본 논문은 한국 표준 얼굴 데이터를 바탕으로 제작한 3D 얼굴 모델을 활용하여 성형 수술 전후의 모습을 비교하여 성형 수술의 만족도를 높이는 웅용 프로그랭인 3D 가장 얼굴 성형 시스댐에 대한 연구 및 구현이다. 이 연구를 위하여 2D 개인 얼굴 이미지와 3D 한국인 표준 모델을 활용하여, 2D 이미지 상의 사용자의 실제 얼굴과 똑같은 3D 얼굴 모델을 구현한다. 본 연구에서 제안하는 3D 가상 얼굴 성형 시스템은 얼굴 모텔의 기본이 되는 3D 한국인 표준 얼굴 모델에 2D 개인 얼굴 이미지로부터 추출한 개인 특성 정보를 적용함으로서 3D 얼굴 모델링 시스템을 구현하고 3D 얼굴의 사실성올 높이는 텍스처 맴핑 및 구축된 얼굴을 활용하여 성형 수술 후의 얼굴의 변화를 나타내는 3D 얼굴 성형 시스댐 등으로 구성되어 있다. 제안된 3D 가상 얼굴 성형 시스템은 정확한 개인 얼굴 모델링 방법을 제공하고, 성형 전후의 얼굴을 미세하게 조정하는 기능을 부여함으로써 현존하는 유사 시스템에 비교하여 성형 수술의 만족도와 안정성을 높이는 결과를 나타내었다.
분산환경에서 사용자 개인의 선호도와 목적에 맞는 효율적인 정보 획득을 위하여 푸시 에이전트에 대한 다양한 연구들이 지속되고 있다. 푸시 에이전트는 사용자의 작업 목표에 따라 자동적으로 자신의 역할을 수행하여 작업 결과를 사용자에게 전달해주는 시스템이다. 기존의 푸시 에이전트 모델들은 한정적인 대역폭의 네트워크 환경에서 정보들을 지속적으로 전달함으로써 네트워크 과부하나 트래픽을 가중시킨다. 본 논문에서는 이러한 기존 푸시 에이전트 시스템들과 그들의 상호운용성에 있어서 야기되는 문제점들을 해결하기 위하여 CORBA 이벤트 서비스를 기반으로 하는 푸시 에이전트 모델을 설계한다. 제안된 모델은 최적 전송 경로 탐색 및 조정 기법을 이용하여 위에서 제기된 문제점들을 해결하며, 사용자의 요구에 보다 적합한 검색 결과를 보다 빠르고 안정적으로 제공해준다. 또한, 분산되어 있는 다양한 정보 시스템들로부터 발생하는 중복 또는 불필요한 데이터를 처리하기 위한 필터링 기법을 지원한다.
본 연구에서는 소셜 네트워크를 생성 할 수 있는 인공적인 네트워크 발생 모델을 제안 하였다. 본 연구에서 제안한 발생 모델은 온라인 소셜 네트워크의 특징인 Small-World 성질과 Scale-Free 성질을 단순하게 표현하는 것에서 벗어나 모델의 두 파라메터를 적절히 조절함으로서 사용자가 원하는 다양한 위상 특성치 값들을 나타내 줄 수 있도록 하였다. 이를 위해 Preferential Attachment의 세기를 조정 할 수 있도록 파라메터 K와 군집화 계수를 적절하게 조정 할 수 있도록 파라메터 P를 도입하였다. K가 0에서 10 그리고 P가 0.3에서 0.5 사이의 조합이나 K = 0과 P = 0.9를 이용하면 소셜 네트워크의 위상적 성질을 보유하는 인공적인 네트워크를 생성할 수 있다. 이 조합 하에서는 Small-World 성질과 Scale-Free 성질이 잘 나타난다. 노드차수 분포는 Power-Law를 따른다. 또한 군집화 계수 0.130 ~ 0.238, 평균 최단거리 5.641 ~ 5.985로 나타났다. 또한 네트워크의 크기를 노드 5,000개에서 10,000개로 증가시켜도 소셜 네트워크 성질을 그대로 유지하는 것으로 나타났다.
