• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.84-91
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• 2007

최근에 인간과 컴퓨터 상호작용을 위한 사용자 의도 및 행위 인식에 관한 비전 기반 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 테이블-탑 디스플레이 시스템은 터치 감지 기술의 발전, 협력적인 작업 추구에 발맞추어 다양한 응용으로 발전하였다. 이전의 테이블-탑 디스플레이는 오직 한 명의 사용자만을 지원하였으나 현재에는 멀티터치를 통한 멀티유저를 지원하게 되었다. 따라서 테이블-탑 디스플레이의 궁극적인 목적인 협력적인 작업과 네 가지 원소 (인간, 컴퓨터, 투영된 객체, 물리적 객체) 의 상호작용이 실현 가능하게 되었다. 일반적으로 테이블-탑 디스플레이 시스템은 다음의 네 가지 측면; 맨 손을 이용한 멀티 터치 상호작용, 동시적인 사용자 상호작용을 통한 협력적인 작업의 구현, 임의의 위치 터치를 이용한 정보 조작, 상호작용의 도구로서 물리적인 객체의 사용을 중심으로 설계되어 있다. 본 논문에서는 테이블-탑 디스플레이 시스템을 위한 최첨단의 멀티터치 센싱 기술을 시각기반 방법, 비-시각 기반 방법으로 분류하고 비판적인 견해에서 분석을 하였다. 또한 테이블-탑 디스플레이 관련 연구들을 시스템 구성방식에 따라 분류하고 그 장단점과 실제 사용되는 응용 분야에 대해 기술하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.679-688
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• 2006

대용량 실험으로부터 산출된 단백질 상호작용 데이터는 위양성(false positive) 데이터의 비율이 높다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 오류가 섞여있는 단백질 상호작용 데이터를 입력으로 받아 각 단백질 상호작용의 신뢰도를 검증하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안 시스템은 단백질 상호작용 데이터에 상호작용의 근거로서 사용될 수 있는 다양한 생물학적 특징들에 관한 데이터를 통합하고 특징 선택 방법을 사용하여 통합된 속성들 중 위양성 여부를 판별하는데 가장 적합한 특징들을 선택한 후 데이터 마이닝 분류 알고리즘을 적용하여 대용량 실험으로부터 산출된 단백질 상호작용 데이터의 신뢰도를 평가한다. 특징 선택의 결과와 분류 기법의 성능은 데이터 특성에 매우 의존하므로, 제안시스템에 가장 적합한 속성 부분집합과 가장 좋은 성능을 내는 분류 알고리즘을 찾기 위해 다양한 특징 선택 방법과 데이터 마이닝 분류 알고리즘들을 적용하고 그 성능을 다각적으로 비교분석 하였다. 실험 결과, 특징 선택 방법과 분류 알고리즘을 결합시킨 제안 시스템은 오류 데이터가 섞여있는 단백질 상호작용 데이터에서 실제로 상호작용하는 단백질 쌍을 골라내는 작업에 있어 기존 연구들에 비해 매우 뛰어난 성능을 보여줬다. 또한 본 연구를 통해 단백질 상호작용 데이터의 신뢰도를 검증함에 있어서 다양한 특징 선택 방법들과 분류 알고리즘들이 성능에 미치는 영향에 관해서도 정리할 수 있었다.

• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권2호
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• pp.128-133
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• 2006

This paper compares domain combination based protein-protein interaction prediction method with domain based protein-protein interaction method. The prediction accuracy and reliability of the methods are compared using the same prediction technique and interaction data. According to the comparison, domain combination based prediction method has showed superior prediction accuracy to domain based prediction method for protein pairs with fully overlapped domains with protein pairs in learning sets. When we consider that domain combination based method has the effects of assigning a weight to each domain interaction, it implies that we can improve the prediction accuracies of currently available domain or domain combination based protein interaction prediction methods further by developing more advanced weight assignment techniques. Several significant facts revealed from the comparative studies are also described in this paper.

• Rapid Communication in Photoscience
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• 제5권1호
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• pp.8-10
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• 2016

The potential curves of OH bonds of liquid water are inhomogeneous because of a variety of interactions with other molecules and this leads to a wide distribution of vibrational frequency which hampers our understanding of the structure and dynamics of water molecules. Mixed quantum/classical (QM/CM) calculation methods are powerful theoretical techniques to help us analyze experimental data of various vibrational spectroscopies to study such inhomogeneous systems. In a type of those approaches, the interaction energy between OH bonds and other molecules is approximately represented by the interaction between the charges located at the appropriate interaction sites of water molecules. For this purpose, we re-calculated the values of charges by comparing the approximate interaction energies with quantum chemical interaction energies. We determined a set of charges at the TIP4P charge sites which better represents the quantum mechanical potential curve of OH bonds of liquid water.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2010년 춘계학술대회논문집
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• pp.542-547
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• 2010

Recently, thanks to advanced computational power and numerical techniques, it is made possible to analyze the flow around moving bodies using computational fluid dynamics techniques. In those simulations, moving mesh techniques should be able to represent both the body motion and boundary deformation which are frequently encounterd in fluid-structure interaction and/of six degree-of-freedom problems. There are several moving mesh techniques such as the Laplacian operator based, tension spring based and elastic deformation based methods. In the present study, the Laplacian operator based method was utilized and the results were validated. For the validation, the flow around an oscillating two-dimensional cylinder was simulated and analyzed.

