단백질 상호작용 네트워크에는 단백질들로 구성된 패스웨이와 콤플렉스 등과 같은 의미 있는 바이오 컴포넌트들이 존재한다. 하지만, 단백질 상호작용 네트워크는 방대한 단백질들과 상호작용 관계들로 구성되어 있고 많은 잘못된 정보들을 포함하고 있다. 따라서, 사용자가 정확한 단백질에 대한 식별자로 구성된 질의를 통해 원하는 바이오 컴포넌트를 탐색하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자가 원하는 바이오 컴포넌트를 식별자뿐만 아니라 단백질 및 상호작용 관계의 다양한 특징들을 이용하여 탐색할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 단백질 상호작용 네트워크에는 잘못된 정보들이 많이 포함하고 있으므로 주어진 질의와 근접하게 일치하는 결과들도 제시할 수 있는 질의 연산자들을 제공하여 보다 다양한 관점에서 검토할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는. 단백질은 도메인으로 모듈화 되어 있으며, 단백질 간 상호작용이 도메인간 상호작용의 결과라는데 착안, SVM을 이용하여 도메인 기반 단백질 상호작용을 예측하는 시스템을 구성하였다. 하지만, SVM 을 통한 실험은 정확한 예측 결과뿐 아니라 빠른 처리속도를 요구하게 되었다. 따라서 SVM을 병렬화하여 빠른 처리시간을 가지는 Parallel SVM을 적용, 도메인을 기반으로 한 단백질 상호작용을 실험하였으며, 이를 통해 정확성과 처리 속도를 측정, 비교함으로써 도메인 기반 병렬 단백질 상호작용 예측을 검증해 본다.
파랑성분간의 비선형상호작용에 의한 에너지의 교환은 스펙트럼 파랑에너지 보존방정식의 중요한 원천항(source)의 하나이며 이의 정확한 계산에 관한 연구가 파랑모델에서 중요한 문제로서 제기되어 왔다. 그러나 비선형에너지 전달을 엄밀하게 계산하는데는 많은 시간이 소요되기 때문에 현재 현업에서는 스펙트럼파라메타로서 간략화한 식을 사용하고 있다. 비선형상호작용은 파랑이 발달하고 있는 풍역에서 중요하기 때문에 비대칭 스펙트럼에 대한 비선형상호작용의 파라메터화는 풍속이 급변하는 풍장에서 매우 중요하다. (중략)
최근 단백질간의 상호작용의 중요성의 이해와 함께 축적되어 가는 단백질 정보들 간의 상호작용을 예측하기 위하여 통계학적 모델인 Support Vector Machine(SVM)을 사용한 예측 실험이 활발하다. 하지만 이는 거대한 생물 데이터를 처리하기 위해 많은 연산시간을 필요로 한다. 즉, 방대하게 존재하는 데이터를 처리하기 위해 SVM을 통한 실험은 정확한 결과뿐만 아니라 빠른 처리속도를 요구하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 SVM의 개선을 통해 빠른 처리속도로 데이터를 처리하는 incremental SVM과 이를 병렬화 하여 더욱 빠른 처리시간을 가지는 Parallel SVM(PSVM)을 소개하고 실험해 본다. 즉, 단백질 상호작용에 사용되어지는 데이터를 PSVM을 사용한 실험을 통하여 정확성과 처리속도를 측정, 비교함으로써 단백질 상호작용 예측에 적합한지를 검증해본다.
단백질간의 상호작용에 대한 연구는 생물학적 프로세스를 이해하기 위해 중요한 부분이다. 이러한 단백질간의 상호작용에 대한 정보는 주로 생명과학 관련 연구논문에 존재하지만 컴퓨터로 자동으로 처리하여 상호작용에 관안 정보를 추출할 수 있기 위해서는 텍스트 마이닝 기술이 적용되어야 한다 바이오 텍스트 마이닝에서 대두되고 있는 중요한 쟁점은 대용량의 연구논문에서 필요한 정보를 어떻게 효율적으로 정확하게 추출할 것인가에 대한 내용이다. 또한, 관심이 있는 단백질의 종류나 관련성을 표시하는 문장내 패턴의 다양성을 수용하기 위하여 개발하는 시스템의 확장성을 높이는 것도 소프트웨어 공학적인 측면에서 중요한 이슈이다 이 논문의 목적은 생물학적 내용을 담고 있는 연구논문으로부터 단백질간의 상호작용을 추출하는 확장성을 가진 텍스트 마이닝 기법을 제안하는데 있다.
컴퓨터 그래픽스에서 입자 기반의 유체와 강체 모델과의 상호작용을 정확히 시뮬레이션 하는 것은 중요한 문제이다. 일반적으로 이러한 상호작용은 시간에 대해 연속적이지 않은 환경에서 시뮬레이션 되어왔다. 이로 인해 상호작용을 시뮬레이션하는 데 있어서 많은 오차가 있었다. 본 논문에서는 이러한 불연속적인 환경에서 발생하는 오차를 해결하는 방법을 제안한다. 강체 모델의 거리함수장인 음함수가 공간에 따라 연속적으로 증가하는 특성을 이용하여 입자 충돌을 예측하는 예측 기반 충돌 처리 기법을 제안한다. 유체입자와 강체 모델이 충돌할 때 정확한 충돌시점과 충돌 지점을 계산한다. 이를 통하여 유체와 강체가 실제 환경인 연속적인 환경에서와 같이 상호작용하도록 시뮬레이션 하였다.
