클러스터링은 주어진 데이터 집합을 균일한 특성을 가지는 몇 개의 그룹으로 묶는 대표적인 비교사 학습 방법 중 하나로 지금까지 다양한 형태의 알고리듬이 개발되어 다양한 응용 분야에서 사용되어 왔다. 이 중 fuzzy c-means (FCM)는 분할 기반의 클러스터링 기법에 속하는 알고리듬으로 1970년대에 정립된 이후 지금까지 사용되고 있는 대표적인 클러스터링 알고리듬 중의 하나이다. 하지만 FCM에는 여러 가지 문제점이 있으며 이를 해결하기 위해 지금까지도 다양한 FCM의 변형이 제안되고 있다. 이 논문에서는 먼저 FCM의 문제점을 살펴보고 이를 해결하기 위해 제안된 방법들을 통해 연구 방향을 제시하고자 한다. FCM의 문제점을 해결하고자 하는 대부분의 FCM 변형은 주어진 문제 영역의 지식을 활용하고 있다. 하지만 이 논문에서는 문제 영역을 한정하지 않고 모든 문제에 적용할 수 있는 일반적인 방안을 제시하는데 초점을 둔다. 제시하는 방안은 앞으로 더 많은 연구가 필요하지만 클러스터링을 연구하고자 하는 이들에게 최근의 연구 동향과 더불어 출발점을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
그리드 맵에서의 경로 찾기는 로보틱스, 지능형 에이전트, 컴퓨터 게임 등의 분야에서 보편적으로 다루어지는 문제이다. 기술의 발전에 따라 게임의 가상 세계는 점점 정교하고 사실적으로 표현되는 추세인데, 이는 그리드 타일의 수가 너무 많아져 경로 탐색 시간이 증가한다는 단점을 수반한다. 본 논문에서는 축소된 상태 공간을 생성하고 이에 대한 경로를 사전계산하는 오프라인 전처리 과정을 통해, 실시간 질의에 대해 빠른 응답을 가능하게 하는 경로 찾기 알고리즘을 제안한다. 전처리 과정에서는 그리드 맵상의 자유 공간을 수직 분할하고, 분할된 영역들을 노드로 하는 연결 그래프를 생성하고, 모든 노드 쌍에 대한 경로를 행렬 형태로 저장한다. 실시간 쿼리 단계에서는 질의 점이 속하는 노드들을 찾고, 그에 해당하는 저장된 경로를 검색한다. 그리드 기반 경로 찾기의 수준기표로 이용되는 맵들의 집합에 대해 제안한 방법을 시뮬레이션하여, 탐색 공간과 탐색 시간이 획기적으로 감소됨을 확인한다.
비밀번호 기반의 사용자 인증은 동일한 비밀번호를 반복 사용하므로 보안이 취약하여 OTP(One-Time Password)가 도입되었다. 하지만 보안이 강화된 OTP를 서버와 동기된 모바일 기기에서 생성하여 PC에 입력하는 경우 PC가 악성코드에 감염되어 있으면 해커가 사용자 계정과 비밀번호 그리고 OTP값을 해킹할 수 있다. 본 논문에서는 OTP값 유출에 따른 보안 취약성을 해소하기 위해 사용자는 계정과 비밀번호를 PC에 입력하여 서버인증을 수행하고, PC 화면에 출력된 QR코드를 모바일 기기에서 스캔하여 OTP값을 직접 서버로 전송함으로써 정보 유출에 따른 해킹을 방지하고 PC에 OTP값을 입력하는 불편함을 줄이는 새로운 이중 인증 방식인 DTOTP를 제안한다. 시스템은 이중 전송을 통해 PC인증 방식의 OTP 보다 향상된 보안성을 제공하면서 기존 OTP 알고리즘을 그대로 사용할 수 있어 구현이 용이하며 은행, 포털 및 게임 서비스 등에 안전하게 활용할 수 있다.
움직임이 자연스러운 피사체는 대부분 형태가 불규칙하게 변형되는 비정형(non-rigid) 형상이고, 그 종류 또한 매우 다양하게 존재하다. 비정형 형상 복원에 관한 기술은 영화나 게임 산업에서 최근 폭넓게 적용되고 있다. 그렇지만, 현실적인 접근 방법은 움직이는 피사체에 많은 비콘 장치를 부착해야한다. 이러한 제약사항을 극복하기 위해, 비콘장치가 없는 입력 비디오 영상으로부터 비정형 형상을 복원하는 연구가 멀티미디어 응용 분야에서 광범위하게 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 비정형 3D 형상을 복원할 수 있는 새로운 CPSRF(Chained Partial Stereo Rigid Factorization) 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 스테레오 2D 비디오 영상으로부터 비정형 3D 형상을 프레임 별로 실시간 복원하는데 포커스 한다. 또한 시변 형상 변형은 가우시한 분포를 따라야 하는 제한을 두지 않는다. 실험결과에서는 제안한 CPSRF 방법의 복원 성능이 불규칙한 형상 변형을 고려하지 않은 기존 방법 보다 우수함을 확인한다.
개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선을 고려한 탐색 방법을 제안하였다. 이 방법은 이전전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로에서의 중복 간선은 최적 경로로 구성될 가능성이 높다고 판단하고, 해당 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 최적 경로를 구성할 확률을 높이게 하였다. 그리고, 실험을 통해 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 주었다.
