• Food Science and Biotechnology
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• 제17권2호
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• pp.384-388
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• 2008

Alzheimer's disease (AD) is the most common neurodegenerative disorder and is responsible for more than 50% of all dementia cases. There is significant interest in finding new sources of compounds that inhibit acetylcholinesterase (AChE) to be used in the treatment of AD, since only a few AChE inhibitors, such as galanthamine, physostigmine, and tacrine, are available for clinical use. In the present study, ICR mice were treated with a 1 mg/kg scopolamine, which caused impaired cognitive ability. The steady consumption of a water extract of Chrysanthemum indicum Linne flowers for 3 months significantly prevented the scopolamine induced deficit of the spatial cognitive capability of mice. It also improved long-term memory in mice with amnesia induced by scopolamine, as assessed by the Morris water maze and passive avoidance tests. In addition, water extract consumption significantly decreased AChE activity in mouse brain, leading to inhibition of acetylcholine hydrolysis.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제24권6호
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• pp.589-594
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• 2016

Insulin is a peptide hormone of the endocrine pancreas and exerts a wide variety of physiological actions in insulin sensitive tissues, such as regulation of glucose homeostasis, cell growth, differentiation, learning and memory. However, the role of insulin in osteoblast cells remains to be fully characterized. In this study, we demonstrated that the insulin (100 nM) has the ability to stimulate the phosphorylation of protein kinase B (Akt/PKB) and extracellular signal-regulated kinase (ERK) and the levels of inhibin-${\beta}E$ in the osteoblast-like UMR-106 cells. This insulin-stimulated activities were abolished by the PI3K and MEK1 inhibitors LY294002 and PD98059, respectively. This is the first report proving that insulin is a potential candidate that enables the actions of inhibin-${\beta}E$ subunit of the TGF-${\beta}$ family. The current investigation provides a foundation for the realization of insulin as a potential stimulator in survival signaling pathways in osteoblast-like UMR-106 cells.

• 한국축산식품학회지
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• 제40권5호
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• pp.860-861
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• 2020

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권7호
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• pp.1661-1672
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• 2000

An immune system has powerful abilities such as memory, recognition and learning how to respond to invading antigens, and has been applied to many engineering algorithms in recent year. In this pap er, the combined optimization algorithm (Immune- Genetic Algorithm: IGA) is proposed for multi-optimization problems by introducing the capability of the immune system that controls the proliferation of clones to the genetic algorithm. The optimizing ability of the proposed combined algorithm is identified by comparing the result of optimization with simple genetic algorithm for two dimensional multi-peak function which have many local optimums. Also the new combined algorithm is applied to minimize the total weight of the shaft and the transmitted forces at the bearings. The inner diameter oil the shaft and the bearing stiffness are chosen as the design variables. The dynamic characteristics are determined by applying the generalized FEM. The results show that the combined algorithm and reduce both the weight of the shaft and the transmitted forces at the bearing with dynamic conatriants.

• 전력전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.183-191
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• 2021

A battery management system (BMS) provides some functions for ensuring safety and reliability that includes algorithms estimating battery states. Given the changes caused by various operating conditions, the state-of-health (SOH), which represents a figure of merit of the battery's ability to store and deliver energy, becomes challenging to estimate. Machine learning methods can be applied to perform accurate SOH estimation. In this study, we propose a Long-Term Recurrent Convolutional Network (LRCN) that combines the Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-term Memory (LSTM) to extract aging characteristics and learn temporal mechanisms. The dataset collected by the battery aging experiments of NASA PCoE is used to train models. The input dataset used part of the charging profile. The accuracy of the proposed model is compared with the CNN and LSTM models using the k-fold cross-validation technique. The proposed model achieves a low RMSE of 2.21%, which shows higher accuracy than others in SOH estimation.

