본 논문에서는 스윕에 기반하여 인체 형상을 모델링하고 변형하는 방법을 제시한다. 본 방법은 다각형 메쉬 형태로 주어진 3차원 인체 형상을 스윕 기반의 형상 구조로 재구성하여, 형상을 모델링하고 변형한다. 인체 형상의 팔, 다리, 몸통 등 각 부분을 근사하는 스윕 곡면을 생성하고 다각형 메쉬 상의 꼭지점들을 인접한 스윕 곡면과 연결하며, 스윕 곡면이 만나는 팔, 다리와 몸통 사이에서는 꼭지점마다 연결된 스윕 단면들을 블렌딩한다. 이를 통해 스윕을 제어하여 이와 연결된 인체 형상의 자연스러운 변형을 얻어낼 수 있다. 본 논문에서는 몇 개의 애니메이션 예들을 통하여 제시한 인체 변형 방법이 자연스러운 인체 동작 생성에 효과적임을 보인다. 본 논문의 결과들은 스윕 기반의 인체 형상 변형 방법이 실시간에 상당히 사실적이고 자연스러운 형상 변형이 가능함을 보여주어, 캐릭터 skinning 방법으로서 적절한 대안임을 보여준다.
본 논문은 방사기저함수(Radial Basis Function)를 이용한 실시간 군집 시뮬레이션 프레임웍을 제안한다. 제안된 프레임웍에서는 군집이 존재하는 환경을 격자 구조로 모델링 한 후, 격자 구조 각 셀에 하나의 방향 벡터를 할당한 벡터필드를 선형 방사기저함수를 이용하여 실시간으로 합성한다. 방사기저함수를 통한 벡터필드 생성 시, 마우스를 통한 제어라인(Control line)을 이용하며, 이 벡터필드 위에서 군집들은 벡터 필드 흐름에 따라, 자신의 움직임을 결정한다. 방해물과의 충돌회피는 반발벡터필드로 모델링하여, 기존의 벡터필드에 오버레이 하여 이용하고, 다른 캐릭터와의 충돌회피는 lattice-bin 알고리즘에 빠른 충돌회피를 수행한다.
인공지능(AI)은 최근 다양한 산업과 사회에서 패러다임을 바꾸고 있지만, 최첨단 AI 가 제조업에서는 즉각적인 성과를 보이지 못 하고 있다. 다시 말해, Industry 4.0 시점에서 기존의 접근 방법과 차별화되는 실용적인 방법론이 필요하다. 여기서 중요한 점은 '어떤' 데이터를 '어떻게' 활용하여 '어느' 부분에 적용할 것 인가이다. 제조업은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 따라서, 현실 세계에서는 물리적 마모, 고장 등으로 인해 엔지니어의 개입 없이 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 또, 제조업은 학습을 위한 방대한 양의 데이터를 수집하고 레이블링 하는 것이 매우 어렵다. 이 두 가지 한계를 극복할 수 있는 방법은 현실과 매우 유사한 환경을 시뮬레이션으로 재연 후 강화 학습을 사용하는 것이다. 제조 분야에서 아주 복잡한 환경 중 하나로 이송 설비가 있으며, 본 논문에서는 그리드 분류 시스템을 개발하고 강화 학습을 적용시킬 수 있는 환경을 설계한다.
본 논문에서는 게임 개발 플랫폼인 언리얼 엔진 4을 사용하여 가상현실기술을 활용한 복싱 게임을 개발하였다. 복싱 게임을 더욱 실감나게 즐길 수 있도록 하기 위해 양 손에 부착한 VIVE 트래커로 복싱 동작을 모션 트래킹하여 아바타를 제어하였다. 게임 모드의 경우 연습모드와 스파링모드로 구성하였다. 연습모드에서 튜토리얼을 진행하여 게임플레이를 익힌 후 스파링모드에서 AI와 복싱 대결을 하도록 구현하였다. 스파링모드는 AI와 플레이어가 대결을 하며 먼저 체력을 소모시키면 승리하게 된다. 그리고 AI 캐릭터의 애니메이션 재생 속도에 따라 4가지 난이도를 설정할 수 있다. 가상현실 복싱게임은 VR기술을 이용하여 가정에서 간편하게 복싱 운동을 즐길 수 있으며, 더 많은 VIVE 트래커를 활용하면 정밀한 모션 트래킹이 가능하여 현실감을 높일 수 있다.
본 논문에서는 가상현실에서 헤드 마운티드 디스플레이(Head mounted display, HMD) 사용자와 Non-HMD 사용자에게 사용자의 걷기, 뛰기, 절름발이 움직임을 몰입감 있게 표현하기 위한 새로운 가상현실(VR, Virtual Reality) 인터페이스를 제안한다. 가상현실에서는 몰입감을 높이기 위해 시각적 감각을 활용한 HMD와 사용자의 자세나 움직임을 추적하는 장비를 활용하지만, 일반적인 사용자들에게 HMD 보급은 많이 이루어져 있지 않으며, 비용적인 측면과 멀미로 인해 가상현실 콘텐츠에 몰입하기 어렵다. 본 논문에서는 효율적으로 몰입도를 높이고 비용적인 부담을 줄여주기 위해 아두이노를 활용한 새로운 보행 인터페이스 장치를 제안한다. 보행 인터페이스 장치는 사용자의 다리 가속도 정보를 기반으로 사용자의 상태 변화에 맞게 패턴을 설정하여 사용자의 걷기, 뛰기, 절름발이 움직임을 통해 사용자 캐릭터의 움직임을 제어하고 표현할 수 있는 새로운 결과를 보여준다.
