메타버스의 시대가 다가옴에 따라 해결해야 하는 난제가 있다. 그 중 '사이버 멀미'는 VR 기술이 주목받기 시작한 2016년부터 현재까지 VR의 대표적인 문제점이다. 감각 갈등이론에 따르면 멀미는 지각되는 운동 방향 정보와 기댓값이 같지 않을 때 유발한다. 본 논문은 뇌인지와 사이버 멀미의 상관관계에 대해 이론적으로 탐구하고, 이를 바탕으로 사용자의 몰입도가 멀미 증상에 미치는 영향에 관하여 연구하였다. SSQ 실험을 통해 카메라의 회전 값이 시청자의 사이버 멀미 증상을 악화시킨다는 점과 시청자가 해결해야 할 시각적·변속적 미션을 줌으로써 게임의 몰입도를 높여 사이버 멀미를 완화할 수 있다는 사실을 입증하였다. 본 연구는 VR 리듬 게임인 "beatale"을 개발하는 과정 중 사이버 멀미 문제를 해결하고자 진행되었으며, 해당 프로젝트 개발뿐만 아니라 향후 VR 콘텐츠 제작 시 사이버멀미를 개선하기 위한 기반이 될 것으로 기대된다.
전 세계를 혼란에 빠트린 코로나19로 인해 많은 기술과 콘텐츠들이 비대면으로 이루어지는 시대가 되었다. 그와 함께 메타버스 서비스의 인기 역시 나날이 증가하고 있으며, 하위 산업 중 하나인 가상 의상(아바타) 산업 역시 함께 성장하고 있다. 본 연구에서는 모바일 메타버스 서비스인 제페토에 업로드할 가상 의상을 제작하는 시스템을 설계하고 개발하였다. 이는 PC 환경에서 작동하는 프로그램을 거쳐야 하는 기존 서비스와 달리 모바일 디바이스를 통한 촬영과 간단한 조작만으로 제작이 가능하다. 본 시스템의 모든 작업을 모바일 환경에서 처리할 수 있다는 장점을 통해 외부 프로그램에 익숙하지 않은 소상공인 및 개인 사업자들이 3D 가상 의상 산업에 더 쉽게 접근할 수 있을 것이다.
Lucas Mognon Santiago Prates;Felipe Piana Vendramell Ferreira;Alexandre Rossi;Carlos Humberto Martins
Steel and Composite Structures
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제46권4호
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pp.451-469
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2023
The use of precast hollow-core slabs (PCHCS) in civil construction has been increasing due to the speed of execution and reduction in the weight of flooring systems. However, in the literature there are no studies that present a finite element model (FEM) to predict the load-slip relationship behavior of pushout tests, considering headed stud shear connector and PCHCS placed at the upper flange of the downstand steel profile. Thus, the present paper aims to develop a FEM, which is based on tests to fill this gap. For this task, geometrical non-linear analyses are carried out in the ABAQUS software. The FEM is calibrated by sensitivity analyses, considering different types of analysis, the friction coefficient at the steel-concrete interface, as well as the constitutive model of the headed stud shear connector. Subsequently, a parametric study is performed to assess the influence of the number of connector lines, type of filling and height of the PCHCS. The results are compared with analytical models that predict the headed stud resistance. In total, 158 finite element models are processed. It was concluded that the dynamic implicit analysis (quasi-static) showed better convergence of the equilibrium trajectory when compared to the static analysis, such as arc-length method. The friction coefficient value of 0.5 was indicated to predict the load-slip relationship behavior of all models investigated. The headed stud shear connector rupture was verified for the constitutive model capable of representing the fracture in the stress-strain relationship. Regarding the number of connector lines, there was an average increase of 108% in the resistance of the structure for models with two lines of connectors compared to the use of only one. The type of filling of the hollow core slab that presented the best results was the partial filling. Finally, the greater the height of the PCHCS, the greater the resistance of the headed stud.