• 인지과학
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• 제27권2호
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• pp.159-219
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• 2016

수학적 사고력은 STEM(science, technology, engineering, mathematics) 분야에서의 학업적인 성취와 과학기술의 혁신에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 학제 간 연구 분야인 수 인지(numerical cognition) 및 수학적 인지와 관련된 최근의 인지신경학적 연구 결과들을 종합하여 개관하였다. 첫째로 수학적 사고의 기초가 되는 뇌 기제의 위치와 정보처리 메커니즘을 확인하였다. 수학적 사고는 영역 특정적(domain specific)인 기능인 수 감각과 시공간적 능력뿐만 아니라 영역 일반적(domain general)인 기능인 언어, 장기기억, 작업 기억(working memory) 등을 기초로 하며 이를 토대로 추상화, 추론 등의 고차원적인 사고를 한다. 이 중에서 수 감각과 시공간적 능력은 두정엽(parietal lobe)을 기반으로 한다. 두 번째로는 수학적 사고 능력에서 관찰되는 개인 차이에 대하여 고찰하였다. 특히 수학 영재들의 신경학적인 특성을 신경망 효율성(neural efficiency)의 관점에서 고찰해 보았다. 그 결과 높은 지능이란 두뇌가 얼마나 많이 일하느냐가 아니라 얼마나 효율적으로 일하는가에 달렸다는 사실을 확인하였다. 수학 영재들의 또 다른 특성은 좌반구와 우반구 간의 연결과 반구 내에서 전두엽과 두정엽의 연결이 뛰어나다는 사실이다. 세 번째로는 학습과 훈련, 그리고 성장에 따른 변화 및 발전에 대한 분석이다. 개인이 성장하며, 수학 학습과 훈련을 하게 될 때 이에 따라 두뇌 피질에서도 변화가 반영되어 나타난다. 그 변화를 피질에서의 활성화 수준의 변화, 재분배, 구조적 변화라는 관점에서 해석하였다. 이 중에서 구조적 변화는 결국 신경 가소성(neural plasticity)을 의미한다. 마지막으로 수학적 창의성은 수학적 지식(개념)을 기초로 하여 수학적 개념들을 결합하는 단계가 요구되며, 그 후 결합된 개념들 중에서 심미적인 선택을 통해 수학적 발명(발견)으로 연결된다. 전문성이 높아질수록 결합과 선택이라는 두 단계가 더욱 중요해진다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.117-127
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• 2022

Data anomalies seriously threaten the reliability of the bridge structural health monitoring system and may trigger system misjudgment. To overcome the above problem, an efficient and accurate data anomaly detection method is desiderated. Traditional anomaly detection methods extract various abnormal features as the key indicators to identify data anomalies. Then set thresholds artificially for various features to identify specific anomalies, which is the artificial experience method. However, limited by the poor generalization ability among sensors, this method often leads to high labor costs. Another approach to anomaly detection is a data-driven approach based on machine learning methods. Among these, the bidirectional long-short memory neural network (BiLSTM), as an effective classification method, excels at finding complex relationships in multivariate time series data. However, training unprocessed original signals often leads to low computation efficiency and poor convergence, for lacking appropriate feature selection. Therefore, this article combines the advantages of the two methods by proposing a deep learning method with manual experience statistical features fed into it. Experimental comparative studies illustrate that the BiLSTM model with appropriate feature input has an accuracy rate of over 87-94%. Meanwhile, this paper provides basic principles of data cleaning and discusses the typical features of various anomalies. Furthermore, the optimization strategies of the feature space selection based on artificial experience are also highlighted.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.411-418
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• 2009

이 연구의 목적은 영어 독해 전략이 영어 독해에 미치는 영향에 대해서 연구하였다. 이 연구를 위해 다음과 같이 3개의 연구문제를 제시하였다 첫째, 한국대학생이 사용하는 독해 전략을 연구하였고, 둘째, 성별에 따른 영어 독해전략 사용에 대해 연구하였다. 셋째, 영어 숙달도에 따른 영어 독해전략 사용의 차이점을 연구 하였다. 이 연구를 통해 다음과 같은 사실을 발견하였다. 첫째, 한국대학생들은 6가지의 범주중 에서 기억전략을 가장 많이 사용한 반면 초인지전략을 가장 적게 사용하였다. 둘째, 성별에 따라 독해 전략 사용의 차이가 있음을 알 수 있었으며 셋째, 영어 숙달도에 따른 독해 전략 사용의 차이가 있음을 알 수 있었다. 이 연구는 독해전략 사용이 영어 독해 능력을 강화 시킬 수 있음을 보여주고 있으며, 영어 선생님들은 영어 독해 수업시간에 학습자들에게 맞는 적절한 독해 전략 사용을 고려하여 수업을 진행 하여야 할 것이다.

