• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.298-307
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• 2010

게임이나 실시간 시뮬레이션 시스템과 같은 분야에서 잔디는 광범위한 지표면을 구성하는 중요한 요소 중 하나이다. 실제 넓은 지형에 자라나는 많은 수의 잔디를 효율적으로 렌더링 하는 작업은 결코 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제를 해결하려면 모델의 질과 계산 비용 절약의 두 가지 문제에 늘 직면하게 된다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제를 해결하기 위한 방안으로 프랙탈 이론과 인스턴싱 기법을 도입하여 자연스러운 잔디의 효율적인 표현 방법을 제안한다. 기존의 잔디 표현의 경우 동일한 모델을 반복적으로 적용하였지만 본 연구에서는 프랙탈의 자기 유사성의 기본 이론을 활용하되 지형의 성질과 빛의 양을 인자로 도입하여 조건에 맞는 다양한 잔디의 자연스러운 표현 방법을 설계하고 또한 많은 수의 잔디 모델을 실시간으로 렌더링하기 위하여 GPU를 활용한 셰이더 인스턴싱 기법을 적용한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.271-284
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• 2020

하프라이프 알릭스에 대한 시장의 호평과 VR장비 판매 증가는 수익모델의 부재로 미래가 불확실한 VR시장 활성화의 전환점이 될 수 있다. 이에 선행연구를 바탕으로 VR게임의 특성을 그래픽, 1인칭시스템, 인터페이스, 컨트롤러, 인터랙션 기술, 사운드, 스토리로 분류하고 분석하였다. 분석결과 7개 요소는 VR의 구성 요소 중 게임의 완성도를 의미하는 '상호작용'과 '가상이미지'에 해당하였으며 상호 연결되어 있어 이를 묶은 상위 개념인 '현존감'을 제안하였다. VR 구성요소로서 사용자의 감정을 나타내는 '몰입감'은 유저의 능력에 적절한 과제의 난이도를 부여하는 몰입이론으로 분석하였으며 연구 과정은 전문가 패널 15명에게 델파이 기법과 FGI를 실시하여 객관성 확보를 위해 노력하였다. 마지막으로 '현존감'과 '몰입감'은 비례하는 특성으로서 알릭스는 물론 앞으로 VR게임 분석에서도 계속 유효한 개념이 될 수 있으므로 두 단어를 합한 '프레즌스 이펙트'라는 개념적인 틀을 제안하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권2C호
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• pp.162-171
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• 2003

키프레임 애니메이션 기법에 비해 보다 사실적이고 효율적인 작업을 가능하게 한 동작 포착 기법에 의한 동작데이터는 편집의 어려움으로 인해 재사용이 용이하지 못하다는 문제를 가진다. 본 논문에서는 효과적인 동작 포착데이터 편집 기법으로써 비감독 학습 기반의 균등 자세 지도(uniform posture map: UPM)를 이용한 동작 편집 기법을 제안한다. 다른 동작 편집 알고리즘들에 비하여 UPM 알고리즘은 상대적으로 적은 계산량을 요구하여 실시간 적용에 용이하며, 특히 자기 조직 지도(self-organizing map: SOM) 알고리즘을 이용한 동작 편집을 할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 또한 제약조건이 많은 복잡한 대상체에 대한 적용에 있어서 제약조건의 수에 비례해서 계산량이 증가하는 기존 알고리즘의 약점을 보완한다. 본 논문에서는 UPM 알고리즘을 이용한 동작 편집 기법의 응용으로서 동작 전이 분야와 역운동학 분야에서의 적용 사례를 보였다. 본 논문의 제안 알고리즘은 가상 현실이나 컴퓨터 애니메이션, 게임들의 분야에 다양하게 적용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.791-793
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• 2016

