In this paper, we present a new competitive learning algorithm called Dynamic Competitive Learning (DCL). DCL is a supervised learning method that dynamically generates output neurons and initializes automatically the weight vectors from training patterns. It introduces a new parameter called LOG (Limit of Grade) to decide whether an output neuron is created or not. If the class of at least one among the LOG number of nearest output neurons is the same as the class of the present training pattern, then DCL adjusts the weight vector associated with the output neuron to learn the pattern. If the classes of all the nearest output neurons are different from the class of the training pattern, a new output neuron is created and the given training pattern is used to initialize the weight vector of the created neuron. The proposed method is significantly different from the previous competitive learning algorithms in the point that the selected neuron for learning is not limited only to the winner and the output neurons are dynamically generated during the learning process. In addition, the proposed algorithm has a small number of parameters, which are easy to be determined and applied to real-world problems. Experimental results for pattern recognition of remote sensing data and handwritten numeral data indicate the superiority of DCL in comparison to the conventional competitive learning methods.
Schematic diagram of the interaction between the intestinal muscularis externa (MMΦ) macrophages and the enteric nervous system (ENS) neurons during different developmental periods. At the early postnatal stage, MMΦs play a critical role in ENS maturation and refinement through synaptic pruning and enteric neuron phagocytosis. In addition, during the adult stage, a specific MMΦ subset named neuron-associated (NA)-MMΦ, supports enteric neuronal survival and functions. Conversely, enteric neurons promote the phenotypic MMΦ changes by secreting transforming growth factor-β (TGFβ), transitioning them from a phagocytic phenotype in the early postnatal period to a neuroprotective and immune-surveillant phenotype in the young adult period. Disruptions in these interactions could lead to alterations in the enteric neuron numbers, ultimately resulting in reduced gut motility.
KISTI(한국과학기술정보연구원)는 슈퍼컴퓨터 5호기 메인시스템인 Nurion과 보조시스템인 Neuron을 연구자들에게 서비스하고 있다. Neuron은 메인시스템인 Nurion이 Intel Knights Landing 프로세서가 장착된 클러스터로 구성됨에 따라 인공지능, 빅데이터에 관한 연구 인프라 수요를 충족시키기 위해 GPU를 장착한 이기종 클러스터로 구성되어 있다. Neuron은 연구자들에게 효율적으로 계산 자원을 배분하기 위해 SLURM 작업배치스케줄러의 공유노드 정책을 이용하여 한 개의 계산노드에서 다수 개의 작업이 수행될 수 있는 환경으로 서비스되고 있다. 본 논문에서는 공유노드 정책으로 운영 중인 클러스터 시스템에서 작업별로 GPU 사용 통계 데이터를 생성하는 기법을 소개한다.
We report a 23-year-old woman with adult Sandhoff disease, who presented with motor neuron disease phenotype. The patient had experienced progressive motor weakness in four extremities since 1 year prior to admission. Electrophysiological study revealed wide-spread denervation potentials, and the assay of total hexosaminidase involving A and B activities showed decreased levels of these activities, which was consistent with Sandoff disease. This is the first Korean case of adult Sanhoff disease presented as a motor neuron disease phenotype.
신경계의 뉴런 구조는 흥분 뉴런과 억제 뉴런으로 구성되며 각각의 흥분 뉴런과 억제 뉴런은 주동근 뉴런(agonistic neuron)에 의해 활성화되며 길항근 뉴런(antagonist neuron)에 의해 비활성화 된다. 본 논문에서는 인간 신경계의 생리학적 뉴런 구조를 분석하여 퍼지 논리를 이용한 생리학적 퍼지 신경망을 제안한다. 제안된 구조는 주동근 뉴런에 의해 흥분 뉴런이 될 수 있는 뉴런들을 선택하여 흥분시켜 출력층으로 전달하고 나머지 뉴런들을 억제시켜 출력층에 전달시키지 않는다. 신경계를 기반으로 한 제안된 생리학적 퍼지 신경망의 학습구조는 입력층, 학습 데이터의 특징을 분류하는 중간층, 그리고 출력 층으로 구성된다. 제안된 퍼지 신경망의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 정확성이 요구되는 의학의 한 분야인 기관지 편평암 영상 인식과 영상 인식의 주요 응용 분야인 차량번호판 인식에 적용하여 기존의 신경망과 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 생리학적 퍼지 신경망이 기존의 신경망보다 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 인식에 있어서도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
Purpose: The purpose of this study were to analysis the effect on change of spinal neuron excitability during gait training of hemiplegia patients by the functional electrical stimulation. Methods: Thirty six hemiplegia patients participated in this study. Stimulation conditions of FES were pulse rate 35pps, pulse width $250{\mu}s$, and on-time 0.3 second, treatment hour was 30 min. and treatment period was once a day for five days a week through six weeks. For functional evaluations before and after treatment, Modified Ashworth Scale (MAS), active range of motion (AROM), Hmax threshold, H/Mmax ratio were measured and the following conclusions were obtained. Results: Functional evaluation showed significant changes in experimental group as MAS(p<0.01), AROM(p<0.001), compared to control group. In spinal neuron excitability evaluation, change of Hmax threshold was significantly reduced in both non weight bearing (p<0.001) and bearing condition (p<0.05), H/Mmax ratio was significantly reduced in non weight bearing (p<0.05) and bearing condition (p<0.05). Conclusion: In conclusion, application of FES to hemiplegia patients in recovery stage during gait training improved mitigation of muscular spasticity, balance adjustment and moving ability and it was interpreted that it was caused by mitigation of muscular spasticity by the spinal neuron excitability.
