본 논문에서는 모바일 증강현실기술 기반을 활용한 3D전래동화 콘텐츠에 관한 연구이다. 지식기반사회의 핵심콘텐츠 산업으로 주목받고 있는 시공간을 연결하는 SW기술 증강현실(Augmented Reality) 기술을 활용하여 흥미로운 전래동화를 한국어, 중국어, 영어로 자막언어선택으로 외국어학습에 적용한다. 이를 위해 상호작용 AR게임(놀이)으로 재구성하였다. 전래동화는 3D 콘텐츠 제작을 위해 6~8개의 scene으로 분량을 구성하고, 각색하여 번역하였다. 더빙은 모국어로 사용하는 원어민 성우를 통해 표준발음을 사용하여 더빙하였고, 효과음은 장면에 어울리도록 별도 제작하여 편집하였다. 시나리오를 구성하고, 3D 모델구성, 인터렉션 구성, 사운드 이펙트를 구성하고 콘텐츠 메타데이터를 작성한 후, Unity 3D 게임엔진을 실행하여 프로젝트를 생성하고, 스크립터로 기술한다. 재미있고 유익한 전래동화를 ICT기술을 접목한 융복한 콘텐츠로 경험하면서, 첨단기술기반 교육을 수용하며, 생활주변에서 소프트웨어를 인식할 수 있는 기회를 가지게 한다.
본 논문은 SPH에 의한 토사 유체 유동 시뮬레이션 결과를 GPU 병렬처리를 통해 사실적이고 인터랙티브가 가능한 실시간 가시화 방법을 제안한다. 특히, 본 논문에서는 스크린 공간 메쉬기법의 GPU 가속화를 통해 토사 재해 시뮬레이션에 적용 가능한 가시화 방법을 실험을 통해 검증하고 그 타당성을 논하고자 한다. 본 논문의 기법은 시행착오를 통해 축적된 경험에 근거하여 예측하던 기본 방식의 한계를 극복할 수 있게 한다. 실시간 시뮬레이션을 통해 상호작용적 방식으로 모델을 관찰할 수 있게 하며, 효율적인 데이터 동화(Data Assimilation)를 가능하게 하여 시뮬레이션의 정확도를 효율적인 방법으로 대폭 개선할 수 있을 것이다.
과학기술이 발전함에 따라 미래의 전쟁에서는 보다 복잡한 전장 환경에서 지금보다 훨씬 정밀하고 다양한 무기체계들이 활용될 것으로 예상된다. 이때 복잡한 전장 환경과 다양한 무기체계들을 하나로 연결하여 전장상황을 인식하고 전장을 가시화 함으로써 지휘관 및 참모들에게 필요한 정보를 제공해 주는 시스템을 지휘통제체계(C4I)라고 한다. 지휘관 및 참모들은 지휘통제체계를 활용해 효율적인 전투지휘를 위해 컴퓨터나 종이지도 등을 활용해 미리 충분한 예행연습을 함으로써 지휘통제 및 의사결정 능력을 향상시키는데, 이를 전투지휘훈련이라 한다. 지휘통제훈련은 이러한 전투지휘훈련의 한 과정이다. 과거에는 지휘통제훈련을 위해 2차원(2D) 종이지도나 컴퓨터 스크린을 활용하였기 때문에 가시선 분석, 통신장비의 난청지역 분석, 병력의 진지 편성, 그리고 부대의 기동로 판단 등이 제한될 수밖에 없었다. 하지만 최근에는 이러한 단점을 극복하기 위해 3차원(3D) 기반의 지휘통제훈련 시뮬레이터들이 개발되고 있다. 이러한 추세에 발맞추어 본 논문에서는 증강현실(Augmented Reality, AR) 글래스를 활용한 다중 사용자 기반의 지휘통제훈련 시뮬레이터를 제안한다.
