• 전자공학회논문지CI
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• 제47권5호
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• pp.17-24
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• 2010

최근 특정 질병의 진단이나 예후 예측을 위해 마이크로어레이 실험 데이터를 이용한 질병 관련 바이오마커 검출 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 정상인에 비해 질병 환자군에서 특이하게 발현되는 개별 유전자를 바이오 마커로 이용하는 기존의 방식과는 달리 동일한 생물학적 패스웨이에 관여하는 유전자 집합의 변화를 분석하여 특이하게 발현되는 패스웨이 유전자 집합을 바이오 마커로 사용하는 유전자 집합 분석(Gene-set analysis) 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 다양한 실험 조건 요인을 가지는 시간열 마이크로어레이 실험 데이터를 이용한 유의한 패스웨이 유전자 집합을 검출하는 방법에 대해 제안한다. 시간열 마이크로어레이 데이터을 이용하여 유전자 집합 분석을 수행하기 위해서는 시간에 따른 유전자 발현값의 변화에 따라 개별 유전자의 유의성을 나타내는 스코어를 maSigPro (microarray Significant Profiles)를 이용하여 계산한 후, 이를 기반으로 전체 유전자의 순위를 결정하여 후보 유전자 집합에 대한 유의성 검증을 윌콕슨 순위합 검증을 통해 수행한다. 후보 유전자 집합의 생성을 위해서는 MSigDB (Molecular Signatures Database)의 패스웨이 정보를 이용하였으며, 본 논문에서 제안한 방법의 검증을 위해 공개된 전립선 암 관련 시간열 마이크로어레이 실험 데이터에 적용한 결과 실제로 전립선암과 관련된 것으로 밝혀진 7개의 패스웨이 중 6개의 패스웨이를 정확하게 검출할 수 있었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제7권1호
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• pp.6-9
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• 2015

The use of Intelligent Transportation System (ITS) is promising to bring better solutions for managing and handling the city traffic. This system combines many fields in advanced technology such as Global Positioning System (GPS), Geographic Information System (GIS) and so on. The basement of applications in ITS is the effective collections and data integration tools. The purpose of our research is to propose solutions which involve the use of GPS time series data collected from GPS devices in order to improve the quality of output traffic data. In this study, GPS data is collected from devices attached to vehicles travelling on routes in Ho Chi Minh City (HCMC). Then, GPS data is stored in database system to serve in many transportation applications. The proposed method combines the data usage level and data coverage to improve the quality of traffic data.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제9권2호
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• pp.47-65
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• 2021

This study aims to identify specific topics, trends, and structural characteristics of scholarly communication research, based on 1,435 articles published from 1970 to 2018 in the Scopus database through Latent Dirichlet Allocation topic modeling, serial analysis, and network analysis. Topic modeling, time series analysis, and network analysis were used to analyze specific topics, trends, and structures, respectively. The results were summarized into three sets as follows. First, the specific topics of scholarly communication research were nineteen in number, including research resource management and research data, and their research proportion is even. Second, as a result of the time series analysis, there are three upward trending topics: Topic 6: Open Access Publishing, Topic 7: Green Open Access, Topic 19: Informal Communication, and two downward trending topics: Topic 11: Researcher Network and Topic 12: Electronic Journal. Third, the network analysis results indicated that high mean profile association topics were related to the institution, and topics with high triangle betweenness centrality, such as Topic 14: Research Resource Management, shared the citation context. Also, through cluster analysis using parallel nearest neighbor clustering, six clusters connected with different concepts were identified.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.513-519
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• 2018

본 연구의 목적은 소셜네트워크서비스 주제에 관한 연구동향을 조사하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 웹오브사이언스 데이터베이스에서 제목에 'Social Network Service(SNS)'를 포함하는 1994년부터 2016년까지 출판된 논문 초록 308편을 분석 하였다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 기법 중에서 최근 많이 적용되는 토픽모델링기법을 활용하였다. 토픽모델링 분석결과 20개의 토픽(신뢰, 지지, 만족 모델, 조직 지배구조, 모바일 시스템, 인터넷 마케팅, 대학생 효과, 의견 확산, 고객, 정보보호, 건강관리, 웹 협업, 방법, 학습 효과, 지식, 개인 이론, 아동 지지, 알고리즘, 미디어 참여, 문맥 시스템)이 도출되었다. 또한 시계열회귀분석 결과 모든 토픽은 상승 추세로 나타났다.

