• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제15권1호
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• pp.35-39
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• 2005

To identify the activity of recombinant subtilisins (subtilisin BPN' and subtilisin Carlsberg), three different zymography methods, SDS-fibrin zymography (SDS-FZ), reverse fibrin zymography (RFZ), and isoelectric focusingfibrin zymography (IEF-FZ), were used. The recombinant subtilisins BPN' and Carlsberg did not migrate into the electrophoretic field based on a Laemmli buffer system, instead forming a "binding mode" at the top part of the separating gels with the SDS-FZ and RFZ techniques. Yet, this problem was resolved when using IEF-FZ with a pH range from 3 to 10. In addition, all these methods enabled the activity of a recombinant pro-subtilisin DJ-4 to be detected without a refolding pathway.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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• pp.628-630
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• 2001

오늘날 인터넷이 보편화되면서 정보 검색 및 뉴스 검색들이 일반화되고 있지만 엄청난 정보의 양과 다양성 등으로 인해 사용자들은 오히려 정보 검색의 어려움을 호소하고 있다 이에 본 논문에서는 사용자 편의의 뉴스 검색과 사용자의 요구와 취향이 반영될 수 있도록 BPN(Back Propagation Neural Network)의 학습 기능을 가진 지능형 에이전트를 이용하여 뉴스 기사를 필터링하는 뉴스 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 여러 신문사의 기사를 수집 및 통합하여 그 날의 주요 기사들을 데이터베이스에 저장하는 수집 에이전트, 사용자가 입력만 키워드를 이용하여 BPN 기법으로 학습시키는 훈련 에이전트 등으로 구성되어 있다. 또한 정보 통신 기술의 눈부신 발달로 투선 인터넷이 급속히 보급되는 현실을 감안하여 무선으로도 이러한 서비스를 제공할 수 있도록 시스템을 구성하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1365-1367
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• 1996

본 연구에서는 확정진단시의 무릎 CT 화상을 대상으로해서 화상인식의 제1단계로써, 최근 여러분야에서 많은연구가 행해지고 있는 3층역전파신경회로망(BPN)에 의한 무릅덮개뼈 탈구중의 자동진단 가능성에 관해서 검토를 행했다. 실험결과로부터 신경회로망에 의한 무릅덥개뼈 탈구화상의자동진단은 충분하다고 할 수는 없어도 가능성이 있음올 알게 되었다. 다만, 본 실험에서사용된 패턴수가 적어, 충분한 학습이 이루어지지 않았을 가능성이 있으며, 또한 test된 화상수도 충분치 못하였다. 데이터의 증가에 수반해서 인식률이 충분히 한 향상될 것으로사료된다. 신경회로망은 원리척으로 패턴변환의 한 종류로써, 현상태의 기술수준을 고려할때 과도의 기대는 금물이지만, 패턴인식, 화상처리 등 종래의 계산기가 능숙하게 대처하지 못했던 분야에 대해서 큰 기대를 부여하고 있다. 특히 의공학연구에 있어서 BPN의 응용범위를 사고한다면, 확정진단시에 있어 의사가 보다 확실한 진단을 할 수 있도록 진단지원에 휴익한 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.352-355
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• 2014

심리학 연구에 따르면, 인간은 각자의 성격에 따라 이동패턴이 변화한다고 한다. 하지만 실험적 근거가 아닌, 어디까지나 가설로만 사용되어 왔다. 우리의 연구에서는 이런 가설을 증명하기 위해 실제 실험 참가자를 모집하였고, 각 참가자들의 GPS데이터와 BFI성격 데이터를 수집하였다. 그리고 BackProgagation Network를 이용하여, 새로운 위치 데이터를 추론하고, 이렇게 추론된 결과를 바탕으로 회귀분석을 하여, 실제 사람의 성격과 위치 데이터간의 관계를 통계적인 방법에 의해서 보여줄 것이다. 논문의 내용 중 첫 번째로 우리가 지금까지 한 선행 연구에 대해서 설명한다. 여기서 어떻게 참가자를 모집했으며, 각 GPS정보와 BFF성격 정보를 BPN에 학습시키는지 보여줄 것이다. 두 번째로 선행 연구에서 만든 BPN을 바탕으로 어떻게 회귀분석을 하는지 보여줄 것이며, 세 번째로 회귀분석을 통해 나온 통계적인 데이터를 분석하고, 거기에서 의미를 해석할 것이다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제11권4호
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• pp.99-111
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• 2001

