유전체는 생명체가 가지고 있는 모든 유전적 정보를 담고 있다. 특정 종 내에서는 개체별로 고유의 특성이 나타나며, 이 특성은 유전체의 염기서열 분석을 통해 확인할 수 있다. 종내 개체들 사이에 조금씩 다른 염기에 대해 유전적 연관성을 규명 짓고, 더 나아가 질병과의 연관성을 찾는 전장유전체 연관분석 연구가 많이 진행되고 있다. 종 내의 조금씩 발생하는 염기변이를 파악하는 것은 개체의 다형성을 파악하기 위해 중요하다. 이 논문에서는 종 내 여러 개체의 염기서열에서 대립형질 빈도의 특정변화패턴을 쉽게 파악할 수 있는 분석 및 시각화 도구를 제안한다. 그리고 수두 대상포진 바이러스의 계대 배양한 pOka strain 염기서열 데이터를 이용해 실험하여 분석과 시각화의 실용성을 보인다. 본 제안도구를 통해 종 내의 대립형질 빈도의 변화를 탐색하고 유전적 요인을 찾는 연구효율의 증진을 기대할 수 있다.
현재의 웹 규모는 과거와 비교할 수 없을 만큼 복잡해지고 사용자의 패턴 또한 다양해지고 있다. 웹에 대한 공격은 점차 증가하고 있으며 이에 대한 탐지는 점점 어려워지고 있다. 이러한 웹사이트의 효과적인 관리를 위하여 시각화를 통한 사용자들의 사용패턴과 보안 측면에서 이상행위 발생에 대한 신속하고 적절한 정보전달이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 기반을 두어 웹 서버의 access log를 분석하여 웹 사용 현황과 이상행위에 대한 효율적인 실시간 시각화를 위한 요구사항을 제안하고 이를 만족시키기 위해 SAD Viewer라는 툴을 개발하였다. 그리고 실제 시그네춰 위반 공격, DoS 공격, 코드레드 공격, Whisker 공격에 대한 실험을 통하여 구현된 Viewer가 효율적으로 사용자들의 사용패턴과 이상행위를 시각화함을 보여주었다.
최근 휴대폰, 스마트폰, PDA와 같은 모바일 기기로 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있게 되었다. 이에 모바일 기기로부터 수집된 정보를 토대로 개인의 일상을 검색 및 요약하는 서비스에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 이전 연구에서 개발된 라이프 브라우저를 소개하고, 이전 연구에서 확장된 내용으로 LPS 서버와 GPS 위치 보정을 추가로 설명하며, LPS 성능 평가 및 키워드 확장 검색에 대한 평가 실험 결과를 보인다. 라이프 브라우저는 모바일 기기에서 수집된 개인 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 해주고, 개념 네트워크를 이용하여 일반 상식으로부터 단편적인 키워드에 관련된 정보를 검색하는 기능을 지원한다. 사전 지식을 통해 설계된 베이지안 네트워크를 이용하여 확률적으로 연관성이 있는 장소를 검색할 수 있는 기능도 지원한다 실험에서는 실제 사용자를 대상으로 수집한 정보를 라이프 브라우저를 통해 시각화 하였으며, LPS 서버를 사용할 경우에 더 정확한 결과를 보일 수 있다는 점과 사용자 질의어의 개념을 개념 네트워크와 베이지안 네트워크로 확장하여 검색한 경우 더 유용한 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 이종 입체 카메라 시스템의 광학적 특성을 일치화하여 동일한 품질의 입체영상을 생성하는 기술을 제안한다. 이종 입체 카메라의 광학적 특성에는 크게 줌, 심도, 초점이 있으며 이들의 차이는 결과적으로 입체영상의 품질에 영향을 주어 사람의 시각 피로를 발생시키는 요인이 된다. 본 논문에서 제안하는 광학 특성 일치화 기술은 이종 카메라의 줌 영상을 일치한 후 동일 피사체에 대해 초점을 맞추고 심도를 일치화하는 과정으로 이루어진다. 이를 위하여 이종 입체 카메라의 줌 영상의 비교 알고리즘을 통하여 줌 렌즈에 대한 룩업테이블(LUT)을 작성하였다. 그리고 입체 영상의 에지(edge)에서 초점 정보를 추출하여 심도를 일치화하였다. 광학적 특성 일치화 실험을 위하여 직교방식의 리그를 제작하고 서로 다른 사양의 HD급 카메라를 이용하여 입체 카메라 장치를 구성하였다. 줌 일치화 및 심도 일치화에 대한 실험 결과로 시각 피로를 줄일 수 있는 입체 영상 생성이 가능함을 보였다.
