본 논문에서는 센서 클러스터에서 액터를 재배치하기 위하여 센서신호 공통 중첩영역을 추출하는 기법을 분석한다. 기존의 액터 재배치 알고리즘은 CH (Cluster Head)와 동일하게 센서들과 연결을 설정하고자 하는 액터를 CH가 있는 위치로 이동시킨다. 이러한 액터의 이동방법은 액터와 CH를 단순하게 결합하여 액터를 재배치하는 것이며, 액터와 CH가 서로 중첩되거나 충돌하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 센서 클러스터에서 CH와 중첩 또는 충돌 없이 액터를 재배치하기 위해 센서신호 공통 중첩영역을 추출하는 기법을 제시한다.
본 논문은 싱크 기반 무선 센서 액터 네트워크에서 액터의 연결성과 커버리지를 향상시키기 위하여 홉 거리를 기반으로 클러스터를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 싱크로부터 일정한 홉 간격으로 CH(Cluster Head)를 선출함으로써 목표영역에 고르게 분포된 센서 클러스터를 생성한다. CH 선출은 CH 위치에 배치되는 액터들과 싱크의 연결성을 보장하기 위해서 싱크로부터 순차적으로 진행된다. 또한 액터의 커버리지를 향상시키기 위해서 센서 밀도가 높은 영역부터 우선적으로 이루어진다. 제안한 알고리즘을 통하여 일정한 분포로 클러스터를 구성하여 중첩을 최소화함으로써 목표영역에서 생성되는 클러스터 수와 CH 위치에 배치되는 액터 수를 감축한다. 시뮬레이션을 수행하여 제안한 알고리즘이 싱크에 연결이 보장된 액터 네트워크를 형성함을 검증하였다. 그리고 기존의 IDSC 알고리즘에 비해 액터 커버리지를 향상시킴으로써 배치되는 액터 수를 9~20% 감축함을 확인하였다.
본 논문은 예술과 의료의 융합 개념인 '액터 닥터'를 통해서, 배우와 그 이중으로서의 정서 돌보미에 관하여 다룬다. 처음에, 액터 닥터는 사회공헌 프로그램에서 호스피스 자원봉사자의 일원으로 출발했다. 그러나 진화하는 액터 닥터 프로젝트에서, 액터 닥터는 배우 직업을 유지하면서, 전문 의료 제공자가 되는 이중 직업인을 추구한다. 액터 닥터는 따뜻한 가슴, 높은 정서 지능, 그리고 전문가적 기술을 갖춘 기능인으로서, 우리의 정서적 삶이 위협받는 이 시대에 더욱 필요성이 요구된다. 액터 닥터는 배우의 능력과 훈련을 이용해서, '건강 사회와 생활 복지'라는 사회적 비전을 실현시킬 수 있는 생활 밀착 정서 돌보미라고 할 수 있다. 본 논문은 퍼포먼스 연구와 인지과학의 전망으로부터, 정서 전문가로서 일하는 액터 닥터의 개념, 역할, 기능, 기술 등을 과학적 기초 위에 정립하는 것을 목표로 한다.
인간 동작의 애니메이션에 대해서는 지난 30년 동안 애니메이션 연구가들의 많은 관심을 모아 왔다. 최근에는 그 동안의 축적된 연구성과를 바탕으로 영화에 등장하는 인물을 애니메이션으로 처리하기 위한 디지털 액터의 연구가 진행되고 있다. 디지털 액터는 일반적인 휴먼 애니메이션에 의해 요구되는 사실성 면에서 차원을 달리하고 있다. 본 논문에서는 그동안 디지털액터의 모델링 및 애니메이션을 위한 여러 가지 방법들을 검토해 보고, 본인이 속해있는 서울대학교 휴먼애니메이션 연구단에서 수행해 가고 있는 연구테마와 중간 결과들을 소개한다.
최근 흥행에 성공을 거둔 대부분의 영화는 첨단 CG 기술을 제작 공정의 50% 이상 활용하고 있으며 점차 영상 콘텐츠 제작에 CG 기술 사용 비율이 증가하는 추세이다. 본 논문에서는 ETRI 디지털 콘텐츠 연구단에서 연구 개발중인 실사 수준의 디지털 영상콘텐츠 제작기술에 관해 소개한다. 개발 기술은 현장 요구가 많은 대표적인 CG 기술인 영상기반 모델링, 영상기반 렌더링, 디지털액터 표현, 디지털액터 상호작용, CG/실사합성 기술을 포함한다. 엑스트라급 디지털액터 및 디지털 환경 제작 도구를 개발하였으며, 최종적으로는 주연급 디지털액터 및 디지털 환경 제작 도구를 개발할 예정이다.
