• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.38 no.1
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• pp.61-68
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• 1994

The intramolecular formal iron-catalyzed [4+2] cycloaddition reaction of acetylenic dienes to produce bicyclic products has been investigated. These reactions proceeded, competing via intramolecular carbocyclization and bimolecular cycloaddition. However, the iron-catalyzed bicyclic carbocyclization of 4,4-dimethyl-3-(tert-butyldimethylsiloxy)-1-phenyl-6,8-decadien-1-yne(11) yielded exclusively bicyclic diene product(yield 78.1%). From this result, we found that the substrate containing a dimethyl substitutent at the 4,4-position helped to promote the intramolecular reaction, which is stable to the iron catalyzed conditions.

• Proceedings of the Ginseng society Conference
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• 1984.09a
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• pp.107-111
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• 1984

쥐의 뇌에서 추출한 입자상 아데닐산 고리화효소와 입자상 구아닐산효소의 활동성에 미치는 몇 가지 긴세노시드들의 효과를 조사하였다. $Rb_{2},\;Rb_{1}$, Rc 및 Re들과 같은 약간의 진세노사이드들이 두 효소들의 활동성을 상반적으로 변화시키는 것을 관찰하였다. 아데닐산 고리화효소와 구아닐산 고리화효소의 활동성에 미치는 GMP 및 AMP의 조절작용을 조사하였다. 긴세노시드 Rd로 방해된 아데닐산고리화효소는 GMP를 첨가함에 따라서 활성화되었다. 마찬가지로. 긴세노시드 $Rb_{2}$로 방해된 아데닐산 고리화효소도 GMP에 의해서 활성화되었다. 다른 한편, 긴세노시드 Rc로 활성화된 구아닐산 고리화효소는 AMP 또는 GMP를 첨가함에 따라서 방해되었다. 진세노사이드 $Rb_{2}$ 도파민 사이에는 아데닐산 고리화효소 계상의 수용체들에의 결함에 있어서 경쟁적이라는 것을 알았다. 이 결과는 긴세노시드 $Rb_{2}$가 세포의 D-1 도파민 수용체에 특이하게 결합한다는 것을 말해 준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.646-648
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• 2004

기계학습의 군집화(clustering) 기법은 예제들 간의 유사성에 근거하여 주어진 예제들을 무리 짓는 방법이다. 준감독(semi-supervised) 군집화는 카테고리가 부여된(labeled) 소수의 예제들을 적극적으로 활용하여 군집형태가 보다 자연스럽게 형성되도록 유도하는 군집화 방법이다. 준감독 군집화 문제에서 예제에 카테고리를 부여하는 작업은 현실적으로 극히 제한적이거나 카테고리를 부여하는데 소요되는 비용이 상당하므로, 제한된 자원 내에서 군집화에 효용성이 높을 예제들을 선정하여 카테고리를 부여하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기존 연구에서 능동적 학습의 초기 훈련예제 선정을 위해 제안된 군집기반 훈련예제 선정 방법을 준감독 군집화에 적용하여 군집 결과의 질을 향상시키고자 한다. 군집화를 이용한 예제 선정 방법은 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 가정하에 전체 예제를 활용하여 선정하고자 하는 예제 수만큼 군집을 생성 한 후. 각 군집의 중심점에 가장 가까운 예제들을 대표 예제로 선정하여 훈련 집합을 구성하는 방법이다 본 논문에서는 문서를 대상으로 하는 준감독 군집화 실험을 통해, 카테고리를 부여할 예제를 임의로 선정한 경우에 비해 군집화를 이용한 훈련 예제들로 준감독 군집화를 수행한 경우가 보다 좋은 군집을 형성함을 확인하였다.

• Polymer(Korea)
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• v.24 no.2
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• pp.182-193
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• 2000

Molar cyclization equilibrium constant (K$_{x}$) of poly(alkylene terephthalate) (PAT) cyclics was calculated by the Monte Carlo simulation on the basis of rotational isomeric state (RIS) model. The experimental $K_{x}$ of PAT cyclics, which was not clearly explained by the Jacobson-Stockmayer theory and the method of Flory, Suter, and Mutter however, was explained well by the direct computational method with the reaction radius ${\gamma}$=0.5 < ${\gamma}^{2}$> $^{1/2}$. The effect of PAT conformation on $K_{x}$ of PAT cyclics was investigated by changing its statistical weight parameters, ${\sigma}_{1}$ and ${\sigma}_{2}{\cdot}K_{x}$ of PAT cyclics obtained by the direct computation method with various radii and the radius ${\gamma}$=0.5 < ${\gamma}^{2}$> $^{1/2}$ was slightly changed with ${\sigma}_{1}$ and ${\sigma}_{2}$. Consequently, it was concluded that $K_{x}$ of PAT cyclics is strongly dependent on the configuration of each PAT and affected by the change of its conformation to some extent.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.257-263
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• 2005

