• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.138-147
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• 2007

대사 공학의 발전과 함께 생물체에 유전자 재조합기술과 관련 분자생물학 및 화학공학적 기술을 이용하여 새로운 대사회로를 도입하거나 기존의 대사회로를 제거 증폭 변경시켜 세포나 균주의 대사 특성을 조절하는(directed modification) 일련의 기술들이 가능해지고 있다. 하지만 이러한 대사회로를 조절하기 위해서는 많은 선행 연구에 대한 고찰이 필요하며, 일선 연구자들은 방대한 선행 자료를 검색하고 일일이 읽으면서 자신에게 필요한 정보를 수집하고 있다. 따라서 효율적으로 대사 모델을 구축하고, 방대한 대사관련 연구논문으로부터 대사흐름 관련 정보를 자동으로 추출하는 기술의 개발이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 대사경로 재구축을 위한 서열과 패턴 기반의 텍스트 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 로봇을 이용하여 최신의 논문을 반자동적으로 수집하고 이를 이용하여 최신의 논문을 로컬 데이터베이스로 구축한다. 또한 생물학 개체명의 인식율을 높이기 위해 유전자 온토로지를 이용하며, NCBI에서 제공하는 Tokenizer 라이브러리를 이용하여 개체명의 파괴 없이 인식할 수 있게 하였다. 본 연구에서 제안한 텍스트 마이닝 기법에서는 패턴을 이용하여 논문으로부터 대사경로 지식을 추출하게 되므로 올바른 패턴을 확보하는 것이 중요한 문제이다. 논문에서는 패턴의 수집을 위하여 대표적인 대사 경로 전문 사이트인 일본의 KEGG 경로 데이터베이스에서 추출한 Glycosphingolip건 종에 대한 20,000 여건의 논문에서 66개의 패턴을 추출하였다. 제안된 기법의 유효성을 입증하기 위하여 Glycosphingolipid종의 GLS 대사경로 19개 개체명을 이용하여 시스템을 평가하였다. 그 결과 논문 125,907건에 대하여 정확도 96.3%, 재현을 95.1%, 처리시간 15초의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 대사 경로 재구축에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권3호
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• pp.145-154
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• 2016

u-Health에 대한 관심과 IT 기술의 발전에 따라 의료 정보를 적극적으로 활용하고자 하는 요구가 커지고 있으며, 이에 대해 텍스트 형태의 의료 정보 데이터에 연관규칙 기법을 적용하여 질병과 증상과의 관계를 추론하는 시스템에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 연관규칙 기법을 의료 정보 데이터에 그대로 적용할 경우, 이전에는 새로운 연관규칙들보다 일반적이며 의미없는 연관규칙들이 많이 생성되는 문제가 발생한다. 또한 필터링으로 인해 빈번하게 함께 발생하지는 않지만 의학적으로 의미있는 항목들의 연관 규칙을 발견할 수 없다는 한계점을 가지게 된다. 본 논문에서는 의료데이터 특성을 고려하여 빈번한 항목과 빈번하지 않지만 의학적으로 의미 있는 항목들을 대상으로 연관규칙을 구성하여 의료 전문가의 의사 결정에 도움을 주기 위한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의료 기록 데이터에서 용어들을 TF-IDF기반으로 가중치를 부여하고 기존 FP-Growth 알고리즘을 확장하여 TF-IDF 가중치를 고려한 빈번하게 발생하거나 빈번하지 않지만 의미 있는 연관규칙을 구성한다. 특정 질의 데이터가 입력되면 해당 데이터에 나타난 연관 규칙들의 유사도를 의학분야 온톨로지를 이용하여 평가하여 해당 데이터의 내용과 관련된 후보 질병들을 추론한다. 추론된 후보 질병명은 의료 전문가에게 의사 결정의 참고 자료로 제공된다. 실제 임상 진료 및 처방 기록 데이터에 대해 제안 시스템을 적용해 본 결과, 본 제안 시스템을 통해 도출한 연관 규칙이 기존 FP-Growth 알고리즘을 적용했을 때 보다 더 구체적인 질병과 증상과의 관계들을 포함함을 확인할 수 있었다. 또한 본 제안 시스템은 자유형식의 의료 및 병리데이터를 마이닝하고 후보 질병들을 가중치 기반으로 보여주므로, 의료 기록 정보로부터 질병 관련 새로운 정보를 획득하고 의료진의 의사 결정에 도움을 주는 시스템으로 활용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.19-30
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• 2012

