대부분 국내 건설현장의 인력관리는 협력업체별 당일 출역현황만을 관리하고 있다. 그러나 이와 같은 인력관리 방법은 적정투입 인력 및 생산성 확인, 계획대비 실투입 인력의 오차를 명확히 파악할 수 없기 때문에 이로 인해 발생하는 공기지연을 사전에 예방할 수 없는 한계를 가지고 있다. 이는 건설현장에서 공정계획과 인력자원이 상호 유기적으로 연계된 관리 노력의 부재에 그 원인이 있다. 따라서 건설현장의 공정관리 능력향상을 통하여 공정계획을 기반으로 한 체계적인 협력업체 인력관리의 필요성이 요구된다. 본 고에서는 CPM 공정표에 인적자원을 연계하여 관리할 수 있는 변혁 프로그램으로써 일일공정 Check System을 개발하였다. 또한 실제 공사 중인 아파트현장의 골조공사에 이를 적용하여 본 시스템의 활용 타당성과 효과를 검증하였다.
본 논문에서는 직교 구조를 갖는 고속 대각 하중 재킷 행렬(DWJM:diagonal-weighted Jacket matrices)을 제안 한다. 고속 알리즘을 이용해 높은 차수의 DWJM을 낮은 차수의 희소 행렬로 분해를 통해 연속적인 DWJM의 계산 수를 줄인다. 원소연산 역행렬 특성을 가진 대각 하중 프레임워크(framework)의 결과로, 제안되는 DWJM은 프리코딩(precoding) MIMO(Multiple Input and Multiple Output) 무선통신에 적용된다. DWJM의 성질에 기반하여, DWJM은 대체 오픈 루프 순환 지연 다이버시티 (CDD : Cyclic Delay Diversity) 프리코딩으로 사용될 수 있으며, 이는 셀룰러(cellular) 통신 시스템에 이용될 수 있다. 이와 같은, DWJM에 기반한 프리코딩 시스템의 성능에 대해 OSTBC (Orthogonal Space-Time Block Code) MIMO LTE 시스템과 비교 한다.
비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 그러한 측면에서 얼굴표정인식에 의한 인간의 심리적 상태를 추론하는 기술은 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 감성인식 HMM 모델과 광류에 기반한 얼굴 움직임 추적 방법을 이용하여 동영상으로부터 얼굴표정을 인식하는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 기존의 감성상태 변환을 설명하는 HMM 모델은 특정 표정상태 간의 전환 시 항상 중립 상태를 거치도록 설계되어 있다. 그러나 본 연구에서는 기존의 표정상태 전환 모델에 중간상태를 거치는 과정 없이 특정 표정 상태간의 변환이 가능한 확장된 HMM 모델을 제시한다. 동영상으로부터 얼굴의 특성정보를 추출하기 위하여 탬플릿 매칭과 광류방법을 적용하였다. 광류에 의해 추적된 얼굴의 표정특성 정보는 얼굴표정인식을 위한 HMM의 매개변수 정보로 사용된다. 실험을 통하여 제안된 얼굴표정인식 방법이 실시간 얼굴 표정인식에 효과적임을 입증하였다.
철골공사의 데크플레이트 공사는 공사기간이 짧고, 반복적인 작업이 가능하기 때문에, 널리 사용되어져 왔다. 따라서 기존의 데크플레이트와 관련된 연구의 대부분은 데크플레이트의 형태 및 시공성 등에 대한 연구에 초점을 맞추어 진행되어 왔다. 이 연구에서는 실제 사례분석 및 전문가 면담을 통하여, 데크플레이트의 작업 프로세스 및 작업시간 등의 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 CYCLONE 기법을 이용하여 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 철골조 데크플레이트공사 프로세스의 생산성을 분석하고, 투입되는 자원의 유휴시간 등을 분석하였다. 한편, 민감도 분석을 통하여, 투입된 자원의 변화에 따른 생산성 및 작업기간의 변화를 분석할 수 있었으며, 이를 기반으로 철골조 데크플레이트공사의 생산성을 향상 시킬수 있는 방안을 제시하였다. 연구에서 개발된 모델을 사용하면, 프로젝트 매니져가 프로젝트의 초기단계에서 해당 건설현장의 데크플레이트 공사에 대한 생산성 및 작업시간을 예측할 수 있으며, 나아가 적절한 자원투입계획을 작성할 수 있을 것으로 기대된다.
