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그리드에서 서비스 기반 가상 탐색 시스템 설계 및 구현
이화민(HwaMin Lee),진성호(SungHo Chin),이종혁(JongHyuk Lee),이대원(DaeWon Lee),박성빈(Seongbin Park),유헌창(HeonChang Yu) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.35 No.5·6
가상 탐색은 대규모의 화학분자 데이타베이스의 화학분자 데이타들을 분자 다킹과 같은 컴퓨팅 기술을 이용하여 한정된 소규모의 화학분자만을 스크리닝하는 과정으로, 대규모 컴퓨팅 파워와 데이타 저장 용량을 요구하는 대표적인 대규모의 과학 어플리케이션이다. AutoDock, FlexX, Glide, DOCK, LigandFit, ViSION 등과 같은 기존의 분자 다킹 소프트웨어나 어플리케이션들은 슈퍼 컴퓨터, 단일 클러스터, 또는 단일 워크스테이션 등을 이용하여 작업을 수행하도록 개발되었다. 하지만 슈퍼컴퓨터를 이용한 가상 탐색은 너무 많은 비용이 든다는 문제점이 있고, 단일 클러스터나 워크스테이션을 이용한 가상 탐색은 오랜 수행 시간이 요구되는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 대규모의 데이타 집약적인 연산을 지원하는 그리드 컴퓨팅 기술을 이용하는 서비스 기반 가상 탐색 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 가상 탐색을 위한 3차원 화학 데이타베이스를 구축하였다. 그리고 효율적인 분자 다킹 서비스를 제공하기 위해 자원 브로커와 데이타 브로커를 설계하고 가상 탐색을 위한 다양한 서비스들을 제안하였다. 본 논문에서는 DOCK 5.0과 Globus 3.2를 이용하여 서비스 기반 가상 탐색 시스템을 구현하고 성능 평가를 실시하였다. 본 논문에서 구현한 서비스 기반 가상 탐색 시스템은 신약 개발이나 신소재 개발 과정에서 연구 개발 기간을 단축하고 개발 비용을 절감할 수 있다. A virtual screening is the process of reducing an unmanageable number of compounds to a limited number of compounds for the target of interest by means of computational techniques such as molecular docking. And it is one of a large-scale scientific application that requires large computing power and data storage capability. Previous applications or softwares for molecular docking such as AutoDock, FlexX, Glide, DOCK, LigandFit, ViSION were developed to be run on a supercomputer, a workstation, or a cluster-computer. However the virtual screening using a supercomputer has a problem that a supercomputer is very expensive and the virtual screening using a workstation or a clustercomputer requires a long execution time. Thus we propose a service-based virtual screening system using Grid computing technology which supports a large data intensive operation. We constructed 3-dimensional chemical molecular database for virtual screening. And we designed a resource broker and a data broker for supporting efficient molecular docking service and proposed various services for virtual screening. We implemented service based virtual screening system with DOCK 5.0 and Globus 3.2 toolkit. Our system can reduce a timeline and cost of drug or new material design.
동공 후보 영역을 이용한 그레이디언트 기반의 고속 눈 검출 방법
박성빈(Seongbin Park),이동규(Donggyu Lee),정진호(Jinho Jung),곽노윤(Noyoon Kwak) 한국통신학회 2016 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2016 No.6
본 논문은 동공 후보 영역을 이용한 그레디언트 기반의 고속 눈 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 동공 후보 영역을 이용하여 기존의 그레이디언트 기반의 눈 검출보다 더 빠른 속도로 동공을 검출함에 그 목적이 있다. 우선 Haar-like feature와 AdaBoost를 이용하여 얼굴 영역을 구한 뒤, 사람 얼굴의 기하학적 특징을 이용하여 눈 탐색 영역을 지정한다. 그레이디언트 기반 눈 검출 방법은 동공의 경계부분에서의 그레이디언트 벡터와 눈 탐색 영역 내 화소들이 경계부분 위치의 차이로 생성하는 정규 변위 벡터 간의 내적을 누적한 후 최대 누적값의 위치를 탐색하여 동공의 중심을 찾는다. 제안된 방법은 동공의 중심은 저명도 평탄 영역에 위치함에 착안하여 동공 이외 영역으로 추정되는 부분을 내적 연산에서 제외시킴으로써 검출 속도를 향상시킨다. 다시 말해서 눈 탐색 영역의 가우시안 필터링된 역 영상을 히스토그램 평활화하여 정규화 한 후 일정 기준값을 이용해 동공 후보 영역과 동공 이외 영역을 구분하여 눈 탐색 전체 영역이 아닌 동공 후보 영역에서만 그레디언트 기반 눈 검출을 진행한다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 기존의 그레이디언트 기반 눈 검출 방법보다 우수한 검출 정확도를 유지하면서 상대적으로 낮은 연산량이 소요되는 장점이 있다. 제안된 방법은 기존의 방법[9] 및 개선된 기존의 방법[11]에 비해 비슷하거나 다소 우수한 정확도를 제공하면서, 특히 안경을 착용한 경우엔 각각 약 58% 및 32.7% 정도의 연산 성능이 개선되는 장점이 있다.
