• 대한화장품학회지
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• 제45권1호
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• pp.95-103
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• 2019

입술은 각질층이 매우 얇아 수분증발에 취약하며, 노화 과정에서 주름이 증가하고, 붉은색을 잃으며, 볼륨이 감소하게 된다. 매력적인 입술을 가지기 위해 시행되는 지방이식, 필러 주입을 대체하기 위한 성분에 대한 연구는 아직 보고된 바가 거의 없으며, 최근 새로운 지방세포의 수를 증가시키는 것이 인체 내 지방을 늘릴 수 있는 방법으로 제안되고 있다. 우리는 선행연구에서 지방줄기세포를 지방세포로 분화 유도하는 천연물질로써 요엽후박나무 추출물(Magnolia officinalis bark extract)의 우수한 효능을 확인하였다. 본 연구에서는 요엽후박나무 추출물이 바이오 프린팅으로 제작한 지방 유사 구조체에서 지방(lipid droplet)의 양을 증가시키면서 분화를 촉진시킴을 3D 수준에서 확인하였다. 다음으로 입술 주름에 미치는 영향을 확인하기 위해 주름 사진으로 부터 명암값의 표준편차(SDGV)를 J 이미지 소프트 웨어를 사용하여 측정함으로써 객관적 측정 방법을 확립하였고, 주름 정도에 따른 입술 주름 그레이드를 도출하여 정량화하였다. 결과적으로 요엽후 박나무 추출물 1%를 함유한 제품을 12주간 사용했을 때, 입술 주름을 유의하게 개선시킬 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 요엽후박나무 추출물이 지방줄기세포를 지방세포로 분화 유도하는 효능을 가지며, 이러한 효능이 입술 주름을 개선하는데 도움을 줄 수 있다는 점을 시사하고, 따라서 요엽후박나무 추출물은 입술 주름과 볼륨을 개선하는 화장품 후보 소재로 적용 가능하다는 것을 보여준다.

• 한국환경과학회지
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• 제28권3호
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• pp.341-356
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• 2019

In this study, the impacts of local meteorology caused by tidal changes in the West Sea on ozone distributions in the Seoul Metropolitan Area (SMA) were analyzed using a meteorological model (WRF) and an air quality (CMAQ) model. This study was carried out during the day (1200-1800 LST) between August 3 and 9, 2016. The total area of tidal flats along with the tidal changes was calculated to be approximately $912km^2$, based on data provided by the Environmental Geographic Information Service (EGIS) and the Ministry of Oceans and Fisheries (MOF). Modeling was carried out based on three experiments, and the land cover of the tidal flats for each experiment was designed using the coastal wetlands, water bodies (i.e., high tide), and the barren or sparsely vegetated areas (i.e., low tide). The land cover parameters of the coastal wetlands used in this study were improved in the herbaceous wetland of the WRF using updated albedo, roughness length, and soil heat capacity. The results showed that the land cover variation during high tide caused a decrease in temperature (maximum $4.5^{\circ}C$) and planetary boundary layer (PBL) height (maximum 1200 m), and an increase in humidity (maximum 25%) and wind speed (maximum $1.5ms^{-1}$). These meteorological changes increased the ozone concentration (about 5.0 ppb) in the coastal areas including the tidal flats. The increase in the ozone concentration during high tide may be caused by a weak diffusion to the upper layer due to a decrease in the PBL height. The changes in the meteorological variables and ozone concentration during low tide were lesser than those occurring during high tide. This study suggests that the meteorological variations caused by tidal changes have a meaningful effect on the ozone concentration in the SMA.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권5호
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• pp.73-85
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• 2021

본 연구는 딥러닝 기반의 텍스트 데이터 분류 모델의 성능 고찰을 통해 한국어 건설 재해사례의 효율적 관리방향을 제안한다. 이를 위해 비정형 텍스트 문서인 건설 재해 보고서를 활용해 건설 사고의 대표적 유형인 추락, 감전, 낙하, 붕괴, 협착의 5개 범주로 분류하는 딥러닝 모델을 구현하였다. 초기 모델 테스트 결과, 추락 재해의 분류 정확도가 상대적으로 높게 도출되며 타 유형을 추락 재해로 분류하는 경우가 많이 발생한다는 특징이 나타났다. 원인 분석 결과, 1) 구체적인 사고 유발 행동, 2) 유사한 문장 구조, 3) 여러 유형에 해당되는 복합사고가 위의 특징에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 이 중 추가 실험을 통해 검증이 가능한 복합사고에 대한 두 가지 정확도 개선 실험을 진행하였다: 1) 재분류, 2) 제외. 실험 결과, 복합사고 제외 시 분류 성능이 185.7% 향상되었으며, 이를 통해 여러 사고 유형에 대한 내용을 동시에 포함하는 복합사고의 다중공선성(multicollinearity)이 해소되었음을 알 수 있다. 결론적으로 본 연구에서는 향후 사고에 대한 상황을 상세히 서술하는 체계를 마련함과 동시에 복합사고를 독립적으로 관리할 필요성을 시사한다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권11호
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• pp.1673-1685
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• 2019

