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.
본 논문에서는 3차원 자기부상열차에 대한 열차-가이드웨이 상호작용 해석기법을 제시하고자 한다. 수직 및 수평방향 변위, 피칭, 롤링 그리고 요잉에 대한 자유도를 각 보기와 차체에 대해 고려하여 총 25자 유도 자기부상열차에 대한 운동방정식을 유도하였다. 제어방식으로는 UTM01에 적용된 제어기법을 이용하였고, 궤도 틀림을 고려하기 위하여 미국 FRA에 적용하고 있는 궤도 불규칙성에 대한 밀도 스펙트럼 함수를 이용하여 조도를 생성하였다. 같은 조건하에 2차원 모델과 3차원 모델의 동적응답 결과를 비교하여 타당성을 확인하였고, 2차원 모델에서 고려할 수 없는 수평방향 조도를 도입하였을 때 수직방향 부상공극에는 두드러진 영향을 미치지 않았으나, 수평방향 부상변위에 있어서 중요하게 작용함을 확인하였다.
3 차원 공간상에서의 상호작용이란 특정 공간내의 오브젝트를 그 위치와 좌표축에 따라 조작하는 행위를 말한다. 이러한 3 차원 공간상의 상호작용을 행할 때 발생하는 가장 큰 문제중의 하나는 사용자가 현재 조작하고 있는 커서 또는 포인터의 깊이적 위치를 알기 힘들다는 점이며 흔히 깊이 지각문제(Depth Perception Problem)으로 불리 운다. 본 논문은 깊이 지각문제를 발생시키는 기본적인 요소중의 하나를 가상환경을 표현하기 위해 인공적으로 생성된 조망 절두체라고 고려하고 이에 대해서 논의한다. 이를 위하여 3 차원 입력 장치(SensAble PHANToM(R) OmniTM)를 이용한 간단한 위치지정 작업을 다양한 FOV(Field of View)와 VD(Viewing Direction)의 환경에서 피실험자들에게 수행하게 하였다. 결과적으로, 작업환경내의 FOV 변화는 작업수행의 정확도에 영향을 끼쳤으며, VD 의 경우, 사용자가 실제로 작업환경을 보는 것과 유사한 VD 환경이 효율성의 측면에서 보다 더 높은 작업수행 결과를 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권2호
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pp.277-287
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2013
광범위 유전자 관련 연구에서는 유전자-유전자 상호작용을 규명하는 것은 매우 중요하다. 최근 유전자-유전자 상호작용을 규명하는데에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중 하나로 더미 다중인자 차원축소법이다. 이 연구의 목적은 모의실험을 통해 유전자-유전자 상호작용 파악하기 위한 더미 다중인자 차원축소의 검증력을 평가하는 것이다. 또한 이 방법을 적용하여 한우모집단에서 경제형질을 위한 단일 염기 다형성의 상호작용 효과를 확인하였다.
기존의 많은 가상현실시스템은 단일 사용자를 위한 단일 시스템으로 개발되었다. 그러나 최근의 증가 되는 인터넷등 통신망의 이용가치로 인해 많은 사람들이 분산 가상 현실- 네트워크를 통해 다수의 참여자가 상호작용을 공유하는 가상 환경- 기술에 큰 관심을 가지게 되었다. 본 연구에서는 LAN상에서 가상환경과 상호작용을 공유하기 위해서 3차원 가상세계표현화 네트워크 모델에 관한 연구를 하였다. 상호작용이 가능한 3차원 가상세계표현은 멀티유저 환경을 지원하도록 확장한 VRML을 기반으로 하였고 네트워크 모델은 IP멀티캐스트 환경하에서 멀티유저와 상호작용을 지원하고 3차원 가상 세계를 공유하도록 하는 구조와 프로토콜로 구성되었다.
