본 논문에서는 대용량의 DNA 염기 배열의 정성 정보를 특징짓기 위한 새로운 가시화 방법을 제안한다. DNA 배열은 배열 자체가 방대한 양의 정보를 포함하고 있기 때문에 분석에 많은 어려움이 있다. 우리는 DNA 염기 배열들사이의 상사성 비교를 위해 DNA 염기 배열을 하나의 이미지 도메인으로 변환한다. 프로그램은 random walk plot으로 DNA 염기 배열을 가시화한 후에 k-convex hull로 단순화 시킨다. Random Walk plot은 염기배열을 평면상에 하나의 커브로 표현한다. k-convex hull은 walk plot으로부터 무의미한 부분을 제거함으로서 walk plot을 단순화한다. 이러한 방법은 유전공학자들에게 쉽게 DNA 배열의 특징을 인식하고 분류할 수 있는 직관을 제공한다. 실제 게놈 데이터로 실험한 결과는 논문에서 제안하는 방법이 긴 DNA 염기배열들 사이의 유사성 분석을 위해 좋은 가시화 도구임을 보여준다.
많은 양의 유전자 정보가 유전공학의 발전과 Genome 프로젝트의 결과로 축적되고 있으며, 이러한 유전자 정보를 체계적으로 관리하고 가시화하기 위한 생물정보학 분야의 연구가 진행되고 있다. 기존의 많은 Genome Browser들이 완성된 형태의 툴로 서비스되고 있다. 이러한 툴들은 다목적의 많은 기능을 포함하고 있어 특정연구를 진행해야하는 연구자들은 너무 많은 정보로부터 원하는 것을 찾기 위해 시간과 노력이 필요하게 된다. 본 논문에서는 특정한 목적의 Gene 가시화 툴을 제작할 수 있는 Component Ware를 제안하고 이를 이용한 진화분석용 가시화 툴을 소개한다.
시뮬레이션 가시화 기술은 사용자가 직접 접하게 되는 기술이며, 시뮬레이터 사용자들은 보다 빠르고, 보다 현실적이며 보다 직관적인 영상을 요구하고 있다. 컴퓨팅 기술 및 영상장비 기술 등의 하드웨어는 우수한 성능으로 발전된 반면, 현재 일반적으로 선박 운항 시뮬레이터에 사용되고 있는 그래픽 렌더링 엔진은 그 한계를 나타내고 있다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 예부선 시뮬레이션 시스템의 가시화툴 위해 필요한 시스템의 요구사항을 도출하고 상용 및 공개용 그래픽 렌더링 엔진에 대한 조사/검토하고, 시스템 요구사항을 만족시키기 위한 그래픽 렌더링 엔진의 장단점을 분석하여, 향후 그래픽 렌더링 엔진의 활용가능성을 평가하였다.
생의학 분야 문헌의 양이 빠르게 증가함에 따라, 생의학 연구자들이 필요로 하는 정보를 얻기가 어렵게 되었다. 이를 해결하기 위해, 인간-컴퓨터 상호작용 분야에서는 생의학 문헌 검색 시스템, 또는 생의학 문헌의 정보 추출 시스템 등에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 생의학 문헌으로부터 정보를 자동으로 추출하기 위한 관계정보 추출 시스템에 대해 소개한다. 소개하는 시스템은 크게 요약 수집 모듈, 관계 추출 모듈, 관계 가시화 모듈로 구성되어 있다. 우선, 요약 수집 모듈에서는 특정 주제의 문헌들을 검색 및 수집한다. 그리고, 관계 추출 모듈에서는 수집된 문헌들에 대해서, 단백질/유전자 등의 생물학 개체를 인식하고, 구문분석을 통하여 인식된 개체들 사이의 관계를 추출한다. 마지막으로, 관계 가시화 모듈에서는 추출된 관계를 통합하여 네트워크 형태로 가시화한다. 이 시스템은 생물학 실험 이전의 문헌 기반 타당성 검사, 단백질-단백질 상호작용 또는 특정 질병과 유전자의 조절관계 분석, 또는 대용량 문헌 처리를 통한 패스웨이 데이터베이스 구축 등에 활용될 수 있다.
현재 많은 연구들이 작은 크기에 여러 공정을 집적시킬 수 있는 장점을 가진 마이크로 장치의 개발과 활용에 집중되고 었다. 마이크로 장치에서 가장 중요한 것은 미세 유동의 효율적인 제어이다. 본 연구에서는 마이크로 장치에 직접 적용 가능한 표면 개질 된 마이크로 채널의 유동에 대하여 고려하였다. 표면 개질(surface treatment)은 물리적, 화학적인 작용을 통해서 채널 내부 표면의 습윤성을 변화시켜 유동을 제어하는 방법이다. 친수성(glass)을 가지는 마이크로 채널 내부의 일부를 소수성(teflon)으로 개질 후, 고속카메라를 이용하여 채널 내부를 흐르는 유체의 유동 경계면 변화를 분석하였다. 또한 유동 해석을 위한 상용 코드(CFD-ACE)를 이용하여 유동에 대한 수치 해석을 진행하여 가시화된 실험 결과와 비교 분석하였다. 실험 결과와 수치 해석 결과를 통해, 친수성과 소수성 표면 배열에 따른 일시적인 유동 변화를 관찰하였다. 본 연구 결과를 통해 마이크로 채널 유동의 최적화 상태를 찾을 수 있으며, 보다 용이한 미세 유동 제어가 가능하다.
