단백질의 기능 예측 모델은 guilt-by-association 개념을 바탕으로 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 이 방법은 목표 단백질이 기능이 알려진 단백질과 상호작용이 없는 경우 기능 예측이 불가능하다. 본 논문에서는 단백질 기능 예측 모델을 K-class 다중 분류 문제로 재 정의하고 단백질-단백질 상호작용 데이터 및 단백질의 알려진 속성 등을 학습 모델에 이용한 단위신경망의 설계와 응용을 제안한다. 제안하는 모델은 Yeast 단백질 데이터의 기능 예측에서 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용하는 방법에 비해 분류 예측율에서 우수한 성능을 보였으며 또한 상호작용이 밝혀지지 않은 단백질의 기능 예측을 할 수 있다.
본 논문에서는 다양한 상호작용을 지원하는 SMIL 2.0 멀티미디어 문서를 확장된 시간 구간 모델에 기반하여 문서의 시간 관계를 검증하는 방법을 제안한다. SMIL 2.0 문서는 기존 SMIL 문서 보다 비동기적인 시간관계의 기술방법을 추가되어 객체간 다양한 상호작용 관계를 제공하지만, 이러한 상호작용 관계에 의한 시간 관계에서 모순이 발생할 가능성이 높다. 그러므로 제안한 검증 방법은 SMIL 2.0 문서를 기존 시간 구간 모델을 확장하여 상호작용 관계를 함수적 관계로 표현하고 객체간 상호작용 관계와 시간 구간을 이용하여 SMIL 문서를 검증한다. 제안한 검증 방법의 적용 예로는 다자간 상호작용 콘텐츠, 온라인 교육 등이다.
공공디스플레이는 상호작용이 없는 일 방향적인 개념에서 탈피하여 다양한 미디어의 전환이 일어나는 매체로 변해가고 있다. 쌍방향적인 공공디스플레이를 보는 관점 또한 여러 가지인데, 크게 HCI적인 측면에서 인간과 디지털 디스플레이의 상호작용이라는 시각에서 바라볼 수 있다. 특히 넓은 의미로서의 HCI로 공공디스플레이에서 인간과 디지털 기술에 기반한 아트의 상호작용을 인식하고 주목할 필요성이 있다. 이러한 시각에서 본 연구는 공공디스플레이에서 더욱 풍부한 미디어 경험을 제공하고자, 보는 거리에 따라 다른 상호작용, 그리고 보는 주체의 방향에 따라 다른 상호작용을 위한 인터랙션 모델을 제안한다. 또한 이러한 인터랙션 모델이 미디어 아트에 적용되는 사례를 실험 작품 제작을 통해 테스트하고자 한다. 특히 본 연구에서는 향상된 인터랙션 모델 제안을 위해 HCI 분야에서 두 가지 방법론을 도입하였다. 먼저 상황 분석적 접근(Context Analytic Approach)으로 공공디스플레이에서 거리에 의존한(Distance-dependent) 다단계 인터랙션 모델들에 기반한 인간과 디지털 아트의 상호작용을 위한 인터랙션 모델을 제시하였다. 두 번째 방법론으로서 사용자 분석적 접근(User Analytic Approach)의 측면에서 HCI 분야의 아우라(Aura) 개념을 도입하여 보는 주체의 방향(Direction)에 의존한 상호작용이라는 목적성을 가지고 재정의하였다. 결과적으로 이 두 방법론의 효과성을 검증하기 위해 공공디스플레이에서 인간과 디지털 아트 간의 상호작용을 향상시키기 위한 최종 인터랙션 모델(Interaction Model)을 제시한 다음, 테스트베드를 구축하고 실험하였다.
