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정갑주(Karpjoo Jeong),이종현(Jong Hyun Lee),조금원(Kum Won Cho),정선호(Seunho Jung),황선태(Suntae Hwang),허대영(Daeyoung Heo),최영진(Youngjin Choi) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.33 No.7
본 논문에서는, MGrid 시스템과 이를 통한 응용 어플리케이션으로서 Glycoconjugates 시뮬레이션 데이타베이스 구축에 대한 연구를 소개한다. MGrid 시스템은 분자 시뮬레이션 계산 및 분석에 대한 그리드 서비스를 상호 운용 가능한 방법으로 제공하는 그리드 시스템이다. e-Glycoconjugates는 당접합체류의 분자 시뮬레이션을 수행하는 그리드 포털이다. 이 프로젝트는 MGrid 시스템을 통해 PDB와 같은 단백질 구조 데이타베이스 상에서 지금까지 알려진 2000 여개의 glycan chain들과 100 여개의 당접합체류에 대한 분자 시뮬레이션 데이타베이스 구축을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는, MGrid 시스템의 목표와 시스템 아키텍처, 현재 시스템의 구현과 e-Glycoconjugates의 초기 결과를 기술하고자 한다. In this paper, we present the MGrid system and its application for the construction of the Glycoconjugates simulation database called e-Glycoconjugates. The MGrid system is an integrated molecular simulation grid system for computing, databases, and analyses. For e-Glycoconjugates, we have been constructing the simulation database for 2,000 glycan chains and 100 glycoproteins until 2008. In this paper, we present the goal, architecture, and current implementation status of the MGrid system, and e-Glycoconjugates.
Artificial Neural Network-based Real Time Water Temperature Prediction in the Soyang River
Karpjoo Jeong(정갑주),Jonghyun Lee(이종현),Keun Young Lee(이근영),Bomchul Kim(김범철) 대한전기학회 2016 전기학회논문지 Vol.65 No.12
It is crucial to predict water temperature for aquatic ecosystem studies and management. In this paper, we first address challenging issues in predicting water temperature in a real time manner and propose a distributed computing model to address such issues. Then, we present an Artificial Neural Network (ANN)-based water temperature prediction model developed for the Soyang River and a cyberinfrastructure system called WT-Agabus to run such prediction models in an automated and real time manner. The ANN model is designed to use only weather forecast data (air temperature and rainfall) that can be obtained by invoking the weather forecasting system at Korea Meteorological Administration (KMA) and therefore can facilitate the automated and real time water temperature prediction. This paper also demonstrates how easily and efficiently the real time prediction can be implemented with the WT-Agabus prototype system.
Karpjoo Jeong(정갑주),Keun-Young Lee(이근영) 대한전기학회 2016 전기학회논문지 Vol.65 No.12
The real time IAQ (Indoor Air Quality) management is very important for large buildings and underground facilities such as subways because poor IAQ is immediately harmful to human health. Such IAQ management requires monitoring, prediction and control in an integrated and real time manner. In this paper, we present three PM10 hourly prediction models for such realtime IAQ management as both Multiple Linear Regression (MLR) and Artificial Neural Network (ANN) models. Both MLR and ANN models show good performances between 0.76 and 0.88 with respect to R (correlation coefficient) between the measured and predicted values, but the MLR models outperform the corresponding ANN models with respect to RMSE (root mean square error).
정갑주(Karpjoo Jeong),유제현(Jeahyun Yoo),김광식(Kwangsik Kim) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.1A
모바일의 광범위함 보급, PDA와 같은 소형기기의 일반화로 서비스 사용자의 위치정보가 유동적이다. 변화하는 서비스 사용자 위치와 관련된 정보서비스를 제공하는 시스템, 즉 위치기반정보검색 시스템 엘비스(LBIS)이다. 엘비스에서는 서비스 사용자들이 GPS 장비를 통해 위치를 알아낸다. 알아낸 위치를 가지고 위치기반 서비스정보를 등록하거나 자신의 위치를 중심으로 한 정보 검색을 수행 할 수 있다.
SM-GUI: 그리드 기반의 XML 스키마 관리를 위한 그래픽 유저 인터페이스
강미란(Meilan Jiang),정갑주(Karpjoo Jeong),임상범(Sang Boem Lim),김동광(Dongkwang Kim) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.2B
과학연구 분야에서는 부단히 새로운 연구 과제를 제기되고 있으며 이에 대한 연구조건 및 연구방법을 다각도로 변화시키면서 보다 효과적인 연구결과를 얻기 위한 노력을 거듭하고 있다. 이와 같은 연구활동이 활발히 진행됨에 따라 급증하는 데이터를 효율적으로 관리할 필요성이 증가하였으며 다양한 데이터 저장소에 저장되어 있는 다량의 데이터를 통합관리하기 위한 연구가 계속되어 왔다. 이런 연구를 진행함에 있어서 데이터를 효율적으로 관리하고 데이터 구조, 형태의 변화에 유연하게 대처하기 위해서는 데이터모델 관리가 필요하다. 본 논문에서는 사용자로 하여금 다양한 저장소의 데이터 모델을 관리하고 이로부터 동적으로 데이터를 생성하여 통합 관리할 수 있는 XML Schema 관리 툴을 제공한다.
박명학(Minghe Piao),정갑주(Karpjoo Jeong),임상범(SangBoem Lim),이종현(Jonghyun Lee) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.2
최근 정보화의 고도화로 컴퓨팅 자원관리의 필요성은 급격히 증가하고 있다. 여러 개의 분산된 자원을 한곳에서 관리하는 것이 절실히 필요하게 되었다. 그리드 컴퓨팅은 이러한 분산된 자원을 결합하는 특징을 가지고 있으며 여러 클러스터들의 클러스터들로 이루어지고 있다. 대규모 시스템에 적합한 클러스터들의 운영체제는 설치 및 원격지에 있는 클러스터 노드의 장애를 효과적으로 복구하는 것이 중요하다. 하지만 기존 아키텍처에서 방화벽과 복잡한 주소체계 등으로 클러스터 설치 및 이미지 백업 방법들은 원격지에서 접근과 관리가 어려운 실정이다. RISE(Remote system Image Support Environment)는 바로 이런 문제점을 해결함으로써 병렬 시스템의 이미지 설치를 가능하게 하고, 자가 설정, 자가 복구 등을 가능하게 하였다. 또한 RISEAI 시스템은 Python 기반으로 구현되어 있기 때문에 플랫폼의 호환성문제 등이 결여되어 있다. 본 논문에서는 이런 부분을 해결하고 RISE의 지역 관리 노드 기능들을 토대로 하여 Java 기반으로 구축된 원격 자원 관리 환경인 REE(Remote Execution Environment) 시스템을 제안한다. 이 프로젝트의 목적으로 많은 플랫폼에서 지원하여 호환성 문제를 해결하며 대규모 분산처리에도 적용될 수 있도록 구현한다.