국가기관과 기업은 정비사를 양성을 위한 고등학교부터 대학교, 기업 훈련센터 같은 교육기관을 만들어 숙련된 정비사로 훈련시키려고 많은 노력을 하고 있다. 하지만 교재를 이용한 이론교육과 현장에서 사용하지 않는 장비를 이용한 실습교육으로는 제대로 된 정비교육을 진행하지 못하며 특수 장비를 활용한 교육이나 위험한 상황을 가정한 정비의 교육은 매우 위험하여 영상이나 사진으로 교육을 진행하고 있었다. 최근에는 VR과 AR을 접목하여 단순정비에서 특수정비까지 시뮬레이션으로 안전하게 상황을 체험하고 문제를 해결하는 효과적인 교육 시뮬레이션이 연구되고 개발되는 사례가 많이 있다. 본 논문에서는 다누리 VR과 DisTi Engine, Remote AR을 비교분석하고, 유니티 엔진 기반으로 외부에서 전달된 정보를 기반으로 콘텐츠를 디바이스 화면에 최적화하여 출력하는 AR API 를 소개하고, VR 디바이스인 HTC Vive의 컨트롤러와 HMD의 정보를 실시간으로 수집하고 수집된 정보를 파일에 저장하는 VR API를 구현한 사례를 소개했다. 본 연구에서 구현한 API를 사용하면 콘텐츠를 제작할 때 도움을 줄 수 있을 것이다.

Collecting a rich but meaningful training data plays a key role in machine learning and deep learning researches for a self-driving vehicle. This paper introduces a detailed overview of existing open-source simulators which could be used for training self-driving vehicles. After reviewing the simulators, we propose a new effective approach to make a synthetic autonomous vehicle simulation platform suitable for learning and training artificial intelligence algorithms. Specially, we develop a synthetic simulator with various realistic situations and weather conditions which make the autonomous shuttle to learn more realistic situations and handle some unexpected events. The virtual environment is the mimics of the activity of a genuine shuttle vehicle on a physical world. Instead of doing the whole experiment of training in the real physical world, scenarios in 3D virtual worlds are made to calculate the parameters and training the model. From the simulator, the user can obtain data for the various situation and utilize it for the training purpose. Flexible options are available to choose sensors, monitor the output and implement any autonomous driving algorithm. Finally, we verify the effectiveness of the developed simulator by implementing an end-to-end CNN algorithm for training a self-driving shuttle.

상용 게임 엔진이 개인에게 공개되면서, 게임 엔진을 범용 연구에 사용하려는 시도가 계속되고 있다. 본 연구는 의료 시뮬레이션 개발에 게임 엔진을 이용하려 한다. 구체적 방법으로, 인체의 주요한 부분을 사용자가 선택하면, 선택한 부분의 가시화 파라미터를 두드러지게 변경하는 초점 배경 가시화를 볼륨 데이터에 적용하려 한다. 그 과정에서 본 연구는 누적 기반 초점 배경 볼륨 가시화 방법을 제안하며, 배경 부분은 초점 부분과 자연스럽게 투명해져 융합된다. 또한 제안 방법은 기존 볼륨 가시화 방법과 잘 결합되기 때문에 절개와 같은 가상 수술 기능이 원활하게 수행된다. 충돌 처리 및 사용자 입력 기능을 가진 게임 엔진은 범용 연구를 효율적으로 개발하는 데 도움이 된다.

유니티 엔진 기반 다중 접속 온라인 게임에서는 통신 패킷 처리를 담당하는 네트워크 스레드 와 게임 로직을 담당하는 메인 스레드를 분리해야 한다. 네트워크 스레드 간에 통신 패킷은 렌 더링 속도 향상을 위하여 중복되는 패킷을 폐기할 필요가 있다. 본 논문에서는 유니티 엔진 기 반 다중 접속 온라인 게임을 위한 네트워크 스레드 간 통신 패킷 폐기 기법을 제안한다. 제안 하는 기법은 Partial Packet Discard 기법과 Periodic Packet Discard 기법을 혼합한 기법으로 네트워크 패킷을 큐로 관리하고 중복되는 패킷을 주기적으로 폐기하여 렌더링 속도를 향상시킨 다. 제안하는 기법은 유니티 엔진 기반 다중 접속 온라인 게임의 다양한 패킷 발생 시뮬레이션 을 통하여 렌더링 속도를 분석하고 효율성을 증명하였다.