인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는 분야를 HCI(Human-computer interaction)라고 한다. 이 분야는 인간과 컴퓨터 간에 서로 소통하면서 정보를 인식하는 방법에 대해 연구하는 학문 분야이다. 본 연구는 사람과의 상호작용을 위한 손동작 인식에 대한 연구로써 기존 인식방법의 문제점을 살펴보고 인식률을 개선하기 위한 알고리즘을 제시한다. 사람의 손 모양이 포함된 영상을 대상으로 피부색 정보를 바탕으로 손 영역을 추출하고, 주성분 분석을 이용하여 무게중심 프로필을 계산한다. 이렇게 얻은 정보를 미리 정의된 형상들과 비교하여 손동작을 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 기존의 무게중심 프로필은 회전으로 인한 손의 변형에 대해 잘못된 손동작 인식을 결과를 보여주었으나, 본 연구에서는 무게중심 프로필을 이용하고 모든 윤곽선의 점들과 무게중심 사이의 거리가 가장 긴 점을 시작점으로 하여 무게중심 프로필을 다시 개선함으로써 강건한 알고리즘을 제시하였다. 손동작 인식을 위하여 센서가 부착된 장갑이나 특별한 마커를 사용하지 않으며, 별도의 청색 스크린을 설치하지도 않는다. 이 결과에 대해 가장 가까운 거리의 특징벡터를 찾아 잘못된 인식을 해결하고, 적당한 경계치를 구하여 성공과 실패를 구분한다.
포도(Vitis labrusca L.)와 같은 영양번식 작물에서 성공적인 유전자 도입을 위해서는 효율적인 재분화 방법과 형질전환 체계 구축이 중요하다. 본 연구는 식물생장조절물질에 따른 두 가지 종류의 배지를 사용해서 포도의 신초 재분화 체계를 구축하였다. IBA 0.1 mg/L와 TDZ 2 mg/L, IBA 0.1 mg/L와 TDZ 2 mg/L의 조합에 Linsmaier and Skoog(LS) vitamin을 따로 첨가한 Murashige and Skoog (MS) 배지에서 '캠벨얼리', '탐나라', '흑구슬', '흑보석'의 재분화율을 조사하였더니 IBA 0.1 mg/L와 TDZ 2 mg/L를 첨가한 배지에서 '캠벨얼리'의 재분화율이 5%로 나왔다. '캠벨얼리'와 공동배양한 Agrobacterium strain은 CaMV 35S promoter와 GUS reporter 유전자, kanamycin에 저항성을 갖는 유전자가 있는 PBI121 vector가 도입된 LBA 4404와 안토시아닌 생합성을 조절하는 유전자로 알려진 mPAP1D유전자를 가지고 있는 pB7WG2D vector 가 도입된 GV3101이다. 포도와 같은 과수에서 형질전환체를 선발하는 방법으로 항생제 및 제초제 저항성을 대신할 수 있는 방법은 분자육종에 있어 매우 중요하다. mPAP1D유전자가 도입된 '캠벨얼리'의 재분화된 신초는 붉은색으로 쉽게 식별이 될 수 있는데 이는 안토시아닌의 축적 때문이다. 이러한 연구 결과는 앞으로 '캠벨얼리'의 형질전환 효율 향상에 있어 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
RNA interference(RNAi)는 살아있는 세포 내에서 유전자의 표현 형을 억제하는 작용을 하고 Chitinase는 곤충이 탈피를 하는 동안 오래된 큐티클의 분해와 재흡수를 도와주는 효소로 알려져 있다. 이러한 작용기작을 이용하는 연구를 수행하기 위하여 담배거세미나방의 chitinase와 관련하여 탈피저해 효과를 조사하였다. 담배거세미나방 5령 유충으로부터 RNA를 추출하고 이용하여 cDNA를 합성하고 약 700 bp의 chitinase를 증폭 하였다. 증폭한 PCR product를 pGEM T-easy vector에 cloning하여 competent cell (E.coli)에 형질전환 시키고 mixture를 배양 후 colony를 선발하고 plasmid DNA를 추출하였다. 