In this study, the system which can make the generator's output voltage more stable by using the inverter in terms of PWM method, is designed It is one of the method reducing velocity of the wind in the process of the wind power generation. Thus, in this system, it is necessary to use a excellent current control inverter. So pulse with modulation method with a high-speed switching element is introduced to control the output current. And also, in order to get a fast response when the standard current generated by the vector control algorithm is supplied with the generator, the output control system with the fast response character and the best current control character is suggested. In this way, the result from the introduction of the control system is that a response character to the changable velocity of the wind is excellent, causing the remarkable reduction of the percentage of the harmonic and the outstanding stability of the variation of the output voltage.
디지털 스토리텔링에 등장하는 3차원 가상 캐릭터에는 외형뿐만 아니라 자세나 동작에서도 캐릭터의 개성이 반영된 고유의 스타일이 부여된다. 그러나 사용자가 웨어러블 동작센서를 사용하여 직접 캐릭터의 신체 동작을 제어하는 경우 캐릭터 고유의 스타일이 무시될 수 있다. 본 연구에서는 가상 캐릭터를 위해 제작된 소량의 애니메이션 데이터만을 이용하는 검색 기반 캐릭터 동작 제어 기술을 사용하여 캐릭터 고유의 스타일을 유지하는 기술을 제시한다. 대량의 학습 데이터를 필요로하는 기계학습법을 피하는 대신 소량의 애니메이션 데이터로부터 사용자의 자세와 유사한 캐릭터 자세를 직접 검색하여 사용하는 기술을 제안한다. 제시된 방법을 검증하기 위해 전문가에 의해 제작된 가상현실 게임용 캐릭터 모델과 애니메이션 데이터를 사용하여 실험하였다. 평범한 사람의 모션캡쳐 데이터를 사용했을 때와의 결과를 비교하여 캐릭터 스타일이 보존됨을 증명하였다. 또한 동작센서의 개수를 달리한 실험을 통해 제시된 방법의 확장성을 증명하였다.
In this study, we study the development and control of motion of 3D character animation and discuss the development direction of technology. Character animation has been developed as a data-based method and a physics-based method. The animation generation technique based on the keyframe method has been made possible by the development of the hardware technology, and the motion capture device has been used. Various techniques for effectively editing the motion data have appeared. At the same time, animation techniques based on physics have emerged, which realistically generate the motion of the character by physically optimized numerical computation. Recently, animation techniques using machine learning have shown new possibilities for creating characters that can be controlled by the user in real time and are expected to be developed in the future.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권1호
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pp.141-148
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2012
The power system of leisure ship has a character of stand-alone type, so it continuously checks the usable power. Especially, the leisure ship using renewable energy needs to adjust the power consumption of loads according to the usable power. Also, the important loads of leisure ship are different by operation mode. However, current power management system doesnot consider such character. This paper studied load management system of the SPMS(Smart Power Management System) and composed using the smart plug. The SPMS controls the loads depending on a user's pattern and character through variable priority number control. This control algorithm was verified through simulation of assumed user and situation using LabVIEW.
This study compared the Character Studio of 3ds Max and OpenGL to find an adequate modeling method of character animation to be used in motion analysis in the area of motor mechanics. The subject was one male golfer. We obtained the positional coordinates of marks needed by photographing the subject's golf swing motions. Because the method based on the Character Studio used meticulously designed character meshes, it enabled high.level animation but it took a long time in applying physique and demanded the repeated adjustment of each motion data. With the method based on OpenGL, a character completed once could be usable to almost every testee and desired program control was available, but because each character had to be created by making a computer program, it was hard to make characters delicately. Because the method using the Character Studio is actively studied not only in motor mechanics but also in many research areas, it is expected to be more usable in the near future. On the contrary, the method based on OpenGL is easily applicable and allows the convenient use of other mechanical data.
In recent years research on automatic font generation with machine learning mainly focus on using transformation-based methods, in comparison, generative model-based methods of font generation have received less attention. Transformation-based methods learn a mapping of the transformations from an existing input to a target. This makes them ambiguous because in some cases a single input reference may correspond to multiple possible outputs. In this work, we focus on font generation using the generative model-based methods which learn the buildup of the characters from noise-to-image. We propose a novel way to train a conditional generative deep neural model so that we can achieve font style control on the generated font images. Our research demonstrates how to generate new font images conditioned on both character class labels and character style labels when using the generative model-based methods. We achieve this by introducing a modified generator network which is given inputs noise, character class, and style, which help us to calculate losses separately for the character class labels and character style labels. We show that adding the character style vector on top of the character class vector separately gives the model rich information about the font and enables us to explicitly specify not only the character class but also the character style that we want the model to generate.