최근 무인항공기를 지칭하는 드론 관련 산업이 미래를 이끌 신산업으로 부상하고 있다. 즉 드론 테크산업을 말하자면 스마트폰 시장과 흡사하다고 본다. 통신의 매체를 떠나 카메라,게임기등의 역할을 하고있는 스마트폰, 아마 드론이 그럴 것이다. 군사적 목적으로 로봇 비행체로만 인식되었던 드론이 이제 어른들의 장남감 또는 항공영상등으로 일상 생활에 근접하고 있는 실정이다. 본 연구논문에서는 고령화 되어가는 인력을 드론테크산업에 유입하고져 연구를 해 보았다. 드론의 조종기술, 항공촬영등이 고령층하고는 무관 할줄 알았던 사실이 현실화로 검증되어 일자리창출로 연계할수 있는 연구결과를 나타내 보기로 한다.
본 연구에서 우리는 혼합현실 애플리케이션을 활용해 어린이들에게 다양한 교통상황을 간접적으로 체험하게 하고, 사고의 위험에서 스스로 방어 행동을 할 수 있도록 도움을 주는 "Zetton 어린이 교통안전교육" 애플리케이션을 개발했다. 개발된 애플리케이션은 어린이 교통사고 중 사망률이 높은 사고 유형을 분석해 학습 목표를 정하였고, 목표 달성을 재미있게 체험을 할 수 있도록 개발되었다. 플레이어는 여러 교통상황을 정해진 시나리오를 플레이하는 과정에서 신호체계와 교통정보를 자연스럽게 습득할 수 있도록 체험 중심 콘텐츠가 되도록 개발하였다. 개발된 애플리케이션의 교육 효과성 검증을 위해 방과 후 교육 활동으로 어린이들에게 교통안전교육을 했다. 그 결과 교육 전보다 교육 후에 교통안전에 대한 인식과 학습 목표와 관련된 질문에 올바른 대답 빈도가 높아졌다.
본 논문에서는 대잠전의 필수 요소인 소노부이를 무인항공기가 최적의 배치로 투하할 수 있게 하는 방법을 제시한다. 이를 위해 Unity 게임엔진을 통해 음향 탐지 성능 분포도를 모사한 환경을 구성하고 Unity ML-Agents를 활용해 직접 구성한 환경과 외부에서 Python으로 작성한 강화학습 알고리즘이 서로 통신을 주고받으며 학습할 수 있게 하였다. 특히, 잘못된 행동이 누적되어 학습에 영향을 미치는 경우를 방지하고 비행체가 목표지점으로 최단 시간에 비행함과 동시에 소노부이가 최대 탐지 영역을 확보하기 위해 강화학습을 도입하고. 심층 확정적 정책 그래디언트(Deep Deterministic Policy Gradient: DDPG) 알고리즘을 적용하여 소노부이의 최적 배치를 달성하였다. 학습 결과 에이전트가 해역을 비행하며 70개의 타겟 후보들 중 최적 배치를 달성하기 위한 지점들만을 통과하였고 탐지 영역을 확보한 모습을 보면 겹치는 영역 없이 최단 거리에 있는 지점을 따라 비행하였음을 알 수 있다. 이는 최적 배치의 요건인 최단 시간, 최대 탐지 영역으로 소노부이를 배치하는 자율 비행체를 구현하였음을 의미한다.
이중 연결 네트워크(Dual Connectivity Network)는 소몰 셀 기지국(SBS: Smallcell Base Station)의 제한된 자원 문제와 간섭 문제를 완화하기 위해 스몰 셀 기지국과 매크로 셀 기지국(MBS: Macrocell Base Station)이 협력하여 서비스를 지원하는 기술이다. 하지만 이중 연결 네트워크 역시 한정된 자원을 분배해주는 기술이기 때문에 자원 할당 방식은 매우 중요한 문제이다. 그래서 본 논문에서는 이중 연결 네트워크에서 효율적이고 공정한 자원할당을 위해 일반화된 강한 포부 협상 해법(GTABS: Generalizing Tempered Aspiration Bargaining Solution)과 굽타 리빈 협상 해법(GLBS:Gupta and Livne Bargaining Solution)을 이용한 두 단계 자원 분배 알고리즘을 제안한다. 단계 자원 분배 알고리즘은 다음과 같다. 첫 번째 단계인 그룹 자원 분배 알고리즘에서는 GTABS를 이용하여 각 기지국의 무선 자원을 실시간 그룹과 비 실시간 그룹에게 효율적으로 할당한다. 두 번째 단계인 사용자 자원 분배 알고리즘에서는 GLBS를 이용하여 각 그룹으로 나누어진 자원을 각 그룹의 사용자들에게 최적으로 할당한다. 이러한 두 단계 자원 분배 방식은 5G 무선 자원을 최적으로 할당하여 네트워크 시스템 성능 최대화와 사용자 만족도를 동시에 보장한다. 마지막으로 본 논문에서는 성능 평가를 통해 제안된 방식이 서비스 요청 증가에 따라 전체 시스템 처리량, 공정성, 통신 장애율 측면에서 비교 방식들 보다 모두 10% 이상의 효율성을 입증했다.
