그래프 표현 학습을 위한 노드 임베딩 기법은 그래프 마이닝에서 양질의 결과를 얻는 데 중요한 역할을 한다. 지금까지 대표적인 노드 임베딩 기법은 동종 그래프를 대상으로 연구되었기에, 간선 별로 고유한 의미를 갖는 지식 그래프를 학습하는 데 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하고자, 기존 Triple2Vec 기법은 지식 그래프의 노드 쌍과 간선을 하나의 노드로 갖는 트리플 그래프를 학습하여 임베딩 모델을 구축한다. 하지만 Triple2Vec 임베딩 모델은 트리플 노드 간 관련성을 단순한 척도로 산정하기 때문에 성능을 높이는데 한계를 가진다. 이에 본 논문은 Triple2Vec 임베딩 모델을 개선하기 위한 그래프 합성곱 신경망 기반의 특징 추출 기법을 제안한다. 제안 기법은 트리플 그래프의 인접성 벡터(Neighborliness Vector)를 추출하여 트리플 그래프에 대해 노드 별로 이웃한 노드 간 관계성을 학습한다. 본 논문은 DBLP, DBpedia, IMDB 데이터셋을 활용한 카테고리 분류 실험을 통해, 제안 기법을 적용한 임베딩 모델이 기존 Triple2Vec 모델보다 우수함을 입증한다.
In this paper, we construct one-factorizations of given complete graphs of even order. These constructions partition the edges of the complete graph into one-factors and triples. Our new constructions of one-factors and triples can be applied to a recursive construction of Steiner triple systems for all possible orders ${\geq}$15.
We've developed a Boolean circuit that finds a maximum matching in a convex bipartite graph. This circuit is designed in BC language that was created by K. Park and H. Park(1). The depth of the circuit is O(log$^2$nㆍlog b) and the size is O(bn$^3$). Our circuit gets a triple representation of a convex bipartite graph as its input and produces the maximum matching for its output. We developed some Boolean circuit design techniques that can be used for building other Boolean circuits.
In this article, the constitutive relations of three types of piezoelectric benders, which are a unimorph bender, a bimorph bender and a triple-layer bender, are derived based on the beam theory under the quasi-static equilibrium condition. The relation coefficients are described as the geometry and material properties of the benders. More general constitutive relations involving fixed-free, fixed-roll, and fixed-simply supported boundary conditions under the inconsistent length condition between the piezoelectric layer and the nonpiezoelectric one are discussed. The complicated constitutive relations can be easily calculated and checked by using the symbolic function in ‘Mathematica’. The relation coefficients for the benders are plotted in three dimensional graph using the developed program.
Background: Triple negative breast cancer (TNBC), characterized as estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR) and human epidermal growth factor receptor 2 Her2 negative and accounting for 10-17% of all breast carcinomas, is only partially responsive to chemotherapy and suffers from a lack of clinically established targeted therapies. The aim of the current study was to evaluate the patterns of treatment and clinicopathology figures in Kurdish patients with triple-negative breast cancer, and to compare these to other reports. Materials and Methods: Between 2001 and 2014, 950 breast cancer patients were referred to our clinic. There were 74 female patients with TNBC, including 70 patients was invasive ductal carcinoma entered into our study. ER and PR positivity was defined as positive immunohistochemical staining in more than 10% of tumor cells. Immunohistochemistry assay with anti-HER2 antibodies was used to identify HER negative (0 and 1+) or positive (2+ and 3+). HER2 gene amplification was determined by fluorescent in situ hybridization (FISH). Overall survival (OS) was plotted with GraphPad Prism 5 Software using Kaplan-Meier and log-rank tests for comparison of results. Results: The mean age in the first diagnosis for 70 patients with triple TNBC and invasive ductal carcinoma was 49.6 years that range of age was 27-82 years. All of the patients were female. Of 70 patients, 23 patients had metastasis. Thirty-two patients (45.7%) were treated with tamoxifen and 39 (55.7%) with radiotherapy. Three-year, 5-year and 10-year OS rates for all patients were 82%, 72% and 64%, respectively. Conclusions: The OS in our West Iran TNBC patients is less than reported elsewhere. However, treatment with combination of tamoxifen plus radiation increases the OS and reduces the mortality rate.
인터넷과 컴퓨터 기술이 발전되면서 수많은 콘텐츠 속에서 문화와 역사, 전통 관련 자료를 효과적으로 검색하고 창작에 도움이 될 수 있는 전통문화 융·복합 지원이 필요하다. 본 연구는 이를 위한 RDF 기반 온톨로지 검색 서비스 플랫폼을 구축하고 사용성 및 타당성 검증을 수행하였다. 본 플랫폼은 트리플 검색, 키워드 간 관계 검색, 네트워크 그래프 검색, 스토리 탐색 및 관리, 큐레이션 관리 모듈로 구분된다. 이를 기반으로 데이터 간의 관계를 중심으로 검색 결과를 시각화하고 네트워크 그래프 검색과 스토리 검색을 통해 키워드 간의 관계를 쉽게 파악하고 키워드 간의 복잡한 관계 분석 및 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 검증을 위해 자문 평가를 수행하였고 기존의 검색 기능보다 정보 간의 관계를 쉽게 파악하고 분석 및 검색 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 향상된 검색이 가능하다는 평가를 받았다.