본 연구는 특성화 고등학교 학생들을 대상으로 물리 교과서에 제시된 인포그래픽 자료들을 활용하여 시각적 사고에 기반한 인포그래픽 활용 수업을 실시하고, 그 효과를 알아보고자 하였다. 이를 위해 각 60명의 학생들을 실험집단과 통제집단으로 나누고, 실험집단에 '인포그래픽 개념형성, 인포그래픽 이해활동, 인포그래픽 구성활동'으로 구성된 25차시의 수업을 실시하였고, 통제집단에는 일반적인 강의식 수업을 진행하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들이 구성한 인포그래픽의 특징은 '단순 배치'에서 '단순 재구성', '일러스트형'에서 '비교분석형'으로 표현 방식이 변화되었는데, 이는 구성 횟수 증가에 따른 학생들의 시각적 사고의 활성화에 의한 것이다. 둘째, 인포그래픽 활용 수업으로 인해 시각적 사고는 이해도, 가시도, 유용성, 소통성 영역에서 유의미하게 향상되었다. 셋째, 인포그래픽 활용 수업 후 실험집단의 성취도 평균 점수가 유의미하게 향상되었다. 넷째, 과학적 태도 검사에서는 '과학자의 평범성, 과학적 탐구의 태도, 과학적 태도의 수용' 영역에서 유의미한 향상이 있었다. 이상과 같은 연구 결과로부터, 인포그래픽 활용 수업은 학생들의 시각적 사고력 향상을 통해 과학 개념 이해, 의사소통력이 높아져 학업성취도와 과학적 태도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
표준화재실험에서 구조물의 파괴되는 시각에 의한 정규화된 열하중의 개념을 이용한 화재시험과 실화재에서 건물부재의 성능을 상호 관련시키는 방법은 실화재의 파괴가능성을 결정짓는 6개의 입력변수와 관련시킬 수 있다. 이 기술은 어떤 규정된 수준의 파괴 확률을 성취하기 위하여 요구된 내화성에 관한 정보를 제공한다.
한방 진단 이론과 IT 기술의 융합화를 통한 국민 건강 증진이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 이를 위해서는 한방의 진단 방법을 시각화, 객관화, 정량화하여 진단에 필요한 임상 자료를 제공하는 것이 우선적으로 필요하다. 특히, 한방의 망진(望診) 기법이 좀 더 객관화되고 시각화되어 정확한 질환 진단을 내릴 수 있다면 한방 진단 분야에 가장 큰 발전적 기회를 제공할 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 우리 몸의 중심 기관이며 정신과 육체의 근원지인 심장의 질환 여부를 진단할 수 있는 시스템을 개발하기 위해 한방에서 제시하고 있는 심장 질환에 관한 내용을 분석하여 영상 처리 기술을 이용한 진단의 시각화에 연구의 목적을 두었다. 이를 위해 본 논문은 전체 시스템 중 우선 색상 보정을 통해 얼굴영상을 입력받아 얼굴 영역 분할을 행하고 얼굴 형태를 분석하여 한방의 망진 방법에 근거하여 심장 질환 진단에 필요한 얼굴 특징 요소인 명당을 추출하고자 한다. 최종적으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 연속적 부대역 양자화와 인간 시각 시스템을 이용한 웨이브릿 기반의 디지털 워터마킹 알고리듬을 제안하였다. 이 알고리듬에서는 웨이브릿 변환을 이용하여 영상을 4-레벨로 분해한 후, 가장 낮은 레벨에 속한 최고주파 부대역들을 제외한 모든 부대역들에 대하여 시각적으로 중요한 계수들을 선택한다. 기저대역에 대한 시각적으로 중요한 계수들은 계수값들의 크기를 기준으로 선택하고, 고주파 부대역에 대한 시각적으로 중요한 계수들은 연속적 부대역 양자화를 이용하여 선택한다. 고주파 부대역에 속한 시각적으로 중요한 계수들은 각 계수들이 인간의 시각에 영향을 미치는 인간 시각 시스템을 고려하여 시각적으로 보이지 않는 크기로 워터마크를 삽입하고, 기저대역에 속한 계수들은 화질 열화가 일어나지 않는 범위로 워터마크를 삽입한다. 본 워터마킹 알고리듬의 성능 평가를 위한 모의실험에서 이 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 비가시성과 견고성에서 모두 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 시각화와 공간적, 속성 혼합 쿼리를 수행할 수 있는 관계형 데이터베이스를 설계하고 구현하였다. 쿼리에 사용되는 데이터형은 슬라이스, MPR, 볼륨 렌더링으로 시각화할 수 있으며, 쿼리는 아탈라스를 이용하는 경우와 그렇지 않는 경우를모두 고려하였다. 영상 데이터는 공간충전 곡선으로 공간적으로 클러스트링한 후 무손실 압축하여 데이터베이스에 저장된다. 본 논문은 저장 데이터의 양을 줄이기 위하여 관심영역의 크기에 따라 창의 크기가 변하는 적응적 Hibert 곡선을 제안하였으며, 실험에서 Hibert 곡선의 적용한 데이터보다 약 1.15배 높은 압축율을 보였다. 또한 아틀라스에 대한 뇌종양의 공간적 쿼리 결과를 통하여 본 의료 영상 데이터베이스의 유용성을 보였다.
본 논문은 3차원 지형을 현실감 있고 효율적으로 구축하기 위하여, 등고선 데이터로부터 지형의 특징점을 추출하고 이를 이용하여 3차원 지형 데이터를 복원하는 방법을 제안한다. 래스터 기반의 거리변환기법 알고리즘을 사용하여 2차원의 등고선 데이터로부터 3차원 지형을 생성하며, 생성된 3차원 지형정보로부터 지형의 특징점을 추출한다. 복원된 3차원 지형을 격자망 형태로 시각화하는데, 이때 특징점의 높이정보를 이용함으로써 지형을 표시하는데 요구되는 정보의 크기를 감소시킨다. 제안한 방법은 사용자가 상호대화식으로 수행할 수 있는 프로그램으로 윈도우 환경의 PC상에서 구현되었다. 이 프로그램의 실험결과는, 기존의 방법보다 적은 데이터양으로 3차원 지형을 시각화할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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