• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.37 no.4
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• pp.448-452
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• 1993

To find out a correlation between anti-folate activity and physical properties of folate analogues, geometric parameters, dipole moment, net charges, HOMO and LUMO energies were calculated. The electronic properties do not give any correlations with inhibition of folate reductase, but the calculated geometries show some correlations.

• 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 Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.427-429
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• 2012

개인이 사용할 수 있는 스마트 기기가 다양해지면서 여러 기기로 생산된 사진 콘텐츠가 어떤 기준이나 규칙 없이 분산되어 있어 콘텐츠를 관리하고 원하는 콘텐츠를 검색하는 것이 어려워졌다. 따라서 본 논문에서는 개인 사진 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위하여 의미적 유사도를 기반으로 한 태그 클러스터링 기법을 제안한다. 태그들 사이의 유사도를 계산하여 서로 관련이 있다고 판단되는 태그들을 클러스터링 하는데, 태그가 같은 클러스터에 포함되어 있으면 그 태그를 가진 사진들도 유사성을 가진다고 볼 수 있으므로 개인 사진들을 의미에 따라 분류하는데 이용할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.8
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• pp.33-43
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• 2022

Labeled graphs are used to represent entities, their relationships, and their structures in real data such as knowledge graphs and protein interactions. With the rapid development of IT and the explosive increase in data, there has been a need for a subgraph matching technology to provide information that the user is interested in. In this paper, we propose an approximate Top-k labeled subgraph matching scheme that considers the semantic similarity of labels and the difference in graph structure. The proposed scheme utilizes a learning model using FastText in order to consider the semantic similarity of a label. In addition, the label similarity graph(LSG) is used for approximate subgraph matching by calculating similarity values between labels in advance. Through the LSG, we can resolve the limitations of the existing schemes that subgraph expansion is possible only if the labels match exactly. It supports structural similarity for a query graph by performing searches up to 2-hop. Based on the similarity value, we provide k subgraph matching results. We conduct various performance evaluations in order to show the superiority of the proposed scheme.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.487-489
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• 2005

본 논문에서는 온톨로지의 개념구조를 이용한 웹페이지의 의미적 분류방법을 제안한다. 웹 문서들이 가지는 용어 정보들과 어휘들 간의 개념 구조를 파악하여 온톨로지를 확장시키면서 이를 문서분류에 적용하여 의미적 분류가 이루어지게 한다. 문서 분류는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고 이러한 자질들을 통해 미리 정의된 2개 이상의 카테고리에 문서의 내용을 파악하여 가장 관련이 있는 카테고리로 할당하는 것이다. 본 논문에서는 웹 문서에서 추출한 용어 정보들의 유사도와 온톨로지 카테고리의 유사도를 계산하여 웹 문서를 분류하여 문서 분류를 위한 실험데이터나 학습과정 없이 바로 실시간으로 문서분류가 이루어지며, 결과적으로 온톨로지와 문서들이 가지는 고유한 의미와 관계의 식별을 통하여 보다 더 정확하게 문서분류를 가능하게 해준다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.4
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• pp.329-334
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• 2009

The ontology alignment has two kinds of major problems. First, the features used for ontology alignment are usually defined by experts, but it is highly possible for some critical features to be excluded from the feature set. Second, the semantic and the structural similarities are usually computed independently, and then they are combined in an ad-hoc way where the weights are determined heuristically. This paper proposes the modified parse tree kernel (MPTK) for ontology alignment. In order to compute the similarity between entities in the ontologies, a tree is adopted as a representation of an ontology. After transforming an ontology into a set of trees, their similarity is computed using MPTK without explicit enumeration of features. In computing the similarity between trees, the approximate string matching is adopted to naturally reflect not only the structural information but also the semantic information. According to a series of experiments with a standard data set, the kernel method outperforms other structural similarities such as GMO. In addition, the proposed method shows the state-of-the-art performance in the ontology alignment.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.10 no.2
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• pp.42-50
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• 2004