상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.750-762
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• 2019

기업의 대고객 접점으로써 콜센터의 중요성은 커지고 있다. 하지만, 콜센터는 상담사의 지식 부족과 업무 부적응에 따른 잦은 이직으로 인해 상담사 운영이 어렵고, 이로 인한 고객 서비스 품질 저하의 문제를 안고 있다. 이에 본 연구에서는 상담사에게 업무 지식에 대한 부하를 줄이고 서비스 품질을 향상 시키기 위해 음성 인식 기술과 자연어 처리 및 질의응답을 지원하는 AI 기술과 PBX, CTI 등의 콜센터 정보시스템을 결합하여 실시간으로 상담사에게 고객의 질의 내용에 대한 답변을 제공해주는 "실시간 상담 도우미" 시스템 개발 방안에 대해 N은행 콜센터 사례를 통해 연구하였다. 사례연구 결과, 실시간 통화 분석을 위한 음성인식 시스템의 구성방안과, 질의응답 시스템의 자연어처리 성능 향상을 위한 말뭉치 구축 방안을 확인 할 수 있었으며, 특히 개체명 인식기의 경우 도메인에 맞는 말뭉치 학습 후 정확도가 31% 향상됨을 확인하였다. 또한, 상담 도우미 시스템을 적용한 후 상담 도우미의 답변에 대한 상담사들의 긍정적 피드백 비율이 93.1%로써 충분히 상담사 업무에 도움을 주고 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.203-219
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• 2011

최근 인터넷이 가능한 컴퓨터뿐만 아니라 스마트TV, 스마트폰과 같은 장치를 통한 동영상 형태의 멀티미디어 소비가 증가함에 따라 단순히 시청만 하는 것이 아니라 동영상 콘텐츠 사용자들은 자신이 원하는 동영상 콘텐츠를 찾거나 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체의 부가 정보를 브라우징 하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해서는 노동집약적인 어노테이션 작업이 불가피하다. 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 직접 부가정보를 기술하는 키워드 기반 어노테이션 연구에서는 객체에 대한 관련 정보들을 어노테이션 데이터에 모두 포함시켜 대용량 데이터를 개별적으로 직접 관리해야 한다. 이러한 어노테이션 데이터를 이용하여 브라우징을 할 때, 어노테이션 데이터에 이미 포함 되어 있는 정보만 제한적으로 검색이 된다는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존의 객체 기반 어노테이션에서는 어노테이션 작업량을 줄이기 위해 객체 검출 및 인식, 트래킹 등의 컴퓨터 비전 기술을 적용한 자동 어노테이션을 시도하고 있다. 그러나 다양한 종류의 객체를 모두 검출해내고 인식하여, 자동으로 어노테이션을 하기에는 현재까지의 기술로는 큰 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 극복하고자 본 논문에서는 비디오 어노테이션 모듈과 브라우징 모듈로 구성되는 시스템을 제안한다. 시맨틱 데이터에 접근하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 다수의 어노테이션을 수행하는 사용자들이 협업적으로 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 대한 어노테이션을 수행 할 수 있도록 하는 어노테이션 모듈이다. 첫 번째는 어노테이션 서버에서 관리되는 어노테이션 데이터는 온톨로지 형태로 표현하여 다수의 사용자가 어노테이션 데이터를 쉽게 공유하고 확장 할 수 있도록 하였다. 특히 어노테이션 데이터는 링크드 데이터에 존재하는 객체의 URI와 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체를 연결하기만 한다. 즉, 모든 관련 정보를 포함하고 있는 게 아니라 사용자의 요구가 있을 때, 해당 객체의 URI를 이용하여 링크드 데이터로부터 가져온다. 두 번째는 시청자들이 동영상 콘텐츠를 시청하는 중 관심 있는 객체에 대한 정보를 브라우징 하는 모듈이다. 이 모듈은 시청자의 간단한 상호작용을 통해 적절한 질의문을 자동으로 생성하고 관련 정보를 링크드 데이터로 부터 얻어 제공한다. 본 연구를 통해 시맨틱웹 환경에서 사용자의 상호작용을 통해 즉각적으로 관심 있는 객체의 부가적인 정보를 얻을 수 있도록 함으로써 향후 개선된 동영상 콘텐츠 서비스 환경이 구축 될 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.59-76
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• 2014

