• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 2005.08a
• /
• pp.21-28
• /
• 2005

앞으로 전개될 지식사회에서는 어느 한 개인의 기억속에 있는 지식이 아닌 사회 구성원 전체의 상호작용적인 지식이 의미있는 지식이 될 것이다. 항상 휴대하고 어디서나 인터넷과 통신이 가능한 모바일 기기은 구성원 간의 이러한 상호작용을 촉진하는 적합한 도구이다. 학생들에게 익숙하고 친밀한 모바일 기기의 특성을 살려 교육적으로 활용한다면 기존의 유선 인터넷이 가지고 있던 한계를 극복할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 무선 정보기기의 교육매체로서의 특징을 분석하고 그것을 토대로 사회적 상호작용을 증진시킬 수 있는 m-learning 시스템을 설계하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
• /
• 2007.11a
• /
• pp.357-362
• /
• 2007

본 연구는 e러닝 환경에서 웹 기반 학습자간 상호작용 학습증진을 위한 스터디 그룹 활동지원시스템 개발을 위한 실질적 사례를 제시하는 데 있다. e러닝 환경 웹 기반학습의 단점을 보완하기 위하여 함께 학습이 가능하도록 제안되었고, 학습자들간의 상호작용을 증진시킬 수 있는 자료실 정보교환, 화상토론, 동영상강좌 동시 시청 가능도 설계되었다. 대학생 254명 대상 49개 그룹으로 학습자간의 상호작용을 통한 학습만족도를 조사하고 그 결과를 분석 해보았다. 또한 협동학습을 통한 스터디 그룹 활동은 개인별 상호작용 활동지수로 나타내어 학습만족도와의 상관관계를 증가시킬 수 있는 하나의 온라인 학습 커뮤니티 모형을 제시함으로서 e러닝 사이트나 학습 시스템을 설자하고 구현하는데 참고가 될 수 있으리라 기대한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.9 no.5
• /
• pp.93-99
• /
• 2009

The wearable computer that can understand the context of human life and intelligently communicate with various electronic media in ubiquitous computing environment would be very useful as an assistant for humans. In this paper we introduce an intelligent wearable assistance suite. The proposed wearable suite can interact with both humans and electronic media in ubiquitous computing environment. The developed system can sense the interactive electronic media that a user wants to use and also communicate with it. By utilizing these interaction capabilities, it intermediates between each media and the user and offers a friendlier interface to the user who wears this system. We also show the usages of the proposed system by demonstrating its interaction with the interactive electronic media in ubiquitous computing environment.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.265-267
• /
• 2004

생명체의 기본 정보가 저장된 DNA에서 생성되는 단백질은 생명 현상의 중요한 기능적 역할을 수행하기 때문에 단백질과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 단백질간 상호작용(protein-protein interaction)을 예측하기 위해 시스템을 통계학적 모델인 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. SVM 시스템은 상호작용이 있는 데이터(긍정예제)와 상호작용이 없는 데이터(부정예제)를 입력으로 하여 모델링 생성과 테스트를 하는데, 상호작용이 있는 데이터는 DIP에 있는 interaction list로 해결이 가능하지만 상호작용이 없는 데이터는 현재 존재하지 않기 때문에 이를 생성하기 위한 생성방법이 필요하다. 이 논문에서는 shuffling, non-interaction list, 그리고 앞의 두 방법을 보완하는 non-interaction list ＋ shuffling이라는 방법을 제시하고 기존의 실험 결과를 상회하는 부정예제 생성방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.790-792
• /
• 2003

본 논문에서는 생물체의 세포에 존재하는 방대한 단백질들 사이의 복잡한 관계들로 표현되는 상호작용 네트워크를 효율적으로 항해할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 항해 시스템은 네트워크 검색 컴포넌트 그리고 상호작용 정보 시각화 컴포넌트로 구성된다. 네트워크 검 색 컴포넌트는 사용자 질의를 통해 여러 네트워크들 중에서 사용자가 관심이 있는 네트워크들만을 개념기반으로 검색할 수 있도록 지원한다. 또한, 사용자는 시각화 컴포넌트를 통해 검색된 하나의 네트워크에 포함된 복잡한 노드들 사이의 관계 정보를 자동으로 시각화할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.301-303
• /
• 2004

