단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려지지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 일반적으로 이 단백질 기능 예측 알고리즘들은 대규모의 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵에서 Guilt-by-Association 개념 기반으로 개발되고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 단백질 기능 예측 모델을 개발하였다. 특히, 이 모델은 대량의 상호작용 데이터에서 정확한 기능 예측을 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 이를 위해 Yeast에 대한 단백질 상호작용 맵, Homology 및 Interaction Generality를 이용하여 이 모델을 평가하였다.
유체-구조물 상호작용 효과를 고려하여, 실린더형 수중 구조물의 유한요소 모델을 상용 전산코드를 사용하여 작성하고 동적하중에 대한 응답해석을 수행하였다. 구조 유한요소에 부착되는 유체 유한요소로 인하여 발생하는 요소행렬의 비대칭성으로 인하여, 일반적으로 사용되는 유한요소 해석 전산코드로 유체-구조물 상호작용 모델에 대한 응답스펙트럼해석을 수행하는 것은 불가능하다. 이 문제의 해결을 위하여, 등가 비 유체-구조물 상호작용 모델을 구성하고, 등가비 유체-구조물 상호작용 모델에 대한 응답스펙트럼 해석 및 조화가진 응답해석 결과를 이용하여 유체-구조물 상호작용 모델의 스펙트럼 가진에 대한 동적 응답을 계산할 수 있는 효율적인 방법을 제시하였다.
공간 상호작용의 복잡성, 공간적 재현과 모델링의 필요성에 의해서 공간 상호작용 데이터의 합역이 불가피하다. 이러한 상황에서 본 연구의 목적은 공간 상호작용 데이터를 스케일을 달리하여 합역하거나 혹은 동일 스케일에서 합역 방식을 달리하여 합역하였을 때, 공간 상호작용 모델의 결과가 어떻게 달라지는지 평가하는 것이다. 공간 상호작용 데이터의 합역은 공간단위 수정가능성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem: MAUP)를 야기한다. 공간 상호작용 데이터의 합역을 위하여 무작위로 구역 시드를 선정한 후 인접한 공간단위를 할당하는 방법, 구역 시드와 공간단위 사이의 연구 가중 거리를 최소화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최대화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최소화하는 방법을 사용하였다. MAUP의 영향을 평가하기 위한 공간 상호작용 모텔로 기원지-목적지 제약 포아송 회귀 모델을 이용하였다. 분석 결과는 모델 잔차의 공간적 특성뿐만 아니라 파라미터 추정값, 적합도 등이 MAUP의 영향을 받는다는 것을 보여주었다. 모델은 합역 방식 보다는 합역 수준에 더 민감하게 반응하였고, 모델에 대한 스케일 효과는 구획 방식에 따라 상이하게 나타났다.
X3D는 XML 기반의 VRML(Virtual Reality Modeling Language) 차세대 언어로서 인터넷을 통해 동적이고 상호작용 가능한 실시간 가상 환경을 제공해 준다. 본 논문에서는 X3D기반 가상 환경이 제공하는 상호작용을 변경 또는 확장 가능한 새로운 인터페이스 모델을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 X3D 가상 환경에서 사용자 재정의를 통한 상호작용, 새로운 멀티 모달 인터페이스로의 확장, 그리고 상황 인지 가상환경을 위한 상호작용 모델로서 사용될 수 있다.
본 논문에서는 월드와이드웹에 기반한 학습자 중심의 통합 가상교육시스템 CyberClass를 설계하고 구현한 방법을 소개한다. 기존의 가상교육시스템은 학습자 중심의 상호작용 유형을 분석하여 이에 따른 적당한 상호작용 모델을 제시하지 않고 기능면에서의 사용도구 및 방법만을 제시함으로써 각 기능들이 자연스럽게 통합되지 못하였다. 따라서 전통적인 교육 방식인 강의실 수업에 참여한 학습자들이 가지는 현장감이나 친밀감에서 오는 커다란 교육적 이득을 제공하지 못하였다. 본 논문에서 개발한 가상교육시스템 CyberClass는 학습자 중심의 상호작용유형을 분석하고 이를 기반으로 상호작용모델을 제시한다. 그리고 제시된 모델에 기반하여 학습자와 교수, 학습자와 학습자 나아가 학습자와 가상교육시스템간의 상호작용에 기반한 시스템을 설계하였다. 따라서 학습자의 상호작용 모델에 기반함으로써 학습 참여도나 학습 능률의 향상을 기대할 수 있다. CyberClass는 학습자 중심의 상호작용을 위해 비동기공유 기공과 동기고유 기능을 모두 지원한다. 이들의 공유 기능들은 유기적으로 결합하고 직관적인 학습자 인터페이스를 제공함으로써 학습자에게 기능의 다양성에 따른 학습의 부담을 줄이고 자연스런 학습과정이 유도되도록 하였다.