본 논문에서는 고속철도 교량-열차 상호작용 해석을 위한 단순 3 차원 상호작용 해석모델을 기반으로 하여 정식화한 부구조화 기법 적용 상호작용 해석모델을 제시한다. 부구조화 기법에서는 철도 교량의 상부 구조와 지지 구조를 각각 부구조로 모델링하고, 열차-교량 상호작용 해석을 효율적으로 수행할 수 있다. 열차 해석 모델로는 2차원 열차 모델을 사용하고, Lagrange 운동방정식을 적용하여 2차원 열차의 운동방정식을 유도한다. 부구조화 기법에서는 응축 방법을 사용하여 자유도(Degree of freedom)의 수를 줄일 수 있으므로 고유 값 및 고유 벡터 계산을 위한 소요 시간 및 비용과 후속 계산의 소요시간 및 비용이 줄어든다. 본 논문에서는 부구조화 기법으로 Guyan 감소 방법을 사용한다. 단순 3 차원 교량-열차 상호작용 해석과 Guyan 감소 방법을 결합하여 효율적이고 정확한 교량-열차 상호작용 해석을 수행할 수 있다.
본 논문에서는 현수교에 대하여 지반-구조물 상호작용을 고려한 해석을 수행하였다. 교량의 앵커리지와 기초를 부분구조법(Structure method)을 이용한 지반-구조물 상호작용(Soil-Structure Interaction) 해석프로그램 SASSI를 이용하여 구조물 저면에서의 지반 임피던스(Impedance)를 계산하고 이로부터 앵커리지 및 기초와 지반에 대응하는 강성, 질량, 그리고 감쇠를 가지는 집중 파라메터 모델을 구하였다. 그리고 현수교 유한요소 모델에 앵커리지 및 기초와 지반에 대한 집중 파라메터 모델을 연계하여 전체 교량에 대한 지반-구조물 시스템을 구성하고 시간영역에서의 지반 운동에 대한 동적해석을 수행하였다. 해석결과를 지반-구조물 상호작용을 고려하지 않은 경우와 고려한 경우를 비교하였고 파동전달효과를 고려한 경우와 고려하지 않은 경우를 비교함으로써 지반-구조물 상호작용의 영향을 살펴보았다.
본 연구에서는 화염간 상호 작용을 해석함으로써 정의 적용에 있어서의 적절 성과 유용성을 검토 하고 화염간 상호 작용 특성을 밝히기 위하여, 해석의 대상은 화 염간의 상호작용을 명확히 관찰할 수 있는 두 개의 평행한 사각 덕트형 노즐로부터 분 출되는 기체연료에 의해 형성 되는 두 개의 동등한 3차원 제트 난류 확산화염을 택한 다. 2-화염계는 상호작용 화염군의 기본 단위이며, 현재까지 원형제트 화염에 비하 여 3차원제트 화염에 대한 연구는 많지 않은 실정이다. 연구의 방법으로는 이론적 모델링과 수치해석을 통한 모의 실험에 중점을 두고 부분적인 실험으로 타당성을 점검 한다.이는 기존의 연구들이 대부분 실험적인 것들이거나 간단한 해석적 모델을 사 용한 것들이어서 상호 작용하의 화염 특성을 예측할 수 있는 수치 해석적 모델의 개발 이 필요하며, 또한 기존의 연구들이 온도나 성분만을 측정함으로서 유동장에서의 운동 량 전달의 상호작용 특성이 자세히 연구되지 못했으므로, 이를 위해서는 난점이 있는 속도 측정의 실험적 방법보다 수치해석적 접근법이 필요하기 때문이다. 이상과 같이 본연구는 상술한 정의를 적용해 보고 이에따라 화염간 상호작용의 특성을 파악하며 이 를 예측할 수 있는 이론적 모델을 개발하는 것을 목적으로 한다.
