• 한국수산과학회지
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• 제24권3호
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• pp.193-202
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• 1991

4종류의 남해안 해면 Galichondria sp., H. okadai, H. japonica 및 Haliclona permollis 중의 항균, 항곰팡이 물질을 paper disk plate법으로 검색하였다. 항균물질은 4종류의 해면에 모두 존재하였으나 항곰팡이 물질은 Halichondria sp.와 H. okadai의 $CH_2Cl_2$와 BuOH구에만 나타났다 이들 두 종류의 해면(184kg)을 아세톤으로 추출하여 각종 column을 이용하여 정제 후 핵자기공명 및 질량분석 등 각종 기기분석을 통하여 benzoic acid, okadaic acid(OA), dinophysistoxin-1(DTX1)의 3성분을 항균, 항곰광이 물질로 동정하였다. 한천 배지상에서의 OA및 DTX1의 미생물 생육저지능력은 비슷하였으며 특히 곰팡이에 대하여 저지효과가 크게 나타났다. 9-Anthryldiazomethane(ADAM)을 이용한 형광 HPLC법을 개발하여 해면중의 OA 및 DTX1을 분석한 결과 이들 성분은 H. okadai 및 Halichondria sp. 에만 존재하였다. 또한, 이들 두 종류의 해면중의 함량은 습중양 1kg당 OA가 $550{\~}600{\mu}g,\;DTX1$이 $400{\~}490{\mu}g$이었다.

• 비교문화연구
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• 제53권
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• pp.219-249
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• 2018

이 논문은 소설이 수행하는 감정교육 기능을 역사적으로 검토한다. 이를 위해 감정에 대한 새로운 시각이 대두한 18세기 감성주의에 주목하고 20세기 모더니즘에 이르기까지 감성주의가 영문학사에서 변천되어 온 역사적 과정을 살펴 본다. 18세기는 서구문화에서 이런 문제들이 새로운 절박성을 띠고 격렬하게 논의되었던 시기이면서, 동시에 소설이라는 장르가 역사상 처음으로 등장하여 그 형태를 찾아가던 시기이다. 18세기는 감정과 도덕과 미학의 상관관계에 대한 현대적 사유의 패러다임이 형성되었던 때라고 할 수 있다. '정서적 전환'이라고 명명되는, 20세기 후반 서구 학계의 정서 부활 흐름이 18세기로 거듭 돌아가 그곳에서 감정의 성격과 감정이 수행하는 도덕적, 미학적, 정치적 역할을 새롭게 읽어내는 이유가 여기에 있다. 이 글은 소설의 감정교육 기능을 가장 섬세하고 포괄적으로 읽어낼 수 있는 단초를 마련한 논의를 애덤 스미스의 공감론에서 찾는다. 스미스의 이론을 통해 먼저 감성주의와 관련하여 공감이 근대소설과 맺는 관계를 검토해보고, 이 입장이 20세기 모더니즘 소설에서 어떻게 수정되고 있는지 살펴본다. 다음으로 현대 정서론의 양대 흐름을 형성하고 있는 감정론과 정동론이 18세기 감성주의를 어떻게 변형, 재편, 재구성하고 있는지 논의한다.

• 영어영문학
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• 제58권2호
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• pp.189-215
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• 2012

This paper reads Mary Shelley's Frankenstein (1818) in light of the 18th-century understanding of 'sympathy' including those of Hume and Smith and also in light of what Michael Hardt in our century has called "affective labor." I argue that the imaginative capacity and "seeing" are crucial in understanding Smith's idea of 'sympathy.' By showing how the monster's ugliness precludes any human character from sympathizing with him, Mary Shelley exposes that Smith's idea of sympathy fails to maintain social harmony. Mary Shelley revises Smith's 'sympathy' and makes it more radical by suggesting that the active affective labor could bridge the epistemological distance lying between the agent concerned and the impartial spectator. I first read Smith's idea of sympathy as an imaginative capacity which is inevitably influenced by 'seeing' and visual perception. Then I analyze the scenes in which the creature in Frankenstein fails to acquire any human sympathy due to his ugliness, and show how the specular nature of 'sympathy' is disrupted when one party is visually ugly and deformed. I conclude that affective labor and active moral reflection on the part of the spectator need to be provided when the agent concerned is 'ugly' and thus challenges our habitual epistemological boundary. Shelley's re-evaluation of Smith's sympathy, thus, suggests that affective labor may not be something that women alone have to perform, but an ethical practice that concerns all human beings and that can transform the otherwise flawed human capacity for sympathy.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.73-84
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• 2020

