최근 비디오가 대화형 콘텐츠를 위한 타입으로 많은 각광을 받기 시작하면서 비디오 데이터에 포함된 객체들을 의미적으로 표현하고 검색하기 위한 시맨틱 어노테이션 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이터에 포함된 객체들은 시간의 변화에 따라 공간적 위치가 변화하기 때문에 매 프레임마다 상이한 위치 데이터가 발생한다. 따라서 모든 프레임의 객체에 대한 위치 데이터들을 저장하는 것은 매우 비효율적이므로 이를 부적절한 오차가 발생하지 않는 범위 내에서, 효과적으로 압축하여 표현할 필요가 있다. 본 논문은 컴퓨터 또는 에이전트가 직관적으로 객체에 대한 정보를 이해할 수 있도록 표현하기 위해 비디오 데이터가 포함하는 객체에 대하여 의미적 정보를 부여하기 위한 온톨로지 모델링 방법과 이동 객체의 위치 데이터를 압축하기 위해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 의미적 정보와 함께 어노테이션 하는 방법을 제안한다. 제안한 어노테이션 방법의 효율을 검증하기 위한 대화형 비디오 시스템을 구현하고, 다양한 특징을 가지는 객체가 나타나는 비디오 데이터 셋을 이용하여 샘플링 간격에 따른 오차율과 데이터량을 비교하였다. 그 결과, 샘플링 간격이 15프레임 이하 일 때, 최대 80%의 데이터 저장 공간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 객체의 실제 좌표 대비 최대 31픽셀, 평균 4픽셀 미만의 오차 편차를 얻을 수 있었다.
시맨틱 웹의 성공 여부는 온톨로지 구축과 생성을 위해서 지식을 체계화하는 시맨틱 어노테이션에 달려있다. 그러므로 각 분야의 많은 지식 표현을 변환하여 온톨로지 인스턴스로 생성하기 위해서 시맨틱 어노테이션의 효율성이 중요하다. 본 논문에서는 기존 웹에서 시맨틱 어노테이션 작업을 통하여 온톨로지 인스턴스를 정확하고 효율적으로 생성하는 규칙기반 온톨로지 인스턴스 생성 시스템을 제안한다. 기존연구에서는 사용자가 관련 정보를 찾아서 온톨로지와 대조하여 정보를 입력하는 수동적인 과정이 필요하였다. 그러나 제안한 방식에서는 추출할 정보들에 관한 키워드 데이터와 규칙정보를 분할해서 관리한다. 따라서 소수의 키워드와 규칙정보들을 추가함으로써 다양한 웹문서의 효율적 정보 추출이 가능하다. 이것은 여러 사이트에서 규칙과 키워드를 재사용할 수 있는 온톨로지 인스턴스 생성이 가능하다는 것을 보여준다.
셀룰로오스의 가수분해 기작을 구명하기 위하여 Phanerochaete chrysosporium으로부터 74A (PcGHF74A) 유전자를 클로닝한 결과 2162 bp의 염기서열에 해당하는 721개의 아미노산을 가지고 있으며, 다른 사상균에서 유래한 GHF74와 70~77%의 상동성을 나타냈다. Phanerochaete chrysosporium GHF74B (PcGHF74B)는 family 1에 속하는 Cellulose Binding Module (CBM)을 가지고 있으며 셀룰로오스 배양계에서 다양한 전사산물이 존재하였다. PcGHF74B 전사산물에서 나타난 splice variants를 조사하기 위해서 annotation data와 sequence data로부터 primer를 설계하여 RT-PCR분석을 수행하였으며 그 결과 다양한 배양조건에서 splice variants가 존재함을 확인하였다. 첫 번째는 annotation data와 다르게 11번째 intron을 포함하고 있어 full length로 추정되어지는 것으로 2562 bp에 stop codon이 존재했으며, 두 번째는 7번째 exon 1187 bp에 stop codon을 가지고 있으며 12개의 exon으로 구성되어 있다. 세 번째는 10개의 exon과 9개의 intron을 포함하고 있으며 7번째 exon에 stop codon이 존재했다. Splice variants로서 intron에 나타난 stop codon으로 인해 활성단백질의 합성이 일어나지 않을 것이며 비활성 단백질을 생성하거나 원래의 GHF74의 기능이 아닌 다른 새로운 기능을 갖는 단백질을 생성할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 들어 정보기술과 컴퓨터 네트워크가 급속도로 발전하면서 디지털콘텐트의 보급이 증가하고 있다. 디지털 콘텐트는 멀티미디어 형태의 2, 3차원 정보로 표현되며 이 가운데 인간의 몸을 촬영하여 데이터베이스를 구축한 인체영상 데이터베이스는 다양한 분야에 활용될 수 있는 주요한 디지털 콘텐트이다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 한국인의 인체영상, 골격형상, 인체물성, 인체모델 등 다양한 인체정보를 현재 구축 중에 있으며 이러한 정보들을 인터넷을 통해 공개하고 있다. 그러나 인체영상의 각 이미지에 관한 설명자료는 제공되고 있지 않아 의학영상 전문가가 아니면 각 이미지에 대한 세부내용을 알 수가 없다. 이에 본 논문에서는 인체영상 데이터의 정보접근 효율성을 향상시키고자 한국인의 인체영상 데이터베이스를 대상으로 하여 이미지에 관한 설명과 특이사항을 정리하여 이미지와 텍스트가 연계 가능한 어노테이션 데이터베이스 및 검색 인터페이스를 설계하였다. 이를 통해 보다 접근성이 좋은 인체영상 데이터베이스의 개발과 함께 데이터 활용이 더욱 촉진되리라 기대된다.
