• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.23 no.1
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• pp.42-45
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• 1979

The experimental procedures of Beckmann rearrangement mostly involve the use of vigorous conditions such as strongly acidic reagents (conc. HCl, $H_2SO_4$, $PCl_5$, etc.) or elevated temperatures, which frequently cause isomerization of ketooximes prior to rearrangement.We have effected the Beckmann rearrangement on $5{\alpha}$-cholestan-3-one oxime using the carbon tetrachloride-triphenylphosphine reagent under mild, neutral conditions to give 3-aza-A-homo-$5{\alpha}$-cholestan-4-one. This new, mild, facile and rapid general method of Beckmann rearrangement is presented, and compared with the classical (more conventional) Beckmann reagent of polyphosphoric acid.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.18-22
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• 2019

FAQ 분류는 자주 묻는 질문을 범주화하고 사용자 질의에 대해 가장 유사한 클래스를 추론하는 방식으로 진행된다. FAQ 데이터셋은 클래스가 다수 존재하기 때문에 클래스 간 포함 및 연관 관계가 존재하고 특정 데이터가 서로 다른 클래스에 동시에 속할 수 있다는 특징이 있다. 그러나 최근 FAQ 분류는 다중 클래스 분류 방법론을 적용하는 데 그쳤고 FAQ 데이터셋의 특징을 모델에 반영하는 연구는 미미했다. 현 분류 방법론은 이러한 FAQ 데이터셋의 특징을 고려하지 못하기 때문에 정답으로 해석될 수 있는 예측도 오답으로 여기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서도 분류를 잘 하기 위해 손실 함수를 조정하는 정규화 기법을 소개한다. 이 정규화 기법은 클래스 간 포함 및 연관 관계를 반영할 수 있도록 오답을 예측한 경우에도 예측 강도에 비례하여 손실을 줄인다. 이는 오답을 높은 확률로 예측할수록 데이터의 신뢰성이 낮을 가능성이 크다고 판단하여 학습을 강하게 하지 않게 하기 위함이다. 실험을 위해서는 다중 클래스 분류에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 비교 실험을 위한 정규화 방법으로는 통상적으로 사용되는 라벨 스무딩을 채택했다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 기존 방법보다 성능이 개선되고 보다 안정적으로 학습이 된다는 것을 확인했으며, 데이터의 신뢰성이 부족한 상황에서 효과적으로 분류를 수행함을 알 수 있었다.

• Korean Journal of Plant Resources
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• v.27 no.5
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• pp.415-420
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• 2014

Toxoplasmosis is an important cause of foodborne, inflammatory illnesses, as well as congenital abnormalities. Currently available therapies are ineffective for persistent chronic disease and congenital toxoplasmosis or have severe side effects which may result in life-threatening complications. There is an urgent need for safe and effective therapies to eliminate or treat this cosmopolitan infectious disease. The aim of this study was to investigate the in vitro anti-Toxoplasma activities of Suaeda maritime, one of the halophytes, using tachyzoit of T. gondii RH strain infected HeLa cells. As the results, the selectivity of Suaeda maritime extract was 6.63, which was higher than Sulfadiazine selectivity (2.06). Also, we perfomed the cell proliferation inhibition test and the morphological study to evaluate the anti-T. gondii activity of Suaeda maritime extract with HeLa cells. As the results, the inhibition rate of the Suaeda maritime extract was high inhibition rate. This indicates that the Suaeda maritime extract may be used for new anti-T. gondii agent.

• Korean Journal of Plant Resources
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• v.29 no.1
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• pp.26-31
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• 2016

Toxoplasmosis is an important cause of foodborne, inflammatory illnesses, as well as congenital abnormalities. Currently available therapies are ineffective for persistent chronic disease and congenital toxoplasmosis or have severe side effects which may result in life-threatening complications. There is an urgent need for safe and effective therapies to eliminate or treat this cosmopolitan infectious disease. The aim of this study was to investigate the in vitro anti-Toxoplasma activities of Plantago asiatica L., one of the herbal extracts, using tachyzoit of T. gondii RH strain infected HeLa cells. As the results, the selectivity of Plantago asiatica L. extract was 4.5, which was higher than Sulfadiazine selectivity (0.4). Also, we perfomed the cell proliferation inhibition test and the morphological study to evaluate the anti-T. gondii activity of Plantago asiatica L. extract with HeLa cells. As the results, the inhibition rate of the Plantago asiatica L. extract was high inhibition rate. This indicates that the Plantago asiatica L. extract may be used for new anti-T. gondii agent.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.7
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• pp.1000-1011
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• 2005

This paper presents a system for medical statistical analysis that helps medical professionals analyze clinical data more easily and accurately. It is able to recommend proper methods according to the distribution of sample data, and provides guide maps composed of icons for the understanding of the process of analysis. Besides general statistical analysis, it includes commonly-used statistical methods for medical fields, such as survival analysis and methods for repetitive measurements. The results of analysis are interactively displayed by 3D glyph-based visualization with uncertainty.

