• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제3권3호
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• pp.146-155
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• 1993

A DNA fragment from an alkali-tolerent Bacillus sp., conferring strong promoter activity, was subcloned into the promoter probe plasmid pPL703 and the nucleotide sequence of this promoter region was determined. The sequence analysis suggested that this highly efficient promoter region containing the complex clustered promoters comprised three kinds of promoters (P1, P2 and P3), which are transcribed by $\sigma^B (formerly \sigma^{37}), \sigma^E(formerly \sigma^{29}) and \sigma^A (formerly \sigma^{43})$ RNA polymerase holoenzymes which play major rules at the onset of endospore formation, during sporulation and at the vegetative phase of growth, respectively. S1 nuclease mapping experiments showed that all three promoters had staggered transcription initiation points. The results of chloramphenicol acetyltransferase assay after the subcloning experiments also indicated that the expression of these clustered promoters was correlated with the programs of growth and endospore development. Promoter P1, P2 and P3 were preceded by 75% AT, 79% AT and 81% AT regions, respectively, and a partial deletion of AT-rich region prevented transcription from promoter P1 in vivo. Two sets of 5 -AGTGTT-3 sequences and inverted repeat sequences located around the promoter P1 were speculated as the possible cis acting sites for the catabolite repression in B. subtilis. In vivo transcripts from these sequence regions may be able to form a secondary structure, however, the possibility that a regulatory protein induced by the excess amount of glucose could be bound to such a domain for crucial action remains to be determined.

• 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.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권4호
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• pp.69-76
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• 2002

오늘날에 정보는 토목공학에서 매우 중요하다. 대개 이 정보는 측량 및 지형공간정보체계로부터 획득된다. 또한 이 정보는 지능형교통체계(ITS), 항법, 시설물 관리, 그리고 수치지도제작, 기타 등의 분야에서 매우 중시되고 또한 앞으로 다양한 분야에서 응용될 것이다. 그리고 측량분야에서, GPS 위성이 새로이 도입되어 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 GPS 위성을 이용한 측위기술 중 하나인 실시간 동적측량(RTK)을 대학의 평면도 제작에사용하였다. 이를 통해 화단 일부분과 도로에 대한 정보를 회득할 수 있었지만 주위 건물에 대해서는 회득이 불가능 하였다. 그러므로 이것은 전채 작업에서 작업의 효율성을 저하시키게 된다. 그래서 이런 경우 토탈스테이션, 평판, 그리고 데오도라이트 등이 기타 보조장비가 사용되어야 할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.131-144
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• 2012

모델 기반 개발 방법은 모바일 어플리케이션 개발의 특성을 잘 수용할 수 있으므로 모바일 어플리케이션 개발에 적용하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 그러나 모델 기반 개발 수행 시 PIM과 PSM 설계에 필요한 UML 프로파일의 체계적인 개발 관련 연구는 부족한 상황이며, 프로파일을 활용한 모델 변환 기법 관련 연구도 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 어플리케이션의 PIM과 PSM 설계에 적용할 UML 프로파일 구성 기법과 이를 활용한 모델 변환 기법을 제안한다. 제안한 기법은 모바일 어플리케이션의 특성을 반영하여 스테레오타입을 분류한 후 프로파일 구성 지침에 따라 각 모델에 적용할 프로파일을 구성한다. 프로파일을 적용하여 구성한 PIM은 모델 변환 절차에 따라 프로파일 간 대응 규칙에 의하여 초기 PSM으로 변환되며, 모바일 플랫폼의 세부정보를 반영하여 구성한 PSM 템플릿을 적용하여 정제한 PSM으로 변환 생성된다. 제안한 기법의 유용성을 확인하기 위하여 안드로이드 기반 위치 기록 어플리케이션을 대상으로 제안 기법을 적용하여 개발하고, 기존의 기법들과 비교를 수행하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권1호
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• pp.1-12
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• 2000

모델체킹은 검증하려는 대상 시스템의 동작 모델이, 그 시스템이 만족해야 할 성질을 만족시키는지를, 시스템의 상태공간을 검사해 봄으로써 알아보는 정형 검증 기법의 하나이다. 이러한 모델체킹 기법을 병렬 객체지향 시스템에 적용하기 위해 기존의 모델체커인 SPIN에서 지원하는 모델링 언어인 Promela를 병렬객체지향 개념을 추가하여 확장한 언어인 APromela를 제안하였다. 이는 Promela가 프로세스를 단위로 하는 병렬성만을 지원하는데 반해, 액터 모델에 기반한 객체지향 병렬성을 지원한다. 또한 우리는 이 언어로 작성된 모델을 자동으로 Promela로 변환하는 규칙을 제안하였다. 이를 통해, 기존의 모델체커를 이용해 병렬 객체지향 시스템의 검증을 수행할 수 있다. 이 언어의 응용으로 UML 로 기술된 명세의 검증을 수행하는 과정을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2047-2058
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• 2007

기업의 업무 환경이 지리적, 공간적으로 분산된 환경에서는 데이터 통합 시 발생되는 데이터 소스들을 표준 규칙과 메타데이터에 여과시켜서 중복성을 제거하고 데이터의 통합과 단일 뷰어를 제공하기에는 어려움이 따른다. 특히 이질적인 시스템이나 다양한 어플리케이션에서 나오는 대량의 데이터를 종류와 형식에 관계없이 호환이 가능하고, 지속적으로 정확한 통합 정보를 실시간으로 동기화할 수 있는 것이 관건이다. 따라서, 본 논문에서는 레거시 시스템간의 데이터 공유 및 교환에서 발생하는 의미적 상호 운용성의 문제점을 극복하는 SQL/XMDR 메시지 기반의 데이터 허브 시스템을 제안한다. 이 시스템은 데이터 협업 시 실시간으로 변화는 데이터를 일관성 있게 유지하기 위해서 질의 변환 방법인 메시지 사상 기법을 제시하여 이용한다. 이는 레거시 시스템들 간의 협업에 필요한 데이터를 공유 및 교환 하는데 실시간으로 변화하는 데이터를 일관성 있게 유지 할 수 있으며, 통합 검색 시 단일 인터페이스를 제공하여 각 시스템의 독립성을 유지하면서 데이터의 투명성과 가용성을 향상 시킬 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.107-114
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• 2022

