• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.31-59
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• 2007

We frequently use search engines to find relevant information in the Web but still end up with too much information. In order to solve this problem of information overload, ranking algorithms have been applied to various domains. As more information will be available in the future, effectively and efficiently ranking search results will become more critical. In this paper, we propose a ranking algorithm for the Semantic Web resources, specifically RDF resources. Traditionally, the importance of a particular Web page is estimated based on the number of key words found in the page, which is subject to manipulation. In contrast, link analysis methods such as Google's PageRank capitalize on the information which is inherent in the link structure of the Web graph. PageRank considers a certain page highly important if it is referred to by many other pages. The degree of the importance also increases if the importance of the referring pages is high. Kleinberg's algorithm is another link-structure based ranking algorithm for Web pages. Unlike PageRank, Kleinberg's algorithm utilizes two kinds of scores: the authority score and the hub score. If a page has a high authority score, it is an authority on a given topic and many pages refer to it. A page with a high hub score links to many authoritative pages. As mentioned above, the link-structure based ranking method has been playing an essential role in World Wide Web(WWW), and nowadays, many people recognize the effectiveness and efficiency of it. On the other hand, as Resource Description Framework(RDF) data model forms the foundation of the Semantic Web, any information in the Semantic Web can be expressed with RDF graph, making the ranking algorithm for RDF knowledge bases greatly important. The RDF graph consists of nodes and directional links similar to the Web graph. As a result, the link-structure based ranking method seems to be highly applicable to ranking the Semantic Web resources. However, the information space of the Semantic Web is more complex than that of WWW. For instance, WWW can be considered as one huge class, i.e., a collection of Web pages, which has only a recursive property, i.e., a 'refers to' property corresponding to the hyperlinks. However, the Semantic Web encompasses various kinds of classes and properties, and consequently, ranking methods used in WWW should be modified to reflect the complexity of the information space in the Semantic Web. Previous research addressed the ranking problem of query results retrieved from RDF knowledge bases. Mukherjea and Bamba modified Kleinberg's algorithm in order to apply their algorithm to rank the Semantic Web resources. They defined the objectivity score and the subjectivity score of a resource, which correspond to the authority score and the hub score of Kleinberg's, respectively. They concentrated on the diversity of properties and introduced property weights to control the influence of a resource on another resource depending on the characteristic of the property linking the two resources. A node with a high objectivity score becomes the object of many RDF triples, and a node with a high subjectivity score becomes the subject of many RDF triples. They developed several kinds of Semantic Web systems in order to validate their technique and showed some experimental results verifying the applicability of their method to the Semantic Web. Despite their efforts, however, there remained some limitations which they reported in their paper. First, their algorithm is useful only when a Semantic Web system represents most of the knowledge pertaining to a certain domain. In other words, the ratio of links to nodes should be high, or overall resources should be described in detail, to a certain degree for their algorithm to properly work. Second, a