1990년부터 디지털콘텐츠 제작에 사용되고 있는 모션캡처 기술은 제작비 절감, 콘텐츠의 리얼리티(reality) 향상이라는 장점으로 인해 지속적으로 활용되어 왔다. 최근 디지털콘텐츠가 고품질화 함에 따라 리얼리티의 중요도가 매우 커졌으며, 이로 인해 디지털액터를 리얼하게 움직이기 위한 모션캡처 기술의 활용이 지속적으로 증가하고 있다. 본 고에서는 모션캡처를 데이터 추출 방식에 따라 분류하고, 각각의 장단점에 대해 설명한다. 또한 산업계를 중심으로 개발되고 있는 상용화 기술 동향에 대해 기술하고, 향후 발전 방향을 제시한다.
센서 네트워크 활용의 현실성을 높이기 위해서는 센서 네트워크 보안에 대한 연구는 필수적이다. 현재 진행 중인 센서 네트워크 보안에 대한 연구는 노드 인증, 데이터 기밀성 무결성 제공에 초점이 맞춰지고 있다. 그러나 가용성에 대한 부분은 상대적으로 부족하다. 특히, 센서 네트워크의 구성요소인 센서 노드에 대한 침해는 네트워크전체의 가용성을 저하시킬 수 있으므로 이에 대한 연구는 더욱 필요하다. 본 논문에서는 센서 노드의 보안을 위해서 Task-Role Based Access Control을 통한 접근제어 방법론을 제안한다.
최근 사용자 행태 분석 개념이 매우 중요한 이슈가 되고 있으며, HCI(Human-Computer Interface)의 관점에서 사용자의 행태와 시스템 모델링은 적절한 모델링 언어나 도구가 부족하여 사용자의 행태를 전부 표현하지 못한다. 소프트웨어공학에서는 시스템을 설계하기 위해 UML(Unified Modeling Language)을 사용하여 시스템을 모델링하고 있다. 물론 UML에 액터 개념은 있으나 시스템 중심의 모델에 초점을 두고 있어, 사용자의 행태 표현에 제약이 존재한다. 이에 본 논문에서는 사용자 행태를 모델링하기위해 OBA(Object Behavior Analysis)방법론을 기반으로 사용자 행태에 초점을 맞춰 시스템을 모델링 하고, 결과로써 HCI관점을 위해 부족한 UML의 문제와 확장성을 언급하고자 한다.
현재 임베디드 시스템을 위한 객체지향 개발 방법론이 많이 제시되고 있지만, 이들 방법론에서 요구사항 분석 모델은 하드웨어와 소프트웨어를 포함하는 임베디드 시스템의 특징을 반영하지 못하고 있다. 즉, 개발하고자 하는 시스템의 경계를 명확히 하지 못하고 있다. 본 논문에서 제시하고 있는 중첩된 구조의 유즈케이스 모델에서는 하드웨어를 포함한 시스템 경계와 소프트웨어 시스템 경계를 나누고 이와 관련된 모델링 요소들-액터와 유즈케이스-을 명확히 구분한다. 명확한 시스템 경계는 시스템의 환경을 포함한 시스템을 이해하는 데 도움을 주며, 하드웨어 측면의 개발이 소프트웨어 측면의 개발에 선행하는 일반적인 임베디드 시스템 개발 과정에 적합하고, 이후 분석 과정과도 자연스럽게 연결된다. 또한 제시된 유즈케이스 모델을 이용한 모델링 절차를 제시하며, 모델의 구성요소를 효율적으로 추출할 수 있는 방법을 제시 한다.
