최근 전자 도서관 분야에서는 기존의 종이책을 디지털 형식으로 변환할 때 원본 문서의 모든 정보를 보존 할 수 있도록 스캐닝을 통한 이미지 기반의 형식을 이용하는데 주력하여왔다. 텍스트 형식의 문서와는 달리 이미지 형식의 문서는 해당 문서가 가진 정보를 쉽게 인식하기 어렵기 때문에 사용자가 접근, 처리 및 검색 등 디지털 문서로서 이미지를 활용하는데 에는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문에서는 이미지 기반 문서에서 사용자 정보를 입력할 수 있는 어노테이션 및 사회적 탐색 지원 기법을 적용하여 디지털 문서의 사용성을 높이고, 특히 기존 온라인 교육 시스템에서 문제적으로 지적돼온 학습자의 낮은 참여율을 제안 기법을 통하여 개선하였다. 제안 기법은 현재 대학원 수업에 적용되어 어노테이션 및 사회적 탐색기법이 학습자가 학습 자료를 보다 효율적으로 활용하고 교육 시스템의 활용성을 얼마나 높이는지에 대해 검증하였다.
스포츠 경기의 비디오 중계는 생동감 있고 흥미로운 장면들을 시청자에게 제공해주기 위하여 여러 대의 카메라를 사용한다. 하지만 기존의 방송 시스템은 시청자에게 하나의 비디오로 편집된 장면만을 제공하기 때문에 시청자의 관심도를 고려하여 특정 장면을 요약해주거나 검색해주는 등의 지능형 방송 서비스가 어렵다. 본 논문에서는 여러 대의 카메라로 촬영한 축구경기 비디오를 요약 및 검색해주는 시스템을 제안한다. 이는 비디오에 주석으로 태깅되어있는 저수준 정보를 기반으로 하는 동적 베이지안 네트워크를 이용하여 슛, 크로스, 반칙, 세트플레이 등과 같은 주요장면을 추출하고, 해당 주요장면타입에 따라 자동으로 뷰를 선택한다. 따라서 제안하는 시스템은 사용자에게 주요장면 요약이나 선호하는 뷰의 선택기능을 제공하며, 사용자의 선호도를 고려할 경우 개인화 방송 서비스를 제공해줄 수 있다.
데이터마이닝은 방대한 데이터로부터 다차원적인 정보를 추출하는 것이다. 방대하게 구축되어 있는 데이터베이스에서 임의의 테이블의 컬럼에 대해 참조 할 수 있는 정보는 단순하게 컬럼명과 자료형 혹은 간단한 주석 정도이다. 그러한 비구조적이고 빈약한 내용만으로는 데이터마이닝을 위한 자료수집 및 자료탐색 단계에서 컬럼의 용도와 특성 및 스키마를 파악하여 데이터를 정제하고 수집하는 것이 난해 할 뿐만 아니라 너무 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 환경에서 데이터준비 단계 에 대부분의 시간을 소요하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제안한다. 즉, 데이터 준비 단계에서 유용한 요소들을 메타데이터의 표준인 ISO/IEC : 11179 MDR (MetaData Registry) 규격에 맞는 표준 메타데이터를 제안하고, 이기종 및 이질 DBMS간에 호환 가능한 XML 기반의 분산 MDR 검색 시스템 구조를 제안한다.
대부분의 데이타베이스 시스템에서, 이미지는 캡션(caption), 주석(annotation), 속성(attribute)과 같이 그 이미지와 관련된 텍스트를 이용하여 간접적으로 인덱스 되었다. 그러나, 이미지에 포함된 정보를 직접적으로 사용하여 내용에 기반한 이미 지의 저장과 검색을 지원하는 이미지 데이타베이스 시스템의 요구가 점점 증가하고 있다. 내용에 기반한 몇몇 인덱싱 방법들이 있는데 그중에서 Petrakis는 이미지를 구성하는 오브젝트들의 공간관계와 속성을 고려한 이미지 인덱싱 방법을 제안했다. 이것은'2-D string'에 기반한 인덱싱 연구의 확장인데. 이 방법은 많은 저장공간을 필요로 하며 융통성이 부족하다. 본 논문은 페이징 기법을 사용하는 kd-trr를 이용한 인덱스 화일구조를 제안한다. 그리고 정규화 과정을 사용해서 실제 이미지로부터 키를 추출하는 예를 보이고 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 훨씬 적은 저장공간을 요구하고, 융통성면에서 개선이 되었음을 보여준다.
