사용자 정의 XML 뷰 기반의 XML 스키마 관리 시스템

정채영,김영옥,이미영,강현석,배종민,Jung, Chai-Young,Kim, Young-Ok,Lee, Mi-Young,Kang, Hyun-Syug,Bae, Jong-Min 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지D Vol.10 No.3

A mediator-wrapper system, which is one of integration methods of heterogeneous databases, preserves a virtual integrated view rather than physical movement of the contents of each database. In order for a mediator to preserve a virtual integrated view, it requires the schema manager of the wrapper which communicates with local databases. This paper presents a schema manager of a wrapper that provides a mediator with XML schema which is generated from relational database schema. The XML schema manager supports a user-defined XML view. We present the view tree model which is used for materializing the use-defined XML view to generate XML schema, and the conversion algorithm based on the proposed view tree model. This model is can be uniformly applied to all schema managers of heterogeneous information sources. 이질 데이터베이스 통합 방법론의 하나인 미디에이터-램퍼 시스템은 각 데이터베이스의 내용이 물리적으로 이동하는 대신, 가상의 통합된 뷰를 유지한다. 미디에이터는 가상의 통합된 뷰를 유지하기 위하여, 지역 데이터베이스와 직접 통신하는 랩퍼의 스키마 관리기의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 미디에이터에게 관계형 데이터베이스의 스키마를 XML 스키마로 제공하는 랩퍼의 스키마 관리기를 설계 구현한 결과를 제시한다. 설계된 XML 스키마 관리기가 사용자 정의 XML 뷰를 지원하도록 하기 위하여 사용자 정의 XML 뷰로부터 XML 스키마를 생성하기 위한 뷰 트리 모델을 제시하고, 그 변환 알고리즘을 제시한다. 제시된 모델은 이질의 정보원의 스키마 관리기에 대하여 일관되게 적용할 수 있다.

관계형 데이터베이스에서 XML 뷰 기반의 질의 처리 모델

정채영,최규원,김영옥,김영균,강현석,배종민,Jung, Chai-Young,Choi, Kyu-Won,Kim, Young-Ok,Kim, Young-Kyun,Kang, Hyun-Syug,Bae, Jong-Min 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지D Vol.10 No.2

본 논문은 XML 기반의 데이터베이스 통합 방법론 중에서 관계형 데이터베이스 모델에 대한 랩퍼 시스템의 질의어 처리에 대하여 논한다. 관계형 데이터베이스의 내용은 W3C에서 제안된 XML Schema로 표현되며, 사용자는 XML Schema에 대하여 XML 질의어인 XQuery로써 질의를 한다. 그리고, 개발된 랩퍼 시스템은 사용자가 정의한 XML 뷰를 지원한다. XML 뷰 정의 언어는 XQuery이다. 이러한 환경에서 본 논문은 새로운 XML 질의 처리 모델을 제시한다. XML 뷰와 사용자 질의어의 합성 알고리즘, XQuery를 SQL로 변환하는 알고리즘, 그리고 XML 문서 생성을 위한 템플릿 구성 알고리즘을 제시한다. This paper addresses the query processing component of a wrapper system for a relational database model based on the XML view in integrating databases. The schema of a relational database is represented as XML Schema that is proposed by W3C. Users submit a query using the XML query language XQuery over the XML Schema. The wrapper system to be developed supports an user-defined XML view. XQuery is also used as the view definition language. In this environment, this paper suggests a new XML query processing model. We propose the composition algorithm of an XML view with an user query, the translation algorithm of XQuery into SQL, and the XML template construction algorithm for generating XML documents.

생물 정보원에 대한 통합 질의를 지원하는 그래픽 사용자 인터페이스 개발

정채영(Chai-Young Jung),조찬제(Chan-Je Cho),박홍원(Hong-Won Park),박은경(Eun-Kyung Park),김현주(Hyun-Ju Kim),배종민(Jong-Min Bae) 한국멀티미디어학회 2007 멀티미디어학회논문지 Vol.10 No.1

XML 뷰 트리 기반의 XML 질의 처리 모델

정채영(Chai-Young Jung),김현주(Hyun-Ju Kim) 한국컴퓨터정보학회 2006 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.11 No.5

