단백질 상호작용 네트워크의 데이터의 양이 증가함에 따라 이를 보다 쉽게 분석하기 위해 고속으로 시각화 방법이 요구되고 있다. 본 논문은 방대한 단백질 상호작용 네트워크에서 물리적 관계도가 높은 단백질을 중심으로 다단계에 걸쳐 스프링-포스(spring force)레이아웃 기법을 적용하여 그래프를 시각화하는 방법을 제안한다. 본 논문에 따른 단백질 상호작용 네트워크에서 시각화하는 방법은 물리적 관계도가 높은 단백질을 선정하는 단계, 선정된 단백질을 기반으로 네트워크를 합병하는 단계 및 합병된 노드들을 확장하는 단계를 거쳐 시각화하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 단백질 상호작용 네트워크를 균형 상태의 그래프로 표현하고 고속으로 시각화할 수 있다는 장점이 있다.
본 논문은 문서의 내용을 요약하기 위한 시스템의 구현에 대해서 다룬다. 문서의 내용을 분석하기 위해서는 문서의 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 사용하여 문서의 핵심 내용을 찾는 두 가지의 작업이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 키워드를 추출하기 위해 형태소 분석 및 전처리기, 그리고 단어의 공기 관계 그래프를 이용한 키워드 추출기를 이용하였으며, 추출된 키워드를 이용하여 문서의 핵심 문장을 찾아내는 핵심 문장 추출기, 그리고 추출된 문장을 분석하여 내용을 요약할 수 있도록 해주는 구문분석기가 이용된다.
텍스트 문서 분류는 텍스트 형태로 주어진 문서를 종류별로 구분하는 작업으로 웹페이지 검색, 뉴스 그룹 검색, 메일 필터링 등이 분야에 응용될 수 있는 기반 작업이다. 지금까지 문서를 분류하는데는 k-NN, 신경망 등 여러 가지 기계학습 기법이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 베이지안망을 이용해서 텍스트 문서 분류를 행한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 DAG 형태인 망 구조와 각 노드에 연관된 지역확률분포로 구성된다. 그래프 모델을 사용할 경우 학습에 이용되는 각 속성들간의 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 실험 데이터로는 Reuters-21578 문서분류데이터를 이용했으며 베이안망의 성능은 나이브 베이즈 분류기와 비슷했다.
단백질의 3차원 공간상의 구조는 단백질 기능을 파악하는데 중요한 정보를 제공하고 있다. 단백질간 구조 비교 방법은 기능적 또는 구조적으로 연관된 단백질 분류 및 단백질 모티프(motif)를 찾는데 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 단백질 이차 구조($\alpha$-나선구조와 $\beta$-병풍구조)와 그들 사이의 관계(각도, 거리, 길이, 수소결합)를 기반으로 표현된 두 단백질 구조에서 유사한 부분 구조를 찾는 방법에 대하여 기술한다. 제안된 단백질간 구조 사이의 유사한 부분구조를 찾는 방법은 두 단백질 구조론 이차 구조와 그들 사이의 관계를 이용하여 그래프를 형성한 후, 최대 유사 서브 그래프를 찾는 방법을 이용하여 유사한 부분구조를 찾을 수 있다.
정보의 단순한 연결을 표현하는 현재 웹 환경의 한계를 보완하기 위해 차세대 웹으로서 평가되고 있는 시맨틱 웹에서는 정보 리소스의 의미와 개념적 관계를 정의하는 메타데이터와 온톨로지의 역할이 무엇보다 중요시되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마와 같은 표준 언어로써 표현되는 메타데이터와 온톨로지의 효과적인 저장과 검색의 방법이 필요하다. RDF와 RDF 스키마는 그래프 모델로서 표현이 가능하고 다양한 질의의 형태가 그래프 형태에서 추출 가능한 경로 형식으로 표현들 수 있기 때문에 보다 효율적인 질의 처리를 위해서는 경로 정보의 저장에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 기반으로 RDF와 RDF 스키마의 기본적인 정보와 특정 클래스, 프로퍼티, 리소스로 시작하는 경로 정보를 함께 저장할 수 있는 저장 구조를 제안한다.
