• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제11권7호
• /
• pp.2632-2637
• /
• 2010

유비쿼터스 환경에서 획득되는 정보들은 시공간의 틀 속에서 서로 만나 관계성을 가지게 됨으로써 지식화되고, 업무 또는 어플리케이션 모델과 결합하여 지능화된 콘텐츠로 변화하게 된다. 따라서, 유시티 콘텐츠를 구성하는 개체들은 복잡한 관계들을 가진다. 유시티 콘텐츠는 사용자의 의도를 파악하여 개인화된 응답을 제공하는 지능성을 갖추어야 한다. 본 연구에서는 SPIRIT의 공간 온톨로지 설계 방법을 확장하여 사람 또는 사물에 대하여도 유형, 관계, 인스턴스의 세 가지 온톨로지로 구성하였다. 공유된 개념의 관계 모델이 없는 경우의 인스턴스들 간의 관계는 어떤 시공간적 사건을 통한 관계로 설정하였다. 이렇게 함으로써 문자열 매칭에 의한 연관어에 비하여, 반드시 의미적 관련성을 갖는 연관어들을 추천할 수 있게 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.9-19
• /
• 2013

본 논문에서는 가상 상황속의 사건들에 역사적 맥락을 부여하기 위한 통합적 직관적 정보표현구조로서 시공간 그래프(Spatio-Temporal Graph)를 설계하고 구현하였다. 일반적으로 사건은 공간뿐 아니라 시간을 점유함으로써 역사적 사실이 된다. 따라서 가상 상황을 시뮬레이션하기 위해서는 공간적 측면을 표현하기 위한 삼차원 정보구조에 시간적 측면을 더한 다차원적인 맥락에 사건들을 위치시키는 일이 핵심적 기초가 된다. 이러한 다차원적 맥락은 온톨로지 뷰, 인스턴스 뷰, 시공간 뷰, 실제 뷰 등과 같은 여러 수준에서의 통합적 직관적 지식표현수단들을 통해 구현된다. 이와 같이 구현된 시공간 그래프에 기반한 시뮬레이션 시스템에 예제 시나리오를 적용하여 실용성을 검증한다. 본 기술은 지능형 교육시스템이나 차세대 시뮬레이션 게임 등에 필수적인 다양한 상황들을 제공하는 시뮬레이션 시스템의 중심요소가 된다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
• /
• pp.3-3
• /
• 2003

With biomedical literature expanding so rapidly, there is an urgent need to discover and organize knowledge extracted from texts. Although factual databases contain crucial information the overwhelming amount of new knowledge remains in textual form (e.g. MEDLINE). In addition, new terms are constantly coined as the relationships linking new genes, drugs, proteins etc. As the size of biomedical literature is expanding, more systems are applying a variety of methods to automate the process of knowledge acquisition and management. In my talk, I focus on the project, GENIA, of our group at the University of Tokyo, the objective of which is to construct an information extraction system of protein - protein interaction from abstracts of MEDLINE. The talk includes (1) Techniques we use fDr named entity recognition (1-a) SOHMM (Self-organized HMM) (1-b) Maximum Entropy Model (1-c) Lexicon-based Recognizer (2) Treatment of term variants and acronym finders (3) Event extraction using a full parser (4) Linguistic resources for text mining (GENIA corpus) (4-a) Semantic Tags (4-b) Structural Annotations (4-c) Co-reference tags (4-d) GENIA ontology I will also talk about possible extension of our work that links the findings of molecular biology with clinical findings, and claim that textual based or conceptual based biology would be a viable alternative to system biology that tends to emphasize the role of simulation models in bioinformatics.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.407-413
• /
• 2020

