• 한국식품저장유통학회지
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• 제24권7호
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• pp.1034-1042
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• 2017

저온 적응성 효모 SCY297의 종균 방법에 따른 생존율과 약주 제조시 양조 특성을 조사하였다. 동결건조, 송풍건조 및 액체 제형 방법으로 제조한 다음, 실온에서 장기 저장에 따른 효모의 생존율과 양조 특성을 비교하였다. 또한, 부형제로 skim milk, ${\alpha}$-lactose, trehalose를 5%씩 첨가하여 생존율과 양조특성에 미치는 영향을 조사하였다. 부형제가 첨가된 동결건조 및 액체 제형 SCY297 효모는 실온에서 15주까지 약 80% 이상의 생존율을 나타내었고, 송풍건조는 skim milk 첨가한 경우만 약 80% 이상 생존율을 나타내었다. 저장기간 및 제형화된 효모 SCY297로 약주를 발효하여 그 술덧을 분석한 결과, 동결건조 및 송풍건조된 SCY297는 무처리 SCY297보다 적정산도는 0.61, 아미노산도는 14.23 증가하였고, 알코올 함량은 5.07% 감소하였다. 액체 SCY297는 무처리 SCY297보다 pH 1.86, 아미노산도는 5.1 증가하였고, 알코올 함량은 2.9%로 감소량이 낮았다. 따라서 본 연구 결과, 종래의 고상형 방법보다 액상형 방법을 통한 종균화 가능성을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권11B호
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• pp.1363-1372
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• 2011

본 논문에서는 기존 HubNet 기반의 참여 모의실험의 한계를 극복하기 위한 능동형 참여 모의실험 (Active Participatory Simulation; APS) 학습 구조를 제시하고, 이를 위한 고고보도용 NetLogo 확장 모듈을 자바로 개발한다. NetLogo는 복잡하게 보이는 과학현상의 이면에 존재하는 복잡계를 모델링할 수 있는 에이전트 기반 모델링 (Agent Based Modeling) 언어다. 이것과 HubNet을 이용하면 모의실험이 수행되는 동안 학생은 하나의 에이전트로서 이 실험에 참여할 수 있다. 하지만 HubNet에서는 서버만이 외부장치와 연결된다. 따라서 고고보드를 이용한 환경 데이터 및 사용자 입력을 다수의 클라이언트를 통하여 수신할 수 없어 이중초점 모델링 기반 학습이 불가능하다. 이에 클라이언트에 연결된 고고보드의 입력 정보를 TCP/IP 소켓을 이용하여 수신하고 보드를 제어하는 자바 확장 모듈을 개발한다. 또한 HubNet과 이 확장 모듈을 사용한 APS 학습 구조 모델링 방법과 이를 위한 NetLogo 프로그래밍을 소개한다. 마지막으로 다양한 APS 학습 구조에 따른 예시를 제시하고 응답처리지연 시간 관점에서 평가하여 과학분야에 활용될 수 있는 방안을 모색한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권7호
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• pp.440-447
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• 2006

그리드 컴퓨팅과 같은 분산 시스템은 하드웨어와 소프트웨어 구성 요소들이 다양하고 복잡하며 분산 배치되어 있어 전체적인 관리가 어렵다. 그리드나 유비쿼터스처럼 환경적인 요소가 다양하며 유동적으로 변경될 가능성이 많은 시스템은 실시간으로 자원에 대한 정보를 모니터링하고 그에 따라 반응할 수 있는 메커니즘을 제공해야 한다. 모니터링 어플리케이션의 개발시 시스템 자원의 다양성은 정보를 수집하는 에이전트의 개발에 대한 비용 부담을 증가시킨다. 본 논문에서는 다양한 시스템 환경에서 추가적인 에이전트 개발의 부담을 최소화시키며 환경적인 변화에 능동적으로 대처할 수 있고 통신 프로토콜과 사용자 질의간의 의존성을 없애주는 계층형 구조를 기반으로 구현된 모니터링 시스템을 제시한다. 본 논문의 계층형 구조는 통신, 질의 언어, 모니터링 에이전트의 분리를 통해 분산 환경에서 모니터링 시스템의 구성 및 변경을 용이하게 한다.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제23권4호
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• pp.345-349
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• 2015

