최근 바이오인포매틱스의 발전과 함께 생물 관련 정보들이 기하급수적으로 증가하고 있다. 연구 대상도 DNA, RNA, 단백질에서 더 나아가 이들의 상호작용 및 조절 메커니즘에 의해 기능들이 어떻게 수행되는지에 관한 Biopathway까지 포함하게 되었다. Biopathway는 광대한 양의 정보를 포괄하며 구성체 사이의 유기적 관계를 나타내고 있는 것이므로 다양한 형태의 지식을 통합하며 지식의 특성에 맞게 정보를 관리하고 표현함으로써 컴퓨터 프로세싱을 용이하게 하여 정보의 부가가치를 높이는 것이 중요하다. 이러한 Biopathway를 지식표현 관점에서 체계화하고 이를 확장함으로써 궁극적으로 바이오 정보의 거대한 지식베이스를 형성할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 Biopathway 지식을 프래임 형식에 기반하여 보다 명료하고 효율적으로 표현할 수 있는 UniPath 표기법을 제안하였다. 또한 이 표기법을 적용하여 Biopathway 지식을 그래프 형태로 편집함으로써 그 정보를 등록하며, XML 포맷으로 쉽게 변환할 수 있는 시스템을 설계하고 실제 데이터에 적용함으로써 타당성을 검증하였다.
전자해도 표현 측면에서 구분한 종류는 공간적 위상관계를 표현하는 정보, 사물을 표현하는 오브젝트, 그리고 오브젝트의 속성정보를 표현하는 텍스트가 있다. 텍스트가 필요 유무의 구분 없이 동시에 화면에 표출될 때, 각각의 텍스트가 서로 중첩되면서 의미 파악이 힘들뿐만 아니라 화면 가독성에 많은 영향을 미친다. S-52 표준에서는 텍스트의 화면 표출 여부를 선택할 수 있도록 기능을 제공하고 있으나, 이는 모든 텍스트를 동시에 표출하는 것과 하지 않는 것일 뿐 텍스트 중첩 문제는 해결되지 않는다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 텍스트 중첩 유무 및 각 오브젝트의 정보를 바탕으로 텍스트의 표출 여부를 판단하는 방안을 제안하였고 이를 통해 전자해도의 가독성을 높이고 텍스트의 의미전달이 용이하도록 하였다.
웹은 플랫폼에 의존하지 않고 모든 사람들이 공통으로 이용할 수 있는 인터페이스를 제공하기 때문에 웹브라우저상에 3차원 의료 데이터를 가시화하여 표현한다면 원격 진단, 의료 교육 등에 이용될 수 있다. 이 논문은 3차원 의료정보를 3차원 의료 볼륨 데이터, 3차원 의료 영상, 볼륨 렌더링 응용의 3 종류로 구분하여 이들을 XML로 표현하는 방법 및 텍스처 맵핑 기반의 디렉트볼륨렌더링(Direct Volume Rendering)을 SVG(Scalable Vector Graphics)으로 표현하여 SVG 뷰어 상에 표시하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 실행 결과는 웹 브라우저 상에서 의료데이터의 분석이 가능하게 하고, 또한 볼륨렌더링 응용프로그램을 SVG로 표현, 결과 이미지를 SVG 뷰어로의 표시가 가능하다는 것을 보여준다.
윌슨병은 ATP7B의 결함에 의해 발생하는 질환으로 구리 대사 이상질환이다. 구리대사의 이상은 체내에 구리의 축적을 유도하며, 이에 따르는 산화스트레스, 염증반응, 세포소멸사의 환경 조성, 마이토콘드리아의 손상 등이 동반되는 것으로 알려져 있다. 윌슨병은 간질환으로 발현하거나, 신경학적 증상으로 발현하는 환자도 있으며, 일부 환자는 무증상적 시기에 발현하기도 한다. 우리나라의 윌슨병 237 가계를 대상으로 한 연구에서 발현 표현형에 따른 임상상의 차이를 발견할 수 있었다. 또한, 이러한 표현형의 차이는 ATP7B의 유전형과도 일부 상관관계를 보이고 있었는데, 돌연변이의 종류나 위치에 따른 발현 임상상의 차이를 확인할 수 있었다. 그러나, 이외의 부위나 한국인에서 흔한 돌연변이에 따른 표현형은 상관관계를 밝힐 수 없었다. 향후 표현형의 다양성에 영향을 주는 요소를 찾아내고 이들이 임상경과에 미치는 영향을 밝히기 위한 노력이 필요하다.
1987년 정보교환용 부호가 완성음절형 부호계로 개정되면서 한글 음절 표현은 극히 제한되어 컴퓨터상에서 한글의 표현은 제약을 받게 되었다. 1446년 훈민정음이 공포된 후로 목판, 활자시대를 지나서 타자기를 만나면서 한자와 다른 길을 걸어왔다. 특히 컴퓨터시대가 되면서 한글은 타자 이상의 적합성을 가지고 있지만 훈민정음 창제원리에 대한 이해부족으로 음절문자로 분류하여 완성음절형 부호를 지원하게 됨에 따라서 많은 문제를 야기하고 있다. 국제표준인 유니코드에는 세가지 종류의 부호가 반영되어 있는데 음절문자 중심의 부호화이므로 훈민정음의 특성을 해치는 일이며 또한 한글의 과학성을 부정하는 일이기도 하다. 본 논문은 훈민정음 창제원리에 입각하지 않음으로 생긴 문제에 대한 근본적인 해결책으로 훈민정음을 표현하는 최적 폰트 설계 방안을 검토하고 현행의 한글부코드표준의 개선 방향을 제시하고자 한다.
