Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.310-312
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2004
이 논문에서는, 단백질의 상호작용을 다양한 아미노산의 속성과 Support Vector Machine(SVM)을 사용하여 예측하였다. SVM을 사용한 단백질 상호작용의 예측 시스템에 단백질 상호작용에 중요한 작용을 하는 아미노산의 속성을 사용하고 있다. 이번 실험은 9가지의 아미노산의 속성의 조합 즉, 511(2$^{9}$ -1)가지의 아미노산 속성을 SVM 학습데이터로 사용하여 예측시스템의 결과를 비교한다. 실험에는 Database of Interacting Proteins(DIP)를 사용하였다. 실험을 위하여 DIP의 H.pylori를 학습용데이터로 사용하고, E.coli를 예측데이터(검증데이터)로 사용하였다. 실험에 따르면 H.pylori의 학습데이터와 E.coli를 예측데이터의 가공에 '소수성'을 사용한 방법보다 '방향성'을 사용한 방법이 더 높은 수치를 나타냈다.
This study is about the effect of interaction and flow of consumers within the company SNS on the consumers' affection. Verification took place through empirical analysis based on the theoretical background. The following is the summary of the research results generated based on the research results. First, correlation between aspect of the motivation for the use of contents and interactivity is as follows. Mutual sense of solidarity (Hypothesis 1-1), influence (Hypothesis 1-2), connectivity (Hypothesis 1-3) and reactivity (Hypothesis 1-4) exerted positive(+) on the interaction. Second, correlation between aspect of the motivation for the use of contents and flow is as follows. Mutual sense of solidarity (Hypothesis 2-1), influence (Hypothesis 2-2) and connectivity (Hypothesis 2-3) exerted positive(+) effect on immersion. Meanwhile, reactivity (Hypothesis 1-4) was not statistically significant when it comes to flow. Third, interaction between contents characteristics and interaction exerted positive(+) positive on the interactivity of entertainingness (Hypothesis 3-1) and informativity (Hypothesis 3-2). Fourth, correlation between contents characteristics and flow was examined, which demonstrated that only informativity (Hypothesis 4-2) exerted positive(+) effect on the immersion. Meanwhile, entertainingness was not statistically significant when it comes to the immersion. Lastly, correlation between interaction, flow and affection is as follows. Correlation between interactivity and flow(Hypothesis 5) was not statistically significant while interactivity(Hypothesis 6) and Flow(Hypothesis 7) exerted positive(+) effect on the affection. This study presents diverse implications and significances to the working level people who use the company SNS based on these results.
Fig. 1에서 보는 바와 같이 수 MeV의 에너지를 가진 입사이온이 고체 시료표면과 충돌했을 때 여러 가지의 상호작용과 과정들이 일어난다. 입사 아온이 표적원자의 원자가전자나 내각전자와 상호작용을 하였을 때 원자를 여기시키거나 이온화시키게 되며 입사 이온이 표적 핵과 매우 가까이 접근했을 때 입사이온과 표적 핵사이에 쿨롱상호작용이나 핵 상호작용이 일어나게 된다. 이러한 여러가지 상호작용의 결과들로부터 분석하고자 하는 시료의 성분, 구조, 상호작용 과정에 대한 정보를 얻을 수 있다. 이러한 고에너지 이온선을 이용한 분석기술로는 Fig. 1에서 보는 바와 같이 후방산란법(BS : Backscattering Spectrometry), 전방산란법(FRS : Forward Recoil Spectrometry), 핵반응법(NRA : Nuclear Reaction Analysis), 양성자여기X선검출법(PIXE : Proton Induced X-ray Emission)등과 이러한 방법들과 같이 조합하여 사용하는 이온 채널링(ion channeling)등이 있다. 본 해설에서는 이러한 분석법중에서도 널리 사용되고 있는 후방산란법과 이온 채널링에 대하여 주로 기술하고자 한다.
This paper deals with the WASPIFA (Web-based Assistant System for Protein-protein Interaction and Function Analysis) system that can provide the comprehensive information on Protein-protein interaction and function concerned with function analysis. Different from existing systems for protein function and protein-protein interaction analysis, which provide fragmentary information restricted to specific field, our system furnishes end-user with comprehensive and synthetic information on the input sequence to be analyzed, including function and annotation information, domain information, and interaction relationship information. The synthetic information that our system contains as local databases has been extracted from many resources related to function, annotation, motif and domain by various pre-processing. Employing our system, end-users can evaluate and judge the synthetic results to do protein interaction and function analysis effectively. In addition, the WASPIFA system is equipped with automatic system management and data update function that facilitates system manager to maintain and manage it efficiently.
