현재 교육시장의 추세는 4차 산업혁명과 ICT의 발전으로 다양한 기술이 교육 시스템에 접목된 에듀테크 기술로 발전하고 있다. 특히 가상공간에서 실제와 같은 몰입감 있는 학습효과가 가능한 에듀테크 시스템 시장이 확대되고 있다. 하지만 국내 한의학 교육은 침술을 훈련하고 평가하기 위한 교육시뮬레이터 및 시스템의 부재로 객관적이지 못한 교육이 진행되고 있다. 본 논문에서는 "침술 훈련 시스템을 위한 경혈점 콘텐츠 및 인체모형 설계"의 후속연구로 경혈점 교육 효과의 증대를 위한 침술컨트롤러 및 인체모형을 제안한다. 제안하는 침술컨트롤러와 인체모형을 통해 경혈점 데이터 정합도 측정 및 콘텐츠 모션인식률에 대한 침술부위의 정확성을 제시한다. 또한 컨트롤러의 환경신뢰성 평가를 위한 온습도 및 온도변화 시험 결과를 제시한다.
최근 VR 환경은 모바일학습, 스마트 공장을 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있으나 개별 HMD(head-mounted display) 연계를 위한 고가 및 고사양의 전용운영 시스템이 요구된다. 또한 VR 시스템 설계 시에서는 기술적 고려사항인 가상체험공간에서의 이동성(mobility), 이용자 편의성(usability) 및 실감영상 제공을 위한 성능(performance)에 대한 문제해결이 필요하다. 많은 VR 응용은 스트리밍 기반으로 다양한 센서 및 지속적으로 사용자 입력을 다루어야 한다. 본 논문에서는 무선으로 콘텐츠를 제공받는 저가의 모바일 VR HMD 구성 및 이를 활용한 VR 모바일 플랫폼을설계한다. 제작된 HMD 는 실시간의 가속도계와 자이로 센서로부터 사용자의 움직임에 따른 회전각을 검출한다. 이를 위해 6 축 센서인 MPU-6050 의 활용하여 유니티 게임 엔진상의 VR 렌더링 서버에서 생성된 3D 이미지 렌더링를 처리하도록 개발한다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 기계학습 서비스를 제공하는 Machine-Learning-as-a-Service(MLaaS) 등이 활발히 개발됨에 따라 보다 다양한 분야에서 인공지능 기술을 손쉽고 효과적인 방법으로 활용할 수 있게 되었다. 클라우드 환경에서는 가상화 기술을 통해 각 사용자에게 논리적으로 독립된 컴퓨팅 공간을 제공하는데, 최근 시스템의 취약점을 이용해 클라우드 테넌트(tenant) 사이에 다양한 부채널이 존재할 수 있다는 연구 결과가 발표되고 있다. 본 논문에서는 이러한 멀티-테넌시(multi-tenancy) 환경에서 멜트다운 취약점을 이용하여 딥러닝 모델의 내부 정보를 추출할 수 있는 현실적인 공격 시나리오를 제시한다. 이후 TensorFlow 딥러닝 서비스에 대한 실험을 통해 92.875%의 정확도와 1.325kB/s의 속도로 인공신경망의 모든 정보를 추출할 수 있음을 보인다.
Yeong-In Lee;Jin-Nyeong Heo;Ji-Hwan Moon;Ha-Young Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권8호
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pp.23-32
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2024
NVS는 여러 각도와 위치에서 수집한 이미지를 이용해 3차원 공간을 재현하는 연구 분야로, 증강현실, 가상현실, 자율주행, 로봇 네비게이션 등에서 중요성이 커지고 있다. 최근 주목받는 3D-GS 방법론은 기존 NeRF 보다 고품질 장면 생성, 빠른 학습 시간, 실시간 렌더링이 가능하지만, Gaussian points의 밀도 조정 과정에서 전체 Gaussian points 수의 증가로 메모리 소모량 상승과 렌더링 속도가 저하되는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 불필요한 Gaussian points를 제거하여 메모리 효율성을 높이는 Gaussian blending 기법과 Gaussian points 감소로 인한 표현력 손실을 최소화하는 깊이 정보 반영 손실 함수를 제안하여 모델의 성능을 보완한다. 실험 결과, Tanks & Temples 벤치마크 데이터셋에서 성능을 유지하면서 Gaussian points 수를 최대 4% 감소시키는 효과를 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 방법론은 3D-GS 모델의 경량화 가능성을 실험적으로 증명하였다.
