게임이나 실시간 시뮬레이션 시스템과 같은 분야에서 잔디는 광범위한 지표면을 구성하는 중요한 요소 중 하나이다. 실제 넓은 지형에 자라나는 많은 수의 잔디를 효율적으로 렌더링 하는 작업은 결코 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제를 해결하려면 모델의 질과 계산 비용 절약의 두 가지 문제에 늘 직면하게 된다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제를 해결하기 위한 방안으로 프랙탈 이론과 인스턴싱 기법을 도입하여 자연스러운 잔디의 효율적인 표현 방법을 제안한다. 기존의 잔디 표현의 경우 동일한 모델을 반복적으로 적용하였지만 본 연구에서는 프랙탈의 자기 유사성의 기본 이론을 활용하되 지형의 성질과 빛의 양을 인자로 도입하여 조건에 맞는 다양한 잔디의 자연스러운 표현 방법을 설계하고 또한 많은 수의 잔디 모델을 실시간으로 렌더링하기 위하여 GPU를 활용한 셰이더 인스턴싱 기법을 적용한다.
본 연구에서는 신체활동 모니터링이 가능한 스마트 의류와 연동되는 스마트 피트니스 콘텐츠와 관련하여 실용성을 갖춘 소비자 맞춤형 스마트 콘텐츠 개발 기획 연구의 일환으로, 타겟소비자의 잠재적 수요를 반영한 셀프트레이닝 지원용 스마트 피트니스 콘텐츠 개발의 구체적인 구현방향을 탐색하였다. 그 결과, 스마트 피트니스 콘텐츠에 대한 잠재적 수요는 시간 경과의 순서에 따라 '운동시작 전'의 단계에서는 '사용 접근성', '흥미유도', '다각적 스토리라인'의 범주어가 도출되었고, '운동수행 중'의 단계에서는 '실시간 음성코칭', '정확한 운동자세 모니터링', '개인 맞춤형 운동처방'이 도출되었다.'운동 직후'의 단계에서는 '실질적 보상제도', '등급제도', '체형변화 모니터링', '일상생활 모니터링'이 도출되었고, '다음 운동으로 연결'의 단계에서는 '동기유발', '높은 지속성' 이 도출되었다.
물체 내부에서의 빛의 산란 현상 (subsurface scattering)에 기반한 조명 모델은 사실적인 이미지 생성에서 매우 중요하지만, 복잡한 계산으로 인하여 게임, 가상현실 등의 대화형 환경에 적용되기 어려웠다. 우리는 빛의 단일 산란과 다중 산란 현상에 의한 조명을 이미지 상에서 근사하는 보다 실용적인 기법을 제안한다. 먼저 광원 시점에서 렌더링한 이미지의 각 픽셀에 물체 내부로 투과된 조사도 정보를 저장하고, 쉐이딩 단계에서 이 정보를 사용하여 조명을 빠르게 계산한다. 단일 산란은 그림자 매핑과 유사한 알고리즘과 적응적인 결정적 샘플링을 통해 수행 비용을 효율적으로 줄인다. 다중 산란은 빛의 확산 이론에 기반한 계층적인 샘플링을 사용한다. 복잡한 함수의 테이블화은 속도를 보다 향상 시킨다. 실험을 통해 제안된 기법이 초당 수 십에서 수 백 프레임의 빠른 속도로 사실감있는 장면을 렌더링할 수 있으며, 게임과 같은 기존의 대화형 환경에 쉽게 적용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서 비대칭 멀티 코어 구조의 스마트 모바일 단말에서 실시간성 보장과 에너지 소비량 절감을 고려한 작업 스케쥴링 기법을 제안한다. 최근 VR, AR, 3D 등 고성능 응용프로그램은 실시간과 고수준 작업이 요구된다. 스마트 단말은 배터리에 의존적이므로 높은 에너지 효율을 위해서 big.LITTLE 구조가 적용되었지만, 이를 제대로 활용하지 못함으로써 에너지 절감효과가 반감되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 big.LITTLE 구조의 단말에서 실시간성과 높은 에너지 효율을 높일 수 있는 비대칭 멀티코어 할당 기법을 제안한다. 이 기법은 SVM 모델을 활용해서 실제 작업의 실행시간을 예측하고 이를 통해서 에너지 소모와 실행시간을 최적화한 알고리즘을 제안한다. 상용 스마트폰에서의 비교실험을 통하여 제안기법이 기존 기법과 유사한 실행시간을 보장하면서 에너지 소비량의 절감을 보였다.
