This paper presents about the activities of speech database standardization in ETRI. Recently, with the support of government, ETRI and SiTEC have been gathering the large speech corpus for the domestic speech related companies. First, due to the lack of sharing the knowledge of speech database specification, the distributed speech database has a different format. Hence it seems to be needed to have the same format as soon as possible. ETRI and SiTEC are trying to find the better representation format of speech database. Second, we introduce a new description method of the annotation information of speech database. As one of the structured description method, XML based description will be applied to represent the metadata of the speech database. It will be continuously revised through the speech technology standard forum during this year.
현재 웹의 발전과 더불어 시맨틱웹의 응용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아직까지 그것에 대한 결과물이 나오지 않는 것은 정보자원을 의미적으로 정확히 분석하고, 관리할 수 없는 시스템의 부재라고 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 Annotator들을 분석하고, 시맨틱웹의 응용에 필요한 온톨로지 annotation system을 구현하여, 사용자가 원하는 정확한 정보를 검색하고, 사용자가 편리하게 관리 저장 할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 시맨틱 웹의 핵심 기술인 웹 온톨로지 언어(OWL)를 이용하여 개념에 대한 의미와 개념간의 관계를 지식으로 표현한 온톨로지를 기반으로 사용자가 요구하는 웹 서비스에 대한 요구사항을 수집할 수 있는 인터페이스를 제공하고 사용자의 요구사항을 기계가독형 OWL문서로 annotation할 수 있는 프로토타입을 구현하였다.
증강현실 기술은 공간에서 사용자가 육안으로 확인 할 수 없는 디지털 정보를 실시간으로 검색 할 수 있도록 함으로써 여러 분야의 가시화 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 카메라를 통해 입력되는 실제 물체의 영상을 인식하고 트래킹 함으로써 사용자가 원하는 디지털 주석을 삽입 할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 유사 시스템을 개발하기 위해 일반적으로 발생하는 문제와 실외 증강현실 구현을 위해 해결해야 하는 문제와 본 연구만의 해결방안을 제시하였다. 마지막으로 실외 항만 컨테이너를 인식하는 디지털 주석 삽입 증강현실 시스템의 프로토타입을 제시하였다.
Toxicogenomics combines transcriptome, proteome and metabolome profiling with conventional toxicology to investigate the interaction between biological molecules and toxicant or environmental stress in disease caution. Toxicogenomics faces the problems of comparison and integration across different sources of data. Cause of unusual characteristics of toxicogenomic data, researcher should be assisted by data analysis and annotation for getting meaningful information. There are already existing repositories which claim to stand for toxicogenomics database. However, those just contain limited abilities for toxicogenomic research. For supporting toxicologist who comes up against toxicogenomic data flood, now we propose novel toxicogenomics knowledgebase system, XPERANTO-TOX. XPERANTO-TOX is an integrated system for toxicogenomic data management and analysis. It is composed of three distinct but closely connected parts. Firstly, Data Storage System is for reposit many kinds of '-omics' data and conventional toxicology data. Secondly, Data Analysis System consists of analytical modules for integrated toxicogenomics data. At last, Data Annotation System is for giving extensive insight of data to researcher.
최근 Flickr, Facebook, Cyworld 처럼 사진 공유를 기반으로 하는 소셜 웹 서비스의 성공과 발달로 얼굴 검출/인식 기술을 이러한 서비스에 접목하려는 다양한 시도가 진행되고 있다. 그러나 인식률 향상에만 초점을 맞춘 기존의 일관처리 기반의 연구들은 수백만의 이용자가 수시로 접근하는 서비스에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 시간에 따라 증가하는 거대한 얼굴 영상 데이터베이스를 효과적으로 분류하기 위해 랜덤 사상(Random Projectio, RP) 비선형 회귀(Non-linear Regression) 그리고 REST(REpresen tational State Transfer) 규약을 사용해 새로운 증가적 얼굴 어노테이션 방법을 제안하고자 한다. 다양한 비교실험 결과에서 제안된 방법은 향상된 인식률과 낮은 계산 복잡도 기록했다. 따라서 제안된 방법은 대규모 웹서비스에 적합한 열굴 어노테이션 알고리즘이다.
최근 사진 공유 기반의 소셜 네트웍 서비스의 발달로 수백만 명의 사람들이 인터넷 공간에서 온라인 커뮤니티 활동에 참여하고 있다. 본 논문에서는 이러한 소셜 네트웍 서비스 환경에서 얼굴 사진에 주석 정보를 부여하고 이를 검색할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 지속적으로 이용자와 이미지가 증가하는 방대한 데이터베이스를 취급해야하기 때문에 인식률 뿐만 아니라 계산 복잡도가 매우 낮아야 한다. 본 논문에 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 학습과 사회적 관계를 이용한 다중 분류기를 제안한다. 실험결과를 통해 제안된 방법은 보편적으로 사용되는 서포트 백터 머신과 비교해 향상된 인식률과 낮은 계산 복잡도를 보여줌으로써 사용자의 주석 횟수를 줄이고, 사용자에게 빠른 응답을 할 수 있음을 보여준다.
Pantoea intestinalis SRCM103226은 식용곤충 밀웜으로부터 분리하였으며, zeaxanthin을 메인으로 생산하였다. P. intestinalis SRCM103226의 유전체 분석을 실시하여 4,784,919 bp 크기의 염기서열, GC 비율은 53.41%로 나타났으며, 플라스미드는 존재하지 않는다. RAST server를 이용하여 annotation한 결과 4,332개의 코딩유전자, 22개의 rRNA, 85개의 tRNA 유전자가 확인되었다 지놈분석결과 zeaxanthin 생합성회로 5개 유전자를 가지고 있다. 이러한 유전체 정보는 zeaxanthin 생합성 경로의 분자 진화의 비교 유전체학 연구에 대한 기초 정보를 제공한다.
Autonomous driving requires a computerized perception of the environment for safety and machine-learning evaluation. Recognizing semantic information is difficult, as the objective is to instantly recognize and distinguish items in the environment. Training a model with real-time semantic capability and high reliability requires extensive and specialized datasets. However, generalized datasets are unavailable and are typically difficult to construct for specific tasks. Hence, a light detection and ranging semantic dataset suitable for semantic simultaneous localization and mapping and specialized for autonomous driving is proposed. This dataset is provided in a form that can be easily used by users familiar with existing two-dimensional image datasets, and it contains various weather and light conditions collected from a complex and diverse practical setting. An incremental and suggestive annotation routine is proposed to improve annotation efficiency. A model is trained to simultaneously predict segmentation labels and suggest class-representative frames. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm yields a more efficient dataset than uniformly sampled datasets.
Protein-translated mRNA analysis has been extensively used to determine the function of various traits in animals. The non-coding RNA (ncRNA), which was known to be non-functional because it was not encoded as a protein, was re-examined as it was studied to actually function. One of the ncRNAs, long non-coding RNA (lncRNA), is known to have a function of regulating mRNA expression, and its importance is emerging. Therefore, lncRNAs are currently being used to understand the traits of various animals as well as human diseases. However, studies on lncRNA annotation and its functions are still lacking in most animals except humans and mice. lncRNAs have unique characteristics of lncRNAs and interact with mRNA through various mechanisms. In order to make lncRNA annotations in animals in the future, it is essential to understand the characteristics of lncRNAs and the mechanisms by which lncRNAs function. In addition, this will allow lncRNAs to be used for a wider variety of traits in a wider range of animals, and it is expected that integrated analysis using other biological information will be possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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