본 논문에서는 단백질 상호작용 네트워크의 복잡성을 제어하고 생물학자가 자신이 설정한 조건을 만족시키는 환경에서 추가적인 다양한 제약 조건을 가하면서 원하는 상호작용 네트워크를 구성하고 조작할 수 있도록 지원하는 Constraints Based Dynamic Protein Interaction Network 이라는 새로운 개념의 단백질 상호작용 네트워크를 소개한다. 본 기법에서는 기존의 단백질 상호작용 네트워크에서 주로 사용하는 단백질 상호작용 정보뿐 아니라 단백질 상호작용에 영향을 미칠 수 있는 개개 단백질의 물리 화학적 특성 및 위치 정보와 상호작용의 환경 정보도 단백질 상호작용 네트워크 구성에 활용한다. 제안된 네트워크상에서 생물학자는 단백질 상호작용 네트워크 구성 조건을 변경하거나 얻어진 네트워크에 변경을 가하면서 점차 자신이 원하는 의미 일은 대사경로 모델을 찾거나, 제약조건의 다양한 조작을 통하여 생물학적 실험을 통하여 얻어진 대사모델의 유효성을 검증하는 것도 가능하다.
본 논문에서는 학습자-튜터간 상호작용 모델을 웹 기반 가상교육시스템에 구현하여 그 효과를 분석하였다. 또한 웹기반 가상교육에서 나타나는 상호작용의 문제점을 해결하기 위한 방안으로 새로운 튜터 모델을 제안하였다. 선행연구를 바탕으로 튜터의 역할을 도출해내고, 이를 기준으로 웹에서 구현이 가능한 학습자-튜터간 상호작용 요소를 모형화하여 모델을 제안하였다. 제안한 모델의 효과를 검증하기 위하여 기존의 웹 기반 가상교육시스템을 기반으로 튜터 모델을 적용한 가상교육시스템을 구현하였다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안한 튜터 모델이 학습자의 학업성취도와 상호작용성을 항상시키는데 효과적임을 보여주었다.
이 논문에서는 과학과 기술의 관계에 대해 기술은 응용 과학이라는 계층적 모델을 비판하고, 그 둘은 서로 독자적 영역을 가지면서 상호작용 한다는 상호작용 모델을 옹호한다. 상호작용은 모델에 의하면, 기술은 비록 과학으로부터 많은 지식을 빌려오지만 과학으로부터 오지않은 자신의 지식영역이 있다. 기술을 구성하는 여러 성분 중에서 특히 공학과학으로서의 기술에 중점을 두었고, 공학과학의 핵심을 설계에 있다는 것을 이야기 하고 공학설계의 특성에 관해 논의했다. 기술적 지식이 과학적 지식과 다른 것 중 하나는 기술적 지식의 변화 모델이 과학적 지식의 변화 모델과는 다르다는 것이다. 기술적 지식의 두 가지 중요한 모델인 쿤 방식의 모델과 변이-선택 모델을 논의하면서 두 모델의 약점을 이야기 했다. 과학과 기술의 상호과학적 지식의 작용은 '매개된 상호작용'이라는 모델을 제시했고 그 모델의 가능성에 대해 간단히 이야기 했다. 산업계의 연구는 과학과 기술 사이의 상호작용의 한 형태이다. 이 산업계의 연구를 통해서 과학-기술은 점점 구조화되고 자율성을 띈다. 과학자와 공학자는 인격적 주체자이기 보다는 단순히 산업연구 구조의 한 부분이 되어 버린다.
본 논문에서는 분산된 협업 환경을 통합하는 콘텐츠 공유 모델을 제안한다. 확장 가능한 고해상도 디스플레이 자원, 로컬 및 원격 콘텐츠 공유, 다중 사용자 상호작용 및 접근제어 특성들을 통합하여 결합된 하나의 모델을 제공한다. 다중 사용자의 상호 작용은 모든 사용자가 상호 작용이 가능하다는 이점이 있지만, 그로 인해 오버랩이 발생할 수 있다. 그 오버랩을 관리하기 위해 접근 제어를 모델에 적용했으나 작업 흐름의 방해가 가능하다. 따라서 이 두 가지 사항을 중점으로 모델을 평가하기 위해 상호작용성에 대한 이용자 연구를 실시했다. 그 결과를 바탕으로 제안된 콘텐츠 공유 모델은 상호작용과 그 흐름을 방해 하지 않아 작업에 집중할 수 있는 분산 협업 환경을 제공한다.
모노머 단백질의 상호작용 사이트 예측은 기능을 알지 못하는 단백질에 대해서 이것과 상호작용하는 단백질로부터 기능을 예측하거나 단백질 도킹을 위한 검색 공간의 감소에 중요한 역할을 한다. 그러나 상호작용사이트 예측은 대부분 단백질 상호작용이 세포 내에서 순간적 반응에 일어나는 약한 상호작용으로 실험에 의한 3차원 결정 구조 식별의 어려움이 따르며 이로 인해 3차원의 복합체 데이터가 제한적으로 양산된다. 이 논문에서는 모노머 단백질의 3차원 패치 계산을 통하여 구조가 알려진 복합체의 상호작용사이트와 비상호작용사이트에 대한 패치 속성을 추출하고 이를 기반으로 Support Vector Machine (SVM) 분류기법을 이용한 예측 모델 개발을 제시한다. 타겟 클래스의 데이터 불균형 문제 해결을 위해 under-sampling 기법을 이용한다. 사용된 패치속성은 2차 구조 요소와 아미노산 구성으로부터 총 9개가 추출된다. 147개의 단백질 복합체에 대해서 10 fold cross validation을 통해서 다양한 분류모델의 성능 평가를 하였다. 평가한 분류 모델 중 SVM은 92.7%의 높은 정확성을 보이고 이를 이용하여 분류 모델을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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