http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
자동화 장비를 사용한 화장품중의 미생물 검출에 대한 연구
김은영 ( Eun-young Kim ),장석태 ( Seok-tae Jang ),정성운 ( Soung-oun Choung ),홍태원 ( Tae-won Hong ) 대한화장품학회 2004 대한화장품학회지 Vol.30 No.4
화장품중의 미생물을 검출하는데 소요되는 시간을 48~72 h에서 24 h 이내로 단축하고자 하는 목적으로 자동화 방법으로서 ATP bioluminescence 시스템과 impedance 시스템에 대한 비교 평가를 수행하였다. 인위적으로 저농도의 미생물로 오염시킨 에멀전 제형에 대하여 표준 한천 평판 배지법과 ATP bioluminescence 방법 및 impedance 측정 방법으로 분석을 실시한 결과에서 모두 유의한 검출 결과를 나타내었으며, 실제 적용 실험 결과에서도 각각 95% 이상의 좋은 상관관계를 나타내었다. 오염균으로는 표준 균주로서 Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus, Escherichia coli와 사내 현장 검출 균주인 Ralstonia mannitolilytica를 사용하였다. 본 검증 결과에 따라 화장품의 미생물 품질 관리 방법으로 ATP bioluminescence 방법 또는 impedance 측정 방법을 활용한 자동화 장비의 사용을 통해 신속한 품질 판정이 가능하게 되었다. ATP bioluminescence system and impedance system were evaluated with the objective of reducing the time for microbial analysis of cosmetics formulations from 72 to 24 h. The meaningful correlation (at least 95%) was achieved when emulsion were artificially contaminated with low levels of different organisms, including Pseudomonas aeruinosa, Staphylococcus aureus, Escherichia coli and Ralstonia mannitolilytica. The standard agar plate method, ATP bioluminescence and impedance method were used for in this study. Successful evaluation and validation of automated systems has enabled the introduction of ATP bioluminescence and impedance method into routine use within the microbiology laboratory. This has provided a rapid assessment of product quality, resulting in faster throughput and resource maximization.
흉막액 감별에 있어서 C-반응성단백과 혈관내피성장인자의 유용성
김상하 ( Kim Sang Ha ),이원연 ( Lee Won Yeon ),박주영 ( Park Ju Yeong ),박현숙 ( Park Hyeon Sug ),한혜경 ( Han Hye Gyeong ),주헌수 ( Ju Heon Su ),홍태원 ( Hong Tae Won ),이낙원 ( Lee Nag Won ),신계철 ( Sin Gye Cheol ),용석중 ( Yon 대한결핵 및 호흡기학회 2003 Tuberculosis and Respiratory Diseases Vol.55 No.5
향상된 TextRank 알고리즘을 이용한 자동 회의록 생성 시스템
배영준(Young-Jun Bae),장호택(Ho-Taek Jang),홍태원(Tae-Won Hong),이해연(Hae-Yeoun Lee) 한국정보전자통신기술학회 2018 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.11 No.5
다양한 업무 수행에 있어서 회의나 토론 등의 내용을 정리하여 문서화하는 것의 중요성은 매우 높다. 그러나 기존에는 사람이 직접 내용에 대한 정리를 수작업으로 수행하였다. 본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용하여 자동으로 회의록을 생성하는 시스템의 개발에 대하여 설명한다. 제안한 시스템은 발언자의 모든 발언 내용을 실시간으로 기록하고, 문장들을 출현 빈도수에 기초하여 유사도를 계산한 후, 문서 데이터 안에서 문장들 간의 관계를 찾아내는 비지도 학습 알고리즘을 통해 중요 단어 혹은 문장을 추출함으로서 자동으로 회의록을 생성하도록 하였다. 특히, PageRank 알고리즘을 단어와 문장에 적합하도록 재구성한 TextRank 알고리즘에 대하여 핵심어의 가중치 조정 기법을 도입함으로서 성능 향상을 모색하였다. To organize and document the contents of meetings and discussions is very important in various tasks. However, in the past, people had to manually organize the contents themselves. In this paper, we describe the development of a system that generates the meeting minutes automatically using the TextRank algorithm. The proposed system records all the utterances of the speaker in real time and calculates the similarity based on the appearance frequency of the sentences. Then, to create the meeting minutes, it extracts important words or phrases through a non-supervised learning algorithm for finding the relation between the sentences in the document data. Especially, we improved the performance by introducing the keyword weighting technique for the TextRank algorithm which reconfigured the PageRank algorithm to fit words and sentences.