사용자가 원하는 3D 사운드 혹은 소리의 공간감을 원하는 대로 재현할 수 있는 오디오 시스템은 오랜 기간 동안 인류가 가지고 싶었던 꿈의 기계였다. 그러나 과연 개인 혹은 사용자가 원하는 3D 사운드라는 것이 무엇이며 어떻게 정의하여야 하는지는 명확하지 않다. 이것은 매우 주관적인 개념일 뿐만 아니라 개인에 따라 다를 수 있으며, 그 평가에 대한 객관적인 방법 또한 존재하지 않는다. 관련된 연구를 살펴보면, 원하는 소리의 파동 전파 자체를 시공간 상에서 물리적으로 재현하는 WFS(Wave Field Synthesis)나 Ambisonics, 또는 머리전달함수(HRTF: Head Related Transfer Function)를 기반으로 한 많은 연구들이 있다. 이렇게 재현된 음장(sound field)을 보면 이들이 인지되고 평가되는 등의 객관화를 위하여는 청취 환경에 따라 그 특성이 바뀌고 동일한 환경에서도 청취자에 따라 다르게 인지되는 근본적인 문제점을 가지고 있다. 음장 재현 방법의 이러한 근본적인 문제는 놀랍게도 과거의 스테레오 시스템에서 볼 수 있는 밸런스 노브(balance knob)로부터 그 해결의 실마리를 찾을 수 있다. 밸런스 노브는 보편적인 최적의 소리를 찾는 대신에 청취자가 원하는 음향 효과를 얻을 때까지 직접적으로 소리를 청취하고, 스스로 조절하여 평가할 수 있는 매개체의 역할을 수행한다. 만일 밸런스 노브와 같이 청취자가 원하는 3D 사운드를 스스로 평가하고 조절하기 위한 방법을 마련할 수 있다면? 즉, 청취자가 시공간적으로 원하는 3D 사운드를 실시간으로 청취하고 변화시킬 수 있는 인터페이스를 구현할 수 있다면? 과연 그러한 것이 어떻게 가능할 수 있는지 체계적인 검토가 이루어질 수 있다면 매우 좋을 것이다. 본 고는 이러한 것을 가능케 할 수 있는 즉, 청취자가 자유 자재로 원하는 음장을 형성할 수 있는 렌더링 기법 및 즉각적인 피드백이 가능한 인터페이스를 소개하고 있다. 인터페이스는 현재까지 오디오 시스템에서 주로 사용되는 주파수 이퀄라이져(frequency equalizer)와 매우 유사한 특징이 있다. 이러한 점을 감안하여 "Spatial Equalizer$^{(R)}$"라는 이름을 붙여 보았다. Spatial Equalizer$^{(R)}$는 공간 상에 하나의 점 또는 다수의 점으로 표시되는 가상 음원을 사용자가 조종하여 원 소리의 공간감을 제어할 수 있도록 구성되어 있다. 공간 상에 다수의 점 음원들의 위치를 변화시키거나 크기를 변화시킴으로써 청취자가 원하는 공간감을 구현할 수 있도록 하고 있다. 중요한 것은 종전의 이퀄라이져와 같이 Spatial Equalizer$^{(R)}$에 의해 형성되는 음장이 어떤 객관적인 척도에 의해서 평가되는 대신 사용자에 의해 직접 주관적으로 평가되고, 선택된다는 점이다.
대학 미분방정식 수업 개발의 일환으로서 본 연구는 학생들의 미분방정식에 관한 개념적 모델을 탐구하는 것에 초점을 두고 진행되었다. 본 연구가 이루어진 미분방정식 수업은 해석적, 질적, 그래프적, 수치적 방법 등의 다양한 수학적 방법의 적용에 기초하여 학생들이 능동적인 수학적 토의를 통해 미분방정식 주요 개념의 재발명해 가는 것을 강조하였다. 이러한 수업 맥락에서 본 연구는 학생들의 수학적 토의 과정에 나타나는 개념적 은유의 사용패턴을 탐구하였다. 본 논문에서는 발화 분석을 통해 추출된 미분방정식에 관한 학생들의 개념적 모델을 구성하는 주요한 개념적 은유인 '기계은유'와 '가상적 운동 은유'와 이들 각 개념적 은유의 수학적 특성을 제시한다. 끝으로, 본 연구의 수학적 발화 분석 결과에 기초하여 학생들의 개념적 모델의 이중성의 의미를 사회문화적 시각에서 해석하고 학교 수학에 주는 시사점에 대해 논의한다.
