A Multiscale View of Active Galactic Nuclei Jets: from the Formation and Acceleration to High Energy Outbursts

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :자연과학대학 천문학과,2019. 8. Sascha Trippe.Active Galactic Nuclei (AGNs) often produce highly collimated relativistic jets, one of the most energetic phenomena in the Universe. In this thesis, we probe the mechanism of launching, propagation, and energy dissipation of AGN jets by using various methodologies. We study the jet of a nearby radio galaxy M87 with very long baseline interferometry observations and find that the jet is collimated by the pressure of non-relativistic winds launched from hot accretion flows and accelerated to relativistic speeds by strong magnetic fields in the jet. We investigate the frequency dependence of Faraday rotation of many AGN jets and reveal that recollimation shocks in the jets may play an important role in dissipation of the jet kinetic energy. We examine the association of strong γ-ray flares occurred in 2015 in the jet of PKS 1510–089 and its peculiar kinematic behavior and find that the flares may originate from compression of the jet knots by a standing shock in the core. We study the long-term radio variability of many radio-loud AGNs by employing temporal Fourier transform of the light curves and reveal that the radio variability can be controlled by the accretion processes. We constrain the properties of the radio-emitting source known as Sagittarius A*, which is potentially powered by jets, by a very long baseline interferometry observation during the passage of the gas cloud G2 through the vicinity of the supermassive black hole.Abstract List of Figures List of Tables 1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1 Jets in Active Galactic Nuclei . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1.1 Phenomenology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1.2 How are AGN jets produced? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.1.3 Accretion flows and winds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.1.4 Recollimation shocks and energy dissipation . . . . . . . . . . . . 27 1.1.5 M87: the best target for AGN jet astrophysics . . . . . . . . . . 37 1.2 The gas cloud G2 passing through the vicinity of Sagittarius A* . . . . 42 1.3 Very Long Baseline Interferometry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 1.4 Power spectrum of light curve . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 1.5 Thesis outline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 2. Faraday Rotation in the Jet of M87 inside the Bondi Radius: Indication of Winds from Hot Accretion Flows Confining the Relativistic Jet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 2.2 Archival data and data reduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 2.3 Analysis and Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 2.3.1 RM maps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 2.3.2 Radial RM profile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 2.3.3 Contribution of RM sources outside the Bondi radius . . . . . . 69 2.3.4 Variability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 2.3.5 The Faraday screen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 2.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 2.4.1 Jet sheath vs hot accretion flows . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 2.4.2 Winds and the Faraday screen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 2.4.3 Jet collimation by winds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 2.4.4 Mis-alignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 2.4.5 Mass accretion rate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 2.4.6 RM at HST-1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 2.4.7 EHT observations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 2.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 3 Intensive Monitoring of the M87 Jet with KaVA: Jet Kinematics based on Observations in 2016 at 22 and 43 GHz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 3.1 Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 3.2 Observations and Data Reduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 3.3 Summary of Previous Studies of the M87 Jet Kinematics . . . . . . . . . 104 3.4 Jet Kinematics on Scales of . 20 mas Based on KaVA Observations . . 108 3.4.1 Modelfit with Circular Gaussian Components . . . . . . . . . . . 108 3.4.2 Modelfit with Point Sources and Grouping . . . . . . . . . . . . . 112 3.4.3 Wise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 3.4.4 Jet Apparent Speeds and Comparison with Other Studies . . . . 119 3.5 Jet Kinematics on Scales of ≈ 340 − 410 mas Based on VLBA Archive Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 3.6 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 3.6.1 Slow Jet Acceleration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 3.6.2 Multiple Streamlines and Velocity Stratification . . . . . . . . . . 132 3.6.3 Current Limitations and Future Prospects . . . . . . . . . . . . . 133 3.7 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 4 Revealing the Nature of Blazar Radio Cores through Multi-Frequency Polarization Observations with the Korean VLBI Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 4.1 Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 4.2 Observations and Data Reduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 4.3 results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 4.3.1 RM at radio wavelengths . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 4.3.2 Optical EVPAs from the Steward observatory . . . . . . . . . . . 163 4.3.3 fractional polarization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 4.4 discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 4.4.1 RM distributions at different frequencies . . . . . . . . . . . . . . 170 4.4.2 Change of core opacities from optically thick to thin . . . . . . . 