• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.11 no.5
• /
• pp.56-61
• /
• 2012

Several Visualization techniques have been applied in traffic information area. This work is the basic research for applying of interactive visualization techniques when the traffic information is provided to users. Design of interactive visualization techniques were applied to traffic information services. Previous studies for information visualization with interactive visualization techniques were investigated, and the traffic information services currently provided were analyzed. There are many types of interactive visualization techniques, but this study is mainly focused on selecting, querying, linking, filtering and rearranging techniques. The users can obtain the proper and more suitable information for theie needs, because each interactive visualization techniques support interaction between information and users. The traffic information which has one of interactive techniques can be more effective for decision making and utilization. More attention is given to interactive visualization of data and information techniques in transportation field. By this research, it is expected that traffic information services is more effective and can be a foundation work for various interactive visualization techniques in traffice inforamtion.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.36 no.10
• /
• pp.851-860
• /
• 2009

Recently, among the computational methods of protein-protein interaction prediction, vast amounts of domain based methods originated from domain-domain relation consideration have been developed. However, it is true that multi domains collaboration is avowedly ignored because of computational complexity. In this paper, we implemented a protein interaction prediction system based the Interaction Significance matrix, which quantified an influence of domain combination pair on a protein interaction. Unlike conventional domain combination methods, IS matrix contains weighted domain combinations and domain combination pair power, which mean possibilities of domain collaboration and being the main body on a protein interaction. About 63% of sensitivity and 94% of specificity were measured when we use interaction data from DIP, IntAct and Pfam-A as a domain database. In addition, prediction accuracy gradually increased by growth of learning set size, The prediction software and learning data are currently available on the web site.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2006.02a
• /
• pp.1319-1324
• /
• 2006

최근 다양한 분야(건축, 디자인, 영화관)에서 활용되는 디스플레이 기술들은 대체로 평면에 투영하는 프로젝션 기술을 사용하고 있다. 예외적으로 평면이 아닌 곡면에 투영하는 경우도 있었으나, 기술적인 제약으로 왜곡된 영상을 보정하여 사용하는 경우는 드문 상태이다. 그리고 상호작용의 경우는 기계적 장치에 의존한 초보적 형태가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 프로젝션 기술 중에서 원통형 곡면상으로의 투영 기법과 모션인식을 반영한 상호작용 기법에 대해서 논하고자 한다. 3D 영상을 곡면에 왜곡 없이 투영하기 위하여, 본 논문에서는 '2-pass 렌더링' 기법을 이용하였다. 이 기법에서는 현재 렌더링 된 영상을 텍스쳐로 저장한 다음 원통형 물체에 매핑시켜 곡면에 적합한 영상으로 보정한다. 그리고 기계적 장치에 의존하지 않는 상호작용을 위해, 카메라를 통하여 실시간으로 사용자 정보(위치, 방향 값)를 입력 받아 원통형 스크린과 매칭되는 좌표 값을 계산한다. 위와 같은 기법들을 구현하기 위한 실험으로 미디어 아트 작품을 제작하였으며, 투영과 상호작용에 관한 알고리즘을 작품에 적용하였다. 이 작품은 하나의 프로젝터를 사용하여 1/4 원통형 곡면으로의 투영과 상호작용을 수행하였다. 본 연구의 결과는 미디어 아트 작품의 프로젝션 모듈로 사용 될 수 있으며, 공연장 건축, 실내디자인, 체감형 인터랙티브 게임, 가상현실 영화관 등 다양한 분야에 적용 될 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2008.02a
• /
• pp.292-297
• /
• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 서비스 환경은 사용자와 시스템간의 상호작용성이 매우 중요하며, 이러한 상호작용성을 사용자 중심의 시각에서 평가하기 위한 새로운 평가 기법의 개발이 필요하다. 본 연구는 유비쿼터스 서비스의 특성이 반영된 사용자 중심의 상호작용성 평가 metric 개발을 목표로 한다. 이를 위하여 첫째, 기존의 유비쿼터스 서비스 평가방법론을 검토하여, 유비쿼터스 서비스 평가를 위한 평가 속성을 정의하였으며, 둘째, 대인 서비스 평가기법, 사용성 평가기법, 정신측정학 기반의 평가기법 등의 기존의 서비스 평가방법론의 한계를 극복할 수 있는 사용자중심의 상호작용성 평가 metric 을 개발하였다. 그리고 본 연구에서 제안된 평가 metric 을 u-home 서비스의 평가에 실제로 적용하여 그 유효성을 검증하고 각 지표별 중요도를 구해보았다. 본 연구에서 제안한 상호작용성 평가 metric 은 유비쿼터스 서비스 상호작용성 수준을 평가함으로써 잠재 서비스 사용자들을 분석하고, 제안된 프레임워크의 서비스 개발단계에서의 잠재 서비스 사용자에 대한 요구사항 수렴 및 수준 파악에 유용하게 활용될 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.12 no.6
• /
• pp.497-502
• /
• 2002