각종 센서 기술의 발달로 일반 사용자들이 스마트폰, 콘솔게임기(닌텐도 Wii)와 같은 동작인식 장치를 접해 볼 수 있는 환경이 증가하면서 동작인식 기반 입력장치에 대한 사용자 니즈가 증가하는 추세이다. 기존 동작인식 마우스는 외부에 마우스 버튼이 변형 된 형태로 장착되어 마우스 좌,우 버튼과 휠 역할을 하며, 내부에는 가속도센서(또는 자이로센서 포함)를 장착하여 마우스 커서 역할을 담당하고 있고, 소형으로 제작이 되어 버튼을 조작하는데 어려움이 있으며, 동작인식 기술을 커서의 포인팅에만 사용되어 동작인식 기술을 적용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 MEMS 기반 모션 레코그니션 센서(Motion Recognition Sensor)를 이용, 인체의 2지점(엄지와 검지)의 동작을 인식하여 동작데이터를 생성하고 이를 기초로 하여 사전 결정된 매칭테이블(커서이동 및 마우스 버튼 이벤트)과 비교, 판단하여 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 무선 송신하는 컴퓨터 입력장치에 관해 연구하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2067-2072
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• 2016

최근 기존 정보보호시스템을 우회하는 공격 기법의 발달로 사용자가 인식하지 못하는 형태의 정보자산에 대한 지속적인 공격으로 위협이 되고 있다. 이는 기존 시스템의 단일 대응이 어려운 APT 공격, 우회접근공격 및 암호화 패킷에 대한 공격 등에 대한 침해예측 시도에 대한 즉각적인 대응을 지원하고 공격지표 위주의 방어 전략으로 정보보호 시스템에 대한 지속적인 모니터링의 수행이 요구되고 있다. 본 논문에서는 지능형지속위협 공격경로차단을 위해 정보자산에 대한 업무영향평가를 통한 예방통제로 중요한 자산 식별하고 위험을 미리 제거하기 위하여 취약성 분석, 위험분석을 통한 정보통제 정책을 수립하고 서버접근에 대한 내 외부 우회네트워크 통제, 암호화통신 감시를 통해 탐지통제를 수립하고 백업과 복구를 통해 연계 제어된 교정통제를 하여 지능화된 침해대응 할 수 있도록 중앙집중식 지능형 정보보호시스템을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권5호
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• pp.155-162
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• 2021

n-스텝 시간차 학습은 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습을 결합한 것으로, 적절한 n을 선택할 경우 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습보다 성능이 좋은 알고리즘으로 알려져 있지만 최적의 n을 선택하는 것에 어려움이 있다. n-스텝 시간차 학습에서 n값 선택의 어려움을 해소하기 위해, 본 논문에서는 Q의 과대평가가 초기 학습의 성능을 높일 수 있다는 특징과 Q ≈ Q^* 경우, 모든 n-스텝 누적 보상이 비슷한 값을 가진다는 성질을 이용하여 1 ≤ k ≤ n에 대한 모든 k-스텝 누적 보상의 최댓값과 평균으로 구성된 새로운 학습 타겟인 Ω-return을 제안한다. 마지막으로 OpenAI Gym의 Atari 게임 환경에서 n-스텝 시간차 학습과의 성능 비교 평가를 진행하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 n-스텝 시간차 학습 알고리즘보다 성능이 우수하다는 것을 입증한다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제13권1호
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• pp.151-166
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• 1991

