사람과 휴모노이드 로봇 간의 상호작용에 대한 연구는 로봇 연구의 핵심이다. 본 논문에서는 휴모노이드 로봇인 나오 로봇을 통해 서비스 로봇과 사람 간의 상호작용 방법을 연구한다. 특히 로봇이 사람에게 서비스를 제공함으로써 발생하는 상호작용에 초점을 둔다. 로봇이 서비스를 제공하기 위해서는 모터 프리미티브와 작업을 사전에 정의하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 작업을 생성하기 위하여 필요한 모터 프리미티브 데이터를 생성하는 시스템을 제안한다. 본 연구에서 설계한 시스템은 모터 프리미티브를 생성하는 단계까지이며, 향후 연구에서는 작업을 생성하는 하기 위한 기반 시스템으로 활용될 수 있다.
사진으로부터 실물과 같은 3차원 모델을 추출하고 텍스처를 추출하는 영상 기반 모델링 및 렌더링에 대한 많은 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 다중 입력 영상으로부터 다면체 프리미티브를 이용하여 3차원 모델을 생성하고 각 모델 면의 텍스처를 입력 영상으로부터 획득하는 영상 기반 모델러를 설계 및 구현하였다.
본 논문에서는 멤리스터 기반의 논리 게이트와 멤리스터-CMOS 기반의 프리미티브 IP 설계 방법을 제안하였다. 회로 설계를 위한 멤리스터 모델을 제시하고 멤리스터의 AND 및 OR 연결을 기본으로 멤리스터-CMOS 회로설계를 위한 프리미티브 IP설계 방법을 제안하였고, $0.18{\mu}m$ CMOS 공정과 멤리스터 SPICE 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 검증되었다. 회로는 멤리스터와 CMOS 결합을 하여 레이아웃 설계를 하고 네트리스트를 추출하였다. 디지털 프리미티브 IP들에 대해 기존의 CMOS와 면적비교를 수행하였으며, 멤리스터-CMOS 전가산기는 CMOS 전가산기에 비하여 47.6 %의 면적이 감소되었다.
직접 볼륨 렌더링은 반투명한 물체에 대한 고화질 영상 생성이 가능한 기법으로 광선 투사법이 대표적이다. 이것은 각 화소별로 오브젝트 공간상의 관심 영역을 샘플링하기 때문에 높은 해상도의 영상을 생성할 수 있지만, 각 샘플점마다 반복적으로 수행하는 텍스처 참조와 누적연산 때문에 렌더링 성능이 저하되는 문제가 있다. 최근에는 연산 능력이 매우 커진 GPU를 이용해 광선 투사법을 가속화하는 기법들이 많이 연구되고 있지만 이들 역시 전처리 단계 및 추가적인 메모리 사용이 불가피하다. 본 논문에서는 반투명 물체의 표현이 가능하고, 전처리 과정 및 추가적인 텍스처 메모리를 사용하지 않으면서 기존의 방법들보다 고속으로 볼륨 데이터를 가시화할 수 있는 포인트 프리미티브 기반의 새로운 볼륨 렌더링기법을 제안한다. 이 방법은 볼륨 데이터를 샘플링하여 포인트 프리미티브를 생성하고 이를 이미지 평면상에 투영하는 방식으로 수행속도가 매우 빠르다. 또한, 생성된 포인트 프리미티브를 실행시간에 추가 및 삭제할 수 있기 때문에 OTF를 변경해도 실시간 대응이 가능하다.
무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 활용하여 넓은 범위를 감시하기 위해서 조종자가 반복적으로 같은 경로를 따라서 UAV를 비행시키는 것은 관리 및 운영에 필요한 비용과 시간 문제가 발생한다. UAV로 넓은 지역을 감시하기 위해서는 UAV의 자율 비행 연구가 필요하다. 전통적인 접근 방법은 GPS를 기반으로 이동할 위치를 연속적으로 설정해서 비행 경로를 설정한다. GPS 기반의 경로 설정은 비행 경로에 장애물이 없을 때 적합하다. 장애물을 고려한 비행을 위해서는 모터프리미티브 기반의 비행 기법이 필요하다. 이 논문에서는 UAV를 자율 비행시키기 위한 모터프리미티브의 구조를 제안한다. UAV의 비행 경로를 설정할 때 비행할 위치를 직접 설정하지 않고 감시할 위치를 설정해서 모터프리미티브를 정의하는 기법을 소개한다. 이와 같은 방법은 UAV가 감시할 위치가 사전에 정의될 때 조종사가 UAV의 경로를 쉽게 설정할 수 있다.
