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Saravanan, Anbalagan; Kumar, Ponnusamy Senthil; Rangasamy, Gayathri
2022 / Industrial & Engineering Chemistry Research
Kim, Hwanik; Noh, Jin; Jung, Gyoohwan; Jeong, Seong Jin
2025 / BMC Urology
Achour, Souad; Amokrane, Samira; Chegrouche, Salah; Nibou, Djamel; Baaloudj, Oussama
2021 / Research on Chemical Intermediates
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본 연구는 핵에너지 분야의 폐기물 제거를 위한 친환경적인 방법으로, 화학적으로 활성화된 알제리 벤토나이트 BMP-Na에 대한 육가 우라늄 U(VI) 흡착을 연구합니다. 인공 신경망(ANN) 모델링을 통해 흡착 과정을 최적화했으며, pH 5.6, 초기 농도 67 mg/L, 흡착제 투여량 5 g/L 조건에서 6시간 이내에 완전 흡착률을 달성하는 최적 조건을 제시합니다.
Engineering applications of bio-inspired artificial neural networks ; International Work-Conference on Artificial and Natural Neural Networks, IWANN'99, :proceedings
Adsorption of metals by geomedia : variables, mechanisms, and model applications
Advanced process control & simulation for chemical engineers
Reduction of Pu(VI) on Fe surfaces : soft x-ray absorption and resonant inelastic scattering study
Fundamentals of adsorption : proceedings of the Fifth International Conference on Fundamentals of Adsorption
Physical adsorption : experiment, theory, and applications
Neural networks in chemical reaction dynamics
New trends in neural computation : International Workshop on Artificial Neural Networks, IWANN '93, Sitges, Spain, June 9-11, 1993 : proceedings
Atomic absorption spectrometry : theory, design, and applications
Oxide-based systems at the crossroads of chemistry : second international workshop, October 8-11, 2000, Como, Italy
From natural to artifical neural computation : International Workshop on Artificial Neural Networks, Malaga-Torremolinos, Spain, June 7-9, 1995 : proceedings
Artificial neural networks : ICANN '97 : 7th International Conference, Lausanne, Switzerland, October 8-10, 1997 : proceedings
Developments in analytical methods in pharmaceutical, biomedical, and forensic sciences
Computational methods in lanthanide and actinide chemistry
Spectral tailoring for boron neutron capture therapy
Ion exchange advances : proceedings of IEX '92
Computational methods in surface and colloid science
Nanomaterial interfaces in biology : methods and protocols
Annual reports on NMR spectroscopy.
Adsorption design for wastewater treatment
Journal of colloid and interface science
