• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.521-528
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• 2017

과도한 음주는 치매 및 알츠하이머 병과 같은 여러 신경계 질환을 일으키는 주요원인 중 하나로 알려져 있으며 이를 해결하기 위한 많은 노력인 진행 중이다. 또한, 홍삼은 신경 세포의 생존, 세포 자멸사의 억제 및 신경 세포의 신경 재생을 향상시키는 것으로 알려져 있다. 본 연구의 목적은 Rg3 풍부 고려홍삼 추출액(KRG)이 알코올 유발성 신경독성으로 인하여 일어나는 PC12 세포의 세포 사멸을 억제 할 수 있는지, 그리고 KRG가 caspase 매개 경로와 관련된 몇 가지 인자들을 어떻게 조절하는지 확인하는 것이다. 그 방법으로, 우리는 PC12 세포에서의 세포 생존율과 세포 사멸율은 EZ-Cytox 세포 생존율 측정 kit와 유세포 분석기로 측정하였고, 세포 자멸 관련 단백질(Bcl-2, Bax, caspase-3)의 발현 정도를 Western blot기법으로 측정하였으며, 측정된 결과의 유의성을 ANOVA 분석법으로 확인하였다. 그 결과, KRG는 Bcl-2의 발현을 증가시키고, Bid와 Bax 및 caspase-3 발현을 저해하였고, 이를 통해 알코올로 유도된 PC12 세포의 세포 사멸을 억제하였다. 이러한 결과를 통해, KRG에 의해 유도된 Bcl-2 발현의 증가와 Bid 및 Bax 발현의 하향 조절이 caspase-3 발현을 하향 조절하고, 결국 미토콘드리아 세포 사멸 경로를 억제한다는 것을 결론내릴 수 있었다. 본 연구는 향 후, KRG가 신경 보호제 후보로서 개발할 가치가 있음을 제시하였다.

• 한방재활의학과학회지
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• 제18권3호
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• pp.19-39
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• 2008

목 적 : 천궁은 중추신경계 신경조직의 손상을 감소시키는 데에 유효한 것으로 보고되었다. 따라서 손상 척수신경에서 천궁에 의한 각각의 신경조직의 반응성을 조사하기 위하여 흰쥐의 손상된 척수 신경에 천궁 추출물을 처리하여 관찰하였다. 방 법 : 흰쥐의 척수조직에 타박손상을 가한 후 천궁을 처리하고 손상부위의 GAP-43과 Cdc2 및 Erk1/2 단백질의 수준, 축삭 및 성상세포의 수, 아교상혼의 정도를 각각 확인하여 손상부위 및 피질척수로의 재성장 여부를 관찰하였다. 결 과 : 천궁처리에 의하여 손상부위에서는 GAP-43과 Cdc2 및 Erk1/2 단백질의 수준이 증가하였다. 손상척수 부위에서 성상세포의 수는 천궁처리에 의하여 비손상대조군에 비해 증가하였다. CSPG 단백질에 의하여 확인된 아교상흔의 정도는 천궁처리에 의하여 감소하였다. Dil에 의한 정방향 염색에 의하여 피질척수로를 확인하였으며, 측방축삭의 싹돌기는 천궁처리에 의하여 손상부위 상단부 및 하단부에 각각 증가하였다. 고분자미세관을 손상척수부위에 이식하여 미세관내부로 축삭 및 비신경세포의 이주양상을 분석한 결과 천궁처리에 의하여 축삭 및 성상교세포의 이주증가를 확인하였다. 결론 : 천궁이 손상척수신경부위에서 비신경세포 특히 성상세포의 활성화에 기여함을 알 수 있었다. 이러한 활성화는 손상 피질척수로 축삭의 재성장 반응을 증가시키는 효과가 있는 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.457-459
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• 2018

