• 생명과학회지
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• 제28권4호
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• pp.435-443
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• 2018

AMPK는 세포 내 에너지 균형을 조절하는 조절자 및 에너지 센서이며, 특히 골격근에서는 muscle-specific ubiquitin ligases의 조절을 통한 근육 단백질 분해를 증가시키는 것으로 알려져 있다. 한편 상엽은 다양한 약리학적 효능을 가지는 전통약재 중 하나이지만 근위축과 관련된 효능에 대해서는 거의 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 C2C12 myotubes에서 AMPK 활성제인 AICAR가 유발하는 근위축 및 관련 유전자의 발현과 함께 상엽 에탄올 추출물(ethanol extracts of Mori Folium, EEMF)이 유발하는 근위축 억제 효능에 대해서 조사하였다. 먼저 C2C12 myoblasts에 AICAR를 처리하였을 경우 AMPK 활성화가 유발되었으며, 하위 단계에 있는 FoxO3a의 발현 증가와 함께 muscle-specific ubiquitin ligases인 MAFbx/atrogin-1 및 MuRF1의 발현 증가와 muscle-specific transcription factors인 MyoD 및 myogenin의 발현 감소가 유발되었다. 또한 분화가 유발된 C2C12 myotubes에 세포독성이 없는 조건의 AICAR를 처리하였을 경우 근위축이 유발되었으며, EEMF는 AMPK 불활성화 및 FoxO3a 발현 억제를 유발함으로서 AICAR 처리에 의한 근위축을 억제하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과에서 AICAR에 의한 AMPK 활성화가 근위축을 유발한다는 것을 알 수 있었으며, EEMF는 AMPK signaling pathway를 통하여 AICAR에 의한 근위축을 억제한다는 것을 알 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.31-38
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• 2014

본 논문에서는 다양한 소셜미디어 채널을 통해 수집된 시시각각 발발하는 사건/사고들 중, 연관된 사건이 시간과 장소적으로 어떠한 연속성이 나타나는지를 분석하고자 한다. 특히 사회적으로 파급력이 큰 사건/사고를 '이슈 이벤트'라고 정의, 도메인별로 발생하는 연속성 이벤트 유형과 특성을 규명한다. 또한, 소셜미디어 상에서 발생한 연속성 이벤트를 자동으로 탐지, 이를 추적하는 이슈 이벤트 연속성 분석 시스템에 대해 기술하며, 이를 통해 추출된 특정 도메인에 대한 이슈 이벤트들의 연속성을 시간 및 장소축으로 도식화하여 분석하고, 나아가 이슈 이벤트의 전파 양상을 통해 소셜미디어 간의 상관관계를 파악한다.

• 한국음향학회지
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• 제22권2호
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• pp.96-103
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• 2003

본 논문은 매칭 퍼슈잇 (Matching Pursuit)에 인지적인 가중치를 사용하여 오디오 신호를 정현파 모델링하는 것에 대해 기술한다. 매칭 퍼슈잇은 입력 신호에서 에너지가 가장 큰 성분들을 반복적으로 추출해 원 신호와 재생 신호의 차이가 영에 도달될 때까지 계속된다. 본 논문에서는 매칭 퍼슈잇에 심리음향모델을 사용한 인지적인 매칭 퍼슈잇으로 입력 신호로부터 인지적으로 중요한 성분을 차례대로 추출하였다 인지적인 매칭 퍼슈잇의 성능을 평가하기 위해 인지적인 가중치를 주지 않은 정현파 매칭 퍼슈잇과 비교 평가하였다. 여러 가지 입력 신호에 대한 실험 결과 정현파 매칭 퍼슈잇보다 인지적인 매칭 퍼슈잇의 성능이 좋았고, 특히 시간축 변화율이 큰 신호일 경우에 인지적인 매칭 퍼슈잇을 통해 원래 신호의 음질을 더 잘 복원할 수 있었음을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.920-926
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• 2007

