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Therapeutic Effect of Exogenous Truncated IK Protein in Inflammatory Arthritis
Choi, Seulgi,Park, HyeLim,Jung, SeoYeon,Kim, Eun-Kyung,Cho, Mi-La,Min, Jun-Ki,Moon, Su-Jin,Lee, Sang-Myeong,Cho, Jang-Hee,Lee, Dong-Hee,Nam, Jae-Hwan MDPI AG 2017 INTERNATIONAL JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCES Vol.18 No.9
<P>Inhibitor K562 (IK) protein was first isolated from the culture medium of K562, a leukemia cell line. It is known to be an inhibitory regulator of interferon-γ-induced major histocompatibility complex class (MHC) II expression. Previously, we found that transgenic (Tg) mice constitutively expressing truncated IK (tIK) showed reduced numbers of pathogenic Th1 and Th17 cells, which are known to be involved in the development of rheumatoid arthritis (RA). Here, we investigated whether exogenous tIK protein has a therapeutic effect in arthritis in disease models and analyzed its mechanism. Exogenous tIK protein was produced in an insect expression system and applied to the collagen antibody-induced arthritis (CAIA) mouse disease model. Injection of tIK protein alleviated the symptoms of arthritis in the CAIA model and reduced Th1 and Th17 cell populations. In addition, treatment of cultured T cells with tIK protein induced expression of A20, a negative regulator of nuclear factor-κB (NFκB)-induced inflammation, and reduced expression of several transcription factors related to T cell activation. We conclude that exogenous tIK protein has the potential to act as a new therapeutic agent for RA patients, because it has a different mode of action to biopharmaceutical agents, such as tumor necrosis factor antagonists, that are currently used to treat RA.</P>
Seulgi Choi,임경태,김응철,박기홍,김태성 한국공업화학회 2022 Journal of Industrial and Engineering Chemistry Vol.107 No.-
Chemical mechanical polishing (CMP), a wafer surface planarization method, is critical in the semiconductorindustry because uniform and scratch-free processing is required for a highly integrated circuiton the wafer surface. Thus, the prediction of aggregated particle size during CMP helps achieve stableand precise processing during experimental circumstances. Herein, silica nanoparticle aggregation simulationduring CMP process-based Quadrature Method of Moments (QMOM) was first described usingANSYS Fluent as a computational fluid dynamics (CFD) tool. Experiments were also implemented in a10,000 class cleanroom using a CMP polisher actually used in the semiconductor industry. Moreover, acomparison of experimental particle size measured through zeta-potential and particle size analyzerand simulated Sauter mean diameter (D32) showed that the experimental data agreed well with the simulationresults.
( Seulgi Choi ),( Hyelim Park ),( Marstella Minelko ),( Eun-kyung Kim ),( Mi-ra Cho ),( Jae-hwan Nam ) 한국미생물생명공학회(구 한국산업미생물학회) 2017 Journal of microbiology and biotechnology Vol.27 No.10
IK can downregulate interferon-gamma-induced major histocompatibility complex (MHC) class II expression through the MHC class II transactivator, which suggests that IK can inhibit the interactions between immune cells. We delivered adeno-associated virus serotype 2 (AAV2) encoding the genes for truncated IK (tIK) or green fluorescent protein (GFP) to DBA1/J mice via intravenous injection. Seven weeks after injection, collagen-induced arthritis was induced in the AAV2-treated mice. AAV2-tIK injection reduced the severity of arthritis and the percentage of pathogenic Th17 cells compared with AAV2-GFP injection. These results suggest a novel gene therapy strategy for treatment of inflammatory arthritis.
EdNet 데이터 기반 학습자의 지식 수준 예측을 위한 딥러닝 모델 개선
최슬기(Seulgi Choi),김영표(Youngpyo Kim),황소정(Sojung Hwang),최희열(Heeyoul Choi) 한국정보과학회 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.12
비대면 교육이 늘어나면서 인공지능이 교육에 사용되는 AIEd(AI in Education)분야가 활발히 연구되고 있다. 각 학생의 학습 기록을 바탕으로 학생의 지식 수준을 평가하는 Knowledge Tracing (KT)은 AIEd 분야에서 기본이 되는 작업이지만, 현재까지의 KT모델이 데이터를 충분히 활용하지 않고 있고, KT 모델 구조에 대한 연구가 부족하다는 한계점을 발견했다. 본 논문에서는 KT 모델의 정확도를 올리기 위해 학습자가 풀었던 문제와 학습 시간과 관련된 다양한 특징들을 시도한 후, 기존 모델들과 다르게 총 11개의 특징들을 사용하여 Query, Key, Value 값을 새롭게 설정한 Self-Attention 기반의 새로운 모델, SANTE를 제안한다. 제안한 SANTE 성능을 검증하기 위해 이전의 성능이 뛰어난 KT 모델들과 함께 비교 및 실험을 진행하였고, 최종적으로 AUC 값을 통해 더 좋은 성능을 확인했다. As online education increases, the field of AI in Education (AIEd), where artificial intelligence is used for education, is being actively studied. Knowledge Tracing (KT), which predicts a student"s knowledge level based on each student"s learning record, is a basic task in the AIEd field. However, there is a lack of utilization of the dataset and research on the KT model architecture. In this paper, we propose to use a total of 11 features, after trying various features related to the problems, and present a new model based on the self-attention mechanism with new query, key, and values, Self-Attentive Knowledge Tracking Extended (SANTE). In experiments, we confirm that the proposed method with the selected features outperforms the previous KT models in terms of the AUC value.
