Kim, Seong-Ryul;Yoon, Hyung-Joo;Park, Nam-Sook;Lee, Sang-Mong;Moon, Jae-Yu;Jin, Byung-Rae;Sohn, Hung-Dae
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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v.3
no.2
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pp.121-126
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2001
A cDNA encoding a cathepsin D homologue was cloned from a cDNA library of the mulberry longicorn beetle, Apriona germari. Sequence analysis of the cDNA encoding the cathepsin D homologue of A. germari revealed that the 1,158 bp cDNA has an open reading frame of 386 amino acid residues. The deduced protein sequence of the A. germari cathepsin D homologue shows high homology with cathepsin D in insects, Aedes aegypti (68.2% amino acid similarity) and Drosophila melanogaster (67.2% amino acid similarity). Two aspartic residues and six cystein residues in the A. germari cathepsin D homologue are present at identical locations in all of the other catepsins D. Unlike cathepsins D in two insect species, A. gemari cathepsin D homologue appears to have two putative glycosylation sites, rather than one. Phylogenetic analysis revealed the A. germari cathepsin D homologue is more closely related to insect cathepsins D than to the other animal cathepsins D. Northern blot analysis suggests that A. germari cathepsin D homologue gene is expressed in most if not all, body tissues.
Zinc finger transcription factor genes are a significant fraction of the genes in the vertebrate genome. Here we report the isolation and characterization of a human zinc finger-containing gene, ZNF435, from a fetal brain cDNA library. ZNF435 cDNA is 1290 base pairs in length and contains an open reading frame encoding 349 amino acids with four C2H2-type zinc fingers at its carboxyl terminus and a SCAN motif at its amino terminus. RT-PCR results showed that ZNF435 was expressed in all tested tissues. A ZNF435-GFP fusion protein was located in the nucleus and the four zinc fingers acted as nuclear localization signals (NLSs). ZNF435 was found to be capable of homo-association, and this effect was independent of its zinc fingers. Furthermore, ZNF435 proved to be a transcription repressor as its overexpression in AD293 cells inhibited the transcriptional activities of AP-1.
Bactericidal/permeability-increasing protein (BPI) and lipopolysaccharide-binding protein (LBP) are important components of the mammalian innate defence system against Gram-negative infections. The BPI/LBP cDNA was identified from the black rockfish ConA/PMA or LPS stimulated leukocyte cDNA library. The full-length BR-BPI/LBP cDNA was 2118 bp long and contained an open reading frame (ORF) of 1422 bp that encoded 473 amino-acid residues. The 5' UTR had a length of 57 bp, and the 3' UTR 639 bp. The molecular weight and theoretical isoelectric point (pI) values were calculated 51.4 kDa and 9.72, respectively. Compared with other known BPI or BPI/LBP peptide sequences, the most conserved regions of the black rockfish BPI/LBP peptide were found to be the BPI1 N-terminal, BPI2 C-terminal domains and a LPS binding domain. Phylogenetic analysis based on the deduced amino acid sequence revealed a homologous relationship between the BPI/LBP sequence of black rockfish and that of other teleosts. The black rockfish BPI/LBP gene was predominantly expressed in the PBLs, head kidney, trunk kidney and spleen. The expression of the black rockfish BPI/LBP molecule was induced in the peripheral blood leukocytes (PBLs) from 1 to 24 h following LPS stimulation, with a peak at 12 h post-stimulation.
Kim, Min-jeong;Lee, Soo-young;Lee, Jiyoung;Ham, Na-youn
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.152-155
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2019
클라우드가 대중화되어 많은 모바일 유저들이 자동 백업 기능을 사용하면서 민감한 개인정보가 포함된 사진들이 무분별하게 클라우드에 업로드 되고 있다. 개인정보를 포함한 클라우드가 악의적으로 해킹 될 시, 사진에 포함된 지문, 자동차 번호판, 카드 번호 등이 유출됨에 따라 대량의 개인정보가 유출될 가능성이 크다. 이에 따라 적절한 기준에 맞게 사진 속 개인 정보 유출을 막을 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다. 현재의 클라우드 시스템의 문제를 해결하고자 본 연구는 모바일 기기에서 클라우드 서버로 사진을 백업하는 과정에서 영역 검출과 블러링의 과정을 제안하고 있다. 클라우드 업로드 과정에서 사진 속의 개인 정보를 검출한 뒤 이를 블러링하여 클라우드에 저장함으로써 악의적인 접근이 행해지더라도 개인정보의 유출을 방지할 수 있다. 머신러닝과 computer vision library등을 이용하여 이미지 내에 민감한 정보를 포함하고 있는 영역을 학습된 모델을 통해 검출한 뒤, OpenCV를 이용하여 블러링처리를 진행한다 사진 속에 포함될 수 있는 생체정보인 지문은 손 영역을 검출한 뒤, 해당 영역을 블러링을 하여 업로드하고 카드번호나 자동차 번호판이 포함된 사진은 영역을 블러링한 뒤, 암호화하여 업로드 된다. 후에 필요에 따라 본인인증을 거친 후 일정기간 열람을 허용하지만 사용되지 않을 경우 삭제되도록 한다. 개인정보 유출로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 지금, 사진 속의 개인 정보를 보호하는 기술은 안전한 통신과 더불어 클라우드의 사용을 더 편리하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study was to predict the water quality using the RNN (recurrent neutral network) and LSTM (long short-term memory). These are advanced forms of machine learning algorithms that are better suited for time series learning compared to artificial neural networks; however, they have not been investigated before for water quality prediction. Three water quality indexes, the BOD (biochemical oxygen demand), COD (chemical oxygen demand), and SS (suspended solids) are predicted by the RNN and LSTM. TensorFlow, an open source library developed by Google, was used to implement the machine learning algorithm. The Okcheon observation point in the Geum River basin in the Republic of Korea was selected as the target point for the prediction of the water quality. Ten years of daily observed meteorological (daily temperature and daily wind speed) and hydrological (water level and flow discharge) data were used as the inputs, and irregularly observed water quality (BOD, COD, and SS) data were used as the learning materials. The irregularly observed water quality data were converted into daily data with the linear interpolation method. The water quality after one day was predicted by the machine learning algorithm, and it was found that a water quality prediction is possible with high accuracy compared to existing physical modeling results in the prediction of the BOD, COD, and SS, which are very non-linear. The sequence length and iteration were changed to compare the performances of the algorithms.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.36
no.2
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pp.105-131
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2019
The purpose of this study is to investigate the development direction of future scholarship by analyzing recent research trends in collection development and management field using keyword network analysis. Data was collected from four journals in library and information science field during period of 2003 to 2017. Related articles of Collection Development and Management field were retrieved, and author keywords were extracted from selected papers. Keyword network analysis using NetMiner4 program was performed based on frequency analysis, connection-centered analysis, and parametric analysis. The analysis covers all sections from 2003 to 2017 to look at the changes in research over time, and three sections on five-year basis. As a result, main keywords such as 'open access', 'institutional repository' and 'academic journals' were identified, and topics to be continuously researched were identified.