과거에는 게임프로그램 제작이 단순히 3D, 온라인게임, 엔진프로그래밍 또는 게임프로그래밍으로 분류하여 제작하였다. 그러나 이제는 게임프로그래밍의 종류가 세분화되었고, 기존에 없던 인공지능 게임프로그래머의 역할이 게임을 좀 더 재미있게 할 수 있는 시점이라 하겠다. 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여, 보상 값을 받아 게임캐릭터가 학습하여 지능적인 움직임을 나타나게 하였다. 구현된 게임캐릭터가 지능적으로 잘 움직이는지 확인하기 위해, 슈팅게임을 제작하여 적 캐릭터와 전투를 하게 하였다. 실험결과 임의로 움직이는 캐릭터보다 월등히 방어함을 알 수 있었다.
캐릭터로 하여금 시뮬레이션 내에서 사용자가 원하는 동작을 보이도록 물리 기반 제어기를 만들 수 있다면 주변 환경의 변화와 다른 캐릭터와의 상호작용에 대하여 자연스러운 반응을 보이는 캐릭터 애니메이션을 생성할 수 있다. 최근 심층 강화 학습을 이용해 물리 기반 제어기가 더 안정적이고 다양한 동작을 합성하도록 하는 연구가 다수 이루어져 왔다. 본 논문에서는 다리가 하나 달린 픽사 애니메이션 스튜디오의 마스코트 캐릭터 Luxo를 주어진 목적지까지 뛰어 도착하게 하는 심층 강화학습 모델을 제시한다. 효율적으로 뛰는 동작을 학습하도록 하기 위해서 Luxo의 각 관절의 각도값들을 선형 보간법으로 생성하여 참조 모션을 만들었으며, 캐릭터는 이를 모방하면서 균형을 유지하여 목표한 위치까지 도달하도록 하는 제어 정책(control policy)을 학습한다. 참조 동작을 사용하지 않고 Luxo 동작을 제어하도록 학습된 정책과 비교한 실험 결과, 제안된 방법을 사용하면 사용자가 지정한 위치로 Luxo가 점프하며 이동하는 정책을 더 효율적으로 학습할 수 있었다.
본 논문은 이전에 발표한 "FPGA와 OpenCV를 이용한 눈동자 모션인식을 통한 의사소통 시스템"을 보완하고, 몸이 불편한 환자를 위한 문자 선택 시스템을 소개한다. OpenCV를 이용해 눈 영역을 검출하고, 눈동자의 위치를 파악하여 FPGA로 보내 문자를 선택한다. 본 논문에서는 환자의 눈동자 움직임을 최소화하는 방법으로 사용자의 의도에 맞는 문자를 출력한다. 쉽게 접근할 수 있고, 다양한 알고리즘을 사용할 수 있는 OpenCV와 비교적 개발 비용이 저렴하고, 수정가능한 FPGA를 사용하여 구현한 눈동자 모션 인식 및 문자 선택 시스템을 제안한다.
물리기반 캐릭터 애니메이션에서 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법은 캐릭터 동작에 대한 시스템 동역학 모델(system dynamics model)에 기반하여 가까운 최적의 미래 상태를 예측하여 캐릭터의 동작을 자동적으로 생성하는데 널리 사용되어 왔다. 캐릭터와 환경 간의 접촉 현상을 강체 충돌로 다루는 경우 일반적으로 시스템 동역학 모델은 그 수식이 닫힌 형식(closed form)으로 유도되지 못하고 미분이 불가능하다. 따라서 최근까지 많은 연구자들이 접촉 완화(contact smoothing) 기법을 통해 시스템 동역학의 수치적 미분에 기반한 효율적인 궤적 최적화 기법을 발표해 왔다. 하지만 수치적 미분 정보는 분석적 미분과 달리 부정확하기 때문에 궤적 최적화의 안정성에 영향을 미칠 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 접촉 완화 모델에 대한 근사화를 통해 시스템 동역학을 분석적으로 미분하여 닫힌 형식의 도함수를 유도하고, 이를 기반으로 사용자의 온라인 입력에 따라 예제 데이터 없이 이족 캐릭터의 동작을 안정적으로 생성하는 예측 제어 기법(model predictive control (MPC))을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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