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      • SCIESCOPUSKCI등재
      • SCISCIESCOPUS
      • KCI등재

        Common and differential effects of docosahexaenoic acid and eicosapentaenoic acid on helper T-cell responses and associated pathways

        ( Jaeho Lee ),( Yu Ri Choi ),( Miso Kim ),( Jung Mi Park ),( Moonjong Kang ),( Jaewon Oh ),( Chan Joo Lee ),( Sungha Park ),( Seok-min Kang ),( Ichiro Manabe ),( Soo-jin Ann ),( Sang-hak Lee ) 생화학분자생물학회(구 한국생화학분자생물학회) 2021 BMB Reports Vol.54 No.5

        Our understanding of the differential effects between specific omega-3 fatty acids is incomplete. Here, we aimed to evaluate the effects of docosahexaenoic acid (DHA) and eicosapentaenoic acid (EPA) on T-helper type 1 (Th1) cell responses and identify the pathways associated with these responses. Naïve CD4<sup>+</sup> T cells were co-cultured with bone marrow-derived dendritic cells (DCs) in the presence or absence of palmitate (PA), DHA, or EPA. DHA or EPA treatment lowered the number of differentiated IFN-γ-positive cells and inhibited the secretion of IFN-γ, whereas only DHA increased IL-2 and reduced TNF-α secretion. There was reduced expression of MHC II on DCs after DHA or EPA treatment. In the DC-independent model, DHA and EPA reduced Th1 cell differentiation and lowered the cell number. DHA and EPA markedly inhibited IFN-γ secretion, while only EPA reduced TNF-α secretion. Microarray analysis identified pathways involved in inflammation, immunity, metabolism, and cell proliferation. Moreover, DHA and EPA inhibited Th1 cells through the regulation of diverse pathways and genes, including Igf1 and Cpt1a. Our results showed that DHA and EPA had largely comparable inhibitory effects on Th1 cell differentiation. However, each of the fatty acids also had distinct effects on specific cytokine secretion, particularly according to the presence of DCs. [BMB Reports 2021; 54(5): 278-283]

      • KCI등재

        비판의 과학성과 방법의 규범성 : 비판 커뮤니케이션론 소고

        강재호(Kang, Jaeho) 사단법인 언론과 사회 2020 언론과 사회 Vol.28 No.3

        본 논문의 목적은 한국에서의 비판 커뮤니케이션론의 발달과 전개 과정을 네 가지 이론적 전략-문화 제국주의 비판, 탈서구화, 탈식민화, 토착화-으로 재구성하고 평가하는 것이다. 이를 위해 1980년대 초반에 시작되어 현재까지 진행되고 있는 서울대학교 언론정보학과에서의 비판 커뮤니케이션론 논의를 대상으로 지성사적 분석을 수행한다. 이 분석을 통해 본 논문은 커뮤니케이션학의 분과학문으로서의 지위와 역할이 축소되어 온 비판 커뮤니케이션론이 비판의 과학성과 방법의 규범성을 강화하여 공학적 커뮤니케이션론의 대안으로서 그 현재성을 구축해야 함을 주장한다. The aim of this essay is primarily concerned with an analysis of the transformation of the critical communication studies in Korea with reference to cultural criticism, de-Westernization, de-colonization, and vernacularization. For this purpose, the essay draws a particular focus on the varying debates on the critical communication studies facilitated by the faculty of the Department of Communication of Seoul National University from the early 1980s through the present. In doing so, the essay tries to draw out contemporary relevance of the debates in developing the critical communication studies as an alternative to the predominant engineering-oriented communication studies.

