• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권2호
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• pp.133-142
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• 2011

시맨틱 웹 서비스 기술의 성공을 보장하기 위해서는 품질 좋은 온톨로지의 사용이 필수적이다. 하지만 온톨로지 사용의 중요성에도 불구하고 현재 웹 서비스를 위한 온톨로지는 거의 존재하지 않으며 이들의 구축도 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제는 오늘날 웹 서비스의 확산과 발전을 가로막는 큰 저해 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스를 개발할 때 자동으로 생성되는 WSDL 문서만 가지고 항목 간 숨어있는 시맨틱 정보를 찾아내어 온톨로지를 자동 구축하고, 이를 이용한 유사 웹 서비스 오퍼레이션 발견 방법을 제안한다. 핵심 내용은 WSDL 입출력 항목들로부터 의미적으로 같은 개념들을 묶고, 각 항목들 간의 계층관계를 형성하여 자동적으로 시맨틱 온톨로지를 구축한다. 그리고 새로운 유사도 측정 방법을 통해 우선순위별 유사 오퍼레이션을 발견하며, 발견된 오퍼레이션들 중 가장 적합한 오퍼레이션을 선택하여 웹 서비스 조합에 직접 활용할 수 있는 웹 서비스 오퍼레이션 검색 시스템을 구현한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제34권2호
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• pp.211-232
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• 2000

국가간 자료교환(Exchange)이나 기증에 의존하는 외국정부 간행물의 수집과 검색은 전자정부시대를 맞이하면서 새로운 관리제도가 필요하게 되었다. 그에 대한 대안으로 인터넷상의 외국정부정보에 대한 메타사이트를 만들고, 서브젝트 게이트웨이를 검색모형으로 제시함으로써 외국정보에 관한 정보원개발(Collection Development)과 이용자 서비스로 이용하고자 한다. 우수한 메타사이트를 선정하기 위하여 AltaVista의 anchor 기능과 link 기능을 이용하여 계량적인 평가를 하였으며, 서브젝트 게이트웨이 검색모형으로는 분산 메타데이터베이스의 통합 검색 시스템인 Isaac Network 구조를 제시하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제18권8호
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• pp.919-926
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• 2009

Renewable energy or green energy is a hot issue in theses days. Since wind resource can be endlessly supplied by nature, researchers and common people are interested in study how to use that resource at home or company. Especially, many architects have tried to integrate wind power generator for a part of building. So in this paper, three buildings installed wind power turbine are targed to CFD analysis and these buildings are Bahrain trade center, Discovery tower, and Pearl river tower. Bahrain trade center is the first building installed real wind turbine, Discovery tower is constructing at Texas, and Pearl river tower is designed and proved by china researchers. These buildings have very different type of wind power turbine and each turbine has different conditions f3r best power generation. Therefor this paper will focus on characteristic shape of buildings, wind power turbine type, and expected purpose of construction. Moreover, CFD analysis will show wind flow pattern and wind speed while wind is passing through wind turbine of three tall buildings. CFD analysis for three buildings make comparison the wind flow patterns with experimental result.

• 대한산업공학회지
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• 제41권6호
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• pp.540-550
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• 2015

There have been many attempts to find knowledge from data using conventional statistics, data mining, artificial intelligence, machine learning and pattern recognition. In those research areas, knowledge is approached in two ways. Firstly, researchers discover knowledge represented in general features for universal recognition, and secondly, they discover exceptional and distinctive features. In process mining, an instance is sequential information bounded by case ID, known as process instance. Here, an exceptional process instance can cause a problem in the analysis and discovery algorithm. Hence, in this paper we develop a method to detect the knowledge of exceptional and distinctive features when performing process mining. We propose a method for anomaly detection named Distance-based Anomaly Process Instance Detection (DAPID) which utilizes distance between process instances. DAPID contributes to a discovery of distinctive characteristic of process instance. For verifying the suggested methodology, we discovered characteristics of exceptional situations from log data. Additionally, we experiment on real data from a domestic port terminal to demonstrate our proposed methodology.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권9호
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• pp.1219-1224
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• 2001

실제 이동 Ad Hoc 네트워크상의 단말기 혹은 무선 환경의 비대칭성에는 단방향 링크가 존재한다. 이에 현재 기존의 이동 Ad Hoc 라우팅 프로토콜을 양방향 링크만을 지원할 수 있도록 구현하였으며, 본 논문에서는 새로운 라우팅 프로토콜을 구현하기 위하여 기존의 동적 소스라우팅 프로토콜을 확장하여 단방향 링크를 가지고 있는 이동 Ad Hoc 네트워크에 적용하였다. 성능평가를 위하여 이동시나리오 파일의 결합과 카네기멜론 대학의 연결 패턴파일을 사용하였다. 또한 수신 데이터율과 평균경로발견시간을 평가 요소로 고려하였으며, 제안된 세 가지 경로 설정 방법을 비교 평가하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.418-421
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• 2009