Han, Seunghoon;Lim, Byounghee;Lee, Hyemi;Bae, Soo Hyun
Translational and Clinical Pharmacology
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v.26
no.4
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pp.166-171
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2018
Although there are many commercially available training software programs for pharmacokinetics, they lack flexibility and convenience. In this study, we develop simulation software to facilitate pharmacokinetics education. General formulas for time courses of drug concentrations after single and multiple dosing were used to build source code that allows users to simulate situations tailored to their learning objectives. A mathematical relationship for a 1-compartment model was implemented in the form of differential equations. The concept of population pharmacokinetics was also taken into consideration for further applications. The source code was written using R. For the convenience of users, two types of software were developed: a web-based simulator and a standalone-type application. The application was built in the JAVA language. We used the JAVA/R Interface library and the 'eval()' method from JAVA for the R/JAVA interface. The final product has an input window that includes fields for parameter values, dosing regimen, and population pharmacokinetics options. When a simulation is performed, the resulting drug concentration time course is shown in the output window. The simulation results are obtained within 1 minute even if the population pharmacokinetics option is selected and many parameters are considered, and the user can therefore quickly learn a variety of situations. Such software is an excellent candidate for development as an open tool intended for wide use in Korea. Pharmacokinetics experts will be able to use this tool to teach various audiences, including undergraduates.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.9
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pp.1160-1172
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2019
Federated authentication is a user authentication and authorization infrastructure that spans multiple security domains. Many overseas Web applications have been adopting SAML-based federated authentication. However, in Korea, it is difficult to apply the authentication because of the high market share of a specific Web (application) server, which is hard to use open-source SAML software and the high adoption of Java-based standard framework which is not easy to integrate with SAML library. This paper proposes the SAML4J, which is developed in order to have Web applications easily and safely integrated with the Java-based framework. SAML4J has a developer-friendly advantage of using a session storage independent of the framework and processing Web SSO flows through simple API. We evaluate the functionality, performance, and security of the SAML4J to demonstrate the high feasibility of it.
The machine learning algorithm has been widely used in water-related fields such as water resources, water management, hydrology, atmospheric science, water quality, water level prediction, weather forecasting, water discharge prediction, water quality forecasting, etc. However, water quality prediction studies based on the machine learning algorithm are limited compared to other water-related applications because of the limited water quality data. Most of the previous water quality prediction studies have predicted monthly water quality, which is useful information but not enough from a practical aspect. In this study, we predicted the dissolved oxygen (DO) using recurrent neural network with long short-term memory model recurrent neural network long-short term memory (RNN-LSTM) algorithms with hourly- and daily-datasets. Bugok Bridge in Oncheoncheon, located in Busan, where the data was collected in real time, was selected as the target for the DO prediction. The 10-month (temperature, wind speed, and relative humidity) data were used as time prediction inputs, and the 5-year (temperature, wind speed, relative humidity, and rainfall) data were used as the daily forecast inputs. Missing data were filled by linear interpolation. The prediction model was coded based on TensorFlow, an open-source library developed by Google. The performance of the RNN-LSTM algorithm for the hourly- or daily-based water quality prediction was tested and analyzed. Research results showed that the hourly data for the water quality is useful for machine learning, and the RNN-LSTM algorithm has potential to be used for hourly- or daily-based water quality forecasting.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.4
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pp.127-134
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2023
This paper describes how to port the eCos operating system and PROFINET communication stack developed based on gcc to the IAR compiler. The eCos operating system provides basic functions such as multi-thread, TCP/IP, and device driver for PROFINET operation, so there is no need to change it when developing PROFINET applications. Therefore, in this study, we reuse an eCos library built with gcc and it link with PROFINET communication stack that are ported to IAR complier. Due to the different of the gcc and IAR linker, symbol definitions and address of the constructors should be changed using the external tool that generates symbol definitions and address of the constructors from MAP file. In order to verify the proposed method, it was confirmed that the actual I/O was operating normally through PROFINET IRT communication by connecting to the Siemens PLC. IAR compiler has better performance in both the compile time and the size of the generated binary. The proposed method in this study is expected to help port various open sources as well as eCos and PROFINET communication stacks to other compilers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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