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미국 edTPA 평가에서 요구하는 예비 수학 교사의 전문적 역량 분석 (Insights from edTPA in the United States on assessing professional competencies of preservice mathematics teachers)

  • 권오남;권민성;;문진;정원;조항윤;이경원
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제62권2호
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    • pp.211-236
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    • 2023
  • 이 연구는 미국 예비교사 교육 양성 과정에서 활용되는 edTPA의 사례를 분석하여 우리나라 예비 수학 교사 교육의 시사점을 도출하는 데 목적이 있다. 최근 예비 수학 교사의 인지적인 차원의 지식 개발뿐만 아니라 실제 수업을 바탕으로 상황적 차원의 영역까지 고려한 전문적인 역량을 진작시키는 것에 관한 관심이 높아지고 있다. 미국 edTPA 평가는 예비교사가 학교 현장에서 수행하는 수업에 기초한 수행 기반 평가이다. 이 연구에서는 미국의 예비 수학 교사가 참여하는 edTPA의 사례가 상세히 서술된 편람을 검토하여 예비 수학 교사에게 요구되는 전문적인 역량에 대해서 분석한다. edTPA 평가는 수업 설계, 실행, 평가 과제로 구성되어 있고, 수업과 연계하여 지속성 있는 평가를 수행한다. 따라서 수업 설계, 실행, 평가 과제 서술에서 평가 항목 및 평가 기준의 연계가 되는 지점과 그 연계로부터 요구하는 전문적인 역량이 무엇인지 분석한다. edTPA 편람을 분석한 결과 edTPA 평가에서 예비 수학 교사에게 요구되는 전문적인 역량은 특정 수학 수업 차시에 대한 초점화 및 이행 역량, 특정 수학 수업 차시 실행 및 평가의 성찰적 이해 역량, 학생들의 언어 및 표상 사용, 학생들의 학습에 대한 학생 성취의 점진적인 판단 역량이다. 이러한 분석의 결과는 우리나라 예비 수학 교사 교육과정 및 실습학기제 운영에서 평가하는 역량의 구인으로 활용할 수 있다.

다변량분석방법을 이용한 미각 자극의 기본 맛과 강도에 따른 정서표상 (Affective Representations of Basic Tastes and Intensity using Multivariate Analyses)

  • 박채리;김인익;김종완
    • 감성과학
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    • 제26권2호
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    • pp.39-52
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    • 2023
  • 핵심정서(core affect) 이론에 따르면, 정서는 정서가(valence)와 각성가(arousal)의 독립적인 두 차원의 구성으로 이루어진다(Russell, 2003; Russell & Barrett, 1999). 기존 정서 연구에서는 정서를 유발하는 여러 시청각 자극들이 핵심정서 차원에 위치한다는 사실을 밝혀냈다. 하지만 기존 연구에서 사용된 대부분의 자극은 시각과 청각에 국한되어 있었으며, 미각 자극들을 활용한 연구는 많지 않았다. 이에 본 연구에서는 정서유발 자극으로서 미각 자극을 활용하여 유발된 정서가 미각 자극의 속성에 따라 핵심정서 차원에 표상되는지 알아보고자 하였다. 실험 자극으로 실생활에서 접할 수 있는 식품들을 4가지 기본 맛 유형(단맛, 쓴맛, 신맛, 그리고 짠맛), 그리고 2가지 맛의 강도 설계로 자극을 선정하였다. 참가자들에게 각 자극을 제시하고, 자극에 대한 맛 평정과 참가자가 느낀 정서를 평정하도록 하였다. 수집된 자료는 일변량분석방법인 반복측정변량분석과 다변량분석방법인 다차원척도법(multidimensional scaling) 및 분류분석(classification)으로 분석하였다. 변량분석 결과, 참가자들은 단맛을 지각할수록 긍정적인 정서를, 쓴맛 혹은 짠맛을 지각할수록 부정적인 정서를 경험하였다. 각성가 결과에서는 맛의 강도가 강할수록 더 높은 각성 경험이 보고되었다. 다차원척도법 분석 결과, 1차원에서 단맛 대 쓴맛 그리고 짠맛 대비를, 2차원에서 쓴맛과 짠맛 구분을 확인하였다. 벡터 피팅 결과는 핵심정서이론의 설명대로 1차원이 정서가, 2차원이 각성가 차원으로 구성되었음을 지지하였다. 분류분석 결과 참가자들의 정서 반응을 통해 미각 자극의 맛 유형을 유의미하게 예측할 수 있었다. 본 연구의 결과는 미각 자극도 자극 속성에 따라 핵심정서차원에 위치한다는 것을 시사한다.

