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( Yongbae Seo ),( Seongseok Choi ),( Jongkyu Lee ),( Nanhee Kim ),( Mijin Choi ),( Jongmyoung Kim ),( Taehyug Jeong ),( Soowan Nam ),( Hankyu Lim ),( Gundo Kim ) 한국미생물 · 생명공학회 2015 Journal of microbiology and biotechnology Vol.25 No.11
A phytoene synthase gene, crtB, was isolated from Kocuria gwangalliensis. The crtB with 1,092 bp full-length has a coding sequence of 948 bp and encodes a 316-amino-acids protein. The deduced amino acid sequence showed a 70.9% identity with a putative phytoene synthase from K. rhizophila. An expression plasmid, pCcrtB, containing the crtB gene was constructed, and E. coli cells containing this plasmid produced the recombinant protein of approximately 34kDa , corresponding to the molecular mass of phytoene synthase. Biosynthesis of lycopene was confirmed when the plasmid pCcrtB was co-transformed into E. coli containing pRScrtEI carrying the crtE and crtI genes encoding lycopene biosynthetic pathway enzymes. The results obtained from this study will provide a base of knowledge about the phytoene synthase of K. gwangalliensis and can be applied to the production of carotenoids in a non-carotenoidproducing host.
서대우(Daewoo Seo),윤경배(Kyungbae Yoon),김남용(Namyong Kim),진영배(Yongbae jin),왕창종(Chnagjong Wang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1A
이 논문에서는 SCORM을 지원하는 교육용 컨텐츠 저작 시스템을 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 영역 모델, 항해 모델, 추상 인터페이스 모델, 애셋 모델 등 4개의 모델로 구성하였으며, 컨텐츠의 구성을 다이어그램으로 표현할 수 있는 표기법을 지원한다. 이 시스템은 저작 모듈과 실행 모듈로 구성되어 있으며, 저작 모듈에서 생성된 각 명세서는 국제적인 교육용 컨텐츠 표준인 ADL SCORM XML 코드를 자동으로 생성하고 실행 모듈과 웹 서버를 통해 서비스된다.
서비스 확장이 용이한 AMI Gateway 플랫폼 기술 개발
서동완(Dongwan Seo),박병석(Byeongseog Park),김용배(Yongbae Kim),김동섭(DongSub Kim) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
AMI 시스템은 전력 사용 고객에 설치된 전력량계로부터 준실시간으로 검침정보를 수집하는 대규모의 IoT 시스템이다. 최근 분산전원의 확대공급에 따라 AMI 시스템은 시간 연동 요금제, 고객 모니터링 서비스, 분산전원 감시제어 등 다양한 연계서비스를 수용할 수 있도록 진화를 요구받고 있으며, IoT 기술을 적극 수용한 SMGW(Smart Meter Gateway)를 기반으로 발전하고 있다. 본 논문에서는 기존의 검침뿐만 아니라 다양한 서비스를 효과적으로 탑재하고 운영하기 위해 개발된 SMGW 플랫폼 구조 및 시험 결과에 대하여 소개한다.
Performance estimation of freeze protection system for outdoor fire piping by using AI algorithm
Hojoon Cho,Sangmin Seo,Chinseok Heo,Junjae Kwak,Yongbae Kim,Jinsoo Park,Sangjun Lee,임성식 대한기계학회 2023 JOURNAL OF MECHANICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY Vol.37 No.10
In the present study, the performance of the metal heater-based freeze prevention system was predicted with respect to the major design variables of outdoor fire piping, including the fire pipe diameter, outer temperature, and insulation thickness. To this end, CFD analysis was conducted to obtain water center temperature data along the pipe-length direction with respect to the major design variables. Subsequently, four AI algorithms, including the deep neural network, decision tree, random forest, and support vector machine, were trained with the collected data, and their prediction performance was compared. Further, each algorithm, once trained, was tested for its ability to make reasonable predictions for the conditions that it had not been trained with. Overall, the deep neural network model exhibited the best prediction performance for both interpolation and extrapolation data. As a result, the model was determined to be the most suitable for the prediction of the water temperature.