빅데이터와 소셜 네트워크의 발전과 더불어 거대한 그래프를 처리하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 최근 그래프 처리의 성능 향상을 위해 Gorder 라는 그래프 오더링 기법이 제안되었다. 이 기법은 메모리 상의 그래프 레이아웃을 변형하여 데이터 접근 패턴을 CPU 캐시에 적합하게 바꿈으로써 성능을 향상시킨다. 하지만 그래프 알고리즘의 캐시 지역성에만 초점을 두고 설계되었기 때문에 디스크 기반 그래프 엔진에서는 적합하지 않고 전처리 비용도 크다는 문제점이 있다. 제시한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 새로운 그래프 오더링인 I/O Order를 제안하였다. I/O Order는 디스크 기반의 그래프 엔진에서 지역성 외에 입출력 부하를 고려하여 설계되었다. 또한, 오더링 비용을 줄이기 위해 간단한 scheme을 사용한다. 본 논문에서 제시된 I/O Order는 Gorder와 비교해 전처리 비용이 최대 9.6배 감소하였고 성능은 지역성이 낮은 그래프 알고리즘에서 Random 대비 최대 2배 이상 향상되었다.
질의응답 문제를 인공지능 모델을 통해 해결하는 연구는 메모리 네트워크의 등장으로 인해 방법론의 변화를 맞이하고 있으며, 그 중 동적 메모리 네트워크(DMN)는 인간 기억 체계에 착안하여 신경망 기반의 주의 기제를 적용하면서, 질의응답에서 일어나는 각 인지 과정들을 모듈화 했다는 특징들을 갖는다. 본 연구에서는 부족한 학습 데이터를 확장 시키고, DMN이 내포하고 있는 시간 인식의 한계를 개선해 정답률을 높이고자 한다. 실험 결과, 개선된 DMN은 1K-bAbI 문제의 테스트 데이터에서 89.21%의 정답률과, 95%를 질의응답 통과의 기준의 정답률으로 가정할 때 12개의 과제를 통과하는 성능을 보여 정확도 면에서 기존의 DMN에 비해 13.5%p 만큼 더 높고, 4개의 과제를 추가로 통과하는 성능 향상을 보여주었다. 또한 뒤이은 실험을 통해, 데이터 내에서 비슷한 의미 구조를 가지는 단어들은 벡터 공간상에서 강한 군집을 이룬다는 점과, 일화 기억 모듈 통과 횟수와 근거 사실 수의 성능에 큰 영향을 미치는 직접적인 연관성을 발견하였다.
Alzheimer's disease (AD) is the most prevalent form of neurodegenerative disease associated with aging in the human population. This disease is characterized by the extracellular deposition of beta-amyloid peptide $(A{\beta})$ in cerebral plaques. $A{\beta}$ is derived from the ${\beta}-amyloid$ precursor protein (APP) by the enzymes, ${\beta}-$ and ${\eta}o-secretase$. Compounds that ${\beta}-$ or ${\eta}o-secretase$ inhibit activity, can reduce the production of $A{\beta}$ peptides, and thus have therapeutic potential in the treatment of AD. Increasing body of evidence has been demonstrated that Bee Venom(BV) Acupuncture could compete with complex protein involving in multiple step of $NF-{\kappa}B$ activation and exert the anti-inflammatory potential of combined inhibition of the prostanoid and nitric oxide synthesis systems by inhibition of IKK and $NF-{\kappa}B$. In this study, I investigated possible effects of BV on memory dysfunction caused by lipopolysaccharide (LPS) and $A{\beta}$ through inhibition of secretases activities and $A{\beta}$ aggregation. I examined the improving effect of BV on the LPS (2.5 mg/Kg, i.p.)-induced memory dysfunction using passive avoidance response and water maze tests in the mice. BV (0.84, $1.67\;{\mu}g/ml$) reversed the LPS-induced memorial dysfunction in dose dependent manner. BV also dose-dependently attenuated LPS-induced ${\beta}$ and ${\eta}o-secretase$ activities in cerebral cortex and hippocampus of the mice brain. This study therefore suggests that BV acupuncture method may be useful for prevention of development or progression of AD.