감성 컴퓨팅은 인간의 상호 작용에서 중요한 역할을 하기 때문에 인간을 인식하는 인공 지능을 통해 감정을 이해하고 식별한다. 우울증, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애 및 게임 중독과 같은 정신 질환을 잘 이해함으로써 감정과 관련된 문제들을 잘 관리할 수 있을 것이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 감정 인식을 위한 다양한 연구가 수행되었는데 기계학습을 적용하는데 있어서는 알고리즘의 복잡성을 줄이고 정확도를 향상시키기 위한 노력이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 노력중의 하나로 Stack AutoEncoder (SAE)를 이용하여 차원을 감소하는 방법과 Long-Short-Term-Memory/Recurrent Neural Networks (LSTM / RNN) 분류를 이용한 감성 분류에 대해 연구한 결과를 제시한다. 제안된 방법은 모델의 복잡성을 줄이고 분류기의 성능을 크게 향상시킨 결과를 가져왔다.
A three-dimensional image capturing device and its signal processing algorithm and apparatus are presented. Three dimensional information is one of emerging differentiators that provides consumers with more realistic and immersive experiences in user interface, game, 3D-virtual reality, and 3D display. It has the depth information of a scene together with conventional color image so that full-information of real life that human eyes experience can be captured, recorded and reproduced. 20 Mega-Hertz-switching high speed image shutter device for 3D image capturing and its application to system prototype are presented[1,2]. For 3D image capturing, the system utilizes Time-of-Flight (TOF) principle by means of 20MHz high-speed micro-optical image modulator, so called 'optical resonator'. The high speed image modulation is obtained using the electro-optic operation of the multi-layer stacked structure having diffractive mirrors and optical resonance cavity which maximizes the magnitude of optical modulation[3,4]. The optical resonator is specially designed and fabricated realizing low resistance-capacitance cell structures having small RC-time constant. The optical shutter is positioned in front of a standard high resolution CMOS image sensor and modulates the IR image reflected from the object to capture a depth image (Figure 1). Suggested novel optical resonator enables capturing of a full HD depth image with depth accuracy of mm-scale, which is the largest depth image resolution among the-state-of-the-arts, which have been limited up to VGA. The 3D camera prototype realizes color/depth concurrent sensing optical architecture to capture 14Mp color and full HD depth images, simultaneously (Figure 2,3). The resulting high definition color/depth image and its capturing device have crucial impact on 3D business eco-system in IT industry especially as 3D image sensing means in the fields of 3D camera, gesture recognition, user interface, and 3D display. This paper presents MEMS-based optical resonator design, fabrication, 3D camera system prototype and signal processing algorithms.
본 논문에서는 사용자의 경로를 기반으로 가중치 맵을 계산하고, 이를 이용하여 게임이나 가상현실과 같은 인터랙티브 가상 환경에서 논플레이어 캐릭터(Non-playable characters, NPC)의 위치를 효율적으로 제어할 수 있는 방법을 제시한다. 우리의 방법은 사용자의 움직임을 참조하여 NPC에 새로운 경로를 제공하는 네비게이션 메쉬를 자동으로 구성한다. 우리의 방법은 시간이 지남에 따라 사용자가 주로 다니는 길목을 정확하게 찾아내기 때문에 가상환경에 적응형으로 자동 변경이 가능하고, 사용자가 선호하는 경로를 가중치로 스마트 에이전트와 같은 움직임을 만들어 낼 수 있다. 우리는 비디오 게임이나 가상현실과 같은 인터랙티브 환경의 몇 가지 예제 시나리오를 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 유용성 테스트를 실험했다. 실제로 우리의 프레임워크는 인터랙티브 환경을 활용하는 모든 유형의 탐색에 쉽게 적용 할 수 있다.
인공생명체 연구는 자연 생명과 관련된 시스템이나 그 과정들, 진화 등을 평가해 다양한 응용과학 분야에 활용된다. 이러한 인공생명체의 원활한 활동을 위해 물리적 신체 설계와 행동 제어전략을 진화시키는 연구가 활발히 진행되었다. 그러나 형태와 신경망을 공진화시키는 것은 어렵기에 최적화된 움직임을 가진 인공생명체는 한 가지 형태에 한 가지 움직임만을 가지며 주변 환경 상황은 고려하지 않는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 포식자-피식자 모델을 이용하여 형태와 신경망을 공진화하는 인공생명체가 환경적응형 움직임을 갖게 한다. 그런 다음 포식자-피식자 계층 구조를 최상위 포식자-중간 포식자-최하위 피식자 3단계로 확장하여 초기 개체군 밀도에 따라 시뮬레이션의 안정성을 판별하며 형태 진화와 개체군 역학 간의 상관관계를 분석한다.
본 논문에서는 현실감을 높이기 위한 청각적 기술로 기하학적 방법을 사용하는 광선 추적(ray-tracing) 기반의 3D Sound rendering기술인 Sound-tracing을 사용한다. Sound-tracing은 사운드 전파(sound propagation)단계에서 많은 비용이 든다. 사운드 전파 비용을 감소시키기 위해 제안하는 알고리즘은 이전 프레임들의 평균 유효 frame 수를 계산하고 그 수치를 기반으로 공간에 따른 depth를 조절하는 방법이다. 실험 결과 depth를 조절하지 않은 결과와 비교하면 음원이 실내에 있었을 때 path 손실률은 0.72%이고 탐색 및 충돌검사 단계(traversal & Intersection test)가 85.13%의 계산량 감소를 보이고 전체 frame rate는 4.48% 증가하였다. 음원이 실외에 있었을 때 path 손실률은 0%이고 탐색 및 충돌검사 단계가 25.01%의 계산량 감소를 보이고 전체 frame rate가 7.85% 증가하였다. 이는 path 손실률을 최소화하면서 렌더링 성능을 올릴 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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