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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.3
- 수록면
- 16 - 27 (12page)
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배아란 동물이나 식물과 같은 다세포 생물의 초기 단계를 의미한다. 배아의 단계에서 다세포 생물의 기초적인 체제가 결정되기 때문에 배아는 개체발생의 기구를 연구하는 중요한 연구대상이 된다. 생물학자들은 배아 연구를 위해 대용량의 배아 이미지 데이터를 소유하고 있으며, 이러한 대용량 데이터 중 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터 구조화가 필요하다. 데이터베이스 구조화를 위해 주로 사용되는 방법으로 계층적 클러스터링이 있다. 그러나 기존의 계층적 클러스터링 방법은 데이터베이스를 트리 형태로 구조화 하는 과정에서 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하지 못하기 때문에 결과 클러스터링 트리가 경사 트리일 가능성이 매우 높다. 경사 트리인 경우 사용자가 원하는 이미지를 검색하기 위해 트리를 순회할 때 많은 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 배아 이미지 데이터를 경사 되지 않으며 균형 상태에 가까운 트리 형태로 구조화하기 위한 방안을 제시한다. 제안하는 방안은 데이터베이스 내에 저장된 배아 이미지를 그래프로 변환하고 반복적으로 그래프 분할 알고리즘을 적용하여 클러스터를 생성한다. 이 때 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하여 특정 클러스터의 크기가 지나치게 커지거나 객체 수가 많아지는 것을 방지한다. 실험을 통해서 제안하는 방안의 우수성을 규명하고 시각화 툴을 제공하여 사용자가 원하는 배아 이미지를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방안
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
감사의 글
참고문헌
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참고문헌 (22)
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1. [학술지(정기간행물)] - U. Tepass / 1994 / The Development of Cellular Junctions in the Drosophila Embryo / Developmental Biology 161 (2) : 563 ~ 596
2. [학술지(정기간행물)] - S. Gilberta / 1997 / Resynthesizing Evolutionary and Developmental Biology / Developmental Biology 173 (2) : 357 ~ 372
3. [단행본] - J. Han / 2006 / Data mining: Concepts and Techniques / Morgan Kaufmann
4. [학술지(정기간행물)] - G. Karypis / 1999 / CHAMELEON: A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling / IEEE COMPUTER: Special Issue on Data Analysis and Mining 32 (8) : 68 ~ 75
5. [학술대회논문] - T. Zhang / 1996 / BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Large Databases / Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data : 103 ~ 114
2. [학술지(정기간행물)] - S. Gilberta / 1997 / Resynthesizing Evolutionary and Developmental Biology / Developmental Biology 173 (2) : 357 ~ 372
3. [단행본] - J. Han / 2006 / Data mining: Concepts and Techniques / Morgan Kaufmann
4. [학술지(정기간행물)] - G. Karypis / 1999 / CHAMELEON: A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling / IEEE COMPUTER: Special Issue on Data Analysis and Mining 32 (8) : 68 ~ 75
5. [학술대회논문] - T. Zhang / 1996 / BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Large Databases / Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data : 103 ~ 114
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