디지털 컨버전스 시대에 접어듬에 따라 디지털 텔레비전 수신 모듈의 폭발적인 수요에 맞추어 사용자의 편의성을 강조한 디지털 TV GUI가 중요해지고 있다. 본 논문에서는 HDTV MPEG 수신 모듈의 구동을 위한 메뉴 선택 방식의 GUI를 설계하고 구현했다. 이는 기존의 유저 인터페이스가 가지는 단점들을 극복하고, 사용자에게 보다 친숙하고 편리함을 제공할 수 있는 구조를 가지고 있다. 메인 메뉴를 구성하기 위한 윈도우를 생성하고 메뉴 항목들을 $1{\times}3$ 구조로 화면의 상단에 배치하였다. 그리하여 메인메뉴와 서브메뉴 그리고 하위 메뉴를 한 개의 화면에 표시되도록 구성하였다. 그리고 새로 제작한GUI스타일과 아이콘을 적용함으로써 메뉴 선택 방식의 GUI를 완성하였다.
현재 대부분의 정보검색시스템에서 사용되고 있는 키워드 매칭기법은 기하급수적으로 늘어나는 정보를 효과적으로 처리하기에는 부적합하다. 이러한 문제는 의미정보를 활용하여 해결할 수 있으며, 본 논문에서는 의미정보를 효과적으로 활용할 수 있는 한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안한 기법은 의미정보를 개념그래프를 이용하여 표현하고, 이를 정보검색에 활용한다. 구현된 시스템은 완전 매칭과 부분 매칭이 가능한 시스템이다. 부분 매칭은 구문적 부분 매칭과 의미적 부분 매칭 두 가지가 있다. 의미적 유사도는 온톨로지 내의 서브클래스 관계로 계산된다. 이러한 기법은 정보검색 뿐만 아니라 동적 하이퍼링크의 구현 등 다양한 분야에서 적용될 수 있다.
"슈퍼맨"의 영웅서사는 현대서사구조에서 나타나는 기독교적 구원의 소명을 가진 희랍영웅에 관한 것이며 영웅의 삶과 운명, 인생과 여정에 관련된 연대기임을 의미한다. "슈퍼맨"의 서사의 가치는 1933년에 10대에게서 시작된 원시적인 메인플롯에서 현대에 이르러 다양한 매체로 전이되고 이동되며 전개되었고, 보다 더 치밀한 서브플롯을 제공함으로서 미국의 대중들의 열망에 맞추어 그들과 가까이 하며 시대적인 위기감을 영웅이란 삶에 투영하거나 투사 하려고 했다는 점에 있다. 그리고 "슈퍼맨"의 서사를 시각화함으로서 대부분의 만화영웅서사에 영향력과 파급효과를 가져왔으며 만화영웅서사의 대표격이자 문화적 아이콘이 되었다.
현재 네트워크 관리를 위해서 SNMP(Simple Network Management Protocol), CMIP(Common Management Information Protocol), RMON(Remote network MONitoring) 등의 많은 표준안이 있다. 이것들 중 특히 RMON은 대규모 네트워크의 서브네트워크를 관리하기 위해서 개발되었지만, RMON 기능을 이용하기 위해서는 RMON 기능을 가진 허브나 라우터의 추가적인 장비도입이 필요고, 더욱이 이러한 장비의 가격이 고가이므로 네트워크 관리자에게는 관리비용의 부담이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 PC 상에서 가상 장비 드라이버(VxD)를 이용하여 LAN 세그먼트의 교통량을 감시하는 PC 기반 RMON 에이전트 시스템을 제안한다. 이 시스템은 LAN 세그먼트 관리를 위한 새로운 장비의 도입이나 관리비용의 부담을 감소시킬 수 있다.
