강화 학습을 통한 실내 자율주행을 위해 가상 환경과 실제 환경에서 학습을 병행하는 방법을 제안한다. 실제 환경에서만 학습을 진행했을 경우 80시간 정도의 소요 시간이 필요하지만, 실제 환경과 가상 환경을 병행하며 학습을 진행했을 경우 50시간의 소요 시간이 필요하다. 가상 환경과 실제 환경에서 학습을 병행하면서 빠른 학습으로 다양한 실험을 거쳐 최적화된 파라미터를 얻을 수 있는 이점이 있다. 실내복도 이미지를 이용하여 가상 환경을 구성한 후 데스크톱으로 선행학습을 진행하였고 실제 환경에서의 학습은 Jetson Xavier를 기반으로 다양한 센서와 연결하여 학습을 진행하였다. 또한, 실내복도 환경의 반복되는 텍스처에 따른 정확도 문제를 해결하기 위해 복도 벽의 아랫선을 강조하는 특징점 검출을 학습하여 복도 벽 객체를 판단하고 정확도를 높일 수 있었다. 학습을 진행할수록 실험 차량은 실내복도 환경에서 복도 중앙을 기준으로 주행하며 평균 70회의 조향명령을 통해 움직인다.
증강현실은 실제환경에 가상물체를 합성하는 기술을 이용하고 여러가지 상황정보를 반영하여 가상물체가 실제환경에 있는듯한 느낌을 준다. 기존의 연구에서는 주로 가상물체의 좌표계를 실제환경과 일치시킴으로서 사실성을 주고 있다. 하지만 실제 환경의 주변광원이 가상물체에 사실적으로 적용되지 않으면 몰입감이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 증강현실에서 가상물체에 실제환경의 상황정보 중 음영정보를 손쉽게 일치시키는 방법을 제안하여 사실성을 증가 시키고자 하였다. 음영효과는 주변광에 의해서 만들어지므로 가상물체를 합성할 위치 주변의 광원을 미러볼을 사용하여 쉽고 간단하게 획득하고 가장물체에 적용될 광원지도를 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 본 논문에 소개될 주변광원 정보 획득 및 음영을 적용 방법은 특수장비가 필요없고 실시간으로 처리가 가능하기 때문에 유비쿼터스 환경, 모바일 환경 등 폭 넓게 적용될 수 있다.
본 논문에서는 가상 환경의 참여자를 표현하기 위해 실제 참여자의 영상을 가상 환경에 실시간으로 제공하는 비디오 아바타를 사용하였다. 비디오 아바타의 사용은 참여자를 표현하는 정밀도를 높일 수 있지만 정확한 정합이 중요한 이슈가 된다. 비디오 아바타의 정합을 위해 실제 환경에서 사용되는 카메라와 가상 환경을 생성하기 위해 사용되는 가상 카메라의 특성을 동일하게 조정하였다. 조정된 실제와 가상 카메라의 유사성에 근거하여 실제와 합성 영상의 비교를 통하여 실제 환경에서 획득된 비디오 아바타가 가상 환경과 정합되도록 하였다. 비디오 아바타의 정합 과정에서는 정합의 부정확한 정도를 에너지로 표현하여 이를 최소화시키는 방법을 이용하였으며 실험을 통하여 제안된 방법이 가상 환경에서 비디오 아바타의 정합에 효과적으로 적용 가능함을 확인하였다.
내장 소프트웨어는 실제 시스템의 자원과 원격지의 시스템의 환경에 민감하므로 실제 시스템과 동일한 환경에서 디버깅해야 한다. 그러나 대부분의 내장 소프트웨어를 탑재하는 실제 시스템은 시스템 상태를 조사하거나 제어하는 것이 제한되어 있는 소프트웨어를 디버깅하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 원격지의 USB와 실제 시스템의 JTAG을 기반으로 내장 소프트웨어를 디버깅할 수 있는 어뎁터 제안한다. 본 논문은 실제 시스템내의 내장 소프트웨어를 디버깅할 수 있는 경제적인 인터페이싱 환경을 제공한다.