Google의 Android phone이나 Apple의 iPhone과 같은 스마트폰들이 대중화됨에 따라, 플래시 메모리용 고성능 고신뢰 파일시스템에 대한 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 YAFFS(Yet Another Flash File System)의 성능 개선 및 신뢰성 향상을 위한 기법을 제안한다. 구체적으로, 파일시스템의 마운트 시간 단축 및 성능 향상을 위해 메타데이터와 유저 데이터의 분리 할당 기법을 도입하였으며, 유저 데이터의 인덱싱 정보를 메타데이터에 추가하였다. 또한 신뢰도 향상을 위해 메타 데이터 블록과 유저 데이터 블록에 대한 마모도 평준화 기법을 도입하였다. 제안된 기법은 1GB의 NAND 플래시 메모리를 가지는 시스템에서 실제 구현되었다. 실험을 통해 제안된 기법이 기존 YAFFS에 비해 6배의 마운트 시간감소와 약 4배의 벤치마크 성능 향상 그리고, 평균 14%의 삭제 횟수 감소 및 마모도 평준화의 효과가 있음을 보인다.
최근에 소프트웨어 분산공유메모리 시스템은 그 성능이 높아짐에 따라 큰 규모의 클러스터 상에서 사용되는 경우가 많아졌다. 그러나 시스템 규모가 커지면서 고장이 발생하는 가능성도 높아졌다. 시스템의 가용성을 높이기 위하여 고장 허용 기능을 제공하는 분산공유메모리 시스템이 요구되었으며 메시지 로깅에 대한 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 논문에서는 고속의 네트웍을 이용하여 복구에 필요한 메시지들을 원격 노드의 메모리에 로깅 하는 방법을 제안한다. 원격 로깅은 정상 수행 동안 빈번한 디스크 접근을 요구하지 않으므로 오버헤드가 적다. 또한 로그를 유지하는 백업 노드들이 고장나지 않은 경우 다중 노드의 고장을 허용하여, 분산공유메모리 시스템의 신뢰성을 높인다. 본 논문에서는 FT-KDSM (Fault Tolerant KAIST DSM) 시스템을 설계하고 구현하여 원격 로깅의 성능을 보이고 고장으로부터의 복구 시간을 보인다.
플래시 메모리는 디스크와는 달리 덮어쓰기가 불가능하므로, 새로운 데이터는 새로운 영역에 갱신이 된다. 데이터가 빈번히 변경되면 새로운 영역을 확보하기 위해 가비지 컬렉션을 통하여 데이터를 지우게 되는데, 이때 지움(erase) 연산을 수행 할 수 있는 회수가 플래시 메모리의 특성에 의해 일정 회수로 제한을 받게 되므로 플래시 메모리의 모든 블록은 고르게 쓰여지고 지워져야 한다. 그러나 지역 접근성을 가지는 데이터를 Cost-benefit 방법으로 처리하면 성능은 좋으나 wear-leveling은 매우 나빠지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 wear-leveling을 개선하기 위해 멀티 뱅크에서 하나의 뱅크는 cold 데이터를 다른 뱅크는 hot 데이터를 할당하고, 시간이 흐름에 따라 일정주기로 cold 뱅크와 hot 뱅크를 교환하는 CB-MB(Cost Benefit between Multi Bank) 방법을 제안하고 성능을 평가하였다. CB-MB방법은 hot 데이터와 cold 데이터를 블록단위로 분리하여 관리하는 Cost-benefit방법에 비해 성능에 있어 30% 성능향상을 보이고 wear-leveling측면에서 1/3이하로 표준편차를 줄였다.
단일 노출 영상, 또는 다중 노출 영상을 사용하여 저조도 영상의 화질 개선 알고리즘이 수많이 연구되고 있다. 저조도 영상은 명암이 낮고, 잡음이 많아 피사체의 정보를 식별하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 듀얼카메라로 촬영한 다중 노출 영상 2개를 이용하여 저조도 영상의 화질 개선하는 알고리즘의 하드웨어 설계를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 전달함수를 사용하여 프레임 메모리와 라인 메모리를 쓰지 않는 방식으로 실시간 처리로 설계되었다. 그리고 제안하는 하드웨어 설계는 Verilog로 설계했고, Modelsim을 사용하여 검증했다. 마지막으로 Xilinx사의 xc7z045-2ffg900을 목표 보드로 이용하여 FPGA를 구현했을 때 최대 동작 주파수 167.617MHz로 확인하였고, 영상 크기가 $1920{\times}1080$ 일 때, 소요된 총 클럭 사이클은 2,076,601이며 80.7fps로 실시간 처리가 가능하다.
