Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.6
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pp.2214-2218
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2010
Association rule is one of meaning and useful extraction methods from large amounts of data, and furnish useful information to user for data describing a pattern or similarity among attributes in database. Association rule have been studied about existence and nonexistence rule in boolean database. In this paper, we propose an intelligent query system using fuzzy association rule by extraction association rule changing a quantitative attribute data to a nominal attribute value.
Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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1992.05a
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pp.61-61
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1992
여러 점막 추출액증 Met-Enk의 효소적 분해는 매우 신속하였고 1차식에 따랐으며 점막측 추출액에서의 분해속도는 직장>눈>질>비강점막의 순이었다. 비강, 직장, 질점막의 점막측 및 장막측 추출액 간의 분해속도에는 유의성 있는 차이는 없었으나 눈점막의 경우 내피측 추출액에서의 분해속도 (1.03 $\times$$10^{-3}$$min^{-1}$)가 표피측 추출액에서보다 현저히 낮았다. 모든 추출액에서 검출된 주요 분해산물은 Tyr 및 Des-Tyr-Met-Enk로 천연 Met-Enk의 점막 추출액중 분해는 주로 aminopeptidase류가 관여되고 있음을 알았으며 Tyr-Gly, Tyr-Gly-Gly등의 분해산물이 소량 출현함으로 보아 endopeptidase류도 분해에 다소 관여하고 있음을 알았다. YAGFM은 Met-Enk보다 분해가 현저히 지연되었으며 그 분해속도도 직장>질>비점막의 순이었다. 이러한 분해는 분해산물로 Tyr이 검출되지 않은점으로 보아 YAGFM의 점막 추출액중 분해는 주로 endopeptidase류가 주로 관여되는 것으로 추정된다.
Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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1994.11a
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pp.81-90
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1994
리포좀은 1960년대 초 Bangham등에 의해 혈액응고시 인지질의 영향에 관한 연구 중 우연히 발견하게 되었다. 즉 인지질이 물에 분산되어 2 분자막 (Bilayer)을 형성함을 알았고, 이때 생긴 폐쇄소포체를 리포좀이라 하였다. 이러한 리포좀은 원형질 막이나 세포내의 소기관의 막과 유사한 구조를 갖고 있기 때문에 이것을 이용하여 생화학자나 생물리학자들은 생체막의 모델시스템으로 이용하여 생체막의 기능 연구에 널리 이용하여 왔다. 1970년 초반부터 리포좀을 이용한 약물의 생체내 공급(Drug Delivery System, DDS)에 대하여 많은 연구가 이루어져 왔고, 지금까지도 의약품외 전달매체로 이용할려고 많은 시도를 하고 있는 실정이다. 최근에는 리포좀을 이용하여 항원을 전달하는 면역보조제(Adjuvant System)로 이용하려는 시도를 하고 있다. 현재까지 리포좀을 이용한 상품들은 화장품과 임상용 진단시 약, DNA transfection system (Lipopectin)으로 활용되고 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.85-87
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2001
업무 데이터 분석을 통한 종합적인 의사결정을 지원할 수 있도록 데이터웨어하우스, OLAP, 데이터마이닝을 적용하려는 기업의 요구가 많아졌다. 그래서 기초 데이터의 이해, 선별, 수집, 가공, 정제가 매우 중요한 과정이나 테이블명 및 속성명이 표준화되어있지 않고 코드나 시스템 카탈로그와 같은 기본 데이터는 부정확하고 부족하다. 본 논문에서는 거의 스키마 정보에만 의존하여 테이블의 의미적 연관성에 근거한 유사한 특성을 가진 집단끼리 분류하는 대략적인 군집분석 방법을 제안한다. 질의 수행시 사용자가 설정한 임계 거리에 ㄸ라 관련된 군집만 검색함으로써 신속한 응답시간을 보장하고, 분석시점에서 다양한 질의에 유연하게 대처할 수 있다는 장점이 있다. 또한 실제 데이터에 본 연구를 적용하여 산출한 군집결과와 사람이 매뉴얼하게 그룹핑한 군집결과와 비교한다.
