• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.232-234
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• 2004

XML 문서의 요소는 의미적인 정보와 트리기반의 구조적인 정보를 포함하고 있기 때문에 요소의 구조적인 유사성이 곧 XML 문서의 유사성으로 연구되어 왔다. 그러나 구조적이고 순차적인 유사성만을 고려한 순차패턴 유사성 검색 방법은 의미적인(sementic) 유사성을 제대로 반영을 할 수가 없다. 이것은 정보 검색에 있어 재현율(recall)을 낮을 수밖에 없는 원인을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 기존에 사용되었던 순차패턴을 기반으로 한 유사성의 계산 방법과 각각의 연구 방법이 의미적인 유사성에 대하여 한계가 있음을 찾아보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.893-895
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• 2003

단백질간 구조 비교는 기능적 또는 구조적으로 연관된 단백질을 분류하거나 모티프(motif)를 찾는데 유용하게 사용되고 있다. 여러 가지 단백질간 구조 비교 방법 중에서 단백질 2차구조를 이용하는 방법은 실행속도의 측면에서 장점이 있다. 본 논문에서는 단백질 2차 구조와 그들 사이의 관계를 기반으로 한 단백질 구조 비교에서 사용될 유사성 그래프를 생성하는 방법을 기술하였다. 유사성 그래프는 단백질의 2차구조 사이의 관계를 노드로 하여 생성되는데, 그 시간복잡도가 O(n$^4$)이다. 이에 본 논문에서는 유사성 그래프의 생성을 효율적으로 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.805-807
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• 2003

현재 생물분자의 기능적 관점에서 단백질 구조에 관심이 많이 모아지고 있다. 단백질의 기능은 구조에서 기인하기 때문에 두 단백질의 구조간의 유사성을 측정할 수 있는 방법은 두 단백질의 기능의 유사성을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 두 단백질의 구조의 유사성을 측정하기 위한 단백질의 새로운 표현(representation)으로 3차원 에지 히스토그램을 제안한다. 단백질의 3차원 구조를 작은 복셀(voxel)로 이루어진 공간으로 나누고 복셀들로부터 3차원 에지 히스토그램을 추출하여 두 단백질간의 유사도 계산에 이용한다. 이를 통하여 단백질의 검색 및 분류를 시도한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.391-391
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• 2016

유수동역학적인 요소와 유사의 부유는 서로 상호작용을 주고받으며 다양한 현상을 만들어낸다. 많은 선행연구를 통해 유사 농도 등의 특성이 난류 구조 등의 변화를 야기하며, 변화한 난류 구조 역시 유사의 부유 등에 2차적인 영향을 준다는 점이 확인되었다. 본 연구에서는 가는 유사에 보다 집중하여 유사 부유와 이에 따른 연직구조 특성의 변화를 살펴본다. 본 연구에서는 1차원 연직 모형을 이용하여 수치실험을 수행한다. 본 연구에 이용된 모형은 가는 유사의 특성인 빠른 입자 반응 시간(Particle Response Time)이 가정되는 모형으로 선행연구를 통해 적용성이 검증된 것으로 판단한다. 주요 분석대상은 유사의 농도와 속도경사 간의 관계 등이며, 분석하는 유사 농도 종류는 일반적인 비점착성 유사의 경우에 관심을 가지는 질량 농도에 집중하여 결정된다. 수치실험 수행을 위해서는 정류 흐름, 진동파 흐름 등이 적용되었고 다양한 경우의 가는 유사를 고려하기 위한 실험조건의 변경이 이루어졌다. 수치실험 결과 진동파의 다양한 위상에서 조금씩 달라지는 연직구조가 확인되었다. 이는 보정되는 Schmidt 수의 값과도 연관관계를 가지는 것으로 나타났다. 특히 가는 유사의 경우에도 입자의 크기에 따라 다른 연직구조의 특성이 모의되었으며 이를 통해 수치실험의 경우에도 입자 크기의 고려 하에 매개변수의 보정이 이루어져야 한다는 점을 알 수 있다. 스토크스 수는 입자 반응 시간과 유체 난류 시간규모(Fluid Turbulence Ttime Scale)의 비율을 의미한다. 본 연구를 통해 스토크스 수가 유사의 확산강도 결정과 큰 상관 관계를 가지는 것을 알 수 있다. 이때 유사의 크기와 보정되는 Schmidt 수의 값은 고정되었다. 수치 계산시에 확산계수의 값이 부유 및 이에 따른 연직구조의 특성을 결정하는 중요한 변수라는 점을 고려할 때, 가는 유사의 부유를 모의할 때에는 세심한 주의가 요구된다는 점을 이해할 수 있다. 선행 연구사례를 통해 볼 때 부유하는 입자의 관성력이 Schmidt 수의 결정과 이에 따른 연직 구조의 계산에 큰 영향을 준다는 점을 알 수 있다. 본 연구에서는 스토크스 수를 관성력을 나타낼 수 있는 지표로서 계산하였지만 보다 정량적이고 효율적인 입자 관성력 지표가 제시될 때 효율적인 연구결과의 제시가 이루어질 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.817-820
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• 2003

현재 생물분자의 기능적 관점에서 단백질 구조에 관심이 많이 모아지고 있다. 단백질의 기능은 구조에서 기인하기 때문에 두 단백질의 구조간의 유사성을 측정할 수 있는 방법은 두 단백질의 기능의 유사성을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 두 단백질의 원자간 결합선 분포의 유사성을 기반으로 한 웹 환경에서 동작하는 단백질 구조 검색 시스템을 설계 구현하였다. 두 단백질의 구조의 유사성을 측정하기 위한 단백질의 표현(representation)으로는 3 차원 에지 히스토그램을 사용하였다. 3차원 에지 히스토그램, 즉, 3차원 공간 상에서의 원자간 결합선 분포에 기반한 단백질 구조 검색 시스템은 많은 양의 단백질 구조 정보로부터 원하는 형태의 단백질 구조를 빠른 시간에 검색할 수 있는 장점을 가지므로 스크리닝의 전단계(pre-screening)에서 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.79-82
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• 2002

