전산화단층촬영조영술(computer tomography angiography, CTA)의 최적 화질을 위한 서로 다른 요오드 농도와 스캔 매개변수를 적용하여 필터 보정 역투영 (filtered back projection, FBP), 혼합형 반복재구성 (hybrid-iterative reconstruction, hybrid-IR) 및 딥러닝 재구성 (deep learning reconstruction, DLR)의 화질적 특성을 정량적으로 평가하였다. 320행 검출기 CT 스캐너에서 지름 19 cm의 원통형 물 팬텀 가장자리에 있는 다양한 요오드 농도 (1.2, 2.9, 4.9, 6.9, 10.4, 14.3, 18.4 및 25.9 mg/mL)의 팬텀을 스캔하였다. 각각의 재구성 기술을 사용하여 획득한 데이터는 노이즈 (noise), 변동 계수 (coefficient of variation, COV) 및 평균 제곱근 오차 (root mean square error, RMSE)을 통해 영상을 분석하였다. 요오드의 농도가 증가할수록 CT number 값은 증가하였지만 노이즈 변화는 특별한 특성을 보이지 않았다. 다양한 관전류 및 관전압에서 FBP, adaptive iterative dose reduction (AIDR) 3D 및 advanced intelligent clear-IQ engine (AiCE)에 대해 요오드 농도를 증가할수록 COV는 감소하였고 요오드 농도가 낮을 때는 재구성 기술 간의 COV 차이가 다소 발생하였지만, 요오드 농도가 높아짐에 따라 그 차이는 미약한 결과를 보였다. 또한, AiCE에서는 요오드 농도가 높아질수록 RMSE는 감소하지만 특정한 농도 (4.9 mg/mL) 이후에는 RMSE가 오히려 증가 되는 특성을 보여주었다. 따라서 최적의 CTA 영상 획득을 위해 재구성 기술에 따른 요오드 농도의 변화 및 다양한 관전류 및 관전압의 스캔 매개변수의 특성을 고려하여 환자 스캔을 해야 할 것이다.
전문가 시스템은 인공지능의 한 분야로서 인간의 사고방식을 모방함으로써 다양한 분야에서 야기되는 문제들을 해결해준다. 대부분의 전문가 시스템은 추론엔진과 지식베이스등과 같은 많은 요소들로 구성된다. 특히 전문가 시스템의 성능은 추론엔진의 효율성에 의해 좌우된다 이러한 추론 엔진은 지식베이스가 구축될 때, 가능한한 적은 제약성을 가져야 함은 물론, 다양한 추론 방법을 제공해야 한다는 특정을 갖고 있어야 한다. 이 논문에서는 도메인 지식 표현을 위한 지식스키마와, 추론을 위한 지식구현 기법, 그리고 블랙보드와 추론엔진을 혼합한 지식베이스 엔진을 제안한다. 그리고 제안한 기법들을 이용하여 구축한 중공업 장비 진단 전문가 시스템에 대해서 설명한다. 이 논문에서 연구한 고장진단 지식기반 시스템은 지식기반 시스템 연구분야의 실질적 기반이 될 수 있을 것이다.
3D 게임그래픽 표현기술은 게임콘텐츠발전과 함께 콘텐츠 분야에서 중요한 요소가 되었다. 특히 게임 캐릭터 표현 기술은 사실적인 그래픽 기술과 시각적인 즐거움을 주는 것 이외에 게임을 진행하는 게임에 대한 몰입도의 중간 단계역할을 하며 플레이어가 마치 게임 속에서 영웅적인 모험을 즐길 수 있도록 착각을 만들어 낸다. 3D 게임에 있어서 게임캐릭터의 높은 완성도는 개발과정 가운데 캐릭터 설정작업의 세심한 디테일작업과 신중함이 주요요인으로 작용한다[3]. 본 논문에서는 게임구현을 위하여 인지적 AI 알고리즘이 적용된 3D 유니티 게임 엔진을 사용하여 radiosity의 수학적인 모델과 기본적인 radiosity 모델, 점진적 개선 radiosity 모델 기법을 방법론을 소개하고, 모바일 게임에 적용한 캐릭터 표현기법을 제안하려고 한다. 게임엔진에 실제적으로 적용하여보니 렌더링과정과 모의실험에서 표면의 투영도는 게임콘텐츠 환경의 조명도에 따라 변화됨을 발견 할 수 있어서, 전체적으로 질 높은 게임캐릭터가 완성되었음이 확인 되었다.
4차산업 혁명이 도래함에 따라 AI 기술을 적용하는 솔루션 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 2017년도부터 금융권, 보험사를 중심으로 AI 기반 RPA(Robotic Process Automation)을 이용한 업무 자동화 솔루션 도입이 이루어지기 시작했으며, 최근에는 RPA 솔루션 도입 단계를 지나 확산하는 시기로 진입하고 있다. 이러한 RPA 솔루션을 이용한 업무 자동화 중에서 각 종 문서들을 이용한 업무 자동화에는 문서내의 문자 정보를 얼마나 정확하게 인식하는지가 매우 중요하다. 이러한 문자 인식은 최근 딥러닝 기술을 도입함으로써 그 정확도가 많이 높아졌지만, 여전히 완벽한 인식 정확도 갖는 인식 모델은 존재하지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 딥러닝 기반 문자 인식 엔진에 전/후 처리기 기술을 적용할 경우 얼마나 정확도가 향상되는지를 확인하고 RPA 인식 엔진과 연계 기술을 구현하였다.