인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기반 이미지 생성 기술의 발달로 다양한 이미지가 생성되고 있으며, 이를 정확하게 판별하는 기술이 필요하다. 생성된 이미지 데이터의 양에는 한계가 있으며, 한정된 데이터로 높은 성능을 내기 위해 본 연구에서는 전이 학습(Transfer Learning)을 활용한 생성 이미지를 판별하는 모델을 제안한다. ImageNet 데이터 셋으로 사전학습 된 모델을 입력 데이터 셋인 CIFAKE 데이터 셋에 그대로 적용하여 학습의 시간 비용을 줄인 후, 3개의 은닉층과 1개의 출력층을 더해 모델을 튜닝한다. 모델링 결과, 최종 레이어를 조정한 모델의 성능이 높아짐을 확인하였다. 딥러닝에서 전이 학습을 통해 학습한 후 출력층과 가까운 레이어를 데이터의 특성에 맞게 추가 및 조정하는 과정을 통해 적은 이미지 데이터로 인한 학습 정확도 이슈를 줄이고 생성된 이미지 판별을 할수 있다는 데 의의가 있다.
본 논문에서는 웹상에서 학습자의 학습능력을 진단하기 위하여 각 단계별로 질문을 제시하고 질문의 응답여부에 따라 자신의 학습 능력을 평가받고 향후 자신의 능력을 좀 더 향상시킬 수 있는 지침을 제공하는 학습능력 진단시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 소프트웨어 프로세스를 향상시키기 위해 사용되고 있는 능력성숙 모델(CMM)을 기반으로 질문 리스트를 구성하였으며 다양한 학습자의 학습능력을 전단할 수 있도록 학습자의 직업에 따라 별도의 질문 리스트를 준비하였고 질문 리스트와 메시지 및 가산점을 조정한다면 다양한 분야에서도 활용될 수 있을 것이다.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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pp.91-95
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1998
기존의 이산 사건 시스템 시뮬레이션 환경들은 Interoperability의 문제, Portability 문제로 인하여 Internet과 Web상에서 분산 시뮤레이션이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 제약을 해결하고자 자바를 사용하여 DEVS(Discrete Event Systems Specification)형식혼을 구현하여 Internet/Web 상에서 시뮬레이션이 가능한 DEVSim-Java 환경을 설계하고 구현하였다. DEVSim-Java를 사용하여 시뮬레이션 환경을 구현함으로써 원격지에서 개발된 시뮬레이션 모델들을 인터넷을 통하여 재사용 하는 remote model-base(RMB) 개념을 제안된다. DEVSim-Java는 자바의 장점을 이용하여 시뮬레이션 과정을 애니메이션으로 잘 나타낼수 있고, 시뮬레이션의 결과를 Graphical Analyzer를 통해 분석할 수 있게 된다.
본 논문에서는 DSNP로 개발된 EBR-II 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 SHRT-45실험을 모의해석하고 실험결과와 비교 분석하였다. ULOF 사고시 노심과 계통에서 발생하늘 주요 현상학적인 특성과 이를 모의하기 위한 해석모델에 대하여 논의하였다. 특허 일차원적인 DSNP 코드로써 원자로 풀 내부에서 소듐의 혼합 및 성층화 현상과 같은 다차원적인 거동을 모의하는 방법을 검토하였다. 원자로 풀에서의 혼합모델을 적절히 조정함으로써 DSNP 코드는 일반적으로 ULOF 과도거동을 잘 예측하였다. SHRT-45 모의해석 결과, ULOF 발생시 금속핵연료를 사용하는 EBR-II노심의 고유 안전성과 피동 붕괴열 제거능력이 입증되었으며 이는 실험결과와 일치하였다.