컴퓨터 그래픽스, 가상현실 및 증강현실 기술이 발전됨에 따라, 이들 기술을 기반으로 하는 다양한 응용 분야에서 3차원 공간에서의 객체 선택 및 조작 등의 3차원 인터랙션 기능들이 요구되고 있다. 본 논문은 고가의 데스크탑용 3차원 마우스 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 비전 기반의 3차원 인터랙션 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 3색 LED를 이용하여 특수하게 제작된 인터랙션 도구를 포함하며, 비디오 시퀀스로부터 LED의 위치 및 색상을 인식하여 다양한 마우스 이벤트와 6 자유도(Degree Of Freedom)의 인터랙션을 지원한다. 제안 도구는 고가이며 숙련된 조작을 필요로 하는 기존의 3차원 마우스에 비하여 직관적이고 편리하여 별도의 학습이나 훈련 없이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 제안 프레임워크를 구성하는 3색 LED를 이용한 포인터 제작 방법, 포인터의 3차원 위치 및 방향 계산법, 비디오 영상에서의 LED 색상분석 기법에 대하여 설명한다. 또한, 계산된 3차원 위치 및 방향에 대한 오차 측정 결과를 보임으로써 제안 도구의 정확성 및 유용성을 검증한다.
제조환경이 더욱 복잡해짐에 따라 전통적인 시뮬레이션만으로는 실시간 현장 결과를 평가하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이를 극복하기 위한 대안으로 Digital Twin개념이 활발히 논의되고 있지만, 제품설계 단계에 국한되어 연구가 진행되고 있는 실정이다. 본 연구는 Digital Twin개념이 생산 공정 프로세스에 적용되기 위한 Digital Twin 기반 제조환경 프레임워크를 제시하였다. 구성요소는 실제 생산환경인 물리적 시스템과 데이터베이스, 그리고 가상 시스템인 트윈 모델을 제안하였다. 본 연구에서는 Arena 소프트웨어와 엑셀 VBA를 활용하여 컨베이어 시스템을 대상으로 간단한 Digital Twin 기반 제조시스템을 모의실험하였다. 실험결과 트윈 모델이 실제 물리적 시스템의 실시간 데이터를 전송받아 동일한 시간단위로 작동됨을 확인하였고, 엑셀 VBA에서 축적된 실시간 데이터와 학습 데이터를 기반으로 조정된 파라미터를 생성하고 있음을 확인하였다. 또한, 간단한 모의실험을 통해 Digital Twin 모델 구동 방법을 제안하였으며, Digital Twin 모델의 구현 가능성을 보여주었다.
최근 자율주행 분야에서 실세계와 유사한 디지털트윈 기반의 가상 시뮬레이션 환경 구축에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 디지털트윈 기반의 시뮬레이션 환경에서 자율주행의 성능 및 기능 검증뿐만 아니라, 딥러닝을 위한 가상 학습데이터 생성 연구도 활발히 수행되고 있다. 그러나, 이러한 디지털트윈 기반 자율주행 시뮬레이션 시스템은 고정밀 데이터 구축과 시스템 개발에 많은 시간과 비용을 필요로 하는 문제를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 기 구축된 3차원 입체모형과 정밀도로지도만을 이용하여 디지털트윈 기반의 실시간 자율주행 시뮬레이션 시스템을 신속히 설계하고 구현하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 부산 EDC 지역에 대한 FBX의 3D 입체모형과 NGII HD Map을 CARLA에 통합하는 방법과 CARLA 기능을 추가 및 수정하는 방법을 제시한다. 본 연구 결과는 기존의 3D 입체모형과 NGII HD 맵을 활용하면 저렴한 비용으로 신속한 시뮬레이션 시스템의 설계 및 구현이 가능함을 보여준다. 또한, 시뮬레이션 시나리오 구성, 사용자 맞춤형 주행, 실시간 신호등 상태 시뮬레이션 등의 다양한 기능도 지원할 수 있다. 향후 광범위한 지역에 대하여 시스템이 적용되는 경우에 시스템의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다.
