가상현실기반 충치치료 훈련 시스템에서 필수적으로 구현되어야 하는 부문은 절삭도구인 버(bur)를 이용하여 치아를 삭제하는 과정이다. 치아에 비하여 시술도구의 크기가 상대적으로 매우 작기 때문에 보다 정교한 충돌감지뿐만 아니라 치아 삭제에 따른 형태변형에 동기화된 정확한 충돌 모델이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 디스턴스 필드를 이용한 볼륨 모델을 치아에 적용하고 이를 형태변형 시각화와 햅틱 렌더링에 함께 이용하는 실시간 충돌 모델을 제안한다. 또한 안정적인 햅틱 피드백을 위해 버의 포인트 쉘 생성 방법과 시간 응집도에 따른 점 접촉 모델 가속화 방법을 제시한다.
본 논문에서 우리는 가상현실 시스템의 구축에 있어서, 사용자의 직접 상호작용 (direct interaction)을 기본으로 하는 근신 공간(near-body space) 작업에서 사용자의 존재감 (Presence) 향상과 작업 성능 향상을 위하여, 사용자와 공간적 및 감각적으로 일치된 가상 인체 모델의 구현을 중심으로 현재의 기술 현황 및 연구 개발 방향에 대하여 기술한다. 이상적인 가상현실 시스템을 구현하기 위해서 고려되어야 할 요소를 멀티모달 상호작용과 실감 일치형 인터페이스 개발 방법론의 관점에서 보면, 사용자가 접하는 가상 공간의 시각적 모델(visual perception)과 자기 동작 감각적(proprioceptive) 모델의 일치가 중요하다. 그러므로, 시각적으로 사용자의 움직임과 일치된 자신의 신체가 가시화 되어야 하고, 자연스러운 근신 공간 직접 상호작용을 지원하기 위해서는 사실적인 햅틱 피드백 요소가 중요하며, 공간적 정보를 표현 함에 있어서 동기화 된 사실적 청각 피드백 요소의 지원이 중요하다. 앞의 주요 3 가지 감각 인터페이스 방법(sensory channel, modality)는 현재의 불완전한 인터페이스 기술의 한계를 고려하여 상호 보완적인 관계로 응용 환경에 최적화된 적용 방법이 연구되어야 한다.
ATM은 비동기 시분할 다중화와 통계적 다중화 특성을 기존의 데이터 통신분야에 도입함으로써 데이터와 음성, 영상과 같은 멀티미디어 등의 다양한 통신들을 유연하게 서비스할 수 있다. ATM 서비스는 트래픽 특성과 요구되는 서비스 품질에 따라 CBR, VBR, UBR, ABR로 구분하는데 그 중 ABR 서비스는 최소의 대역폭을 보장하고 가용 대역폭을 최대 셀 전송률까지 높여 트래픽을 전송할 수 있으며, 셀 손실을 줄이기 위해 피드백 정보를 활용하여 트래픽을 제어한다. 본 논문에서는 피드백 정보를 위한 예측제어 알고리즘을 제시한다. ATM 스위치에서 발생한 피드백 정보가 역 방향 노드에 도착하기 위해 긴 지연시간을 갖는 경우에, ATM 스위치에서 큐 길이의 증가로 인한 혼잡상황이 발생할 수 있으며 또한 큐 길이의 시간 대비 변화량이 크게 된다. 이 논문에서 제시한 예측제어 알고리즘들은 예시적인 피드백 제어방식으로 시간 대비 큐 길이함수의 기울기와 이전의 큐 변화량을 이용하여 미래의 큐 길이를 예측하려 하였으며, 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시한 제어 알고리즘은 효과적임이 증명되었다.
