최근 생물학 분야에서 실험 도구의 발달 및 컴퓨터 기술의 도입으로 생물 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 대량의 생물 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 것은 매우 중요한 문제이다. 서열비교는 유전자 및 단백질 기능 예측을 하기 위해 사용되는 가장 기본적인 분석방법이다. 하지만, 급격히 증가하는 대량의 서열데이터에 대하여 처리시간 또한 많이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 성능상의 한계를 극복하고 기존 미들웨어 방식의 그리드를 보완하기 위하여 하드웨어 기반의 그리드인 CGRID (Chungbuk national university GRID)를 제안하고 서열비교에 적용한다. 하드웨어 기반의 그리드 방식은 기존의 방식과는 달리 모든 작업노드에 반복적으로 프로그램 설치를 할 필요가 없으므로 그리드 구축, 유지 및 관리가 용이하다. 27대의 PC로 구성된 CGRID에서 89종의 오솔로그 데이터베이스 구축 시간을 33주에서 1주일로 단축하였다. 또한, 실험을 통하여 CGRID에서 PC의 수가 증가함에 따라 시스템의 성능이 비례하여 향상됨을 확인하였다.
암환자의 예후 예측에 기여하는 유전자를 찾는 것은 환자에게 보다 적합한 치료를 제공하기 위한 도전 과제 중 하나이다. 예후 유전자를 찾기 위해 유전자 발현 데이터를 이용한 분류 모델 개발 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 암의 이질성으로 인해 예후 예측의 정확도 향상에 한계가 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 유방암을 비롯한 6개의 암에 대한 암환자의 마이크로어레이 데이터와 생물학적 네트워크 데이터를 이용하여 페이지랭크 알고리즘을 통해 예후 유전자들을 식별하고, K-Nearest Neighbor 알고리즘을 사용하여 암 환자의 예후를 예측하는 모델을 제안한다. 그리고 페이지랭크를 사용하기 전에 K-Means 클러스터링으로 유전자 발현 패턴이 비슷한 샘플들을 나누어 이질성을 극복하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 유전자 바이오마커를 찾는 알고리즘보다 높은 예측 정확도를 보여 주었으며, GO 검증을 통해 클러스터에 특이적인 생물학적 기능을 확인하였다.
직접 볼륨 렌더링은 의료영상과 같은 3차원 볼륨 데이터의 가시화에 널리 사용되는 방법이다. 본 논문은 직접 볼륨 렌더링의 깊이 인식을 향상시키기 위해 피사계 심도 효과를 볼륨 광선투사법에 적용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인간의 지각 모델을 기반으로 카메라 모델을 적용하며 지터드 렌즈 샘플링을 사용하여 제한된 개수의 광선으로 사실적인 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 전처리 과정 없이 GPU 파이프라인 안에서 피사계 심도를 바로 계산하여 볼륨 데이터의 대화식 탐색이 가능하다. 의료영상을 포함한 여러 데이터에 적용한 실험에서 기존 방법보다 2.6~4배 빠른 시간에 피사계 심도 효과를 표현하여 깊이 인식에 보다 도움을 주는 영상을 생성하는 것을 확인하였다.
본 연구는 4차 산업혁명과 함께 학제간 융합연구의 중요성이 부각되는 시점에서 소셜미디어 빅데이터 분석을 통하여 학술적 연구를 넘어 융합연구 전반에 대한 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 텍스트마이닝 기법을 활용하여 소셜미디어에서 융합연구와 관련하여 2009년 1월부터 2018년 9월까지 약 10년간 게시된 글과 제목 등 약 150,000건을 수집하였으며, 이를 바탕으로 기간별로 워드클라우드와 네트워크 분석을 실시하였다. 분석결과, 각 기간별로 활발하게 진행된 연구분야는 2009년과 2010년에는 친환경, 2011년과 2012년에는 스마트, 2013년과 2014년에는 정보통신, 2015년과 2016년에는 로봇, 2017년과 2018년에는 인공지능이다. 또한 약 10년간 지속적으로 수행되고 있는 연구분야는 문화, 디자인, 화학, 나노, 바이오, 로봇, IT, 정보통신이다. 본 연구에서는 기간별 융합연구 동향을 파악하므로 써, 융합연구를 기획하고 있는 연구자들에게 연구방향을 설정하는데 있어 도움이 될 수 있다.
관광산업은 최근 코로나19 유행으로 인해 위기에 봉착해 있으며, 이를 극복하기 위해 무엇보다 수익성 개선이 매우 중요한 상황이다. 이 때 여행 수요 자체가 축소된 코로나19와 같은 상황에서는 수익 증대를 위해 객실 점유율을 높이기 위한 공격적인 영업전략보다 어려운 여건 속에서도 찾아온 고객에게 객실 외 추가상품을 판매하여 객단가를 높이는 방향이 더 효율적일 것이다. 국내 관광 연구 분야에서 머신러닝 기법은 수요예측을 중심으로 연구된 바 있으나 교차판매 예측에 대해서는 연구된 바가 거의 없다. 또한 넓은 의미로는 호텔과 같은 숙박업종 이지만 회원제 중심으로 운영하며 숙박과 취사에 적합한 시설을 갖추고 있는 리조트 업종에 특화된 연구는 더욱이 전무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제 리조트 회사의 투숙 데이터로 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 교차판매 예측 모형을 제안하고자 한다. 또한 설명가능한 인공지능(eXplainable AI) 기법을 적용해 교차판매에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 해석하고 어떻게 영향을 미치는지 실증 분석을 통해 확인해 보고자 한다.
