• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.40-42
• /
• 2006

유전자 발현에 있어서의 조절작용은 유전자간의 복합적인 상호작용의 결과에 기인한다. 따라서 이러한 현상으로부터 기능적으로 연관된 유전자 군을 식별하기 위해서는 단일 유전자보다는 복수의 유전자군의 발현패턴을 대상으로 하게 된다. 이 경우 발현패턴의 시간에 따른 다양하고 복잡한 특징들은 은닉변수학습 모형을 이용하므로서 보다 명확하게 표현될 수 있고, 유사한 기능을 가진 유전자 군을 탐색 하는데에 효과적으로 이용될 수 있다. 본 논문에서 제시된 은닉변수학습 모형은 이스트 Cell Cycle 데이터에 적용한 결과 특정 조절유전자에 대하여 생물학적으로 연관된 유전자 군을 찾는 데에 다른 방법과 비교하여 효과적임을 보일 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.208-210
• /
• 2002

재생기에서 MP4 파일을 재생하기 위해서는 Drawing 정보와 Routing 정보가 필요하다. 기존의 저작도구에서의 객체 Naming은 그 객체와는 상관없이 단순히 문자열과 숫자의 조합으로 되어 있고 실제 화면상에 기술되는 객체의 ID값을 부여하는 방법이었다. 객체 Naming을 구현하는 객체 ID 설정이 이러한 방법이었기 때문에 재생기에서 객체 정보를 구하려면 Scene 그래프를 반복해서 검색하는 load가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 load를 줄이기 위해서 비트 연산을 이용한 각 객체의 ID를 부여함으로써 각 객체에 속하는 Attribute의 ID가 자신의 실제 객체의 ID를 추론할 수 있는 방법으로 객체에 대한 Naming을 구현하였다. 이러한 객체 Naming 기법으로 설정된 객체의 ID값은 비트 연산과 시프트 연산을 이용해서 객체 정보를 구할 수 있기 때문에 Scene 그래프 탐색 load를 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2018.07a
• /
• pp.215-216
• /
• 2018

분산 컴퓨팅 환경에서 사용되어지는 빅 데이터 파일 시스템은 IoT(Internet of Things) 노드에서 처리해야할 데이터 탐색 시 모든 저장장치를 탐색하기 때문에 속도가 느리며 트래픽으로 인한 오버헤드가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 IoT 노드의 분산 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터를 좀 더 효율적으로 처리하고 빠른 검색을 위해 머신 러닝 기법을 이용한 분산 프레임워크를 제안하며 IoT 노드에서의 데이터 처리를 위해 다른 저장 장치로의 불필요한 액세스를 사전에 방지하여 빠르고 정확한 연산 결과를 도출하여 효율성을 향상 시키고자 한다.

• STIMA Bulletin
• /
• s.1
• /
• pp.33-35
• /
• 2004

인터넷과 웹이 발달하면서 이전 보다 훨씬 많은 양의 정보를 점하고 활용하게 되었으며, 또한 전통적인 서지 정보 이외에 인터넷과 웹에서 획득한 웹 문서,전자 저널, 그림이나 파일로 작성된 이미지정보 등 정보의 형태 또한 매우 다양해졌다. 이로 인해 이제는 개인 연구자들이 단순한 정보 탐색뿐만 아니라 다양하고 방대한 정보를 효율적으로 관리하고 활용할 수 있는 방안이 필요하게 되었고 그에 따라 각종 서지 및 정보 관리 프로그램이 출현하게 되었다. 본고에서는 전 세계에서 가장 보편전으로 사용되는 서지 정보 관리 프로그램인 EndNote 및 WriteNote를 소개하고자 한다

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2005.10b
• /
• pp.400-402
• /
• 2005

본 논문에서는 양방향환경에서의 메타데이터 서비스를 제공하는 TV-Anytime 시스템에서의 개인 맞춤형 서비스를 위한 오퍼레이션들을 설계 밋 구현한다. TV-Anytime 포럼에서는 양방향 환경에서의 메타데이터 서비스를 위해 get_Data 와 submit_Data 오퍼레이션을 정의 하였으나, 이 두 오퍼레이션은 양방향 환경에서의 맞춤형 서비스를 제공할 수가 없다. 이에 본 논문에서는 사용자 프로파일 정보를 활용한 개인 맞춤형 서비스를 위해 새로운 오퍼레이션을 제안한다. 제안된 오퍼레이션을 통해 사용자는 양방향 환경에서의 SOAP 프로토콜을 통해 콘텐츠의 검색, 저장, 탐색 및 개인 맞춤형 서비스가 가능하다.

