우리는 모방하는 동물이다. '참된 모방(true imitation)'은 한 행위가 행해진 것을 보는 것으로부터 그 행위를 하는 법을 새롭게 배우는 것이라고 할 수 있다. 우리는 타 개체의 기술과 지식을 모방함으로써 다른 동물의 세계에서 찾아보기 힘든 문화와 문명을 이룩할 수 있었다. 이런 의미에서 모방 능력이 어떻게 진화하고 발달하는지를 묻는 것은 중요하다. 또한 인간이 아닌 다른 동물들이 참된 모방을 할 수 있는지, 그리고 모방 학습 측면에서 인간과 동물이 구체적으로 어떻게 다른지를 알아보는 작업도 매우 흥미로운 과제이다. 이 논문에서 나는 우선, 인간과 다른 동물들의 모방 능력에 대한 경험적 연구들을 검토해볼 것이다. 이런 비교 연구를 통해 동물과 인간의 모방 능력의 차이에 주목할 것이며, 그들에게서 보이는 복제 충실도의 차이가 왜 발생하는지에 대해 논의할 것이다. 그런 다음에 모방의 신경생물학적 메커니즘에 대한 최신 연구들을 검토할 것이다. 하전두회(inferior Frontal Gyrus, IFG)와 하두정엽(inferior Parietal Lobule, IPL)으로 구성된 인간의 거울 뉴런계(mirror neuron system)가 이 대목에서 가장 중요하게 등장한다. 거울 뉴런계는 타 개체의 행동을 이해하고 공감하고 따라하는 데에 필수적인 신경세포 다발이다. 나는 거울 뉴런계의 기능과 진화에 대한 최신 연구들을 소개할 것이다. 인간의 모방을 가능하게 하는 신경 메커니즘에 대한 연구는 처음에 거울 뉴런계와 후부상측두이랑(posterior Superior Temporal Sulcus, pSTS)로 구성된 '핵심 모방 회로'에 집중되어 있었다. 하지만 더 최신의 연구들은 핵심 모방 회로 밖에서도 모방의 신경 메커니즘이 작동한다는 사실을 말해준다. 마지막으로 나는 이러한 모방의 심리학과 생물학이 문화 진화에 어떤 함의를 지니는지를 탐구한다. 구체적으로 나는 밈과 거울뉴런계의 관계를 탐구한 최신 연구를 통해 문화 진화에 대한 밈학적 접근을 시도할 것이다.
우리는 컨텐츠 복제방지를 위하여 기존의 SVD와 DWT/RDWT를 결합한 워터마킹 시스템에 특이벡터를 추가로 사용하는 방안을 제안하였다. 우리는 SVD를 사용하는 워터마킹 시스템에 존재하는 오류긍정문제(false-positive problem)를 극복하기 위하여 기존의 SVD기반 알고리즘과 같이 특이값에 워트마크를 임베딩할 뿐만 아니라, 커버이미지의 첫 번째 좌/우 특이벡터를 워터마크 이미지의 첫번째 좌/우 특이벡터와 교체하였다. 제안 방안은 오류긍정문제 (false-positive problem)가 발생하지 않는 워터마킹 시스템을 구현할 수 있었으며, 기존의 오류긍정문제가 없는 시스템과 비교하여 우수한 충실성과 강인성을 보여 주었을 뿐만 아니라, 오류긍정문제가 발생하는 시스템에 비해서도 크게 성능차이가 나지 않음을 보여 주었다.
본 연구에서는 디지털워터마킹 방법을 이용하여 디지털 지적도면의 불법유통과 불법복제 등을 방지할 수 있는 대책을 마련하여 보고자 하였다. 이를 위해 기존 연구의 워터마킹 방법을 토대로 지적도면의 특성에 적합하도록 디지털 워터마킹 방법을 개발하고, 이에 대한 성능을 평가하여 보았다. 연구결과, 기존 연구성과를 토대로 워터마크키와 일방함수를 이용하여 알고리즘을 보완함으로써 워터마킹의 보안성을 강화하였다. 또한 충실도, 강인성, 긍정적 오류율을 모두 만족시키는 동시에 위상 관계 역시 변화가 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시하는 방법은 지적도면 뿐만 아니라 GIS, 네비게이션 데이터와 같은 벡터데이터에도 이용 가능하도록 개선하였기 때문에 향후 방법론에 대한 추가적인 보완을 통한다면 보다 광범위하게 이용될 수 있을 것으로 기대한다.
