• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.7 no.1
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• pp.69-79
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• 1987

학교 교실에서의 수업 활동 중 가장 주된 활동은 언어적 의사소통이며 대부분의 지식 전달이 교사의 언어 활동을 통해 이루어 지고 있다. 그리고 교사의 언어적 의사소통의 순서와 구조는 효과적이고 효율적인 학습에 중요한 의미를 가지므로 이를 조직적으로 분석 평가할 필요가 있다. 따라서, 이 연구는 교실에서의 교사 언어 행동의 구조를 분석 연구할 수 있는 방법론적 기초를 마련하고자 Anderson 의 역동적 구조 이론 (Theory of Kinetic Structure) 을 소개하고, 그의 정량적 분석 방법을 한국어에 적용 할 수 있도록 수정하였으며, 교사의 실제 강의 내용을 분석하였다. 분석에 사용한 자료는 50분 동안 진행된 고등학교 1학년 생물 강의를 녹음한 것으로 소화에 관한 내용이었다. 강의 내용에서 역동적 구조의 정량적 분석 결과는 다음과 같다. 강의는 316개의 담화단위 (discourse units) 로 구성되었으며. 261개의 어소 (verbal elements)가 동정되었다. 전체 강의에서 37개의 secondary span 이 동정되었고 이는 6개의 primary span으로 구분되었다. 전체 강의에 대한 평균 기본계수(mean fundamental coefficient, $\bar{B}_1$)는 0.26으로 낮은 수준의 연관도 (commonality )를 보였으며, 평균 가중 기본계수(mean weighted coefficient, $\bar{B}_2$)의 값은 0.88이었다. 전체적으로 이 강의는 중 내지 하 구조 (moderate to low structure)를 갖고 있으며, 높은 진행도 (high progression, $\bar{D}_s$=1.07)를 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.2
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• pp.81-89
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• 1996

A design method of fuzzy modeling is presented for the model identification of route choice of traffic problems.The proposed fuzzy modeling implements system structure and parameter identification in the eficient form of""IF..., THEN-.."", using the theories of optimization theory, linguistic fuzzy implication rules. Three kinds ofmethod for fuzzy modeling presented in this paper include simplified inference (type I), linear inference (type 21,and proposed modified-linear inference (type 3). The fuzzy inference method are utilized to develop the routechoice model in terms of accurate estimation and precise description of human travel behavior. In order to identifypremise structure and parameter of fuzzy implication rules, improved complex method is used and the least squaremethod is utilized for the identification of optimum consequence parameters. Data for route choice of trafficproblems are used to evaluate the performance of the proposed fuzzy modeling. The results show that the proposedmethod can produce the fuzzy model with higher accuracy than previous other studies -BL(binary logic) model,B(production system) model, FL(fuzzy logic) model, NN(neura1 network) model, and FNNs (fuzzy-neuralnetworks) model -.fuzzy-neural networks) model -.

• 한국석유지질학회:학술대회논문집
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• autumn
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• pp.69-69
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• 2000

• Journal of Life Science
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• v.17 no.3 s.83
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• pp.345-349
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• 2007

We wished to create a set of small molecular weight PDZ domain ligands that may be used in functional studies on the proteins AF6, PSD-95 and Shank. As a starting point, the Shank3 PDZ domain was cloned, purified, and characterized the structure of Shank3 PDZ domain by 1D $^1H-NMR$. The chemical shift dispersion of the proton signals indicates that the purified Shank3 PDZ protein is very pure and globally well folded. Currently, we are working on improving the yield of the protein production for complete NMR structural analysis of the Shank3 PDZ domain.

• Journal of the Korean Society of Food Culture
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• v.5 no.2
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• pp.243-251
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• 1990

We determined the structure of main saponin which extracted from the shoot of Aralia Elata. The results were as follows. 1. The main aglycons and suger of the total saponins of Nr2 sample were identified as oleanolic acid and hederagenin, and glucose, arabinose and rhamnose. A probable new aglycon was isolated and inferred as 1, 3-methylenedioxy-3-dehydroxyoleanolic acid. 2. One compound of Fh saponin (named as Elatoside $Fh_2$) which was obtained first in this species was elucidated as 3-O-$({\alpha}-L-arabinopyranosyl(1{\rightarrow}2)-{\beta}-D-gluco-pyranosyl)$-28-O-${\beta}-D-glucophyranosyl$ oleanolic acid on the basis of chemical and spectral evidence of IR, $^1H$, $^{13}C-NMR$ and MS.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.289-292
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• 2005

본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

• Food Science and Preservation
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• v.15 no.6
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• pp.878-883
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• 2008

Prunus mume was extracted using various solvents including ethyl ether, ethyl acetate and n-butanol. The extracts were fractionated by column chromatography. Antimicrobial compounds (A, B and C) in fractions showing antimicrobial activity were purified by Sephadex LH 20 column chromatography, and identified by $^{1}H$- and $^{13}C$-NMR analysis as isoeugenol, nomilin and $\beta$-sitosterol, respectively.

• Proceedings of the Korean Society for Applied Microbiology Conference
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• 1978.10a
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• pp.209.3-209
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• 1978

국내시판합성세제에 합유된 난분해성 ABS(=alkyl benzene sulfonate)의 분해도가 우수한 ABS내성균을 아파트단지 하수구에서 분리하여, 분난균을 동정하고 본균에 대한 합성세제 농도와 pH 영향, 음 ion 계면활성제 구조와 농도별 분해소을 조사하고, 금속 ion이 공존할 때에 최고생육한도, 진탕과 정치배양시 ABS의 분해소을 비교하고, 합성세제를 농도별로 함유한 배지에 분리면을 배양시켜 형태 변화 등을 전자현미경으로 관찰하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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• v.49 no.11
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• pp.625-631
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• 2000

In designing fuzzy model, we encounter a major difficulty in the identification of an optimized fuzzy rule base, which is traditionally achieved by a tedious-and-error process. This paper presents an approach to automatic design of optimal fuzzy rule bases for modeling using evolutionary programming. Evolutionary programming evolves simultaneously the structure and the parameter of fuzzy rule base a given task. To check the effectiveness of the suggested approach, 3 examples for modeling are examined, and the performance of the identified models are demonstrated.

• 한국약용작물학회:학술대회논문집
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• 2011.09a
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• pp.332-333
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• 2011