표준화재에 3시간 노출된 CFRP Rebar로 보강된 콘크리트 충전강관기둥의 압축과 휨 성능
한슬기(Seulgi Han),다시뎀베렐 너럽바담(Dashdemberel Norovbadam ),김선희(Sunhee Kim),최인락(Inrak Choi),최성모(Sungmo Choi) 한국화재소방학회 2022 한국화재소방학회 학술대회 논문집 Vol.2022 No.추계
건축물이 복합화, 고층화됨에 따라 콘크리트충전강관기둥(Concrete Filled Steel Tube, 이하 CFT기둥)의 사용이 증가한다. CFT기둥은 강관의 콘크리트를 구속함에 따라 국부좌굴을 방지하며 콘크리트 축열효과로 일정한 내화성능을 보유하고 있다. 기둥의 축, 휨 성능을 보강하기 위해 CFT기둥 내부에 철근을 배치한다. 철근대체재로서 내부식성이 우수한 탄소섬유보강근(Carbon Fiber Reinforced Plastic, 이하 CFRP Rebar)의 사용 빈도가 증가하고 있다. 탄소섬유(Carbon Fiber)는 임계온도가 250℃이고 수지(Resin)의 유리전이온도는 60~80℃로 철근의 임계온도 기준인 평균온도 538℃, 최대온도 649℃에 비해 현저하게 낮아 내화성을 담보하면서 구조성능을 유지하도록 배치에 대한 주의가 필요하다. 본 연구에서는 CFT기둥에 CFRP Rebar를 보강했을 때 온도를 확인하기 위해 범용 유한요소프로그램인 ABAQUS를 사용하여 열전달해석(Heat Transfer)을 진행하였다. 뿜칠내화피복재(Spray-Applied Fire Resistive Material, SFRM) 0, 10, 20, 30mm와 콘크리트 피복두께 40, 60, 80, 100mm를 변수로 설정하여 CFT기둥 단면의 온도분포를 확인하였다. 온도 상승에 따른 재료 저감계수를 적용하여 기둥의 축, 휨 내력 P-M상관도를 도출하였다. CFRP Rebar의 기둥 내측으로 배치하면 휨 성능효과는 감소되지만 피복두께 확보로 온도 최소화 효과를 얻을 수 있는 것을 확인하였다.
최슬기(Seulgi Choi),김범용(Bumryong Kim),최근창(Keun-Chang Choi),전문석(Moon-Seog Jun) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-
최근 마이페어 카드(Mifare Card)의 보안 취약점에 대한 문제가 제기되고 있지만 아직도 많은 공기업에서는 비용적인 문제로 인해 카드시스템을 교체하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 카드시스템을 유지하면서 이에 따른 복제, 도청, 재사용공격 등의 보안 취약점을 극복하는 LBS기반의 안전한 출입통제 프로토콜을 제안한다.
최슬기(SeulGi Choi),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2017 정보과학회논문지 Vol.44 No.11
최근 통신 기술의 발달로 공간 내 환경 자극을 나타내는 다양한 센서 데이터 수집이 가능해졌다. 베이지안 네트워크는 추론 근거를 확률적으로 고려함으로써 센서 데이터의 불확실하고 불완전한 특성을 보완할 수 있다. 본 논문은 환경 자극의 심리적 영향력을 고려하여 설계된 모듈형 베이지안 네트워크기반 대중 감성 예측 시스템을 제안한다. 또한 단일 베이지안 네트워크를 모듈화하여 공간 내 환경 자극변동의 유연한 대응 및 효율적 추론을 수행하였다. 시스템의 성능 검증을 위해 유치원 공간에서 수집된 조도, 음량, 온도, 습도, 색 온도, 음향, 향기, 대중 감성 데이터를 기반으로 대중 감성을 예측하였다. 실험결과, 제안하는 방법의 예측 정확도는 85%로 여타 분류 기법보다 높은 성능을 나타내었다. 정량적, 정성적 분석을 통해 대중 감성 예측을 위한 확률 기반 방법론의 가능성 및 한계를 분석하였다. Recently, with the development of communication technology, it has become possible to collect various sensor data that indicate the environmental stimuli within a space. In this paper, we propose a group emotion prediction system using a modular Bayesian network that was designed considering the psychological impact of environmental stimuli. A Bayesian network can compensate for the uncertain and incomplete characteristics of the sensor data by the probabilistic consideration of the evidence for reasoning. Also, modularizing the Bayesian network has enabled flexible response and efficient reasoning of environmental stimulus fluctuations within the space. To verify the performance of the system, we predict public emotion based on the brightness, volume, temperature, humidity, color temperature, sound, smell, and group emotion data collected in a kindergarten. Experimental results show that the accuracy of the proposed method is 85% greater than that of other classification methods. Using quantitative and qualitative analyses, we explore the possibilities and limitations of probabilistic methodology for predicting group emotion.