• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.274-276
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• 2004

단백질은 대부분 공간상의 특징을 고려할 때 유사한 부분을 기준으로 분류되는 경우가 많다 단백질 구조 분류 데이터베이스는 단백질이 가지는 다양한 구조 정보를 바탕으로 단백질 구조 분류 정보를 제공하고 있다. 대표적인 단백질 구조 분류 데이터베이스에는 CATH와 SCOP 데이터베이스가 있다. 이들 데이터베이스는 서로 다른 구조 분류 기준으로 단백질 구조를 분류하고 있으며, 단백질 구조 분류 정보를 검색하는 웹 서비스를 개별적으로 제공하고 있다. 따라서 여러 종류의 단백질 구조 분류 정보를 하나의 웹 사이트에서 검색할 수 있으면 유용할 것이다. 본 논문에서는 CATH와 SCOP에서 정의한 단백질 구조 분류 정보의 통합적인 검색 기능 일 통계 정보를 체계적으로 제공하는 웹 정보시스템에 관하여 기술한다. 제안된 시스템은 CATH와 SCOP에서 제공하는 각각의 데이터를 가공하여 효과적인 구조 분류 검색을 지원하는 구조화된 데이터베이스를 구축하였다. 개발된 시스템은 PDB 식별자, CAT터 식별자. 그리고 SCOP 식별자 또는 단백질 분류 이름으로 한번의 검색으로 두 데이터베이스에서 제공하는 계층적 구조 분류 정보를 제공한다. 또한, 단백질 구조에 대한 유용한 통계 정보를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.826-828
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• 2003

이제까지 Protein이나 RNA와 같은 분자의 구조는, 대부분 X-ray crystallography나 Nuclear Magnetic Resonance (NMR) 방법을 통해 분석이 이루어 졌다. 이 방법들은 실제 분자를 직접 원자레벨에서 분석하는 방법으로, 분자를 구성하는 모든 원자의 3차원 좌표 정보를 얻어 낼 수 있다. 원자의 3차원 좌표 정보는 분자의 전체적인 모양과 구조를 이해하는데 유용한 정보이다. 하지만, 분자의 구조를 좀 더 완벽히 이해하기 위해서는 원자 레벨의 좌표 정보 보다는 좀 더 높은 차원에서의 구조 정보가 필요하다. 특히 분자의 구조를 예측하거나, 분자들 사이에 결합 관계를 예측하기 위해서는, 원자 레벨의 정보만으로는 필요한 모든 정보를 얻을 수 없다. 이러한 경우, 분자의 2차원 또는 3차원 구조 요소 (structural elements)가 더욱 좋은 정보를 제공해 줄 수 있다. Protein 분자의 경우. 이미 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있다. 그러나 RNA의 경우 protein에 비해 알려진 결정 구조가 적기 때문에. 아직까지 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있지 않다. 따라서, 이제까지는 RNA의 구조 요소를 알아내기 위해, 사람이 직접 RNA분자의 3차원 좌표 정보를 분석함으로써 많은 시간과 노력이 필요했다. 이 때문에, 우리는 RNA의 원자들의 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조요소와 3차원 구조 요소 정보를 자동화된 방법으로 밝혀내는 알고리즘을 개발하였다. 우리는 분자를 구성하고 있는 원자들의 3차원 좌표 정보를 Protein data bank (PDB)에서 가져왔다. 우리의 알고리즘은 PDB file형태의 데이터라면 protein-RNA 복합체나 RNA 분자 모두에서 RNA의 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 얻어낼 수 있다. 우리의 연구는 RNA의 원자레벨의 3차원 좌표 정보를 이용해서 RNA의 구조 요소를 뽑아내는 첫 번째 시도로, 우리의 알고리즘을 통해 얻어진 구조 정보는 RNA의 구조 예측 연구나. protein-RNA complex의 결합 예측 연구에 많은 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.61-66
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• 2011

본 논문은 한국어 복합명사 구조의 분석을 목적으로 한다. 연구는 이론 언어학뿐만이 아니라 정보처리, 정보검색과 같은 언어의 전산적 처리에서도 중요한다. 복합명사 구조는 크게 외심구조와 내심구조로 나뉘며 내심구조의 경우에 좌분지나 우분지 구조로 분석이 되어야 하는 중의성이 있다. 기존의 Lauer 모델은 사전적 정보에서 발견되는 확률 정보를 구조 정보에 연결하기 위한 모델로 의존모델과 인접모델을 제시하였다. 본 연구에서는 구조에 기반을 둔 확률정보를 결합하기 위한 확률적 CFG 파싱 방법을 활용하고자 하였다. 이를 위해서 실제 코퍼스상에서 발견되는 복합명사 패턴을 대상으로 구조적 분석을 화자 직관을 통해서 진행하고, 이를 다시 Lauer 모델과 확률적 CFG 파싱 방법 응용과 비교해 보았다. 결과적으로 화자 직관에 가장 일치한 예측을 하였으며, 구조에 대한 정보 해석이 가능하였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.371-382
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• 1998