최근 멀티미디어의 이용과 멀티미디어 접근을 위한 기술이 많이 증가하고 있다. 그렇지만 멀티미디어 검색엔진과 같은 실용시스템에서 멀티미디어에 대한 유용한 정보 추출과 정보의 응용은 여전히 문제로 있다. 특히, 멀티미디어 이용자는 검색의 효율성을 위하여 저장소를 직관적인 구조로 생성을 하고 있다. 그 예로 "KISS 추계학술 대회 이미지"와 같은 데이터 폴더를 만들거나, 각 멀티미디어 데이터에 Free Text 기반의 주석을 하여 관리를 하였다. 하지만 이러한 검색들에도 한계점을 가지고 있으며 또 다른 지능적인 의미 검색에 있어서도 인간이 바라는 검색의 정확도에 미치지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 새로운 접근법을 소개한다. 목적을 위하여 멀티미디어의 의미적인 작업을 위하여 컨텐츠 획득과 분류를 위한 새로운 사용자 도구를 소개하고자 한다. 도구를 이용하는 멀티미디어 사용자는 주어진 컨텐츠를 인간이 생각하고 컨텐츠가 내포하는 의미의 일정한 구조적 단위로 분해하고, 각 단위들에 MPEG-7 표준기반의 추가적인 기술 정보(Description information)를 부여하여 새로운 의미적 메타데이터를 생성할 수 있다. 이러한 의미적 메타데이터는 멀티미디어 검색을 위해 사용자들에게 효율성을 줄 것이라 본다.
최근 들어 워드 파일을 XML로 변환하여 서비스하기 위한 요구가 많아지고 있다. 이에 본 논문에서는 워드 파일(아래한글, MS-Office)로 입력된 데이터를 XML 파일로 변환하여 사용자가 XML 매핑 파일을 만들어 워드 프로세서에 입력된 데이터를 바로 추출하여 데이터베이스에 저장하는 시스템을 제안한다. 이는, 워드프로세스에 양식을 미리 작성하여 필요한 데이터를 데이터베이스에서 조회하여 워드프로세서 문서를 어플리케이션 프로그램에서 워드 파일을 생성 할 수 있다.
웹 사용 환경에서의 새로운 웹 환경의 적용은 이전의 정적인 웹 환경에서 동적인 웹 사용 환경으로 움직이고 있다는 것을 의미하며, 새로이 생성된 데이터에 의하여 모든 것이 움직이게 됨을 의미되며, 이에 따라 정적인 웹과 동적인 웹에서 사용되는 웹 페이지의 일반적인 성격을 분석하면 단순한 정적 및 동적 페이지의 성격만을 보여주지 않는다. 이러한 관점에서 새로운 웹 운영 환경은 읽기만 하는 웹부터 메타웹까지의 기본적인 개념을 모두 적용하며, 이 과정에서 가장 중요하게 여겨지는 것이 바로 웹뷰로 새로운 웹 사용 환경을 통하여 만들어진 데이터가 웹 인터페이스를 통하여 사용자에게 결과를 전송하게 되며, 새로운 웹 사용 환경에서는 주변에서의 끊임없는 데이터의 갱신을 통하여 다양한 사용자 요구에 따른 결과를 생성, 전송하게 된다. 그러나 웹은 데이터 모델의 사용과 질의어 정의 등에 대한 서비스를 제공하지 않으며, 데이터베이스의 운용에 대한 개념도 존재하지 않아 처리되는 데이터에 대한 소유권에 대한 주장 등이 명확하지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 새로운 웹 사용 환경과 웹 서비스의 관련성을 확인하여 추후의 응용에 대비하고자 한다.
본 논문에서는 반도체 광 증폭기가 삽입된 광섬유 루프 미러를 이용한 NRZ(NonReturn to Zero) 데이터에 대한 새로운 파장 변환기를 제안하고 실험적으로 검증한다. 기존의 비선형 광섬유 루프 미러는 RZ-to-RZ, NRZ-to-RZ, 그리고 RZ-to-NRZ 데이터 형태 변환이 가능한데 반해, 아직까지 NRZ-to-NRZ 변환에 대해 제안된 바 없다. 본 논문에서는 1300 nm 대역 반도체 광 증폭기의 편광의존 이득 특성과 광섬유 루프 미러를 이용하여 1.5 Gbps 속도를 갖는 1300 nm 대역의 NRZ 데이터 신호를 1550 nm 대역의 NRZ 데이터 신호로 바꾸어 주는 NRZ-to-NRZ 파장 변환 실험을 성공적으로 수행하였다.
국제수로기구(IHO)에서는 항해안전을 위한 다양한 수로데이터 사용을 지원하기 위해 범용수로데이터모델 S-100 표준을 간행한 바 있으며, 이러한 S-100표준은 레지스트리(등록소) 개념 도입을 통해 보다 다양한 수로분야의 데이터 관리 및 폭넓고 다양한 응용분야로의 적용이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 우수하고 체계적인 S-100표준을 활용하고 국제수로분야에 기여하기 위해 해사안전분야에 관한 S-100기반의 제품표준을 시범적으로 개발하여 공통피쳐모델에 따른 응용스키마를 설계하였고 이를 간이용 레지스트리에 등록하여 피쳐 카탈로그를 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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