      • KCI등재

        능동적 학습을 위한 군집기반 초기훈련집합 선정

        강재호(Jaeho Kang),류광렬(Kwang Ryel Ryu),권혁철(Hyuk-Chul Kwon) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.7

        본 논문에서는 능동적 학습이 보다 적은 수의 훈련예제로도 높은 학습성능을 달성할 수 있도록 군집화기법을 이용하여 초기훈련집합을 선정하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 유사한 예제들보다는 다양한 예제들로 그리고 특수한 예제들보다는 보편적인 예제들로 구성한 집합이 학습에 유리할 것이라는 가정을 바탕으로, 먼저 k-means 군집화 기법으로 예제들을 군집화한 후, 각 군집을 가장 잘 표현하는 대표예제로 개별 군집의 중심점과 가장 가까운 예제를 선정하여 초기훈련집합을 구성한다. 또한 개별 군집의 중심점을 가상의 예제로 가정하여, 이와 연관된 대표예제의 카테고리를 부여함으로써 추가의 훈련예제로 활용하는 방안을 함께 제안한다. 여러 문서 분류 문제를 대상으로 실험한 결과, 본 제안 방안으로 선정한 초기훈련집합에서 출발한 능동적 학습이 임의로 선정한 초기훈련집합에서 출발한 경우에 비해 보다 적은 수의 훈련예제로도 동등한 성능을 달성할 수 있음을 확인하였다. We propose a method of selecting initial training examples for active learning so that it can reach high accuracy faster with fewer further queries. Our method is based on the assumption that an active learner can reach higher performance when given an initial training set consisting of diverse and typical examples rather than similar and special ones. To obtain a good initial training set, we first cluster examples by using k-means clustering algorithm to find groups of similar examples. Then, a representative example, which is the closest example to the cluster’s centroid, is selected from each cluster. After these representative examples are labeled by querying to the user for their categories, they can be used as initial training examples. We also suggest a method of using the centroids as initial training examples by labeling them with categories of corresponding representative examples. Experiments with various text data sets have shown that the active learner starting from the initial training set selected by our method reaches higher accuracy faster than that starting from randomly generated initial training set.

      • KCI등재

        컨테이너 터미널 장치장에서 블록 내 이적을 위한 컨테이너 이동 순서 계획

        강재호(Jaeho Kang),오명섭(Myung-Seob Oh),류광렬(Kwang Ryel Ryu),김갑환(Kap Hwan Kim) 한국항해항만학회 2005 한국항해항만학회지 Vol.29 No.1

        블록 내 이적이란 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업을 효율적으로 수행하기 위하여 하나의 장치장 블록 여기저기에 흩어져 있는 컨테이너들을 적하 순서에 맞춰 몇 개의 베이로 모으는 작업이다. 이적시 적하 순서를 고려하지 않고 단순히 컨테이너들을 모으기만 하면, 적하 작업 과정에서 보다 일찍 적하될 컨테이너를 반출하기 위하여 상단의 컨테이너들을 임시로 옮겨야 하는 재취급이 빈번히 발생할 수 있다. 이러한 재취급은 적하 작업의 효율을 저해하는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 휴리스틱을 이용하여 적하 작업 과정에서 재취급이 발생하지 않게 컨테이너들을 이적할 수 있는 컨테이너 이동 순서를 찾는 방안을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 실험 결과 본 제안 방안이 다양한 환경에서 컨테이너 이동 순서를 실시간에 생성할 수 있음을 확인하였다. Intra-block remarshalling is the task of rearranging into some target bays those containers which are scattered around within the block, so that the containers can be loaded onto the ship efficiently. However, if we rearrange the containers without considering the container loading sequence, excessive rehandling work will be required at the time of loading because the containers to be fetched are often stacked under other containers. Therefore, fore, the remarshalling should be done by moving the relevant containers in an appropriate order. This paper presents an efficient heuristic search technique for finding an appropriate container moving order during remarshalling to avoid rehandling at the time of loading. Simulation experiments have shown that the proposed method can generate rehandling-free solutions in real time.

