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External 데이타베이스 및 Worksheet과 느슨하게 연결된 Expert Training System의 Prototype 개발
유영동(Young-dong YOO) 한국정보과학회 1991 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.18 No.1
본 논문은 external programs (즉, 데이타베이스 program, worksheet program 및 ASCII화일)를 서브시스템으로 하는 교육적(pedagogical) 연수(training)전문가 시스템 Prototype의 구조 및 그의 구현에 관하여 기술하였다. Prototype은 1개의 주 시스템과 3개의 서브시스템으로 구성되어져 있다. 주 시스템은 전체의 시스템에서 일종의 Kernel의 역할을 하며 학습자 모델 모듈, 학습교사 모듈, 학습규칙 기반모듈과 인터페이스 모듈로 구성하였다. 서브시스템은 2개의 데이타베이스 시스템과 비지니스 도구인 Worksheet으로 구성하였다. 유지관리(Maintenance)에 효율성 있는 지식기반의 설계(Knowledge base) 및 구현에 중점을 두었으며, 그의 결과로 모듈 지식기반 구축기법(Modular knowledge base)을 개발하였다. 또한 학습자와 시스템의 상호작용(interactions)을 관찰 및 수록하여, 그를 시스템개선의 사후 분석자료로 사용할 수 있는 학습진행과정 화일(progress record file PRF)이 개발되었다. 개발된 Prototype의 구현 시스템으로서 Prototype Expert Training System (PETS)을 개발하였으며, PETS는 다음과 같은 장점들을 제공한다. 첫째, 간편하고 신속한 Knowledge base 유지관리(maintenance), 둘째, 모듈 기법을 이용하여 가상적으로 무제한 크기의 지식기반 구축가능, 셋째, PRF기법을 이용하여 학습자와 시스템간의 상호작용을 차후에 관찰하여 시스템 개선 및 학습자의 진행과정을 파악할 수 있다.
Vibrio metschnikovii 균주 RH530의 trpB, trpA 그리고 3' trpC(F) 유전자의 클로닝 및 염기서열 결정
권용태,김진오,유영동,노현모,Kwon, Yong-Tae,Kim, Jin-Oh,Yoo, Young-Dong,Rho, Hyune-Mo The Microbiological Society of Korea 1994 미생물학회지 Vol.32 No.2
The genes, trpB, trpA and 3’ trpC(F) of Vibrio metschnikovii strain RH530 were cloned and sequenced. The trpB and trpA genes had open reading frames of 1,173 bp and 804 bp encoding 391 and 268 amino acids, respectively. The trpB and trpA genes had conventional ribosome-binding sequences and overlapped with each other by one nucleotide, suggesting that these two genes are translationally coupled. 115 nucleotide upstream the trpB start codon, tjere was an incomplete open reading frame of the 3’-end of the trpC(F). The amino acid sequences of trpB, trpA and trpC(F) of V. metschnikovii RH530 had identities of 64.2%, 82.4% and 73.7% respectively, for those of V. parahaemolyticus; 58.7%, 72.3% and 54.9%, respectively, for Salmonella typhimurium; and 42.6%. 54.1% and 12.5%, respectively, for brevibacterium lactofermentum. The genetic organization of these genes, especially in the noncoding region between trpC(F) and trpB, was distinct from that of Enterobacteriaceae. Vibrio meschnikovii 균주 RH530의 trpB. trpA 및 3‘ trpC(F) 유전자를 대장균에 클로닝하여 염기서열을 결정하였다. trpB 및 trpA 유전자는 각각 391 및 268 아미노산을 coding할 수 있는 1,173 bp 및 804 bp의 open reading frame을 가졌다. trpB 및 trpA 유전자는 일반적인 ribosome-binding sequence를 가졌으며 1개의 nucleotide만큼 중복되어 있었다. 이는 이들 두 유전자가 trinslation 단계에서 연결되어 있음을 의미한다. trpB 유전자의 개시토돈에서 115 nucleotide 위에 trpC(F)와 trpF의 융합체인 trpC(F)의 3’-말단부위의 불완전한 open reading frame의 존재 하였다. V. metschnikovil RH530의 TrpB, TrpA 및 TrpC(F)의 아미노산 서열은 V. parahaemolyticus의 그것들과 각각 64.2%, 82.4%, 73.7%: S. typhimurium과 58.7%, 72.3%, 54.9%: B. lactoermentum과 42.6%, 54.1%, 12.5%의 유사성을 보였다. 이는 TrpB가 TrpA보다 서열이 잘 보존되어 있음을 나타내며 TrpC(F)는 다를 두 polypeptide에 비해서 서열의 변이가 큼을 나타낸다. 이들 유전자들의 구조, 특히 trpC(F)와 trpB 사이의 noncoding 부위는 Enterobacteriaceae 비롯한 다를 개체들과는 다른 특징을 보였다.
이성곤(Seong-Gon Lee),유영동(Young-dong Yoo) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅱ
본 논문에서는 지능형 교습시스템에서 필요한 교수 모듈을 분석하고 이에 근거하여 새로운 교습모듈을 제시하고 구현하였다. 학습자의 학습능력을 평가하고 이에 따른 교습 전략을 세우고 교습방법을 설정하기위하여 학습자의 성향을 정확히 파악하여야한다. 따라서 본 논문에서는 구축된 지식베이스와 학습자 성향을 파악하는 history database를 근거하여 개념 지도(concept map)을 이용하여 학습자 성향과 학습자의 지식 정도를 정확히 파악하여 교습모듈을 제시 · 구현하였다.
Agent를 이용한 Multimedia 저작도구 모형에 관한 연구
이성곤(Seong-Gon lee),유영동(Young-dong Yoo) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
CD-Title 개발에 있어 사용되는 많은 저작도구들은 비 전문가가 사용하기는 적합하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기위하여 Wizard 방식의 Agent를 사용함으로써 보강된 저작도구의 모형을 제시하였다. 객체의 속성의 기능을 강화하여 객체의 제어할 수 있는 능력을 향상시켰으며, 자작물의 메모리관리할 수 있는 기능을 추가하였다. 저작물의 기능을 향상시키기위해 스크립트를 사용한다면 명령어 라이브러리를 두어 비전문가라도 쉽게 사용할 수 있다는 장점이있다.
수신 신호 강도(RSSI) 측정을 이용한 센서 네트워크상에서의 실내 위치 추정 시스템
김영균(Youngkyun Kim),유영동(Young-dong Yoo),좌동경(Dongkyoung Chwa),홍석교(Suk-Kyo Hong),박민호(Minho Park),한상완(Sangwan Han) 대한전기학회 2007 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2007 No.10
일반적으로, 저가 장비를 이용한 수신 신호 강도(RSSI)의 측정은 전파의 특성상 다소 부정확한 정보를 제공하고, 이는 최소평균제곱오차(MMSE)를 이용한 위치 추정 방법에 있어 큰 오차 요인으로 작용한다. 따라서 이 논문에서는 수신 신호 강도를 이용한 기존의 위치 추정 방법을 개선하기 위해 센서 네트워크상의 유효 노드선정 알고리즘을 제시한다. 그리고 개선된 방법을 이용하여 센서 네트워크 기반의 실내 위치 추정 시스템을 구현 한다. 끝으로, 개선된 방법의 성능 검증을 위한 실험 결과를 제시한다.