본 연구에서는 기술수용모델(TAM: Technology Acceptance Model)을 적용하여 개인의 특성과 지각된 상호작용성이 모바일 건강정보서비스의 수용에 미치는 영향을 측정하였다. 또한 PC기반 건강정보서비스의 사용의도를 연구한 선행연구에서 주요 변수로 작용한 지각된 상호작용성이 모바일 환경에서도 동일하게 작용하는지 검증하고자 하였다. 분석 결과, 개인적 특성인 건강염려증은 지각된 상호작용성과 음의 관계를, 건강관심도는 지각된 상호작용성과 양의 관계를 나타내고 있었다. 또한 개인적 특성은 지각된 상호작용성을 매개로 모바일 건강정보서비스의 지각된 유용성과 지각된 사용용이성에 영향을 미치고 있었다. 지각된 상호작용성은 지각된 유용성, 지각된 사용용이성, 사용의도에 직접적인 영향을 미치고 있었다. 따라서 웹과 모바일 환경의 건강정보서비스에서 지각된 상호작용성은 다른 변수들을 매개하거나 직접적으로 작용하는 중요 변수임을 알 수 있었다.
단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질들 간의 상호작용 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이터가 산출된 후게놈시대(post-genomic era)에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터들에서 속성들 간의 연관규칙 학습을 통해 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관규칙 기반의 상호작용 예측 방법을 제시한다. 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 각 단백질의 다수의 속성차원은 정보이론 기반의 속성선택 알고리즘을 이용하여 효율적으로 줄이며 상호작용의 속성집합을 이용하여 신경망을 훈련시키고 이렇게 훈련된 신경망에서 속성들 간의 연관규칙을 디코딩하여 연관규칙 기반의 상호작용 예측에 활용한다. 연관속성 발굴을 통한 상호작용 예측을 위한 마이닝 방법으로는 연관규칙 발견 알고리즘을 사용하였으며 예측 정확도를 높이기 위하여 신경망 예측 모델의 학습 결과를 디코딩한 규칙들이 추가적으로 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 평균 약 $94.5\%$의 예측 정확도를 보였다.
웹 기반의 학습활동 중에 이루어지는 상호작용에는 학습자-컨텐츠 상호작용 학습자-교수자 상호작용, 학습자-학습자 상호작용이 있고, 학습효과를 보장하기 위해서는 이 세 가지의 상호작용을 유기적으로 통합 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 새로운 상호작용을 정의하고 이를 '학습자-교수자-컨텐츠 상호작용'이라 하였다. 또한 상호작용의 기본이 되는 학습자-컨텐츠 상호작용을 증진시키기 위한 3가지의 전략을 제안하였다. 첫째, 화면구성 원칙을 따라야 한다. 둘째, 'Learning by doing'이 가능한 컨텐츠가 되어야 한다. 셋째, 학습내용은 세분화하고, 학습내용 내에도 학습능력에 따라 적절한 피드백이 가능해야 한다가 그것이다.
본 논문에서는 감각형 오브젝트, 사용자의 컨텍스트를 이용한 테이블 기반 증강현실 상호작용 시스템을 제안한다. 기존의 테이블 기반 상호작용 시스템들은 2차원 GUI기반의 인터페이스를 사용하여 상호작용 시 직관성이 결여되었고, 고립된 시스템으로 동작하여 시스템의 활용성 측면에서 제한적이다. 제안된 시스템은 테이블 표면에 관련된 정보를 투영시키고, 일반적인 오브젝트에 마커를 부착하여 카메라를 통해 추적함으로써 일상생활의 오브젝트를 상호작용 도구로 활용한다. 동시에 측면의 디스플레이를 통해 테이블 위에 그래픽 객체를 증강시켜 상호작용의 직관성을 향상시킨다. 또한 vr-UCAM을 통해 사용자의 컨텍스트를 상호작용에 반영하고 (6),칼만 필터의 예측 기법에 기반하여 보정된 오브젝트의 추적 정보를 컨텍스트로써 공유하여 제안된 시스템이 범용적인 인터페이스로 활용될 수 있도록 한다. 실험에서는 제안된 시스템을 가상환경 네비게이션 시스템과 연동하여 유용성을 평가하였다. 제안된 인터페이스는 다양한 형태의 콘텐츠에 대한 사용자의 접근성을 향상시킴으로써 가상현실 및 증강현실 등 다양한 분야의 직관적인 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 단백질 상호작용 네트워크를 효율적으로 구축하고 관리하기 위한 템플릿 기반 동적 관리 방법에 대해 제안한다. 기존의 단백질 상호작용 네트워크를 지원하는 대부분 시스템들은 각각의 단백질을 창조 데이터베이스에 대한 레퍼런스로 표현하고 있다. 따라서, 단백질에 상세한 정보를 가지고 분석하기 위해서는 참조 데이터베이스를 통해 상세한 정보를 얻어야 가능하다. 하지만, 방대하고 복잡한 상호작용 네트워크인 경우 분석에 많이 시간이 필요하며, 참조 데이터베이스의 레퍼런스가 변경된 경우 제대로 된 분석 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서 제시한 템플릿 기반의 동적 관리 기법은 다양한 사용자들이 자신의 요구에 맞는 단백질 상호작용 네트워크를 템플릿 검색을 통해 손쉽게 구축할 수 있도록 지원하며, 다중 사용자들이 서로간의 간섭없이 각자의 단백질 상호작용 네트워크 관리할 수 있다. 또한 참조 데이터베이스의 수정된 내용이 단백질 상호작용 네트워크에 지속적으로 반영할 수 있도록 한다.