      • KCI등재

        노무현 정부의 지방분권

        강재호(Kang Jaeho) 경성대학교 사회과학연구소 2011 社會科學硏究 Vol.27 No.2

        노무현 정부는 지방자치단체에 속하는 국가공무원의 정원을 줄이고 국가의 사무권한 일부를 지방자치단체로 이양하며 지방교부세 등 지방자치단체로의 이전재정을 늘이고 제주특별자치도 특례를 신설하는 등 지방분권의 여러 과제를 체계적이고 계획적으로 추진하여 지방자치단체의 입장에서 바라볼 때 국가와 지방자치단체의 관계를 개선하였다. 이러한 단체자치의 강화뿐만 아니라 주민투표, 주민소송, 주민소환의 제도를 도입하고 조례제정ㆍ개폐청구의 요건을 완화함으로써 대의민주주의를 보완하여 주민이 지방자치단체의 정치ㆍ행정과정에 참여하는 주민자치의 제도적인 발판도 크게 확충하였다. 하지만 이러한 소기의 성과에도 불구하고 지방자치의 원리와 병존하기 어렵다는 기관위임사무제도는 정비하지도 폐지하지도 않았으며 어렵게 도입한 주민직접참여제도도 주민직접결정성에 통일성이 없는 등 지방분권의 여러 과제를 남겼다. The Roh Moo-Hyun Administration, which reduced some staff of central government employees who belonged in local governments, transferred some tasks and finances of the central government to local governments, and established the Cheju Special Self-Governing Province endeavored specially in decentralization. The Roh Administration expanded and also strengthened the resident direct participation system of which the resident participates in the political-administrative processes of local governments. But numerous agency-delegation tasks of central government are maintained, and the resident direct participation system of referendum, resident lawsuit, and recall of local officials etc. is almost not applied.

      • 패턴생성을 통한 인터넷 문서의 한글 - 영문용어 추출

        강재호(Jaeho Kang),김종성(Jongsung Kim),류광렬(Kwang Ryel Ryu) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅰ

        전문용어의 가짓수가 많고 생성빈도 또한 높은 분야에서 고품질의 정보검색과 기계번역 결과를 얻기 위해서는 상당 분량의 번역용어사전의 확보가 필수적이다. 이러한 분야에서 번역용어사전을 수작업으로 구축하는 것은 큰 부담이 된다. 본 논문에서는 이미 알고 있는 용어(원어)와 번역용어를 말뭉치에서 함께 표기한 부분을 찾아 패턴화하는 작업과, 생성된 패턴으로 추가의 용어-번역용어를 추출하는 작업을 반복하여 수행함으로써 번역용어사전을 자동으로 구축하는 방안을 제안한다. 인터넷 문서를 대상으로 본 제안방법을 적용해 본 결과 상당분량의 유도한 한글-영문용어들을 추출할 수 있었다.

      • 군집화 기법을 이용한 능동적 학습의 최초학습예제 선정

        강재호(Jaeho Kang),류광렬(Kwang Ryel Ryu) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅰ

        기계학습의 분류(classification) 기술을 실제 문제에 적용하기 위해서는 카테고리(category)를 부여한 학습예제를 상당수 준비하여야 한다. 예제에 카테고리를 부여(labeling)하는 작업에는 무시할 수 없는 시간과 인력을 필요로 한다. 능동적 학습(active learning)은 동일한 수의 학습예제로 최대한의 성능을 달성하기 위하여 카테고리를 부여할 학습예제를 선별하는 전략이다. 능동적 학습은 현재까지 파악된 정보에 기반하여 분류기(classifier)를 생성하고, 생성된 분류기를 활용하여 카테고리를 부여 받았을 때 가장 이득이 큰 예제들을 선정하여 사용자에게 문의하는 과정을 반복하여 수행한다. 만일 능동적 학습의 첫 학습단계에서 학습에 보다 유용한 예제들을 최초학습예제집합으로 선정한다면 같은 수의 학습예제로 더 나은 성능을 달성할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 일반적인 가정에 기반하여 예제들을 군집화(clustering)한 후, 생성된 각 군집을 대표할 수 있는 예제로 최초학습예제집합으로 구성하는 방안을 제안한다. 제안한 방안을 문서분류 문제를 대상으로 실험해 본 결과 최초학습예제들을 임의로 선정하는 방식보다 정확도가 높은 분류기를 생성할 수 있음을 확인하였다.

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