인터넷 비즈니스 사이트가 많아짐에 따라 사용자에게 편리한 비즈니스 사이트를 구추하기위해 웹서버의 구조 및 내용을 평가하고 재구성해야 하는데, 수작업에 의한 웹문서의 평가시 인적, 시간적 비용이 높고 시스템에 대한 평가값이 객관적이지 못하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 구조추출, 구조저장, 구조가시화로 구성된 웹문서의 구조분석 에이전트를 제안한다. 구조추출 모듈은 URL로 웹문서를 받고 이를 잘정의된 XML형태로 변환한 후, 태그정보를 이용하여 웹문서의 구조를 구하고, 하이퍼링크데이터를 이용하여 웹문서간의 연결구조를 얻는다. 구조저장은 추출된 웹문서와 웹문서 연결관계를 웹서버와 같이 연결하여 저장하며, 구조 가시화에서 이를 계층적으로나 그래프형식으로 가시화된다. 제안한 시스템의 유용성을 보이기 위하여 웹문서의 평가문제에 적용한 결과, 많은 양의 데이터를 의 데이터의 기술적인 평가가 가능하고, 데이터를 수집하기 위한 인력자원, 시간과 비용을 줄일수 있으며, 쉽게 사이트를 평가하여 서비스 수준을 향상 시킬 수 있음을 알 수 있었다.
오픈소스 기반의 패킷 탐지 도구인 WireShark를 활용하여, 패킷을 직접 캡쳐, 분석해보고 칼리 리눅스를 활용한 시나리오 기반의 모의해킹을 시도, Snort와 Suricata를 이용하여 공격적인 성향의 패킷을 탐지하여 로그를 데이터베이스화 시킨 후 사용자 편의에 맞도록 가시화(可視化)한다. 사용자는 가시화 된 로그를 통해 공격을 좀 더 빠르게 인지하여 대응하는 것이 가능하다.
컴퓨터 그래픽스 (Computer Graphics) 및 인간-컴퓨터 상호작용 (Human-Computer Interaction, HCI) 기술을 기반으로 효과적인 데이터 분석을위한 가시화 툴 (Tool) 기술이 크게 발전 하였다. 해당 기술 분야는 Visual Analytics (비주얼애널리틱스)라는 연구 분야로 발전하여 2006년 첫 심포지엄이 열린 이래, 다양한 데이터 마이닝 (Data Mining), 상호작용 (Interaction) 기술이 정보 가시화 (Information Visualization) 기술에 접목하여 사용자 중심의 빅 데이터분석 및 의사 결정 시스템을 연구하는 분야로 확장 되었다. 그러나 국내에서는 아직 해당 연구 분야에 대하여 제대로 알려지지 않아, 국내 컴퓨터 그래픽스 및 HCI 기술 연구에 비하여, 가시화 기술을 통한 빅데이터 분석 및 의사결정을 지원하는 시스템을 설계 하는 기술이 뒤쳐지는 편이다. 따라서 본 논문에서는 비주얼 애널리틱스 연구의 기본 철학을 살펴 보고, IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology (VAST) 학회에 2015년 출판된 논문으로 사용된 데이터 및 가시화 기술 분석 서베이를 진행함으로써 국내 컴퓨터 그래픽스 연구자들의 해당 분야에 대한 이해를 돕고자 한다.
Mr(Magnetic Resonance ) 영상은 인체 기관의 상태에 관한 많은 정보를 가지고 있어 이것을 분석하여 가시화하면 의료 진단에 유용하게 이용될 수 있다. MR 영상의 가시화는 영상의 획득, 전처리, 조직 분류, 보간, 렌더링의 단계로 이루어진다. 이 단계 중 Mr 영상의 불완전성 때문에 현재 조직 분류 및 보간이 문제로 되어 있다. 본 논문에서는 머리 MR 영상을 대상으로 조직 분류 및 보간에 대한 기법을 제안하고 제안된 기법을 바탕으로 뇌를 3차원 가시화한다. 조직 분류 기법에서는 뇌조직 성분 구성 등 임상 실험에 의해 밝혀진 뇌에 대한 구조적인 지식을 단계적으로 이용한다. 보간 기법은 오목 윤곽선에 사용할 수 있게 동적 탄성 보간기법을 개선하였다. 제안한 구조적인 분류 기법 및 보간 기법을 다른 기법과 비교 평가한다.
컴퓨터에서 생성된 시뮬레이션의 결과는 일련의 가시화(VIsualization)라는 과정을 거치면서 컴퓨터 그래픽스 기술이 적용됨으로써 인간이 해석하기 쉬운 형태로 변형되게 된다. 연구자가 직관적으로 이해하기 어려운 수치의 나열로 구성돼 있던 시뮬레이션 데이터가 보다 쉽게 이해하고 분석할 수 있게 되는 것이다. 그런데, 최근에는 고성능 컴퓨터(HPC)의 발달로 인해 시뮬레이션 데이터의 크기가 점점 더 증가하는 추세에 있으며, 데이터의 크기가 기가바이트를 넘어 테라바이트에 이르는 경우도 흔해지고 있다. 기존의 가시화 시스템에서 복잡해진 가시화 데이터를 면밀하게 해석하기에는 많은 제약이 따르며, 그로 인해 고해상도 디스플레이 장치나 몰입형 가상현실 장치의 도입은 필연적일 수밖에 없다. 특히 현 시점에서 클러스터 시스템을 이용한 고해상도의 디스플레이 장치에서 사용자와 상호작용할 수 있는 인터페이스를 제공하는 방법은 가상현실 환경을 적절히 활용하는 것이 거의 유일하다 할 수 있겠다. 본 논문에서는 시뮬레이션 데이터, 특히 로터 동역학 분야의 시뮬레이션 데이터를 가상현실 환경에서 가시화하고 제어하는데 필요한 프레임워크와 인터페이스를 소개할 것이다. 이 프레임워크는 가상현실 환경에서 로터 동역학 분야의 시뮬레이션 데이터와의 실시간 상호작용을 통한 해석을 수행하는데 필요한 기반환경을 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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