Tanzifi M; Tavakkoli Yaraki M; Karami M; Karimi S; Dehghani Kiadehi A; Karimipour K; Wang SRadiochemistry
Sahu, M.; Sar, S. K.International Journal of Biological Macromolecules
Sharma, H.; Kaith, B.S.; Kumar, R.; Mehra, R.; Bhatti, M.S.Toxicological and Environmental Chemistry
Tavengwa, N.T.; Cukrowska, E.; Chimuka, L.RSC Advances
Kavitha, B.; Sarala Thambavani, D.Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry: An International Journal Dealing with All Aspects and Applications of Nuclear Chemistry
Wang, Zili; Liu, Zhirong; Ye, Tianzhen; Wang, Yun; Zhou, LiminEnvironmental Science and Pollution Research
Nguyen V.D.,Nguyen H.T.H.,Vranova V.,Nguyen L.T.N.,Bui Q.M.,Khieu T.T.Journal of the Taiwan Institute of Chemical Engineers
Zhu J.,Zhang H.,Liu Q.,Wang C.,Sun Z.,Li R.,Liu P.,Zhang M.,Wang J.Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry: An International Journal Dealing with All Aspects and Applications of Nuclear Chemistry
Ma, Zhili; Wang, Yanfei; Liu, Mouwu; Luo, YiGe; Xie, Xiaoqing; Xiong, ZengJournal of hazardous materials
Zhu J; Liu Q; Li Z; Liu J; Zhang H; Li R; Wang JColloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects
Wang, F.; Liu, Q.; Li, R.; Li, Z.; Zhang, H.; Wang, J.; Liu, L.RSC Advances
Zhang Y.,Dai M.,Liu K.,Peng C.,Du Y.,Chang Q.,Ali I.,Naz I.,Saroj D.P.Journal of Physical Chemistry C
Mishima K.,Deng Y.,Feng S.,Abe M.,Miyamoto N.,Kano N.International Journal of Chemical Engineering
M. Venkata Ratnam; Manikkampatti Palanisamy Murugesan; Srikanth Komarabathina; S. Samraj; Mohammedsani Abdulkadir; Muktar Abdu KalifaJournal of Water Process Engineering
Mohamed A. Hassanin; Elhassan A. Allam; Eman M. Allam; Mohamed Y. Hanfi; Ahmed K. Sakr; Shymaa E. Adel; Mohamed E. MahmoudEgyptian Journal of Petroleum
Ahmed M. Motawie; Khalid F. Mahmoud; Abdallah A. El-Sawy; Hesham M. Kamal; Hassan Hefni; Huda Amer IbrahiemJournal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry: An International Journal Dealing with All Aspects and Applications of Nuclear Chemistry
Luo, Mingbiao; Liu, Shujuan; Li, Jianqiang; Luo, Feng; Lin, Hailu; Yao, PeipeiRadiochemistry
A. A. Ahmad; A. R. Bakry; L. A. YousefRadiochemistry
L. A. Yousef; A. R. Bakry; A. A. AhmadInternational Journal of Biological Macromolecules
Li Y.,Dai Y.,Tao Q.,Gao Z.,Xu L.전선 / 대학원
