최근 스마트폰의 이용 사례가 증가함에 따라, 스마트폰에 내장되어 있는 다양한 센서를 이용하여 인간의 행동을 인식하기 위한 연구가 많은 각광을 받고 있다. 본고에서는 인간의 기본적인 행동 중에 앉기, 걷기, 달리기 등의 행동 특성을 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 통하여 분석하고 인간의 기본적 행동을 자동으로 인식하기 위한 방법에 대하여 비교 분석하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로는 스마트폰에 내장되어 있는 3차원 가속도 센서로부터 추출된 데이터를 시간축에서 샘플링하여 인간의 행동을 인식하기 위한 기댓값 최대화 알고리즘, 랜덤 포레스트, 딥러닝 기반의 기계학습 방법을 비교하여 각 기계학습 알고리즘의 장단점을 분석한다.
본 연구는 3차원의 실제 도로형상을 고려하여 일관성을 평가하는 방법으로 가속도 개념을 사용하였다. 차량의 운행과 운전자가 받는 느낌을 근거로 가속도는 안전에 커다란 영향을 미친다. 특히. 운전자를 중심으로 가속도의 크기는 상당한 영향 요소로서 작용되어진다. 이를 근거로 3차원 도로상에서의 각 지점의 가속도를 계산하고 일관성 평가 방법을 제시하였다. 가속도의 계산은 3차원의 변위를 각각 계산하여 변위에 대한 벡터의 합으로 정의하였고 곡선부 내에 속도 예측모형(정준화, 2001)을 사용하여 속도 프로파일을 작성하고 이 프로파일을 근거로 각 지점의 속도를 정하여 가속도를 구하였다. 일관성 평가는 기존의 연구에서 3차원 가속도의 범위를 정하고 g-g-g diagram을 작성하여 해당 범위에 벗어나는 것을 일관성에 어긋나는 것으로 간주하고 평가의 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 최소 설계 기준을 바탕으로 가상의 도로를 예시로 들어 가속도의 변화를 계산함으로서 일관성 평가 방법을 적용하였으나 해당 방법이 한계가 드러나 있는 기존의 속도 예측모형을 사용하고 있어 기타의 차량 상태(서스펜션, 타이어, 차종 등)를 고려하지 못하기에 정확한 가속도의 값을 제시하지는 못한 실정이다. 그러나 속도 프로파일만 정의되어지면 복합곡선, 완화곡선 등의 모든 도로형상에 대하여 가속도를 계산함으로서 이를 도로의 일관성 평가에 사용이 가능할 것이나 현재는 3차원 형상이 고려된 속도예측모형과 복합선형 등이 고려된 속도예측모형을 제시할 수 있을 것이다. 향후에는 이러한 속도예측모형이나 속도프로파일모형에 관한 연구가 계속 이루어져야 하고 실험차량을 통한 일관성 평가의 정확한 기준의 개발과 검증이 요구된다.
본 논문은 낮은 구동 전류 특성과 3차원 적층 구조로 확장시킬 수 있는 장점을 가진 3차원 적층형 이중 팁 RRAM을 CNN 가속기 아키텍처에 접목하는 연구를 수행한 논문이다. 3차원 적층형 이중 팁을 적층 형태의 병렬연결로 시냅스 어레이에 사용하여 멀티-레벨을 구현하였다. 이를 Network-on-chip 형태의 가속기 내에 DAC, ADC, 버퍼 및 레지스터, shift & add 회로 등 다양한 하드웨어 블록들과 함께 구성하여 CNN 가속기에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 시냅스 가중치와 활성화 함수의 양자화는 16-bit으로 가정하였다. 해당 가속기 아키텍처를 위한 병렬 파이프라인을 통해 CNN 연산을 시뮬레이션한 결과, 연산효율은 약 370 GOPs/W를 달성하였으며, 양자화에 의한 정확도 열화는 3 % 이내가 되는 결과를 나타냈다.