초기에 하나의 상품 카테고리만을 다루던 전자상거래 사이트들이 브랜드 확립 후에 다른 상품 카테고리까지 확대해 나가는 모습을 많이 보아왔다. 고객이 아직 방문하지 않은 신규 상품 카테고리의 상품에 대하여 기존 상품 카테고리에서 만들어진 사용자 프로파일을 활용하여 개인화된 추천을 할 수 있다면, 고객이 다양한 상품 카테고리를 방문하도록 유도할 수 있을 것이다. 하지만 일반적으로 전자상거래 사이트에서는 상품 카테고리별로 사용자의 선호도를 파악하여 개인화된 추천을 수행하기 때문에, 해당 카테고리 내 상품의 구매나 방문 기록이 없다면 개인화된 추천을 수행하기가 어렵다 . 본 논문에서는 협업 필터링을 통해 신규 상품카테고리 내의 상품을 추천하기 어려운 고객들을 대상으로 기존의 사용자 선호도 데이터를 활용하여 신규 상품 카테고리 내의 상품을 추천하는 방안의 타당성을 살펴보도록 한다. 즉, 기존 사용자의 특정상품 카테고리 선호도 데이터를 통해 사용자간 유산도를 계산하고, 이를 추천하려는 타 상품 카테고리 내의 상품들에 대한 예측 선호도 계산에 활용 타당성을 살펴본다. 이를 실증적으로 검토하기 위해서, Yes24 사이트의 서적, 음반, DVD 3개의카테고리 내의 상품을 방문한 웹 패널 데이터를 이용하여 타당성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 동일 상품 카테고리 내의 선호도 정보를 가지고 현업 필터링을 수행하는 것보다는 추천 성과가 낮았지만 활용할만한 추천 성과를 보였으며, 활용하는 상품 카테고리와 예측하는 상품 카테고리별로 추천성과가 상이했다.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.361-363
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• 2001

Aromatic pelybenzoxazoles(PBOs) display excellent thermal stability plus good solvent and chemical resistance. Wholly aromatic PBOs, in fact, are soluble only in strong acids(e.g., sulfuric, rmethanesulfonic, triflic, and polyphosphoric acids). However, fully heterocyclized polymers have shown some drawbacks in solubility and processing. This problem of processing is currently being exploited to obtain unusual combinations of physical properties in fibers and films. (omitted)

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.49 no.1
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• pp.56-62
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• 2005

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.21 no.3
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• pp.155-160
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• 1977

HMO correlation diagrams for some competing 1,2-and 1,4-cycloaddition reactions have been made to elucidate the reaction mechanism. The main conclusions obtained from this study are as follows. 1) The crossing between the highest occupied molecular orbital and the lowest unoccupied molecular orbital was not observed, which indicates that the reaction proceeds thermally, in agreement with the experimental results. 2) From the consideration of the energy barrier in the process of the energy transformation going from reactants to product, the two-step mechanism via a diradical intermediate is preferred over the concerted one. 3) The existance of diradical intermediates can account for the observed product distributions.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.50 no.2
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• pp.129-136
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• 2006

Synthesis of novel polymeric ligands based on myo-inositol was performed. Cyclopolymerization, whose mechanism and the cyclic structure were proved, was first attempted to build a conformationally rigid inositol polymer. Comparative spectroscopic methods were introduced to verify the conformation of the prepared cyclohexane polymers. A conformationally rigid polymeric ligand was successfully prepared using myo-inositol carbonate.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.39-42
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• 2002

본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색 및 필터링 시스템을 위한 카테고리 식별 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 식별 가능한 카테고리를 사전에 정의하고, 정의된 카테고리를 대표할 수 있는 이미지들을 수집한다. 다음으로, 이들로부터 다중의 내용 기반 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들로 카테고리 데이터베이스를 구성한다. 카테고리를 식별할 질의 이미지가 입력으로 들어오면, 질의 이미지로부터 추출된 다중 특징값들을 각 카테고리의 단일 특징값과 각각 비교함으로써, 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값을 측정한다. 각 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값들은 두 가지 연산 방법에 의해 조합되는데, 조합 방법은 각각의 단일 특징값이 각 카테고리 식별에 미치는 영향을 고려하여 정의된다. 최종적으로, 각 카테고리의 조합된 유사도 거리값을 비교한 다음, 가장 유사도가 큰 카테고리를 해당 질의 이미지의 카테고리로 식별한다.