Betulinic acid, a pentacyclic triterpene isolated from Jujube tree (Zizyphus jujuba Mill), has been known for a wide range of biological and medicinal properties such as antibacterial, antimalarial, anti-inflammatory, antihelmintic, antinociceptive, and anticancer activities. In the study, we investigated the antiviral activity on influenza A/PR/8 virus infected A549 human lung adenocarcinoma epithelial cell line and C57BL/6 mice. Betulinic acid showed the anti-influenza viral activity at a concentration of $50{\mu}M$ without a significant cytotoxicity in influenza A/PR/8 virus infected A549 cells. Also, betulinic acid significantly attenuated pulmonary pathology including increased necrosis, numbers of inflammatory cells and pulmonary edema induced by influenza A/PR/8 virus infection compared with vehicle- or oseltamivir-treated mice in vivo model. The down-regulation of IFN-${\gamma}$ level, which is critical for innate and adaptive immunity in viral infection, after treating of betulinic acid in mouse lung. Based on the obtained results, it is suggested that betulinic acid can be the potential therapeutic agent for virus infection via anti-inflammatory activity.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.159-166
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• 2022

Artificial Intelligence has stimulated every aspect of today's life. Human thinking quality is trying to be involved through digital tools in all research areas of the modern era. The education industry is also leveraging artificial intelligence magical power. Uses of digital technologies in pedagogical paradigms are being observed from the last century. The widespread involvement of artificial intelligence starts reshaping the educational landscape. Adaptive learning is an emerging pedagogical technique that uses computer-based algorithms, tools, and technologies for the learning process. These intelligent practices help at each learning curve stage, from content development to student's exam evaluation. The quality of information technology students and professionals training has also improved drastically with the involvement of artificial intelligence systems. In this paper, we will investigate adopted digital methods in the education sector so far. We will focus on intelligent techniques adopted for information technology students and professionals. Our literature review works on our proposed framework that entails four categories. These categories are communication between teacher and student, improved content design for computing course, evaluation of student's performance and intelligent agent. Our research will present the role of artificial intelligence in reshaping the educational process.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.132-133
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• 2023

재난 상황에서 사람을 안전하게 피난시키는 것은 매우 중요하다. 인명 안전을 위한 다양한 피난 시뮬레이션 툴이 개발되어 사용되고 있지만, 대부분의 툴에 적용된 방식은 Map을 분석하여 최단 경로를 추출해 Agent를 결정된 경로를 따라 이동시키는 알고리즘으로 구현되었다. 이 방법은 재난 환경에 변화가 없는 조건에서 피난경로를 빠른 시간에 예측하기에 적합하다. 그러나 재난상황은 시시각각으로 변화하기 때문에 피난알고리즘은 이에 대응할 수 있어야 하지만 기존 알고리즘으로는 대응이 곤란한 실정이다. 강화학습을 기반으로 한 인공지능 기술을 활용하면 변화하는 재난에 대응 가능한 피난경로 알고리즘의 개발 가능할 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 알고리즘 개발의 기초단계로서, 강화학습 기법으로 개발된 피난 알고리즘이 IMO MSC.1/Circ1533에서 요구하는 피난시뮬레이션 툴의 성능조건을 만족하는지 여부를 평가하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제82권6호
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• pp.1477-1492
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• 2021

목적 Dedicated breast CT (이하 DBCT)는 유방 압박의 고통이 없는 영상 진단 기법으로 최근 주목받고 있다. 본 연구에서는 DBCT 영상에서 약하게 조영증강된 작은 병변의 검출률을 높이기 위해 피사체의 기하학적 정보를 이용하여 최적의 영상 문턱값을 제공하는 adaptive image rescaling (이하 AIR) 기법을 제안하였다. 대상과 방법 5개의 동일 크기의 구멍과 서로 다른 크기의 구멍을 가지는 두 개의 디스크를 각각 제작하고, 이를 60 kVp와 100 kVp로 스캔하여 single-energy CT (이하 SECT), dual-energy CT (이하 DECT), 그리고 AIR 영상을 생성하였다. 전임상 평가를 위해 돼지 조직 영상도 획득하였다. Image contrast (이하 IC)와 contrast-to-noise ratio (이하 CNR)로 화질을 평가하였으며, student's t test를 이용하여 영상 간 화질의 차이를 검증하였다. 결과 AIR의 평균 IC (0.70)는 DECT (0.94)의 74.5%로 나타났으며, SECT (0.22) 보다 318.2% 높았다. 또한 AIR의 평균 CNR (5.08)은 SECT (14.30)의 35.5%로 나타났고 DECT (2.28) 보다 222.8% 높게 측정되었다. 돼지 조직의 전임상 평가 결과도 비슷한 양상을 보였다. 결론 AIR은 SECT보다 높은 영상 대조도를 가지며, 50% 선량만으로도 DECT에 비견할 만한 화질 성능을 제공할 수 있음을 확인하였다. 따라서 AIR은 DBCT 영상에서 약하게 조영증강된 병변의 검출률을 개선할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.379-384
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• 2002