The problem of maneuvering target tracking has been studied in the field of the state estimation over decades. The Kalman filter has been widely used to estimate the state of the target, but in the presence of a maneuver, its performance may be seriously degraded. In this paper, to solve this problem and track a maneuvering target effectively, a DNA coding-based interacting multiple model (DNA coding-based W) method is proposed. The proposed method can overcome the mathematical limits of conventional methods by using the fuzzy logic based on DNA coding method. The tracking performance of the proposed method is compared with those of the adaptive IMM algorithm and the GA-based IMM method in computer simulations.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2006.02a
• /
• pp.1335-1340
• /
• 2006

본 논문에서는 사용자의 상호작용에 대해서 끊김없이 재생하는 멀티미디어 스트리밍 기법을 제안한다. 제안하는 멀티미디어 스트리밍 기법은 기존 디코딩 버퍼와 스트림 버퍼 외에 스트림 백업 버퍼를 추가로 사용한다. 추가된 스트림 백업 버퍼는 사용자의 상호작용에 효율적으로 지원할 수 있도록 현재 재생 위치를 중심으로 기존 스트림 버퍼의 2배 크기만큼 미리 버퍼링하여 효율적인 탐색과 빠른 재생을 지원한다. 사용자가 요구하는 대부분의 탐색작용은 현재 재생 위치 근처에서 일어날 확률이 높으므로, 제안한 멀티미디어 스트리밍 기법을 이용하여 사용자 상호작용에서 거의 지연 없이 효율적으로 재생한다. 본 논문에서는 구현 환경으로 멀티미디어 스트리밍을 지원하기 위한 MS사의 MMS서버를 이용하여 멀티미디어 스트리밍을 송수신하고 기존 재생기들과 제시한 멀티미디어 스트리밍 기법을 적용한 재생기와의 성능을 비교 평가하였다. 제안한 스트리밍 기법의 적용 예로서는 원격 강의 및 네트워크 게임 등이 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
• /
• 2005.09a
• /
• pp.243-248
• /
• 2005

도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 기법은 효모와 같은 특정 종에 대하여 우수한예측 정확도를 보이는 것으로 알려졌으나, 인간과 같은 고등 생명체의 단백질에 대한 상호작용 예측을 수행하기 위하여는 여러종에 대한 기법의 적절성검증과 최적의 학습집단 구성 방안에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 초파리 단백질을 이용한 예측 정확도 검증으로 도메인 조합 기법의 일반화 가능성을 타진 하고 이종간의 상호작용 예측실험 및 정확도 검증을 통하여 비교적 연구가 덜 되어진 종의 단백질 상호작용 예측을 위한 학습집단 구성 방법에 대하여 기술한다. 초파리 실험에서는 10351개의 상호작용이 있는 단백질 쌍 가운데, 80%와 20%를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며, 상호작용이 없는단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 이 결과77.58%의 민감도와 92.61%의 특이도를 확인하였다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모, 초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 곁과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠수록 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR) 는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아내었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.12 no.2
• /
• pp.91-98
• /
• 2023

Human-object interaction(HOI) detection requires both object detection and interaction recognition, and requires a large amount of data to learn a detection model. Current opened dataset is insufficient in scale for training model enough. In this paper, we propose an easy and effective data augmentation method called Simple Quattro Augmentation(SQA) and Random Quattro Augmentation(RQA) for human-object interaction detection. We show that our proposed method can be easily integrated into State-of-the-Art HOI detection models with HICO-DET dataset.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.11 no.5
• /
• pp.427-435
• /
• 2005

With the accumulation of protein and its related data on the Internet, many domain based computational techniques to predict protein interactions have been developed. However, most of the techniques still have many limitations to be used in real fields. They usually suffer from a low accuracy problem in prediction and do not provide any interaction possibility ranking method for multiple protein pairs. In this paper, we reevaluate a domain combination based protein interaction prediction method and develop an interaction possibility ranking method for multiple protein pairs. Probability equations are devised and proposed in the framework of domain combination based protein interaction prediction method. Using the ranking method, one can discern which protein pair is more probable to interact with each other than other protein pairs in multiple protein pairs. In the validation of the ranking method, we revealed that there exist some correlations between the interacting probability and the precision of the prediction in case of the protein pair group having the matching PIP(Primary Interaction Probability) values in the interacting or non interacting PIP distributions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.1115-1118
• /
• 2011

단백질 사이의 상호작용 네트워크(PPI network: Protein-Protein Interaction network)를 이용하여 단백질 기능을 예측 하는 것은 단백질 기능 예측 기법들 중에서 중요한 작용을 한다. 하지만 PPI를 이용한 단백질 기능 예측은 기능의 복잡도와 다양성으로 인해 제한적인 결과를 나타내 왔다. 따라서 본 논문에서는 기존의 연구들 보다 높은 정확도로 단백질 기능을 예측하기 위해 기능 예측을 하려는 단백질과 상호작용 하는 단백질들에 그래프 마이닝 기법을 적용하여 빈발 2-노드 상호작용 패턴을 찾고, 그 패턴을 이용하여 단백질 기능을 예측하는 접근법을 제안하였다. 실험데이터로 DIP(Database of Interacting Proteins)에서 제공하는 단백질 상호작용 데이터를 사용하였으며, 다른 기존의 단백질 기능 예측 기법들보다 높은 정확도를 보여주었다.