선형 동작하는 In-Plane 멤즈형 광학 가변 필터

윤성식,이종현 한국통신학회 2002 한국통신학회 기타 간행물 Vol.2002 No.10

대학 행정 효율화를 위한 대학 행정 개혁

윤성식,Yun, Seong-Sik 한국대학교육협의회 1996 大學敎育 Vol.79 No.-

삼령백출산가미방의 만성 신질환 환자 8례에 관한 증례 보고

윤성식,정호영,박상우,김진미,조충식,김철중,Youn, Sung-Sik,Jung, Ho-Young,Park, Sang-Woo,Kim, Jin-Mi,Cho, Chung-Sik,Kim, Chul-Jung 대한한방내과학회 2011 大韓韓方內科學會誌 Vol.32 No.3

Objectives : The purpose of this study was to report the clinical effect of herb medicine (Samryungbeakchul-sangami) on chronic renal disease. Methods : 8 patients diagnosed with chronic renal disease were enrolled in this study. They were treated with herb medicine (Samryungbeakchul-san gami) therapy. To evaluate the therapeutic effect, before and after treatment, we measured laboratory examinations: BUN, creatinine, glomerular filtration rate (GFR). Results : After treatment, improvement was seen in symptoms and in BUN, creatinine and GFR. Conclusions : This study suggests that herb medicine (Samryungbeakchul-san gami) is significantly effective in treating chronic renal disease.

활천문학상 수상작 : 누군가 널 위해 기도하네

윤성식 기독교대한성결교회 활천사 2019 활천 Vol.788 No.7

BERT를 활용한 상표 의견제출통지서 거절이유 분류모델 개발

윤성식,전재헌,정상일,정찬식,이석준 대한경영정보학회 2021 경영과 정보연구 Vol.40 No.3

멀티미디어 콘텐츠의 증가와 스마트 기기의 보급으로 다양한 종류의 데이터가 폭발적으로 생산되고 있다. 특히, 텍스트 데이터는 오랜 시간 인류의 의사 표현수단이었으며, 텍스트 분석에 대한 수요 및 필요성은 다 양한 분야에서 지속적으로 증가하고 있다. 최근에는 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝과 텍스트 를 의미적으로 벡터화하는 워드 임베딩 (word embedding) 방식이 결합된 ELMo (embeddings from language model), GPT (generative pre-training of a language model), BERT (bidirectional encoder representations from transformers)와 같은 모델들이 개발되어왔다. 특히 구글이 개발한 BERT는 현재 자연 어처리 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 언어모델로 손꼽히고 있다. 하지만 ‘영어’나 소셜미디어 데이터 와 같은 ‘일반 텍스트’에 특화된 BERT는 ‘한국어’나 ‘R&D 문서, 지식재산권 문서 등’ 전문 분야에 특화된 텍 스트에서 최적의 성능이 구현되지 않기 때문에 전문 분야에 맞는 말뭉치(corpus)를 학습하는 등의 최적화 과 정을 통해 최적의 성능을 도출할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 한글 상표 분야에 특화된 BERT를 개발하 기 위해 상표 의견제출통지서 내 거절이유 텍스트 말뭉치를 활용하여 상표 관련 전문 문서에 특화된 토크나 이저 (tokenizer) 모델을 학습하고 이를 BERT에 활용하였다. 제안 모델의 분류 정확도는 기존의 다국어 BERT 모델의 분류 정확도 성능보다 약 4.97%p 높은 96.89%를 기록하였다. 해당 결과를 통해 자연어 분야 에서 높은 성능을 보였던 BERT가 전문 용어로 구성된 말뭉치 데이터에서도 높은 분류 정확도를 보일 수 있 다는 것을 확인하였다. The increase of multimedia contents and the spread of smart devices have resulted in explosive production of various kinds of data. In particular, text data has been a means of expressing human opinion for a long time, and the demand and necessity for text analysis are continuously increasing in various fields. Recently, models such as the ELMo (embeddings from language model), GPT (generating pre-training of a language model), BERT (bidirectional encoder representations from transformation) have been developed that combine deep learning, which is showing excellent performance in various fields, and the word embedding method that semantically vectorizes text. In particular, BERT developed by Google is considered to be one of the most outstanding language models in the field of natural language processing. However, BERT specialized in 'English' and plain text, such as social media data, does not implement optimal performance in specialized texts such as 'Korean' or 'R&D documents, intellectual property documents', so it can achieve optimal performance through optimization such as learning specialized corpus. Therefore, In this study, in order to develop a BERT specialized in the field of Korean trademarks, a tokenizer model specialized in trademark-related professional documents was learned using a text corpus for rejection in the trademark opinion submission notice and used for BERT. The classification accuracy of the proposed model was 96.89%, which is 4.97% higher than the classification accuracy performance of the existing multilingual BERT model. The results showed that BERT, which showed high performance in the field of natural language, could show high classification accuracy even in corpus data composed of specialized terms.

