본 논문에서는 아바타의 행위(Avatar Behavior)를 상위 레벨 명령어(High-Level Behavior)들로 이루어진 스크립트로 제어하는 기법을 제안한다. 아바타 행위를 추상화 정도에 따라 구분하고 이를 표준화된 계층적 스크립트(Layered Script)로 정의 함으로써 사용자는 스크립트를 재사용할 수 있고 행위의 추상화 조절이 가능하다. 또한 가상 환경이 복잡해짐에 따라 아바타 행위도 다양하게 늘어날 뿐 아니라 아바타-객체 상호작용 처리 역시 복잡해지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 아바타와 객체간의 상호작용을 위한 객체 모델을 제안하여 아바타와 객체간 벌어지는 행위들을 객체 안에 분산시켜 표현함으로써 객체지향 방식으로 아바타 행위를 유연하게 제어할 수 있도록 설계하였다. 이를 위해 제안 객체 모델에서는 객체의 상태에 따라 사용 가능한 행위가 결정되는 컨텍스트 메뉴(context menu) 인터페이스와 동작 생성 모델을 정의하였다. 또한 사용자는 기존의 2D 혹은 텍스트기반 스크립트 작성기법을 벗어나 제안된 3D 인터페이스 기법을 통하여 실시간으로 아바타의 행위 스크립트를 작성 및 재생 할 수 있다. 본 연구에서는 제안 기법의 활용을 위해 프레젠테이션 도메인 환경의 시스템을 구축하고 아바타-객체 행위제어 및 스크립트 생성 기법을 적용하였다. 본 논문에서는 아바타의 행위(Avatar Behavior)를 일종의 상위 레벨 명령어(Hi8h-Level TaskBehavior)들로 이루어진 스크립트로 제어하는 기법을 제시한다제안한다. 아바타 행위를 추상화 정도에 따라 구분하고 이를 표준화된 계층적 스크립트(Multi-LeveiLayered Script)로 정의 함으로써 사용자는 쉽게 스크립트를 재사용할 수 있고 행위의 추상화 정도도 쉽게 조절이 가능하다. 또한 또한 아바타와 객체간의 상호작용을 위한 객체 모델을 제시한다. 가상 환경이 복잡해짐에 따라 아바타 행위도 다양하게 늘어날 뿐 아니라 아바타-객체 상호작용 처리 역시 복잡해지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 아바타와 객체간의 상호작용을 위한 객체 모델을 제안하여 아바타와 객체간 벌어지는 모든 행위들을 객체 안에 분산시켜 저장표현함으로써 객체지향 방식으로 아바타 행위를 유연하게 제어객체의 수와 무관하게 상호작용을 처리할 수 있도록 설계하였다. 이를 위해 또한 복잡해진 제안 객체 모델에서는 객체의 상태에 따라 사용 가능한 행위가 결정되는 가상 환경을 위해 새로운 인터페이스로 컨텍스트 메뉴(context menu) 인터페이스와 동작 생성 모델을 제시한다. 정의하였다. 객체 모델에서 객체의 상태 정보와 행위 정보를 분석해 아바타가 할 수 있는 행위를 컨텍스트 메뉴로 제공하기 때문에 사용자는 가상 환경의 상태에 상관 없이 직관적으로 명령을 줄 수 있다. 또한 사용자는 기존의 2D 혹은 텍스트기반 스크립트 작성기법을 벗어나 사용자는 제안된 3D 인터페이스 기법을 통하여 실시간으로 아바타의 행위 스크립트를 작성 및 재생 할 수 있다. 본 논문에서 제시한 시스템은 기존의 아바타 중심적인 제어를 객체에 분산함으로써 효율적이고 직관적인 명령을 내릴 수 있고 또한 손쉬운 시나리오 생성을 가능하게 하였다. 본 연구에서는 제안 기법의 활용을 위해 프리젠테이션 도메인 환경의 시스템을 구축하고 아바타-객체 행위제어 및 스크립트 생성 기법을 적용하였다.
첨단 기술의 발전과 함께 장애인 및 노약자의 삶의 질에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 각종 시스템들을 보다 쉽게 제어할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 그 중 하나로 정의된 손 움직임 동작을 인식하여 가전기기 혹은 환경 제어 시스템, 홈 로봇 등에 명령을 내리는 기술을 예로 들 수 있다. 하지만, 정의된 손 움직임이 일상생활에서 발생하는 동작과 비슷한 경우 오작동을 일으킬 가능성이 있으며, 이를 차단하기 위해 복잡한 동작을 명령어로 사용할 경우 사용자의 편의성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비슷한 동작 중에서 특정 동작을 검출할 수 있는 퍼지 가비지 모델을 제안한다. 퍼지 가비지 모델이란 인식하고자 하는 특정 동작을 제외한 다른 유사 동작의 특성을 반영하여 구현한 퍼지 모델을 말한다. 따라서 사용자의 동작으로부터 특징 값을 구한 후 이를 특정 동작에 대한 퍼지 모델과 퍼지 가비지 모델에 각각 대입하여 얻은 결과를 비교해서 어떤 동작이 발생하였는지 결정한다. 또한 사용자의 행동 특성은 개인마다 다르게 나타나고 동일 사용자라 하더라도 경우에 따라 동작에 편차가 나타날 수 있기 때문에 특정 사용자에 대한 시스템의 적응이 필요하다. 이를 위해 다양한 경우를 고려하여 최적화된 값을 찾을 수 있는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 모델 파라미터를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 5명의 사용자로부터 명령 동작과 의미 없는 유사 동작의 데이터를 획득하여 실험 결과를 보인다.
