AR/VR 기술을 활용한 어학교육을 위한 콘텐츠 개발은 5G 상용화에 맞추어 필연적으로 추진해야할 과제이며, 이를 체계적으로 관리하고 서비스를 위한 서비스 플랫폼에 대한 연구는 현재 글로벌 기업들이 경쟁적으로 참여하고 있으나, 아시아 문화권의 독특한 영역에 대한 독창적인 언어교육 서비스 모델은 한국과 중국이 공동협력으로 연구개발을 추진해야할 당위성을 가지고 있다. 본 연구에서는 기 개발된 "이러닝 기반의 중국인을 위한 한국어교육 서비스 플랫폼"을 AR/VR 콘텐츠의 수용이 가능하도록 개선하여 적용하고, 동영상 기반의 어학교육 콘텐츠를 AR/VR 기술을 적용하여 상호작용이 가능하도록 콘텐츠를 구성하여 어학교육의 새로운 패러다임을 제시하고자 한다. 콘텐츠의 개발은 AR 기반의 단어학습이 가능한 서비스를 완성하고, VR기반의 단계별 상황에 맞는 체험학습 콘텐츠를 개발하여 초급/중급/고급에 이르는 어학교육 서비스가 가능하도록 단계적으로 콘텐츠를 개발한다. 서비스 플랫폼은 학습관리와 학습 콘텐츠에 대한 관리가 가능하도록 하며, 메타데이터 속성을 보완하여 대용량 AR/VR 콘텐츠의 수용이 가능한 플랫폼을 완성하도록 한다. 향후 혼합현실 기술이 적용된 다양한 콘텐츠 개발을 통하여 교육서비스 포탈로서 발전이 가능하도록 체계적인 연구를 수행하도록 한다.
기계가공프로세스에서 절삭공구의 마멸과 채터진동은 공작기계의 가동율과 생산성을 크게 저해하는 요인이 되고 있다. 본 연구에서는 공구마멸과 채터현상이 혼재하는 상황에서, 이들 두 현상을 동시에 검출하는데, AE 및 가속도센서에서 검출된 신호와 AR계수 및 주파수대역 평균에너지를 특징입력으로 하는 인공신경회로망을 이용하였다. 그 결과, 공구마멸과 채터현상에 대응하는 서로 다른 신호특징의 차이를 동시에 식별하는 데 인공신경 회로망의 유용성을 입증하였으며, 시계열모델의 AR계수(70 .approx. 90%)보다는 주파수대역에너지법의 평균에너지 (80 .approx. 100%)를 신경회로망의 특징입력으로 하는 경우가 높은 성공률을 나타내었다.
증강현실(Augmented Reality, AR) 기술은 현실 환경을 기반으로 컴퓨터에서 생성한 가상의 객체정보를 중첩해봄으로써 가상현실 상에서 느낄 수 없는 실감형 모델을 구현하는 기술이다. 본 연구에서는 토목공사 철근배근 작업에 증강현실 기술을 적용하는 방법론과 시스템 시제품을 구성하여 철근공사 작업의 증강현실 적용성을 검증하고 있다. 토목공사 현장의 여러 작업들 중에서 철근공사는 절차화된 매뉴얼방식보다는 숙련공의 경험적 방식에 의해 작업이 진행되는 대표적 공정이다. 이러한 공정에 증강현실을 적용하면 당초 계획도면과 비교하여 누락된 철근배근 및 상이한 배근 상태를 시각화하여 계측할 수 있으므로 시공성을 향상시킬 수 있다. 구축된 시스템은 3차원으로 모델링 된 철근객체를 실제 시공현장에 중첩하여 시각화함으로써 철근 조립공정들의 작업 이해도를 높이고, 검측단계에 활용함으로써 철근조립작업에서 발생할 수 있는 하자와 재작업으로 인한 비용증가를 억제할 수 있을 것이라 기대된다.