궤환선형화 가능한 비선형 시스템의 입력제한을 고려한 동적 와인드엎 방지

윤성식,박종구,윤태웅 제어로봇시스템학회 2000 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 Vol.2000 No.10

Identification of Growth Stimulatory Compound in the Mixed Culture of Lactobacillus helveticus YM-1 and Streptococcus thermophilus CH-1 in Milk

윤성식,유주현,Yoon, Sung-Sik,Yu, Ju-Hyun Korean Society of Food Science and Technology 1986 한국식품과학회지 Vol.18 No.6

환원탈지유배지에서 자란 Lactobacillus helveticus YM-1의 cell-free filtrate로부터 Streptococcus thermophilus CH-1의 생육촉진을 확인한 결과 이 물질은 분자량이 5,000정도의 peptide로 나타난다. 이 peptide 중에는 aspartic acid, Iysine, proline, leucine, valine, alanine, glutamic acid등의 amino산이 비교적 풍부하였으며, 그중에서 glutamic acid 함량이 가장 높았다. 또 이 Peptide가 생육 촉진효과 나타내는데 가장 중요한 역할을 담당하는 것은 glutamic acid와 Phenylalanine으로 판단되었다. A compound stimulatory to the growth of S. thermophilus CH-1 was isolated from the cell-free filtrate of L. helveticus YM-1 in milk medium. The stimulant was identified as a peptide with a molecular weight of approximately 5000 and exhibited positive ninhydrin reaction. Some kinds of amino acids confirmed as aspartic acid, alanine, valine, glutamic acid, lysine, proline, leucine were rich in the stimulatory peptide hydrolysate. Among them, glutamic acid was most abundant. Judging from bioautographic results, glutamic acid and phenylalanine were expected to exert an important role for the stimulation.

β-Galactosidase를 생산하는 호알카리성 세균에 관한 연구 : 균주의 분리 및 배양조건(Ⅰ) Isolations and Cultural Characteristics(Ⅰ)

윤성식,민도식,유주현 한국식품영양학회 1988 韓國食品營養學會誌 Vol.1 No.2

토양으로부터 분리한 호알라리성 세균 중에서 β-Galactosidase활성이 우수한 YS-309주를 선발하였다. 이 균은 동정결과 Bacillus속에 속하는 미생물로서 중성 pH에서는 거의 자라지 않고 알카리성에서는 잘 생육하였다. 기존에 보고된 호알카리성 세균과 미생물학적, 생화학적 특징을 상호 비교한 결과, 새로운 균주로 확인되었다. 분리균의 생육 최적온도와 최적 pH는 각각 8.5와 40℃로 관찰되었으며 탄소원으로 glucose, lactose, maltose를 잘 자화하였으나 soluble starch와 fructose는 잘 이용하지 못하였다. 배지중 lactose의 농도는 분리균의 효소생산 및 생육에 큰 영향을 미쳤으며 0.5%까지는 균체생육 및 효소 생산에 증가하였으나 그 이상의 농도에서는 오히려 감소하였다. 또 glucose의 농도 상승에 따라 균체내 β-Galactosidase활성은 감소하였으며 이것은 세포내에서 glucose가 효소합성을 억제하기 때문으로 생각되었다. A strain of alkalophilic Bacillus sp. YS-309 has been isolated from domestic soil. It belongs to genus Bacillus from its morphological and biochemical characteristics. The strain grows better in the alkaline media rather than in the neutral media. The optimum pH and temperature for growth were observed at 8.5 and 40℃, respectively. Glucose, lactose and maltose were appeared as good carbon source but soluble starch and fructose were utilized uneffectively for growth. Concentrations of lactose had affected both the cellular growth and the enzyme productions. The maximum growth and the highest enzyme productions were obtained at 0.5%(w/v) of lactose added in the media. β-Galactosidase from Bacillus sp. YS-309 was produced inducibly into the cell and total enzyme activities per ㎖ were gradually decreased when the concentration of glucose increased.

