Abstract:
단백질 클러스터 분류 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명은, 단백질 클러스터 분류 장치에 있어서, a)단백질에 포함된 분자의 이름 및 좌표를 나타내는 3차원 구조 정보로부터 단백질 2차 구조의 이름 및 서열 순서를 나타내는 2차 구조 정보를 추출하는 2차 구조 정보 추출부; b)상기 2차 구조 정보를 이용하여 단백질사이의 거리를 나타내는 단백질 거리를 생성하는 거리 계산부; c)상기 단백질 거리를 행렬화함으로써 거리 행렬을 생성하고 저장하는 거리 행렬 저장부; 및 d)상기 거리 행렬을 이용하여 단백질을 하나 이상의 클러스터로 분류하는 클러스터링부를 포함하고, 상기 거리 행렬은 데이터베이스로 누적적으로 저장됨으로써 학습형 클러스터 뷴류가 가능하게 하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 2차 서열 구조를 이용하여 단백질을 표현하고, 이러한 표현을 이용하여 단백질을 좀 더 추상적 수준에서 분류할 수 있다. 단백질, 클러스터, 분류, 2차구조 서열
Abstract:
본 발명은 개인용 컴퓨터(PC)를 통해 사용자 인터페이스가 형성되어 레지스터의 내용 및 테스트 데이터 패킷의 생성과 전송이 자유롭게 할 수 있는 전화선 모뎀의 테스트 장치에 관한 것으로, 기존의 댁내 전화 선로와 연결되어 댁내 망 접속으로서 전화선 모뎀(HomePNA) 접속을 제공하는 전화선 모뎀 처리부와, 이더넷 데이터를 처리하는 이더넷 처리부를 포함하는 전화선 모뎀의 테스트 장치에 있어서, 상기 전화선 모뎀의 테스트를 위해 개인용 컴퓨터와의 인터페이스를 제공하며, 테스트를 위한 패킷 데이터를 생성하여 전송하는 PC 처리부; 소프트웨어에 의해 데이터 전송 제어 및 데이터 변환기능을 수행하는 제어부; 상기 제어부를 구동시키기 위한 소프트웨어를 저장하고, 테스트에 따른 정보 및 상태를 저장하는 메모리부; 및 상기 PC 처리부와 상기 제어부 간의 데이터 통신이 가능하도록 데이터 변환 기능을 수행하는 통신처리부를 구비하되, 상기 제어부에 상기 통신 처리부와 상기 메모리부와 상기 전화선 모뎀 처리부와 상기 이더넷 처리부가 연결되고, 상기 제어부는 인터럽트에 의해 각 처리부의 데이터 전송 우선권을 부여하며, 각 처리부에서 수신된 통신 데이터를 각 처리부에 맞는 데이터 포맷으로 변형시켜 전송하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 10Mbps급 전화선 모뎀(HomePNA)의 내부 레지스터의 내용 확인과 레지스터의 내용을 쉽게 바꿀 수 있으며, 이에 의하여 모뎀 내부의 상태를 쉽게 파악할 수 있고, 송신 데이터의 생성 및 수신된 데이터의 확인이 용이하여 10Mbps급 전화선 모뎀의 성능을 테스트 할 수 있다.
Abstract:
PURPOSE: A nonlinear quantization and similarity matching method for retrieving a video sequence having plural image frames is provided to configure a bit expression of an edge histogram descriptor having reduced bits for a video sequence including plural image sets, and to retrieve the video sequence with extracted information from the coded expression, thereby reducing the number of bits. CONSTITUTION: A system selects one image frame of a video sequence as a target image frame(S110), and divides the selected frame into sub images(S111). The system extracts edge histograms from the sub images(S112), and decides whether the edge histograms are generated for all the sub images(S113). If so, the system increases a constant by 1 to select a next image frame of the video sequence(S115). The system decides whether all image frames are selected from the video sequence(S116). If so, the system generates a representative edge histogram bin as the first image descriptor(S117), and creates a quantization index value group(S118).