173 4.4.3 The Faraday screen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 4.4.4 RM sign change. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 4.4.5 Optical subclasses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 4.4.6 Intrinsic polarization orientation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 4.4.7 Multiple recollimation shocks in the cores . . . . . . . . . . . . . 179 4.5Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 5 Ejection of Double knots from the radio core of PKS 1510–089 during the strong γ-ray flares in 2015. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 5.1 Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186 5.2 Multi-wavelength Light Curves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 5.2.1 iMOGABA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 5.2.2 SMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192 5.2.3 Radio Spectral Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192 5.2.4 Optical Photometric Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 5.2.5 Fermi-LAT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 5.3 Jet kinematics and linear polarization analysis . . . . . . . . . . . . . . 194 5.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200 5.4.1 Comparison of the γ-ray flares in 2015 with previous flares . . . 200 5.4.2 Double-knot Jet Structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201 5.4.3 Acceleration motions and Spine-sheath Scenario . . . . . . . . . 204 5.4.4 Origin of the 2015 γ-ray flare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 5.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 6 Radio Variability and Random Walk Noise Properties of Four Blazars. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 6.1 Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212 6.2 Target Selection and Flux Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 6.3 Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 6.3.1 Lightcurves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 6.3.2 Spectral indices. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 6.3.3 Time offsets among spectral bands . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 6.3.4 Periodograms. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220 6.3.5 Simulated lightcurves and significance levels. . . . . . . . . . . 222 6.4 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 6.4.1 3C 279 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 6.4.2 3C 345 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 6.4.3 3C 446 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 6.4.4 BL Lac . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226 6.5 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226 6.5.1 Spectral indices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226 6.5.2 Spectral time delays . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 6.5.3 Power spectra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228 6.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229 7 The long-term centimeter variability of active galactic nuclei: A new relation between variability timescale and accretion rate. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 7.1 Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232 7.2 Sample and Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 7.3 Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240 7.3.1 Lightcurves and Power Spectra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240 7.3.2 Fractal Dimension . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 7.3.3 Fitting Lightcurves Piecewise with Gaussian Peaks . . . . . . . . 248 7.3.4 Derivatives of Lightcurves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250 7.3.5 Black Hole Masses and Accretion Rates . . . . . . . . . . . . . . 250 7.4 Results and Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254 7.4.1 General Features of Power Spectra . . . . . . . . . . . . . . . . . 254 7.4.2 Distributions of Fractal Dimension . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 7.4.3 β as an Indicator of Variability Timescale . . . . . . . . . . . . . 257 7.4.4 Relation between β and the Accretion Rate . . . . . . . . . . . . 262 7.4.5 Broken Power-law Periodograms . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274 7.4.6 Comparison with Other Studies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282 7.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 286 8 No asymmetric outflows from Sagittarius A* during the pericenter passage of the gas cloud G2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293 8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294 8.2 Observations and data analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296 8.3 Discussion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 Bibliography. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 Appendix. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 338 A Appendices for Chapter 2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 339 A.1 Errors in linear polarization quantities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 339 A.2 Significance level of RM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343 A.3 RM maps for all observations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 346 A.4 Radial RM profiles for the northern and southern jet edges . . . . . . . 348 B Appendices for Chapter 3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 349 B.1 WISE Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 349 C Appendices for Chapter 4. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353 C.1 D-Term calibration and evolution. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353 C.2 Reliability check of KVN polarimetry. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358 Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363 요 약. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369Docto

