• BMB Reports
• /
• 제54권3호
• /
• pp.149-156
• /
• 2021

The well-known second messenger cyclic adenosine monophosphate (cAMP) regulates the morphology and physiology of neurons and thus higher cognitive brain functions. The discovery of exchange protein activated by cAMP (Epac) as a guanine nucleotide exchange factor for Rap GTPases has shed light on protein kinase A (PKA)-independent functions of cAMP signaling in neural tissues. Studies of cAMP-Epac-mediated signaling in neurons under normal and disease conditions also revealed its diverse contributions to neurodevelopment, synaptic remodeling, and neurotransmitter release, as well as learning, memory, and emotion. In this mini-review, the various roles of Epac isoforms, including Epac1 and Epac2, highly expressed in neural tissues are summarized, and controversies or issues are highlighted that need to be resolved to uncover the critical functions of Epac in neural tissues and the potential for a new therapeutic target of mental disorders.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제12권2호
• /
• pp.34-46
• /
• 2023

A growing number of large scale knowledge graphs raises several issues how knowledge graph data can be organized, discovered, and integrated efficiently. We present a novel semantic-based mashup platform for contents convergence which consists of acquisition, RDF storage, ontology learning, and mashup subsystems. This platform servers a basis for developing other more sophisticated applications required in the area of knowledge big data. Moreover, this paper proposes an entity matching method using graph convolutional network techniques as a preliminary work for automatic classification and discovery on knowledge big data. Using real DBP15K and SRPRS datasets, the performance of our method is compared with some existing entity matching methods. The experimental results show that the proposed method outperforms existing methods due to its ability to increase accuracy and reduce training time.

• 셀메드
• /
• 제13권14호
• /
• pp.20.1-20.6
• /
• 2023

The purpose of this study is to explore directions for achieving therapeutic and social well-being effects through intercultural citizenship education in language classrooms. To accomplish this, we first clarified the concepts of education as healing, social well-being, and intercultural citizenship education. Subsequently, through the analysis of reflective journals on the writing and peer review processes written by university students, we discovered manifestations of key concepts of intercultural citizenship, such as empathy, recognition, connection, discovery of new knowledge, and attitude change. Based on these insights, we proposed the perspective that addressing the concept of intercultural citizenship in Korean language education can be beneficial for language education as a form of healing and for social well-being. Furthermore, we suggested that future language education should evolve from instruction focused on the interpretation of symbols and functional proficiency to practices that empower learners as members of global society, allowing them to assign value to their lives and build healthy relationships with others.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.926-932
• /
• 2009

최근 연구보고에 의하면 많은 박물관, 미술관 등은 작은 모바일 기기를 활용하여 좀 더 깊이 있는 전시 정보를 제공할 뿐 만 아니라, 더욱 개별화된 학습 공간과 협동 및 발견학습이 가능한 참여 미디어로 활용이 확대 되고 있다. 모바일 기기의 다양한 특성과 기능들을 활용하여 전시 정보를 제공하면서도 유의미한 학습 체험을 유도하고 인터넷 등의 기능을 활용해 사회적 참여소통 경험을 유도할 수 있는 교육 시스템으로의 활용 가능성을 모색하고 있다. 이 에 본 연구는 박물관에서 사용되는 모바일 시스템이 박물관내의 전시물에 대한 안내라는 제한적인 사용성과 사용자와의 일방적인 상호작용 외에도 더욱 다양한 각도에서 사용자가 필요로 하는 서비스를 제공할 필요가 있음을 전재하고 있다. 학교 밖에서의 경험을 학습으로 끌어 들이는 참여 미디어로서의 교육적 도구로 활용될 수 있는 시스템이 필요하다는 사용자의 요구를 반영한 박물관 안내 시스템의 인터페이스 개선 프로토타입을 개발하기 위한 전략과 연구방법에 대해 제고하였다. 본 연구는 프로토타입을 개발하기 위해 도입한 질적연구 방법과 양적연구방법과정을 실제 상황 안에서의 관찰과 인터뷰(contextual observation & inquiry), 그리고 설문 결과 등 사용자의 요구를 수용할 수 있는 다양한 데이터를 수집한 결과와 과정에 대해 구체적으로 설명하고 이를 반영한 인터페이스 디자인 전략을 제시하고자 한다. 관찰에서 파악된 사용자와 시스템간의 상호작용, 인터뷰를 통해 언급된 사용자의 요구와 불편사항 등을 분석하였다. 본 연구는 박물관 안내 시스템을 사용하는 초등학생과 중학생들의 요구사항과 불편사항을 끌어내어 좀 더 사용자 친화적인 모바일 인터페이스 설계 방안을 모색함으로써 기술 중심의 (technology-driven)에서 벗어나 사용자 중심의 참여미디어를 가능하게 하는 교육용 시스템 디자인 요소를 추출하고 프로토타입을 개발하는 과정을 제시하는데 그 의의가 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제7권6호
• /
• pp.684-695
• /
• 2001

