• 제목/요약/키워드: VR training

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구음장애 환자용 영우글자판 개발 (Development of Youngwoo Keyboard for Dysarthria Patients)

  • 윤현진;김영철
    • 실천공학교육논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.341-350
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    • 2022
  • 본 논문은 구음장애 환자들이 겪고 있는 말하기 장애를 돕기 위한 영우글자판을 개발하였다. 기존의 구음장애 환자가 의사소통을 하는 방법은 자음과 모음이 적힌 글자판과 안구 마우스 및 의사소통 보조 애플리케이션이 있으나 한 문장당 5분 이상이 시간이 지체되어 소통에 많은 어려움이 있었다. 하지만 기존의 방법과 달리, 제안하는 방법은 구음장애 환자가 안구의 움직임으로 문장을 완성할 수 있도록 하여 의사소통을 할 수 있도록 개선하였다. 본 논문의 결론 및 향후 연구과제에서는 영우글자판을 위한 교육적 활용 가치를 분석하였으며, 이 훈련이 루게릭 환자가 있는 가족들에게 큰 도움을 줄 수 있다는 것을 보여주었다. 본 연구의 기대효과는 구음장애 환자들이 갖고 있는 의사소통을 원활히 함으로써 가족의 애로사항을 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

Unity 3D를 이용한 가상현실 프로토타입 크레인 훈련 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Virtual Reality Prototype Crane Training System using Unity 3D)

  • 허석렬;김근영;최정빈;박지우;전민지;이완직
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권5호
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    • pp.569-575
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    • 2022
  • 크레인 훈련 프로그램은 실제 항만과 동일한 환경의 훈련 시스템을 구축하고 이를 활용하는 것이 가장 바람직하지만 시공간의 제약과 비용 등의 문제를 가지고 있다. 이런 제약점을 극복하고자 AR/VR을 기반으로 한 차세대 훈련 프로그램이 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 가상현실을 기반으로 하는 항만 크레인 훈련 시스템의 프로토타입을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 아두이노를 기반으로 한 IoT 조작 단말기와 유니티 응용프로그램을 탑재한 HMD 2가지 요소로 구성된다. IoT 조작 단말기는 2개의 컨트롤러와 2개의 토클 스위치 및 8개의버튼 스위치로 이루어져 사용자의 조작에 따라 발생하는 데이터를 처리한다. HMD는 Oculus Quest2를 사용하며IoT 단말기와 무선통신으로 연결되어 사용자의 편의성을 제공한다. 본 논문에서 구현한 훈련 시스템은 가상현실을 통해 훈련자에게 시간과 장소에 구애받지 않는 훈련 환경을 제공하고 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

철도 차량 정비 교육을 위한 가상훈련 시스템 설계에 관한 연구 (A Study on Virtual Training System for Education of Train Maintenance)

  • 정진현;송은지
    • 실천공학교육논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.103-109
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    • 2016
  • 철도 차량의 정상적 운행을 위한 정비 작업이 안전하게 이루어지기 위해서는 실제 열차 정비 환경을 직접 겪어 보며 경험을 쌓고 실무능력을 키워나가야 하지만 정비 절차에 따르는 운영상의 문제로 실제 정비를 경험하는 정비교육훈련은 어려운 상황이다. 그렇기 때문에 실제와 최대한 유사한 환경에서 체험하는 시뮬레이션을 열차 정비 교육에 적용한다면 안전한 상황에서 실제 정비 업무에 대한 지식과 경험을 쌓을 수 있고, 운영상의 교육훈련비용도 절감할 수 있다. 현재 국내와 해외에서 운용되고 있는 철도 분야의 시뮬레이션 프로그램의 경우 열차운행 위주의 교육훈련으로 설계 되어 있고, 정비관련 및 유지보수 내용에 대한 묘사는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 열차 정비의 교육효과를 위해 교육공학이론 중 내용요소전시 이론, 상황학습 이론, 문제 중심 학습이론을 고찰하는 선행연구를 통해 열차 정비 교육 시뮬레이션을 설계한다.

고리원자력 1호기 운전용 가상 시뮬레이터 MMI 개발 (The development of VR Simulator MMI for Kori #1 NPP)

  • 김은정;서인용;이용관
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.165-171
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    • 2003
  • We have developed Virtual Reality Simulator MMI for operator training. MMI communicates with server model and client PC through OPCServer. We used Dataplant for Soft Panel and Simdiagram which shows more sophisticated and reality colors. We used vector method for MCR images instead of conventional bit-map method to protect images during zoom in and zoom out. VBScript and Components were used for real movements and images of instruments. VRMCR panel is consisted of 12 groups and designed to accommodate user's convenience.

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가상현실 홈 트레이닝 시스템에 관한 연구 (A Study on Virtual Reality Home Training System Development)

  • 최두림;성주현;이정식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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    • pp.153-155
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    • 2020
  • 가상환경 홈 트레이닝 시스템은 바이러스, 날씨, 환경 등으로 인해 외부활동이 제한된 경우 실내에서도 실외에서 운동하는 것과 같은 효과를 얻기 위하여 구성하였다. 사용자는 실내에서도 vr 기기를 사용함으로써 가상환경을 통해 보다 실감나는 환경으로 운동을 할 수 있다

증강현실 기반의 소부대 야외 전술훈련체계 알고리즘 (AR based Field Training System Algorithm for Small Units)