DNA 손상시 유도되는 DBC1의 수모화가 p53에 의해 매개되는 세포사멸에 미치는 영향에 관한 연구

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 생명과학부, 2016. 8. 정진하.SIRT1, a mammalian ortholog of yeast silent interaction regulator 2 (Sir2), is a NAD+-dependent histone III deacetylase. SIRT1 regulates various cellular processes, such as apoptosis, stress response, tumorigenesis, and metabolism. Tumor suppressor p53 is a main target for SIRT1. Under normal conditions, p53 is deacetylated by SIRT1, inactivated, and degraded by MDM2, the major ubiquitin E3 ligase. Under stress conditions (e.g., exposure to UV or etoposide), however, p53 is acetylated by p300/CBP, dissociated from MDM2 for stabilization, and activated, resulting in p53-mediated induction of cell cycle arrest or apoptosis. Small ubiquitin-related modifier (SUMO) is an ubiquitin-like protein that is conjugated to a variety of cellular proteins. Like ubiquitin, SUMO is conjugated to target proteins by a three enzyme cascade system consisting of SUMO-activating E1 enzyme (SAE1/SAE2), SUMO-conjugating E2 enzyme (Ubc9), and SUMO E3 ligases (PIASs). Conjugated SUMO can be removed by a family of Sentrin-specific proteases (SENPs). This reversible sumoylation process regulates diverse cellular processes, including transcription, nuclear transport, stability, and signal transduction. Deleted in breast cancer 1 (DBC1) is a tumor suppressor that plays crucial roles in the control of diverse cellular processes, including stress response and energy metabolism. DBC1 is a major inhibitor of SIRT1. Under DNA damage conditions, DBC1 binds to SIRT1 and this tight binding displaces p53 from SIRT1, allowing acetylation and transactivation of p53 for expression of its downstream targets, such as p21, BAX, and PUMA. However, how the function of DBC1 is regulated remained unknown. Phosphorylation of DBC1 regulates DBC1-SIRT1 interaction and SIRT1 deacetylase activity. Under stress conditions, ATM/ATR kinases are activated and phosphorylates DBC1 at Thr454. This phosphorylation causes tight binding between DBC1 and SIRT1, leading to dissociation of p53 from SIRT1 for subsequent acetylation and transactivation of p53. In this study, I demonstrated that DBC1 is a target for SUMO modification and that Lys591 serves as the major SUMO acceptor site. Treatment with DNA-damaging agents, such as etoposide and doxorubicin, induced sumoylation of endogenous DBC1. In addition, DBC1 was modified by SUMO2 and SUMO3, but not by SUMO1. Remarkably, this sumoylation of DBC1 promoted its interaction with SIRT1, leading to p53 acetylation. PIAS3 was found to act as a DBC1-specific SUMO E3 ligase and SENP1 was to serve as DBC1-specific desumoylation enzyme. Interestingly, PIAS3 and SENP1 interacted to the same N-terminal region of DBC1 and therefore competed with each other for binding to DBC1. Etoposide treatment reduced the interaction of DBC1 with SENP1, but promoted that with PIAS3, resulting in an increase in DBC1 sumoylation. Remarkably, the switching from SENP1 to PIAS3 for DBC1 binding was achieved by ATM/ATR-mediated phosphorylation of DBC1. These results demonstrate that PIAS3 and SENP1 antagonistically regulate SUMO modification of DBC1. Consistently, SENP1 knockdown promoted etoposide-induced apoptosis, whereas knockdown of PIAS3 or SUMO2/3 and overexpression of sumoylation-deficient DBC1 mutant inhibited it. Collectively, the present findings indicate that SUMO modification of DBC1 by SUMO2/3 plays a crucial role in p53-mediated apoptosis under DNA damage conditions.BACKGROUND 1 1. p53 pathway 1 2. SIRT1 4 3. Small Ubiquitin-like Modifier (SUMO) 5 4. DBC1 10 5. Purpose of thesis work 13 INTRODUCTION 16 MATERIALS AND METHODS 20 1. Plasmids and shRNAs 20 2. Cell culture and transfection 20 3. Assays for SUMO modification 21 4. Immunoprecipitation 22 5. SIRT1 activity assay 23 6. Determination of NAD+/NADH ratio 23 7. Purification of SUMO3, sumoylated DBC1 and SIRT1 24 8. Luciferase assay 25 9. TUNEL assay 26 RESULTS 27 DBC1 is a target for sumoylation 27 DNA damage induces sumoylation of DBC1 and its interaction with SIRT1 28 DBC1 sumoylation blocks interaction of SIRT1 with p53 31 PIAS3 and SENP1 counteract on SUMO modification of DBC1 32 DBC1 phosphorylation promotes its sumoylation 35 DBC1 sumoylation is required for p53 transactivation 36 DBC1 sumoylation is required for p53-mediated apoptosis 37 DISCUSSION 117 REFERENCES 124 ABSTRACT IN KOREAN 135Docto

