The genetic structure and diversity of 15 Chinese indigenous chicken breeds was investigated using 29 microsatellite markers. The total number of birds examined was 542, on average 36 birds per breed. A total of 277 alleles (mean number 9.55 alleles per locus, ranging from 2 to 25) was observed. All populations showed high levels of heterozygosity with the lowest estimate of 0.440 for the Gushi chickens, and the highest one of 0.644 observed for Wannan Three-yellow chickens. The global heterozygote deficit across all populations (FIT) amounted to 0.180 (p<0.001). About 16% of the total genetic variability originated from differences between breeds, with all loci contributing significantly to this differentiation. An unrooted consensus tree was constructed using the Neighbour-Joining method and pair-wise distances based on marker estimated kinships. Two main groups were found. The heavy-body type populations grouped together in one cluster while the light-body type populations formed the second cluster. The STRUCTURE software was used to assess genetic clustering of these chicken breeds. Similar to the phylogenetic analysis, the heavy-body type and light-body type populations separated first. Clustering analysis provided an accurate representation of the current genetic relations among the breeds. Remarkably similar breed rankings were obtained with all methods.
의미 수행 코드를 이용한 문법-지시적 변환 방법은 컴파일러 설계자가 원시 언어의 구문 구조에 따라 직접 컴파일러의 후단부를 표현할 수 있는 효과적인 방법으로 텍스트 프로그래밍 언어에서는 컴파일러 구축 방법으로 널리 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 시각언어의 경우에는 통합된 파스 트리 노드 표현 방법의 부족과 구문 구조의 모델링 방법의 결여로 인하여, 의미 수행 코드를 이용한 문법 지시적 변환 방법에 기반을 둔 컴파일러 구축에 어려움이 있다. 본 연구에서 는 Pictorial Class Grammar의 시각언어 구문 정의를 캡슐화 하는 방법과 And-Or-Waiting Graph를 이용한 구문 분석 방법을 기반으로 하여, 구문 요소를 하나의 클래스형태로 구성함으로써, 구문 요소의 표현에 사용되는 의미와 구문의 미 (syntax-semantics)를 분리 할 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법에 기초하여 기존 연구들의 문법-지시적 시각언어 컴파일러 구축의 문제점을 극복하고, 구문 명세와 분리된 의미 수행 코드 명세 방법을 제시하여, 유지보수성을 보다 향상시킨 문법-지시적 변환 방법을 이용한 시각언어 컴파일러 자동 생성 방법을 제공한다.
포스트지놈 시대에 있어서 가장 주된 연구는 단백질의 구조적 유사성이나 분류학적인 연관성을 밝히는 것이다. SCOP 단백질 구조 분류는 이러한 목적을 위한 대표적인 데이터베이스로서, 3차원 구조가 알려진 단백질에 대한 구조적 분류학적 관계에 대한 상세한 기술을 제공한다. 하지만, SCOP 데이터는 단순 텍스트 형식의 자료로만 제공되고 있어서 이를 이용한 다른 분석 도구나 자원을 개발할 경우 그 작업이 번거로우면서도 오류 발생의 소지가 높다. 따라서 이러한 데이터를 연주자들이 보다 효과적으로 이용할 수 있도록 표준화된 구조적인 형식으로 제공하는 것이 바람직하다. 이러한 요구를 충족시키기 위하여, 본 논문에서는 SCOP 데이터베이스에 대한 효율적인 검색을 지원하는 브라우징 도구인 SCOPBrowser를 구현하였다. SOPBrowser는 SCOP 사이트에서 제공되는 기본정보 및 단백질 구조 분류 정보에 대한 트리보기, 전체 단백질 도메인에 대한 검색, 특정 도메인에 대한 XML 내용 보기, 그리고 단백질 구조에 대한 유용한 통계 등 다양한 정보를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.