NH$_3$-NO-Ar 혼합기체의 점화 과정을 반사 충격파를 이용하여 1675-2391 K 온도 범위에서 고찰하였다. 점화지연시간은 충격관 끝에서 1.0cm떨어진 곳에서 압력 변화 및 OH 라디칼의 광 방출을 측정하여 구하였으며, 점화지연시간에 대한 각 기체의 농도 및 온도 의존도에 관한 관계식을 구할 수 있었다. 그리고 NH$_3$-NO-Ar 혼합기체의 점화 과정에서 중요한 역할을 하는 단일단계반응들을 살펴보기 위해 기존에 제안된 다양한 반응 메카니즘들을 이용한 모의실험을 수행하였다. 또한 민감도 분석 등을 통해 NH$_2$+NO${\rightarrow}$NNH+OH 반응이 점화과정에서 가장 중요한 반응임을 알았다.
대기압에서의 Ar 직류 글로우방전 현상을 1차원 유체모델을 통하여 시뮬레이션을 수행하였다. Ar 기체방전의 여기입자들로부터 방출되는 광원으로서 4가지(${\lambda}_{128nm}$, ${\lambda}_{727nm}$, ${\lambda}_{912nm}$ 그리고 ${\lambda}_{966nm}$) 파장의 빛을 검토하였다. 그 결과, 사인형태의 전원 전압을 인가하였을 경우, ${\lambda}_{128nm}$와 ${\lambda}_{727nm}$의 광원이 직류 전압파형을 인가하였을 때보다 거의 2배에 가까운 빛을 방출하는 것을 확인하였다. 또한, 전원전압의 스위칭 시간이 짧을수록, ${\lambda}_{128nm}$와 ${\lambda}_{727nm}$의 방출이 더 많아지는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 하전입자에 의한 줄 열과 소모 전력에 관해서도 논의하였다.
임펄스 기반의 초광대역 통신 기술은 이론적으로 근거리에서 고속의 데이터 전송과 고해상도의 거리 인지 및 무선 측위가 가능하다는 장점을 가지고 있지만 이러한 기능들을 수행하기 위해서는 우선적으로 고속의 ADC(Analog to Digital Convertor)가 요구되며 특히, 시간 기반의 무선 측위 기법을 적용할 경우 더욱 그러하다. 그러나 현실적으로 GHz 이상의 고속의 ADC는 매우 고가이기 때문에 본 논문에서 목표로 하는 저비용을 고려한 저속의 무선 개인 영역 네트워크 (Low Rate - Wireless Personal Area Network; LR-WPAN)에서는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 저속의 ADC로 고정밀의 무선 측위가 가능한 주파수 영역에서 계산의 복잡도가 낮은 AR(Auto Regressive) 모델을 기반으로한 레인징 기법을 소개하고, 아날로그 단에서 주파수 변환을 위해 카운터를 이용한 VCO(Voltage Control Oscillator) 방식의 non-coherent 기반의 수신 구조를 제안한다. 제안된 기법에 대한 성능을 검증하기 위해서 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 모델을 적용하였으며 시뮬레이션 결과로부터 제안된 레인징 및 측위 방안의 우수성을 검증하였다.
가상현실과 증강현실은 교육 분야에서 학습자가 직접 관찰하기 어렵거나 텍스트로 설명하기 어려운 학습의 내용을 교육 분야에 적용하기에 유용하다. 본 연구는 TAM (technology acceptance model)을 바탕으로 증강현실을 이용한 해부학 교육을 통하여 간호학생의 기술 수용도를 탐색하는 연구로 2019년 5월 K대학에 재학 중인 간호학과 1, 2학년 학생들 중 편의표집한 17명을 대상으로 하였다. 대상자에게 증강현실을 활용한 해부학 학습을 완료한 후 기술 수용도에 대한 설문을 작성하도록 하였고 증강현실을 활용한 학습방법의 사용성(usability)을 탐색하였다. 다중회귀분석 결과 51.2%의 설명력으로 인지된 유용성이 높을수록 기술 수용도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 새로운 기술을 활용한 학습방법을 적용할 때 기술의 유용성을 고려한 학습전략을 개발하는 것이 필요하다.
