본 연구는 효과적인 SNS의 교육적 활용 방안을 제안하고자 SNS의 사용률이 높은 대학생들을 대상으로 구체적인 SNS의 교육적 활용 방법에 대한 의견과 그 이유에 대해 조사하였다. NVivo S/W를 이용하여 개방형 응답을 분석하였으며, 교육 주체별 SNS의 교육적 활용 방법을 가시화 하고자 교수자 영역과 학습자 영역, 공통 영역으로 범주화 하였다. 그 결과 공통 영역에는 의견 교류 및 토론, 정보 공유, 학습내용에 대한 질의응답, 설문조사, 친밀감 형성, 상담 등이 포함되었으며, 교수자 영역에는 공지사항 전달, 수업자료 제공, 실시간 평가(퀴즈), 출석 체크, 과제평가 및 피드백 등이 포함되었고, 학습자 영역에는 과제활동(그룹별/개인별), 공유자료를 이용한 예습 및 복습, 동영상을 이용한 자율학습, 과제에 대한 동료평가 및 피드백, 강의 평가 등이 포함되었다.
소셜미디어 시장의 다매체 환경으로의 변화는 이용자가 요구하는 선호요인의 충족에 따라 소셜미디어를 선택할 수 있게 되었고, 각 소셜미디어 간 경쟁을 유발시키고 있다. 따라서, 본 연구는 이용자의 충족이라는 측면에서 소셜미디어 시장의 다매체 환경을 고려한 소셜미디어 간의 경쟁에 주된 관심을 두었다. 이를 확인하기 위해 한정된 자원에서의 미디어간 경쟁관계를 파악하기 위해 널리 이용된 적소이론을 이용하여 경쟁관계를 확인하였다. 연구결과에 따르면 (1) 페이스북과 카카오톡이 이용자의 기대를 가장 많이 충족시키고, (2) 페이스북과 카카오톡이 선두그룹으로 경쟁하고 있고, 블로그, 유튜브와 트위터가 이들을 추격하고 있으며, (3) 카카오톡이 이용자가 기대하는 다양한 기대를 가장 많이 충족시키는 것을 확인하였다. 이 연구결과는 소셜미디어가 시장에서의 경쟁력을 확보하기 위해서는 모바일 환경에서의 편리성, 즉시성을 제공하고, 이용자가 보다 쉽게 네트워크를 활용할 수 있도록 하는 서비스 개선이 필요하다는 점을 시사한다.
기존의 철도교량 유지관리체계는 주로 정보누락, 문서위주 관리 및 유선기반의 정보수집 등으로 인하여 다양한 현장의 환경변화에 실시간 대응이 곤란하여 능동적인 철도교량 유지관리 전략 수립에 제약을 갖고 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 기반의 철도교량 유지관리 정보운용체계 구축을 위한 실무 활용모형과 건설 생애주기의 통합 정보관리체계인 BIM (Building Information Modeling) 개념을 적용하여 유지관리 통합 운용모형을 제안하고 있다. 이의 개발 및 실무적 적용의 타당성 확보를 위해 설문분석에 의한 정량적 평가를 수행하였다. 최근 철도교량의 지능형 유지관리 운영체계가 확대될 것을 고려하면, 본 연구의 제안사항은 운영체계 구축을 위한 통합 프레임워크로 활용될 수 있을 것이다.
전자통신 및 스마트기기 사용의 확산과 더불어 스마트플랫폼 시대에 맞는 강의 및 새로운 서비스 구상이 필요하고, 다양한 콘텐츠 및 시스템 변화에 대비하여 교육 시스템을 설계, 구현할 필요성이 강조되고 있다. 국내 사이버 대학들도 스마트폰 기반의 모바일 캠퍼스 구축 등 융복합 기술을 통한 새로운 정보통신 환경에 부합하는 교육시스템과 네트워크 기반 구축에 빠르게 대처하고 있는 실정이다. 이에 본 연구의 목적은 K대학의 사례연구를 통해 클라우드 기반 시스템 설계와 구현, 활용효과를 제시함으로서 효과적인 도입 방법 및 개선점 등을 시사하는 것이다. K대학의 행아웃 학습시스템 도입사례를 통해 교수와 학생간 자유로운 의견 교환 및 정보공유를 통해 학생의 학업성취도 및 만족도가 향상되었고, 시간 및 운영비용 등의 절감을 통해 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한, 이 연구 결과는 실시간 영상강의의 새로운 모델을 발굴하고 학습 환경 개선을 위한 클라우드 기반 서비스 플랫폼을 제시한다.
스마트폰내 GPS 및 다양한 센서 데이터를 이용하여 스마트폰 사용자의 이동 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 사용자 목적지와 경로를 예측하여 사용자의 의도에 맞는 서비스를 제공하는 위치기반 지능형 개인화 서비스(Intelligent personal assistant) 연구가 활발히 진행 되고 있다. 위치기반 개인화 서비스의 지능성은 불완전한 센서 데이터로부터 사용자 이동 정보를 처리하여, 실시간으로 사용자의 경로를 예측하는 정확성과 효율성에 좌우된다. 본 논문은 불완전한 정보로부터 사용자의 경로와 목적지를 추론하는 동적 베이지안 네트워크 기반의 강인한 파티클 필터(Robust particle filter)를 제안한다. 제안한 강인한 파티클 필터 방법은 부정확하고, 불완전한 센서 정보를 보완할 수 있는 파티클 생성, 실시간에 계산 복잡도를 감소시키는 효율적인 스위칭 함수와 가중치 함수, 파티클의 정확도를 향상시키는 재표본화로 구성되며, 사용자의 목적지와 경로의 예측 정확성과 효율성의 성능을 향상시켰다.
