Nfic regulates tooth root patterning and growth

김택헌,배철현,박주철,조의식 대한해부학회 2015 Anatomy & Cell Biology Vol.48 No.3

Molecular interactions between epithelium and mesenchyme are important for root formation. Nuclear factor I-C (Nfic) has been identified as a key regulator of root formation. However, the mechanisms of root formation and their interactions between Hertwig’s epithelial root sheath (HERS) and mesenchyme remain unclear. In this study, we investigated the role of Nfic in root patterning and growth during molar root development. The molars of Nfic knockout mice exhibited an enlarged pulp chamber and apical displacement of the pulpal floor, characteristic features of taurodontism, due to delayed furcation formation. In developing molar roots of mutant mice at P14, BrdU positive cells decreased in the apical mesenchyme of the elongation region whereas those cells increased in the dental papilla of the furcation region. Whereas cytokeratin 14 and laminin were localized in HERS cells of mutant molars, Smoothened (Smo) and Gli1 were downregulated in preodontoblasts. In contrast, cytokeratin 14 and Smo were localized in the cells of the furcation region of mutant molars. These results indicate that Nfic regulates cell proliferation in the dental mesenchyme and affects the fate of HERS cells in a site-specific manner. From the results, it is suggested that Nfic is required for root patterning and growth during root morphogenesis.

전자상거래를 위한 다차원 비교쇼핑 에이전트

김택헌,양성봉 연세대학교 산업기술연구소 2000 논문집 Vol.32 No.1

Until very recently shopping agents in electronic commerce have been made to compare only the prices of goods. They do not consider the preferences of customers. So the customers have hardly any satisfaction on their purchases because they do have different personalities toward purchasing goods. In this paper we develop an intelligent shopping agent that supports multi-dimensional comparison shopping. It tries to match the customers' needs by considering various aspects of the preferences of the customers. In order to estimate the preferences a shopping agent should be able to analyze both the feedbacks from each customer and the transaction information of the customer. It then recalculates the customer's preference for the future. An intelligent shopping agent should also adapt dynamically to the changes in the preferences of customers. The shopping agent presented in this paper has shown quite acceptable results for each customer who is assumed to have a distinctive preference. And we could confirm noticeable improvements on the customers' satisfaction through our various experimentation.

클러스터링기반 협동적필터링을 위한 정제된 이웃 선정 알고리즘

김택헌,양성봉 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지D Vol.14 No.4

전자상거래에서 취급되는 상품은 오프라인 상에서 뿐만 아니라 온라인 상에서도 그 종류가 매우 다양하고 수 또한 셀 수 없을 정도로 많다. 이런 이유로 고객들이 그들의 요구에 따른 가장 적합한 상품을 찾기란 쉬운 일이 아니다. 따라서 다양한 성향을 갖는 고객들에게 더 좋은 가치를 갖는 양질의 정보를 제공하기 위해서는 고객들의 선호도를 정확하게 예측하는 능력을 갖는 개인화된 추천 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 추천 시스템에서 클러스터링을 기반으로 한 협동적 필터링을 위한 정제된 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 그래프 접근법을 이용하며, 고객에게 영향을 줄 수 있는 다른 고객들의 집합을 보다 효율적으로 찾아낸다. 제안한 방법은 또한 서열화된 클러스터링 및 유사 가중치를 이용하여 탐색을 수행하여 보다 유용한 이웃을 선정한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법을 이용한 추천 시스템이 보다 유용한 이웃 고객들을 찾아냄으로써 추천 시스템의 예측의 질을 향상시켜 주는 것을 보여준다. It is not easy for the customers to search the valuable information on the goods among countless items available in the Internet. In order to save time and efforts in searching the goods the customers want, it is very important for a recommender system to have a capability to predict accurately customers’ preferences. In this paper we present a refined neighbor selection algorithm for clusteringbased collaborative filtering in recommender systems. The algorithm exploits a graph approach and searches more efficiently for set of influential customers with respect to a given customer; it searches with concepts of weighted similarity and ranked clustering. The experimental results show that the recommender systems using the proposed method find the proper neighbors and give a good prediction quality.