XML은 인터넷 상에서 데이타의 표현 및 전송 표준으로 인식되고 있다. XPath는 XML 문서의 특정 부분을 규정하는 표준으로, XML 질의 처리와 접근 제어에 적합한 언어이다 본 논문에서는 XPath를 사용자 질의 및 접근 제어 정보를 표현하는 방법으로 사용하는 XML 접근 제어 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 접근 제어 XPath 표현식을 통해 질의 XPath 표현식을 필터링하여 XML 문서에 대한 접근을 제어한다. 이를 위하여 XML 접근 제어 트리(XACT)를 정의하고, 이 트리를 이용하여 질의 XPath 표현식에서 접근 허용되는 부분만을 추출한다. XACT는 XML 엘리먼트들에 대한 구조적 요약으로 에지를 구성하고, 접근 제어 정보로 노드를 구성한 구조이다. 제안하는 방법의 정확성을 보이고, 기존방법과의 성능을 비교한다
Index selection is one of the most important decisions to take in the physical design of relational data warehouses. Indices reduce significantly the cost of processing complex OLAP queries, but require storage cost and induce maintenance overhead. Two main types of indices are available: mono-attribute indices (e.g., B-tree, bitmap, hash, etc.) and multi-attribute indices (join indices, bitmap join indices). To optimize star join queries characterized by joins between a large fact table and multiple dimension tables and selections on dimension tables, bitmap join indices are well adapted. They require less storage cost due to their binary representation. However, selecting these indices is a difficult task due to the exponential number of candidate attributes to be indexed. Most of approaches for index selection follow two main steps: (1) pruning the search space (i.e., reducing the number of candidate attributes) and (2) selecting indices using the pruned search space. In this paper, we first propose a data mining driven approach to prune the search space of bitmap join index selection problem. As opposed to an existing our technique that only uses frequency of attributes in queries as a pruning metric, our technique uses not only frequencies, but also other parameters such as the size of dimension tables involved in the indexing process, size of each dimension tuple, and page size on disk. We then define a greedy algorithm to select bitmap join indices that minimize processing cost and verify storage constraint. Finally, in order to evaluate the efficiency of our approach, we compare it with some existing techniques.
본 연구는 전통공간의 수목정비방안 마련을 위해 광한루원을 사례로 진행되었다. 이를 위해 전통공간의 수종 선정과 수목정비 동향에 대한 이론적 고찰이 선행되었으며, 광한루원의 현장조사를 통한 식재현황을 분석하고, 과거 문헌 및 기록 등에 나타나는 수종 및 식재경관을 토대로 광한루원의 수목정비방안을 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 전통공간의 수종 선정과 수목정비에 관한 동향을 살펴본 결과, 전통공간 내에 식재된 외래수종에 대하여 맹목적인 지양은 한계가 있으며 전통공간의 수종 선정에 대한 논의는 오늘날까지 이어져오고 있는 시점에서 수목정비에 대한 외래수종의 무분별한 제거 및 향토식물의 맹목적 식재 등의 이분법적 정비방안 및 비검증된 사료의 맹신은 배제되어야 한다. 둘째, 광한루원 내에 식재된 수종을 조사한 결과 소나무, 느티나무, 은행나무, 배롱나무 등 전통공간에서 애용되었던 수종들이 주로 식재되어 있으나 각 공간의 성격을 고려할 때, 광한루 일대를 제외한 광한루원 경내의 수목 식재는 전통공간의 성격과는 무관한 것으로 판단된다. 셋째, 문헌이나 문학작품 등에서 나타나는 광한루원의 수목식재 관련 기록을 살펴본 결과, 현재 광한루원 내에 식재된 수종 중 버드나무류, 배롱나무, 대나무(이대), 연꽃만이 나타나고 있어 고증을 통한 수목정비에는 무리가 따른다. 넷째, 광한루원의 각 권역별 수목정비방안을 모색한 결과, 광한루 권역은 역사적 시대성과 장소성을 지니고 있으며 오늘날 그 모습을 복원해나가고 있어 현재의 상태를 유지하는 방향으로 설정되어야 한다. 완월정 권역은 광한루의 건조물군과 유사한 형태로서 자칫 원형으로 오인될 수 있으므로 완충식재를 통한 전이 공간 조성 등 광한루 권역과는 다른 별도의 장소성 확보가 필요하다. 월매집 권역과 잔디광장 권역은 과거 성외 장시이자 대규모의 숲으로서 율림의 상징적 복원과 동시에 경내의 편의시설 및 관리시설의 집적을 통해 성외 장시의 모습을 재현하도록 하며, 완월정 동측 잔디광장은 완월정 권역과 연계하여 활용적 측면에서 현재와 같이 개방된 형태를 유지하는 방안을 제언하고자 한다. 광한루원 경계 권역은 고증의 측면과 현존요소의 진정성 여부를 살펴보았을 때 전통공간의 장소성과는 연관 짓기 어려운 장소로서 과거 문학작품에서 나타나는 문화경관을 반영하는 것 또한 하나의 정비방안으로 고려할 만하다 판단된다.