이동성이 중요시되는 네트워크에서 특정 프로토콜의 성능 평가를 위해서는 노드의 이동패턴을 정확하게 표현할 수 있는 Mobility Model이 필요하다. 노드의 연속적인 이동패턴을 필요로 하는 Mobile Ad-hoc 네트워크를 위해선 Markov process 기반의 Gauss-Markov Mobility Model이 적절하다. 그러나 맵의 엣지 부근에서 노드 이동의 부적절한 처리로 인해, 기존의 Gauss-Markov Model은 편중된 이동 패턴을 야기한다. 본 논문은 엣지 부근의 평균 이동각도를 랜덤하게 조정함으로써 기존의 모델이 가진 문제를 해결하고, 시뮬레이션을 통해서 이를 검증한다.
분산 협동 정보시스템은 분산. 이질적인 정보환경에서 다양한 지식원과 문제 해결 능력 등을 가지면서 이들이 서로 통합되어 사용되는 시스템을 말한다. 이러한 시스템에서는 구성 정보를 서로 활용하고 제어할 수 있는 조정기능이 필요하고 이러한 조정기능의 역할에 따라 전체 시스템의 양태가 다양하게 결정된다. 본 논문에서는 다중에이전트 패러다임을 적용하여 분산 협동 정보시스템의 한 가지 모델을 제시하고 테스트 시스템을 구현해보았다. 제안 시스템은 분산된 구성원을 에이전트화하고 이들 간의 협동을 원활하게 할 수 있도록 조정 에이전트를 사용하고 조정 에이전트를 사용하고 있다. 본 시스템에서 제안된 조정 에이전트는 지식의 세밀도(granularity) 레벨을 이용하여 에이전트 활성화 순서를 조정한다. 즉, 처음에는 단수하면서도 빠른 속도의 지식 형태를 활용하고 그 결과에 따라 좀 더 복잡한 지식 베이스를 활용하도록 하는 것이다. 제안구조는 동일한 주제에 대하여 여러 레벨의 지식원이 존재할 때 이들을 적절히 순서화함으로써 마치 인지과정에서 의식의 초점(focusing)이 자연스럽게 바뀌는 것과 같은 효과를 얻을 수 있을 것이다.
90년대 들어 각광받고 있는 에이전트 기술은, 동현 또는 이형의 에이전트가 각자 맡은 일을 해결하는 일종의 멀티분산 시스템으로, 조정 에이전트가 여러 응용 에이전트의 통신과 제어를 담당하는 멀티 에이전트 시스템이 주류를 이룬다. 에이전트 기반 응용 기술로는 인터넷 정보검색, 온라인 쇼핑, 메시징, 네트워크 관리등이 있는데, 포괄적으로 본다면 이러한 기술은 인터넷의 보편화에 따라 넘쳐나는 정보를 효율적으로 다루기 위한 기술이라고 볼 수 있다. 본 논문의 목적은 유사도와 강화 학습을 사용하여, 정보를 제공하는 에이전트와 정보를 요청하는 에이전트간의 연결을 매개하는 조정 에이전트(Coordination Agent, Middle Agent) 구현 방식을 제안하는데 있다. 정보 에이전트를 사용하는 멀티 에이전트 시스템에서, 정보 에이전트는 조정 에이전트에게 자신의 정보를 등록하고, 질의 에이전트는 조정 에이전트에게 원하는 질의를 요청함으로써, 서로에 대한 지식 없이도 정보의 교류가 가능하다. 그러나. 정확한 정보의 교류가 가능하기 위해서는 정보 에이전트가 자신이 제공하는 정보를 조정 에이전트에 등록했을 때, 등록된 정보와 정확히 일치하지 않는 정보를 지의 에이전트가 요청했을 경우에 대한 적절한 대처 방안이 마련되어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 질의 에이전트의 질의와 가장 밀접한 정보를 제공하는 것으로 판단되는 정보 에이전트를 찾는 방안을 제안하고 가상의 실험공간에서 얻어진 결과에 대하여 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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