Tightly-Knit Community(TKC) effect, the phenomenon that pages which are less important but yet densely connected have higher scores than the ones that are more important but sparsely connected, remains as problematic. Third, a resource may have a high score, not because it is actually important, but simply because it is very common and as a consequence it has many links pointing to it. In this paper, we examine such ranking problems from a novel perspective and propose a new algorithm which can solve the problems under the previous studies. Our proposed method is based on a class-oriented approach. In contrast to the predicate-oriented approach entertained by the previous research, a user, under our approach, determines the weights of a property by comparing its relative significance to the other properties when evaluating the importance of resources in a specific class. This approach stems from the idea that most queries are supposed to find resources belonging to the same class in the Semantic Web, which consists of many heterogeneous classes in RDF Schema. This approach closely reflects the way that people, in the real world, evaluate something, and will turn out to be superior to the predicate-oriented approach for the Semantic Web. Our proposed algorithm can resolve the TKC(Tightly Knit Community) effect, and further can shed lights on other limitations posed by the previous research. In addition, we propose two ways to incorporate data-type properties which have not been employed even in the case when they have some significance on the resource importance. We designed an experiment to show the effectiveness of our proposed algorithm and the validity of ranking results, which was not tried ever in previous research. We also conducted a comprehensive mathematical analysis, which was overlooked in previous research. The mathematical analysis enabled us to simplify the calculation procedure. Finally, we summarize our experimental results and discuss further research issues.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제17권2호
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• pp.113-119
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• 1999

목적 :국소적으로 진행된 자궁경부암 환자에서 저용량의 Cisplatin을 방사선민감제로 사용하여 방사선치료와 동시 치료하였을 때의 급성독성 평가와 초기 반응을 평가하기 위하여 연구를 시행하였다. 대상 및 방법 : 본 연구는 1996년 12월부터 1999년 1월까지 FIGO Stage IIB-IIIB의 진행된 자궁경부암 환자 38명을 대상으로 하였다. 16명은 자궁경부암의 크기가 4cm이상인 환자들로 방사선 치료와 저용량의 cisplatin을 매일 동시에 치료 하였으며, 나머지 환자에선 방사선 치료 단독으로 치료하였다. 방사선치료는 골반강에 외부 방사선치료로 4500 cGy(3060cGy시행이후 midline block 추가), 자궁옅조직으로 침범이 있는 경우에는 자궁옅조직으로 방사선치료 부위를 줄여 900-1000cGy 추가치료를 시행하였고, 내부치료는 Ir$^{192}$고선량 근접 치료기(micro-Selectron HDR)로 6극회의 강 내조사(point "A"에 3000 to 3500cGy, 500cGy/fx, 2회/week)를 시행하였다. 방사선치료와 저용량의 cisplatin을 동시에 사용한 군에서는 방사선치료 첫날부터 방사선치료 20일째 되는 날까지 저용량의 cisplatin 10mg을 방사선치료 30분 전에 투여하였다. 급성독성의 평가는 expanded common toxicity criteria of the NCI Clinical Trial을 이용하였다. 초기반응의 평가는 방사선치료 종료이후 최소 4주이상의 추적조사가 가능한 사람들을 대상으로 시행되었다. 결과 : 급성독성 평가는 전체 38명에서 평가 가능하였으며, 방사선치료와 저용량의 cisplatin을 병용한 군에서 16명 중 6명(37.5$\%$)에서, 방사선 단독으로 치료한 군에서는 22명중 1명(6.2$\%$)에서 3등급 이상의 백혈구감소를 보였으며, 통계학적으로 의미있는 차이를 보였다 (P=0.030). 3등급 이상의 급성 위장간 독성은 저용량의 cisplatin을 병용한 군에서만 4명이 있었으나, 2-3일의 치료 중단이후 증상이 완화되어서 치료를 계속할 수 있었으며, 치료중 5kg이상의 체중감소는 방사선치료와 저용량의 cisplatin을 병용한 군에서는 16명중 3명(18.7$\%$), 방사선 단독으로 치료한 군에서는 22명중 2명(9.1$\%$)으로 통계학적으로 의미 있는 차이를 보이지 않았다(P=0.63). 초기반응은 추적조사가 4주 이상 가능하였던 34명을 대상으로 하였으며, 저용량의 cisplatin을 병용한 군에서 14명중 11명 (78$\%$), 방사선 단독으로 치료 군에서 20명중 16명(80$\%$)으로 통계학적으로는 의미있는 차이를 보이지 않았다(P=0.126). 결론 :국소 진행된 자궁경부암에 대한 방사선치료와 저용량의 cisplatin 병용요법 치료시 3등급 이상의 백혈구감소가 방사선치료 단독으로 치료시보다 많았으나, 1주 이하의 치료중단 이후 치료를 계속 할 수 있었으며, 4등급 이상의 백혈구감소와 치료에 의한 사망은 없었다. 초기반응에 대한 평가는 저용량의 cisplatin병용 군에서 4cm 이상의 자궁경부암을 가진 환자가 많음에도 불구하고 양 군에서 비슷한 정도의 반응을 보였으므로 진행된 자궁경부암의 치료에서 저용량의 cisplatin을 방사선민감제로 사용하여 치료결과의 향상을 기대할 수 있게 되었다. 따라서 저용량의 clsplatin과 방사선치료를 병용요법하였을 때의 치료효과를 판정하기 위해서는 phase III study가 필요하다.