본고에서는 기존 독점생산자(獨占生産者)와 잠재적(潛在的) 신규참입자(新規參入者)간에 존재할 수 있는 진입제한(進入制限) 및 약탈가격(掠奪價格) 책정전략(策定戰略)을 간단한 복점(複占)게임모형(模型)을 통하여 분석한다. 분석(分析)으로부터 유도되는 대표적 결론(結論)은 생산여건(生産與件)에 관한 정보(情報)가 비대칭적(非對稱的)으로 분포되어 있을 경우 그 중 정보면에서 우월한 위치를 점하고 있는 생산자(生産者)가 잠재적(潛在的) 경쟁자(競爭者)를 불확실성하에 잡아 두려는 노력의 일환으로 진입제한가격(進入制限價格)이나 약탈가격(掠奪價格)을 책정할 수 있다는 점이다. 또 하나 본(本) 모형(模型)으로부터 얻을 수 있는 결론(結論)은 어느 독점생산자(獨占生産者)가 그의 독점적 위치를 지속적으로 지켜 나가기 위해 약탈가격(掠奪價格)을 책정하는 것만으로는 부족하다는 점이다. 그가 시장(市場)의 독점(獨占)을 효과적으로 유지해 나가기 위해서는 신규참입(新規參入)이 없는 경우에도 진입제한가격(進入制限價格)을 통하여 시장가격(市場價格)을 지속적으로 낮게 유지해야 한다. 이같은 결론은 진입제한가격(進入制限價格)과 약탈가격(掠奪價格)을 각각 분리해서 분석한 기존의 논의(論議)에는 결여되어 있는 것으로 약탈가격(掠奪價格)으로부터의 장기적 이익을 퇴출(退出) 이후의 독점이윤(獨占利潤)과 동일시하는 많은 분석들이 수정되어야 함을 의미한다. 진입제한(進入制限) 및 약탈가격(掠奪價格) 책정전략(策定戰略)이 합리적 이윤극대화전략(利潤極大化戰略)으로 성립할 수 있다고 하더라도 이것이 곧 이러한 기업행태(企業行態)에 관한 정부의 전면적인 금지조치(禁止措置)를 정당화하는 것은 아니다. 본고에서 일어나는 두가지 전략(戰略)은 오히려 복지증진적(福祉增進的)인 성격을 지니고 있으며 따라서 진입제한(進入制限) 및 약탈가격책정행위(掠奪價格策定行爲)의 규제(規制)는 사안별(事案別)로 신중히 다루어져야 함을 시사하고 있다.

• 인지과학
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• 제22권2호
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• pp.123-143
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• 2011

본 연구의 목적은 구어동반 제스처가 어휘인출과정의 개념화와 어휘화 가운데 어떠한 단계와 관계가 있는지를 알아보고자 하는 것이다. 제스처와 발화 분석을 위하여, 모 방송국의 TV 버라이어티 프로그램 중 제시된 목표단어의 의미를 설명하여 전화상대방이 그 단어의 이름을 맞추게 하는 게임의 동영상 자료를 이용하였다. 분석자료로 이와 같은 TV 자료를 선택한 이유는 프로그램의 게임과제가 어휘인출의 개념화 과정과 어휘화 과정을 동시에 유도할 수 있는 과제로 판단되었기 때문이다. 20회의 동영상 자료를 재생하여 목표단어와 목표단어 설명과정에서 출연자들이 산출한 발화를 전사하고, 출연자들이 사용한 제스처를 어휘 제스처(lexical gesture)와 운동 제스처(motor gesture)로 구분하여 기록하였다. 구어동반 제스처가 어휘인출과정의 개념화와 관계가 있는지 알아보기 위하여, 구체적 단어와 추상적 단어 설명 시 동반된 제스처의 사용양상이 다른지, 그리고 단어 개념의 난이도와 제스처 양 사이에 상관관계가 있는지 분석하였다. 제스처가 어휘인출과정의 어휘화와 관계가 있는지 알아보기 위하여, 출연자가 목표단어 설명 시 산출한 발화의 단어 양과 제스처 양, 그리고 저빈도어 비율과 제스처 양 사이의 상관관계를 각각 살펴보았다. 연구결과 단어 개념의 심상성(imageability)에 따라 유의하게 많이 동반되는 제스처가 다르다는 것을 알 수 있었다. 즉 구체적 단어 설명 시에는 추상적 단어 설명 시보다 어휘 제스처가 유의하게 많이 동반되었고, 추상적 단어 설명 시에는 구체적 단어 설명 시보다 운동 제스처가 유의하게 많이 동반되었다. 또한 구체적 단어의 경우 개념의 난이도와 제스처 양 사이에 유의한 상관관계가 있었다. 그러나 목표단어 설명 시 산출된 발화의 단어 양과 제스처 양, 저빈도어 비율과 제스처 양 사이에는 상관관계가 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 구어동반 제스처가 어휘인출과정의 개념화부를 반영한다는 것을 시사한다. 뿐만 아니라 이제까지 많은 연구들에서 간과되어 왔던 운동 제스처의 기능에 대한 새로운 접근을 시도하였다는 점에서 본 연구는 의의가 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권6호
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• pp.843-850
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• 2004

