This paper addresses the task of transferring facial blendshape models to an arbitrary target face. Blendshape is a common method for the facial rig; however, production of blendshape rig is a time-consuming process in the current facial animation pipeline. We propose automatic blendshape facial rigging based on our blendshape transfer method. Our method computes the difference between source and target facial model and then transfers the source blendshape to the target face based on a deformation transfer algorithm. Our automatic method provides efficient production of a controllable digital human face; the results can be applied to various applications such as games, VR chating, and AI agent services.
자폐스펙트럼장애는 91명당 1명이 문제를 보인다고 보고되었으며 이는 우리나라 암 발생률보다도 높은 수준이지만, 국내에서는 제대로 된 진단 및 치료가 이루어지고 있지 않아 사회적으로 심각한 복지 사각지대에 있다. 자폐스펙트럼장애 아동의 경우 자신의 정서 상태를 제대로 표현하지 못하여 기존의 치료 및 교육 방법에 제약이 많기 때문에, 장애 아동의 정서를 실시간으로 인지하여 활용할 수 있는 새로운 개념의 치료 시스템의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 생체신호 감지를 통한 정서 상태 인지 기술 및 가상 감성 에이전트(agent) 모델링 기술을 포함한 감성 컴퓨팅 기술에 대하여 기술 동향 분석 결과를 제시하고, 새로운 자폐스펙 트럼장애 진단 및 치료를 위한 시스템 구성방식을 제안한다. 제안된 시스템은 뇌파 등의 생체신호로 부터 자폐아동의 정서 상태를 인지하기 위한 생체신호 감지 모듈, 가상현실 환경에서 자폐아동이 감성 에이전트와 사회적 상호작용을 하면서 다양한 진단 및 치료 시나리오를 수행하기 위한 가상 감성 에이전트 환경 모듈, 역감 교류(haptic interface)장치를 이용하여 자폐아동의 행동 입력이 가능하게 하고, 힘 반력을 자폐아동에게 전달해 주기 위한 역감 교류 모듈로 구성된다. 본 논문에서 제안한 시스템을 통해 자폐스펙트럼장애를 객관적으로 진단할 수 있으며, 생활 속에서 지속적인 치료를 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 SDN은 데이터센터 네트워크로 활발히 사용되고 있으며, 그 사용범위를 점진적으로 늘려나가고 있다. 이러한 새로운 네트워크 환경 변화와 함께, 네트워크 보안시스템을 SDN 환경 상에서 구축하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 OpenFlow Switch의 포트를 통과하는 패킷들을 지속적으로 관찰함으로써 네트워크 플러딩 공격 등을 탐지하기 위한 시스템들이 제안되었다. 하지만 다수의 스위치를 중앙집중형 컨트롤러에서 관리하는 SDN의 특성상 지속적인 네트워크 트래픽 관찰은 상당한 오버헤드로 작용할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 지속적인 네트워크 트래픽 관찰에 따른 오버헤드를 줄이면서도 네트워크 플러딩 공격을 효과적으로 탐지 및 방어 할 수 있는, 샘플링 기반 네트워크 플러딩 공격 탐지 및 방어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 네트워크 트래픽을 주어진 샘플링 조건에 맞추어 주기적으로 관찰하고, 샘플링 패킷들을 분석하여 네트워크 플러딩 공격을 탐지하며, 탐지된 공격을 OpenFlow Switch의 플로우 엔트리관리를 통해 능동적으로 차단하다. 네트워크 트래픽 샘플링을 위해 sFlow agent를 활용하고, 샘플링된 패킷 정보를 소프트웨어적으로 분석하여 공격을 탐지하기 위해 오픈소스 기반 IDS인 snort을 사용하였다. 탐지된 공격의 자동화된 방어 기작의 구현을 위해 OpenDaylight SDN 컨트롤러용 어플리케이션을 개발하여 적용하였다. 제안된 시스템은 OVS (Open Virtual Switch)를 활용한 로컬 테스트베드 상에서 그 동작을 검증하였고, 다양한 샘플링 조건에 따른 제안된 시스템의 성능 및 오버헤드를 분석하였다.
본 논문에서는 대잠전의 필수 요소인 소노부이를 무인항공기가 최적의 배치로 투하할 수 있게 하는 방법을 제시한다. 이를 위해 Unity 게임엔진을 통해 음향 탐지 성능 분포도를 모사한 환경을 구성하고 Unity ML-Agents를 활용해 직접 구성한 환경과 외부에서 Python으로 작성한 강화학습 알고리즘이 서로 통신을 주고받으며 학습할 수 있게 하였다. 특히, 잘못된 행동이 누적되어 학습에 영향을 미치는 경우를 방지하고 비행체가 목표지점으로 최단 시간에 비행함과 동시에 소노부이가 최대 탐지 영역을 확보하기 위해 강화학습을 도입하고. 심층 확정적 정책 그래디언트(Deep Deterministic Policy Gradient: DDPG) 알고리즘을 적용하여 소노부이의 최적 배치를 달성하였다. 학습 결과 에이전트가 해역을 비행하며 70개의 타겟 후보들 중 최적 배치를 달성하기 위한 지점들만을 통과하였고 탐지 영역을 확보한 모습을 보면 겹치는 영역 없이 최단 거리에 있는 지점을 따라 비행하였음을 알 수 있다. 이는 최적 배치의 요건인 최단 시간, 최대 탐지 영역으로 소노부이를 배치하는 자율 비행체를 구현하였음을 의미한다.
