삼상 소프트 스위칭 응용을 위한 새로운 유사병렬 공진형 DC-link 인버터를 제안한다. 제안된 인버터의 기존의 공진형 인버터의 단점인 전압 Stress와 PWM 제한 문제를 단지 하나의 추가 스위칭 소자를 사용하여 해결할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 인버터의 동작모드 분석을 통하여 회로의 동작을 자세히 설명하고 공진소자의 설계방법을 제안한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안된 인버터의 타당성을 검증한다.
다양한 IoT(사물인터넷) 서비스가 등장하고 수요가 많아짐에 따라 이를 통합적으로 관리하고 제어하는 통합 서비스 플랫폼에 관한 여구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 서비스의 표준 부재로 인하여 IoT 서비스 모듈의 재활용 및 이식은 불가능한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 IoT 서비스의 각 동작 단계에 EM 알고리즘을 적용하여 [1]의 동작기반 분류 기법을 확장한다. 제안한 EM 기반 IoT 서비스 분류 알고리즘은 서비스 유사도를 기반하여 분류 함으로 모듈의 재활용성을 높이고 서비스 간의 협업에 있어서 효율성 증대를 기대할 수 있다. 성능 평가를 통하여 평균에 대한 표준편차로 클러스터링되는 것을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 동기전동기의 제어기 Model, 모터 Model, 실제 모터를 시뮬레이션 및 구동하기 위해서 RT-Lab을 이용하여 HILS를 구현하였다. 제어기 Model과 모터 Model은 MATLAB/Simulink를 이용하여 구현하였다. 모터 Model과 실제모터의 동작을 통해 제어기의 성능을 검증하였다. Motor Model은 실제모터와 선택적으로 동작시켜 실제모터와 유사하게 만들 수 있음을 확인하였다. 모든 Model 및 PWM의 동작 주기는 20kHz로 동작하며, 이를 검증을 하기 위해 400[W] 표면부착형 동기모터 다이나모 장치와 3상 모터 드라이버를 제작하여 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 동작 비디오를 분석하고 이를 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하는 방법을 제시한다. 비디오에서의 사람의 동작 인식에서는 OpenPose를 사용하여 사람의 몸 keypoints를 추적해 2차원 위치 좌표로 얻는다. 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하기 위해 Deep-Learning을 사용하여 2차원 위치 좌표를 3차원 위치 좌표로 변경한다. 캐릭터 스켈레톤에 적용하기 위해 3차원 위치 좌표를 회전값으로 변환하고 그 회전값을 캐릭터 스켈레톤 좌표에 맞게 변환한다. 비디오의 사람의 동작과 유사한 3차원 캐릭터 애니메이션을 생성하는 방법을 제안하고 적용 결과를 제시한다.
임베디드 시스템 소스코드 감정목적물의 유사성을 판단하는 경우, 제공된 소스코드가 컴파일이 가능한 상태인지, 실행이 정상적으로 되는 것인지, 하드웨어와의 인터페이스가 일치하는지 등의 확인이 되지 않은 상태로 제공되는 경우가 지속적으로 발생하고 있다. 분쟁을 제기하는 측에서는 동작의 특성이 유사하고, 나타나는 기능의 효과가 유사한 이유로 소스코드의 많은 부분이 유사할 것으로 판단하고, 감정을 요청하게 되지만, 위의 여러 가지 상황으로 유사성 분석 결과가 기대와 다르게 나타나는 가능성이 우려된다. 본 연구에서는 감정사례를 통해 소스코드의 분석 과정과 검증되지 않은 소스코드의 유사성 도출의 개선방향을 제시한다.
최근 가상현실(VR, virtual reality)이나 증강현실(AR, augmented reality)이 주목받으면서 이에 관한 컴퓨터 그래픽스(computer graphics)연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히, 인간의 동작을 가상의 공간에서 구현하는 방법에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 하지만 많은 연구가 인간의 일반적인 동작에 한정되어 있다. 본 연구에서는 역운동학(IK, inverse kinematics)을 이용한 스포츠클라이밍 자세생성과 동작제어를 통해 인간의 일반적인 동작 이외에 스포츠클라이밍과 같은 특수 목적의 다양한 동작들을 삼차원의 가상공간에서 가상 인물(virtual character)의 자세 및 동작을 생성하는 시스템을 제안한다. 역운동학(IK, inverse kinematics) 기법을 통한 자세 생성은 역운동학 함수(IK function)와 실제 데이터를 통한 기본자세 애니메이션을 제작, 이를 활용하여 사실성을 더하고 자연스러운 자세 및 동작을 생성한다. 본 논문에서는 스포츠 클라이밍의 기본동작을 이용하여 올바른 자세와 함께 실제와 유사한 동작을 생성하는 시스템을 설계하였다. 이를 통해 클라이머를 위한 학습 프로그램이나 클라이밍 게임 같은 다양한 형태의 스포츠 클라이밍 콘텐츠를 제작하는데 도움이 되고자 한다.