Objective: To evaluate the efficacy of treatments based on gonadotrophin-releasing hormone (GnRH), GnRH-prostaglandin $F2{\alpha}$ ($PGF2{\alpha}$), and/or intense exposure to novel rams to induce fertile estrus without the use of steroid hormones in seasonally anestrous Suffolk ewes. Methods: In the first experiment, ewes were treated with one injection of GnRH, two injections of GnRH administered 7 days apart, or a sequence of GnRH-$PGF2{\alpha}$-GnRH (GPG). In the second experiment anestrous ewes were exposed, for 36 days starting on the day of weaning, to groups of four rams of three different breeds that were alternated every day. Besides exposure to the male effect (ME), the ewes were injected with saline solution (ME group, n = 20), with GnRH (ME-GnRH group, n = 20) or with a sequence of GnRH-$PGF2{\alpha}$-GnRH (ME-GPG group, n = 20). The rams used for male-effect were fitted with aprons to prevent mating, and ewes detected in estrus were bred to selected fertile rams. Ovarian activity was monitored by progesterone determinations in both experiments. Results: In the first experiment sustained induction of ovarian activity was not achieved and no ewe was detected in estrus. In the second experiment induction of sustained ovarian activity was achieved in all groups. Most of the ewes were detected in estrus, 76.7% of the ewes were mated during a 36-d breeding period and 71.7% of all the ewes became pregnant during that period. No significant differences between groups were found for any of these variables. However, estrus detection efficiency was higher in the ME-GnRH group than in the ME group (p<0.05). Conclusion: An intense male-effect, that included the continuous presence and frequent alternation of several rams of different breeds, was sufficient to induce ovarian activity and fertile estrus in Suffolk ewes during the period of deep anestrus without the use of hormones, although addition of GnRH improved the efficiency of estrus detection.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.93-106
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• 2021

최근 도로균열 탐지에 대한 많은 연구에서 딥러닝 기반의 접근법을 활용하면서 과거 알고리즘 기반의 접근법을 활용한 연구들보다 높은 성능과 성과를 보이고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 많은 연구가 여전히 균열의 유형을 분류하는 것에 집중되어 있다. 균열 유형의 분류는 현재 수작업에 의존하고 있는 균열탐지 프로세스를 획기적으로 개선해 줄 수 있다는 점에서 상당한 기대를 받고 있다. 그러나 실제 도로의 유지보수 작업에 있어서는 균열의 유형뿐만 아니라 균열의 심각도에 관한 판단이 필수적이지만, 아직까지 도로균열 탐지와 관련된 연구들이 균열의 심각도에 대한 자동화된 산출까지 진전되지 못하고 있다. 균열의 심각도를 산출하기 위해서는 균열의 유형과 이미지 속 균열의 부위가 함께 파악되어야 한다. 본 연구에서는 균열 유형과 균열 부위의 동시적 탐지를 효과적으로 자동화하기 위해 딥러닝 기반의 객체탐지 모델인 Mobilenet-SSD를 활용하는 방법을 다루고 있다. 균열탐지의 정확도를 개선하기 위해 U-Net을 활용해 입력 이미지를 자동 분할하고, 이를 객체탐지 기법과 결합하기 위한 여러 실험을 진행하여 그 결과를 정리하였다. 결과적으로 U-Net을 활용한 이미지 의 자동 마스킹을 통해 객체탐지의 성능을 mAP 값이 0.9315가 되도록 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 결과를 참고하여 도로포장 관리시스템의 구현에 균열탐지 기능의 자동화가 더욱 진전될 수 있다고 기대된다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제45권1호
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• pp.66-74
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• 2021

