본 논문은 3차원 가상 환경을 탐험하는데 있어서 빠르고 효과적으로 충돌 탐지를 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 넓은 가상 공간상에서 개체가 증가하는 것에 비례하여 충돌 탐지의 계산 비용은 기하 급수적으로 증가한다. 이를 효과적으로 처리하기 위하여 BSP-tree 분할 방식과 경계 기둥을 사용한다. BSP-tree 분할 방식은 3차원의 넓은 가상 공간을 여러 하위 공간으로 나누어 충돌 탐지가 이루어지는 공간을 축소한다. 이를 통하여 충돌 탐지 개체의 수가 증가하는 것에 따라 기하 급수적으로 증가하는 경계 기둥의 충돌 탐지 비용을 줄이는 효과를 얻을 수 있다. 경계 기둥은 축소된 하위 공간 상에서 개체간 실제 충돌 탐지가 일어날 가능성 및 충돌 여부를 빠르고 간편하게 판별하도록 한다.
게임에서 충돌탐지는 게임의 성능향상을 위해 중요하다. 본 논문에서는 효율적인 충돌탐지를 위해 BSP 트리를 사용한다. 공격에 사용되는 스프라이트와 공격의 대상이 되는 스프라이트를 트리로 구성하여 빠른 시간내에 충돌탐지를 행한다. 또한 스프라이트의 모양에 따라 경계 볼륨(bounding volume)을 구와 박스(box)를 선택적으로 사용하여 충돌탐지에서 발생하는 문제점을 해결한다.
3차원 게임, 컴퓨터 시뮬레이션 등과 같은 대화적 가상환경의 사실성을 높이기 위해 충돌탐지는 절대 필요한 요소가 된다. 하지만 기존의 바운딩 볼륨 기반 기법들은 볼륨 계산의 복잡성 때문에 실시간 어플리케이션에서 정교한 검사를 수행하는데 어려움이 있었다. 본 논문에서는 바운딩 구와 꼭지점 샘플링을 이용한 정교하고도 효과적인 충돌탐지 방법을 제안한다. 한편, 제안된 기법에서는, 반드시 필요한 부분에서만 꼭지점을 이용한 충돌검사를 시행해서 충돌검사의 효율성을 높였고, 이를 위한 샘플링 툴을 제공하였다.
본 논문에서는 토픽맵 기반의 온톨로지 병합 과정에서 발생할 수 있는 충돌의 유형을 트리 구조로 정의하고 충돌 탐지 및 해결을 통하여 두 온톨로지를 하나로 병합하는 기법을 제안한다. 병합충돌은 의미적 대응 요소들의 유사값에 기반하여 엘리먼트기반, 구조기반 임시기반의 트리 구조로 분류되고 이 충돌 트리를 이용하여 두 매핑 요소사이의 병합충돌을 탐지하고 해결한다. 실험을 위해 토픽맵 질의언어 tolog를 사용하여 동서양 철학온톨로지 및 독일 문학온톨로지들의 병합 전과 후의 질의 결과를 비교하고 이를 정확율과 재현율로 병합 성능을 평가하였으며 그 결과 손실없는 병합이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 상황인지 시스템에서 규칙들간에 발생하는 충돌을 실행 이전에 탐지하기 위한 기법을 소개한다. 사용자가 새로운 규칙을 입력하면, 이벤트, 조건, 액션 정보를 단계적으로 분석하여, 동일한 이벤트가 상이한 서비스를 요구하는 규칙들을 탐지한다. 이는 실행 중에 발생되는 충돌을 감소시킴으로써, 동적 충돌 탐지 및 해결 대상을 감소시킨다. 제안된 기법은 규칙 기반 상황인지 미들웨어 상에 구현되었다.