정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.
인터넷 상에서 정보 표현 및 교환의 표준으로 XML이 대두되면서 데이타베이스 연구 분야에서는 XML 질의 처리에 대한 중요성이 커지고 있다. 그리고 과거 몇 년간 빠른 XML 질의 처리를 위해 XISS, XR-트리와 같은 구조적 XML 질의 처리 기법이 제안되었다. 하지만 구조적 XML 질의 처리는 가지 경로 질의 처리를 위해 많은 조인 비용이 요구되는 문제를 가지고 있다. 최근에는 구조적 XML 질의 처리 기법의 조인 문제를 해결하기 위해 ViST와 PRIX와 같은 시퀀스 매칭 기반의 XML 질의 처리 기법이 제안되었다. 시퀀스 매칭 기반의 XML 질의 처리 기법은 가지 경로 질의를 다수의 부질의로 분리하지 않고 질의 시퀀스가 문서 내에 포함되는지만 비교하기 때문에 조인 비용이 요구되지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 ViST는 최적화되지 못한 번호부여 기법을 사용함으로써 질의 처리 시 구조 관계를 정확하게 판단하지 못하고, PRIX는 질의와 문서의 NPS와 LPS를 비교하는데 많은 비용이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 XML 질의 처리 성능 향상을 위해 상향식 질의 처리를 사용하는 효율적인 시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 또한 본 논문의 성능 평가에서는 제안하는 기법을 ViST PRIX와 비교하여 제안하는 기법이 와일드-카드('*'와 '//')를 포함하는 선형 경로 질의뿐만 아니라 가지 경로 질의 처리에 대해 향상된 성능을 나타냄을 보인다.
본 연구에서는 포인터 네트워크 모델을 의존 구문 분석에 맞게 확장한 스택-포인터 네트워크 모델을 이용하여 한국어 의존 구문 분석기를 구현한다. 스택-포인터 네트워크 모델 기반 의존 구문 분석기는 인코더-디코더로 구성되어 있으며 다른 의존 구문 분석기와 달리 내부 스택을 갖고 있어 루트부터 시작하는 하향식 구문 분석이 가능하다. 디코더의 각 단계에서는 의존소를 찾기 위해 부모 노드뿐만 아니라 이미 파생된 트리 구조에서 조부모와 형제 노드를 참조할 수 있다. 기존 연구에서는 단순하게 해당 노드들의 합을 계산하여 입력으로 사용하였고, 형제 노드의 경우에는 가장 최근에 방문했던 것만을 사용할 수 있었다. 본 연구에서는 그래프 어텐션 네트워크를 도입하여 이미 파생된 부분 트리를 표현하고 이를 스택-포인터 네트워크의 입력으로 사용하도록 구문 분석기를 수정한다. 세종 코퍼스와 모두의 코퍼스를 대상을 실험한 결과 레이어 2의 그래프 어텐션 네트워크를 이용하여 부분 트리를 표현했을 때 특히 문장 단위의 구문 분석 정확도에서 많은 성능 향상을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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