무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 짧은 시간 동안 넓은 범위의 정찰이 가능하기 때문에 최근에는 이를 활용한 감시 시스템 연구가 주목을 받고 있다. 넓은 범위를 감시할 때 조종사가 반복적으로 UAV를 비행시키는 것은 운영에 필요한 비용 문제가 발생한다. 감시를 위한 비행경로를 사전에 정의할 수 있다면 이를 기반으로 UAV를 자율 비행시켜 비용 문제를 해결할 수 있다. 전통적인 접근 방법은 GPS를 기반으로 비행할 경로를 다수 개의 모터프리미티브로 정의한다. 하지만, UAV가 감시할 지점이 모터프리미티브에 반영되지 않아 감시가 제대로 수행되지 못하는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 감시용 UAV를 자율 비행시키기 위한 모터프리미티브의 구조를 제안한다. 모터프리미티브는 감시 대상을 정확히 기술하기 위해서 자동으로 감시할 지점을 선택하여 생성된다.
배리어 프리미티브는 병렬 프로그램을 수행할 때 계산에 참여한 프로세서들 사이에 동기화를 위하여 사용된다. 그러나 배리어에 일찍 도착한 프로세서들은 나머지 프로세서들이 배리어에 도착할 때 까지 배리어에서 기다리게 되므로 프로세서들의 활용율이 떨어진다. 본 논문에서는 배리어 대기시간의 원인들을 찾기 위하여 병렬 프로그램들을 다양한 그레인 크기들로 수행하였다. 모든 프로세서들이 동일한 개수의 그레인들을 수행함에도 불구하고 그레인 크기에 따라 변화되는 명령어들과 캐쉬 실패들은 배리어 대기 시간에 영향을 미치고 있음을 시험한다. 또한 배리어에서의 맹목적 대기시간을 감소시키기 위하여 동기화 기능을 두 단계로 나누어 수행하는 두 단계 배리어를 제안한다. 모의 실험 결과는 병렬 프로그램의 그레인 크기는 배리어 대기시간에 영향을 미치고 있음을 보여주며 또한 제안된 두단계 배리어가 기존의 배리어 프리미티브보다 배리어에서의 대기시간을 줄여주고 있음을 보여준다.
사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.
전통적인 암호시스템의 분석방법은 암호 프리미티브들로 구성된 부분을 블랙박스로 생각하고 이들을 구성하는 수학적 함수를 분석하여 이론적인 안전성을 정량화 했다. 그러나 암호 프리미티브가 이론적으로 안전하다고 해도 이들을 적용한 암호시스템을 구축할 때 구현 방법에 따라 비밀정보와 연관된 내부 함수가 실행되면서 연산시간, 소모전력, 전자복사, 오류결과 등의 부가적인 정보를 밖으로 누출하는 경우가 있다. 최근 들어 이런 부채널 정보를 통해 비밀정보를 유추하는 기술이 발전하였는데 시차공격법, 전력분석법, 전자복사 공격법, 오류 공격법, 오류 메시지 공격법 등 여러 가지 공격법이 알려지고 있다. 부채널 공격법을 통해 비밀키 암호 알고리즘, 공개키 암호 알고리즘, 해쉬함수 등을 프리미티브로 사용하여 구현한 암호 메카니즘의 취약점이 분석되었으며, 이를 막을 수 있는 대응법도 다양하게 제안되고 있다. 본 고에서는 부채널 공격법과 이의 대응법에 대한 최근 동향을 살펴본다.
본 논문에서는 정규화 과정을 통해 2차원 물체를 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 우선 입력 영상에 톨이론을 적용하여 화상구조를 파악함으로써 임계치 선정없이 잡음 제거와 경계 추출을 행한다. 그 후 추출된 경계선에 Hough 변환을 이용하여 직선과 원을 추출하여 여기에 프리미티브의 안정성에 기초하여 물체를 이루는 프리미티브에 대한 분리를 행한다. 최종적으로 분리된 프리미티브들로부터 모양 정도를 계산하고 디지털화 과정을 통해 인식 과정을 수행한다. 끝으로 본 논문의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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