Electronic discovery refers to the discovery of electronically stored information. The differences between producing paper documents and electronic information can be categorized into seven groups: massive volume, persistence, dynamic and changeable contents, metadata, environment-dependence, dispersion and searchability. Since these differences make the discovery more expensive and less expeditious, it is necessary to limit the scope of discovery. Accordingly, a number of arbitration institutions have already introduced rules, guidelines or protocols on electronic discovery. ICDR guidelines take a minimal approach and address only the proper form of electronic document. CIArb Protocol is intended to act as a checklist for discovery of electronic data. CPR Protocol offers four modes of discovery of electronic documents ranging from minimal to extensive among which the parties may choose the way of electronic discovery. IBA Rules on Evidence and ICC Rules are silent on the issue of electronic discovery, however, working parties of the ICC are considering updates to the rules to deal with electronic discovery. It is disputed whether rules, guidelines or protocols on electronic discovery is necessary or appropriate. Although some have suggested that existing rules can make adequate provision for electronic discovery, it is more desirable to prepare new rules, guidelines or protocols to make arbitrators and counsels be familiar with electronic discovery process, to provide an adequate standard for electronic discovery and to limit the time and cost of electronic discovery. Such rules on electronic discovery should include provisions regarding the form of electronic document production, conference between parties regarding electronic discovery, keyword search, bearing the expenses to reduce disputes over electronic discovery.
Cho, Jae Eun;Kim, Jun Tae;Jung, Seo Hee;Kang, Nam Sook
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제34권4호
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pp.1212-1220
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2013
The human coagulation factor XI (FXI) is a serine protease that plays a significant role in blocking of the blood coagulation cascade as an attractive antithrombotic target. Selective inhibition of FXIa (an activated form of factor XI) disrupts the intrinsic coagulation pathway without affecting the extrinsic pathway or other coagulation factors such as FXa, FIIa, FVIIa. Furthermore, targeting the FXIa might significantly reduce the bleeding side effects and improve the safety index. This paper reports on a docking-based three dimensional quantitative structure activity relationship (3D-QSAR) study of the potent FXIa inhibitors, the chloro-phenyl tetrazole scaffold series, using comparative molecular field analysis (CoMFA) and comparative molecular similarity analysis (CoMSIA) methods. Due to the characterization of FXIa binding site, we classified the alignment of the known FXIa inhibitors into two groups according to the docked pose: S1-S2-S4 and S1-S1'-S2'. Consequently, highly predictive 3D-QSAR models of our result will provide insight for designing new potent FXIa inhibitors.
The discovery of new luminescent materials for use in light-emitting diodes(LEDs) has been of great interest, since LED-based solid state lighting applications are attracting a lot of attention in the energy saving and environmental fields. Recent research trends have centered on the discovery of new luminescent materials rather than on fine changes in well-known luminescent materials. In a sense, the novelty of our study beyond simple modification or improvement of existing phosphors. A good strategy for the discovery of new fluorescent materials is to introduce activators that are appropriate for conventional inorganic compounds, that have well-defined structures in the crystal structure database, but have not been considered as phosphor hosts. Another strategy is to discover new host compounds with structures that cannot be found in any existing databases. We have pursued these two strategies at the same time using composite search technology with particle swarm optimization(PSO). In this study, using PSO, we have tracked down a search space composed of Sr-Al-Si-O-N and have discovered a new phosphor structure with yellow luminescence; this material is a potential candidate for UV-LED applications.
대한약학회 2002년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.2
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pp.251.1-251.1
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2002
Capsaicin and analogues are valuable analgesic agents when administered to mammals. including humans. However. their pungency. hypothermia and the effects on the cardiovascular and respiratory systems through their general activation of primary afferents severely limit their use. So competitive antagonists have been pursued as a novel pharmacological agent for analgesics. rather than agonists. We have identified a new class of potent and selective vanilloid receptor (VR) antagonists. (omitted)
미세조류의 세포벽을 파쇄하여 지질을 추출하는 과정은 에너지를 많이 소비하는 과정으로 알려져 있다. 본 연구에서는 바이러스 감염을 통한 미세조류의 세포벽 파쇄 및 지질 추출법의 효율을 현재 사용되고 있는 마이크로파와 초음파를 이용한 추출법의 효율과 비교하였다. 바이러스 감염을 이용한 지질 생산율은 초음파 및 마이크로파의 생산율과 유의미한 차이를 보이지 않았다. 이는 같은 양의 지질을 낮은 에너지와 비용으로 얻을 수 있을 뿐만 아니라, 클로렐라 바이러스 감염에 의한 미세조류 지질 추출법을 대량 생산 시설에 적용 시 바이오 디젤 생산 비용을 절감할 수 있음을 시사한다.