• 천문학회보
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• 제41권1호
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• pp.56.2-56.2
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• 2016

We present a multi-aperture photometry pipeline for DEEP-South (Deep Ecliptic Patrol of the Southern Sky) time-series data, written in C. The pipeline is designed to do robust high-precision photometry and calibration of non-crowded fields with a varying point-spread function, allowing for the wholesale search and characterization of both temporal and spatial variabilities. Our time-series photometry method consists of three parts: (i) extracting all point sources with several pixel/blind parameters, (ii) determining the optimized aperture for each source where we consider whether the measured flux within the aperture is contaminated by unwanted artifacts, and (iii) correcting position-dependent variations in the PSF shape across the mosaic CCD. In order to provide faster access to the resultant catalogs, we also utilize an efficient indexing technique using compressed bitmap indices (FastBit). Lastly, we focus on the development and application of catalog-based searches that aid the identification of high-probable single events from the indexed database. This catalog-based approach is still useful to identify new point-sources or moving objects in non-crowded fields. The performance of the pipeline is being tested on various sets of time-series data available in several archives: DEEP-South asteroid survey and HAT-South/MMT exoplanet survey data sets.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.91-99
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• 2019

본 논문에서는 대용량 이미지 데이터베이스에서 보다 빠른 매칭을 위한 색인 기반의 부분 노이즈 제거 윤곽선 매칭을 제안한다. 최근에는 윤곽선 매칭에서 부분 노이즈제거 문제를 해결하기 위해 윤곽선 이미지를 시계열로 변환하는 시도가 있어 왔다. 본 논문에서는 대용량 이미지 데이터베이스에서 부분 노이즈제거를 지원하기 위해 윤곽선 매칭의 디스크 I/O 오버헤드 문제를 다룬다. 이는 색인 기술을 윤곽선 매칭에 단순히 적용하면 되기 때문에 단순해 보이지만 가능한 모든 노이즈제거 매개변수에 대해 여러 개의 색인이 필요하기 때문에 어려운 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 매칭에서 $R^*-tree$를 사용하여 부분 노이즈제거에 대한 효율적인 색인 기반 접근 방식을 제안한다. 수행 된 실험 결과, 제안한 색인 기반 매칭 방법은 검색 성능을 수백 배 향상시킨다.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권4호
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• pp.191-204
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• 2009

데이터베이스 시스템의 사용자 만족과 품질 관리를 위해서는 사용자 요구사항 및 품질 특성의 정확한 이해와 함께 적절한 품질 측정과 평가가 필수적이다. ISO 25000 시리즈를 기반으로 1차 연구에서 도출된 데이터베이스 시스템 품질 평가 모델에서는 5가지 주품질특성과 이에 따른 21가지 부품질특성, 48개의 내부품질특성의 3단계 계층구조를 제시하였다. 주품질특성, 부품질특성, 내부품질에 대한 우선순위(상대적 가중치) 부여 방법에 대한 연구는 일부 있으나 품질 모형을 데이터베이스 시스템 산업현장에서 직접 사용하는 것은 쉽지 않다. 또한 품질평가를 위한 시간과 비용을 고려할 때 48개 내부품질특성을 모두 평가한다는 것은 현실적으로 거의 불가능하며 데이터베이스 시스템에서 요구되는 무결성 수준에 따라 품질평가의 수준도 다르다. 본 연구에서는 다목표의사결정기법의 하나인 AHP(Analytical Hierarchy Process)기법을 이용하여 데이터베이스 시스템 품질특성을 가중치에 따라 선정하는 방법을 제시하고 이를 통해 품질모형의 현실적인 적용 가능성을 제공할 수 있다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support fer multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To date, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques' results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권12호
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• pp.981-993
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• 2016

본 연구는 서울 삼성 1분구에 대하여 구축된 홍수 예, 경보 시스템의 한 부분인 침수면적 GIS 데이터베이스의 구축과정을 다룬다. XP-SWMM 모형을 대상 연구지역에 대하여 구축하였으며, 유역 출구에 위치한 관로에서 관측된 수위 시계열을 집중시간 산정 및 XP-SWMM 모형의 매개변수 교정에 활용하였다. 유역의 도달시간인 40분을 첫 20분, 나중 20분 두 개의 시간단계로 나누고, 가능최대강수량인 200 mm/hr 이하의 범위를 5 mm/hr 간격으로 나누어 침수를 일으키는 가능한 모든 강우 시나리오를 생성한 후, 이를 XP-SWMM 모형의 입력값으로 사용하여 침수면적의 GIS 데이터베이스를 구축하였다. 침수면적 데이터베이스의 분석을 통해 다음과 같은 결론을 얻었다: (1) 동일한 강우의 증가분에 대하여서도 침수면적이 급격 혹은 완만하게 증가할 수 있는데, 이는 홍수시 지표흐름이 지형과 관망의 공간적 분포에 큰 영향을 받기 때문이다; (2) 동일한 침수면적을 가진 경우라 할지라도 강우가 시간적으로 어떻게 분포하느냐에 따라 침수범위의 차이가 클 수 있다. (3) 동일한 설계강우량이라도 시간적 분포가 다르다면 침수면적 및 침수범위가 크게 다를 수 있다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.9-13
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• 2005

A comprehension-based computational model of pilot action planning called ADAPT is presented to model pilot performance in a flight simulation context. Individual pilots were asked to execute a series of flight maneuvers using a flight simulator, and their eye-scanning, control movements, and flight performance were recorded in a time-synched database. Computational models of each of the 25 individual pilots were constructed, and the individual models simulated execution of the same flight maneuvers performed by human pilots. The time-synched eye-scanning, control movements, and flight performance of individual pilots and their respective models were compared to test ADAPT's predictive validity.