강화학습 방법론 중 하나의 부류인 액터-크리틱 알고리즘은 제어압력 선택 문제에 있어서 최소한의 계산만을 필요로 하고, 확률적 정책을 명시정으로 다룰 수 있는 장점 때문에 최근에 인공지능 분야에서 많은 관심을 끌고 있다. 액터-크리틱 네트워크는 제어압력 선택 전략을 위한 액터 네트워크와 가치 함수 근사를 위한 크리틱 네트워크로 구성되며, 우수한 제어입력의 서택과 정화한 가치 함수 관사를 최대한 신속하게 달성하기 위하여, 학습 과정 동안 액터와 크리틱은 자신들의 파라미터 백터를 적응적으로 변화시키는 전략을 구사한다. 본 논문은 크리틱의 학습을 위해 빠른 수렴성을 보장하는 RLS (Recursive Least Square)를 사용하고, 액터의 학습을 위해 정책의 기울기(Policy Gradient)를 이용하는 새로운 종류의 알고리즘을 고려한다. 고려된 알고리즘의 적용 가능성은 두개의 링크를 갖는 로봇에 대한 실험을 통하여 예시된다.
최근 센서 네트워크는 다양한 분야에서 응용되고 있으며 활발한 연구가 진행되고 있다. 그러나 센서 네트워크는 특정 현상에 대한 정보를 수집하고 이를 외부의 네트워크 관리자에게 전송하고 관리자는 전송된 정보를 이용하여 대응하는 형태로 구성되어 있어 사건에 대한 즉각적이고 적시적인 대응이 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 센서 네트워크에 이동성과 활동성을 가져 즉시적인 대응능력이 있는 액터 노드를 포함하는 무선 센서 및 액터 네트워크(WSANs)가 제안되었다. WSANs는 센서 네트워크와 여러 측면에서 많은 공통점을 가지고 있으나, 노드들이 동등한 권한과 능력을 가지는 센서 네트워크와는 달리 자원제약이 적고 이동성을 가지는 액터 노드를 포함하고 있어 기존의 보안기술을 적용하기에는 어려움이 많다. 따라서 본 논문은 WSANs를 안전하고 효율적으로 운용하기 위해 요구되는 기밀성, 무결성, 인증 등의 보안 서비스를 제공하기 위해, 네트워크를 노드의 능력에 따라 계층적으로 구분하고 액터 하위 계층에는 일대일키(Pair-wise Key), 노드키(Node Key), 지역키(Region Key)를 활용한 키관리 프로토콜을 액터 상위 계층에는 공개키 기반의 키관리 프로토콜을 제안한다.
최근에 강화학습 기법은 기계학습 분야에서 많은 관심을 끌어왔다. 강화학습 관련 연구에서 가장 유력하게 사용되어 온 방법들로는 가치함수를 활용하는 기법, 제어규칙(policy) 탐색 기법 및 액터-크리틱 기법 등이 있는데, 본 논문에서는 이들 중 연속 상태 및 연속 입력을 갖는 문제를 위하여 액터-크리틱 기법의 틀에서 제안된 알고리즘들과 관련된 내용을 다룬다. 특히 본 논문은 퍼지 이론에 기반을 둔 액터-크리틱 계열 강화학습 기법인 ACFRL 알고리즘과, RLS 필터와 NAC(natural actor-critic) 기법에 기반을 둔 RLS-NAC 기법을 접목하는 방안을 집중적으로 고찰한다. 고찰된 방법론은 기는 로봇의 제어문제에 적용되고, 학습 성능의 비교로부터 얻어진 몇 가지 결과가 보고된다.
가상기업은 다양한 역할의 에이전트들이 상호 작용함으로써 공동의 목표를 달성하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)으로 구현될 수 있다. 다만, 가상기업을 지원하기 위한 MAS는 멤버들의 이질성(heterogeneity), 복합구조(complex structure) 등의 특성을 고려한 가운데 자율성(autonomy)과 역동성(dynamism)을 보장할 수 있어야 한다는 점에서 보다 고도화 된 기능(예 : 컨텍스트)을 필요로 한다. 본 논문은 가상기업의 구성과 운영을 지원하기 위한 플랫폼으로 컨텍스트(context) 기반 MAS를 제안하기 위한 것이다. 컨텍스트 기반 MAS는 가상기업의 구성요소를 액터(Actor)와 액터 간의 인터랙션(Interaction), 그리고 액터 컨텍스트 (Actor Context)와 인터랙션 컨텍스트(Interaction Context) 등으로 정의한다. 컨텍스트 기반 MAS는 액터들에 대한 단순한 상태 정보뿐만 아니라 목표, 역할, 작업, 작업자의 시간, 장소, 사용 기기 등 상황정보 즉, 컨텍스트를 활용함으로써 의사결정이나 실행의 신속성, 정확성과 자동화 수준을 높일 수 있다. 컨텍스트 기반 MAS는 다양한 컨텍스트를 제어하기 위한 컨텍스트 온톨로지, 컨텍스트 모델, 컨텍스트 분석기와 추론기 등으로 구현될 수 있다. 하나의 가상기업이 공동 기술개발 파트너를 찾는 예제를 통해 본 연구의 타당성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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