관광객이 관광 도중에 각종 문화제, 전시회, 공연 등의 이벤트에 참여하는 경우가 있다. 관광객이 이벤트에 참여 후 다음 관광지를 결정하게 되는데, 관광지 정보를 얻을 수 있는 수단은 지도 서비스, 블로그와 같은 소셜네트워크서비스 등이 존재한다. 지도 서비스를 활용하면 관광객이 현재 위치한 장소 주변의 관광지를 쉽게 검색할 수 있다. 이는 위치 기반 관광지 추천으로 활용될 수 있다. 블로그 등은 관광지의 내용을 담고 있기 때문에 관광객이 이벤트의 내용과 관련된 관광지를 찾을 수 있다. 이는 내용 기반 관광지 추천으로 활용될 수 있다. 하지만, 위치 기반 추천의 경우 이벤트의 내용과 관련이 없이 단순히 가까운 관광지가 추천이 될 수 있고, 내용 기반 추천의 경우 거리가 먼 관광지가 추천이 될 수 있는 단점이 있다. 위치와 내용을 모두 고려하는 관광지 추천 서비스는 거의 없다. 본 연구에서는 두 가지 방법의 장점만을 취하기 위해 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국어사전 등에 기반하여 위치와 내용을 모두 고려한 관광지 추천 알고리즘을 제시한다. 관광지의 설명글로부터 명사들을 추출한 뒤 다른 관광지의 명사들과 비교를 하여 동일한 명사가 많이 있을수록 내용이 관련이 있다고 판단한다. 정확히 동일한 명사가 없어도 위키피디아에 있는 키워드를 활용하여 관련된 명사가 존재할 경우에도 관련이 있다고 판단한다. 각 관광지의 위도와 경도를 기준으로 거리를 계산한 뒤 사용자가 선택한 가중치로 상기 내용 기반 관련도와 선형결합하여 추천순위를 계산한다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.209-214
• /
• 2014

현재 차량용 블랙박스는 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 불필요한 영상정보들을 저장하는 문제점을 가지고 있어, 사용자가 매번 영상을 확인하고 지워야 하는 문제점이 있다. 이와 같은 방식은 한정적인 메모리를 사용하는 블랙박스에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 사고 상황을 인지하고 가중치에 따라 영상을 따로 분류 저장한 후 메모리의 공간이 협소할 경우 가중치가 낮은 영상부터 삭제하는 시스템을 설계 및 구현 하였다. 실제 외부환경에서 1:10비율의 모형 자동차에 이벤트가 발생할 때마다 30초 간격의 영상을 가중치 데이터와 날짜를 이용하여 이름을 바꾼 후 블랙박스 폴더에 저장하도록 하였다. 이를 바탕으로 주행 중 중대한 사고를 기준으로 실험을 한 결과, 영상이 w2폴더에 생성되었으며, 또한 정차중 경미한 사고를 기준으로 실험을 한 결과, 영상이 w1폴더에 생성되는 것을 확인하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제58권4호
• /
• pp.17.1-17.7
• /
• 2016

Background: The Sapsaree (Canis familiaris) is a Korean native dog that is very friendly, protective, and loyal to its owner, and is registered as a natural monument in Korea (number: 368). To investigate large-scale gene expression profiles and identify the genes related to exercise-induced stress in the Sapsaree, we performed whole-transcriptome RNA sequencing and analyzed gene expression patterns before and after exercise performance. Results: We identified 525 differentially expressed genes in ten dogs before and after exercise. Gene Ontology classification and KEGG pathway analysis revealed that the genes were mainly involved in metabolic processes, such as programmed cell death, protein metabolic process, phosphatidylinositol signaling system, and cation binding in cytoplasm. The ten Sapsarees could be divided into two groups based on the gene expression patterns before and after exercise. The two groups were significantly different in terms of their basic body type ($p{\leq}0.05$). Seven representative genes with significantly different expression patterns before and after exercise between the two groups were chosen and characterized. Conclusions: Body type had a significant effect on the patterns of differential gene expression induced by exercise. Whole-transcriptome sequencing is a useful method for investigating the biological characteristics of the Sapsaree and the large-scale genomic differences of canines in general.