범용성이란 측면은 프로세서의 설계 과정 중 기능 검증의 중요도를 크게 부각시킨다. 따라서 본 논문은 기존 시뮬레이션 방법과 병행하여 기능 검증의 효율성을 높일 수 있는 효율적인 랜덤 벡터 기능 검증 방법을 제시한다. 본 기능 검증 방법은 내장형 제어 RISC 코어에 적합하며 실제 연세대학교와 삼성전자가 공동 개발한 32비트 프로세서인 CalmRISCTM-32의 코어 기능 검증에 적용하여 효율성을 확인한 바 있다. 본 기능 검증 방법은 클락 기반의 명령어 수준 시뮬레이터를 개발하여 이를 참조 모델로 삼고 랜덤 벡터로 이루어진 워크로드에 대해 HDL 시뮬레이션 결과와 비교함으로써 오류 검출을 수행하며 일반적인 테스트 벡터로써 발견하기 어려운 오류 유형을 보완하는 동시에 설계자에게 새로운 오류 유형의 기준을 제시하는 효과를 지닌다.
본 논문에서는 마이크로프로세서의 기능을 수행하는 데 필수적이며 사용빈도가 높은 총 64개의 명령어를 정의한 후 이를 처리할 데이터패스를 구성해 스테이트 머쉰으로 제어하는 방식으로 실용적 8비트 마이크로프로세서를 VHDL로 설계를 하고 FPGA로 구현했다. 통상 마이크로프로세서 관련 논문에서는 기능적 시뮬레이션까지만 했거나, 인터럽트 기능이 없든지, 하드웨어로 구현을 하지 않았거나, 또는 개발 관련 내용이 자세히 제시되지 않았었다. 본 논문에서는 데이터 이동, 논리, 가산 연산뿐만 아니라 분기, 점프 연산도 실행할 수 있도록 해 연산 및 제어용도에 적합하도록 하였고, 스택, 외부 인터럽트 기능까지도 지원하도록 해 그 자체로서 완전한 실용적 마이크로프로세서가 되도록 하였다. 또한 프로그램 ROM까지도 칩 안에 넣어 전체 마이크로프로세서를 단일 칩으로 구현하였다. 타이밍 시뮬레이션으로 검증 후 제작 과정을 통해, 설계된 마이크로프로세서가 정상적으로 동작함을 확인하였다. Altera MAX+.PLUS II 통합개발환경 하에서 EP1K50TC144-3 FPGA 칩으로 구현을 하였고 최대 동작주파수는 9.39MHz까지 가능했고 사용한 로직 엘리먼트의 개수는 2813개로서 논리 사용률은 97%이었다.
본 논문에서는 IEEE 1149.1 표준인 JTAG 기반 테스트 성능향상을 위한 Preceding instruction decoding module(PIDM)을 제안하였다. PIDM은 test access port(TAP) 명령어 디코딩과정을 TAP 제어회로(TAP-controller) 이전에 수행하여 클럭회수를 최소화하였으며 테스트 타겟 안에서 test mode select(TMS) 같은 신호를 생성할 수 있게끔 설계되었다. CORDIC 프로세서의 테스트 시뮬레이션 결과 PIDM은 non-PIDM에 비해 15% 정도의 성능향상을 나타내었으며 TAP 제어회로의 게이트 수는 기존에 비해 48% 이상 감소하였다.
저궤도 위성 비행모델 기능시험은 위성체 내부 전장품들 간의 접속 확인과 조립 및 연결상태를 확인하는 시험을 우선적으로 수행한다. 위성체의 전원선 확인 시험은 전기 전자적 조립 시험에서 가장 처음으로 수행하는 시험이다. 전력조절분배장치로부터 전장품 각각의 하드웨어로 공급되는 50볼트 주전원 또는 28볼트 부전원이 정상적으로 공급하게 되는지를 검증한다. 위성체 하니스가 설치된 후, 각각의 하드웨어에 공급되는 전원의 극성 및 연속성 시험을 수행한다. 전력조절분배장치는 태양전지판으로부터 얻어진 전력이 레귤레이터에 의해 정류된 전압을 받아 릴레이나 FET를 통하여 모든 전장품에 전원을 공급하는 주요 장비이다. 전력조절분배장치 내부나 외부 하니스 오류로부터 생길 수 있는 잘못 리드된 전원으로부터 전장품을 보호하기 위하여 하니스를 하드웨어에 연결하기 전에 우선적으로 전원선 확인 시험을 수행한다. 위성체 전원선 확인 시험은 위성체와 기능시험장비를 연결하여 시리얼 명령어를 통해 전력조절분배장치 내부의 FET 동작을 조절하며, FET 동작 상태 및 전장품에 접속되는 입력 단에서의 전압 및 전원 특성 등을 점검한다. 위성체의 주전원 50볼트 라인의 연결도 확인과 부전원 28볼트 라인의 연결도 확인 및 전력제어 유닛 내부 FET의 기능 확인을 수행하며 또한, 전력제어부 외부에 공급하는 28볼트 펄스와 15볼트 펄스를 측정 검증하는 시험을 수행한다.