• 자원환경지질
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• 제30권4호
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• pp.289-301
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• 1997

보국 코발트 광산은 백악기 경상분지내에 위치하며, 셰일로 구성된 건천리층을 천부 관입한 암주상의 미문상 화강암내에 국한하여 배태된다. 광상은 열극 충진형 석영${\pm}$액티놀라이트${\pm}$탄산염 광물맥으로 이루어지며, 광석광물로는 함코발트광물 (비독사석, 휘코발트석, 글로코도트), 함코발트 유비철석과 소량의 황화광물 (자류철석, 황동석, 황철석, 섬아연석) 및 미량의 산화광물 (자철석, 적철석)이 산출된다. Rb-Sr 절대연령 측정 결과, 화강암의 관입 및 이와 관련된 광화작용은 후기 백악기 (85.98 Ma)에 이루어진 것으로 판단된다. 산출광물종은 다소 복잡한 양상을 보이며, 시간에 따라 다음과 같이 변화한다: 액티놀라이트, 탄산염광물 및 석영에 수반되는 함코발트 광물의 정출 (광화시기 I, II)${\rightarrow}$석영에 수반되는 황화광물, 금 및 산화광물의 정출 (광화시기 III)${\rightarrow}$탄산염광물의 정출(광화시기 IV, V). 고온성 광물 (함코발트 광물, 휘수연석, 액티놀라이트)과 더불어 저온성 광물 (황화광물, 금, 탄산염광물)이 산출되는 점으로 보아 열수광화작용은 xenothermal 환경에서 형성되었다. 화강암은 특징적으로 높은 코발트 함유량 (평균 50.90 ppm)을 나타내며, 이는 코발트가 냉각하는 화강암 암주에서 기원하였음을 지시한다. 반면, 건천리층 셰일의 높은 동 및 아연 함유량은 이들 원소가 주로 셰일로부터 유래되었음을 지시한다. 열수용액의 온도 감소와 더불어 산소분압이 감소 (광화 I, II기의 코발트광물 형성, $T=560^{\circ}C-390^{\circ}C$, log $fO_2=$ > -32.7 to -30.7 atm at $350^{\circ}C$; 광화 III기의 황화광물 형성, $T=380^{\circ}-345^{\circ}C$, log $fO_2={\geq}-30.7$ atm at $350^{\circ}C$함은 열수계가 시간이 지남에 따라 초기 마그마성 계로부터 천수로 지배되는 열수계로 전이되었음을 나타낸다. 광화 II기의 유황 동위원소 값은 초기 함코발트 열수 용액이 화성기원 ($${\delta}^{34}S_{{\Sigma}S}{\sim_=}3-5$$‰)으로부터 기원하였음을 증거한다. 열수용액의 ${\delta}^{34}S_{H_2S}$ 값은 광화 II기의 코발트 형성기 (3-5‰)로부터 황화광물 형성 시기인 광화 IV기 (최대 약 20‰)까지 크게 증가하였다. 이는 후기로 갈수록 천수가 우세한 열수계로 진화하면서 주위의 퇴적암을 순환하는 과정에 동위원소적으로 무거운 유황 (퇴적기원의 황산염)과 천금속 (Cu, Zn 등) 및 금을 용해, 농집시켰음을 시사한다. 후기에 천수의 유입이 없었더라면, 보국 광상은 단순히 액티놀라이트 + 석영 + 함코발트 광물로 구성된 광맥으로만 형성되었을 것이다. 또한, 마그마 기원의 열수계가 형성된 이후에 천수 순환계가 형성됨으로 인하여 고온 광물과 저온 광물이 함께 산출되는 xenothermal 한 광상의 특성을 나타내게 되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 한국전통조경학회지
