본 연구는 데이터베이스 기술분류의 표준시안을 제시하기 위하여 1차년도(1994년) 연구 결과에 대한 관점을 체계화하고 구체화시켜 수정, 보완하는 형식으로 이루어졌다. 분류관점을 정보와 이를 지원하는 시스템 측면으로 크게 나누어, 데이터베이스 일반, 정보유통, 정보검색, 데이터베이스 시스템, 주변 관련주제를 분류기준으로 하는 표준 시안의 모형이 제시되었다.
단백질은 대부분 공간상의 특징을 고려할 때 유사한 부분을 기준으로 분류되는 경우가 많다 단백질 구조 분류 데이터베이스는 단백질이 가지는 다양한 구조 정보를 바탕으로 단백질 구조 분류 정보를 제공하고 있다. 대표적인 단백질 구조 분류 데이터베이스에는 CATH와 SCOP 데이터베이스가 있다. 이들 데이터베이스는 서로 다른 구조 분류 기준으로 단백질 구조를 분류하고 있으며, 단백질 구조 분류 정보를 검색하는 웹 서비스를 개별적으로 제공하고 있다. 따라서 여러 종류의 단백질 구조 분류 정보를 하나의 웹 사이트에서 검색할 수 있으면 유용할 것이다. 본 논문에서는 CATH와 SCOP에서 정의한 단백질 구조 분류 정보의 통합적인 검색 기능 일 통계 정보를 체계적으로 제공하는 웹 정보시스템에 관하여 기술한다. 제안된 시스템은 CATH와 SCOP에서 제공하는 각각의 데이터를 가공하여 효과적인 구조 분류 검색을 지원하는 구조화된 데이터베이스를 구축하였다. 개발된 시스템은 PDB 식별자, CAT터 식별자. 그리고 SCOP 식별자 또는 단백질 분류 이름으로 한번의 검색으로 두 데이터베이스에서 제공하는 계층적 구조 분류 정보를 제공한다. 또한, 단백질 구조에 대한 유용한 통계 정보를 제공한다.
지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 기반 1:N 지문인식 시스템에서 지문의 형상에 따라 4개 또는 5개 이상의 클래스로 1차분류를 하여 지문인식의 속도 및 정확도를 개선하기 위해 필수로 사용되는 주요 기술이다. 과학수사, 범죄예방, 전자여권 시스템 등에 활용되고 있는 대규모 지문인식 시스템에서 지문분류 작업을 수행하면 데이터베이스 전체를 탐색하는데 필요한 시간을 "1/클래스의 수"로 줄일 수 있기 때문에, 지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 시스템에서는 필수 요소이다. 본 논문에서는 지문분류와 관련된 국내외 기술을 분석하고 지문분류 기술의 발전 동향을 살펴본다.
과학기술정보의 의미적 상호운용성 문제는 빈번하게 발생한다. 잘 만들어진 분류체계는 상이한 데이터베이스 간에 의미상 불일치 없이 정보를 교환하기 위한 도구로 사용될 것이다. 하지만 각 데이터베이스가 취하고 있는 분류체계가 상이함으로 인해서 여전히 현실적인 장벽이 존재한다. 따라서 분류체계간의 일치 및 조화는 매우 시급한 문제이다. 본 논문의 목표는 다른 분류체계('국가과학기술표준분류'와 'KISTI 표준 분류')를 갖는 데이터베이스간의 정보 교환 시에 발생할 수 있는 의미적 불일치를 해결하는 것이다. 이를 위해서 과학기술의 개념적 체계 분석을 수행하였고 다섯가지의 일치/불일치 유형을 사례에 기반하여 분석하였다.
한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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pp.421-430
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1998
지식경영을 위한 다양한 대상 업무중에서 텍스트 데이터의 마이닝은 특히 중요하다. 그 이유는 텍스트 데이터가 양적인 면에서 가장 풍부하고, 또 발견할 수 있는 지식을 가장 많이 포함하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 텍스트 데이터베이스에서 지식발견을 위한 한 과정으로 텍스트 데이터베이스 내의 텍스트들을 분류하는 기법을 기술한다. 특히 문서 분류 방법은 데이터베이스의 일부 데이터를 훈련, 예제로 간주하여 교사 학습 알고리즘을 통해 학습한 후 나머지 데이터를 이용해 분류 정확성을 검증 및 향상시킨다. 시험 데이터로는 인터넷의 뉴스그룹의 기사를 이용하였고, 시험 결과 분류의 정확성은 한글 및 영문 모두 최소 70% 이상으로 나타났다.