산업통상자원부에서 추진하는 산업융합 규제 샌드박스 의결에 따라, 산학협력업체인 마이메이커(주)에서 신청한 "공장 내 공작기계 공유 서비스"를 실증 특례를 받았다.[1] 이를 실행하면서 수발주 서비스 부분을 소프트웨어로 개발해야 하는 상황으로 업체의 제조 도메인 문제를 파악 분석하고 절차를 정립하고 관련 요구사항에 맞는 시스템을 설계하였다. LINC+ 산업체 애로 사항 해결 공동연구 개발 프로젝트로 공유 온 팩토리 서비스[2]를 위한 수발주시스템을 최종 개발했다. 수 발주 시스템에 필요한 데이터 구조를 설계하고 관련 데이터를 활용한 화면 설계와 사용자 관점의 기능 구현을 중심으로 하였으며 정립된 절차와 요구사항 분석에 맞추어 기획, 설계, 프로토타이핑, 구현 제작 단계로 진행했다. 마지막으로 최종개발 내용을 요구사항에 맞게 잘 구현되었는지 검토 및 기능 검증 시연과 제품 인수인계를 통해 애로 사항 해결을 확인하였다.
객체 인식은 이미지와 비디오에서 다양한 객체를 검출하고 식별하는 기술이다. LBP는 조명 변이에 강인하게 동작하는 기술자로써, 객체 인식 분야에 활발하게 사용되고 있다. LBP는 이웃 픽셀의 범위, 비교 연산 후 이웃들의 결합 순서, 그리고 결합의 시작 위치를 고려해야 한다. 특히, LBP의 시작 위치는 "최상위 비트"가 되기 때문에 객체 인식의 성능에 큰 영향을 미치게 된다. 따라서, 본 논문에서는 N개의 시작 위치를 기반으로 N개의 특징 공간에서 각각 입력 데이터와 가장 유사한 데이터를 탐색한다. 각 특징 공간의 서로 다른 결과를 동일한 기준에서 비교할 수 있는 신뢰 척도를 정의하고, 가장 신뢰도 높은 결과를 선택함으로써 객체 인식을 수행한다. 실험 결과에서는 LBP의 시작 위치에 따라 성능의 차이가 있다는 것을 확인했다. 또한, 제안한 방법은 기존 LBP 인식 성능과 대비하여 최대 12.66%의 높은 성능을 나타냈다.
물체의 진폭과 위상 정보가 free space에서 전달되는 과정을 디지털로 계산하여 기록한 것을 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)라고 한다. 이 CGH는 복소 홀로그램의 형태이지만, 이를 Phase-only 공간광 변조기(SLM)를 통해 디스플레이 하기 위해 위상 홀로그램의 형태로변환하게 된다. 본 논문에서는, 물체의 진폭 정보를 위상 정보에 포함시키는 과정에서 DPAC 등 subsampling이 포함된 기법을 사용한다면 위상 홀로그램의 대역폭이 커지며, 그 결과로 복소 홀로그램 복원 시에는 없던 aliasing이 발생할 수 있음을 실험적으로 밝혔다. 또한, 이렇게 aliasing에 의해 복원성능이 저하되는 거리에서도 공간 주파수 범위를 제약하는 방법을 통해 좋은 화질의 위상 홀로그램 생성이 가능함을 보였다.
방대한 홀로그램 데이터를 디지털 형식으로 압축하는 것은 중요한 문제이다. 특히, 상용화를 위해 위상 전용 홀로그램의 압축에 관한 연구가 주목된다. 자연 영상에 최적화된 기존 표준 압축 기술은 위상 신호를 압축하는데 적합하지 않으며, 위상 신호에 대해 최적화 가능한 신경망 기반 압축 기술은 좋은 성능을 기대할 수 있으나 고해상도 홀로그램 데이터를 학습하는 데 메모리 문제가 존재한다. 본 논문에서는 메모리 문제를 해결할 수 있는 학습 가능한 신경망 기반의 블록 단위 압축 기술을 위상 전용 홀로그램에 적용해봄으로써 블록 기반이라는 동일 조건 내에서도 제안 방식이 표준 코덱보다 상당한 성능향상을 보일 수 있음을 밝혔다. 신경망 기반의 블록 단위 압축은 기존 코덱과의 호환성을 제공할 수 있으며, 메모리 문제를 해결하는 동시에 위상 전용 홀로그램 압축에 대해 월등히 좋은 성능을 보일 수 있다.