온라인상에서 다루어지는 비정형 텍스트 데이터는 대용량이면서 비구조적 형태의 특성을 가지고 있기 때문에, 기존 관계형 데이터 모델의 저장 방식과 분석 방법만으로는 한계가 있다. 더군다나, 동적으로 발생하는 대량의 소셜 데이터를 활용하여 이용자의 반응을 실시간으로 분석하기란 어려운 상황이다. 이에 본 논문에서는 대용량 비정형 데이터(문서)의 의미를 빠르고, 용이하게 파악하기 위하여 데이터 셋에 대한 사전학습 없이, 문서 내 단어 비중에 따라 자동으로 토픽(주제)이 추출되는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템의 토픽 모델링에 사용될 입력 단어는 N-gram 알고리즘에 의하여 도출되어 복수 개의 단어도 묶음 처리할 수 있게 했으며, 또한, 대용량 비정형 데이터 저장 및 연산을 위하여 Hadoop과 분산 인메모리 처리 프레임워크인 Spark 기반 클러스터를 구성하여, 토픽 모델 연산을 수행하였다. 성능 실험에서는 TB급의 소셜 댓글 데이터를 읽어 들여, 전체 데이터에 대한 전처리 과정과 특정 항목의 토픽 추출 작업을 수행하였으며, 대용량 데이터를 클러스터의 디스크가 아닌 메모리에 바로 적재 후, 처리함으로써 토픽 추출 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
국내 고준위 방사성폐기물 심층처분시스템에 대한 프로세스 기반의 종합성능평가체계(APro) 개발을 위하여 사용자 편의성이 향상된 모델링 인터페이스를 구축하였다. APro의 모델링 인터페이스는 프로그래밍 언어인 MATLAB을 이용하여 구축되었고, 다중물리현상 모사가 가능한 COMSOL과 지화학반응 계산이 가능한 PHREEQC를 계산 엔진으로 활용하여 연산자분리 방식을 적용하였다. APro는 모델링 영역을 기존의 정형화된 처분시스템으로 제한함으로써 모델의 자유도는 낮지만, 사용자 편의성을 향상시켰다. 처분시스템에서 고려되는 주요 현상들을 모듈화하였고, 이를 "Default process"와 다수의 "Alternative process"로 구분하여 사용자가 선택할 수 있도록 함으로써 모델의 유연성을 높였다. APro는 크게 입력자료 부분과 계산실행 부분으로 구성된다. 기본 입력자료는 하나의 EXCEL 파일에 일정한 포맷으로 정리되고, 계산실행 부분은 MATLAB을 이용하여 코딩되었다. 최종적인 전체 계산 결과는 독립적인 COMSOL 파일 형태로 생성되도록 하여 COMSOL을 이용한 계산 결과의 후처리가 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 단일 강체 모델(single rigid body)의 무게 중심(center of mass) 좌표계와 발의 위치를 활용하여 캐릭터의 동작을 생성하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 사용하면 기존의 전신 동작(full body)에 대한 정보를 사용할 때 보다 입력 상태 벡터(input state)의 차원을 줄임으로써 강화 학습의 속도를 개선할 수 있다. 또한 기존의 방법보다 학습 속도를 약 2 시간(약 68% 감소) 감소시켰음에도 기존의 방법 대비 최대 7.5배(약 1500 N)의 외력을 더 견딜 수 있는 더욱 견고한(robust) 모션을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 무게 중심의 다음 좌표계를 구하기 위해 중심 역학(centroidal dynamics)을 활용하였고, 이에 필요한 매개 변수(parameter)들과 다음 발의 위치와 접촉력 계산에 필요한 매개 변수들을 구하는 정책(policy)의 학습을 심층 강화 학습(deep reinforcement learning)을 사용하여 구현하였다.
