최근 마이크로어레이 데이터를 기반으로 두 개의 샘플 그룹간에 유의한 발현 차이를 나타내는 생물학적 기능 그룹을 검출하기 위한 유전자 집합 분석(gene set analysis) 연구가 많은 주목을 받고 있다. 기존의 유의 유전자 검출 연구와는 달리, 유전자 집합 분석 연구는 유의한 유전자 집합과 이들의 기능적 특징을 함께 검출할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 이유로 최근에는 PAGE, GSEA 등과 같은 다양한 통계적 방식의 유전자 집합 분석 방법들이 소개되고 있다. 특히, PAGE의 경우 두 샘플 그룹간의 유전자 발현 차이를 나타내는 스코어의 분포가 정규 분포임을 가정하는 모수적 접근 방식을 취하고 있다. 이러한 방법은 GSEA 등과 같은 비모수적 방식에 비해 계산량이 적고 성능이 비교적 우수한 장점이 있다. 하지만, PAGE에서 유전자 발현 차이를 정량화하기 위한 메트릭으로 사용하고 있는 AD(average difference)의 경우, 두 그룹간에 절대적 평균 발현 차이만을 고려하기 때문에 실제 유전자의 발현값 크기나 분산의 크기에 따른 상대적 중요성을 반영하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 실제 유전자의 발현값 크기나 그룹 내 샘플들의 분산 정보 등을 스코어 계산에 함께 반영하는 WAD(weighted average difference), FC(Fisher's criterion), 그리고 Abs_SNR(Absolute value of signal-to-noise ratio)을 모수적 방식의 유전자 집합 분석에 적용하고 이에 따른 유의 유전자 집합 검출 결과를 실험을 통해 비교 분석하였다.

본 논문에서는 호기와 흡기에 촬영된 흉부 CT 영상간 폐 영상정합을 위해 데몬 알고리즘을 이용한 비강체 정합 방법을 제안한다. 먼저 두 영상에 어파인 변환을 적용하여 폐를 전역적으로 정렬한 후, 데몬 알고리즘에 기반한 비강체 정합 방법을 적용하여 지역적으로 변형시킨다. 데몬 힘의 계산을 위해 기준영상의 기울기 정보 뿐 아니라 부유영상의 기울기 정보를 함께 사용하여 기준영상의 기울기가 약한 부분에서 빠른 수렴을 돕는다. 활성-셀 기반 데몬 알고리즘은 두 영상 간 정합도가 높은 셀에서의 불필요한 변위 계산을 방지함으로써 정합 과정을 가속화시키고 변형 접힘 현상의 확률을 줄여주는 역할을 한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 기준 기울기 힘을 사용한 방법과 부유 기울기 힘을 함께 사용한 방법을 비교하고, 활성-셀을 사용한 방법과 사용하지 않은 방법을 비교하였다. 실험 결과는 제안 방법이 변형이 큰 폐를 정확하게 정합하며 수행시간을 감소시킴을 보여준다.

최근 각종 가전기기들이 유/무선을 통해 연결되어 하나의 서비스를 제공하고 있지만, 기기제어를 위한 인터페이스는 통합되지 않고 각각 존재한다. 따라서 사용자는 각 기기를 어떻게 제어해야 하는지를 숙지해야 하고, 기기의 기능들이 서로 어떻게 결합되어 서비스를 제공하는지 알아야 한다. 하지만 기기제어를 위한 리모컨에는 기기의 복잡한 기능 제어를 위해 사용성이 높지 않은 다수의 버튼이 존재하며 각 기기별로 비슷한 모양의 리모컨들이 존재하므로, 하나의 서비스를 제공받기 위해 다수의 리모컨을 사용해야 하는 사용자에게 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양한 기기들이 서로 연결되어 제공되는 서비스 작업단위를 태스크로 정의하고, 사용자가 원하는 서비스를 손쉽게 제공받을 수 있도록 태스크 단위의 사용자 인터페이스 생성을 위한 가전기기 마크업 언어(Home Appliance Markup Language; HAML)를 제안한다. HAML은 태스크 제어에 꼭 필요한 버튼들만을 모아 하나의 인터페이스를 구성하고, 태스크 수행을 위한 기기 설정의 자동화 기능을 제공한다. 시스템 동작 시나리오와 사용성 평가를 통해 제안하는 방법의 유용성을 검증한다.

