인터넷의 발달로 웹에는 엄청난 데이터가 존재하나, 불규칙적인 구조를 이루고 있는 반구조적 데이터가 대부분이다. 이러한 반구조적 데이터는 데이터들간의 어떤 정확하게 정해진 구조를 갖고 있진 않지만 불완전하고 불규칙한 구조 정보를 포함하고 있는 것으로, 데이터들 간의 관계를 규명할 수 있는 공통 구조 정보를 추출하여 효과적으로 구조화시킴으로써 정보로서의 가치를 높일 필요성이 대두되게 되었다. 또, 데이터 처리 과정에서 기존의 잘 정의된 구조를 가진 데이터베이스의 장점을 수용하기 위해서는 반구조적 데이터 집합의 불완전한 구조 정보로부터 공통 구조를 추출하는 것이 요구된다. 본 연구에서는 후보 항목 집합의 생성이 없는 빈발 패턴 탐사 기법을 사용하여 반구조적 데이터 집합으로부터 공통구조를 추출하고자 한다.
기존의 정보 추출에서는 웹 문서의 구조가 변경되었을 때 Wrapper가 원하는 정보를 추출할 수 없었다. 또한 웹 문서의 구조가 바뀌는 경우 동일한 정보를 Wrapping함에도 불구하고 사용자는 정보를 추출 할 수 없었던 이유를 찾지 못하는 경우가 대부분이었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Web 페이지를 시각적 블록 단위로 잘라 인접한 블록들을 통해 그래프를 형성하여 웹 문서의 구조가 일부 변경되어도 기존의 Wrapper를 통해 정보를 추출할 수 있도록 보다 효율적으로 Wrapper를 생성하고 유지관리 하는 방법을 제안한다. 또한 웹 문서를 블록 단위로 분할하여 그래프를 생성함으로써 블록 내부에 추출하고자 하는 정보에 대한 규칙이 좀 더 유연하게 표현 될 수 있으며 문서의 구조가 아닌 추출하고자 하는 정보를 중심으로 규칙을 생성함으로써 그래프의 구조뿐 아니라 그래프를 구성하고 있는 블록 내부의 구조가 일부 변하더라도 기존의 규칙을 이용하여 정보를 추출할 수 있도록 하였다.
본 연구는 메이크업, 자동차, 패션, 건축내장, 건축외장의 색채에 대한 소비자들의 감성 평가구조를 제시하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 5개 제품별 색채감성 평가구조모델을 레퍼토리 그리드 발전수법을 사용하여 추출한 다음, 제품별 평가구조를 비교ㆍ분석하였다. 이렇게 추출된 5개의 구조모델은 다음과 같은 특성을 가지고 있다. 1) 소비자들의 전반적인 제품별 평가어휘를 추출하였으며, 이러한 평가어휘와색채특성간의 상관관계를 정성적으로 분석할 수 있다. 2) 제품별 고유 평가구조 및 제품들이 공통적으로 가지고 있는 기본적인 구조 특성을 파악할 수 있다.
인간 지놈 프로젝트가 완료된 이후로 여러 지놈 프로젝트가 수행되었으며 이로 인해 데이터베이스에 수록되는 서열수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 최근에는 단순한 서열 분석뿐만 아니라 이미 밟혀진 단백질 정보를 이용하여 새로운 단백질의 기능을 예측하는 연구가 보다 활발히 진행되고 있다. 단백질 기능은 단백질의 삼차구조에 의해 결정된다. 따라서 단백질의 서열을 분석하여 삼차구조를 알아내고 어떤 분류에 속하는지 알아낸다면 단백질의 기능을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 단백질 서열 정렬을 통하여 보다 빠르고 효과적으로 단백질 구조 정보를 추출하는 기법에 대하여 기술한다. 개발된 단백질 구조 추출 기법은 Pfam 데이터베이스에서 제공하는 단백질 서열의 샘플링 결과를 기반으로 서열 정렬을 수행퇴고, 선정뭔 서열을 대상으로 SCOP 데이터베이스에서 단백질 구조 분류정보(family 및 fold)를 추출함으로써 구조 분류정보 추출 과정의 성능을 향상시키고자 한다.
수요가 늘어가고 있는 부유식 해양플랜트 구조물의 열악한 해양환경에서의 구조물의 노후화, 사고발생 가능성에 대비해 지속적인 평가가 필요하나, 기존의 구조물에 사용되는 안전성 평가 기법으로는 한계가 있어, 상시적인 구조물의 건전성 평가기법이 필요하다. 그래서 본 연구에서는 상시적인 구조물의 건전성 평가기법을 위해 부유식 구조물의 상시적인 응답 가속도를 추출하여 해당 구조물의 동적특성을 추출 하였다.
