해 코딩 효율을 높인다. 하지만 스케일러블 비디오 코딩의 레이어간 예측으로는, 인트라 픽셀(inta pixel). 모션 정보(motion vector information), 레지듀얼(residual)등의 예측이 수행되는데, 이는 많은 계산 시간을 소요하게 되며, 시뮬케스트에 비해 코딩 시간이 증가하게 된다. 특히 인코더의 경우, 가장 최적의 모드를 선택하기 위하여, 기존 H.264 AVC에서 사용하는 예측을 수행한 뒤, 부가적으로 스케일러블 비디오 코딩의 레이어간 예측을 수행하기 때문에, 하나의 영상이 많은 레이어를 포함할수록 인코딩에 의한 계산부하가 매우 증가하게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해, 멀티 코어 이용하여 레이어별로 병렬처리가 가능하도록 하는 스케일러블 비디오 인코더의 구조를 제안한다. 이로써 하나의 영상이 포함하는 레이어의 수가 증가함에 따라 발생하는 인코딩 계산 부하를 줄이도록 하였다. 그리하여 본 논문에서 제안하는 구조를 적용하였을 때, 2개의 공간영역으로의 스케일러빌리티를 가지는 영상들에 대해서는 평균 24.8%의 속도가 향상되었고, 1개의 공간영역과 1개의 화질 영역으로의 스케일러빌리티를 가지는 영상들에 대해서는 평균 82%의 속도 향상을 보였다.
최근 일반인을 위해 악기를 다루지 못하더라도 앱이나 웹에서 마치 놀이를 하듯이 연주하는 방법이 각광받고 있다. 그 이유는 자연스러운 우연성(randomness)의 연주 형태를 지니고 있기 때문이라고 판단된다. 따라서 관조적 관람객을 유인시키고 능동적으로 변화시키는 '우연 작동법'을 런치패드를 활용하여 이론적 배경과 사례분석을 통해 영상시스템을 개발, 제시하였다. 스텝시켄서 개발은 외부 프로그램으로 연결시켜 영상시스템을 스텝시켄서로 구현하는 방법과 모션 클립(Clip)들로 만들어 런치패드의 키(Key)마다 배치하여 실행시키는 키보드 런치형으로 구분하여 2가지 타입으로 개발하였으며, 최종 영상시스템을 통해 파생된 최적화 문제점과 해결책을 제시하였다.
사용자 인터페이스 기술은 CLI(Command Line Interfaces), GUI(Graphical User Interfaces)를 거쳐 NUI(Natural User Interfaces)로 발전하고 있다. NUI는 멀티터치, 모션 트래킹, 음성, 스타일러스 등 다양한 입력형식을 사용한다. 기존 GUI 어플리케이션에 NUI를 적용하기 위해서는 이러한 장치관련 라이브러리 추가, 관련 코드 수정, 디버그 등의 과정이 필요하다. 본 논문에서는 기존 이벤트 기반 GUI 어플리케이션의 수정 없이 제스처 기반 인터페이스를 적용할 수 있는 모델을 제안한다. 또한 제안한 모델을 명세하기 위한 XML 스키마를 제시하고, 3D 제스처와 마우스 제스처 프로토타입 개발을 통해 제안모델의 활용방안을 보인다.
본 논문은 동력이 직접 전달되는 휠 허브 모터를 제어 대상으로 소프트웨어를 설계하고 dsPIC30F2010을 이용하는 모터 속도제어기 설계 방법을 제시한다. dsPIC30F2010의 여러 기능 중 내부의 최소 기능인 시스템 클럭, PWM, I/O, Timer 및 통신만을 사용하였고, 각 기능에 대한 동작 특성을 시험하였다. 또한 이러한 기능을 이용하여 PI 속도제어 프로그램을 구현하였다.
본 논문에서는 병렬 분산제어 방식을 이용한 곡면유리 자동성형 시스템을 개발한다. 설계된 시스템은 PC, 하나의 주제어기, 그리고 11개의 서보제어기로 구성된다. 각 요소들은 RS-232C와 8비트 데이터 버스로 연결된다. 안정성과 제어성능을 고려하여 정밀 PID 모션제어기 프로세서와 DC모터 제어에 사용되는 H-브리지를 사용한다. 설계된 시스템에서, PC는 주어진 곡률반경에 대한 각 구조물의 위치 값을 계산하고 이 값에 대응하는 모터 회전 데이터를 계산하며 작업자의 조작 입력을 위한 사용자 인터페이스를 제공한다. 주제어기는 PC로부터 동작 명령과 제어 파라미터를 받아 버스 통신방식을 이용하여 이를 각 서보제어기로 전달하며 서보제어기는 주제어기로부터 넘겨받은 동작명령과 제어 파라미터를 이용하여 각 모터에 대하여 PID제어를 수행한다.
