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Multiplex Polymerase Chain Reaction을 이용한 당귀 종 판별
김용상,박혁주,이동희,김현규 한국약용작물학회 2018 한국약용작물학회지 Vol.26 No.1
Background: Angelica gigas, A. sinensis, and A. acutiloba are commercially important in the herbal medicine market, and among them, A. gigas has the highest economic value and price. However, their similar morphological traits are often used for fraud. Despite their importance in herbal medicine, recognition of the differences between Angelica species is currently inadequate. Methods and Results: A multiplex polymerase chain reaction (PCR) method was developed for direct detection and identification of A. gigas, A. sinensis, and A. acutiloba. The gene for the distinction of species was targeted at ITS in the nucleus and trnC-petN gene in chloroplasts. The optimized multiplex PCR in the present study utilized each Angelica species-specific primer pairs. Each primer pair yielded products of 229 base pairs (bp) for A. gigas, 53 bp for A. sinensis, 170 bp for A. acutiloba. Additionally non-specific PCR products were not detected in similar species by species-specific primers. Conclusions: In the present study, a multiplex-PCR assay, successfully assessed the authenticity of Angelica species (A. gigas, A. sinensis, and A. acutiloba). and whole genome amplification (WGA) was performed after DNA extraction to identify, the species in the product. The detection method of raw materials developed in the present study could be applied to herbal medicine and health functional food management.
오창욱,정현오,박현석,손명희,박혁주,강동옥,이용규 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.10
코드리뷰는 소프트웨어의 신뢰성을 향상시키며, 개발 기간을 단축시킨다. 기존의 코드리뷰 도구들은 문법적인 오류는 검출하지만, 논리적인 오류를 찾아내지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 Git 히스토리를 이용하여 코드 간의 연관성 그래프를 만들고, 이를 이용하여 논리적인 오류를 찾아내는 도구를 구현하였다. 코드상의 논리적 오류를 검출하여 프로그램 개발을 용이하게 하고, 내부에 잠재되어 있는 결함을 예방할 수 있다.
김승주,윤창근,이차헌,박동환,이해준,박혁주,이용규 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.10
대중의 관심인 공공이슈를 파악하기 위하여 다양한 종류의 빅데이터를 분석하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 키워드의 노출 횟수만 파악하여 결과로 반영한다. 본 논문은 포털 사이트로부터 얻은 언론사별 뉴스 빅데이터를 이용하여 키워드별 노출 빈도수, 댓글 수 및 추천 수를 반영한 분석 방법을 제안하였다. 공공이슈를 추출하여 얻어낸 키워드들을 워드클라우드, Sankey다이어그램과 같은 형태로 시각화하여 사용자에게 제공한다. 제안된 방법을 사용하면 대중의 반응을 반영한 분석 결과를 확인 할 수 있다.
Word2Vec을 이용한 웹 문서 클러스터링 시스템 구현
이현석 ( Hyun Seok Yi ),안성훈 ( Sung Hun Ahn ),이용환 ( Yong Hwan Lee ),천명재 ( Myung Jae Cheon ),박혁주 ( Hyeok Ju Park ),박미화 ( Mee Hwa Park ),이용규 ( Yong Kyu Lee ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
웹 문서 추천 시스템에서는 유사한 내용의 문서임에도 불구하고 URL이 달라서 다른 문서로 인식하여 사용자에게 추천하는 데이터 희소성 문제가 있다. 여기서 기존 연구들은 이 문제에 대한 해결 방법으로 TF-IDF를 이용하였으나 비용 및 시간의 한계가 있으며 유의어 분류 문제가 있다. 본 논문에서는 Word2Vec을 이용한 웹문서 학습 시스템을 통해 문제를 해결한다. 제안 시스템은 언론사의 뉴스를 수집하고 이를 정형화된 형식으로 분석하여 가공하는 전처리 과정을 거친 후 Word2Vec 학습을 통해 문서 벡터를 생성하고 이를 K-Means 클러스터링으로 유사 문서군으로 분류한다. 이 시스템을 이용하면 데이터 희소성 문제를 해결할 뿐만 아니라 연산량이 TF-IDF에 비해 줄어들고 유의어 분류 시 유사도가 높아지는 강점이 있다.
장현애 ( Hyeon Ae Jang ),정희진 ( Hee Jin Jeong ),이은지 ( Eun Ji Lee ),최다은 ( Da Eun Choi ),박혁주 ( Hyeok Ju Park ),송양의 ( Yang-eui Song ),이용규 ( Yong Kyu Lee ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
소규모 전자상거래 업체에서 데이터베이스를 사용하여 고객 물류 정보를 관리하지 못하고 파일로 관리한다. 파일로 관리되는 데이터는 자료 형식의 차이로 업체 간 데이터를 주고받기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 파일로 관리되는 고객 물류 데이터를 하나의 시스템으로 통합하여 관리할 수 있는 체계가 필요하다. 본 논문에서는 JSON을 이용한 고객 물류 관리 시스템을 제안하여 통합 문제를 해결하고자 한다. 본 시스템은 각 고객 물류 데이터의 데이터 구조를 분석하여 통합 데이터베이스를 위한 스키마를 생성하고, 새로운 스키마에 맞게 기존 데이터를 전처리 과정을 거쳐 통합 데이터베이스에 저장하여 관리한다. 제안된 시스템을 사용하면 파일로 입력된 데이터가 자동으로 통합 데이터베이스로 저장되어, 업체별로 관리되는 데이터를 통합하여 관리할 수 있다.