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- 저자 : 최지윤(Jiyun Choi) (검색결과 5 건)
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그룹 구조를 갖는 고차원 유전체 자료 분석을 위한 네트워크 기반의 규제화 방법
김기풍,최지윤,선호근,Kim, Kipoong,Choi, Jiyun,Sun, Hokeun 한국통계학회 2016 응용통계연구 Vol.29 No.6
고차원 유전체 자료를 사용하는 유전체 연관 분석에서는 벌점 우도함수 기반의 회귀계수 규제화 방법이 질병 및 표현형질에 영향을 주는 유전자를 발견하는데 많이 이용된다. 특히, 네트워크 기반의 규제화 방법은 유전체 연관성 연구에서의 유전체 경로나 신호 전달 경로와 같은 생물학적 네트워크 정보를 사용할 수 있으므로, Lasso나 Elastic-net과 같은 다른 규제화 방법들과 비교했을 경우 네트워크 기반의 규제화 방법이 보다 더 정확하게 관련 유전자들을 찾아낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 네트워크 기반의 규제화 방법은 그룹 구조를 갖고 있는 고차원 유전체 자료에는 적용시킬 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 실제 SNP 데이터와 DNA 메틸화 데이터처럼 대다수의 고차원 유전체 자료는 그룹 구조를 가지고 있으므로 본 논문에서는 이러한 그룹 구조를 가지고 있는 고차원 유전체 자료를 분석하고자 네트워크 기반의 규제화 방법에 주성분 분석(principal component analysis; PCA)과 부분 최소 자승법(partial least square; PLS)과 같은 차원 축소 방법을 결합시키는 새로운 분석 방법을 제안하고자 한다. 새롭게 제안한 분석 방법은 몇 가지의 모의실험을 통해 변수 선택의 우수성을 입증하였으며, 또한 152명의 정상인들과 123명의 난소암 환자들로 구성된 고차원 DNA 메틸화 자료 분석에도 사용하였다. DNA 메틸화 자료는 대략 20,000여개의 CpG sites가 12,770개의 유전자에 포함되어 있는 그룹 구조를 가지고 있으며 Illumina Innium uman Methylation27 BeadChip으로부터 생성되었다. 분석 결과 우리는 실제로 암에 연관된 몇 가지의 유전자를 발견할 수 있었다. In genetic association studies with high-dimensional genomic data, regularization procedures based on penalized likelihood are often applied to identify genes or genetic regions associated with diseases or traits. A network-based regularization procedure can utilize biological network information (such as genetic pathways and signaling pathways in genetic association studies) with an outstanding selection performance over other regularization procedures such as lasso and elastic-net. However, network-based regularization has a limitation because cannot be applied to high-dimension genomic data with a group structure. In this article, we propose to combine data dimension reduction techniques such as principal component analysis and a partial least square into network-based regularization for the analysis of high-dimensional genomic data with a group structure. The selection performance of the proposed method was evaluated by extensive simulation studies. The proposed method was also applied to real DNA methylation data generated from Illumina Innium HumanMethylation27K BeadChip, where methylation beta values of around 20,000 CpG sites over 12,770 genes were compared between 123 ovarian cancer patients and 152 healthy controls. This analysis was also able to indicate a few cancer-related genes.
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정지 물체를 고려한 다중 가우시안 분포 기반 적응적 배경모델링 및 물체탐지 기법
정종면(Jongmyeon Jeong),최지윤(Jiyun Choi) 한국컴퓨터정보학회 2018 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.23 No.11
In this paper, we studied about the extraction of the parameter and implementation of speechreading system to recognize the Korean 8 vowel. Face features are detected by amplifying, reducing the image value and making a comparison between the image value which is represented for various value in various color space. The eyes position, the nose position, the inner boundary of lip, the outer boundary of upper lip and the outer line of the tooth is found to the feature and using the analysis the area of inner lip, the hight and width of inner lip, the outer line length of the tooth rate about a inner mouth area and the distance between the nose and outer boundary of upper lip are used for the parameter. 2400 data are gathered and analyzed. Based on this analysis, the neural net is constructed and the recognition experiments are performed. In the experiment, 5 normal persons were sampled. The observational error between samples was corrected using normalization method. The experiment show very encouraging result about the usefulness of the parameter.
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챗봇의 대화형 인터페이스 디자인을 위한 대화형 맵 및 가이드라인
유한나(Hanna Yoo),최지윤(Jiyun Choi),한상진(Sangjin Han),박진우(Jinu Park) 한국HCI학회 2018 한국HCI학회 학술대회 Vol.2018 No.1
최근 메신저 기반 소셜 네트워크 서비스(SNS)가 뛰어난 사용성, 편리성을 앞세워 챗봇에 대한 관심이 급격하게 증가되고 있으며, 페이스북, 구글, 마이크로소프트 등 여러 글로벌 기업들이 막대한 투자와 함께 플랫폼 선점에 총력을 기울이고 있다. 챗봇은 대화형 사용자 인터페이스를 기반으로 인터랙션을 하며, 기존의 웹이나 앱과 달리 복잡한 방식의 테스크 플로우가 형성되기 때문에 새로운 디자인 프로세스가 필요하다. 본 논문에서는 직접 챗봇을 디자인하는 과정에서 발굴된 챗봇의 차별화된 디바인 프로세스를 정리하였다. 특히 테스크 플로우를 가시화하는 대화형 맵을 중심으로 정리하였으며, 챗봇의 기획 및 디자인을 위한 사용 지침서와 같은 가이드라인을 5 가지 영역으로 분류하여 제안한다.
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정종면(Jong-myeon Jeong),최지윤(Jiyun Choi),서지혁(Ji hyuk Seo),이세준(Se jun Lee) 한국컴퓨터정보학회 2012 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2
본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이미 많이 알려져 있는 AdaBoost를 이용한 얼굴탐지를 수행한다. 탐지된 얼굴영역에 Lab 컬러시스템을 적용 시킨 후 입술픽셀의 특징에 따른 색상 마커를 사용하여 피부영역을 추출한다. 추출된 피부영역에 대하여 K-means 색상 군집화를 통해 입술영역을 추출한다. 그리고 실험을 통해 입술탐지 결과를 확인하였다.
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