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지면의 미끄러운 정도에 따른 캐릭터의 걷기 동작 생성 (Generation of Humanoid Walking Motion Adapted to the Ground's Sliding Properties)

  • 이금희;송미영;조형제
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제12B권2호
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    • pp.157-166
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    • 2005
  • 3차원 가상현실 내에서 캐릭터 움직임 동작의 기술은 기존 방식인 키프레임 기법에 의존하던 것이 점차 동작 제어 기법을 활용하고, 보다 사실적이고 자연스러운 움직임을 생성해 내고자 하는 방향으로 발전해 가고 있다. 그러나 이러한 동작 제어 기법을 통해 가상현실의 지형 성질에 따라 적응적인 캐릭터의 동작을 표현하는데 한계가 있다. 즉, 대부분의 가상환경에서 캐릭터의 걷는 움직임은 일정하고 단조로운 동작만을 반복하여 표현하고 있어 관찰자로 하여금 지루함을 느끼게 하고, 지형의 조건이나 형태에 맞지않게 캐릭터의 발끝이 지면에 스며들거나 떠있는 등의 부자연스러운 동작으로 인해 사실감을 저하시킨다. 본 논문에서는 적은 매개변수들과 역운동학 방법을 적용하여 기본 걷기 동작을 표현하고, 지면의 성질을 마찰계수로 대표시켜 지면에 적응적인 걷기 동작의 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 구심력과 마찰계수를 결합한 후, 이를 근거로하여 한 주기 동안의 걷는 동작을 분석하고 이를 기반으로 동작에 필요한 매개변수를 조정하여 지질에 따른 적응적인 캐릭터의 걷기 동작을 생성한다.

머신러닝을 사용한 단층 탐지 기술 연구 동향 분석 (Research Trend Analysis for Fault Detection Methods Using Machine Learning)

  • 배우람;하완수
    • 자원환경지질
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    • 제53권4호
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    • pp.479-489
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    • 2020
  • 단층은 근원암에서 형성된 석유 가스 등의 탄화수소가 이동하는 통로이자 탄화수소를 가두는 덮개암의 역할을 할 수 있는 지질구조로, 탄화수소가 축적된 저류층을 찾기 위한 탄성파 탐사의 주요 대상 중 하나이다. 하지만 기존의 유사성, 응집성, 분산, 기울기, 단층가능성 등 탄성파 자료의 측면 방향 불연속성을 활용하는 단층 감지 방법들은 전문지식을 갖춘 해석자가 많은 계산 비용과 시간을 투자해야 한다는 문제가 있다. 따라서 많은 연구자들이 단층 해석에 필요한 계산 비용과 시간을 절약하기 위한 다양한 연구를 진행하고 있고, 최근에는 머신러닝 기술을 활용한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 단층 해석에는 다양한 머신러닝 기술들 중 서포트백터머신, 다층퍼셉트론, 심층 신경망, 합성곱 신경망 등의 알고리즘이 사용되고 있다. 특히 합성곱 신경망을 활용한 연구는 독자적인 구조의 모델을 사용한 연구뿐만 아니라, 이미지 처리 분야에서 성능이 검증된 모델을 활용한 연구 및 단층의 위치와 주향, 경사 등의 정보를 함께 해석하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여, 현재까지 단층 위치 및 단층 정보 해석에 가장 효과적인 기술은 영상 처리 분야에서 검증된 U-Net 구조를 바탕으로 한 합성곱 신경망인 것을 확인했다. 이러한 합성곱 신경망에 전이학습 및 데이터 증식 기법을 접목하면 앞으로 더욱 효과적인 단층 감지 및 정보 해석이 가능할 것으로 기대된다.

반복적 대화식 통합 탄성파 속도분석 (An Iterative, Interactive and Unified Seismic Velocity Analysis)

  • 서상용;정부흥;장성형
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제2권1호
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    • pp.26-32
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    • 1999
  • 탄성파 속도분석법은 일괄식 속도분석법과 대화식 속도 분석등 두 가지가 있다. 일괄식 속도분석법에서는 각 속도 분석점마다 셈블런스 컨투어, 슈퍼게더 및 중합 패널등을 일괄 작성하여 도면화 시킨 후 분석자가 그 도면을 보고 속도 함수를 결정하는 방법이다. 과거 유행한 전산처리 소프트웨어들이 이 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 도면 분석시 아주 많은 수작업이 필요하고 속도분석 결과도 정밀치 못하다는 단점이 있다. 최근에는 워크스테이션의 고속 그래픽 기능을 이용한 대화식 속도분석 기술이 개발되었다. 그런데 이들 프로그램은 기존 일괄식 속도분석법과 대동소이한 내용을 그래픽 화면으로 처리할 수 있도록 함으로써 종이 절약 외에는 특별히 나아진 것이 없다. 프로그램의 주 기능은 속도 스펙트럼에서 속도점 노드를 선택하는 것이며, 입력자료에 있을 수 있는 잡음을 제거하여 다시 속도 스펙트럼을 수정하는 기능은 없다. 잡음의 제거없이 계산한 부정확한 속도 스펙트럼을 이용해서 속도 함수를 선정한다면 정밀 속도분석은 불가능할 것이다. 방대한 탄성파 탐사자료에 대한 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해서는 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 통합된 반복적 대화식 속도분석 프로그램이 필요하다. 분석 구간의 속도와 뮤트함수를 변화시켰을 때 그로부터 얻어지는 셈블런스와 동보정 및 중합을 검토하고 이러한 수정과 검토를 신속히 반복할 수 있도록 함으로써 정확한 속도분석이 가능하기 때문이다. 여기에서는 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 대화식 속도분석 프로그램 xva를 작성하였다. 대화식 속도분석에서는 분석 구간의 트레이스들을 고속으로 참조해야 하는데 이를 위해 간단한 트레이스 인덱스 파일을 설계하여 사용하였다. 직접파와 굴절파등 천부 잡음을 제거하기 위한 효과적인 수단인 뮤트 함수 영역 변환법을 새로 고안하였으며, 본 프로그램은 이 기법을 이용하고 있다. 본 영 역 변환법은 기존 알려진 역동보정법과 같이 정밀 전산처리가 가능할 뿐만 아니라 동보정과 역동보정시 발생하는 자료의 내삽 오차가 없으며 계산 시간이 크게 단축되기 때문에 정밀 대화식 속도 분석에 사용 가능하다. 프로그램 xva는 28개의 소스 파일로 구성된 패키지인데 줄 수는 12,029, 단어 수는 34,990, 글자 수는 304,073이다. 프로그램 xva는 X-Window와 Motif 환경하에서 작동한다. 프로그램 메뉴는 Motif 표준 스타일에 따라 작성하였는 바 그 사용법을 간략히 기술하였다. 본 프로그램이 완성됨으로 인하여 정밀 탄성파 속도 분석이 가능하게 되었고 그 결과 가스층의 존재 여부를 직접 확인할 수 있는 AVO(Amplitude Versus Offset)단면도등의 제작에 활용할 수 있었다.

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