Autonomous mobile robot has an ability to navigate using both map in known environment and sensors for detecting obstacles in unknown environment. In general, autonomous mobile robot navigates by global path planning on the basis of already made map and local path planning on the basis of various kinds of sensors to avoid abrupt obstacles. This paper provides a global path planning method using self-organizing feature map which is a method among a number of neural network. The self-organizing feature map uses a randomized small valued initial weight vectors, selects the neuron whose weight vector best matches input as the winning neuron, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are move toward the input vector. On the other hand, the modified method in this research uses a predetermined initial weight vectors, gives the systematic input vector whose position best matches obstacles, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are move toward the input vector. According to simulation results one can conclude that the modified neural network is useful tool for the global path planning problem of a mobile robot.
척수성 근위축증은 상염색체 열성으로 유전되며 사지 및 몸통 근위부와 원위부의 광범위한 근력약화를 특징으로 한다. 5번 염색체 장완(5q11.2-13.3)에 위치한 survival motor neuron (SMN) 유전자의 결손이 그 원인이다. 척수성 근위축증은 순수하게 운동신경만 침범하는 것으로 알려져 있다. 분자유전학적 방법으로 유전자의 결손을 증명하므로써 진단할 수 있다. 저자들은 아주 이른 영아시기부터 심한 근긴장도 저하와 잦은 폐흡인을 보였고, 분자 유전학적 검사로 척수성 근위축증을 진단한 2명의 환아에서 신경전도 검사상 광범위한 감각신경을 침범한 경우를 경험하여 보고하는 바이다. 본 증례는 감각 신경을 침범한 척수성 근위축증에 대해 국내에서는 첫번째 보고로 생각한다.
The circadian clock system enables organisms to anticipate the rhythmic environmental changes and to manifest behavior and physiology at advantageous times of the day. Transcriptional/translational feedback loop (TTFL) is the basic feature of the eukaryotic circadian clock and is based on the rhythmic association of circadian transcriptional activator and repressor. In Drosophila, repression of dCLOCK/CYCLE (dCLK/CYC) mediated transcription by PERIOD (PER) is critical for inducing circadian rhythms of gene expression. Pacemaker neurons in the brain control specific circadian behaviors upon environmental timing cues such as light and temperature cycle. We show that amino acids 657-707 of dCLK are important for the transcriptional activation and the association with PER both in vitro and in vivo. Flies expressing dCLK lacking AA657-707 in $Clk^{out}$ genetic background, homologous to the mouse Clock allele where exon 19 region is deleted, display pacemaker-neuron-dependent perturbation of the molecular clockwork. The molecular rhythms in light-cycle-sensitive pacemaker neurons such as ventral lateral neurons ($LN_vs$) were significantly disrupted, but those in temperature-cycle-sensitive pacemaker neurons such as dorsal neurons (DNs) were robust. Our results suggest that the dCLK-controlled TTFL diversify in a pacemaker-neuron-dependent manner which may contribute to specific functions such as different sensitivities to entraining cues.
시조는 우리의 삶에 역동적이고 정격화 된 치유의 활력을 제공한다. 본 연구는 시조가 명사로 끝나는 부분에서 발화하는 문학치료의 기능을 살펴보고자 하였다. 연구의 결과 시조의 종장에 사용된 명사는 서술어의 기능을 발화시키는 것이었다. 이 시조는 한 음보 단축된 11음보로 응집되면서도 12음보의 기능으로 발화되는 것이다. 이러한 시조의 기능 발화는 문학치료의 부호화에 대한 치료적 서술이다. 그래서 시조나 언어에서 서술하지 않고 명사만 언급해도 치유적인 부호화를 활성화시킬 수 있다. 그 이유는 시조의 명사가 인체에 끼어들어 주어가 되고 인체의 뉴런이 서술어가 되어 문장을 만들어내기 때문이다. 이때 뉴런의 핵이 명사로 들어온 정보를 분석하여 새로운 문장을 만들어낸 것을 인체가 인식하는 것으로 판단된다. 이러한 인식이 또한 인체에서 발화하는 치료의 기능인 부호화의 과정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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