• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.102-110
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• 2010

선택 스플라이싱은 유전자 발현의 중요한 과정 중 하나이다. 선택 스플라이싱이 발생함에 따라, 돌연변가 발생하여, 질병을 일으킬 수 있다. 대부분의 선택 스플라이싱 연구는 EST(Expressed Sequence Tag)를 이용한다. 그러나, EST를 이용하여 선택 스플라싱을 예측하는 데는 몇 가지 단점이 있다. EST가 저장되어 있는 라이브러리가 잘 정돈되어 있지 않거나, 잘못 열거되어 있을 경우, 실험 시 EST를 잘못 선택할 수 있다. 또한, EST가 아직 발견되지 않은 유전 서열에서는 선택 스플라이싱을 찾을 방법이 없다. 이 논문에서는 이러한 EST 기반 연구의 약점을 개선하고, 선택 스플라이싱의 탐지 및 예측의 질을 높이기 위해서, pre-mRNA에서 One-leaf One-node Tree 알고리즘을 제안한다. 이 트리는 Arabidopsis thaliana의 각 염색체에 대해서 실험되었다. 실험 결과, 모든 염색체에서 codons에 따라 일반 스플라싱과 선택 스플라싱이 다른 패턴을 가지는 것으로 나타났다. 트리 알고리즘에서 도출된 패턴으로 부터, 아직 발견되지 않은 선택 스플라싱도 예측할 수 있다.

• 한국소성가공학회:학술대회논문집
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• 한국소성가공학회 1999년도 춘계학술대회논문집
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• pp.22-25
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• 1999

A dynamic explicit finite element code for simulating sheet forming processes has been developed The code utilises the discrete Kirchhoff shell element and contact force is treated by a conventional penalty method. In order to reduce the computational cost a new and robust contact searching algorithm has been developed and implemented into the code. in the method a hierarchical structure of tool segments called a tree structure is built for each tool at the initial stage of the analysis Tree is built in a way to divide a trunk to 8 sub-trunk 2 in each direction until the lowest level of the tree(leaf) contains exactly one segment of the tool. In order to have a well-balanced tree each box on each sub level contains one eighth of the segments. Then at each time step contact line from a node comes out of the surface of the tool. Simulation of various sheet forming processes were performed to verify the validity of the developed code with main focus on he usefulness of the developed contact searching algorithm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3815-3835
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• 2022

Density-based outlier detection is one of the hot issues in data mining. A point is determined as outlier on basis of the density of points near them. The existing density-based detection algorithms have high time complexity, in order to reduce the time complexity, a new outlier detection algorithm DODMD (Density-based Outlier Detection in Multidimensional Datasets) is proposed. Firstly, on the basis of ZH-tree, the concept of micro-cluster is introduced. Each leaf node is regarded as a micro-cluster, and the micro-cluster is calculated to achieve the purpose of batch filtering. In order to obtain n sets of approximate outliers quickly, a greedy method is used to calculate the boundary of LOF and mark the minimum value as LOF_min. Secondly, the outliers can filtered out by LOF_min, the real outliers are calculated, and then the result set is updated to make the boundary closer. Finally, the accuracy and efficiency of DODMD algorithm are verified on real dataset and synthetic dataset respectively.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권3호
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• pp.85-98
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• 2010

유비쿼터스 컴퓨팅 및 모바일 기술의 발달에 따라 위치 기반 서비스의 사용이 확대되어 가고 있고 모바일 전자 거래 환경에서 가장 주요한 서비스로 자리 잡고 있다. 하지만, 이와 함께 개인의 위치가 추적되고 노출됨에 의하여 사생활 침해와 같은 문제점들도 대두되고 있다. 본 연구는 개인의 위치를 노출시키지 않고도 시공간 질의를 처리하기 위한 새로운 시공 간 질의 처리 기법을 제안한다. 기존의 사용자 위치 은폐 기술은 사용자의 식별자를 감추거나 위치를 정적인 4분 트리나 격자 구조를 이용하여 은폐하는 방법을 사용하였다. 격자를 이용한 위치 은폐는 단순히 사용자의 식별자를 감추는 방법에 비해서는 우수한 방법이지만 미리 정해진 격자의 크기에 의해 위치를 은폐하므로 객체의 위치 분포에 따라 실제보다 불필요하게 많은 오차를 포함하게 되어 질의 성능이 저하되는 문제점을 지닌다. 본 연구에서는 시공간 질의 처리에 널리 사용되는 R-트리를 이용하여 위치 은폐를 수행하는 기법을 제안한다. R-트리의 노드는 기본적으로 최소 객체 개수를 보장하므로 R-트리의 MBR을 은폐된 위치로 직접 사용하면 위치 분포에 보다 능동적으로 대처할 수 있다. 본 연구는 다양한 실험 을 통하여 R-트리에 기반한 위치 은폐가 기존의 기법들에 비하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.101-111
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• 2014

