생체신호 데이터의 의미와 그들 간의 연관관계를 정의하여 새로운 정보를 획득할 수 있는 형태의 모델링방법으로 온톨로지가 제시되고 있다. 온톨로지를 이용하여 생체신호 데이터를 지속적으로 관리함으로써 생체 신호 데이터의 체계적이고 논리적으로 표현이 가능하고, 이는 나아가 의료정보, 건강서비스 등 다양한 분야에서 질적으로 향상된 서비스를 제공하게 해주는 지식 자원으로 활용된다. 하지만 현재로는 생체 신호간의 연관 관계 중요성에 비해서 관련 연구가 활발하게 이루어지지 않고 있다. 따라서 생체 신호간의 연관관계를 찾아서 정의하고, 생체정보간의 의미표현이 필요하다. 그러기 위해서는 다양한 생체정보간의 연관 관계를 통해 체계적이고 구조화 된 정보를 만드는 것이 필요하다. 본 논문에서는 생체정보를 체계적이고 구조화 된 도메인 지식으로 활용하기 위한 모델로써 온톨로지를 이용하여 생체정보 온톨로지를 구축하고, 시나리오를 통해서 생체정보 온톨로지의 유용성을 검증하였다.
Lee, Joowon;Kim, Hana;Lee, Wonhye;Chung, Dongil;Bhak, Jong
Genomics & Informatics
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제3권1호
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pp.35-38
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2005
We present BioSubroutine, an open depository server that automatically categorizes various subroutines frequently used in bioinformatics research. We processed a large bioinformatics subroutine library called Bio.pl that was the first Bioperl subroutine library built in 1995. Over 1000 subroutines were processed automatically and an HTML interface has been created. BioSubroutine can accept new subroutines and algorithms from any such subroutine library, as well as provide interactive user forms. The subroutines are stored in an SQL database for quick searching and accessing. BioSubroutine is an open access project under the BioLicense license scheme.
Keun-Woo Park;Se-Yun Kim;Chul-Min Shin;Jeong-Woon Seo;Hye-Jin Hyun;Hae-Seon Nam;Sung-Ho Kim
한국산학기술학회논문지
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제4권3호
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pp.257-259
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2003
본 논문은 다이오드 레이저와 광 다이오드를 사용한 이중 빗살형 다이오드 레이저 비색 분광기를 개발하여 항균 성분의 양이온 계면 활성제로 널리 사용되고 있는 cetylpyridinium chloride(CPC)의 농도를 측정하였다 분광기의 안정도는 광원의 세기, 감도, 재현성을 측정한 예비 실험을 통하여 검증이 되었다 또한 상용화된 UV/VIS분광기와의 비교 결과를 나타내었다. 다이오드 비색 분광기는 3×10/sup -5/M에서 1.1×10/sup -4/M의 CPC 농도 범위에서 0.9635의 상관계수를 나타내었다. 이러한 결과는 CPC의 농도 분석을 위한 간편한 다이오드 레이저 비색 분광기 개발의 가능성을 나타내었다.
The main mechanism of evolution is that biological entities change, are selected, and reproduce. We propose a different concept in terms of the main agent or atom of evolution: in the biological world, not an individual object, but its interactive network is the fundamental unit of evolution. The interaction network is composed of interaction pairs of information objects that have order information. This indicates a paradigm shift from 3D biological objects to an abstract network of information entities as the primary agent of evolution. It forces us to change our views about how organisms evolve and therefore the methods we use to analyze evolution.
현대사회의 시설물 중 다수가 콘크리트를 사용하여 건설되었고, 재료적 성질로 인해 균열, 박락, 백태 등의 손상이 발생하고 있고 시설물 관리가 요구되고 있다. 하지만, 현재 시설물 관리는 사람의 육안 점검을 정기적으로 수행하고 있으나, 높은 시설물이나 맨눈으로 확인할 수 없는 시설물의 경우 관리가 어렵다. 이에 본 논문에서는 다양한 영상장비를 활용해 시설물의 이미지에서 균열을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 균열 분류 알고리즘은 산업 이상 감지 데이터 세트인 MVTec AD 데이터 세트를 사전 학습하고 L2 auto-encoder를 사용하여 균열을 분류한다. MVTec AD 데이터 세트를 사전학습시킴으로써 균열, 박락, 백태 등의 특징을 학습시킬 수 있을 것으로 기대한다.