감사의 게임이론적 분석

윤성식 한국회계학회 1990 會計學硏究 Vol.11 No.1

Pseudomonas sp. K101 이 생산하는 단백분해 효소의 특성

윤성식,이수원,소명환,이영엽 한국낙농학회 1991 韓國酪農學會誌 Vol.13 No.2

저온저장 원유중에서 분리한 Pseudomonas sp. K101 protease에 대한 효소학적 성질을 檢討하였다. 이 효소는 40℃와 pH7.0에서 최대의 효소활성을 나타냈으며 50℃이상에서는 급격하게 활성이 감소하였다. 금속이온의 영향을 검토한 결과, 금속이온 중에는 Mn^(2+)과 Co^(2+) 이온이 효소활성을 촉진시킨 반면, Ca^(2+)이온은 별 영향이 없었다. 또 Mg^(2+)이온은 Mn^(2+)이온의 작용을 代替하지 못하였다. 35℃ 및 40℃로 가열처리하였을 때 pH5.0-8.0사이에는 안정성을 유지하였으나 그 이상의 알카리 pH에서는 효소활성이 심하게 감소하였다. 또 Ca^(2+)이온의 첨가는 이 효소의 열안정성을 증진시키지 못하였으며 脫脂粉乳는 열에 의한 失活을 방지하는 것으로 생각되었다. 각종 저해제 첨가에 의한 영향을 조사한 결과 serine protease 저해제인 PMSF 및 iodoacetic acid와 SDS에 의해 효소활성이 저해되었으며, 기질특이성이 높아 casein 중에서도 β-casein이 가장 잘 분해되었고 whole casein, κ-casein, α-casein, BSA의 순이었다. 저온유통 市乳에 인위적으로 본 균주를 50마리/㎖, 500마리/㎖ 첨가하였을 때, 전자는 약 9일 만에 후자는 약 6일 만에 단백질 분해에 의한 tyrosine이 檢出되었다. Protease of Pseudomonas sp. K101 isolated from raw milk was characterized. The enzyme was most active at 40℃ and pH 7.0, and showed rapid decrease in its activity at higher temperature above 50℃. Activities of the protease were affected by the presence of metal ions tested, of which Mn^(2+) and Co^(2+) stimulated the enzyme activity but Ca^(2+) didn't. Notably, Mg^(2+) ion could not replace the stimulatory effect of Mn^(2+) ion. The thermostabilities of the enzyme treated at 35℃ and 40℃ were nearly constant at pH range of 5.0 to 8.0 but decreased sharply at higher alkaline pH. Addition of Ca^(2+) ion into the reaction mixture did not increase heat-stability of the protease whereas skim milk exerted preventive effect on denaturation by heat. Both PMSF, inhibitor of serine protease, and thiol reagents including iodoacetate and SDS inhibited considerably the enzyme activity. As to higher substrate specificity, β-casein was degraded best by the protease followed by whole casein, κ-casein, α-casein, bovine serum albumin in that order. When commercial market milks inoculated with 50 microorganisms /㎖ and 500 microorganisms/㎖ of Pseudomonas sp. K101 were kept in refrigerator, tyrosine was detected by 9 days afterward in the former and 6 days in the latter.