본 논문에서는 카오스 신호를 이용하여 음성신호의 보안전송을 위한 아날로그 비화통신 시스템을 제안하고 통신성능을 분석하였다. 기존의 카오스 동기화 및 카오스 변조통신 알고리즘을 개선하여 통신환경에서 발생하는 다양한 조건들을 적용하여 음성신호의 복원능력을 모의실험 하였다. 일반적인 PC(Pecora & Carroll) 제어기법과 제안한 SFB(Self-FeedBack) 마스킹 기법을 사용하여 송신단에서 음성신호를 카오스 신호로 마스킹하여 변조하고, 통신채널에 잡음신호를 추가하여 전송하였다. 수신단에서는 카오스 응답시스템을 이용하여 음성신호를 복조하고, 복원성능을 계산하기 위하여 아날로그 복원 에러 신호의 평균전력을 제안하여 계산하였다. 실험결과 마스킹 정도, 파라미터들의 민감성, 채널잡음 등에 대하여 PC 제어기법보다 피드백 제어기법의 복원성능이 우수함을 정량적인 데이터로 확인할 수 있었다. 또한 로렌쯔 카오스 비화통신시스템에 사용할 경우 파라미터들의 조합으로 암호키를 구성해야 하므로 파라미터 변화율에 대응하는 복원에러율의 관계를 모의실험 값으로 구하였다.
보다 현실감 있는 가상환경을 제공하기 위하여 시각정보 외에 힘의 정보를 사용자에게 제공할 필요가 있으며, 이러한 힘 반영은 햅틱장치에 의해서 수행된다. 일반적으로 영상 제시기에 의한 영상정보는 낮은 갱신율을 갖는 반면에, 햅틱장치는 상대적으로 높은 갱신율로 인간에게 힘정보를 제공하게 되므로, 이들 정보 간의 동기화가 중요하다. 본 논문에서는 가시모델의 원형을 일반화시켜서 햅틱장치에 전달하고, 영상 제시기의 갱신율과는 상관 없이 햅틱장치 내에서 임의의 구속공간을 만들어서 힘피드백을 수행하는 방법에 대해서 논의하고자 한다.
최근 모바일 앱(App)에서는 점차 악기를 전혀 다루지 못하는 일반인을 대상으로 하는 연주 앱들이 다양하게 출시되고 있다. 스텝시켄서를 근간으로 하는 영상시스템을 개발하려는 것은 첫째, 사용자에게 부담 없이 연주하게 하며, 둘째, 다중 참여를 유도하고 셋째, 영상과 융합된 새로운 스텝시켄서를 개발 제시하고자 한다. 또한 다중 스텝시켄서 운용시 파생되는 싱크(Sync) 문제로 인해 파생되는 영상 동기화를 해결하기 위해 틴에이지 엔지니어링의 포켓 오퍼레이터를 사용하여 다중 연결된 스텝시켄서를 구현하였으며, 다중참여를 위해 미라웹을 통한 최종 영상시스템을 개발하였다. 연구 한계점으로는 포켓 오퍼레이터의 소프트웨어화와 다양한 피드백을 통해 연구를 지속, 보완하여 보다 완성된 영상시스템이 개발되기를 기대해 본다.
본 논문은 TV를 이용한 영화시청 환경에서 해당 컨텐트에 대한 시청자의 암묵적 반응과 컨텐트의 멀티모달 피쳐를 실시간으로 측정 및 동기화하여 이를 기반으로 동영상 선호모델을 지속적으로 개선하고 필요시 영화추천을 수행하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에선 이미지, 소리, 자막 스트림으로부터 실시간 추출되는 저수준 피쳐들과 동기화되어 측정된 얼굴표정, 자세 및 생체신호로부터 해당 동영상이 유발한 시청자의 감정상태를 추정하여 선호모델 학습에 사용한다. 제안한 컨텐트-시청자 연계 추천모델의 일례로서 컨텐트의 오디오 및 자막 정보를 이용하여 시청자의 피부전기활성도로 측정된 arousal반응을 예측할 수 있음을 보인다.