오늘날 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 분야에서 가장 구현하기 어려운 분야 중 하나는 추론이다. 근래 추론 분야에서 영상과 언어가 결합한 다중 모드(Multi-modal) 환경에서 영상 기반의 질의 응답(Visual Question Answering, VQA) 과업에 대한 AI 모델이 발표됐다. 얼마 지나지 않아 VQA 모델의 성능을 개선한 GVQA(Grounded Visual Question Answering) 모델도 발표됐다. 하지만 아직 GVQA 모델도 완벽한 성능을 내진 못한다. 본 논문에서는 GVQA 모델의 성능 개선을 위해 VCC(Visual Concept Classifier) 모델을 ViT-G(Vision Transformer-Giant)/14로 변경하고, ACP(Answer Cluster Predictor) 모델을 GPT(Generative Pretrained Transformer)-3으로 변경한다. 이와 같은 방법들은 성능을 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있다고 사료된다.
초해상이란 해상도가 낮은 영상을 해상도가 높은 영상으로 합성하는 기술이다. 딥러닝은 영상의 해상도를 높이는 초해상 기술에도 응용되며 실현은 2아4년에 발표된 SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Network) 모델로부터 시작됐다. 이후 오토인코더 (Autoencoders) 구조로는 SRCAE(Super Resolution Convolutional Autoencoders), 합성된 영상을 실제 영상과 통계적으로 구분되지 않도록 강제하는 GAN (Generative Adversarial Networks) 구조로는 SRGAN(Super Resolution Generative Adversarial Networks) 모델이 발표됐다. 모두 SRCNN의 성능을 웃도는 모델들이나 그중 가장 높은 성능을 끌어내는 SRGAN 조차 아직 완벽한 성능을 내진 못한다. 본 논문에서는 SRGAN의 성능을 개선하기 위해 사전 훈련된 특징 추출기(Pre-trained Feature Extractor) VGG(Visual Geometry Group)-19 모델을 변경하고, 기존 모델과 성능을 비교한다. 실험 결과, VGG-19 모델보다 윤곽이 뚜렷하고, 실제 영상과 더 가까운 영상을 합성할 수 있는 모델을 발견할 수 있을 것으로 기대된다.
생체인식 기술이 차세대 보안 기술로서 주목을 받고 있으나 대부분의 생체 시스템이 독립적으로 존재하고 있어, 표준화 노력의 일환으로 세계적인 생체인식협회인 BioAPI Consortium에서 표준 BioAPI version 1.1이 제정되었다. 본 논문에서는 BioAPI에서 제안한 명세서를 토대로 하여 클라이언트-서버구조로서 웹기반 사용자 인증시스템을 설계한다. 클라이언트는 입력 장치 및 BSP에 따른 Hybrid기법을 적용함으로서 신뢰성을 부여하여 웹 상에서 사용자의 취득 가능한 여러 생체 정보를 검증 자료로 사용하고, 실 시간성을 부여하기 위하여 ActiveX를 사용하여 객체의 크기를 작게 한다. 서버는 생체검증의 기본기능인 등록, 인증, 검증을 할 수 있도록 BioAPI 인터페이스를 사용하여 BSP에 따른 기 입력된 사용자의 생체 정보를 검증하게 되며, 본 논문에서는 구조적 접근 방법을 사용한 서명과 ID 및 password 의 조합을 검증기로서 사용하게 된다. 개방형 네트워크인 웹 상에서 생체 정보를 이용한 사용자 검증시스템은 전자 상거래 등의 신원확인이 필요한 분야에 신뢰성을 제공한다.
Kim, Eunjin;Kim, Jisu;Choi, Inseong;Lee, Jeongwook;Yeo, Woon-Seok
BMB Reports
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제53권7호
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pp.349-356
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2020
Mass spectrometry (MS) is an ideal tool for analyzing multiple types of (bio)molecular information simultaneously in complex biological systems. In addition, MS provides structural information on targets, and can easily discriminate between true analytes and background. Therefore, imaging mass spectrometry (IMS) enables not only visualization of tissues to give positional information on targets but also allows for molecular analysis of targets by affording the molecular weights. Matrix-assisted laser desorption/ionization-time of flight (MALDI-TOF) MS is particularly effective and is generally used for IMS. However, the requirement for an organic matrix raises several limitations that get in the way of accurate and reliable images and hampers imaging of small molecules such as drugs and their metabolites. To overcome these problems, various organic matrix-free LDI IMS systems have been developed, mostly utilizing nanostructured surfaces and inorganic nanoparticles as an alternative to the organic matrix. This minireview highlights and focuses on the progress in organic matrix-free LDI IMS and briefly discusses the use of other IMS techniques such as desorption electrospray ionization, laser ablation electrospray ionization, and secondary ion mass spectrometry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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