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Woo H.C.,Yoo D.K.,Jhung S.H.
2021 / Journal of Industrial and Engineering Chemistry
Arinze J.T.,Verhamme K.M.C.,Luik A.I.,Stricker B.,van Meurs J.B.J.,Brusselle G.G.
2021 / European Respiratory Journal
Behzad Mohammadi; Reza Ghasemzadeh; Zahra Sabeti; Venus Zafari; Khalil Ansarin; Mohammad Asghari Jafarabadi; Ensiyeh Seyedrezazadeh; Saeed Dastgiri; Mohammad Shakerkhatibi; Akbar Gholampour; Mohammad Ghanbari Ghozikali; Yalda Torabi
2021 / Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal
Li L.,Escuti M.J.
2021 / Optics Express
Hwang, Hyeontaek; Kang, Hyungseok; Kwon, Yong-Soo; Jeon, Doosoo; Shim, Tae Sun; Yim, Jae-Joon
2021 / Clinical Infectious Diseases
Tong Y; Zhang Q; Li Z; Meng G; Liu B; Jiang Y; Li S
2024 / Bioresource technology
김수영, 곽민섭, Soon Man Yoon, 정윤호, Jong Wook Kim, Sun
2022 / Clinical Endoscopy
Kang, BC; Nahm, SH; Huh, JH; Yoo, HS; Yu, JW; Lee, MH; Kim, BD
2001 / Theoretical and Applied Genetics
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고추(Capsicum spp.)의 RFLP 및 AFLP 마커를 이용한 분자 유전 지도를 구축하였다. 구축된 유전 지도는 1,320 cM를 포함하며, 11개의 큰 연결군과 5개의 작은 연결군으로 구성된다. 이 지도는 고추의 카로티노이드 및 캡사이시노이드 생합성 관련 유전자 연구의 기반을 제공할 것이다.
DNA-based markers in plants
Genetics, genomics and breeding of peppers and eggplants
DNA-based markers in plants
DNA fingerprinting in plants : principles, methods, and applications
Genetic mapping and marker assisted selection : basics, practice and benefits
DNA markers : protocols, applications, and overviews
Association mapping in plants
Genomes
Principles of statistical genomics
Immunobiology of HLA
Brassicas and legumes : from genome structure to breeding
핵산지문법(RFLP)을 이용한 작물의 유전자 지도작성
Plant senescence : methods and protocols
Phenolic metabolism in plants
Gene isolation and mapping protocols
Plant lipid signaling protocols
Plant fungal pathogens : methods and protocols
Plant epigenetics and epigenomics : methods and protocols
Acta Horticulturae
Kang, B. C.; Nahm, S. H.; Huh, J. H.; Yoo, H. S.; Kim, B. D.Horticulture, Environment, and Biotechnology
Hai Thi Hong Truong, 김기택, 김수, 채영, 박정현, 오대근, 조명철Horticulture, Environment, and Biotechnology
이흥렬, 김기택, 김현정, 한정헌, 김정호, 염선인, 강원희, Jinxia Shi, 박성우, 배익현, 이세민, 조주옥, 오동훈, 김병동, 김현정Genome
Ogundiwin, EA; Berke, TF; Massoudi, M; Black, LL; Huestis, G; Choi, D; Lee, S; Prince, JPEuphytica
Doǧanlar, S.; Frary, A.; Frary, A.; Daunay, M.-C.; Huvenaars, K.; Mank, R.Molecules and Cells
Dong Sun Kim, Dong Hwan Kim, Jae Hyoung Yoo, ByungHORTICULTURE ENVIRONMENT AND BIOTECHNOLOGY