Ju, Sunghee;Seo, Ji Yeon;Lee, Seung Kwon;Oh, Jisun;Kim, Jong-Sang
Journal of Ginseng Research
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제45권1호
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pp.108-118
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2021
Background: Korean ginseng (Panax ginseng Meyer) contains a variety of ginsenosides that can be metabolized to a biologically active substance, compound K. Previous research showed that compound K could be enriched in the red ginseng extract (RGE) after hydrolysis by pectinase. The current study investigated whether the enzymatically hydrolyzed red ginseng extract (HRGE) containing a notable level of compound K has cognitive improving and neuroprotective effects. Methods: A scopolamine-induced hypomnesic mouse model was subjected to behavioral tasks, such as the Y-maze, passive avoidance, and the Morris water maze tests. After sacrificing the mice, the brains were collected, histologically examined (hematoxylin and eosin staining), and the expressions of antioxidant proteins analyzed by western blot. Results: Behavioral assessment indicated that the oral administration of HRGE at a dosage of 300 mg/kg body weight reversed scopolamine-induced learning and memory deficits. Histological examination demonstrated that the hippocampal damage observed in scopolamine-treated mouse brains was reduced by HRGE administration. In addition, HRGE administration increased the expression of nuclear-factor-E2-related factor 2 and its downstream antioxidant enzymes NAD(P)H:quinone oxidoreductase and heme oxygenase-1 in hippocampal tissue homogenates. An in vitro assay using HT22 mouse hippocampal neuronal cells demonstrated that HRGE treatment attenuated glutamate-induced cytotoxicity by decreasing the intracellular levels of reactive oxygen species. Conclusion: These findings suggest that HRGE administration can effectively alleviate hippocampus-mediated cognitive impairment, possibly through cytoprotective mechanisms, preventing oxidative-stress-induced neuronal cell death via the upregulation of phase 2 antioxidant molecules.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.177-186
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2023
Hyperspectral imaging technology is one of the most efficient and fast-growing technologies in recent years. Hyperspectral image (HSI) comprises contiguous spectral bands for every pixel that is used to detect the object with significant accuracy and details. HSI contains high dimensionality of spectral information which is not easy to classify every pixel. To confront the problem, we propose a novel RGB channel Assimilation for classification methods. The color features are extracted by using chromaticity computation. Additionally, this work discusses the classification of hyperspectral image based on Domain Transform Interpolated Convolution Filter (DTICF) and 3D-CNN with Bi-directional-Long Short Term Memory (Bi-LSTM). There are three steps for the proposed techniques: First, HSI data is converted to RGB images with spatial features. Before using the DTICF, the RGB images of HSI and patch of the input image from raw HSI are integrated. Afterward, the pair features of spectral and spatial are excerpted using DTICF from integrated HSI. Those obtained spatial and spectral features are finally given into the designed 3D-CNN with Bi-LSTM framework. In the second step, the excerpted color features are classified by 2D-CNN. The probabilistic classification map of 3D-CNN-Bi-LSTM, and 2D-CNN are fused. In the last step, additionally, Markov Random Field (MRF) is utilized for improving the fused probabilistic classification map efficiently. Based on the experimental results, two different hyperspectral images prove that novel RGB channel assimilation of DTICF-3D-CNN-Bi-LSTM approach is more important and provides good classification results compared to other classification approaches.
문학을 활용하는 실습현장에서는 문학의 전문이 아니라 일부분을 발췌해서 사용한다. 따라서 어느 부분을 기억힌트로 활용할 것인지, 어떻게 제시하는 것이 효과적인지에 관한 실증적인 지침이 필요하다. 본 연구를 위해서 헤세의 삶 전반과 그의 인물들을 문학치료적인 관점으로 들여다보았다. 첫째, 헤세의 작품 속 인물을 분석하는 과정에서 자가치유적인 삶을 살아가고 있는 헤세의 모습을 만날 수 있었다. 또한 그는 쓰기, 그리기, 연주하기, 감상하기, 명상하기, 걷기 등과 함께하는 다매체적인 삶을 살았다. 둘째, 연구자는 헤세와 그의 작품을 활용한 문학치료 콘텐츠를 조현병 환자들에게 적용해 보았다. 임상에서 활용한 매체는 헤세의 작품 속에서 추출한 것이었다. 참여자들은 헤세의 작품에 대해 정서적 공감을 할 수 있었으며 나아가 참여자들간의 상호공감나누기도 가능하였다. 헤세가 보여주는 다매체적인 특성과 활용방법은 현대인의 정신건강을 증진하고 병리적인 문제를 치유하기 위해서 중요한 인문학적 자원이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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