본 논문에서는 물리기반 동적 변형을 실시간에 안정적으로 시뮬레이션하는 새로운 ARAP(as-rigid-as-possible) 방법을 제안한다. 1, 2, 3차원 물체의 변형을 안정적이며, 빠르고, 일관성 있게 다루기 위하여 방향성 입자로 이루어진 변형 그래프를 도입하고 그에 따른 ARAP 변형에너지를 공식화한다. 방향성 입자의 안정적인 시간 적분을 위해서는 변분 공식화에 기반을 둔 내재적 시간 적분 기법을 개발한다. 또한 국지적/전역적 최적화를 교대로 반복 적용하여 방향성 입자의 최적 위치 및 회전을 구한다. 제안된 방법은 구현이 쉽고 복잡한 변형을 실시간에 시뮬레이션할 수 있을 정도로 빠르다.
본 논문에서는 불을 애니메이션하고 가시화하는 새로운 방법을 제시한다. 불을 애니메이션하기 위해서 해결해야 하는 문제들 중에서 가장 어려운 문제는 불이 빛과 열을 주위로 방사하는 과정을 시뮬레이션하는 것이다. 이 방법을 해결하기 위해서 연료가 빛과 열을 발산하고 연소물이 되는 연소 과정을 유체 방정식이 구현되는 복셀화된 공간에서 시뮬레이션하는 복합적인 방법을 제안한다. 불의 움직임은 다른 유체의 경우와 같이 유체 방정식을 이용해서 시뮬레이션하며, 시뮬레이션의 각 단계마다 연소 과정에서 발생한 열이 유체의 온도를 높이고, 이렇게 높아진 온도가 불의 복잡한 움직임을 더욱 가중시키는 과정을 반복시키면서 불에 대한 애니메이션이 처리된다. 또한, 불과 불이 주변을 밝히는 효과를 처리하기 위해서 널리 알려진 포톤 매핑 알고리즘의 효율성을 개선한 새로운 가시화 알고리즘을 구현한다.
무리 짓기는 대규모 무리의 사실적인 시뮬레이션으로 게임이나 컴퓨터 그래픽에서 자주 사용된다. 이러한 대규모 무리의 실시간 시뮬레이션은 계산 집약적 작업이기 때문에 효율적인 알고리즘에 대한 많은 연구들이 있었다. 본 논문에서는 기존의 효율적인 무리 짓기 알고리즘이 불필요한 계산을 포함하고 있다는 사실은 실험적으로 찾아내고, 간단한 휴리스틱으로 이러한 단점을 개선하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 많은 실험을 수행하였다. 실험의 결과는 제안하는 알고리즘이 기존의 효율적인 알고리즘에 비하여 평균 약 21%정도 성능을 개선한다는 것을 보였다.
본 논문에서는 두 타원체 사이의 중심 간 방향으로의 최단 근접 거리를 구하는 실용적인 방법을 제안한다. 이는 타원체로 근사한 강체 및 변형체의 물리기반 동적 시뮬레이션에서 타원체 사이의 충돌을 처리 하는 핵심 기술이다. 본 논문에서는 외부에서 접하는 두 타원체의 중심 간 거리와 접촉점 및 접촉방향에 관한 조건식을 세우고 고정점 반복법 및 Aitken의 델타 자승 절차를 이용하여 최단 근접 거리를 구하는 방법을 개발한다. 또한 실제 오차에 따른 종료 조건을 도입함으로써 게임 등의 실시간 응용에서 최단 근접 거리를 더욱 빠르게 구할 수 있게 한다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법의 효율성 및 실용성을 보인다.
근래에 진화 연산을 활용한 교섭 게임의 분석은 게임 이론 분야에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 본 논문은 교섭 게임에서 진화 연산을 사용하여 이기종 인공 에이전트 간의 상호 작용 및 공진화 과정을 조사하였다. 교섭게임에 참여하는 진화전략 에이전트들로서 유전자 알고리즘(GA), 입자군집최적화(PSO) 및 차분진화알고리즘(DE) 3종류를 사용하였다. GA-agent, PSO-agent 및 DE-agent의 3가지 인공 에이전트들 간의 공진화 실험을 통해 교섭게임에서 가장 성능이 우수한 진화 계산 에이전트가 무엇인지 관찰 실험하였다. 시뮬레이션 실험결과, PSO-agent가 가장 성능이 우수하고 그 다음이 GA-agent이며 DE-agent가 가장 성능이 좋지 않다는 것을 확인하였다. PSO-agent가 교섭 게임에서 성능이 가장 우수한 이유를 이해하기 위해서 게임 완료 후 인공 에이전트 전략들을 관찰하였다. PSO-agent는 거래 실패로 인해 보수를 얻지 못하는 것을 감수하고서라도 가급적 많은 보수를 얻기 위한 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였으며, 반면에 GA-agent와 DE-agent는 소량의 보수를 얻더라도 거래를 성공시키는 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였다.
