본 연구는 기반 통합 검색의 한계를 극복하고자, 인스턴스를 등록하고 관리하는 URI 서버를 이용하여 개체 페이지를 구성하는 방식의 통합 검색 방안을 제안한다. 키워드로 구성된 사용자 질의어와 매칭된 URI 서버 내의 인스턴스를 분석하여 최적 개체를 선정하고 단위 서비스들을 동시에 호출하는 방식으로 개체 페이지를 구성한다. 또한, 논문으로부터 자동 추출된 주제 정보를 대상으로 추론을 수행함으로써 인물, 기관, 위치 등에 대해서도 주제 중심의 심층적 정보 제공이 가능하다. 해외에서 실 서비스되고 있는 Citeseer, Google Scholar와의 통합 검색 결과 비교 실험과 사용성 평가를 통해 본 연구의 효용성을 실증한다.
본 논문은 기존의 단일 분야를 대상으로 서비스되고 있는 버티컬 검색의 한계를 지적하고 사용자의 검색 욕구를 보다 충실히 만족시키기 위해, 여러 분야 (개체 유형)들을 포함하는 실체 (개체)들이나 단일 분야 내의 실체들을 포함하는 질의어를 처리할 수 있는 다중 개체 중심적 통합 방식의 버티컬 검색을 제시한다. 이를 위해, 질의어를 분석하여 개체 유형 간 결합이 필요한 지를 판단한 후 동적으로 상황에 맞는 서비스 컴포넌트들을 결합하는 기술과 개체 유형 별 필드들을 구축하고 필드 별 검색을 수행하는 기술을 도입하였다. 버티컬 검색 서비스 분야로서 학술 연구 정보를 대상으로 하여 약 453,000 편의 해외 학술 저널 논문을 메타데이터 기반으로 등록하였으며, 개체 유형으로는 연구 주제와 연구자를 다루고 있다.
Saarinen, Jussi;Mikkonen, Tommi;Tarkoma, Sasu;Heikkinen, Jani;Pitkanen, Risto
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제2권2호
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pp.103-119
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2008
Traditional web-based services that require users to browse via documents and fill out forms, are difficult to use with mobile devices. Moreover, as the web paradigm assumes active clients, further complications are introduced in cases where the server is the active entity, instead of the client. This paper presents a Server-Centric Interaction Architecture (SCIA) for wireless applications. The architecture enables servers to initiate communication with clients as well as push secure targeted data to them, in a piecemeal fashion. It further enables the development of highly collaborative wireless services with interactive user interfaces.
미래의 전장환경이 플랫폼기반 전쟁에서 네트워크기반전쟁으로 변화되고 있다. NCO(Net Centric Operation)는 강력한 네트워크를 기반으로 구성된 그리드를 통하여 전투원 간 정보공유, 상황인식 공유, 의사결정 및 행동의 동기화를 통해 전투력 향상을 구현하기 위한 작전개념이다. 또한, 이러한 작전환경은 물리, 정보, 인지 및 사회도메인으로 구성이 된다. 플랫폼환경에서의 시스템은 대부분이 물리 및 정보도메인과 연관되어 있으며 OSI 7 레이어로 표현이 가능하다. 그러나, OSI 7 레이어로는 인지 및 사회도메인을 포함한 NCW 환경을 표현하는 것에는 제한사항이 있어 NCW 환경을 표현하는 새로운 모델이 필요하다. 본 논문에서는 OSI 7 레이어, NCO 효과분석모델 및 NCW 아키텍처 택사노미를 중점적으로 분석하고 분석된 내용을 바탕으로 NCW환경을 표현할 수 있는 모델을 개발하였다. 이렇게 개발된 모델은 NCW 아키텍처 택사노미에 적용하여 NCW 환경을 표현하고 이를 바탕으로 효과분석 및 군사력 건설(NCW 작전개념, 획득)에 활용이 가능함을 제시하였다.
Ulaganathan, V.;Kandiah, M.;Zalilah, M.S.;Faizal, J.A.;Fijeraid, H.;Normayah, K.;Gooi, B.H.;Othman, R.
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제13권8호
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pp.3873-3877
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2012
Objective: Colorectal cancer (CRC) and the metabolic syndrome (MetS) are both on the rise in Malaysia. A multi-centric case-control study was conducted from December 2009 to January 2011 to determine any relationship between the two. Methods: Patients with confirmed CRC based on colonoscopy findings and cancer free controls from five local hospitals were assessed for MetS according to the International Diabetes Federation (IDF) definition. Each index case was matched for age, gender and ethnicity with two controls (140: 280). Results: MetS among cases was highly prevalent (70.7%), especially among women (68.7%). MetS as an entity increased CRC risk by almost three fold independently (OR=2.61, 95%CI=1.53-4.47). In men MetS increased the risk of CRC by two fold (OR=2.01, 95%CI, 1.43-4.56), demonstrating an increasing trend in risk with the number of Mets components observed. Conclusion: This study provides evidence fora positive association between the metabolic syndrome and colorectal cancer. A prospective study on the Malaysian population is a high priority to confirm these findings.
