Analysis of Dual Phosphorylation of Hog1 MAP Kinase in Saccharomyces cerevisiae Using Quantitative Mass Spectrometry

최민연,강금용,허재영,정진우,김광표,박상현 한국분자세포생물학회 2008 Molecules and cells Vol.26 No.2

The mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway is activated in response to extracellular stimuli and regulates various activities in eukaryotic cells. Following exposure to stimuli, MAPK is known to be activated via dual phosphorylation at a conserved TxY motif in the activation loop; both threonine and tyrosine residues are phosphorylated by an upstream kinase. However, the mechanism underlying dual phosphorylation is not clearly understood. In the budding yeast Saccharomyces cerevisiae, the Hog1 MAPK mediates the high-osmolarity glycerol (HOG) signaling pathway. Tandem mass spectrometry and phosphospecific immunoblotting were performed to quantitatively monitor the dynamic changes occurring in the phosphorylation status of the TxY motif of Hog1 on exposure to osmotic stress. The results of our study suggest that the tyrosine residue is preferentially and dynamically phosphorylated following stimulation, and this in turn leads to the dual phosphorylation. The tyrosine residue was hyperphosphorylated in the absence of a threonine residue; this result suggests that the threonine residue is critical for the control of signaling noise and adaptation to osmotic stress.

뇌 효모균증의 장기간 추적 자기공명영상 소견 : 증례보고

최민연 대한영상의학회 1993 대한영상의학회지 Vol.29 No.4

Authors presented the serial changes of brain MRI findings in two cases of cryptococal meningitis. The MRI findings of the first patient (53-year-old female) consisted of dilated virchow-Robin spaces, leptomeningeal enhancement, cryptococcomas and hydrocephalus. Dilated Virchow-Robin spaces were noted on the first MR obtained 33 days after symptom onset. The size and number of dilated Virchow-Robin space gradually decreased since 119 days after sympotm onset (62 days after treatment). Faint leptomeningeal enhancement was found at cerebellar region on the first MRI, which became more distinct and intense on the day 119 probably due to improper treatment. The leptomeningeal enhancement decreased on the day 156. Mild hydrocephalus was noted on MRI obtained 70days after symptom onset, which markedly aggravated on the day 119. It decreased after steroid therapy alone. Enhancing cryptococcomas of variable size were noted at the right temporal lobe and cerebellum on MRI of the day 119 which decreased in size and number on the day 156. On the day 295 MRI showed nearly disappearance of the dilated Virchow-Robin space, but faint leptomeningeal enhancement, cerebellar crptococcomas and hyddrocephalus still remained. The MRI findings of the second patient (36-year-old female) showed the fidings similiar to those of the first patient, Initial MRI obtained 18 days after symptom onset showed no abnormal findings. Dilated Virchow-Robin Spaces were noted on the day 36 (13 days after treatment onset), which nearly disappeared on the day 109. Enhancing cryptococcomas in both basal ganglia and cerebral cortex and leptomeningeal enhancement were noted on MRI of the day 136. Both cryptococcomas and leptomeningeal enhancement decreased in size and enhancing degree on the day 157. Hydrocephalus was noted on the day 109.

안와 가종양의 전산화단층촬영 소견

최민연 대한영상의학회 1992 대한영상의학회지 Vol.28 No.3

To evaluate characteristic CT findings of orbital pseudotumor and to define differential points from other pathology, the authors retrospectively reviewed CT of 19 patients who were prooen to have orbital pseudotumor by clinical course and, in some cases, biopsy. A variety of CT findings including extraocular muscle thickening (11 cases), streaky infiltration of retroorbital fat (11 cases), mass formation (10 cases), optic nerve thickening (6 cases), conjunctival thickening (5 cases), scleral thickening (4 cases), enlarged lacrimal gland (4 cases) and destruction of orbital bone (2 cases) were observed. Thickening of the anterior portion and irregular margin were characteristic findings of extraocular muscle and optic nerve lesions. Mass formation predominantly occurs in the anterior portion of the orbit. In most cases more than two orbital structures are involved by lesion.

