현재 존재하는 인공지능 기반 음악 생성에 관한 여러 모델과 연구는 수동 텍스트(Text) 기반 음악 생성에 대해 다루고 있다. 본 논문은 사용자의 편의성을 높이고, 창의적인 음악 생성 과정 을 더욱 원활하게 할 수 있도록 텍스트(TEXT) 프롬프트(Prompt) 자동화를 통한 음악 생성시 스템 방안을 제안한다. 그 방안으로 음원 파일을 통해 수집한 음악 분석 및 데이터화와 가사 정보에서 추출한 키워드를 기반한 장르, 가수, 앨범 등의 정보가 포함된 데이터셋(Dataset)을 구축 후, 파이썬(Python)의 자연어 처리 방법인 Konlpy를 사용하여 가사 데이터를 토큰화하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 벡터화를 통해 중요한 단어를 추 출한다. 또한, MFCC, 템포 등의 특징 데이터셋을 통하여 모델을 통한 감정을 예측하고, CNN 모델 및 Chatgpt를 활용한 텍스트 프롬프트를 자동생성하는 방법을 구현하여, MusicGen 모델 을 사용한 자동화 생성 프롬프트 기반 음악을 생성한다. 본 텍스트 프롬프트 자동 생성 화를 통한 음악 생성 연구의 결과는 음악 데이터 분석 및 생성 분야에 기여될 것으로 기대한다.

미로는 컴퓨터 비디오 게임에 매우 자주 사용되는 형태 중의 하나다. 2차원 격자 형태로 표현되는 미로가 가장 대표적이지만 매우 다양한 형태로 사용된다. 많은 게임 애셋들이 그래픽 디자이너에 의해 만들어지지만 알고리즘에 의해 자동화되는 경우도 매우 많다. 특히 최근에는 프로시저럴 게임 애셋 생성 방법이 각광을 받으며 게임 애셋의 제작에 있어 생산성이 높아질 수 있게 되었다. 제안된 연구에서는 그동안 2차원 미로 생성에 제한되어 있어서 자동화 방법을 3차원 그래픽으로 확장하고자 한다. 2차원 미로 생성 방법은 컴퓨터 사이언스에서 오래된 주제인다. 게임에서는 주로 던전이나 레벨 생성에 주로 사용되고 있다. 최근의 미로에 관련된 연구는 이미지나 사진을 기반으로 이와 닮은 형태의 미로를 생성하는 방법과 이에 대한 사용자 컨트롤, 스타일 생성 등에 대해 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이에 대한 3차원 확장으로써 미로 자동 생성 시스템을 제안한다. 경로 생성과 3차원 벽 모델의 생성은 PCG(Procedural Contents Generation)로 이루어지며 미로의 생성 밀도나 형태 제어, 불연속성 제어 등은 사용자가 개입할 수 있는 형태로 구현되었다. 또한 사용자가 지정한 출발, 도착 지점 셀간의 해답 경로를 자동으로 생성하여 준다. 제안된 시스템은 이러한 기능들을 대화형 작업 속도로 지원한다.

Ensuring the quality of molds is one of the major issues in mass production. In general, securing the quality of the molds is achieved by repeating grinding and die spotting after machining the molds based on engineer’s decision. However, this heuristic method is affected by the engineer’s skill and working environment. Therefore, a lot of time and resources are needed in order to ensure quality. In this study, ensuring the quality of molds using grinding map which is generated using automatic measurement is proposed. An automatic measuring system based on CMM (Coordinate Measuring Machine) is developed for measuring the molds. This system generates the measurement path automatically using the 3D CAD model of products. CAD (Computer- Aided-Design), CAM (Computer-Aided-Manufacturing), and CAQ (Computer-Aided-Quality) technology is integrated using DMIS (Dimensional Measuring Interface Standard) format in the automatic measuring system. After measuring the molds, a grinding map is generated using the gap between the CAD model and measured values of mold. The grinding map displays the machining tendency and the required amount of grinding with values on a 3D map. Therefore, the quality of molds can be ensured with exactness and quickness based on the grinding map. This study shows that integrating the planning, measuring, and analyzing based on computer technology can solve the problem of quality assurance of mold using the proposed method, therefore the productivity can be increased.

구조물의 『3차원 설계』는 성공적인 BIM(building information modeling) 정착을 위한 핵심 기술이다. 이를 위해 다양한 BIM 라이브러리들이 개발되고 있지만 선형기반으로 구조물이 가설되는 교통 인프라의 설계업무에 적용하기에는 한계가 있다. 상용화된 BIM 소프트웨어들이 지원하는 라이브러리를 계획된 선형을 기반으로 구조물이 가설되는 교통 인프라의 설계 업무에 적용하는 것은 사용성 측면에서 한계가 있다. 더욱이 조합을 고려하지 않고 개발된 라이브러리로 생성된 모델은 다양한 설계변경 상황에 대응하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 교통인프라 구조물인 철도 교량을 대상으로, 유관 시설 또는 부재에 대한 3차원 객체를 설계변경에 효율적으로 대처할 수 있도록 매개변수 기법을 적용한 ‘BIM기반 3D 모델 생성 자동화 모듈’을 구축하였다. 모듈의 주요기능은 기준선형을 바탕으로 기준경로를 도출하고 다른 객체와의 조합을 고려하여 목표객체를 연장 및 배열하는 것이다. 또한 모듈의 조합으로 구성된 철도교량의 통합모델에 대하여 설계변수를 입력할 수 있는 사용자 인터페이스를 구성하여 설계변경 대응능력에 대한 적용성을 검증하였다.

