이성희 교수
Sung-Hui Lee
KAIST 문화기술대학원
연구실 소개
이성희 교수의 연구실은 이산시간 큐잉 이론과 모션 캡처 기술을 중심으로 한 응용 수학 및 인공지능 기반의 실생활 문제 해결을 목표로 합니다. 특히, N-정책과 다중 휴식 정책을 적용한 큐잉 시스템의 성능 분석을 통해 자원 배분 최적화를 도모하고, 관성 센서 기반 모션 캡처의 정밀도 향상을 위한 정밀 보정 기법 개발로 인간 운동 측정의 정확성을 높이고자 합니다. 도시 환경 문제, 특히 미세먼지 발생 메커니즘과 도시 계획의 연관성에 대해서도 통합적 시각에서 연구를 전개하고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
3We consider the discrete-time GeoX/G/1 queues under N-policy with multiple vacations (a single vacation) and setup time. In this queueing system, the server takes multiple vacations (a single vacation) whenever the system becomes empty, and he begins to serve the customers after setup time only if the queue length is at least a predetermined threshold value N. Using the heuristic approach, we derive the mean waiting time for both vacation models. We demonstrate that the heuristic approach is als
Purpose: Modern-day cities are experiencing various problems that have not been experienced before. For instance, abnormal climate in various areas accompanied by climate change is regarded as a representative urban problem, and it causes other issues. Recently, particulate matter (PM) is emerging as a major urban problem. Particulate matter is a complex result of many factors and is closely related to abnormal climate. Therefore, in this study, we aim to identify the characteristics of the PM g
모션 캡처 장치는 자연스러운 인체 동작을 생성하는 것을 용이하게 하여 영화, 컴퓨터 게임, 컴퓨터 애니메이션 등 여러 분야에서 폭넓게 사용되고 있다. 그 중 관성 센서를 활용한 모션 캡처 장치는 보다 널리 사용되고 있는 광학 모션 캡처 장비에 비해 소요 공간과 비용 측면에서 이점을 가지고 있으나 비교적 높은 노이즈로 인해 측정 결과의 정밀도가 떨어지는 단점이 있다. 특히 관성 센서에 포함되어 중력 방향을 계측하는 가속도 센서는 센서의 선형 가속 운동으로 인해 중력 방향의 계측 정밀도가 떨어지는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 관절체에 부착된 센서의 자세 측정 정확도를 높이기 위해 가속도 센서에서 선형 가속도 성분을 제거하는 기법을 제안한다. 아울러 센서가 부착되어 있는 관절체의 회전축 및 센서의 부착 위치를 보정하는 기법을 소개한다. 이 보정 기법은 관성 센서가 관절체의 임의의 위치와 방향으로 부착되는 것을 가능하게 한다.
이성희 교수의 연구를 Nubint에서 더 깊이 살펴보세요
이 연구실의 논문을 앱에서 열어 AI와 함께 읽고, 핵심을 요약하고, 내 글에 인용하세요.