가상현실 시스템을 구현하고자 할 때, 그 환경에 존재하는 개체(entity)들의 복잡한 행위(behavior)를 설계 및 기술하는 것이 쉽지 않을 뿐만 아니라, 사용자와의 상호작용까지 고려한다면 매우 복잡하게 된다. 게다가, 이러한 행위와 상호작용의 설계 및 기술에 대한 정형화된 도구조차 찾기 어려운 것이 사실이다. 이 논문에서는 이러한 행위를 설계할 때, 소프트웨어 공학에서 이용되고 있는 도구 중 하나인 Statecharts와 DFD(Data Flow Diagram)을 기반으로 하는 ASADAL/SIM을 이용하여 설계하고 구현한 예를 들어 프로그래밍이 아닌 다른 도구를 통한 가상환경 내의 개체들의 행위 설계와가 가능함을 보이고, 그로 인해 얻을 수 있는 여러 장점에 관하여 소개한다.
본 연구의 목적은 의미 있는 대상의 선호도 판단에 영향을 미치는 것으로 알려진 원리인 내적 편향 원리와 규범적 관점 간의 상호작용 양상을 연구하는 데에 있다. 개별 개체의 친숙도가 규범적 관점에 영향을 미친다는 점 또한 고려하여 친숙도 수준에 따른 두 선호도 원리의 작용 양상을 검증하고자 하였다. 이를 위하여 이중 대안 선택 과제를 활용한 행동 반응 실험을 진행하였으며, 친숙도 수준(높음/낮음)에 따라 각 8개의 단일 개체를 실험 재료로 하여 내적 편향 원리 준수 여부와 규범적 관점 준수 여부를 조작하였다. 실험 결과, 내적 편향 원리를 준수한 상태에서 개체가 제시된 경우가 내적 편향 원리가 위배된 상태로 개체가 제시된 경우보다 더 선호되었다. 선호 판단에 걸리는 반응시간 또한 더 짧은 것으로 나타났다. 그러나 규범적 관점 준수 여부는 선택 빈도 및 반응 시간에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 더불어, 개체의 친숙도는 선호도 판단과 관련된 의사 결정에 간섭 요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 개체 선호도 원리 중 내적 편향의 강도가 규범적 관점에 비해 더 우세하며, 단일 개체가 제시될 때 그에 대한 선호 판단에 있어서 그 개체가 가진 속성보다 시각적 문맥과의 상호작용이 중요하게 작용한다는 것을 시사한다.
최근 유전체학과 단백질체학 분야에서 생성되는 방대한 분량의 데이타로부터 생물학적 의미를 추출해내기 위한 생물정보학적인 도구들에 대한 필요성이 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 세포 신호전달 경로에 관한 정보를 효율적으로 표현, 저장함은 물론 저장된 데이타로부터 생물학적 의미를 추출할 수 있도록 하기 위한 다양한 요구 조건들을 생물학자의 관점에서 분석하고, 이들 요구조건을 체계적으로 반영하여 설계한 ROSPath 데이타베이스 시스템을 제안한다. ROSPath 데이타 모델에서는 향후의 확장성을 고려하여 불완전한 지식의 표현이 가능하도록 하며 인터넷상에서 기존의 다른 생화학 데이타베이스를 공유할 수 있는 연결성을 제공한다. 또한, 객체지향 모델을 이용하여 계층적인 구성을 제공함으로써 효율적인 검색을 지원한다. ROSPath 데이타 모델은 두 가지 주요 데이타 요소인 ‘바이오 개체’와 ‘상호작용’으로 정의된다. 바이오 개체는 세포 신호전달 경로에 관여하는 단백질과 단백질 상태 등과 같은 개개의 생화학적인 개체를 의미하고, 상호작용은 단백질 상태 전이나 화학 반응, 단백질-단백질 상호작용 등과 같은 바이오 개체들 간의 다양한 관계 및 신호전달과정을 설명한다. 제안된 ROSPath 데이타 모델을 이용하여 구성되는 복잡한 정보 네트워크는 다양한 생화학 프로세스들을 기술하고 분석하는 데에 활용할 수 있다.
DDI 추출은 생물 의학 문헌으로부터 약물-약물 상호작용(Drug-Drug Interaction) 관계를 추출하는 작업으로, 기존에 알려지지 않은 인체 내 약물 간의 효과 또는 부작용 정보를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 PCNN 모델을 활용하여 특징 추출 과정을 자동화하고 약물 개체 간의 구조 정보를 포착해 개체 간 관계를 효율적으로 추출하였으며, 생물 의학 문헌에서 쓰이는 생소한 용어를 보다 풍부하게 표현하기 위해 5가지 버전의 단어 임베딩을 PCNN의 채널로 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 MC-PCNN 모델의 성능 평가를 위해 DDI'13 Corpus 데이터를 사용하여 비교 실험을 진행하였으며, 그 결과 기존 연구보다 $F_1$ 점수 기준 최대 2.05%p 향상된 성능을 보이며 DDI 관계 추출에서 효과적인 방법론임을 확인하였다.