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• 제34권1호
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• pp.83-96
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• 2016

본 연구는 가시연꽃(Euryale ferox Salisbury)을 구성종으로 하는 연못의 식재기반 조성을 위한 기초자료 획득을 목적으로, 전라북도 내의 가시연꽃 자생지 14곳에 대한 문헌 및 현장조사를 통해 자생지 식물상과 식생환경에 대한 조사분석을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 가시연꽃 생육지 14곳의 전체 식물상은 79과 211속 298종 2아종 30변종 6품종으로 총 336분류군이 확인되었으며, 정수성 수생식물은 17분류군, 부엽성은 가시연꽃을 포함하여 7분류군, 부유성은 5분류군 그리고 침수성 수생식물은 2분류군으로 분류되었다. 수생식물만을 대상으로 한 유사도분석 결과, 가장 유사도가 높은 정읍 한성지와 고창 석남저수지에서는 가시연꽃 이외에 부엽성식물로 연꽃과 마름이 동일하게 서식하고 있다. 따라서 가시연꽃을 주소재로 한 연못 조성시 연과 마름은 동반식물로서 생태적 지위를 보이는 것으로 파악된다. 2. 생육형별 수생식물의 출현빈도를 살펴보면, 가시연꽃 이외에 정수성식물인 뚜껑덩굴과 갈대가 각각 11회 출현하여 78.6%의 높은 빈도를 보였으며 부엽성 수생식물인 마름이 10회(71.4%), 줄이 8회(57.1%) 출현하였다. 이밖에 고마리, 겨풀, 마름, 개구리자리, 물피, 매자기, 연꽃, 어리연꽃의 순으로 출현율이 높았다. 3. IUCN 평가기준에 따른 조사대상 가시연꽃 생육지에서 발견된 희귀식물은 가시연꽃과 함께 취약종(VU)인 통발, 이외에 약관심종(LC)인 새박, 자라풀, 물질경이 등 3분류군으로 도합 5분류군이 확인되어 가시연꽃 활용 연못시 도입이 가능한 희귀식물로 분류되었다. 4. 가시연꽃 자생지의 군락유형은 대부분 가시연꽃군락이었으며 군산의 대위저수지는 마름+가시연꽃+어리연꽃군락으로 정의하였다. 자생지별 가시연꽃의 녹피율은 0.03에서 36.50으로 상당히 큰 편차를 보였으며 평균 녹피율은 9.8로 계상됨에 따라 연못 조성시 가시연꽃의 녹피율을 10% 이하의 수준으로 유지하는 것이 합리적으로 판단된다. 5. 조사대상지별 가시연꽃 자생지와 인접한 식생군락으로는 나도겨풀군락 3개소, 마름군락과 줄군락이 각각 2개소, 연꽃군락, 어리연꽃+부들군락, 마름+연꽃군락, 자라풀군락, 나도겨풀+털물참새피군락 1개소 그리고 가시연꽃+마름군락 1개소 등으로 각 저수지마다 입지조건 등에 따라 다소의 차이를 보였다. 따라서 이러한 결과는 가시연꽃을 주요 구성종으로 하는 연못의 식재설계시 동반 부엽식물의 선정 및 식피율 배분에 반영해야 할 지침으로 제안한다.

