The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.65
no.3
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pp.224-234
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2016
This study developed the conductivity pattern of solid surface using laser direct pattern and compound polymer material technology. For development direct patterning system of solid surface, we used the laser power stabilizer, the dynamic focusing, 3D scanner S/W and the auto aligning techniques. Also For conductivity pattern, we are developed compound polymer material with additive by electro-less plating. These technologies are already used commercially. However operation and control integrated system for direct patterning of solid surface are not yet developed. The objective of this paper is to introduce the laser direct structuring for simple process improvement instead complex PCB process, and develop the operating stability and integration system. Also we implemented new application of laser direct structuring through sample manufacture.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10a
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pp.135-138
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2006
본 논문에서는 텍스처 매핑을 처리하기 위한 텍스처 유닛 하드웨어 설계에 효율적인 새로운 유동형 소수점 포맷을 제안한다. 기존 고정 소수점 포맷은 하드웨어가 간단한 반면 고품질 텍스처 처리를 수행할 경우 오버플로우/언더플로우가 발생하며 부동 소수점 포맷은 이를 해결할 수 있으나 하드웨어가 복잡하다. 제안한 방식은 오버플로우/언더플로우를 해결하면서 부동소수점보다 하드웨어 크기를 줄여서 본 포맷을 적용한 가산기는 부동소수점보다 26% 작으며 곱셈기는 고정/부동 소수점보다 절반 이상으로 작다. 따라서 제안한 포맷은 100Mhz 이상의 빠른 동작이 가능하며 모바일 3차원 그래픽 가속기의 텍스처 유닛 설계에 효과적이다.
This paper presents a new method of dynamics-based synthesis of bipedal, especially human, walking. The motion of the body at a time point is determined by ground reaction force and torque under the support foot and joint torques of the body at that time point. Motion synthesis involves specifying conditions that constrain ground reaction force and torque, and joint torques so that a given desired motion may be achieved. There are conditions on a desired motion which end-users can think of easily, e.g. the goal position and orientation of the swing foot for a single step and the time period of a single step. In this paper, we specify constraints on the motion of the support foot, which end-users would find difficult to specify. They are constraints which enforce non-sliding, non-falling, and non-spinning the support foot. They are specified in terms of joint torques and ground reaction force and torque. To satisfy them, both joint torques and ground reaction force and torque should be determined appropriately. The constraints on the support foot themselves do not give any good clues as to how to determine ground reaction force and torque. For that purpose, we specify desired trajectories of the application point of vertical ground reaction force (ground pressure) and the application point of horizontal ground reaction (friction) force. The application points of vertical pressure and friction force are good control variables, because they are indicators to kinds of walking motions to synthesize. The synthesis of a bipedal walking motion, then, consists of finding a trajectory of joint torques to achieve a given desired motion, so that the constraints are satisfied under the condition of the prescribed center of pressure and center of friction. Our approach is distinguished from many other approaches, e.g. the inverted-pendulum approach, in that it captures and formulates dynamics of the support foot and reasonable constraints on it.
We Propose a sensor fusion technique for motion capture system. In our system, two kinds of sensors are used for mutual assistance. Four magnetic sensors(markers) are attached on the upper arms and the back of the hands for assisting twelve optical sensors which are attached on the arms of a performer. The optical sensor information is not always complete because the optical markers can be hidden due to obstacles. In this case, magnetic sensor information is used to link discontinuous optical sensor information. We use a system identification techniques for modeling the relation between the sensors' signals. Dynamic systems are constructed from input-output data. We determine the best model from the set of candidate models using the canonical system identification techniques. Our approach is using a simple signal processing technique currently. In the future work, we will propose a new method using other signal processing techniques such as Wiener or Kalman filter.
