• Proceedings of the KSAR Conference
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• 2004.06a
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• pp.270-270
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• 2004

이 연구는 Ⅰ) 혈관 폐색에 의한 인지 및 기억장애 동물모델에서 뇌졸중 치료제로써 인간배아줄기 세포의 신경세포 보호효과 및 작용기간을 밝히며, Ⅱ) 행동 약리학적 연구를 통해 기억력증진에 미치는 효과에 대해 밝히고 혈관 폐색에 의한 동물모델에서의 기억기능 증진 및 세포효과를 검증하고자 실시하였다. 중대 뇌동맥 폐색에 의한 쥐의 동물모델은 Sprague Dawley계 흰 쥐(260∼300 g)의 국소 중대뇌동맥을 일시적으로 폐색시켜 만들었다. 본 연구(미국 국립보건원에 등록된 MB03세포)에 사용된 인간배아줄기세포는 3×10⁴ cells/㎠ 밀도의 배양접시 내에서 4일 동안 embryoid bodies(EBs)의 형성을 위해 집합체를 이루도록 유도하였다. (중략)

• Proceedings of the KSAR Conference
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• 2004.06a
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• pp.269-269
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• 2004

배아줄기 세포는 신경퇴행성 질환의 치료 수단으로 많은 가능성을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 중풍 동물모델에서 수중미로 학습을 이용하여 중풍 치료제로서 인간배아줄기 세포의 인지 및 기억력 장애에 대한 기능 회복의 효능을 검토하였고, 인간배아줄기 세포의 신경세포 보호효과를 규명하기 위하여 면역조직화학 염색법을 이용하여 해마내의 세포사멸을 측정하였으며, 인지 및 기억증진의 작용을 규명하기 위하여 아세틸콜린성 신경세포의 활성도를 측정하였다. (중략)

• Therapeutic Science for Rehabilitation
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• v.1 no.1
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• pp.39-56
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• 2012

Introduction : Animal studies cannot be applied directly to Occupational Therapy(OT) intervention protocol. However, animal models still provide essential evidences and knowledge to improve OT practice and to develop OT theories as well as human studies do. The purpose of this scholarly paper is to explore the potential of animal models to inform OT theory and practice particularly as it relates to neuroscience. Body : The animal models provide related knowledge for a better understanding of the mechanism of diseases and related neural networks. Based on this knowledge, researchers can test their hypothesis of neural disease. In addition, accumulated animal studies contribute to introduce the new approaches to human diseases and to improve the effectiveness of treatment. Conclusions : Animal models of neurological disease are critical and have the potential to improve OT practice and theory in many ways. Therefore, OT researchers need to pay more attention to animal models in addition human studies.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.927-929
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• 2021

최근 펫팸족(Pet-Family)과 같이 반려동물을 가족처럼 생각하는 가구가 증가하면서 반려동물 시장이 크게 성장하고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 반려동물의 객체 식별을 통한 객체 분할과 신체 좌표추정에 기반을 둔 반려동물의 행동 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 CCTV를 통해 반려동물 영상 데이터를 수집한다. 수집된 영상 데이터는 반려동물의 인스턴스 분할을 위해 Mask R-CNN(Region Convolutional Neural Networks) 모델을 적용하고, DeepLabCut 모델을 통해 추정된 신체 좌푯값을 도출한다. 이 결과로 도출된 영상 데이터와 추정된 신체 좌표 값은 CNN(Convolutional Neural Networks)-LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 행동을 분류한다. 본 모델을 바탕으로 행동을 분석 및 분류하여, 반려동물의 위험 상황과 돌발 행동에 대한 올바른 대처를 제공할 수 있는 기반을 제공할 것이라 기대한다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.8 no.7
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• pp.389-395
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• 2014

The research was carried out to develop a animal model of malignant brain tumor for the researches in glioblastoma multiform (GBM) diagnosis and therapy. C6 cells were transplanted into the right striatum of SD rat using stereotactic instrument for the development. The developed animal model was verified by MRI and H&E stain assay of anatomicohistological examination. The MRI observations showed that the tumor developed at the injection site at the 7 days after glioblastoma inoculation. At 14 days post inoculation, the tumor grew to a large volume occupying almost a half of the right cerebral hemisphere. It was confirmed that the expression of excessive mitosis and pleomorphism in anatomicohistological examination. The developed animal model must be necessary and useful tool for the in vivo level research in the development of the new modality for the diagnosis and therapy of brain cancer.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.645-647
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• 2022

