• Molecular & Cellular Toxicology
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• 제3권3호
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• pp.190-194
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• 2007

Gastric adenocarcinoma (GA) is a major tumor type of gastric cancers and subdivides into several different tumors such as papillary, tubular mucinous, signet-ring cell and adenosquamous carcinoma according to histopatholigical determination. In other hand, GA is also subdivided into intestinal and diffuse type of adenocarcinoma by the Lauren?fs classification. In this study, we have examined differential gene expression pattern analysis of three histologically different GAs of 24 samples by using DNA microarray containing approximately 19000 genetic elements. The hierarchical clustering analysis of 24 gastric adenocarcinomas (12 of intestinal type, 7 of diffuse type and 5 of mixed type) resulted in two major subgroup on dendrogram, and two subgroups included most of intestinal and diffused type of GAs respectively. Supervised analysis of 19 intestinal and diffuse type GAs by using Wilcoxon rank T-test (P<0.01) resulted in 100 outlier genes which exactly separated intestinal and diffuse type of GA by differential gene expression. In conclusion, genome-wide analysis of gene expression of GAs suggested that GAs may subclassify as intestinal and diffused type of GA by their characteristic molecular expression. Our results also provide large-scale genetic elements which reflect molecular differences of intestinal and diffuse type of GAs, and this may facilitate to understand different molecular carcinogenesis of gastric cancer.

• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.47-54
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• 2023

전 세계적으로 한류 콘텐츠가 유행하며 국내뿐만 아니라 해외에서도 국내 저작물의 저작권 침해 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 대응하기 위한 국내 불법 저작물 유통 사이트를 탐지하는 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 최근 연구는 국내 불법 저작물 유통 사이트들이 광고 배너를 상당수 포함하고 있는 특징을 활용한 연구가 존재한다. 그러나 해외 불법 저작물 유통 사이트의 경우 광고 배너를 포함하지 않거나 국내 사이트에 비해 적은 양의 광고를 포함하고 있어 국내와 같은 탐지 기술의 적용이 제한적이다. 본 연구에서는 저작물 불법 공유 사이트가 게시물과 저작물의 이미지를 유사한 계층 구조로 포함하는 특징을 이용하여 링크 트리 및 텍스트 유사도 비교 기반의 탐지 기술을 제안한다. 대량의 링크로 작성된 대규모 트리의 정확한 유사도 비교를 위해 GNN(Graph Neural Network)를 활용한다. 본 연구의 실험에서 일반 사이트와 저작물 불법 유통 사이트를 분류에 95% 이상의 높은 정확도를 보였고 해당 알고리즘을 적용하여 불법 유통 사이트의 자동화된 탐지를 통해 신속한 저작권 침해 대응이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권1호
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• pp.116-136
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• 2009

학교 과학 수업은 그 실행 과정에서 이루어지는 수업 주체 상호간의 의사소통의 내용, 구조, 기능의 차이가 존재하기 때문에 과학 수업에 대한 이해를 위해서는 교수법적 실천 양태의 차이를 명료화하고, 수업의 사회적 상황을 구조적으로 기술하는 것이 필요하다. 과학 수업의 이러한 특징은 과학 수업의 언어에 대한 심층적인 분석을 통해 이해할 수 있다. 이를 위한 대안으로 이 연구에서는 Bernstein의 코드 이론을 도입하여 광물 단원에 대한 중학교 과학 수업 사례에 대하여 수업 담화 언어 코드를 분석하였다. 연구 사례의 수업 담화 장면 별로 담화의 맥락 및 담화 참여자에 대한 권력 관계를 나타내는 범주구분의 정도와, 담화 주체간의 위계적 관계 및 담화 주도에 대한 통제 수준에 다른 범주구성의 정도를 파악하여 담화 언어 코드를 규명하였다. 연구 결과, 광물 단원의 수업 담화 사례는 6가지 유형의 담화 언어 코드가 형성되어, 수업 담화의 측면에서 학생 중심 수업과 교사 중심 수업 사이에서 다양한 양상을 부이고 있었다. 담화 언어 코드이 변화 경향에 따라 과학수업 양태의 변화 양상은 '통제된 학생 중심성 유도 수업'에서 '지위적인 학생 중심성 허용 수업'으로, 그리고 '통제된 학생 참여 허용 수업'을 거쳐, '통제된 학생 중심성 촉진 수업'과 '학생 중심성 강화 수업'으로 다양하고 역동적인 과정을 보여주었다. 이를 통해 학생 중심성이 강화된 과학 수업을 위해서는 학생의 담화 주도가 보장되는 약한 담화적 통제와 담화 주체간의 약한 위계적 관계가 필요함을 알 수 있었다. 또한, 담화 언어 코드에 대한 교사의 자각이 구성주의 수업, 학생 중심 수업에 대한 교사의 지향과 맞물려 강화될 수 있다면, 학생 중심성이 강화된 수업의 실행이 가능해질 수 있음을 밝혔다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.281-288
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• 2009