컴퓨터 그래픽 기술의 발전에 따라 영화, 가상현실, 게임 등의 분야에서 캐릭터 애니메이션에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다 기존의 캐릭터 애니메이션 기술에서는 애니메이터가 직접 움직임을 정의하였지만, 최근에는 사용자의 환경이나 실세계 환경에 상호작용 하면서 지능적으로 동작할 수 있는 감성 캐릭터 애니메이션이 요구되고 있다. 본 논문은 사용자와 상호작용하는 과정에서 사용자의 감정상태를 파악하고, 이에 대응하는 적절한 행동을 할 수 있는 캐릭터의 생성에 대한 연구이다. 본 논문에서는 캐릭터에 감성을 부여하기 위하여 OCC모델을 바탕으로 하여 시스템을 설계하였다
유체-고체 상호작용을 고려하여 다양한 복부대동맥류 모델에 대해서 맥동유동 및 구조를 동시에 해석하였다. 동맥류의 확장부 크기와 혈관벽 두께에 따라서 총 여덟 개의 축대칭 동맥류 모델을 선정하였다. 유한체적법 및 압력기반의 유한차분법을 이용하여 유동을 해석하였으며, 유한요소법을 이용하여 구조해석을 수행하였다. 동맥류의 확장부위가 클수록 최대응력은 최대확장부위와 변곡점에 해당하는 동맥류의 입구 및 출구 부분에 집중되었으며, Von Mises 응력은 최대확장부위 뿐만 아니라 동맥류의 근위부와 원위부($\pm$1D)에서도 현저하게 증가하였다. 또한 더욱 확장된 모델일수록 혈관벽은 직경방향의 변위보다 축방향의 변위가 지배적이었으며, 동맥류 원위부보다 근위부에서 큰 축방향 변위를 나타냈다. 동맥류 입구부의 미약한 와류는 한 주기동안 그 크기와 강도를 더해가며 동맥류 원외부로 이동하였고, 동맥류의 내부 유동은 압력차이가 감소하는 기간동안 더 큰 영향을 받았다. 확장정도가 심할수록 동맥류 내부에 더 크고 강한 와류가 관찰되었다. 압력차이가 최소가 된 직후 동맥류의 근위부와 원위부동맥 벽 근처에서의 역방향 유동이 관찰되었다. 대체로 혈관벽 두께가 감소한 모델과 더욱 확장된 모델일수록 벽전달률은 감소하였다. 혈관벽의 탄성에 의하여 압력차이와 벽전달률 사이에 위상차가 존재함이 확인되었다. 유체-고체의 상호작용을 고려한 연구는 다른 심혈관계를 이해하는데도 매우 유익할 것으로 생각된다.
게임 환경에서의 지능형 NPC는 인간과 상호작용을 수행하는 대표적인 AI 객체로 게임의 재미를 극대화하기 위해 인간과의 상호작용을 통해 다양한 역할을 수행하도록 하는데 있다. 객체의 상호작용에는 사람과 객체 간의 감성적 상호작용을 포함하며, 게임에서의 감성 표현은 게임의 장르와 상호작용 목표에 따라 매우 다양하게 모델링 될 수 있다. 본 연구에서는 게임 환경에서 발생할 수 있는 객체 간 감성적 상황정보에 따라 다양한 객체의 감성을 변화시킬 수 있도록 하기 위해 NPC의 성격 모델을 설계한다. 특히 계층적 의사결정 방법을 이용한 NPC의 성격 모델링을 제안하여 모델링 시점에서 유추 가능한 NPC의 성격 모델링 방법을 제안한다.
본 논문에서는 인간과 엔터테인먼트 로봇의 상호작용을 위해, 동기(motivation)와 계층화된 감정(hierarchical emotion)에 기반한 행동결정 모델을 설계하였다. 감정모델은 계층화되고 학습 가능하도록 하여, 인간의 행동결정과 유사하게 동작하도록 하였다. 감정모델을 통해 로봇의 행동에 대한 인간의 반응이 학습되는데, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 감정모델과 함께 동기가 행동결정에 영향을 주는데, 초기에는 외부에서 주어지는 동기가 주로 행동을 결정하고, 감정모델이 학습될수록 점차 감정의 영향이 증가하여 동기와 계층화된 감정을 함께 고려하여 행동을 결정하도록 하였다. 그럼으로써, 인간과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나갈 수 있게 하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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