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지창훈,강학수 한국공업화학회 2019 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2019 No.0
A large-scale production of secondary metabolites in bioindustry is a strenuous process, as over-production of metabolites could be toxic and also cause significant metabolic burden to their hosts. Therefore, the precise control of the metabolite production during fermentation is of great importance. Here, we present the modular design approach to build a high performance inducible promoter system that displays a large dynamic range. To this end, an inducible promoter system was divided into two separate functional modules, promoter and regulatory modules. We first constructed the four different inducible promoter cassettes that combine a strong promoter with four operator-repressor pairs that were known to function in Streptomyces. Then, these modules were individually optimized using the indigoidine-based promoter assay system. We believe that the synthetic inducible promoter system we report here could be a useful tool in modulating secondary metabolite production in Streptomyces.
모델 프리 강화학습 정책을 적용한 호기심 기반 TD-MPC
지창훈,김주봉,한연희 한국통신학회 2023 韓國通信學會論文誌 Vol.48 No.6
최근 모델 기반 강화학습 알고리즘 중 가장 높은 성능을 가지고 있는 TD-MPC는 학습 과정에서 모델 예측 제어와 DDPG 에이전트로부터 행동을 추출한다. 하지만 DDPG 에이전트는 추출된 행동은 환경에 적용되지 않고, 모델 예측 제어로부터 추출된 행동만 환경에 적용한다. 본 논문에서는 TD-MPC가 가지고 있는 DDPG 에이전트와 모델 예측 제어를 모두 고려하여 환경에 적용하는 이중 정책을 활용한 향상된 TD-MPC를 제안한다. 또한, 호기심 기반으로 탐험을 장려하여 이중 정책 사이에서 행동을 선택할 때 발생할 수 있는 활용의 편향을 해결하였다. DeepMind Control Suite의 여러 환경에서 제안하는 알고리즘이 기존의 TD-MPC보다 높은 샘플 효율성과 높은성능을 가지고 있음을 확인한다.
Crosstalk and Interplay between the Ubiquitin-Proteasome System and Autophagy
지창훈,권용태 한국분자세포생물학회 2017 Molecules and cells Vol.40 No.7
Proteolysis in eukaryotic cells is mainly mediated by the ubiquitin (Ub)-proteasome system (UPS) and the autophagy-lysosome system (hereafter autophagy). The UPS is a selective proteolytic system in which substrates are recognized and tagged with ubiquitin for processive degradation by the proteasome. Autophagy is a bulk degradative system that uses lysosomal hydrolases to degrade proteins as well as various other cellular constituents. Since the inception of their discoveries, the UPS and autophagy were thought to be independent of each other in components, action mechanisms, and substrate selectivity. Recent studies suggest that cells operate a single proteolytic network comprising of the UPS and autophagy that share notable similarity in many aspects and functionally cooperate with each other to maintain proteostasis. In this review, we discuss the mechanisms underlying the crosstalk and interplay between the UPS and autophagy, with an emphasis on substrate selectivity and compensatory regulation under cellular stresses.
실시간 계층적 심층강화학습 기반 드론 궤적 생성 알고리즘 파라미터 제어
지창훈,한연희,문성태 한국통신학회 2023 韓國通信學會論文誌 Vol.48 No.10
With the increasing use of drones, research on drone trajectory generation algorithms has gained significant momentum. These algorithms aim to generate real-time trajectories while considering obstacle avoidance. Recent advancements have shown promising results in generating safe and efficient trajectories in complex dynamic environments, such as forests, as well as controlling multiple drones simultaneously. However, most existing drone trajectory generation algorithms impose limitations on the maximum speed and acceleration parameters to ensure drone stability. These restrictions on speed-related parameters hinder the efficiency and practicality of drones. In this paper, we propose a novel approach called “Hierarchical Deep Reinforcement Learning-Based Active Parameter Control Algorithm” that addresses this limitation. This algorithm dynamically sets the maximum speed and acceleration parameters of a drone based on the real-time environment using a hierarchical reinforcement learning framework. The upper layer agent in the hierarchy is responsible for adjusting the maximum speed and acceleration parameters considering the current environmental conditions. The lower layer agent then utilizes these parameters to generate a real-time trajectory. Notably, this approach can be applied to all drone trajectory generation algorithms that involve setting maximum speed and maximum acceleration. Through extensive simulations, we demonstrate that applying the proposed algorithm to drone trajectory generation algorithms results in superior performance in terms of speed, path length, and path smoothness. These improvements showcase the potential of our approach in enhancing the efficiency and overall capabilities of drones operating in complex and dynamic environments.
김영인,전종훈,박영배,지창훈 明知大學校 産業技術硏究所 1996 産業技術硏究所論文集 Vol.15 No.-
We propose a new indexing technique called TR-tree(TR-trees : An Index Structure for Time-series patterns), which a variation of R-trees, taking into account time-series patterns properties. In this paper, we present the structure and the performance evaluation of the TR-tree. We compare the performance of TR-tree with that of conventional indexing methods, such as Extended Multidimensional Dynamic File(EMDF) and TIP-index.
회전형 2단 도립 진자에 대한 DDPG와 TD3 제어 성능 비교
지창훈(Chang-Hun Ji),임현교(Hyun-Kyo Lim),허주성(Joo-Seong Heo),한연희(Youn-Hee Han) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
강화 학습의 환경은 action space 를 기준으로 discrete action space 를 가진 환경과 continuous action space 를 가진 환경으로 나눌 수 있다. continuous action space 를 가진 환경을 학습시키는 강화 학습의 대표적인 알고리즘으로 Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)와 DDPG 의 단점을 보완한 Twin Delayed Deep Deterministic Policy(TD3)가 있다. 본 논문에서는 전통적인 제어 시스템 분야에서 controller 의 성능을 검증하는데 사용되는 Rotary Double Inverted Pendulum(RDIP)시뮬레이션을 활용하여 DDPG 와 TD3 의 실험을 진행한다. 그 후 DDPG 와 TD3 의 성능을 비교 분석하여 RDIP 시뮬레이션 환경 내에서 TD3 가 DDPG 보다 좋은 성능을 보여주고 있음을 확인한다.
지창훈(Changhoon Jee),김영인(Young-In Kim),박영배(Youngbae Park) 한국정보과학회 1995 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2A
현재 멀티미디어 데이타인 음성 데이타 , 온라인 필기문자, 온라인 서명 등과 같은 시계열 패턴을 데이타베이스에 저장, 검색하려는 욕구가 증대하고 있다. 시계열 패턴은 프레임의 집합으로 구성되고 각 프레임은 다차원 공간상의 점으로 볼 수 있으며, 이는 기존의 다차원 공간 인덱싱 기법을 이용할 수 있다. 이에 관한 기존 연구로 다차원 동적 인덱스와 개선된 다차원 동적 인덱스가 있으나 다음과 같은 문제가 있다. 첫째, 탐색시 후보 프레임 선정 단계와 후보 패턴들의 예비선택 과정의 2 단계로 되어 알고리즘이 복잡하다. 둘째, 공간 분할 및 탐색시 적절한 유사치를 고려하지 않아서 밀집 현상 발생시 부적합하다. 본 논문에서는 새로운 시계열 패턴 인덱싱 기법으로 R-트리를 기반으로 한 TR-트리 구조를 제안한다. TR-트리는 기존 R-트리의 특성에 시계열 패턴의 특징인 프레임간의 순서 관계와 유사도를 감안한 확장 구조를 갖는다. 이를 위하여 임계값을 이용하여 검색시 성능을 향상시킬 수 있는 빙안을 제시한다.