본 과목에서는 유한요소해법, 유한체적법, Spectral methods, A posteriori error estimate, Adaptive methods, Nonconforming methods 등 편미분방정식의 최근 발전된 수치해법, 선형 및 비선형 방정식의 직접 및 반복 해법, 최적화 문제의 수치해법, 확률 및 통계문제의 수치해법, 몬테 카를로 해법 등과 관련된 최신 과학계산 이론과 더불어 이러한 이론을 과학, 공학의 주요 방정식에의 적용한 응용사례에 대한 최신의 선택적 주제를 배우도록 한다.전선 / 대학원
개인별 약물유전체학적 정보 및 외인적 요인 등을 통합하여 환자별 맞춤약물요법을 연구하고 적용하는 데 필요한 지식을 습득한다.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.전필 / 학사
유기화학의 기초지식과 기초분광법을 이용한 관능기들의 정성분석법 등을 강술한다. 첫째, UV, IR, NMR, mass spectrum을 이용한 유기화합물의 정성분석 기초이론. 둘째, 방향족화합물의 종류와 성질, 셋째, 방향족화합물과 친전자 치환반응, 넷째, 유기산의 제법과 성질. 셋째, 알데히드 및 케톤기를 갖는 화합물의 성질. 다섯째, 아민기를 갖는 화합물. 여섯째, 유기금속 화합물과 공업적 이용. 그 외 헤테로고리 화합물의 종류와 성질 등을 강의한다.전선 / 학사
혹독한 환경에서 사용되는 핵재료의 성능과 내구성을 이해하기 위해서는 핵재료 모델링 및 시뮬레이션 기법이 매우 중요하다. 최근 데이터 과학 및 머신 러닝이 발전함에 따라 이러한 기술은 더 많은 관심을 받고 있다. 이 강좌에서는 분자 동역학 계산을 사용한 핵재료의 특성과 거동에 대한 원자론적 이해를 바탕으로, 핵재료 모델링 및 시뮬레이션에 대한 기초적인 이론과 방법을 학습한다. 본 강좌를 이수한 학생들은 관련 분야 연구 논문을 올바르게 이해하고 모델링 및 시뮬레이션 기법을 이용한 연구를 시작할 수 있을 것으로 기대한다.전선 / 대학원
맞춤 약물요법 및 정밀의학은 질병의 치료 및 부작용과 관련된 개인별 유전적, 환경적 요인을 종합적으로 파악하여 환자의 치료에 적용하는 것으로 새로운 오믹스 바이오마커의 발전에 기반하고 있다. 본 과정에서는 개발을 위한 유전체, 대사체, 단백체, 마이크로바이옴 등 다중 오믹스의 접근방법을 이해하고 임상적으로 Implementation 하기 위해 필요한 통합적인 해석능력을 키운다. 실제 맞춤 약물 치료법을 개발하고 적용하기 위해 필요한 지식, 절차, 요건, 접근법에 대해서 신약 개발의 관점과 약물 인허가 및 치료학적 관점으로 접근하는 방법에 대하여 학습한다.전선 / 대학원
약동학/약력학 모델링 기법을 이용, 임상연구에서 얻은 약동학/약력학 자료를 계량화하여 객관적으로 분석하고 활용하는 방법을 연구하고, 나아가 임상시험 설계 최적화를 위한 simulation에 응용한다. Mechanistic / empirical PK & PD models, non-parametric PK/PD, PK-PD 자료분석 및 모델링, 생리학적 모델, non-SS PD 등에 대해 다룬다.전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.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
본 과목은 자연어 이해를 위한 확률 및 딥러닝 학습 방법론을 다룬다. 자연어 이해는 인공 지능에서 크게 주목받고 있는 영역으로 활용 범위가 웹 검색, 번역, 대화 모델 등으로 다양하다. 자연어 이해에서 성공적인 모델은 확률기반, 딥러닝 기반, 대형 언어모델 기반 모델 등이 있다. 본 과목에서는 이러한 다양한 모델을 이해하고, 디자인하고 구현하고 평가하는데 요구되는 최신 기술들을 다룬다. 1. 과목소개 2. Bag-of-word 언어모델 3. N-gram 언어모델 4. Bayesian 모델 5. Logistic 회귀 6. 임베딩 7. CNN 8. RNN 9. Transformer 10. 문맥적 임베딩 11. 지식 구축 및 활요 12. 언어에서의 AI 편향성전선 / 대학원
금속, 세라믹, 고분자, 및 복합체는 임플란트용, 치수복용, 보철용, 교정용 소재 등 치과학의 각 영역에서 다향하게 사용되고 있다. 이 강의는 임상에서 사용되는 다양한 소재의 물리적/화학적/생물학적 물성을 정확히 이해할 수 있는 기기분석법을 학생들에게 교육하여 환자의 진료 및 연구에 적극 응용할 수 있게 함을 목적으로 한다.전선 / 학사
이 수업은 유기화학 1에 이어 UV, IR, NMR, mass spectrum을 이용하여 탄소화합물의 분자구조를 해석할 수 있는 기초지식을 배양한다. 그리고 다양한 작용기의 특성과 반응을 이해하고, 간단한 유기화합물을 화학적으로 합성할 수 있는 기초지식을 습득한다. ※ 선이수과목: 유기화학 1전선 / 대학원