• 한국균학회소식:학술대회논문집
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• 한국균학회 2016년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.19-20
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• 2016

Sesquiterpenoids are defined as $C_{15}$ compounds derived from farnesyl pyrophosphate (FPP), and their complex structures are found in the tissue of many diverse plants (Degenhardt et al. 2009). FPP's long chain length and additional double bond enables its conversion to a huge range of mono-, di-, and tri-cyclic structures. A number of cyclic sesquiterpenes with alcohol, aldehyde, and ketone derivatives have key biological and medicinal properties (Fraga 1999). Fungi, such as the wood-rotting Polyporus brumalis, are excellent sources of pharmaceutically interesting natural products such as sesquiterpenoids. In this study, we investigated the biosynthesis of P. brumalis sesquiterpenoids on modified medium. Fungal suspensions of 11 white rot species were inoculated in modified medium containing $C_6H_{12}O_6$, $C_4H_{12}N_2O_6$, $KH_2PO_4$, $MgSO_4$, and $CaCl_2$ for 20 days. Cultivation was stopped by solvent extraction via separation of the mycelium. The metabolites were identified as follows: propionic acid (1), mevalonic acid lactone (2), ${\beta}$-eudesmane (3), and ${\beta}$-eudesmol (4), respectively (Figure 1). The main peaks of ${\beta}$-eudesmane and ${\beta}$-eudesmol, which were indicative of sesquiterpene structures, were consistently detected for 5, 7, 12, and 15 days These results demonstrated the existence of terpene metabolism in the mycelium of P. brumalis. Polyporus spp. are known to generate flavor components such as methyl 2,4-dihydroxy-3,6-dimethyl benzoate; 2-hydroxy-4-methoxy-6-methyl benzoic acid; 3-hydroxy-5-methyl phenol; and 3-methoxy-2,5-dimethyl phenol in submerged cultures (Hoffmann and Esser 1978). Drimanes of sesquiterpenes were reported as metabolites from P. arcularius and shown to exhibit antimicrobial activity against Gram-positive bacteria such as Staphylococcus aureus (Fleck et al. 1996). The main metabolites of P. brumalis, ${\beta}$-Eudesmol and ${\beta}$-eudesmane, were categorized as eudesmane-type sesquiterpene structures. The eudesmane skeleton could be biosynthesized from FPP-derived IPP, and approximately 1,000 structures have been identified in plants as essential oils. The biosynthesis of eudesmol from P. brumalis may thus be an important tool for the production of useful natural compounds as presumed from its identified potent bioactivity in plants. Essential oils comprising eudesmane-type sesquiterpenoids have been previously and extensively researched (Wu et al. 2006). ${\beta}$-Eudesmol is a well-known and important eudesmane alcohol with an anticholinergic effect in the vascular endothelium (Tsuneki et al. 2005). Additionally, recent studies demonstrated that ${\beta}$-eudesmol acts as a channel blocker for nicotinic acetylcholine receptors at the neuromuscular junction, and it can inhibit angiogenesis in vitro and in vivo by blocking the mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway (Seo et al. 2011). Variation of nutrients was conducted to determine an optimum condition for the biosynthesis of sesquiterpenes by P. brumalis. Genes encoding terpene synthases, which are crucial to the terpene synthesis pathway, generally respond to environmental factors such as pH, temperature, and available nutrients (Hoffmeister and Keller 2007, Yu and Keller 2005). Calvo et al. described the effect of major nutrients, carbon and nitrogen, on the synthesis of secondary metabolites (Calvo et al. 2002). P. brumalis did not prefer to synthesize sesquiterpenes under all growth conditions. Results of differences in metabolites observed in P. brumalis grown in PDB and modified medium highlighted the potential effect inorganic sources such as $C_4H_{12}N_2O_6$, $KH_2PO_4$, $MgSO_4$, and $CaCl_2$ on sesquiterpene synthesis. ${\beta}$-eudesmol was apparent during cultivation except for when P. brumalis was grown on $MgSO_4$-free medium. These results demonstrated that $MgSO_4$ can specifically control the biosynthesis of ${\beta}$-eudesmol. Magnesium has been reported as a cofactor that binds to sesquiterpene synthase (Agger et al. 2008). Specifically, the $Mg^{2+}$ ions bind to two conserved metal-binding motifs. These metal ions complex to the substrate pyrophosphate, thereby promoting the ionization of the leaving groups