디지털 애니메이션의 환영(幻影-illusion) 이미지를 만드는 과정은 테크놀로지의 수공예적인 수작업(手作業) 즉, 애니메이션 과정, 이미지의 덧붙임, 보정(補整) 등을 통해 만들어진다. 본 논문은 디지털 애니메이션이 전통 예술의 수공예적인 측면을 디지털 제작 과정으로 부활시켜 새로운 예술 개념을 획득하고 있음을 주장하고 있다. 이를 구체화하기 위해서 본 논문은 다음의 단계로 이루어진다. 첫 째는 영화의 복제와 혼성이다. 예술의 '아우라'를 강조 해왔던 예술사에서 기계에 의한 복제는 피할 수 없는 것이 되었고, 디지털로 저장된 다양한 그림 정보와 짜깁기된 영상작업들은 복제와 혼성으로 새로운 영상 작업을 쉽게 할 수 있는 계기가 되었다. 둘째, 디지털 애니메이션의 예술 영역의 확장이다. 이제 디지털 애니메이션은 극사실의 환영성을 통해 새로운 창조적 예술로 인정받고 있다. 결과적으로, 디지털 애니메이션의 제작과정으로 과거의 미디어가 이루지 못한 상상력을 복원하는 새로운 미디어 예술의 특성을 보여주면서 디지털 애니메이션의 새로운 예술로써의 가능성을 획득하고 있다
최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.
클라우드 데이터베이스와 같은 분산 시스템 환경에서는 균일한 서비스 품질을 보장하기 위해 꼬리 응답시간을 짧게 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 카산드라 데이터베이스를 대상으로, 긴 꼬리 응답시간에 해당하는 지연이 메모리 공간 부족으로 인해 발생한다는 것을 보이며, 이러한 지연이 메모리 공간 확보를 위해 버퍼에 저장된 데이터를 저장장치에 완전히 내려쓸 때까지 카산드라가 사용자의 요청을 받지 않기 때문임을 밝힌다. 버퍼에 저장된 데이터를 내려쓰는데 걸리는 시간은 저장장치 성능에 따라 결정되므로 SSD의 가바지 컬렉션으로 인한 성능 저하가 꼬리 응답시간을 더 길게 만들고 있음을 관찰하였다. 우리는 자바가상기계에서의 가비지 컬렉션과 SSD에서의 가비지 컬렉션을 함께 수행하여 SSD의 가비지 컬렉션 비용을 숨기는, SyncGC 기법을 제안한다. 실험 결과, SyncGC 기법을 통해 꼬리 응답시간인 $99.9^{th}$와 $99.9^{th}-percentile$을 각각 31%, 36% 줄일 수 있었다.
스타니슬라브스키의 내면적 연기는 연기자가 실제 체험한 사건의 감각 기억에 토대를 두고 있지만 미하일 체홉의 외면적 연기는 연기자가 개인 경험을 떠나 감정과 상상으로 만들어내는 가상의 외적 자극들을 찾아야 한다고 주장 했다. 이렇게 스타니슬라브스키의 내면적 연기와 미하일 체홉의 외면적 연기는 상반된 연기 방법론을 가지고 있지만 연기를 함에 있어서는 내면적 연기와 외면적 연기가 서로 밀접한 관계를 형성하고 있다. 연기자의 연기는 완전히 심리적 이거나 완전히 신체적 일수 없다. 신체와 마음은 분리 될 수 없는 것이다. 극중 인물의 신체는 심리를 받아들여야 하고 심리는 신체를 받아 들여야 한다. 이러한 이유 때문에 모든 훈련은 심리적 신체 훈련이어야 하며 기계적으로 행해져서는 안 된다. 연기란 연기자가 허구의 리얼리티를 얼마나 상상 할 수 있는 능력이 있으며 이것을 무대 위에서 표현해 낼 수 있는 능력이라 할 수 있다. 연기자 자신의 상상을 자극하고 상상력을 훈련하면 할수록 극중 인물의 내면을 깊이 드러내는 능력은 향상 될 것이다.