본 논문에서는 XML 뷰 트리 기반 랩퍼의 질의 처리 모델을 제시한다. 질의 처리과정은 뷰 합성, 지역 정보원에 대한 질의 변환, 그리고 결과 문서 생성으로 이루어지며, 이를 위해 XML 뷰와 XML 질의어를 XML 뷰트리로 표현하는 XML 뷰 트리 기반의 질의 처리 모델을 제시한다. XML 뷰 트리는 가상의 XML 문서의 구조를 그대로 반영하기 때문에 경로식의 탐색이 쉽고, XML 뷰에 대응되는 XML 스키마 생성과 질의 결과 문서생성을 위한 템플릿으로 사용될 수 있다. 또한, XML 뷰와 XML 질의의 XML 뷰 트리를 통한 개념적 통일은 다단계 XML 뷰 정의와 합성을 쉽게 지원한다. This paper presents a query processing model in a wrapper based on the XML view tree. The query processing in a wrapper requires view composition, query translation into local sources, and generation of XML documents from local query results. We present a query processing model based on the view tree, where the XML views and the XML query is represented by the view tree. Since the view tree keeps the structure of a virtual XML document, it is easy to navigate the path expression. The view tree is also used as a template for schema generation and XML document generation as a query result. Moreover this conceptual uniform abstraction for the XML view and the user query makes it easy to support a multi-level XML view and to implement our composition mechanism.

신경망 기반의 유전자조합을 이용한 마이크로어레이 데이터 분류 시스템

박수영,정채영,Park, Su-Young,Jung, Chai-Yeoung 한국정보통신학회 2008 한국정보통신학회논문지 Vol.12 No.7

최근 생명 정보학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험조작이 가능해짐에 따라 하나의 chip상에서 전체 genome의 expression pattern을 관찰할 수 있게 되었고, 동시에 수 만개의 유전자들 간치 상호작용도 연구 가능하게 되었다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 본 논문에서 제안한 유사성 척도 조합 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출한 후, 유사성 척도 조합 방법과 결합한 멀티퍼셉트론 신경망 분류기와 기존의 DT, NB, SVM 분류기를 이용하여 클래스 분류 시스템을 구축하고, 성능을 비교분석하였다. 피어슨 적률 상관 계수와 유클리디안 거리 계수 조합을 이용하여 선택된 200 유전사들을 멀티퍼셉트론 신경망 분류기로 분류한 결과 98.84%의 정확도를 보여 다른 분류기를 이용하여 실험을 수행한 경우보다 향상된 분류 성능을 보였다. As development in technology of bioinformatics recently mates it possible to operate micro-level experiments, we can observe the expression pattern of total genome through on chip and analyze the interactions of thousands of genes at the same time. In this thesis, we used CDNA microarrays of 3840 genes obtained from neuronal differentiation experiment of cortical stem cells on white mouse with cancer. It analyzed and compared performance of each of the experiment result using existing DT, NB, SVM and multi-perceptron neural network classifier combined the similar scale combination method after constructing class classification model by extracting significant gene list with a similar scale combination method proposed in this paper through normalization. Result classifying in Multi-Perceptron neural network classifier for selected 200 genes using combination of PC(Pearson correlation coefficient) and ED(Euclidean distance coefficient) represented the accuracy of 98.84%, which show that it improve classification performance than case to experiment using other classifier.