Just-Just-in-Time 컴파일러를 이용하여 자바의 성능을 향상시키려면 여러 문제들을 극복하여야 한다. 이 문제 중 중요한 부분을 차지하는 것이 null check 코드와 array bound check코드를 어떻게 최적화하느냐는 것이다. Static한 컴파일 환경에서는 이미 많은 연구가 진행되어 매우 강력한 성능을 가지는 알고리즘이 알려져 있으나 이를 컴파일 시간이 수행시간의 일부인 Just-in-Time 컴파일 환경에 적응하기에는 컴파일 오버헤드가 너무 커서 적절하지 않다. 현재 Just-in-Time 컴파일러들은 가볍고 단순한 알고리즘을 적용하지만 중복된 array bounds check를 충분히 제거하지 못하거나 아니면 강력하지만 flow-insensitive한 SSA form을 기반으로 해야 하는 알고리즘을 사용하고 있다. SSA form의 적용은 SSA form으로의 변환과 되돌림에 의한 overhead로 가볍고 빠른 컴파일러를 지향하는 Just-in-Time 컴파일러에 부합되지 않는다. 본 논문은 변수간의 대소관계를 표현하는 그래프를 array bounds check 알고리즘에 적용해 충분한 power를 내면서도 flow-sensitive한 환경에서 동작하는 알고리즘을 제안한다.
C# 언어로 작성된 프로그램을 정적으로 분할할 때 기존의 객체 지향 프로그램에 이용하던 방법을 일반적으로 적용할 수 있다. 그러나 기존의 두 경로 그래프 도달 가능성 분할 알고리즘을 적용하였을 때 프로시져들 간의 전지적인 종속 관계를 표현하는 요약 간선만을 이용하면 두 번째 경로에서 역추적 할 때 모호성이 발생한다. 이러한 모호성 C#의 이벤트, 델리게이트(delegate)들과 메소드의 다형적 호출 관계에서 발생될 수 있다. 본 논문은 호출된 프로시져의 호출하는 문맥을 설명하기 위하여 호출 지점에서 요약간선 및 경로 간선을 이용하여 C#에서 다형적 호출에 대한 시스템 종속성 그래프(system dependence graph)에 대한 새로운 표현을 제안한다. 이 방법은 다형적 호출에서 발생하는 모호성을 해결할 수 있다.
영상 기반 상식 추론(VCR) 문제는 기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등 별도의 상식 추론이 요구되는 새로운 지능 문제이다. 본 논문에서는 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트)에서 사물들 간의 관계와 맥락 정보를 추출해내는 모듈들 외에, 별도로 ConceptNet과 같은 외부 지식 베이스로부터 관련 상식들을 직접 가져다 GCN 기반의 지식 그래프 임베딩 과정을 거쳐 추가적으로 활용할 수 있는 모듈들을 포함한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. 제안 모델인 KG_VCR의 세부 설계사항들을 소개하고, VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해 제안 모델의 성능을 입증한다.
C# 언어로 작성된 프로그램에서 기존의 객체 지향 프로그램에서 이용하던 정적 분할 방법을 적용한다. 기존의 두 경로 그래프 도달 가능성 분할 알고리즘을 적용하였을 때 프로시져들 간의 전이적인 종속 관계를 표현하는 요약 간선만을 이용하면 두 번째 경로에서 역 추적 할 때 모호성이 발생한다. 이러한 모호성은 C#의 이벤트, 델리게이트(delegate)들과 메소드의 다형적 호출 관계에서 발생될 수 있다. 본 논문은 호출된 프로시져의 호출하는 문맥을 설명하기 위하여 호출 지점에서 요약 간선 및 경로 간선을 이용하여 C#에서 다형적 호출에 대한 시스템 종속성 그래프(system dependence graph)에 대한 새로운 표현을 제안한다. 이 방법은 다형적 호출에서 발생하는 모호성을 해결할 수 있다.
한국어 통합 지식베이스를 생성하기 위해 필수적인 분류체계(taxonomy)를 구축하는 방식을 제안한다. 위키데이터를 기반으로 분류 후보군을 추출하고, 상하위 관계를 통해 방향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 구성한 뒤, 국부적 도달 중심성(local reaching centrality) 등의 정보를 활용하여 정제함으로써 246 개의 분류와 314 개의 상하위 관계를 갖는 분류체계를 생성한다. 워드넷(WordNet), 디비피디아(DBpedia) 등 기존 링크드 오픈 데이터의 분류체계 대비 깊이 있는 계층 구조를 나타내며, 다중 상위 분류를 지닐 수 있는 비트리(non-tree) 구조를 지닌다. 또한, 위키데이터 속성에 기반하여 위키데이터 정보가 있는 인스턴스(instance)에 자동으로 분류를 부여할 수 있으며, 해당 방식으로 실험한 결과 99.83%의 분류 할당 커버리지(coverage) 및 99.81%의 분류 예측 정확도(accuracy)를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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