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메탄올 자화성 효모의 분리, 동정 및 Aldehyde 생산
윤병대,김희식,권태종,양지원,권기석,이현선,안종석,민태익 한국미생물 · 생명공학회 1992 한국미생물·생명공학회지 Vol.20 No.6
토양으로부터 19균주의 메탄올 자화성 효모를 분리하였으며, 이들 중 높은 균체농도와 aldehyde 생산을 보인 균주를 선별 및 동정하여 Hansenula nonfermentant KYP-1으로 명명하였다. Aldehyde 생산은 메탄올 자화성 효모의 균체를 생촉매로 하는 resting cell system에서 행하였으며, 조사된 aldehyde 가운데 acetaldehyde의 생산량이 가장 높았다. 최대의 aldehyde 생산은 40시간 배양한 균체를 생촉매로 이용하였을 때 얻어졌다. Hansenula nonfermentans KYP-l was selected and identified from 19 methanol utilizing yeasts isolated from soil samples by the enrichment culture technique. This strain showed a high cell concentration and a high aldehyde production. Aldehyde production was carried out in a resting cell system using methanol utilizing yeast as a biocatalyst. The molar yield of acetaldehyde was the highest among the aldehyde investigated, and the maximum amount of aldehyde was produced by cells obtained from a 40 hours' culture.
Bacillus sp. 세균이 생산하는 extracellular polysaccharides
윤병대 한국미생물학회 1992 微生物과 産業 Vol.18 No.1
본고에서는 현재 본 연구실에서 수행중인 3종의 Bacillus sp. 세균이 생산하는 ECP에 관한 물성연구결과 및 개발방향 등에 관해 기술하고, ECP에 관한 review는 국내.외적으로 발표한 우수한 논문들이 다수 있으므로 참고문헌의 소개만으로 생략한다.
윤병대,이승규,오희목,이석준,이욱재,최롱 한국육수학회 2000 생태와 환경 Vol.33 No.2
부영양 상태의 연못에서 채취한 시료수에 규산질다공체(CellCaSi)를 첨가한 후 미세조류의 제거효과에 대하여 조사하였다. 규산질다공체는 입도의 크기(1, 2, 그리고 4mm 이하)및 첨가량(0,1,5, 그리고 10g/l)에 따라서 수질에 미치는 영향을 조사하였다. 엽록소-a 농도는 1mm 이하의 규산질다공체를 10g/l로 첨가한 경우 처리 3일에 79%의 제거효율을 나타내었다. 즉, 규산질다공체의 조류제거 효과는 입자의 크기가 작을수록, 첨가량이 많을수록 효과가 높았다. 규산질다공체 첨가구의 우점조류종은 Chlorella ellipsoidea로 대조구와 차이가 없으나, 출현 조류종 및 현존량은 감소하였다. 규산질다공체의 첨가에 의하여 총질소 함량은 영향을 받지 않았으나, 총인 함량은 다소 감소하는 경향을 나타내었다. 규산질다공체의 첨가로 인하여 pH와 turbidity는 크게 영향을 받지 않았으나, conductivity는 첨가량에 따라 비례적으로 증가하는 경향을 보였다. 따라서, 대부분의 원수 및 음용수에 있어서 전기전도도의 상한값으로 알려진 500㎛hos/cm를 유지하기 위해서 규산질다공체의 첨가량은 6.6g/I 이하로 제한하는 것이 바람직하다고 판단된다.
IPTV환경에서 온톨로지와 k-medoids기법을 이용한 개인화 시스템
윤병대(Byeongdae Yun),김종우(Jongwoo Kim),조용석(Yong-Seok Cho),강상길(Sanggil Kang) 한국지능정보시스템학회 2010 지능정보연구 Vol.16 No.3
최근 방송과 통신의 융합으로 TV에 통신이라는 기술이 접목되면서, TV 시청 형태에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 형태의 TV 시청 변화는 서비스 선택의 폭을 넓혀주지만 프로그램을 선택을 위해 많은 시간을 투자해야 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 IPTV환경에서 사용자의 다양한 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 시청 정보를 바탕으로 고객 사용정보 온톨로지를 구축하고 그에 따라 고객을 k-medoids 방법을 이용해서 클러스터링 한다. 이를 바탕으로 고객이 선호하는 콘텐츠를 추천 하는 방법을 제안하였다. 실험부분에서 본 제안방법의 우수성을 기존의 방법과 비교하여 보여준다. As broadcasting and communication are converged recently, communication is jointed to TV. TV viewing has brought about many changes. The IPTV (Internet Protocol Television) provides information service, movie contents, broadcast, etc. through internet with live programs + VOD (Video on demand) jointed. Using communication network, it becomes an issue of new business. In addition, new technical issues have been created by imaging technology for the service, networking technology without video cuts, security technologies to protect copyright, etc. Through this IPTV network, users can watch their desired programs when they want. However, IPTV has difficulties in search approach, menu approach, or finding programs. Menu approach spends a lot of time in approaching programs desired. Search approach can’t be found when title, genre, name of actors, etc. are not known. In addition, inserting letters through remote control have problems. However, the bigger problem is that many times users are not usually ware of the services they use. Thus, to resolve difficulties when selecting VOD service in IPTV, a personalized service is recommended, which enhance users’ satisfaction and use your time, efficiently. This paper provides appropriate programs which are fit to individuals not to save time in order to solve IPTV’s shortcomings through filtering and recommendation-related system. The proposed recommendation system collects TV program information, the user’s preferred program genres and detailed genre, channel, watching program, and information on viewing time based on individual records of watching IPTV. To look for these kinds of similarities, similarities can be compared by using ontology for TV programs. The reason to use these is because the distance of program can be measured by the similarity comparison. TV program ontology we are using is one extracted from TV-Anytime metadata which represents semantic nature. Also, ontology expresses the contents and features in figures. Through world net, vocabulary similarity is determined. All the words described on the programs are expanded into upper and lower classes for word similarity decision. The average of described key words was measured. The criterion of distance calculated ties similar programs through K-medoids dividing method. K-medoids dividing method is a dividing way to divide classified groups into ones with similar characteristics. This K-medoids method sets K- unit representative objects. Here, distance from representative object sets temporary distance and colonize it. Through algorithm, when the initial n-unit objects are tried to be divided into K-units. The optimal object must be found through repeated trials after selecting representative object temporarily. Through this course, similar programs must be colonized. Selecting programs through group analysis, weight should be given to the recommendation. The way to provide weight with recommendation is as the follows. When each group recommends programs, similar programs near representative objects will be recommended to users. The formula to calculate the distance is same as measure similar distance. It will be a basic figure which determines the rankings of recommended programs. Weight is used to calculate the number of watching lists. As the more programs are, the higher weight will be loaded. This is defined as cluster weight. Through this, sub-TV programs which are representative of the groups must be selected. The final TV programs ranks must be determined. However, the group-representative TV programs include errors. Therefore, weights must be added to TV program viewing preference. They must determine the finalranks.Based on this, our customers prefer proposed to recommend contents. So, based on the proposed method this paper suggested, experiment was carried out in controlled environment. Through experiment, the superiority of the proposed method is shown, compared to existing ways.