배양 치조골모세포의 생물학적 특성에 관한 연구

이용배,이성진,유석주,김성윤,신계철,김현아,유형근,신형식,Lee, Yong-Bae,Lee, Seong-Jin,You, Suk-Joo,Kim, Seong-Yun,Sin, Gye-Cheol,Kim, Hyun-A,You, Hyung-Keun,Shin, Hyung-Shik 대한치주과학회 2004 Journal of Periodontal & Implant Science Vol.34 No.2

Osteoblasts from alveolar bone may have an important role in the bone regeneration for periodontium, but their culture and characterization are not determined yet. The purpose of this study was to investigate the biological characteristics of primary explant cultured osteoblasts(PECO) from alveolar bone. Osteoblasts were isolated and cultured from alveolar socket of extracted tooth in children. To compare the characteristics, osteoblasts and gingival fibroblasts were cultured with DMEM at $37^{\circ}C$, 5% $CO_2$, l00% humidity incubator, and human fetal osteoblasts cell line(hFOB1) were cultured with DMEM at $34^{\circ}C$, 5%, $CO_2$ 100% humidity incubator. To characterize the isolated bone cells, morphologic change, cell proliferation and differentiation were measured. Morphology of PECO was small round body or cuboidal shape on inverted microscope and was similar with hFOB1. PECO became polygonal shape with stellate and had an amorphous shape at 9th passage in culture. PECO had significantly higher activity than that of gingival fibroblasts and hFOB1 in alkaline phosphatase activity. The expression of osteocalcin and bone sialoprotein in PECO was notably increased when compared with hFOB1 and gingival fibroblasts. These result indicated that PECO from alveolar bone in children has an obvious characteristics of osteoblast, maybe applied for the regeneration of bone.

Classification Accuracy by Deviation-based Classification Method with the Number of Training Documents

이용배,Lee, Yong-Bae The Society of Digital Policy and Management 2014 디지털융복합연구 Vol.12 No.6

It is generally accepted that classification accuracy is affected by the number of learning documents, but there are few studies that show how this influences automatic text classification. This study is focused on evaluating the deviation-based classification model which is developed recently for genre-based classification and comparing it to other classification algorithms with the changing number of training documents. Experiment results show that the deviation-based classification model performs with a superior accuracy of 0.8 from categorizing 7 genres with only 21 training documents. This exceeds the accuracy of Bayesian and SVM. The Deviation-based classification model obtains strong feature selection capability even with small number of training documents because it learns subject information within genre while other methods use different learning process. 일반적으로 자동분류는 학습문서의 개수에 영향을 받는다고 알려져 있지만 실제로 학습문서의 수가 텍스트 자동분류에 어떻게 영향을 주는지 입증한 연구는 거의 없었다. 본 연구에서는 학습문서 수가 자동분류에 어떤 영향을 주는지 알아보기 위해 최근에 개발된 편차기반 분류방법을 중심으로 다른 분류 알고리즘과 비교하는데 초점을 두었다. 실험결과, 편차기반 분류모델은 학습문서의 수가 총 21개(7개 장르)인 상황에서 정확도가 0.8로 베이지안이나 지지벡터기계보다 우수하게 나타났다. 이것은 편차기반 분류모델이 장르내의 주제정보를 이용하여 학습하기 때문에 학습문서의 수가 적더라도 다른 학습방법보다 좋은 자질 선택 능력을 갖는다는 것을 입증한 것이다.

Glycosaminoglycan이 치은섬유아세포의 성장에 미치는 영향

이용배,피성희,김탁,이광수,유형근,신형식,Lee, Yong-Bae,Pi, Sung-Hee,Kim, Tak,Lee, Kwang-Soo,You, Hyung-Keun,Shin, Hyung-Shik 대한치주과학회 2000 Journal of Periodontal & Implant Science Vol.30 No.3

Gingival fibroblasts are embedded in an extracellular matrix. The matrixs have influence on the development, polarity, and behavior of nearby cells. The major component of periodontal extracellular matrix is a glycosaminoglycan. The glycosaminoglycan are large carbohydrates that are composed of repeating disaccharide units and exist in three main form: dermatan sulfate, chondrotitin sulfate, heparan sulfate. The purpose of present study is to examine the biologic effects of glycosaminoglycan on human gingival fibroblast. Human gingival fibroblasts were supplemented with each glycosaminoglycan, and cellular attachment and proliferation was determined by MTT assay. Dermatan sulfate and chondroitin sulfate did not stimulate the attachment and proliferation of human gingival fibroblasts, but heparan sulfate increased the proliferation and attachment in a time- and dose dependent manner. These results indicated that heparan sulfate seems to have a high potential for gingival regeneration and root surface attachment.