본 연구에서는 영상을 대형으로 디스플레이 함과 동시에 사용자가 보다 세밀하게 관찰하고자하는 관심영역을 이동 프로젝터로 투사함으로써 개선된 해상도와 밝기로 디스플레이 하는 인터랙티브 투사 기법을 제안한다. 사용자는 이동 프로젝터를 들고 움직이며 관심영역의 위치를 변경하게 되는데 이 때 적절히 투사영상을 업데이트하기 위해 폐회로(closed-loop) 기반 추적 방법을 제안한다. 먼저 대형 디스플레이 영상에 이동 프로젝터의 위치를 나타내는 표시자를 삽입하고 이를 이동 프로젝터에 부착된 카메라로 획득한 연속영상에서 추출한다. 표시자의 중심이 항상 카메라 영상의 중심과 일치하도록 하는 제약조건 하에서 이를 만족시키기 위해 대형 디스플레이 상에서 표시자의 위치를 지속적으로 업데이트 한다. 이렇게 계산된 표시자의 위치에 해당하는 사각형 영역을 이동 프로젝터가 투사하게 되며 이때 카메라와 이동 프로젝터 사이의 투사변환을 적용하여 와핑한다. 표시자 분할은 총 네 단계로 이루어지며 카메라 영상에 대해 HSI 기반 전처리, 직선 탐지, 사각형 조건 검사, 교차비(cross-ratio) 검사를 거쳐 최종 네 개의 코너점이 결정된다. 제안된 투사 기법을 적용하여 구현한 인터랙티브 투사 시스템은 약 24fps의 처리속도를 지원하며 사용자 평가 결과 높은 유용성을 나타냈다.

유무선 데이터방송을 이용한 양방향광고 서비스는 시청자들로 하여금 시청 중인 프로그램에 능동적으로 참여할 수 있게 하고, 방송 매체와의 소통을 가능하게 만들어 그 파급효과가 매우 크다. 본 연구에서는 방송 컨텐츠 내용 중 특정 객체를 지정하고 객체의 연속되는 동적 영역정보를 추출한 후 이를 객체 형태의 양방향광고로 제작하는 시스템을 개발한다. 방송 컨텐츠 내용 중 광고객체의 선택은 광고제작자의 주관적인 판단에 따르고 선택된 객체는 TV 프로그램 진행에 따라 지속적으로 움직이며 출현과 사라짐을 반복한다. 그러므로 기존의 데이터방송용 저작도구로는 객체 형태의 양방향광고 생성이 쉽지 않다. 본 연구에서는 스케치 입력 인터페이스를 이용한 광고객체 추출 기법을 제안하고 평가 함수를 통해 입력 오류를 수정하거나 광고 효과를 높여줄 수 있는 기법을 제시한다. 또한 최종 광고객체의 시공간 영역정보를 MPEG-4 BIFS로 변환하여 디지털방송 양방향 광고로 생성하고 그 효과를 밝힌다.

확장된 PLR 문법은 LR 문법의 넓은 범위의 부분 문법 클래스이면서 LL 문법의 장점을 갖는 문법 클래스이다. 한편 주어진 임의의 문법에 대한 확장된 PLR 문법의 테스팅 알고리즘은 아직까지 제시되지 않았다. 본 논문에서는 확장된 PLR 문법에 관한 테스팅 알고리즘을 제시한다.