Sentence BERT를 이용한 내용 기반 국문 저널추천 시스템 (Content-based Korean journal recommendation system using Sentence BERT)

  • 김용우;김대영;서현희;김영민
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.37-55
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    • 2023
  • 전자저널의 발전과 다양한 융복합 연구들이 생겨나면서 연구를 게시할 저널의 선택은 신진 연구자들은 물론 기존 연구자들에게도 새로운 문제로 떠올랐다. 논문의 수준이 높더라도 논문의 주제와 저널 범위의 불일치로 인해 게재가 거부될 수 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자의 저널 선정을 돕기 위한 연구는 영문 저널을 대상으로는 활발하게 이루어졌으나 한국어 저널을 대상으로 한 연구는 그렇지 못한 실정이다. 본 연구에서는 한국어 저널을 대상으로 투고할 저널을 추천하는 시스템을 제시한다. 첫 번째 단계는 과거 저널에 게재된 논문들의 초록을 SBERT (Sentence-BERT)를 이용하여 문서 단위로 임베딩하고 새로운 문서와 기존 게재논문의 유사도를 비교하여 저널을 추천하는 것이다. 다음으로 초록의 유사도 여부, 키워드 일치 여부, 제목 유사성을 고려하여 추천할 저널의 순서가 결정되고, 저널별로 구축된 단어 사전을 이용하여 선순위 추천 저널과 유사한 저널을 찾아 추천 리스트에 추가하여 추천 다양성을 높인다. 이러한 방식으로 구축된 추천 시스템을 평가한 결과 Top-10 정확도 76.6% 수준으로 평가되었으며, 추천 결과에 대한 사용자의 평가를 요청하고 추천 결과의 유효성을 확인하였다. 또한, 제안된 프레임워크의 각 단계가 추천 정확도를 높이는 데에 도움이 된다는 결과를 확인하였다. 본 연구는 그동안 활발히 이루어지지 않았던 국문 학술지 추천에 대한 새로운 접근을 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 제안된 기능을 문서와 저널 보유상태에 따라 변경하여 손쉽게 서비스에 적용할 수 있다는 점에서 실무적인 의의를 가진다.

한국 여성영화에 반복적으로 나타난 '거울'과 '새장' 모티프 연구 (A Study on 'Mirror' and 'Cage' Motifs Repeatedly Displayed in Korean Female Movies)

  • 김남석
    • 공연문화연구
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    • 제40호
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    • pp.37-69
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    • 2020
  • 이 연구는 한국 여성영화의 흐름을 통해, 그 특징과 미학 그리고 유사성과 차이점을 살피기 위해 구상된 연구이다. 이 연구를 시행하기 위해서 시대별 대표성을 간직한 네 편의 영화를 선택해야 했다. 일제 강점기에 제작된 영화 <미몽>, 1950년대 여성주의에 대한 논쟁을 대대적으로 촉발한 <자유부인>, 여성의 황폐해진 삶과 이율배반적 남성 시각을 결합한 1990년대 영화 <은마는 오지 않는다>, 그리고 한국 페미니즘 영화의 미래 전형을 제시한 <바람난 가족>이 그 대상 작품이다. 특히 이러한 작품들은 시대별 한국 영화의 전형성과 대표성을 담보하고 있다는 점에서 주목되는 대상작이 아닐 수 없다. 이를 바탕으로 이 작품들에 나타나는 두 개의 공통 모티프를 집중적으로 조명했다. 하나는 여성의 영어 된 처지를 상징적으로 보여주는 '새장' 모티프이고, 다른 하나는 여성들이 자신의 처지를 자각하고 현재 상황을 점검하는데 필요한 '거울' 모티프이다. 한국의 여성영화는 '새장'과 '거울'의 모티프를 일정 부분 공유하고 있을 뿐만 아니라, 이러한 모티프의 연계를 통해 궁극적으로 겨냥했던 작가적 전언을 전달하는 데에도 주력해왔다.