지형에 대한 기존의 침식 시뮬레이션은 주로 소규모의 지형 변화에 초점을 맞추고 있다. 이 논문에서는 물에 의한 침식과 열적 침식과정을 결합하여 강의 네트워크와 산들로 이루어진 자연스러운 대규모의 지형을 형성하는 방법을 제안한다. 물의 흐름에는 shallow water 시뮬레이션의 파이프 모델을 사용하며, 강물의 줄기가 쉽게 형성되게 하기 위해 속도에 의존하는 침식을, 강줄기 주변에 V자형 골짜기가 생성되게 하기 위해 열적 침식을 적용한다. 시뮬레이션 결과 $K_c$(퇴적물 수용상수)와 $K_v$(속도의존 침식강도)의 값이 적당한 범위에 있을 때만 목적한 모양의 지형이 생성되며, 이렇게 생성된 대표적인 자연스러운 모양의 지형을 예시한다. 또한 기존의 열적 침식 방법의 개선과 $K_c$가 큰 값일 때 발생하는 문제점을 해결할 방안을 제시한다.
본 논문에서는 큰 변형이 일어나는 얇은 쉘을 실시간에 시뮬레이션하는 기법을 제안한다. 쉘이란 나뭇잎이나 종이와 같이 이차원 구조라 할 수 있는 얇은 물체이다. 얇은 쉘의 시각적으로 사실적인 애니메이션을 실시간에 생성하는 것은 컴퓨터 그래픽스 분야에서 오랫동안 주요한 도전 과제였다. 본 논문에서는 연속체 역학에 있어서 가장 복잡한 쉘 이론에 의존하는 대신 Grinspun 등이 제안한 이산 쉘 에너지 함수를 채용하고, 지배방정식의 실시간 적분을 위해서는 쉘 구조를 위한 모달 와핑 기법을 개발한다. 이와 같은 새로운 시뮬레이션 기법은 삼차원 솔리드를 위해 개발된 종전의 모달 와핑 기법을 확장한 것이다. 본 논문에서 제안한 방법은 매우 많은 정점으로 이루어진 메쉬 구조의 큰 휨과 큰 꼬임 변형도 실시간에 사실적으로 생성할 수 있다.
Purpose - According to the importance of business simulation learning as a new type of business learning tool, this study reviews the dimensions of business education and a brief history of business education simulation. At the end Capsim strategic management simulation program is introduce with its feature. Research design, data, and methodology - This study has been analyzed in a way that reviews at previous literature on simulation learning and looks at examples and features of Capsim simulation, online business simulation tools which has been used in the global market. Result - Capsim simulations are designed to offer focused opportunities for deep practice. That's why they are often more effective than passive tools such as textbooks, videos, or lectures. By the way, 'deep practice' is very different from 'ordinary practice'. After commuters who drive to school or work can accumulate thousands of hours of driving, but that doesn't make them expert drivers. The key to deep practice is self-awareness. That is, paying attention to what you are doing well and not so well. This is so important to learn that scientists use a specific term for it: 'metacognition', or thinking about the way you think and learn. Conclusion - The use of business simulation learning, such as Capsim, which is a given case, can create similar local systems by potentially engaging a large number of users in the virtual market. It could also be used as an individual to complete business training for students and those who are active in the business field of business.
본 논문에서는 장면에 어울리도록 유체를 카툰 스타일로 표현할 수 있는 실시간방법을 제안하고자 한다. 실제로 유체는 석양, 낮, 밤에 서로 다른 색상 톤을 보여주고 있고 수심이 낮은 곳에서의 반사 굴절 정도와 수심이 깊은 곳에서의 정도가 상이하며 색상 조차 다르다. 본 논문에서는 광원 수심 지형 시점 등에 적응적으로 유체를 카툰 스타일로 표현하는 방식을 제안한다. 실험은 기존의 방법을 구현하고 제안된 결과와 비교 분석하였다. 이러한 연구는 기존의 카툰 스타일렌더링 방법과 제안하는 카툰 스타일 방법과 동시에 사용하면 게임을 카툰 스타일로 표현할 수 있는 전체 시스템을 제시할 수 있다.
최근 데이터 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 증가하는데 반해, 사용가능한 자원은 한정되어 있기 때문에 효율적인 자원 관리가 네트워크 성능을 증가시키기 위한 중요한 요소가 되고 있다. 특히 무선 네트워크에 있어서 제한된 자원의 효율적 활용을 통해 더 많은 수요를 수용함으로써 소비자의 만족도를 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 진화게임을 이용한 적응적 전력제어를 통한 효율적인 자원 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 네트워크의 채널 상황에 따라 적응적 분산방식으로 전송전력 수준을 조정하여 현재 네트워크 상황에 유연하게 대응함으로서 효율적인 네트워크 관리를 수행한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존에 제안된 전력제어 기법에 비해 본 논문에서 제안한 방법이 다양한 네트워크 환경 하에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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