다발성 경화증의 자기 공명영상 소견

최민연 대한영상의학회 1993 대한영상의학회지 Vol.29 No.4

Nine patients of clinically definite multiple sclerosis (MS) were examined by magnetic resonance imaging (MRI) at 1.0T. The plaques were seen in the brain and spinal cord in eight and three patients, respectively. The frequent sites of MS plaques were periventricular white matter, brain stem, and cervical cord. The shape of most brain MS plaques was round or finger-like configuration. The MS plaques showed high signal intensity on T2 weighted images and low or iso signal intensity on T1 weighted images in all nine cases. Contrast enhancement was seen in 4 cases. Mild brain atrophy was noted in 2 cases and mass effect in 1 case. The sites of cord MS plaques in three patients were C2-C4, C2-C5, and C4-C6 levels respectively. The cord MS plaques showed high signal intensity on T2 weighted image and contrast enhancement on Gd-DTPA enhanced T1 weighted images in all 3 cases with mild cord expansion in 2 cases. In conclusion, MRI is a useful diagnostic tool in evaluationg the MS plaques involving central nervous system.

Swin Transformer와 Sentinel-1 영상을 이용한 우리나라 저수지의 수체 탐지

최소연 ( Soyeon Choi ),윤유정 ( Youjeong Youn ),강종구 ( Jonggu Kang ),김서연 ( Seoyeon Kim ),정예민 ( Yemin Jeong ),임윤교 ( Yungyo Im ),서영민 ( Youngmin Seo ),김완엽 ( Wanyub Kim ),최민하 ( Minha Choi ),이양원 ( Yangwon Lee ) 대한원격탐사학회 2023 大韓遠隔探査學會誌 Vol.39 No.5

본 연구에서는 Sentinel-1 synthetic aperture radar 영상을 활용하여 딥러닝 모델인 Swin Transformer로 국내 농업용 저수지의 수표면적을 모니터링 하는 방법을 제시한다. Google Earth Engine 플랫폼을 이용하여 70만 톤 급, 90만 톤 급, 150만 톤 급 저수지 7개소에 대한 2017년부터 2021년 데이터셋을 구축하였다. 저수지 4개소에 대한 영상 1,283장에 대해서 셔플링(suffling) 및 5-폴드(fold) 교차검증 기법을 적용하여 모델을 학습하였다. 시험평가 결과 모델의 윈도우 크기를 12로 설정한 Swin Transformer Large 모델은 각 폴드에서 평균적으로 99.54%의 정확도와 95.15%의 mean intersection over union (mIoU)을 기록하여 우수한 의미론적 분할 성능을 보여주었다. 최고 성능을 보여준 모델을 나머지 3개소 저수지 데이터셋에 적용하여 성능을 검증한 결과, 모든 저수지에서 정확도 99% 및 mIoU 94% 이상을 달성함을 확인했다. 이러한 결과는 Swint Transformer 모델이 국내의 농업용 저수지의 수표면적 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다. In this study, we propose a method to monitor the surface area of agricultural reservoirs in South Korea using Sentinel-1 synthetic aperture radar images and the deep learning model, Swin Transformer. Utilizing the Google Earth Engine platform, datasets from 2017 to 2021 were constructed for seven agricultural reservoirs, categorized into 700 K-ton, 900 K-ton, and 1.5 M-ton capacities. For four of the reservoirs, a total of 1,283 images were used for model training through shuffling and 5-fold cross-validation techniques. Upon evaluation, the Swin Transformer Large model, configured with a window size of 12, demonstrated superior semantic segmentation performance, showing an average accuracy of 99.54% and a mean intersection over union (mIoU) of 95.15% for all folds. When the best-performing model was applied to the datasets of the remaining three reservoirs for validation, it achieved an accuracy of over 99% and mIoU of over 94% for all reservoirs. These results indicate that the Swin Transformer model can effectively monitor the surface area of agricultural reservoirs in South Korea.