We present a legorization framework that produces a LEGO model from a voxel model. Unlike other frameworks, we include bricks whose height is more than one layer. Furthermore, we devise a two-colored graph that represents the adjacency and stability information of a LEGO model. Our legorization is composed of tiling process on each layer, which is implemented using a heuristic search algorithm. We legorize five models including characters and buildings to prove the excellence of out framework

PURPOSES : This study is to develop a automate road mapping system using ARASEO(Automated Road Analysis and Safety Evaluation TOol) for road management. METHODS: The road survey van named ARASEO(Automated Road Analysis and Safety Evaluation TOol) was used to generate highway drawings for Korea National Road number 37 automatically. In order to generate the highway drawings for purpose of road management, it is required to acquired the information for highway alignment, road width and road facilities such as safety barrier and road sign. Therefore the survey van acquired and analyzed the road width, median and guardrail data using rear side laser sensor of ARASEO and recognized the traffic control sign and chevron sign using foreside camera images. Also the highway alignment which is the basic information for highway drawing can be analyzed by acquisition the every 1m positional and attitude data using GPU and IMU sensor and developed algorithm. Finally, in this research the CAD based drawing software was developed to draw highway drawing using the analysis result from ARASEO. RESULTS : This study showed the comparison result of the surveyed road width and drawing data. To make the drawing of the road, we made the Autocad ARX program witch run in CAD menu interface. CONCLUSIONS : Using this program we can create the road center line, every 500m horizontal and vertical ground plan drawing automatically.

본 연구에서는 프리폼(free form)을 가지는 공간구조물의 유한요소망을 자동으로 생성하는 기법을 개발하고 그 배경이론과 수치실험 결과 그리고 이용방안에 대하여 기술하였다. 본 연구를 통하여 제시한 유한요소망 생성기법은 공간구조물의 해석을 위해 전통적으로 이용하던 형태별 자동생성기법의 한계를 극복하기 위하여 개발 되었다. 개발된 자동 생성기법은 최근 연속체 쉘 구조물의 형태를 정확히 구현하기 위해 활발히 이용되고 있는 CAGD기법을 도입하였다. 본 연구에서 제시된 자동생성기법은 두 단계의 생성과정을 거치는데 첫 번째가 구조물의 형태를 기하학적인 모델로 표현하는 단계이며 두 번째가 표현된 기하학적인 모델에 이산화된 공간구조물을 생성하는 단계이다. 수치실험을 통하여 본 연구에서 개발된 자동생성기법이 임의의 형상을 가지는 이산화된 공간구조물을 표현하기 용이할 뿐만이 아니라 기존의 자동생성기법을 수정 이용할 수 있는 장점이 있으며 특히 이산화된 공간구조물의 형상최적화에도 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 나타났다.

본 논문은 움직이는 객체를 지속적으로 감시관찰하는 CCD 카메라의 자동 제어를 위한 신호 생성 알고리즘을 제시하고 있다. 제안된 알고리즘은 검출된 객체 위치와 영상 중심 사이의 수평 수직 변위들을 계산하고 변위들을 각으로 변환한다. 최종적으로 팬/틸트 신호가 변위각으로부터 생성된다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 자동 제어에서 생성된 데이터와 수동 제어에서 측정된 데이터가 비교되고, 단순한 객체를 이용한 추적 실험이 수행되었다. 실험 결과는 두 데이터의 차이는 무시할 수 있을 정도이고, 팬/틸트 ±52o/±40o 영역에서 움직이는 객체가 ±13o/±10o 영역에 유지되는 것을 보여주고 있다.