In this paper, we present a new method for reconstructing detailed facial expression from roughly captured data with a small number of markers. Because of the difference in the required capture resolution between the full-body capture and the facial expression capture, they hardly have been performed simultaneously. However, for generating natural animation, a simultaneous capture for body and face is essential. For this purpose, we provide a method for capturing the detailed facial expression only with a small number of markers. Our basic idea is to build a database for the facial expressions and apply the principal component analysis for reducing the dimensionality. The dimensionality reduction enables us to estimate the full data from a part of the data. We justify our method by applying it to dynamic scenes to show the viability of the method.
We propose a method to determine camera parameters for character motion, which confiders the motion by itself. The basic idea is to approximately compute the area swept by the motion of the character's links that are orthogonally projected onto the image plane, which we call "Motion Area". Using the motion area, we can determine good fixed camera parameters and camera paths for a given character motion in the off-line or real-time camera control. In our experimental results, we demonstrate that our camera path generation algorithms can compute a smooth moving camera path while the camera effectively displays the dynamic features of character motion. Our methods can be easily used in combination with the method for generating occlusion-free camera paths. We expect that our methods can also be utilized by the general camera planning method as one of heuristics for measuring the visual quality of the scenes that include dynamically moving characters.
The most natural way to increase immersion and provide free interaction in a virtual environment is to provide a gesture interface using the user's hand. However, most studies about hand gesture recognition require specialized sensors or equipment, or show low recognition rates. This paper proposes a three-dimensional DenseNet Convolutional Neural Network that enables recognition of hand gestures with no sensors or equipment other than an RGB camera for hand gesture input and introduces a virtual reality game based on it. Experimental results on 4 static hand gestures and 6 dynamic hand gestures showed that they could be used as real-time user interfaces for virtual reality games with an average recognition rate of 94.2% at 50ms. Results of this research can be used as a hand gesture interface not only for games but also for education, medicine, and shopping.
With the development of digital graphics technology, the metaverse has become a significant trend in the content market. The demand for technology that generates high-quality 3D (dimension) models is rapidly increasing. Accordingly, various technical attempts are being made to create high-quality 3D virtual humans represented by digital humans. 3D volumetric capture is spotlighted as a technology that can create a 3D manikin faster and more precisely than the existing 3D model creation method. In this study, we try to analyze 3D high-precision facial production technology based on practical cases of the difficulties in content production and technologies applied in volumetric 3D and 4D model creation. Based on the actual model implementation case through 3D volumetric capture, we considered techniques for 3D virtual human face production and producted a new metahuman using a graphics pipeline for an efficient human facial generation.
In the fields of computer animation and robotics, reaching a destination while avoiding obstacles has always been a difficult task. Moreover, generating appropriate motions while planning a route is even more challenging. Recently, academic circles are actively conducting research to generate character motions by modifying and utilizing VAE (Variational Auto-Encoder), a data-based generation model. Based on this, in this study, the latent space of the MVAE model is learned using a reinforcement learning method[1]. With the policy learned in this way, the character can arrive its destination while avoiding both static and dynamic obstacles with natural motions. The character can easily avoid obstacles moving in random directions, and it is experimentally shown that the performance is improved, and the learning time is greatly reduced compared to existing approach.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.2
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pp.11-19
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2020
Modern GPU can execute general purpose computation on the graphic processing unit, and provide high performance by exploiting many core on GPU. To run AES algorithm efficiently, parallel computational resources are required. However, computational resource of CPU architecture are not enough to cryptographic algorithm such as AES whereas GPU architecture has mass parallel computation resources. Therefore, this paper reduce the time to execute AES by employing parallel computational resource on GPGPU. Unfortunately, AES cannot utilize computational resource on GPGPU since it isn't suitable to GPGPU architecture. In this paper, IPC based dynamic SM management technique are proposed to efficiently execute AES on GPGPU. IPC based dynamic SM management can increase and decrease the number of active SMs by using IPC in run-time. According to simulation results, proposed technique improve the performance by increasing resource utilization compared to baseline GPGPU architecture. The results show that AES improve the performance by 41.2% on average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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