스마트 미디어 장치의 발달로 인하여 시공간적인 제약이 없이 비디오를 시청 가능한 환경이 제공됨에 따라 사용자의 시청행태가 수동적인 시청에서 능동적인 시청으로 계속해서 변화하고 있다. 사용자는 비디오를 시청하면서 비디오를 볼 뿐 아니라 관심 있는 내용에 대한 세부적인 정보를 검색한다. 그 결과 사용자와 미디어 장치간의 인터랙션이 주요 관심사로 등장하였다. 이러한 환경에서 사용자들은 일방적으로 정보를 제공해주는 것보다는 자신이 원하는 정보를 웹 검색을 통해 사용자 스스로 정보를 찾지 않고, 쉽고 빠르게 정보를 얻을 수 있는 방법의 필요성을 인식하게 되었으며 그에 따라 인터랙션을 직접 수행하는 것에 대한 요구가 증가하였다. 또한 많은 정보의 홍수 속에서 정확한 정보를 얻는 것이 중요한 이슈가 되었다. 이러한 사용자들의 요구사항을 만족시키기 위해 사용자 인터랙션 기능을 제공하고, 링크드 데이터를 적용한 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 여러 분야 중에서 사람들이 가장 관심 있는 분야중 하나인 요리를 선택하여 문제점을 발견하고 개선하기 위한 방안을 살펴보았다. 요리는 사람들이 지속적인 관심을 갖는 분야이다. 레시피, 비디오, 텍스트와 같은 요리에 관련된 정보들이 끊임없이 증가하여 빅 데이터의 한 부분으로 발전하였지만 사용자와 요리 콘텐츠간의 인터랙션을 제공하는 방법과 기능이 부족하고, 정보가 부정확하다는 문제점을 가지고 있다. 사용자들은 쉽게 요리 비디오를 시청할 수 있지만 비디오는 단 방향으로만 정보를 제공하기 때문에 사용자들의 요구사항을 충족시키기 어렵고, 검색을 통해 정확한 정보를 얻는 것이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 요리 비디오 시청과 동시에 정보제공을 위한 UI(User Interface), UX(User Experience)를 통해 사용자의 편의성을 고려한 환경을 제시하고, 컨텍스트에 맞는 정확한 정보를 제공하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 사용자와 비디오 간에 인터랙션을 위한 요리보조 서비스 시스템을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.97-117
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• 2012

인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.

• 생명과학회지
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• 제34권7호
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• pp.465-475
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• 2024