그레이디언트 기반의 고속 눈 검출 및 적응형 눈 개폐 판단 알고리즘
이동규(Donggyu Lee),정진호(Jinho Jung),박성빈(Seongbin Park),이상민(Sangmin Lee),곽노윤(Noyoon Kwak) 한국HCI학회 2017 한국HCI학회 학술대회 Vol.2017 No.2
본 논문은 그레이디언트 기반의 고속 눈 검출 및 적응형 눈 개폐 판단 알고리즘에 관한 것이다. 제안된 방법은 눈 탐색 영역의 중앙에서부터 동심원 방향으로 확장해 가면서 제한된 화소 수만큼만 동공 후보영역으로 레이블링하고 이 영역에 국한해 내적 누적연산을 수행함으로써 그레이디언트 기반 눈 검출방법의 눈 검출 정확도와 연산 속도를 향상시키는 것이 특징이다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 동공 추출 및 눈의 개폐 판단에 있어서 공히 높은 검출성능을 제공하는데, 특히 눈 개폐 판단에서 0.972 의 정확률과 0.981 의 재현율을 제공하는 바, 시선 추적응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
그레이디언트 벡터 필드를 이용한 고속 눈 검출 및 개폐 판단 방법
이동규(Donggyu Lee),정진호(Jinho Jung),박성빈(Seongbin Park),곽노윤(Noyoon Kwak) 한국통신학회 2016 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2016 No.11
본 논문은 그레이디언트 벡터 필드(gradient vector field)를 이용한 고속 눈 검출 및 개폐 판단 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 개선된 동공 후보 영역 레이블링을 통해 그레이디언트 기반 눈 검출 방법의 눈 검출 정확도와 연산 속도를 향상시키고 검출된 동공 영역의 중심의 평균값을 이용하여 눈의 개폐 여부를 판단한다. 우선, 제안된 방법은 Haar 유사 특징과 AdaBoost를 이용하여 얼굴 영역을 구한 후, 얼굴의 기하학적 특징을 이용하여 좌측과 우측의 눈 탐색 영역을 지정한다. 이후 눈 탐색 영역 내 에지 화소들의 그레이디언트 벡터와 정규 변위 벡터 간의 내적을 누적한 후 최대 누적값의 위치를 좌우 눈의 중심으로 검출한다. 이때, 동공의 중심은 각각 좌우측 눈 탐색 중앙 영역의 저명도 평탄 영역 인근에 위치함에 착안하여 눈 탐색영역의 중앙에서부터 동심원 방향으로 확장해 가면서 동공 후보 영역을 레이블링하고 해당 영역에서만 내적 누적 연산을 수행함으로써 눈 검출 정확도와 연산 속도를 개선한다. 또한 검출된 동공의 중심 영역을 기반으로 국부적인 윈도우 내부의 누적된 내적값의 평균을 이용하여 눈의 개폐여부를 판단한다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 동공 추출 및 눈의 개폐 판단에 있어서 공히 높은 검출률을 제공하는데, 특히 눈 개폐 판단에서 0.99%의 정확도와 0.97%의 재현율을 제공하는 바, 졸음 방지 시스템 외에도 시선 제어나 온라인 강의 모니터링 시스템 등과 같은 다양한 응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.