Lee, Heung-Ryul; Kim, Ki-Taek; Kim, Hyoun-Joung; Han, Jung-Heon; Kim, Jeong-Ho; Yeom, Seon-In; Kim, Hyun Jung; Kang, Won-Hee; Jinxia-Shi; Park, Soung-Woo; Bae, Ik-Hyun; Lee, Semin; Cho, Juok; Oh, Donghoon; Kim, Byung-DongMolecules and Cells
HyounTHEORETICAL AND APPLIED GENETICS
Lee, JM; Nahm, SH; Kim, YM; Kim, BDMolecules and Cells
YongMOLECULES AND CELLS
Kim, Hyoun-Joung; Lee, Heung-Ryul; Han, Jung-Heon; Yeom, Seon-In; Harn, Chee-Hark; Kim, Byung-Dong한국육종학회지
KyungBiochemical genetics
İpek A; Yılmaz K; Sıkıcı P; Tangu NA; Öz AT; Bayraktar M; İpek M; Gülen HJournal of genetics
Mahesh S; Leelambika M; Jaheer M; Anithakumari AM; Sathyanarayana NKOREAN JOURNAL OF GENETICS
Kwon, Yong-Sham; Moon, Ji-Young; Yi, Seung-In; Bae, Kyung-Mi; Soh, Eun-Hee; Cho, Il-Ho; Kim, Byung-DongPlant Breeding
Lee, Jundae; Park, Seok Jin; Hong, Sun Chul; Han, Jung-Heon; Choi, Doil; Yoon, Jae BokMolecules and Cells
FuBREEDING SCIENCE
Lee, Jundae; Han, Jung-Heon; An, Chul-Geon; Lee, Won Phil; Yoon, Jae BokMOLECULES AND CELLS
Min, Woong-Ki; Han, Jung-Heon; Kang, Won-Hee; Lee, Heung-Ryul; Kim, Byung-DongMolecules and Cells
민웅기, 한정헌, 강원희, 이흥렬, 김병동전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 대학원
손상된 조직재생, 기능을 복원하기 위해 개발되는 저분자, 펩타이드, 단백질, 유전자 치료제 신약에 대한 분류, 신약으로 도출되기 위해 필수로 수행해야하는 시험 및 임상연구에 대한 기초지식을 학습함. 또한 조직복원을 위한 약물융합소재, 생리활성 바이오소재 등에 기반한 의료기기의 설계 및 기능평가 연구에 대해서 학습함.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 학사
Computer Simulated Image의 도움을 받아 공간 속에서 이동하는 인간의 행동을 예측하고, 이를 통하여 공간의 규모나 배치를 결정하는 디자인을 배운다. 따라서 이 강의는 형태를 생성하는 규칙을 배우며, 또한 이용자의 행동 특성을 설계에 반영하기 위해 생성한 형태를 인간의 생활 속에서 평가하고, 나아가 디지털 프로세스를 통해 표현 기술을 개발한다.전선 / 대학원
확률 그래프 모델은 확률 변수들 간의 조건 의존성을 그래프 형태로 나타낼 수 있는 통계 방법론으로, 대용량 변수들의 복잡한 상호관계도 조밀하게 표현할 수 있다. 근래 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇공학, 컴퓨터 시스템, 계산 생물학 등 인공지능과 연관된 다양한 실제 문제들에 성공적으로 활용되고 있다. 본 과목에서는 확률 그래프 모델에 필요한 이론, 원리, 알고리즘 등을 폭넓게 배우며, 특히 주요 주제로는, 베이지안 그래프와 마코프 랜덤 필드의 표현, 합-곱 알고리즘과 신뢰 전파 알고리즘 등을 통한 그래프 모델의 학습과 추론, 변분 분석과 표본화를 통한 근사 방법, 최대 마진 방법과 깊은 신경망 등의 최신 기계 학습 기법 등과 그들의 실제 적용 방법과 예시 등을 다룬다. 본 과목은 대학원생과 일부 고년차 학부생을 대상으로 한다.전선 / 학사
본 강좌는 학부생을 위한 계통분류학 및 실험 교과목으로 생물의 계통유연관계를 추론하는 다양한 방법론의 원리를 학습하고 실제 분석을 수행하는 실습을 병행하는 것을 목표로 한다. 세부적으로는 1) 계통학의 개념, 2) DNA 염기서열 및 단백질 아미노산 서열 변이 자료의 구조와 정렬, 3) 계통수 추론 방법론, 4) 염기서열 자료에 대한 계통수 분석, 5) 변이 자료에 대한 집단유전학 분석 등을 다루며, 유전체 수준의 자료를 분석하는 실습을 병행한다. 이를 통해 생명과학을 전공하는 학부생들이 생물다양성의 계층적 특성을 이해하고 이를 정량적으로 분석할 수 있는 기초를 제공하고자 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