새로운 매체와 접촉 시 발생하는 거부감을 최소화 하고 별도의 학습 없이 사용 가능한 직관적 명령 전달 방식의 매개 인터페이스를 제안한다. 제안하는 매개 인터페이스는 3차원 공간에서 사용가능한 가상 마우스와 TV 리모트 컨트롤러의 기능적 결합을 목표로 하고 실버세대들에게 익숙한 매체인 펜을 형태로 삼아 개념적으로 설계되었다. 구체적인 구현은 가속도계의 신호를 분석하거나 펜촉에 레이저 포인터를 추가하여 레이저 포인터의 좌표 변화를 웹캠으로 추적, 인식하는 방법으로 구분하였고 본 논문에서는 가속도계의 경우를 소개한다. 가속도계 신호분석을 통해 마우스의 기능을 모사하고 동작을 감지하는데 발생하는 문제점과 이를 해결하기 위한 기존 연구를 분석하고 동작 중에 중력방향의 수직축이 바뀌면서 발생하는 가속도계 신호의 오류를 보상하기 위해 제안된 Zero Velocity Compensation 방법을 소개한다. ZVC의 결과에 필수적인 저주파의 시계열 신호 실시간 끝점 추출과 동시에 패턴인식을 위한 특징추출 기능을 수행하는 새로운 알고리즘을 제안하며 기존의 방법과 실험적으로 성능을 비교한다. 또한 입력된 가속도계 신호를 학습된 인식기를 통해 인식하는 기존의 연구에서 더 나아가, 마우스의 좌표변화를 짧은 시간동안 가속도 신호의 실시간 분석을 통해 모사하기 위해 변형시킨 알고리즘을 소개한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권3호
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• pp.39-47
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• 2000

본 논문에서는 입력영상에 대한 광학적 Hough변환(HT)의 결과로부터 θ = θo ＋ 90° 떨어진 지점에서 입력영상에 존재하는 직선과 타원의 장축의 길이 정보를 그리고 θ =θо 지점에서 타원의 단축의 길이정보를 추출하는 방법을 제안하였다. 각 지점에서 포락선의 최대점과 최소점 사이의 거리로부터 직선과 타원의 축의 실제길이를 약 98%의 정확도로 구할 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 확인 하였다. 시뮬레이션 결과와 실험 결과를 비교하기 위하여 HT CGH 필터를 사용하여 광학적 실험을 행하였다. 실험을 통하여 광학적HT 결과가 이론적인 시뮬레이션 결과와 유사함을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.119-126
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• 2003

CT 영상을 이용하여 인공 무릎관절 모의 치환 시술 환경 구축에 관한 방법을 제시한다. 관절의 3차원 형상의 재구성에 필요한 정보는 영상처리 기법을 이용하여 연속된 CT 영상으로부터 노이즈 제거와 포인트 데이터를 추출하며, 추출된 포인트 데이터는 영상의 해상도와 함께 생역학에서 제시한 역학적 축을 기준으로 실측의 3차원 형상으로 재구성된다. 재구성된 형상은 PC 기반에서 구현된 모의시술 프로그램을 통하여 관절 운동의 해석과 접촉면 해석을 지원하며, 조이스틱과 마우스등을 이용하여 인공관절의 치환과 절단을 가상으로 실행할 수 있도록 하였다. 또한 인공 관절의 접합부에 대한 접촉면 해석을 통하여 시술에 대한 정합성과 연골 부위의 마모성 예측을 시각화하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.499-504
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• 2006

