Next-generation sequencing (NGS) technology has become a trend in the genomics research area. There are many software programs and automated pipelines to analyze NGS data, which can ease the pain for traditional scientists who are not familiar with computer programming. However, downstream analyses, such as finding differentially expressed genes or visualizing linkage disequilibrium maps and genome-wide association study (GWAS) data, still remain a challenge. Here, we introduce a dockerized web application written in R using the Shiny platform to visualize pre-analyzed RNA sequencing and GWAS data. In addition, we have integrated a genome browser based on the JBrowse platform and an automated intermediate parsing process required for custom track construction, so that users can easily build and navigate their personal genome tracks with in-house datasets. This application will help scientists perform series of downstream analyses and obtain a more integrative understanding about various types of genomic data by interactively visualizing them with customizable options.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.37
no.7
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pp.760-770
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2013
Detecting grammatical errors from a text is a long-history application. In this paper, we compare the performance of two grammatical error detection techniques, which are implemented as a sub-module of an automated English scoring system. One is to use a full syntactic parser, which has not only grammatical rules but also extra-grammatical rules in order to detect syntactic errors while paring. The other one is to use a finite state machine which can identify an error covering a small range of an input. In order to compare the two approaches, grammatical errors are divided into three parts; the first one is grammatical error that can be handled by both approaches, and the second one is errors that can be handled by only a full parser, and the last one is errors that can be done only in a finite state machine. By doing this, we can figure out the strength and the weakness of each approach. The evaluation results show that a full parsing approach can detect more errors than a finite state machine can, while the accuracy of the former is lower than that of the latter. We can conclude that a full parser is suitable for detecting grammatical errors with a long distance dependency, whereas a finite state machine works well on sentences with multiple grammatical errors.
The intellectual property system was very important to the past industrial society. It is so important to the 21C information age. It is a leading role to developing these information society. Not only the digital content control but the technology of software source code for the intellectual property is so much mean to international competition. On occurring disputation property, we have to prove the fact, there is a problem to discriminate the original source code. In this paper, we make a study of the digital licence prototype for discriminate the original source code. Reserved words of software source code by parsing express to XML file that have hierarchical structure. Then, we can express architecture of software source code by tree structure form instead of complex source code. And we make a study of the indexing and searching to search digital license.
In this paper, we propose an interpreter, which recognizes the VoiceXML markups, verifies the validation of the document, and interprets the VoiceXML documents using DI parser and the generated AST by the parser. The VoiceXML interpreter consists of DI parser and executor, and the DI parser uses recursive descent parsing technology, and the executor uses FIA (Form Interpretation Algorithm) proposed by VXML forum. This system uses the Java language in order to develop the runtime environment for VoiceXML efficiently, thus this system has portability.
The software industry is so important to the 21C information society Not only the digital content control but the technology of software source code for the intellectual property is so much mean to international competition. On occurring disputation property of software source code, we have to prove the fact, there is a problem to discriminate the original software source code. In this paper, we make a study of the digital licence prototype for discriminate the original source code. Reserved words of software source code by parsing express to XML file that have hierarchical structure. Then, we can express node pattern and architecture pattern of software source code by tree structure form instead of complex software source code. And we make a simulation of discrimination possibility of digital license and propose CRYPTEX model.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.4
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pp.28-34
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2003
ASN.1 is the most fundamental technology in network management. The develoment of ASN.1 environment requires three steps : compiler work to parse ASN.1 languages, updating database with the parsing results, and pretty-printing work for data in the database. This paper presents the design and implementation of the translator which automatically translates the specification of ASN.1 to the object-oriented language C++. This system provides a total environment including for various graphic user interface, DB interface, browser to develop ASN.1 for development environment of ASN.1 For the implementation, Objectivity DB is used for database, flex and yacc for compiling, and Tcl/Tk for user interface.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2004.05a
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pp.335-341
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2004
HTML that is language that web technology is center expression these day that use of internet and quantity of information by fast development increase rapidly brought limit to use information of web and XML that express meaning or corelation of data itself in W3C by standard for free document transmission and exchange in World Wide Web by the alternative as long as is deviation appeared. There is many efforts to use storing this XML document in RDBMS but to relation style DB because XML document is tree structure structurally data SQL and perfect disaster caused by things that is language to ask a question accomplish. In this paper XML document XML informations that is stored to RDBMS via Parsing and DOM tree process SQL quality through converter called XQuery2SQL of by change and embody XQuery2SQL conversion algorithm that draw information in RDBMS.
The explosive growth of the Web is providing end-users access to ever-increasing volumes of information. The resources of legacy systems and relational databases have also been made available to the Web browser, which has become an essential business tool. Recently, model management on the Internet/Web is also proposed with its conceptual design or prototypical system like DecisionNet and DSS Web. However, they are also suffering from the same symptoms as the Web, Although we can identify the elements of a page with HTML tags and (declare) the relationships among the various document elements, they are semantically opaque to computer systems and have no domain-specific meaning. However, HTML is not extensible, so developers are forced to invent convoluted, non-standard solutions for embedding and parsing data. Extensible Markup Language (XML) is a simplified subset of SGML that has many benefits for folks who want to improve structure, maintainability, searchability, presentation, and other aspects of their document management. This paper proposes a structured markup language for model representation and management on the Web as an XML application. The language is based on a conceptual modeling framework, Object-Oriented Structured Modeling (OOSM), which is an extension of the structured modeling.
Park, Jaebok;Yoo, Seungmok;Yoon, Seokjin;Lee, Kyunghee;Cho, Changsik
ETRI Journal
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v.41
no.6
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pp.760-770
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2019
Based on the growing demand for neural network technologies, various neural network inference engines are being developed. However, each inference engine has its own neural network storage format. There is a growing demand for standardization to solve this problem. This study presents interworking techniques for ensuring the compatibility of neural networks and data among the various deep learning frameworks. The proposed technique standardizes the graphic expression grammar and learning data storage format using the Neural Network Exchange Format (NNEF) of Khronos. The proposed converter includes a lexical, syntax, and parser. This NNEF parser converts neural network information into a parsing tree and quantizes data. To validate the proposed system, we verified that MNIST is immediately executed by importing AlexNet's neural network and learned data. Therefore, this study contributes an efficient design technique for a converter that can execute a neural network and learned data in various frameworks regardless of the storage format of each framework.
This paper presents a revised version of the vocabulary analyzer for self-reflection (VACSR), called VACSR v.2.0. The initial version of the VACSR automatically analyzes the occurrences and the level of vocabulary items in the transcribed texts, indicating the frequency, the unused vocabulary items, and those not belonging to either scale. However, it overlooked words with multiple parts of speech due to their identical headword representations. It also needed to provide more explanatory result tables from different corpora. VACSR v.2.0 overcomes the limitations of its predecessor. First, unlike VACSR v.1, VACSR v.2.0 distinguishes words that are different parts of speech by syntactic parsing using Stanza, an open-source Python library. It enables the categorization of the same lexical items with multiple parts of speech. Second, VACSR v.2.0 overcomes the limited clarity of VACSR v.1 by providing precise result output tables. The updated software compares the occurrence of vocabulary items included in classroom corpora for each level of the Common European Framework of Reference-Japan (CEFR-J) wordlist. A pilot study utilizing VACSR v.2.0 showed that, after converting two English classes taught by a preservice English teacher into corpora, the headwords used mostly corresponded to CEFR-J level A1. In practice, VACSR v.2.0 will promote users' reflection on their vocabulary usage and can be applied to teacher training.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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