벡터 맵 데이터는 다른 멀티미디어에 비하여 높은 가치를 지님에도 불구하고 데이터의 불법복제와 저작권에 대한 인식과 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 벡터 맵 데이터의 저장 구조를 고려하여 다양한 공격에 대하여 강인한 워터마킹 기법을 제안하고자 한다. 워터마킹 알고리즘의 설계를 위하여 여섯 가지 접근 방법을 고안하였다(포인트 기반의 접근, 최소 둘레 삼각형 구성, 길이 비율에 대한 워터마크 삽입, 워터마크 이미지의 위치를 참조, 그룹화, 일방함수의 사용). 제안 방법은 입력 효과성, 오검출률, 충실도의 특성을 만족하고 강인성 측면에서 노이즈 첨가를 제외한 모든 공격에서 강인함을 보였다. 또한 제안 방법은 원본 데이터가 필요 없는 Blind 방식이며, 데이터 의존적이지 않은 장점을 갖는다. 추가로 단순화 공격에 대하여 단순화 정도가 심해짐에 따라 강인성이 저하되는 선행 연구의 문제점을 해결할 수 있었다.
토끼 배아세포(Embryonic Stem Cell)를 분리하기 위해 토끼 1-cell embryo를 채란하여 in vitro에서 blastocyst까지 배양한 후 mouse embryonic fibroblasts(MEF), rabbit embryonic fibroblasts(REF) 및 STO cell expressing Leukemia Inhibition Factor gene(SNL) feeder cell과 공배양하였다. 외관상 충실한 토끼 배아세포 8 개를 확보하였고 분리된 토끼 ES cell의 모양은 주위에 분화된 세포가 없는 전형적인 colony모양으로 성장하고 액체질소에 동결보존 및 3∼5차례의 계대배양 후에도 이러한 모양은 계속 유지되었다. 충분히 자란 dish를 1 : 2로 계대배양을 한 후 다시 confluent하게 자라는 데에 걸리는 시간(doubling time)은 빠른 경우 84시간으로 나타났다. 분리 된 토끼 ES cell은 gelatin이 coating되지 않은 culture dish에 이식 배양하였을 때 부유상태로 증식하면서 내부에 강이 생기고 외배엽과 내배엽이 형성하는 전형적인 Embryoid body 모양을 나타내어 분리된 ES cell이 미분화상태의 stem cell임이 확인되었다. 본 연구를 통해 토끼에서의 수정란 배양을 통해 토끼 배아세포를 분리하여 특성을 규명하였다 현재까지의 연구성과로는 토끼 수정란의 배양기술을 완벽하게 개발했다는 점과 토끼에서 ES cell을 분리하여 앞으로 유전자 조작의 가능성을 열어 놓은 것이다. 토끼 ES cell system이 완벽히 확립되도록 분리된 ES cell에 대한 미분화상태의 연구 및 미분화상태를 식별할 수 있는 marker등에 대한 연구에 이용될 것이고 복제토끼 및 형질전환토끼의 생산 등을 위한 연구에 이용될 수 있다.
본 논문은 최근 소개된 curvelet 변환 구성을 사용하여 하잇브리드 다초점 이미지 융합 기법을 다룬다. 하잇브리화는 MS 융합 규칙을 새로운 "복제" 방법과 결합시킴으로써 얻어진다. 제안된 기법은 MS 규칙을 사용하여 각 분해 레벨 이미지의 스펙트럼내에 m개의 가장 두드러진 항들만을 융합시킨다. 이 기법은 이미지의 어떠한 스케일과 방향, 이동에서 변환 집합의 MSC에 충실하여 m-항 융합으로 합성이 이루어진다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 Xydeas 와 Petrovic이 제안한 경계선에 민감한 객관적 품질 척도를 적용하였다. 실험 결과는 제안한 기법이 잉여, 쉬프트-불변 Dual-Tree 복소수 웨이블릿 변환에 대한 대안으로서의 가능성을 보여주었다. 특히, 50%의 m-항 융합은 어떤 시각적인 품질 저하를 갖지 않는 결과를 주는 것이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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