공간사건들은 데이터마이닝 분류알고리즘을 이용하여 예측 가능하며, 의사결정 트리는 대표적인 분류알고리즘들 중 하나로 사용되고 있다. 의사결정 트리는 레이블 값을 갖는 분류작업에 주로 사용되었으나 규칙평가 기법을 트리 리프노드 등급 계산에 응용하면서부터 공간사건 예측에 이용되고 있다. 이 논문에서는 의사결정 트리에서 사용되는 규칙평가 방법들을 공간예측에 적용하여 비교하였다. 실험을 위해 의사결정 트리 알고리즘인 C4.5알고리즘과 규칙 평가기법인 Laplace, M-estimate 및 m-branch 기법들을 구현하여 자연환경에서 발생되는 대표적인 공간예측 응용분야인 산사태에 적용하였다. 적용한 규칙 평가 기법들의 정확도 평가결과, 그 특성에 따라 정확도의 차이가 있었으며 m-branch가 가장 높은 성능을 보였다. 그러나 m-branch 및 M-estimate와 같이 별도의 파라미터를 갖는 경우 반복적으로 최적의 파라미터 값을 찾는 과정을 요구하였다. 따라서 적용 대상에 따라 선택적으로 활용할 수 있다. 이러한 의사결정 트리를 이용한 공간예측은 예측 결과뿐만 아니라 특정 위치에서의 예측결과에 대한 원인분석을 가능하게 함으로 다양한 응용을 가능하게 한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권6호
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• pp.651-665
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• 2003

매년 CPU 속도가 60% 정도 증가되고, 메모리 속도가 10% 증가되는 현실에서, 캐쉬 미스(Cache miss)를 얼마나 줄이느냐 하는 문제가 현재의 주기억 데이타베이스 환경에서 가장 중요한 문제로 대두되었다. 최근 연구들에서는 R-트리의 변형 모델인 CR-트리와 같은 인덱스 구조들이 제시되었으나, 이는 손실 발생 가능한 압축 기법을 사용함으로써 검색 성능이 더 나빠질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MR-트리라고 이름 붙여진 캐쉬 동작에 민감한 R-트리의 새로운 변형 모델을 제시한다. MR-트리는 리프가 아닌 중간 노드 엔트리들을 100%에 가깝게 사용하여 결과적으로 트리의 높이와 중간 노드 엔트리의 MBR을 줄여주는 효과를 준다. 이를 위해 노드 분할 발생시 입력 경로 상에 하나 이상의 빈 엔트리를 지니는 중간 노드가 존재할 경우에만, 노드 분할을 상위로 전송하고, 존재하지 않을 경우 새롭게 생성된 노드는 분할된 노드의 자식 노드가 된다. MR-트리는 이와 같은 동작으로 인해 발생 가능한 트리 불균형 문제를 높이 균형화(HeightBalance) 알고리즘을 수행함으로써 해결한다. 한편, 본 논문에서는 MR-트리를 캐쉬 동작에 더욱 민감한 트리형태로 만들기 위해 CCMR-트리를 제안한다. 본 논문의 실험과 분석 결과, 2차원의 MR-트리는 약간의 개선된 수정 속도와 비슷한 메모리 사용량을 기록하며, 기존의 R-트리에 비해 2.4배 이상의 빠른 검색 속도를 나타냈다.