PHR(Personal Health Record)기반 헬스케어 서비스 플랫폼 지능화를 위해서는 사용자 맞춤형 건강정보 제공서비스가 필요하다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강정보 추천을 위해서 온톨로지 기반 건강 정보 모델을 제안하였다. 또한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 적용한 유사 건강정보 탐사 알고리즘을 설계하였다. 기존의 데이터마이닝 기법중 연관규칙 알고리즘을 확장하여 속성을 기반으로 연관규칙 탐사를 수행하여 지식탐사의 연관성을 높이고 효율적인 탐사시간을 제공할 수 있도록 하였다. 머신러닝의 한 기법인 K근접이웃 알고리즘을 적용하여 사용자 프로파일별 그룹화를 수행하고 유사패턴의 사용자 프로파일을 검색할 수 있도록 하였다. 이는 사용자의 질환과 건강상태에 따른 맞춤형 건강정보 탐사 수행의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼에서 추론과정에 적용되어 사용자에게 개인맞춤형건강정보를 추천하는 것을 가능하게 한다. 이는 고령화사회에서 스마트한 자가 건강관리에 활용될 수 있다.
최근 국제적인 테러 위협이 불특정 다수를 대상으로 발생하고 있으며, 이러한 위협에서 시민을 보호하기 위한 다양한 대책이 논의 중이다. 저렴해진 센서 기술을 활용한 사전 감시 시스템에 대한 요구가 높아지고 있으나, 보행 궤적의 고유 특성 검출 및 상세 분석 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 상용화된 보행 동선 솔루션을 활용하여, 삼성역 개찰구에서 코엑스와 직접 연결되는 연결 통로 (3-6번 출구 근처) 일대의 보행 동선 궤적 조사를 수행하였다. 조사된 궤적 자료를 바탕으로, 궤적 자료의 정규화 기법, Clustering 방법을 중심으로 보행 궤적을 유형화하고 배회 동선을 추출하는 분석 방법론을 제시하였다. 분석 결과, 동일 군집내에서 유사성이 크게 떨어지는 보행 궤적의 검출 가능성을 검증하였다.
본 논문에서는 패턴 분류를 위한 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그의 유용성을 고찰한다. 이를 위하여 하이퍼박스 내에서 각 특징들에 대하여 가중치 요소론 갖는 새로운 하이퍼큐브 소속함수를 정의한다. 이 가중치 요소는 분류과정에서 임의의 클래스에 대한 각 특징의 상대적인 기여도를 반영한다. 본 연구에서는 이를 위하여 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장 및 축소의 3단계로 이루어지는 학습 방법론을 소개한다. 또한 제안된 모델을 기반으로 하여 학습된 분류기로부터 하이퍼박스 소속함수와 연결가중치를 사용하여 주어진 클래스에 대한 특징의 연관도를 산출하는 형태의 이른바 특징 분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 세부적으로 각 특징에 대하여 연관도 척도와 퍼지 소속함수간의 유사도 척도를 정의한다. 또한 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다.
The genetic variability and population structure of apple mosaic virus (ApMV) have been studied; however, synonymous codon usage patterns influencing the survival rates and fitness of ApMV have not been reported. Based on phylogenetic analyses of 52 ApMV coat protein (CP) sequences obtained from apple, pear, and hazelnut, ApMV isolates were clustered into two groups. High molecular diversity in GII may indicate their recent expansion. A constant and conserved genomic composition of the CP sequences was inferred from the low codon usage bias. Nucleotide composition and relative synonymous codon usage (RSCU) analysis indicated that the ApMV CP gene is AU-rich, but G- and U-ending codons are favored while coding amino acids. This unequal use of nucleotides together with parity rule 2 and the effective number of codon (ENC) plots indicate that mutation pressure together with natural selection drives codon usage patterns in the CP gene. However, in this combination, selection pressure plays a more crucial role. Based on principal component analysis plots, ApMV seems to have originated from apple trees in Europe. However, according to the relative codon deoptimization index and codon adaptation index (CAI) analyses, ApMV exhibited the greatest fitness to hazelnut. As inferred from the results of the similarity index analysis, hazelnut has a major role in shaping ApMV RSCU patterns, which is consistent with the CAI analysis results. This study contributes to the understanding of plant virus evolution, reveals novel information about ApMV evolutionary fitness, and helps find better ApMV management strategies.
