본 논문에서는 온라인 대화 행위에서 다양한 미디어를 지원하기 위하여 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 미디어 정보를 XML 기반 메시지로 변환하여 기존 텍스트 기반 메시지와 유사하게 처리한다. 이때 XML 기반 메시지와 미디어는 서버에 저장되며, XML 기반 메시지는 하나의 XML 문서로 통합된 후 XSLT 문서를 적용하여 HTML 문서를 생성한다. 각 클라이언트의 대화자는 HTML 문서의 하이퍼링크를 이용하여 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 다양한 미디어의 사용을 효율적으로 지원하고, 또한 XML 태그의 확장 및 변경에 따라 텍스트 기반 메시지의 글자 크기, 색깔, 스타일 등의 유지보수에 효율적이다. 적용 예로서, 온라인 대화 행위에서 미디어를 지원하기 위하여 클라이언트-서버구조를 가지는 시스템을 구현하였으며, 각 대화자는 웹 브라우저에서 JAVA 애플릿과 서블릿을 사용하여 텍스트 및 미디어 기반 메시지를 입력하며, 대화자가 메시지를 입력할 때마다 대화 메시지가 자동으로 갱신되도록 하였다. 대화자는 사용자 인터페이스상의 대화 메시지에서 하이퍼링크의 클릭으로 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법의 응용 분야로는 원격 교육, 게임, 협업 등이다.
본 논문에서는 IoT (Internet of Things) 서비스 구현을 위한 스마트센서의 설계 방안을 연구하였다. 지속적인 데이터 수집을 위한 센서의 전원 공급부는 에너지 하베스팅 (Energy Harvesting) 기술을 적용하였으며, 주변 환경으로부터 영향을 줄일 수 있는 압전소자 (piezoelectric transducer)를 선택하여 전원 공급부를 설계하였다. 데이터 전송을 위한 무선통신 인터페이스는 BLE (Bluetooth Low Energy) 기술을 적용하여 설계하였다. BLE는 저전력 단거리 무선 통신에 적합하며, 주요 응용분야인 BLE 비콘 (beacon)은 O2O (Online to Offline) 서비스, 실내 측위 기반의 내비게이터, 도난/미아 방지 서비스에서 모바일 게임 등으로 활용 범위가 확대되고 있다. BLE 무선통신의 짧은 전송 거리를 보완하기 위해 무선 커버리지를 확대할 수 있는 방안을 연구하였으며, 네트워크 구축이 용이하고 무선 커버리지 확대할 수 있는 CATV 망을 활용한 BLE 센서 네트워크 구축 방안을 제안하였다.
그래픽디자인은 인류와 함께 하여 왔으며 인간은 동영상으로 사물을 파악한다. 그리고 꿈에서조차 영상으로 꿈을 꾼다. 도구의 발전은 인간의 신체 연장선상에서 발전하였다. 눈의 연장선에서 본다면 카메라, 비디오, 캠코더 등은 인간의 눈을 대신하는 도구들이고 결과물은 영상이다. 종이 위에 그려진 그림이나 이미지에 시간이 더해져 움직임이 부여 된다면 '움직이는 그림' 즉 모션 그래픽이 된다. 하지만 이 모션 그래픽은 애니메이션, 영상, 또는 영화라고 불리어 왔다. 이제 모션 그래픽은 영상 또는 영화, 애니메이션과 구별되어야 하는 시점이다. 영화와 애니메이션은 고유 영역을 확보하고 있으며 영상은 이들을 통합한 의미이지만 이 용어들이 '일러스트레이션이 동영상으로 움직인다면?'의 해답을 제공하기에는 부족해 보인다. 다양한 영역과 표현을 가진 일러스트레이션 또는 그래픽에 시간이 더해져 나타나는 결과물을 '모션 그래픽'이라 부르는 것이 타당할 것이다. 모션 그래픽은 다각적인 관점, 다양한 방법의 접근 그리고 해석 가능한 모든 방법과 표현이 종합적으로 시도되면서 매체간의 융합과 합성(meta-synthesis), 각기 다른 종과 종의 융합과 합성(media hybrid) 그리고 감각적 합성을 통해 변화하고 있다. 모션그래픽은 다양한 장르에서 활용도가 늘어나면서 하나의 분야로 자리 잡아 그래픽디자인 영역에서 독자적 장르로 성장하고 있으며 시각으로 인지되는 인식정보, 청각으로 인지되는 감성정보 그리고 몸 전체로 접촉되는 촉각정보가 통합(convergence)되는 새로운 국면으로 전개되고 있다. 모션 그래픽은 이러한 시대적 변화와 요구에 대처하는 신 메타포가 움직임의 결과로 출현한 새로운 커뮤니케이션 방식으로 이해되어야 할 것이다.
