Hye-Jin Choi

Asthma is a chronic lung disease that causes airflow obstruction due to airway inflammation. However, its therapeutics remain inadequate. We previously reported that phospholipase D1 (PLD1) is a key enzyme involved in the production of pro-inflammatory cytokines in airway inflammation induced by the house dust mite allergen Dermatophagoides farinae 2 (Der f 2). We also revealed that PLD1 is specifically inactivated by AP180 (assembly protein, 180 kDa) and identified the PLD1-specific binding mot

This study analyzes interior features of indoor community facilities, focused on apartment complexes in capital area selected by ‘Award of best living apartment’ during 2000～2007. First we analyze community facilities' concept, present standards of installment, present condition, then the size of each complex compared with legal standards. Also, we analyze interior features(spacial layout, furniture and furnishings, interior finishing materials, interior color), too. Research methods included bo

Decidualization of human endometrial stromal (ES) cells plays a critical role in successful uterine implantation. Therefore, monitoring of the behavior of human ES cells may provide the clue for early detection of a uterine abnormality such as sterility and abortion. Monitoring of decidualization in vitro cell culture system fundamentally depends on expression of the definite biomarkers. In this study, we tried to uncover novel marker proteins of 8-bromo-cyclic adenosine monophosphate (8-Br-cAMP

본 연구는 드라마 <당신이 죽였다>의 주요 캐릭터인 진소백과 장강의 서사를비교 분석하며 한국 미디어의 중국계 남성 재현방식의 변화를 비판적으로 논의한다. 선행연구들은 드라마와 영화를 통해 ‘조선족’이라 통칭되는 중국계 거주민, 특히 남성이 불법체류자, 폭력배와 같은 ‘위험한 타자’ 이미지로 틀짓기(framing) 되는 문제를 지적해왔다. 하지만 <당신이 죽였다>(2025)의 경우, 동일한 민족적 배경을 지닌 중국계 남성들에 대해 상이한 계급적 위치와 남성성을 부여하며 이전과차별화된 재현 전략을 선보인다. 이에 본 연구는 채트먼(Chatman, 1978, 1990) 의 서사분석을 중심으로 중국계 남성 캐릭터가 등장한 주요 플롯과 장면을 분석하며 각 캐릭터가 수행하는 서사 기능을 드러내는 한편, 그에 반영된 기호 및 서사코드가 한국 사회의 인종, 젠더, 계급과 같은 구조적 요인과 연결돼 어떠한 의미를 생성하는지 논의했다. 연구 결과, 장강은 기존 중국계 남성 재현의 핵심이었던한국 사회에

자동차 등록대수와 비례하여 증가하는 교통 혼잡은 도시의 사회경제 발전의 저해 요소로 작용하고 있다. 본 논문은 VDS(Vehicle Detection System)을 통한 데이터를 입력 변수로 사용한다. 본 연구의 목적은 교통 흐름을 단순히 2단계(원할, 정체)가 아닌 5단계(원할, 다소 지체, 지체, 다소 정체, 정체)로 더 정교하게 예측하고, 이 예측에서 가장 정확도가 높은 모델인 Catboost 모델과 다른 모델들을 비교하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘인 Catboost 모델을 통해 5가지 단계를 예측하고 정확도를 다른 머신러닝 알고리즘들과 비교, 분석한다. 또한, 하이퍼 파라미터(Hyper Parameter) 튜닝 및 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 전처리를 거치지 않은 Catboost 모델과 랜덤 선택(RandomizedSearchcv)을 통해 튜닝 및 데이터 전처리를 거친 모델을 비교, 분석한다. 분석 결과 하이퍼 파라미터 튜닝을 하지