본 연구는 모바일 RPG에서 게임 시스템으로 삽입된 자동전투 기능의 플레이어 욕망 충족 양상을 살펴보고자 한다. 이를 위해 먼저 자동전투의 유형을 활성화 시점과 플레이어 개입 정도를 기준으로 '부분적 자동전투'와 '완전 자동전투'로 분류한다. 이후 유형별 플레이 양상을 도출하여, 플레이어의 욕망의 대상을 라캉(Lacan)의 욕망이론을 바탕으로 살펴보았다. 이를 통해 부분적 자동전투에서 플레이어는 완벽한 조작을 통해 더욱 높은 단계를 공략하고 싶은 욕망을 가지고 있었으며, 욕망의 대상은 전투지의 난이도가 된다. 반면 완전 자동전투에서의 플레이어는 게임의 규칙을 완벽하게 이해하고, 전투지 공략 이후 획득할 수 있는 보상을 통해 더욱 강력한 캐릭터를 가지고 싶은 욕망을 가진다. 플레이어가 욕망의 대상을 획득하고 나면 그것이 허상이었다는 것을 알게 되고 새로운 욕망의 대상을 찾아 추구하게 된다. 이 과정에서 자동전투는 욕망의 대상을 획득하려는 주체의 적극적인 행위로서 사용된다.
본 논문에서는 전력계통의 저주파 진동 억제와 안정도 향상을 위해 적응 뉴로-퍼지 전 보상기(Adaptive Neuro-Fuzzy Precompensator, ANFP)를 설계하였다. 여기서 ANFP는 종래의 전력계통 안정화 장치(Power System Stabilizer, PSS)를 보상하도록 설계되며, 이 설계기법은 기존의 PSS 최적 파라미터를 구하는 방식과는 달리 현재 사용중인 PSS 파라미터를 고정시켜놓고, ANFP만을 추가하는 구조적인 장점을 나타낸다. 먼저, 학습 능력을 가지는 퍼지 전 보상기가 구성되며, 이는 발전 유니트의 입출력 데이터로부터 학습된다. ANFP는 학습의 특성을 가지기 때문에 보상기의 퍼지규칙과 소속함수는 학습 알고리즘에 의해 자동으로 동조될 수 있다 학습은 ANFP와 목표 제어기(desired controller)의 출력을 비교하여 평가되는 오차를 최소화하도록 수행된다. 사례 연구 들에서 다양한 동작 조건들 상에서 전력계통의 우수한 제동을 제공할 수 있었으며, 시스템의 동특성을 향상시킬 수 있었다
본 연구에서는 사용자가 입력한 멜로디에 따른 반주 음악을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 시작되는 코드는 사용자의 멜로디에 의해서 생성이 되며, 그 다음 코드들은 코드들간의 전이확률이 정의되어있는 마르코프 체인(markov chain)의 확률 테이블을 이용하여 연속적으로 생성된다. 확률 테이블은 기존 음악의 샘플 데이터를 강화학습(reinforcement learning)을 이용하여 학습된다. 또한 실시간으로 재생되는 반주 코드는 매 상태 마다 주어지는 보상 값을 통해 더 나은 행동을 취할 수 있도록 학습해 나간다. 멜로디와 각 코드들간의 유사성은 피치 클래스 히스토그램을 이용하여 계산된다. 본 기술을 사용하여 주어진 사용자 입력에 조화로운 반주 코드의 자동 생성이 가능하다.
적외선 영상 장비에 사용되는 광학계는 온도에 따른 굴절률의 변화가 심해 운용 온도 범위가 넓은 군용 적외선 영상장비에는 자동초점조절 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 3중 배율의 적외선 영상 장비를 설계하고 해당 장비의 온도에 따른 굴절률 변화를 보상하기 위하여 온도 챔버에 영상 장비와 시준기를 설치하여 온도에 따른 렌즈 초점 이동량 변화를 측정하였다. 측정된 이동량을 활용하여 자동초점조절 기능을 구현하였으며 두 번의 온도 시험을 통해 -35~71℃의 넓은 운용 온도범위에서 상온의 MTF 성능과 동등한 수준의 분해능 성능의 영상을 확인하였다.
적외선 감지기는 냉장고, 에어컨, 자동차용 전자부품 등의 온도측정 및 제어, 과잉 전류의 억제를 위한 소자로 널리 사용되며, 또한 최근에는 온도보상형 수정발진기(TCXO) 또는 RF모듈, 액정 판넬의 온도보상회로 등 정보통신기기의 신뢰성 향상을 위해 그 수요가 날로 증가하고 있다. 현재 상용되는 적외선 감지기의 대부분은 벌크형 또는 후막형으로 제조되고 있으나, 최근 반도체공정 기술의 발달로 인하여 보다 향상된 특성이 요구됨에 따라 박막형 등 새로운 형태의 적외선 감지기 대해 활발한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 열 질량과 전도에 의한 열손실을 최소화하여 소자의 감도 및 응답 특성을 향상시키기 위하여 SiO$_2$Si$_3$N$_4$/SiO$_2$ (ONO)다중층 위에 소자 감지부를 형성하고 bulk-micromachining기술을 이용하여 멤브레인 구조를 갖는 박막형 적외선 감지기를 제작하였다.