최근 3차원 분야의 지속적인 발전으로 인해 보다 사실적이고 실감나는 영상을 경험할 수 있게 되었고 게임과 같은 다양한 응용분야에서 활용가능하게 되었다. 특히 가상환경에서의 객체들과 상호작용하며 이를 제어하는 증강현실 분야에 많은 발전을 가져왔다. 본 연구는 한 대의 카메라를 활용한 가상 양시점화 방법을 통해 3차원 공간의 객체를 제어하는 3차원 사용자 인터페이스를 제안한다. 이를 위해 임의의 두 카메라 위치 사이의 변환 정보를 담고 있는 호모그래피(homography) 행렬을 계산하고, 한 대의 카메라에서 얻은 2차원 손 좌표, 호모그래피 행렬 그리고 카메라의 투영행렬을 이용하여 3차원 좌표의 복원을 수행한다. 이러한 방법을 통해 보다 정확하고 빠른 3차원 정보를 얻을 수 있게 된다. 이는 두 대의 카메라를 동시에 구동할 때보다 연산량이 감소하여 실시간 처리에 효과적일 수 있으며 경제적인 부담도 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다.
관광 분야에서 가상현실을 이용한 다양한 서비스가 진행되고 있지만, 가상현실 체험은 한정된 장소에서 고가의 장비를 통해 지속적인 유지관리가 필요하면서 활용에 한계가 발생한다. 대부분 관광 유적지가 실외에 있고 관광과 체험이 동시에 이루어지는 것이 필요하기 때문에 본 연구에서는 쉽고 간편한 구글 카드보드와 사용자의 스마트폰을 활용하는 모바일 가상현실 관광 체험을 제안한다. 이를 위해서 사물 인터넷과 결합한 관광 정보를 실시간으로 제공하는 시스템을 구성하고, 유네스코(UNESCO) 세계유산으로 지정된 백제 유적지 공산성과 송산리 고분을 중심으로 다양한 가상현실 기법을 적용하여 콘텐츠를 개발하였다. 또한, 공산성의 왕궁터를 가상으로 복원하여 역사 체험의 활용 가능성을 확인하였고 실제로 공산성에서 체험을 진행하여 긍정적인 호응을 얻었다, 이를 통해서 관광콘텐츠 활성화와 가상현실 대중화에 기여할 것으로 기대한다.
The number of knee-related disease patients and knee joint surgeries is steadily increasing every year, and for knee rehabilitation training for these knee joint patients, it is necessary to strengthen the muscle of vastus medialis and quadriceps femoris. However, because of the cost and time-consuming difficulties of receiving regular hospital treatment in the course of knee rehabilitation, we developed knee exoskeleton using rapid prototype for knee rehabilitation with feedback from the electromyogram (EMG) and inertia motion unit (IMU) sensor. The modules was built on the basis of EMG and an IMU sensor applied complementary filter, measuring muscle activity in the vastus medialis and the range of joint operation of the knee, and then performing the game based on this measurement. The IMU sensor performed up to 97.2% accuracy in experiments with ten subjects. The functional game contents consisted of an exergaming platform based on EMG and IMU for the real-time monitoring and performance assessment of personalized isometric and isotonic exercises. This study combined EMG and IMU-based functional game with knee rehabilitation training to enable voluntary rehabilitation training by providing immediate feedback to patients through biometric information, thereby enhancing muscle strength efficiency of rehabilitation.