새로운 기술의 대체 현상에 의해 발생하는 다세대 기술의 이동경로는 기술의 대체 현상을 이해하는데 중요하며, 궁극적으로 기술혁신의 과정을 이해하는데 기여가능하다. 본 연구에서는 다세대 기술의 대체 과정에서 발생하는 이동경로의 개념을 정의하고, 다세대 기술의 이동경로의 종류에 대한 모형을 다차원 기반(액터, 세대, 시간)으로 개발하였다. 문헌리뷰 및 다차원 기반 이동경로의 궤적 추적을 통해 다세대 기술의 이동경로의 정의 및 종류에 대한 모형을 제시하였고, 도출한 모형의 정합성을 반도체 산업 사례를 바탕으로 검증하였다. 다세대 기술의 공급자들의 이동경로는 3가지 이동경로(전환경로, 뜀뛰기경로, 신규진입경로)로 모형화가 가능하였고, 고객들의 이동경로는 4가지 이동경로(전환경로, 뜀뛰기경로, 신규진입경로 및 확산경로)로 모형화가 가능하였다. 본 연구를 통해 도출한 이동경로의 정의 및 종류에 대한 모형은 다세대 기술의 대체 현상을 통한 이동경로를 이해하는데 유용할 것이고, 반도체 산업 외에도 다양한 산업군에서 다양한 유형의 액터들에 대해서도 적용 가능한 것이다. 또한 실무적으로도 공급자와 고객은 다세대 기술의 대체 현상을 이해하여 경쟁자 대비 기술전략을 수립하는데 유용할 것이다.
정부는 지역의 내생적인 역량을 바탕으로 지역혁신을 활성화하기 위하여 지역별로 연구개발특구 제도를 시행하고 있다. 연구개발특구내 각종 세제혜택과 정책적인 지원을 받는 연구소기업 제도는 지역혁신활성화를 위해 새롭게 등장한 혁신액터이다. 그러나, 이러한 연구소기업의 모형에 대한 연구는 체계적으로 이루어지지 않고 있으며, 대부분의 기업혁신활동에 대한 연구는 수도권과 대전 중심으로 이루어졌다. 본 연구에서는 기업대표를 대상으로 우수 연구소기업 모형 선정을 위한 요소들을 선정하고 AHP(계층적 분석기법)을 통하여 우수 모형을 선정하였다. 그 결과, 우수한 연구소기업 모형을 선정하는 데 가장 중요한 요인은 기술요인으로 나타났으며, 그 중 기술의 우수성을 최우선적으로 선택하였다. 또한, 세가지 연구소기업 모형 중, 합작투자형을 가장 선호하는 것으로 조사되었다. 본 연구는 지역을 기반으로 체계적인 우수 연구소기업 모형을 선정하는 시스템을 확립하고 정책적 시사점을 도출하는 성과를 거두었으며, 특히 제2의 도시임에도 불구하고 혁신클러스터 논의에서 소외된 부산지역을 중심으로 본 연구가 진행된 것에 큰 의미가 있다. 향후 설문범위와 숫자를 확대한다면 더 좋은 정책적 의미를 거둘 수 있을 것으로 보인다. 향후 연구소기업의 모형에 따른 장단점 분석과 함께 지역에서의 기술혁신활동에 대한 연구가 더욱 증가되어야 할 것이다.
웹을 저작 공간으로 사용한 Wiki Wiki Web[4]은 텍스트 자원을 사용한 복잡하고 다양한 이야기의 표현이 가능하며 실시간은 아니지만 시분할 방식의 이야기 공동 저작과 감상을 지원한다. 하지만 이러한 도구를 사용하여 그림일기와 같은 그림과 텍스트 내공이 복합된 이야기를 저작하는 경우, 저작자는 텍스트 자원을 사용하여 이야기를 구성해야 하기 때문에 그림이 표현되어야 하는 부분을 표현할 수 없으며 공동저작을 손쉽게 하는 자동화 도구를 제공하지 않기 때문에 저작도구의 사용에 대한 불편함을 느끼게 된다. 이처럼 그림일기나 동화 등의 다양한 형태의 이야기를 표현하기 위해서 사용자가 멀티미디어 자원들을 사용하도록 하고 손쉬운 이야기를 구성하도록 하는 디지털 스토리텔링 저작도구가 요구된다. 본 논문에서는 저작자가 온라인상에서 직접 그린 스케치 영상을 사용하여 이야기의 배경과 캐릭터를 만들고 그것을 이야기 저작 소재로 사용하도록 하는 배경 및 액터 생성도구를 제공하고 다양한 형태의 이야기를 저작자가 손쉽게 표현하도록 하는 이야기 구성의 자동화 도구를 제공하면서 여러 사용자들이 실시간으로 이야기 저작과 감상에 공동으로 참여하도록 하여 저작된 결과를 애니메이션으로 감상할 수 있도록 하는 디지털 스토리텔링 도구를 설계하고 구현하였다.
