• Title/Summary/Keyword: 단계적 가시화

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A Gene Clustering Method with Hierarchical Visualization of Alignment Pairs (계층적 정렬쌍 가시화를 이용한 유전자 클러스터 탐색 알고리즘)

  • Jin, Hee-Jeong;Park, Su-Hyun;Cho, Hwan-Gue
    • The KIPS Transactions:PartA
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    • v.16A no.3
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    • pp.143-152
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    • 2009
  • One of the main issues in comparative genomics is to study chromosomal gene order in one or more related species. For this purpose, the whole genome alignment is usually applied to find the horizontal gene transfer, gene duplication, and gene loss between two related genomes. Also it is well known that the novel visualization tool with whole genome alignment is greatly useful for us to understand genome organization and evolution process. There are a lot of algorithms and visualization tools already proposed to find the "gene clusters" on genome alignments. But due to the huge size of whole genome, the previous visualization tools are not convenient to discover the relationship between two genomes. In this paper, we propose AlignScope, a novel visualization system for whole genome alignment, especially useful to find gene clusters between two aligned genomes. This AlignScope not only provides the simplified structure of genome alignment at any simplified level, but also helps us to find gene clusters. In experiment, we show the performance of AlignScope with several microbial genomes such as B. subtilis, B.halodurans, E. coli K12, and M. tuberculosis H37Rv, which have more than 5000 alignment pairs (matched DNA subsequence).

Named Entity Recognition using CNN for Korean syllabic character. (음절 기반의 CNN를 이용한 개체명 인식)

  • Park, Hye-woong;Song, Young-Sook
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2017.10a
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    • pp.330-332
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    • 2017
  • 개체명 인식(Named Entity Recognition, 이하 NER)은 인명(PS), 기관명(OG), 장소(LC), 날짜(DT), 시간(TI) 등에 해당하는 개체명에 일정한 태깅 값을 주어 그 정보를 가시화하는 작업이다. 한국어 개체명 인식은 아직 그 자질이 충분히 밝혀져 있지 않아 자연어 처리 분야의 발전을 더디게 하는 한 요소로 작용하고 있다. 한국어가 음절 기반으로 단어를 형성하고 비교적 어순이 자유롭다는 특성이 있기에, 이런 특징을 잘 포착할 수 있는 "음절 기반의 Convolutional Neural Network(CNN)"의 아키텍쳐를 제안하여 66.80%의 성능을 보였다. 이 방법을 사용하면 형태소 분석등 개체명 이전 단계에서 발생하는 오류에 의해 개체명 인식(NER)의 성능이 떨어지는 문제를 해결할 수 있고, 조사나 어미 등을 제거하기 위한 후처리를 생략할 수 있다.

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음성정보기술 국제 표준화 동향

  • 홍기형
    • Korea Information Processing Society Review
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    • v.11 no.2
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    • pp.33-41
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    • 2004
  • 언제, 어디서, 어떤 장치를 사용하더라도 정보의 검색이나 접근이 가능해지는 유비쿼터스 환경이 가시화되고 있어, 음성을 사용한 사용자 인터페이스의 중요성이 증대하고 있다. 음성인식, 합성, 화자인증 등 음성 등의 음성처리엔진의 기술 수준이 상용화 단계에 접어들고, 이동 중과 같이 모니터 등 시각적 인터페이스의 사용이 용이하지 않은 상황에서도 정보 접근기 요구가 증대함에 따라 음성은 정보시스템 의 중요한 인터페이스로 자리매김 하고 있다. 음성정보기술은 인간의 가장 자연스러운 상호작용 수단인 음성을 이용하여. 시스템에 명령을 내리고, 시스템의 명령 수행 결과를 음성으로 전달하는 음성을 이용한 정보 시스템 인터페이스를 구현하기 위 한 기술을 의미한다. 또한, 음성정보시스템은 음성을 이용한 사용자인터페이스가 가능한 정보시스템을 뜻하며, (그림 1)과 같이 음성처리엔진, 사용자 접속망, 사용자 프로파일 및 음성응용시스템으로 구성된다.(중략)

