최근 청소년들의 인터넷 및 스마트폰 과도한 사용이 사회적 이슈가 되어왔다. 작업에 대한 몰입 수준은 좋은 결과물을 만들 수 있는 긍정적 효과와 과 몰입 같은 부정적 효과를 모두 가지고 있다. 본 연구는 심혈관 반응 기반의 몰입 상태를 판단하는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 피험자들은 무 자극 상태, 그리고 몰입을 유발하기 위한 패턴 맞추기 게임을 수행하였고, 몰입 수준을 제공하기 위해 협력과 경쟁 태스크로 나누어 실험 디자인 하였다. 각 태스크에 따라 심박과 진폭의 상관성을 분석하고 다항식 회귀 분석을 통해 회귀식 및 정확도를 확인하였다. 결과는 게임 태스크일 때, 심박과 진폭은 양의 상관성을 보였으며 무자극일 때 음의 상관성을 보였다. 개발된 다차항 회귀식으로 게임 태스크와 무 자극을 구분하는 정확도는 평균 89%의 정확도를 보였다. 태스크간의 차이는 76.5% 정확도를 확인하였다. 본 연구는 실시간으로 몰입 수준을 정량적으로 평가하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
사용자는 정보검색에서 단어의 약어나 부분문자열, 혹은 오타가 포함된 단어와 같은 이형태로 자료를 검색하고자 한다. 이형태 검색을 위한 단순한 방법은 사전에 모든 이형태를 등록하는 것이다. 그러나 이 방법은 이형태 사전 구축에 막대한 시간과 비용이 필요할 뿐만 아니라 오타로 인해 생기는 이형태를 처리할 수 없는 문제점이 있다. 이에 대한 대안으로 근사 문자열 매칭 기법을 이용한 방법이 개발되었으나 이 방법 또한 약어 형태의 이형태를 처리하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 트라이 인덱스를 이용해 약어나 오타를 포함한 대부분의 이형태를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 패스 가중치의 계산을 통한 이형태 매칭 방법을 보이고, 검색 속도 향상을 위한 이형태 검색 알고리즘을 제시한다.
This paper proposes a new linear robust state feedback controller for the linear discrete time systems which have uncertainties in the state and input matrices. The uncertainties need not satisfy the matching conditions, but only their bounds are needed to be known. The proposed controller is derived from the linear quadratic game problem, which solution is obtained via the modified algebraic Riccati equation. The controller guarantees the robust performance bound. The bound of the solution and the condition of the uncertainties, which can stabilize the uncertain system are explored.
생명 과학의 발전과 많은 게놈(genome) 프로젝트의 결과로 여러 종의 게놈 서열이 밝혀지고 있다. 생물체의 서열을 분석하는 방법은 전역정렬(global alignment), 지역정렬(local alignment) 등 여러 가지 방법이 있는데, 그 중 하나가 k-mer 분석이다. k-mer는 유전자의 염기 서열내의 길이가 k인 연속된 염기 서열로서 k-mer 분석은 염기서열이 가진 k-mer들의 빈도 분포나 대칭성 등을 탐색하는 것이다. 그런데 게놈의 염기 서열은 대용량 텍스트이고 k가 클 때 기존의 온메모리 알고리즘으로는 처리가 불가능하므로 효율적인 자료구조와 알고리즘이 필요하다. 스트링 B-트리는 패턴 일치(pattern matching)에 적합하고 외부 메모리를 지원하는 좋은 자료구조이다. 본 논문에서는 스트링 B-트리(string B-tree)를 k-mer 분석에 효율적인 구조로 개선하여, C. elegans 외의 30개의 게놈 서열에 대해 분석한다. k-mer들의 빈도 분포와 대칭성을 보여주기 위해 CGR(Chaotic Game Representation)을 이용한 가시화 시스템을 제시한다. 게놈 서열과 매우 유사한 서열 상의 어떤 부분을 시그니쳐(signature)라 하고, 높은 유사도를 가지는 최소 길이의 시그니쳐를 찾는 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 시간에 따라 연속적으로 변하는 $3{\times}3$ 행렬의 회전 성분을 효율적으로 추출하는 실용적인 방법을 제안한다. 이는 물리기반 동적 변형을 위하여 널리 사용되는 공회전 유한 요소법이나 형상 맞춤 변형에서 매우 중요한 기술이다. 최근 극분해를 사용하는 시간 독립적인 기존 방법들과 달리 회전행렬 추출을 물리적으로 공식화한 후, 점진적 회전 표현법을 이용하는 반복법이 제안되었다. 본 논문에서는 점진적 회전 벡터의 최대 회전각을 ${\pi}/2$ 이내로 제한함으로써 반복 횟수를 줄이는 최적화 기법을 개발한다. 사실적인 동적 변형 시뮬레이션에서는 충분히 작은 시간 간격을 사용하기 때문에 이러한 제한은 실용적으로 문제가 되지 않는다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법의 효율성 및 실용성을 보인다.
