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Microneedles: quick and easy delivery methods of vaccines
권기문,임수민,최슬기,김다희,진희은,Grace Jee,홍기종,김주영 대한백신학회 2017 Clinical and Experimental Vaccine Research Vol.6 No.2
Vaccination is the most efficient method for infectious disease prevention. Parenteral injections such as intramuscular, intradermal, and subcutaneous injections have several advantages in vaccine delivery, but there are many drawbacks. Thus, the development of a new vaccine delivery system has long been required. Recently, microneedles have been attracting attention as new vaccination tools. Microneedle is a highly effective transdermal vaccine delivery method due to its mechanism of action, painlessness, and ease of use. Here, we summarized the characteristics of microneedles and the possibilities as a new vaccine delivery route.
권기문,안진현 대한미생물학회 2013 Journal of Bacteriology and Virology Vol.43 No.4
Viruses interact with the host ubiquitination system in a variety of ways. Viral proteins are often a substrate for ubiquitination, which leads to proteasomal degradation. Viruses also have functions to modify the cellular ubiquitination machinery. Recently, deubiquitinating protease (DUB) activity has been found in many viral proteins. In herpesviruses, the DUB domain is found within the large tegument protein, which is conserved in all members of the herpesvirus family. Although a limited number of viral and cellular targets have been identified to date, accumulating evidence shows that herpesviral DUBs may primarily target key cellular regulators of immune signaling pathways to promote viral replication. In this review, we summarize the recent findings on viral DUBs. In particular, we focus on the herpesviral DUBs and their targets, and discuss their potential roles in the regulation of immune signaling pathways.
권기문(Kimun Kwon),진광희(Kwanghue Jin),이병정(Byungjeong Lee) 한국정보과학회 2015 정보과학회논문지 Vol.42 No.6
버그 정정 활동은 소프트웨어 개발과 유지보수 작업에서 많은 비중을 차지하므로, 버그 정정활동에 소요되는 시간을 미리 추정할 수 있다면 소프트웨어 프로젝트 작업 계획에 큰 도움이 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 버그 리포트를 이용하여 버그 정정 시간을 추정하는 방법을 제안한다. 본 방법에서는 먼저, 버그 리포트가 제공하는 버그 메타 필드에 k-NN 방법을 적용하여 과거 버그 리포트들을 분류한다. 다음으로, 버그 리포트의 텍스트 정보를 활용하여 과거 버그와 새로운 버그 사이의 유사도를 계산하고, 유사한 버그의 정정 시간을 활용하여 새로운 버그의 정정 시간을 추정한다. 마지막으로, 오픈 소스 프로젝트에 본 방법을 적용한 실험을 통하여 효과적으로 버그 정정 시간을 추정한다는 것을 보인다. As fixing bugs is a large part of software development and maintenance, estimating the time to fix bugs -bug fixing time- is extremely useful when planning software projects. Therefore, in this study, we propose a way to estimate bug fixing time using bug reports. First, we classify previous bug reports with meta fields by applying a k-NN method. Next, we compute the similarity of the new bug and previous bugs by using data from bug reports. Finally, we estimate how long it will take to fix the new bug using the time it took to repair similar bugs. In this study, we perform experiments with open source software. The results of these experiments show that our approach effectively estimates the bug fixing time.
사물인터넷 관련 버그 정정을 위한 버그리포트 속성 분석
권기문(Ki Mun Knon),정성순(Seong Soon Jeong) 대한전자공학회 2015 전자공학회논문지 Vol.52 No.5
최근 사물인터넷과 관련된 연구와 산업이 급속히 발전하고 있다. 사물인터넷과 관련된 소프트웨어 개발 및 유지보수 활동에서 버그 정정은 큰 비중을 차지하는 활동이다. 본 논문에서는 사물인터넷과 관련된 버그를 정정하는데 소요되는 시간을 분석함으로써 버그 정정 시간에 영향을 미칠 수 있는 속성이 무엇인지 분석한다. 버그 리포트가 제공하는 속성 정보에 따라 k-NN 분류 방법을 사용하여 버그 리포트를 분류하고 유사한 속성을 가진 버그 리포트를 선별한다. 유사한 버그 리포트의 버그 정정시간을 계산하여 새로운 버그의 정정 시간을 예측한다. 예측 정확도에 따라 버그 정정 시간에 영향을 미치는 속성 중 운영체제(os), 컴포넌트, 리포터, 할당자(assignee) 속성을 사용했을 때 버그 정정 시간 예측에 가장 좋은 정확도를 나타냈다. Nowadays, research and industry on the internet of things is rapidly developing. Bug fixed field of the Software development related internet of things is a very important things. In this study, we analyze the properties that can affect what the bug fix-time by analyzing the time required to fix a bug associated with the Internet of Things. Using the k-NN classification method based on the attribute information to be classified as bug reports. Extracts a bug report based on the results of a similar property. Bug fixed by calculating the time of a similar bug report predicts the fix-time for new bugs. Depending on the prediction of the properties that affect the bug correction time, the properties of os, component, reporter, and assignee showed the best prediction accuracy.