태양광발전시스템은 태양광으로부터 에너지를 생산하는 발전기술이며, 신재생 에너지 기술 중 가장 빠르게 성장하고 있다. 태양광 발전 시스템은 부하에 안정적으로 에너지를 공급하는 것이 가장 중요시 된다. 그러나 날씨 및 기상 조건에 따라 에너지 생산이 불안정하기 때문에 에너지 생산량에 대한 정확한 예측이 필요하다. 본 논문에서는 강수량, 장 단파 복사선 평균, 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용하여 태양광 에너지를 예측하는 인공 신경망(ANN)을 구현하고 성능을 평가한다. 인공 신경망은 은닉층을 구성하고 오버피팅을 방지하기 위한 페널티 ${\alpha}$와 같은 파라미터를 조절하여 구현한다. 예측모델의 정확도와 타당성을 검증하기 위해 성능지표로 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 사용한다. 실험 결과 Hidden Layer $Sizes=^{\prime}16{\times}10^{\prime}$을 사용하였을 때 MAPE=19.54와 MAE=2155345.10776로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권3호
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• pp.585-592
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• 2013

최근 신재생에너지와 대체에너지의 필요성이 증가함에 따라 환경오염과 온실효과를 초래하지 않는 풍력에너지 개발에 많은 연구와 투자가 이루어지고 있다. 풍력에너지는 무공해 에너지이며 자원양이 무한대이고 바람이 부는 곳이라면 어디에서든지 전력생산이 가능하다. 그러나 풍력에너지는 바람에 크게 의존하며 불규칙적인 특성이 있어 효율적인 풍력발전이 어렵다는 단점이 있다. 이러한 이유로 풍력발전에 있어서 정확한 풍력발전량 예측은 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 이러한 풍력발전량의 효율적인 예측을 위해 군산 풍력단지의 자료를 이용해 시계열모형인 ARMA모형과 데이터 마이닝 기법 중 신경망모형을 사용하여 풍력발전량을 예측하고 비교분석 하였다. 그 결과 신경망모형 적합결과가 ARMA모형 적합결과 보다 더 좋은 예측력을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.243-250
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• 2010

최근 풍력발전 시스템은 가장 빨리 발전하고 있는 신재생 에너지원중 하나로 각광을 받고 있으며, 풍력발전 시스템의 주된 관심사는 어떻게 광범위한 풍속의 변화에서도 효율적으로 시스템을 동작시키는 가에 있다. 가변속 풍력발전 시스템은 고정속 풍력발전 시스템에 비해 더 높은 에너지 효율, 낮은 컴포넌트 스트레스를 달성할 수 있다는 장점을 갖는다. 일반적으로 가변속 풍력발전 시스템의 제어를 위해서는 풍속정보의 취득이 필수적으로 요구된다. 하지만 풍속계 등에 의해 측정된 풍속은 여러 요인에 의해 정확하지 않다는 문제점을 갖는다. 이에 본 연구에서는 풍속의 추정을 위한 칼만 필터와 칼만 필터에 의해 추정된 정보를 사용하여 학습된 인공신경망으로부터 최적의 로터 회전 속도를 유추할 수 있는 새로운 형태의 가변속 풍력발전 시스템을 위한 제어 알고리듬을 제안하고자 한다. 또한 Matlab의 시뮬링크를 사용하여 다양한 시뮬레이션 수행하여 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제15권1호
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• pp.65-76
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• 2004

Alzheimer's disease(AD) is a geriatric dementia that is widespread in old ages. In the future AD will be the largest problem in public health service. From old times, much medicines have been used for treatment of dementia, but there is no medicine having obvious effects. AD is one of brain retrogression disease. So we studied on herbal medicine that have a relation for brain retrogression. From old times, in oriental medicine, senile disease such as dementia and AD is treated by exclusion of Tan(痰). But Vascular Dementia(VsD) is due to YuXue(瘀血). So in recent studies, Hua Xue Hua Yu(活血化瘀) medicine is used for precautionary and medical treatment. We studied on the effects for anti-Alzheimer in pCT105-induced neuroblastoma cell lines by Hyeolbuchukeo-tang(HCT). As the results of this study, in HCT group, the apoptosis in the nervous system is inhibited, the repair against the degeneration of Neuroblastoma cells by CT105 expression is promoted. These results indicate that HCT possess strong inhibitory effect of apoptosis in the nervous system and repair effect against the degeneration of neuroblastoma cells by CT105 expression.

