• 정보교육학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.671-679
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• 2018

CSUnplugged에 나타난 교육용 정렬 놀이는 만 8세 이상이면 할 수 있지만, 학생들을 지도하기에 쉬운 활동은 아니다. 왜냐하면 (1) 좋은 정렬 방법을 찾는 것은 컴퓨팅 사고력이 뛰어난 전공자라 하더라도 어려울 수 있고, (2) 정렬 알고리즘의 수가 많아 모든 내용을 파악하기가 어렵기 때문이다. 또, (3) 우수한 성능을 나타낸다고 알려져 있는 정렬 알고리즘들이 교육용 정렬 놀이에서는 반드시 좋은 결과를 만들어 내지도 않는다. 본 논문에서는 정렬 놀이를 할 때 어떤 알고리즘이 더 효과적인지 분석하고, 교수자가 알아야 하는 내용이 무엇인지에 대해 논의한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.151-160
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• 2016

알고리즘 교육은 컴퓨터과학 교육의 기본 원리를 가르치는 도구로서 강조되고 한다. 그러나 초등학생에 적합한 알고리즘 교재자료는 매우 부족한 상태이다. 본 연구에서는 초등학생들이 알고리즘에 대해 쉽게 배울 수 있도록 컴퓨터과학 언플러그드의 내용을 기반으로 교육자료를 제시하였다. 학습자의 자발적 학습활동을 위한 문제 해결 탐구과정을 제시하고, 학생들은 개별 또는 조별 활동중심학습으로 구성하였다. 생활 속의 문제를 해결하는 알고리즘 학습을 위해 기본적인 검색과 정렬 알고리즘들을 바탕으로 해싱기법의 교수법 및 교육자료 개발하였다. 본 연구에서 제시한 교육자료는 전문가 집단의 설문 분석을 통해 적절하다는 결론을 얻었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.225-236
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• 2009

개정된 정보통신기술 운영지침에 따르면 초등학교에서부터 알고리즘을 학습 내용으로 다루도록 하였으며 이에 따라 초등학교 현장에서도 알고리즘을 쉽고 효과적으로 지도하기 위한 다각적인 교육 방법 연구가 필요해졌다. 이에 본 연구 과정에서는 초등학교 저학년을 대상으로 알고리즘의 중요한 부분으로 인식되는 정렬 알고리즘을 학습 내용으로 선정한 후 활동을 통한 교수-학습 방법과 애니메이션 기반의 교수-학습 방법을 적용해보고 학습 효과를 비교 분석하는데 주안점을 두었다. 두 가지 방법으로 정렬 알고리즘 교수-학습을 적용한 후 별도로 제작한 학업 성취도 평가지와 설문지 분석 결과, 크게 두 가지 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 교수-학습 방법에 따른 학업 성취도에는 별다른 차이가 없었으나 초등학교 저학년 학생들도 정렬 알고리즘을 충분히 학습할 수 있다는 점과 둘째, 활동을 통한 알고리즘 교육이 애니메이션 기반의 정렬 알고리즘 교육에 비해 학생의 이해도, 흥미도 및 만족도 측면에서는 좀 더 효과적이라는 것을 알 수 있었다.

• Research in Vestibular Science
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• 제17권4호
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• pp.142-151
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• 2018

Objectives: Excitability o medial vestibular nucleus (MVN) in the brainstem can be affected by changes in the arterial blood pressure. Several animal studies have demonstrated that acute hypotension results in the alteration of multiunit activities and expression of cFos protein in the MVN. In the field of extracellular electrophysiological recording, tetrode technology and spike sorting algorithms can easily identify single unit activity from multiunit activities in the brain. However, detailed properties of electrophysiological changes in single unit of the MVN during acute hypotension have been unknown. Methods: Therefore, we applied tetrode techniques and electrophysiological characterization methods to know the effect of acute hypotension on single unit activities of the MVN of rats. Results: Two or 3 types of unit could be classified according to the morphology of spikes and firing properties of neurons. Acute hypotension elicited 4 types of changes in spontaneous firing of single unit in the MVN. Most of these neurons showed excitatory responses for about within 1 minute after the induction of acute hypotension and then returned to the baseline activity 10 minutes after the injection of sodium nitroprusside. There was also gradual increase in spontaneous firing in some units. In contrast small proportion of units showed rapid reduction of firing rate just after acute hypotension. Conclusions: Therefore, application of tetrode technology and spike sorting algorithms is another method for the monitoring of electrical activity of vestibular nuclear during acute hypotension.

