최근 '힐링 게임'에 관한 대중적 관심이 증대하고 있다. 그러나 합의된 개념의 부재로 인해 '힐링 게임'에 관한 학술적 논의는 제대로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 '힐링 게임'의 개념을 제안하고 주요 특징을 도출하고자 하였다. 먼저 '힐링 게임'과 의료용 기능성 게임의 비교하여 '힐링 게임'이 치유감의 형성과 전달을 목적으로 하는 상업용 게임이라는 사실을 확인했다. 이후 현재 '힐링 게임'으로 알려진 게임들을 선정하여 서사적 특징, 구조적 특징, 감각적 특징을 검토하였다. 먼저 서사적 측면에서 '힐링 게임'은 약한 서사성을 띠고 있으며 공간적 상호작용에 의한 미시적 서사의 발생을 중시하는 것으로 나타났다. 또한 구조적 측면에서는 쉬운 난이도, '무의미한 행동'의 권장과 방치 경험 등이 특징으로 나타났으며 감각적 측면에서는 추상적인 표현 사용, 이색적이고 감성적인 경관 묘사, 정서적 경험을 강화하는 사운드 활용 등이 제시되었다.
본 연구에서는 비디오 영상데이터로부터 인간의 행동패턴의 인식기술 및 상황인식 기법을 소개하고 이를 활용한 실용적 응용으로서 지능형 감시시스템을 제안한다. 순차적 영상신호에서 형태기반의 정적 특징과 목표물의 움직임 요소를 측정한 동적 특징을 결합한 형태의 특징 표현 및 추출기법과 행동패턴 및 상황패턴에 대한 인식 모델을 제시하고 구현한다. 모듈구조의 시스템에서 영상처리 모듈과 패턴인식 모듈은 특징추출 및 인식과정을 수행하며, 감시영상에 대한 상황판단 기능은 데이터베이스 모듈과 연동하여 효과적인 검색기능과 경보기능 등을 지원한다. 이러한 기능은 기존의 시스템에서 운영자의 지속적인 감시작업과 상황판단 작업을 보조 또는 대행하여 수행할 수 있을 뿐만 아니라 데이터저장 공간을 획기적으로 줄이고 부수적으로 효율적인 영상의 조회기능 및 추적기능 등의 유용한 인터페이스를 지원한다.
패턴 인식의 성능 향상을 위해 효율적인 특징 선택을 해주는 것은 중요한 과정 중 하나이다. 본 연구에서는 최근에 제시되었던 특징 선택 방법들 중 대표적인 4 가지의 방법을 선택하여 성능을 비교 분석하였다. 데이터의 특징을 줄여주는 기능과 적은 수의 특징으로 더 좋은 패턴 인식 성능을 보여주는 기능의 수행 능력을 중심으로 평가하였으며, 각기 다른 형태의 데이터에 대해 각 방법들이 보이는 성능도 관찰하였다. 이를 토대로 각 방법의 장단점과 특징에 대해 생각해 본다.
기계 학습에서 데이터 및 기능은 기계 학습의 상한을 결정한다.이러한 기능은 산업 생산에서 과도한 데이터 양과 유형으로 인해 상당한 추가 비용이 발생할 수 있다. 따라서 적절한 특징 처리 방법이 매우 중요해졌다. 대부분의 기존 특징 처리 방법은 특징 엔지니어링을 기능 검색 문제, 즉 모델 성능을 최적화할 수 있는 기능 변환 작업을 검색하는 것으로 추상화한다. 그러나 자동 특징 엔지니어링의 경우 검색량과 변환 조합의 수가 매우 많기 때문에 요인 분해 기반 모델을 사용하여 벡터 곱셈을 통해 상호 작용을 측정하면 조합 특징의 패턴을 자동으로 학습하는 방법이 특히 효율적이다. xDeepFM 은 명확한 방식으로 특징적인 상호작용을 생성하도록 설계된 새로운 Compressed Interaction Network (CIN)를 제안한다. 여기에 제시된 Low-rank Compressed Interaction Network(LRCIN )은 xDeepFM 접근 방식에서 CIN 네트워크의 단순화된 개선을 기반으로 하며 xDeepFM 에 주의 메커니즘을 추가하여 보다 정확하게 예측된다. 실험 결과에 따르면 모델은 계산 복잡성을 단순화할 뿐만 아니라 예측 정확도도 다른 모델보다 훨씬 우수한다.
