이 논문은 웹 문서의 이미지 캡션 추출을 위한 방법으로서 이미지와 캡션의 위치적 연관성과 본문과 캡션의 어휘적 유사성을 동시에 고려한 방법을 제안한다. 이미지와 캡션의 위치적 연관성은 거리와 방향 관점에서 캡션이 이미지에 상대적으로 어떻게 위치하고 있는지를 나타내며, 본문과 캡션의 어휘적 유사성은 이미지를 설명하고 있는 캡션이 어휘적으로 본문과 어느 정도 유사한지를 나타낸다. 이미지와 캡션을 독립적으로 고려한 자질만을 사용한 캡션 추출 방법을 기저 방법으로 놓고 제안하는 방법들을 추가적인 자질로 사용하여 캡션을 추출하였을 때, 캡션 추출 정확률과 캡션 추출 재현율이 모두 향상되며, 캡션 추출 F-measure가 약 28% 향상되었다.
물리적 또는 기능적으로 연결된 두 지점에서 발생하는 이벤트(쌍대위치 이벤트)들 사이의 국지적인 공간적 연관성을 평가하는 것은 쉽지 않다. 그것은 대개 그러한 형태의 지리적 현상들이 가지고 있는 프로세스 자체의 복잡한 특성 때문이지만, 실제 공간 상에서 재현될 때 매우 복잡하게 얽혀 시각적 패턴을 인식하기 어렵기 때문이기도 하다. 이 논문은 국지적 스케일에서 공간적으로 자기상관된 쌍대위치 이벤트(또는 벡터)들을 확인하기 위한 대안적 방법을 다루고 있다. 제시된 통계적 알고리즘은 (벡터들의) 시작 포인트들의 클러스터링을 평가하기 위한 단변량 포인트 패턴 분석과 시작 포인트들에 상응하는 벡터들의 유사성 측정을 혼합하여 개발되었다. 사례 분석은 미국 오하이오주 프랭클린 카운티의 지역 주택시장에서 2004년에서 2006년 동안 이루어진 주택거래 데이터를 사용하여 이루어졌다. 분석 결과, 국지적으로 특성화될 수 있는, 특히 지역 커뮤니티와 연관된 다양한 이동들을 보여주는 주택거래들을 확인할 수 있었다.
최근 이동 컴퓨팅 환경에서 위치 기반 서비스를 지원하는 다양한 응용이 증가하고 있다. 본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 대량의 공간 데이타베이스를 기반으로 효율적인 정보 서비스를 제공하기 위한 새로운 연관성 기반 선반입 알고리즘인 STAP을 제안한다. STAP은 이동 환경에서의 위치 기반 질의가 갖는 시-공간적 연관성을 이용한다. 또한 사용자의 이동 특성과 공간 데이타의 중요도를 함께 고려한다. STAP은 기존의 캐쉬 정책에서 고려하지 못했던 서비스 사이의 연관성이라는 새로운 측면을 고려함으로써 캐쉬 정책의 차원을 한 단계 높이는 계기가 되었다. 또한 성능 평가를 통하여 제안된 선반입 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
공간적으로 영향을 받는 위치에서의 상호 연관성을 고려한 예측모형 중에서 크리깅 (kriging) 방법은 관측된 데이터를 보간(interpolation)하고, 부드럽게 연결(smoothing)하며, 새로운 데이터를 예측(prediction)하는 통계적 모형으로서 많이 활용되고 있다. 크리깅 모형을 적용하기 위해서는 먼저 주어진 두 위치에서의 비연관성을 나타내는 세미베리오그램 (semivariogram)의 3가지 모수(nugget, sill, range)를 추정해야 한다. 본 연구에서는 전역 적 최적화 방법인 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 도입하여 세미베리오그램 모수들을 추정하였고, 이를 통해 강우량(rainfall)에 대한 크리깅 추정량을 산출하고 효과성을 판단하였다.
인간 유전체에 존재하는 유전적 구조 변이(genetic structural variation) 중 하나인 유전체 단위반복변이(Copy Number Variation, CNV)은 유전자의 기능 발현과 밀접한 관련이 있다. 특히 특정 유전 질병이 있는 사람들을 대상으로 CNV와 유전자발현의 관계를 밝히는 연구가 계속 진행되고 있지만, 정상인 유전체에 대한 CNV의 기능적 분석은 아직 활발히 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 다수의 정상인 샘플에서 찾아낸 공통된 CNV에 대하여 유전자들과의 기능적 관계를 유전자의 분자적 위치와 상관없이 밝힐 수 있는 분석 방법을 제시한다. 이를 위해 서로 다른 이질적인 생물학데이터를 통합하는 방법을 제시하고 공통된 CNV와 유전자와의 연관성을 분자적 위치와 상관없이 계산할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 제안된 방법의 유의성을 보이기 위해서 유전자 온톨로지 (Gene Ontology) 데이터베이스를 이용한 다양한 검증 실험들을 수행하였다. 실험결과 새롭게 제안된 연관성 측정방법은 유의성이 있으며 공통된 CNV와 강한 연관성을 갖는 유전적 기능의 후보들을 시스템적으로 제시할 수 있는 것으로 나타났다.
