본 논문에서는 햅틱 인터페이스를 통해 실제 찰흙을 만지는 것처럼 자연스럽게 가상 모델의 일부를 덧붙이거나 제거하여 원하는 모양을 만드는 햅틱 가상 조각 시스템을 소개하고자 한다. 햅틱 렌더링과 햅틱 툴에 의한 가상 모델의 변형은 볼륨 간접 표면 법을 기반으로 이루어진다. 본 시스템에서는 기존의 불륨 데이타 기반의 햅틱 조각 시스템이 갖는 문제점들을 개선하고 빠르고 안정된 알고리즘을 제안하였다. 먼저 가상의 물체를 조각하는 동안 빠른 햅틱 응답 속도(1 KHz)에 비해 훨씬 느린 비쥬얼 프로세싱(~30 Hz)의 속도 차이로 인해 발생되는 문제를 극복하기 위해 조각과정의 연속적인 두 모델의 중간 표면들을 생성하여 부드러운 햅틱 렌더링을 구현하였다. 조각 툴에 의해 변형되는 불륨 간접 표면은 비쥬얼 디스플레이를 위해 메쉬 모델로 컨버전 되는데 이때 메쉬 모델은 표면의 복잡도를 반영하여 적은 폴리곤으로 복잡한 모양을 보여줄 수 있는 비 군일 메쉬 생성 기법을 사용하였다. 실시간 조각과정에서 가상 물체의 다양한 비쥬얼 효과를 위해 메쉬 기반의 솔리드 덱스쳐링, 페인팅, 그리고 모델의 양각/음각기법도 구현하였다.
본 연구는 다중 격자 Navier-Stokes 방정식 해석의 수렴성 향상을 그 목적으로 한다. 다중 격자 기법의 성능 향상을 위해 최근 많이 사용되고 있는 예조건화된 다단계 시간 전진 기법의 효율성 향상을 위한 연구를 수행하였다. 압축성 유동장 해석시 자주 이용되는 ADI 예조건자와 DDADI 예조건자의 수렴 특성 비교 연구를 수행하였다. 2차원 압축성 난류 유동장 해석에 적용함으로써 DDADI 예조건자가 ADI 예조건자에 비해 우수한 수렴특성을 가짐을 확인하였고, 이를 통하여 Fourier 해석을 통한 예조건화 특성 연구와 일치하는 수렴 특성을 확인하였다. Spalart-Allmaras(S-A) 난류 모델과 Baldwin-Lomax (B-L) 난류 모델의 적용을 통해 난류 모델에 따른 수렴성 비교를 수행하였다.
본 논문에서는 H.264/AVC 인코더의 성능 향상을 위해 다중 참조 프레임 기법과 묵시적 가중 예측 기법을 이용하고 낮은 외부 메모리 접근율을 위해 이전 참조 프레임 데이터를 재사용하는 인터 예측기 하드웨어 구조를 제안한다. 참조 소프트웨어JM16.0과 비교하여 참조 프레임 접근율이 약 24%만큼 감소하고 참조 영역 메모리가 약 46%만큼 감소하였다. 통합 구조는 Verilog HDL로 설계되고 Magnachip 0.18um공정으로 합성한 결과 게이트 수는 약 2,061k 이고 91Mhz로 동작한다.
FLIP 기반의 유체 시뮬레이션은 품질에 대비 높은 효율을 자랑하기 때문에 Visual Effect(VFX)산업에 널리 사용되고 있다. FLIP 기술에서는 바다와 같은 대규모의 물을 시뮬레이션 할 때 시각적으로 중요하지 않은 물의 안쪽까지도 파티클을 할당해야 하기 때문에 보이는 파티클보다 보이지 않는 파티클의 개수가 훨씬 많은 경우에는 시뮬레이션 작업의 효율성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 레벨셋 (Level Set)과 Fluid Implicit Particle(FLIP) 기반의 유체 시뮬레이션 기법을 혼합(hybrid)한 효율적인 유체 시뮬레이션 기법을 제안한다. 파티클들을 물의 안쪽 표면 근처의 얇은 층에만 배치함으로써 사용되는 파티클의 갯수를 줄여서 결과적으로 시뮬레이션의 효율성을 크게 높일 수 있었다. 또한 [1]의 표면 재구성 기법과 moving least squares(MLS) [2] 기법을 결합한 새로운 유체 표면 재구성 기법을 적용하여 FLIP을 통해 격자(Grid) 기반 시뮬레이션에서 발생하는 수치적 소실을 줄이고 동시에 유체의 부드러운 표면을 유지할 수 있다. 본 논문의 혼합 시뮬레이션 기술은 높은 품질의 유체 시뮬레이션을 효율적으로 수행하여 다양한 규모의 유체를 표현할 수 있었다.
본 논문에서는 XML 문서의 접근을 통제하기 위한 권한부여 기법으로 예측성 플래그를 활용하여 기존에 부여된 권한과 새롭게 추가할 권한 사이의 충돌을 효율적으로 탐지할 수 있는 방안을 제안한다. XML 문서는 상위 레벨의 한 엘리먼트가 하위 레벨의 여러 엘리먼트들로 구성되는 계층구조를 이룬다. 이러한 계층구조의 XML 문서에 대한 기존의 권한부여 기법은 임의의 한 레벨에 부여된 권한이 그 레벨의 모든 하위 레벨 엘리먼트들에 동일한 권한이 묵시적으로 부여되는 권한부여 기법이다. 이런 기법에서는 특정의 한 엘리먼트에 권한을 부여하려면 그 엘리먼트의 모든 하위 레벨의 엘리먼트들에 대해서 충돌이 일어나는 권한이 이미 부여 되어 있는지 검사하여야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 어려움을 해결하기 위하여 한 엘리먼트에 권한을 부여할 때 그 엘리먼트의 상위 레벨의 엘리먼트들에 대해서 권한이 부여된 하위 엘리먼트가 있음을 나타내는 예측성 플래그를 미리 설정하여 두는 새로운 권한부여 기법을 제안하고 그 효율성을 입증한다.