표준화 기반 유의한 유전자 선택 방법 조합을 이용한 마이크로어레이 분류 시스템 설계

박수영,정채영,Park, Su-Young,Jung, Chai-Yeoung 한국정보통신학회 2008 한국정보통신학회논문지 Vol.12 No.12

정보력 있는 유전자는 특정한 실험 조건의 특성을 나타내주는 발현수준의 유전자를 의미한다. 이 유전자들은 여러 집단 간의 발현수준에서 유의한 차이를 보여주며, 실제로 집단 간의 차이를 유발하는 유전자일 확률이 높아 특정 생물학적 현상과 관련 있는 정보적 유전자를 찾는 연구에 이용될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 그 동안 제안된 여러 표준화 방법들 중에서 가장 널리 사용되고 있는 방법들을 이용하여 데이터를 표준화 한 후 제안한 유사성 척도 조합 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출할 수 있는 시스템을 고안하였다. 다층퍼셉트론 신경망 분류기를 이용하여 각 표준화 방법들의 성능을 비교분석하였다. 그 결과 Lowess 표준화 후 피어슨 적률 상관 계수와 유클리디안 거리 계수 조합을 이용하여 선택된 200 유전자들을 멀티퍼셉트론 신경망 분류기로 분류한 결과 93.84%의 향상된 분류 성능을 보였다. Significant genes are defined as genes in which the expression level characterizes a specific experimental condition. Such genes in which the expression levels differ significantly between different groups are highly informative relevant to the studied phenomenon. In this paper, first the system can detect informative genes by similarity scale combination method being proposed in this paper after normalizing data with methods that are the most widely used among several normalization methods proposed the while. And it compare and analyze a performance of each of normalization methods with multi-perceptron neural network layer. The Result classifying in Multi-Perceptron neural network classifier for selected 200 genes using combination of PC(Pearson correlation coefficient) and ED(Euclidean distance coefficient) after Lowess normalization represented the improved classification performance of 98.84%.

선별 시스템 기반 표지 유전자를 포함한 난소암 마이크로어레이 데이터 분류

박수영,정채영,Park, Su-Young,Jung, Chai-Yeoung 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.3

마이크로어레이 분류는 전형적으로 분류기 디자인과 에러 추정이 현저하게 작은 샘플에 기반한다는 것과 교차 검증 에러 추정이 대다수의 논문에 사용된다는 주목할 만한 두 가지 특징을 소유한다. 마이크로어레이 난소 암 데이터는 수 만개의 유전자 발현으로 구성되어 있고, 이러한 정보를 동시에 분석하기 위한 어떤 체계적인 절차도 없다. 본 논문에서는, 통계에 따라 유전자의 우선순위를 정함으로써 표지유전자를 선택하였고, 널리 보급되어 있는 분류 규칙인 선형 분류 분석, 3-nearest-neighbor와 결정 트리 알고리즘은 표지 유전자를 선택한 데이터와 선택하지 않는 데이터의 분류 정확도 비교를 위해 사용되어졌다. ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에 선영 분류분석 규칙을 적용한 결과 97.78%의 가장 높은 분류 정확도와 가장 낮은 예측 에러 추정치를 나타내었다. Microarray classification typically possesses two striking attributes: (1) classifier design and error estimation are based on remarkably small samples and (2) cross-validation error estimation is employed in the majority of the papers. A Microarray data of ovarian cancer consists of the expressions of thens of thousands of genes, and there is no systematic procedure to analyze this information instantaneously. In this paper, gene markers are selected by ranking genes according to statistics, popular classification rules - linear discriminant analysis, k-nearest-neighbor and decision trees - has been performed comparing classification accuracy of data selecting gene markers and not selecting gene markers. The Result that apply linear classification analysis at Microarray data set including marker gene that are selected using ANOVA method represent the highest classification accuracy of 97.78% and the lowest prediction error estimate.

정보력 있는 유전자 선택 방법 조합을 이용한 마이크로어레이 분류 시스템 구현

박수영,정채영,Park, Su-Young,Jung, Chai-Yeoung 한국정보통신학회 2008 한국정보통신학회논문지 Vol.12 No.2

오늘날 인간 genome프로젝트와 같은 종합적인 연구의 궁극적 목적을 달성하기 위해서는 이들 연구로부터 획득한 대량의 관련 데이터에 대해 새로운 현실적 의미를 부여할 수 있어야 한다. 이러한 맥락에서 유전자 발현 분석 시스템과 염기 서열 분석 시스템의 구축이 포스트 genome 시대를 맞이하여 새롭게 주복을 받고 있다. 최근에는 종양의 특정 부 클래스가 특정 염색체와 관련되어 있다는 사실이 밝혀지면서, 마이크로어레이는 유전자 발현 정보를 기반으로 암의 분류와 예측을 통한 진단 분야에도 활용되기 시작했다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용하여 데이터의 정규화를 거쳐 정보력 있는 유전자 목록을 별도로 추출할 수 있는 시스템을 고안하고 보다 정보력 있는 유전자를 선택하기 위해 조합 방법을 제안하였다. 그리고 제안한 시스템과 방법론의 가능성을 실험을 통해 검증하였다. 그 결과 PC-ED 조합이 98.74%의 정확도와 0.04%의 MSE를 보여 단일 유사성 척도를 사용하여 유전자 목록을 생성하고 실험을 수행한 경우보다 분류 성능이 향상되었다. Nowadays, a lot of related data obtained from these research could be given a new present meaning to accomplish the original purpose of the whole research as a human genome project. In such a thread, construction of gene expression analysis system and a basis rank analysis system is being watched newly. Recently, being identified fact that particular sub-class of tumor be related with particular chromosome, microarray started to be used in diagnosis field by doing cancer classification and predication based on gene expression information. In this thesis, we used cDNA microarrays of 3840 genes obtained from neuronal differentiation experiment of cortical stem cells on white mouse with cancer, created system that can extract informative gene list through normalization separately and proposed combination method for selecting more significant genes. And possibility of proposed system and method is verified through experiment. That result is that PC-ED combination represent 98.74% accurate and 0.04% MSE, which show that it improve classification performance than case to experiment after generating gene list using single similarity scale.