서로 다른 기공크기를 가진 $Al_2O_3$막을 기질로 사용하여 단량체인 $CHF_3$로 플라즈마 중합시키고, 플라즈마 중합된 막을 Ar 플라즈마로 처리하여 표면을 개질시켜 $O_2/N_2$에 대한 투과도와 선택도를 비교하여 그 특성을 검토하고 기질의 기공크기가 투과메카니즘에 미치는 영향을 살펴보았다. 중합된 고분자 막을 cathode에 근접한 위치에서 Ar 플라즈마의 처리 시간과 rf-power 출력에 따라 표면 처리하였을 때 질소에 대한 산소의 선택도는 크게 향상된, 반면 투과도는 저하됨을 확인하였다. 또한 동일한 증착조건에서 서로 다른 기공크기를 갖는 기질에 플라즈마 중합시켰을 때, 증착된 비 다공성막인 고분자막에서는 동일하게 용해-확산 모델이 적용되나, 비 다공성층을 통과한 분자들은 Knudsen 확산모델에 의해 기질의 크기와 투과도와의 상관관계를 나타냈으며, 이로부터 투과메카니즘은 중합된 고분자막의 기능기와 기질의 기공크기에 지배적인 영향을 받음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 수면상태에서의 자율신경 활동을 관찰하기 위하여 웨이브렛 변환을 이용하여 HRV 신호를 분석하였다. 심전도 신호로부터 HRV 신호를 재구성하고 웨이브렛 변환을 통하여 얻은 계수를 이용하여 신호를 주파수 대역별 분석하였다. 분석된 결과를 AR 모델 기법을 이용한 기존의 주파 수 분석 방법과 비교하였다. 본 논문에서 제안한 웨이브렛 계수에 의한 전력스펙트럼 성분은 기존의 FFT나 AR모델 방법에 의한 결과와 동일한 경향을 나타내고 있었다. 따라서, 웨이브렛 계수에 의한 전력스펙트럼 분석방법은 HRV 신호를 이용한 자율신경계 활동 분석의 도구로 유용함을 알 수 있었다. 피검자가 일단 수면상태로 빠져들면, 심혈관계 역시 빠른 속도로 반응하여 수면에 적절한 활동을 수행하게 된다. 이러한 적응 활동은 심혈관 기관에 따라 차이는 있지만 대부분 수초내에 일어나게 된다. 본 논문에서 제안한 웨이브렛에 의한 분석 기법은 기존의 방법으로는 불가능했던 시간대별 변화 추이를 잘 표현할 수 있으므로 HRV 신호의 분석뿐만 아니라 다른 생체 신호의 분석에도 유용 할 것으로 예상된다.
부밴드 구조에서 적응필터에 최대 다위상 분해와 노블아이덴티티를 적용함으로써 전밴드 인접투사 알고리즘은 부밴드 인접투사 알고리즘으로 변환된다. 최대 다위상 분해된 부밴드 인접투사 (Maximally Polyphase Decomposed Subband Affine Projection: MPDSAP) 알고리즘은 각 부밴드의 적응 부필터에서 사용되는 투사차원이 1인 부밴드 인접투사 알고리즘의 특별한 형태다. MPDSAP 알고리즘의 계수갱신식은 NLMS 알고리즘과 유사한 형식을 갖기 때문에 실제 구현관점에서 보다 좋은 알고리즘 선택이 될 수 있다. 본 논문은 MPDSAP 알고리즘의 새로운 통계적 해석을 제시한다. 해석적 모델은 정규직교 분해필터를 갖는 부밴드 구조에서 Autoregressive (AR) 입력과 임의의 적응이득에 대해 유도된다. 정규직교 분해필터에 의한 사전 백색화는 AR 입력과 임의의 적응이득에 대한 MPDSAP 알고리즘의 간단한 해석적 모델의 유도를 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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