모바일 기기가 널리 보급되면서 모바일 기기를 이용한 다양한 서비스에 대한 요구가 증가되었다. 특히, 멀티미디어, 게임, 데이터베이스[1]와 같은 데이터 용량이 큰 응용 서비스에 대한 요구가 크게 증가하고 있다. 하지만, 모바일 기기는 그 특성상 저장 공간이 충분하지 못하기 때문에 유선 환경에서와 같은 다양한 서비스를 적용하는데 어려움이 있었다. 따라서 모바일 기기의 저장 공간의 한계를 극복하기 위한 노력의 하나로 iSCSI를 이용해 모바일 기기에 원격 스토리지 서비스를 제공하는 연구[5]가 진행되었다. 그러나 모바일 기기에 iSCSI를 적용했을 때, 지연 시간에 민감한 iSCSI의 구조적인 특성 때문에 iSCSI 클라이언트가 서버에서 멀리 떨어진 위치로 이동하게 되면 iSCSI I/O 성능이 급격히 떨어지는 문제가 발생한다. 쓰기 작업의 경우 네트워크 지연이 64ms가 되는 경우 $28\%$의 성능 저하가 발생했다. iSCSI 프로토콜은 동작 방식의 특성상 Initiator와 Target간의 데이터 이동 지연 시간이 커지게 되면 성능이 급격하게 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기가 스토리지 서버로부터 거리가 멀어졌을 때, 전송 지연시간이 증가함에 따라 iSCSI 성능이 급격하게 떨어지는 단점을 개선하기 위해 중간서버(Intermediate Target)를 이용해 iSCSI Target을 지역화하여 성능을 높이는 방안을 제안한다.

• 대한교통학회지
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• 제18권6호
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• pp.89-99
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• 2000

전통적인 OD조사에 의한 OD추정방법의 여러 문제점들로 인해 링크에서 관측된 교통량과 기존OD를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들이 지속되고 있으며, 그 필요성도 증대되고 있다. 그러한 기법중의 하나가 Yang(1995)이 제시한 바이레벨 모형으로, 그는 일반화최소자승법을 풀기위한 Sensitivity Analysis Based (SAB)을 제시하였다. 그러나 SAB 알고리즘은 두가지 중요한 문제점을 가지고 있다. 첫 번째 문제는 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에, 기존 OD 조사시의 통행패턴이 현재의 통행패턴과 큰 변화가 없다는 가정 하에, 기존 OD를 추정시 중요한 추정기준으로 설정한다는 점이다. 그러나 이러한 기존 OD에 대한 추정의 종속성으로 인해, SAB는 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못하고 추정결과가 일관적(robust)이지 않게 도출된다. 두 번째 문제는 SAB는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 점이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD의 오차나 관측교통량의 오차에 대해 일관적이고 안정적인 해도출 기법이 필요하다. 본 연구의 목적은 SAB를 비롯한 기존 바이레벨 OD추정기법의 문제점을 지적하고 이에 대한 대안기법을 제시하는 것이다. OD추정의 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하기 때문에, 다중해를 도출하게 된다. 따라서 전역해 탐색기법이 필요한데, 본 연구에서는 전역최적화가 가능한 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 OD추정모형(GA-Model:GAM)을 제시하였다. 사례네트워크에 대한 비교분석결과, GAM은 기존 OD의 오타에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는 (기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다.