Background: Abnormal chloride (Cl-) transport has a detrimental impact on mucociliary clearance in both cystic fibrosis (CF) and non-CF chronic rhinosinusitis. Ginseng is a medicinal plant noted to have anti-inflammatory and antimicrobial properties. The present study aims to assess the capability of red ginseng aqueous extract (RGAE) to promote transepithelial Cl- secretion in nasal epithelium. Methods: Primary murine nasal septal epithelial (MNSE) [wild-type (WT) and transgenic CFTR-/-], fisher-rat-thyroid (FRT) cells expressing human WT CFTR, and TMEM16A-expressing human embryonic kidney cultures were utilized for the present experiments. Ciliary beat frequency (CBF) and airway surface liquid (ASL) depth measurements were performed using micro-optical coherence tomography (μOCT). Mechanisms underlying transepithelial Cl- transport were determined using pharmacologic manipulation in Ussing chambers and whole-cell patch clamp analysis. Results: RGAE (at 30㎍/mL of ginsenosides) significantly increased Cl- transport [measured as change in short-circuit current (ΔISC = ㎂/㎠)] when compared with control in WT and CFTR-/- MNSE (WT vs control = 49.8±2.6 vs 0.1+/-0.2, CFTR-/- = 33.5±1.5 vs 0.2±0.3, p < 0.0001). In FRT cells, the CFTR-mediated ΔISC attributed to RGAE was small (6.8 ± 2.5 vs control, 0.03 ± 0.01, p < 0.05). In patch clamp, TMEM16A-mediated currents were markedly improved with co-administration of RGAE and uridine 5-triphosphate (8406.3 +/- 807.7 pA) over uridine 5-triphosphate (3524.1 +/- 292.4 pA) or RGAE alone (465.2 +/- 90.7 pA) (p < 0.0001). ASL and CBF were significantly greater with RGAE (6.2+/-0.3 ㎛ vs control, 3.9+/-0.09 ㎛; 10.4+/-0.3 Hz vs control, 7.3 ± 0.2 Hz; p < 0.0001) in MNSE. Conclusion: RGAE augments ASL depth and CBF by stimulating Cl- secretion through CaCC, which suggests therapeutic potential in both CF and non-CF chronic rhinosinusitis.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제64권5호
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• pp.693-704
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• 2021

Objective : Endovascular mechanical thrombectomy (MT) has been regarded as one of the standard treatments for acute ischemic stroke caused by large vessel occlusion. Despite the wide use of stent retrievers for MT, arterial intimal damage caused when deployed stent is pulled has been a certain disadvantage. We hypothesized that statin could protect and stabilize vessel damage after endovascular MT using a stent retriever. In this animal study, we observed the protective effects of the statins towards MT-induced vessel wall injury. Methods : Twenty-eight carotid arteries of fourteen rabbits were used in the experiments with MT using stent retriever. We divided the rabbits into four groups as follows : group 1, negative control; group 2, positive control; group 3, statin before MT; and group 4, statin after MT. After MT procedures, we harvested the carotid arteries and performed histomorphological and immunohistochemical analyses. Results : In histomorphological analysis with hematoxylin and eosin and Masson's trichrome stain, significant intimal thickening (p<0.05) was observed in the positive control (group 2), compared to in the negative control (group 1). Intimal thickening was improved in the statin-administered groups (groups 3 and 4 vs. group 2, p<0.05). We also observed that statin administration after MT (group 4) resulted in a more effective decrease in intimal thickness than statin administration before MT (group 3) (p<0.05). We performed immunohistochemical analysis with the antibodies for tumor necrosis factor-alpha (TNF-α), cluster of differentiation (CD)11b, and CD163. In contrast to the negative control (group 1), the stained percentage areas of all immunological markers were markedly increased in the positive control (group 2) (p<0.05). Based on statin administration, the percentage area of TNF-α staining was significantly reduced (p<0.05) in group 3, compared to the positive control group (group 2). However, significant differences were not observed for CD11b and CD163 staining. In group 4, no significant differences were observed for TNF-α, CD11b, and CD163 staining (p≥0.05). The differences in the percentage areas of the different markers between the statin-administered groups (groups 3 and 4) were also not revealed. Conclusion : We presented that statin administration before and after MT exerted protective effects towards vessel wall injury. The efficacy of statins was greater post-administration than pre-administration. Thus, statin administration in routine prescriptions in the peri-procedural period is strongly advised.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.27-40
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• 2021

