In this paper, we present few technical notes about the distance distribution paradigm for Mosaab-metric using 1, 2, and 3 grams feature extraction techniques to analyze composite data points in high dimensional feature spaces. This technical analysis will help the specialist in bioinformatics and biotechnology to deeply explore the biodiversity of influenza virus genome as a composite data point. Various technical examples are presented in this paper, in addition, the integrated statistical learning pipeline to process segmented genomes of influenza virus is illustrated as sequential-parallel computational pipeline.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권1호
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pp.119-129
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2003
We propose a new logistic regression model of normality curves for normal(diseased) and abnormal(nondiseased) classifications by neural networks in data mining. The fitted logistic regression lines are estimated, interpreted and plotted by the neural network technique. A few goodness-of-fit test statistics for normality are discussed and the performances by the fitted logistic regression lines are conducted.
고처리 시퀀싱과 빅데이터 및 크라우드 컴퓨팅에 혁신이 일어나면서, RNA 시퀀싱도 획기적인 변화가 일어, RNAseq가 기존의 DNA 마이크로어레이를 대체하여, 빅-데이터를 형성하고 있다. 현재, RANseq 이용한 유전자 조절망(GRN) 까지 연구가 활성화 되고 있는데, 그 중 한 분야가 GRN의 기본 요소인 특징 유전자를 빅-데이터에서도 구별하고 기존에 알려진 것 외에 새로운 역할을 찾는 것이다. 그러나, 이러한 연구 방향에 부합하는 빅-데이터를 처리할 수 있는 컴퓨테이션 방법이 아직까지 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 RNAseq 빅-데이터를 처리할 수 있도록 기존의 SVM-RFE알고리즘을 밀집도-의존 정규화에 병합하여, NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 데이터에 개선된 알고리즘을 적용하고 해당 알고리즘에 의해 나온 결과의 성능을 평가한다.
사용자 인증을 위해 저장된 중요한 바이오정보가 타인에게 유출되어 도용된다면 패스워드나 PIN과 달리 변경이 불가능하므로 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 따라서 타인에게 유출되더라도 재사용이 불가능하도록 하기 위하여 사용자의 바이오정보에 역변환이 불가능한 함수를 적용하여 저장하고 변환된 상태에서 인증과정을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 최근 바이오정보를 안전하게 보호하기 위해 암호학적 방법으로 연구되어지고 있는 퍼지볼트 이론을 지문정보에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구들이 지문 특징점의 개수를 고려하지 않고 고정된 차수의 다항식을 선택하기 때문에 지문영상에서 특징점의 개수가 다항식의 차수보다 적을 경우 동작하지 못하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 지문 퍼지볼트의 보안성과 인식성능을 향상시키기 위해서 다항식의 차수를 특징점의 개수에 따라 가변적으로 선택하는 방법을 제안한다. 특히, 낮은 차수의 다항식을 사용할 경우 두 개 이상의 서로 다른 다항식을 사용하여 보안성을 향상시킬 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법은 보안성과 인식성능이 향상되는 것을 확인하였다.
Data semantics is an well recognized issue in areas of information systems research. It provides indispensable information for management of data, It describes what data mean, how they are created, where they can be applied to, to name a few. Because of these diverse nature of data semantics, it has been described from different perspectives of formalization. This article proposes to formalize data semantics by the processes that data are created or transformed, A scheme is proposed to describe the structure that data are created and transformed, which is called Bill of Data. Bill of Data is a directed graph, whose leaves are primary input data and whose internal nodes are output data objects produced from input data objects. Using Bill of Data, algorithms are developed to compare data semantics.