본 연구는 직류모터를 이용한 단결정 성장제어 시스템의 개발에 관한 것이다. 수동동작에서 샘플링된 매 시간에서의 변위값들을 일련의 명령어로 변환하여 컴퓨터의 제어 신호로서 직류모친의 위치를 조작하여 동작하도록 하는 것이다. 실제 실험에 있어서 기술상의 문제였던 가스의 정밀조정이 가능하였고 조작이 간편하여 사용상의 편리성을 얻을 수 있었다. 또한 자동 가스 조절용 직류모터의 실시간 모니터링 시스템을 연구, 개발함으로써 제품의 품질을 향상 시 킬 수 있었고, 단결정 제조 설비의 개발 또한 용이 할 것으로 사료된다.
본 논문은 ATM망에서의 실시간 서비스 중인 트래픽 추출 시 서비스의 중단, 시간 및 장소 제약 둥의 문제를 해결하기 위한 장치 개발에 대해 연구한 것으로 이 시스템의 특징은 원격으로 제어가 가능하며 서비스 중인 모든 회선에 대해 절단 없이 실시간 트래픽을 추출할 수 있다. 또한, 회선의 상태 감시를 통한 운용의 효율성을 증대할 수 있고, 고가의 측정 장비를 최소화하여 회선 상태 감시 및 유지 보수에 드는 비용의 절감 효과를 창출할 수 있다. 본 논문은 시스템 설계 시 고려된 요구사항, 모듈 구조, 동작 특성 등을 포괄적으로 다루었으며 제어에 필요한 기능 및 명령어들을 포함하고 있다. 이 연구 결과는 KT전화국에 설치하여 동작에 대한 안정성, 신뢰성 등을 시험하였고 그 결과 특별한 문제없이 사용할 수 있음이 검증되었으며 비용 절감 측면의 모듈 구조 개선을 추진하고 있다.
본 논문은 자동차의 편의성 및 안전성의 동시 확보를 위하여, 보조적 스위치의 조작없이 상시 음성의 입$\cdot$출력이 가능하도록 하였고, 남성과 여성을 구별하기 위하여 피치검출법을 사용하여 속도별로 구분하였다. 또한, band pass filter를 이용하여 자동으로 잡음하에서 정확하게 음성추간 검출(End Point Detection)을 하게 하였다. Reference Pattern은 DMS(Dynaminc Multi-Section)[1]모델을 사용하려고, 음성의 특징 파라미터와 인식 알고리즘은 PLP 13차와 One Stage Dynamic Programming(OSDP)를 사용하였다. 시내주행중인 자동차 환경에서 자주 사용되는 차량제어 명령어 30단어를 가지고 실험한 결과 40-80km에서 화자독립 남성 $96\%$, 여성 $94.4\%$ 화자종속일 때 남성 $97\%$, 여성 $95\%$의 인식률을 얻을수 있었고 남성과 여성을 구분하므로 써 인식률을 향상 시켰다.
본 논문은 컴퓨터 사용에 미숙한 초보자나 키보드나 마우스를 사용할 수 없는 신체적인 조건을 가진 장애인 또는 PC사용에 미숙한 사용자들을 위해 기존의 인터페이스에 추가적으로 음성을 사용하여 더 효율적인 작업 환경을 만들기 위한 음성을 이용한 Window95 환경에서의 음성 인식 시스템 구현에 관한 것이다. 인터페이스 구현을 위해 사용되는 인식 알고리즘으로는 연결어 인식에 사용되는 OSDP[1] 알고리즘을 단독어 인식에 적용하여 사용하였다. 특징 벡터는 화자 독립적인 특성을 지닌 Perceptual Linear Predictive(PLP)[2] 13차 계수를 사용하였다. 인식 대상 어휘는 윈도우 사용자에게 자주 사용되는 60개의 명령어로 설정하였다. 인식된 후 그 결과는 구현된 시스템의 명령 실행 모듈로 전달되어 윈도우 상에서 실제 수행된다. 구현된 시스템에서는 노트북 내장 마이크를 사용하여 음성을 검출하였고 이를 위한 음성 구간 검출 알고리즘을 사용하였다. 기준 패턴은 20대 남성화자 9인이 2회 발성한 데이터를 이용하였고, 화자 독립으로 온라인 인식률은 91.71%이고, 오프라인 인식률은 96.4%의 인식률을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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