현실에서 발생하는 최적화 문제는 많은 경우, 효율적인 알고리즘을 갖지 않는 NP-hard 문제이다. 본 강의에서는 우선 이러한 문제를 식별하는데, 기본이 되는 최적화 계산론, 다항 변환 등을 도입한다. 그리고 NP-hard 문제의 좋은 해를 효율적으로 구하는 다양한 접근법을 다룬다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
이 과목은 도시계획 분야의 연구방법론의 입문 과정이다. 학생들은 연구방법론의 기본 개념과 사회 과학 연구에서 직면하게 되는 자료의 유형, 측적, 샘플링, 확률, 설문 설계 등의 문제들에 대해서 배우게 된다. 사회현상을 이해·분석·해석하기 위해 이에 필요한 경험적 자료의 수집과 통계적 분석방법을 연습한다. 또한 과학에 있어서의 이론과 이론을 구축하게 되는 개념과 가설의 설정과 검증방법을 검토하여, 논문작성의 방법을 수련한다. 이 과정은 연구의 이론과 방법론의 중요성 및 그 한계뿐 만 아니라, 심화된 연구, 정책 분석, 연구 윤리 등에 대해서도 강조할 것이다.전선 / 대학원
본 과목에서는 식물의 개화과정과 이에 관여하는 제반 요인, 즉 광, 온도, 양분, 수분, 유약성, 호르몬 등이 어떻게 영향을 주는 가에 관하여 기본 이론을 습득시키고, 실제의 여러가지 국내외의 연구사례들을 살펴보게 함으로써 개화생리를 보다 구체적으로 이해시키도록 한다. 또한 나아가 수강생이 전공으로 하는 작물에 있어서의 개화생리 및 실제 이용방안에 대하여 알아보도록 한다.전선 / 대학원
β-lactam, aminoglycosider계 및 macrolide를 중심으로 한 항생물질의 화학, 합성 및 화학수식에 따른 제반이론 동향 등에 대해 논함.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
고등생물의 특징적 생명 현상을 담당하고 있는 세포들의 구조적 특징과 생리적 기능, 외부 자극으로 유도된 세포 내 신호전달경로, 유전자 발현, 세포주기와 분화의 분자생물학적 조절 기작에 대해 학습함. 특히 세포의 비정상적 조절에 의해 유발되는 인체 질환의 분자 의학적 치료 타겟과 이에 기반한 신약개발의 약물 타겟에 대한 최신 진보를 약학적 측면에서 학습함전필 / 대학원
본 과목은 행정 및 정책 연구에 있어서 기초가 되는 방법론적 연구역량의 배양과 양질의 연구를 수행할 수 있는 연구설계의 논리와 유형을 이해하는데 목적이 있다. 여기에는 3가지 하위목표를 상정할 수 있는데, 첫째, 과학적 실증연구의 논리를 살펴보고, 대표적인 연구방법론으로서의 양적 접근법과 질적 접근법 간의 논쟁을 살펴봄으로써, 방법론적 다원주의와 분석적 엄격성을 이해하고자 한다. 특히 각각의 접근법이 보유하는 논리와 절차의 상이성에도 불구하고, 그 평가기준의 공통점이 존재하고 또한 바람직함이 존재하는데, 이를 살펴보고자 한다. 둘째, 정책은 일정 목적을 달성하기 위한 수단으로 구성되는 것이 일반적이며 따라서 적절한 인과추론의 논리가 필수적이다. 이때 인과추론의 적절성은 연구설계의 논리 구조와 이를 위한 가정에 있음을 이해할 필요가 있다. 셋째, 실제 인과추론을 위한 다양한 방법론에 대한 이해와 응용역량의 배양을 도모한다. 이러한 논의는 향후 수강할 양적연구방법과 질적연구방법의 이론적·실무적 토대가 될 것이다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
최근의 유전체 연구 진보 속도는 매우 빠르며 연구의 내용 또한 비약적으로 변화하고 있다. 작물의 유전체 연구 또한 매우 빨리 진보하고 있으며 새로운 유전체 연구 기술 및 괄목할 만한 연구 내용들이 발표되고 있다. 본 강좌에서는 작물 유전체 해독 연구의 이해 및 이를 바탕으로 한 작물 연구의 향상을 목적으로 최신 유전체 연구 동향 및 신기술들을 소개하고 최신 연구 논문들을 중심으로 작물 연구에 접목하는 분야를 논의한다.전선 / 학사
지역연구를 위한 답사기법을 익히기 위해 약 여덟 차례 서울과 그 주변 지역을 답사한다. 학생들은 담당교수의 지도 감독 아래 각 답사를 기획 준비 안내함으로써 답사기법을 익힌다. 매 답사 뒤에는 답사기를 작성 제출하여 답사기를 쓰는 훈련을 한다. 또한 답사 시 경관을 관찰하고 슬라이드 사진을 찍어 경관을 해석하는 방법을 익힌다.전선 / 대학원
패턴 인식은 데이터가 주어졌을 때 데이터에 대한 사전 지식이나 통계적 특성을 사용하여 패턴의 특징을 찾아내고 이를 사용하여 패턴을 분류하는 것이다. 데이터의 차원은 일반적으로 매우 커서 데이터를 파악하기가 매우 어렵다. 데이타가 어떤 부류에 속하는 지에 대한 사전 지식이 있을 경우에는 패턴 분류를 하는 방법으로는 Bayes 분류기, Maximum likelihood 방법, Discriminant Analysis, 신경회로망 등이 있다. 그리고 데이터에 대한 사전지식이 없는 경우에는 clustering 하는 방법을 통하여 데이터를 분류한다. 패턴 인식은 얼굴, 지문 등의 생체인식 분야에 많이 이용되고 있으며, 또한 많이 축적된 데이터로부터 새로운 지식을 찾으려하는데 사용되고 있다. 이 과목에서는 패턴 인식에서 사용하는 여러 방법을 소개하고 그 응용에 대하여 다룬다.