감정은 언어 이외에 인간이 자신의 의사를 전달할 수 있는 효과적인 수단이다. 언어와 더불어 감정을 표현함으로서 상대방에게 자신의 의사를 보다 잘 전달할 수 있다. 또한 동일한 감정의 각기 다른 표현은 개인의 성향을 가늠하는 척도로 이용되기도 한다. 따라서 가상 캐릭터의 감정 표현이 일률적이지 않으려면 성격 특성에 따라 동일 감정의 생성 및 소멸 폭을 조정해 주어야 한다. 본 논문에서는 각 감정에 영향을 주는 성격 특성을 정의하고, 이를 통해 감정을 증감 및 조정하는 방안을 제시한다. 본 논문에서는 세분화된 성격 특성이 의미하는 바와 감정을 나타내는 명사의 사전적 의미를 매치시켜 특정 감정이 어떤 성격 특성과 관계가 있는지를 정의하였다. 또한 성격 검사에서 얻어진 원점수를 활용하여, 각 감정의 증감 및 지속, 소멸을 위한 가중치를 정의한 후, 이를 토대로 감정을 조정하였다. 실제 사람의 성격 검사 데이터를 활용하여 동일한 감정을 조정한 결과, 성격 별로 다른 결과치가 나오는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 5개의 차원과 30개의 하위 특성으로 이루어진 NEO-PI(NEO Personality Inventory)성인판을 이용하여 연구를 진행하였다.
애니메이션 <주먹왕 랄프>는 게임이 상이한 매체인 애니메이션과 혼합되어 새로운 장르의 애니메이션으로 변모된 작품이다. 그래서 본고에서는 게임<다고쳐 팰릭스>가 어떻게 애니메이션으로 녹아들어 상호작용을 하고 있는가를 살펴보았다. 살펴본 결과 애니메이션 <주먹왕 랄프>는 <다고쳐 팰릭스>에 담고 있는 이미지와 서사구조를 인용하지 않고, 게임의 특정모티프만을 인용함으로써 상호매체적 관계맺기단계에서 '상호매체적 개별체참조'에 해당됨을 알 수 있었다. <주먹왕 랄프>는 게임에서 모티프만을 인용하여 애니메이션과 상호매체성 관계를 갖는 최초의 애니메이션이며, 분석할만한 의미를 가지고 있었기 때문에 본고에서는 상호매체성 관계를 라예브스키의 분석틀에 의해 분석하였다.
물리기반 형상변형 기술은 게임 및 시뮬레이션과 같은 분야를 중심으로 점차 그 사용이 증가하는 추세이고 이에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 아직까지 3 차원 객체와 물리기반 변형기술간의 상호작용을 증대시키기 위한 연구는 원활이 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 사용자의 몰입감을 증가시키고 변형의 효율성을 높이기 위해서 증강현실 환경을 이용한 물리기반 형상변형을 제안한다. 증강현실 환경 하의 시스템에서 3 차원 객체와 사용자의 효율적인 상호작용을 위해서는 물리기반 형상변형이 실시간으로 이루어져야 한다. 제안된 방법에서는, RBF(Radial Basis Function) [1] 와 LSM (Lattice Shape Matching) [2, 3]방법을 조합해서 메쉬 모델에 적용하였다. 또한, 물리기반 형상변형을 위해 lattice shape matching 의 동적 움직임을 계산하였다. 최종적으로, 이러한 방법들을 증강현실 환경 하에서 구현하였다.
사람 움직임 추적 알고리즘은 인간과 컴퓨터 상호작용, 화상회의, 감시 시스템, 게임 및 엔터테인먼트 분야에서 반드시 필요한 기술로 인식되고 있다. 과거 다양한 사람 움직임 추적 알고리즘들이 응용 프로그램의 특성에 따라 구현되고, 실시간성을 고려한 보다 효율적인 영상 처리, 컴퓨터 비전, 인터페이스 기술들을 적용하여 구현되고 있다. 본 논문에서는 타원체 형태의 신체 모델과 깊이값 정보를 갖는 3차원 점들과의 매칭을 통해 실시간으로 적용 가능한 움직임 추적 기술을 소개한다. 움직임 추적을 위한 기반 모델은 사람의 모습과 유사한 형태의 타원체 조합의 18개의 관절을 갖는 형태로 구성되어 지며, 영상으로부터 들어온 사람의 모습을 분석하여 일련의 신체 부위를 나누고, 그 정보를 바탕으로 역기구학 기반의 초기 자세를 추출한다. 초기 자세는 3차원 점 매칭 기법을 활용하여 보다 정확한 자세로 수정된다.
최근 들어 개인용 컴퓨터 성능의 향상과 인터넷 기술의 발전에 따라서 이미지 모자익은 가상 환경 구축, 관광, 광고, 의료 영상 등, 많은 응용 분야에서 관심을 모으고 있다. 이미지 모자익의 주된 문제점은 이미지들 간의 정확한 대응점을 찾는 것이다. 그러나 기존의 대부분의 모자익 기법들은 정확한 대응점을 찾기 위해서 복잡한 계산과 많은 처리 시간을 요구했으며 모자익 이미지 생성을 위해 사물이나 배경 주위를 360$^{\circ}$ 회전하면서 여려 차례 반복 촬영을 해야 하는 어려움을 가지고 있었다. 본 논문에서는 일반 비디오 카메라를 이용하여 단 한번의 촬영에 의해 생성된 연속 프레임을 사용하였고 프레임간의 모자익에 있어서 방향성을 고려한 새로운 방법의 3단계 블록매칭 방법을 적용함으로써 전체적인 모자익 처리 속도를 단축하는 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 블록매칭 방법인 전역 탐색이나 K단계 탐색에 비하여 보다 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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