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Named Entity Recognition using CNN for Korean syllabic character. (음절 기반의 CNN를 이용한 개체명 인식)

  • Park, Hye-woong;Song, Young-Sook
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2017.10a
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    • pp.330-332
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    • 2017
  • 개체명 인식(Named Entity Recognition, 이하 NER)은 인명(PS), 기관명(OG), 장소(LC), 날짜(DT), 시간(TI) 등에 해당하는 개체명에 일정한 태깅 값을 주어 그 정보를 가시화하는 작업이다. 한국어 개체명 인식은 아직 그 자질이 충분히 밝혀져 있지 않아 자연어 처리 분야의 발전을 더디게 하는 한 요소로 작용하고 있다. 한국어가 음절 기반으로 단어를 형성하고 비교적 어순이 자유롭다는 특성이 있기에, 이런 특징을 잘 포착할 수 있는 "음절 기반의 Convolutional Neural Network(CNN)"의 아키텍쳐를 제안하여 66.80%의 성능을 보였다. 이 방법을 사용하면 형태소 분석등 개체명 이전 단계에서 발생하는 오류에 의해 개체명 인식(NER)의 성능이 떨어지는 문제를 해결할 수 있고, 조사나 어미 등을 제거하기 위한 후처리를 생략할 수 있다.

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Comparison between Business Model and Service Science (비즈니스 모델과 서비스 사이언스의 비교연구)

  • Ryu, Gui-Jin;Kim, Man-Jin;Gwon, Hyeok-In
    • 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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    • 2007.11a
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    • pp.685-690
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    • 2007
  • 서비스산업의 비중이 전체 경제에서 70% 이상의 비중을 차지하면서 서비스산업의 중요성은 날로 높아지고 있다. 이러한 시기에 IBM에서는 경영과 과학의 접목을 통한 접근법을 제안하며 서비스 사이언스라는 키워드를 학계에 제시했다. 그러나 초기 단계인 서비스 사이언스는 아직 학문으로 정립되지 않은 분야이지만 앞으로의 기업경영활동에 양적, 질적 경쟁력 확보에 큰 역할을 하리라 예상된다. 본 연구에서는 기존 비즈니스 모델의 선행연구를 통하여 비즈니스모델의 구성요인을 서비스 사이언스 구성요소에 맞추어 재배치 시켜봄으로써 서비스 사이언스가 전혀 새로운 개별의 용어가 아니라 기존 비즈니스 모델의 확장된 영역임을 확인하고 이를 통하며 복합적인 학문의 범위를 어느 정도 가시화 시켜보고자 하는데 연구의 목적이 있다.

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e-Government and The Innovation Portal of MoE (전자정부와 교육인적자원부 업무혁신 사례)

  • Han, Young-Taek;Kim, Doo-Yeon
    • 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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    • 2005.11a
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    • pp.570-574
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    • 2005
  • 전자정부 로드맵에 발맞추어 교육인적자원부의 정보화 추진전략을 가시화하고, 지식 기반 업무혁신 포탈을 구축하여 업무 효율성을 제고한 사례를 소개한다. 조직 특유의 전문성을 강화하고, 개인의 업무수행능력 제고를 통한 조직역량 강화를 위해 최적의 지식관리 체계를 구축하고, 정보화 전략체계 추진의 1단계로 행정 업무의 편의를 높일 뿐 아니라 대외 업무와의 효율적인 연계를 이끌어내고자 업무혁신을 위한 포탈 시스템을 구축하였다. 이에 시스템 도입 후 부내 혁신 마인드 제고를 위한 노력과 국민의 참여 반영 현황을 서술하고, 향후 기간 정보시스템 통합 방안과 추진 애로사항을 결론으로 제시한다.