다양한 종류의 데이터 형태를 지원하기 위한 기존의 DTD 표현의 한계로 인해 W3C 에서 Schema 표준을 제정하였다. 최근 XML 의 적용분야가 다양해짐에 따라 애플리케이션에 맞는 데이터를 표현해야 되는 필요성을 갖게 되었다 특히, e-Business 환경에서 구매요구서, 송장등과 같은 문서의 교환시 필요한 데이터에서는 좀더 세밀한 표현 형식을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 다양한 형태의 데이터 표현이 가능한 스키마를 기반으로 XML문서를 편집할 수 있는 편집기를 설계 하였다. 또한, 스키마를 받아들여 의미(semantics)를 파악하고 처리할 수 있는 모델을 제시하였다.
본 논문에서는 가상 구멍뚫기 작업의 표현을 위한 햅틱 렌더링 시스템을 제안하였다. 가상 모델을 만들기 위하여 영상 처리기법과 Delaunay 삼각형을 이용하였고, 실시간 어플리케이션에 적용하기 위해 간단하면서도 효율적인 후크의 법칙을 이용하여 힘을 생성하였다. 또한, 직렬형 메커니즘으로 표현하기 어려운 큰 힘을 표현하면서, 병렬형 메커니즘의 특이점 문제를 함께 해결하기 위하여 여유구동 6자유도 병렬형 메커니즘을 햅틱장치로 제안하였고 두 종류의 구멍뚫기 실험을 통하여 큰 힘을 표현할 수 있는 능력을 검증하였다.
기존의 데이타 모델 및 설계 방법론들은 실세계의 데이타 객체에 대해 고정된 한 측면의 모델 표현만을 허용하기 때문에 여러 측면으로 관측이 가능한 실세계 객체들의 표현에 어려움을 갖는다. 제시한 객체 중심 측면 모델(OOAM : Object-Oriented Entity Aspect Model)은 실세계의 각 객체에 대해 다수의 측면 표현을 가능하게 한 객체 중심의 데이타 모델로 데이타와 지식 표현에 유용한 모델이다. 데이타베이스 시스템과 지식베이스 시스템 중 어느 하나의 시스템이 다른 시스템의 특징을 빌리거나 통합할 수 있다면 두 시스템에게 서로 이득이 될 수 있다. 이러한 KB/DB(Knowledge Base/Data Base)의 통합은 최근에 객체 지향 개념과 연역 개념에 의해 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체의 측면 개념을 제공하는 OOAM의 기본 개념을 보여주고 OOAM에 의해 구축되는 데이타베이스 스키마의 시맨틱을 분석하고 서술하기 위해 OOAM을 형식적으로 정의하였다. 그리고 KB/DB 통합에 관련된 연구들을 분석하고 데이타베이스에 관련된 지식의 종류를 서술한 후 OOAM을 사용하여 KB/DB 통합을 위한 지식베이스와 데이타베이스의 개발 방법론을 제시하였다.
제어 시스템에 사용되는 흐름 제어 언어로는 IL(Instruction List), ST(Structured Text), FBD(Function Block Diagram), SFC(Sequential Function Chart), LD (Ladder Diagram)가 있다. 일반적으로 제어 시스템에 탑재하여 사용하는 언어는 상기 언어 중 두 종류 이하의 특정 언어로 제한되어 있다. 이러한 제약을 보완하기 위해, 모든 흐름 제어 언어를 통합 분석할 수 있는 통합 분석기가 필요하다. 본 논문에서는 흐름 제어 언어의 통합 분석 처리가 가능하도록 그래픽 표현의 FBD 를 문자 표현의 EST(Extended Structured Text)로 변형하는 규칙과 문자 표현의 EST 를 IL 로 변형하는 규칙을 제시한다. 언어간의 변형 과정에서 FBD 를 ST 로 표현할 수 없는 부분을 EST 로 정의한다. 또한 본 논문에서 제안된 EST 를 기반으로 통합 분석기의 구조를 제시한다.
본 논문에서는 그래프 구조의 데이터에서 각 노드의 신호를 예측하는 연구를 진행하였다. 이를 위해 분석하고자 하는 그래프에 대해 연결 관계를 기반으로 각 노드에 비-유클리드 공간 상에서의 좌표를 부여하여 그래프의 공간적 임베딩을 얻은 뒤, 각 노드의 공간적 임베딩을 입력으로 받고 해당 노드의 신호를 예측하는 그래프 암시적 신경 표현 모델을 제안 하였다. 제안된 모델의 검증을 위해 네트워크형 데이터와 3차원 메시 데이터 두 종류의 그래프 데이터에 대하여 신호 학습, 신호 예측 및 메시 데이터의 초해상도 과정 실험들을 진행하였다. 전반적으로 기존의 그래프 암시적 신경 표현 모델과 비교하였을 때 비슷하거나 더 우수한 성능을 보였으며, 특히 네트워크형 그래프 데이터 신호 예측 실험에서 큰 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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