• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.5
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• pp.305-314
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• 2011

Research into the visual perception of human emotion to recognize an intention has traditionally focused on emotions of facial expression. Recently researchers have turned to the more challenging field of emotional expressions through body posture or activity. Proposed work approaches recognition of basic emotional categories from body postures using neural model applied visual perception of neurophysiology. In keeping with information processing models of the visual cortex, this work constructs a biologically plausible hierarchy of neural detectors, which can discriminate 6 basic emotional states from static views of associated body postures of activity. The proposed model, which is tolerant to parameter variations, presents its possibility by evaluating against human test subjects on a set of body postures of activities.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.277-279
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• 2005

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질들 간의 상호작용 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이터가 산출된 후게놈시대(post-genomic era)에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터들에서 속성들 간의 연관규칙 학습을 통해 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관규칙 기반의 상호작용 예측 방법을 제시한다. 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 각 단백질의 다수의 속성차원은 정보이론 기반의 속성선택 알고리즘을 이용하여 효율적으로 줄이며 상호작용의 속성집합을 이용하여 신경망을 훈련시키고 이렇게 훈련된 신경망에서 속성들 간의 연관규칙을 디코딩하여 연관규칙 기반의 상호작용 예측에 활용한다. 연관속성 발굴을 통한 상호작용 예측을 위한 마이닝 방법으로는 연관규칙 발견 알고리즘을 사용하였으며 예측 정확도를 높이기 위하여 신경망 예측 모델의 학습 결과를 디코딩한 규칙들이 추가적으로 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 평균 약 $94.5\%$의 예측 정확도를 보였다.

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.49 no.3
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• pp.228-235
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• 2016

Aquatic ecosystems are receiving various harmful effects due to anthropogenic chemical pollutions. To protect wildlife, risk assessments of the chemicals are conducted using reference indexes of toxicity estimated by species-level laboratory tests and/or micro-/mesocosm community-level studies. However, the existing micro-/mesocosm communities are structurally too complicated, and it is also difficult to compare the experimental results directly with those from species-level tests. Here, we developed a procedure of a simple bi-trophic microcosm experiment which contains the common species (a green algae, Pseudokirchneriella subcapitata and a cladoceran, Daphnia magna) for testing chemical toxicities. For the proper operation of bitrophic microcosm experiment, the minimum required concentration of primary producer (P. subcapitata) is $5{\times}10^5cells\;mL^{-1}$. The microcosm system showed higher stability when the initially introduced D. magna population was composed of neonates (<24-h old) than adults and those mixture. This simple microcosm system would be an applicable tool to estimate the disturbing impacts of pollutants on plant-herbivore interactions, and linking the species- and population-/community level risk assessments in the future studies.

• 동물약계
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• no.30
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• pp.4-5
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• 1996

1. 신규허가 2. 제조(수입)업 허가사항 변경 3. 사료첨가제 임가공에 대한 질의회신 4. 양축농가 지도계몽 실적조사 5. 가축질병중앙예찰협의회 개최 6. 가축전염병 발생정보 7. 과대광고 금지 8. 건의서 회신 9. 생물학적제제 유통관리 10. 유당사용실적 보고 11. 한국우병학회 창립 12. 대한수의사회 책자발간 13. 돼지 인공수정 책자발간 14. 국검품 수입절차 안내 15. 유방염 치료용 연고제제 색소첨가 16. 제 2 차 이사회 개최

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2000.05a
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• pp.45-46
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• 2000

음향학적 방법은 컴퓨터 기술의 발달과 더불어 급속으로 발전하여, 짧은 시간에 넓은 해역을 대상으로 거의 실시간으로 해양생물 분포상태를 파악하고, 또한 수심층을 대상으로 다양한 자료를 수집할 수 있다. 황해의 어족자원을 효과적으로 관리하기 위해서는 어족자원의 분포에 대한 정확한 정보가 필요한 실정이다. 이를 위하여 황해광역생태계(Large Marine Ecosystem, LME) 연구의 하나로 어족 자원 조사가 수행되었으며, 본 연구는 두 번째 결과이다. (중략)

• 동물약계
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• no.42
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• pp.2.2-3
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• 1997

