• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.73-75
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• 2006

생물체 내에서 중요 생물학적 기능을 수행하는 기본 단위인 단백질 및 이들의 상호작용 대한 많은 연구가 이루어져 다양한 생물체에 대한 단백질 상호작용 데이터베이스가 구축되었다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터를 이용하여 새로운 단백질 상호작용을 예측하는 방법을 제안한다. 논문에서는 문헌에서 연관 정보를 효율적으로 찾아내기 위하여 제안된 연관개념공간 탐색 방법을 확장하여 단백질 상호작용 예측에 사용한다. 단백질들은 각각이 가지는 다양한 속성들의 벡터로 간주되며, 상호작용은 해당 단백질들의 연관성을 통해 이루어지는 것으로 표현된다. 상호작용하는 두 단백질들의 속성은 단어의 공동 출현과 같이 고려되어 단백질 상호작용은 두 단백질 벡터의 요소로 표현되고 벡터의 요소 속성들 간의 연관성을 표현하기 위해 연관속성개념공간으로 사상되어 공간상의 거리 기반으로 연관속성을 추출한다. 추출된 연관속성을 최대로 포함하는 단백질들 간의 상호작용을 예측하는 방식으로 단백질 상호작용을 예측한다. 논문에서 제안한 방법은 효모의 단백질 상호작용 예측에 대해 평균 약 91.8%의 예측 정확도를 보여, 연관속성개념공간을 이용한 방법이 단백질 상호작용을 예측하는 또 다른 대안으로 사용 될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2004.05a
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• pp.30-35
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• 2004

모바일 환경에서 브로드캐스트는 그 확장성 때문에 매우 유용한 데이터 전송 방법이다. 'push-based' 데이터 전송 방식에서 서버는 넓은 대역폭을 통해 클라이언트에게 다양한 데이터를 반복적으로 브로드캐스트 한다. 〔1,2〕 브로드캐스트에 기반을 둔 정보 시스템의 데이터간의 연관성에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 상호 연관 데이터의 브로드캐스트에서, 클라이언트는 자연스럽게 상호 연관된 데이터의 집합을 요청하게 되며, 데이터의 상호 연관성을 고려할 때 기존의 스케줄링 및 캐싱 기법 등은 달라져야 한다. CBS〔3〕에서는 모든 데이터간의 연관도를 계산하여 최소 비용 경로를 구해, 이 순서대로 브로드캐스트하는 기법을 제안하였다. CBS 기법은, 클라이언트가 연관된 데이터를 동시에 요청하지 않고, NP-문제인 최소 비용 경로를 많은 데이터에 대해서 실시간에 계산해야 되며, 데이터 아이템간의 상호 연관성이 클라이언트마다 다르게 정의되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 응답 시간을 줄이기 위해, 브로드캐스트 되는 상호 연관 데이터의 prefetching기법을 제안한다, 제안된 CT 기법은 상호 연관도와 브로드캐스트 대기시간을 고려하여 캐시를 관리한다. CT를 현실적으로 적용한 ACT의 알고리즘을 소개하였으며, 시뮬레이션을 통해 CT의 성능과 특징을 실험하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.277-279
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• 2005

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질들 간의 상호작용 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이터가 산출된 후게놈시대(post-genomic era)에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터들에서 속성들 간의 연관규칙 학습을 통해 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관규칙 기반의 상호작용 예측 방법을 제시한다. 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 각 단백질의 다수의 속성차원은 정보이론 기반의 속성선택 알고리즘을 이용하여 효율적으로 줄이며 상호작용의 속성집합을 이용하여 신경망을 훈련시키고 이렇게 훈련된 신경망에서 속성들 간의 연관규칙을 디코딩하여 연관규칙 기반의 상호작용 예측에 활용한다. 연관속성 발굴을 통한 상호작용 예측을 위한 마이닝 방법으로는 연관규칙 발견 알고리즘을 사용하였으며 예측 정확도를 높이기 위하여 신경망 예측 모델의 학습 결과를 디코딩한 규칙들이 추가적으로 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 평균 약 $94.5\%$의 예측 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.661-662
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• 2009

갈수록 심각해져가는 보안위협 속에 많은 기관들은 다양한 정보보호시스템을 구축하고, 이를 통합하는 통합보안관리시스템을 운영하고 있다. 이러한 통합보안관리시스템은 이기종간 보안로그를 상호연관분석 할 수 있는 기능을 다양한 방법을 통해 제공하고 있다. 이러한 다양한 상호연관분석 방법 중 다단계 상호연관분석 방법을 이용한 통합보안관리시스템에서 내부자원이 악성코드에 악용되는 걸 사전에 탐지할 수 있는 상호연관분석 정책을 제안한다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.50 no.1
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• pp.251-272
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• 2019