A Study on Art for Personal Recovery and its Expression

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 미술대학 서양화과, 2018. 2. 윤동천.국문 초록 본 논문은 본인의 회화를 트라우마에 대한 치유의 과정으로 이해하고, 정신분석학을 토대로 작가의 심리와 작업 사이에서 발생하는 변증법적 관계를 연구함으로써 이후의 작업을 모색하고자 하는데 의의가 있다. 나에게 예술이란 사회적 이념을 표현하는 것 이전에 개인의 자아를 표현하는 것이다. 이러한 관점은 26세의 건축학도 시절에 표현주의 작가인 뭉크의 작품 슬라이드를 접함으로써 시작되었다. 그의 그림으로부터 느낀 것은 죽음의 위협으로부터 벗어나려는 몸부림과 체념 같은 상반된 심상의 혼돈이었다. 이 심상들과의 공명은 내면의 트라우마에 대한 인식과 치유로서의 미술에 대한 실마리를 제시하였다. 나의 트라우마는 유년기부터 수년간 가족사(家族史)에서 발생한 사건들로부터 기인한다. 그로부터 파생된 극도의 불안과 허무에 대응하려는 의지에서 작업이 시작된 것이다. 그러므로 미술을 통한 자기 치유는 작업의 동기이자 목적으로서 의의를 갖는다. 트라우마와 예술의 관계성에 관한 연구는 프로이트의 정신분석학에 근거하였으며, 치유의 방법론에 대해서는 주디스 허먼의 임상적 이론에 바탕을 두었다. 2005년에 시작한 돼지 연작은 노동집약적인 묘사와 점묘의 방식을 통해 완성된 작업으로서 트라우마로 인한 발작과 정신적 혼돈에 대응하기 위한 억제적 수단이 되었다. 이에 대해 나의 돼지 되기라는 회화의 주제와 점묘법의 형식을 무의식적 억압이 작용한 결과로서 설명하였다. 2012년 이후 시작한 기억 그리기는 치유의 방법론을 의식적으로 계획한 작업이었다. 이 시기의 현재와 과거기억의 중첩되는 심상 그리기는 이야기기하기와 외상기억의 전환이라는 정신분석학적 치유의 방법론을 대체하는 것이었다. 그리고 이러한 과정 속에서 피어나는 주관적인 감정과 심리상태를 드러낸 회화의 형식은 표현주의의 성격을 띠게 되었다. 현재와 과거의 중첩된 심상을 회화로 표현하고 분석함으로써 트라우마로 인해 단절되었던 삶의 이야기를 통합시킬 수 있다. 이것은 과거의 사건과 자신 혹은 더 나아가 자아와 사회에 대한 인식의 확장과 결핍된 요인들의 복구를 의미한다. 치유의 과정으로서의 그림은 트라우마의 치유에 일조하였지만, 한편으로는 나에 관한 철학적 답변을 얻는 과정이기도 했다. 현재 나는 트라우마 치유 이전의 얼굴을 지워낸 후 재구축한 회화로서의 자아상에 대한 회의로 인해 다시금 그 해체를 원하고 있다. 이렇듯 자신의 사유와 회화에 있어서 해체와 구축의 사이를 오가는 외상의 변증법은 계속해서 재현되리라고 본다. 그리고 본 연구를 통해, 치유로서의 미술을 통한 철학적 사유는 비언어적인 심리들과 얽혀 본인의 회화적 표현의 확장에 크게 기여할 수 있다는 가능성을 볼 수 있었다. 이를 바탕으로 앞으로의 작업에 주게 될 새로운 변화를 기대한다.I. 서론 1 II. 치유로서의 미술과 트라우마 이론 5 1. 치유로서의 미술 5 2. 무의식적 억압과 반복강박 : 프로이트 7 3. 외상기억의 전환과 회복 : 주디스 허먼 12 III. 트라우마 이론을 바탕으로 한 본인의 작업 분석 16 1. 유년기 트라우마에 대한 짧은 독백 16 2. 억압(Repression)의 시기(2005-2010) 17 1) 돼지와 캔의 이중적 의미 17 ㄱ. 표방한 의미 : 대중 17 ㄴ. 내적 의미 : 억압 23 2) 반복강박에 의한 점묘 29 3. 외상기억 전환의 시기(2012-2016) 32 1) 현재와 과거의 중첩 32 2) 절망과 희망의 역설 46 3) 감정 표출과 억제의 혼재(混在) : 표현주의 회화 53 IV. 결론 외상의 변증법 60 그림목록 65 참고문헌 목록 67 Abstract 69Maste