of FPP and resulting in the generation of a highly reactive allylic cation. Effect of magnesium source on the sesquiterpene biosynthesis was also identified via analysis of the concentration of total carbohydrates. Our current study offered further insight that fungal sesquiterpene biosynthesis can be controlled by nutrients. To profile the metabolites of P. brumalis, the cultures were extracted based on the growth curve. Despite metabolites produced during mycelia growth, there was difficulty in detecting significant changes in metabolite production, especially those at low concentrations. These compounds may be of interest in understanding their synthetic mechanisms in P. brumalis. The synthesis of terpene compounds began during the growth phase at day 9. Sesquiterpene synthesis occurred after growth was complete. At day 9, drimenol, farnesol, and mevalonic lactone (or mevalonic acid lactone) were identified. Mevalonic acid lactone is the precursor of the mevalonic pathway, and particularly, it is a precursor for a number of biologically important lipids, including cholesterol hormones (Buckley et al. 2002). Farnesol is the precursor of sesquiterpenoids. Drimenol compounds, bi-cyclic-sesquiterpene alcohols, can be synthesized from trans-trans farnesol via cyclization and rearrangement (Polovinka et al. 1994). They have also been identified in the basidiomycota Lentinus lepideus as secondary metabolites. After 12 days in the growth phase, ${\beta}$-elemene caryophyllene, ${\delta}$-cadiene, and eudesmane were detected with ${\beta}$-eudesmol. The data showed the synthesis of sesquiterpene hydrocarbons with bi-cyclic structures. These compounds can be synthesized from FPP by cyclization. Cyclic terpenoids are synthesized through the formation of a carbon skeleton from linear precursors by terpene cyclase, which is followed by chemical modification by oxidation, reduction, methylation, etc. Sesquiterpene cyclase is a key branch-point enzyme that catalyzes the complex intermolecular cyclization of the linear prenyl diphosphate into cyclic hydrocarbons (Toyomasu et al. 2007). After 20 days in stationary phase, the oxygenated structures eudesmol, elemol, and caryophyllene oxide were detected. Thus, after growth, sesquiterpenes were identified. Per these results, we showed that terpene metabolism in wood-rotting fungi occurs in the stationary phase. We also showed that such metabolism can be controlled by magnesium supplementation in the growth medium. In conclusion, we identified P. brumalis as a wood-rotting fungus that can produce sesquiterpenes. To mechanistically understand eudesmane-type sesquiterpene biosynthesis in P. brumalis, further research into the genes regulating the dynamics of such biosynthesis is warranted.

• 한국전통조경학회지
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• 제36권3호
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• pp.58-74
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• 2018

본 연구는 조선 말기 대표적 정치인이며 경세가, 그리고 다인이었던 귤산 이유원의 은거 유적인 남양주 천마산 기슭에 위치한 가오별업의 공간구성과 정원 특성을 고구함으로서 향유 별서원림 복원의 기초자료를 제시하고자 한 것이다. 문헌고찰과 시문 분석 그리고 현장조사와 주민인터뷰를 결과를 종합해 얻은 가오별업의 정원 모습은 다음과 같다. 종남산을 상징하는 '귤산'이라 자호한 이유원은 왕유의 망천별업과 서계 박세당의 은거 및 별서 경영을 동경하고 이를 스스로 실현하기 위해 선영이 있는 양주 가오곡에 별업을 조성하였다. 천마산 아래 가오곡을 중심으로 조성한 가오별업은 크게 내원과 외원으로 구성되며 별업공간의 영역은 '가오복지' 바위글씨 표식으로부터 시작된다. 가오별업의 내원은 사시향관, 오백간정, 임하려, 퇴사담 등의 건물과 행랑채 주변의 채원과 후원의 과원을 주요 정원구성요소로 하였으며 내원으로부터 약 850m 떨어진 상부에 조성된 영귀정은 별업 속에 또 다른 별서로서의 이중적 공간구성을 보인다. 가오별업의 내원은 장서각이자 고동서화의 보관소로서 사랑채 역할을 한 사시향관과 익랑 형태로 연결된 작은 사랑채 오백간정이 있었으며 주변에는 유상곡수거가 시설되었다. 또한 서재이자 벽려원(??園)이라 편액한 임하려는 별업 가장 높은 곳에 입지한 서옥이자다실이었다. 방지원도형의 연당 퇴사담에 도입된 태호석 이외에도 가오별업에는 여러 기의 태호석이 도입되었으며 내원에는 다양하고 희귀한 정원 식물들이 식재되었는데 이는 이 시기 원예취미 사조 및 이유원의 재력과 고동서화 수집과도 무관하지 않다. 한편 별업에서 만회암으로 이르는 가오천계곡에 세운 영귀정 일원은 이유원 시기 이후 옥산 또는 우암이란 호를 가졌던 또 다른 인사가 향유했던 명소 '우암폭'이었던 곳으로 보인다. 이유원은 우암폭을 제삼폭으로 규정하고 '귤산'이라 새김으로서 이곳이 자신의 별업 영역임을 알렸으며 이곳에 영귀정을 세우고 주변에는 다수의 복사나무를 심어 도화경을 재현하였다. 영귀정 상부에는 만회정에 이르는 교량 앞에 새겨진 벽파동천 바위글씨는 가오복지 속에 형성된 또 다른 선계로 가름된다. 이유원은 그가 중창에 큰 역할을 한 사찰 만회암 후면 계곡의 거대한 바위에는 제일산이라 바위글씨를 새겨 이곳이 가오별업 외원의 종국임을 알렸다. 본 연구는 문헌연구와 현장연구에 의해 가오곡 일대의 별업 흔적을 추정한 것으로 현재까지 확인된 현장 유적에 의해 추정된 결과이다. 제일산과 제삼폭 사이의 제2의 경물이나 바위글씨를 확인을 위한 노력이 수반되어야 할 것이다. 또한 향후 시굴조사 등을 통해 가오별업의 정확한 배치특성이 밝혀지기를 기대한다. 이를 위해서는 특히 가오별업 복원을 위한 남양주시의 관심과 역할이 있어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.49-56
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• 2010