고고학 조사에 대한 기록 자료로서의 영상(동영상)은 이미지(사진)에 '움직임(moving)'이라는 특성과 함께, 소리(음성), 글씨(자막) 등의 요소가 추가됨으로써 표현하고자 하는 대상을 가장 현실적이고 사실적으로 보여줄 수 있다는 장점을 가지고 있다. 문자텍스트와 이를 보조하기 위한 사진과 도면 등을 담은 보고서로 표현하기 힘든 조사 과정의 구체적인 기록을 동영상은 가능하게 할 수 있는 것이다. 고고학 조사 기록에 있어서 영상제작을 활용화 하기 위해서는 영상을 전담하는 고고학 조사원이나 영상 전문 인력을 활용해 모든 시/발굴조사로 범위를 확대하고, 직접적인 촬영/편집을 통한 영상제작이 이루어져야 한다. 체계적인 영상제작을 통해 기록된 고고학 조사는 자료로서의 가치가 충분하고, 활용함으로써 효용 가능성을 가지고 있다. 나아가 이러한 영상제작을 활용함으로써, 본질적인 의미라고 할 수 있는 고고학 조사 기록 자료로서의 환용 이외에도 다양한 교육 자료로의 활용, 전시의 활용, 상업적인 활용 등에 적용할 수 있겠다.
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.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.321-324
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2001
The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement Beaming is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement loaming is different from supervised teaming in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement loaming algorithms like Q-learning do not require defining or loaming any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state-action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem, we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning(AMMQL) as an improvement of the existing Modular Q-Learning(MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state space effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.
효율적인 빈발 패턴 알고리즘은 연관 규칙 마이닝이나 융복합을 위한 마이닝 과정에서 필수적인 요소이며 많은 활용성을 가지고 있다. 패턴 마이닝을 위한 많은 모델들이 빈발 패턴에 관한 정보를 추출하여 FP-트리를 이용하여 저장하고 있다. 본 논문에서는 항목들의 무게중심을 이용한 새로운 빈발 패턴 알고리즘(CAWFP-Growth)을 제안하여 항목들이 가지는 가중치와 빈도수를 같이 고려하여 항목간의 중심을 계산하여 기존의 FP-Growth 알고리즘의 효율성을 향상시킨다. 제안한 방법은 하향 폐쇄의 성질을 유지하기 위한 기존의 전역적 최대치 가중치 지지도를 필요로 하지 않기 때문에 자연히 빈발 패턴의 탐색시간이 줄어들고 정보의 손실을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 동적가중치를 이용하는 다른 방법과 비교해볼 때, 항목들의 무게중심이 빈발패턴의 정확한 정보를 유지하고 FP-트리의 처리시간을 줄여주기 때문에 제안한 방법의 중요성을 보이고 있다 또한 가상 분산모드에서 맵리듀스 프레임을 기반으로 빅데이터를 모델링하고 향후 완전분산 모드에서 제안한 알고리즘의 모델링이 필요하다.
