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손윤희,조현정,장현욱,손건호,남경수,Shon Yun-Hee,Cho Hyun-Jung,Chang Hyeun-Wook,Son Kun-Ho,Nam Kyung-Soo 한국생명과학회 2006 생명과학회지 Vol.16 No.3
Six fractions of Salvia miltiorrhiza were tested for their chemopreventive potentials using biochemical markers of carcinogenesis such as quinone reductase (QR), glutathione S-transferase (GST) and glutathione (GSH). Seventy percentage of EtOH extract was potent inducer of QR activity in Hepa1c1c7 murine hepatoma cells. GST activity was increased about 1.4-fold with EtOAc extract at concentration of 50 ${\mu}g/ml$. GSH levels were significantly increased with $H_2O$ extract, 70% EtOH extract and water extract at concentration of 50 ${\mu}g/ml$ (p<0.005). From these results, 70% EtOH extract (250 mg/kg) was intragastrically administered to ICR mice for 14 days. QR, GST and GSH levels were significantly increased with the 70% EtOH treatment. These studies suggest that the 70% EtOH extract of S. miltiorrhiza could be considered as a potential agent for cancer chemoprevention. 본 연구는 단삼 분획추출물로부터 in vitro와 in vivo상에서 QR과 GST의 활성 유도와 GSH의 함량변화를 지표로 암예방 효과를 측정하였다. Hepalcla7 세포에 대한 in vitro상에서의 실험결과 QR 활성 유도율은 70% EtOH 추출물 50 ${\mu}g/ml$ 처리군에서 2.5배로 가장 높은 유도율을 나타내었고, GST 활성 측정은 EtOAc추출물 50 ${\mu}g/ml$농도에서 1.4배의 유도율을 나타내었다. GSH 생성변화를 살펴본 결과에서는 $H_2O$추출물, 70% EtOH 추출물 그리고 water layer 추출물 50 ${\mu}g/ml$ 농도에서 높은 생성율을 나타내었다. 이상의 결과에서 QR활성과 GSH 함량변화에서 높은 증가효과를 나타낸 70% EtOH 추출물을 관류법으로 마우스에 투여하여 in vivo 상에서의 QR과 GST의 활성 변화와 GSH 함량을 측정한 결과 QR, GST활성과 GSH함량이 250 mg 투여시 각각 1.7배 및 1.5배의 활성 증가와 1.4배 함량증가를 측정할 수 있었음으로 70% EtOH추출물은 암예방효과가 가장 높은 것으로 생각된다.
실시간 데이터 관리를 위한 데이터 분배 서비스와 데이터베이스 연동 엔진 설계
임형준(Hyung-Jun Yim),손윤희(Yun-Hee Son),최훈(Hoon Choi),김점수(Chumsu Kim),정용환(Yonghwan Jung),이규철(Kyu-Chul Lee) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.40 No.3
DDS는 발간/구독 모델에 기반하여 분산 환경을 위한 데이터 중심 프로그램 모델에 대한 표준화의 필요성에 의해 만들어진 신뢰성 있는 실시간 데이터 통신 미들웨어로 OMG 표준이다. DDS의 목적은 통신에 참여하는 응용프로그램의 위치나 존재에 상관없이 실시간으로 데이터를 전송할 수 있도록 복잡한 네트워크 프로그래밍을 단순화하는 것이다. 하지만 DDS에서 발간/구독하는 토픽 데이터는 일회성의 성격을 가지지만 응용프로그램의 목적에 따라 도메인에서 발생한 데이터들을 저장하고 후에 재사용할 필요성이 있다. 본 논문에서는 DDS의 토픽 데이터에 대한 영속성을 제공하기 위해 DB-ReTiCoM을 제안하고, DDS-DB 연동을 위한 기법을 지원하기 위한 DDS-DB 엔진을 설계한다. Data Distribution Service for Real-Time Systems(DDS) is the OMG publish/subscribe standard that aims to enable scalable, real-time, dependable, high performance and interoperable data exchanges. DDS is an abstraction for real-time, one-to-many communication that provides anonymous, decoupled, and asynchronous communication between a publisher and its subscribers. Large numbers of publishers and subscribers on DDS can create huge amounts of Topic data. The commonly accepted approach to large-scale real-time data management is to use a database for persistence. This paper provides an integral solution for data distribution and database management in the real-time applications space. By integrating these standard technologies in our system, a service for efficient data distribution, storage, and retrieval is designed. We design a DDS-DB Engine which monitors an application’s published data and incoming (subscribed) data for real-time data persistence. This paper also concludes with general remarks and a discussion of future works.