본 논문에서는 PMSM 제어를 위한 Look-up Table 사용시 적용되는 인터폴레이션 개선기법에 대하여 설명한다. PMSM은 약계자 영역에서 속도 증가에 따라 전류제한원의 영향에 의해 q축 전류가 감소하는 운전을 하게 된다. 기존의 PMSM 약계자 영역에서는 Look-up Table을 이용한 제어시 d,q축 전류 데이터 부족에 의해 선형 인터폴레이션 구간이 늘어나기 때문에 지령과 실제 전류에 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 약계자 영역에서 q축 전류 보상기를 통해 선형 인터폴레이션에 의해 발생하는 오차를 보상하는 전류제어 방법에 대하여 제안한다.
자속계의 경우 입력전압을 적분하여야 되기 때문에 연산증폭기의 입력 바이어스 전류가 있으면 적분기의 출력이 드리프트하게 된다. 본 연구에서는 이 드리프트를 자동으로 측정하고 보상하기 위하여 전압변동이 없는 디지털 sample and hold증폭기를 자속계에 도입하여 제작하였다. 개발한 자속계의 경우 적분기의 시간상수 $RC=10^{-3}$ s에서 드리프트가 $5{\times}10^{-8}\;Wb/s$ 이하였다.
지난 게임산업법 제정 10년을 돌이켜 보면 게임의 진흥보다는 규제일변도로 법이 개정되었다. 본 연구는 게임규제가 어디서 시작되고 파생되었는지 그 역사를 집어보고 그 동안 놓치고 보지 못한 영역이 무엇인지 고찰하여 규제로 엉킨 실타래를 푸는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 시간당 1만원 규제가 담고 있는 함의를 살펴보고 대안을 고찰하였다. 규제관련 문헌 고찰과 전문가의 심층 면담을 토대로 자료를 수집하고 분석하였다. 게임을 규제 할 때 단순히 금액으로만 규제를 하게 되면 그 부작용이 더욱 증폭되는 것을 발견하였다. 특히, 예시, 연타, 자동진행 등과 같은 기능들이 만들어지고 또 다시 이를 금지하는 악순환이 반복되는 것을 발견하였다. 게임 진행에서 게임이용자와 게임 운영자 간의 첨예한 이해 관계가 발생하는 지점이 바로 '베팅에 대한 보상비율'이다. 바로 이지점이 이용자를 보호 할 수 있는 핵심이다. 이는 게임의 메커니즘을 고려한 규제가 될 수 있다. 향후 '베팅에 대한 보상비율'을 고려한 게임규제로 규제의 패러다임을 바꾸게 된다면 금액규제로 인한 부작용을 최소화하고 건전한 게임 생태계가 만들어 질 것으로 기대된다.
종래 사용되어온 교류발전기의 자동전압조정기는 직류여자기의 계자전류를 제어함으로써 교류 발전기의 단자전압을 일정하게 유지하는 방식이었다. 이경우 정정시의 전압변동을 적게하는 것은 비교적 용이하지만 급격한 부하변동에 대해서는 불경하였다. 즉 발전기에 급히 부하가 걸리면 발전기의 특성에 의하여 결정되는 전압이 순간적으로 떨어지고 또 발전기에는 복권작용이 없고 직류여자기및 제어장치의 시정수에 의한 조정작용의 시간적 늦음이 있기때문에 발전기의 전압은 더욱 강하한다. 이 전압강하의 방지책으로 발전기를 필요이상 크게하여 단종비를 크게하고 또 속응여자를 행하고 있다. 그리고 발전기의 부하가 유도전동기이 가능한 것은 소용량에 한하고 거의 모두 감압기동을 하고 있었다. 이 난점을 보상하기 위해 주회로전류에 의한 복권특성을 갖는 자여자교류발전기가 개발되어 왔으며 근래에는 S.C.R (Silicon Controlled Rectifier)의 발달에 따라 자기증폭기식에서 Transistor-Thyristor식으로 변천하고 있다. 여기서는 자여자발전기를 이용한 정전압장치부 자려자교류벌전기 75KVA에 대한 특성을 소개하고자 한다.
본 논문에서는 마이크 입력레벨 조절기의 구현과 이를 이용한 인식률의 향상을 다룬다. 마이크를 통한 음성 입력이 너무 작거나 너무 크면 인식률에 직접 영향을 미치므로 인식에 적합한 입력레벨로 조절할 필요가 있다. 자동 입력레벨 조절기의 구현을 위해 고려할 사항을 연구했으며, 이를 통해 PC환경의 입력레벨 조절기를 구현했다. 수집된 음성 데이터베이스는 켑스트럼 평균차감법(CMS)을 이용하여 채널왜곡을 보상했으며, 구현된 조절기를 이용하여 실험한 결과, 이용하지 않은 경우에 비해 약 50%의 오인식율을 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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