• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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• pp.59-60
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• 2000

The past few years have seen a dramatic increase in gene expression data on the basis of DNA microarrays or DNA chips. Going beyond a generic view on the genome, microarray data are able to distinguish between gene populations in different tissues of the same organism and in different states of cells belonging to the same tissue. This affords a cell-wide view of the metabolic and regulatory processes under different conditions, building an effective basis for new diagnoses and therapies of diseases. In this talk we present machine learning techniques for effective mining of DNA microarray data. A brief introduction to the research field of machine learning from the computer science and artificial intelligence point of view is followed by a review of recently-developed learning algorithms applied to the analysis of DNA chip gene expression data. Emphasis is put on graphical models, such as Bayesian networks, latent variable models, and generative topographic mapping. Finally, we report on our own results of applying these learning methods to two important problems: the identification of cell cycle-regulated genes and the discovery of cancer classes by gene expression monitoring. The data sets are provided by the competition CAMDA-2000, the Critical Assessment of Techniques for Microarray Data Mining.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.586-588
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• 2003

급격한 교육 환경 변화와 정보 통신망의 보급.확대로 학교 교육의 정보통신 활용 학습 체제로의 전환이 가속화되고 있는 시대적 요청에 부응하여 가장 쉽게 인터넷에 접속할 수 있으면서, 학습자들이 흥미를 갖는 웹 기반 모듈형 교수.학습 자료를 개발하였다. 모듈형 웹 자료를 개발하고. 이를 교수.학습 활동에 적용하여 수업을 진행 한 결과 학습자들의 학습에 대한 흥미도와 학습 내용의 이해도 및 학업 성취도를 고취시켰으며, 또한 자기 주도적 탐구 학습이 가능하여 과학과 탐구 학습 수행 능력이 크게 향상되었다.

• Molecules and Cells
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• 제46권1호
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• pp.65-67
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• 2023

SMILES (simplified molecular-input line-entry system) information of small molecules parsed by one-hot array is passed to a convolutional neural network called black box. Outputs data representing a gene signature is then matched to the genetic signature of a disease to predict the appropriate small molecule. Efficacy of the predicted small molecules is examined by in vivo animal models. GSEA, gene set enrichment analysis.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.1058-1061
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• 2010

시맨틱 웹 서비스 기술의 성공을 보장하기 위해서는 품질 좋은 온톨로지의 사용이 필수적이다. 하지만 온톨로지 사용의 중요성에도 불구하고 현재 웹 서비스를 위한 온톨로지는 거의 존재하지 않으며 이들의 구축도 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제는 오늘날 웹 서비스의 확산과 발전을 가로막는 큰 저해요인이 되고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스를 개발할 때 자동 생성되는 WSDL 문서만 가지고 항목 간 숨어있는 시맨틱 정보를 찾아내어 온톨로지를 자동 구축하고, 이를 활용한 (반)자동화된 웹 서비스 발견 및 조합 시스템을 구현하는 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.380-382
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• 2022

Extracting informative representation of molecules using graph neural networks(GNNs) is crucial in AI-driven drug discovery. Recently, the graph research community has been trying to replicate the success of self supervised in natural language processing, with several successes claimed. However, we find the benefit brought by self-supervised learning on applying varitional auto-encoders can be potentially effective on molecular data.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.249-259
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• 2006

이러닝 자원에 대한 재사용 과정을 편리하게 하기 위해서는 표준을 준수하는 메타데이터를 사용하여 이러닝 객체를 적정하게 기술하고 분류하는 작업이 필수적으로 요구된다. 이러한 메타데이터는 이러닝 객체의 재사용에 있어서 중복된 노력을 최소화하고 의미를 상호 이해할 수 있도록 등록저장소에 공개되는 것이 바람직하다. 본 논문은 이러닝 객체에 관한 메타데이터를 생성하고, 저장하고, 발견하며, 추출하는데 있어서 국제 표준인 ebXML(Electronic Business using extensible Markup Language) 등록저장소를 이용하는 방안을 제시한다. 국제적으로 광범위하게 채택되고 있는 IEEE LOM 표준을 준수하여 작성된 이러닝 객체 메타데이터를 ebXML 등록저장소에서 표현하고 관리할 수 있도록, LOM과 ebXML 정보모델간의 변환 체계를 제시하고, 이를 바탕으로 ebRR4LOM이라고 하는 이러닝 등록저장소 프로토 타입을 개발하여 이러한 등록저장소의 유용함을 설명한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2831-2845
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• 2022

Compared to the significant approach of project-based learning research, a data-driven design project-based learning has not reached a meaningful consensus regarding the most valid and reliable method for assessing design creativity. This article proposes an advanced information data-interactive learning system for creative design using a service design process that combines a design thinking. We propose a service framework to improve the convergence design process between students and advanced information data analysis, allowing students to participate actively in the data visualization and research using patent data. Solving a design problem by discovery and interpretation process, the Advanced information-interactive learning framework allows the students to verify the creative idea values or to ideate new factors and the associated various feasible solutions. The student can perform the patent data according to a business intelligence platform. Most of the new ideas for solving design projects are evaluated through complete patent data analysis and visualization in the beginning of the service design process. In this article, we propose to adapt advanced information data to educate the service design process, allowing the students to evaluate their own idea and define the problems iteratively until satisfaction. Quantitative evaluation results have shown that the advanced information data-driven learning system approach can improve the design project - based learning results in terms of design creativity. Our findings can contribute to data-driven project-based learning for advanced information data that play a crucial role in convergence design in related standards and other smart educational fields that are linked.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.244-251
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• 2007

사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.760-765
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• 2006

디자인 패턴의 사용은 시스템을 좀 더 유연하고, 이해하기 쉽고, 재사용 가능하게 만든다. 개발이 완료된 시스템이 명확하게 문서화가 되어 있으면, 시스템의 내부 구조를 이해하기 쉽고, 향후 유지 보수의 비용이 적게 든다. 하지만, 대부분 시스템의 경우 개발된 시스템의 문서화가 잘 되어 있지 않기 때문에, 시스템에 문제가 생겨 수정 하고자 하거나, 새로운 모듈을 추가하여 시스템의 기능을 확장하고자 할 때, 전체 소스코드를 분석하여 시스템을 이해해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 소스코드에서 자동적으로 디자인 패턴을 인식하여 문서화를 증진시킬 수 있다. 따라서 신뢰할 만한 디자인 패턴 인식 시스템이 중요하다. 지금까지 디자인 패턴 인식 방법은 시스템의 구조적인 특징만을 이용하여 패턴을 인식하여 왔다. 그래서 본 논문은 구조적인 특징뿐만 아니라 동적인 분석, 그리고 자동학습(machine learning)에 기반하여 소스코드로부터 디자인 패턴을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 그리고 전 작업에서 만든 자바로 쓰여진 에이전트 개발 툴을 대상으로 실시하여 인식한 디자인 패턴에 대한 평가를 하였다.

• 한국수학사학회지
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• 제28권3호
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• pp.151-164
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• 2015

The purpose of this paper is to develop a teaching and learning material integrated two subjects Pythagorean theorem and Fibonacci numbers. Traditionally the former subject belongs to geometry area and the latter is in algebra area. In this work we integrate these two issues and make a discovery method to generate infinitely many Pythagorean numbers by means of Fibonacci numbers. We have used this article as a teaching and learning material for a science high school and found that it is very appropriate for those students in advanced geometry and number theory courses.