소프트웨어 학습경험에 따른 초등교사의 인공지능교육 도입에 대한 인식

이용배,Lee, Yong-Bae 한국정보교육학회 2021 정보교육학회논문지 Vol.25 No.3

교육부는 최근 2025년부터 초중고에 인공지능교육을 도입한다고 발표하였고 언론에서는 인공지능교육 도입에 대한 우려를 나타내는 기사들을 내보내고 있다. 본 연구에서는 초등학교에서 실제 인공지능교육을 담당할 교사를 대상으로 인공지능교육 도입에 대한 인식을 분석하는데 주안점을 두고 소프트웨어와 관련된 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사로 구분하여 조사하였다. 분석결과, 학습경험이 많은 교사는 인공지능교육 도입에 100% 찬성의 입장을 나타내었고 학습경험이 적은 교사는 80%가 긍정적 의사를 나타내었다. 학습경험이 적은 교사의 20%가 반대하는 원인 중에는 현재의 실과 교과에 포함된 소프트웨어 단원으로도 충분하다가 높은 비율로 나타났다. 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사 모두 적절한 교육시기로 5-6학년을 가장 많이 선택했고 교육시수는 주당 1시간을 가장 적절한 시수로 보았다. 교과 구성 형식은 학습경험이 많은 교사의 75%가 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 그 안에 인공지능교육을 포함시키는 방안을 선택하였고 학습경험이 적은 교사의 54%가 인공지능교육을 독립교과로 하거나 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 인공지능교육을 그 안에 포함시키는 방안을 선택하였다. 교육내용의 선호도는 인공지능 프로그래밍 기초, 인공지능 개념 원리, 인공지능 윤리 순으로 나타났다. Ministry of education recently announced to implement AI curriculum in elementary, middle school and highschool from 2025 which will include programing, basic AI principal and AI Ethics, and the media is releasing articles that have reservations on it. This study is focused on analyzing the perspective of elementary teachers - who are going to be in charge of AI education - on the implementation of AI education in elementary schools and the teachers are divided into two groups of 'software-experienced' and 'software-inexperienced' in relation to software training background. The results showed that 100% of the 'software-experienced' teachers agreed on implementing AI education and 80% of 'software-inexperienced' teachers also showed positive perspective on it. Among the reasons that 20% of 'software-inexperienced' teachers had negative perspective on AI education, it was highly rated that existing home economics subject covers fulfilling amount of software education. Both 'software-experienced' and 'software-inexperienced' teachers chose grade 5 and 6 as the most appropriate age for software education and considered one class per a week as the most appropriate amount of AI class. In terms of the subject format, 75% of the 'software-experienced' teachers chose the idea that software education has to be an independent school subject which will include AI education. Also, 54% of the 'software-inexperienced' teachers chose the ideas either AI education should be an independent subject or software education should be an independent subject which will include AI education. The preference of the content of AI education appeared in order of basic AI programing, principles of AI and AI Ethics.

시스템 원전용 DCS(Distributed Control System) 개발-제품명 : OPERASYSTEMTM

이용배,오인석,Lee, Yong-Bae,O, In-Seok 한국원자력산업회의 2007 원자력산업 Vol.27 No.2

97부천국제판사스틱영화제(PiFan97)용 공식 리더필름(ID Film)의 제작 사례

이용배,Lee, Yong-Bae 한국만화애니메이션학회 2001 만화애니메이션연구 Vol.- No.5

이 글은 제 1 회 부천국제판타스틱영화제(1997년 8월 29일부터 9월 5일까지 경기도 부천시에서 개최)조직위원회로부터 1997년 6월경에 의뢰를 받아 35mm 필름으로 작업한 20초 분량의 영화제 공식 리더필름에 대한 작업 결과를 요약한 것이다. 작업 내용에 있어서는 3D 컴퓨터그래픽의 무리한 적용보다는 최소한의 절제하고 주로 드로잉 냄새가 강한 2D 캐릭터를 부각시켜, 국내 최초로 도입되는 ‘판타스틱’ 장르 영화제의 취지를 반영해보고자 고심했다. 배경은 3D로 처리하고 캐릭터는 직접 페이퍼에 그려 스캐닝 한 후 2D 공정을 거쳐 이 둘을 합성하였다. 이 작업방식은 당시의 컴퓨터 환경에서는 꽤 거친 공정을 필요로 하였다. 역사적인 조르주 멜리에스의 <달세계 여행> 스틸 컷을 활용한 도입부와 돌비스테레오 녹음방식을 채택한 이 작품의 개요를 정리하면 다음과 같다. ${\circ}$화면형식 : 35mm 스텐다드 사이즈 필름(상영용은 Beta버전) ${\circ}$작품길이 : 20초 ${\circ}$음향 : 돌비스테레오 방식(Only music) ${\circ}$제작기간 : 1997년 6월 - 8월 ${\circ}$사용S/W : 포토샵, 툰즈, 소프트이미지