라반의 공간조화이론 "코레우틱스(Choreutics)"를 활용한 움직임의 추상적 시각화 연구 (A Study on the Abstraction of Movements Based on Laban's Space Theory "Choreutics")

  • 김혜란;이상욱
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.371-381
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    • 2017
  • 본 논문에서는 인간 움직임에 관한 이론들 중 현대무용 이론가인 루돌프 폰 라반(Rudolf von Laban)의 움직임 분석(Laban Movement Analysis)을 중심으로 추상 애니메이션의 제작 방법론을 소개한다. 라반의 이론은 다양한 인간의 움직임들을 묘사하고 시각화하고 해석하고 문서화하기 위한 도구와 언어를 모두 포함하며 그 중 공간조화이론인 코레우틱스(Choreutics)는 고대로부터 정의된 자연의 보편적인 패턴과 자연의 일부인 인간의 보편적 디자인에 기반하고 있다. 라반은 근본적으로 움직임의 공간을 이원론적 방식으로 정의하였는데 외형적으로는 점, 선, 면, 다각형, 그리고 선형, 비선형 움직임과 같은 기하학과 모션 프리미티브의 관점에서의 객관적이고 과학적인 정의를 통해 컴퓨터 그래픽스에서 인간의 움직임을 생성하기 위한 구체적인 기반을 제공하였다. 또 한편으로는 움직임의 내적인 의도와 관련하여 나타나는 역동적 운동성의 미묘한 특징들을 이해할 수 있는 시스템을 제공하였다. 라반의 해석은 다양한 시각적 분석방식을 통해 조형예술과 컴퓨터 아트 양쪽 분야에서 활용될 수 있는 잠재적인 가치를 지니고 있다. 본 연구는 움직임에 대한 신체적, 심리적 분석에서 영감을 얻었으며 추상 애니메이션을 제작하기 위해 컴퓨터 알고리즘을 개발하였다. "코레오그래피(Choreography)"라고 명명된 일련의 컴퓨터 애니메이션 작품들은 문화체육관광부와 한국공예·디자인문화진흥원이 주최·주관한 "2015 공예트렌드페어(Craft Trend Fair)"의 주제관 <손에 담긴 미래>와 2016년 주영한국문화원의 "움직임을 만드는 사물(Make Your Movements: Korean Contemporary Objects)"등 다수의 전시에 소개되었다. 본 논문에서는 라반의 움직임에 관한 표현을 기초로 추상적 조형요소들의 움직임을 제작하기 위한 아이디어와 방법들을 설명한다.

생태계문화서비스 관점에서 지역생태자산의 인지된 자연성 평가 (Assessment of Perceived Naturalness of Local Ecological Assets from the Perspective of Cultural Ecosystem Services)

  • 김도은;권혁수;손용훈
    • 한국조경학회지
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    • 제51권3호
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    • pp.107-121
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    • 2023
  • 인지된 자연성(perceived naturalness)의 평가는 인간이 자연공간을 바라보는 '과정'으로서의 인식을 밝히는 것에 목적이 있으며, 자연환경과 인간 사이에 발생하는 교호작용을 설명하고 자연환경의 물리적 특성에 대한 개개인 인식의 차이점을 평가하는 데 주안점이 있다. 한 지역 내에서 뚜렷한 특성을 보이는 생태자산에 대한 인식은 같은 공간임에도 이용자마다 각기 다른 인식으로 드러날 수 있다. 이에 본 연구는 생태자산에 대한 이용자의 인식 및 인터뷰를 근거로 문화서비스 관점에서 인지된 자연성을 평가하였다. 구체적인 방법으로는 근거이론 틀을 활용하여 안산시 지역활동가와 시민으로부터 도출한 지역 생태자산에 대한 서로 다른 4가지 측면의 자연성 인식의 범주를 발견하였다. 안산시 생태자산은 크게 생태자산의 보전과 현명한 개발에 대한 필요성, 생태계의 혜택에 대한 인식, 지역의 자산으로서 대표성, 자산의 이용성과 매력도 등의 자연성 가치가 논의되고 있었다. 이후 Q 방법을 활용하여 25명의 이용자에게 25개 대표 생태자산을 제시하고 4가지 제시된 기준에 따라 개인에게 인지된 가치가 높은 순으로 자산을 구분하도록 하였다. 그 결과, 질문항목별로 서로 다른 가치관을 가지는 이용자 그룹을 구분하고 문화서비스 향유에 대한 가상의 페르소나를 구분하였다. 안산시 25명 이용자의 대표적인 페르소나는 AWP(수생태계의 보전에 대해 중요하게 생각하면서, 수변 경관을 선호하고, 평지형 수변공원을 즐기는 유형)로 나타났다. 인지된 자연성은 생태계서비스 평가 관점에서 '이용자가 인지하는 혜택' 개념과 유사하므로 문화서비스의 평가에 있어서 보다 실질적인 이용자 평가 기준을 제시할 수 있다.