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Translation of 3D CAD Data to X3D Dataset Maintaining the Product Structure (3차원 CAD 데이터의 제품구조를 포함하는 X3D 기반 데이터로의 변환 기법)

  • Cho, Gui-Mok;Hwang, Jin-Sang;Kim, Young-Kuk
    • The KIPS Transactions:PartA
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    • v.18A no.3
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    • pp.81-92
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    • 2011
  • There has been a number of attempts to apply 3D CAD data created in the design stage of product life cycle to various applications of the other stages in related industries. But, 3D CAD data requires a large amount of computing resources for data processing, and it is not suitable for post applications such as distributed collaboration, marketing tool, or Interactive Electronic Technical Manual because of the design information security problem and the license cost. Therefore, various lightweight visualization formats and application systems have been suggested to overcome these problems. However, most of these lightweight formats are dependent on the companies or organizations which suggested them and cannot be shared with each other. In addition, product structure information is not represented along with the product geometric information. In this paper, we define a dataset called prod-X3D(Enhanced X3D Dataset for Web-based Visualization of 3D CAD Product Model) based on the international standard graphic format, X3D, which can represent the structure information as well as the geometry information of a product, and propose a translation method from 3D CAD data to an prod-X3D.

Structural Vessel Segmentation Based on Cubic SRG in CT Image (CT영상에서의 Cubic SRG를 이용한 혈관의 구조적 분할 방법)

  • Kim, Yie-Bin;Kim, Dong-Sung
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2003.11c
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    • pp.460-463
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    • 2003
  • 의료영상에서의 혈관의 분할은 심혈관계질환의 진단 및 시술을 위한 3차원 가시화 및 가상내시경을 하기위한 필수 선행 단계로 이에 대한 연구가 많이 이루어 지고 있다. 조영제를 투여한 환자의 CT데이터에서 혈관분할의 가장 큰 문제점은 혈관의 밝기값이 뼈의 밝기값과 비슷하기 때문에 기존의 3차원 SRG방법으로 분할하는 경우 새나감의 문제를 가지고 있었다. 본 논문에서는 Cubic SRG라는 방법을 통해 기존의 3차원 SRG가 가지는 깔끔한 분할결과와 적응적인 특성등의 여러 장점을 그대로 취하며 Cubic이라는 구조적 특징을 이용하여 혈관을 빠르고 강인하게 분할하는 방법을 제안한다. Cubic SRG는 SRG가 픽셀단위의 성장을 통해 동질 영역을 분할하는 방법을 사용함에 반해 Cubic이라는 부피 단위를 지정하여 이를 SRG의 픽셀과 같이 퍼트리는 방식으로 기존의 3차원 SRG에 비해 2$\sim$5배 정도의 빠른 수행속도를 보이며 3차원 SRG의 장점인 적응적인 특성을 그대로 가질수 있도륵 구현되었다. 또한 복셀들을 Cubic이라는 단위로 묶음으로서 혈관의 구조적인 분석을 수행하여 혈관을 트리형태의 구조로 그룹화가 가능하기 때문에 혈관을 가지별로 분할하기에 용이한 특징을 가지도록 하였으며, 이를 통해 새나감이 시작된 가지를 찾아서 잘라내는 방법을 통하여 SRG의 가장 큰 문제인 새나감 방법을 효과적으로 해결하는 방법을 제시한다. 최종적으로 위의 방법을 기본으로 하여 적응형 임계값 기반의 분할 방법을 혼합하여 사용자가 지정한 두 지점사이의 혈관을 강인하게 분할할수 있도록 구현하였고, 제안한 방법으로 여러 환자의 CT데이터에 실험하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

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A Survey on the Critical Success Factors of Knowledge Management Using AHP (AHP 분석을 이용한 지식경영-실천요소의 중요도에 관한 실증적 연구)