Click-Through Rate(CTR) 예측은 추천시스템에서 후보 항목의 순위를 결정하고 높은 순위의 항목들을 추천하여 고객의 정보 과부하를 줄임과 동시에 판매 촉진을 통한 수익 극대화를 달성할 수 있는 핵심 기능이다. 자연어 처리와 이미지 분류 분야는 심층신경망(deep neural network)의 활용을 통한 괄목한 성장을 하고 있다. 최근 이 분야의 주류를 이루던 모델과 차별화된 어텐션(attention) 메커니즘 기반의 트랜스포머(transformer) 모델이 제안되어 state-of-the-art를 달성하였다. 본 연구에서는 CTR 예측을 위한 트랜스포머 기반 모델의 성능 향상 방안을 제시한다. 자연어와 이미지 데이터와는 다른 이산적(discrete)이며 범주적(categorical)인 CTR 데이터 특성이 모델 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위해 임베딩의 일반화(regularization)와 트랜스포머의 정규화(normalization)에 관한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터 입력 처리를 위한 임베딩 과정에서 L2 일반화의 적용과 트랜스포머 모델의 기본 정규화 방법인 레이어 정규화 대신 배치 정규화를 적용할 때 예측 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제29권1호
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• pp.49-54
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• 2022

반도체 Si 웨이퍼 Cu 배선을 제작하는데 사용하는 submicron 크기의 다마신 패턴의 구리 도금공정을 동일한 조건의 유기첨가제 및 전류밀도 조건을 사용하여 PCB 금속배선에 사용되는 수십 micron 크기의 패턴 도금에 적용하였다. PCB 패턴의 종횡비가 작아 쉽게 채워질 것으로 기대했던 것과는 달리, 이 경우 패턴 내부에 위치별 도금 두께 불균일도가 심화되는 것이 관찰되었다. 이러한 원인을 정량적으로 분석하기 위해 유동 및 전기장을 고려한 전기화학적 해석을 진행하였으며, 이를 통해 패턴 바닥부 코너에서 측벽과 바닥부의 도금에 의한 용액내 Cu²⁺ 이온의 고갈이 상대적으로 패턴 상부보다 빠르게 일어나는 것이 확인되었다. 이는 Cu²⁺ 이온의 확산계수가 2.65×10^-10 m²/s 로 초당 16.3 ㎛정도의 평균 이동거리를 가짐으로, 이 값이 다마신 패턴에서는 충분히 커서 원활하게 패턴 내부까지 이온 공급이 이루어지나, 수십 micron 크기를 갖는 PCB 크기에서는 소진된 구리이온을 보충해 주기 위해 충분한 시간이 필요하기 때문인 것으로 확인되었다. 구리 이온을 충분히 공급해 주기 위해 전류밀도를 낮춰 Cu²⁺ 이온이 확산할 수 있는 충분한 시간을 할애해 줌으로써 두께 균일도가 향상되는 것을 알 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.63-79
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• 2022

최근 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용한 주식 가격 예측 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 그 중에서도 최근에는 주식 매수 및 매도 주문 정보를 담고 있는 호가창을 이용하여 주가를 예측하려는 연구가 시도되고 있다. 하지만 호가창을 활용한 연구는 대부분 가장 최근 일정 기간 동안의 호가창 추이만을 고려하며, 호가창의 중기 추이와 단기 추이를 같이 고려하는 연구는 거의 진행되지 않았다. 이에 본 논문에서는 호가창의 중기와 단기 추이를 모두 고려하여 주가 등락을 보다 정확히 예측하는 딥러닝 기반 예측 모델을 제안한다. 더욱이 본 논문에서 제안하는 모델은 중단기 호가창 정보 외에도 해당 종목에 대한 동기간 뉴스 헤드라인까지 고려하여 기업의 정성적 상황까지 주가 예측에 반영한다. 본 논문에서 제안하는 딥러닝 기반 예측 모델은 호가창 변화의 특징을 합성곱 신경망으로 추출하고 뉴스 헤드라인의 특징을 Word2vec을 이용하여 추출한 뒤, 이들 정보를 결합하여 특정 기업 주식의 다음 날 등락 여부를 예측한다. 실제 NASDAQ 호가창 데이터와 뉴스 헤드라인 데이터를 사용하여 제안 모델로 5개 종목(Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla)의 일일 주가 등락을 예측한 결과, 제안 모델은 기존 모델에 비해 정확도를 최대 17.66%p, 평균 14.47%p 향상시켰다. 또한 해당 모델로 모의 투자를 수행한 결과, 21 영업일 동안 종목에 따라 최소 $492.46, 최대 $2,840.83의 수익을 얻었다.