비정형 텍스트 데이터 분석을 활용한 기록관리 분야 연구동향 (Research Trends in Record Management Using Unstructured Text Data Analysis)

  • 홍덕용;허준석
    • 한국기록관리학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.73-89
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    • 2023
  • 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 국내 기록관리 연구 분야의 비정형 텍스트 데이터인 국문 초록에서 사용된 키워드 빈도를 분석하여 키워드 간 거리 분석을 통해 국내기록관리 연구 동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)의 학술지 기관통계(등재지, 등재후보지)에서 대분류(복합학), 중분류 (문헌정보학)으로 검색된 학술지(28종) 중 등재지 7종 1,157편을 추출하여 77,578개의 키워드를 시각화하였다. Word2vec를 활용한 t-SNE, Scattertext 등의 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째로 1,157편의 논문에서 얻은 77,578개의 키워드를 빈도 분석한 결과, "기록관리" (889회), "분석"(888회), "아카이브"(742회), "기록물"(562회), "활용"(449회) 등의 키워드가 연구자들에 의해 주요 주제로 다뤄지고 있음을 확인하였다. 둘째로, Word2vec 분석을 통해 키워드 간의 벡터 표현을 생성하고 유사도 거리를 조사한 뒤, t-SNE와 Scattertext를 활용하여 시각화하였다. 시각화 결과에서 기록관리 연구 분야는 두 그룹으로 나누어졌는데 첫 번째 그룹(과거)에는 "아카이빙", "국가기록관리", "표준화", "공문서", "기록관리제도" 등의 키워드가 빈도가 높게 나타났으며, 두 번째 그룹(현재)에는 "공동체", "데이터", "기록정보서비스", "온라인", "디지털 아카이브" 등의 키워드가 주요한 관심을 받고 있는 것으로 나타났다.

준지도학습 방법을 이용한 흉부 X선 사진에서 척추측만증의 진단 (Diagnosis of Scoliosis Using Chest Radiographs with a Semi-Supervised Generative Adversarial Network)

  • 이우진;신기원;이준수;유승진;윤민아;최요원;홍길선;김남국;백상현
    • 대한영상의학회지
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    • 제83권6호
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    • pp.1298-1311
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    • 2022
  • 목적 흉부 X선 사진에서 척추측만증을 조기진단 할 수 있는 딥러닝 기반의 스크리닝 소프트웨어를 준지도학습(semi-supervised generative adversarial network; 이하 GAN) 방법을 이용하여 개발하고자 하였다. 대상과 방법 두 곳의 상급종합병원에서 촬영된 흉부 X선 사진에서 척추측만증을 조기진단할 수 있는 스크리닝 소프트웨어를 개발하기 위하여 GAN 방법이 이용되었다. GAN의 훈련과정에서 경증에서 중증의 척추측만증을 보이는 흉부 X선 사진들을 사용하였으며 upstream task에서 척추측만증의 특징을 학습하고, downstream task에서 정상과 척추측만증을 분류하도록 훈련하였다. 결과 수신자 조작 특성 곡선의 곡선하면적(area under the receiver operating characteristic curve), 음성예측도, 양성예측도, 민감도 및 특이도는 각각 0.856, 0.950, 0.579, 0.985, 0.285이었다. 결론 우리가 GAN 방법을 이용하여 개발한 딥러닝 기반의 스크리닝 소프트웨어는 청소년의 흉부 X선에서 척추측만증을 진단하는데 있어서 높은 음성예측도와 민감도를 보였다. 이 소프트웨어가 건강검진을 목적으로 촬영한 청소년의 흉부 X선 사진에 진단 스크리닝 도구로써 이용된다면 영상의학과 의사의 부담을 덜어주며, 척추측만증의 조기진단에 기여할 것으로 생각된다.