본 논문은 의료 영상 중 X-ray 영상에 대한 효과적인 분류와 자동 주석 생성을 위한 방법을 제안한다. X-ray 영상은 일반 자연 영상과는 다르게 영상 내에 중요한 의미를 가지고 있는 관심 영역과 어두운 단색의 배경으로 구성된 특징을 가지고 있음으로 본 논문에서는, 영상의 중요영역에서 해리스 코너 검출기를 이용한 색 구조 기술자(H-CSD)로 색 특징을 추출하고, 질감 특징을 위해 경계선 히스토그램 기술자(EHD)를 사용하였다. 추출된 두 개의 특징 벡터들은 각각 다중 클래스 Support Vector Machine에 적용되어 20개의 카테고리 중 하나로 영상을 분류한다. 마지막으로, 영상은 미리 정의된 카테고리들의 계층적인 관계와 우선 순위에 기반하여 주석 코드 배열(Annotation Code Array)을 부여 받고 이를 이용하여 다수의 최적 키워드를 얻으며 갖게 된다. 실험에서는 제안한 주석 생성방법을 관련 연구 방법과 비교하여 성능이 개선 되었음을 보여주고 있다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제4권3호
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• pp.89-95
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• 2002

Object of this study presents marketing of new market segmentation as what I classify a social stratum, and analyze sense of value about each social class clothes and a taste, but is. The study way used a questionnaire as an investigation study way, and I did execution from September to October in 1999, and the investigation object picked up an any table with the woman university student who lived in Seoul and did investigation, and analysis targeted total 550 people. I used a measurement item of economic capital and cultural capital as a classification item of a social stratum and selected a dwelling, a kind of property, an annual salary of parents as an index of economic capital. Presentation held an occupation of parents, scholarship, culture activity as an index of cultural capital. It is social stratum structure an occupation arranges in 12 job categories by, for your reference, I do a social orbit of the P. Bourdieu which is a French sociologist and an index of inheritance cultural capital, and having set up eight phases of evaluation, and to do a Y, Cultural Capital with X with economic capital. Sense of value about clothes and attitude selected social value, aesthetic appreciation enemy value, authority a few value in sense of value of the 6 type that E. Spranger(1922) presented, and a proposal did type in 3 about clothes. The measurement way used a 11 question item and measured I with five phases of Likert-type criteria and executed factors analysis by main ingredient analysis and varimax revolution law. I named a more than inherent 1 with the liver which was social man, aesthetic appreciation enemy man, an authority enemy with a basis. The results are as follows : People of the group which they belong to the same social class, and there is have a similar taste and select a similar product, and scholarship and an occupation of parents please lay a taste of children and sense of value, a hierarchical difference of attitude too and do it.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.139-153
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• 2016

최근 침해정보공유센터와 기업의 보안시스템으로 부터 수집되는 침해사고의 수는 악성코드의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있다. 사이버 공격으로 인해 침해 사고가 발생했을 때 침해사고 분석가들은 대량의 침해사고 데이터를 분류 및 분석하는데 시간과 비용이 증가하는 문제점에 직면한다. 이에 대한 기존의 해결책으로 다중 연관분석을 통한 유사침해사고에 대한 정보를 제공하는 침해사고 분석시스템이 있으나 이는 분석가에게 분석할 침해사고의 수를 축소시켜 주는 효과가 있을 뿐 침해분석에 적합한 정보를 제공하지 못하고 있다. 그 근본적인 이유는 비현실적인 침해사고의 구성을 야기하는 침해자원 기준으로 침해사고를 분류하기 때문이다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 침해사고를 기준으로 침해자원을 계층적으로 분류하고 유사도 분석을 수행하였다. 이 분석을 통하여 신규 침해사고가 발생하였을 때 유사한 침해사고 유형에 대한 정보를 침해사고 분석가에게 제시하는 침해사고 분석 모델을 제안하고 검증을 위하여 침해사고분석 모듈을 구현하였다. 제안 모델은 의미 있는 침해사고 구성과 유형 분류의 제공을 통해 실용성을 확대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.1588-1593
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• 2005

본 논문은 정수장에서 사용하는 응집제의 종류를 결정하기 위한 시스템 개발에 관한 내용이다. 정수장은 여러 단위 처리장으로 구성되며, 불순물을 제거하기 위하여 혼화지에서 응집제를 주입하여 침전을 시킨다. 현재까지 응집제 결정을 위해 Jar-test를 이용하는데, 이 방법은 사람의 주관적인 판단에 의존하므로 실험 오차가 발생할 수 있다. 특히 정수장의 자동화를 위한 시스템 개발에서 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 로드맵에 기초한 데이터마이닝 기법을 이용하여 응집제를 선택할 수 있는 제어기를 개발하였다. 제어 규칙은 클러스터링 기법으로 도출하였는데, 군집의 초기 값과 개수는 통계적 지수 값을 사용하여 결정하였다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보 워크샵 (DNA Chip Bioinformatics)
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• pp.165-196
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• 2001

