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Lee, Jaekoo,Park, Inkyung,Cho, Jaiesoon Asian Australasian Association of Animal Productio 2013 Animal Bioscience Vol.26 No.4
Partially purified ${\alpha}$-galactosidase from Bacillus sp. LX-1 was non-covalently immobilized on a reversibly soluble-insoluble polymer, Eudragit L-100, and an immobilization efficiency of 0.93 was obtained. The optimum pH of the free and immobilized enzyme was 6.5 to 7.0 and 7.0, respectively, while there was no change in optimum temperature between the free and immobilized ${\alpha}$-galactosidase. The immobilized ${\alpha}$-galactosidase was reutilized six times without significant loss in activity. The immobilized enzyme showed good storage stability at $37^{\circ}C$, retaining about 50% of its initial activity even after 18 d at this temperature, while the free enzyme was completely inactivated. The immobilization of ${\alpha}$-galactosidase from Bacillus sp. LX-1 on Eudragit L-100 may be a promising strategy for removal of ${\alpha}$-galacto-oligosaccharides such as raffinose and stachyose from soybean meal and other legume in feed industry.
이식(Lee, Seek),김동훈(Kim, DongHoon),조영훈(Cho, YoungHun),명준우(Myung, JoonWoo),문다민(Moon, DaMin),이재구(Lee, JaeKoo),윤명근(Yoon, MyungKeun) 한국정보보호학회 2019 情報保護學會誌 Vol.29 No.3
최근 머신러닝 기술이 비약적으로 발전하고 있다. 하드웨어 성능이 향상되고 머신러닝 활용 도구가 오픈소스로 사용 편리하게 개발되어 대중화됨으로써 보안데이터 분석 분야에서도 머신러닝을 이용한 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 보안 분야의 악성코드 데이터와 보안관제 로그 데이터를 주요 대상으로 머신러닝 기술을 적용할 때 고려되어야 할 기술적 사항들과 최신 연구 동향, 데이터 셋 특징, 그리고 머신러닝 기반의 보안데이터 분석 기술의 기대 효과 및 현재 기술의 한계점 등을 다루도록 한다.
정보이론 관점에서 본 서울시 지역구간의 미세먼지 영향력 재조명
이재구(Jaekoo Lee),이태훈(Taehoon Lee),윤성로(Sungroh Yoon) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.2
본 논문에서는 서울시에 속하는 25개의 지역구로부터 측정된 미세먼지 시계열(time series) 정보의 상관도를 정보이론(information theory)의 엔트로피(entropy)로 정량화하고, 이를 그래프로 표현하는 서울시 지역구 미세먼지 전이 모델을 만들어 지역별 유사성과 영향력을 분석하는 방법을 제안한다. 먼저, 각각의 미세먼지 농도 시계열을 가지는 지역구의 모든 쌍마다 전이 엔트로피(transfer entropy)를 계산하여 그래프의 노드간 연결 강도를 구한다. 이 그래프에 전통적인 커뮤니티 검출(community detection) 기법인 모듈성 기반 군집화(on modularity-based clustering) 알고리즘을 적용하여 전체 지역구들에 생성되는 커뮤니티를 검출하였다. 이를 통해 지역적인 근접 정도가 높은 지역과 차량 이동이 많은 지역 간의 미세 먼지 전이성이 높은 것을 확인하였으며, 더불어 제안된 방법은 기존 미세먼지의 기상모델 분석과 다른 정보이론 관점에서의 새로운 미세먼지 분석 방법의 고찰 및 향상된 미세먼지 분석 자료 생성에 활용될 것으로 기대된다. This paper presents a computational model on the transfer of airborne fine particles to analyze the similarities and influences among the 25 districts in Seoul by quantifying a time series data collected from each district. The properties of each district are driven with the model of a time series of the fine particle concentrations, and the calculation of edge-based weights are carried out with the transfer entropies between all pairs of the districts. We applied a modularity-based graph clustering technique to detect the communities among the 25 districts. The result indicates the discovered clusters correspond to a high transfer-entropy group among the communities with geographical adjacency or high in-between traffic volumes. We believe that this approach can be further extended to the discovery of significant flows of other indicators causing environmental pollution.