구비문학으로부터 온라인 게임에 이르기까지 이야기체는 여러 형태의 시간적 의미예술로 확장되어 왔다. 영화나 게임에서 이야기란 바로 누군가가 의식적으로 무언가를 성취하려 하는 성취욕과 장애물 사이의 대립과 경쟁을 그리는 것이다. 대립의 원칙에서 중요한 것은 주인공과 주인공의 이야기를 지적으로 흥미진진하고 감정적으로 흡인력 있도록 만드는 것으로 이것은 오로지 적대 세력의 역할이다. 인물과 맞서는 대립세력이 강력하고 복합적일수록 영화나 게임에서 인물과 이야기는 더 완벽하게 구현될 수밖에 없다. 주인공은 그가 닿지 못할 곳에 있는 욕망의 대상을 추구한다. Antagonist는 주인공과 그의 욕망 사이에 놓여 있던 거리를 더욱 멀어지게 하면서 그의 욕망을 차단한다. 따라서 주인공적 응시와 관련하여 적대 세력은 극복하여야 할 대상이지만 antagonist는 영화를 비롯한 다양한 게임 스토리의 수없이 많은 종류의 시간과 공간 속에서 다양한 내적 깊이의 욕망과 투쟁을 경험하도록 하며 우리 자신의 경험적 영역 밖으로 우리의 삶을 확장시켜 주는 경쟁적 파트너의 역할을 수행한다.
최근 넓은 활동 범위를 제공하고 작업 환경의 변화에 능동적으로 대처하기 위해 자율 이동 로봇에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이 논문은 이동로봇이 장애물을 회피하여 최단 경로를 통해 목적지에 도착할 수 있는 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 유용성을 검증하도록 한다. 제안된 알고리즘은 micro-GA와 $\lambda$-geometry MRA을 사용한 알고리즘이다. 시뮬레이션 영역은 320(가로)$\times$200(세로) 픽셀로 제한하고, 한 픽셀의 단위를 1cm로 하였다. $\lambda$-geometry MRA 만을 사용하여 경로를 계획했을 경우에는 경로 계획을 위한 방향성은 제공하였지만 최단 거리 경로는 제공하지 못했다. 반면 micro-GA를 함께 사용했을 경우에는 최단 경로 탐색이 가능하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 경로의 방향성과 함께 최단 경로 탐색을 제공하고 있다.
기존의 시각 장애인들을 위한 보행 보조도구는 초음파, 혹은 RFID 태그를 이용한 간단한 장애물을 식별하는 서비스를 제공하고 있다. 이는 인식거리가 짧아 명확한 안내가 불가능하고, 돌발 상황에 취약점을 가지고 있다. 이에 ARM Cortex-A9 Platform기반의 Portable Navigation System과 Service Center를 구현하여 시각장애인의 보행을 돕고자 한다. Service Center에는 노인을 적극 고용하여 노령 인구의 증가에 따른 해소 방안도 제공한다. 시각 장애인이 소지하고 다닐 수 있는 형태의 Navigation System은 Camera, GPS, Audio, Ethernet 등의 장치를 탑재하고 있어 시각장애인의 위치에서 보이는 영상과 GPS 정보, 음성을 TCP/IP를 통해 서비스 센터로 실시간 전송한다. 서비스 센터의 직원은 전송 받은 정보를 모니터링하며 시각 장애인과 대화형식을 통해 길 안내를 제공할 수 있다.
현재 대한민국에는 동록 되지 않은 시각장애인을 포함하여 20~30만 명의 시각장애인이 있다. 시각 장애인들은 보행을 할 때 주로 흰 지팡이(White Stick)를 사용하고 있다. 안내견의 도움을 받는 시각 장애인도 있지만 비용문제 등 여러 복합적인 문제로 인해 소수의 시각장애인만이 이용하고 있다. 현재 상용되어지고 있는 시각장애인을 위한 길 안내 서비스 보조기구는 시각장애인들이 사용하고 있는 흰 지팡이에 RFID태그를 부착하고, 이를 이용하여 표지블록과 RF통신을 하는 정도의 수준에 머무르고 있다. 이는 인식거리가 짧고, 명확한 장애물의 위치, 크기 및 형태를 판단하기 힘들기 때문에 실제 시각장애인들의 보행에 큰 도움이 되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 시각장애인들이 좀 더 수월하게 보행 할 수 있도록 Cortex-A8 Platform기반의 'Smart Portable Navigation System'개발에 대한 연구를 다루고자 한다.