클러스터링기반 협동적필터링을 위한 정제된 이웃 선정 알고리즘

김택헌,양성봉,Kim, Taek-Hun,Yang, Sung-Bong 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지D Vol.14 No.3

전자상거래에서 취급되는 상품은 오프라인 상에서 뿐만 아니라 온라인 상에서도 그 종류가 매우 다양하고 수 또한 셀 수 없을 정도로 많다. 이런 이유로 고객들이 그들의 요구에 따른 가장 적합한 상품을 찾기란 쉬운 일이 아니다. 따라서 다양한 성향을 갖는 고객들에게 더 좋은 가치를 갖는 양질의 정보를 제공하기 위해서는 고객들의 선호도를 정확하게 예측하는 능력을 갖는 개인화된 추천 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 추천 시스템에서 클러스터링을 기반으로 한 협동적 필터링을 위한 정제된 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 그래프 접근법을 이용하며, 고객에게 영향을 줄 수 있는 다른 고객들의 집합을 보다 효율적으로 찾아낸다. 제안한 방법은 또한 서열화된 클러스터링 및 유사 가중치를 이용하여 탐색을 수행하여 보다 유용한 이웃을 선정한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법을 이용한 추천 시스템이 보다 유용한 이웃 고객들을 찾아냄으로써 추천 시스템의 예측의 질을 향상시켜 주는 것을 보여준다. It is not easy for the customers to search the valuable information on the goods among countless items available in the Internet. In order to save time and efforts in searching the goods the customers want, it is very important for a recommender system to have a capability to predict accurately customers' preferences. In this paper we present a refined neighbor selection algorithm for clustering based collaborative filtering in recommender systems. The algorithm exploits a graph approach and searches more efficiently for set of influential customers with respect to a given customer; it searches with concepts of weighted similarity and ranked clustering. The experimental results show that the recommender systems using the proposed method find the proper neighbors and give a good prediction quality.

다이캐스트의 파괴와 피로 (해외기술자료)

김택헌일 ( Kenichi Kanazawa ) 한국주조공학회 2008 한국주조공학회지 Vol.28 No.6

전자상거래를 위한 다차원 쇼핑에이전트

김택헌(Taek-Hun Kim),양성봉(Sung-Bong Yang) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅱ

최근 전자상거래를 위해 개발되는 대부분의 쇼핑에이전트들은 고객의 선호도를 고려하지 않은 일차원적인 비교, 예를 들어 가격비교 기능만을 가지고 있다. 이러한 일차원적 비교는 다양한 상품 특성을 고려할 수가 없다. 고객이 상품을 구매할 때 만족을 얻지 못하는 것은 그들이 서로 다른 성향을 가지고 있기 때문이다. 따라서 고객에게 가치 있는 상품 정보를 제공할 수 있는 지능형 쇼핑에이전트의 개발이 전자상거래에서 요구된다. 본 논문에서 우리는 다차원 비교쇼핑을 지원하는 지능형 쇼핑에이전트를 제안한다. 이것은 다양한 고객 선호도에 따른 고객의 요구에 부합하도록 한다. 고객의 선호도를 예측하기 위해서 쇼핑에이전트는 고객으로 부터의 피드백과 트랜잭션 정보를 분석한다. 그리고 다음 구매를 위해 고객 선호도를 재 산정 한다. 이러한 지능형 쇼핑에이전트는 고객 선호도의 변화에 능동적으로 적응해야 한다. 본 연구의 대상 상품은 책이다. 본 논문에서 제안하는 쇼핑에이전트는 서로 다른 선호도를 가진 각각의 고객에 대해서 유용한 결과를 보인다. 이러한 실험을 통해 우리는 고객 선호도의 변화를 확인할 수 있다.

컴퓨터교과교육 : 교원양성기관에서 인터넷윤리 교육의 필요성 및 강화 방안

김택헌 ( Taek Hun Kim ) 한국컴퓨터교육학회 2013 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.16 No.2

청소년들이 올바르게 인터넷을 이용하고 정보통신기술을 활용할 수 있게 하기 위해서는 학교에서의 인터넷윤리 교육이 필요하다. 그러나 학교 현장에 나갈 예비교사들에 대한 인터넷윤리 교육은 제대로 이루어지지 않고 있다. 따라서 교사를 양성하는 교원양성기관에서 인터넷윤리 교과과정을 운영하고 예비교사들에 대한 교육을 담당하는 것이 매우 중요해진다. 본 논문에서 컴퓨터교육 관련 전공을 설치한 교원양성기관에서의 인터넷윤리 교과과정에 대한 운영 실태를 분석한 결과 전체 교원양성기관의 30%도 채 안되는 기관에서만이 해당 교육과정을 운영하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 이를 해결하기 위해서는 교원양성기관에서 인터넷윤리 교과과정 운영을 강화해야 함은 물론 이를 다른 교과 교육에 대해서도 적용시키는 노력이 필요하다. 또한 현직 교사들에 대한 인터넷윤리 교육에 대한 연수 및 재교육 또한 강화해야 할 필요가 있다. 교원양성기관, 인터넷윤리, 인터넷역기능 Internet ethics education in school is very necessary for young people to use the Internet properly and to be able to utilize information and communication technology well. However Internet ethics education for the would-be teachers is very insufficient. Therefore, it is very important that teacher training institutions to train teachers operates Internet ethics curriculum and teaches it to would-be teachers. In this paper, we analyzed the operating status about Internet ethics curriculum in teacher training institutions in which open a major in computer related education. As a result, only less than 30% of the entire teacher training institutions are operating to have the curriculum. So, in order to solve the problem, Internet ethics curriculum in teacher training institutions should be strengthened and we should have applied it to other curriculum in other major. In addition, training and retraining to the teachers for Internet ethics should be strengthened.

