소셜 정보를 이용한 추천 기법의 설계

Xiaoyue Han,이민수 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1C

Implementation of a Particle Swarm Optimization-based Classification Algorithm for Analyzing DNA Chip Data

Han, Xiaoyue,Lee, Min-Soo Korea Genome Organization 2011 Genomics & informatics Vol.9 No.3

DNA chips are used for experiments on genes and provide useful information that could be further analyzed. Using the data extracted from the DNA chips to find useful patterns or information has become a very important issue. In this paper, we explain the application developed for classifying DNA chip data using a classification method based on the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. Considering that DNA chip data is extremely large and has a fuzzy characteristic, an algorithm that imitates the ecosystem such as the PSO algorithm is suitable to be used for analyzing such data. The application enables researchers to customize the PSO algorithm parameters and see detail results of the classification rules.

Implementation of a Particle Swarm Optimization-based Classification Algorithm for Analyzing DNA Chip Data

Xiaoyue Han,이민수 한국유전체학회 2011 Genomics & informatics Vol.9 No.3

DNA chips are used for experiments on genes and provide useful information that could be further analyzed. Using the data extracted from the DNA chips to find useful patterns or information has become a very important issue. In this paper, we explain the application developed for classifying DNA chip data using a classification method based on the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. Considering that DNA chip data is extremely large and has a fuzzy characteristic, an algorithm that imitates the ecosystem such as the PSO algorithm is suitable to be used for analyzing such data. The application enables researchers to customize the PSO algorithm parameters and see detail results of the classification rules.

A Clustering Tool Using Particle Swarm Optimization for DNA Chip Data

Xiaoyue Han,이민수 한국유전체학회 2011 Genomics & informatics Vol.9 No.2

DNA chips are becoming increasingly popular as a convenient way to perform vast amounts of experiments related to genes on a single chip. And the importance of analyzing the data that is provided by such DNA chips is becoming significant. A very important analysis on DNA chip data would be clustering genes to identify gene groups which have similar properties such as cancer. Clustering data for DNA chips usually deal with a large search space and has a very fuzzy characteristic. The Particle Swarm Optimization algorithm which was recently proposed is a very good candidate to solve such problems. In this paper, we propose a clustering mechanism that is based on the Particle Swarm Optimization algorithm. Our experiments show that the PSO-based clustering algorithm developed is efficient in terms of execution time for clustering DNA chip data, and thus be used to extract valuable information such as cancer related genes from DNA chip data with high cluster accuracy and in a timely manner.

시계열 인체 센서 데이터의 분류화 기법의 설계와 구현

( Xiaoyue Han ),맹보연 ( Boyeon Maeng ),이민수 ( Minsoo Lee ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2

무선 통신의 발달과 센서 장비의 소형화로 인하여 다양한 인체 센서들이 개발되고 있으며 이에 따라 이들 인체 센서로부터 생성되는 데이터를 누적하여 분석 및 예측을 해야 할 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 누적된 인체 센서 데이터에 대한 분류화 기법을 제안하여 구현하고 성능을 검증하였다. 분류화 기법은 인체 센서 데이터에 잘 적용될 수 있는 지지벡터 기계를 활용하여 구현하였다. 인체 센서 데이터의 대표패턴 정의와 실험을 위한 잡음 생성을 통하여 분류화 정확도를 높일 수 있도록 실험을 설계하였고 다양한 설정 변수에서도 기법을 실험하여 빠르고 정확한 기법을 설계 및 구현하였다.

스칼라 벡터 머신 기법을 활용한 시계열 혈압 센서 데이터의 분류 기법

( Xiaoyue Han ),맹보연 ( Boyeon Maeng ),이민수 ( Minsoo Lee ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.1

최근 고령화 사회가 도래함에 따라 복지 사회 실현을 위해 의료기술에 IT 기술을 접목하여 인간의 건강을 효과적으로 유지하려는 요구가 증가하였다. 이러한 요구의 증가로 인해 원격으로 건강 상태를 검진하여 질병을 방지하거나 만성적인 환자의 건강상태를 장기적으로 관찰할 수 있는 IT 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 누적된 인체 센서 데이터에 대한 분류화 기법을 제안하여 구현하고 성능을 검증하였다. 분류화 기법은 인체 센서 데이터에 잘 적용될 수 있는 지지벡터 기계를 활용하여 구현하였다. 인체 센서 데이터의 대표패턴 정의와 실험을 위한 잡음 생성을 통하여 분류화 정확도를 높일 수 있도록 실험을 설계하였고 다양한 설정 변수에서도 기법을 실험하여 빠르고 정확한 기법을 설계 및 구현하였다.

