http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 안혁주 (검색결과 7 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
-
안혁주 ( Hyeokju Ahn ),김민경 ( Minkyoung Kim ),김학수 ( Harksoo Kim ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1
질의응답 시스템에서 정답선택의 정확률을 향상시키기 위해 본 논문은 패턴과 휴리스틱을 기반으로 하는 질의유형 추출 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 질의유형은 DBPedia에서 사용하는 클래스타입을 기반으로 추출되며 질의유형에 포함하는 키워드패턴들을 수집하여 키워드패턴 데이터를 생성한다. 그 후 한국어 질의에서 많이 발생하는 유형을 분석하여 휴리스틱을 이용해 사용자가 의도한 질의 유형을 출력한다. 제안시스템은 기존 연구에 비해 구축과 수정이 쉽다는 장점이 있다.
-
-
-
인공지능 : SVM을 이용한 음성채팅시스템의 성능 향상 방법
안혁주 ( Hyeokju Ahn ),이성희 ( Sunghee Lee ),송영길 ( Yeongkil Song ),김학수 ( Harksoo Kim ) 한국정보처리학회 2015 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.4 No.6
음성채팅시스템에서 사용자의 음성 질의는 자동음성인식기를 통하여 텍스트 질의로 변환된다. 만약 자동음성인식기의 1순위 결과가 틀린다면 이 오류는 그대로 음성채팅시스템에 전파된다. 자동음성인식기의 1순위 정밀도를 향상시키기 위하여 본 논문에서는 RankSVM을 이용하여 자동음성인식기의 n개 결과를 재순위화하는 후처리 모델을 제안한다. 채팅시스템을 학습하기 위해서는 대용량의 채팅 문장들이 필요하다. 만약 새로운 채팅 문장들이 학습데이터에 자주 추가되지 않는다면 채팅시스템의 응답은 금방 진부해질 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 SVM을 이용하여 TV와 영화 시나리오로부터 채팅 문장들을 자동으로 선택하는 데이터 수집 모델을 제안한다. 실험에서 제안된 후처리 모델은 후처리를 하지 않은 모델보다 정확률에서 4.4%, 재현율에서 6.4% 더 좋은 결과를 보였다. 그리고 제안된 데이터 수집 모델은 98.95%의 높은 정확률과 57.14%의 재현율을 보였다. In spoken chatting systems, users’spoken queries are converted to text queries using automatic speech recognition (ASR) engines. If the top-1 results of the ASR engines are incorrect, these errors are propagated to the spoken chatting systems. To improve the top-1 accuracies of ASR engines, we propose a post-processing model to rearrange the top-n outputs of ASR engines using a ranking support vector machine (RankSVM). On the other hand, a number of chatting sentences are needed to train chatting systems. If new chatting sentences are not frequently added to training data, responses of the chatting systems will be old-fashioned soon. To resolve this problem, we propose a data collection model to automatically select chatting sentences from TV and movie scenarios using a support vector machine (SVM). In the experiments, the post-processing model showed a higher precision of 4.4% and a higher recall rate of 6.4% compared to the baseline model (without post-processing). Then, the data collection model showed the high precision of 98.95% and the recall rate of 57.14%.
-
약물 운반체로서의 폴리머 디스크 나노 입자에 대한 평가
배장열,오은설,안혁주,기재홍,BAE, J.Y.,OH, E.S.,AHN, H.J.,KEY, Jaehong 대한의용생체공학회 2017 의공학회지 Vol.38 No.1
우리가 예상했던 DPNs의 지름은 약 500 nm였으며 이는 SEM과 AFM 영상, Size Distribution을 통해 기대했던 것과 유사한 크기를 가진다는 것을 확인하였다. 또한, Zeta potential은 약 $-17.8{\pm}4.4mV$으로 측정되었다. Zeta potential이 +30 mV이상이면 강한 양성을 띤다고 한다. 나노 입자의 Zeta potential이 강한 양성이면 nonspecific cellular interaction이 높아지지만 간에 의해 쉽게 제거되며, hemolytic activity가 높아지기 때문에 약물 전달을 하기에 적합하지 않은 것으로 알려져 있다. 또한 강한 음성이어도 간에 의해 제거될 확률이 높아진다. 하지만 나노 입자의 Zeta potential이 중성이거나 약한 전하를 띠면 혈액에서 제거가 잘 되지 않아 혈액에 오랫동안 남을 수 있어 약물전달에 유리하고, 약 -15 mV의 전하를 띤 입자는 tumor site에 high accumulation됨이 알려져 있다[14]. DPNs의 경우 $-17.8{\pm}4.4mV$이므로 인체에 적용하기에 적합한 것으로 판단된다. DPNs의 Encapsulation Efficiency는 약 $43.8{\pm}6.6%$로 Nano-precipitation과 같은 Bottom-up 방식보다 낮은 수치를 나타내었지만, 독성이 강한 Salinomycin을 사용함으로써 이를 해결할 수 있을 것으로 생각되며 적은 양의 약물만으로 항암효과를 나타낼 수 있을 것으로 기대된다. 암세포와 함께 배양했을 때 형광 현미경으로 확인해본 결과 암세포 주변에 나노 입자가 이동한 것으로 보아 Targeting ligand나 Peptide, Aptamer를 이용하면 더욱 정확한 암세포 표적화를 이룰 수 있을 것으로 예상된다[15]. DPNs의 Drug Carrier로서의 평가는 Loading Amount와 Drug Releasing Profile을 통해 추가로 검증을 할 예정이며, Cell viability를 실행하여 DPNs의 In vitro 항암 효과를 확인하고 In vivo 실험을 진행할 예정이다. Chemotherapy, radiation therapy, and surgery are major methods to treat cancer. However, current cancer treatments report severe side effects and high recurrences. Recent studies about engineering nanoparticles as a drug carrier suggest possibilities in terms of specific targeting and spatiotemporal release of drugs. While many nanoparticles demonstrate lower toxicity and better targeting results than free drugs, they still need to improve their performance dramatically in terms of targeting accuracy, immune responses, and non-specific accumulation at organs. One possible way to overcome the challenges is to make precisely controlled nanoparticles with respect to size, shape, surface properties, and mechanical stiffness. Here, we demonstrate $500{\times}200nm$ discoidal polymeric nanoconstructs (DPNs) as a drug delivery carrier. DPNs were prepared by using a top-down fabrication method that we previously reported to control shape as well as size. Moreover, DPNs have multiple payloads, poly lactic-co-glycolic acid (PLGA), polyethylene glycol (PEG), lipid-Rhodamine B dye (RhB) and Salinomycin. In this study, we demonstrated a potential of DPNs as a drug carrier to treat cancer.
-
김민경 ( Minkyoung Kim ),안혁주 ( Hyeokju Ahn ),김학수 ( Harksoo Kim ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1
본 논문에서는 질의유형을 통한 검색기반 질의응답 시스템을 구현하기 위한 설계방법을 제안한다. 이를 위해 위키피디아 문서의 링크 데이터를 이용하여 색인 대상문서와 데이터베이스를 구축하는 색인 모델과 2-포아송 모델을 이용하여 얻은 문서들을 색인 데이터베이스를 통해 필터링하여 정답 후보문장을 추출하는 검색모델, 키워드 패턴 매칭 기반 질의유형 분류 모델을 설계하였다.
ScienceON연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