The use of protein interaction data is highly reliable for predicting functions to proteins without function in proteomics study. The computational studies on protein function prediction are mostly based on the concept of guilt-by-association and utilize large-scale interaction map from revealed protein-protein interaction data. This study compares graph-based approaches such as neighbor-counting and $\chi^2-statistics$ methods using protein-protein interaction data and proposes an approach that is effective in analyzing large-scale protein interaction data. The proposed approach is also based protein interaction map but sequence similarity and heuristic knowledge to make prediction results more reliable. The test result of the proposed approach is given for KDD Cup 2001 competition data along with those of neighbor-counting and $\chi^2-statistics$ methods.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.24
no.3
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pp.638-645
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2004
In this study, the on-line discussion learning system of physics investigation was developed for developing the creativity in the problem solving and critical thinking. And with the number of participants of a topic unit, the formation of multiple discussion field and a turn-taking, we found that the interaction patterns of the students were composed of interpersonal interaction pattern, interaction pattern of one to one participation, interaction pattern of one to many participation and interaction pattern of many to many participation. These interaction patterns could make us understand the participation structure and the aspect of interaction of the students in the cyber space.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2013.05a
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pp.41-42
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2013
최근 노령화가 급속히 진행되면서 노화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 노화현상은 광범위한 표현형을 지니고 있는 생명현상으로 이에 대한 체계적인 연구를 지원하기 위한 웹포털 사이트가 필요한 실정이다. 특히 노화에 따른 질병과의 연관성 및 관련 유전자에 대한 정보를 수집하고 이를 체계적으로 분석할 수 있는 통합정보시스템은 향후 노화연구를 지원하기 위한 가장 핵심적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구에서는 기존 노화와 관련된 461개의 유전자를 기반으로 관련된 질병과의 연관성을 OMIM 데이터베이스를 활용하여 분석하였다. 또한 관련 단백질의 기능을 GO데이터베이스 분석을 통해 유전자의 기능을 분석하였다. Pubmed에서 제공하는 노화관련 논문들의 MeSH 정보 분석을 통해서 노화와 관련된 용어를 분석하였다. 노화와 관련된 64개의 유전자를 키워드로 NCBI의 pubmed 데이터베이스로부터 관련논문을 다운로드 받아 생물학적 상호작용 정보를 추출했다. 생물학적 상호작용은 NCBI에서 제공하는 Metamap 데이터베이스를 기반으로 각각의 생물학적 용어를 정의했다. 현재 노화 유전자 64개에 대해 128,729개의 생물학적 상호작용 정보를 추출했고, 8대 노인성만성질환에 대해 301,176개의 생물학적 상호작용 정보를 추출하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.423-425
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2000
Mpeg-4 프린젠테이션 시스템은 실시간 전송을 지원하며 분산환경에서 다양만 멀티미디어 데이터를 제공한다. 그리고 멀티미디어 데이터를 컨텐츠 단위로 화면에 구성하며 시간의 흐름과 사용자와의 상호작용을 통해 장면을 변화시킨다. 본 논문에서는 사용자에게 동적 멀티미디어 정보를 제공하고 사용자와의 상호작용을 제공하는 스트림 파서를 제시한다. 스트림 파서는 장면에 구성된 미디어 컨텐츠들을 노드로 나타내고 컨텐츠의 속성을 필드로 나타내어 장면 트리를 구성하고, 장면 트리에 추가.삭제.변경을 통해 동적 장면을 제공한다. 그리고 라우팅 정보를 통해 사용자와의 사용작용을 제공한다.
The limitation of a human's visual perception is considered to be 60 frames per second, This study investigated the effects of fast update rates (above 60 fps) in terms of interaction accuracy. Initial experiments showed that the interaction accuracy increased at rates faster than 60 fps. We assumed that either or both of the following two situations would cause such an effect: the user could recognize rendering rates faster than 60 fps, or the input processing rates were significant for the high accuracy. To evaluate the significance of these events, we conducted a second and third experiment. Although the display refresh rate was also fixed at 60 fps (by disabling the vertical sync), the rendered image actually differed for 60 fps and 150 fps. This research shows that faster update rate is necessary to achieve high interaction accuracy, and its limit is far over the usually considered 60 fps.
This study focused on the difference of the volume of sanitory pad issue and The aim of this study is to explore the relationship between the characteristics of SNS and the diffusion of issue in the process of crisis issue. SNS is categorized into communication diffusion, communication restriction,, diffusion, restriction base on the media interactivity and the user interactivity, In case of Twitter, media interactivity is low and user interactivity is low. In case of Youtube, media interactivity and user interactivity are all high. Crisiss issue is interactively diffused via Youtube compared to via Twitter. There was a negative public opinion in social media even if the government and the manufacturer said that there was no harm in the sanitary goods. In conclusion, this study highlights the importance of social media environment in the diffusion of information. The government prepared for the use of SNS in crisis because there was a negative opinion on the government and the manufacturer via SNS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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