UCC를 활용한 단소 실기 원격 교육

이용배,임성준,Lee, Yong-Bae,Lim, Sung-Joon 한국정보교육학회 2007 정보교육학회논문지 Vol.11 No.4

최근 UCC(User-created content)는 연예, 스포츠 등의 분야에서 많이 생성되어 공유되고 있지만 그 생명주기(life cycle)는 매우 짧고 이를 교육이나 학습에 활용하는 경우는 거의 드문 상황이다. 따라서 본 연구에서는 UCC 중에서 특히 창작 동영상을 활용하여 원격 교육에 적용하는 방법을 제안한다. 교사는 자신이 제작한 동영상을 원격 교육 시스템에 탑재하여 학생들로 하여금 자기 주도적 학습을 할 수 있도록 지원하며 학생들은 직접 만든 동영상으로 교사에게 지속적인 피드백을 받고 최종 평가를 받는다. 본 연구에서는 모형으로 원격 교육 시스템을 구현하고 초등학교 특기 계발교육 중 단소 실기 과목을 선정하여 원격 교육을 수행하였다. 원격 교육 후의 설문에서 학생들은 우선 단소 실기 능력이 향상되고 학습 및 평가 방법에 만족하는 것으로 나타났으며 단소 실기 능력 향상 이외에도 카메라/캠코더 조작기술 및 컴퓨터 활용 능력이 향상되었다고 응답하였다. 또한 동영상을 친구들 혹은 부모님과 함께 제작하고 많은 시간을 함께 보내면서 대부분의 학생들이 이전보다 관계가 더 좋아진 것으로 나타났다. These days UCC(User-created content) is being made and shared increasingly in entertainment and sports area, but its life cycle seems to be very short and the cases that it is used for an education or a learning purposes are not common yet. In this study a new methodology is suggested for adapting a UCC to a distance education. A teacher upload the movie that he or she made for the distance education system, so the students can carry out the self-centered learning procedure. After that, the students send their own movie files to the teacher, and get a feedback from the teacher as a evaluation of the course. In this study a distance education system was established as a prototype, and a short bamboo flute class was chosen for this study from the specialty developmental education program of the elementary school. According to the result of the questionnaire the students thought that their performance skill was improved a lot and they were satisfied with the learning program and the method of evaluation. They also answered that their skills dealing with a camera, a camcorder and a computer got much better. Moreover, most of the students thought that the relationships with their friends and their parents got better also because they spent lots of time together making and watching the movie files for this education program.

초등학생 대상의 활동 중심 순서도 교육 방법

이용배,박지은,Lee, Yong-Bae,Park, Ji-Eun 한국정보교육학회 2012 정보교육학회논문지 Vol.16 No.4

현재 컴퓨터교육에서 알고리즘 교육의 중요성은 강조되고 있지만 주어진 문제를 알고리즘으로 표현하고 표현된 알고리즘을 해석하는 방법에는 비교적 연구가 미약하였다. 본 연구에서는 알고리즘의 표현 도구 중 순서도에 대해 초등학교 저학년 대상으로 놀이 활동 기반 학습 방법을 개발하고 실제 수업에 적용하여 학습 가능성을 진단하여 보았다. 학습 놀이는 순차형 놀이, 선택형 놀이, 반복형 놀이와 퍼즐 맞추기 게임으로 4가지이며 퍼즐 맞추기 게임은 학습 놀이 내용을 순서도 카드를 활용하여 실제 순서도로 재구성하는 게임이다. 순서도 학습 후 성취도 평가에서는 학습 놀이 기반으로 수업을 진행한 집단이 ICT기반으로 학습한 집단보다 상대적으로 평균은 약 7.5% 높게 나타났으며 두 집단 모두 학습 후 평균이 10점 만점에 9점 이상을 보였다. 이는 순서도 교육이 초등학교 저학년도 학습 가능하며 특히 놀이 활동을 통한 교육이 효과적이라는 것을 보여준 것이다. Today computer education puts an emphasis on algorithm education. There are little researches about how to express the given problem in algorithm and how to interpret the expressed algorithm. In this study play-based learning methods dealing with flow chart which is one of the expressing tools of algorithm are developed for lower graders of elementary school. Then we diagnosed the learning possibility of the tool after applying the methods in a classroom environment. There are four types of learning game activities; sequential play, selective play, repetitive play and puzzle play. Puzzle play is a game that students need to reconstruct the learned content to a real flow chart by using flow chart cards. The result of an achievement test after teaching students flow chart showed that the group who took the play-based lesson got their average score with about 7.5% higher than the group who took the ICT-based lesson. Both the groups got their average scroe of more than 9 out of 10 after the lesson. This result shows that flow chart lessons are adaptable for the lower graders of elementary school. It also shows that play-based education can be exceptionally effective.