그 결과 약 3 kb size의 vector band와 약 700 bp의 insert band를 확인 할 수 있었다. dsRNA를 합성하기 위해 각각의 DNA를 Spe I과 Nco I의 제한 효소 처리를 하여 linear form의 DNA로 만들었다. dsRNA 합성 후 약 $10{\mu}g/{\mu}l$의 농도로 $5{\mu}l$씩 담배거세미나방 4령 유충에 주입하였다. 그 결과 유충-유충간의 탈피에서는 기형발육, 탈피저해, 표피의 색소 변이가 나타났다. 번데기-성충 간의 탈피에서는 탈피저해, 날개변이, 기형발육 현상을 볼 수 있었다. 용화율의 경우 무처리구 83.3%, DW 처리구 78.3%, dsRNA 처리구 66.7%로 나타났다. 우화율의 경우 무처리구 90.0%, DW 처리구 72.3%, dsRNA 처리구 65.0%로 나타나 dsRNA를 처리한 그룹에서 상대적인 탈피 저해 효과를 확인할 수 있었다. 그러나 변이율의 경우 무처리구 8.9%, DW 처리구 2.9%, dsRNA 처리구 19.2%로 dsRNA를 주입한 처리구에서 변이율이 가장 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 표현형적 변이는 dsRNA 주입 후 약 18 시간 이후부터 뚜렷하게 나타나는 것을 볼 수 있었다.
본 논문은 사용자로 하여금 가상 착의 객체를 360도의 시점에서 관측할 수 있도록 한 새로운 기술로서, 시점 벡터 추정과 직물 텍스쳐 매핑을 이용한 오브젝트 VR 기반 2.5D 가상 직물 착의 시스템에 관한 것이다. 제안된 시스템은 오브젝트 VR 용도의 다시점 2D 의류 모델 영상들에서 의류 형상 영역을 분할하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킨 후, 이러한 가상 착의 상태를 360도의 시점에서 입체적으로 볼 수 있는 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 패턴을 가상적으로 변경시킬 수 있고, 직물 패턴의 가상 착의 상태를 360도의 시점에서 입체적으로 관측할 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 입체적인 2.5D 가상 착의 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 최소한으로 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 제안된 시스템에 따르면, 실제 의복을 제작하지 않고도 직물 패턴 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 360도의 시점에서 시뮬레이션할 수 있으므로 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 또한 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.
고온, 호알칼리성 Bacillus속 K-17 균주에서 $\beta$-xylosidase 유전자를 pBR322를 벡터로 이용하여 클로닝시켰다. p-Nitrophenyl-$\beta$-xylopyranoside를 함유하는 LB 한천배지에서 노란색을 형성하는 대장균 형질전환주에서 재조합 플라스미드 pAX278을 분리하였으며, 본 pAX278은 pBR322와 고온, 호알칼리성 Bacillus K-17 균주 염색체 DNA의 5.0 kb HindIII절편으로 구성되어 있었다. Biotin으로 로식된 pAX278을 probe로 하여 상동성 시험을 하여 본 결과, pAX278에 존재하는 5.0 kb HindIII 절편은 Bacillus K-17 균주의 염색체 DNA HindIII 절편 중에서 5.0 kb 분만 아니라 0.9 kb 절편과도 상동성이 있었다. pAX278의 5.0 kb 절편을 pGR71에 연결시켜 B. subtilis에서도 발현시켰다. pAX278을 가지는 E. coli 균주가 생성하는 $\beta$-xylosidase는 균체외에 존재하였으며 그 효소학적 성질은 Bacillus속 K-17의 $\beta$-xylosidase와 동일하였다.
