게이미피케이션은 수업에 게임의 요소나 게임을 접목함으로서 학생의 흥미도를 향상시키고, 직접 참여할 수 있는 환경을 조성함으로서 보다 뛰어난 학업성취도 향상을 도우며, 이와 같은 게이미피케이션을 인공지능이라는 IT기술에 융합함으로서 초등 과정을 대상으로 핵심원리를 학습할 수 있는 교육과정을 제안한다. 제안된 교육과정은 인공지능의 학습방법에 대해 보드 게임형식으로 학습함으로서 초등 과정의 피학습자에 수준에 맞추어 원리를 이해할 수 있도록 돕는다. 이와 같은 게임의 요소를 접목한 학습방법은 피학습자에게 IT원리를 학습할 수 있도록 함으로서 다양한 관점에서 대상을 이해하는 능력을 키우고, 컴퓨팅 사고력을 강화한다. 제안된 게이미피케이션을 접목한 초등 인공지능 교육과정은 최근 2015 교육과정에서부터 크게 부각되고 있는 정보과학 교육과정의 발전에 이바지 할 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구의 목적은 정적 스쿼트 동작 시 발란스 보드와 전신 진동자극기 적용이 신체 근육의 근활성도 변화에 어떠한 영향을 미치는지 검증하는 것이었다. 본 연구의 대상자는 20대 남성 20명을 대상으로 실시하였고(연령, 21.90±0.36 세; 신장, 174.30±1.09 cm; 체중, 66.50±1.00 kg; 신체질량지수, 21.90±0.31 kg/㎡), 3가지의 기본 정적 스쿼트 동작, 발란스 보드를 적용한 정적 스쿼트 동작 및 전신 진동자극기를 적용한 정적 스쿼트 동작을 수행하였으며, 표면전극을 부착한 부위는 신체 근육의 우측 복직근, 내복사근, 외복사근, 대퇴직근, 외측광근 및 내측광근으로 설정하였다. 실험을 통해 획득된 본 연구의 결과는 다음과 같다. 복직근, 내복사근 및 외복사근의 근활성도는 발란스 보드와 전신 진동자극기를 적용한 정적 스쿼트 동작 시 통계적으로 높게 나타났고(p=.001, p=.004, p=.000), 대퇴직근, 외측광근 및 내측광근의 근활성도는 전신 진동자극기를 적용한 정적 스쿼트 동작에서 통계적으로 가장 높게 나타났다(p=.000). 본 연구의 결과는 향후 정적 스쿼트 훈련 적용 시 효과적인 신체 근육을 강화시키기 위한 프로그램의 기초 자료가 될 것으로 기대된다.
최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.
Lightweight board has been used for manufacturing various fields of automotive interior trims for years. The GMPU board was constructed with glass fiber mat, honeycomb and polyurethane foamed using polyol and isocyanate materials which were sprayed by robot that is interlocked foaming machine. For more lightweight and cost reduction this paper shows how to optimize GMPU process parameters that related to foaming condition, robot position and robot velocity for polyurethane weight. The results show that flexural strength and modulus of board's specimens were evaluated by robot velocity and moving pattern. Based on that, a innovative process was developed for more lightweight and cost reduction.
인터넷 상에서 IP 주소의 부족 문제를 해결하기 위해 IPv6 프로토콜이 제안되었고 현재 실용화 단계에 접어들었다. IPv6에서는 보안기능의 강화를 위해 IPsec 프로토콜을 기본 요구사항으로 채택하였고, 본 논문에서는 이러한 IPsec 프로토콜을 하드웨어로 설계하고 구현하였다. 이를 위해 IPv6에서 보안기능을 담당하는 헤더와 IPsec의 기간 암호화 알고리즘을 설계하여 각각 VHDL로 구현하였고, 전용 FPGA 보드와 IPv6 테스트망에서 그 기능과 성능을 검증하였다. 구현된 IPsec 프로토콜 칩은 TCP/IPv6와 IPsec 프로토콜을 하나의 칩으로 구현함으로써 별도의 프로세서 없이 인터넷 접속 기능과 보안기능을 동시에 제공하며 소프트웨어 모듈보다 뛰어난 성능을 나타낸다.
본 논문은 4족 지능 로봇의 비평탄 지형 극복 기능을 구현하기 위해, 시뮬레이션 환경에서 제공하는 역기구학(Inverse Kinematic)과 개선된 강화 학습 방법(Partially Observable Markov Decision Process)을 분석하여 수립한 알고리즘을 동작 검증을 위한 임베디드 보드(Embedded Board)에 실제 적용하여 보았다. 이 연구를 통해 4족 보행 로봇의 효율적인 지형 극복형 보행 방식 설계 방법을 제안하며, 특히 IMU 센서의 지능적인 균형제어 방법을 평가하고 다양한 통신방식과 서보모터 제어 방식을 실험하고 구현하였다. 또한 모터 가감속 제어를 통해 보다 부드럽고 안정적인 보행을 구현한다.
