객체지향 방법론에서 정적 및 동적 모델에 관한 구문(Syntax)과 의미론(Semantics)의 형식적 정의는 잘 이루어 졌으나 객체 상호작용의 행위에 대한 형식론은 아직까지 제시되지 않았다. 본 논문에서는 객체 상호작용을 묘사하는 UML의 순서(Sequence) 다이어그램을 토대로 프로세스 대수를 사용하여 객체 상호작용을 정의하고 객체 상호작용의 특성을 정규화 시킨다. 이러한 결과는 M. Snoeck과 G. Dedene[9]가 제시한 종속존재 관계의 개념을 상호작용 관계의 개념으로 대체하여 형식론을 전개할 수 있음을 보여준다.
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.
최근 가상 휴먼은 국방, 의료, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 가상 휴먼을 이용한 상호작용은 사용자가 현실 세계의 실제 친구와 대화하는 것처럼 자연스럽게 소통하는 방식으로 운용이 되고, 이를 위해서는 사용자의 음성, 동작, 감정 등 다양한 입력을 기반으로 반응하는 가상 휴먼 출력 등 상호작용 매핑 관계를 제작하여야 한다. 하지만, 기존 가상 휴먼 상호작용 방법은 미리 정해진 패턴을 수작업인 프로그래밍을 통해 제작하여 개발 기간이 오래 걸리고, 수정이 용이하지 못한 단점이 있다. 본 논문에서는 가상 휴먼 상호작용을 위해 음성, 동작, 감정 등 사용자의 멀티모달 입력과 가상 휴먼 반응에 대한 저작을 수행하는 툴킷을 제시한다. 본 논문에서 제시한 저작도구를 통해 쉽고 빠르게 사용자와 가상 휴먼 상호작용 표현을 생성할 수 있다.
안드로이드 어플리케이션은 하나 이상의 컴포넌트로 구성되어 있으며 컴포넌트들은 인텐트를 통해 동일 어플리케이션 또는 다른 어플리케이션의 컴포넌트를 호출하여 사용할 수 있다. 이와 같은 컴포넌트 상호작용을 악용한 BroadcastTheft, Activity Hijacking, Intent Spoofing 등과 같은 문제점들을 검사하기 위해서는 다양한 상호작용 시나리오를 생성하여 테스팅을 진행하여야 한다. 하지만 기존 상호작용 테스트 시나리오 생성 연구에서는 각 액티비티 설정에 따라 이전화면으로의 이동시 재실행 순서가 달라지는 안드로이드 특성을 고려하지 않아 실행 불가능한 테스트 시나리오들이 포함될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 액티비티 스택 정보를 이용하여 상호작용 테스트 시나리오에서 실제 실행되지 않는 경로를 제거하는 방법을 제안한다.
지난 코로나 상황 동안 비대면 수업을 진행했고, 학생들은 빠르게 적응했다. 온라인 수업은 학습자가 이해될 때까지 반복 학습이 가능하고, 시간과 공간의 제약 없이 자기 주도적으로 학습할 수 있다는 장점이 있지만, 온라인상이라는 특징 때문에 교수자와 학습자 간 상호작용이 부족하다는 한계점이 존재한다. 하지만 이점은 차후에 비대면 수업의 지속적인 활용 및 확대를 제한하는 요인이 될 수 있다. 본 논문에서는 상호작용을 높일 수 있는 웹 기반 에듀테크 시스템을 제안한다. 온라인 수업의 강의 영상을 세부적인 내용을 나누는 Section을 통해 다른 학생들이 질문했던 Q&A 데이터를 모아서 생성된 Section-FAQ를 열람할 수 있고, 그 Q&A에 반응해서 상호작용이 가능하다. 또한 교수자에게 Q&A를 보낼 때 영상의 Section 정보와 강의시간 정보를 같이 전송하여 강의 영상을 확인하지 않고, 빠른 답변이 가능하도록 설계했다. 본 논문에서 제안하는 온라인 수업의 상호작용 향상을 위한 웹 기반 에듀테크 시스템을 통해 온라인상에서 교수자의 역할을 대신해주고 비대면 수업의 단점을 해소해주면서, 교수자과 학습자 간의 상호작용을 높여 수업의 이해도를 높이고 학습자들의 학업성취를 높일 수 있을 것이다.