난배양 미생물로부터 천연물질을 찾기 위하여 토양으로부터 직접분리 된 DNA와 cosmid vector를 이용하여 metagenomic library를 제작하고 탐색 하였다. 대장균에서 발현되는 유전자은행 초기 탐색 결과 LB배지에서 잘 자라면서 브라운 색깔을 내는 여러 개의 clone을 선발 하였다. 선발된 여러 후보 clone중 pYS85C는 돌연변이를 유도하였으며 색깔을 생산하지않는 clone 들에 대하여 염기서열을 결정 하였다. 돌연변이clone들로부터 결정된 pYS85C 염기서열 결과 아미노산이 393개이며 44.5 kDa으로 색소형성에 관여하는 4-hydroxyphenylpyruvic acid dioxygenase(HPPD) 유전자로 판명 되었다. 또한, BLAST비교 분석에서 이효소는 기존에 밝혀진 HPPD효소와 60% 정도의 identity를 보였고 C-말단에서는 많은 conserved domain이 있었다. 이러한 결과로 볼 때 천연물질을 합성 할 수 있는 유전자는 토양DNA로부터 직접 분리되어 발현될 수 있으며 이러한 기술은 새로운 물질을 찾는데 중요한 tool이 될 수 있다.
본 논문은 인터넷 둥을 통해 유입되는 유해 이미지를 그 특징을 이용하여 무해, 선정, 유해(누드), 심한 유해(성인물)과 같은 이미지 컨텐츠의 등급으로 선별하기 위한 이미지 특징 추출 방법과 이미지분류 기술을 제시한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 입력 이미지에서 유해 정보임을 인식하기 위한 피부 영역 검출 기법을 제시한다. 또한, 노이즈를 줄이고 효과적으로 유해성 정도를 추출하기 위해 관심 영역을 설정하고 그 관심 영역 안에서만 특징을 정의하는 관심 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 그리고 이미지를 4 종류의 등급으로 선별하기 위해 유해 이미지 분류 모델을 생성하는 다중 SVM 학습 기법과 생성된 분류 모델을 이용하여 입력 데이타의 유해 등급을 분류하는 다중 SVM 분류 기법을 제시한다. 특히 피부색 영역 이미지의 형태 정보와 피부색 비율 이미지의 색깔정보를 합하여 만든 피부색 가능성 분포 이미지를 제시하고, 이 피부색 가능성 분포 이미지를 축소하여 학습 과정에서 특징 분류를 위해 이용하는 이미지 특성 벡터를 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 유해 이미지 등급 선별 기법을 적용한 실험 결과와 이미지의 유해 둥급 분류에 대한 판별 성능을 평가한다.
본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.
본 논문에서는 사용자의 손을 인식하여 가상현실 게임 환경에서 가상의 손을 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 카메라를 통해 획득한 영상을 통하여 사용자의 손 이동과 가리키는 방향에 대한 정보를 획득하고 이를 이용하여 가상의 손을 게임 화면에 나타낸다. 사용자의 손의 움직임은 가상의 손이 물건을 선택하고 옮기도록 하는 입력 인터페이스로 활용할 수 있다. 제안하는 방법은 비전 기반 손 인식 기법으로 먼저 RGB 컬러영역에서 HSV 컬러영역으로 입력영상을 변환하고 H, S 값에 대한 이중 임계값과 연결 요소 분석을 이용하여 손 영역을 분할한다. 다음으로 분할된 영역에 대하여 0, 1차 모멘트를 적용하고 이를 이용하여 손 영역에 대한 무게 중심점을 구한다. 구해진 무게중심점은 손의 중심에 위치하게 되며, 분할된 손 영역의 픽셀 집합 중 무게중심점으로부터 멀리 떨어진 픽셀들을 손가락의 끝점으로 인식한다. 마지막으로 무게중심점과 손 끝점에 대한 벡터를 통하여 손의 축을 구한다. 인식 안정성과 성능을 높이기 위하여 누적 버퍼를 이용한 떨림 보정과 경계상자를 이용한 처리 영역을 설정하였다. 본 논문의 방법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 방법들에 비하여 별도의 착용 마커를 두지 않고 실시간으로 처리가 가능하다. 다양한 입력 영상들에 대한 실험 결과는 제안 기법으로 정확하게 손을 분할하고, 안정된 인식 결과를 고속으로 처리할 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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