본 논문은 인공지능(artificial intelligence) 및 전문가 시스템(expert system)의 기본 개념과 이에 적용되고 있는 특정한 기술인 퍼지 이론(fuzzy logic)을 논하고 있으며, 지난 몇 년 동안 탐색 중개인으로서의 전문가 시스템을 조사해 보았다. 이러한 전문가 시스템은 1) 특정한 데이터베이스에 관련된 질문서 작성을 도와주며, 2) 탐색용어나 데이터베이스 선정에 관한 결정을 보조하고, 3) 탐색중에 있는 이용자에게 조언(助言)을 해주고 있다. 또한 전문가 시스템을 개발하는 에 있어 어려움 및 제한점(制限點)을 논의하고 있다.
Objectives The purpose of this review was to investigate constitutional medical research on tumors and to propose information for further research. Methods The literature was investigated from Oriental medicine advanced searching integrated system, China national knowledge infrastructure, and PubMed. The searching terms were cancer, tumor, neoplasm, Sasang constitution, and so on. And studies were collected and analyzed into the three parts of distributions, treatments, and preventions. Results The distribution and type of tumors were different depending on the type of Sasang constitution. The symptoms of a tumor can occur variously in all types of diseases or patterns. Preventing tumors and cultivating health should be considered all aspects of physical, mental, and social health in the Sasang constitutional concept of securing requisite energy of minor organs. Conclusions The Sasang constitutional medicine for treating tumors should be focused on strengthening the constitutional healthy energy considering personal characteristics.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권1호
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pp.65-75
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2019
As the use of semantic web based on XML increases in the field of data management, a lot of studies to extract useful information from the data stored in ontology have been tried based on association rule mining. Ontology data is advantageous in that data can be freely expressed because it has a flexible and scalable structure unlike a conventional database having a predefined structure. On the contrary, it is difficult to find frequent patterns in a uniformized analysis method. The goal of this study is to provide a basis for extracting useful knowledge from ontology by searching for frequently occurring subgraph patterns by applying transaction-based graph mining techniques to ontology schema graph data and instance graph data constituting ontology. In order to overcome the structural limitations of the existing ontology mining, the frequent pattern search methodology in this study uses the methodology used in graph mining to apply the frequent pattern in the graph data structure to the ontology by applying iterative node chunking method. Our suggested methodology will play an important role in knowledge extraction.
인터넷 서비스의 급속한 발전으로 전자 상거래의 이용규모가 해마다 증가하고 있다. 이에 따라 소프트웨어 개발비용을 줄이고 자료구축을 용이하게 함으로서 전자상거래의 활성화를 유도하는 방안이 요구된다. 인터넷 기반의 분산기술을 적용한 웹 서비스는 소프트웨어의 공유를 통해 개발비용을 줄이는 기반을 제공한다. 공유된 소프트웨어는 동일 자료에 접근하게 함으로서 서로 다른 사이트에서 공동의 자료를 참조할 수 있게 한다. 본 고에서는 전자상거래를 위한 데이터베이스 처리 모듈을 웹 서비스로 설계 및 구현함으로서 전자상거래 사이트 개발을 용이하게 하고 데이터베이스를 공유할 수 있도록 하였다. 구현된 웹 서비스는 개발자간에 자료의 선택 수정 추가 삭제 및 검색 기능을 지원하며, 서로 다른 사이트간에 상품정보의 공동 활용이 가능함을 보였다.
Kim, Chang-Kug;Lee, Myung-Chul;Ahn, Byung-Ohg;Yun, Doh-Won;Yoon, Ung-Han;Suh, Seok-Cheol;Eun, Moo-Young;Hahn, Jang-Ho
Genomics & Informatics
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제6권2호
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pp.64-67
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2008
The Korean Rice Ds-tagging lines Database (KRDD) is designed to provide information about Ac/Ds insertion lines and activation tagging lines using japonica rice. This database has provided information on 18,158 Ds lines, which includes the ID, description, photo image, sequence information, and gene characteristics. The KRDD is visualized using a web-based graphical view, and anonymous users can query and browse the data using the search function. It has four major menus of web pages: (i) a Blast Search menu of a mutant line; Blast from rice Ds-tagging mutant lines; (ii) a primer design tool to identify genotypes of Ds insertion lines; (iii) a Phenotype menu for Ds lines, searching by identification name and phenotype characteristics; and (iv) a Management menu for Ds lines.
In the research and development of bioactive compounds, determining whether a compound is novel is necessary at almost every stage. Fast and efficient determination can save money, time and effort, and thereby increase efficiency. Analysis and investigation of empirical results for previously determined compounds is also important in such research. The need to communicate research findings between workers is necessary. In effect, a systematic, centralized communication medium is required. Therefore, we have developed and constructed our own database and search systems. We have developed a search system on DOS and constructed a source file for our own database. To support multiple users, we have developed another specific and comprehensive search system, including powerful searching and output management features. The system has been developed to be simple and user-friendly, using the curses library of UNIX, while still allowing complicated queries to be performed easily with simple full-screen facilities. This UNIX version will be available for use by researchers on a computer network and is expected to make numerous contributions to basic research in universities. It will also have direct applications for institutes and industry.