기존의 자바카드 플랫폼이 탑재된 스마트 카드는 전원이 잠시 공급될 때 어플리케이션을 설치하고 실행한다. 또한 예기치 않은 전원 차단에 대비하여 어플리케이션의 실행 상태와 실행 시 변경되는 모든 데이터를 비휘발성 메모리(EEPROM/Flash)의 힙(Heap)영역에 저장하고 갱신한다. 이 같은 무절제한 EEPROM의 데이터 갱신은 스마트 카드의 생명을 단축시키는 중요한 원인이 된다. 이는 항상 전원이 공급되는 환경으로 발전할 것임을 고려하지 않는 상태에서 스마트 카드를 개발했고, 또한 그 구조를 계속 유지하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 어플리케이션 저장 메커니즘과 메모리 구조를 개선하여, EEPROM은 어플리케이션 다운로드용, RAM은 애플릿 실행용으로 사용하는 일반적인 컴퓨터 시스템 구조로 개선하여 전원이 항상 공급되는 환경에서 운용되는 고성능 자바카드 시스템을 개발한다. 제안된 기법이 적용된 자바카드 시스템을 통해 애플릿의 생성 속도가 58%, 메소드 실행속도가 33% 정도 빨라진다는 것을 알 수 있었다.
온라인 커뮤니티란 SNS와 달리 사용자들이 닉네임을 통해 익명으로 관심사와 취미를 공유하는 가상 그룹 서비스이다. 그런데 이런 익명성을 악의적으로 활용하는 사용자들이 존재하고, 닉네임의 변경으로 인해 동일 사용자의 데이터가 서로 다른 닉네임에 존재하는 데이터 파편화 문제가 발생할 수 있다. 또한 온라인 커뮤니티에서는 닉네임을 변경하는 일이 빈번하므로 동일 사용자를 식별하는데 어려움을 겪는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 커뮤니티 특성을 고려한 사용자의 행동 패턴 특징 벡터를 제시하며, 관계 패턴이라는 새로운 암시적 행동 패턴을 제안함과 동시에 랜덤 포레스트 분류기를 이용한 동일 사용자의 닉네임을 식별하는 기법을 제안한다. 또한 실제 온라인 커뮤니티 데이터를 수집해 제안한 행동패턴과 분류기를 이용해 동일 사용자를 유의미한 수준으로 식별할 수 있음을 실험적으로 보인다.
로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 강화 학습을 이용하여 환경에 대한 적응성을 학습함으로 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째, 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 셋째, 본 논문은 지능형 에이전트를 구현하는데 있어서 처음부터 모든 상태를 고려하기 보다 상태 탐지기를 이용하여 새로운 상태가 입력될 때마다 상태를 확장시키는 방식을 이용하였다. 이러한 방식은 필요한 상태에 대하여서만 고려함으로 메모리를 획기적으로 축소 할 수 있으며, 새로운 상태를 동적으로 처리 할 수 있어, 환경에 대한 변화에 능동적으로 대처 할 수 있다.
천안함 피격사건 이후 대한민국 해군은 함정에 복합 추진체계를 탑재하여 운항 시 발생하는 진동 및 소음 문제를 줄이기 위한 노력을 기울이고 있다. 복합 추진체계는 함정의 저속 운항 구간에서 추진용 전동기를 이용하여 추진할 수 있는 장점을 가진다. 이는 기존의 내연기관만으로 이루어져 있는 기계 추진체계보다 우수한 정숙성을 가질 수 있고, 내연기관의 연료 효율이 불량한 저속 구간에서 전동기를 이용하기 때문에 보다 경제적이다. 이에 본 논문에서는 대한민국 해군에서 운용하고 있는 군수지원함을 바탕으로 가상함정을 설정하였으며 기존의 추진체계와 복합 추진체계의 연료 소비량을 시뮬레이션 하여 경제성 측면에서 비교 및 분석하였다. 그 결과 전동기를 겸하여 운용할 수 있는 복합 추진체계의 연료 효율이 상대적으로 개선된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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