구문 트리의 구조적 정보는 문장 수준 관계 추출을 수행하는데 있어 매우 중요한 자질 중 하나다. 기존 관계 추출 연구는 구문 트리에서 최단 의존 경로를 적용하는 방식으로 관계 추출에 필요한 정보를 추출해서 활용했다. 그러나 이런 트리 가지치기 기반의 정보 추출은 관계 추출에 필요한 어휘 정보를 소실할 수도 있다는 문제점이 존재한다. 본 논문은 이 문제점을 해소하기 위해 개체 중심으로 구문 트리를 재구축하고 모든 노드의 정보를 관계 추출에 활용하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 TACRED에서 F1 점수 74.9 %, KLUE-RE 데이터셋에서 72.0%로 가장 높은 성능을 보였다.
상호참조해결은 문서 내에서 선행하는 명사구와 현재 등장한 명사구 간에 같은 개체를 의미하는 지를 결정하는 문제로 정보 추출, 문서분류 및 요약, 질의응답 등에 적용된다. 본 논문은 상호참조해결의 규칙기반 방법 중 가장 성능이 좋은 Stanford의 다 단계 시브(Multi-pass Sieve) 시스템을 한국어에 적용한다. 본 논문에서는 모든 명사구를 멘션(mention)으로 다루고 있으며, Stanford의 다 단계 시브 시스템과는 달리 멘션 추출을 위해 의존 구문 트리를 이용하고, 동적으로 한국어 약어 리스트를 구축한다. 또한 한국어 대명사를 참조하는데 있어 중심화 이론 중 중심의 전이적인 특성을 적용하여 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과 F1 값은 MUC 59.0%, B3 59.5%, Ceafe 63.5%, CoNLL(평균) 60.7%의 성능을 보였다.
기계요약의 사실 불일치는 생성된 요약이 원문과 다른 사실 정보를 전달하는 현상이며, 특히 개체명이 잘못 사용되었을 때 기계요약의 신뢰성을 크게 훼손한다. 개체명의 수정을 위해서는 두 가지 작업을 수행해야한다. 먼저 요약 내 각 개체명이 올바르게 쓰였는지 판별을 해야하며, 이후 잘못된 개체명을 맞게 고치는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 두 가지 작업 모두 각 개체명을 문맥적으로 이해함으로써 해결할 수 있다고 가정하고, 이에 따라 두 작업에 대한 다중 작업 학습 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 학습한 모델은 생성된 기계요약에 대한 후처리 교정을 수행할 수 있다. 제안 모델을 평가하기 위해 강제적으로 개체명을 훼손시킨 요약데이터와 기계 요약 데이터에 대해서 성능을 평가 하였으며, 다른 개체명 수정 모델과 비교하였다. 제안모델은 개체명 수준에서 92.9%의 교정 정확도를 달성했으며, KoBART 요약모델이 만든 기계요약의 사실 정확도 4.88% 포인트 향상시켰다.
일반적으로 무선센서네트워크에서의 인증은 엔티티의 인증을 의미하나, 센서 네트워크에서는 데이터 집약적 특징에 의해 센서 노드의 코드를 증명하는 것이 더욱 의미 있는 인증기법이라 할 수 있겠다. 가장 기본적인 검증 기법은 검증자(Verifier)가 자신이 기존에 가지고 있던 목표 노드의 메모리 내용을 현재 목표 노드가 가지고 있는 실제 메모리 내용과 비교하여 차이점을 발견할 시, 노드의 감염으로 인식하는 것이다. 본 논문에서 우리는 기존 기법의 약점을 서술하고 대안 기법을 제안할 것이다. 이 기법은 SWATT와 달리 목표 노드의 전체 메모리 영역을 쉽게 검증할 수 있고 정확한 시간 정보에 의지하지 않고서도 악의적 코드가 자신을 은폐시킬 확률을 현저히 떨어뜨린다. 우리는 새로운 방식을 제안하고 여러 환경에서의 성능 평가 결과를 보여 줄 것이다.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제27권5호
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pp.468-473
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2001
본 교실에서는 우측 악하부와 우측 안와 하부의 종창으로 내원한 53세 여자 환자에서 Fine Needle Aspiration Biopsy로 림프절의 반응성 과증식으로 진단되어 다시 절제 생검을 시행하여 multi-centric Castleman's disease로 진단하였다. 조직 검사상 유리질 혈관형과 형질세포형이 공존하는 복합형으로 나타났으며 병소의 적출술만을 시행한 후 1년이 지난 지금까지는 별다른 소견없이 좋은 경과를 나타내고 있으며 앞으로도 계속 주의깊은 관찰이 필요로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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