• 한국과학교육학회지
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• 제7권2호
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• pp.37-43
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• 1987

Computer in one of the most tremendous achievements of the modern scientific technique. Not only in government, business, research and education but in our daily life. computers are widely utilized to assist in solving various problems. With increasing frequency, it is recognized that a right understanding of the computer is necessary: naturally, this recognition places a great emphasis on the computer education. In Korea computer is chosen either as an optional subject or as a kind of group activity in many schools. It is the purpose of this study to compare and analyze the internal sorting algorithms which are used frequently in data processing. and to present the results of program analysis. which will make it possible to choose the appropriate sorting algorithm for each data processing. Generally the algorithms are coded in a language appropriate for structured programming. like PASCAL: however, here the algorithms are expressed in BASIC which is widely used with the personal computers so that the students and the teachers may understand them easily.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.271-274
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• 1997

This paper presents an adaptive quantization of image sequences using the Radial Basis Function Network(RBFN) which classifies interframe image blocks. The clssification algorithm consists of two steps. Blocks are classified into NA(No Activity), SA(Small Activity), VA(Verical Activity), and HA(Horizontal Activity) classes according to edges, image activity and AC anergy distribution. RBFN is trained using the classification results of the above algorithm, which are nonlinear classification features are acquired from the complexity and variability of difference blocks. Simulation result shows that the the adaptive quantization using the RBFN method produced better results better results than that of the sorting and MLP methods.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제16권3호
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• pp.148-154
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• 2005

망막에서 나오는 활동전위와 같이 복잡한 신경망을 거쳐 처리되는 전기신호를 분석하기 위해서는 기존의 단일 전극 기록법으로는 어렵다. 단일 전극을 통한 활동전위의 기록은 개개의 신경세포 특성을 알아내는 데에는 유용한 방법이나 신경세포 간의 시간적, 공간적인 관계는 알아낼 수 없다는 한계를 가지고 있으므로 이같은 한계를 극복하기 위하여 다채널 전극을 이용한 신경신호 기록방법이 최근에 개발되어 널리 이용되고 있다. 다채널전극 기록 방식인 MEA60 시스템은 세포 밖에 위치한 60개의 전극이 생체신호를 동시에 기록한다. 세포 fi에 위치한 각각의 전극이 포착한 신경 신호는 하나의 망막신경절세포 반응이라기보다는 여러 세포의 반응이 동시에 기록될 가능성이 높다. 그러므로 여러 세포의 반응이 함께 기록된 신호로부터 각각의 세포로부터 나오는 파형을 구분하는 작업이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 다채널 전극으로 기록한 망막 신경절세포 신호로부터 MATLAB을 이용하여 활동전위 파형을 검출하고 분류하는 과정을 구현하여 보았다. 이러한 분류과정은 추후 진행되는 신호분석방법인 자극 후 시간 히스토그램(poststimulus time histogram, PSTH), 자기상관관계(autocorrelogram), 상호상관관계(cross-correlogram)를 보기 위하여 반드시 거쳐야 하는 전처리(preprocess) 과정이다. 본 연구에서는 MATLAB을 이용한 파형 구분 프로토콜을 확립하였을 뿐만 아니라 이러한 프로토콜이 신경절 세포의 활동전위 파형을 검출하는 데 유용한 방법임을 입증하였다

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.279-285
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• 2016