게임과 영화는 현재 엔터테인먼트 산업에서 가장 각광을 받고 있는 분야이며, 이러한 분야에서는 입자 시스템을 이용하여 불꽃, 폭발, 연기, 액체, 눈, 비, 먼지와 같은 특수효과를 만들어 낸다. 게임 및 가상현실에서 상위 수준의 그래픽 라이브러리인 입자 시스템 API를 사용하면 위와 같은 특수효과를 사실적으로 표현할 수 있게 한다. 입자 시스템 API를 적용 시 개발자가 원하는 형태의 특수효과가 구현될 때까지 파라미터 값을 계속 바꿔가며 소스코드를 컴파일하여야 하며, 각 파라미터들 간의 연관성 있는 세밀한 조정이 이루어지기까지 많은 시간이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 이에, 본 논문에서는 온라인 게임 및 실시간 가상현실에 실제 적용할 수 있는 입자 시스템 API를 개발하고 위치, 속도, 색상, 투명도, 크기, 수명, 2차 위치, 2차 속도 둥의 속성 조절을 통해 손쉽게 특수효과를 생성할 수 있는 입자 시스템 에디터를 개발하고자 한다.
미래 인간의 삶은 사회, 경제, 정치와 개인 등 삶의 전 영역에 걸쳐 다학제적 기술의 파급효과 증대에 의해 혁신될 것이다. 특히 로봇 분야와 로봇을 이용한 차세대 게임 분야에서는 다학제적 기여와 상호작용에 의해 더욱 더 기술간 융합화가 가속화 될 것으로 전망된다. 본 연구는 지금까지의 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 기술적인 한계 및 시공간적 제약을 뛰어넘는 새로운 인터페이스 모델로, 기존 인간-로봇 인터페이스 기술에서 가질 수 없는 다양한 모달리티(modality)들의 융합을 통해 보다 신뢰성 있으며 편하고 자유로운 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 연구이다. 이족보행의 휴먼로봇과 모바일 기기 화면의 3D 콘텐츠(contents) 로봇(가상로봇)의 동작과 위치 값을 실시간적으로 연동하는 동기화(Synchronization) 엔진을 개발하고, 상호간의 정보를 주고받기 위한 무선 프로토콜(Protocol) 및 효율적인 티칭(Teaching)을 위한 학습에 의한, 다이렉트 티칭앤플레이(Direct Teaching & Play)의 티칭 프로그램 개발과, 이를 이용한 로봇 게임 시스템을 연구한다.
본 연구는 일정계획을 위한 간트 차트(Gantt Chart) 생성과정을 세로로 세우면 일자형만 존재하는 테트리스(Tetris) 게임과 유사하다는 아이디어에서 출발하였다. 테트리스 게임에서 X축은 M개의 설비(Machine)들이 되고 Y축은 시간이 된다. 모든 설비에서 모든 종류(Type)의 주문은 분리 없이 작업 가능하나 작업물 종류가 다를 경우에는 시간지체 없이 작업 준비비용(SetupCost)이 발생한다는 가정이다. 본 연구에서는 앞에서 설명한 게임을 간트리스(Gantris)라 명명하고 게임환경을 구현 하였으며, 심층 강화학습을 통해서 학습한 인공지능이 실시간 스케줄링한 일정계획과 인간이 실시간으로 게임을 통해 수립한 일정계획을 비교하였다. 비교연구에서 학습환경은 단일 주문목록 학습환경과 임의 주문목록 학습환경에서 학습하였다. 본 연구에서 수행한 비교대상 시스템은 두 가지로 4개의 머신(Machine)-2개의 주문 종류(Type)가 있는 시스템(4M2T)과 10개의 머신-6개의 주문종류가 있는 시스템(10M6T)이다. 생성된 일정계획의 성능지표로는 100개의 주문을 처리하는데 발생하는 Setup Cost, 총 소요 생산시간(makespan)과 유휴가공시간(idle time)의 가중합이 활용되었다. 비교연구 결과 4M2T 시스템에서는 학습환경에 관계없이 학습된 시스템이 실험자보다 성능지표가 우수한 일정계획을 생성하였다. 10M6T 시스템의 경우 제안한 시스템이 단일 학습환경에서는 실험자보다 우수한 성능 지표의 일정계획을 생성하였으나 임의 학습환경에서는 실험자보다 부진한 성능지표를 보였다. 그러나 job Change 횟수 비교에서는 학습시스템이 4M2T, 10M6T 모두 사람보다 적은 결과를 나타내어 우수한 스케줄링 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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