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- 저자 : 조평준 (검색결과 5 건)
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이평준(Pyung-Jun Lee),황원일(Won-Il Hwang),조환규(Hwan-Gue Cho) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
연속된 장면이 아닌, 정지된 그림의 병렬적인 배열로 이루어지는 만화책은 다양한 특수 효과로 스틸이미지에서 동적인 효과를 이끌어 낸다. 그 특수 효과는 실제 물리적 이론에 기반하고 있지는 않지만, 독자에게 충분히 동적 운동 정보를 제공하는 특징을 느끼게 한다. 본 논문에서는 스틸이미지가 움직이고 있다고 느끼게 만드는, 만화기법의 동적효과를 조사하며 이 동적효과를 간단한 인자로 조절하는 방법을 제시한다. 그리고 동적 효과를 스틸이미지에 실제로 적용해본다. 본 연구의 결과로, 정지된 듯한 느낌을 주던 이미지에 동적인 느낌을 부여하게 되며, 추후 연구과제로서 비디오 영상에 대해 중요 장면을 추출하고 추출한 장면에 동적인 만화 기법을 적용시킨 만화를 만드는 연구를 진행시켜 나가고자 한다.
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전명재(Myung-Jea Jun),이평준(Pyung-Jun Lee),조환규(Hwan-Gue Cho) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1A
지역정렬(local alignment)과 전체정렬(global alignment)로 대표되는 정렬 문제는 전산학 분야의 전형적인 문제로, 두 서열의 전체적인 또는 부분적인 유사성(similarity)을 찾아 주기 위한 방법이다. 특히 정렬은 두 문자열에서 유사하게 나타나는 유사 서브스트링을 찾아내는 문제라든가 근래의 생물정보학에서 두 DNA시퀀스간의 유사도를 판별하는 문제 등에서 매우 중요한 기법이다. 본 논문에서는 두 서열들을 유사하게 매칭시켜 주는 기존의 정렬 방법을 응용, 변형하여 C, C++, JAVA등으로 짜여진 프로그램 소스들의 유사도를 측정하는 방법을 제시하였다. 실제로 이런 프로그램 소스의 표절은 대학교육 수업과정 등에서 빈번하게 발생되는 문제점으로서 본 논문에서는 프로그램 소스표절을 검사, 탐지할 수 있는 방법론 및 구체적인 프로그램과 그 결과를 제시하고 있다. 아울러 두 프로그램간의 유사성을 비교하기 위해 기존의 지역정렬 방법을 보다 효율적으로 적절히 변형시키는 방법을 제시하고 있다.
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ToMAS : 마이크로어레이 이미지 분석용 컴포넌트 도구
천봉경(BongKyung Chun),장철진(ChulJin Jang),진희정(Jin H.J),이평준(Lee P.J),김혜정(Kim H.J),조환규(Cho HwanGue) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
마이크로어레이 칩을 이용한 실험은 한 번에 수백 혹은 수십만 개의 유전자 발현 정보나 유전자형을 얻을 수 있기 때문에 유전자 비교 분석에 있어서 획기적인 방법이라 할 수 있다. 점차 마이크로어레이 칩을 이용한 실험이 활발히 진행되면서 마이크로어레이 이미지 분석을 위한 소프트웨어가 필요로 하게 되었으며, 이를 위해 많은 소프트웨어들이 개발되었다. 하지만 지금까지 개발되어온 소프트웨어들은 필요한 기능을 하는 모듈을 재사용하여 소프트웨어를 쉽게 업데이트(update)하거나, 다른 소프트웨어 개발 시에 일부 필요한 모듈(module)들을 쉽게 재사용하기가 힘들었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해서 컴포넌트 기반으로 마이크로어레이 이미지 분석 소프트웨어 개발에 대해서 제안한다. 개발된 컴포넌트들은 사용자 편의에 맞게 새로운 마이크로어레이 이미지 분석 소프트웨어를 다시 개발하거나, 단백질 칩과 같은 다른 바이오 이미지 분석 소프트웨어 개발 시에서도 쉽게 재사용될 수 있어 개발 기간 및 개발 비용을 줄일 수 있다.
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마이크로어레이 이미지 분석을 위한 계층적 그리드 정렬 알고리즘
천봉경(Bong-Kyung Chun),진희정(Hee-Jeong Jin),이평준(Pyung-Jun Lee),조환규(Hwan-Gue Cho) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.33 No.2
마이크로어레이(microarray) 실험은 수백 개 혹은 수천 개의 유전자 발현(expression) 정보를 한 번에 실험을 할 수 있기 때문에, 유전자 비교분석에 있어서 획기적인 실험 방법이다. 먼저, 각 유전자의 발현량을 측정하기 위해서 마이크로어레이 실험 결과로 생성된 이미지를 분석해야 한다. 그러나 마이크로어레이 이미지는 많은 유전자들로 구성되어 있기 때문에 사용자가 일일이 수동으로 유전자인 스팟(spot)들을 분석하기는 어려운 일이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 메타그리드(meta-grid)를 이용한 그리딩(gridding) 방법과 자동 그리딩 방법이 제안되었지만, 여전히 이 방법들은 문제점을 가지고 있다. 예를 들어, 메타 그리딩 방법은 동일한 마이크로어레이 칩에서 생성된 이미지일 지라도, 실험 시 발생하는 오류로 인해 그리딩 시 사용자의 수작업이 필요하다. 자동 그리딩 방법은 생성된 마이크로어레이 이미지가 잡영이 많거나 발현율이 낮을 경우, 이미지 분석 작업을 수행하지 못할 수도 있다. 본 논문에서는 메타 그리딩 방법과 자동 그리딩 방법을 혼합한 새로운 그리딩 방법인 자동 메타 그리딩 방법을 위한 계층적 그리드 정렬(hierarchical grid alignment) 알고리즘을 제안한다. 자동 메타 그리딩 방법은 메타 그리드를 입력으로 하여, 계층적 그리드 정렬 알고리즘을 통해 메타 그리드를 마이크로어레이 이미지에 맞게 자동으로 정렬해주는 방법이다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법은 이전 방법들보다 훨씬 강건하고 신뢰할 수 있는 그리딩 결과를 제공하였다. 또한 같은 칩에서 생성된 다수의 이미지들을 동시에 분석하는 일괄 분석(batch analysis) 시 제안한 방법을 적용함으로써, 보다 신뢰할 수 있는 일괄 분석 환경을 제공해 줄 수 있다. Microarray which enables us to obtain hundreds and thousands of expression of gene or genotype at once is an epoch-making technology in comparative analysis of genes. First of all, we have to measure the intensity of each gene in an microarray image from the experiment to gain the expression level of each gene. But it is difficult to analyze the microarray image in manual because it has a lot of genes. Meta-gridding method and various auto-gridding methods have been proposed for this, but they still have some problems. For example, meta-gridding requires manual-work due to some variations in spite of experiment in same microarray, and auto-gridding may not carried out fully or correctly when an image has a lot of noises or is lowly expressed. In this article, we propose Hierarchical Grid Alignment algorithm for new methodology combining meta-gridding method with auto-gridding method. In our methodology, we need a meta-grid as an input, and then align it with the microarray image automatically. Experimental results show that the proposed method serves more robust and reliable gridding result than the previous methods. It is also possible for user to do more reliable batch analysis by using our algorithm.
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