At the initial stage of Internet advertising, banner advertising came into fashion. As the Internet developed into a central part of daily lives and the competition in the on-line advertising market was getting fierce, there was not enough space for banner advertising, which rushed to portal sites only. All these factors was responsible for an upsurge in advertising prices. Consequently, the high-cost and low-efficiency problems with banner advertising were raised, which led to an emergence of keyword advertising as a new type of Internet advertising to replace its predecessor. In the beginning of 2000s, when Internet advertising came to be activated, display advertisement including banner advertising dominated the Net. However, display advertising showed signs of gradual decline, and registered minus growth in the year 2009, whereas keyword advertising showed rapid growth and started to outdo display advertising as of the year 2005. Keyword advertising refers to the advertising technique that exposes relevant advertisements on the top of research sites when one searches for a keyword. Instead of exposing advertisements to unspecified individuals like banner advertising, keyword advertising, or targeted advertising technique, shows advertisements only when customers search for a desired keyword so that only highly prospective customers are given a chance to see them. In this context, it is also referred to as search advertising. It is regarded as more aggressive advertising with a high hit rate than previous advertising in that, instead of the seller discovering customers and running an advertisement for them like TV, radios or banner advertising, it exposes advertisements to visiting customers. Keyword advertising makes it possible for a company to seek publicity on line simply by making use of a single word and to achieve a maximum of efficiency at a minimum cost. The strong point of keyword advertising is that customers are allowed to directly contact the products in question through its more efficient advertising when compared to the advertisements of mass media such as TV and radio, etc. The weak point of keyword advertising is that a company should have its advertisement registered on each and every portal site and finds it hard to exercise substantial supervision over its advertisement, there being a possibility of its advertising expenses exceeding its profits. Keyword advertising severs as the most appropriate methods of advertising for the sales and publicity of small and medium enterprises which are in need of a maximum of advertising effect at a low advertising cost. At present, keyword advertising is divided into CPC advertising and CPM advertising. The former is known as the most efficient technique, which is also referred to as advertising based on the meter rate system; A company is supposed to pay for the number of clicks on a searched keyword which users have searched. This is representatively adopted by Overture, Google's Adwords, Naver's Clickchoice, and Daum's Clicks, etc. CPM advertising is dependent upon the flat rate payment system, making a company pay for its advertisement on the basis of the number of exposure, not on the basis of the number of clicks. This method fixes a price for advertisement on the basis of 1,000-time exposure, and is mainly adopted by Naver's Timechoice, Daum's Speciallink, and Nate's Speedup, etc, At present, the CPC method is most frequently adopted. The weak point of the CPC method is that advertising cost can rise through constant clicks from the same IP. If a company makes good use of strategies for maximizing the strong points of keyword advertising and complementing its weak points, it is highly likely to turn its visitors into prospective customers. Accordingly, an advertiser should make an analysis of customers' behavior and approach them in a variety of ways, trying hard to find out what they want. With this in mind, her or she has to put multiple keywords into use when running for ads. When he or she first runs an ad, he or she should first give priority to which keyword to select. The advertiser should consider how many individuals using a search engine will click the keyword in question and how much money he or she has to pay for the advertisement. As the popular keywords that the users of search engines are frequently using are expensive in terms of a unit cost per click, the advertisers without much money for advertising at the