Mobile (smartphone) search engine marketing is increasingly important. Accordingly, the development of visual apparel search technology to obtain easier and faster access to visual information in the apparel field is urgently needed. This study helps establish a proper classifying system for an apparel search after an analysis of search techniques for apparel search applications and existing domestic and overseas apparel sites. An annotation technique is developed in accordance with visual attributes and apparel categories based on collected data obtained by web crawling and apparel images collecting. The categorical composition of apparel is divided into wearing, image and style. The web evaluation site traces the correlations of the apparel category and apparel factors as dependent upon visual attributes. An appraisal team of 10 individuals evaluated 2860 pieces of merchandise images. Data analysis consisted of correlations between apparel, sleeve length and apparel category (based on an average analysis), and correlation between fastener and apparel category (based on an average analysis). The study results can be considered as an epoch-making mobile apparel search system that can contribute to enhancing consumer convenience since it enables an effective search of type, price, distributor, and apparel image by a mobile photographing of the wearing state.
CpG island는 유전자의 발현 기작과 많은 관련이 있다. 포유동물 유전자의 약 $30{\sim}60$% 정도의 프로모터와 엑손부위에 CpG island가 존재 한다. 최근의 연구 결과에 따르면 CpG island의 과메틸화는 주요 암 억제유전자들을 불활성화 시켜 암을 일으키는 주요 요인이 되는 것으로 밝혀졌다. CpG island의 과메틸화는 거의 모든 암 종류에서 발견되고 있다. 따라서 CpG island를 검색하는 프로그램은 매우 중요한 의미를 갖는다. 그래서 D. Takai 와 P. A. Jones 등이 2002년 검증한 CpG island 정의 기준을 이용하여 윈도우 기반의 소프트웨어 프로그램인 CpGi를 개발하였다. CpGi는 Visual C++ 6.0로 구현하였으며, 입력서열 양식은 FASTA 포맷을 허용하도록 구성하였다. CpGi의 검색 성능을 평가하기 위해 2개의 인간 Contig, 즉, AP00524 (22번 염색체)와 NT_029490.3 (21번 염색체) 등을 대상으로 기존의 다른 CpG island 검색 프로그램인 Emboss-CpGPlot 및 CpG Island Searcher 등과 검색결과를 비교 분석하였다. CpGi에 의한 검색 결과는 다른 두 프로그램에 비해 같거나 오히려 보다 정확한 검색 결과를 보여주었다. CpGi는 사용자 친화적인 윈도우 인터페이스로 구현되어 있어 사용자가 프로그램을 구동하고 이용하기 매우 쉽고, 분석결과에 대한 이해도 용이하다. 본 프로그램은 사용자가 지정한 파라미터 값들(%GC, Obs (CpG)/Exp (CpG), 분석 윈도우 크기, 스텝크기, Gap 허용치, #CG)에 의해 CpG island의 위치를 결정하고, G+C%와 CpG island의 위치를 시각적으로 보여준다. 결과적으로, CpGi는 CpG island 관련 실험 연구자들뿐만 아니라 대용량 서열 분석 및 주석 작업을 위해 매우 유용한 도구로 활용될 수 있을 것이다.
이 논문은 단백질의 기능분석을 위해 핵심적으로 요구되는 단백질 상호작용 관계정보 및 기능정보 등을 체계적으로 제공할 수 있는 WASPIFA (Web-based Assistant System for Protein-protein Interaction and function Analysis) 시스템에 대해서 다루고 있다. WASPIFA 시스템은 특정 분야에 국한해서 단편적 정보를 제공하는 기존의 단백질 기능 및 상호작용 분석 시스템과는 달리 분석하고자 하는 서열의 종합적인 정보 즉, 기능정보 및 주석정보, 도메인 정보, 상호작용 관계정보 등을 제공한다. 일반 검색 및 분석 시스템에서 제공하지 못하는 종합적인 정보들은 다양한 전처리 과정을 통해서 얻어진 데이터 및 정보 등을 시스템 내에 로컬 데이터베이스화해 놓은 것이다. 최종 사용자는 종합적인 정보를 통해서 올바른 평가와 판단을 통해서 효과적인 단백질 상호작용 분석과 기능분석을 행할 수 있다. 또한 자동관리 및 데이터 갱신 기능을 갖추고 있어 시스템 관리자가 효율적으로 시스템을 유지 및 관리할 수 있다.