대용량 지문 데이터베이스를 사용하는 지문인식 시스템에서 처리 속도와 정확성을 높이기 위해서는 지문을 클래스별로 카테고리화하는 지문분류 기술을 사용해야 한다. 지문분류 방법은 지문 융선으로부터 특징을 추출하고 지문 융선의 흐름과 형상에 따라 정의되어 있는 클래스를 기준으로 학습 및 추론 기법을 이용하여 분류한다. 기존에는 종이에 회전 날인하여 습득된 NIST 데이터베이스를 이용한 연구가 많이 수행되었지만, 지문인식 입력 센서를 이용한 자동화된 시스템이 보편화됨에 따라 FVC에서 공개한 지문 데이터와 같이 센서로부터 입력된 지문 이미지를 이용한 연구가 증가하고 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 지문분류 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 지문분류를 위한 특징 추출 및 분류 기술의 동향을 살펴보고 분류성능을 비교한다. 또한 센서 기반 지문 이미지의 다양한 품질을 고려한 지문분류 기술 연구의 필요성에 대하여 정리하고, 딥러닝 기술을 적용한 지문분류 방법을 분석해 봄으로써 지속적으로 사용이 증가되고 있는 대용량 지문 데이터베이스의 분류 기술 연구에 대한 성능향상에 보탬이 되고자 한다.
판단 트리 분류는 데이터 마이닝의 중요한 문제의 하나이고, 데이터 마이닝은 대형 데이터베이스 기술의 중요한 과제가 되고 있다. 그러므로 데이터베이스와 데이터 마이닝 시스템의 결합 노력은 판단 트리 분류와 같은 데이터 마이닝 기능을 지원하는 데이터베이스 기초 기능의 개발로 이어지고 있다. 이런 기초 기능은 분류 알고리즘의 SQL 구현을 지원하는 특수한 데이터베이스 연산들로 구현되며, 특정 알고리즘을 구현하여 데이터베이스 시스템의 구성 모듈로 사용하고 있다. 데이터마이닝 기능을 제공하는 데이터베이스 기초 기능의 개발에는 두 가지 관점이 있다. 하나는 데이터 마이닝 기능을 분석해서 그런 기능들을 제공하는 데이터베이스 공통 기초 기능을 확인하는 것, 다른 하나는 데이터베이스 시스템의 인터페이스의 한 부분으로 이런 기초 기능의 구현을 위한 확장된 메커니즘을 제공하는 것이다. 데이터마이닝에서 어떤 기초 기능들을 DBMS에 저장할 것인가는 어려운 문제 중에 하나이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 최적화된 판단 트리 분류기를 만들고 데이터베이스 기초 기능에 대해서 기술한다. 판단 트리 분류 알고리즘의 유용한 연산들을 확인하고, 상업적 DBMS에서 이러한 기초 기능의 구현에 대해서 기술하고, 성능 비교를 위한 실험 결과를 제시한다.
본 연구는 웹 기반 감성데이터베이스구축 및 보급을 위하여 국내의 감성 관련 주요 연구 결과 및 감성 자료를 수집하고 주요 감성 지표를 개발하였다. 개발된 감성 지표는 사용 적합성 지표로서 수집한 감성 자료들 중 사용 적합성에 관련된 감성 자료를 선별하여 이를 물리적/객관적 적합성 관련 지표와 주관적 적합성 관련 지표, 개발된 측정 시스템, 감성 정보물로 분류하였다. 물리적/객관적 지표는 다시 환경 지표, 생리 지표, 제품설계 지표, 평가척도 지표, 제품평가 기술 지표로 분류 등의 세부지표로 분류하고, 주관적 지표는 언어 지표, 묘사 지표, 심리 지표, 인지 지표로 다시 나누어 분류하였다. 개발된 제품, 측정 시스템, 또는 시뮬레이터 둥은 개발된 측정 시스템으로 분류하고 그 밖의 감성공학적으로 중요한 자료 및 정보는 감성공학 관련 정보물로 분류하였다. 분류한 지표는 전문가의 검증을 통해 타당성을 확인한 후 감성 데이터베이스로 구축될 예정이다. 이를 위하여 전반적인 감성 자료 관리 시스템을 통한 효과적인 감성 자료 관리체제 구축과 감성 자료의 공유가 뒤따라야 할 것이다.
최근 단백질 기능 예측을 위한 서열비교와 구조비교 기법들은 정확한 분류가 가능한 반면, 새로운 단백질 기능 분류를 함에 있어서 많은 복잡도가 따른다. 따라서 이 논문에서는 보다 빠른 단백질의 구조 분류 및 예측을 위하여 출현 시퀀스(emerging sequence)를 기반으로 하는 분류기법을 제안하였다. 이 기법에서는 먼저, 출현 시퀀스 마이닝 알고리즘을 이용하여 단백질 서열 데이터로부터 4 가지의 단백질 2 차 구조 출현 시퀀스를 발견하고, SVM을 이용하여 단백질의 출현 시퀀스 속성으로부터 단백질의 2 차 구조를 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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