최근의 추천 시스템은 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위하여 내용 기반 여과 시스템과 협력적 여과 시스템을 병합하는 방법을 사용한다. 협력적 여과 시스템은 부가적인 상품을 예측하기 위해 사용자의 선호도에 대한 데이타베이스를 사용한다. 내용 기반 여과 시스템은 상품의 속성과 사용자의 흥미를 대조함에 의해 아이템을 추천한다. 본 논문에서는 두 가지의 기술을 기계 학습 알고리즘에 응용하고 병합함으로써 사용자의 선호도를 발견하는 방법을 기술한다. 제안된 협력적 여과 방법에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 Naive Bayes 분류자에 의해 분류된 아이템을 기반으로 사용자 군집을 생성하며 내용 여과 기법에서는 연관 피드백에 의해 사용자의 흥미를 추출함으로써 사용자의 프로파일을 생성한다. 제안된 방법은 웹문서에 대해 사용자가 평가한 데이타베이스에서 평가되며 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.183-192
• /
• 2009

약물부작용감시시스템 (Adverse drug event surveillance system)은 약물부작용신호를 이용하여 약물의 부작용 여부를 식별하는 시스템이다. 기존의 자발적 보고나 차트리뷰 보다 효율성이 뛰어난 시스템으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 약물부작용감시시스템을 구현하기 위하여 임상데이터마트(GDM)를 구축하였다. 특히, 데이터 품질관리 기법을 적용하여 구축된 CDM에 지식 탐사 기법 중 비교사학습 기법으로 적용하여 모델의 재현성을 평가하여 최적의 약물부작용 군집화 개수(n=4)를 도출하였다. 군집화 개수(n=4)를 이용하여 약물부작용 판별을 위한 K-means, Kohonen, two-step clustering model 알고리즘에 적용하여 분석함으로써 K-means 알고리즘이 가장 우수한 군집 효과를 나타냄을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제10권3호
• /
• pp.427-436
• /
• 2024

우리는 이 논문에서 존 스타인벡(John Steinbeck)의 "에덴의 동쪽(East of Eden)"에서 중요한 역할을 하고 있는 주인공 캐릭터인 Caleb Trask (또는 Cal)의 삶을 통해 얻은 교훈을 연구한 결과를 제시한다. Caleb의 삶은 자아, 타인, 그리고 사회와의 갈등을 극복하며 자아 발견의 과정에서 하나의 좋은 예를 제공해 주고 있다. 그는 여정 동안 자신의 감정을 인정하고 표현하는 법을 배우며 감정을 관리하고 이해하는 중요성을 강조한다. 욕망과 갈등에 직면하는 경우에는 지신이 생각하는 도덕적인 판단을 내려 행동하고, 윤리적 결정에 기반한 자기 결정의 중요성을 투명하게 보여주면서 자신의 진솔한 감정 표현과 수용은 감정 관리와 이해의 핵심 가치를 강조한다. 더불어 그의 이야기는 인간 관계에서 이해와 타협의 명확한 중요성을 강조한다. 우리는 이러한 주제에 대한 철저한 탐구를 제시하며, Caleb의 이야기에서 얻은 교훈이 어떻게 우리의 일상생활에 적용될 수 있는지를 고려한다. 이 논문에서 분석한 결과, 우리는 이러한 교훈을 어떻게 실제로 적용하고 실천할 수 있는지에 대한 통찰력을 얻을 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권8호
• /
• pp.33-38
• /
• 2020