• Review of KIISC
• /
• v.30 no.1
• /
• pp.43-53
• /
• 2020

딥러닝 기술의 발달로 인해 다양한 응용 분야에서 해당 기술 활용 시 좋은 성능을 보임에 따라 부채널 분석 분야에서도 딥러닝 기술을 적용하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 초기 딥러닝 기술은 데이터 분류 문제를 해결해야 하는 템플릿 공격과 같은 프로파일링 기반의 부채널 공격에 집중되어 적용되었지만 최근에는 프로파일링 기반의 부채널 분석 뿐만 아니라 상관 전력 분석 등과 같은 논프로파일링 기반 부채널 공격, 파형 인코딩 및 전처리, 부채널 누출신호 탐색 등으로 연구범위가 확대되어지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 부채널 분석 기술의 최신 연구 동향을 분야별로 체계적으로 정리 및 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.313-314
• /
• 2009

추천 시스템은 고객의 탐색 시간과 노력을 줄여주기 위한 시스템으로서 고객의 만족도를 제고시키기 위한 시스템에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 사용자의 프로파일과 음식 주문 내용을 기반으로 개인의 선호도를 분석하여 음식을 추천할 뿐 아니라 새로운 음식에 대한 정보를 제공하기 위해 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙을 사용하여 시스템의 유연성을 높인 음식 추천 에이전트를 제안하고 구축한다. 본 시스템은 시간이 지남에 따라 사용자의 만족도가 상승하는 것을 알 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.31 no.1
• /
• pp.61-70
• /
• 2004

It is difficult to find an appropriate web site because exponentially growing web contains millions of web documents. Personalization of web search can be realized by recommending proper web sites using user profile but more efficient method is needed for estimating preference because user's evaluation on web contents presents many aspects of his characteristics. As user profile has a property of non-linearity, estimation by classifier is needed and combination of classifiers is necessary to anticipate diverse properties. Structure adaptive self-organizing map (SASOM) that is suitable for Pattern classification and visualization is an enhanced model of SOM and might be useful for web mining. Fuzzy integral is a combination method using classifiers' relevance that is defined subjectively. In this paper, estimation of user profile is conducted by using ensemble of SASOM's teamed independently based on fuzzy integral and evaluated by Syskill ＆ Webert UCI benchmark data. Experimental results show that the proposed method performs better than previous naive Bayes classifier as well as voting of SASOM's.

• The KIPS Transactions:PartC
• /
• v.17C no.1
• /
• pp.61-68
• /
• 2010

As the mobile technology advances, file searching among the mobile device users becomes more important. In this paper, we propose the uniform grid, greedy, and MIS P2P systems that have double-layered topology to search files efficiently for mobile ad-hoc networks. In these systems, peers are classified into two groups, super-peers and sub-peers, and each super-peer manages its neighboring sub-peers. In the proposed systems, each super-peer maintains the appropriate information of its sub-peers so that when a peer requests a file, the request is sent to its super-peers and then to neighboring super-peers. Hence the proposed systems could avoid multi-broadcasting and reduce network overheads. The experimental results show that the proposed systems outperform a single-layered P2P system in terms of the average number of messages to find target files. Especially the MISsystem improves by reducing the average number of messages by 48.9% while maintaining the same search accuracy.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.22 no.8
• /
• pp.482-491
• /
• 2022

The purpose of this study was to classify latent profiles based on satisfaction of student by the campus-life&educational-experiences and to identify factors affecting satisfaction according to each type. For this study, data from the survey of the A univ(1,952 data) were used. To analyze this, a latent profiles analysis was applied to identify subgroups, in which the students by the campus-life&educational-experiences satisfaction, and a multinomial logistic regression model was applied to verify factors affecting group classification. As a result of the analysis, first four groups were classified in the order of 'average·class·highest·relationship satisfaction type'. Second the factors affecting the classification into the remaining three types with 'the average satisfaction type' as a reference group were found to be significant influencing factors(gender, grade, admission process, GPA grade). Based on these results, this study suggested implications for planning and promoting student-tailored education and student support policies at the university level.