본 논문에서는 물리 기반 가상 환경에서 참조 동작을 추적하는 캐릭터 동작을 생성할 때 캐릭터 동작에 대한 최적화와 함께 참조 동작에 대한 타임 워핑(time warping)을 동시에 수행할 수 있는 새로운 온라인 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법을 제안한다. 일반적으로 참조 동작에 대한 샘플링 시간이 균일한 간격으로 고정되어 있는 기존의 물리 기반 캐릭터 애니메이션 기법과는 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 캐릭터 동작의 물리적 변화와 함께 샘플링 시간의 변화를 동시에 최적화 시킴으로써 외력에 대해 더욱 효과적으로 대응할 수 있는 참조 동작에 대한 최적의 타임 워핑을 찾아낸다. 이를 위해, 전신 캐릭터(full-body character)의 동역학과 함께 참조 동작에 대한 샘플링 시간의 변화를 함께 고려한 최적 제어 문제(optimal control problem)를 정형화하고 이 문제를 실행 시간에 시간 축을 따라 이동하는 고정된 크기의 시간 윈도우에 대해 반복적으로 풂으로써 캐릭터 동작과 샘플링 시간에 대한 최적 제어 정책(optimal control policy)을 생성하는 모델예측제어(model predictive control) 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해, 제안된 프레임워크가 하나의 참조 동작만으로 외력에 대해 강인하게 반응하는 동작을 생성하고, 배경 음악에 따라 리드미컬한 동작을 생성하는데 효과적임을 보여준다.
VR 콘텐츠 조작 장비는 높은 가격을 요구하기 때문에 개인이 접하기 쉽지 않다. 특히 VR 콘텐츠 중 사용자의 모션을 추적하는 시스템의 경우 일반적으로 적외선 카메라를 사용하는 별도의 광학 센서 장비를 사용한다. 광학 센서 장비들은 단일기기만 사용할 경우 회전 동작 추적을 할 때 측정 가능한 범위가 측정 방향에 의존적이라는 단점이 있다. 위와 같은 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 별도의 광학 센서 장비 없이 일반적으로 대중이 보유하고 있는 장비인 스마트폰의 관성센서를 사용하여 측정 방향에 구애 받지 않고 사용자의 회전 동작을 추적할 수 있음을 보인다. 그리고 립모션을 사용한 시스템을 참조 시스템으로, 스마트폰을 사용한 시스템을 평가 시스템으로 정하여 두 시스템의 사용자 만족도를 비교하여 평가 시스템의 유용성을 검증한다.
본 논문에서는 실시간 증강현실 시스템에서의 가상 객체 삽입을 위한 빠르고 안정된 카메라 자세 추정 방법을 제안한다. 단일 프레임에서 마커의 특징점 추출을 통해 카메라의 회전행렬과 이동벡터를 추정한다. 카메라 자세 추정을 위해 정사영 투영모델에서의 분해기법을 사용한다. 정사영 투영모델에서의 분해기법은 객체의 모든 특징점의 깊이좌표가 동일하다고 가정하기 때문에 깊이좌표의 기준이 되는 참조점의 설정과 점의 분포에 따라 카메라 자세 계산의 정확도가 달라진다. 본 논문에서는 실제 환경에서 일반적으로 잘 동작하고 융통성 있는 참조점 설정 방법과 이상점 제거 방법을 제안한다. 제안된 카메라 자세추정 방법에 기반하여 탐색된 마커 위치에 가상객체를 삽입하기 위한 비디오 증강 시스템을 구현하였다. 실 환경에서의 다양한 비디오에 대한 실험 결과, 제안된 카메라 자세 추정 기법은 기존의 자세추정 기법만큼 빠르고 기존의 방법보다 안정적이고 다양한 증강현실 시스템 응용에 적용될 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3D 점군을 사용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서, 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라를 이용하여 실내환경을 복원하는 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점 간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 3D 모델 생성에 활용될 수 있다.
물리 시뮬레이션 기반의 캐릭터 동작 제어 문제를 강화학습을 이용하여 해결해나가는 연구들이 계속해서 진행되고 있다. 강화학습을 사용하여 문제를 풀기 위해서는 네트워크 구조, 하이퍼파라미터 튜닝, 상태(state), 행동(action), 보상(reward)이 문제에 맞게 적절히 설정이 되어야 한다. 많은 연구들에서 다양한 조합으로 상태, 행동, 보상을 정의하였고, 성공적으로 문제에 적용하였다. 상태, 행동, 보상을 정의함에 다양한 조합이 있다보니 학습 성능을 향상시키는 최적의 조합을 찾기 위해서 각각의 요소들이 미치는 영향을 분석하는 연구도 진행되고 있다. 우리는 지금까지 이뤄지지 않았던 상태 표현 방식에 따른 강화학습성능에 미치는 영향을 분석하였다. 첫째로, root attached frame, root aligned frame, projected aligned frame 3가지로 좌표계를 정의하였고, 이에 대해 표현된 상태를 이용하여 강화학습에 미치는 영향을 분석하였다. 둘째로, 상태를 정의 할 때, 관절의 위치, 각도로 다양하게 조합하는 경우에 학습성능에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다.