현대 사회는 다양한 분야의 문제를 컴퓨터와 접목하여 새로운 방향으로 생각하고 문제를 해결할 필요가 있다. 이렇게 자신만의 아이디어로 컴퓨팅 기술을 활용하여 다양한 문제를 추상화하고 자동화하는 것을 컴퓨팅 사고라고 한다. 본 논문에서는 프로그래밍 교육 상황에서 다양한 문제를 제시하고 이를 해결하기 위해 다양한 문제해결 방식을 찾도록 하는 과정을 통해 컴퓨팅 사고 기반의 지식 정보를 어떻게 진단하고 향상시킬 수 있는지를 분석하고자 한다. 학습자를 진단하기 위해 사전 검사와 라이트봇을 수행하고, 그 결과의 상관관계를 파악하여 학습자의 지식 상태를 체크한 뒤, 문제 해결 학습 기법에 따라 강의를 진행한 평가 결과와 라이트봇 수행 결과의 상관관계를 분석하여, 제안하는 기법에 따라 학습한 학습자들의 집단 평균 성적을 비교 분석한 결과 학습효과가 유의미하게 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안하는 문제해결을 위한 컴퓨팅 사고력 기반의 지식 정보를 도출하고 향상시키는 기법을 소프트웨어 교육에 적용한다면 학생들의 흥미와 관심을 유도하여, 학습 효과가 높아질 것이다.

• 인지과학
• /
• 제28권4호
• /
• pp.299-314
• /
• 2017

In-silico 기반의 약물-표적 단백질 연관관계 예측은 신약 탐색 단계에서 매우 중요하다. 그러나 기존의 예측모델은 입력 값이 고정적이며 표적 단백질의 특질 값이 가공된 데이터로 한정됨으로써 예측 모델의 확장성과 유연성이 부족하다. 본 논문에서는 약물-표적 단백질 연관관계를 예측하는 확장 가능한 형태의 머신러닝 모델을 소개한다. 확장 가능한 머신러닝 모델의 핵심 아이디어는 쌍기반의 뉴럴 네트워크로써, 약물과 단백질의 미가공 데이터를 사용하여 특질을 추출하고 특질 값을 각각의 뉴럴 네트워크 레이어에 입력한다. 이 방법은 추가적인 지식없이 자동적으로 약물과 단백질의 특질을 추출한다. 또한 쌍기반 레이어는 특질 값을 풍부한 저차원의 벡터로 향상 시킴으로써 입력 값의 차이로 인한 편향 학습을 방지한다. PubChem BioAssay(PCBA) 데이터 셋에 기반한 5-폴드 교차 검증법을 통하여 제안한 모델의 성능을 평가했으며, 이전의 모델보다 우월한 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.167-177
• /
• 2019

미래사회에서의 국가 경쟁력 강화는 뛰어난 SW융합영재 발굴과 양성이다. 이러한 SW융합영재를 양성하기 위해서는 담당교원의 역량 강화가 선결되어야 할 것이다. 이를 위하여 본 논문에서는 SW융합영재 담당교원의 역량 강화를 위한 4차 산업혁명 시대의 핵심기술 중에 하나인 인공지능 교육 콘텐츠를 개발하였다. 인공지능 교육 콘텐츠의 방향을 설정 후, 인공지능 중에서도 중등 SW융합영재 교육에 적합한 교육 콘텐츠를 구성하여 상세 설계 및 개발하였다. 인공지능 교육 콘텐츠의 구성은 머신러닝과 텐서플로우의 이해, 수치 예측을 위한 선형 회귀 머신러닝 구현, 다중 선형 회귀 기반의 가격 예측 머신러닝 구현으로 이루어져 있다. 개발한 인공지능 교육 콘텐츠는 전문가에게 질적인 측면의 검증을 실시하였다. 향후 본 논문에서 제안한 인공지능 교육 콘텐츠는 SW융합영재 담당교원의 역량 강화에 도움을 줄 것으로 기대한다.