이기종인 온주감귤 유전자(A=20.57, C=32.71, G=30.01, U=16.71%)와 커피 유전자(A=20.66, C=31.76, G=30.187, U=16.71%)는 95%이상이 유전자비가 동일하다. 이기종이면 일반적으로 유전자 결합이 안 되는 것으로 알려졌다. 그러나 유전자 기능적-유사성이 95%이상에서 Chargaff 룰과 Shannon Entropy 조건을 만족하면 접목이 가능하며, 새품종인 Coffrange가 된다. 우리는 DNA-RNA를 세계최초 BCJM 행렬로 풀어 미국특허 및 국제저널에 발표했다. 모든 동식물과 바이러스도 사람이 유전자와 비슷하다. 이점에 착안, 코로나-19와 인체의 유전자 특성을 풀어 영국 행렬교재에 6월 발표했다. 식물에서는 유전자 위치를 쉽게 바꾸는 기법인 BCJM-Transposon으로 처리한다. 시뮬레션에서는 행렬이 Cut & Paste와 Transpose로 성공할 수 있음을 예측했다.
The agricultural sector is completely different from other sectors since it completely relies on various natural and climatic factors. Climate changes have many effects, including lack of annual rainfall and pests, heat waves, changes in sea level, and global ozone/atmospheric CO2 fluctuation, on land and agriculture in similar ways. Climate change also affects the environment. Based on these factors, farmers chose their crops to increase productivity in their fields. Many existing agricultural ontologies are either domain-specific or have been created with minimal vocabulary and no proper evaluation framework has been implemented. A new agricultural ontology focused on subdomains is designed to assist farmers using Jaccard relative extractor (JRE) and Naïve Bayes algorithm. The JRE is used to find the similarity between two sentences and words in the agricultural documents and the relationship between two terms is identified via the Naïve Bayes algorithm. In the proposed method, the preprocessing of data is carried out through natural language processing techniques and the tags whose dimensions are reduced are subjected to rule-based formal concept analysis and mapping. The subdomain ontologies of weather, pest, and soil are built separately, and the overall agricultural ontology are built around them. The gold standard for the lexical layer is used to evaluate the proposed technique, and its performance is analyzed by comparing it with different state-of-the-art systems. Precision, recall, F-measure, Matthews correlation coefficient, receiver operating characteristic curve area, and precision-recall curve area are the performance metrics used to analyze the performance. The proposed methodology gives a precision score of 94.40% when compared with the decision tree(83.94%) and K-nearest neighbor algorithm(86.89%) for agricultural ontology construction.
Abdelwahed Motwakel;Adnan Shaout;Anwer Mustafa Hilal;Manar Ahmed Hamza
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.163-177
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2024
The fingerprint image quality relies on the clearness of separated ridges by valleys and the uniformity of the separation. The condition of skin still dominate the overall quality of the fingerprint. However, the identification performance of such system is very sensitive to the quality of the captured fingerprint image. Fingerprint image quality analysis and enhancement are useful in improving the performance of fingerprint identification systems. A fuzzy technique is introduced in this paper for both fingerprint image quality analysis and enhancement. First, the quality analysis is performed by extracting four features from a fingerprint image which are the local clarity score (LCS), global clarity score (GCS), ridge_valley thickness ratio (RVTR), and the Global Contrast Factor (GCF). A fuzzy logic technique that uses Mamdani fuzzy rule model is designed. The fuzzy inference system is able to analyse and determinate the fingerprint image type (oily, dry or neutral) based on the extracted feature values and the fuzzy inference rules. The percentages of the test fuzzy inference system for each type is as follow: For dry fingerprint the percentage is 81.33, for oily the percentage is 54.75, and for neutral the percentage is 68.48. Secondly, a fuzzy morphology is applied to enhance the dry and oily fingerprint images. The fuzzy morphology method improves the quality of a fingerprint image, thus improving the performance of the fingerprint identification system significantly. All experimental work which was done for both quality analysis and image enhancement was done using the DB_ITS_2009 database which is a private database collected by the department of electrical engineering, institute of technology Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia. The performance evaluation was done using the Feature Similarity index (FSIM). Where the FSIM is an image quality assessment (IQA) metric, which uses computational models to measure the image quality consistently with subjective evaluations. The new proposed system outperformed the classical system by 900% for the dry fingerprint images and 14% for the oily fingerprint images.