인터넷이 대중화되기 시작하면서 해킹 및 시스템과 네트워크에 대한 공격이 있어 왔고, 날로 그 기법들이 진화되면서 기업 및 사회에 위험과 부담감을 주었다. 그러한 위험과 부담감을 덜기 위해서는 조기에 해킹 및 공격을 탐지하여 적절하게 대응해야 하는데, 그에 앞서 반드시 네트워크 침입탐지의 신뢰성을 높일 필요가 있다. 본 연구에서는 네트워크 침입탐지 정확도를 향상시키기 위해 가중치 초기화와 가중치 최적화를 KDD'99 데이터셋에 적용하는 연구를 하였다. 가중치 초기화는 Xavier와 He 방법처럼 가중치 학습 구조와 관련된 초기화 방법이 정확도에 영향을 준다는 것을 실험을 통해 알 수 있었다. 또한 가중치 최적화는 현재 가중치를 학습률에 반영할 수 있도록 한 RMSProp와 이전 변화를 반영한 Momentum의 장점을 결합한 Adam 알고리즘이 정확도면에서 단연 돋보임을 네트워크 침입탐지 데이터셋의 실험을 통해 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.529-536
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• 2022

지난 2년 동안 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스-2(SARS-CoV-2)는 점점 더 많은 사람들에게 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 COVID-19 폐 CT 이미지를 분할하고 분류하기 위해서 서브코딩블록(SCB), 확장공간파라미드풀링(ASSP)와 어텐션게이트(AG)로 구성된 혼합 모드 특징 추출 방식의 새로운 U-Net 컨볼루션 신경망을 제안한다. 그리고 제안된 모델과 비교하기 위하여 FCN, U-Net, U-Net-SCB 모델을 설계한다. 제안된 U-Net-MMFE 는 COVID-19 CT 스캔 디지털 이미지 데이터에 대하여 atrous rate가 12이고, Adam 최적화 알고리즘을 사용할 때 다른 분할 모델에 비하여 94.79%의 우수한 주사위 분할 점수를 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.267-275
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• 2022

이 논문은 대기오염의 심장병에 대한 위험도를 예측하기 위하여 Keras를 활용한 Deep Neural Network Model 시스템을 제안하였다. 연구 데이터로 서울열린데이터광장의 서울시 기간별 시간평균 대기환경 데이터 18,000개의 데이터 셋을 분석하여, 심장병 질병에 미치는 영향에 대한 정보를 얻을 수 있었다. 이 모델은 각각 8개의 노드를 가진 3개의 은닉층, Sigmoid, Binary_crossentropy, Adam과 Accuracy를 사용했을 때 88.92%의 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 이 시스템은 각 지역별 대기오염에 따른 심장병 질병 위험도를 예측하여 유용한 질병 예방의 지표로 활용 가능하다고 사료되고, 대기오염과 미세먼지의 각 성분이 유해질환에 미치는 영향에 대한 데이터만 존재한다면 어떠한 호흡기 질환이든 위험도 예측 결과를 알 수 있다는 것에 의미가 있다. 이 시스템을 더욱 발전시킨다면, 마스크 및 공기정화제품 생산기업에게 유용한 정보를 제공하여 기업의 기술개발에 도움이 될 수 있다고 사료된다.

• 농업과학연구
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• 제49권2호
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• pp.227-237
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• 2022

Amyloid beta (Aβ) is produced from an amyloid precursor protein by the activation of the amyloidogenic pathway, and it is widely known to cause Alzheimer's disease (AD). In this study, we investigated the neuroprotective effects of three flavonoids, quercitrin, isoquercitrin, and afzelin, from Acer okamotoanum against Aβ-induced neurotoxicity in SH-SY5Y neuronal cells. Aβ_25-35 treatments resulted in decreased cell viability and increased levels of nuclei condensation and fragmentation. However, an isoquercitrin treatment dose-dependently increased cell viability and decreased nuclei condensation and fragmentation levels. SH-SY5Y cells treated with Aβ_25-35 showed increased reactive oxygen species (ROS) production compared to that from cells not treated with Aβ_25-35. However, treatment with the three flavonoids significantly inhibited ROS production compared to an Aβ_25-35-treated control group, indicating that the three flavonoids blocked neuronal oxidative stress. For a closer examination of the neuroprotective mechanisms, we measured the expressions of the non-amyloidogenic pathway-related proteins of a disintegrin and metalloprotease 10 (ADAM10) and the tumor necrosis factor-α converting enzyme (TACE). An isoquercitrin treatment enhanced the expressions of ADAM10 compared to the control group. In addition, the three flavonoids activated the non-amyloidogenic pathway via the upregulation of TACE. In conclusion, we demonstrated neuroprotective effects of three flavonoids from A. okamotoanum, in particular isoquercitrin, on neurotoxicity by the regulation of the non-amyloidogenic pathway in Aβ_25-35-treated SH-SY5Y cells. Therefore, we suggest that flavonoids from A. okamotoanum may have some potential as therapeutics of AD.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.9-16
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• 2023