A Clustering Tool Using Particle Swarm Optimization for DNA Chip Data

Han, Xiaoyue,Lee, Min-Soo Korea Genome Organization 2011 Genomics & informatics Vol.9 No.2

DNA chips are becoming increasingly popular as a convenient way to perform vast amounts of experiments related to genes on a single chip. And the importance of analyzing the data that is provided by such DNA chips is becoming significant. A very important analysis on DNA chip data would be clustering genes to identify gene groups which have similar properties such as cancer. Clustering data for DNA chips usually deal with a large search space and has a very fuzzy characteristic. The Particle Swarm Optimization algorithm which was recently proposed is a very good candidate to solve such problems. In this paper, we propose a clustering mechanism that is based on the Particle Swarm Optimization algorithm. Our experiments show that the PSO-based clustering algorithm developed is efficient in terms of execution time for clustering DNA chip data, and thus be used to extract valuable information such as cancer related genes from DNA chip data with high cluster accuracy and in a timely manner.

윈도우를 이용한 스트림 데이터의 실시간 모니터링 기법

( Xiaoyue Han ),최옥주 ( Ok-ju Choi ),이민수 ( Minsoo Lee ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.1

WBAN(Wireless Body Area Network)과 같은 스트림 데이터의 환경에서는 데이터가 아닌 질의들이 등록되어 있고 데이터들이 끊임없이 시스템에 도착한다. 때문에 도착한 데이터에 대해서 처리할 수 있는 질의만을 찾아 해당 질의들만을 수행하도록 해서 시스템의 질의 부담을 덜어주는 방법이 필요하다. 기존의 단순하고 단편적인 질의의 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 Interval Skip List 자료 구조와 시간기반 윈도우를 이용하여 효율적인 실시간 모니터링 시스템을 구현하였다. 특히 산소포화도 생체 센서들로부터 연속적으로 전송되는 스트림 데이터에 대해 다양한 조건을 포함하는 질의 들이 실행 되는데 이러한 실시간 모니터링 질의들을 효율적으로 식별하기 위한 질의 인덱스를 설계하였다

소셜 정보 추천 기법을 위한 빅 데이터 모델

한소월(Xiaoyue Han),이민수(Minsoo Lee) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.39 No.6

최근 무선 인터넷의 보급과 스마트폰의 등장으로 많은 사람들이 커뮤니티, 블로그, 트위터 등의 다양한 소셜 미디어를 통하여 자신의 견해나 의견을 표현하며 활발한 정보교환을 하고 있다. 이러한 정보들을 정보추천 시스템에 이용하면 개개인의 취향과 성향에 맞는 추천을 할 수 있으며 사용자들에게 제공하는 정보의 신뢰도나 품질 개선에도 큰 기여를 할 수 있다. 그러나 이러한 소셜 데이터를 저장하고 처리하려면 이에 맞는 데이터 모델과 효율적인 처리 방식이 필요하다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에서의 다양한 요소들을 고려한 정보추천 기법을 지원할 수 있는 빅 데이터 기반의 데이터 모델을 제안한다. 그리고 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효율적으로 정보추천을 처리하는 기법을 적용하여 데이터 모델의 활용가능성을 검증하였다. With the recent widespread use of the wireless Internet along with the appearance of smart phones, more people are expressing and exchanging their ideas and opinions through social media. If such information could be used by information recommendation systems, more personalized recommendations based on the preferences and characteristics of the users may be provided. Also, the credibility and quality of the recommendation may be improved. However, in order to store and process such social data, a proper data model and an efficient processing mechanism are needed. In this paper, a data model based on big data for supporting social recommendation methods is proposed. Additionally, the usefulness of the data model is verified by experimenting with a social information recommendation method in a cloud computing environment.

A novel synthesis of hexagonal cylinder-like ZnO with an excellent performance by a surfactant-free microemulsion-hydrothermal method

Xiaoyu Zhang,Ying Han,Wenjiao Liu,Ning Pan,Dejie Li,Jinling Chai 한국공업화학회 2021 Journal of Industrial and Engineering Chemistry Vol.97 No.-

A W/O surfactant-free microemulsion (SFME) template-hydrothermal method for the preparation of ZnOproducts was proposed. Using the SFME system containing hexane, propan-2-ol and water, hexagonalcylinder-like (twinning) ZnO microcrystals were synthesized. The XRD, SEM and TEM characterizationsshowed that the synthesized ZnO microcrystals have a hexagonal wurtzite structure. At hydrothermaltemperatures of 120–140 C, hexagonal cylinder-like ZnO microcrystals were synthesized, whereas thehexagonal cylinder twinning ZnO microcrystals were obtained at 160 C. The growth mechanism of theZnO microcrystals was also investigated. The EPR and XPS spectra of the synthesized ZnO products showed that there are oxygen vacancies onthe ZnO surface. The photodegradation behavior of methylene blue (MB, 10 ppm) with a UV-Hg lamp(250 W) as the light source in ZnO aqueous suspension (0.3 g L 1) was investigated. The ZnO productsynthesized at 140 ℃ can significantly photocatalyze the degradation of lower concentration MBsolutions. After 35 min of irradiation, the photocatalytic decomposition rate reached 98.3%. It is hopedthat this work could serve as an important stepping stone for establishing a novel hydrothermal methodbased on SFME system, therefore paving the way for other potential ideas on the application of SFMEsystems.