Controller Indirect Learning Algorithm Using Experimental Implantation Technique

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 공과대학 컴퓨터공학부, 2017. 8. 이제희.물리 기반 애니매이션이란 가상의 캐릭터들이 물리 법칙의 지배 하에서 움직이도록 하는 것으로, 움직임에 현실성을 부여함으로써 보는 사람들로 하여금 자연스러운 느낌이 들게 해주는 기법이다. 현재 가상 캐릭터의 동작을 생성하기 위해 가장 보편적으로 이용되고 있는 방법은 모션 캡쳐 기법인데, 이 방법은 현실의 사람이나 동물이 배우가 되어 직접 촬영한다는 점에서 필연적으로 몇 가지 물리적 한계를 갖는다. 본 논문은 두 가지 알고리즘을 제안한다. 먼저 첫 번째는 원하는 물리 환경과 가상 캐릭터가 있을 때, 얻고자 하는 동작의 종류에 따라 캐릭터의 움직임에 대한 보상(reward) 시스템만 정해주면 강화학습을 통해 주어진 조건에 맞는 동작을 자동으로 생성할 수 있는 제어기를 학습시키는 방법이다. 두 번째 제안 알고리즘은 첫 번째에 이어지는 내용으로, 주어진 환경에서 잘 학습된 동작 제어기를 갖고 있을 때, 형태 및 구조는 동일하지만 다른 방식으로 환경을 인식하는 가상 캐릭터의 제어기를 빠르게 학습시킴으로써 환경 인식 센서를 일반화하는 방법이다. 실험으로는 장애물을 피해 목표물로 비행하는 가상 캐릭터를 이용하여 이미 학습된 제어기의 경험을 통해 간접적으로 학습된 제어기의 성능을 검증하였다.제 1장 서론 1 제 2장 관련 연구 5 2.1 물리 기반 애니매이션 5 2.2 강화학습을 이용한 제어기 학습 7 제 3장 알고리즘 개요 9 제 4장 초기 최적화 궤적 생성 13 제 5장 진화적 CACLA 17 제 6장 간접 경험 학습 20 제 7장 실험 및 결과 24 참고문헌 27 Abstract 32Maste

세마이 온라인 병렬 기계 스케줄링 문제에 대한 알고리즘의 분석

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Development of the 6 DOFs ultra precision positioning system using the PZT actuators and elastic hinges

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :기계항공공학부,2003.Docto

(A) Study on Catchment Force by Types of Facilities in Urban neighborhood park

학위논문(석사) --서울대학교 대학원 :건설환경공학부, 2009.2.Maste

Effect of adenovirus-p53 on the growth of human non-small cell lung cancer cells

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :의학과 흉부외과학전공,1998.Docto

Position and Velocity Estimation of an Object in Uniform Motion Using Monocular Image Sequences

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2012. 2. 하인중.본 논문에서는 단일카메라로 촬영한 물체의 영상을 이용하여, 3차원 공간 상에서의 물체의 위치와 속도를 추정할 수 있는 기법을 제안한다. 우선 움직이는 물체에 대한 호모그래피 행렬을 구하였으며, 이 경우 호모그래피 행렬은 카메라와 물체의 회전 행렬 및 변위, 물체 평면의 법선 벡터와 거리 등의 인자들에 의해 표현될 수 있음을 보였다. 카메라의 위치, 회전 정보를 알고 있는 경우, 호모그래피 행렬을 이용하여 움직이는 물체의 위치는 정확하게 구할 수 없으며, 물체의 운동모델을 가정하여 근사적으로 추정할 수 밖에 없다. 다음으로 물체의 위치, 카메라의 위치, 호모그래피 행렬의 인자들 사이의 관계식을 분석하여, 이를 바탕으로 카메라의 위치, 회전 정보와 결합하여 물체의 동역학 방정식을 선형 시변이 시스템으로 나타낼 수 있음을 보인다. 또한, 유도된 물체의 동역학 방정식을 기반으로 칼만 필터를 이용한 물체의 속도 추정기를 설계하고 가관측성 분석을 제공하여 기존 기법에 비하여 가관측성이 개선되었음을 밝히고, 가속도의 크기에 따른 가관측성을 분석하였다. 끝으로, 제안한 기법에 대한 실험 데이터를 제공함으로써 실제 시스템에 대한 적용 가능성을 입증하도록 한다.We propose a new estimation method which provides the estimates of the position and the velocity of a unknown moving object, using monocular image sequences. First, we derive the homography matrix of the moving object. The parameters of the homography matrix are represented by rotational matrix and translational vector of the camera, the object and normal vector of the object, and distance between the camera and the object. We show that if the information of the rotational and translational motion of the camera is known we can estimate the translational motion of the object asymptotically by assumed dynamic model from the homography matrix. Then, we derive the dynamic model of a moving object which is almost the same as a linear time-varying system by using the parameter of the homography matrix. Therefore we can design the motion estimator using the well-known Kalman filter and show the condition of observability. Though the observability condition of the proposed estimator restricts the motion of the camera, it is much milder than that of bearings-only tracking and depends on the magnitude of acceleration of the camera. Finally, experimental data shows an applicability of the proposed method.Maste