[ $\cdot$ ]생물학적제제 제조기술 전수교육 $\cdot$가축전염병 발생 정보 $\cdot$97년 축협 사료첨가제 입찰 $\cdot$하계 무수의촌 봉사활동 결과 $\cdot$97년 구제역 방역훈련 실시 결과 $\cdot$생산$\cdot$판매관리 program 증보판(VPDP 3.0) 개발 $\cdot$KOTRA 해외무역관 영문편람 발송 $\cdot$협회 '가입금 및 경비 등에 관한 규정' 변경 $\cdot$동물약품협회 발간 책자 구입 안내

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.175-178
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• 2017

본 연구는 거시적 빅데이터 인문학과 미시적 언어 텍스트 검색 시스템을 구축하고, 이를 통해서 언어를 통한 문화의 역동적 변화를 시간적 순서에 따라 살펴보고자 한다. 연구의 최종적인 목표는 문화도 생물체처럼 변화하는 존재라 여기고 그 구성요소들을 연구한다는 뜻인 '문화체학(文化體學; Culturomics)'과 같은 '인문학 + 정보과학 + 사회과학' 등등의 다학문간의 융합적 연구에 있다. 이 시스템을 통해서 인류 역사의 기록인 텍스트 빅데이터를 통한 인문학적 성찰을 시각화하고 있다. 이러한 구글의 업적은 인문학과 정보기술의 융합을 통해서 인문학 자체의 지평을 넓히고, 사회과학을 변형시키고, 산업과 상아탑 사이의 관계를 재조정하는데 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.6
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• pp.767-776
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• 2008

Microarray technology is extensively being used in experimental molecular biology field. Microarray experiments generate quantitative expression measurements for thousands of genes simultaneously, which is useful for the phenotype classification of many diseases. One of the two major problems in microarray data classification is that the number of genes exceeds the number of tissue samples. The other problem is that current methods generate classifiers that are accurate but difficult to interpret. Our paper addresses these two problems. We performed a direct integration of individual microarrays with same biological objectives by transforming an expression value into a rank value within a sample and generated rank-comparison decision rules with variable number of genes for cancer classification. Our classifier is an ensemble method which has k top scoring decision rules. Each rule contains a number of genes, a relationship among involved genes, and a class label. Current classifiers which are also ensemble methods consist of k top scoring decision rules. However these classifiers fix the number of genes in each rule as a pair or a triple. In this paper we generalized the number of genes involved in each rule. The number of genes in each rule is in the range of 2 to N respectively. Generalizing the number of genes increases the robustness and the reliability of the classifier for the class prediction of an independent sample. Also our classifier is readily interpretable, accurate with small number of genes, and shed a possibility of the use in a clinical setting.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.267-272
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• 2016

Microscope cell image is an important indicator for obtaining the biological information in a bio-informatics fields. Since human observers have been examining the cell image with microscope, a lot of time and high concentration are required to analyze cell images. Furthermore, It is difficult for the human eye to quantify objectively features in cell images. In this study, we developed HCS algorithm for automatic analysis of cell image using an OpenCV library. HCS algorithm contains the cell image preprocessing, cell counting, cell cycle and mitotic index analysis algorithm. We used human cancer cell (MKN-28) obtained by the confocal laser microscope for image analysis. We compare the value of cell counting to imageJ and to a professional observer to evaluate our algorithm performance. The experimental results showed that the average accuracy of our algorithm is 99.7%.

• Journal of the Korean Society of Tobacco Science
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• v.30 no.1
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• pp.66-76
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• 2008

생물학적으로 활성이 있는 물질들의 생체 내 대사를 이해하고 인체 독성 및 질환의 발현을 예측할 수 있는 가장 좋은 시험방법은 생체 내 독성 평가법이다. 담배연기의 생체 내 독성 평가법에는 14일 흡입독성시험, 90일 흡입독성 시험 및 피부도말 종양발생 시험 등이 있다. 90일 흡입독성 시험은 담배의 일반적인 독성 정보를 제공한다. 생체 내 독성평가는 담배 첨가물, 재료품 또는 제품 설계를 변경할 경우 담배연기 독성이 증가 또는 감소되었는 지를 평가할 수 있으며 이 결과는 제품보증에 활용될 수 있다. 캐나다의 독성평가자료 제출 및 EU 등의 담배첨가물에 대한 규제는 향 후 이런 생체 내 시험에 대한 지속적이고도 구체적인 요구를 할 것으로 사료된다.