Data are an essential resource for artificial intelligence-based services. It is considered a vital resource in the 4th industrial revolution era based on artificial intelligence. However, it is well-known that only a few giant platforms that provide most of the current online services tend to monopolize personal data. Therefore, some governments have started enforcing personal data protection and mobility regulations to address this problem. Additionally, there are some notable activities from a technical perspective, and Web 3.0 is one of these. Web 3.0 focuses on distributed architecture to protect people's data sovereignty. An important technical challenge of Web 3.0 is how to facilitate the personal data storage technology to provide valuable data for new data-based services while providing data for producers' sovereignty. This study reviews some currently proposed personal data storage technologies. Furthermore, we discuss the domestic countermeasures from MyData perspective, which is a typical project for data-based businesses in Korea.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권2호
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pp.167-174
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2002
In the case of "nonignorable missing data", it is necessary to assume a model dealing with the missing on each situations. In this article, for example, we sometimes meet situations where data set are income amounts in a survey of individuals and assume a model as the values are the larger, a missing data probability is the higher. The method is to maximize using the EM(Expectation and Maximization) algorithm based on the (missing data) mechanism that creates missing data of the case of exponential distribution. The method started from any initial values, and converged in a few iterations. We changed the missing data probability and the artificial data size to show the estimated accuracy. Then we discuss the properties of estimates.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제13권1호
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pp.75-100
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2023
With research data generation on the rise, Institutional Repositories (IR) are one of the tools to manage it. However, the variety of data practices across institutions, domains, communities, etc., often requires dedicated studies in order to identify the research data management (RDM) require- ments and mapping them to IR features to support them. In this study, we investigated the data practices for a few national universities in North Macedonia, including 110 participants from different departments. The methodology we adopted to this end enabled us to derive some of the key RDM requirements for a variety of data-related activities. Finally, we mapped these requirements to 6 features that our participants asked for in an IR solution: (1) create (meta)data and documentation, (2) distribute, share, and promote data, (3) provide access control, (4) store, (5) backup, and (6) archive. This list of IR features could prove useful for any university that has not yet established an IR solution.
텍스트 증강은 자연어처리 모델의 성능 향상을 목적으로 원본 텍스트의 변환, 생성을 통하여 새로운 증강 텍스트를 생성하는 방법론이다. 기존 연구된 기법들은 표현적 다양성 부족, 의미 왜곡 , 한정적인 양의 증강 텍스트와 같은 한계점이 존재한다. 거대언어모델과 few-shot learning을 활용한 텍스트 증강은 이러한 한계점의 극복이 가능하지만, 잘못된 생성으로 인한 노이즈 발생의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 여러 후보 텍스트를 생성하고 적합한 텍스트를 증강 텍스트로 선정하는 TAGS를 제안한다. TAGS는 기존 텍스트 few shot learning을 통해 다양한 표현을 생성하면서 대조 학습과 유사도 비교를 통해 원본 텍스트가 적더라도 적합한 데이터를 효과적으로 선정한다. 이를 텍스트 증강이 필수적인 업무용 챗봇 데이터에 적용하여 60배 이상의 양적 향상을 달성하였다. 또한 증강 텍스트의 질적 향상을 확인하기 위해 실제 생성된 텍스트를 분석하여 원본 텍스트에 비해 의미론적, 표현적으로 다양한 텍스트를 생성함을 확인하였으며, 증강 텍스트로 실제 분류 모델을 학습하고 실험하여 실질적으로 자연어처리 모델 성능 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.
Purpose: The purpose of this paper is to improve the chromaticity coordinate quality of white LED packages for automobiles that require high quality and reliability. Methods: The project follows the structured methodology of the Six Sigma DMAIC Roadmap, which consists of Define, Measure, Analyze, Improve and Control phases. Results: A CTQ is determined based on COPQ analysis, and a process map and a XY matrix are utilized for selecting process input variables. Three vital Few Xs are identified through data analysis; amount to mix at one time, deviation by head pumps, and deviation by production magazines, and process improvements are performed for each of the three vital Few Xs. Conclusion: The improved process conditions for the three vital Few Xs are applied to the production line, and the results show that the percent defective of chromaticity coordinate has improved from 1.59% to 0.63% and a financial effect of about 50 million won per year is obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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