스마트카드는 휴대하기에 간편하고 사용하기에 편리하다는 장점으로 인해 세계 각국에서 전자상거래를 비롯한 다양한 분야에서 그 이용범위가 급속히 확대되고 있다. 현재 사용되고 있는 스마트카드가 자체적으로 어느 정도의 보안과 인증기능을 갖추고 있기는 하지만 아직까지 사용자 보안 모듈로서의 기능은 미비한 실정이다. 본 논문에서는 스마트카드가 가지고 있는 자체적 보안 특징과 기능적 보안 특징을 분석한 후, 이를 이용하여 스마트카드가 사용자 보안 모듈로 사용되기 위해 필요한 요구사항을 제안하고자 한다.
기능적 자기 공명영상(functional magnetic resonance imaging;fMRI)의 발전은 뇌 기능의 매핑, 휴식 상태에서 뇌 네트워크의 이해에 상당한 기여를 하였다. 본 논문은 알츠하이머의 진행상태를 분류하기 위해 CNN-LSTM 기반의 분류 모델을 제안한다. 첫 번째로 특징 추출 이전 fMRI 데이터에서 잡음을 제거하기 위해 4단계의 전처리를 수행한다. 두 번째, 전처리가 끝나면 U-Net 구조를 활용하여 공간적 특징을 추출한다. 세 번째, 추출된 공간적 특징은 LSTM을 활용하여 시간적 특징을 추출하여 최종적으로 분류하는 과정을 거친다. 실험은 데이터의 시간차원을 조절하여 진행하였다. 5-fold 교차 검증을 사용하여 평균 96.4%의 정확도를 달성하였고 이러한 결과는 제안된 방법이 fMRI 데이터를 분석하여 알츠하이머의 진행을 식별하는데 높은 잠재력을 가지고 있음을 보여준다.
단백질의 서열 정보와 기능 정보의 양이 증가함에 따라 컴퓨터 실험을 통한 단백질의 기능 예측이 가능해졌으며 정확성이 높은 예측 시스템을 개발하려는 여러 연구가 시도되고 있다. 대표적인 방법으로 서열 유사도를 기반으로 기능 예측을 하는 시스템이 제안되었으나 단백질 중에는 서열이 유사하지만 기능이 다르거나 또는 서열은 다름에도 불구하고 기능이 같은 단백질이 존재하기 때문에 서열의 유사도 만을 이용해서는 단백질의 기능 예측을 어렵다. 이러한 유사도 방법의 단점을 극복하기 위해 단백질 서열로부터 추출한 특징을 기반으로 분류하는 방법도 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 기존 방법들의 장점을 얻기 위하여 서열 유사도 방법과 특징 기반 방법을 융합한 단백질 기능 예측 시스템을 제안하고 예측 정확성 분석을 위한 실험을 실시하였다. 실험의 결과에 따르면 제안된 융합시스템이 서열 유사도만을 이용한 방법과 특징 기반 방법보다 좋은 예측 정확률을 갖는 것으로 분석되었다.