기능 유전체학과 단백질체학에 있어서 개별 단백질의 기능 분석은 매우 중요한 핵심사안으로 대두되고 있다. 이러한 기능 분석에 있어서 과거와는 달리 현재는 전체 생명 시스템 상에서 개별 유전자 일 단백질의 기능 및 역할을 규명하는데 않은 초점을 맞추고 있다. 이러한 측면에서 단백질 상호작용 정보 및 도메인 정보를 기반으로 기능 분석을 행하는 것이 올바른 방법으로 인식되고 있으며, 본 논문에서는 그와 같은 분석 시스템을 소개하고 있다. 단백질 상호작용 정보는 모티프 일 도메인의 모듈 정보를 기반으로 하여 특이성과 민감도 측면에서 분석 정확성을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.285-287
• /
• 2011

최근 증강현실에 대한 관심이 높아지면서 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 스마트폰과 같이 고성능 모바일 장치가 대중화됨에 따라 모바일 플랫폼 기반의 증강현실 어플리케이션이 급증하고 있다. 본 논문에서는 모바일 플랫폼 기반의 증강현실을 구현함에 있어 사용자에게 증강된 가상 모델과의 촉각적 상호작용을 제공하기 위한 효과적인 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 모바일 환경을 고려하여 손 위에 올려놓을 수 있는 패드 형태의 진동-촉감 전달 장치를 비주얼 마커와 결합하고 마커를 이용해 증강된 가상의 모델의 움직임에 맞춰 촉감 신호를 사용자에게 전달한다. 따라서 본 시스템은 증강된 가상 모델에 대한 사용자의 시각적 상호작용과 동시에 촉각적 상호작용을 통해 보다 실재감 있는 증강현실을 제공한다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 모바일 증강현실 시스템에 이를 구현하고 그 유용함을 보인다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.13B no.7 s.110
• /
• pp.679-688
• /
• 2006

Protein-protein interaction data obtained from high-throughput experiments includes high false positives. In this paper, we introduce a new protein-protein interaction reliability verification system. The proposed system integrates various biological features related with protein-protein interactions, and then selects the most relevant and informative features among them using a feature selection method. To assess the reliability of each protein-protein interaction data, the system construct a classifier that can distinguish true interacting protein pairs from noisy protein-protein interaction data based on the selected biological evidences using a classification technique. Since the performance of feature selection methods and classification techniques depends heavily upon characteristics of data, we performed rigorous comparative analysis of various feature selection methods and classification techniques to obtain optimal performance of our system. Experimental results show that the combination of feature selection method and classification algorithms provide very powerful tools in distinguishing true interacting protein pairs from noisy protein-protein interaction dataset. Also, we investigated the effects on performances of feature selection methods and classification techniques in the proposed protein interaction verification system.

• ICROS
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.66-74
• /
• 1997

이 글에서는 Shop Floor 제어 시스템을 여러 가지 아키텍쳐 관점에서 살펴보았다. 이것은 생산 시스템의 자동화를 위해 SFCS가 가져야 할 하드웨어와 소프트웨어를 설계 및 운영할 때 필요한 부분들과 이들의 통합 방법 등을 제시하였다. 제어구조는 여러 가지 Shop 개체, 즉 UCC들을 정의하고 그들 사이의 상호 작용에 관해 보여주는 방법론으로써, 서로 다른 제어 시스템과의 상호 작용 방법, 작동 상태, 내부구조, 다른 제어 시스템과의 상호 작용 방법, 작동 상태, 내부구조, 사용자와의 교류 방법 등을 포함하고 있다. 기능 구조는 각각의 제어 시스템들이 수행하는 기능들을 정의하고 이들 사이의 상호작용에 대해서 나타내고 있다. 또한 정보 구조는 Shop에서 어떠한 정보들이 생성되며, 이러한 정보들이 어떻게 변하여 가는가를 다루고 있다. 이와 더불어 제어 시스템 사이의 통신 방법론에 관해 다루는 통신 구조를 서술하였다. SFCS를 개발하기 전에 반드시 여러 가지 구조를 미리 설정하여 독립적으로 연구한 후 이들을 통합하는 작업을 거쳐야 한다. SFCS를 개발하는데 필요한 구조로써 본 논문에서 언급한 것 외에도 개발구조(Development Architecture), 실행구조(Implementation Architecture)등이 있다. 이것은 계속 연구되어야 할 과제이며 위의 언급한 구조들에 대해서도 미흡한 부분은 앞으로 연구가 활발히 진행되어야 할 것이다.