DNA chip 또는 microarray는 다수의 유전자 또는 유전자 조각을 (보통 수천내지 수만 개)칩상에 고정시켜 놓고 DNA hybridization 반응을 이용하여 유전자들의 발현 양상을 분석할 수 있는 기술이다. 이러한 high-throughput기술은 예전에는 생각하지 못했던 여러가지 분자생물학의 문제에 대한 해답을 제시해 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 분자수준에서의 질병 진단, 신약 개발, 환경 오염 문제의 해결 등 그 응용 가능성이 무한하다. 이 기술의 실용적인 적용을 위해서는 DNA chip을 제작하기 위한 하드웨어/웻웨어 기술 외에도 이러한 데이터로부터 최대한 유용하고 새로운 지식을 창출하기 위한 bioinformatics 기술이 핵심이라고 할 수 있다. 유전자 발현 패턴을 데이터마이닝하는 문제는 크게 clustering, classification, dependency analysis로 구분할 수 있으며 이러한 기술은 통계학과인공지능 기계학습에 기반을 두고 있다. 주로 사용된 기법으로는 principal component analysis, hierarchical clustering, k-means, self-organizing maps, decision trees, multilayer perceptron neural networks, association rules 등이다. 본 세미나에서는 이러한 기본적인 기계학습 기술 외에 최근에 연구되고 있는 새로운 학습 기술로서 probabilistic graphical model (PGM)을 소개하고 이를 DNA chip 데이터 분석에 응용하는 연구를 살펴본다. PGM은 인공신경망, 그래프 이론, 확률 이론이 결합되어 형성된 기계학습 모델로서 인간 두뇌의 기억과 학습 기작에 기반을 두고 있으며 다른 기계학습 모델과의 큰 차이점 중의 하나는 generative model이라는 것이다. 즉 일단 모델이 만들어지면 이것으로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력이 있어서, 만들어진 모델을 검증하고 이로부터 새로운 사실을 추론해 낼 수 있어 biological data mining 문제에서와 같이 새로운 지식을 발견하는 exploratory analysis에 적합하다. 또한probabilistic graphical model은 기존의 신경망 모델과는 달리 deterministic한의사결정이 아니라 확률에 기반한 soft inference를 하고 학습된 모델로부터 관련된 요인들간의 인과관계(causal relationship) 또는 상호의존관계(dependency)를 분석하기에 적합한 장점이 있다. 군체적인 PGM 모델의 예로서, Bayesian network, nonnegative matrix factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.

• Molecular & Cellular Toxicology
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• 제5권3호
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• pp.250-256
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• 2009

Toxicogenomics using microarray technology offers the ability to conduct large-scale detections and quantifications of mRNA transcripts, particularly those associated with alterations in mRNA stability or gene regulation. In this study, we developed the HazChem Human Array V2 using the Agilent Sure-Print technology-based custom array, which is expected to facilitate the identification of environmental toxicants. The array was manufactured using 600 VOCs and PAHs-specific genes identified in previous studies. In order to evaluate the viability of the manufactured HazChem human array V2, we analyzed the gene expression profiles of 9 environmental toxicants (6 VOCs chemicals and 3 PAHs chemicals). As a result, nine toxicants were separated into two chemical types-VOCs and PAHs. After the chip validations with VOCs and PAHs, we conducted an expression profiling comparison of additional chemical groups (POPs and EDCs) using data analysis methods such as hierarchical clustering, 1-way ANOVA, SAM, and PCA. We selected 58 genes that could be classified into four chemical types via statistical methods. Additionally, we selected 63 genes that evidenced significant alterations in expression with all 13 environmental toxicants. These results suggest that the HazChem Human Array V2 will expedite the development of a screening system for environmentally hazardous materials at the level of toxicogenomics in the future.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권4호
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• pp.256-266
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• 2016

Concurrently detected and annotated abnormal events can have a significant impact on surveillance systems. By considering the specific domain of pedestrian trajectories, this paper presents two main contributions. First, as introduced in much of the work on trajectory-based anomaly detection in the literature, only information about pedestrian paths, such as direction and speed, is considered. Differing from previous work, this paper proposes a framework that deals with additional types of trajectory-based anomalies. These abnormal events take places when a person enters prohibited areas. Those restricted regions are constructed by an online learning algorithm that uses surrounding information, including detected pedestrians and background scenes. Second, a simple data-boosting technique is introduced to overcome a lack of training data; such a problem particularly challenges all previous work, owing to the significantly low frequency of abnormal events. This technique only requires normal trajectories and fundamental information about scenes to increase the amount of training data for both normal and abnormal trajectories. With the increased amount of training data, the conventional abnormal trajectory classifier is able to achieve better prediction accuracy without falling into the over-fitting problem caused by complex learning models. Finally, the proposed framework (which annotates tracks that enter prohibited areas) and a conventional abnormal trajectory detector (using the data-boosting technique) are integrated to form a united detector. Such a detector deals with different types of anomalous trajectories in a hierarchical order. The experimental results show that all proposed detectors can effectively detect anomalous trajectories in the test phase.