모바일 디바이스 화면상의 클릭 가능한 객체를 인지하기 위한 데이터셋을 구축하고 새로운 네트워크 구조를 제안한다. 모바일 디바이스 화면에서 클릭 가능한 객체를 기준으로 다양한 해상도를 가진 디바이스에서 여러 애플리케이션을 대상으로 데이터를 수집하였다. 총 24,937개의 annotation data를 text, edit text, image, button, region, status bar, navigation bar의 7개 카테고리로 세분화하였다. 해당 데이터셋을 학습하기 위한 모델 구조는 Deconvolution Single Shot Detector를 베이스라인으로, backbone network는 기존 ResNet에 Squeeze-and-Excitation block을 추가한 Squeeze-and-Excitation networks를 사용하고, Single shot detector layers와 Deconvolution module을 Feature pyramid networks 형태로 쌓아 올려 header와 연결한다. 또한, 기존 input resolution의 1:1 비율에서 오는 특징의 손실을 최소화하기 위해 모바일 디바이스 화면과 유사한 1:2 비율로 변경하였다. 해당 모델을 구축한 데이터셋에 대하여 실험한 결과 베이스라인에 대비하여 mean average precision이 최대 101% 개선되었다.
Mouse models are crucial for the functional annotation of human genome. Gene modification techniques including gene targeting and gene trap in mouse have provided powerful tools in the form of genetically engineered mice (GEM) for understanding the molecular pathogenesis of human diseases. Several international consortium and programs are under way to deliver mutations in every gene in mouse genome. The information from studying these GEM can be shared through international collaboration. However, there are many limitations in utility because not all human genes are knocked out in mouse and they are not yet phenotypically characterized by standardized ways which is required for sharing and evaluating data from GEM. The recent improvement in mouse genetics has now moved the bottleneck in mouse functional genomics from the production of GEM to the systematic mouse phenotype analysis of GEM. Enhanced, reproducible and comprehensive mouse phenotype analysis has thus emerged as a prerequisite for effectively engaging the phenotyping bottleneck. In this review, current information on systematic mouse phenotype analysis and an issue-oriented perspective will be provided.
Objective : The subject of this paper's study is the annotation of Suwenliuqixuanzhumiyu, which is a book regarding the theory of yunqixue, as discovered in so-called Huangdineijingsuwenyipian or Yipian. The purpose of this paper is to ponder upon the relationship of the two texts, and, furthermore, review the relationship between the chapter of Suwen about yunqixue and other texts. Method : Annotations are collected and reviewed based on the theory of yunqixue, and much attention is given to the analysis of estimating in which period Yipian was written. Result : The annotation of Xuanzhumiyu found in Huangdineijingsuwenyipian coincides with that of the currently existing sentence in Suwenliuqixuanzhumiyu. With the publication period of Suwenliuqixuanzhumiyu as evidence, it seems that there is a lot of overlapping between that and Xuanzhumiyu since it was annotated in Huangdineijingsuwenyipian. However, since Huangdineijingsuwenyipian seems to have annotated a part of Xuanzhumiyu, it seems that it was written in a slightly later period. Conclusion : The two books are published in a relatively early period, and they are assessed to be important research data for the theory of yunqixue since they include within them clinical needle techniques and other matters that are not found in the chapter of Suwen about yunqixue.
본 연구에서는 모바일 기기에서 증강현실 기술을 이용한 정보제공 시스템을 제안한다. ICT 기술의 발전으로 일상에서 사용하는 컴퓨터가 소형화되고 휴대가 간편하게 발전된 형태의 대표적인 예로 태블릿 PC와 스마트폰을 들 수 있다. 환경에 구애받지 않고 본인이 원하는 자료를 증강현실 기술을 이용하여 확인하고 학습할 수 있다. 카메라를 이용한 실영상에 원하는 이미지, 영상 등을 추가하여 다양한 도움을 받을 수 있는 것이다. 본 논문에서는 태블릿 PC나 스마트폰 환경에서 증강현실 기술을 이용한 정보제공용 시스템을 구현하였다. 이러한 시스템은 학습, 오락, 광고홍보 등 모든 분야에서 활용 가능하다.
A pattern classifier-based approach for recognizing internal states of human participants in interactions is presented along with its experimental results. The approach includes a step for collecting video recordings of human-human interactions or humanrobot interactions and subsequently analyzing the videos based on human coded annotations. The annotation includes social signals directly observed in the video recordings and the internal states of human participants indirectly inferred from those observed social signals. Then, a pattern classifier is trained using the annotation data, and tested. In our experiments on human-robot interaction, 7 video recordings were collected and annotated with 20 social signals and 7 internal states. Several experiments were performed to obtain an 84.83% recall rate for interaction engagement, 93% for concentration intention, and 81% for task comprehension level using a C4.5 based decision tree classifier.
본 연구에서는 특정개인에 맞춘 정황정보를 제공할 수 있는 개인화 메세지 주석시스템을 제안한다. 본 시스템에서 컨텍스트는 사용자의 신 분, 위치, 시간등을 포함하는 실체로 정의하며 사용자의 정체는 개인화된 메세지 생성의 주된 데이터이다. 컨텍스트를 감지하기 위해 증강현실 기술이 사용되며, 사용자의 위치를 추적하기 위해 실제 물체에 마커가 부착된다. 증강현실 기술은 인간의 지각과 상호작용을 강화시키는 아주 효과적인 주석 방법으로 사용될 수있다. 메시지는 가상 문자메세지 또는 3차원 가상물체일 수 있다. 실험결과는 제안된 시스템이 실시간으로 효과적으로 작동됨을 보여주며 또한 개인화 메시지를 제공하는 모바일 서비스로 사용될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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