In this paper, we implement a content based image retrieval system for image searching by visual features from the image databases on WWW (world wide web). The image retrieval system finds the images that contain the most similar color regions after the system automatically extracts color features from the input image. We can select one of two query methods which use a full image of $4{\times}4$ 16 sketched color region. The image similarity is calculated on the histogram intersection distance and the histogram Euclidean distance. As the experimental results show that the two different query types provide the precision/recall 0.84/0.92 and 0.85/0.93 respectively, this retrieval system has been able to obtain high performance and validity.
Finding publications that propose alternative methods to animal experiments is an important but time-consuming task since researchers need to perform various queries to literature databases and screen many articles to assess two important aspects: the relevance of the article to the research question, and whether the article's proposed approach qualifies to being an alternative method. We are currently developing a Web application to support finding alternative methods to animal experiments. The current (under development) version of the application utilizes external tools and resources for document processing, and relies on the PubAnnotation ecosystem for annotation querying, annotation storage, dictionary-based tagging of cell lines, and annotation visualization. Currently, our two PubAnnotation repositories for discourse elements contain annotations for more than 110k PubMed documents. Further, we created an annotator for cell lines that contain more than 196k terms from Cellosaurus. Finally, we are experimenting with TextAE for annotation visualization and for user feedback.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권4호
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pp.1161-1167
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2006
Since microarray data structures are various and complicative, the data are generally stored in databases for approaching to and controlling the data effectively. But we have some difficulties to analyze and control the data when the data are stored in the several database management systems. The existing analysis tools for DNA microarray data have many difficult problems by complicated instructions, and dependency on data types and operating system, and high cost, etc. In this paper, we design and implement the web-based analysis tool for obtaining to useful information from DNA microarray data. When we use this tool, we can analyze effectively DNA microarray data without special knowledge and education for data types and analytical methods.
래퍼(wrapper)는 미리 입력된 추출 규칙을 바탕으로 특정 정보 소스에서 원하는 정보를 추출, 가공하는 모듈이다. HTML-XML 래퍼(HTML Wrapper for XML)는 HTML로 이루어진 웹 정보에서 특정 정보를 XML 문서 형태로 추출한다. 사람이 추출 규칙을 직접 작성하는 일은 단순 반복적이고 지루한 일이므로, 최소의 노력으로 쉽고 빠르게 이를 생성할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 기존의 스크립팅 방식에 GUI를 통한 학습 추론 방법을 통합하여 추출 규칙 생성 작업을 최소화 하는 방법을 제시한다.
Genome research has become very popular in most nations. In order to enhance the efficiency of collaboration among genome research groups, ways to store and share data, communicate with each other, be guided through right research strategies, and to easily use well-established databases. In addition, since techniques and softwares for genome research groups are well established, a similar research road map could commonly be applied. In this study, we developed a web-based work place for effective genome research, named 'BioPlace.' From the beginning of writing a proposal, research members can work on the same environment with convenient aid to share files or data. BioPlace provides various ways of collaboration methods among genome researchers. The BioPlace system supports two types of workplaces, namely 'Personal Workspace' and 'Team Workspace.' For each BioPlace user, a Persona] Workspace is provided, while a Team Workspace is provided for each group with the same purpose. In addition, BioPlace provides a 'General Research Road Map' for genome research, and several Korean user interfaces for BLAST, PDB, and Primer3. We expect that BioPlace may facilitate collaboration of genome research among the experienced scientists and help beginners in many different ways as well.
웹은 사용자에게 제품이나 정보를 제공할 수 있는 가장 커다란 매체로 성장하였으며, 또한 사용자에게는 필요 이상의 정보를 얻게 해주고 있다. 웹은 다량의 관련 정보들을 여러 웹 페이지들을 통해 표현하고 있으며, 현재 검색엔진들은 키워드들에 관련된 단일 페이지들만을 리스트화하여 보여주고 있다. 근본적으로 이러한 방법들로는 관련된 정보를 가지고 있는 페이지들의 쌍 및 연관된 뭔 페이지들의 집합을 구조화하여 제공할 수 없다. 웹은 하나의 웹 페이지에 모든 관련 정보를 담는 범위를 넘어 관련된 정보 페이지들을 하이퍼링크로 서로 연결한 일련의 정보로 인식되고 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 링크 가중치 기반 검색 기법으로서 e-아크 메저에 관하여 제안하고자 하며, 이는 사용자가 입력한 키워드들과 관련된 페이지의 집합을 웹 사이트 안에서 찾아내는 연관 검색에 효과적이라는 것을 보이고, 실험을 통해 기존의 메저들 보다 그 효과성을 우월하다는 점을 입증하였다.
