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복경수(Kyoung Soo Bok),허정필(Jung Pil Heo),유재수(Jea Soo Yoo) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
본 논문에서는 다차원 데이터의 유사도 검색을 효과적으로 수행하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 차원의 저주 현상을 극복하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조는 부모 노드를 기준으로 KDB-트리와 유사한 영역 분할 방식으로 분할하고 분할된 각 영역은 데이터의 분포 특성에 따라 동적 비트를 할당하여 벡터 근사화된 영역을 표현한다. 따라서, 하나의 노드 안에 많은 영역 정보를 저장하여 트리의 깊이를 줄일 수 있다. 또한 다차원의 특징 벡터 공간에 상대적인 비트를 할당하기 때문에 군집화되어 있는 데이터에 대해서 효과적이다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다.
시간경과(時間經過) 및 온도(溫度)차에 따라 변화(變化)하는 혈소판수(血小板數)에 관(關)한 검토(檢討)
이연수 ( Yon Soo Rhey ),유영돈 ( Young Don Yoo ),유재수 ( Jea Soo Yoo ) 대한임상검사과학회 1985 대한임상검사과학회지(KJCLS) Vol.17 No.1
Effects to the platelets count by the time & temperature. 1) Decreased gradually as time went by 2) Temperature was lowered much more in the refrigerator than in the room temperature. 3) The sooner counting began after sampling of specimens the more precise results we could get and the reservation of sampled specimen in the refrigerator gave only the reduction in its count.
단백질 허브 네트워크에서 도메인분석을 통한 단백질 기능발견 시스템
강태호(Tae-Ho Kang),류제운(Jea-Woon Ryu),유재수(Jae-Soo Yoo),김학용(Hak-Yong Kim) 한국콘텐츠학회 2008 한국콘텐츠학회논문지 Vol.8 No.1
본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용과 도메인 분석을 통해 기능이 알려지지 않은 미지 단백질의 기능을 예측할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 먼저 MIPS 데이터베이스로 부터 효모에 대한 단백질-단백질 상호작용(PPI) 네트워크를 구축한다. 구축된 PPI 네트워크는(단백질 3,637개, 상호작용 10,391개) 많은 상호작용을 갖는 소수의 단백질들을 갖으면서 단백질 클러스터의 고유한 모듈성을 보이는 스케일 프리 네트워크와 계층적 네트워크의 특성을 보인다. 단백질-단백질 상호작용 데이터베이스는 Y2H(Yeast Two Hybrid) 실험 등으로 얻어졌기 때문에 부정확한 데이터를 포함하고 있다. 따라서 본 논문에서는 세포상의 localization을 고려하여 부정확한 데이터를 정제하여 PPI 네트워크를 재구축한다. 그리고 허브 단백질과 네트워크 구조를 분석하여 네트워크로부터 구조적 모듈을 발견하고 이를 정의한다. 또한 이러한 구조적 모듈로 부터 단백질의 도메인을 분석하여 기능적 모듈을 밝히고, 높은 확실성을 가지는 기능적 모듈을 기반으로 미지 단백질에 대한 기능을 예측한다. We propose a protein function finding algorithm that is able to predict specific molecular function for unannotated proteins through domain analysis from protein-protein network. To do this, we first construct protein-protein interaction(PPI) network in Saccharomyces cerevisiae from MIPS databases. The PPI network(proteins; 3,637, interactions; 10,391) shows the characteristics of a scale-free network and a hierarchical network that proteins with a number of interactions occur in small and the inherent modularity of protein clusters. Protein-protein interaction databases obtained from a Y2H(Yeast Two Hybrid) screen or a composite data set include random false positives. To filter the database, we reconstruct the PPI networks based on the cellular localization. And then we analyze Hub proteins and the network structure in the reconstructed network and define structural modules from the network. We analyze protein domains from the structural modules and derive functional modules from them. From the derived functional modules with high certainty, we find tentative functions for unannotated proteins.
위치 기반 서비스에서 미래 위치 검색을 위한 이동 객체 색인
서동민,복경수,유재수 충북대학교 컴퓨터정보통신 연구소 2004 컴퓨터정보통신연구 Vol.12 No.1
최근 위치 기반 기술에 대한 활용이 증가하면서 이동 객체를 효율적으로 관리하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가하고 있다. 하지만, 기존에 제안된 색인 구조들은 이동 객체의 계속되는 위치 이동으로 빈번한 색인의 변경과 성능 저하 문제를 가진다. 본 논문에서는 미래 위치 검색 및 갱신 비용을 최소화하기 위한 새로운 시공간 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 갱신 비용을 최소화하기 위해 이동 객체의 현재 위치를 직접 접근하기 위한 보조 색인 구조와 공간 분할 기반의 KDB-트리를 결합한 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조에서는 이동 객체의 미래 위치 검색 및 갱신 비용을 줄이기 위해 KDB-트리의 중간 노드에 시간에 대한 파라미터를 유지한다. 또한 제안하는 색인 구조에서는 공간활용도 및 검색 효율을 극대화하기 위한 새로운 갱신 및 분할 기법을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험을 통해 성능 평가를 수행한다. Recently, with the rapid development of location-based techniques, index structures to efficiently manage moving objects have been required. Existing index structure frequently need updates because moving objects change continuatively its position. That caused entire performance loss of index structure. In this paper, we propose a new spatio-temporal index structure that supports a future position retrieval and minimizes a update cost. The proposed index structure combines an assistant index structure that directly accesses current positions of moving objects with KDB-tree that is a space partitioning access method. The internal node in our proposed index structure keeps time parameters in order to support the future position retrieval and to minimize a update cost. Moreover, we propose new update and split methods to maximize the space utilization and the search performance. We perform various experiments to show that our proposed index structure outperforms the existing index structure.