딥러닝 회귀 모델 개발을 위한 센서 데이터 윈도우 사이즈 최적화 기법

최민서 ( Min-seo Choi ),유동연 ( Dong-yeon Yoo ),이정원 ( Jung-won Lee ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1

센서 데이터의 중요성이 커지면서 센서 데이터 처리 연구의 수요가 증가하고 있다. 센서 데이터 기반의 딥러닝 모델 개발 시, 센서 데이터 단일 값에 의한 출력이 아닌 시계열적인 특성을 반영하여 연속적인 데이터 간의 연관성을 파악할 수 있는 슬라이딩 윈도우 기법을 통해 효율적으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있다. 하지만, 기존의 방법들은 학습 성능(학습 시간 및 모델 성능)에 미치는 영향을 평가하는 기준 없이 입력 데이터의 윈도우 사이즈를 임의로 설정하여 데이터를 처리해왔다. 따라서, 본 논문은 학습 시간과 모델 성능을 기준으로 센서 데이터의 윈도우 사이즈 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 전류를 이용하여 스위치와 다이오드 온도를 추정하는 가상 센서(virtual sensor) 실험 테스트베드에 적용하여, 학습 시간 중심으로는 5%의 윈도우 사이즈를, 모델성능 중심으로는 R2 SCORE 의 값을 0.9295 로 갖는 8%의 윈도우 사이즈가 최적으로 도출되었다.

한방의료기관에 내원한 갱년기 여성을 대상으로 한 Kupperman`s index와 MENQOL의 비교 연구

배경연 ( Kyeong Yeon Bae ),정수경 ( Su Kyong Jung ),김중오 ( Joong Oh Kim ),노진주 ( Jin Ju Roh ),김병회 ( Byoung Hoe Kim ),조호근 ( Ho Geun Joh ),양정민 ( Jeong Min Yang ),최민선 ( Min Sun Choi ),김동일 ( Dong Il Kim ) 대한한방부인과학회 2006 大韓韓方婦人科學會誌 Vol.19 No.3

Sentienl-1 SAR 영상과 AI 기법을 이용한 국내 중소규모 농업저수지의 수표면적 산출

최소연 ( Soyeon Choi ),윤유정 ( Youjeong Youn ),강종구 ( Jonggu Kang ),박강현 ( Ganghyun Park ),김근아 ( Geunah Kim ),이슬찬 ( Seulchan Lee ),최민하 ( Minha Choi ),정하규 ( Hagyu Jeong ),이양원 ( Yangwon Lee ) 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.5

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다. Agricultural reservoirs are an important water resource nationwide and vulnerable to abnormal climate effects such as drought caused by climate change. Therefore, it is required enhanced management for appropriate operation. Although water-level tracking is necessary through continuous monitoring, it is challenging to measure and observe on-site due to practical problems. This study presents an objective comparison between multiple AI models for water-body extraction using radar images that have the advantages of wide coverage, and frequent revisit time. The proposed methods in this study used Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) images, and unlike common methods of water extraction based on optical images, they are suitable for long-term monitoring because they are less affected by the weather conditions. We built four AI models such as Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), and Automated Machine Learning (AutoML) using drone images, sentinel-1 SAR and DSM data. There are total of 22 reservoirs of less than 1 million tons for the study, including small and medium-sized reservoirs with an effective storage capacity of less than 300,000 tons. 45 images from 22 reservoirs were used for model training and verification, and the results show that the AutoML model was 0.01 to 0.03 better in the water Intersection over Union (IoU) than the other three models, with Accuracy=0.92 and mIoU=0.81 in a test. As the result, AutoML performed as well as the classical machine learning methods and it is expected that the applicability of the water-body extraction technique by AutoML to monitor reservoirs automatically.

협동 로봇의 모터 결함 탐지 학습을 위한 선택적 FFT 기법

최민서,유동연,이정원 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2

산업용 설비의 결함을 예측하기 위해 기기에 탑재된 다양한 센서의 시계열 데이터를 이용한 결함 진단 연구가 확대되고 있다. 센서의 시계열 데이터는 값의 특성이 명확하지 않을 경우, 특징 추출이 제한적이지만, 주파수 영역으로 변환하면 진폭, 피크 주파수 등 데이터의 정보를 다각도로 담고 있어 특성을 추출하는 데에 이점이 있다. 따라서, 본 논문은 FFT(Fast Fourier Transform) 기법을 이용해 분해된 데이터를 조합하여 학습에 적용하는 선택적 FFT 기법을 제안한다. 제안 기법은 협동 로봇의 진동 신호를 이용한 결함 진단에 적용하였으며, 기존 결함 진단 정확도 대비 최대 41.81% 향상된 성능을 보였다.

2P-801 슈퍼커패시터의 전극물질로서 활용되는 그래핀 제조

최민정,이범석,전명석,신경희,진창수,김성수,연순화 한국공업화학회 2017 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2017 No.0