일반적으로 컴퓨터를 이용한 디자인 지원 시스템은 많은 양의 수집된 데이터에 기반하기 때문에 계속해서 변화하는 유행에 대처할 수 없을 뿐만 아니라 개인의 취향을 반영하기도 어렵다. 이같은 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘(Interactive Genetic Algorithm : IGA)을 이용한 디자인 지원 시스템을 제안한다. IGA는 상호작용에서 얻어지는 사용자의 평가를 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘의 하나로, 일반적인 적합도 함수를 결정하기 어려운 디자인이나 예술 등의 문제 해결에 사용될 수 있다. 이때, 몇 개의 부분적인 곡선으로 의상의 디자인을 표현하였던 기존의 방법들과는 달리 전체 디자인을 목과 몸통, 팔과 소매, 치마와 허리선의 세 가지 부분 디자인으로 나누어 표현하는 문제영역 지식을 활용함으로써 좀 더 현실적인 여성복을 디자인할 수 있었다. 시스템의 인터페이스를 보완하기 위해 OpenGL이 사용되었으며, 실험 결과 지식기반 인코딩을 통한 IGA 의상디자인 시스템이 유용함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 효율적인 이미지 분할을 위한 객체지향 모델링 방법을 제시한다. 이를 위하여 분할 객체와 자료구조를 제시하며 각각의 객체들을 위한 클래스 계층 구조를 나타낸다. 또한 객체의 부분에 대한 계층구조는 물론 객체의 기하학적인 표현을 위한 표현 클래스도 제시한다. 결론적으로 이미지 객체에 대한 시스템 독립적 이미지 분할을 위한 클래스 계층 구조를 객체지향 방법으로 제시하였다.
각 산업분야의 엔지니어들은 각종 정보기술을 이용하여 통합환경을 구축해 오고 있다. 통합환경 구축을 위한 핵심기술은 표준화된 정보를 기반으로 한 데이터베이스이다. 본 연구에서는 이와 같은 요구사항에 대처하고 각종업무에서 발생하는 전자정보를 통합하기 위한 일환으로 강교량의 설계정보를 포함하는 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 구축과정에서 데이터 구조로 사용된 데이터모델은 국제 표준 즉, ISO/STEP(STandard for the Exchange of Product model data)을 기반으로 강교량의 설계정보를 표현할 수 있도록 기하부분과 비기하부분으로 분류되었다. 기하부분의 정보는 기존정보의 재사용이 가능하도록 3차원 솔리드모델로 표현하고, 비기하부분의 정보는 표준 데이터모델 개발 방법론에 의거해 분석된 정보요구사항을 표현하였다. 개발된 데이터모델의 검증을 위해서, 본 연구에서는 EXPRESS Engine을 이용하여 모델의 구문을 검토하였으며, 한남대교의 설계 데이터를 데이터베이스에 저장하여 개발된 모델의 타당성을 입증하였다
최근 디지털영상의 발달로 시청각 몰입에 대한 정량적 연구는 진행되고 있으나, 영화에서 내용이나 클라이맥스 부분의 영상을 정량적으로 분석하는 것은 거의 연구되지 않았다. 본 연구에서는 일반적인 영상표현 구성요소들인 쇼트사이즈(shot size), 카메라 앵글(camera angle), 카메라의 움직임의 방향(camera direction), 카메라 위치(camera position), 배우들의 대립 구도(objective & subjective) 등을 사용하여 정량적 분석을 진행하였다. 이들 사용에는 규칙이 있어 원칙을 파괴하는 부분의 영상 쇼트에서 주로 클라이맥스 효과를 볼 수 있다. 본 연구는 기존에 있는 영화들을 영상표현 구성 요소 기반으로 쇼트리스트 (shot-list)분석하여 클라이맥스 효과를 내기 위해 공통적으로 사용되는 몇 가지 방법들을 정량적으로 분석한다. 이와 같은 쇼트리스트 분석 기반의 클라이맥스 부분을 찾는 방법 제안은 영화와 같은 긴 영상에서 특정 부분만 검색하고 싶을 때, 영화의 장르를 검색하거나 색인화할 때 사용될 수 있다. 또한 검색된 일부 클라이맥스 영상과 유사 관련 정보를 제공하는 등의 다양한 정보 제공 서비스 분야에서 효용성이 높다고 할 수 있다.
문서의 내용을 효율적으로 표현하기 위해서는 문서를 문서구조와 형식으로 분리하는 것이 필요하다. 인터넷에서의 문서구조는 SGML(Standard Generalized Markup Language)에서 파생된 HTML로 표현하는 것이 일반화되었으며, 1996년에 이르러 문서형식 부분도 DSSSL(Document Style Semantics and Specification Language: ISO/IEC 10179)로 제정되었으나 아직 개발 사례는 없다. 동 기술은 DSSSL 형식에 따라 복합문서를 볼 수 있게 개발한 Library를 기반으로 SGML 기반 브라우저를 1998년 4월 세계 최초로 개발하였다.
