TCTP is presented to have a retinol binding protein (RBP)-like structure by domain search. Human cellular RBP (CRBP) plays a key role in the intercellular transfer of retinol. Modulation of its expression is known to contribute to tumor growth and progression via retinoid-mediated signaling. Changes in the expression of TCTP have also been reported to be associated with carcinogenesis. Therefore, the attempt to establish the interactive relationship between the human TCTP and CRBP with retinol will be helpful in further understanding the cell signaling of TCTP. (omitted)
The translationally controlled tumor-associated proteins (TCTPs) are a highly conserved and abundantly expressed family of eukaryotic proteins that are implicated in both cell growth and human acute allergic response but whose intracellular biochemical function has remained elusive. There are reports that antimalarial drug, artemisinin. binds to Plasmodium falciparum TCTP. however, its 3D structure has not been known. (omitted)
As we enter the society of the future, efforts to increase healthy living are a major area of concern for modern people. In particular, the development of technology for a healthy life that combines ICT technology with a competitive healthcare industry environment is becoming the next growth engine. Therefore, in this paper, artificial intelligence-based data analysis of the examination results was applied in the health examination process. Through this, a research was conducted to build a knowledge base modeling that can improve the reliability of the overall judgment. To this end, an algorithm was designed through deep learning analysis to calculate and verify the test result index. Then, the modeling that provides comprehensive examination information through judgment knowledge was studied. Through the application of the proposed modeling, it is possible to analyze and utilize big data on national health, so it can be expected to reduce medical expenses and increase health.
Recently, 'happiness' has become a major issue of national level, exceeding the matter of personal issue. Especially, Korea has actually increased its GDP by focusing on the economic growth for decades, and now it has achieved the economic/technical development as an IT power. However, Korean people's satisfaction with life called 'happiness index' is moving back every year. Even though there have been continuous efforts to enhance the national happiness by mentioning it as an essential issue in the national level, there are not many researches related to it. This study drew measures to enhance happiness by extracting happiness factors and unhappiness factors of Korea through social network service. Especially, it aims to analyze, compare, and apply happiness factors and unhappiness factors of three countries such as the US, UK, and Brazil with higher happiness indexes than Korea. For this, through the topic modeling of text mining technique, postings including keywords about happiness and unhappiness were collected/analyzed from Twitter of Korea, the US, UK, and Brazil. The significance of this study is to discuss measures to increase happiness and to decrease unhappiness by mining/analyzing the actual public opinions about happiness and unhappiness in four countries like Korea, the US, UK, and Brazil by using the topic modeling. Through this, the quality of life of Korean people could be improved by suggesting measures to enhance happiness and to decrease unhappiness in the level of individual, family, society, and government.
U-City is the key element of the future knowledge-based society where every citizen will be benefited from the most advanced information technology. The following research reengineers the old process to define the rational and efficient process of the U-City construction project(BPR: Business Process Reengineering). In order to achieve the goal, identify and diagnose problem points, outline the improved plan, and readjust the managing system and process to propose better process. And Lastly, redefine the best efficient process by simple modeling using the UML(Unified Modeling Language). The goal of the systematic proposal is to make contributions to a base of the green growth to be the development of the Sustainable U-City.