장르기반 분류와 주제기반 분류를 이용한 웹 로봇의 설계 및 구현

이용배,Lee Yong-Bae 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.4

특수 전문화된 정보를 자동으로 수집하기 위해서는 인터넷 상을 순회하면서 대규모 자료를 모아오는 현재의 웹 로봇의 기능만으로는 그 역할을 수행하기에 부족함이 있다 따라서 본 논문에서는 현재의 웹 로봇의 기능과 활용도를 분석하여 보고 전문정보를 수집하는데 있어서 한계점을 알아보았다 또한 특수화된 분야의 전문정보를 수집하기 위하여 웹 로봇인 갖추어야 할 기능들을 도출해 내고 이를 설계한 내용을 기술하였다. 웹 로봇에 접목된 주요기능은 문서를 유형기반으로 분류할 수 있는 장르기반 분류와 주제기반으로 분류하는 내용기반 분류이다. 특히 장르기반 분류는 웹 로봇이 목적 문서를 효과적으로 수집할 수 있도록 하는 주요 기능으로 작용하였다. It still has some restrictions to collect a specialized information with only the function of existing web robot which collect an enormous of data by circulating through the internet. Therefore, in this paper the functions of the current web robot and its application areas are analyzed and the limitations of collecting a specialized information are found out. Also we define what functions are necessary for a web robot in order to collect a specialized information. Then the designed structure is described. There are two critical functions which are applied to web robot. One is a genre-based categorization that classifies the text by the type, and the other is a content-based categorization by the subject. Most of all, genre-based categorization is used as fundamental feature which enables web robot to collect the aimed documents efficiently.

장르분류 모델의 도메인 변경에 따른 적응력 분석

이용배(Yong-Bae Lee),맹성현(Sung-Hyon Myaeng) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.8

대부분의 자동분류기는 학습 도메인과 분류 도메인이 다를 경우 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 도메인이 바뀌어 나타난 새로운 자질은 학습에 반영돼 있지 않기 때문에 성능저하를 일으키는 것이다. 본 연구에서는 분류 모델이 갖추어야 할 중요한 기능인 주제 도메인 변경(domain transfer)에 대한 적응력을 평가하는 것을 주요 목적으로 한다. 평가는 널리 알려져 있는 분류 모델인 지지벡터기계(SVM), 베이지언(Bayesian), 카이제곱(CHI-squared) 모델과 장르 분류에 특화된 편차기반 모델[1,2]를 대상으로 도메인 변경시 변화하는 정확도를 측정하여 적응력을 분석하였다. 3개 주제로 구성된 문서로 학습하고 상이한 주제를 가진 실험문서에 대해 사설, 리뷰, 논문 3개 장르 범주로 분류한 결과, 편차기반 모델의 평균 정확도가 0.986으로 도메인 변경 적응력이 가장 우수했으며 다음으로 카이제곱, 지지벡터기계, 베이지언 모델 순으로 나타났다. 학습문서의 개수를 10건 정도로 최소화한 상태에서의 평가에서도 편차기반 모델은 평균 정확도가 0.933을 나타내어 학습문서의 수가 매우 적은 경우에도 도메인 변경 적응력이 좋은 것으로 판단되었다. The most negative element of most automatic classification models is the low accuracy which is observed when we use different domains for training and classifying. This kind of malfunctioning is caused because the new features for changing domains are not included in the general training process. The aim of this study is to evaluate the adaptability to subject domain transfer which is an essential function for genre-based classifying model. The evaluation of domain transfer was performed by measuring the micro average precision recall of domain transfer in the well-known classification models including SVM, Bayesian and deviation-based model [1,2] which are specialized for genre-based classifying. After training these models with documents of three subjects, we classified new documents of different subjects into 3 genre categories of editorial, review and thesis. The result showed that deviation-based model has the best domain adaptability with 0.986 of average accuracy. The accuracy of CHI-squared, SVM and Bayesian came in next. In another domain adaptability with the minimized learning documents of 10 cases deviation-based model showed 0.933 of average accuracy. That is, even with the restricted learning documents the deviation-based model shows an excellent domain transfer adaptability.