전이학습 기반 다중 컨볼류션 신경망 레이어의 활성화 특징과 주성분 분석을 이용한 이미지 분류 방법 (Transfer Learning using Multiple ConvNet Layers Activation Features with Principal Component Analysis for Image Classification)

  • 바트후 ?바자브;주마벡 알리하노브;팡양;고승현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.205-225
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    • 2018
  • Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

계층적 Level-of-Detail 표현을 이용한 해마의 국부적인 형상 분석 (Local Shape Analysis of the Hippocampus using Hierarchical Level-of-Detail Representations)

  • 김정식;최수미;최유주;김명희
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제11A권7호
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    • pp.555-562
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    • 2004
  • 뇌의 하부 구조인 해마의 전역적 부피 감소와 국부적 형상 변화는 정신의학적 질환에 깊게 관련되어 있다. 해마 구조에 관한 형상 분석 연구는 크게 해마 형상 표현 모델을 구축하고, 이러한 형상 표현으로부터 형상 유사성을 계산하는 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 우선 해마에 관한 MRI 데이터를 입력으로 받아, 마칭큐브 알고리즘을 사용하여 다해상도 메쉬 모델을 구축한다. 이렇게 구성된 다각형 모델은 깊이맵 기반의 복셀화 방법을 이용하여 중간 단계의 이진 복셀 데이터로 변환된다. 그리고 변환된 복셀 데이터로부터 슬라이스 기반의 골격화 방법에 의하여 해마의 3차원 골격을 추출한다. 그런 후에 옥트리 기반의 다해상도 형상 표현을 얻기위해 해마의 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 계층적으로 공간 분할하여 저장하고, 광선 추적 기반의 메쉬 샘플링 방법을 적용하여 샘플 메쉬 데이터를 추출한다. 최종적으로, 형상간 유사성 측정을 위하여 추출된 골격으로부터 방사되는 광선들과 충돌되는 각 샘플 메쉬 쌍에 대하여 $L_2$과 하우스도르프 거리를 계산하고 인터랙티브한 국부적 형상 분석을 지원하기 위하여 마우스 피킹 인터페이스를 채택한다. 이것은 형상의 국부적 변화에 대하여 다양한 해상도에 기반한 형상 분석을 가능하게 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제시한 형상 분석 방법이 회전과 스케일 등의 변환에 강인하고, 특히 형상의 국부적 변화 정도를 정확도를 유지하면서 빠르게 평가하는데에 효과적임을 확인하였다. 경로의 수신 신호가 완전 동기 된 수신 신호임을 확인하였다.omonas aeruginosa PA01과 $82\%$로 가장 높은 유사성을 보였고 Pseudomonas arvilla C-1와는 $71\%,$ Pseudomonas putida KT2440과는 $59\%,$ 그리고 Pseudomonas sp. CA10과는 $53\%$의 상동성이 각각 존재하는 것으로 확인하였다.)을 가지고 있음이 확인되었다. 사람에 직접적인 유해성을 가지고 있는 지 확인하기 위해 사람 방광 유래의 T-24세포와 장내 표피 유래의 Caco-2세포에 대한 부착능을 시험하였을 때, 16균주$(42.1\%)$가 T-24방광 세포에, 그리고 17균주$(44.7\%)$가 Caco-2장세포에 대해 강한 부착능을 나타내었다. 특히 11균주$(28.9\%)$는 두 세포 모두에 강한 부착능을 가지고 있었다. Filter mating method를 수행하여 이들 균주들의 독소 생산 유전자와 항생제 내성 유전자가 사람에서 분리된 균주로 전달되는 것을 확인할 수 있었다. 본 실험의 결과는 설사 중상을 나타내는 돼지로부터 분리된 용혈성 E. coli의 독성과 세포 부착능력, 그리고 항생제 내성간의 상호 연관성을 보여주지 않았으나 동물 분리 세균의 항생제 내성과 독소 생산 능력이 유전자 전달을 통해서 뿐만 아니라 세균의 직접 접촉에 의해서도 인체로 전달될 수 있는 것을 보여주는 것이다.다. 본 연구를 토대로 장시간의 체외순환에서는 신장기능을 대표하는 수치들에도