본 논문은 수묵화 기법에 의한 3차원 영상을 하드웨어 가속을 이용하여 실시간 렌더링하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 수묵화에 관한 비사실적 렌더링의 연구는 2D 혹은 2.5D 수묵화 드로잉 시스템에 초점이 맞추어 왔었다. 이들 시스템들은 사용자의 세밀한 붓 터치 입력이 필요하고 2D 혹은 2.5D의 수묵화 영상만을 생성해 낼 수 있었다. 본 논문에서는 3차원 수묵화를 위한 자동화된 렌더링 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 별도의 사용자 입력을 받아들이지 않고 임의의 3차원 모델을 받아들여 이를 기반으로 3차원 수묵화 영상을 생성한다. 이를 위해 본 논문에서는 기존의 2D 드로잉 기법에서 벗어나 3D 수묵화 효과를 위한 새로운 모델링 과정을 제안한다. 2차원 기법을 3차원으로 확장 적용하는 데에는, 차수 증가와 더불어 계산량이 증가하여 결과 영상물을 얻기까지 많은 처리 시간이 요구되는 난점이 있다. 본 논문에서는 동양화 풍의 3D 게임과 가상 현실 환경에 적합한 실시간 렌더링을 위하여 상용 그래픽스 하드웨어 가속 기능에 기반한 실시간 렌더링 알고리즘을 제안한다. 그리하여 결과 영상물의 품질, 실시간 처리 능력 그리고 상용성을 동시에 만족시키고자 한다.
유동 가시화란 가시화 기술의 한 영역으로, 벡터 데이터를 2차원 또는 3차원의 형태로 시각적으로 표출하는 것을 말한다. 즉, 일반적으로 벡터 데이터는 (x, y, z)의 형식으로 이루어져 있는 수열의 집합인데, 이를 사람이 그 특징을 쉽게 인지할 수 있도록 그림 또는 애니메이션으로 표시하는 것을 말한다. 유동 가시화 기법에는 여러 가지가 있지만 영상 기반 유동 가시화 기법(IBFV)은 현존하는 조밀한 인티그레이션 기법들 중 가장 빠른 기법 중 하나이다. 본 논문에서는 GPU를 이용해서 영상 기반 유동 가시화 기법을 가속하고 이를 구현했는데, 특히, 메쉬어드벡션 (mesh advection)을 꼭지점 프로그램을 이용해서 가속했다.
관성 센서는 외부 장치의 도움 없이 3차원 공간상에서 움직임 측정이 가능하다. 최근 MEMS 기술의 발달로 소형 저가 관성 센서(가속도 센서 혹은 각속도 센서) 제작이 가능해져 관성 센서를 소형 휴대 기기에 내장하여 사용자의 움직임을 감지하거나 의도 파악하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 관성 센서가 내장된 휴대 기기를 이용하여 3차원 공간상에서 6가지 위치에 따라서 각기 다른 6가지 소리를 발생하는 가상의 멀티 타악기 시스템을 제안한다. 즉, 휴대 기기를 상/하로 흔들면 가상 타악기의 타점 위치에 왔을 때 비트 음을 발생하고, 6개의 다른 위치를 구분하여 다른 타점의 위치에서 휴대 기기를 흔들면 각각 그 위치와 미리 지정된 소리가 발생하도록 하였다. 이러한 가상의 멀티 타악기 시스템을 위해서 3차원 공간상에서 실시간으로 사용자의 움직임을 감지하고 휴대 기기의 위치를 파악하는 것이 필요하다. 저가의 관성 센서를 이용하여 사용자가 휴대 기기를 움직이는 동작이 있는 상황에서 실시간으로 휴대 기기의 위치를 추정하는 것은 쉽지 않지만 본 연구에서는 다양한 사용자의 움직임 동작 분석을 통하여 사용자가 가상의 멀티 타악기를 상/하로 흔드는 동작을 감지하고 다른 위치로 이동하는 동작을 구분하였다. 개발된 동작 감지 알고리즘과 위치 구분 알고리즘을 휴대 기기에 적용되어 실제로 가상의 타악기 시스템을 구현하였다.