캐릭터 애니메이션 기술의 발달로 가상공간에 애니메이트되는 캐릭터의 수가 점점 증가되고 있으며, 캐릭터 자체 골격구조의 관절 개수와 캐릭터를 덮고 있는 메쉬의 폴리곤 개수도 점점 증가하는 추세이다. 따라서, 실시간 가상환경에서 다수의 캐릭터를 전처리 과정 없이 시뮬레이션할 경우 전체 군중시스템 성능의 저하가 예상된다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해 모션 다단계(motion level-of-detail) 기법을 제시한다. 모션 단순화 기법은 캐릭터의 움직임을 제어하는 골격(관절)구조와 캐릭터의 형태를 시각적으로 표현하는 기하(메쉬)구조를 단순화 하는 방법으로 기존 동작과 단순화된 동작의 차이를 최소화 한다. 골격구조 단순화를 위한 JPC(joint posture clustering)방법은 특정 관절의 연속된 모션 시퀀스에서의 유사 자세 집단을 추출하여 하나의 자세로 표현하는 방법으로, 모션의 특성에 따라 동적으로 관절을 단순화하여 관절 시뮬레이션 시간을 줄이는 방법이다. JPC방법은 골격구조가 시간에 따라 동적으로 변형되기 때문에 골격구조의 계층구조를 재 구축할 시간이 필요하지만, 기존 동작과 유사성을 잃지 않는 단순화된 동작 생성이 가능하다. 유사 자세 집단을 추출하기 위해 전체 모션 시퀀스에서 관절의 프레임간 자세 차이를 수식화하여 테이블 형태로 구성하고 이를 통해 기존 동작의 유사성을 잃지 않으며 관절의 단순화 율을 최대화 할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 또한, 실시간 군중 환경의 성능을 더욱 향상시키기 위해 시간에 따라 변형되는 캐릭터 메쉬의 단순화 기법을 적용한다. 실험결과 모션 다단계 기법은 실시간 군중환경에서 캐릭터의 수가 많고 복잡한 골격구조와 기하구조로 구성된 관절 궤적의 변화가 심하지 않은 동작에 대해 특히 효율적이다.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2003.10a
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• pp.114-119
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• 2003

단백질 구조를 비교하는 방법은 단백질 구조를 표현하는 기술에 따라 다양하게 존재한다. 일반적인 단백질 구조 정렬방법은 단백질 구조를 원자 또는 Residue를 기준으로 표현하고, 표현된 두 구조사이의 일치된 부분을 찾는 방법과 단백질 구조를 단백질 이차구조요소로 표현하고 표현된 두 단백질 구조를 정렬하는 방법으로 크게 구분된다. 이러한 단백질 구조 비교 방법은 단백질 구조의 유사성을 측정하는 과정에서 많은 시간을 요구할 뿐만 아니라 PDB에 저장된 데이터가 증가함에 따라 보다 많은 단백질과 비교가 요구된다. 따라서 대용량의 단백질 구조 데이터베이스를 대상으로 효율적으로 단백질의 유사 부분구조를 찾을 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단백질 구조 비교를 보다 빠르고 효과적으로 수행하기 위하여, 기존의 단백질 이차구조 기반의 구조 표현 방법인 PSAML을 확장하여 단백질 이차구조가 가지는 공간상의 정보를 내포한 Topology String을 생성하고 이를 이용하여 대용량의 단백질구조 데이터베이스에서 유사성이 높은 단백질 구조를 필터링하는 방법에 대하여 기술한다. Topology String은 단백질 이차구조를 하나의 문자로 기술하여 아미노산 순서와 위상학적인(공간적인) 정보를 바탕으로 단백질 구조를 표현하여, 단백질 이차구조를 이용하여 구조 비교를 수행하기 이전에 유사성이 높은 단백질 구조를 신속하게 찾아내는데 효과적으로 적용될 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.48 no.4
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• pp.6-13
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• 2011

Due to its robustness to illumination change, normalized cross-correlation based similarity measurement is widely used in many machine vision applications. However, its inefficient computation structure is not adequate for real-time embedded vision system. In this paper, we present an efficient hardware architecture based on a normalized cross correlation (NCC) for fast image similarity measure. The proposed architecture simplifies window-sum process of the NCC using the integral-image. Relieving the overhead to constructing integral image, we make it possible to process integral image construction at the same time that pixel sequences are inputted. Also the proposed segmented integral image method can reduce the buffer size for storing integral image data.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.26-29
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• 2009

매크로 스케일(macro-scale)에서 구조재료의 거동을 보다 자세히 이해하기 위해서는 구조재료를 구성하고 있는 마이크로 스케일(micro-scale)에서의 미세구조에 대한 이해가 필요하다. 특히 다결정을 가진 다상재료는 상(phase) 분포 상태에 의해 그 특성이 다르기 때문에, 상 분포에 따른 재료의 특성을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 미세구조의 상 분포 특성을 묘사할 수 있는 상관관계 함수를 이용하여 미세구조의 상 분포 상태를 나타내고, 이를 활용한 미세구조 재구성 방법을 사용하여 2상 미세구조에서 특정 미세구조와 유사한 상 분포를 가진 미세구조를 생성하고 그 특성을 비교하였다. 그리고 다양한 상 분포를 가진 미세구조들에 유한요소해석 기법을 적용하여 미세구조의 역학적인 거동을 분석하였다. 이를 통해, 제한된 정보를 이용하여 통계학적으로 유사한 특성을 나타내는 미세구조를 모델링 할 수 있음을 검증하였고, 이러한 미세구조들 간의 역학적 거동은 서로 거의 동일함을 확인하여 미세구조 재구성 기법이 재료의 역학적인 거동을 예측하는데 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.