• 한국기록관리학회지
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• 제12권2호
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• pp.29-50
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• 2012

본 연구는 국내 전자기록 분야의 연구영역과 동향을 분석하여 향후의 연구방향을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위해 첫째, 1999년부터 2011년까지 발표된 문헌정보학과 기록관리학 분야 국내 학술지 7종의 논문 161편을 대상으로 생산성 측면에서 국내 전자기록 분야 연구의 개괄적인 현황을 파악하기 위한 기본 분석을 수행하였다. 둘째, 이러한 161편의 논문에 대하여 텍스트 마이닝 분석기법으로서 디스크립터 프로파일링과 저자 프로파일링을 이용하여 지적구조를 분석하였다. 셋째, 기본분석 및 지적구조 분석의 결과로서 국내 전자기록 분야의 실제적인 연구영역 및 동향에 기초하여 향후의 발전 방향을 제시하였다.

• 정보관리학회지
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• 제24권4호
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• pp.285-303
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• 2007

본 연구는 연구 영역 분석을 위하여 통제어휘와 비통제어휘를 연계해서 사용하는 새로운 방법을 모색하기 위한 것이다. 동시출현단어분석은 크게 통제어휘와 비통제어휘를 사용하는 경우의 두 가지 유형으로 구분할 수 있는데, 통제어휘를 사용할 경우에는 자료 희귀성 및 색인자 효과가 단점이며, 비통제어휘를 사용할 경우에는 저자의 주관에 따른 단어 선택 및 단어의 중의성이 문제가 된다. 이 연구에서는 양자를 보완할 수 있는 방법으로, 통제어휘인 디스크립터를 비통제어휘인 단어와의 동시출현 정보로 표현하는 디스크립터 프로파일링을 제안하였다. 정보학분야에 적용해본 결과, 디스크립터 프로파일링은 특정 영역의 최신 동향을 파악하는데 있어 통제어휘와 비통제어휘가 갖는 본질적인 문제점을 어느 정도 보완할 수 있는 것으로 나타났다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제34권9호
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• pp.2680-2684
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• 2013

Protein kinases (PKs) are an important source of drug targets, especially in oncology. With 500 or more kinases in the human genome and only few kinase inhibitors approved, kinase inhibitor discovery is becoming more and more valuable. Because the discovery of kinase inhibitors with an increased selectivity is an important therapeutic concept, many researchers have been trying to address this issue with various methodologies. Although many attempts to predict the activity and selectivity of kinase inhibitors have been made, the issue of selectivity has not yet been resolved. Here, we studied kinase selectivity by generating predictive models and analyzing their descriptors by using kinase-profiling data. The 5-fold cross-validation accuracies for the 51 models were between 72.4% and 93.7% and the ROC values for all the 51 models were over 0.7. The phylogenetic tree based on the descriptor distance is quite different from that generated on the basis of sequence alignment.

• 한국작물학회지
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• 제65권4호
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• pp.485-495
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• 2020

농업유전자원센터에 보존 중인 멜론(Cucumis melo L.) 206자원에 대한 형태적 특성을 분석하였다. 형태적 특성은 과장, 과폭, 과형지수, 과육두께, 당도, 개화일수, 성숙일수 등 7가지 양적형질과 과피색, 과육색 등 2가지 질적형질을 조사하고 다변량분석을 하였다. 또한 20개 SSR 마커를 이용하여 그들의 유전적 구성을 분석하였다. 1. 멜론 유전자원 중 아시아 국가에서 수집한 자원이 77.2%로 가장 많았으며 국가별로는 우즈베키스탄에서 수집한 자원이 가장 많았다. 2. 7가지 양적형질중에서 개화일수가 자원간 가장 적은 변이(CV=9.2%)를 보였으며 당도(CV=29.1%)가 가장 높은 변이를 보였다. 3. 질적 형질 중 과피색은 녹색(102자원, 49%), 과육색은 흰색(115자원, 56%)이 가장 많았다. 4. 주성분 분석 결과 제1주성분(36.7%), 제2주성분(22.1%), 제3주성분(21.7%)이 전체 변량의 80.5%를 나타내었다. 5. 군집분석 결과 멜론 206자원은 3개의 그룹으로 나뉘었으며 각각 107자원, 43자원, 56자원으로 구성이 되었다. 이 중 그룹 I에 속한 자원들이 다른 그룹의 자원들 보다 과장, 과폭이 길고 당도가 높은 특징을 보였다. 6. SSR 마커를 이용한 유전적 상태 구분 결과 K189118, K100486, K190292은 모두 동형접합형 대립유전자(Homozygote allele)를 보였으며 이를 토대로 근교계(Inbred) 자원으로 예측 할 수 있었다. 본 연구 결과는 멜론 과일 품질 향상을 위한 육종 프로그램에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.