본 논문에서는 다년간에 걸쳐 진행되었던 WCDMA(UMTS) 기지국 모뎀 개발을 위한 상위 레벨 설계 및 설계에 적용된 기저대역 동기 알고리즘에 대한 분석과 고정 소수점 설계를 통한 성능 평가 결과를 제시하였다. 설계 대상 시스템이 기지국임을 고려하여 모뎀을 구성하는 각 동기 모듈은 빠른 추적 성능보다 안정적인 성능을 보장할 수 있도록 설계되었으며, 구현을 위한 고정 소수점 설계시 각 모듈의 내부 연산에 대한 최적의 비트설정을 통하여 복잡도를 최소화하였다. 본 논문에서는 먼저 모뎀 설계를 위하여 개발된 각 기저대역 동기 모듈에 대한 분석을 수행하였으며, 이후 구현을 위하여 고정 소수점 설계된 모뎀과 부호화/다중화를 포함하는 심볼 레벨 프로세싱(Symbol Level Processing; SLP)파의 링크 성능을 제시하였다. 성능 평가는 3GPP TS 25.104(Release 5)에 제시된 12.2kbps, 64kbps, 144kbps, 384kbps의 전송 속도에 대하여 참조 무선 채널 환경을 기반으로 수행되었으며, 규격에 제시된 최소 요구 성능과의 비교를 통하여 약 2dB 이상의 성능 여유(margin)를 갖는 매우 안정적인 동작을 보임을 증명하였다. 본 논문에서 제시된 WCDMA 기지국 모뎀은 기지국 모뎀 칩으로 성공적으로 구현되었다.
자동화 기기 분야에서 컴퓨터의 적용 및 응용은 하드웨어 발달에 따라 매우 빠르고 민감하게 반영되어왔다. 이는 컴퓨터 하드웨어의 빠른 개발 주기에 맞춰 저 가격, 고 효율성, 높은 신뢰성, 호환성 등의 장점을 가진 PC가 현대의 컴퓨터 흐름을 주도하게 되면서 자동화 산업분야 또한 이를 적용하여 왔기 때문이다. 이에 따라, 자동화 기기 분야에서는 고 가격, 긴 개발기간 등을 필요로 했던 과거와 달리 저 가격, 짧은 개발기간, 다양한 개발환경 등을 이룰 수 있었다. 또한, 생산량 증가에만 의존하던 과거와 달리 현대에 이르러서는 시스템의 최적화, 효율의 극대화, 시스템의 안정성, 운용의 편리성, 호환성 등의 개념들이 도입되고 있는 것이다. 자동화 기기를 구성하는 요인으로는 크게 시스템의 틀을 이루는 기계부분과 이를 제어하는 제어 시스템부로 나뉠 수 있다. 제어 시스템에서는 기계부분의 동작을 제어하는 동작 제어부와 이에 관한 정보를 화면에 나타내는 GUI(Graphical User Interface)부분으로 나뉘게된다. 현재에는 이를 통합하여 하나의 하드웨어에서 제어부와 GUI를 모두 담당하는 방법이 연구 진행되고 있으나, 하드웨어를 둘로 나누거나 하나로 하여도 제어부와 GUI 사이의 통신부분은 빼놓을 수 없는 요소가 된다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 안정성을 위하여 두 시스템간에 송·수신되는 데이터를 추적할 수 있도록 하는 Emulate 기법을 구현 및 개발하고자 한다. 이는, 두 시스템간의 통신 데이터를 실시간으로 누적, 저장하여 사용자로 하여금 시스템의 운용상태를 분석할 수 있게 하였으며, 시스템 오류발생 시 Emulate 자료를 근거로 시스템의 운용상태를 파악할 수 있게 하였다.근 제한기능을 제공하며 각 클라이언트와 서버간의 실시간 연결 혹은 지연연결을 지원하는 독립적인 애플리케이션이다. 이러한 처방전달 메시징시스템을 구성하는 각 요소에 대해 정의하고 개념적 모델을 설계하고자 한다.에게 청구되며, 소비자에게 전송 되는 청구서는 사용자DB를 참조하여 사용자가 미리 정의한 원하는 형태로 변환되어 전달되며, 필요시 암호화 과정을 거치는 것이 가능해야 한다. 전송된 청구서는 전자우편의 경우, 암호해독이 가능한 전용 브라우저를 통해 열람 되며, 이는 다시 전용 브라우저를 통해 지불인증이 승인되어 청구 제시서버에게 전송된다. EBPP 시스템의 제어 흐름은 크게 기업이 청구 정보를 소비자에게 제시하는 흐름과 소비자의 지불 승인으로 인해 기업이 은행에 지불을 요구하는 흐름으로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 통합 청구서버 및 정구 제시서버의 역할 및 구성 요소들에 대해 서술하고, EBPP 시스템과 연동하여야 하는 메일 서버와의 상호 작용에 대해 서술할 것이다. 본 시스템을 아직 구현이 되지 않은 관계로 시스템의 성능 등의 수치적 결과를 제시할 수 없는 상태다., 취약계층을 위한 일차의료, 의약관리), ${\circled}2$ 보건소 조직 개편 및 민간의료기관과 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%); however no significant difference was foun
본 논문에서는 다시점 카메라를 이용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라로 여러 방향에서 획득된 3D 점군을 이용한 실내환경 복원 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상평면으로 투영하고 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 주변화소와의 상관관계를 이용함으로써 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경에 대한 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 가상 환경 생성 및 Mediated Reality (MR) 응용 분야에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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