암환자의 예후 예측에 기여하는 유전자를 찾는 것은 환자에게 보다 적합한 치료를 제공하기 위한 도전 과제 중 하나이다. 예후 유전자를 찾기 위해 유전자 발현 데이터를 이용한 분류 모델 개발 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 암의 이질성으로 인해 예후 예측의 정확도 향상에 한계가 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 유방암을 비롯한 6개의 암에 대한 암환자의 마이크로어레이 데이터와 생물학적 네트워크 데이터를 이용하여 페이지랭크 알고리즘을 통해 예후 유전자들을 식별하고, K-Nearest Neighbor 알고리즘을 사용하여 암 환자의 예후를 예측하는 모델을 제안한다. 그리고 페이지랭크를 사용하기 전에 K-Means 클러스터링으로 유전자 발현 패턴이 비슷한 샘플들을 나누어 이질성을 극복하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 유전자 바이오마커를 찾는 알고리즘보다 높은 예측 정확도를 보여 주었으며, GO 검증을 통해 클러스터에 특이적인 생물학적 기능을 확인하였다.
체계적 고찰은 명확히 정의된 문헌검색에 기반하고, 결정된 기준(criteria)을 이용하여 선택된 문헌의 질을 평가하며, 타당성이 입증된 방법으로 분석을 시행하는 리뷰의 한 형태이다. 체계적 고찰은 (1)답을 얻고자 하는 질문을 공식화 하고 이에 대한 프로토콜을 작성하고, (2)해당 질문에 대한 일차 연구를 찾아서 포함시키고 (3)자료의 질을 평가하고, (4)자료를 추출하여 뽑고, (5)자료를 분석하며, (6)결과를 해석하고 보고서를 작성하는 순서로 이루어진다 하지만 체계적 고찰 혹은 메타분석이 모든 문제에 대한 해결책은 아니다. 메타분석이 수행되었다고 하더라도 질이 나쁜 연구가 포함되거나 질 문제를 무시한 경우, 이질성에 대해 적절한 주의를 기울이지 못할 때, 무차별적인 자료 병합으로 결론이 정확하지 않은 경우, 출판 비뚤림, 시간 지체 비뚤림, 이중 출판 비뚤림, 언어 비뚤림, 결과 보고 비뚤림과 같은 보고 비뚤림이 문제가 되는 경우에는 메타분석 혹은 체계적 고찰이 잘못된 결론으로 도달하도록 할 수 있다. 따라서 올바른 방법론에 기초한 체계적 고찰만이 현존하는 모든 근거를 결합하여 올바른 결론으로 이끌 수 있다.
오늘날 발달된 분산 컴퓨팅 환경 하에서는 성능, 보안, 이질성 등 시스템의 여러 분산 특성이 이슈화되며 이러한 분산 특성을 잘 고려하여 다루지 않는다면 심각한 문제를 야기시킨다. 지금까지 각 분산 이슈의 특성에 집중된 해결방법이 있었으나, 너무 구현 세부적이거나 근원적인 소프트웨어 설계방법의 관점이 아닌 경우가 많았다. 이에 반해 아키텍처 기반의 개발방법들은 소프트웨어의 여러 비기능적 특성에 근원적인 접근을 돕지만 절차가 명료하지 못한 문제를 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 절차 중심의 방법을 기본으로 하여 시스템의 비기능적 특성으로의 근원적인 접근을 돕기 위해 스타일, 패턴과 같은 소프트웨어 아키텍처의 요소를 이용하는 방안을 기술한다.
본 연구는 네트워크상에 분산된 데이터들의 이질적인 문제를 해결하고, 효율적인 데이터 통합을 위한 Topic Maps MetaData Registry(TMDR)기반의 쿼리 변환 기법을 제시한다. TMDR은 분산 데이터를 통합하기 위해 글로벌 스키마를 제공하여 각 로컬 데이터에서 발생하는 정보들 사이의 이질성 문제를 쿼리 변환 기법으로 해결한다. 이 기법은 eXtended Meta Data Registry(XMDR)의 Meta Schema Ontology(MSO)와 Topic Maps에서 연관 관계를 분석하여 로컬의 접근 정보를 관리하는 Meta Location(ML)의 정보를 통해 분산되어 있는 로컬 데이터들을 통합 접근할 수 있도록 한다. 처리방법은 TMDR을 이용하여 전역처리를 위한 글로벌 쿼리를 생성하고, 생성된 글로벌 쿼리는 로컬 스키마로 분해되어 네트워크를 통해 분산되어 있는 시스템들을 접근하도록 함으로써, 통합 접근이 가능하게 한다. 우리는 이를 위해 글로벌 쿼리를 로컬에 적응적인 쿼리로 변환하는 방안을 제안한다.
Intranet 환경에 다수의 유휴 호스트를 이용하여 많은 계산량을 지닌 응용 문제를 분산시켜 병렬 수행함으로써 효율성의 향상이 기대된다. 하지만 유휴 호스트를 이용하는데 있어서 이질성과 가변성 및 자율성으로 인해 요청에 대한 신뢰성을 예측하기가 어렵다. 본 논문에서는 태스크 할당 및 호스트 관리에 있어서 부하 균등을 위한 동적 분산 병렬 스킴인 적응적 태스크 재할당 기법을 제시한다. 또한, 이미지 랜더링 생성과 프랙탈 이미지 처리와 같은 많은 연산량을 지닌 응용 문제를 PDSWeb 시스템에 적용하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하고 평가한다.