추천 시스템은 사용자가 아이템에 남긴 익스플리싯 또는 임플리싯 피드백을 바탕으로 각 사용자가 선호할 법한 아이템들을 추천하는 기술이다. 최근, 추천 시스템에 사용되는 딥 러닝 기반 모델의 사이즈가 커짐에 따라, 높은 추천 정확도를 유지하며 추론 시간은 줄이기 위한 목적의 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 지식증류기법을 이용한 추천 시스템에 관한 연구가 있으며, 지식증류기법이란 큰 사이즈의 모델(즉, 교사)로부터 추출된 지식을 통해 작은 사이즈의 모델(즉, 학생)을 학습시킨 뒤, 학습이 끝난 작은 사이즈의 모델을 추천 모델로서 이용하는 방법이다. 추천 시스템을 위한 지식증류기법들에 관한 기존의 연구들은 주로 임플리싯 피드백 환경만을 대상으로 수행되어 왔었으며, 본 논문에서 우리는 이들을 익스플리싯 피드백 환경에 적용할 경우의 성능 및 정확도를 관찰하고자 한다. 실험을 위해 우리는 총 5개의 최신 지식증류기법들과 3개의 실세계 데이터셋을 사용하였다.
센서네트워크가 다양하고 동적인 영역으로 발전해감에 따라 임무 갱신과 같은 기능을 위해 신뢰성 있는 멀티캐스팅 기술이 새롭게 요구되고 있다. 기존의 연구들은 NAK 기반 방식을 사용하고 있지만, 마지막 패킷 문제 등을 안고 있다. 본 논문은 묵시적 ACK와 간접 복구를 이용하는 ACK 기반 오류 제어 기법인 RM2I를 제안한다. 묵시적 ACK는, 송신 노드로부터 패킷을 받은 수신 노드가 다음 노드로 포워딩할 때 송신 노드도 이를 간접적으로 받게 되는데, 이 수신 내용을 ACK로 해석하는 것을 말한다. 간접 복구는 어떤 노드가 상위 노드가 아닌 이웃노드로부터 패킷을 간접적으로 받았을 때 이를 상위 노드로부터 받은 것으로 해석하여 오류 복구에 활용하는 것을 말한다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 다양한 환경 및 인자에서 RM2I의 에너지 성능을 분석 및 검증하였다. 실험 결과, 묵시적 ACK는 ACK의 수를 줄여 제어 부하를 감소시키고, 간접 복구는 재전송 횟수를 줄여 데이타 전송 부하를 감소시켰다. 또한, NAK 기반 오류 복구 기법의 이론적 에너지 성능 상한선을 계산하여 이와 비교하였다. 비교 결과, 에지 노드에서의 부하를 제외하면 어떤 NAK 기반 기법과도 견줄 수 있는 에너지 효율성을 제공한다는 것을 알 수 있었다.
열교환법을 활용한 사파이어 단결정 성장 공정에서 도가니 형상 변화가 결정 온도와 고/액 계면 형태에 미치는 영향에 관해 고찰하기 위해 유한요소법, implicit Euler법, frontal 해석 연산을 활용한 수치해석을 수행하였다. 개발된 컴퓨터 시뮬레이션 기법은 고/액 계면의 형상이 반구 형상에서 평면 형상으로 전환되는 열전달 현상 해석에 효율적이다. 본 연구에서는 고/액 계면의 휨도를 개선하기 위해, 도가니 밑면의 다양한 형상을 고려하였으며, 도가니 형상은 공정 최적화 변수로 고려되어야 한다.
최근 고품질, 초고해상도 실시간 렌더링 지원을 위하여 다중 GPU 렌더링에 대한 관심이 커지고 있다. 실시간 렌더링에서 여러 개의 GPU로 고성능을 달성하기 위해서는 GPU 간의 데이터 전송 지연과 프레임 합성 부하를 고려해야 한다. 이 논문은 이러한 부하를 최소화하고 다중 GPU의 효율을 향상하기 위해 split frame 렌더링의 동기화를 묵시적 질의 기반으로 향상하는 기법을 제안한다. 또한, 이러한 묵시적 동기화 기반 프레임 합성을 지원하기 위한 메시지 큐 기반의 렌더링 스케줄링 알고리즘도 제안한다. 본 알고리즘을 적용한 실험은 본 알고리즘이 기존 알고리즘 대비 200% 이상 효율을 향상함을 확인하였다.
The recommender system is a typical software solution for personalized services which are now popular in e-commerce sites. Most of the existing recommender systems are based on customers' explicit rating data on items (e.g., ratings on movies), and it is only recently that recommender systems based on implicit ratings have been proposed as a better alternative. Implicit ratings of a customer on those items that are clicked but not purchased can be inferred from the customer's navigational and behavioral patterns. In this article, a dimensionality reduction (DR) technique is newly applied to the implicit rating-based recommender system, and its effectiveness is assessed using an experimental e-commerce site. The experimental results indicate that the performance of the proposed approach is superior or at least similar to the conventional collaborative filtering (CF)-based approach unless the number of recommended products is 'large.' In addition, the proposed approach requires less memory space and is computationally more efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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