• The Science & Technology
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• v.32 no.7 s.362
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• pp.71-75
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• 1999

몇해 전만 해도 대부분의 과학자들은 신장이나 심장과 같은 인간의 조직은 장기제공자로부터 직접 이식을 받거나 또는 플라스틱, 금속 그리고 컴퓨터칩으로 만든 완전 인공부붚므오만 대체할 수 있다고 믿고 있었다. 또 많은 사람들은 생세포와 인공폴리머의 혼성물인 바이오인공장기는 결코 제작할 수 없으며 이식용 인간장기의 부족을 충당할 수 있는 유일한 길은 동물의 장기를 사용하는 것 뿐이라고 생각했다. 그러나 앞으로는 조직공학이라는 새로운 생명과학기술의 진보로 간질환 환자가 자기의 간세포와 플라스틱섬유로 만든 '네오(신)장기' 이식으로 병을 치유할 수 있고 인슐린에 의존하던 당뇨병환자가 대체용 췌장 덕에 인슐린주사를 자주 맞을 필요가 없게 되며 신장병환자는 누구든지 자기의 세포로 키운 새로운 신장을 이식할 수 있게 되어 신장투석기의 모습이 세상에서 사라지게 되는 시대를 기대할 수 있게 되었다. 또 우리 몸을 형성하는 육체의 '부품'을 사고 팔 수 있는 시대가 뜻밖에도 빨리 다가올지 모른다고 생각하고 있는 과학자들도 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.269-276
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• 2000

본 연구에서는 사전의 뜻말이에서 의미 정보를 추출하고, 이 의미 정보를 확률 통계적 방법에 적용하여 의미 중의성을 해결하는 모델을 제안한다. 사전의 뜻풀이말에 동형이의어를 포함하고 있는 표제어와 뜻풀이말을 구성하는 보통 명사, 형용사와 동사를 의미 정보로 추출한다. 비교적 중의성이 자주 발생하는 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 데이터로 정확률을 실험하는 내부 실험의 결과, 체언류(보통 명사)와 용언류(동사, 형용사)의 가중치를 0.9/0.1로 주는 것이 가장 정확률이 높았다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 1,796문장을 실험하였는데, 평균 79.73%의 정확률을 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.209-212
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• 2000

본 논문은 음성인식에 필요한 대용량 음성 D/B 구축을 위한 auto-segmentation의 향상에 관한 논문이다. 50개의 우리말 음소(잡음, 묵음 포함)를 정하고 음성특징으로 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients), $\Delta$MFCC, $\Delta\Delta$MFCC, 39차를 추출한 다음 HMM 훈련과 CCS(Constrained Clustering Segmentation) 알고리즘(1)을 사용하여auto-segmentation을 수행하였다. 이 과정에서 대부분의 음소는 오류범위$(\pm25ms)$ 안에서 분절이 이루어지지만, 짧은 묵음, 모음+유성자음('ㅁ', 'ㄴ', 'ㄹ', 'o') 등에서 자주 오류범위를 넘어 분절이 발생하였다. 이러한 음운환경에 따른 경계의 오류를 구간별로 Wavelet 변환 신호의 MLR(Maximum Likelihood Ratio) 값을 이용, 기존 문제점을 보완하여 오류의 범위를 줄임으로서 auto-segmentation의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.269-276
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• 2000

본 연구에서는 사전의 뜻풀이말에서 의미 정보를 추출하고, 이 의미 정보를 확률 통계적 방법에 적용하여 의미 중의성을 해결하는 모델을 제안한다. 사전의 뜻풀이말에 동형이의어를 포함하고 있는 표제어와 뜻풀이말을 구성하는 보통 명사, 형용사와 동사를 의미 정보로 추출한다. 비교적 중의성이 자주 발생하는 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 데이터로 정확률을 실험하는 내부 실험의 결과, 체언류(보통 명사)와 용언류(동사, 형용사)의 가중치를 0.9/0.1로 주는 것이 가장 정확률이 높았다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 1,796문장을 실험하였는데, 평균 79.73%의 정확률을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.153-156
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• 2003

기존 푸시 기술의 제품들이 가지는 상호 운용성을 해결하기 위한 CORBA 기반의 푸시 에이전트 모델(CPAM: CORBA-based Push Agen Model)은 사용자 요구에 적합한 정보만을 수집한 후 이를 사용자에게 전송하여주는 에이전트 프레임웍(Framework)이다. 이러한 푸시 에이전트는 푸시 에이전트 서버가 제공하는 정보의 양과 종류, 그리고 이를 이용하는 동시 사용자 수가 증가함에 다라 서버 시스템의 과부하 및 네트워크 트래픽의 증가가 초래된다. 이를 위해 본 논문에서는 푸시 에이전트 모델에 캐싱 기법을 적용함으로써 자주 요청되어지는 동일한 데이터에 대한 서버 시스템의 과부하를 감소시키도록 한다. 또한 클라이언트 푸시 에이전트의 상태 정보와 주제 분류에 따른 검색 키워드를 포함하고 있는 사용자 프로파일을 통해 효율적인 캐쉬 메모리 접근을 제공하도록 한다.