Objectives: The objective of this study is to investigate and valuate currently provided database management systems (DBMS) of traditional Korean medical knowledge. Methods: We searched DBMS on the web and smart device application markets (Apple App Store and Google Play Store). Key words for searching were 'traditional medicine', 'acupuncture', 'moxibustion', 'herbal medicine', and '한의학'. We looked into each DBMS to find out its scopes and limits, and each was valuated according to its functionality, accessibility, and utility. Results: 186 DBMS of traditional Korean medical knowledge were investigated and 91% of them were applications for smart devices. Almost all DBMS provided acupuncture and herb information, and a small amount of DMBS provided prescription and research paper information. Functionality, accessibility, and utility valuation were performed by using scoring system from 0 to 2. Mean values of functionality, accessibility, and utility were 0.86, 1.29, and 1.09. Conclusions: On the whole, high accessibility and low functionality were found, and various data-calculating functions were not implemented. Further researches and developments about traditional Korean medical knowledge DBMS are necessary to provide correct traditional Korean medical information and to support the studies about Korean medicine.
사진은 다른 기록물과 비교하여 물리적 특성과 정보를 담고 있는 형식의 차이 때문에 특별한 관리를 필요로 한다. 이에 대학 아카이브즈에서 빈번하게 이용되는 사진자료의 효율적인 이용과 관리를 위한 방안으로서, 먼저 대학 관련 사진이미지를 싣고 있는 대학 간행물에서 사진이미지를 추출하고, 서지정보를 파악하여 워크시트를 작성하고, 이를 토대로 사진자료의 서지데이터베이스를 구축하였다. 다음으로 대학 간행물로부터 추출해낸 사진이미지를 편집하고 이를 서지데이터베이스에 링크시킴으로서 사진의 서지정보 검색과 더불어 이미지를 즉시 확인할 수 있는 데이터베이스 구축과정을 사례를 중심으로 소개하고 몇 가지 문제점과 향후 개선방향에 대하여 살펴본다.
최근 멀티미디어 정보를 기술하기 위한 표준인 MPEG-7이 제안되어 이미지/동영상 검색 시스템과 간은 응용분야에서 사용되기 시작하였다. 그러나 MPEG-7 시각 정보 기술자들은 대부분 고차원으로 표현이 되고, 고차원에서 발생되는 문제인 "Curse of dimensionality" 때문에 기존의 인덱싱 방법(예를 들면 트리 구조를 이용하는 다차원 인덱싱 방법, 차원을 줄이는 방법, 양자화 등의 압축 기법을 이용하는 방법 등)으로는 효율적인 검색을 할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자들의 특징을 반영한 효율적인 인덱싱 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기술자를 속성 히스토그램으로 변형하고 히스토그램의 자 빈 값을 이진 형태로 표현하여 비트열을 생성하며, 이러한 비트열들을 이용하여 비트맵 인덱스를 구성한다. 질의 오브젝트가 입력되면 비트맵 인덱스를 이용하여 결과에 포함될 가능성이 있는 후보 오브젝트 리스트를 생성하게 되는데 즉, 각 오브젝트의 인덱스와 질의 오브젝트의 비트열에 대한 XOR(Exclusive OR) 연산을 수행하여서 후보 오브젝트 리스트를 생성한다. 그리고 이 리스트에 있는 오브젝트들에 대해서만 L1-norm과 같은, 기술자를 위해 사용되는 비교 연산식을 수행하여 최종 결과 오브젝트들을 사용자에게 보여주게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 단순한 비트 연산을 통해 검색 결과에 포함될 가능성이 있는 오브젝트들을 추출해낼 수 있기 때문에 빠른 시간 내에 검색을 마칠 수 있도록 해준다. 실험에 의하면 제안한 방법을 이용하는 경우, 90% 이상의 정확도를 유지하면서 검색 시간에서는 순차 검색에 비해 15배 이상의 속도 향상을 보임을 알 수 있었다.
고차원 데이터 공간에서의 효과적인 검색을 위해 최근 VA-file[1], LPC-file[2] 등과 같이 벡터 근사에 기반을 둔 필터링 색인 방법들이 연구되었다. 필터링 색인 방법은 벡터를 근사한 작은 크기의 색인 정보를 사용하여 근사 거리를 계산하고, 이를 사용하여 질의 벡터와 유사하지 않은 대부분의 벡터들을 빠른 시간 안에 검색 대상에서 제외한다. 즉, 실제 벡터 대신 근사 벡터를 읽어 디스크 I/O 시간을 줄여 전체 검색 속도를 향상시키는 것이다. 하지만 VA-file 이나 LPC-file은 근사 거리를 구하는 방법이 순차 검색과 같거나 복잡하기 때문에 검색 속도 향상 효과가 그리 크지 않다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 근사 거리 계산 시간을 줄이기 위하여 새로운 비트맵 색인 구조를 제안한다. 근사 거리 계산속도의 향상을 위하여, 각 객체의 값을 특성 벡터 공간상의 위치를 나타내는 비트 패턴으로 저장하고, 객체 사이의 거리를 구하는 연산은 실제 벡터 값의 연산보다 속도가 훨씬 빠른 XOR 비트 연산으로 대체한다. 실험에 의하면 본 논문이 제안하는 방법은 기존 벡터 근사 접근 방법들과 비교하여 데이터 읽기시간은 더 크지만, 계산 시간을 크게 줄임으로써 전체 검색 속도는 순차 검색의 약 4배, 기존의 방법들보다는 최대 2배의 성능이 향상되었다. 결과적으로, 데이터베이스의 속도가 충분히 빠른 경우 기존의 벡터 근사 접근법의 필터링을 위한 계산 시간을 줄임으로써 더욱 검색 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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