전문용어 정제를 위한 형태소 분석을 이용한 한의학 증상 진단 시스템 개발
이상백(Sang-Baek Lee),손윤희(Yun-Hee Son),장현철(Hyun-Chul Jang),이규철(Kyu-Chul Lee) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.2
증상 진단 시스템이라 함은 환자가 자신의 증상을 설명하고, 한의사가 증상에 맞는 질병 진단을 내리는 것을 말한다. 증상 진단 시스템을 자동화하기 위해서는 환자의 자연어로 이루어진 증상 설명에 대한 분석이 필요하다. 이에 본 논문에서는 증상 설명에 대하여 형태소 분석을 수행하고 한의학 병증 데이터와 비교하여 적합한 진단을 내리도록 증상 진단 시스템을 개발하였다. 증상 진단 검색의 효율을 높이기 위해서 Document형 NoSQL인 MongoDB를 이용하여 각각의 병증 데이터를 하나의 도큐먼트로 하고, 그 안의 필드값을 유연하게 관리할 수 있도록 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 진단의 근거가 되는 한의사의 병증 설명과 환자의 증상 설명에서 사용되는 용어의 차이를 줄일 수 있도록 환자의 증상 설명을 축적하고 정제하여 일반인에게 친숙한 단어로 구성된 설명데이터를 제공할 수 있게 하였다. This paper presents the development of the Korean medicine symptom diagnosis system. In the Korean medicine symptom diagnosis system, the patient explains their symptoms and an oriental doctor makes a diagnosis based on the symptoms. Natural language processing is required to make a diagnosis automatically through the patients’ reports of symptoms. We use morphological analysis to get understandable information from the natural language itself. We developed a diagnosis system that consists of NoSQL document-oriented databases-MongoDB. NoSQL has better performance at unstructured and semi-structured data, rather than using Relational Databases. We collect patient symptom reports in MongoDB to refine difficult medical terminology and provide understandable terminology to patients.
클라우드에서 SPARQL 질의 처리를 위한 조인 성능 향상
최규진(Gyu-Jin Choi),손윤희(Yun-Hee Son),이규철(Kyu-Chul Lee) 한국정보과학회 2016 정보과학회논문지 Vol.43 No.6
최근 LOD 데이터의 급격한 증가로 인해 기존의 싱글 머신 시스템을 통한 대량의 LOD 처리는 성능의 한계를 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 연구들은 분산, 병렬 프레임워크인 맵리듀스를 활용한다. 하지만 맵리듀스를 통해 SPARQL 질의를 처리하기 위해서는 다수의 맵리듀스 잡이 필요하고, 이로 인해 추가적인 비용이 발생하게 된다. 또한, 조인을 위해 불필요한 데이터를 처리해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 SPARQL 질의 처리 시 발생하는 맵리듀스 잡의 개수를 줄이고 Bitmap을 기반으로 조인 인덱스를 작성 후 이용하여 불필요한 데이터 처리를 최소화 하는 방법을 제안한다. Recently, with the rapid growth of LOD (Linked Open Data) existing methods based on a single machine have limitation in performance. Existing solutions use distributed framework such as Mapreduce in order to improve the performance. However, the MapReduce framework for processing SPARQL queries involves multiple MapReduce jobs and additional costs incurred. In addition, the problem of unnecessary data processing arises. In this study, we proposed a method to reduce the number of MapReduce jobs during SPARQL query processing and join indexes based on Bitmap for minimizing the costs of processing unnecessary data.