셀룰러 방식의 이동통신 시스템에서 전파의 유효신호 도달범위를 예측하기 위해서는 전파전파 모델을 이용한 예측기법이 주로 사용된다. 그러나, 전파과정에서 주변 지형지물에 의해 발생하는 전파손실은 매우 복잡한 비선형적인 특성을 가지며 수식으로는 정확한 표현이 불가능하다. 본 논문에서는 신경회로망의 함수 근사화 능력을 이용하여 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 제안한다. 즉, 전파손실을 송수신 안테나간의 거리, 송신안테나의 특성, 장애물 투과영향, 회절특성, 도로, 수면에 의한 영향 등과 같은 전파환경 변수들의 함수로 가정하고, 신경회로망 학습을 통하여 함수를 근사화한다. 전파환경 변수들이 신경회로망 입력으로 사용되기 위해서는 3차원 지형도와 벡터지도를 이용하여 전파의 반사, 회절, 산란 등의 물리적인 특성이 고려된 특징 추출을 통해 정량적인 수치들을 계산한다. 이와 같이 얻어진 훈련데이타를 이용한 신경회로망 학습을 통해 전파손실 모델을 완성한다. 이 모델을 이용하여 서울 도심 지역의 실제 서비스 환경에 대한 타 모델과의 비교실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.Abstract In cellular mobile communication systems, wave propagation models are used in most cases to predict cell coverage. The amount of propagation loss induced by the obstacles in the propagation path, however, is a highly non-linear function, which cannot be easily represented mathematically. In this paper, we introduce the method of producing propagation loss prediction models by function approximation using neural networks. In this method, we assume the propagation loss is a function of the relevant parameters such as the distance from the base station antenna, the specification of the transmitter antenna, obstacle profile, diffraction effect, road, and water effect. The values of these parameters are produced from the field measurement data, 3D digital terrain maps, and vector maps as its inputs by a feature extraction process, which takes into account the physical characteristics of electromagnetic waves such as reflection, diffraction and scattering. The values produced are used as the input to the neural network, which are then trained to become the propagation loss prediction model. In the experimental study, we obtain a considerable amount of improvement over COST-231 model in the prediction accuracy using this model.
무인지상차량의 자율주행을 위한 핵심센서로 사용되는 2D/3D 라이다(LIDAR) 센서에서 제공되는 거리 데이터는 지면 모델링 및 장애물 검출을 위해 효과적으로 활용되지만, 도로의 경계가 모호한 환경 등에서는 주행가능영역에 대한 분석이 어렵게 된다. 본 논문에서는 라이다의 반사율 특성을 이용하여 무인차량의 주행 가능한 영역에 대한 후보 영역을 추가로 분석함으로써 보다 효과적으로 주행가능영역을 검출할 수 있는 기법을 제안하였다. 3D LIDAR의 반사율을 보정하고 무인차량 전방 영역의 반사율에 대한 학습을 통해 주행가능 후보영역을 검출하였으며, 무인차량 실제 운용환경에서의 실험을 통해 후보영역 검출 결과를 검증하였다.
사용자가 위치기반 서비스(Location based service: 이하 LBS)를 제공 받기 위해서 LBS 서버에게 사용자의 위치와 질의 내용을 공개해야만 한다. 따라서 사용자의 신분, 위치 등이 노출될 수 있다. 최근 사용자의 프라이버시를 보호하기 위하여 더미를 이용한 기법들이 연구되고 있다. 그러나 더미를 생성하기 위하여 고려해야 할 사항들이 다수 존재한다. 예를 들어 더미 생성 시 장애물과 더미간의 거리 등을 고려해야만 프라이버시 보호를 증가시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서 우리는 사용자의 프라이버시 보호를 증가시킬 수 있는 효율적인 더미 생성 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 최근 기법보다 성능이 우수함을 증명하였다.