  • 박상준;김지원;김경민;김회동
    • 융합보안논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.81-87
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    • 2018
  • 군사훈련은 다양한 전장환경에서 발생하는 교전상황에서 신속하고 정확한 대응을 통해서 승리하기 위해 실시하는 것이다. 그러나 현실에서 실전적인 훈련을 하는 것은 상당히 어려운 일이다. 우리 육군은 과학화전투훈련장 및 마일즈 장비를 이용하여 실전적인 훈련을 하기 위해 노력하고 있으나 소대 이하 제대의 구성원인 전투원 개개인이 군복무중 이러한 장비를 이용한 과학화전투훈련을 할 수 있는 기간은 10일을 넘기기 어려운 것이 현실이다. 이러한 문제점을 해결할 수 있는 대안으로 증강현실 및 가상현실 기술을 군사훈련에 적용하기 위한 연구개발이 진행되고 있으나 아직까지 야외에서 활용할 수 있는 증강현실 기반 훈련체계는 개발이 미비한 현실이다. 따라서 본 논문에서는 증강현실 기술을 소대급 이하 부대에서 활용할 수 있는 야외 전술훈련체계에 적용하기 위한 알고리즘을 제안하고자 한다.

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화재재난 예방을 위한 4D 가상훈련시스템에 관한 연구 (A Study on 4D Virtual Training System for Fire Prevention)

  • 송은지
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.410-413
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    • 2018
  • 수년전 세월호 참사로 인해 안전수칙에 대해 경각심을 가지게 된 사회 분위기를 반영하여, 학생들과 일반인을 대상으로 하는 재난 대응 교육 시스템이 매우 시급하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 재난 가운데 가장 많이 발생하는 화재 재난에 대해 가상현실을 활용한 4D 재난 대응 훈련시스템을 제안한다. 기업이나 학교 기숙사 등에서는 매년 일정한 패턴(시나리오)의 소방훈련을 받는다. 그러나 이러한 훈련은 한 번에 많은 시간과 공간이 필요하며 년1-2회로서 효율적이지 못하다. 제안하는 시스템은 가상훈련 시스템으로서 실제와 같은 체험이 가능하고 시간과 공간을 절약할 수 있으며 수시로 효율적인 소방훈련을 받을 수 있는 몰입형 4D 가상체험 시뮬레이션이다. 기존의 가상훈련 시스템은 매우 고가의 장비들이 필요하나 제안하는 시스템은 보급의 용이성을 위해, 저가의 HMD(Head Mounted Display)와 트레드밀을 이용하여, 체험할 수 있는 가상현실 4D 몰입형 재난 대응 훈련 콘텐츠이다.

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Behavior Tree-based Scenario Development Technology to Induce Various Experiences of VR content

  • Seo, Jinseok;Yang, Ungyeon
    • Journal of Multimedia Information System
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    • 제7권4호
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    • pp.263-268
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    • 2020
  • This paper introduces an event modeling and simulation system using behavior trees. The system aims to overcome the limitations of existing fixed, simple scenario-based training content, and to extend the behavior of objects to enable various experience deployments. To achieve this goal, we made specific tasks of behavior trees can change according to users' reaction and developed an adaptive simulation module that can analyze and execute behavior trees that changes at runtime. In order to validate our approach, we applied the adaptive behavior tree simulation to the scenarios in our virtual reality simulation-based fire training system we have been developing and demonstrated the implementation results.

국방 교육훈련을 위한 게임 효과분석 및 활용방안 (Effectiveness Analysis and Utilization of Game System for Military Education and Training)

  • 박흥순;이윤호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.95-103
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    • 2022
  • 국방에서 교육훈련의 목표는 적과 싸워 이길 수 있는 강한 전투원을 육성하는데 있다. 우리 군은 장병 교육훈련의 중요성을 깊이 인식하고 다양한 과학화훈련체계들을 도입해 오고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 장병 교육훈련 수준을 유지하고 강화하기 위한 병영 환경은 점차 어려워지는 것이 현실이다. 본 연구에서는 문헌조사 연구를 통해 장병 교육훈련 개선을 위한 게임의 효과분석을 실시하고 그 활용방안에 대한 연구를 실시하였다. 문헌분석 결과 게임체계의 도입은 인지영역과 행동영역 전반에서 다양한 효과를 기대할 수 있었다. 이러한 효과분석을 토대로 용도별 게임체계 운용개념과 형상을 도출하였으며, 게임체계를 활용한 개선된 교육훈련 방안을 제안하였다.

자동 잔향 편집을 위한 컬러 및 깊이 정보 기반 실내 장면 분류 (Indoor Scene Classification based on Color and Depth Images for Automated Reverberation Sound Editing)

  • 정민혁;유용현;박성준;황승준;백중환
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.384-390
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    • 2020
  • 영화나 VR 콘텐츠 제작 시 음향에 잔향 효과를 주는 것은 현장감과 생동감을 느끼게 하는데 매우 중요한 요소이다. 공간에 따른 음향의 잔향 시간은 RT60(Reverberation Time 60dB)이라는 표준에서 권고된다. 본 논문에서는 음향 편집 시 자동 잔향 편집을 위한 장면 인식 기법을 제안한다. 이를 위해 컬러 이미지와 예측된 깊이 이미지를 동일한 모델에 독립적으로 학습하는 분류 모델을 설계하였다. 실내 장면 분류는 내부 구조가 유사한 클래스가 존재하여 컬러 정보 학습만으로는 인식률의 한계가 존재한다. 공간의 깊이 정보를 사용하기 위해 딥러닝 기반의 깊이 정보 추출 기술을 사용하였다. RT60을 기반으로 총 10개의 장면 클래스를 구성하고 모델 학습 및 평가를 진행하였다. 최종적으로 제안하는 SCR+DNet(Scene Classification for Reverb+Depth Net) 분류기는 92.4%의 정확도로 기존의 CNN 분류기들보다 더 높은 성능을 달성하였다.