• 전기학회논문지
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• 제58권7호
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• pp.1443-1449
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• 2009

This paper presents a profiling model of a wide-window superscalar microprocessor using multiple branch prediction. The key idea is to apply statistical profiling technique to the superscalar microprocessor with a wide instruction window and a multiple branch predictor. The statistical profiling data are used to obtain a synthetical instruction trace, and the consecutive multiple branch prediction rates are utilized for running trace-driven simulation on the synthesized instruction trace. We describe our design and evaluate it with the SPEC 2000 integer benchmarks. Our performance model can achieve accuracy of 8.5 % on the average.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.66-73
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• 2017

Due to the recent rapid changes in society and wide spread of information devices, diverse digital information is utilized in a variety of economic and social analysis. Information related to the crime statistics by type of crime has been used as a major factor in crime. However, statistical analysis using only the structured data has the difficulty in the investigation by providing limited information to investigators and users. In this paper, structured data and unstructured data are analyzed by applying Korean Natural Language Processing (Ko-NLP) and the Latent Semantic Analysis (LSA) technique. It will provide a crime profile optimum system that can be applied to the crime profiling system or statistical analysis.

• 디지털융복합연구
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• 제14권6호
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• pp.263-270
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• 2016

본 논문에서는 교육 분야에 프로파일링을 활용하여 교사가 전문적인 통계 지식을 가지고 있지 않아도 운영이 가능한 성적 맞춤형 통계 분석 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 프로파일링에 대한 기술을 교육 분야에 융합하여 학생 맞춤형 다차원 분석 시스템을 구축하기 위한 필요 요소들(프로파일링, 빈도/교차/기간별/이항/다항 분석)에 대해 살펴보았다. 실제 교육 프로파일링을 활용한 학생 맞춤형 다차원 분석 시스템을 구축하기 위한 전체 구성도와 구축 상황에 대해 언급하고, 각 통계적 방법을 적용한 알고리즘에 대한 구현 결과를 보였으며, 기존에 존재하는 시스템들과의 차별성과 우월성에 대해 설명하였다. 제안된 기술을 기반으로 시스템이 구축되면 수각자의 요구와 능력의 차이를 고려하여 정확한 목표 및 기준을 명확하게 함으로써, 공교육 만족도 제고를 통해 선행학습 및 사교육비 절감의 효과와 학생 개인의 능력과 적성에 맞는 자기 주도적 학습 실현이 가능하다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제34권5호
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• pp.1467-1472
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• 2013

Metabolomics is a field that studies systematic dynamics and secretion of metabolites from cells to understand biological pathways based on metabolite changes. The metabolic profiling of intact human colorectal tissues was performed using high-resolution magic angle spinning (HR-MAS) NMR spectroscopy, which was unnecessary to extract metabolites from tissues. We used two different groups of samples, which were defined as normal and cancer, from 9 patients with colorectal cancer and investigated the samples in NMR experiments with a water suppression pulse sequence. We applied target profiling and multivariative statistical analysis to the analyzed 1D NMR spectra to identify the metabolites and discriminate between normal and cancer tissues. Cancer tissue showed higher levels of arginine, betaine, glutamate, lysine, taurine and lower levels of glutamine, hypoxanthine, isoleucine, lactate, methionine, pyruvate, tyrosine relative to normal tissue. In the OPLS-DA (orthogonal partial least square discriminant analysis), the score plot showed good separation between the normal and cancer groups. These results suggest that metabolic profiling of colorectal cancer could provide new biomarkers.

• 한국응용약물학회:학술대회논문집
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• 한국응용약물학회 2007년도 Proceedings of The Convention
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• pp.19-27
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• 2007

An important potential of metabolomics-based approach is the possibility to develop fingerprints of diseases or cellular responses to classes of compounds with known common biological effect. Such fingerprints have the potential to allow classification of disease states or compounds, to provide mechanistic information on cellular perturbations and pathways and to identify biomarkers specific for disease severity and drug efficacy. Metabolic profiles of biological fluids contain a vast array of endogenous metabolites. Changes in those profiles resulting from perturbations of the system can be observed using analytical techniques, such as NMR and MS. $^1H$ NMR was used to generate a molecular fingerprint of serum or urinary sample, and then pattern recognition technique was applied to identity molecular signatures associated with the specific diseases or drug efficiency. Several metabolites that differentiate disease samples from the control were thoroughly characterized by NMR spectroscopy. We investigated the metabolic changes in human normal and clinical samples using $^1H$ NMR. Spectral data were applied to targeted profiling and spectral binning method, and then multivariate statistical data analysis (MVDA) was used to examine in detail the modulation of small molecule candidate biomarkers. We show that targeted profiling produces robust models, generates accurate metabolite concentration data, and provides data that can be used to help understand metabolic differences between healthy and disease population. Such metabolic signatures could provide diagnostic markers for a disease state or biomarkers for drug response phenotypes.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제33권3호
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• pp.161-169
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• 2006