캐리커처 자동 생성기를 개발하기 위한 본 연구는 과거의 여러 연구와는 달리 캐리커처 전문가들이 그리는 방법을 관찰하는 것에서 시작하였다. 관찰 과정에서 전문가들이 특히 그림을 그릴 때 대상물의 형태를 다른 유사한 다른 사물과 비슷하게 그려서 그 특징을 과장하고 있는 사실을 발견하였다. 우리가 일상생활에서 '무엇은 무엇을 닮았다'라고 표현할 때, 이는 동일한 형태 군에서 그 차이점을 부각 시켜서 표현하는 것이다. 본 연구에서는 그리고자 하는 대상물의 형태와 가장 유사한 기하학적 형태를 찾아 그 형태를 강조 변화 하고자 하였다. 연구의 범위는 벡터라인으로 그려진 2차원 단일 외형 폐곡선을 캐리커처 형태로 강조 변화하는 것으로 한정하였다. 이를 위하여 4종류의 유사 기하학적 형태 데이터베이스의 구성방법, 대상 유사 기하학적 형태를 찾기 위한 탐색 방법, 탐색된 데이터를 동일 크기와 좌표로 재배열 방법 그리고 강조 변화하는 방법에 관하여 논하였다. 사람 얼굴을 실험 대상으로 선정하여 데이터베이스를 제작하였다. 변화된 결과물에 대해서 설문한 결과 그 가능성이 입증되었다.

근래에 들어 질병으로 인하여 의사표현이 곤란한 환자에게 뇌파에 기초한 BCI(Brain Compute, Interface)와 같은 새로운 인터페이스를 제공하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특정 자극에 대해 유발되는 뇌파의 측정과 분석은 BCI를 위한 뇌파의 패턴과 인터페이스의 설계에 중요한 역할을 한다. 이 연구의 목적은 시청각 자극 인가 후 피험자의 반응시간을 측정하는 시스템을 EEG와 같은 생체 신호 계측 시스템과 연동이 가능한 형태로 개발하는 것이다. 제안된 시스템은 기능적으로 자극신호 발생부, 반응시간 측정부, 유발뇌파 측정부, 동기신호 발생부로 나뉘어진다. 자극신호 발생부는 실험에 이용되는 자극신호를 제작하는 부분으로서 Flash를 사용하여 구현하였다. 반응시간 측정부는 문제에 대한 답 선택 요청시각으로부터 피험자의 반응까지의 시간을 측정하는 부분으로서 마이크로컴퓨터를 이용하여 구현하였다. 유발뇌파 측정부는 시판용 하드웨어와 소프트웨어를 그대로 사용하였다. 동기신호 발생부는 전체 시스템의 동기를 맞추기 위한 신호를 발생하는 부분으로서 문제제시, 답 요구와 동기한 화면상의 명암신호와 이를 검출하는 광센서로 구성하였다. 본 논문에서 제시한 방법에서는, 기존의 유발전위 측정 및 자극시스템에 특정 모듈(반응시간 측정 장치, 동기신호 발생장치)만을 추가하여 실험자의 의도에 맞는 시스템을 설계할 수 있어 유발응답 및 반응시간의 측정을 필요로 하는 연구를 가속화 할 것이 기대된다.

본 연구에서는 대변형 쉘 구조물에 효과적인 적응적 유한요소 자동생성 기법을 제안한다. 사후 오차평가에 기초하여 기하학적 비선형 해석시 각 하중 단계에서의 요소 재생성에 초점을 맞추고 있다. 응력오차로부터 얻어진 요소크기 함수로 등고선을 구성하고, 요소 재생성 기법으로 advancing front method의 일종인 패이빙법(paving method)을 이용하여 적응적 요소 자동생성을 수행한 결과, 그 유용성을 확인하였다.

이 논문은 평면 상의 영역 경계와 조절선(control curve)에 맞추어서 요소망을 자동 생성하는 알고리즘을 제시하는데 목적이 있다. 여기서 제안하는 알고리즘은 요소망 생성 영역의 경계와 조절선들을 하나의 수퍼 루프(super loop)로 연결하고, 루프(loop)위에 있는 두 절점을 연결하는 최소벌점(minimum penalty)의 경로를 따라서 순환적으로 분할하여 요소를 생성하는 기법에 바탕을 두고 있다. 이 방법은 요소망 생성영역의 형상에 제한이 없으며, 모든 과정을 쉽게 자동화 할 수 있기 때문에 복잡한 영역의 요소망을 최소한의 사용자 개입을 통해서 간편하게 처리할 수 있는 프로그램으로 쉽게 이행할 수 있다. 이 알고리즘은 곡면 요소망 생성이나, 적응적 요소망 생성등에 쉽게 확장하여 적용할 수 있다.

A robot usually adopts ANN (artificial neural network)-based object detection and instance segmentation algorithms to recognize objects but creating datasets for these algorithms requires high labeling costs because the dataset should be manually labeled. In order to lower the labeling cost, a new scheme is proposed that can automatically generate a training images and label them for specific objects. This scheme uses an instance segmentation algorithm trained to give the masks of unknown objects, so that they can be obtained in a simple environment. The RGB images of objects can be obtained by using these masks, and it is necessary to label the classes of objects through a human supervision. After obtaining object images, they are synthesized with various background images to create new images. Labeling the synthesized images is performed automatically using the masks and previously input object classes. In addition, human intervention is further reduced by using the robot arm to collect object images. The experiments show that the performance of instance segmentation trained through the proposed method is equivalent to that of the real dataset and that the time required to generate the dataset can be significantly reduced.