가상인간은 가상공간(가상 현실, 혼합 현실, 메타버스 등)에서 Unity와 같은 3D Engine 전용 모델링 도구로 구현된다. 실제 사람과 유사한 외모, 목소리, 표정이나 행동 등을 구현하기 위해 다양한 가상인간 모델링 도구가 도입되었고, 어느 정도 수준까지 인간과 의사소통이 가능한 가상인간을 구현할 수 있게 되었다. 하지만, 지금까지의 가상인간 의사소통 방식은 대부분 텍스트 혹은 스피치만을 사용하는 단일모달에 머물러 있다. 최근 AI 기술이 발전함에 따라 가상인간의 의사소통 방식은 과거 기계 중심의 텍스트 기반 시스템에서 인간 중심의 자연스러운 멀티모달 의사소통 방식으로 변화할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 다양한 대화 데이터셋으로 미세조정한 인공신경망을 사용해 사용자와 자연스럽게 대화 할 수 있는 가상인간을 구현하고, 해당 가상인간이 생성하는 문장의 감정값을 분석하여 이에 맞는 표정을 발화 중에 나타내는 시스템을 구현하여 사용자와 가상인간 간의 실시간 멀티모달 대화가 가능하게 하였다.
1997년 IBM의 딥블루가 세계 체스 챔피언인 카스파로프를 이기고, 최근 구글의 알파고가 중국의 커제에게 완승을 거두면서 딥러닝에 대한 관심이 급증하였다. 본 논문은 딥러닝에 기반을 둔 인고지능 체스엔진인 딥퍼플(DeepPurple) 개발에 대해 기술한다. 딥퍼플 체스엔진은 크게 몬테카를로 트리탐색과 컨볼루션 신경망으로 구현된 정책망 및 가치망으로 구성되어 있다. 딥러닝을 통해 구축된 정책망을 통해 다음 수를 예측하고, 가치망을 통해 주어진 상황에서의 판세를 계산한 후, 몬테카를로 트리탐색을 통해 가장 유리한 수를 선택하는 것이 기본 원리이다. 학습 결과, 정책망의 경우 정확도 43%, 손실함수 비용 1,9로 나타났으며, 가치망의 경우 정확도 50%, 손실함수 비용 1점대에서 진동하는 것으로 나타났다.
The latest trend in the automotive industry demands the development of high stiffness car bodies and the securement of inter-system performance for low vibration and noise vehicles. This demand, however, conflicts with need for light weight design and greater fuel efficiency, thus raising the importance of optimization design to satisfy both developmental goals. We chose two European medium sedans, which has gasoline engine and diesel one, to elucidate the noise characteristics of diesel passenger cars, whose sales have been increasing in both Korea and Europe. In the present study a systematic experiment was conducted to analyze the noise characteristics in diesel cars. we made it possible for differentiating car management according to customer demand while allowing for improved commercial feasibility. it was possible to improve interior noise by 2 dB(A) on average sound pressure level. As a result, by 4% higher on articulation index(AI).
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.23-36
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2024
Interest in virtual humans continues to increase due to the development of generative AI, extended reality, computer graphics technology, and the spread of a converged metaverse that goes beyond the boundaries between reality and virtuality. Despite the negative public opinion that virtual humans were just temporary form of entertainment event in the early days of their emergence, the reason they are showing continuous growth is due to the unique characteristics of virtual humans and the expansion of diverse usage from technological advancements. The production of video content using virtual humans is becoming vigorously active, but currently there is limitation and no exact process for the technology to apply virtual humans to video content for it to be produced accordingly to the characteristics or situations of virtual humans. In this study, we investigated the characteristics of virtual human production technology methods & processes, and identifying the impact of each production technology on the production environment through examples of virtual human content applied to domestic and international video contents. In conclusion, by proposing an appropriate production method for each content, we hope to develop and assist production practitioners so they can effectively use virtual humans in video content production.
The oil pan is an important factor for the noise behavior of the engine system. In this paper a new Magnesium oil pan was designed and analyzed to replace the current Aluminium oil pan. Dynamic stiffness and sound pressure level of the newly designed Mg oil pan were compared with the AI oil pan using the finite element method. NVH characteristics of the Mg oil pan is slightly insufficient when we changed the material of the oil pan from Al to Mg without modifying the design. Some design modifications of the Mg oil pan resulted in equal or superior characteristics compared to the Al oil pan. New ribs were added to stiffen the structure of the Mg oil pan. Thickness of thin plate area was increased to reduce the radiated noise. Through the changes of shape, higher dynamic stiffness than the current Al oil pan were achieved. Results of frequency response analysis show that we can reduce the sound pressure level of the oil pan if we increase the thickness of the thin plate area. It is shown that the new Mg oil pan could reduce the weight of the engine system and improve NVH quality of an automobile.
본 논문은 최신 가상현실 미디어 기술동향과 다양한 분야에서 시도해 온 VR 멀미저감 방안을 리뷰하여, 가상현실 사용자의 인지적 수용성을 높이는 방안에 대해 논의하였다. 이를 통해 최신 미디어 기술의 사용자 가치제안 방식을 분석하고 Social VR 플랫폼의 인지적 수용성을 개선하는 효율적 방안을 제안하였다. 생체신호 모니터링, VR 콘텐츠 적합도 분석, 멀미 메커니즘 조절, 신체동요측정 기반 멀미예측 등 다양한 멀미저감 방식 중 개발 비용과 사용자 수용성 측면에서 가장 효율적인 신체동요측정 기반 멀미예측 기술의 사전테스트 결과를 소개하고 적용 방안을 구체화하였다. 가상현실 체험 전 미세한 신체동요가 많은 사용자일수록 VR 멀미 민감도가 크게 증가하는 것을 확인하였다. 개인의 멀미민감도를 반영하는 본 측정 결과를 다양한 가상현실 환경에서 테스트하고 개인특성에 따른 VR 멀미 데이터베이스를 구축한다면 AI 기반의 멀미 예측기술을 구현하는데 크게 기여할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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