식물대사체학은 식물세포, 조직, 기관, 혹은 개체수준에서 주어진 시간과 조건에서 발견되는 모든 대사물질을 밝히고, 시간의 경과 혹은 조건의 변화에 따른 metabolic profiling의 변화를 연구하는 식물학 분야이다. 식물대사체학은 생물에 대한 전체론적 접근을 위한 가장 최근에 발달된 omics분야의 하나로서 일종의 시스템 생물학이다. 전체론적 접근과 이해를 위해서 대사체학은 metabolic profiling의 계량화학 혹은 다변량분석 방법을 자주 사용한다. 식물학분야에서 대사체학은 애기장대나 벼와 같은 모델식물에 tag를 도입하여 형질전환시킨 돌연변이체에 대해 DNA microarray와 함께 사용하여 유전자의 기능을 밝히는데 유용하게 사용된다. 본 총설에서는 식물대사체학의 기본 개념과 1H NMR 혹은 FTIR으로 얻은 metabolic profiling의 다변량분석에 대한 실용적인 사용법을 소개하고자 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.259-265
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• 2014

현재 널리 이용되는 멀티코어 프로세서 구조의 설계 초기에 그 성능을 분석하기 위하여 명령어 트레이스 모의실험을 이용하는 경우, 시간과 공간을 많이 차지하기 때문에 비실용적이다. 본 논문에서는 프로화일링 기법에 기반하는 통계적 모의실험에 의하여 다양한 하드웨어 사양을 갖는 멀티코어 프로세서의 성능을 측정하는 기법에 대하여 연구하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 벤치마크 프로그램의 특성을 통계적 프로화일링 기법으로 모델링하고 여기서 얻은 통계적 프로화일을 바탕으로 벤치마크 트레이스를 합성하여 멀티코어 프로세서에 대한 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 통계적 모의실험에 의하여 측정한 성능이 명령어 트레이스 모의실험에 의하여 측정한 성능에 근접한 결과를 가져왔으며 모의실험 시간을 크게 단축시켰다.

• 한국자기공명학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-10
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• 2013

Metabolomics is the study which detects the changes of metabolites level. Metabolomics is a terminal view of the biological system. The end products of the metabolism, metabolites, reflect the responses to external environment. Therefore metabolomics gives the additional information about understanding the metabolic pathways. These metabolites can be used as biomarkers that indicate the disease or external stresses such as exposure to toxicant. Many kinds of biological samples are used in metabolomics, for example, cell, tissue, and bio fluids. NMR spectroscopy is one of the tools of metabolomics. NMR data are analyzed by multivariate statistical analysis and target profiling technique. Recently, NMR-based metabolomics is a growing field in various studies such as disease diagnosis, forensic science, and toxicity assessment.

• 정보관리학회지
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• 제28권2호
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• pp.11-36
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• 2011

1990년대부터 계량정보학은 정보학자들 사이에서 주목을 받는 분야로 발전해오면서 현재 계량서지학, 사이언토메트릭스 등 모든 계량학을 포괄하는 개념으로 인식되고 있다. 계량정보학의 역동적인 발전을 조명하기 위하여 이 연구에서는 계량정보학 연구출판물을 기반으로 하여 이 분야의 지적구조를 분석하고자 하였다. 적용된 기법은 통계적 기법과 프로파일링 기법이다. 데이터 수집을 위해서는 SCI 데이터베이스를 이용하였으며 2001년부터 2011년까지의 Web of Knoewledge 데이터베이스에서 다음과 같은 5개의 질의를 가지고 데이터를 수집하였다: informetrics', bibliometrics', scientometrics', webometrics', citation analysis.' 프로파일링 기법으로 주요 주제, 저자, 저널별로 지적구조도를 제시하였으며 계량정보학 연구를 수행한 주요 국가, 기관, 저자도 분석되었는데 미국과 영국이 이 분야 연구를 주도하고 있으며 M. Thelwall이 10년동안 생산성이 가장 높은 저자인 것으로 나타났다.

• 한국자기공명학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.54-68
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• 2011

$^1H$ nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy of biological samples has been proven to be an effective and nondestructive approach to probe drug toxicity within an organism. In this study, ketoprofen toxicity was investigated using $^1H$-NMR spectroscopy coupled with multivariate statistical analysis. Histopathologic test of ketoprofen-induced acute gastrointestinal damage in rats demonstrated a significant dose-dependent effect. Furthermore, principal component analysis (PCA) derived from $^1H$-NMR spectra of urinary samples showed clear separation between the vehicle-treated control and ketoprofen-treated groups. Moreover, PCA derived from endogenous metabolite concentrations through targeted profiling revealed a dose-dependent metabolic shift between the vehicle-treated control, low-dose ketoprofen-treated (10 mg/kg body weight), and high-dose ketoprofen-treated (50 mg/kg) groups coinciding with their gastric damage scores after ketoprofen administration. The resultant metabolic profiles demonstrated that the ketoprofen-induced gastric damage exhibited energy metabolism perturbations that increased urinary levels of citrate, cis-aconitate, succinate, and phosphocreatine. In addition, ketoprofen administration induced an enhancement of xenobiotic activity in fatty oxidation, which caused increase levels of N-isovalerylglycine, adipate, phenylacetylglycine, dimethylamine, betaine, hippurate, 3-indoxylsulfate, N,N-dimethylglycine, trimethyl-N-oxide, and glycine. These findings demonstrate that $^1H$-NMR-based urinary metabolic profiling can be used for noninvasive and rapid way to diagnose adverse drug effects and is suitable for explaining the possible biological pathways perturbed by nonsteroidal anti-inflammatory drug toxicity.