Abstract:
PURPOSE: A non-linear quantization and similarity matching methods for retrieving image data is provided to construct a database to store image information representing a plurality of images with fewer bits, and to retrieve corresponding images in response to a query image based on a database with a high retrieval speed and accuracy. CONSTITUTION: L.times.5 number of normalized edge histogram bins are calculated to generate L number of edge histograms of a target image, wherein L is a positive integer and each edge histogram has five normalized edge histogram bins and represents a spatial distribution of five reference edges in a sub-image, wherein the reference edges include four directional edges and a non-directional edge(S101). The L.times.5 number of normalized edge histogram bins are non-linearly quantized to generate L.times.5 number of quantization index values for the target image(S103). The L.times.5 number of quantization index values are stored in the database(S105). And the steps S101 to S105 are repeated until all of the stored images are processed to construct the database having the image information(S107).
Abstract:
An apparatus and method for searching color and shape of image data based on a natural language with Fuzzy concept is disclosed. The apparatus for retrieving includes: a dictionary storing unit for storing a dictionary used for processing a natural language; a color/shape threshold storing unit for storing color histograms mapped to color related words and edge information corresponding to shape related words; a query input unit for receiving a query sentence which describes the color and the shape of the image by using a natural language; an analyzing unit for analyzing the query sentence based on the dictionary information and generating analyzed words; a color/shape recognizing unit for recognizing whether the analyzed words represent the color or the shape; a color/shape threshold database constructing unit for mapping and storing color histograms to color related words and storing edge information corresponding to shape related words; a color/shape threshold retrieving unit for retrieving the color histograms and the edge information corresponding to the analyzed words from the color/shape threshold storing unit; and a retrieving result output unit for providing image data searched in the color/shape threshold retrieving unit.
Abstract:
본 발명은 추상화 수준이 다른 객체 모델 간의 매핑 방법에 관한 것으로, 자동 추출된 객체 모델에서 하나의 객체 클래스를 선택하여, 선택된 객체 클래스와 매핑가능한 영역 모델의 객체 클래스가 있는지 조사하는 단계, 매핑 가능한 영역 모델의 객체 클래스가 존재하지 않는 경우 다음 자동 추출된 객체 클래스를 선택하는 단계, 매핑 가능한 영역 모델의 객체 클래스가 존재하는 경우 영역 모델의 객체 클래스가 이미 매핑이 이루어졌는지를 검사하는 단계와, 매핑 수행 여부 검사 결과 매핑되지 않은 영역 모델 객체 클래스이면 두 개의 클래스를 매핑 시키고, 상기 매핑 수행 여부 검사 결과 매핑되었던 클래스이면 현재 선택한 자동 추출된 객체 클래스와 이미 매핑된 자동 추출 클래스를 통합하여 패키지 모듈로 만드는 단계, 다음 매핑 작업을 수행� �� 자동 추출된 객체 클래스를 선택하는 단계, 더 이상 자동 추출된 객체 클래스가 없는지를 검사하여, 계속 매핑작업을 해야 하는 자동 추출된 클래스가 있으면, 상기 상기 선택된 자동 추출된 객체 클래스와 매핑가능한 영역 모델의 객체 클래스가 있는지 조사하는 단계로 진행하고, 더 이상 매핑해야 하는 자동 추출된 객체 클래스가 없는 경우에는 매핑 과정을 종료하는 단계로 이루어지는 추상화 수준이 다른 객체 모델 간의 매핑 방법이 개시된다.
Abstract:
PURPOSE: The method for analyzing the syntax of the C program is provided to exactly divide the compiling and decompiling part according to the including time of a header file by preventing the lost of the macro information, calibrating a parsing tree, and separating the user defined header file from a C source file. CONSTITUTION: The processing is run in order to include the macro defined sentence to the C source file(200). A preprocessed file runs parsing by using the preprocessing command grammar(210). The parsing tree is created by using pure C grammar(220). The user defined header file is separated from the parsing tree and a line number is calibrated(230).