최근 증강현실(Augmented Reality)에 대한 관심이 증대되고, 이와 관련된 기술들이 발전함에 따라서 증강현실이 다양한 분야에 적용하려는 시도가 늘어나고 이에 대한 활용에도 기대가 모아지고 있다. 본 논문에서는 높은 해상도의 모델파일을 지원하고 보다 높은 증강현실을 위한 기술지원을 하는 Goblin XNA 기반으로 시스템을 구현하였다. 마커의 개수, 위치 및 카메라와의 거리 변화에 따른 모델 출력의 관계를 실험을 통해서 확인하였으며, 이를 바탕으로 유아용 학습 콘텐츠를 제작하고 구현하였다. 구현한 콘텐츠에서 각 페이지에 있는 마커에 유아에게 친숙한 캐릭터를 띄우므로 집중력을 높임과 동시에 학습보조자가 원활하게 콘텐츠를 사용할 수 있도록 하였다. 또한 콘텐츠의 페이지마다 3개의 마커를 두어 일부분이 장애물에 의해 가려지더라도 원활한 인식을 할 수 있도록 하였다. 그리고 내용에 맞게 3D 모델이 증강되는 동시에 사운드가 재생되도록 하여 학습에서의 현존감과 몰입을 높여 학습효과를 극대화하도록 하였다.
치관 국제적으로 전방차량을 따라 순항하거나 전방 장애물을 인식해 경고를 주는 등 교통 및 도로 상황에 대응하여 운전자에게 안전운전을 지원하는 기능을 갖춘 첨단안전차량(Advanced Safety Vehicle: ASV)이 개발되어 시판되고 있다. 국제표준기구(ISO) ITS기술위원회(TC2O4)의 도로/차량 경고 및 제어시스템(Vehicle/Roadway Warning and Control System) 분야(WGl4)에서는 ASV의 각종 기능과 관련한 국제표준을 제정하기 위한 작업이 활발히 진행되고 있다. 또한 각 국가들은 ASV 핵심기능들을 대상으로 그 나라의 도로 및 교통 환경 하에서 실차 주행시험을 통해 기능의 안전도 및 적합성을 평가하는 연구개발을 진행하고 있다 우리나라에서도 건설교통부 ITS 연구개발사업을 통해 ASV 핵심 기능의 하나인 감응식순항제어(Adaptive Cruise Control: ACC)에 대한 국내의 주행 적합성을 평가하기 위한 종합 시험평가 프로그램이 개발 제시되었다. 본 논문에서는 진행중인 국제표준을 근거로 국내의 도로/교통조건에 따른 차량주행 시나리오를 통해 개발된 ACC 종합시험평가 프로그램을 소개하고 이에 따라 실시된 시험결과를 분석한다 이를 통해 결과적으로 ACC의 곽내 주행을 위한 안전기준의 필요성을 제시한다.
본 논문에서는 지상라이다에서 획득한 3차원 점군데이터로부터 구조물을 모델링하는 알고리듬을 제안한다. 지상라이다 점군 데이터는 항공라이다의 경우와 달리 목표 구조물의 크기와 비슷한 다양한 장애물이 존재하고 데이터의 밀도, 거리 등의 특성이 다르기 때문에 항공라이다에서 사용된 기존의 알고리듬을 그대로 적용하기가 곤란하다. 제안한 방법에서는 색상정보와 호프변환을 이용하여 구조물을 추출하는 기법을 기반으로 주어진 필드데이터를 여러 개의 클러스터로 구분한다. 클러스터 데이터의 우선순위에 따라서 Delaunay triangulation 기법을 차례대로 적용하여 모델링을 수행한다. 제안한 방법은 클러스터 단위로 모델링을 진행하므로 잡음에 의한 영향을 최소화할 수 있으며 사용자가 원하는 개수만큼의 클러스터를 선택함으로써 모델링의 수준을 대화식으로 조정할 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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