  • 이영수;박준아;정광식;김진우
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 1999.03a
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    • pp.85-94
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    • 1999
  • 지식경영을 효과적으로 수행하기 위해서 기업은 지식경영을 구성하고 있는 요소를 정확히 이해할 필요가 있고, 이러한 중요 요소에 따라 투자가 이루어져야 한다. 본 연구는 지식경영의 중요 요소들을 제시함으로써, 앞으로 지식경영을 계획하고 있는 기업이 효과적으로 지식경영을 추진할 수 있는 활동 지침 및 투자 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 각종 국내외 지식경영 관련 문헌에서 논의된 사항을 중심으로, 지식경영을 구성하는 30개의 중요요소를 추출하고, 분석계층도(AHP)를 이용하여 지식경영을 달성하기 위한 요소들을 위계적 구조로 정리하고, 최종단계에서 238개의 지식경영 구현의 평가기준을 마련하였다. 또한 실제로 지식경영 구현 요소들의 상대적 중요성을 파악하기 위해, 먼저 국내에서 지식경영을 추진하고 있으나 관심을 보이고 있는 48개 기업의 담당자를 대상으로 각 기업에서 추진하고 있는 지식경영의 현황 파악을 위해 지식경영 실천의 평가기준에 대한 설문을 실시하였다. 이 두 가지 설문 조사 결과를 종합해 볼 때, 기업에서는 지식경영 구현 요소 중에서 인프라 내의 프로세스와 프로세스를 구성하는 지식의 활용과 전파 등이 중요하다고 인식하고 있는 반면, 실제로는 인프라 내의 정보기술과 프로세스를 구성하는 다른 한 축인 지식의 창출과 축적 면에 투자가 이루어진 것으로 나타났다. 이 외에도 지식화, 성과와 가치의 연계 그리고 지식의 가시화 등의 요소들은 상대적 중요도 인식과는 반대로 지식경영 추진에 있어 외면당하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 지식 경영의 이러한 불균형을 시정할 수 있는 방향으로 앞으로의 투자가 수행되어야 할 것을 제안하고 있다. 알 수 있다.한 것으로 연구되었다. 정상조 직에 비해 산소가 부족하여 염기성대사(anaerobic metabolism)를 많이 함으로 그 부산물인 유산 (lactic acid)이 많이 생성됨으로 정상조직보다 pH가 낮아 암 조직이 정상조직에 비해 고온온열치료에 더 잘 듣는 원인이 된다. 3) 영양이 부족한 상태의 세포는 고온온열치료에 훨씬 예민하다. 4) 암조직은 혈관상태가 정상조직에 비해 좋지 않음으로 정상조직보다 쉽게 가온이 되며, 일단 가온된 온도는 잘 식지 않음으로 정상조직에 비해 훨씬 효율적이다. 5)고 온온열치료는 4$0^{\circ}C$~43.5 $^{\circ}C$정도에서만 이 작용이 일어남으로 정상인체에서 43$^{\circ}C$이상의 가온 은 쉽지 않음으로 이 효과는 암조직에서 주고 일어나게 된다. 6)고온온열치료는 방사선치료 후에 생기는 손상의 재생을 억제함으로 방사선의 치료효과를 높인다. 7)38.5$^{\circ}C$~41.5$^{\circ}C$의 낮 은 온도에서도 암조직의 산소 상태를 호전시켜 방사선 치료효과를 증대시키는 역할을 한다.alization)가 나타난다. 그러나 무의식에 대칭화만 있는 것은 아니며, 의식의 사고양식인 비대칭도 어느 정도 나타나며, 대칭화의 정도에 따라, 대상들이 잘 구분되어 있는 단계, 의식수준의 감정단계, 집단 내에서의 대칭화 단계, 집단간에서의 대칭화 단계, 구분이 없어지는 단계로 구분하였다.systems. We believe that this taxonomy is a significant contributi

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Biomarker Detection of Specific Disease using Word Embedding (단어 표현에 기반한 연관 바이오마커 발굴)

  • Youn, Young-Shin;Kim, Yu-Seop
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2016.10a
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    • pp.317-320
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    • 2016
  • 기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.

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