• 품질경영학회지
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• 제47권4호
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• pp.687-700
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• 2019

Purpose: The purpose of this study is to investigate the interaction effects between price determinants of artworks. We expand the methodology in art market by applying machine learning techniques to estimate the price of artworks and compare linear regression and machine learning in terms of prediction accuracy. Methods: Moderated regression analysis was performed to verify the interaction effects of artistic characteristics on price. The moderating effects were studied by confirming the significance level of the interaction terms of the derived regression equation. In order to derive price estimation model, we use multiple linear regression analysis, which is a parametric statistical technique, and k-nearest neighbor (kNN) regression, which is a nonparametric statistical technique in machine learning methods. Results: Mostly, the influences of the price determinants of art are different according to the auction types and the artist 's reputation. However, the auction type did not control the influence of the genre of the work on the price. As a result of the analysis, the kNN regression was superior to the linear regression analysis based on the prediction accuracy. Conclusion: It provides a theoretical basis for the complexity that exists between pricing determinant factors of artworks. In addition, the nonparametric models and machine learning techniques as well as existing parameter models are implemented to estimate the artworks' price.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제23권4호
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• pp.325-337
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• 2006

A hybrid structural design and optimization methodology that combines the strengths of genetic algorithms, local search techniques, and parallel computing is developed to evolve optimal truss systems in this research effort. The primary objective that is met in evolving near-optimal or optimal structural systems using this approach is the capability of satisfying user-defined design criteria while minimizing the computational time required. The application of genetic algorithms to the design and optimization of truss systems supports conceptual design by facilitating the exploration of new design alternatives. In addition, final shape optimization of the evolved designs is supported through the refinement of member sizes using local search techniques for further improvement. The use of the hybrid approach, therefore, enhances the overall process of structural design. Parallel computing is implemented to reduce the total computation time required to obtain near-optimal designs. The support of human-computer interaction during layout optimization and local optimization is also discussed since it assists in evolving optimal truss systems that better satisfy a user's design requirements and design preferences.

• Journal of Ship and Ocean Technology
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• 제9권1호
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• pp.38-46
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• 2005

Survivability improvement method for naval ship design has been continually developed. In order to design naval ships considering survivability, it is demanded that designers should establish reasonable damage conditions by air explosion. Explosion may induce local damage as well as global collapse to the ship. Therefore possible damage conditions should be realistically estimated in the design stage. In this study the authors used ALE technique, one of the structure-fluid interaction techniques, to simulate air explosion and investigated survival capability of damaged naval ships. Lagrangian-Eulerian coupling algorithm, equation of the state for explosive and air, and simple calculation method for explosive loading were also reviewed. It is shown that air explosion analysis using ALE technique can evaluate structural damage after being attacked. This procedure can be applied to the real structural design quantitatively by calculating surviving time and probability.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.29.2-29
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• 2001

For the design of human-centered systems in which a human and machine such as a robot form a human-in system, human-friendly interaction/interface is essential. Human-friendly interaction is possible when the system is capable of recognizing human biosigns such as5 EMG Signal, hand gesture and facial expressions so the some humanintention and/or emotion can be inferred and is used as a proper feedback signal. In the talk, we report our experiences of applying the Soft computing techniques including Fuzzy, ANN, GA and rho rough set theory for efficiently recognizing various biosigns and for effective inference. More specifically, we first observe characteristics of various forms of biosigns and propose a new way of extracting feature set for such signals. Then we show a standardized procedure of getting an inferred intention or emotion from the signals. Finally, we present examples of application for our model of rehabilitation robot named.

• 감성과학
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• 제23권1호
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• pp.41-56
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• 2020

본 연구에서는 시각장애인이 시각 외의 잔존감각인 촉각, 청각, 후각을 활용하여 미술 작품을 감상하고 이해할 수 있도록 도울 수 있는 다중감각 인터랙션 기술을 제안한다. 나아가, 다중감각 인터랙션의 설계 적합성을 평가하기 위해 실제 시각장애인을 대상으로 다중감각 인터랙션 기술이 적용된 시스템을 통해 미술 작품을 감상한 경험에 대한 질적 인터뷰 기반의 사용자 테스트를 수행하였다. 사용자 테스트 결과, 미술 작품에 적용한 다중감각 인터랙션 요소들은 전반적으로 시각장애인으로 하여금 미술 작품 감상 및 이해를 도왔으며, 나아가 다중감각 인터랙션을 통해 미술 작품을 감상한 경험이 만족스러웠다는 긍정적인 평가 결과가 나타났다. 반면, 일부 다중감각 인터랙션 요소는 미술 작품을 감상하는 동안 전혀 인지하지 못하였거나 오히려 미술 작품 감상에 있어서 혼란을 야기했다는 부정적인 평가 결과도 나타났다. 본 연구는 시각장애인의 문화예술 작품 감상의 접근성을 증진할 수 있는 기술적 대안으로서 비시각 다중감각 인터랙션의 구체적인 개발 방향성 및 가이드라인을 제공하는 데 기여하였다. 나아가, 시각장애인뿐만 아니라 아동이나 노인과 같은 비시각장애인도 유니버설 인터랙션 기술을 통해 기존의 시각 위주의 단편적 경험을 넘어선 종합적인 감각적 경험을 할 수 있는 기술 기반을 구축하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.