웹 사이트의 구조가 정확하게 주어진다면, 정보 제공자의 입장에서는 사용자의 행위 패턴이나 특성을 효과적으로 파악할 수 있어 보다 나은 서비스를 제공할 수 있고, 사용자의 입장에서는 더욱 쉽고 정확하게 유용한 정보를 찾을 수 있을 것이다. 하지만 웹상의 문서들은 빈발하게 수정되기 때문에 웹 사이트의 구조를 정확하게 추출하는 것은 상당한 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 웹 사이트의 구조를 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 웹 문서를 분석하여 그들 간의 하이퍼링크를 추출하고 이를 웹 사이트의 구조를 나타내는 방향 그래프로 표현한다. 하지만 플래시나 자바 애플릿에 포함된 하이퍼링크는 추출할 수 없는 한계가 있다. 두 번째 단계에서는 이러한 숨겨진 하이퍼링크를 추출하기 위하여 웹 사이트의 접근로그를 이용한다. 즉, 접근로그로부터 각 사용자의 클릭스트림을 추출한 후, 첫 번째 단계에서 생성한 그래프와 비교하여 숨겨진 하이퍼링크를 추출한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 다양한 실험을 수행하였고, 이러한 실험을 통하여 웹 사이트의 구조를 보다 정확하게 추출할 수 있음을 확인하였다.
XML은 웹 상에서 데이터를 표현하고 교환하기 위안 표준으로 등장하고 있다 최근에 웹 상에서 다루어지는 데이터의 양이 급격하게 증가함에 따라 데이터의 형태는 구조적인 릴레이션 데이터에서 반 구조적인 데이터에 이르기까지 다양하다. 앞으로 웹에서 반 구조적 데이터를 대표할 XML 문서특이 많아지면 .1 데이터들간의 의미적 구조적 관계를 설정하는 스키마즐- 추출하여 그에 따라 데이터를 구조화 시켜 정보로써의 가치를 만들 수 있는 새로운 저장 기법들이 필요하다. 본 논문에서는 XML 문서의 DTD를 이용하여 통일한 DTD를 사용하는 XML 문서들의 공통구조론 추출하여 관계 데이터베이스 시스템에 XML 문서를 저장하기 위한 릴레이션 스키마 추출 기법을 제안한다.
공초점 현미경(confocal microscopy) 기술의 적용은 살아있는 세포를 고배율로 관찰하는 것을 가능하게 하였다. 알츠하이머나 파킨슨 질환 같은 퇴행성 뇌질환의 경우 뇌세포의 수상돌기의 형태학적 변화가 연관되어 있음이 알려져 있다. 따라서 공초점 현미경 영상으로부터 이러한 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 그러나 공초점 현미경 영상은 명암도 분포가 고르지 않고, 구조의 경계 부분의 번짐 현상 등으로 인해 구조 추출에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 이러한 문제를 극복하고 관심 구조에 대한 특성을 추출할 수 있는 영상처리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 뇌세포의 수상돌기 공초점 현미경 사진으로부터 구조정보를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 첫째, 미세 분기 구조의 경계를 향상시키는 비선형 확산 필터링을 적용한다. 둘째, 관심구조를 반복적 역치 선택 방법을 이용해 분할한다. 셋째, 분할된 구조의 분석을 위해 구조의 중심축과 경계선을 추출하기 위한 패스트 마칭 방법(Fast Marching Method)에 기반을 둔 골격화를 수행한다. 본 논문에서 제안된 방법은 기존의 방법들과는 달리 주변 잡음에 덜 민감하였으며 거친 경계선에 영향을 훨씬 적게 받음으로써 보다 정확하고 사실적인 중심축 추출 결과를 보였다.
객체지향 프레임워크는 다수의 응용 소프트웨어 개발에 반복적으로 재사용되므로 철저한 시험이 요구될 뿐만 아니라 재사용시 확장된 프레임워크에 대해서도 추가적인 시험이 필요하다. 본 논문에서는 재사용시 다양한 형태의 객체 구조들로 개조, 확장될 수 있는 프레임워크의 가변부위에 대해 구조적 테스트 패턴들을 프레임워크의 합성 패턴들로부터 조직적으로 추출하는 방법을 기술한다. 여기서 제안된 방법은 가변부위 클래스 구조의 테스트 모델을 정형 명세화하고, 이로부터 시험에 필요한 구조적 테스트 패턴을 추출하는 방법을 제공한다.
데이터베이스 역공학은 소프트웨어의 융통성을 개선하여 과거의 개발들을 재사용하고 유지비용을 감소하는데 목적이 있다. 파일과 데이터베이스 구조의 의미 기술을 회복하는 것은 역공학의 중요한 측면이다. 이것은 데이터베이스의 정확한 데이터 구조와 무결성 제약을 발견하는 데이터 구조 추출을 포함한다. 본 논문에서는 관계 데이터베이스에 초점을 두고 소프트웨어 유지 보수를 용이하게 하기 위하여 역공학을 이용한 데이터 구조 추출 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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