initial phrase should pay attention to detailed keywords suitable to their budget. Detailed keywords are also referred to as peripheral keywords or extension keywords, which can be called a combination of major keywords. Most keywords are in the form of texts. The biggest strong point of text-based advertising is that it looks like search results, causing little antipathy to it. But it fails to attract much attention because of the fact that most keyword advertising is in the form of texts. Image-embedded advertising is easy to notice due to images, but it is exposed on the lower part of a web page and regarded as an advertisement, which leads to a low click through rate. However, its strong point is that its prices are lower than those of text-based advertising. If a company owns a logo or a product that is easy enough for people to recognize, the company is well advised to make good use of image-embedded advertising so as to attract Internet users' attention. Advertisers should make an analysis of their logos and examine customers' responses based on the events of sites in question and the composition of products as a vehicle for monitoring their behavior in detail. Besides, keyword advertising allows them to analyze the advertising effects of exposed keywords through the analysis of logos. The logo analysis refers to a close analysis of the current situation of a site by making an analysis of information about visitors on the basis of the analysis of the number of visitors and page view, and that of cookie values. It is in the log files generated through each Web server that a user's IP, used pages, the time when he or she uses it, and cookie values are stored. The log files contain a huge amount of data. As it is almost impossible to make a direct analysis of these log files, one is supposed to make an analysis of them by using solutions for a log analysis. The generic information that can be extracted from tools for each logo analysis includes the number of viewing the total pages, the number of average page view per day, the number of basic page view, the number of page view per visit, the total number of hits, the number of average hits per day, the number of hits per visit, the number of visits, the number of average visits per day, the net number of visitors, average visitors per day, one-time visitors, visitors who have come more than twice, and average using hours, etc. These sites are deemed to be useful for utilizing data for the analysis of the situation and current status of rival companies as well as benchmarking. As keyword advertising exposes advertisements exclusively on search-result pages, competition among advertisers attempting to preoccupy popular keywords is very fierce. Some portal sites keep on giving priority to the existing advertisers, whereas others provide chances to purchase keywords in question to all the advertisers after the advertising contract is over. If an advertiser tries to rely on keywords sensitive to seasons and timeliness in case of sites providing priority to the established advertisers, he or she may as well make a purchase of a vacant place for advertising lest he or she should miss appropriate timing for advertising. However, Naver doesn't provide priority to the existing advertisers as far as all the keyword advertisements are concerned. In this case, one can preoccupy keywords if he or she enters into a contract after confirming the contract period for advertising. This study is designed to take a look at marketing for keyword advertising and to present effective strategies for keyword advertising marketing. At present, the Korean CPC advertising market is virtually monopolized by Overture. Its strong points are that Overture is based on the CPC charging model and that advertisements are registered on the top of the most representative portal sites in Korea. These advantages serve as the most appropriate medium for small and medium enterprises to use. However, the CPC method of Overture has its weak points, too. That is, the CPC method is not the only perfect advertising model among the search advertisements in the on-line market. So it is absolutely necessary that small and medium enterprises including independent shopping malls should complement the weaknesses of the CPC method and make good use of strategies for maximizing its strengths so as to increase their sales and to create a point of contact with customers.