디지털 기술의 발전은 다양한 정보들과의 새로운 상호작용들을 창출하고 있고, 여기에서 인터페이스는 상호작용을 가능하게 하는 구체적인 장으로서, 우리가 정보들과 갖는 상호작용 방식을 규정한다. 그런데, 확장현실이나 유비쿼터스 컴퓨팅과 같은 새로운 기술적인 흐름들은 우리의 물리적 공간에 디지털 정보라는 무형의 층위를 더함으로써, 현재의 손과 눈의 작용을 중심기반으로 하는 상호작용 방식들로부터 발전된 형태의 상호작용이 필요하게 될 것임을 시사하고 있다. 이에 본 논문에서는 물리적 공간 안에서의 우리 자신을 형성하고, 세계를 인지하는 근간이 되는 신체에 초점을 맞추어, 신체가 새로운 정보 환경 속에서 정보의 인지 메커니즘과 상호작용의 주체로서 어떻게 기능할 수 있을 것인지를 메를로-퐁티의 현상학과 구현인지 이론을 바탕으로 탐구하고, 그 실질적인 예와 가능성들을 인터랙티브 아트 작품들에서 찾아본다.
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.
최근 계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법 중, 단백질 쌍이 포함하고 있는 도메인들 사이의 관계에 중점을 둔 도메인 정보 기반 예측 기법들이 다양하게 제안되고 있다. 하지만, 다수의 도메인 쌍들이 상호작용에 기여하는 정도를 정밀하게 반영하는 계산 기법은 드문 실정이다. 본 논문에서는 단백질 상호작용에 있어 도메인 조합 쌍의 상호작용 영향력을 수치화하여 반영한 상호작용 중요도 행렬을 고안하고 이를 기반으로 한 단백질 상호작용 예측 시스템을 구현한다. 일반적인 도메인 조합 기법과 달리, 상호작용 중요도 행렬에서는 상호작용을 위한 도메인간의 협업 확률이 고려된 Weighted 도메인 조합과, 다수의 Weighted 도메인 조합 중 실제 상호작용 주체가 될 확률을 도메인 조합 쌍의 힘(Domain Combination Pair Power, DCPPW)으로 수치화한다. DIP과 IntAct에서 얻어온 S. cerevisiae의 단백질 상호작용 데이터와 Pfam-A 도메인 정보를 사용한 정확도 검증 결과, 평균 63%의 민감도와 94%의 특이도를 확인하였으며, 학습집단의 증가에 따른 안정적인 예측 정확도 향상을 보였다. 본 논문에서 구현한 예측 시스템과 학습 데이터는 웹(http://code.google.com/p/prespi)을 통하여 내려 받을 수 있다.
단백질 간 상호작용은 생물체 내에서 발생하는 모든 생명 현상을 이루는 기본 단위로써, 이를 종 수준에서 밝히고자 하는 시도가 yeast와 초파리, Worm 등에서 보고되었다. 대량으로 존재하는 상호작용 데이터들은 종래에 서열로 시도되던 유연관계 비교 및 기능 유추 등에 기본 정보로 활용되고 있다. 본 연구에서는 다른 종에 속하는 동일 기능 단백질 즉, ortholog를 찾음에 있어, 기존의 서열 접근 방식 이외에 상호작용 정보론 추가로 사용하는 시스템을 고안하여 서열방식만을 활용하던 이전의 방식이 지니는 문제점을 극복하고자 하였다.
지식 정보화 시대의 새로운 교육 패러다임의 변화에 따라 웹을 통하여 정보와 아이디어를 서로 공유할 수 있는 사회적 상호작용이 요구되고 있다. 이러한 사회적 상호작용을 증진시키기 위해서는 다양한 사회적 상호작용 도구를 제공할 수 있는 웹 기반협동학습 시스템이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 사회적 상호작용을 증진시키기 위해서 웹 기반 협동학습 환경을 쉽게 구성할 수 있도록 재사용 가능한 협동학습객체 모형을 SCORM을 기반으로 설계하였다. 협동학습객체 모형을 필드와 메소드, 속성으로 구성하였다. 필드는 상호작용을 통해 발생된 상호작용 결과를 저장하기 위해 데이터 모델로 구현하였으며, 메소드는 상호작용 결과를 LMS에 전달하는 방법을 제공하기 위해 API 함수로 구현하였다. 또한 협동학습객체의 속성은 접근성, 다형성, 포장성, 제어성으로 구분하여 각각 베타데이터, 계열화, 패키지, 런치를 통해 구현하였다. 이러한 협동학습객체는 학습 내용과 결합하여 하나의 협동학습 활동을 구성하게 되고, 이렇게 구성된 협동학습 활동을 계열화함으로써 교수 학습 설계가 이루어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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