New drug discovery and development research enable clinical treatment that saves human life and improves the quality of life, but the possibility of success with new drugs is significantly low despite a long time of 14 to 16 years and a large investment of 2 to 3 trillion won in traditional methods. As artificial intelligence is expected to radically change the new drug development paradigm, artificial intelligence new drug discovery and development projects are underway in various forms of collaboration, such as joint research between global pharmaceutical companies and IT companies, and government-private consortiums. This study uses the TOE framework and the Value-based Adoption Model, and the technical, organizational, and environmental factors that should be considered for the acceptance of AI technology at the level of the new drug research organization are the value of artificial intelligence technology. By analyzing the explanatory power of the relationship between perception and intention to use, it is intended to derive practical implications. Therefore, in this work, we present a research model in which technical, organizational, and environmental factors affecting the introduction of artificial intelligence technologies are mediated by strategic value recognition that takes into account all factors of benefit and sacrifice. Empirical analysis shows that usefulness, technicality, and innovativeness have significantly affected the perceived value of AI drug development systems, and that social influence and technology support infrastructure have significant impact on AI Drug Discovery and Development systems.
Endophytic fungi are symbiotically related to plants and spend most of their life cycle within them. In nature, they have a crucial role in plant micro-ecosystem. They are harnessed for their bioactive compounds to counter human health problems and diseases. Endophytic Diaporthe sp. is a widely distributed fungal genus that has garnered much interest within the scientific community. A substantial number of secondary metabolites have been detected from Diaporthe sp. inhabited in various plants. As such, this minireview highlights the potential of Diaporthe sp. as a rich source of bioactive compounds by emphasizing on their diverse chemical entities and potent biological properties. The bioactive compounds produced are of significant importance to act as new lead compounds for drug discovery and development.
With the explosive increase in the generation and utilization of spatiotemporal data sets, many research efforts have been focused on the efficient handling of the large volume of spatiotemporal sets. With the remarkable growth of ubiquitous computing technology, mining from the huge volume of spatiotemporal data sets is regarded as a core technology which can provide real world applications with intelligence. In this paper, we propose a 3-tier knowledge discovery framework for spatiotemporal data mining. This framework provides a foundation model not only to define the problem of spatiotemporal knowledge discovery but also to represent new knowledge and its relationships. Using the proposed knowledge discovery framework, we can easily formalize spatiotemporal data mining problems. The representation model is very useful in modeling the basic elements and the relationships between the objects in spatiotemporal data sets, information and knowledge.
In this paper, we propose new agent discovery and route discovery schemes to support Mobile IP (MIP) in Ad Hoc networks with wireless backbone. The wireless backbone consisting of stationary wireless routers and Internet gateways (IGs) is a kind of wireless access network of IP-based core network. The proposed scheme utilizes favorable features of wireless backbone such as stable links and no energy constraints. In the agent discovery scheme, backbone-limited periodic Agent Advertisement (AA) and proxy-AA messages are used, which reduce network-wide broadcasting overhead caused by AA and Agent Solicitation messages and decentralize MIP processing overhead in IGs. In order to reduce delay time and control message overhead during route discovery far the destination outside Ad Hoc network, we propose a cache-based scheme which can be easily added to the conventional on-demand routing protocols. The proposed schemes can reduce control overhead during agent discovery and route discovery, and efficiently support MIP in Ad Hoc network with wireless backbone.
본 논문에서는 무선센서 네트워크 환경에서 스케줄링 기법 중 큐롬(Quorum)기반 이웃 노드 탐색 프로토콜을 개선한 결합 큐롬기반 스케줄링 기법을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 서로 다른 크기를 갖는 두 개의 큐롭기반 스케줄링을 결합하여 새로운 스케줄을 생성하는 방법이다. 기존의 그리드기반의 큐롬 스케줄링 방법은 주어진 스케줄의 주기 내에서 2번의 만남을 보장하는 방법이지만 두 개의 그리드를 결합하여 생성된 스케줄방법은 두 개의 스케줄이 만나는 횟수가 증가한다. 제안하는 방법과 토심(TOSSIM) 시뮬레이터를 사용하여 그리드기반의 스케줄링 방법인 큐롬, 써치라이트 및 헤디스와 성능을 비교하였다. 실험에서 모든 센서 노드가 서로 다른 듀티 싸이클을 가정하여 실험을 수행하였다. 실제 실험결과 제안하는 방법이 기존의 다른 이웃 노드탐색 프로토콜에 비해 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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