인터넷 기술의 발달로 인하여 웹 기반 학습이 증가추세에 있다. 웹 환경에서 학습도 전통적인 학습과 마찬가지로 학습 내용과 더불어 학습한 과정이나 결과에 대한 평가도 포함되어야 진정한 교육의 과정(Process)이 완성된다고 할 수 있다. 현재까지 웹 기반 학습의 평가는 학습의 결과나 지식 이해 위주의 평가가 주를 이루고 있으며 평가 결과에 대한 적절한 피드백이 제공되지 못하고 있다. 본 논문에서는 학습자가 웹 기반 학습을 하는 과정에 평가를 할 수 있도록 하였으며 즉각적인 피드백의 제공으로 학습자가 자기주도적인 학습을 해 나가는데 도움을 주도록 하였다. 즉, 교사가 작성한 문제를 문제은행화하여 데이타베이스에 저장하고 주제어, 학년, 학기, 단원별 검색이 가능하도록 하였으며 각 문제마다 정답과 오답에 대한 피드백을 줄 수 있도록 하였다. 또한 학습자는 학습을 해 나가면서 문제를 풀고 즉각적인 피드백을 제공받음으로써 문제 해결에 도움을 주며 학습의 동기를 유발하여 웹을 통한 교수 학습의 질을 향상시킬 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다.
교육평가란 학습자들을 서열별로 등급화 하는 과정이 아니라 적절한 평가를 통해 학습자의 문제를 해결하고 교육 과정을 개선하여 교육적 효과를 높이는 과정이다. 기존의 웹 기반 평가 시스템은 학습자의 인지 수준을 정 오답 이분 변수로만 측정하였다. 또한 수준별 평가를 지원하나 평가 시 학습동기 부여와 흥미를 이끌어 내는데 미흡하였으며, 평가 후 틀린 문제에 대한 피드백만을 제공하여 추후 학습 방향 설정과 재학습이 효율적으로 이루어지지 못한 문제점이 있다. 본 논문에서는 문제의 답지에 따라 학습자의 인지 능력을 좀 더 세밀하게 추정하고자 부분점수를 고려하여 문제를 출제하고 학습자의 수준을 평가하였으며 평가가 끝나면 학습 진단을 제공하여 피드백 학습이 효과적으로 이루어질 수 있도록 하였다.
ATM은 비동기 시분할 및 통계적 다중화 특성을 기존의 데이터 통신분야에 도입함으로써 멀티미디어를 이용한 다양한 통신을 유연하게 서비스할 수 있다. AIM ABR 서비스는 망의 혼잡상태에 대한 피드백 정보를 활용하여 트래픽을 제어하여 요구되는 서비스 품질을 보장할 수 있으며 최소의 대역폭을 보장하고 가용 대역폭을 최대 셀 전송률까지 높여 전송할 수 있다. 본 논문에서는 ATM 망에서 더욱 효과적인 ABR 트래픽 제어를 위해서 피드백 정보 형성에 큐 길이 예측제어 방법을 적용한다. 스위치에서 발생한 혼잡상황 임박에 대한 피드백 정보가 역방향 노드에 도착하기 위해서 더욱 긴 지연시간을 갖는 경우에, 제어되기 전에 도착되는 트래픽에 의해 스위치에서의 큐 길이는 이미 혼잡상황을 발생할 수 있으며 또한 큐 길이의 시간 대비 변화량이 비효율적으로 크게 된다. 이 논문에서 제시한 피드백 예측 제어방식들은 스위치에서 시간 대비 큐 길이함수의 기울기와 이전의 큐 변화량을 이용하여 스위치의 큐 길이를 미리 예측하였으며, 그 예측을 통한 혼잡상황 정보를 미리 역방향 노드에게 전달한다. 예측 제어방식으로는 NLMS와 신경망 구조를 이용하였으며 두 방식에 대해 비교하였다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시한 알고리즘은 예측기능이 없는 피드백 제어 방식에 비해 더욱 효과적임이 증명되었다. 즉, 예측을 통해서 피드백 정보의 긴 지연을 상쇄함을 이용하여. 스위치에서 큐 길이의 안정화와 더욱 효율적인 혼잡제어가 가능할 수 있음을 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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