애드혹 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상호작용 미들웨어는 컨텍스트의 변화에 따라 애플리케이션간의 상호작용을 재구성할 수 있도록 지원해야 한다. 또한 미들웨어는 컨텍스트 인지 상호작용을 지원하는데 있어 컨텍스트 종류나 애플리케이션들 혹은 환경의 다양성에 따라 컨텍스트 변화에 대한 적응성을 동적으로 변화시킬 수 있도록 기능을 제공해야 한다. 하지만 기존 연구들은 컨텍스트 변화에 대한 적응성을 변화시키는 이러한 요소들에 대해 고려하지 않으며 그로 인해 컨텍스트 변화에 대한 적응 정도를 정적으로 설정함으로써 컨텍스트 인지 상호작용을 지원하는데 있어 경우에 따라 오버헤드가 발생하거나 컨텍스트 변화에 빠르게 대응하지 못한다. 따라서 본 연구는 애드혹 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 동작하는 Publish/Subscribe 기반의 상호작용 미들웨어에서 이벤트 중계의 정확성과 컨텍스트 변화 적응성간의 관계를 기반으로 다양한 컨텍스트 종류나 사용자, 환경에 따라 이벤트 중계의 정확도를 동적으로 조절하는 기법을 제안한다. 그리고 이를 기반으로 이벤트 중계 정보를 동적으로 재구성하여 컨텍스트에 맞춰 효율적으로 컨텍스트 인지 상호작용을 구성할 수 있는 기법을 제안한다. 비교 분석 결과 기존 연구에 비해 컨텍스트 변화에 대한 적응성에서 더 나은 결과를 보여주었다.
프로젝터와 레이저 포인터를 이용한 상호작용은 널리 알려져 있다. 상호작용을 통해 레이저가 쓰기 동작을 하는 것처럼 보이게 함으로써 프레젠테이션에 활용하거나 마우스 기능을 대신하여 사용자와 영상간의 상호작용을 수행하였다. 본 논문은 위의 연구를 확장하여 스크린 영상에서 레이저를 실시간 검출하여 떨림 정도를 측정하는 방안을 제안한다. 제안된 방법은 레이저 광점이 찍힌 스크린 영상을 카메라로 다시 입력 받는 과정에서 레이저를 정확하게 검출하고 이를 통해 기준점 대비 실험자의 손 떨림의 정도를 수치화 하여, 손 떨림을 검출하고자 할 때 사용되었던 기존 방법인 자세 떨림(postural tremor)이나 운동 떨림(kinetic tremor)과 같은 직관적 관찰에 비해 떨림의 정도를 효과적으로 나타낼 수 있다.
본 논문에서는 감각형 객체(Tangible Object)를 이용한 테이블에서의 2D/3D 상호작용 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 ARTable[1]에 직육면체 형태의 감각형 객체와 카메라가 장착된 이동형 모니터를 추가하여 제작되었다. 감각형 객체는 모든 면에 ARToolkit[3]에서 쓰이는 마커가 부착되어 있으며, 내부에는 진동자와 불루투스 통신 모듈이 삽입되어 있다. 또한 카메라가 달린 모니터는 모니터 암에 연결되어 사용자가 이동하며 ARTable 상판을 관측할 수 있도록 부착되어 있다. 이 시스템를 이용하여 사용자는 디스플레이형 테이블인 ARTable 위에서 가상공간을 네비게이션(2D 상호작용)할 때 정확한 길을 찾아가기 위한 도움을 받을 수 있을 뿐만 아니라, 증강현실 환경에서 가상객체와 3D 상호작용을 할 수 있다. 또한 진동 모듈과 이를 제어하기 위한 블루투스 모듈이 내장 되어있어, 특정한 이벤트 발생시 진동자를 이용하여 사용자에게 촉각 감응 효과를 줄 수 있다. 제안된 시스템은 교육, 엔터테이먼트, 등 다양한 분야에서 사용될 수 있다.
사용자-객체 상호작용을 위해서는 영상 내 객체의 종류와 위치를 정확하게 파악하여 사용자가 객체에 관련된 행동을 취할 경우, 그에 맞는 상호작용을 수행해야 한다. 이러한 객체인식에 널리 사용되는 지역 불변 특징량 기반의 방법론은 복잡한 배경이나 균일 물체에 대하여 잘못된 매칭으로 인식률이 저하된다. 본고에서는 이를 해결하기 위해, 컬러와 깊이 근접도 기반 깊이 계층을 나누고, 복잡 배경으로부터 생기는 잘못된 특징점 대응을 최소화 하기 위해 각 깊이 계층과 인식 물체 영상간의 특징점 대응을 수행한다. 또한, 각 깊이 계층영역에서 색상 히스토그램 재투영으로 객체의 위치를 추정하고 추정 영역과 인식 물체 영상간의 생상 및 깊이 유사도를 판단한다. 최종적으로, 복잡 배경 효과를 최소화한 특징점 대응의 수, 색상 및 컬러 유사도를 고려하여 신뢰도를 측정하여 객체를 인식하게 되며, 이를 통해 복잡한 배경에서도 사용자와 객체간의 유연한 상호작용이 가능해진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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