스마트폰 사용자의 기하급수적인 증가로 인해 현재 스마트폰 사용자는 약 4명중 한명인 1600만에 도달하여 스마트 시대에 접어 들었다. 스마트폰 사용자들 가운데 시간과 장소에 제약 받지 않고 집중력을 요하는 상황이 발생하기 마련이다. 본 연구의 목적은 스마트폰 사용자가 원하는 시간 원하는 장소에서 어플리케이션을 실행하여 집중력을 향상시키기 위함이다. 본 연구의 진행은 개발자에게 많은 오픈소스를 제공하고 개발 시간을 단축할 수 있는 안드로이드 개발 툴로 진행된다. 어플리케이션의 구조는 하나의 메인 페이지와 네 개의 서브페이지에서 세 가지 콘텐츠와 어플리케이션에 사용된 콘텐츠들의 출처를 밝히는 페이지로 이루어진 어플리케이션을 개발한다.
본 논문에서는 현재 무료로 본 방송이 진행 중인 T-DMB 제한 수신을 위한 시스템 분석에 대해 기술하였다. T-DMB 방송사업자들은 별도의 수신료를 징수하지 않고 광고 수입에 의존하게 되는데, 막대한 제작 비용이 소모되는 데이터 서비스를 위한 콘텐츠들을 무료로 서비스하게 된다면 수익 구조상 데이터 서비스에 매우 소극적이 될 것이다. 이런 이유로 일부 데이터 서비스들에 대한 유료화 필요성이 대두되면서 제한 수신 시스템의 도입이 추진되고 있다. 현재 제한 수신 시스템을 T-DMB에 적용하기 위한 방법으로 서브 채널 제한 수신, 데이터 그룹 제한 수신, MOT 제한 수신 등의 세 가지 모드가 있다. 분석 결과, T-DMB에 제한 수신 시스템을 적용할 시에, 많은 가입자 수에 따른 대역폭 부족의 문제, AV와 함께 전송되는 BIFS만 따로 스크램블링 할 수 없다는 문제, 복수의 제한 수신 사업자들의 헤드 엔드 장비간 공통 인터페이스 작성, 다양한 수신 단말기들이 공통 인터페이스 작성 둥의 문제점들에 대해서 기술하였다.
본 논문에서는 심리음향 모델(Psychoacoustic model) II와 MDCT를 이용한 고음질 오디오 포렌식 마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 오디오 신호의 에너지가 스펙트럼 마스킹 레벨보다 적은 서브밴드를 선택하여 콘텐츠 사용자의 핑거프린팅 코드를 삽입하는 포렌식 마킹 방법이다. 원 오디오 신호의 FFT 처리를 위한 2,048 샘플의 한 프레임 범위에서, 3개의 서브밴드를 선택하여 포렌식 마킹을 한다. 핑거프린팅 코드의 평균화 공격에 따른 공모코드의 100% 추적율을 갖는 범위에서, 한 프레임의 SNR을 측정하였다. 핑거프린팅 코드의 최저강도 0.1 삽입에서 SNR은 38.44dB 이며, 화이트 가우시안 노이즈의 강도 0.5가 추가된 SNR은 19.09dB로 제안된 오디오 포렌식 마킹 알고리즘은 핑거프린팅 코드의 마킹 강인성과 오디오 고음질이 유지됨을 확인하였다.
CDISC 컨소시엄에서는 임상시험에서의 비효율적인 데이터 처리 과정을 개선하기 위해, 플랫폼에 독립적인 임상시험 데이터 표준을 정의하였다. 그러나, CDISC 표준은 여러 나라의 여러 기관이 함께 참여하는 다국가 임상시험에서 발생하는 임상시험 데이터를 다국어로 표현하는 방법에 많은 제약을 갖고 있다. 특히, CDISC가 제정한 표준 중 임상시험 데이터의 콘텐츠 및 포맷에 해당하는 SDTM(Study Data Tabulation Model)과 ODM(Operational Data Model)에서의 다국어 지원이 매우 미비하다. 본 논문은 CDISC의 SDTM과 ODM에서의 언어 설정에 대한 문제점을 해결하기 위해, SDTM과 ODM 표준의 확장을 제안한다. 이를 위해 SDTM에서는 다국어 지원을 위한 새로운 도메인을 설계하였고, ODM에서는 ODM의 확장 스키마를 서브타이핑 방법으로 구현하였다. 확장 SDTM과 ODM을 기반으로 임상시험 데이터를 처리하면, 다국가 임상시험이 수행되는 경우 다국어로 표현된 임상시험 데이터도 효율적으로 처리할 수 있다.