태권도 겨루기의 전자호구, 축구의 VAR 등 스포츠에서 기술 발전이 고도화되고 있다. 하지만 태권도 품새는 사람이 직접 자세를 눈으로 보고 판단하며 지도하기 때문에 때로는 대회의 현장에서 판정시비가 일어난다. 본 연구는 인공지능을 이용하여 태권도 동작을 더 정확하게 판단하고 평가할 수 있는 인공지능 모델을 제안한다. 본 연구에서는 촬영 및 수집한 데이터를 전처리한 후 학습, 테스트, 검증 세트로 분리한다. 분리한 데이터를 각 모델과 조건을 적용하여 학습한 후 비교하여 가장 좋은 성능의 모델을 제시한다. 각 조건의 모델은 정확도, Precision, Recall, F1-Score, 학습 소요 시간, Top-n error의 값을 비교하였고 그 결과 ResNet50과 Adam을 사용한 조건에서 학습한 모델의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델을 활용하여 교육 현장이나 대회 등 다양한 방면에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.101-112
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• 2024

Telugu language is considered as fourth most used language in India especially in the regions of Andhra Pradesh, Telangana, Karnataka etc. In international recognized countries also, Telugu is widely growing spoken language. This language comprises of different dependent and independent vowels, consonants and digits. In this aspect, the enhancement of Telugu Handwritten Character Recognition (HCR) has not been propagated. HCR is a neural network technique of converting a documented image to edited text one which can be used for many other applications. This reduces time and effort without starting over from the beginning every time. In this work, a Unicode based Handwritten Character Recognition(U-HCR) is developed for translating the handwritten Telugu characters into English language. With the use of Centre of Gravity (CG) in our model we can easily divide a compound character into individual character with the help of Unicode values. For training this model, we have used both online and offline Telugu character datasets. To extract the features in the scanned image we used convolutional neural network along with Machine Learning classifiers like Random Forest and Support Vector Machine. Stochastic Gradient Descent (SGD), Root Mean Square Propagation (RMS-P) and Adaptative Moment Estimation (ADAM)optimizers are used in this work to enhance the performance of U-HCR and to reduce the loss function value. This loss value reduction can be possible with optimizers by using CNN. In both online and offline datasets, proposed model showed promising results by maintaining the accuracies with 90.28% for SGD, 96.97% for RMS-P and 93.57% for ADAM respectively.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.93-99
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• 2024

디지털 영상, 특히, 전산화 단층촬영 영상은 X선 신호를 디지털 영상 신호로 변환하는 과정에서 노이즈가 필수적으로 포함되기 때문에 노이즈 저감화에 대한 고려가 필수적이다. 최근, 딥러닝 모델 기반의 노이즈 감소가 가능한 연구가 수행되고 있다. 그러므로, 본 연구의 목적은 폐 CT 영상에서의 다양한 종류의 노이즈를 U-net 딥러닝 모델을 이용하여 노이즈 감소 효과를 평가하였다. 총 800장의 폐 CT 영상을 사용하였고, Adam 최적화 함수와 100회의 반복 학습 횟수, 0.0001의 학습률을 적용한 U-net 모델을 이용하였다. 노이즈를 포함한 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈, Poisson 노이즈, salt & pepper 노이즈, speckle 노이즈를 적용하였다. 정량적 분석 인자로 평균 제곱 오차, 최대 신호 대 잡음비, 영상의 변동계수를 사용하여 분석하였다. 결과적으로, U-net 네트워크는 다양한 노이즈 조건에서 우수한 성능을 나타냈으며 그 효용성을 입증하였다.