마이크로어레이 데이터를 이용한 암 분류 표지 유전자 선별 시스템

박수영,정채영,Park, Su-Young,Jung, Chai-Yeoung 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.10

마이크로어레이를 기반으로 하는 암 분류 방법은 암 종류에 따라 다르게 발현되는 유전자 양상을 통계적으로 발견함으로써 정확한 암 분류에 기여할 수 있다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 암을 분류하기 위해서는 특정 암과 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 난소 암 마이크로어레이 데이터를 이용하여 암에 영향을 미치는 가장 다르게 발현할 가능성이 있는 표지 유전자를 추출할 수 있는 시스템을 고안하고, 다층퍼셉트론 분류기를 이용하여 기존의 마이크로어레이 시스템과 분류 성능을 비교분석하였다. 그 결과 ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에서 98.61%의 향상된 분류 성능을 보였다. The method of cancer classification based on microarray could contribute to being accurate cancer classification by finding differently expressing gene pattern statistically according to a cancer type. Therefore, the process to select a closely related informative gene with a particular cancer classification to classify cancer using present microarray technology with effect is essential. In this paper, the system can detect marker genes to likely express the most differentially explaining the effects of cancer using ovarian cancer microarray data. And it compare and analyze a performance of classification of the proposed system with it of established microarray system using multi-perceptron neural network layer. Microarray data set including marker gene that are selected using ANOVA method represent the highest classification accuracy of 98.61%, which show that it improve classification performance than established microarray system.

표준화 기반 표지 유전자를 이용한 난소암 마이크로어레이 데이타 분류 시스템

박수영,정채영,Park, Su-Young,Jung, Chai-Yeoung 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.9

표지 유전자는 특정한 실험 조건의 특성을 나타내주는 발현수준의 유전자를 의미한다. 이 유전자들은 여러 집단간의 발현수준에서 유의한 차이를 보여주며, 실제로 집단 간의 차이를 유발하는 유전자일 확률이 높아 특정 생물학적 현상과 관련 있는 표지 유전자를 찾는 연구에 이용될 수 있다. 본 논문에서는, 먼저 그 동안 제안된 여러 표준화 방법들 중에서 가장 널리 사용되고 있는 방법들을 이용하여 데이터를 표준화 한 후 통계에 따라 유전자의 우선순위를 정함으로써 표지유전자를 추출할 수 있는 시스템을 제안하였다. 다층퍼셉트론 신경망 분류기를 이용하여 각 표준화 방법들의 성능을 비교분석하였다. 그 결과 Lowess 표준화 후 ANOVA를 이용하여 선택된 8개의 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에 MLP 알고리즘을 적용한 결과 99.32%의 가장 높은 분류 정확도와 가장 낮은 예측 에러 추정치를 나타내었다. Marker genes are defined as genes in which the expression level characterizes a specific experimental condition. Such genes in which the expression levels differ significantly between different groups are highly informative relevant to the studied phenomenon. In this paper, first the system can detect marker genes that are selected by ranking genes according to statistics after normalizing data with methods that are the most widely used among several normalization methods proposed the while, And it compare and analyze a performance of each of normalization methods with mult-perceptron neural network layer. The Result that apply Multi-Layer perceptron algorithm at Microarray data set including eight of marker gene that are selected using ANOVA method after Lowess normalization represent the highest classification accuracy of 99.32% and the lowest prediction error estimate.