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Chemically Induced Cellular Proteolysis: An Emerging Therapeutic Strategy for Undruggable Targets
문성현,이병훈 한국분자세포생물학회 2018 Molecules and cells Vol.41 No.11
Traditionally, small-molecule or antibody-based therapies against human diseases have been designed to inhibit the enzymatic activity or compete for the ligand binding sites of pathological target proteins. Despite its demonstrated effectiveness, such as in cancer treatment, this approach is often limited by recurring drug resistance. More importantly, not all molecular targets are enzymes or receptors with druggable ‘hot spots’ that can be directly occupied by active site-directed inhibitors. Recently, a promising new paradigm has been created, in which small-molecule chemicals harness the naturally occurring protein quality control machinery of the ubiquitin-proteasome system to specifically eradicate diseasecausing proteins in cells. Such ‘chemically induced protein degradation’ may provide unprecedented opportunities for targeting proteins that are inherently undruggable, such as structural scaffolds and other non-enzymatic molecules, for therapeutic purposes. This review focuses on surveying recent progress in developing E3-guided proteolysis-targeting chimeras (PROTACs) and small-molecule chemical modulators of deubiquitinating enzymes upstream of or on the proteasome.
산업현장 오프라인 문서의 디지털화를 위한 딥러닝 기반 문장 분리
문성현,Jinwoo Kim 대한산업공학회 2023 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2023 No.5
본 연구는 산업현장 오프라인 문서로부터 텍스트를 추출하여 양질의 학습 데이터를 생성 하기 위한 문서 디지털화(Document Digitization) 연구의 일부로, Optical Character Recognition(OCR)으로 문서로부터 인식한 연속적인 단어들 중 어디까지가 개별적인 문장인지 분리하는 기술을 개발함. 자연어처리 분야에서 좋은 성능을 보이는 Word2Vec. BERT, GPT 등의 모델을 활용하여 단어를 숫자 벡터로 인베딩 하고, RNN과 CNN 등 딥러닝 아키텍처를 활용하여 문장 분리를 수행함.
IR 방사 조도의 수치 예측을 위한 sigma point 기반 기상 조건 샘플링 기법 연구
문성현,이단일,최한림,김정호 한국항공우주학회 2014 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2014 No.11
본 논문에서는 적외선 방사 조도의 분포를 효과적으로 예측할 수 있는 기상 환경 조건을 도출하기 위해서 주어진 날짜의 기상 요소를 기반으로 방사 조도의 분포를 예측할 수 있는 샘플링 기법에 대하여 기술하였다. 이 기법은 Unscented Transform sampling 을 기반으로 하였으며 주어진 IR 방사 조도에 대해서 샘플링 기법을 적용해 얻어낸 결과와 기존의 전체 데이터와의 비교를 통해 성능을 확인하였다. This paper presents a sampling method to predict the distribution of IR irradiance based on selected meteorological elements to make it effective. This method is based on Unscented Transform sampling and the result is compared with the existing IR irradiance result.