객체지향 데이터베이스 시스템에서 많이 연구되고 있는 묵시적 권한부여(implicit authorization) 방법은 모든 객체에 대하여 일일이 권한을 부여하는 오버헤드를 줄이기 위한 방법이다. 묵시적 권한부여 방법에서는 기존의 권한과 새로이 추가될 권한간의 충돌(conflict) 여부의 효율적인 검사가 중요하다. 기존의 데이터베이스 단위 계층 구조( database granularity hierarchy)에서의 의도형 권한부여(intention type authorization) 기법은 자신의 자손 노드에 대한 권한을 쉽게 판정할 수는 있지만, 클래스 복합 계층 구조(class composition hierarchy)상에서의 임의의 한 노드 ni에 추가로 권한을 부여할 때 ni의 자손 노드와 복합 참조(composite reference)의 관계를 가지는 노드 nj들에 대한 권한과의 충돌 여부를 탐지하기 위하여 추가로 nj들에 대한 권한을 일일이 탐색해야 하는 어려움이 있었다. 본 논문에서는 클래스 복합 계층 구조에서의 묵시적 권한부여 하에서 발생할 수 있는 권한간의 충돌을 효율적으로 탐지하는 새로운 기법을 확장하여 제안한다. 제안된 복합 계층 의도형 권한부여(intention type authorization for composition hierarchy)기법은 계층 구조에서 복합 참조의 관계를 따라 nj를 일일이 탐색할 필요 없이 노드 ni에서 바로 충돌 여부를 판정할 수 있는 장점을 가진다.
무인항공기의 충돌 회피 기술은 장애물에 대한 탐지 기술과 충돌 여부 판단 및 회피 기술이 요구된다. 본 논문은 공선상에 존재하는 다중 정적 장애물에 대한 무인항공기의 충돌 회피를 수행하기 위하여, LiDAR를 활용한 장애물 탐지 알고리즘과 최근접점 기반의 충돌 인식 및 회피 알고리즘을 제안한다. 장애물 탐지를 수행하기 위하여 LiDAR의 측정 데이터 중 지면을 제거하는 전처리를 수행하고, K-평균 군집화 알고리즘을 활용하여 전처리된 데이터에서 장애물을 탐지 및 분류한다. 또한, 상대 항법을 통해 탐지한 다중 장애물의 절대 위치를 추정하며, 저주파 통과 필터를 활용하여 추정 위치를 보정한다. 탐지한 다중 정적 장애물과의 충돌 회피를 수행하기 위해 최근접점 기반의 충돌 인식 및 회피 알고리즘을 활용한다. 각 장애물 간의 거리를 활용하여 회피해야 하는 장애물 정보를 갱신하고, 갱신된 장애물 정보를 통해 충돌 인식 및 회피를 수행한다. 마지막으로 Gazebo 시뮬레이션 환경에서의 장애물 위치 추정, 충돌 인식 및 회피 결과 분석을 통해, 충돌 회피가 정상적으로 수행되는 것을 검증하였다.
본 논문에서는 실시간에 강체 운동을 하는 일반적인 모델사이의 효율적인 충돌검사 알고리즘을 제안한다. 기존의 경계볼륨 알고리즘에 계층적 구조를 적용하였다. 이는 볼록한 물체를 위한 보로노이 영역 기반의 충돌검사 알고리즘을 오목한 물체에도 적용할 수 있도록 확장한다. 추가적으로 빠르게 움직이는 물체에 대한 관통을 탐지하기 위해서 물체의 이동 경로에 대한 교차 검사를 진행한다. 구현된 알고리즘은 일반적인 응용에서 기대한 성능 향상을 얻을 수 있다.
최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.
XML 전용 데이터베이스 시스템의 등장 및 갱신 연산 지원되면서 갱신 연산의 유효성 검사 및 효율적인 갱신 연산의 충돌 감지 기법의 필요성이 대두되고 있다. 이러한 필요성은 잘 정형화된 XML 문서와는 달리 스키마의 제약사항을 준수해야 하는 유효한 XML 문서 환경에서 절실히 요구된다. 특히, 효율적인 갱신 연산의 충돌 탐지 기법은 질의 컴파일러의 질의 최적화 및 트랜잭션 관리의 높은 병행수행 목적을 달성하는데 필수적인 요소이다. 본 논문은 판독-갱신 및 갱신-갱신 연산 사이의 충돌을 정의하고, 유효한 XML 환경에서 효율적으로 충돌을 감지하는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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