인터넷의 사용이 보편화되어 가고 있는 현대 정보 사기에서는 다양한 정보들이 인터넷 상에 분산되어 존재하고 있다. 이러한 정보 자원들은 서로 이질적인 형태로 분산되어 존재하기 때문에, 정보론 얻으려 하는 최종 사용자가 이러한 정보 자원들에 대해 단일화된 형태로 접근할 수 있는 방법이 요구된다. 따라서, 이러한 정보 통합에 대한 말은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 XML Schema를 이용한 정보 홍합에 있어서, 각 정보 자원들의 이질성에 기인하는 충돌문제를 분류하고, XQuerySD를 이용한 뷰 정의 방식의 동한 과정에서 충돌 해결 방안을 제시하며, XQuerySD를 쉽게 생성한 수 있도록 도와주는 저작 도구를 설계한다.
본 연구에서는 지점빈도해석의 단점을 보완하기 위해 지역화의 개념을 사용한 지역빈도해석을 수행하였다. 지점빈도해석은 수문자료의 관측기간이 짧은 경우 정확도에 문제를 발생시킬 수 있으므로 지점 내 충분한 수의 자료 확보가 선행되어야 하나, 우리나라의 경우 지점별로 자료수가 많지 않기 때문에 지역빈도해석을 통해서 보다 정확하고 안정적인 확률수문량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 한강유역의 강우자료 선별을 통해서 신뢰성 있는 자료를 구축한 후, Regional Shape Estimation법과 Index Flood법을 사용한 지역빈도해석을 각각 실시하여 지점빈도해석을 시행한 결과와 비교 분석하였다. 그 결과, 한강유역의의 경우 Regional Shape Estimation 법보다 Index Flood 법이 약간 우수하게 나타났으며, 이질성이 내포되어 있는 경우라도 지점빈도해석보다는 지역빈도해석 기법이 우수하게 나타났다. 국내의 경우와 같이 관측 자료기간이 짧은 경우에는 지점빈도해석 기법보다는 지역빈도해석 기법을 적용하는 것이 보다 신뢰할 수 있는 확률수문량을 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
특정 도메인의 정보시스템간에 정보를 공유하기 위해서, 정보 시스템들은 도메인별로 사용되는 메타데이터를 각기 정의하여 사용하기 때문에 각각의 정보 시스템간의 정보 공유시 메타데이터의 이질성 문제가 발생되지 않는다. 그러나, 메타데이터의 불일치 문제는 이기종 도메인간에 정보를 공유할때 발생된다. 본 논문에서는 메타데이터를 이용하여 구축된 정보시스템 간의 상호운용성을 증진하기 위하여 메타데이터의 의미적 유사성 측정 방법을 제안한다. 이를 위하여 메타데이터 레지스트리(MDR)에 정의되어 있는 메타데이터에 대한 개념 모델을 정의하고. 개념모델의 인스턴스간에 의미유사성을 측정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용한 결과 도메인이 다른 정보시스템간에 점보공유를 위한 의미적으로 유사한 최적의 메타데이터를 선택할 수 있다.
동일 건축물의 지지력변화 구간이나 이질기초 부위에서 보강방법은 경험적이나 약식검토의 방법으로 처리되고 있으므로 이 문제를 보완하기 위해 해석적 기법에 의한 기초의 안정성을 판단하고 보완할 수 있는 방법을 제시하였다. 이질 기초지반의 치환에 의해 보강효과를 산정하기 위하여는 기초면 하부 지반의 깊이에 따른 영향계수를 고려한 지반강성 평가방법을 적용하여 치환지반의 효과를 판정하여야 한다. 이에 본 논문에서는 잡석치환과 콘크리트 치환에 의해 지반이 보강되는 효과를 나타내는 등가 지반반력계수를 손쉽게 산정할 수 있는 도표와 관계식을 제시하였다.
현재의 멀티데이터베이스 시스템에서 고려해야 할 중요한 문제중의 하나는 의미 이질성(semantic heterogeneity)을 식별하고 해결하는 것이다. 본 논문에서는 이를 위하여, 다중 측면 의미 모델(Multi-Aspect Semantic Model:MASM)을 제시하고 이에 기반한 의미 통합 방법을 제시한다. MASM은 의미 특징(semantic feature), 스키마 측면(schematic aspect), 명칭(name), 기능적 측면(functional aspect), 문맥(context) 등의 여러 요소들을 고려한 모델이며, 모든 요소 데이터베이스간에 공유되어야 하는 표준화된 지식 없이 객체간의 의미 유사성을 판단한다. 정보 통합에 필요한 모든 지식은 각 요소 데이터베이스에서 다른 요소 데이터베이스에 독립적으로 구축되며, 이를 통하여 융통성과 확장성을 갖는 멀티데이터베이스 시스템을 구축하는 토대를 마련한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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