제 3 회 신약개발 연구발표회 초록집 ( 1994 . 4 . 15 ~ 16 ) : 포스터발표 제 1 분과 ( 합성 , 천연물 ) ; 항바이러스성 Carbocyclic nucleoside 류의 합성

김희두,최명희 한국응용약물학회 1994 학술대회 Vol.1994 No.1

사전학습 언어모델을 활용한 범죄수사 도메인 개체명 인식

김희두,임희석 한국융합학회 2022 한국융합학회논문지 Vol.13 No.2

This study is to develop a named entity recognition model specialized in criminal investigation domains using deep learning techniques. Through this study, we propose a system that can contribute to analysis of crime for prevention and investigation using data analysis techniques in the future by automatically extracting and categorizing crime-related information from text-based data such as criminal judgments and investigation documents. For this study, the criminal investigation domain text was collected and the required entity name was newly defined from the perspective of criminal analysis. In addition, the proposed model applying KoELECTRA, a pre-trained language model that has recently shown high performance in natural language processing, shows performance of micro average(referred to as micro avg) F1-score 98% and macro average(referred to as macro avg) F1-score 95% in 9 main categories of crime domain NER experiment data, and micro avg F1-score 98% and macro avg F1-score 62% in 56 sub categories. The proposed model is analyzed from the perspective of future improvement and utilization. 본 연구는 딥러닝 기법을 활용하여 범죄 수사 도메인에 특화된 개체명 인식 모델을 개발하는 연구이다. 본 연구를 통해 비정형의 형사 판결문·수사 문서와 같은 텍스트 기반의 데이터에서 자동으로 범죄 수법과 범죄 관련 정보를 추출하고 유형화하여, 향후 데이터 분석기법을 활용한 범죄 예방 분석과 수사에 기여할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 범죄 수사 도메인 텍스트를 수집하고 범죄 분석의 관점에서 필요한 개체명 분류를 새로 정의하였다. 또한 최근 자연어 처리에서 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 언어모델인 KoELECTRA를 적용한 제안 모델은 본 연구에서 정의한 범죄 도메인 개체명 실험 데이터의 9종의 메인 카테고리 분류에서 micro average(이하 micro avg) F1-score 99%, macro average(이하 macro avg) F1-score 96%의 성능을 보이고, 56종의 서브 카테고리 분류에서 micro avg F1-score 98%, macro avg F1-score 62%의 성능을 보인다. 제안한 모델을 통해 향후 개선 가능성과 활용 가능성의 관점에서 분석한다.

γ-(Trityloxymethy1)-γ-Butyrolactone 유도체의 배좌연구

김희두 숙명여자대학교 약학연구소 1995 약학논문집-숙명여자대학교 Vol.11 No.-

To elucidate the controlling factor to take special gauche(+) conformation in γ-(trityloxymethyl)-γ-butyrolactone, β-(trityloxymethyl)-γ-butyrolactone, 2-(benzyloxymethyl)tetrahydrofuran-4-one, and 2-(trityloxymethyl) tetrahydrofuran were analyzed their conformations by ^1H-NMR analysis. Attractive gauche effect and n↔π^* interaction seems to be operative as the major intramolecular interactions to stabilize the conformation.

새로운 항암성 백금착체의 설계 및 합성

김희두 숙명여자대학교 약학연구소 1994 약학논문집-숙명여자대학교 Vol.10 No.-

Four new analogues of the anticancer drug of platinum complexes have been prepared that contain 2-(methoxy)methoxy-1, 3-propanediamine derivatives as the amine ligand, a moiety which contributes to control their water solubility and antitumour activity, and oxalic acid, malonic acid or 1, 1-cyclobutanedicarboxylic acid as a bidentate acid ligand, which responsible for their good stability. They were characterized by ^(1)H-NMR, IR and elemental analysis. They are currently under biological evaluation.

초록집 ( 1993 . 4 . 15 ) : 제 1 분과 ( 합성 , 천연물 ) ; Carboacyciic nucleoside 계 항 바이러스제 개발에 관한 연구

김희두 한국응용약물학회 1993 학술대회 Vol.1993 No.1

첨가제가 Chiral Base를 이용한 Asymmetric Deprotonation에 미치는 영향

김희두 淑明女子大學校 1992 論文集 Vol.32 No.-

As increasing the demand for development of new drug, the synthesis of biologically active compounds play an important role in organic synthetic field. Because of inherent nature of enzyme and receptor in biological system, optical activity is essential for most of biologically active compounds to exert their biological activities. This is the reason why we should synthesize the biologically active compound in the optically active form for meaningful studies on their physical or biological properties. In this sense, asymmetric synthesis is a powerful tool to provide us chiral synthons for organic synthesis as well as informations for biological studies on natural products. chiral enolates, active form of chiral kletones which were founded in many biological active compound as the essential pharmacophoric moiety, were pre-pared by multi-step methods, or in diastereoselective fashion, which needs to modificate the functional group, to attach chiral auxiliary that shall be removed after reaction. Our project embrace the direct synthesis of chiral enolates from mesomeric ketones with chiral base to effect enantioselective deprotonation. We examined the additive effect on the asymmetric deprotonation using chiral base for the purposes of increasing the enantioselectivity and getting the available data concerning the mechanism of this reaction.