위임은 사용자에게 접근 권한을 사상(mapping)하여 유연하고 동적인 접근제어 결정을 제공하는 강력한 메카니즘이다. 또한, 분산환경에 유용하다. 대표적인 위임 모델 중 RBDM0 와 RDM200은 사용자 대 사용자 위임으로서 역할위임이다. 그러나, RBAC에서 역할계층의 상속 개념은 실 기업 조직의 관리 규칙과 조화롭지 못하다. 본 논문에서 우리는 위임 권한의 영속성을 보장하고 의무 분리 원칙과 최소 권한의 보안 원칙에 위배되지 않는 속성을 첨가한 권한위임 모델 (APDM)을 제안한다. RBAC모델을 기반으로 하는 APDM은 속성을 사용하여 역할 대 역할과 사용자 대 사용자의 위임을 제공한다. 위임자는 원하는 권한만을 특정인에게 위임할 수 있고, 속성을 활용하여 위임자가 원하는 시점에서 권한을 회수할 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제47권3호
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• pp.119-137
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• 2013

본 연구는 RDA 및 ISBD 자원유형 기술방안을 비교하여 KCR4 자원유형 기술을 위한 방안을 마련하고자 하였다. RDA 혹은 ISBD 규칙의 내용유형(내용형식), 매체유형을 비교하기 위해 테스트 및 설문조사를 실시하였다. 그 결과 ISBD에 비해 RDA가 내용유형 기술에서 일관성과 정확성이 높았다. 특히, RDA 내용유형 리스트는 상세한 용어로 구성되어 있어 자원의 내용을 풍부하게 표현할 수 있었지만, ISBD는 내용한정어를 결합하여 기술해야 하기 때문에 오류가 많았다. 결과적으로 RDA 및 ISBD로 내용유형 기술시 고려할 사항은 다음과 같았다. 첫째, RDA의 내용유형 용어 리스트가 보다 구체화되어야 한다. 둘째, ISBD 내용한정어 기술에 관한 명확한 세부 규정이 마련되어야 한다. 셋째, RDA와 ISBD 매핑표에서 ISBD의 내용형식에 내용한정어가 기술되어 있지만 정확한 매핑을 위해서는 일부 수정이 필요하다. 넷째, 국내 자원유형 기술방식에서 RDA와 같이 일관성과 정확성이 높은 용어리스트를 사용할 필요가 있다. 본 연구는 KCR4 내용유형 및 매체유형 기술방식으로 적합한 용어리스트를 모색하기 위해 2개 규칙의 자원유형 기술방법을 비교분석하고 고려사항을 제안하였다는데 그 의의가 있겠다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제6권2호
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• pp.137-146
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• 2002

목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권10호
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• pp.1219-1229
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• 1999

일반적으로 AND, OR, NOT과 같은 연산자를 사용하는 불리언 질의는 사용자의 검색의도를 정확하게 표현할 수 있기 때문에 검색 전문가들은 불리언 질의를 사용하여 높은 검색성능을 얻는다고 알려져 있지만, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 본 논문에서는 검색성능의 향상과 사용자 편의성을 동시에 만족하기 위하여 사용자의 자연어 질의를 확장 불리언 질의로 자동 변환하는 방법론을 제안한다. 먼저 자연어 질의를 범주문법에 기반한 구문분석을 수행하여 구문트리를 생성하고 연산자 및 키워드 정보를 추출하여 구문트리를 간략화한다. 다음으로 간략화된 구문트리로부터 명사구를 합성하고 키워드들에 대한 가중치를 부여한 후 불리언 질의를 생성하여 검색을 수행한다. 또한 구문분석의 오류로 인한 검색성능 저하를 최소화하기 위하여 상위 N개 구문트리에 대해 각각 불리언 질의를 생성하여 검색하는 N-BEST average 방법을 제안하였다. 정보검색 실험용 데이타 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 제안된 방법은 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존의 벡터공간 모델에 기반한 자연어질의 시스템에 비해 23% 성능향상을 보였다. Abstract There have been a considerable evidence that trained users can achieve a good search effectiveness through a boolean query because a structural boolean query containing operators such as AND, OR, and NOT can make a more accurate representation of user's information need. However, it is not easy for ordinary users to construct a boolean query using appropriate boolean operators. In this paper, we propose a boolean query formulation method that automatically transforms a user's natural language query into a extended boolean query for both effectiveness and user convenience. First, a user's natural language query is syntactically analyzed using KCCG(Korean Combinatory Categorial Grammar) parser and resulting syntactic trees are structurally simplified using a tree-simplifying mechanism in order to catch the logical relationships between keywords. Next, in a simplified tree, plausible noun phrases are identified and added into the same tree as new additional keywords. Finally, a simplified syntactic tree is automatically converted into a boolean query using some mapping rules and linguistic heuristics. We also propose an N-BEST average method that uses top N syntactic trees to compensate for bad effects of single incorrect top syntactic tree. In experiments using KTSET2.0, we showed that a proposed method outperformed a traditional vector space model by 23%, and surprisingly manually constructed boolean queries by 8%.