컴퓨터 산업의 진보는 우리사회에 많은 발전을 가져왔다. 교육매체의 변화도 그 중의 하나라고 할 수 있다. WWW를 이용한 교육은 강력한 원격교육의 형태로 인식되고 있으며. 다른 교육방법에 비하여 그 활용형태도 다양화 될 수 있다. 또한 컴퓨터는 교육매체 외에도 정확성과 신속성으로 인하여 디자인작업에도 유용하게 사용된다. 네트워크 기술과 결합된 컴퓨터 그래픽스는 창의력 작업에 사용될 수 있으며, 자원의 공유와 협동작업이 용이하게 이루어질 수 있으며, 자원의 공유와 협동작업이 용이하게 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 컴퓨터그래픽스 교과와 타 교과간의 상호보완 관계를 갖을 수 있도록 하는데 초점을 맞추고 있다. 우선 기초디자인교육에서의 컴퓨터 그래픽스활용을 중심으로 WWW을 통한 사례연구를 실시하여 다음의 4가지 결과를 얻었다. WWW의 가상전시공간을 활용하여 이루어진 컴퓨터그래픽스 활용 기초디자인교육은 아이디어의 변형이 용이하며, 학습자중심의 진행이 이루어졌으며, 학습자들간의 상호작용이 활성화되었고, 결과물에 치우치지 않고 중간단계의 직업을 평가에 이용할 수 있다는 장점이 있었다. 이 방법 역시 기존의 교육방법과 같이 단점을 가지고 있다. 그러나, WWW를 활용한 교육은 기존의 교육의 결함을 보완해주는 도구로 사용될 수 있을 것이다.
사이버 침해공격은 사이버 공간에서만 피해를 입히는 것이 아니라 전기 가스 수도 원자력 등 인프라 시설 전체를 공격할 수 있기에 국민의 생활전반에 엄청난 피해를 줄 수 있다. 또한, 사이버공간은 이미 제5의 전장으로 규정되어 있는 등 전략적 대응이 매우 중요하다. 최근의 사이버 공격은 대부분 악성코드를 통해 발생하고 있으며, 그 숫자는 일평균 160만개를 넘어서고 있기 때문에 대량의 악성코드에 대응하기 위한 자동화된 분석기술은 매우 중요한 의미를 가지고 있다. 이에 자동으로 분석 가능한 기술이 다양하게 연구되어 왔으나 기존 악성코드 정적 분석기술은 악성코드 암호화와 난독화, 패킹 등에 대응하는데 어려움이 있고 동적 분석기술은 동적 분석의 성능요건 뿐 아니라 logic bomb 등을 포함한 가상환경 회피기술 등을 대응하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 상용 환경의 Endpoint에 적용 가능한 수준의 가볍고 고속의 분석성능을 유지하면서 기존 분석기술의 탐지성능 단점을 개선한 머신러닝 기반 악성코드 분석기술을 제안한다. 본 연구 결과물은 상용 환경의 71,000개 정상파일과 악성코드를 대상으로 99.13%의 accuracy, 99.26%의 precision, 99.09%의 recall 분석 성능과, PC 환경에서의 분석시간도 초당 5개 이상 분석 가능한 것으로 측정 되었고 Endpoint 환경에서 독립적으로도 운영 가능하며 기존의 안티바이러스 기술 및 정적, 동적 분석 기술과 연계하여 동작 시에 상호 보완적인 형태로 동작할 것으로 판단된다. 또한, 악성코드 변종 분석 및 최근 화두 되고 있는 EDR 기술의 핵심요소로 활용 가능할 것으로 기대된다.
최근 COVID-19로 인해 비대면 온라인 강의가 전 세계적으로 진행되고 있다. 포스트 코로나 시대의 고등교육은 원격수업이 주요 교수 학습방법으로 자리 잡고 있다. 이러한 때에 메타버스(Metaverse)가 새로운 대안으로 제시되고 있다. 메타버스는 아바타, 3D 공간, 상호작용을 동반한 활동과 같은 기본요소를 가지고 있으며 이것은 기존VR(Virtual Reality) 콘텐츠와 비교되는 차이점이다. 본 연구는 메타버스의 3요소를 반영하여 실제 강의에 적용할 수 있는 교육용 메타버스 플랫폼을 설계하고 구축하였다. 즉, 중학교, 고등학교, 교사, 학부모 등의 사용성 평가를 통해 사용자의 요구사항을 반영하여 HMD, 스마트폰, 타블렛, PC 등 다양한 디바이스를 지원하는 크로스 디바이스 플랫폼을 구현하여 누구나 쉽게 메타버스 강의에 참여할 수 있도록 했다. 현재 메타버스 플랫폼은 다양하게 개발되어 서비스되고 있으나 교육용으로 설계된 서비스는 거의 찾아볼 수 없다. 기존 화상회의 솔루션인 Zoom과 같은 서비스를 비대면 교육용으로 사용했듯이 현재 서비스되는 메타버스의 일부 기능을 교육용으로 활용하여 일회성 이벤트 형태로 사용되고 있다. 본 연구를 통해 개발된 교육용 메타버스 플랫폼은 향후 교육을 위한 메타버스를 구축함에 있어서 참고가 될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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