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김바울(Paul Kim),김상욱(Sangwook Kim) 한국정보과학회 2011 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.17 No.3
사람 간의 관계는 다양한 미디어를 통해 형성되고 유지되며 사람과 컴퓨터 상호작용에 있어서 기기의 역할을 명시해주는 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 이에 따라 웹을 통한 소셜 네트워크 분석과 시각화 연구가 활발하며이 기술과 연구를 모바일 환경에 적용하려는 사례가 많다. 하지만 기존 연구들은 모바일 소셜 인터랙션의 특징을 반영하지 않고 각 사용자의 상황과 특성을 제외하였기 때문에 모바일 환경에 최적화되지 않았다. 따라서 본 논문은 사용자의 모바일 소셜 인터랙션 데이터와 상황 정보를 이용하여 사용자간 가까운 관계를 분석하고 측정하여 모바일 환경에 적합한 친밀 관계의 모델을 제안한다. The relationship among people is formed through various media, it is a important context that specifies a role of device for HCI. Furthermore, the researches of social network analysis and visualization through web is active, these attempt to apply the mobile environment. But previous studies do not reflect the characteristics of mobile social interaction, and exclude the contexts and attributes of the user. Therefore, this paper proposes a close-relationship model by analysing the communication data and contexts between users and users' acquaintances. The proposed model is designed mathematically and expressed in figure.
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A Visualization of Closeness-Relationship among Smartphone Users
김바울(Paul Kim),김경덕(Kyungdeok Kim),김상욱(Sangwook Kim) 한국HCI학회 2011 한국HCI학회 학술대회 Vol.2011 No.1
스마트폰은 다양한 하드웨어와 소프트웨어 기술이 융합되고 있으며 그 보급률 또한 높아지고 있다. 또한 상황 인지와 소셜 네트워크 서비스(SNS) 기능을 지원하는 미들웨어가 많이 연구되고 있다. 게다가 이런 모바일 사용자간 소셜 인터랙션이 중요해지면서 모바일 소셜 네트워크에 특화된 연구와 분석이 활발하다. 하지만 대부분의 연구들은 모바일 소셜 네트워크의 중심성이나 개인 거리를 배제하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰 사용자간 친밀도 측정 방법과 측정된 값을 이용하여 스마트폰 화면에 친밀관계를 시각화하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자간 발생하는 상황 정보와 커뮤니케이션 정보를 이용하여 친밀 관계를 수학적으로 모델링하여 수치로 표현하고 그래프 이론에 기반해 노드와 엣지로 관계를 표현한다. 이를 위해 본 연구에서는 안드로이드 기반 상황 인지 플랫폼과 컨텍스트 서버를 이용하여 모바일 사용자간 소셜 인터랙션을 분석하고 정의한다. A smart-phone is growing the penetration rate by advancing the various hardware and software technology. And it has rapidly evolved for including its middle-ware supported a function of Context-awareness and Social Network Service(SNS). Furthermore, as strengthening techniques supported the social interaction among mobile users, this research area is active which analyzes and visualizes mobile social networks. But the previous studies were mostly cases of social network analysis excluded the personal distance or the measurement of centrality. Thus, this paper proposes a measurement method of the closeness among smartphone users, and visualizes a close-relationship based on the closeness. The proposed method is to mathematically express the closeness. It is designed with the user's context information and the communication log generated among users. To archive this, the study defines and analyzes the social interaction among mobile users using Context-aware Platform based on Android and Context Server.
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김바울 ( Paul Kim ),김경덕 ( Kyungdeok Kim ),김상욱 ( Sangwook Kim ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1
다양한 네트워크에서 군집을 분석하고 그 구조를 발견하는 것은 그 네트워크의 복잡도를 낮추어 전체 시스템을 이해하고 관리하는데 중요하다. 특히 기본적인 컴퓨팅이 가능한 여러 기기들이 자율적으로 서로 통신하여 군집을 이루는 자율 군집 네트워크에서 군집을 정확하게 발견하는 것은 집단행동 서비스를 실현하는데 있어서 중요한 기술이다. 따라서 본 연구에서는 자율 군집 네트워크에서 군집 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 군집을 발견하고 그 군집을 식별하기 위해 해당 네트워크에서한 노드를 공유하는 두 개의 간선 쌍에 대해 계층 군집화를 수행하고 계층 간에 간선 유사도를 계산하여 비교한다. 계층 군집화를 통한 간선들은 트리 구조로 표현할 수 있으며 최적의 분할 밀도를 이용하여 노드들을 클러스터링한 후 최종 군집으로 분리 한다.