단백질의 아미노산 조성은 생물정보학의 여러 문제를 해결하기 위한 기초적인 정보로 자주 활용된다. 본 논문에서는 아미노산간의 진화적인 연관성을 정의한 BLOSUM 행렬에서 유도한 유사도 함수를 사용하여 아미노산 조성을 결정한다. 이러한 방법은 생물학적인 연관성이 있는 단백질 서열일수록 비슷한 아미노산 조성을 갖도록 한다. 또한 단백질의 구조와 기능에 중요한 역할을 하는 위치-특이적인 아미노산의 분포를 추정하기 위해서 레이더나 음성 신호의 스펙트럼 분석에 사용되는 개념인 시간-종속 분석, 시간 해상도와 주파수 해상도의 개념을 적용하였다. 제안한 방법을 단백질의 세포내 위치예측에 적용하여 기존의 아미노산 조성 추정 방법을 사용하는 것보다 크게 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
두경부 자세 및 혀, 설골의 위치와 두개안면골격간의 연관성을 알아보기 위해, 원광대학교 치과대학 재학생 중 선천적 두경부 이상이나 결손치가 없고 과거 교정 치료나 보철치료의 경험이 없는 남자 50명과 여자 40명을 대상으로 natural head position(NHP)상태에서 두부방사선 사진을 채득하여 전통적인 두개내 참고선과 두개의 진성 참고선을 이용하여 계속한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 두경부 자세변수들에서는 남녀간 차이가 없었으나, 설골의 위치는 남자가 여자에 비해 더 전하방에 위치하였으며, 더 큰 전하방 경사도를 보였다. 2. 경추의 경사도가 클수록 NHP에서 안면돌출도는 작게 나타났으며, 경추의 전방만곡이 증가할수록 수직적인 안모형태를 보였다. 3. 두경부각이 작을수록 두개저에 대하여 설골이 전방에 위치하였으며, 두경부각과 설골의 수직적인 위치는 연관성을 보이지 않았다. 4. 하악골이 전돌될수록 설골은 전방에 위치하였으며, 두개안면형태와 설골의 수직적인 위치는 미약한 연관성을 나타냈다.
DNA 메틸화는 후성유전학의 한 유형으로 유전자 발현을 조절하여 질병을 비롯한 다양한 생물학적 프로세스에 영향을 준다고 알려져 있다. 따라서 DNA 메틸화 정도와 인간 질병과의 연관성에 관한 연구는 질병의 원인 및 기전을 밝히고 메틸화 프로세스 조절을 통한 질병 치료 방법 개발을 위한 기반이 될 수 있다. 유전자 발현 조절 및 질병 발생은 많은 인자들의 복합적인 상호작용에 영향을 받으므로, 여러 위치에서의 메틸화 정도들의 고차원 조합을 이용한 질병과의 연관 관계 분석이 필수적이다. 본 연구에서는 진화 연산과 가중치 학습에 기반하여 유방암 발생과 연관되어 있는 메틸화 위치의 고차 상호작용을 탐색할 수 있는 방법을 제안한다.
자동 문서 요약 분야에서 대상 문서를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 어떻게 파악하고 구조화할 것인가는 중요한 이슈가 되어 왔다. 문서에 출현한 단어들은 Bag of Words 가정처럼 서로 독립적으로 존재하는 것이 아니라 문서가 쓰여진 의도에 따라 서로 간의 의미적, 혹은 지시적으로 연관되어 있다. 이러한 단어간의 연관성은 결속성(cohesion)이라고 표현하며, 이를 이용한 자동 방법으로 Barzilay의 어휘 체인(lexical chain)을 사용한 자동 방법이 대표적이다. 본 연구에서는 단어간의 연관성과 영문 시소러스인 워드넷(wordnet)에서 단어의 위치 정보를 사용하여 어휘 체인의 성능을 개선하였고, 대상 문서의 개념을 어휘 체인에 기반해 표현하여 자동의 성능을 개선하는 방안을 제시한다.
본 논문은 특정문서에서 문서가 갖고 있는 일반적인 지식을 이용하여 논리적 항목을 추출하는 방법에 관한 연구이다. 먼저 입력된 문서의 영역 분할, 분리자 추출, 그리고 문자와 비문자를 구별하였다. 논리구조 추출단계에서는 구별된 요소의 상대적 크기, 위치 및 전후 블록들의 연관성에 관한 지식을 이용하여 각 블록들을 레이블링 하였고, 레이블된 항목들의 위치정보값을 이용하여 각 항목들을 자료화하였다. 마지막으로, 오분류된 항목에 대해서는 배치기술자를 이용한 검증을 통해 정정하였다. 본 논문에서 구현한 방법으로 실험한 결과 96.5%의 논리항목 추출율을 획득함으로써 그 유효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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