최근에 증강현실 에이전트에 대한 관심의 증가로 인하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 사용자의 입력에 자율적으로 반응하거나 새로운 형태의 인터페이스로서 이에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 에이전트의 반응생성을 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경내의 컨텍스트와 실제 및 가상 공간에 존재하는 정보들의 활용 방안에 대한 연구가 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 환경 정보와 사용자의 프로파일 정보, 그리고 사용자 중심의 컨텍스트의 활용해서 행동을 선택하고 계획하는 증강현실 에이전트의 행동생성 시스템을 제안하고자 한다. 에이전트의 내부는 Belief-Desire-Intention (BDI) 모델과 계층적 업무 네트워크 (HTN)내 검색을 통해서, 반응적 행동의 시퀀스를 선택한다. 행동의 시퀀스가 기본 행동들만으로 구성이 된 후, 에이전트는 이전 행동 및 입력의 종류에 따라서 행동의 적합성을 판단 및 적응을 수행한 후, 행동을 활성화 시킨다. 제안된 행동 생성 시스템은 행동을 통한 에이전트의 정보 전달이 요구되는 교육, 게임, 도우미 에이전트 등에서 응용이 가능할 것이다. 이렇게 계획된 행동을 통해서 증강현실 에이전트는 효과적인 정보 전달과 의사소통 능력을 사용자에게 보여줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 위상분석 기법을 이용하여, 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름이 다른 모션들에 대한 유사도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 계층구조와 기본포즈를 분석하여 k 개의 조인트 그룹으로 자동 분류하며, 분류된 조인트 그룹은 조인트의 전역 위치를 이용한 포인트 클라우드로 변환된다. 이 때, 비교 대상이 되는 각 그룹의 포인트 클라우드 내 포인트의 위치는 스켈레톤의 크기를 고려하여 자동으로 조정되며, 포인트 개수 또한 자동으로 일치하게 된다. 비교 대상이 되는 두 포인트 클라우드들은 유사도 계산을 위해 거리 값을 최소로 하는 최적의 2D변환 행렬을 구하게 되며, 이 행렬을 적용 후 나타나는 포인트 간의 거리의 합을 최종 유사도 값으로 결정한다. 실험을 통해, 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름에 상관없이 유사도 값을 계산해 줌을 알 수 있었다.
매크로-펨토셀이 중첩된 환경에서 멀티미디어 서비스의 QoE를 보장하는 것은 5G 이동통신을 위한 중요한 문제이다. 이동 단말기가 이동 시 서비스 연속성을 지원하기 위해서는 종단 간 협상 정보에 근거하여 사용자의 QoE를 보장할 수 있는 운영 구조가 필요하다. 또한 멀티미디어 서비스의 연속성은 지연에 영향 받기 때문에 QoE 요구 사항을 효과적으로 유지하기 위한 자원 관리 방법이 필요하다. 본 연구에서는 서로 다른 특성을 갖는 멀티미디어 서비스의 QoE를 지원하기 위하여 4 부류의 자원 관리 방법을 제안한다. 이를 위하여 QoE 구조가 제안되고 QoE를 지원하기 위하여 전용으로 자원을 운용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통하여 음성, 영상, 데이터 서비스 등 자원할당 요구 사항이 서로 다른 멀티미디어 서비스의 QoE을 지원할 수 있다. Outage 확률과 데이터 처리율을 성능척도로 하여 수행된 시뮬레이션을 수행하고 결과를 분석한다. Outage 확률과 데이터 처리량을 성능척도로 하여 수행된 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 방안이 기존 방안에 비하여 더 우수한 성능을 가짐이 확인된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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