개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having

• Radiation Oncology Journal
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• 제22권3호
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• pp.217-224
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• 2004

목적: 저산소증은 방사선 감수성을 현저히 감소시키며, 이에 대한 적응 반응에서 hypoxia-inducible factor 1 $\alpha$(HIF-1 u$\alpha$가 중요한 역할을 하고 있다. HIF-1 $\alpha$의 발현과 방사선 감수성과의 상관 관계를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 쥐의 간암 세포주인 hepalclc7 세포와 HIF-1 $\beta$가 결손되어 HIF-1 $\alpha$의 기능이 억제된 hepaIC4 세포를 사용했다 저산소 유사 물질인 desferrioxamine (DFX)을 전처치하고 6시간 뒤에 방사선조사를 하여 western blot으로 HIF-1 $\alpha$ 발현을 조사하였다. Apoptosis는 DNA 분절화, propidium iodide 핵염색, 그리고 apoptotic cell death detection ELISA kit를 이용하였다. MTT assay법으로 방사선 감수성을 측정하고 SF2$_{2}$ SF$_{8}$, 그리고 mean inactivation dose (MID)를 산출하여 통계적 분석을 하였다. 결과: Hepalclc7 세포에서는 DFX 전처치를 한 경우 방사선에 의해 HIF-1 $\alpha$의 발현이 증가했으나, hepalC4 세포 주에서는 변화가 없었다 Hepa1C4 세포의 방사선 감수성은 DFX처리에 따른 영향이 없었으나 hepalclc7 세포의 방사선 감수성은 DFX를 전처치했을 때 유의하게 감소하였다. 결론: 저산소 유사 물질인 DFX에 의해 유도된 HIF-1 $\alpha$가 쥐의 간암 세포주에서 apoptosis와 방사선 감수성을 감소시켰다 이러한 결과는 종괴내의 저산소 세포에서 방사선에 의해 HIF-1 $\alpha$가 유도되고 이로 인해 저산소 세포에서 방사선 감수성을 저하시키는 것으로 생각되었다.

• 생명과학회지
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• 제30권7호
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• pp.640-650
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• 2020

간, 췌장 및 지방 조직에서 많은 수준으로 합성되는 섬유 아세포 성장 인자 21(FGF21)은 FGF19과 FGF23와 함께 FGF 패밀리의 비정형 구성원에 속해 있다. FGF21은 발현 조직에 따라 endo/paracrine특징을 보여주며, 포도당 대사 및 에너지 항상성을 포함하는 많은 종류의 대사 경로를 조절하고 있다. 생리학적 조건 하에서 많은 종류의 스트레스가 조직 별 FGF21의 합성을 유도한다고 알려져 있고, 이렇게 증가한 FGF21은 위와 같은 스트레스에 적응하거나 방어하기 위한 세포 내 기전을 활성화 시키게 된다. 이 과정에서 peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARγ) 및 peroxisome proliferator-activated receptor alpha (PPARα)가 지방 및 간 조직에서 FGF21의 발현을 조절하는 대표적인 전사 조절자로 알려져 있다. 지난 10년간의 연구를 통해 약리학적 FGF21 투여는 체중을 감소시키고 비만 마우스 및 2 형 당뇨병 환자에서 인슐린 감수성 및 지단백질 프로파일을 개선시키는 것으로 보고되었고, 이를 바탕으로 FGF21은 제 2 형 당뇨병, 비만 및 비 알콜 성 지방간 질환(NAFLD)의 치료제로서 큰 주목을 받아 왔다. 그러나 조직 별 상이한 FGF21 발현의 역설적 조건 및 생리 약학적 기능의 차이로 인해 FGF21의 이해는 여전히 부족한 수준에 있다. 따라서 본 총설을 통해 FGF21의 조직 특정 기능 및 해당 동작 메커니즘을 포함한 이전 연구들에서 발생하였던 흥미로운 문제를 논의하고, FGF21 아날로그를 이용한 임상 시험의 현 상황을 요약하고자 한다.