Translationally controlled tumor protein (TCTP), also known as histamine releasing factor (HRF), is found abundantly in different eukaryotic cell types. The sequence homology of TCTP between different species is very high, belonging to the MSS4/DSS4 superfamily of proteins. TCTP is involved in both cell growth and human late allergy reaction, as well as having a calcium binding property; however, its primary biological functions remain to be clearly elucidated. In regard to many possible functions, the TCTP of Plasmodium falciparum (Pf) is known to bind with an antimalarial agent, artemisinin, which is activated by heme. It is assumed that the endoperoxide-bridge of artemisinin is opened up by heme to form a free radical, which then eventually alkylates, probably to the Cys14 of PfTCTP. Study of the docking of artemisinin with heme, and subsequently with PfTCTP, was carried out to verify the above hypothesis on the basis of structural interactions. The three dimensional (3D) structure of PfTCTP was built by homology modeling, using the NMR structure of the TCTP of Schizosaccharomyces pombe as a template. The quality of the model was examined based on its secondary structure and biological function, as well as with the use of structure evaluating programs. The interactions between artemisinin, heme and PfTCTP were then studied using the docking program, FlexiDock. The center of the peroxide bond of artemisinin and the Fe of heme were docked within a short distance of $2.6{\AA}$, implying the strong possibility of an interaction between the two molecules, as proposed. When the activated form of artemisinin was docked on the PfTCTP, the C4-radical of the drug faced towards the sulfur of Cys14 within a distance of $2.48{\AA}$, again suggesting the possibility of alkylation having occurred. These results confirm the proposed mechanism of the antimalarial effect of artemisinin, which will provide a reliable method for establishing the mechanism of its biological activity using a molecular modeling study.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.4
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pp.46-54
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2017
'Consulting', which is the main research topic of the knowledge service industry, is a field of study that is essential for the growth and development of companies and proliferation to specialized fields. However, it is difficult to grasp the current status of international research related to consulting, mainly on which topics are being studied, and what are the latest research topics. The purpose of this study is to analyze the research trends of academic research related to 'consulting' by applying quantitative analysis such as topic modeling and statistic analysis. In this study, we collected statistical data related to consulting in the Scopus DB of Elsevier, which is a representative academic database, and conducted a quantitative analysis on 15,888 documents. We scientifically analyzed the research trends related to consulting based on the bibliographic data of academic research published all over the world. Specifically, the trends of the number of articles published in the major countries including Korea, the author key word trend, and the research topic trend were compared by country and year. This study is significant in that it presents the result of quantitative analysis based on bibliographic data in the academic DB in order to scientifically analyze the trend of academic research related to consulting. Especially, it is meaningful that the traditional frequency-based quantitative bibliographic analysis method and the text mining (topic modeling) technique are used together and analyzed. The results of this study can be used as a tool to guide the direction of research in consulting field. It is expected that it will help to predict the promising field, changes and trends of consulting industry related research through the trend analysis.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.5
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pp.67-74
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2010
Recently, the early detection and prevention of worm research is mainly studying based on the analysis of generalized worm propagation property. However, it is not easy to do Worm early detection with its attributes because the modeling method for Worm propagation is vague and not specified yet. Worm scanning method is exceedingly effect to Worm propagation process. This paper describes a modeling method and its simulations to estimate various worm growth patterns and their corresponding propagation algorithms. It also tests and varies the impact of various improvements, starting from a trivial simulation of worm propagation and the underlying network infrastructure. It attempts to determine the theoretical maximum propagation speed of worms and how it can be achieved. Moreover, we present the feasibility of the proposed model based on real testbed for verification.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.3
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pp.147-155
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2022
The accumulated ice and snow during the operation of aircraft and railway vehicles can degrade aerodynamic performance or damage the major components of vehicles. Therefore, it is crucial to predict the temporal growth of ice for operational safety. Numerical simulation of ice is widely used owing to the fact that it is economically cheaper and free from similarity problems compared to experimental methods. However, numerical simulation of ice generally divides the analysis into multi-step and assumes the quasi-steady assumption that considers every time step as steady state. Although this method enables efficient analysis, it has a disadvantage in that it cannot track continuous ice evolution. The purpose of this study is to construct a surrogate model that can predict the temporal evolution of ice shape using reduced-order modeling. Reduced-order modeling technique was validated for various ice shape generated under 100 different icing conditions, and the effect of the number of training data and the icing conditions on the prediction error of model was analyzed.
This study analyzed Korean studies up to August 2023 to suggest the direction of future research on basic academic abilities in mathematics. For this purpose, frequency analysis and LDA-based topic modeling were conducted on the Korean abstracts of 197 domestic studies. The results showed that, first, 'academic achievement', 'impact', 'effect', and 'factors' were all ranked at the top of the TFs and TF-IDFs. Second, as a result of LDA-based topic modeling, five topics were identified: causes of basic academic abilities deficiency, learning status of math underachievers, teacher expertise in teaching math underachievers, supporting programs for math underachievers, and results of National Assessment of Educational Achievement. As a direction for future research, this study suggests focusing on the growth of math underachievers, systematizing the programs provided to students who need learning support in mathematics, and developing teacher expertise in teaching math underachievers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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