Renewable energy or green energy is a hot issue in theses days. Since wind resource can be endlessly supplied by nature, researchers and common people are interested in study how to use that resource at home or company. Especially, many architects have tried to integrate wind power generator for a part of building. So in this paper, three buildings installed wind power turbine are targed to CFD analysis and these buildings are Bahrain trade center, Discovery tower, and Pearl river tower. Bahrain trade center is the first builidng installed real wind turbine, Discovery tower is constructing at Texas, and Pearl river tower is designed and proved by china researchers. These buildings have very different type of wind power turbine and each turbine has different conditions for best power generation. Therefor this paper will focus on characteristic shape of buildings, wind power turbine type, and expected purpose of construction. Moreover, CFD analysis will show wind flow pattern and wind speed while wind is passing through wind turbine of three tall buildings. CFD analysis for three buildings make comparison the wind flow patterns with experimental result.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.11-21
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• 2018

In this paper we propose a novel log template discovery algorithm which achieves high quality of discovered log templates through iterative log filtering technique. Log templates are the static string pattern of logs that are used to produce actual logs by inserting variable values during runtime. Identifying individual logs into their template category correctly enables us to conduct automated analysis using state-of-the-art machine learning techniques. Our technique looks at the group of logs column-wise and filters the logs that have the value of the highest proportion. We repeat this process per each column until we are left with highly homogeneous set of logs that most likely belong to the same log template category. Then, we determine which column is the static part and which is the variable part by vertically comparing all the logs in the group. This process repeats until we have discovered all the templates from given logs. Also, during this process we discover the custom patterns such as ID formats that are unique to the application. This information helps us quickly identify such strings in the logs as variable parts thereby further increasing the accuracy of the discovered log templates. Existing solutions suffer from log templates being too general or too specific because of the inability to detect custom patterns. Through extensive evaluations we have learned that our proposed method achieves 2 to 20 times better accuracy.

• Genomics & Informatics
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• 제19권1호
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• pp.7.1-7.13
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• 2021

Levodopa (L-DOPA) therapy is normally practised to treat motor pattern associated with Parkinson disease (PD). Additionally, several inhibitory drugs such as Entacapone and Opicapone are also cosupplemented to protect peripheral inactivation of exogenous L-DOPA (~80%) that occurs due to metabolic activity of the enzyme catechol-O-methyltransferase (COMT). Although, both Entacapone and Opicapone have U.S. Food and Drug Administration approval but regular use of these drugs is associated with high risk of side effects. Thus, authors have focused on in silico discovery of phytochemicals and evaluation of their effectiveness against human soluble COMT using virtual screening, molecular docking, drug-like property prediction, generation of pharmacophoric property, and molecular dynamics simulation. Overall, study proposed, nine phytochemicals (withaphysalin D, withaphysalin N, withaferin A, withacnistin, withaphysalin C, withaphysalin O, withanolide B, withasomnine, and withaphysalin F) of plant Withania somnifera have strong binding efficiency against human COMT in comparison to both of the drugs i.e., Opicapone and Entacapone, thus may be used as putative bioenhancer in L-DOPA therapy. The present study needs further experimental validation to be used as an adjuvant in PD treatment.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.94-100
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• 2010

데이터 마이닝(Data Mining)은 환경으로부터 수집된 데이터에서 패턴을 추출하고 의미 있는 정보를 발견하기 위하여 주로 사용된다. 하지만, 기존의 방법은 데이터의 수집이 완료된 상태에서 분석하는 것을 기반으로 하고 있으며, 시간의 흐름에 따른 패턴의 변화를 반영하기 어렵다. 본 논문은 연속성(Continuity data), 대량성(Large scale) 그리고 패턴의 가변성(Changed pattern)과 같은 특성을 가지는 스트림 데이터(Stream Data)의 분석을 위한 스트리밍 의사결정 나무(Streaming Decision Tree : SDT) 방법을 소개한다. SDT는 연속적으로 발생하는 데이터를 블록으로 정의하고, 각 블록은 의사결정나무 학습 방법을 이용하여 규칙을 추출한다. 추출된 규칙은 발생 시간, 빈도 그리고 모순 등을 고려하여 결합하였다. 실험에서는 시계열 데이터를 이용하여 분석하였고, 적절한 결과를 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.244-251
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• 2007

사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.