본 논문에서는 고차원펄스의 스펙트럼을 유도하는 체계적인 방법을 제시하고, 이를 학습내용으로 하는 효율적인 이러닝 시스템을 설계한다. 고차원펄스의 스펙트럼은 연속미분법이나 콘볼루션법 등 기존의 방법에 의하여 유도될 수 있으나, 그 차수가 증가함에 따라 현저하게 높아지는 복잡도 때문에 사용할 수 없다. 우리는 고차원펄스의 차수에 따라 순환적으로 적용되는 알고리듬을 제시하고, 이를 찾아보기표에 의하여 함수적으로 차수에 연관된 스펙트럼의 식을 유도한다. 또한, 이를 이용하여 고차원펄스의 스펙트럼을 분석하는 과정을 학습하는 이러닝 콘텐츠를 설계한다. 여기에는 기존의 순차적 재생을 기본으로 하여 이른바 개념단위 오브젝트별 분기방식을 적용하는 콘텐츠 처리방식이 사용된다. 모델링, 임펄스응답과 전달함수, 파라미터, 찾아보기표 등 전체를 네 개의 개념단위로 분할한 콘텐츠페이지를 설계하고, 이들로부터 하향식으로 분화된 개념단위들을 모듈과 서브모듈로 설정한다. 이들은 개념단위 오브젝트별 분기방식에 의하여 학습자에게 다양한 학습순서와 반복학습 등을 제공하여 상호작용을 증대하고, 저작된 이러닝 콘텐츠에 의한 학습효과를 현저히 향상시킨다. 또한, 콘텐츠 자체의 효율성 측면에서도 현저한 향상을 이룬다.
본 연구는 질병과 관련이 있는 단백질들은 질병네트워크를 형성함에 있어서 매우 중요한 인자로 작용할 가능성이 있다는 아이디어에서 출발한다. 우리는 Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM)과 SWISS-PROT으로부터 인간의 단백질 데이터와 질병 정보를 확보하고 질병관련 단백질의 단백질 상호작용 네트워크를 구축 한 후, 이를 바탕으로 질병네트워크를 구축했다. 그 결과 단백질 상호작용 네트워크에는 CALM1, ACTB 및 ABL2와 같은 40개의 허브 단백질이 존재하는 것을 확인했다. 단백질 상호작용 네트워크와 질병 네트워크를 통해서 우리는 질병들간의 상관관계와 각 질병에 작용하는 단백질들의 상관관계를 파악할 수 있었다. 구축된 질병네트워크로부터 APP, ABL1 및 STAT1과 같은 38개의 질병단백체를 찾아냈다. 우리는 이전 연구에서 허브 단백질들이 서브 질병네트워크에서 질병 단백체의 경향이 있다는 것을 증명했다. 하지만, 본 연구에서 전체 질병 네트워크를 분석한 결과 전체 40개의 허브 단백질 중 단 18% 허브 단백질만이 질병단백체임이 확인되었다. 현시점에서 허브 단백질-질병단백체 경향성이 전체 질병네트워크와 서브 질병네트워크간의 차이를 설명할 수 없다. 비록 우리가 이러한 풀리지 않은 문제를 안고 있지만, 단백질-질병 네트워크의 구조 및 기능 분석은 복잡한 인간 질병 시스템에서 분자 수준의 기작과 생물학적 과정을 이해하는데 중요한 정보를 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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