MusicXML 전자악보를 위한 좌표 표현 방법

김택헌(Taek-Hun Kim),양성봉(Sung-Bong Yang) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1

MusicXML은 다양한 전자악보 형식들이 음악을 악보로 표현하는데 있어 지니는 한계를 잘 극복하면서 응용성, 확장성 및 공개성 등의 장점으로 인해 현재 전자악보의 표준으로 가장 적합한 것으로 평가되고 있는 악보 형식이다. 그러나 MusicXML은 XML을 기반으로 한 텍스트 데이터이기 때문에 이러한 악보 형식을 실제 악보로 변환하거나 연주하는 것은 물론 실제 악보 내용을 기반으로 한 악보 검색이 용이하도록 적절한 데이터 구조로 표현하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 MusicXML 악보에 대하여 다차원 속성정보를 가진 데이터의 표현에 용이한 k-d 트리 기반 데이터 구조로 악보를 표현하여 이를 1차원 좌표로 변환하는 방법을 제안한다. 또한 악보를 k-d 트리 구조로 변환하지 않고 악보 속성만을 이용하여 2차원 좌표로 표현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 특히 내용을 기반으로 한 악보 정보 검색에 유용하게 이용될 수 있다.

다중 속성 기반 다단계 클러스터링을 이용한 이웃 선정 방법

김택헌(Taek-Hun Kim),양성봉(Sung-Bong Yang) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1

추천시스템은 일반적으로 협동적 필터링이라는 정보 필터링 기술을 사용한다. 협동적 필터링은 유사한 성향을 갖는 다른 고객들이 상품에 대해서 매긴 평가에 기반하기 때문에 고객에게 가장 적합한 유사 이웃들을 적절히 선정해 내는 것이 추천시스템의 예측의 질 향상을 위해서 필요하다. 본 논문에서는 다중 속성 정보를 기반으로 한 다단계 클러스터링을 통한 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 대규모 데이터 셋에서 탐색 공간을 줄이기 위해 클러스터링을 수행하여 적절한 이웃 고객들의 집합을 검색하여 추출한다. 이 때, 다중 속성 정보에 따라 단계적으로 클러스터링을 수행함으로써 보다 정제된 고객 집합을 구성할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 고객 선호도와 위치 정보 및 아이템의 선호도와 위치 정보를 대표적인 속성 정보로 사용함으로써 모바일 환경에서 보다 정확한 추천이 이루어질 수 있도록 한다.

Effective Recommendation Algorithms for Higher Quality Prediction in Collaborative Filtering

김택헌(Taek-Hun Kim),박석인(Seok-In Park),양성봉(Sung-Bong Yang) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.11

본 논문에서 우리는 추천 시스템을 위한 두 개의 정제된 이웃선정 알고리즘을 제시하고, 또한 아이템의 속성정보가 어떻게 고품질의 예측을 위해 사용될 수 있는지를 보인다. 정제된 이웃선정 알고리즘은 가상 이웃과 대체 이웃을 각각 사용하여 이행적 유사도를 기반으로 한 이웃선정 방법을 적용한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한 추천 시스템이 다른 시스템에 비해 보다 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 이러한 제안 시스템은 예측 품질의 저하 없이 대규모 데이터셋 문제 및 초기 참여자 문제를 극복할 수 있게 한다. In this paper we present two refined neighbor selection algorithms for recommender systems and also show how the attributes of the items can be used for higher prediction quality. The refined neighbor selection algorithms adopt the transitivity-based neighbor selection method using virtual neighbors and alternate neighbors, respectively. The experimental results show that the recommender systems with the proposed algorithms outperform other systems and they can overcome the large scale dataset problem as well as the first rater problem without deteriorating prediction quality.