본 연구는 사회 트렌드 변화에 따른 적응 속도가 빠르고 소비 또한 타 계층에 비해서 매우 높은 지수로 구성된 20대 여성을 연구 대상으로 선정하여 이들의 다양한 감성 니즈를 파악하고 현 시점에서의 트렌드 분석을 통해 그들의 요구와 취향이 적절하게 반영된 휴대폰 GUI디자인을 대기화면을 중심으로 제시해보고자 한다. 연구방법은 사용자 감성 니즈 분석을 위해 FGI 기법을 사용하였고, 트렌드 분석을 위해서는 Town Watching과 잡지 및 웹사이트 분석을 통하여 감성형용사를 추출하였다. 추출된 형용사간의 상관치와 의미에 따라 상대축을 설정하여 공간을 설정하고 공간 위에 각 형용사와 이미지를 배열하여 감성형용사 공간을 설정하였다. 이러한 감성평가 결과에 FGI를 통해 구분한 사용자의 감성 니즈 분류를 기초로 하여 3가지의 감성테마로 분류를 하였다. 분류 기준은 사용자들이 원하는 휴대폰 이미지와 트랜드 분석을 하여 얻은 형용사를 비교하여 그룹핑하였다. 분류된 그룹에 해당하는 테마명을 지정해주었고 그에 맞는 휴대폰 GUI 디자인을 제안한다. 본 연구는 시장세분화 경향에 따라 특정 사용자 층에 대한 연구가 중요한 시점에서 20대 여성이라는 특정 사용자층에 대한 조사를 바탕으로 디자인을 이끌어내었다는데 의의가 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권2호
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• pp.149-154
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• 1999

자기공명영상은 다른 의료영상에 비해서 보다 정확한 해부학적인 진단 정보를 제공해 주므로 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 이차원 축단면 뇌 자기총명영상을 분할하는 자동화 알고리즘과 병별에 의해서 손상된 슬라이스를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 영상분활 과정은 두단계로 구성되어 있는데, 첫 단계에서는 이진화와 형태학적 연산을 이용하여 대뇌영역을 추출하고, 둘째 단계에서는 FCM(Fuzzy C-means)알고리즘을 이용하여 추출된 대뇌 내부의 각 조직을 분할하였다. FCM알고리즘은 분할하는 조직의 수가 증가할수록 급격하게 많은 실행시간을 요구하므로 제안하는 두단계 영상분할 과정을 통하여 실행시간을 향상시켰다. 병변 인식은 해부학적지식과 패턴매칭을 이용하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.17-22
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• 2003

본 논문에서는 하나 또는 그 이상의 얼굴, 기울어진 얼굴들이 존재하는 칼라 영상에 대해서 색상 및 코의 길이와 턱의 위치를 이용하여 측면 얼굴만을 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. RGB 영상을 YCbCr 좌표계로 변환한 후, 피부색 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출하였다. 추출된 후보 영역은 형태학적 필터링을 거치고 최종적으로 남게된 영역들은 레이블링된다. 또한 코의 돌출 부위의 특성을 이용하여 기울어진 얼굴 영상에 대한 기울기 보정을 하였다. 그리고 코 영역 부분의 수직 거리와 턱까지의 거리와 같은 지형적인 특성을 이용하여 수직축을 기준으로 좌우 45도 이내로 기울어진 측면 얼굴에 대해서도 강건하게 검출하였고 100개의 실험영상을 사용하여 92%의 검출율을 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.447-450
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• 2019

본 논문은 한국어 문장의 감성 분류를 위해 문장의 형태소, 음절, 자소를 입력으로 하는 합성곱층과 DenseNet 을 적용한 Text Multi-channel DenseNet 모델을 제안한다. 맞춤법 오류, 음소나 음절의 축약과 탈락, 은어나 비속어의 남용, 의태어 사용 등 문법적 규칙에 어긋나는 다양한 표현으로 인해 단어 기반 CNN 으로 추출 할 수 없는 특징들을 음절이나 자소에서 추출 할 수 있다. 한국어 감성분석에 형태소 기반 CNN 이 많이 쓰이고 있으나, 본 논문에서 제안한 Text Multi-channel DenseNet 모델은 형태소, 음절, 자소를 동시에 고려하고, DenseNet 에 정보를 밀집 전달하여 문장의 감성 분류의 정확도를 개선하였다. 네이버 영화 리뷰 데이터를 대상으로 실험한 결과 제안 모델은 85.96%의 정확도를 보여 Multi-channel CNN 에 비해 1.45% 더 정확하게 문장의 감성을 분류하였다.