• 스마트미디어저널
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• 제1권2호
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• pp.47-53
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• 2012

전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 중가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CM(Condition Monitoring) 시스템은 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력 발전용 SCADA 시스템으로부터의 각종 정보를 이용하여 해당 장치의 고장검출에 효율적으로 사용될 수 있는 인공신경망을 기반으로 하는 정상 동작 모델의 체계적인 설계 과정에 대해 고찰하고자 한다. 또한 제안된 설계 기법의 유용성 확인을 위해 군산 비응도에 설치된 Vestas사의 850KW급 풍력발전시스템으로부터의 SCADA 데이터를 사용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.603-609
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• 2012

전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 증가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CM(Condition Monitoring) 시스템은 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력발전용 SCADA 시스템으로부터의 각종 정보를 이용하여 해당 장치의 고장검출에 효율적으로 사용될 수 있는 인공신경망을 기반으로 하는 정상 동작 모델의 체계적인 설계 과정에 대해 고찰하고자 한다. 또한 제안된 설계 기법의 유용성 확인을 위해 군산 비응도에 설치된 Vestas사의 850KW급 풍력발전시스템으로부터의 SCADA 데이터를 사용하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.115-126
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• 2023

무작위 및 주기적인 변동하는 재생에너지 발전 전력 품질 교란으로 인해 발전 변환 송전 및 배전에서 더 자주 발생하게 된다. 전력 품질 교란은 장비 손상 또는 정전으로 이어질 수 있다. 따라서 서로 다른 전력 품질 외란을 실시간으로 자동감지하고 분류하는 것이 필요하다. 전통적인 PQD 식별 방법은 특징 추출 특징 선택 및 분류의 세 단계로 구성된다. 그러나 수동으로 생성한 특징은 선택 단계에서 정확성을 보장하기 힘들어서 분류 정확도를 향상하는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 16가지 종류의 전력 품질 신호를 인식하기 위해 CNN(Convolution Neural Networ)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 기반으로 시간 영역과 주파수 영역의 특징을 결합한 심층 신경망 구조를 제안하였다. 주파수 영역 데이터는 주파수 영역 특징을 효율적으로 추출할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform)로 얻었다. 합성 데이터와 실제 6kV 전력 시스템 데이터의 성능은 본 연구에서 제안한 방법이 다른 딥러닝 방법보다 일반화되었음을 보여주었다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제21권3호
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• pp.325-335
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• 1996

표고의 외관 특징들은 표고의 재배 시 생육상태의 정량적 측정을 위해서, 표고의 건조 시 건조 성능을 나타내는 정량적 지표로서, 그리고 건표고의 품질을 판정하는 요인으로서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시각시스템 및 신경회로망 기술을 적용하여 표고의 갓 및 내피에 고루 분포되어 있는 외관특징을 정량적으로 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 기존의 영상 처리 과정에서 유도되는 경험적 판정규칙 또는 명확한 수치적 판정조건에 의한 등급판정은 입력데이타의 결핍 또는 애매모호성에 따른 오차가 발생하기 쉽다. 신경회로망을 이용한 영상인식 기능을 도입함으로써 다양하고 애매모호한 표고의 외관 영상특징들을 효율적으로 처리하여 기존 영상처리 알고리즘에서 발생하는 오차를 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 표고의 갓과 내피면의 인식 및 특징 분할, 꼭지부의 검출, 제거 및 재생 등을 포함한다. 제안한 알고리즘에 의거하여 건표고의 등급판정에 주요한 품질인자들을 추출하고 정량화 하였다. 그리고 알고리즘의 개발은 흑백의 다치입력영상을 이용하여 수행하였다.