본 논문은 GPU(Graphics Processing Unit) 에서 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 사용하여 실시간으로 객체를 분할하는 방법을 소개한다. 최근에 감시 시스템, 오브젝트 추적, 모션 분석 등의 많은 응용 프로그램들은 실시간 처리가 요구된다. 이러한 단계의 선행부분인 객체 분할 기법은 기존 CPU 기반의 시스템으로는 실시간 처리에 제약이 발생한다. NVIDIA에서는 Parallel Processing for General Computation 을 위해 그래픽 하드웨어 제약을 개선한 CUDA platform을 제공하고 있다. 본 논문에서는 객체 추출 단계에 대표적인 적응적 가우시안 혼합 배경 모델링(Adaptive Gaussian Mixture Background Modeling) 알고리즘과 Classification 기법으로 사용되는 CCL (Connected Component Labeling) 알고리즘을 적용하였다. 본 논문은 2.4GHz를 갖는 Core2 Quad 프로세서와 비교하여 평가하였고 그 결과 3~4배 이상의 성능향상을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 소셜 영상과 컬러 마케팅기법을 결합하여 전략적이고 효과적인 영상 기법을 제안함으로써, 기업의 관점에서 효과적인 마케팅적 효과를 얻는 것을 목표로 한다. 연구 방법으로는 흑백 영상과 컬러 추출된 스톱모션기법의 이미지의 결합 기법을 구현하고 구체적인 프로세스를 분석하는 것을 연구 범위로 삼았다. 기대 효과로는 기업 및 브랜드의 효과적인 소셜 영상 마케팅을 위한 구체적인 영상 구현 및 새로운 영상 기법을 제안함으로써 소셜 영상 마케팅 발전 및 활성화에 기여할 수 있다는 것이다. 이를 통해 기업의 관점에서는 자사의 핵심 메시지를 담은 컬러를 통해 사용자(대중)에게 일관된 이미지를 심어줄 수 있기 때문에 긍정적이고 효과적이다.
2015년 대한민국을 관통하는 키워드 중 하나가 O2O (Online to Offline)이다. 대기업과 중소기업까지 O2O를 전면에 내세우고 새로운 비즈니스를 모색하는 기업들이 확대되고 있다. O2O 비즈니스 기업들의 업종도 모바일 메신저, 포털을 비롯한 인터넷 사업자, 통신사업자, 모바일 기기 제조사, 전자상거래 기업과 같은 정보통신기술(ICT) 관련 기업부터 유통기업까지 다양하다. 본 연구를 위하여 2014.5~2015.5 1년 간 여자대학생 92명의 '모바일 쇼핑 금융서비스 이용 현황' 조사를 실시하였다. 조사 결과, 상품정보검색(96.7%), 구매(88%), 주문 배송(77.2%), 할인 프로모션정보(62%) 등 모바일 쇼핑을 하였고, 모바일금융 서비스로는 하루에 1번정도 (20.4%), 월1~3회(20.4%), 1주 3~4회(16.3%), 이용 안하는 경우(24.5%)로 조사 되었다. 모바일 금융서비스를 이용하지 못하는 이유로는 개인정보보안 및 해킹우려(39%), 이용/결제 과정의 불편함(25.8%) 등 이었으며, 국내 O2O 플랫폼이 제공하는 서비스는 쇼핑부터 결제까지 완결적인 구조로 보완할 부분이 필수적이다.
본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 무인 마켓에 도입하여 엣지 컴퓨팅의 효율성을 확인하고, 로컬 네트워크의 효율적인 대역폭 할당을 위한 두 가지 방법을 제안한다. 무인 마켓과 같이 엄청난 양의 데이터를 필요로 하고 만들어내는 서비스에서는 데이터들을 클라우드로 전송하여 소비자가 불편함을 느끼지 못하도록 빠르게 처리하는 것은 불가능에 가깝다. 그래서 우리는 Amazon Go 를 벤치마킹한 무인 마켓에 엣지 컴퓨팅을 도입하여 이를 구현한다. 그리고 구현한 시스템에서 엣지 컴퓨팅 외에 클라우드 컴퓨팅, 모바일 장치를 적용하여 처리할 때의 응답 시간을 분석하여 엣지 컴퓨팅의 높은 성능을 확인한다. 또한, 구현한 무인 마켓에서 데이터 전송의 효율성을 더욱 높이기 위해 카메라 단위와 매대 단위의 대역폭 할당 기법을 제안한다. 카메라 단위로는 모션 인식기술을 활용하여 움직임이 감지될 때만 각 이미지 프로세스에서 요구되는 고해상도로 송신하는 기법을 제안한다. 매대 단위로는 네트워크에서 수용 가능한 대역폭 임계치에 도달하지 못하게 하기 위해 매대 별 우선순위에 따른 대역폭 할당 스케줄링 기법을 제안한다. 그 결과로 평균 소모대역폭과 최대 소모대역폭을 비교하여 제안한 두 가지 기법이 기존의 방법에 비해 성능을 향상시키는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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