지난 수 십년 간 컴퓨터는 구조설계에 있어서 그 이용이 증가하고 있다. 구조설계를 위한 컴퓨터 시스템을 개발하기 위해서는 먼저 구조설계에 관련된 정보와 작업을 정형화한 표현이 필요하다. 본 논문은 구조설계에서 설계정보와 설계작업의 이해와 표현이 어려운 분야의 하나인 시스템설계에 대하여 논하고 있으며, 빌딩 프레임구조물의 시스템 설계정보를 표현하는 한 방법을 기술하고 있다. 3차원 공간을 표시하기 위하여 기준평면과 그리드 라인을 정의하였으며, 빌딩 프레임구조물의 시스템을 프레임 서브시스템, 플로어 서브시스템, 시스템요소 기둥의 세 종류의 요소로 분해하였다. 시스템요소 기둥은 프레임의 요소가 아니고, 시스템의 요소이다. 시스템 설계정보를 표현하기 위한 이와 같은 방법을 개체형 통합설계모델의 표기법을 이용하여 표시하였다. 개체형 통합설계모델은 설계정보와 설계작업을 표현하기 위하여 각각 프로덕트 개체와 프로세스 개체를 이용한다. 시스템 설계정보를 위하여 본 논문에서 정의한 프로덕트 개체들은 정형화된 시스템 설계정보를 표현하는데, 이것은 구조설계 CAD 시스템 개발에 유용하다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.68-71
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• 2009

IFC는 건축물의 전체 생애주기에 걸친 모든 정보들을 신속하고 정확하게 관련 참여자들과 교환 및 공유하기 위해서 개발된 중립적인 포맷, 즉 정보모델로서, 현재 많은 건축 관련 분야의 소프트웨어들이 지원하고 있다. 최근 BIM의 개요, 효과, 필요성 등이 널리 인식되면서 건물에 대한 정보를 표현, 저장, 교환, 공유하기 위한 표준적인 정보모델인 IFC의 중요성이 더욱 커지고 있다. 하지만, 건축물의 구조해석 및 구조설계 분야에서는 IFC를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 이러한 현상에 대한 원인은 다양하지만, 가장 직접적인 원인은 IFC에 구조해석 및 구조설계 분야에서 필요한 정보모델이 완전하게 포함되어있지 않기 때문이다. 비록 IFC에 구조분야에 필요한 정보모델이 일부 포함되어 있지만 아직 발전시켜야 할 부분이 많이 있으며, 동적해석이나 비선형해석에 필요한 정보모델은 아직 개발되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 IFC의 구조분야 정보모델을 분석하고 그 활용사례 등을 검토하여 현황, 한계 및 문제점, 향후 기대사항 등을 고찰하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.302-304
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• 2000

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.81-83
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• 1999

XML 문서의 구조검색을 위한 기존 구조정보 표현방법들은 특정 엘리먼트의 조상, 자손, 형제에 대한 구조검색을 효율적으로 지원하지 못한다. 본 논문에서는 XML 문서의 효율적인 관리와 구조검색을 위해 DTD(Document Type Definition)의 논리적 구조를 따르는 XML 문서의 구조정보 표현을 고안하고 구조정보 추출기를 설계하고 구현한다. 이를 통하여 특정 엘리먼트에 접근이 가능하도록 하고, 다양한 구조적 질의를 효과적으로 처리할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1995.08a
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• pp.17-20
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• 1995

본 연구는 질의어 확장 및 단기 이용자 모형 구축에 응용할 수 있는 하나의 기법으로서 이용자 질문구조의 전형을 통한 정보요구의 모형화를 실험을 통해 제시한다. 실험방법은 이용자의 질문을 시소러스를 통해 분석, 구조화 하고 그 질문구조에서 전형을 추출한 후 전형에 따라 요구하는 정보가 질문구조내에 일정하게 위치하는지를 알아보았다. 이러한 실험을 통해 6가지 질문구조 전형을 추출할 수 있었으며 질문구조의 전형을 이용한 정보요구 모형의 구축이 타당성이 있음을 입증하였고 지능형 정보검색 시스템에의 적용가능성을 논의하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.73-75
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• 2002

PDB에서 제공하는 단백질 3차원 고분자결정 구조에 대한 플랫파일은 인자들의 좌표, 서열정보, 실험정보 및 참조 정보가 포함된다. 이러한 정보를 포함하고 있는 플랫파일로부터 필수적인 구조정보 및 서열정보 등의 효율적인 검색을 위해서는 이러한 데이터를 추출하여 데이터베이스 구축이 요구되며 이 때 단백질 구조 및 서열 정보와 실험 및 탐조 정보의 관계에 대한 모델링이 중요하다. 따라서 이 논문에서는 PDB에서 제공하는 플랫파일들의 엔트리들을 분석하고 3차원 공간 객체의 기하적 특성을 갖는 단백질 3차 구조를 공간객체로 표현하고 공간객체 모델을 적용하여 모델링한다. 이렇게 함으로써 단백질 3차 구조 분자를 구성하는 인자 및 구조 정보 검색이 가능하며 위상 및 기하 연산자글 이용하여 단백질 구조 분석에 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.18-20
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• 2000

XML 문서의 구조검색을 위한 기존 방법들은 특정 엘리먼트의 조상, 자손, 형제에 대한 다양한 구조검색을 효율적으로 지원하지 못한다. 본 논문에서는 XML 문서의 효율적인 관리와 구조검색을 위해 DTD(Document Type Definition)의 논리적 구조를 따르는 XML 문서에 대해 구조정보를 표현하기 위한 방법을 제시한다. 구조정보는 엘리먼트 이름을 식별할 수 있는 EID, 부모와 자식 엘리먼트간의 계층정보를 위한 ETID, 동일한 부모 엘리먼트를 갖는 자식 엘리먼트들의 순서정보를 위한 SORD, 그리고 동일한 부모 엘리먼트를 갖는 자식들 중 동일한 타입의 엘리먼트들에 대한 순서정보를 위한 SSORD로 구성된다. 이런 구조정보를 이용해 빠른 검색을 위한 내용 색인, 구조 색인, 애트리뷰트 색인을 설계한다. 설계된 색인을 통하여 질의를 처리하는 과정을 설명함으로써 다양한 구조적 질의를 효과적으로 처리할 수 있음을 보인다.