본 연구는 의학 분야 Web DB의 품질평가를 위해 무료 PubMed와 상용 Embase DB를 선행연구 분석을 통해 품질평가 기준을 추출하여 객관적으로 측정하기 쉬운 평가항목을 중심으로 발견적ㆍ실무적 비교 평가를 실시한 것이다. 그 결과 PubMed는 최신성, 저널 형태의 논문 비중, 초록 보유 자료와 영어자료의 비중, 전자 저널 원문 링크 출판사 수, 자관 소장여부를 표시하는 LinkOut과 구입비용에서 우수하였다. 반면 Embase는 포괄성, 제약과 화학 분야, 수록정보의 다양한 형태에서 우수하였다. 따라서 상용 DB 도입의 타당성 검토와 이용자 교육 및 도서관 정보서비스는 이러한 두 DB의 품질평가 결과를 바탕으로 이루어져야 한다.
웹(World Wide Web)은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다 웹에서는 일반적으로 검색엔진(Web search engine)을 통해 정보 검색을 수행하지만, 그 결과가 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 웹 페이지에 대한 평가를 조작하는 것을 의도적 조작이라고 부른다. 최근에 가장 각광을 받는 링크 기반 검색 방식에는 의도적 조작이 상대적으로 어렵지만, 링크 기반 검색 방식의 대표격인 구글의 페이지 점수법(PageRank algorithm)도 구글밤처럼 조작할 수 있는 방법이 있다 본 논문에서는 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 웹을 하나의 유향그래프(directed graph)로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼텍스트 링크를 에지(edge)로 표현하며. 하이퍼텍스트 정보관점에서 링크 내역과 대상 페이지(target page) 사이의 유사도(similarity)를 구하고. 이것을 이용하여 페이지 점수화 (PageRank) 접근법의 전이 행렬(transition matrix)을 재구성하는 방법을 취했다 결과적으로 기존의 점수화 방법과 비교하여 효과가 $60\%$ 이상 될 수 있음을 입증했다.
의료 영상 정보의 운용을 위한 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)은 의료 영상의 전송과 저장에 관한 방식을 제공하고 있다. 환자가 병원에서 획득한 영상은 DICOM 파일로 만들어진다. 본 논문은 DICOM 파일의 정보를 데이타베이스에 저장하고 웹서버의 구성요소로 의료 정보를 구성하여 사용자가 인터넷을 통해서 웹서버에서 제공하는 의료 정보를 볼 수 있게 하는 웹 기반 의료 정보 시스템 설계, 구현 기법을 제시한다. 데이타베이스에는 환자와 영상에 대한 정보를 DICOM 파일의 그룹과 요소별로 읽어서 저장했다. 파일 전동 모듈은 DICOM의 서비스 중에서 Store 서비스를 구현하여 IP 주소를 가진 컴퓨터와의 파일 전송이 가능하도록 만들었다. 위와 같은 파일의 전송과 저장에 대한 서비스를 웹에서 제공할 수 있도록 웹 컴포넌트로 각각을 구성하였다.
수많은 웹 정보 중에서 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 검색 엔진은 웹정보를 요약하였다가 사용자의 질의에 따라 상대적 중요도와 정보의 적합도를 반영한 검색순위를 제공한다. 그러나 이 순위는 개별 사용자가 원하는 정보를 상위 순위에 보여주는데 제한이 있다. 본 논문에서는 사용자의 검색 의도가 질의에 가장 잘 나타난다고 보고 질의의 의미를 잘 반영하는 웹 정보를 선택적으로 상위 순위화하기 위하여 질의 내부의 단어 인접도를 이용한 재순위화 방법을 제시하였다. 실험 결과 매우 간단한 방법으로 사용자가 요구하는 정보를 75.8%의 확률로 찾아낼 수 있으며, 선별된 정보들의 선택적인 순위 상승으로 $13{\sim}20%$의 검색 효율 향상을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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