RFID는 라디오 주파수 기반의 자동 인식 데이터 수집 장치로서 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 기술의 핵심 분야이다. RFID 태그(전자태그)가 부착된 개체의 위치를 저장할 수 있기 때문에 시간에 따라 위치가 변하는 이동체와 유사하다. 그러나 태그 객체는 판독기(reader)의 위치로 인식되며 일정 수 이상의 객체들이 같은 시간에 함께 이동하는 특징을 가지기 때문에 기존의 이동체 모델링 방법을 사용하여 전자 태그 객체를 표현하면 색인의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 시공간 질의를 처리하는 색인의 성능을 개선하기 위하여 태그 객체의 특징을 반영한 모델링 기법을 제안한다. 제안한 모델링 기법에서 간격 데이터 개념을 기반으로 시간과 공간 도메인 외에 식별자 도메인을 추가하여 태그 객체를 표현한다. 그리고 세 가지 도메인을 이용하여 태그 객체에 대한 색인을 구성한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.139-141
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2005
최근 인터넷의 발달에 따라 XML 문서의 사용과 각종 영상정보의 양이 크게 증가되었다. 이에 따라 XML 문서를 관리하기 위한 XML 데이터베이스의 필요성과 메타데이터 표준화에 대한 중요성이 증가되고 있다. XML 데이터베이스는 XML 문서의 특성을 고려하여 그 특성을 효율적으로 지원할 수 있다. 또한 국내에서는 교육정보분야 메타데이터 표준인 KEM 2.0이 제정 되었고 국외에서는 멀티미디어 데이터에 대한 표준으로 MPEG-7이 제정이 되었다. 이에 따라 본 논문에서는 MPEG-7을 기반으로 KEM 2.0을 이용한 영상정보 XML 스키마를 생성하고 이를 이용한 영상정보 검색시스템을 XML 데이터베이스 기반으로 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계하는 XML 데이터베이스 기반의 영상정보 검색시스템은 XML 문서에 대한 빠른 저장과 검색이 가능할 것이다. 또한 검색 기능에 있어서는 키워드 기반의 의미기반 검색과 유사 이미지를 통한 내용기반 검색, 그리고 이를 내용기반과 의미기반을 통합한 검색 기능을 제공할 것이며 XML 문서에 대한 강력한 질의 수단인 XQuery 질의를 포함하게 될 것이다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.77-80
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2000
정보 검색은 사용자가 원하는 요구에 가장 적합한 정보를 검색할 수 있도록 되어야 한다. 질의어가 문서에 대하여 어느 정도의 유사성을 가지고 존재하느냐를 기준으로 문서를 순서화 한다. 실제 순서화된 문서들을 보면 질의어와는 다른 문서들이 순서화 되는 경우를 볼 수 있다 본 논문에서는 순서화 되는 문서들 중에서 그 문서들이 질의어와 어느 정도 가까운지를 확장 퍼지 개념 네트워크에 근거한 문서 검색을 위한 퍼지 순위 처리를 위한 방법을 제시한다 확장 퍼지 개념 네트워크에는 개념들 사이에 4가지의 퍼지 관계를 사용한다. 퍼지 양의 관계, 퍼지 음의 관계, 퍼지 일반화, 및 퍼지 세분화 등이 있다. 확장 퍼지 개념 네트워크는 관계 행렬과 관련 행렬로 모델화 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.386-389
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2011
인터넷의 발달과 활발한 지적 활동으로 인하여 정보 교류의 속도와 양이 급격하게 증가하였고 이에 따라 다량의 유사한 정보들 가운데 사용자가 원하는 정보를 탐색하기 위한 다양한 기법들이 연구되어 왔다. 하지만 이러한 탐색 기법을 적용하기에 앞서 탐색 대상이 되는 문서의 원문을 확보하여 데이터 베이스를 구축하고 또한 사용자의 질의문을 관리하는 과정에 있어서 사회·법률적인 문제가 방해요소로 작용함에 따라 원문과 질의문의 노출을 최소화하면서도 기존의 정보 탐색 기법들을 적용할 수 있는 공학적 해결 방법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 탐색 대상인 한글 문서의 각 문자를 구성하는 초성만을 추출하여 나열한 문서를 정의하고 이 초성 문서가 원문과 질의문의 노출을 방지하는 동시에 문장 단위 이상의 검색에 있어서 기존의 탐색 방법들이 초성 문서상에서 효과적으로 적용될 수 있음을 실험적으로 입증하였다.
With the development of smart transportation, people are likely to find their paths by using navigation and map application. However, the existing retrieval system cannot output the correct retrieval result due to the inaccurate query. In order to remedy this problem, set-based POI search algorithm was proposed. Subsequently, additionally a method for measuring POI name similarity and POI search algorithm supporting classifying duplicate characters were proposed. These algorithms tried to compensate the insufficient part of the compensate set-based POI search algorithm. In this paper, accuracy improvement methods for measuring string similarity in POI data retrieval system are proposed. By formulization, similarity measurement scheme is systematized and generalized with the development of transportation. As a result, it improves the accuracy of the retrieval result. From the experimental results, we can observe that our accuracy improvement methods show better performance than the previous algorithms.
When Web-based special retrieval systems for scientific field extremely restrict the expression of user's information request, the process of the information content analysis and that of the information acquisition become inconsistent. In this paper, we apply the fuzzy retrieval model to solve the high time complexity of the retrieval system by constructing a reduced term set for the term's relatively importance degree. Furthermore, we perform a cluster retrieval to reflect the user's Query exactly through the similarity relation matrix satisfying the characteristics of the fuzzy compatibility relation. We have proven the performance of a proposed re-ranking model based on the similarity union of the fuzzy retrieval model and the document cluster retrieval model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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