• 생명과학회지
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• 제17권10호
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• pp.1400-1405
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• 2007

SD계 흰쥐를 사용하여 motor activity 실험에서 동물들의 자발적인 운동성을 측정한 결과, 주어진 시간 내 움직인 시간과 움직인 거리에는 n-3 지방산이 결핍된 식이군(Def group)과 DHA가 첨가된 식이군(Def +DHA group)간에 유의적 차이를 관찰할 수가 없었다. 학습효과 실험에서 n-3 지방산이 결핍된 식이군(Def group)의 경우 목적 플래트폼까지 걸리는 시간이 DHA 첨가 식이군(Def +DHA group)에 비하여 유의적으로 길었음을 관찰할 수가 있었다(p<0.05). 수영한 거리(swimming distance)와 수영 속도(swimming speed)의 경우 수영 속도에는 유의적 차이가 없었으나 n-3 지방산이 결핍된 식이군(Def group)의 경우, DHA 첨가 식이군(Def +DHA group)에 비해 수영 풀에서 움직인 거리가 유의적으로 길었다(p<0.05). 두 식이군의 흰쥐들이 수영한 시간(swimming time)과 쉬고 있는 시간(resting time)의 경우, 쉬는 시간에는 유의적 차이가 없었으나 수영 시간 또한 n-3 지방산이 결핍된 식이(Def group)로 사육된 쥐가 DHA가 첨가된 식이로 사육된 쥐(Def +DHA group)보다 수영한 시간이 유의적으로 길었다(p<0.05). 기억력 테스트에서 n-3 지방산이 결핍된 식이군(Def group)의 경우 원래 A 지역에 대한 기억이 낮아서 A 지역을 지나가는 횟수가 다른 지역 B, C, D를 지나는 횟수와 유의적 차이가 없었다. 반면, DHA가 첨가된 식이군(Def +DHA group)의 경우 목적 플래트폼이 있었던 A 지역에 대한 기억으로 다른 지역인 B, C, D보다 지나가는 횟수가 유의적으로 많았음을 관찰하였다(p<0.05). 이상의 결과로부터 임신에서부터 성인이 될 때까지 n-3 지방산이 결핍된 식이로 사육된 쥐와 비교할 때 DHA가 첨가된 식이로 사육된 흰쥐가 Morris water maze를 이용한 공간기억력 실험에서 우수한 기억 학습효과를 나타냄을 알 수가 있었고 이러한 결과는 n-3와 n-6 지방산의 균형적인 섭취의 중요성을 부각시키고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.241-251
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• 2019

본 연구에서는 Alzheimer's disease(AD) 마우스 모델에서 미세전류의 적용을 통한 인지능력 개선 효과를 확인하였다. ICR 마우스에 amyloid beta($A{\beta}$)를 뇌 내 주입하여 인지능력 손상을 유도한 후, 4가지 파형의 미세전류를 각각 적용하여 손상된 인지능력에 미치는 미세전류의 영향을 검토하였다. AD 마우스의 공간 및 물체 인지능력을 확인하기 위해 행동실험을 실시한 결과, novel object recognition test와 Morris water maze test에서 $A{\beta}$로 인해 손상되었던 인지능력이 미세전류 적용군에서 유의적으로 개선됨을 확인하였으며, 지질과산화 반응으로 인한 malondialdehyde의 뇌 내 생성량 또한 감소하였다. 뇌 조직에서 AD 관련 단백질 발현을 측정한 결과, 특히 미세전류 Wave4 [STEP FORM 파형(0, 1.5, 3, 5V), 중첩Hz 적용] 적용군에서 $A{\beta}$ 생성 관련 단백질인 ${\beta}$-secretase, presenilin 1, presenilin 2의 발현이 감소하였고 신경영양인자인 brain-derived neurotrophic factor 단백질 발현이 증가하였다. 이 결과를 바탕으로 AD 마우스에서 미세전류를 이용한 손상된 인지능력에 대한 개선 효과를 확인하였으며, AD 예방 및 치료를 위한 비약물적인 방법으로서 적용할 수 있을 것으로 기대된다.