랜섬웨어에 의해 개인용 단말 또는 서버 등이 감염되는 사례가 급증하고 있다. 랜섬웨어는 자체 개발한 암호화 모듈을 이용하거나 기존의 대칭키/공개 키 암호화 모듈을 결합하여 공격자만이 알고 있는 키를 이용하여 피해 시스템 내에 저장된 파일을 불법적으로 암호화 하게 된다. 따라서 이를 복호화 하기 위해서는 사용된 키 값을 알아야만 하며, 복호화 키를 찾는 과정에 많은 시간이 걸리므로 결국 금전적인 비용을 지불하게 된다. 이때 랜섬웨어 악성코드는 대부분 바이너리 파일 내에 은닉된 형태로 포함되어 있어 프로그램 실행시 사용자도 모르게 악성코드에 감염된다. 그러므로 바이너리 파일 형태의 랜섬웨어 공격에 대응하기 위해서는 사용된 암호화 모듈에 대한 식별 과정이 필요하다. 이에 본 연구에서는 바이너리 파일 내 은닉된 악성코드에 적용 된 암호화 모듈을 역분석하여 탐지하고 식별할 수 있는 메커니즘을 연구하였다.
대다수의 IoT 기기들은 이미 AIoT를 사용하고 있지만, AI 애플리케이션을 구축하기 위해서는 아직 해결해야 할 문제가 많이 남아 있다. 본 연구에서는 IoT 에지 자원을 보다 효과적으로 분산하기 위해 머신러닝 기반의 IoT 에지 자원 관리 기법을 제안한다, 제안 기법은 머신러닝을 이용하여 IoT 에지 자원 동향을 파악함으로써 IoT 자원의 할당을 지속적으로 개선하며, 최적화된 IoT 자원은 머신러닝 컨볼루션을 활용하여 항상 변화하는 IoT 에지 자원을 안정적으로 유지한다, 제안 기법은 각각의 머신러닝 기반 IoT 에지 자원을 이전 패턴의 자원과 함께 해시값으로 저장함으로써 분산된 AIoT 맥락에서 공격 패턴으로 자원을 효과적으로 검증한다. 실험 결과에서는 IoT Edge 리소스의 무결성을 검증하기 위해서 이질적인 계산 하드웨어가 있는 복잡한 환경에서 잘 동작하는지 세 가지 다른 테스트 시나리오에서 에너지 효율성을 평가하였다.
본 논문에서는 삼각형 메쉬(Triangular mesh) 기반에서 변형률 기반 동역학(Strain-based dynamics, SBD)을 안정적으로 표현할 수 있는 LOD(Level of detail)기반의 굽힘 스프링(Bending spring) 구조와 감쇠 기법에 대해 설명한다. SBD는 삼각형 메쉬의 에지 길이(Edge length) 기반의 에너지 대신 변형률(Strain)을 활용하여 탄성 에너지를 모델링한다. 하지만, 큰 외력이 발생하면 에지 기반으로 탄성 에너지를 계산하는 과정에서는 비정상적인 삼각형(Degenerate triangle)이 나타나고 이 문제는 불안정한 변형률을 계산하기 때문에 잘못된 방향으로 늘어나는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 효율적으로 처리할 수 있는 LOD기반의 굽힘 스프링을 생성하고 에너지를 계산하는 방법에 대해 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 굽힘 스프링 기반의 SBD를 안정적이고 효율적으로 처리할 수 있기 때문에 옷감 시뮬레이션을 안정적으로 표현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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