Lactiplantibacillus plantarum K9은 굼벵이에서 분리된 다양한 생리활성물질에 기인하여 프로바이오틱스 균주로 활용 가능한 유산균이다. L. plantarum K9 유전체 분석결과로써 박테리아 염색체와 3 plasmid가 존재하는 것으로 나타났다. L. plantarum K9의 핵심 대사경로 분석 결과 해당과정, 오탄당대사(pentose phosphate pathway)는 정상적으로 수행되는 것으로 나타났다. 그러나 포도당신생합성과 ED pathway의 핵심 효소인 fructose-1,6-bisphosphatase (EC: 3.1.3.11)와 6-phosphogluconate dehydratase (EC: 4.2.1.12) / 2-keto-de- oxy-6-phosphogluconate (KDPG) aldolase (EC: 4.2.1.55)가 각각 결여되어 있기 때문에 포도당신생합성과 ED pathway는 수행하지 못하는 것으로 제의된다. 또한, TCA 회로에서 fumarate 및 malate를 형성하는 일부 효소만 존재하는 반면에 나머지 TCA 회로에 연관되는 효소들이 모두 결여되어 있었기 때문에 TCA 회로는 진행되지 못하는 것으로 추정되었다. 산화적 전자전달계는 NADH dehydrogenase complex I과 cytochrome reductase complex IV에 해당하는 요소들을 보유하고 있기 때문에 class IIB 타입(bd-type)의 전자전달시스템을 수행할 것으로 예측되었다. 종합적으로, L. plantarum K9은 lactic acid 동형발효를 수행하며, 포도당신생합성 및 오탄당대사가 가능하며, class IIB 타입(bd-type) 산화적 전자전달시스템에 의해 에너지 대사를 수행하는 것으로 제의된다. 따라서, L. plantarum K9은 다른 유산균주에 비교하여 lactic acid 생성량이 비교적 높아 생리활성도가 우수할 것으로 제의된다. 다른 한편으로, L. plantarum K9은 산화적 전자전달이 가능한 것으로 추정되어 산소에 대한 내성이 높아서 배양 특성이 양호하여 프로바이틱스로써 활용가능성이 높은 것으로 제의된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.171-193
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• 2018

본 연구는 시멘틱 웹의 실질적 구현체인 LOD 클라우드에서 연결정책을 활용함으로써 LOD들간 연결을 효과적으로 제공하고 LOD의 변경된 내용을 검색결과에 빠짐없이 반영할 수 있는 방안을 제시한다. 현재 LOD 클라우드에서는 개체간 연결은 를 이용하여 개체들이 동일함을 명시적으로 기술하는 방식으로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 명시적 연결방식은 LOD 클라우드 규모의 방대함에도 불구하고 개체간 동일성을 개체단위에서 파악하여야 하는 어려움이 있으며 주기적으로 LOD에 추가하여야 함에 따라 검색 시 개체들이 누락되는 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 명시적 연결을 생성하는 대신 LOD별로 연결하고자 하는 LOD와의 연결정책을 수립하여 LOD와 함께 공개하는 방식을 제안한다. 연결정책을 활용함으로써 연결하여야 할 동일개체를 검색시점에서 파악할 수 있으므로 추가되었던 개체들을 누락됨 없이 검색결과에 포함시킬 수 있고 LOD 클라우드에서의 연결성도 효과적으로 확충할 수 있다. 확충된 연결성은 정보의 지능적 처리의 선행과정인 지식확장의 근간이 된다. 연결정책은 연결하고자 하는 소스와 타겟 LOD의 주어 개체들간의 동일성을 평가하는데 도움이 되는 술어 쌍을 명세하는 방식으로 수립하며 검색 시 이러한 술어쌍에 대응하는 RDF 트리플을 검색하고 이들의 목적어들이 충분히 동일한 것인가를 평가하여 주어개체들의 동일수준을 판단한다. 본 연구에서는 이러한 연결정책을 이용하여 여러 LOD들을 심층적으로 검색하는 시스템을 구현하였다. 검색과정에서는 기존 명시적 연결들도 함께 활용하도록 구현하였다. 검색시스템에 대한 실험은 DBpedia의 주요 LOD들을 대상으로 진행하였다. 실험결과 연결대상 개체들의 목적어들이 0.8 ~ 0.9의 유사수준을 가지는 경우 적정한 확장성을 가지고 충분히 신뢰적인 개체들을 적절하게 포함하는 것으로 확인하였다. 또한, 개체들은 8개 이상의 동일연결을 제공하여야 검색결과가 신뢰적으로 활용될 수 있을 것으로 파악되었다.