최근 급속히 진화하고 있는 정보기술 융합과 더불어, 관광분야에 지역 상권 활성화를 도모할 수 있는 새로운 창조관광 모델이 요구된다. 창조관광모델 실현수단으로서, 공간정보, 콘텐츠, 게임, 디바이스, 무선인터넷과 같은 여러 산업분야의 핵심 기술 융합을 통해 지역 관광객 증가 및 상권 활성화를 도모할 수 있는 새로운 관점의 틀이 필요하다. 본 논문에서는 방문객 맞춤형 투어 가이던스를 제공하며, 아웃도어를 대상으로 동기부여 재미 경쟁 보상과 같은 게임화된 투어테인먼트 서비스를 생성 및 제공할 수 있는 게임화 투어테인먼트 서비스 플랫폼을 제시한다. 본 서비스 플랫폼은 지역 관광객 증대 및 지역 상권 활성화를 위해 게임화된 새롭고 즐겁고 유용한 창의적 투어테인먼트 서비스를 창출 및 제공할 수 있는 틀이며, 본 서비스 플랫폼을 통한 스마트 폰 서비스 실증 구현 모델을 제시한다.
Objective: The aim of this study is to find the optimal values of sliding factors which influence the mechanical emotion of users when they use sliding type mobile phones. Background: There are various researches that study the emotion of using mobile phones. They focus the correlation between emotion words and design factors and use the commercial products by the subjects in the experiment. However, it has a limit in finding the optimal point of emotional factors because we can search the restricted values in the mass production of the products. Therefore, we will find the optimal points by realizing the full range of the user's mechanical emotion. Method: First, we need to get the detailed factors which can describe the mechanical emotion in sliding up and down the mobile phone. Next, we find the control factors by considering the correlation between the factors of the sliding emotion and the possibility of quantitative design. To find the optimal points on the control factors, we make a sliding evaluation system which can help users feel the sliding mechanical emotion by realizing control factors. Finally, we find the optimal points by doing the experiment the system being used. Results: The critical values of the factors which are the main variables of this study are Open Max Force and Dead point Ratio. The optimal point of the Open Max Force is 200~250g/f, and the Dead point Ratio is 40~50%. Conclusion: In this study we develop the sliding evaluation system to realize the control factors of the sliding type phone and find the optimal values of the critical factors. Application: The results can be used as the criteria for designing sliding type phone.
아두이노는 오픈 소스 기반 전자 프로토타이핑 플랫폼으로서, 예술가, 디자이너, 취미 활동가 등 인터랙티브 객체 또는 환경 구축에 관심이 있는 모든 이들을 위해 제작되었다. 아두이노의 강점은 하드웨어에 대한 깊은 지식이 없어도 손쉽게 하드웨어 어플리케이션을 제작할 수 있다. 아두이노의 구성은 AVR 마이크로컨트롤러 ATmega 168을 사용하며 아두이노를 동작시키기 위한 소프트웨어로는 아두이노 프로그램, MATLAB, Processing을 주로 사용하고 있다. 아두이노는 오픈 소스 기반이며 하드웨어를 직접 제작할 수 있거나 실드를 이용하여 추가적으로 아두이노를 결합할 수도 있다. Processing은 오픈 소스로 공개되어 있으며 2D, 3D, PDF 출력을 사용할 수 있으며 그래픽 처리 부분은 P3D와 OpenGL을 사용한다. 또한 독립 응용프로그램을 실행해서 확인할 수 있다. 아두이노의 결합을 통해 사운드, 비디오, 컴퓨터 비전 등 수 많은 라이브러리 지원을 확장할 수 있으며 안드로이드폰과 아이폰 프로그래밍이 가능한 프로그램이다. 본 논문에서는 소프트웨어 부분은 Processing을 사용하였고 하드웨어 부분은 아두이노 MegaADK 보드를 사용하였으며 이 소프트웨어와 하드웨어를 이용하여 간단한 2차원 게임을 제작한 후 전체적인 아두이노와 Processing의 그래픽 처리 성능을 확인하고 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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