This study investigated the utilization and interrelatedness of Scopus subject categories. To conduct this study, major and minor subject categories of journals listed in the 2017 Scopus index were used. The results showed varying degrees of interrelatedness of subject categories. At the major subject category level, the utilization was the highest in Medicine, while Social Sciences showed a greater degree of interrelatedness in comparison to Medicine. Yet, at the minor subject level, 2700 General Medicine was particularly dominant in terms of utilization and interrelatedness. Moreover, co-occurrences of minor subject categories showed varying degrees of interrelatedness between pairs of minor subject categories. Pairs of minor subject categories showed the following characteristics: a) two subject categories having identical or closely identical descriptions, b) two different categories having an interrelationship by subject areas, and c) one category conceptually encompassing another category. Due to varying degrees of utilization and interrelatedness among subject categories, minor subject categories that may greatly influence the major subject categories in conducting research studies should be investigated in detail.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1059-1062
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• 2005

보안위협은 갈수록 심각해지고 다양한 정보보호시스템들을 통합하는 통합보안관리시스템에 관한 연구 개발도 활발히 진행 중이다. 이기종 정보보호시스템에서 발생하는 다량의 경보와 이벤트를 효과적으로 수집, 통합하고 상호연관 분석할 수 있는 방법이 절실하다. 현재 연구되고 있는 상호연관분석 방법들에 대해서 조사 분류하고 각 분류별로 장단점을 분석하여 이기종 통합보안관리에 적합한 상호연관분석 방법을 제안한다. 보안 경보 검증과정과 분산화된 경보처리방법으로 실시간 상호연관분석이 가능하도록 설계하였다.

• Journal of the Korean Regional Science Association
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• v.35 no.2
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• pp.73-86
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• 2019

The purpose of this paper is to empirically analyze the effects of related and unrelated varieties of industry and occupation on regional economic growth. Recent studies dealing with the mechanism of economic growth argue that occupation as well as industry act as the driving force of regional economic growth by inducing knowledge externalities. Therefore, this study comprehensively analyzed the effects of occupational diversity along with industrial diversity. For the empirical analysis, we set the regional labor market areas as the spatial units of analysis. Dependent variables include regional per capita GRDP and employment growth between 2010 and 2015, and related and unrelated variety of industry and occupations measured based on the entropy approach are used as key explanatory variables. Our empirical results show that the related variety of industry has a positive effect on per capita GRDP in the region, and the related variety of occupation has a positive effect on regional employment growth. On the other hand, the unrelated variety of industries shows a negative correlation with regional employment growth. Based on the empirical results, this paper provides regional policy implications for strengthening economic vitality by dividing the diversity of industry and occupation into related and unrelated varieties and analyzing how they affect regional economic growth.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.10-12
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• 2004

검색엔진에 사용자가 입력한 검색어를 분석하면 상호 연관이 있는 검색어들을 찾아낼 수 있다. 검색어들간의 상호 연관성을 찾기 위해서 데이타 마이닝 분야의 연관법칙을 위한 알고리즘을 적용하였다. 그러나 이 알고리즘들은 모두 일정 횟수 이상 검색된 검색어간의 연관법칙에 집중되어 있어서 일정 횟수 이상 검색되지 않은 검색어들은 버려진다. 이 연구에서는 이런 검색어들을 스몰 셋(small set)이라고 정의하고 스몰 셋의 연관법칙을 찾기 위한 방법을 제시한다. 실험결과는 이 연구에 제시한 방법이 효과적으로 동작하는 것을 입증해준다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.4
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• pp.365-377
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• 2006

Proteins are known to perform a biological function by interacting with other proteins or compounds. Since protein interaction is intrinsic to most cellular processes, prediction of protein interaction is an important issue in post-genomic biology where abundant interaction data have been produced by many research groups. In this paper, we present an associative feature mining method to predict implicit protein-protein interactions of Saccharomyces cerevisiae from public protein interaction data. We discretized continuous-valued features by maximal interdependence-based discretization approach. We also employed feature dimension reduction filter (FDRF) method which is based on the information theory to select optimal informative features, to boost prediction accuracy and overall mining speed, and to overcome the dimensionality problem of conventional data mining approaches. We used association rule discovery algorithm for associative feature and rule mining to predict protein interaction. Using the discovered associative feature we predicted implicit protein interactions which have not been observed in training data. According to the experimental results, the proposed method accomplished about 96.5% prediction accuracy with reduced computation time which is about 29.4% faster than conventional method with no feature filter in association rule mining.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.16 no.2
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• pp.39-71
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• 2011

Lately, developing systems fully interoperable with others is considered an essential element for successful projects, as not only do e-commerce becomes ubiquitous but also distributed systems' paradigm spreads. However, since definitions of interoperability vary by viewpoints, it is still difficult to have the same understanding and evaluation criteria on interoperability. For instance, various interoperability parties in military use different definitions of interoperability, and its T&E is not conducted according to the definition, but only to levels of information exchange. In this paper, we proposed a new definition of interoperability as followsm First of all, we collected existing and various interoperability definitions, extracting key components in each of them. Second, we statistically analyzed those components and applied the association rules discovery in data mining. We compared existing interoperability definitions to ours. From this research, we found associations among the components from various definitions applying market-basketanalysis, redefining interoperability. Key findings of this research can contribute to a unified viewpoint on the definition, level, and evaluation items of interoperability.