컴퓨터 그래픽스 분야에 활용되는 단순화 기법(LoD)은 실시간 렌더링을 위해 메쉬(mesh)의 다각형 수를 줄이는 방법으로 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 단순화 기법의 기본적인 개념이 가상 캐릭터의 동작 단순화에 적용된 새로운 방법론을 제안한다. 가상 캐릭터의 구성요소 중 하나인 관절은 동작을 생성하는 기본 단위로서 메쉬와 연계되어 캐릭터의 움직임을 생성한다. 동작 단순화의 기본과정은 이러한 캐릭터의 관절 수를 줄이고 남은 관절들의 움직임을 기존동작과 가장 유사하도록 최적화 하는 방법이다. 동작의 최적화를 위해 기존 동작과 단순화 된 동작 간의 오차를 측정하는 방법론을 제시하고, 최적화 문제를 빠르게 풀기 위해 동작 간 오차 식을 선형시스템으로 재구성한다. 본 논문에 제시한 동작 단순화 방법은 동작편집 또는 군중 애니메이션의 성능향상 둥 캐릭터 애니메이션의 여러 분야에 유용하게 활용 될 수 있다.
사람의 DNA가 변하지 않는 것과 같이 사이버상의 악성코드도 변하지 않는 고유의 행위 특징을 갖고 있다. APT(Advanced Persistent Threat) 공격에 대한 방어수단을 사전에 확보하기 위해서는 악성코드의 악성 행위 특징을 추출해야 한다. 이를 위해서는 먼저 악성코드 간의 유사도를 계산하여 유사한 악성코드끼리 분류할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 Windows OS 상에서 동작하는 악성코드 간의 유사도 계산 방법으로 'TF-IDF 코사인 유사도', 'Nilsimsa 유사도', '악성코드 기능 유사도', 'Jaccard 유사도'를 사용해 악성코드의 유형을 예측해보고, 그 결과를 보인다. 실험결과, 유사도 계산 방식마다 악성코드 유형에 따라 예측률의 차이가 매우 컸음을 발견할 수 있었다. 모든 결과에 월등한 정확도를 보인 유사도는 존재하지 않았으나, 본 실험결과를 이용하여 특정 패밀리의 악성코드를 분류할 때 어떤 유사도 계산 방식을 활용하는 것이 상대적으로 유리할지를 결정할 때 도움이 될 것으로 판단된다.
실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 인체운동의 메커니즘을 이해하거나 가상 캐릭터의 애니메이션을 합성하기 위한 목적으로 널리 활용되고 있다. 주어진 동작 데이터로부터 원하는 동작을 검색하는 작업은 찾아낸 동작을 분석하고 편집하기 전에 선행되어야 하는 주요 과정이다. 본 논문은 기술어와 같은 별도의 메타 데이터 없이 원본 데이터에 내재된 정보만을 이용하여 검색을 수행하는 새로운 내용 기반 동작 데이터 검색 방법을 제안한다. 주로 신체 자세의 골격 형태나 평면 상의 이동 궤적에 초점을 맞춘 기존 검색 방식과 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 3차원 공간 상의 궤적을 질의로 입력 받아서 손, 발, 허리와 같은 신체 부위의 이동 궤적이 그와 가장 유사한 일련의 동작 구간들을 검출한다. 사용자가 직관적으로 공간적 궤적을 묘사할 수 있도록 하기 위하여, 본 논문의 실험에서는 손가락의 공간적 움직임을 정밀하게 추적할 수 있는 Leap Motion 제어기를 입력 도구로 사용하였다. 드리블, 슈팅 등의 다양한 동작이 포함된 농구 동작 데이터로부터 미리 선택된 수십 여개의 동작을 검색하는 사용자 테스트를 수행하여 제안된 방법의 효용성을 평가하였다.
본 논문에서는 연속된 프레임에서 특징점을 추출하고 특징점의 유사도를 Hough 공간에 누적하여 정확한 이동을 찾아내는 기법을 제시한다. 특징점은 예지의 시작점, 끝점, 분기점과 굴곡점을 사용한다. 정합을 위하여 특징점 주위의 평균 밝기, 굴곡점의 굴곡각을 이용하며, 물체 주위에 물체보다 특징이 강한 배경에 민감하지 않게 동작하기 위하여 Hough 공간상의 극대값들에 대하여, 분할 영역의 평균과 표준 편차를 비교함으로써 정확한 이동 경로를 산출한다. 제안하는 알고리즘을 실제 영상에 적응한 경우 배경의 특징이 매우 강한 경우 Hough 공간의 최대값을 찾는 기법이 해결할 수 없는 부분도 정확히 추적하는 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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