한국어는 잉여성과 중의성의 범 언어적인 특징과 함께 다른 언어에 비해 주어의 생략이 두드러지며 어순이 자유롭기 때문에 구문 형식의 지배를 덜 받는다는 개별적인 특성을 지닌다. 이러한 특성으로 인해 기계번역의 패턴을 추출할 때 서로 유사 가능성이 있는 패턴에 대한 고려가 없이는 같은 의미의 서로 다른 여러 개의 패턴을 모두 하나의 패턴으로 처리하는 오류를 범할 위험이 있다. 본 연구에서 사용되는 구 단위 패턴은 동사구, 명사구, 형용사구 그리고 부사구를 중심으로 한국어 패턴, 패턴 대표 카테고리, 한국어 패턴의 중심어 및 제약조건 대역영어패턴 의미코드로 나뉜다. 범 언어적인 특성의 한국어와 영어간 격차를 해소하기 위해 각각의 명사에 의미코드를 사용하여 다중 언어기반 체계를 구축하였으며. 한국어의 개별적인 특성으로 인해 발생하는 문제를 해소하기 위해 중심어 부과 자질을 사용하였다. 중심어 부과 자질에 있어서, 특히 술어기능명사를 중심어로 하는 기능동사 '하-' 구문은 다른 동사 구문의 형식과는 달리 논항의 수와 형태를 동사가 아닌 명사가 수행하게 된다. 이러한 특징에 대한 변별적인 자질 부여는 구문의 형태-통사적 특징 뿐만이 아니라 의미적인 고유의 특성까지도 잘 뒷받침하면서 패턴 추출에 월등한 효율성을 제시할 수 있다. 향후 이에 대한 연구는 전반적인 기능동사 구문뿐만이 아니라 개별적인 특징을 보이는 모든 구문에 대한 연구로 확대되어 패턴 기반 기계번역의 패턴 추출에 기본적인 정보의 역할을 담당해야 할 것이다.
칸과 칸의 반복을 통해 만화는 그 내용과 이미지를 구동시키고 독자에게 전달한다. 칸은 시 공간의 단면적 요소를 담고 있으며, 칸의 반복은 이러한 단면들을 연속되는 흐름으로 변화시키는 역할을 한다. 연속적 흐름을 원활하게 이어주는 역할은 칸과 칸 사이에 존재하는 칸새에 의해 이루어지고 초창기 칸새의 운용은 칸에 의한 수동적 의미가 대부분이었다. 그러나 칸새는 단지 칸과 칸을 이어주는 매개체의 역할뿐만 아니라 만화 구성에 새로운 표현 방식을 창출하는 효율적 참여 장치이다. 칸새의 특징적 기능은 만화의 역사와 궤를 같이 하며 만화의 구성에 새로운 연출방식을 제시하며 그 명맥을 이어왔다. 칸새의 특징적 기능으로는 장면전환 기능, 회상 기능, 말칸 기능, 팬 기능, 장식적 기능으로 크게 나눌 수 있고 이들 유형은 칸새의 직접적인 표현방식으로 만화연출에 능동적으로 기능한다. 이 기능적 요소들은 작가가 의도한 바에 의해 표현되고 서술되는 내용에 따라 그 빈도가 일정치 않지만 보편화된 경우, 작가 개개인의 차이가 누적되어 활용되는 빈도에 따라 새로운 연출구성의 방향이 제시될 수도 있을 것이다.
B-모드 초음파를 이용한 경동맥 내중막 두께(IMT intima-media thickness) 측정은 관상동맥 질환이나 허혈성 뇌질환 위험도의 독립적인 인자로 매우 중요하다. 본 연구에서는 NTSC(national television system committee) 방식으로 경동씩 초음파 동영상신호를 획득하여 프레임으로 나누어 각각의 IMT를 측정하였다. 각각의 측정값을 시간축으로 재구성하여 시간도메인에서 IMT 의 시변동성을 분석하였다. IMT 시변동성 분석을 통하여 상대적으로 부정맥피험자가 정상피험자에 비해 IMT 평균값이 작아 위험도가 낮다고 평가 될 수 있지만 시변동성 분석으로 IMT 평균값이 작아도 혈관의 기능적 특징이 부족하여 위험도가 높다는 것을 알 수 있었다. 경동맥의 형태적 특징과 기능적 특징을 반영하는 이 분석방법은 경동맥 내중막 두께측정의 신뢰성을 향상시키며 관련질환의 위험도와 중증도를 세분화 할 수 있는 새로운 방법이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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