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김바울(Paul Kim),김경덕(Kyungdeok Kim),김상욱(Sangwook Kim) 한국HCI학회 2013 한국HCI학회 학술대회 Vol.2013 No.1
모바일 소셜 네트워크는 방향 가중치 네트워크이며, 시간에 따라 변화하는 동적 네트워크이다. 이 네트워크의 중요한 특징은 모바일 사용자 간에 발생하는 인터랙션 정보로 네트워크 구조가 결정되며, 그 인터랙션의 양과 질에 의해서 네트워크의 구조가 변화한다. 이런 특징을 가지는 모바일 소셜 네트워크에서 커뮤니티를 발견하는 것은 사용자간 관계를 이해하고 분석하는데 있어서 중요한 특징이 된다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 상호작용 빅데이터로부터 사용자 커뮤니티를 발견하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 가중치 기반 모바일 소셜 네트워크를 빅데이터로부터 생성하고, 이 네트워크의 가중치 간선들을 응집 계층 군집화 방법으로 분류하여 커뮤니티를 발견한다. 가중치 기반 모바일 소셜 네트워크는 모바일 상호작용 빅데이터의 특징을 분석한 후, 사용자를 노드로, 사용자간 인터랙션을 간선으로 표현한다. 사용자간 관계를 나타내는 간선의 가중치는 사용자간 인터랙션의 양과 반응성으로 계산한다. Mobile social network is directed and weighted network and dynamic network changing with time. This network has two characteristics. One is that interaction information generated by users decides the network structure. Another is that networks structure is changed by quantity and quality of the interaction. Detecting user communities in mobile social network having these characteristics is important to understand and analyze users’ relationship. Therefore, in this paper, we propose a method of community detection from mobile interaction big data. To archive this, above all, we generate weight-based mobile social network from mobile interaction big data. Next, we find communities by using agglomerative hierarchical clustering method for all weighted links. Weight-based mobile social network is consisted of nodes representing mobile users and links representing relationships among the users. Link weight is calculated by quantity and reactivity of interaction among users.
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PVM 및 FBRM 기반 인라인 모니터링을 통한 indomethacin-saccharin 공결정의 생성 메커니즘이해
김바울 ( Paul Kim ),조민용 ( Min-yong Cho ),최광진 ( Guang J. Choi ) 한국화학공학회 2017 Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHA Vol.55 No.2
난용성 약물의 용해도를 증가시키고 안정성을 향상하기 위한 제약 공결정은, 미국 FDA가 지난 2016년 8월에 공결정을 solvate의 특별한 경우라고 정의를 수정하면서, 개량신약의 개발에 더욱 박차를 가할 것으로 추측된다. 본 연구에서는 모델 조합으로 잘 알려진 indomethacin-saccharin 공결정을 반용매 방법으로 제조할 때, 인라인 모니터링 기법을 적용하여, 반용매의 주입속도에 따른 indomethacin 준 안정상의 일시적인 생성 및 indomethacin-saccharin 공결정의 생성을 관찰하고 메커니즘을 제안하고자 하였다. 그간 인라인 모니터링을 위해서 매우 다양한 분석도구가 연구되어 왔는데, 본 연구에서는 PVM (particle vision measurement)와 FBRM (focused beam reflectance measurement)를 조합하여 공결정화 공정에서의 변화를 실시간으로 측정하였다. 공결정화 결과물의 오프라인 분석은 PXRD (powder x-ray diffraction)와 DSC (Differential scanning calorimeter)를 이용하여 수행하였다. 반용매의 주입 속도에 따라서 공결정이 생성되는 경로에 분명한 차이가 있음을 관찰하였으며, 이러한 상관 관계의 이해를 통해서 제약학적 특성이 더욱 일정하고 품질이 보증된 indomethacin-saccharin Co-crystal을 얻는 조건을 확립하였다. 본 연구결과, PVM과 FBRM을 조합한 인라인 모니터링은 제약 공결정 제조공정에서 활용성이 매우 높은 기술이라고 할 수 있다. Pharmaceutical co-crystals primarily to improve the solubility as well as stability of insoluble drug are to be investigated more intensively for IMDs as US FDA has reclassified co-crystal as a special case of solvates in August this year. In this study, we proposed a mechanism of indomethacin-saccharin co-crystal formation and the creation of transient indomethacin meta-stable form using in-line monitoring tools with the addition rate of anti-solvent as a critical process parameter. Among various instruments, we combined PVM (particle vision measurement) and FBRM (focused beam reflectance measurement) for the in-line monitoring of anti-solvent co-crystallization process. The off-line characterization of resulting powders was carried out employing the PXRD (powder x-ray diffraction) and DSC (differential scanning calorimeter). It was observed that the pathway to the final IMC-SAC co-crystal was significantly dependent upon the anti-solvent addition rate. The process conditions to obtain high quality co-crystal powder effectively were established. Consequently, we concluded that in-line monitoring combing the PVM and FBRM should be useful for the in-line monitoring of pharmaceutical co-crystallization processes.
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