신경보철 의수를 제어하기 위해서는 말초 신경신호를 측정하고 분석함으로써 사용자의 동작의도를 인식해야 한다. 본 논문에서는 다채널 신경전극 어레이, 전극 삽입 장치, 신경신호 증폭기로 구성된 말초 신경신호 측정 시스템을 제안한다. 마취상태에서 전극 삽입 장치를 이용하여 16 채널의 신경전극 어레이를 백서의 좌골신경에 안정적으로 삽입하였다. 수동적 관절 운동을 유도하거나 기계적 피부 자극을 인가하였을 때, 신경신호 증폭기를 통해 근육 또는 피부 감각 신경신호가 측정됨을 확인하였다. 또한, 개별 신경 단위를 분리하기 위해 활동전위 분류방법을 제안한다. 근육의 내부 수용기들은 근방추와 골지건 기관 수용기로 구분되었으며, 피부의 외부 수용기들은 완만적응과 급속적응 수용기로 분리되었다. 이와 같은 실험결과는 제안한 방법이 신경보철 시스템에서 말초 신경신호의 측정과 분석에 적용될 수 있음을 보였다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제25권9호
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• pp.1476-1484
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• 2015

Three endoxylanase-encoding genes from the moderately themophilic chemoorganotrophic bacterium Melioribacter roseus were cloned and expressed in Escherichia coli. Genes xyl2091 (Mros_2091) and xyl2495 (Mros_2495) encode GH10 family hydrolases, whereas xyl2090 (Mros_2090) represents the GH30 family. In addition to catalytic domains, Xyl2090 and Xyl2091 contain carbohydrate-binding modules that could facilitate their binding to xylans and Por sorting domains associated with the sorting of proteins from the periplasm to the outer membrane, where they are covalently attached. Recombinant endoxylanase Xyl2495 exhibited a high specific activity of 1,920 U/mg on birchwood xylan at 40℃. It is active at low temperatures, exhibiting more than 30% of the maximal activity even at 0℃. Endoxylanases Xyl2090 and Xyl2091 have lower specific activities but higher temperature optima at 80℃ and 65℃, respectively. Analysis of xylan hydrolysis products revealed that Xyl2090 generates xylo-oligosaccharides longer than xylopentaose. Xylose and xylobiose are the major products of xylan hydrolysis by the recombinant Xyl2091 and Xyl2495. No activity against cellulose was observed for all enzymes. The presence of three xylanases ensures efficient xylan hydrolysis by M. roseus. The highly processive "free" endoxylanase Xyl2495 could hydrolyze xylan under moderate temperatures. Xylan hydrolysis at elevated temperatures could be accomplished by concerted action of two cell-bound xylanases; Xyl2090 that probably degrades xylans to long xylo-oligosaccharides, and Xyl2091 hydrolyzing them to xylose and xylobiose. The new endoxylanases could be useful for saccharification of lignocellulosic biomass in biofuels production, bleaching of paper pulp, and obtaining low molecular weight xylooligosaccharides.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.122-128
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• 1998

이 논문에서는 영상시퀀스의 프레임간 차영상 블록을 영상활동도의 크기 및 분포에 따라 적응적으로 분류함으로써 영상시퀀스를 압축하는 기법을 제안한다. 활동도의 크기에 의한 분류에서는 차영상 블록에 포함되어 있는 물체의 에지부분에 해당하는 활동블록과 비활동 블록으로 분류하고, 활동도의 분포에 의한 분류에서도 활동블록들을 이산 코사인변환계수의 분포정도를 특징으로 하여 수직, 수평, 저활동 블록으로 분류한다. 대표적인 분류결과를 이용하여 RBFN 신경망을 학습시켜 프레임간 차영상 블록들의 비선형적인 분류 특성을 얻었다. 시뮬레이션 결과 RBFN을 이용한 차영상 블록의 분류가 영상활동도의 정렬방법이나 다층퍼셉트론 신경망(MLP)에 비해 영상시퀀스의 압축성능이 향상되었다.