분자 수준 (DNA, RNA, proteins, epigenome) 생물정보 데이터 분석에 사용된 기계학습 기법을 구체적 문제와 함께 학습하는 과목이다. 생물정보학에 거의 모든 기계학습 기법이 사용 되고 있는데, 본 과목에서 다루는 기법은 dynamic programming, ML, MAP, (generalized) hidden Markov model (HMM), Gibbs sampling, Dirichlet mixture, expectation maximization, (graph) convolutional neural network, (graph) embedding, (Baysian) autoencoder 등이다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
분자 수준 (DNA, RNA, proteins, epigenome) 생물정보 데이터 분석에 사용된 기계학습 기법을 구체적 문제와 함께 학습하는 과목이다. 생물정보학에 거의 모든 기계학습 기법이 사용 되고 있는데, 본 과목에서 다루는 기법은 dynamic programming, ML, MAP, (generalized) hidden Markov model (HMM), Gibbs sampling, Dirichlet mixture, expectation maximization, (graph) convolutional neural network, (graph) embedding, (Baysian) autoencoder 등이다.전선 / 학사
화학 현상을 설명하는데 근본이 되는 분자 구조-기능 상관관계에 대한 전통적인 원리기반 접근법을 보완하고 확장하는, 데이터 기반 접근법의 원리와 응용에 대해 다룬다. (1) 기초 단계로서, 컴퓨터에서 분자를 표현하는 기법과 여러 분자 데이터에 대해 소개한다. 구체적으로, 분자를 1D, 2D, 3D 표현법으로 나타내는 방법에 대해 익히고, 다양한 화학 데이터베이스에 대해 배우며, 이를 컴퓨터에서 다루어 본다. (2) 더 나아가 분자의 성질을 예측하고 기능성 분자를 설계하기 위해 활용되는 여러 계산 도구 및 기계학습 기법을 소개한다. 전통적인 화학 계산 방법인 양자화학계산과 분자동력학 시뮬레이션의 원리와 관련 소프트웨어에 대해 소개하고, 현대 기계학습 방법으로 전통적인 화학계산 방법을 어떻게 보완하고 한계를 극복할 수 있을지 탐구한다. 더불어 분자 구조 및 성질을 예측하는 모델과 분자 생성 모델의 원리에 대해 배우고 활용한다. (3) 마지막으로, 화학, 생물학, 재료, 공학 등에서 효용성이 높은 분자의 성질을 예측하는 최신 연구 사례에 대해 소개하고 미래 방향에 대해 토론한다.전선 / 대학원
광학 이미징의 물리적인 해상도 한계를 뛰어넘어 100㎚ 이하의 초해상도를 달성할 수 있는 형광 이미징 기술을 소개한다. 본 과목에서는 2014년 노벨 화학상이 부여된 여러 초해상도 이미징 기술 중에서 해상도가 20㎚ 수준으로 가장 우수한 단분자 국소화 현미경법을 상세히 다룬다. 이미징 원리, 현미경 구성, 국소화 전략, 영상 복원, 기술 개발 동향, 바이오 응용연구 사례 등을 살펴봄으로써 초해상도 현미경 기술을 완전하게 이해하고 연구에 활용하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
제약분야와 의학이 어떻게 접목되어 신약개발 및 임상시험에 응용되는가를 이해하고, 이를 임상약리학적인 측면에서 통합하여 응용할 수 있는 방법론을 연구한다. 신약개발에 있어서 임상약리학의 역할, 전임상시험과정과 임상시험과정의 통합적 접근, 약물 인체 전달 시스템, 의약품의 약동학/약력학/안전성/유효성 연구방법 등에 대하여 다룬다.전선 / 학사
Infrared, Ultra-violet, Mass, Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy의 이론적 배경을 다루며 H-NMR 뿐만 아니라 C-13, N-15 NMR 등이 유기 화합물의 구조를 결정하는데 어떻게 이용되고 있는가를 배운다. 학기 종반에 미지시료의 spectrum으로 구조를 결정하게 하며 Spectrometer의 작동방법을 습득하게 한다.전필 / 학사
부피분석법의 기초가 되는 침전이 생성되는 반응, 산과 염기의 중화반응, 산화환원 반응, 킬레이트 금속착화합물이 생성되는 반응을 이용한 다양한 적정법에 의해 미지 시료 용액 속에 존재하는 분석물질의 성분을 검출하고 정량한다. 또한 금속이온의 분광학적 측정, 비타민의 요오드 적정법, 구리의 전기무게분석법, 카보네이트와 바이카보네이트 혼합물의 분석, 표준첨가물 분석법 등에 대해 실험이 진행될 것이다.