최근 그 중요성이 인식되면서 수학에서 뿐만 아니라, 생물학, 의학, 면역학 등의 여러 분야에서 세계적으로 광범위하게 연구되어지고 있는 수리 생물학(Mathematical biology) 분야의 학문적 시초이며 그 기초를 제공하는 개체 수 생태학 (population ecology) 은 생물 종 (種) 의 개체 수가 서식지 안의 특정 위치에서 시간에 따라 어떻게 변하는 지를 연구하는 분야이다. 이 논문에서는 두 종류의 생물 종이 한 서식지 안에서 상호작용하는 형태로서 포식자-먹이 관계, 경쟁관계, 협력관계를 나타내는 모델들을 살펴본다.
다중 객체 추적 기술은 스포츠, 문화 예술 공연, VR 등 여러 방송 콘텐츠에서 자주 사용되고 있다. 방송 영상 안에 등장하는 여러 객체들은 객체간 상호작용에 의해 가려짐, 사라짐 (Occlusion) 등의 현상이 빈번하게 발생하고, 이 경우 기존에 추적되어온 객체들의 ID 가 소실되거나 교환되는 문제가 발생한다. 본 논문에서 더 강인한 다중 객체 추적을 위해, 주 개체 뿐만 아니라 주 개체에 종속되는 하위 개체 또한 함께 추적하는 개체-쌍-추적 기법을 제안한다. 한 쌍으로 묶인 주 개체와 종속 개체의 추적 정보와 매칭 정보는 상호보완적으로 사용되어, 소실 및 교환된 ID 도 복원할 수 있는 가능성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 재인지 성능 향상을 위한 개체 쌍 추적 기법을 기술하였고, 성능 평가를 통해 제안 방법이 재인지 성능 향상에 기여할 수 있음을 확인하였다.
둘 혹은 그 이상의 개체가 협력하거나 통신할 때와 같이 상호 작용할 때 그 상호작용의 올바른 정도를 상호운영성이라고 한다. 소프트웨어에서 상호운영성시험의 필요성은 복수의 소프트웨어 개체를 사용하여 주어진 기능 혹은 임무를 수행하는 시스템을 구축할 때 발생한다. 오늘날 소프트웨어가 더욱더 복잡한 문제를 해결하기 위하여 이용되고 소프트웨어시스템이 네트워크를 통하여 그 기능이 분산되어 더 풍부한 서비스를 제공하게 됨에 따라 상호운영성시험의 중요성은 더욱 더 커지고 있다. 이 논문은 상호운영과 상호운영성시험에 대한 근본적인 개념과 원리를 논의하고, 실제 상호운영성시험을 수행하기 위한 접근방법을 논의함으로써 상호운영성시험을 위한 체계와 방법론을 제공한다.
문화콘텐츠는 본래 다양한 콘텐츠 생산자와 유통 소비에 이르는 사이클을 가지고 있는 분야이다. 이러한 사이클 안에는 문화콘텐츠 생태계를 구성하는 다양한 개체 요소들이 포함되어 있고 이들 개체들 간의 조화로운 관계의 모색이 중요한 이슈가 되고 있다. 문화콘텐츠분야에 대한 생태계적 관점의 접근은 최근 관심의 확대는 물론 관점 적용에서 오는 유용성에도 불구하고 본격적으로 시도되지 않은 분야이며, 따라서 문화콘텐츠 생태계를 구성하고 있는 개체 요소의 미확인은 물론 개체간의 상호 작용 원리, 개체별 발전 방안, 생태계를 구성하고 있는 모든 개체의 공통적 발전을 이루는 공진화의 원리 등 생태계 내부 및 그 작용에 대한 구체적인 논의가 없는 상태이다. 때문에 본 연구에서는 생태계와 사회과학의 제 분야에서 연구되어 온 생태계 모델을 통해 문화콘텐츠 생태계를 구성하고 있는 개체 요소의 확인, 그리고 각 개체들간의 상호 작용 및 개체 각각은 물론 전체 생태계의 발전 방향에 대해 모색해 보고자 한다.
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.
생명체는 자신을 이루고 있는 단순한 구성 요소들이 적은 수의 근본 규칙들에 의하여 국부적 상호작용을 함으로써 복잡한 생명 현상을 보이고있다 이 연구에서는 생명 현상을 보이고 있는 개체가 많은 수의 단순한 구성 요소들의 집합으로 이루어져 있으며 그러한 구성 요소들이 적은 수의 근본 규칙들에 의하여 서로 국부적인 상호작용을 함으로써 복잡한 행동패턴들을 나타낸다는 가정 아래, 여러 대의 자율이동로봇(autonomous mobile robot)들의 군지능을 나타낼 수 있는 적은 수의 근본 규칙을 찾아내고 찾아진 근본규칙들을 퍼지규칙으로 표현하는 것을 목표로 한다. 각 자율이동로봇은 기능이 매우 제한되어 있으며, 자신만의 독특한 신호를 발생한다. 이 신호를 "heartbeat"이라 부르며 이를 이용하여 대략적으로 자신의 위치와 현재상태를 다른 개체에게 알리는 역할을 한다 이 논문에서는 "heartbeat"을 이용한 로봇간의 통신과 자재반송이라는 군행동을 퍼지시스템으로 구현하고 이를 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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