인터넷 쇼핑몰 분야에서 한국어 인터페이스에 대한 필요성이 대두되면서 이와 관련한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 기존 연구들의 문제점은 다른 응용 분야에 대한 확장성이 떨어지고, 대화식 질의 문장을 처리하기 위해 필요한 상황 지식을 사용할 수 없다는 것이다. 확장성을 위해 한국어 인터페이스는 내부 구현의 변경 없이 도메인 지식의 교체만으로 다른 분야에 대한 적용이 쉬워야 한다. 아울러, 한국어 질의 문장을 SQL이나 ACL과 같은 여러 응용 분야의 인공 언어에 쉽게 변환할 수 있으려면 모호성이 전혀 없는 의미 구조로 표현되어야 한다. 이렇게 표현된 의미 구조는 상황 지식의 표현과 적용을 용이하게 한다. 본 논문은을 Sowa의 개념 구조를 이용하여 의사 의미 구조를 유형 정의, 관계형 정의, 액터와 같은 도메인 지식베이스를 이용하여 표준 의미 구조로 변환하는 시스템을 제안한다. 본 논문은 먼저 필요한 도메인 지식베이스의 종류와 역할 등을 설명하고, 상황 지식을 이용하여 불완전한 의미 구조를 완전한 의미 구조로 변환하는 방법을 보인다. 아울러, 같은 의미를 갖는 여러 형태의 의사 의미 구조가 하나의 표준 의미 구조로 변환됨으로서 시스템의 일관성을 유지하는데 용이함을 보일 것이다. 본 시스템에서 생성한 의미구조는 중간 언어의 역할을 하므로, 제안하는 한국어 인터페이스 시스템은 데이터베이스 분야뿐만 아니라 에이전트 분야, 시맨틱 웹 분야 등에서도 손쉽게 적용할 수 있다는 장점을 가진다.
The Bank of Korea raised the benchmark interest rate by a quarter percentage point to 1.75 percent per year, and analysts predict that South Korea's policy rate will reach 2.00 percent by the end of calendar year 2022. Furthermore, because market volatility has been significantly increased by a variety of factors, including rising rates, inflation, and market volatility, many investors have struggled to meet their financial objectives or deliver returns. Banks and financial institutions are attempting to provide Robo-Advisors to manage client portfolios without human intervention in this situation. In this regard, determining the best hyper-parameter combination is becoming increasingly important. This study compares some activation functions of the Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG) and Twin-delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) Algorithms to choose a sequence of actions that maximizes long-term reward. The DDPG and TD3 outperformed its benchmark index, according to the results. One reason for this is that we need to understand the action probabilities in order to choose an action and receive a reward, which we then compare to the state value to determine an advantage. As interest in machine learning has grown and research into deep reinforcement learning has become more active, finding an optimal hyper-parameter combination for DDPG and TD3 has become increasingly important.
무선 센서 & 액터 네트워크(WSAN)와 같이 다수의 베이스 노드가 존재하거나 베이스 노드의 이동성이 큰 센서 네트워크에서 최소 Wiener수 신장 트리(MWST)기반 라우팅 방법은 최소 신장 트리(MST)기반 라우팅 방법에 비해 패킷 전송 거리가 짧고 전력 소모가 적다. 하지만 주어진 그래프로부터 최소 Wiener 수 신장 트리를 찾는 문제는 NP-hard 문제이고 최소 신장 트리에 비해 네트워크 수명이 짧은 단점이 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하고자 Wiener 수 적응도, 네트워크 수명 적응도, 차수 적응도 등을 동시에 고려한 다목적 유전자 알고리즘을 설계하고 네트워크 전체 전력 소모를 크게 증가시키지 않으면서도 네트워크의 수명을 Wiener 수 적응도만을 사용했을 때 보다 연장시킴을 실험을 통해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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