본 논문에서는 깊이 영상을 개선하는 방법으로 깊이 영상 획득 시 손실된 영역을 복원하는 기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이는 검은 재질로 되어있을 경우, 획득된 깊이 영상에 손실이 발생한다. 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되는 심각한 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아낸다. 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.
본 연구는 상호작용성의 속성과 이용자에게 주어진 통제력에 따라 상호작용성을 4 가지 차원으로 나누고, 이것이 어떤 경로를 거쳐 이용자 만족에 이르는지를 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 상호작용성을 최적화하는 킬러 콘텐츠로 e 러닝을 선정하고, 상호작용성에 영향을 미치는 선행요인으로 서비스, 콘텐츠, 미디어 품질을 도출 하였으며, 상호작용성과 이용자 만족을 매개하는 변인으로 사회적 현존감과 인지적 몰입을 포함하는 연구모델을 제시하고자 한다.
실험으로 측정란 변위와 3차원 경계면 요소를 도입하여 판 구조물과 지반의 상호 작용문제를 해석한 수직변위를 비교한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 경계면 요소를 도입하므로써 판 구조물과 지반 모두를 유한요소로 분할하여 상호작용문제를 해석할 수 있다. 2. 경계면 요소를 도입하므로써 판 구조물과 지반 상호작용문제의 해석에서 지반반력 계수를 필요로 하지 않는다. 3.경계면 요소를 도입하므로써 판 구조물과 지반 상호작용문제의 해석에서 지중의 변위를 구하기 위한 후처리 과정이 필요 없다.
본 연구의 목적은 사이버 대학 일반 교과목 토론식 수업의 온라인 토론과정에서 학습자들의 논제유형에 따른 참여적 차원과 상호작용 차원을 양적 질적으로 분석하고 그 효과성을 탐색하여 활성화 방안을 제안하는 데에 있다. 이를 위하여 온라인 토론방의 메시지 수와 양상을 양적으로 분석하였고 사후 설문을 추가로 진행하여 토론의 상호작용 요소들과 효과에 대한 인식을 살펴보았다. 제시된 두 논제유형은 의견제시형 논제와 목표 제시형 논제였다. 각 논제에의 참여적 차원을 살펴본 결과, 선행 연구와는 달리 의견제시형 논제 참여도가 높았다. 그 이유를 설문으로 탐색하였고 그 결과를 토대로 교수자가 온라인 토론의 논제를 제시할 때 참여자들의 성향을 참고하여야 함을 제안하였다. 또한 사후 설문을 통하여 상호작용에 대한 보다 심화된 결과들을 제시하였다. 설문에서 학습자들은 교수자의 강의와 강의자료 의존도가 매우 높은 것을 보여주었고 토론을 준비하면서 다양한 자료들과 상호작용하고 있음을 보여주었다. 이외에도 토론은 학습자들의 논증적 사고, 글쓰기, 해당 교과목 지식의 습득과 심화에도 도움을 주는 요소라는 인식을 나타냈다. 이를 바탕으로 본고는 교수자의 교육적 역할을 강조하고, 원격교육의 시대에 온라인 토론의 교육적 효과가 각 교과목마다 활성화되기를 제안하였다.
최근 들어서 휴머노이드 로봇을 비롯한 로봇에 대하여 관심이 증대되고 있다. 이에 따라, 외모를 닮은 로봇 뿐 만 아니라, 사람과 상호 작용을 할 수 있는 로봇 기술의 중요성이 부각되고 있다. 이러한 상호 작용을 위한 효율적이고, 가장 자연스러운 방법 중의 하나가 비전을 기반으로 한 제스처 인식이다. 제스처를 인식하는데 있어서 가장 중요한 것은 손의 모양과 움직임을 인식하는3차원 제스처 인식이다. 본 논문에서는 3차원 손 제스처를 인식하기 위하여3차원 손 모델 추정 방법과 명령형 제스처 인식 시스템을 소개하고, 수화, 지화 등으로의 확장성을 위한 프레임워크를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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