매 학기마다 반복되는 대학의 강의시간표 작성 방법은 대학 상황에 따라 다르며, 교육환경의 변화에 따라 그 복잡도와 문제의 크기가 증가되는 NP-hard 문제로 알려져 있다. 그 동안, 효과적인 강의자원 배분을 위한 강의시간표 자동생성의 필요성으로 대학 강의시간표 작성에 관한 여러 방법의 연구가 진행되어 왔다. 일반적으로 교양과목 강의시간표는 대학행정부서에서, 전공과목은 학과에서 작성하는데 각 학과 단위의 전공강의시간표작성지원시스템은 학생들의 편의를 도모하고 수업의 효과와 전공강의자원의 효과적인 배분를 위해 중요한 역할을 한다. 이를 위하여 본 연구는 한신대학교의 새로운 강의시간표 작성체계에 따라, 사례 기반의 템플릿을 생성하고, 이로부터 규칙 기반의 상호대화형으로 효과적인 강의자원 배분이 가능한 전공강의시간표를 작성하는 두 단계 지원시스템을 제안하였으며, 사례 데이터를 이용한 프로토타입으로 그 효과를 검정하였다. 과거 사례와의 유사도는 학과 평균 41.72%로 템플릿의 유용성을 볼 수 있으며, 민감도 분석 결과에서 동일 시간 개설과목 허용 임계치를 90% 이상 설정한다면 강의시간표가 더 고른 분포를 갖게 됨을 검정하였다.
고려건국 후 왕의 측근 친위군에 대한 제도적 정비는 성종시대에 이루어졌다. 건국 후 국가제도를 정비하는 법제의 확립과 더불어 2군 6위에 소속된 금군으로 거듭나게 되었다. 금군의 핵심부대는 견룡이며, 그들은 필요에 따라 국왕의 가까운 위치에서 호위하거나 궁성을 수비하고 방어하는 부대로 성장하면서 제도적 위상을 갖추었다고 볼 수 있다. 사적경호제도인 도방(都房)의 창설은 경대승이 신변 안전을 위하여 자신을 따르는 무술이 뛰어난 군졸들과 침식을 같이하면서부터 시작되었다. 경대승이 병사하고, 그의 도방도 곧 해체되었다. 최충헌은 집권 후 경대승의 도방을 부활시켜 이를 보완하고 발전시켰다. 최충헌은 그의 문하에 문무를 두루 겸비한 문객들이 많은 가운데 유능한 인물을 영입하여 군사기반을 강화하는 한편, 문신들의 조언도 받아들이며 도방의 세력을 확대하였다. 이로써 자신의 정권을 위협할 수 있는 금군의 힘을 약화시킴으로써 정치적 입지를 굳혔다. 최우의 집권 이후 6번 도방을 내외도방으로 확장, 개편하여 실질적인 도방으로 발전시켰다. 또 야별초를 창설하여 도방의 위기를 방지하는 효력도 발휘하였다. 고려시대의 공경호인 금군은 왕권이 무력화된 무신집권시대에도 그 제도는 존속되었으나, 군권을 위시한 실권은 사적경호 조직인 도방이 행사하였고 왕은 다만 상징적인 존재로 명맥을 유지하였다. 고려시대의 경호와 현대 경호를 비교해 볼 때 공통점과 차이점을 발견할 수 있으나, 경호의 본질에 있어서는 경호대상자의 안전을 보장한다는 공통점이 있다. 차이점으로는 고려시대의 충성심과 현대의 이익추구가 각각 그 특징으로 대비되며, 고려시대 경호가 무력에 의한 강압으로 다스려진 것이라면, 오늘날의 경호는 자유의지에 의한 의무와 책임감의 수행으로 이루어진 것이라고 볼 수 있다.
본 논문에서는 분야 온톨로지 구축을 위하여 분야 상위 온톨로지를 구축한 다음, 분야 시소러스의 개념과 관계를 이용하여 분야 상위 온톨로지를 확장하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 일반분야 시소러스와 분야 사전을 이용하여 분야 상위 개념 분류체계를 구축한다. 다음, 분야 시소러스의 개념을 분야 상위 온톨로지의 상위 개념으로 분류하고, 광의어(Broader Term: BT)-협의어(Narrower Term: NT) 및 광의어-관련어(Related Term: RT) 사이의 관계를 분야 상위 온톨로지에서 정의한 의미관계로 분류한다. 개념 분류는 두 단계로 진행되는데, 1단계에서는 빈도수 기반 방법, 2단계에서는 유사도 기반방법을 적용하여 시소러스 개념을 분야 상위 온톨로지의 개념으로 분류한다. 관계 분류에서는 두 가지 방법을 적용하였는데, (i) 훈련데이타가 부족한 경우를 위하여 규칙기반 방법으로 BT-NT/RT관계를 iso와 기타 관계(non-isa관계)로 분류하고, 다시 패턴기반 방법으로 non-isa관계를 온톨로지를 위한 의미관계로 분류한다. (ii) 훈련데이타를 충분히 가지고 있을 경우, 최대 엔트로피 모델(MEM)을 적용한 특징기반 분류 기법을 사용하되, k-Nearest Neighbors(k-NN)방법으로 훈련데이타를 정제하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 시스템을 구축하였고, 실험 결과 사람에 의한 판단 결과와 비교 가능한 성능을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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