Lettuce (Lactuca sativa L.) is a major ingredient used in many food recipes in South Korea. Lettuce samples were collected during their maximum production period between April and July in order to investigate the microbiota of lettuce during different seasons. 16S rRNA gene-based sequencing was conducted using Illumina MiSeq, and real-time PCR was performed for quantification. The number of total bacterial was greater in lettuce collected in July than in that collected in April, albeit with reduced diversity. The bacterial compositions varied according to the site and season of sample collection. Potential pathogenic species such as Bacillus spp., Enterococcus casseliflavus, Klebsiella pneumoniae, and Pseudomonas aeruginosa showed season-specific differences. Results of the network co-occurrence analysis with core genera correlations showed characteristics of bacterial species in lettuce, and provided clues regarding the role of different microbes, including potential pathogens, in this microbiota. Although further studies are needed to determine the specific effects of regional and seasonal characteristics on the lettuce microbiota, our results imply that the 16S rRNA gene-based sequencing approach can be used to detect pathogenic bacteria in lettuce.
본 논문에서는 무인 자동 추적 감시를 위한 이진 CDMA 기반 지능형 이동 감시 시스템을 개발한다. 이는 기본적으로 CDMA와 TDMA의 장점을 복합적으로 적용한 이진 CDMA 무선 통신 기술을 이용하여 지능형 감시 시스템을 구현한다. 본 시스템은 네트워크상에서 실시간으로 현지 상황을 모니터링 할 수 있으며, 동시에 보안 감시 체계를 구현하여 다양한 상황별로 처리하도록 하였다. 개발된 시스템은 카메라를 이용한 객체의 360도 추적, PTZ(Pan/Tilt/Zoom) 카메라의 줌 기능에 의한 영상 확대, 영상 내 이동 객체의 식별 및 식별된 영상의 원거리 전송이 가능하다. 마지막으로, 대상 객체에 대한 감시 범위, 객체 확대 기능, 객체 탐지 수, 원격 전송된 영상 모니터링, 영상 출력 신호에 따른 초당 프레임 수 등과 같은 상황 설정한 모의실험을 통해 본 구현 시스템을 보여 줄 것이다.
Jun, Ka-Jung;Lee, Mi-Jin;Shin, Dong-Chul;Woo, Min-Yeong;Kim, Kyong-Min;Park, Sun
IMMUNE NETWORK
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제11권4호
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pp.203-209
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2011
Background: T cell immunoglobulin mucin containing molecule (TIM)-3 is expressed in differentiated Th1 cells and is involved in the suppression of the cytokine production by these cells. However, the regulation of the expression of other T cell genes by TIM-3 is unclear. Herein, we attempted to identify differentially expressed genes in cells abundantly expressing TIM-3 compared to cells with low expression of TIM-3. Methods: TIM-3 overexpressing cell clones were established by transfection of Jurkat T cells with TIM-3 expression vector. For screening of differentially expressed genes, gene fishing technology based on reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) using an annealing control primer system was used. The selected candidate genes were validated by semi quantitative and real-time RT-PCR. Results: The transcription of TIMP-1, IFITM1, PAR3 and CCL1 was different between TIM-3 overexpressing cells and control cells. However, only CCL1 transcription was significantly different in cells transiently transfected with TIM3 expression vector compared with control cells. CCL1 transcription was increased in primary human $CD4^+$ T cells abundantly expressing TIM-3 but not in cells with low expression of TIM-3. Conclusion: CCL1 was identified as a differentially transcribed gene in TIM-3-expressing $CD4^+$ T cells.
현재의 인터넷 사용자들은 실시간으로 다양한 멀티미디어 서비스를 제공 받길 원한다. 이에 네트워크 트래픽의 속도는 매우 빨라지고 있으며, 처리하여야 하는 데이터의 양은 해마다 기하급수적으로 증가하고 있다. 데이터는 '패킷'이라는 단위의 데이터 형식으로 전송되며, 패킷분류는 인터넷 라우터의 가장 어려운 기능 중 하나로 모든 패킷에 대하여 선속도로 처리되어야 한다. 다양한 패킷 분류 알고리즘 중, 영역분할 패킷분류 알고리즘은 5개의 패킷 헤더 필드 정보를 동시에 검색할 수 있는 효율적인 알고리즘이다. 영역 분할 사분 트라이는 가장 대표적인 영역분할 패킷분류 알고리즘으로 메모리 요구량이 적은 알고리즘이지 만, 빠른 검색성능을 보장하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는, 영역 분할 사분 트라이의 단점을 이진 검색 트리를 사용해 보완하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘은 입력과 비교되는 룰의 수에 있어 영역 분할 사분 트라이 보다 검색 성능이 향상됨을 보았다.
최근 지구적인 기상 변화와 함께 태풍, 집중 호우 등으로 인한 재산 및 인명 피해가 크게 늘어가고 있다. 각 분야에서 재난을 소재로 한 여러 주장이 있어 왔다. 특히 영화까지 출시될 정도로 앞으로 이 세계에 불어 닥칠 기상변화에 촉각을 곤두세우고 있다. 해상에서 기상현상은 이런 피해를 줄이고 장기적으로 기상의 변화를 예측하려는 요구가 대두되고 있다. 본 연구에서는 적조현상을 다중선형 회귀분석과 인공신경망 기법을 통해 미리 예측하는 방법을 제시한다. 적조현상이 발생하는 원인에 위험수치를 보일시에 센서로 감지하여 기상 예측관에 데이터를 실시간으로 전송해줄 수 있는 유비쿼터스 기반의 맞춤형 해양 정보 서비스 시스템의 활용방안을 통하여 기상재해의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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