현대인들의 바쁜 생활방식과 그로 인한 1인 가구 비율의 증가 등 사회적 요소로 인해 외로움을 겪으면서 우울증을 호소하는 사람이 증가하고 있고, 이에 따라 반려식물에 대한 관심과 시장이 증가하고 있다. 기존의 스마트 팜 시스템 관련 기술은 자동화 및 액추에이터 제어, 데이터 분석 및 예측 등 자동화와 정보 제공을 목적으로 사용되고 있다. 홈 가드닝을 통한 식물 키우기에 대한 관심 증가와 더불어 반려식물로 식물에 대한 교감을 제공하는 기능은 제공되지 않고 있다. 본 논문에서는 반려식물의 상태를 감정으로 전달하는 디지털 기반의 홈가드닝 앱을 제시한다. 제시하는 앱은 실제 스마트 팜 시스템과 실시간으로 연결되어 식물의 성장에 따라 변화하는 모습을 적합한 식물 캐릭터로 바꾸어 시각적으로 제공한다. 또한, 딥러닝 기술을 이용하여 식물의 성장 단계를 자동으로 분류하고, 식물의 생육 환경을 판단하여 캐럭터화된 식물의 표정을 제공한다. 제시하는 앱은 반려식물을 키우는 사람의 노동력을 줄여주고, 반려식물과의 교감을 제공하는 다양한 경험을 제시할 수 있다.
인터넷을 이용하는 멀티플레이어 온라인 게임(MOG)은 전형적으로 클라이언트-서버 또는 peer-to-peer 구조를 기반으로 구성된다. 본 논문에서는 두 가지 구조의 장점을 활용하기 위하여 클라이언트-서버 구조와 peer-to-peer 구조를 결합하는 방법을 제시한다. 대부분의 멀티플레이어 온라인 게임들은 객체마다 강력한 일관성 제어를 제공하고자 기본 사본을 갖는 복제 기법을 사용한다. 이 기법에서 각 객체와 캐릭터는 기본 사본이라고 하는 절대적 사본과 2차 사본이라고 하는 복제본들로 구성된다. 객체에 대한 갱신은 기본 사본에서 먼저 수행되어야만 한다. 제시된 하이브리드 구조에서는 기본 사본들이 서버 또는 클라이언트에 존재할 수 있다. 이러한 구조에서는 서버가 유지하는 객체의 수를 감소시킴으로써 서버와 클라이언트들 간의 부하 조정이 가능하다. 게임은 일관성 요건이 상이한 다양한 액션의 유형들로 구성된다. 게임 일관성에 대해서는 성능과 일관성 간에 적절한 상충 관계를 제공할 수 있는 여러 수준의 기법이 합리적이다. 본 논문에서 기본 사본 모델을 갖는 하이브리드 게임 구조에 대한 성능 분석 결과가 기술된다.
오픈소스와 16bit 마이컴을 활용하여 임베디드 기술 교육을 위한 통합개발보드(IDB)를 설계 및 개발하였다. 하드웨어는 일본 르네사스사의 16bit MCU인 H8/300H를 기반으로 하여 LED, LED Matrix, 모터, 센서 등 다양한 I/O 회로, SCI를 통한 컴퓨터와의 연결 및 $16{\times}2$ 캐릭터 LCD를 제어회로가 포함된 통합개발보드를 설계 및 구현하였다. 또한 소프트웨어는 오픈소스로 제공되는 어셈블러와 H8-C 컴파일러로 개발환경을 구축하였다. 그리고 리얼타임 OS인 TRON 과 마이컴용 리눅스인 uClinux를 도입할 수 있도록 메모리 확장 등을 고려하였다. 개발된 보드의 검증을 위해서 PCB 설계와 PCB 가공기를 이용하여 통합개발보드를 제작하였고 기본적인 I/O 제어 프로그램을 통해 기능을 확인하였다.
스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
본 연구는 대표적인 국내 메타버스 플랫폼의 대표 중 하나인 제페토 월드를 활용한 메타버스 콘텐츠 제작 공정을 제안한다. 유니티 3D 엔진을 기반으로 제페토 템플릿을 활용하여 제페토 월드를 구성하고, 제페토 스크립트를 통해 로직, 상호작용, 속성 제어 등 다중 사용자 참여가 가능한 메타버스 콘텐츠의 핵심 기능들을 구현한다. 본 연구는 제페토 스크립트의 속성, 이벤트, 컴포넌트 등의 기본 기능과 아바타 로딩, 캐릭터 이동, 카메라 제어 기능을 포함하는 제페토 플레이어를 활용한다. 그리고 제페토의 월드 멀티플레이(WorldMultiplay), 클라이언트 스타터(ClientStarter) 등의 속성을 토대로 객체 변환, 동적 객체 생성 그리고 속성 추가 및 실시간 속성 제어 등 멀티플레이 메타버스 콘텐츠 제작에서 필요한 핵심적인 동기화 처리 과정을 정리한다. 이를 기반으로 제페토 월드를 활용한 멀티플레이 메타버스 콘텐츠를 직접 제작함으로써 제안하는 제작 공정을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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