본 논문에서는 생물체의 세포 내에 존재하는 방대한 객체들 사이의 복잡한 관계들로 표현되는 상호작용 네트워크를 효율적으로 구축할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 바이오 도메인 지식을 사용하여 상호작용 네트워크를 관리 및 활용하기 쉽도록 구축하고, 단백질과 같은 단순 바이오 객체뿐만 아니라 여러 개의 바이오 객체들로 구성된 복합 객체도 관리 할 수 있다. 여기서, 사용자가 바이오 객체들과 이들간의 복잡한 상호작용 관계를 직관적으로 정의 할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 또한, 정의된 객체 및 상호작용 관계 정보를 이용하여 바이오 네트워크를 개념적으로 단순하게 표현할 수 있으며, 시각적으로도 네트워크를 자동으로 최적화하여 사용자가 복잡한 네트워크를 쉽게 분석 할 수 있도록 지원한다.
현재 전자책 (E-Book : Electronic-Book)에 대한 관심은 크게 증가하고 있으나, 아직까지 전자책에 대한 연구와 개발은 미미한 실정이다. 또한 대부분의 초등학생용 E-Book은 상호작용성을 고려하지 않아 E-Book의 장점을 살리지 못하고 있다. 따라서 본 논문은 상호작용을 강화한 초등학생용 E-Book 설계 모형을 제안하였다. 본 연구는 기존의 초등학생용 E-Book을 상호작용의 측면에서 분석하여, 이를 바탕으로 학습자의 수준에 적절한 통제하에서 상호작용을 돕기 위한 정보를 제공하고, 교환할 수 있는 도움말, 다양한 검색도구, 미리보기, 메신저 등의 기능을 지원하며, 또한 종이책과 같은 친밀한 환경에서 자기 주도적인 학습을 제공하는 E-book을 설계하고 구현하였다.
분산 가상환경(DVE)이 대규모가 되어감에 따라, 고려해야 할 중요한 사항중의 하나는 확장성이다. DVE에 확장성을 지원하기 위한 여러 접근 방법 중의 하나는 region 분할 방법이다. 대부분의 DVE 시스템에서는 region은 분리되어 있으며 이웃한 region의 사용자들 사이의 상호작용이 지원된다. 하지만 사용자들은 항상 자신이 관심을 가지고 있는 이웃 region들 안의 모든 사용자 상태 정보를 알아야 한다. 이것은 region간 상호작용을 하는 사용자들에게 통신에 따른 부하가 많이 걸리게 되며 따라서 시스템 확장성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 region 관리자가 현재 region안의 사용자들에 대한 관심도가 높은 이웃 region안의 사용자들의 일부만 선택한다. 이를 통해 region안의 사용자들은 이웃 region으로부터 모든 갱신 메시지를 받지 않아도 된다. 본 연구를 통해 DVE 시스템은 확장성 있는 region안에서의 상호작용뿐만 아니라 region간 상호작용을 지원할 수 있다.
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.
단백질 상호작용에 대한 연구는 생명현상의 전반적인 원리를 규명하는데 필수적이다. 생물학 문헌 데이터베이스로부터 단백질 상호작용 정보를 찾는 것은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 컴퓨터로 자동화시키는 방법이 요구된다. 문헌으로부터 단백질 상호작용 정보를 추출하는 작업은 단순 문자열 비교를 통한 정보검색으로는 한계가 있으므로 자연어 처리 기법을 적용해 문장의 문법 구조, 품사 정보 등을 이용하면 더 정확한 추출이 가능하다. 본 논문에서는 자연어 처리를 이용하여 문장을 트리로 표현한 뒤 가지치기, 병합 등을 통해 추상화된 트리를 패턴과 매칭하는 방법을 제안한다. 그리고 실제 데이터를 이용한 실험 결과를 통해 기존 방법에 비해 더 높아진 정확도를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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