게임은 수많은 NPC 와 규칙에 의해 작동되는 가상 공간을 의미한다. 이런 가상 공간에서는 규칙을 엄격히 지키면서 수행되는 AI 를 필수로 요구하게 된다. 하지만 강화 학습 기반의 AI 는 복잡한 게임의 규칙을 온전히 지키지 못하고 예상 밖의 행동을 돌출하면서 이를 해결하기 위한 많은 연구도 수행되고 있다. 본 논문에서는 규칙 기반으로 획득한 오목판의 확률 맵과 학습을 통해 획득한 확률맵 데이터를 병합하여 가장 높은 Value 를 가지는 위치를 다음 수로 반환하는 방법을 사용하였다. 향후 연구에서는 ANN(Approximate Nearest Neighbor)알고리즘을 적극 활용하여, 커널의 State 와 보드의 State 비교를 확률적으로 개선할 예정이다. 본 논문에서 제안된 프레임 워크는 게임 AI 연구에 기여할 수 있길 바란다.
애니메이션은 새로운 움직임을 창조하여 생명을 불어넣는 것이다. 정지된 이미지에 잔상의 원리를 이용하여 움직임이 인식될 수 있도록 프레임 바이 프레임(frame by frame)으로 분리 작업하는 제작방식을 이용한다. 애니메틱스(Animatics)는 바로 움직임에서 가장 중요한 타이빙과 동작을 연구하는 학문이며 애니메이션 실제 작업이 들어가기 전에 애니메이션 전체적인 분위기와 러닝타임, 그리고 스토리의 흐름을 시각적으로 살펴볼 수 있는 매우 중요한 작업일 뿐 아니라 스토리보드의 문제점을 파악하여 수정할 수 있으므로 전체적인 제작시간을 효율적으로 줄일 수 있게 하는 학문임에도 불구하고 애니메이션의 구성요소 가운데 가장 이론화 되지 못한 영역 중 하나이다. 본 연구는 애니메이션 교육 경쟁력 강화를 위하여 새로운 교과 개념으로써 애니메틱스의 접목으로 애니메이션 제작능력의 함양과 교육 방향을 제시하는데 연구의 목적을 두었다. 그리고 단순한 스토리보드의 연장이 아닌 애니메틱스 과정의 중요성을 고취하고자하며 이를 토대로 애니메이션 제작 교육이 좀 더 효과적으로 이루어질 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 군용시험장비로 개발된 시험용 영상생성/수집 장치에 XDMA를 활용하여 고속 이미지 데이터 전송을 구현한다. 본 연구에서 제안하는 기술은 커널영역에서 시스템버퍼를 사용하여 데이터를 복사하는 방법을 FPGA내 DMA 엔진을 통한 송수신으로 대체하여 효율성을 얻는다. 본 연구를 위해 장치는 Life Cycle을 고려하여 PXIe 플랫폼으로 개발하였으며, 양산성을 고려하여 저가의 FPGA를 활용하여 퍼포먼스를 최대화하였다. 본 논문에서 구현한 영상입출력보드는 기존의 메모리복사방식을 통해 AXI 인터페이스 클럭 주파수, 링크속도를 변경하여 시험하였다. 그리고 FPGA의 DMA 엔진을 사용하여 보드를 구성하였으며, 그 결과 전송속도는 기존의 5~8Hz에서 140Hz로 증가함을 확인하였다. 제안된 방법은 PXIe 플랫폼을 이용한 장치개발의 비용절감, 기술수준을 높여 국방력 강화에 기여할 것이다.
본 논문은 제한된 개수의 장면요소들을 주어진 스토리보드에 따라 자동으로 선택 및 배치하여 다양한 목적과 의도를 반영하는 동영상을 생성하는 방법을 제안한다. 동영상을 제작하려는 사용자가 사진이나 동영상을 온라인 시스템 상에 업로드 하면 미리 확보된 메타정보들을 활용해서 장면요소에 해당하는 장면템플릿들을 선택 및 배치하고, 내부 리소스를 수정하며, 메타정보에 부합하는 필터효과나 배경음악을 포함하도록 한다. 이는 입력 사진들을 슬라이드 재생방식으로 구성하는 비디오 콜라주 기법이나 템플릿 기반 리소스 치환방법들이 지닌 단점들을 보완하면서 장점들을 더욱 강화할 수 있는 방법이라 할 수 있다. 제안 방법은 마케팅 및 홍보전략·의도 등을 이용하여 홍보 동영상을 쉽게 제작하는 온라인 서비스 시스템에 적용하여 실 서비스 활용 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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