오늘날 가상 세계에서 인간과 인간, 컴퓨터와 인간의 상호작용을 좀 더 효율적으로 도와줄 수 있는 매개체로서 에이전트에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히 에이전트의 정서표현도 인간의 정서 표현처럼 해석할 수 있고 그에 대해 인간의 정서표현에 반응하는 것과 마찬가지의 방식으로 반응한다는 연구들이 있어왔다. 그렇다면 에이전트의 정서표현이 표정과 목소리에서 서로 불일치한다면 어떤 쪽에 더 치중해서 에이전트의 정서를 해석할지 또는 어느 한 쪽에 치중하는 것이 아니라 두 정서 모두 조합해서 받아들일지 알아보고자 했다. 또한 만약 표정과 목소리의 두 가지 정서를 조합해서 인지한다면 표정이나 목소리에서는 표현되지 않은 제 3의 정서를 느끼지는 않는 것인지 알아보았다. 실험은 표정(4) $\times$ 목소리(4)로 이루어졌다. 실험 결과 사람들은 에이전트의 한 가지 채널에 지배받아서 정서를 인지하는 것이 아니라 표정(시각)과 목소리(청각) 두 채널 모두를 조합해서 정서를 인지하는 것으로 나타났다. 또한 두 채널의 정서가 불일치할 때에는 혼란에 빠져 무슨 정서인지 모르게 되는 것이 아니라 또 다른 실망, 지루함, 지친, 반가운 등의 제 3의 정서를 느끼는 것으로 나타났다.
최근 건설분야에 적용될 수 있는 자동화 시스템 개발을 위한 연구가 많이 수행되고 있다. 자동화 기술 적용시 효과가 높은 공종 중에서 건설기계의 의존도가 높고, 건축 및 토목공사에서 기본 공종인 토공을 대상으로 연구가 진행되어 왔다. 공사현장의 모델을 구축하여 자동화 시스템이 토공계획을 수립할 수 있는 기술과 단일 건설장비가 주어진 정보와 환경을 인지하여 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술이 개발되었다. 자동화 토공시스템이 현장에 적용되기 위해서 해결되어야 할 문제들이 여전히 많이 있지만, 그중에서 중요한 한 가지가는 다수 및 다종의 건설장비들이 협업작업을 수행할 수 있도록 하는 기술을 제공해야만 하는 것이다. 본 연구에서는 사람들의 협업시스템과 의사결정 방법을 모방한 건설시공 시스템을 개발하는 것을 목표로 하고 있으며, 시스템 개발을 위하여 인공지능 분야에서 사용하고 있는 멀티에이전트 개념을 적용하였다. 멀티에이전트 기반 시스템 개발을 위하여 에이전트의 구성과 기능을 제안하고 있으며, 에이전트간 협업 및 중재를 위한 프레임워크를 제시하였다. 그리고 투입되는 건설장비인 다수의 굴삭기와 다짐장비의 효율적인 진로계획과 협업작업시 간섭효과의 최소화 및 중복작업 방지를 위한 방안도 제시하였다. 아직은 이론적인 개념을 제시하고 있는 단계로 가상 시뮬레이션에 의하여 효과를 검증하고 있으나, 추후에는 물리적인 시스템의 구축을 통하여 현장에 적용하기 위한 실증연구를 수행해야 할 것이다.
