디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
재설정 가능한 모션 캡쳐를 위한 부분 동작 저작
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.10.989
인간의 동작 인식과 관련된 연구는 기술의 발전과 함께 여러 분야에서 진행되고 있으며, 동작인식에 관한 수요는 날로 증가하는 추세에 있다. 모션 캡쳐에서는 실제 동작과 같은 자연스러운 움직임을 구현하기 위해서는 센서 또는 카메라를 이용하여 각 신체부위의 데이터를 취득 한다. 하지만 동작 데이터를 얻기 위해 매번 센서를 사용하거나, 약간의 동작 차이로 인해 다시 측정하는 과정은 비효율적이다. 또한, 보유하고 있는 데이터를 다른 사람에게 전달하거나, 수정하여 다른 동작으로 활용하기 위해서는 여러 문제점들이 해결되어야 한다.
본 연구에서는 동작인식 관련 연구의 추세를 살펴보며, 키 프레임 애니메이션을 이용한 기존의 동작 재현 방식과 라바노테이션을 이용한 동작 기록 방식의 특징을 분석하였다. 또한, 기존 방식의 단점을 보완하는 동작 저작 방식을 제안한다. 이미지 단위로 부분 동작의 패턴을 시각화하여 기록함으로써, 동작의 의미를 포함한 채로 다른 동작으로의 재구성이 가능하다.
웹 기반 초고속 신약 후보물질 탐색-계산 시스템 구현
조성호, 김인희, 공지원, 김대산, 권남훈, 로버트 E. 베리어, 김성훈
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.3.260
이 논문에서는 nanoluciferase 시스템의 생화학 반응 과정에서 도출한 데이터를 고속으로 계산하고 신약 후보물질을 신속히 찾아내도록 보조하는 웹 기반 초고속 계산-탐색 시스템(HTSCS) 개발 결과물을 설명한다. 이 시스템에서는 단일 농도(Single-Dose)와 다중 농도(Multi-Dose)로 세포 실험체에 후보물질을 투여(in-vitro)한 대량의 실험 데이터를 계산하여, 차트 및 그래프 정보로 나타낸다. 따라서 HTSCS 시스템으로 신약 후보물질 발견에 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있다.
토픽 모델 기반의 국가 별 SNS 관심 이슈 분석 시스템
세계적으로 SNS의 이용이 활발해짐에 따라, 그와 관련한 다양한 연구가 활발히 진행 중에있다. 특히 기존의 문서 내 주제 추출에 활용되던 토픽 모델이 SNS 분석에 효과가 있음이 밝혀짐에 따라, 토픽 모델 기반의 이슈 분석과 관련한 연구들이 대거 등장하였다. 이에 본 연구에서는 기존 토픽 모델 기반의 SNS 이슈 분석 기술에 전 세계 지도 시각화 및 이슈 매칭 기술을 결합하여, 전 세계의 각 국가 별 특정 주제와 관련한 관심 이슈와 그 분포의 변화 추이를 분석할 수 있는 시스템을 제안한다. 시스템 구성요소는 트윗 수집 및 국가 별 분류 모듈, 토픽 모델 기반의 국가 별 토픽 및 분포 추출 모듈, Google geochart 기반의 토픽 및 분포 시각화 모듈이 있다. 미국과 UK 두 국가에서 발생한 5월 한 달간의 ISIS 관련 트윗을 대상으로 실험한 결과, 두 국가의 ISIS 관련 관심 이슈와 그 변화 추이를 확인할 수 있었다.