산업자동화 분야에는 특수목적 마이크로콘트롤러인 PLC가 널리 사용된다. PLC 프로그램 분석과 검증을 위한 연구에서 우선적으로 해야 할 일은 PLC 프로그래밍 언어의 의미구조를 정형적으로 제시하는 것이다. 본 논문은 PLC 프로그래밍에 널리 사용하는 LD 언어의 의미구조를 정의한다. LD 언어는 그래픽 언어이기 때문에 먼저 텍스트 언어 Symbolic LD로 구문구조를 정형화한 다음에, Symbolic LD에 대한 의미구조를 정의할 수가 있다. 본 논문은 Symbolic LD의 의미구조를 자연 의미구조 기법으로 정의하고, 증명 보조기 Coq을 이용하여 정형화하였다.

본 연구의 목적은 한국어 수분류사 체계를 설정하고, 수분류사와 공기명사 간 의미관계 정보를 제공하는 한국어 수분류사 어휘의미망 "KorLexClas 1.5"의 정보구조와 구축방식을 소개하는 데 있다. KorLex 명사, 동사, 형용사, 부사가 영어 워드넷(Princeton WordNet)을 기반으로 참고구축 방식으로 개발된 것에 비해, KorLexClas 1.0버전과 이를 확장한 1.5버전은 직접구축 방식으로 개발하였다는 점에서, 수분류사의 계층구조와 언어단위 간 의미관계 설정은 매우 방대한 시간과 정교한 구축 방식을 요구한다. 따라서 작업의 효율성을 기함과 동시에, 구축된 어휘의미망의 신뢰성 및 확장성을 높이기 위해, (1) 다양한 기구축 언어자원을 활용하되 상호 검증하는 절차를 거치고, (2) 부분문장 분석방법을 이용하여, 수분류사 및 공기명사 목록을 확장하며, (3) 언어학적 준거를 기준으로 수분류사의 계층구조를 설정하고, (4) 수분류사와 공기명사 간 의미관계 정보를 제공하되 확장성을 확보하기 위해, KorLexNoun 1.5에 '최하위 공통상 위노드(LUB : Least Upper Bound)'를 설정하는 방식을 택한다. 이러한 특성을 가진 KorLexClas 1.5는 기계번역을 비롯한 한국어정보처리의 제 분야에 응용될 수 있다.

단백질의 아미노산 조성은 생물정보학의 여러 문제를 해결하기 위한 기초적인 정보로 자주 활용된다. 본 논문에서는 아미노산간의 진화적인 연관성을 정의한 BLOSUM 행렬에서 유도한 유사도 함수를 사용하여 아미노산 조성을 결정한다. 이러한 방법은 생물학적인 연관성이 있는 단백질 서열일수록 비슷한 아미노산 조성을 갖도록 한다. 또한 단백질의 구조와 기능에 중요한 역할을 하는 위치-특이적인 아미노산의 분포를 추정하기 위해서 레이더나 음성 신호의 스펙트럼 분석에 사용되는 개념인 시간-종속 분석, 시간 해상도와 주파수 해상도의 개념을 적용하였다. 제안한 방법을 단백질의 세포내 위치예측에 적용하여 기존의 아미노산 조성 추정 방법을 사용하는 것보다 크게 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

손 추적 기술은 인간과 기계와의 효율적인 의사소통을 위한 손동작 인식 기술의 핵심 기반 기술이다. 최근의 손 추적 연구는 3차원 손 모델을 이용한 연구 방향에 초점을 맞추고 있고, 기존의 2차원 손 모델을 이용한 방법보다 강인한 추적 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 결합된 파티클 필터에 기반한 새로운 3차원 손 추적 방법을 제안한다. 이는 전역적 손 형상과 지역적 손가락 움직임을 분리하여 추정하고, 각각의 추정 결과를 서로의 사전 정보로 이용하여 기존의 방법보다 빠르고 강인한 추적을 가능하게 한다. 또한, 추적 성능 향상을 위해 색상과 에지를 함께 고려한 다중 증거 결합 방법을 적용한다. 실험결과, 제안하는 방법은 복잡한 배경이나 동작에서도 강인한 추적 결과를 보였다.