The prediction of stock price index is a very difficult problem because of the complexity of stock market data. It has been studied by a number of researchers since they strongly affect other economic and financial parameters. The movement of stock price index has a series of change points due to the strategies of institutional investors. This study presents a two-stage forecasting model of stock price index using change-point detection and artificial neural networks. The basic concept of this proposed model is to obtain intervals divided by change points, to identify them as change-point groups, and to use them in stock price index forecasting. First, the proposed model tries to detect successive change points in stock price index. Then, the model forecasts the change-point group with the backpropagation neural network(BPN). Finally, the model forecasts the output with BPN. This study then examines the predictability of the integrated neural network model for stock price index forecasting using change-point detection.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.202-204
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• 2004

This paper presents a neural network technology for the detection and classification of the various types of power quality disturbances. Power quality phenomena are short-time problems and of many varieties. Particularly, the transients happen during very short durations to the nano- and microsecond. Thus, a method for detecting ·md classifying transient signals at the same time and in an automatic combines the properties of the wavelet transform and the advantages of neural networks. We test two neural network and compare the results of Backpropagation Neural (BPN) network with Radial basis function network (RBFN). RBFN is more useful to detect and classify than BPN. The configuration of the hardware of PQ-DAS and some case studies are described.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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• pp.213-217
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 훈련시키기 위해 이용되었다. 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, P2, T2, P4, T4 및 T5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량 함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제31권3호
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• pp.274-283
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• 1988

Aqualysin I is an alkaline serine protease which is secretet into the culture medium by Thermus aquaticus YT-1, an extreme thermophile. Aqualysin I was purified, and its partial amino acid sequence was determined. The gene encoding aqualysin I was cloned into E. coli using synthetic oligodeoxyribonucleotides as hybridization probes. The nucleotide sequence of the cloned DNA was determined. The primary structure of aqualysin I, deduced from the nucleotide sequenc, agreed with the determid amino acid sequences, including the $NH_2-$ and COOH terminal sequence of the tryptides derived from aqualysin I. Aqualysin I comprised 281 amino acid residues and its molecular mass was determined to be 28350. On alignment of the whole amino acid sequence, aqualysin I showed high sequence homology with the subtilisin type serine protease, and 43% identity with proteinase K, 37-30% with subtilisins and 34% with thermitase. Extremely high sequence identity was observed in the regions containing the active-site residues, corresponding to Asp32, His64 and Ser221 of subtilisin BPN'. Aqualysin I contains two disulfide bonds, Cys67-Cys99 and Cys163-Cys194, and these disulfide bonds seem to contribute to the heat stability of the enzyme. The determined positions of the twe disulfide bonds of aqualysin I agreed with those predicted previously on the basis of computer graphics of the crystallographic data for subtilisin BPN'. Therefore, these findings sugests that the three-dimensional structure of aqualysin I is similar to that of subtilisin BPN' Aqualysin I is produced as a lage precursor, which contains $NH_2-$ and COOH- terminal portions besides the mature protease sequence.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제51권8호
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• pp.1897-1904
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• 2019

Three-layer back propagation network (BPN) and genetic neural network (GNN) were developed in this study to predict the flow boiling heat transfer coefficient (HTC) in conventional and small-diameter channels. The GNN has higher precision than BPN (with root mean square errors of 17.16% and 20.50%, respectively) and other correlations. The inputs include vapor quality x, mass flux G, heat flux q, diameter D and physical parameter φ, and the predicted flow boiling HTC is set as the outputs. Influences of input parameters on the flow boiling HTC are discussed based on the trained GNN: nucleate boiling promoted by a larger saturated pressure, a larger heat flux and a smaller diameter is dominant in small channels; convective boiling improved by a larger mass flux and a larger vapor quality is more significant in conventional channels. The HTC increases with pressure both in conventional and small channels. The HTC in conventional channels rises when mass flux increases but remains almost unaffected in small channels. A larger heat flux leads to the HTC growth in small channels and an increase of HTC was observed in conventional channels at a higher vapor quality. HTC increases inversely with diameter before dry out.

• 한국추진공학회지
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• 제10권2호
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• pp.15-22
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 학습시키기 위해 이용되었다 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, PT2, TT2, PT4, TT4 및 TT5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.