상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.
Kim, Jin-Hong;Ahn, Geon-Tae;Lee, Su-Hyun;Lee, Myung-Joon
한국생물정보학회:학술대회논문집
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한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
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pp.114-119
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2003
단백질 구조를 비교하는 방법은 단백질 구조를 표현하는 기술에 따라 다양하게 존재한다. 일반적인 단백질 구조 정렬방법은 단백질 구조를 원자 또는 Residue를 기준으로 표현하고, 표현된 두 구조사이의 일치된 부분을 찾는 방법과 단백질 구조를 단백질 이차구조요소로 표현하고 표현된 두 단백질 구조를 정렬하는 방법으로 크게 구분된다. 이러한 단백질 구조 비교 방법은 단백질 구조의 유사성을 측정하는 과정에서 많은 시간을 요구할 뿐만 아니라 PDB에 저장된 데이터가 증가함에 따라 보다 많은 단백질과 비교가 요구된다. 따라서 대용량의 단백질 구조 데이터베이스를 대상으로 효율적으로 단백질의 유사 부분구조를 찾을 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단백질 구조 비교를 보다 빠르고 효과적으로 수행하기 위하여, 기존의 단백질 이차구조 기반의 구조 표현 방법인 PSAML을 확장하여 단백질 이차구조가 가지는 공간상의 정보를 내포한 Topology String을 생성하고 이를 이용하여 대용량의 단백질구조 데이터베이스에서 유사성이 높은 단백질 구조를 필터링하는 방법에 대하여 기술한다. Topology String은 단백질 이차구조를 하나의 문자로 기술하여 아미노산 순서와 위상학적인(공간적인) 정보를 바탕으로 단백질 구조를 표현하여, 단백질 이차구조를 이용하여 구조 비교를 수행하기 이전에 유사성이 높은 단백질 구조를 신속하게 찾아내는데 효과적으로 적용될 수 있다.
본 논문에서는 희소성 표현을 기반으로 하는 객체 추적 방법에 있어서 객체 표류 현상을 처리하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 그중에서도 APG-L1 (accelerated proximal gradient L1) 방법은 희소성 표현이란 객체의 외형을 표현하기 위한 목표 템플릿(target template)과 배경이나 폐색(occlusion)과 같은 객체 이외의 부분을 대체하기 위한 기본 템플릿(trivial template)를 이용하여 입력 영상을 표현하는 방법이다. 또한 어파인 변환행렬을 이용한 particle filtering 이 적용되어 객체의 위치를 찾고 APG 방법을 사용하여 희소성기반의 L1-norm을 최소화한다. 본 논문에서는 객체추적의 표류현상을 방지하기 위하여 기본 템플릿의 계수를 활용하여 배경을 가진 객체가 채택되는 현상을 방지하는 방법을 제시한다. 다양한 영상에 적용하여 제안하는 방법을 실험한 결과, 기존의 방법들과 비교하여 높은 성과를 보인다.
비음수 행렬 분해 기법(non-negative matrix factorization)은 대표적인 부분 영역 기반 표현 기법의 하나로 영상의 부분적인 특징을 나타내는 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 표현하는 기법이다. 본 논문에서는 여러 가지 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 얼굴 영상을 표현하고, 추출된 특징을 기반으로 학습 벡터 양자화를 이용하여 얼굴 인식을 수행하였다. 추출된 각 기법의 기저 벡터를 비교하여 각 기법의 특징을 분석하였다. 또한 NMF 기법들의 인식율 검증을 통해 비음수 행렬 기법의 얼굴 인식에 대한 활용 가능성을 확인하였다.
사실적인 물 애니메이션을 위한 격자 기반 시뮬레이션 기법은 자연스러운 물의 움직임뿐만 아니라 부드러운 물의 표면을 잘 표현해주는 장점이 있다. 이러한 격자 기반 방법과 함께 상대적으로 적은 계산으로 안정적인 결과를 산출해주는 입자 기반의 액체 시뮬레이션 기법이 최근 애니메이션 분야에 적용되기 시작했고, 그로 인하여 입자로 이루어진 시뮬레이션 데이터에 특화된 효과적인 렌더링 기술의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 주로 3차원 스캔 데이터와 같이 물체 표면을 샘플링 하여 얻어진 점 집합에 대한 렌더링 기법을 확장하여, 위상 변화가 크고 점 집합에 의해 내부까지 표현되는 물 데이터의 특성에 적합한 렌더링 기법을 제안한다. 본 기법에서는 시뮬레이션을 통하여 얻은 입자 데이터로부터 물의 표면을 표현해주는 새로운 점 집합을 생성하고, 시뮬레이션 된 데이터의 특성을 잘 반영하도록 각 점에 대한 법선 벡터와 반지름을 결정한다. 특히 가공된 점 집합 데이터에 대하여 확장된 점 집합 렌더링 기법을 적용함으로써 입자 데이터가 표현해주는 세밀한 부분들을 보존하면서, 부드러운 물의 표면을 가시화할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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