RDF와 OWL은 시맨틱 웹을 위한 두 가지 핵심 기반 기술이다. 이러한 RDF와 OWL을 이용하는, 또한 이에 관련된 많은 연구들이 최근 소개되었다. 하지만, RDF와 OWL에 대한 정보 보안 관련 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 RDF 보안 기술과 관련하여, RDF 트리플에 기반을 둔 안전한 접근제어 명세 모델을 간단히 소개한다. 다음으로 RDF 접근 제어 명세 시의 추론에 의한 권한 충돌을 효율적으로 발견하기 위하여 소수 그래프 레이블링을 기법을 활용하는 방법을 자세히 소개한다. 추론에 의한 접근 권한 충돌 문제는 비록 하위 개념에 대한 접근 권한이 허용이지만, 하위 개념은 상위 개념으로 추론될 수 있으므로, 만약 상위 개념에 대한 접근 권한이 불허로 되어 있는 경우 하위 개념 또한 허용되어서는 안 되는 문제이다. 몇 가지 실험에서는 제안하는 소수 그래프 레이블링을 사용하는 방법이 기존의 단순한 권한 충돌 발견 방법보다 현저히 나은 성능을 가짐을 보여 준다.
근래에 들어 풍부한 지식베이스를 구축하기 위한 대용량 RDFS 추론에 대한 관심이 높아지면서 기존의 단일 머신으로는 대용량 데이터의 추론 성능을 향상시키기에 한계가 있다. 그래서 분산 환경에서 의 RDFS 추론 엔진 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 분산 환경 엔진은 실시간 처리가 불가능 하며 구현이 어렵고 반복 작업에 취약하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 병렬 그래프 구조 를 사용한 인-메모리 분산 추론 엔진 구축 방법을 제안한다. 트리플 형태의 온톨로지는 기본적으로 그래프 구조를 가지고 있으므로 그래프 구조 기반의 추론 엔진을 설계하는 것이 직관적이다. 또한 그래프 구조를 활용하는 오퍼레이터를 활용하여 RDFS 추론 규칙을 구현함으로써 기존의 데이터 관점과 달리 그래프 구조의 관점에서 설계할 수 있다. 본 논문에서 제안한 추론 엔진을 평가하기 위해 LUBM1000(1억 3천 3백만 트리플, 17.9GB), LUBM3000(4억 1천 3백만 트리플, 54.3GB)에 대해 추론 속도를 실험을 하였으며 실 험결과, 비-인메모리 분산 추론 엔진보다 약 10배 정도 빠른 추론 성능을 보였다.
시맨틱 웹을 위한 하나의 보안연구로, 본 논문에서는, 온톨로지 계층 구조와 RDF 트리플 패턴에 기반한 RDF 접근 권한 명세 모델을 소개한다. 또한 권한 명세 모델을 승인된 접근 권한들에 대한 RDF 질의 유효성 검증 과정에 적용한다. RDF 트리플 패턴을 가지는 대표적 RDF 질의 언어인 SPARQL 또는 RQL 질의는 RDF 트리플 패턴 형식으로 명세된 접근 권한에 따라 실행 거부되거나 인가될 수 있다. 이러한 질의 유효성 검증 과정을 효율적으로 수행하기 위하여 RDF 포함 관계 추론에서의 주요한 권한 충돌 조건들을 분석한다. 다음으로 분석된 충돌조건과 Dewey 그래프 레이블링 기술을 활용하는 효율적 질의 유효성 검증 알고리즘을 제시한다. 실험을 통하여 제시된 검증 알고리즘이 합리적인 유효성 검증 시간과, 데이터와 접근권한들이 증가할 때 확장성을 가짐을 보인다.
본 논문에서는 산업현장 화학물질 인체 접촉 증상 기반 지식베이스 구축 및 화학물질 추정 시스템 설계에 대한 연구이다. 미국NIH에서 제공하는 WISER 프로그램의 499개의 화학물질 접촉 증상 정보로 활용하였다. 지식베이스 구축을 위해 AllegroGraph 7.0.1 프로그램을 이용하였으며 입력된 Chemical structure로 Triple 값인 Cas No., Synonyms, Symptom, SMILES, InChl, Formula를 사용 하였다. 또한 작업자의 증상을 안내하는 방법은 AI 스피커를 활용한 방식이 가능하며 지식베이스 구축 결과 암모니아(CAS No: 7664-41-7)를 기준으로 39개의 증상이 WISER 프로그램과 동일함을 확인 하였다. 이를 통해 화학물질 추정 시스템의 증상 추출 과정에 지식베이스 구축이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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