논지가 높은 설득력을 갖기 위해서는 충분한 지지 근거가 필요하다. 논지 내의 주장을 논리적으로 지지할 수 있는 근거 자료 추출의 자동화는 자동 토론 시스템, 정책 투표에 대한 의사 결정 보조 등 여러 어플리케이션의 개발 및 상용화를 위해 필수적으로 해결되어야 한다. 하지만 웹문서로부터 지지 근거를 추출하는 시스템을 위해서는 다음과 같은 두 가지 연구가 선행되어야 하고, 이는 높은 성능의 시스템 구현을 어렵게 한다: 1) 논지의 주제와 직접적인 관련성은 낮지만 지지 근거로 사용될 수 있는 정보를 확보하기 위한 넓은 검색 범위, 2) 수집한 정보 내에서 논지의 주장을 명확하게 지지할 수 있는 근거를 식별할 수 있는 인지 능력. 본 연구는 높은 정밀도와 확장 가능성을 가진 지지 근거 추출을 위해 다음과 같은 단계적 지지 근거 추출 시스템을 제안한다: 1) TF-IDF 유사도 기반 관련 문서 선별, 2) 의미적 유사도를 통한 지지 근거 1차 추출, 3) 신경망 분류기를 통한 지지 근거 2차 추출. 제안하는 시스템의 유효성을 검증하기 위해 사설 4008개 내의 주장에 대해 웹 상에 있는 845675개의 뉴스에서 지지 근거를 추출하는 실험을 수행하였다. 주장과 지지 근거를 주석한 정보에 대하여 성능 평가를 진행한 결과 본 연구에서 제안한 단계적 시스템은 1,2차 추출 과정에서 각각 0.41, 0.70의 정밀도를 보였다. 이후 시스템이 추출한 지지 근거를 분석하여, 논지에 대한 적절한 이해를 바탕으로 한 지지 근거 추출이 가능하다는 것을 확인하였다.
배추는 배추속 식물의 A genome을 대표하는 모델로서 다양한 배추과 작물의 유전학 및 유전체학과 육종연구의 기반이 되는 중요한 작물이다. 최근 들어 배추 유전체 해독이 완료됨에 따라 유전체의 기능 연구가 보다 활발히 진행될 것으로 기대된다. 유전체 정보로부터 유전자의 구조를 예측하고, 기능을 분석하여 프로모터를 포함한 유용 유전자를 개발하기 위한 필수 재료로 이용되는 것이 다양한 조직 또는 실험 처리로부터 생성된 발현 유전자 데이터이다. 2011년 7월 현재 공공 데이터베이스에는 39개의 cDNA library로부터 분석된 147,217개의 배추 발현유전자가 보고되어 있다. 그러나 이들 발현 유전자들은 체계적으로 분석되거나 데이터베이스 형태로 정리되어 있지 않기 때문에 연구자들이 유전자 서열로부터 유용한 정보를 추출하여 사용하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 해독 완료된 배추 유전체와 함께 발현 유전자 정보를 보다 잘 활용하기 위하여 배추의 조직 특이적 발현유전자 데이터베이스인 BrTED를 개발하였다. 데이터베이스는 EST 서열 처리-정보 검색 단위와 조직특이성 발현 특성 분석 단위로 이루어져 있으며, 각 정보들은 상호 연결되어 유기적인 검색 환경을 제공하게 하였다. BrTED는 23,962개의 단일 조합 유전자서열을 포함하고 있으며, 각 서열들의 유전자 주석과 암호화하고 있는 단백질의 기능을 동시에 제공한다. 또한 각 단일 조합 유전자서열들의 조직별 발현 특이성을 통계 분석을 통해 조사하여 연구자의 검색 기준에 따라 제공한다. BrTED의 실효성을 검증하기 위하여 데이터베이스를 통해 조직 특이적 발현 유전자 29개를 선발하고, 이들의 발현 특성을 RT-PCR로 확인한 결과, 선발한 유전자 모두 목표한 조직에서 특이적이거나 강한 발현을 보였다. BrTED는 조직 특이적 발현유전자를 신속하게 선발할 수 있는 공공 데이터베이스로서 배추의 기능 유전체 연구뿐만 아니라 근연 배추속 작물의 유전학과 유전체학 연구에 유용한 공공 연구 자원으로 이용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 인공지능의 딥러닝을 활용하여 소셜미디어에서 공유되는 도시공원 이용자 활동사진을 분류하는 기초 모델을 만드는 것이다. 소셜미디어 데이터는 네이버 검색을 통해 수집된 도시공원 관련 사진들을 수집하여 분류모델에 활용하였다. 도시공원 특성 평가에 활용할 수 있는 지표인 자연성(naturalness), 잠재적 매력성(potential attraction), 활동(activity)을 기반으로 최종 21개의 분류 항목체계를 만들고, 항목별로 네이버에서 공유되는 실제 도시공원 사진을 수집하여 주석이 달린 데이터 세트를 구축했다. 수집한 사진 데이터 세트에 대해 커스텀(cuntom) CNN 모델과 사전 훈련된 CNN의 전이학습 모델을 설계하고 분석하였다. 연구결과, 가장 우수한 성능을 보였던 Xception 전이학습 모델이 최종적으로 도시공원 이용자 활동 이미지 분류모델로 선정되었으며, 그 외 다양한 평가 지표를 통해 모델을 평가했다. 본 연구는 소셜미디어에 공유되는 이용자 사진을 활용하여 도시공원 특성을 평가할 수 있는 지표로서 AI를 구축한 것에 의의가 있다. 딥러닝을 활용한 분류모델은 수동분류에 대한 한계를 보완하고, 대량의 도시공원 사진을 효율적으로 분류할 수 있어서 향후 도시공원의 모니터링 및 관리에 활용할 수 있는 유용한 방법이라고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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