본 논문에서는 변형률 응답 곡선의 형상을 정량적으로 분석하는 새로운 기법을 소개하였다. 변형률 응답 곡선은 응력 공간에서 단위 응력을 입력하였을 때의 발생한 변형률을 변형률 공간에 작성한 이미지이다. 변형률 응답 곡선의 형상 변화 특성을 퓨리에 기술자를 이용하여 분석하였으며, 탄소성 모델 기반으로 그 의미를 해석하였다. 전산해석결과 응력 경로가 항복면 내부에 머물러 탄성 변형만 존재할 경우, 퓨리에 기술자는 일정하게 그 값을 유지하였으나 응력 경로가 항복면에 도달하여 소성변형이 발생하는 순간 퓨리에 기술자는 변화하였다. 불교란 자연 시료와 재성형 시료에 대해 실시한 응력 경로 시험 결과, 자연 시료에 대해서만 응력 경로가 항복면에 도달하였을 때 명확한 변형률 응답 곡선의 형태 변화가 발견되었으며, 퓨리에 기술자 값도 명확하게 변화하였다. 퓨리에 기술자 중, 비대칭성과 관련 있는 퓨리에 기술자 값이 항복 및 점성토 구조변화의 지표로 활용할 수 있는 것을 확인하였다.
시대의 흐름에 따라 게임 개발에 대한 패러다임 또한 변화하고 있다. 일반적인 게임은 사용자가 시스템에 내부적으로 정해진 선택지만을 이용하여 플레이를 할 수 있도록 설계 되고 있다. 미리 정해져 있지 않은 입력데이터를 분석하고 판별하여 게임을 진행할 수 있다면, 게임 내에서 사용자의 선택지는 제약이 없게 되며 따라서 게임 시나리오는 사용자의 다양한 입력데이터에 따라 다양하게 전개 될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 네트워크 통신 및 API와 알고리즘을 게임에 접목함으로써 제약 없는 사용자의 입력에 따른 게임 시스템의 출력 방안을 제안한다. 실험을 위해 안드로이드 플랫폼 단말기 상에서 동작하는 게임을 구현하였다. 실험에서 선정한 사용자의 입력 데이터 포맷은 이미지 파일이며, 서버는 네이버 이미지 검색 API를 이용하여 입력 받은 이미지 파일과 획득한 참조 이미지와의 유사도 검사를 수행한다. 그에 따른 결과를 분석하여 판정 결과를 게임 단말기로 반환한다. 실험을 통해 게임 개발 프레임워크를 기초로 다른 분야의 컴퓨팅 기술 접목의 활용가치를 확인하였으며 또한 제안한 방식은 향후 다양한 게임 인터페이스로의 발전 가능성이 있음을 입증하였다.
미래에는 생활환경 주변에 다양한 용도의 대형 디스플레이 장치가 설치되고 사용자들에게 편리한 상호작용적인 서비스를 제공할 것으로 예측된다. 그러나 대형 디스플레이는 그 물리적 크기 때문에 기존의 마우스와 키보드와 같은 장치로는 효과적인 사용자 인터랙션이 쉽지 않다. 최근 이런 대형 디스플레이를 위한 인터랙션 방법에 대해 많은 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 타일드 디스플레이 기반의 인터랙티브 응용프로그램 개발을 지원하는 iTILE 프레임워크와 이를 활용하여 테이프 스위치와 적외선 카메라 텐저블 인터페이스 입력장치를 사용한 응용프로그램에 대해 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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