• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제11권2호
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• pp.249-256
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• 1990

In this study, LPC cepstrum coefficients are used as feature vector extracted from AR model of EMG signal, and a reduced-connection network whlch has reduced connection between nodes is constructed to classify and recognize EMG functional classes. The proposed network reduces learning time and improves system stability Therefore it is Ehown that the proposed network is appropriate in recognizing function of EMG signal.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권3호
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• pp.191-202
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• 1991

This paper describes ECG data compression algorithm using neural network. As a learning method, we use back error propagation algorithm. ECG data compression is performed using learning ability of neural network. CSE database, which is sampled 12bit digitized at 500samp1e/sec, is selected as a input signal. In order to reduce unit number of input layer, we modify sampling ratio 250samples/sec in QRS complex, 125samples/sec in P & T wave respectively. hs a input pattern of neural network, from 35 points backward to 45 points forward sample Points of R peak are used.

• Genomics & Informatics
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• 제4권3호
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• pp.125-128
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• 2006

We present an openfree hypertext (also known as wiki) web cluster called BioCC. BioCC is a novel wiki farm that lets researchers create hundreds of biological web sites. The web sites form an organic information network. The contents of all the sites on the BioCC wiki farm are modifiable by anonymous as well as registered users. This enables biologists with diverse backgrounds to form their own Internet bio-communities. Each community can have custom-made layouts for information, discussion, and knowledge exchange. BioCC aims to form an ever-expanding network of openfree biological knowledge databases used and maintained by biological experts, students, and general users. The philosophy behind BioCC is that the formation of biological knowledge is best achieved by open-minded individuals freely exchanging information. In the near future, the amount of genomic information will have flooded society. BioGG can be an effective and quickly updated knowledge database system. BioCC uses an opensource wiki system called Mediawiki. However, for easier editing, a modified version of Mediawiki, called Biowiki, has been applied. Unlike Mediawiki, Biowiki uses a WYSIWYG (What You See Is What You Get) text editor. BioCC is under a share-alike license called BioLicense (http://biolicense.org). The BioCC top level site is found at http://bio.cc/

• 한국응용곤충학회:학술대회논문집
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• 한국응용곤충학회 2001년도 합동 춘계 학술발표회
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• pp.61-61
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• 2001

• 한국생물공학회:학술대회논문집
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• 한국생물공학회 2000년도 춘계학술발표대회
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• pp.442-445
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• 2000

Amphiphilic polyurethane(APU) particle is a polymeric surfactant, and could increase the solubility of 2-methylnaphthalene significantly. 2-Methylnaphthalene was recovered by the precipitation of APU particles and was degraded by Acinetobacter sp. K2-2. APU particle was recovered and reused after treatment of triethylamine.

• Genomics & Informatics
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• 제3권2호
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• pp.47-51
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• 2005

Molecular mechanisms of biological processes are typically represented as 'pathways' that have a graph­analogical network structure. However, due to the diversity of topics that pathways cover, their constituent biological entities are highly diverse and the semantics is embedded implicitly. The kinds of interactions that connect biological entities are likewise diverse. Consequently, how to model or process pathway data is not a trivial issue. In this review article, we give an overview of the challenges in pathway database development by taking the INOH project as an example.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.165-170
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• 2020

스파이킹 신경망은 기존 신경망과 다른 메커니즘으로 동작한다. 기존 신경망은 신경망을 구성하는 뉴런으로 들어오는 입력 값에 대해 생물학적 메커니즘을 고려하지 않은 활성화 함수를 거쳐 다음 뉴런으로 출력 값을 전달한다. 뿐만 아니라 VGGNet, ResNet, SSD, YOLO와 같은 심층 구조를 사용한 좋은 성과들이 있었다. 반면 스파이킹 신경망은 기존 활성화함수 보다 실제 뉴런의 생물학적 메커니즘과 유사하게 동작하는 방식이지만 스파이킹 뉴런을 사용한 심층구조에 대한 연구는 기존 뉴런을 사용한 심층 신경망과 비교해 활발히 진행되지 않았다. 본 논문은 기존 뉴런으로 만들어진 심층 신경망 모델을 변환 툴에 로드하여 기존 뉴런을 스파이킹 뉴런으로 대체하여 스파이킹 심층 신경망으로 변환하는 방법에 대해 제안한다.

• 한국광과학회:학술대회논문집
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• 한국광과학회 2005년도 제12회 학술대회 논문초록
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• pp.54-54
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• 2005

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.616-625
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• 2015

최근 한의학에 대한 과학적 접근이 진행되면서 한약재 성분의 효능을 검증하고자 하는 다양한 분자 생물학 분야의 연구가 진행되고 있다. 하지만 관련 한약재의 주요 성분과 관련된 생화학적 기작을 손쉽게 검색할 수 있는 시스템이 갖추어져 있지 못한 실정이다. 본 연구는 국내 한약재에 대한 약효 성분과 생물학적 기작에 대한 정보를 수집 및 텍스트마이닝을 수행하여 한약재 정보 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 연구자가 손쉽게 분석된 한약재의 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보를 검색할 수 있는 웹사이트 원형을 개발하였다. 문헌 분석결과 한의학분야 주요 화합물 및 유전자/단백질 정보를 추출할 수 있었고 현대 한의학 연구 현황의 특징을 보여주었다. 분석된 결과는 웹을 통해 한약재별 PubMed 문헌 정보와 관련된 한약재의 약재 정보 및 생물학적 상호작용 정보를 가시화하여 볼 수 있도록 개발하였다.

• 감성과학
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• 제20권2호
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• pp.161-170
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• 2017

감정은 학습능력, 행동, 판단력 등 삶의 많은 부분에 영향을 끼치므로 인간의 본질을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 감정은 개인이 느끼는 강도가 다르며, 시각 영상 자극을 통해 감정을 유도하는 경우 감정이 지속적으로 유지되지 않는다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 총 4가지 감정자극(행복, 슬픔, 공포, 보통) 시 생체신호(뇌전도, 맥파, 피부전도도, 피부 온도)를 획득하고, 이로부터 특징을 추출하여 분류기의 입력으로 사용하였다. 감정 패턴을 확률적으로 해석하여 다른 공간으로 매핑시켜주는 역할을 하는 Restricted Boltzmann Machine (RBM)과 Multilayer Neural Network (MNN)의 은닉층 노드를 이용하여 비선형적인 성질의 감정을 구별하는 Deep Belief Network (DBN) 감정 패턴 분류기를 설계하였다. 그 결과, DBN의 정확도(약 94%)는 오류 역전파 알고리즘의 정확도(약 40%)보다 높은 정확도를 가지며 감정 패턴 분류기로서 우수성을 가짐을 확인하였다. 이는 향후 인지과학 및 HCI 분야 등에서 활용 가능할 것으로 사료된다.