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웹2.0에 기반한 학습자 u-멘토링 관리시스템에 관한 연구
유석종 숙명여자대학교숙명리더십개발원 2007 숙명리더십연구 Vol.6 No.-
본 연구에서는 웹 2.0의 개념을 e-러닝 시스템에 적용하여 학습자 중심으로 멘토링 수업을 계획하고 운영하기 위하여 멘토링 그룹의 생성과 관리, 평가 과정을 자동화하기 위한 u-멘토링 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 멘토링 그룹의 주제 선정, 멘티 구성, 멘토 선정시 공급자인 교수자 중심의 진행이 아니라 수요자인 학생 중심으로 진행할 수 있는 장점이 있다. 제안하는 u-멘토링 관리 시스템은 멘토링 수업 외에도 전공교과목의 스터디 그룹, 리더십 교육과정과 같은 다양한 분야에 적용할 수 있도록 설계되었다. 또한 현재 모집중이거나 진행중인 전체 멘토링 그룹의 활동 상황을 한눈에 파악하여 자신이 원하는 적합한 그룹을 선택할 수 있으며 멘토링 그룹간의 선의의 경쟁을 유발시켜 학습 향상 효과를 기대할 수 있다. 다른 그룹들의 진행 상황들을 확인하면서 현재 참여하고 있는 멘토 그룹 모임 새로운 학습 방법을 모색하는데 직간접적인 도움을 받을 수 있다. 멘토링 그룹에 참여한 학습자는 멘토 수업에 대하여 그룹평가와 멘티에 대한 개별평가를 수행하고, 평가 결과는 개인별 포인트로 변환되어 데이터베이스에 저장된다. 개인별 포인트 점수는 향후 멘토링 그룹을 생성하거나 그룹에 참여할 때 기초 자료로 활용되어 등급별 멘토링 수업을 기대할 수 있다. 특히, 본 연구에서 구현한 u-멘토링 관리시스템은 학습자 그룹이 주도적으로 토론하고 문제를 해결해나가는 문제중심학습(PBL) 수업에 효과적으로 활용될 수 있다. This paper introduces a study of u-mentoring management system to automate creation, management, and evaluation processes of mentoring lectures by combining e-learning system with Web 2.0 concept. The purpose of the study is the support of learner-driven mentoring class when selecting lecture's theme, mentees, and mentors rather than lecturer-drived system. The proposed u-mentoring management system has been designed to be applicable to various kinds of subjects like leadership classes as well as mentoring classes. The system shows the summary of current status of all mentoring classes to drive good competetion among participants and mentoring groups at real-time. In addition, functions to evaluate activities of mentees and mentoring groups are supported and histories of records of participants and classes are stored into the database, and are used for information retrieval by others.
소형견의 각막내 출혈에 대한 후향적 연구: 6예 (2007-2011)
유석종,정만복,지동범,김휘율,서강문 한국임상수의학회 2013 한국임상수의학회지 Vol.30 No.4
The purpose of the retrospectivestudy was to describe the clinical findings and treatment of intracorneal hemorrhage (ICH) in canine small breeds. The medical records of 6 dogs with ICH (January 2007 to November 2011)were examined to obtain the breed, age, gender, affected eye, cornea area, treatment, and follow-up. A total of 12 corneal areas in 8 eyes were identified in 6 dogs (4 Yorkshire terriers, 1 Poodle, and 1 Maltese). The mean age ± SD at the first presentationwas 12.3 ± 2.8years, and 5 of 6 dogs were over 12 years old. ICH caused by corneal neovascularization was the most common in the nasal area of cornea (nasal 6/12, superior 4/12, and inferior 2/12) and recurred in different area of same or other cornea in 3 dogs. There were no concomitant corneal diseases at the initial presentation. All dogs affected were treated with combination of topical antibiotics and steroids and subconjuctival injection of steroids. The resultsshowed that ICH can be treated with long-term medical therapies.In addition, further study would be needed to identify specific causes for the intracorneal hemorrhage.
기준펄스 방식에 근거한 관절형 보롯의 실시간 동작제어에 관한 연구
유석종,박서욱,오준호 대한기계학회 1990 대한기계학회논문집 Vol.14 No.4
본 연구에서는 이와같은 기준펄스기법에 근거한 좌표역변환 알고리즘을 도입 하고, 센서퀘환에 의한 2관절 SCARA로봇의 실시간 동작제어에 관한 실험을 통해 이의 효율성을 검증하고자 한다.
Managing Biological Networks by Using Text Mining and Computer-aided Curation
유석종,조용성,이민호,임종태,유재수 한국물리학회 2015 THE JOURNAL OF THE KOREAN PHYSICAL SOCIETY Vol.67 No.9
In order to understand a biological mechanism in a cell, a researcher should collect a huge number of protein interactions with experimental data from experiments and the literature. Text mining systems that extract biological interactions from papers have been used to construct biological networks for a few decades. Even though the text mining of literature is necessary to construct a biological network, few systems with a text mining tool are available for biologists who want to construct their own biological networks. We have developed a biological network construction system called BioKnowledge Viewer that can generate a biological interaction network by using a text mining tool and biological taggers. It also Boolean simulation software to provide a biological modeling system to simulate the model that is made with the text mining tool. A user can download PubMed articles and construct a biological network by using the Multi-level Knowledge Emergence Model (KMEM), MetaMap, and A Biomedical Named Entity Recognizer (ABNER) as a text mining tool. To evaluate the system, we constructed an aging-related biological network that consist 9,415 nodes (genes) by using manual curation. With network analysis, we found that several genes, including JNK, AP-1, and BCL-2, were highly related in aging biological network. We provide a semi-automatic curation environment so that users can obtain a graph database for managing text mining results that are generated in the server system and can navigate the network with BioKnowledge Viewer, which is freely available at http://bioknowledgeviewer.kisti.re.kr.