2―Amino―1―(2―fluoro―4―methoxyphenyl)ethanol의 합성

김희두,최혜영 숙명여자대학교 약학연구소 1998 약학논문집-숙명여자대학교 Vol.14 No.-

2-Amino-1-(2-f luoro-4-methoxy phenyl)ethanol(5), an analogue of synephrine having antidepressant activity, was synthesized via 4 steps starting from 2'-fluoro-4'-methoxy acetophenone (1).

범죄 데이터의 다중 특징값을 반영한 유사도 측정으로 보이스피싱 범죄 수법 동일성을 추론하는 알고리즘에 관한 연구

김희두(Kim Hee Dou),김창식(Kim Chang Sik),최주현(Choi Ju Hyun),이서영,장광호(Gwang Ho Jang) 한국통신학회 2023 한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집 Vol.2023 No.9

인공지능 기반 개체명 인식 모델의 보이스피싱 여죄 분석 활용에 관한 연구

김희두(Kim, Hee Dou),김종윤(Kim, Jong Yun),김대희(Kim, Dae Hee),홍세은(Hong, Se Eun) 경찰대학 경찰학연구편집위원회 2020 경찰학연구 Vol.20 No.4

최근 데이터가 급격히 늘어나고 이를 처리할 기술과 수단이 발달함에 따라, 다양한 분야에서 빅데이터와 인공지능을 활용하는 것에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 맥락에서 범죄의 예방과 수사의 측면에서 적절한 대응을 하기 위해 대용량 비정형 텍스트 데이터 내에서 정보추출(Information Extraction)하는 기술을 활용하는 것도 경찰의 주된 관심사 중 하나이다. 본 연구는 보이스피싱 수법으로 분류된 범죄사실 비정형 텍스트에, 딥러닝 기술의 발달로 최근 정확도가 크게 향상된 자연어 처리의 응용 분야인 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER) 모델을 적용하여 사칭기관, 사칭이름, 사칭직급, 범행이용계좌 은행명 등의 정보를 자동으로 추출하는 실험을 수행하였다. 이와 같은 인공지능 기술을 활용한 비정형 텍스트 분석을 통해, 본 연구는 현재 보이스피싱 수사의 피의자 여죄 추적에 즉각적인 도움을 주고자 하였다. 실험을 위해 개체명 인식에 정확도가 높다고 알려진 Bidirectional LSTM-CRF 신경망 모델을 적용한 결과, micro-avg f1 스코어가 88.6%로 도출되고 micro-avg precision 스코어와 micro-avg recall 스코어는 각각 90%, 88%로 나타나, 적은 수의 데이터에 대해서도 높은 정확도로 개체명이 인식되고 있음을 확인하였다. 본 연구는 범죄 수사 분야에서 개체명 인식 모델의 생성을 최초로 제안하였으며, 연구의 결과는 향후 수사 데이터에 대한 정보검색 시스템의 성능 향상과, 챗봇, 질의응답 등 범죄 예방 및 수사 실무에 도움을 줄 것으로 예상되는 여러 자연어 처리 기반 시스템 개발에 필요한 선행연구로 활용될 수 있을 것이다. With the recent rapid increase in data and the development of technologies and means to deal with it, interest in utilizing big data and artificial intelligence in various fields is increasing. In this context, one of the main concerns of the police is the use of information extraction technology within large unstructured text data to make appropriate responses in terms of crime prevention and investigation. This study carried out an experiment in which information such as fake agencies, names used by impostors, fake positions, and bank name of crime-used accounts was automatically extracted by applying Named Entity Registration(NER) model, which is an application of natural language processing that greatly improved accuracy through the development of deep learning technology. By using this unstructured text analysis using artificial intelligence technology, this study was intended to provide immediate help in tracking down the suspect"s other crimes in the voice phishing investigation currently in progress. As a result of applying the Bidirectional LSTM-CRF neural network model, which is known to have high accuracy in named entity recognition for experimentation, the micro-avg f1 score was derived at 88.6%, and the micro-avg precision score and micro-avg recall score were shown at 90% and 88%, respectively, confirming that the entity name was also recognized with high accuracy for a small number of data. This study was the first to propose the creation of an NER model in the field of criminal investigation, and the results of the study could be used as a preliminary study necessary for the development of various natural language processing-based systems that are expected to help crime prevention and investigation practices by improving performance of information retrieval system, chatbot and Q&A for police data in the future.

cis-2,2-dimethyl-1,3-dioxabicyclo[5.3.0]decan-7-one의 합성 및 비대칭 탈수소화 반응

장문희 김희두 숙명여자대학교 약학연구소 1996 약학논문집-숙명여자대학교 Vol.12 No.-