단백질 3차 구조 정보는 PDB에서 플랫화일 형태로 제공되고 있으며 이러한 플랫화일 각각의 엔트리들은 단백질 3차 분자 구조를 구성하는 원자들의 공간좌표정보, 서열정보, 실험정보 및 참조정보 등으로 구성된다. 이러한 정보들을 포함하고 있는 플랫파일로부터 필수적인 구조정보 및 서열정보 등의 효율적 검색을 위해서는 플랫파일을 데이터베이스로 구축함과 동시에, 구축된 데이터베이스를 위한 유사성 검색시스템 구축이 요구된다. 따라서, 이 논문에서는 Protein DataBank에서 제공하는 플랫파일을 공간객체 모델링기법에 기반한 관계형 데이터베이스로 구축하고 PSI-BLAST를 적용하여 단백질 서열 유사성 검색 시스템을 구축한다. 이렇게 함으로써 단백질 3자 구조 분자를 구성하는 원자에 대한 검색과 구조에 대한 서열 유사성 검색을 통하여 단백질 3차 구조 분류 및 구조 예측 시스템 구축에 활용할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.5
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• pp.359-366
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• 2009

Analysis of 3-dimensional (3D) protein structure plays an important role of structural bioinformatics. The protein structure alignment is the main subjects of the structural bioinformatics and the most fundamental problem. Protein Structures are flexible and undergo structural changes as part of their function, and most existing protein structure comparison methods treat them as rigid bodies, which may lead to incorrect alignment. We present a new method that carries out the flexible structure alignment by means of finding SSPs(Similar Substructure Pairs) and flexible points of the protein. In order to find SSPs, we encode the coordinates of atoms in the backbone of protein into RDA(Relative Direction Angle) using local similarity of protein structure. We connect the SSPs with Floyd-Warshall algorithm and make compatible SSPs. We compare the two compatible SSPs and find optimal flexible point in the protein. On our well defined performance experiment, 68 benchmark data set is used and our method is better than three widely used methods (DALI, CE, FATCAT) in terms of alignment accuracy.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.499-502
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• 2010

인터넷의 발달로 인한 수많은 정보의 공유는 지식 정보사회의 발전을 가져왔다. 이러한 정보사회의 발전과 동시에 표절과 같은 새로운 지식 범죄도 급증하고 있다. 표절은 연구의 정직성과 창의성을 떨어뜨리고 학문의 발전을 저해하는 요소이다. 이러한 표절을 근절하기 위해서 그동안 많은 방법들과 시스템들이 제시되었다. 이중 자연어로 구성된 구조가 없는 일반 문서의 표절을 검사하는 방법은 지문법을 이용하였다. 지문법과 같이 통계적인 방법을 이용한 유사도 검사 방법은 문서 대 문서 전체를 비교하기 때문에 부분적 유사성, 즉 문장이나 문단 단위의 비교를 할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서 제시하는 시스템은 자연어로 이루어진 일반문서 중 특별한 문서의 구조 정보를 가질 수 있는 일반 텍스트 문서를 대상으로 유사도를 측정하였다. 즉 텍스트 문서 구조를 AST 형태의 자료구조로 표시하고 이를 이용하여 사용자가 원하는 부분 또는 전체 유사도 측정 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.163-165
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• 2004

여러 장점을 가지고 점차 그 사용이 증가하고 있는 XML은 내용뿐만 아니라 그 구조적 정보까지 포함하고 있는 특징을 가지고 있는데, 이러한 XML 문서를 효율적으로 검색하기 위해 구조 유사성을 기반으로 하는 검색 기법이 개발되고 있다. 새롭게 개발되는 유사한 구조의 XML 문서를 검색하는 시스템의 성능 평가를 위해서는 구조적으로 유사한 다량의 XML 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 지금까지 개발되었던 유사 구조 문서 생성기를 바탕으로 사용자가 원하는 데이터 구조를 생성하는데 보다 효과적인, 유사 구조를 갖는 XML 문서 생성기인 xTrans를 설계 및 구현한다. xTrans는 원본 XML 문서에 삽입, 삭제, 치환의 세 가지 연산을 이용하여 사용자가 원하는 일정한 비율만큼의 구조적 변화를 일으키는데, 그러한 연산은 불규칙한 위치에서 생성되므로, 같은 비율의 변화가 일어난 여러 개의 유사 구조 문서를 생성할 수 있다. 사용자는 각 연산의 변형 비율을 지정해주어 원하는 만큼 변형시킨 문서를 생성하고, 이 문서들을 이용하여 새롭게 개발되는 유사 구조 문서 검색 시스템의 성능평가에 활용할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.6
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• pp.367-376
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• 2002

XML allows users to define elements using arbitrary words and organize them in a nested structure. These features of XML offer both challenges and opportunities in information retrieval and document management. In this paper, we propose a new methodology for computing similarity considering XML semantics - meanings of the elements and nested structures of XML documents. We generate extended-element vectors, using thesaurus, to normalize synonyms, compound words, and abbreviations and build similarity matrix using them. And then we compute similarity between XML elements. We also discover and minimize XML structure using automata(NFA(Nondeterministic Finite Automata) and DFA(Deterministic Finite automata). We compute similarity between XML structures using similarity matrix between elements and minimized XML structures. Our methodology considering XML semantics shows 100% accuracy in identifying the category of real documents from on-line bookstore.