최근 딥러닝 기반의 이미지 분류는 다양한 산업과 서비스에서 활용되고 있으며, 이미지 인식을 통한 다양한 테스트가 SNS를 통해 인기를 끌고 있다. CNN은 대표적인 이미지 분류를 위한 신경망 모델로 본 연구에서는 사진속의 얼굴에 대해 동물상 인식을 위하여 동물 얼굴 이미지 및 각 동물상을 대표하는 연예인의 이미지를 수집하고, CNN 기반의 동물상 인식 모델을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.768-771
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• 2024

인간의 산업 활동으로 인하여 동물들의 생존이 위협받으면서, 동물의 서식 분포를 효과적으로 파악할 수 있는 자동 야생동물 모니터링 기술의 필요성이 점점 더 커지고 있다. 그중에서도 동물 소리 분류 기술은 시각적으로 식별이 어려운 동물에게도 효과적으로 적용할 수 있는 장점으로 인하여 널리 사용되고 있다. 최근 심층학습 기반의 분류 모델들이 좋은 판별 성능을 보여주고 있어 동물 소리 분류에 많이 사용되고 있지만, 희귀종과 같이 개체 수가 적어 데이터가 부족한 경우에는 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있다. 또한, 이러한 모델들은 모델 내부에서 일어나는 추론 과정을 알 수 없어 결과를 완전히 신뢰하고 사용하는 데 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 전이 학습을 통해 데이터 부족 문제를 고려하고, SHAP을 이용하여 분류 모델의 추론 과정을 해석하는 설명가능한 동물 소리 분류 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 지도 학습을 한 경우보다 분류 성능이 향상됨을 확인하였으며, SHAP 분석을 통해 모델의 분류 근거를 이해할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.439-441
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• 2005

지리학적으로 고립된 지역에서 발생하는 산불과 같은 자연재해는 네트워크 설치의 어려움으로 외부에 빠르게 알려지기 어렵다. 본 연구에서는 infestation 모델을 응용하여 기존 네트워크에서 단절된 지역에서 발생할 수 있는 자연재해를 빠르고 효과적으로 전달할 수 있는 bio-ad hoc 모델을 설계하고자 한다. Infestation이란 기존 네트워크 infrastructure와 연결된 정보기지로서, 각 노드가 좁은 대신 빠른 대역폭을 가지는 infostation의 통신가능 반경에 인접했을 때 고속데이터 전송이 가능하게 설계한 통신 모델이다. 본 연구에서는 동물에게 이식된 센서로부터 데이터를 생성하고, 각 동물들에게 무선 태그를 설치하여 그 데이터를 효율적으로 목적지까지 전송수 있는 모델을 설계하기 위하여 infestation에 도달하기 전의 데이터가 각 노드사이에서 서로 공유될 수 있는 sparse ad-hoc infostation model을 제안하였다. 이 모델의 가능성을 알아보기 위해 동물의 최대 속도를 이용하여 동물의 이동성 및 체류시간을 결정한 후에 동물의 수 및 infostation의 수에 따른 도달시간을 시뮬레이션하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.609-611
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• 2022

본 논문에서는 맞춤형 반려동물 사료제품 추천을 위해 최근의 자연어처리 모델인 KoBERT 모델에 기반하여 반료동물 사료제품에 대한 감성분석 모델을 설계하고 구현한다. 본 논문을 통해 구현된 반려동물 사료제품의 감성분석 모델은 정확도 평가에 대해서 비교적 우수한 성능을 보였으며, 학습과정에 참여하지 않은 새로운 반려동물 사료제품에 대해서 0.93 이상의 정확도를 산출하였다.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2022.09a
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• pp.120-120
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• 2022

장내세균의 구성과 각종 질환의 상관관계에 대한 연구가 활발히 수행되고 있다. 대장관련 질환 뿐 아니라, 당뇨, 비만 등 대사성 질환, 심지어 정신질환에까지 장내세균 구성의 영향이 미치는 것으로 밝혀졌다. 이에 다양한 천연 소재를 활용하여 각종 동물질환모델에서 생리활성을 검토할 때, 장내세균의 구성을 분석하여 그 상관관계를 밝힐 필요가 있다. 장내세균의 구성에 따라 질환의 양상이 달라질 수 있으며, 치료에 영향을 줄 수 있다. 동물실험을 수행할 때에도 실험동물 간 장내세균의 구성이 다르면 질환의 유도 또는 천연소재에 의한 치료 패턴이 달라질 수 있음을 가정하여 본 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 EtOH와 LPS를 이용하여 간장해 동물모델을 구축하고, 장내세균 구성을 T-RFLP법으로 분석하여 그 상관관계를 검토하였고, tracheloside 등의 천연물을 투여함으로써 성분의 대사 패턴을 확인하였다. 이 결과는 천연소재의 간장해 개선 연구를 수행하기 위한 기초 결과로 활용될 수 있다.