본 연구에서는 손에 들고 있는 컨트롤러를 이용하여 사용자의 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 컨트롤러에는 3축 가속도 센서가 부착되어 있어 사용자의 움직임에 따라 가속도 신호를 생성 이를 블루투스 통신을 이용하여 컴퓨터로 전달한 후 분석하여 사용자의 동작을 인식한다. 입력된 가속도 신호로부터 중력 가속도를 제거한 후 동작구간을 추출하여 이를 동작 모델에 적용 가장 높은 우도(likelihood)를 갖는 동작으로 인식한다. 각 동작 모델은 HMM을 이용하여 학습되며 성능 향상을 위한 가중치 보정과정과 인식 속도향상을 위한 방법을 포함한다. 제안된 방법을 3가지의 동작 집합에 적용하여 실용화가 가능한 정도의 높은 인식 결과를 얻었다.
본 논문에서는 가속도 센서에 의해 사고를 검지하고 사고 전후의 영상정보를 저장하는 차량용 사고분석장치를 설계하였으며 이를 위한 사고 분석 시뮬레이터를 윈도우 기반에서 OpenGL 3차원 그래픽 라이브러리를 사용하여 구현하였다. 이는 알고리즘부와 디스플레이부로 구성되며, 알고리즘부에서는 도로 영상에 대한 영상처리를 수행한다. 여기서 개선된 역우너 근법에 의해 전처리된 영상을 필터링하여 차선을 검지하고, 검지된 차선을 이용하여 차선 파라미터들을 추출하며, 디스플레이부에서 추출된 파라미터들을 입력받아서 OpenGL 라이브러리 함수를 사용하여 사고를 3차원으로 재현한다.
본 연구에서는 1차원 충돌해석 방법을 이용하여 기존 철도차량 화물차량의 충돌 가속도 분석을 통해 기존 차량의 문제점을 확인하고, 충돌 안전성 향상 대안을 제시하고자 한다. 화물 철도차량의 국내 충돌사고 사례 및 유럽 및 북미 규격 분석을 통해 입환충격 상황과 충돌사고 상황 시나리오를 선정하였다. 차량의 질량과 연결기의 하중-변위 특성을 고려하여 화차용 1차원 충돌해석 모델을 개발하였으며, 상용 유한요소 해석솔버인 LS-DYNA를 이용한 1차원 충돌 해석을 수행하였다. 해석 결과 충돌속도 10km/h 이내의 입환충격 상황에서 화차의 가속도 레벨은 EN 12663 규격에서 제시하는 2g 이하로 안정된 수준으로 예측되었지만, 충돌속도 15~30 km/h 사이의 충돌사고 상황에서는 연결기의 완충용량 부족으로 차체의 변형 및 가속도 레벨의 증가가 예측되어 차체 구조 및 적재 화물의 안전에 취약한 구조임을 확인하였다. 충돌안전성 향상 방안으로 화차에 재료의 소성변형을 이용한 비가역적 충돌에너지 흡수장치를 적용하여 동일 시나리오로 충돌해석을 수행하였고, 기존 차량 대비 최대 12% 수준으로 가속도 레벨이 감소된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 무인자동차의 자율주행을 위한 알고리즘을 제시하고 3차원 그래픽 시뮬레이션을 통하여 안정성 기반 자율주행 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 제안된 자율주행 알고리즘은 주변 인접 차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 바탕으로 자율주행 차량과의 충돌가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 주로를 선택하고 이러한 주행 차로에 대한 주행 궤적을 생성하여 추종토록 함으로써 자율주행이 이루어지도록 한다. 본 논문에서는 제안된 자율주행 알고리즘을 검증하기 위하여 3차원 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 다차로, 다차량 주행 환경에서 몇 가지 가상 도로 환경을 구축하여 시뮬레이션 하였고 자율주행 차량의주행 궤적을 인접 주행차량의 주행 궤적과 비교 확인함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제시된 안정성 기반 자율주행 알고리즘은 다차로, 다차량 주행 환경에서 주변 차량과 충돌 없이 안정적인주행 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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