과학 실험실은 과학에 대한 흥미 유발, 개념 이해의 촉진은 물론 과학 교육의 궁극 목표인 탐구 능력에 효과적인 교육의 장이다. 따라서 교육 과정의 요구를 만족할 수 있는 적절한 실험 실습 기자재 확충, 수업보조 자료, 사회적 지원 등 외적 수업 환경의 조성이 필요하다. 수업 환경은 교사의 직접적인 영향력이 발휘되는 영역이며 수업을 주도하는 교사가 가진 수업환경에 대한 인식은 과학 수업의 질을 좌우할 뿐 아니라 학생들의 학습 태도와 성취도에도 결정적인 영향을 줄 수 있다. 이에 초 중 고 과학 교사 262명을 대상으로 과학 실험실 및 교수 환경에 대한 교사의 인식을 알아보고자 이들이 선호하는 수업 환경과 실제의 환경은 어떠한지에 대하여 설문 조사를 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 과학 실험실 및 교수 환경에 대한 과학 교사들의 인식은 선호에 비해 실제가 낮게 나타나(p<.05), 학교의 실제 수준은 교사의 기대에 미치지 못하였다. 둘째, 교사의 성별에 따른 선호와 실제 간의 차이는 없었으며, 남 여 교사 모두 선호가 실제보다 높게 나타났다(p<.05). 한편, 선호의 경우 모든 하위 영역에서 여교사가 남교사보다 높게 나타났다(p<.05). 셋째, 초 중 고 모든 학교급에서 선호가 실제보다 높게 나타났다(p<.05). 한편, 선호의 경우 모든 하위 영역에서 초등과 고등학교 교사 간 인식에 차이를 보였으며(p<.05), 실제의 경우 '과학 실험실 설비 상태' 영역에서만 초 중학교 교사 간 차이가 나타났다(p<.05). 넷째, 학교 소재지별로는 세 지역 모두 선호가 실제보다 높았다(p<.05). 또한 선호의 경우 모든 영역에서 소재지별 차이가 없었으나, 실제의 경우 '과학 실험실 설비 상태', '교수 조건과 서비스 지원', '지원 정책과 실천'의 세 가지 영역에서 중 소도시 교사의 인식이 대도시보다 낮게 나타났다(p<.05). 결론적으로 과학 탐구 활동이 원활하게 이루어지기 위해서는 선호와 실제 간에 조화를 이룰 수 있는 제반 교수 환경으로 개선해야 할 필요가 있다고 하겠다.
지문인식 시스템의 성능을 평가하기 위해서는 대규모 지문 DB를 구축하는 것이 필요하다. 지문을 수집하는 것은 매우 고비용의 작업이기 때문에, 지문 평가용 DB의 구축은 많이 이루어지지 않았고 실제로 소수의 평가용 DB만이 공개되어 있다. 뿐만 아니라 이들 DB는 제한된 환경에서 수집되어 있어 실제 다양한 환경에 대한 지문인식 시스템의 성능을 정확히 평가하기가 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 소수의 학습 샘플로부터 실제 환경에서 발생하는 다양한 영향을 고려한 지문영상을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 이용하여 생성된 지문은 실제 환경에서 수집된 지문과 유사한 특성을 가지기 때문에, 실제로 다수의 지문 영상을 수집하지 않고도 대상 환경에서의 성능평가가 가능하다. 실제 지문과의 비교를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.
실제감을 가지는 가상의 환경을 만들고, 사용자의 interaction에 맞추어 가상 환경과오브젝트를 조정하는 분야는 최근에 들어 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 실제 영상을 이용하여 3차원 오브젝트 모델링 및 합성하는 방법에 대한 논의를 하였다. 실제 영상에서 깊이 정보를 얻어내는 방법으로는 다해상도 다기선 스테레오 정합 기법(multi-resolution multiple-baseline stereo matching technique : MR-MBS)을 이용하였으며, 실제 영상에서 생성된 모델을 Open Inventor 환경에서 모델을 재구성하고 performer를 이용하여, 최종적인 합성 영상을 만들어 내었다. 합성된 임의시점에서의 영상에서 사용자 조작에 따라 각각의 오브젝트를 조정 할 때 결과 영상을 실시간으로 얻을 수 있었고, 실제 영상의 텍스춰를 그대로 사용함으로써 실제감을 높일 수 있었다.
본 논문에서는 항공전장 환경의 구축을 통한 항공 무기체계의 가상시험에 환경적 영향을 반영하여 모의할 수 있도록 환경데이터를 제공하기 위한 내용을 수행하였다. 항공 전투 시뮬레이션에서 전투 개체들이 모의하는 작전은 환경 영향에 의하여 그 달성 결과가 달라져야 한다. 본 연구에서는 항공 전투 시뮬레이션 시스템에 합성전장환경 구축을 위해, 실제 항공 전장환경을 분석하여 합성전장환경을 설계한다. 설계한 합성전장환경의 구현을 위해 적합한 실제 환경 데이터를 수집하고, 수집된 환경데이터를 기반으로 합성전장환경 구축을 위해 공간 보간법(GIS, Geographic information system interpolation)을 활용하여 데이터를 가공한다. 본 논문의 최종 목적은 항공 전투 시뮬레이션에 환경 영향을 반영하기 위해 대기 환경 속성의 스펙트럼 중 시뮬레이션에서 요구하는 속성을 도출하여 합성전장환경을 설계하고, 실제 대기 데이터를 기반으로 설계된 합성전장환경을 구현한다. 구현된 합성전장환경을 분산 시뮬레이션 시스템에서 환경 데이터 요구에 대해 전장환경 데이터를 제공하여 시뮬레이션 시스템이 실제 환경 데이터에 기반한 합성전장환경을 시뮬레이션에 반영할 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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