본 논문에서는 실시간 동적 환경에 효과적인 L-CAA 에이전트 구조를 제안한다. L-CAA 에이전트 구조는 변화하는 환경에 대한 적응성을 높이기 위해, 선행 연구를 통해 개발된 행위기반 에이전트 구조인 CAA에 강화학습 기능을 추가하여 확장한 것이다. 안정적인 성능을 위해 L-CAA 구조에서는 행위 선택과 실행을 학습에 전적으로 의존하지 않고 학습을 보조적으로 이용한다. L-CAA에서 행위 선택 메커니즘은 크게 두 단계로 나뉜다. 첫 번째 단계에서는 사용자가 미리 정의한 각 행위의 적용 가능 조건과 효용성을 검사함으로써 행위 라이브러리로부터 실행할 행위들을 추출한다. 하지만 첫 번째 단계에서 다수의 행위가 추출되면, 두 번째 단계에서는 강화학습의 도움을 받아 이들 중에서 실행 할 하나의 행위를 선택한다. 즉, 강화학습을 통해 갱신된 각 행위들의 Q 함수값을 서로 비교함으로써, 가장 큰 기대 보상값을 가진 행위를 선택하여 실행한다. 또한 L-CAA에서는 실행 중인 행위의 유지 가능 조건을 지속적으로 검사하여 환경의 동적 변화로 인해 일부 조건이 만족되지 않는 경우가 발생하면 현재 행위의 실행을 즉시 종료할 수 있다. 그 뿐 아니라, L-CAA는 행위 실행 중에도 효용성이 더 높은 다른 행위가 발생하면 현재의 행위를 일시 정지하였다가 복귀하는 기능도 제공한다. 본 논문에서는 L-CAA 구조의 효과를 분석하기 위해, 대표적인 동적 가상환경인 Unreal Tournament 게임에서 자율적으로 동작하는 L-CAA 기반의 에이전트를 구현하고, 이를 이용한 성능 실험을 전개해본다.
Inositol polyphosphate multikinase (IPMK) is required for the biosynthesis of inositol phosphates (IPs) through the phosphorylation of multiple IP metabolites such as IP3 and IP4. The biological significance of IPMK's catalytic actions to regulate cellular signaling events such as growth and metabolism has been studied extensively. However, pharmacological reagents that inhibit IPMK have not yet been identified. We employed a structure-based virtual screening of publicly available U.S. Food and Drug Administration-approved drugs and chemicals that identified the antidepressant, vilazodone, as an IPMK inhibitor. Docking simulations and pharmacophore analyses showed that vilazodone has a higher affinity for the ATP-binding catalytic region of IPMK than ATP and we validated that vilazodone inhibits IPMK's IP kinase activities in vitro. The incubation of vilazodone with NIH3T3-L1 fibroblasts reduced cellular levels of IP5 and other highly phosphorylated IPs without influencing IP4 levels. We further found decreased Akt phosphorylation in vilazodone-treated HCT116 cancer cells. These data clearly indicate selective cellular actions of vilazodone against IPMK-dependent catalytic steps in IP metabolism and Akt activation. Collectively, our data demonstrate vilazodone as a method to inhibit cellular IPMK, providing a valuable pharmacological agent to study and target the biological and pathological processes governed by IPMK.
본 연구는 VR저널리즘인 뉴욕타임즈의 <난민(THE DISPLACED)>을 중심으로 영상텍스트 분석을 실시하였다. <난민>의 영상텍스트 분석은 앵글, 쇼트(크기, 길이, 이동), 제한된 이용자 주도형 상호작용(시점, 사운드)의 틀로 분석 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 앵글은 Normal 앵글, Low 앵글 위주로 연출되었다. 둘째, 쇼트는 Medium, Full, Long 쇼트 순으로 연출된 것을 확인 할 수 있었다. 셋째, 쇼트의 길이는 대부분 롱테이크 연출이 많았다. 넷째, 대부분의 영상은 고정된 쇼트로 구성되어졌다. 마지막으로, 제한된 이용자 주도형 상호작용이다. 이는 두 가지 방법으로 나뉘는데 사운드와 독립된 주체의 움직임을 통한 시점유도와 이용자들에게 사실적 상황 인지를 통한 자유로운 시점으로 상호작용을 유도했다. 본 연구는 VR 저널리즘에 대한 보다 심도 있는 논의 전진을 위한 기초 연구라고 할 수 있다.
본 논문에서는 가상환경에서 사운드 몰입을 개선시키기 위한 회절 기반의 사운드 제어 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 물리적 환경에서 사운드의 파동과 흐름 그리고 회절과 유사한 패턴을 실시간으로 표현할 수 있다. 우리의 접근 방식은 사운드 근원지로부터 장애물이 있는지 판단을 한 뒤, 장애물로 인해 굴절과 회절된 새로운 사운드의 위치를 계산한다. 레이트레이싱 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단하고, 충돌에 의해 반사와 굴절된 벡터를 이용하여 장애물 너머에 있는 에이전트에게 들리는 사운드의 크기를 예측한다. 이 과정에서 반사와 굴절된 레이의 개수에 따라 사운드의 크기를 감쇠시켜 거리와 재질에 따른 사운드 감쇠를 모델링한다. 결과적으로 물리 기반 접근법에서 표현되는 회절 패턴을 실시간으로 표현했으며, 장애물의 위치가 변경됨에 따라 회절 패턴도 변경됨을 보여주고, 이에 따라 사운드의 크기가 자연스럽게 확산되는 결과를 보여준다. 제안하는 방법은 현실에서 표현되는 소리의 확산과 회절 특징을 거의 유사하게 복원해냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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