• Biomolecules & Therapeutics
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• 제22권3호
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• pp.176-183
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• 2014

Cognitive impairment is a result of dementia of diverse causes, such as cholinergic dysfunction and Alzheimer's disease (AD). Houttuynia cordata Thunb. (Saururaceae) has long been used as a traditional herbal medicine. It has biological activities including protective effects against amyloid beta ($A{\beta}$) toxicity, via regulation of calcium homeostasis, in rat hippocampal cells. To extend previous reports, we investigated the effects of water extracts of H. cordata herb (HCW) on tauopathies, also involving calcium influx. We then confirmed the effects of HCW in improving memory impairment and neuronal damage in mice with Ab-induced neurotoxicity. We also investigated the effects of HCW against scopolamine-induced cholinergic dysfunction in mice. In primary neuronal cells, HCW inhibited the phosphorylation of tau by regulating p25/p35 expression in $A{\beta}$-induced neurotoxicity. In mice with $A{\beta}$-induced neurotoxicity, HCW improved cognitive impairment, as assessed with behavioral tasks, such as novel object recognition, Y-maze, and passive avoidance tasks. HCW also inhibited the degeneration of neurons in the CA3 region of the hippocampus in Ab-induced neurotoxicity. Moreover, HCW, which had an $IC_{50}$ value of $79.7{\mu}g/ml$ for acetylcholinesterase inhibition, ameliorated scopolamine-induced cognitive impairment significantly in Y-maze and passive avoidance tasks. These results indicate that HCW improved cognitive impairment, due to cholinergic dysfunction, with inhibitory effects against tauopathies and cholinergic antagonists, suggesting that HCW may be an interesting candidate to investigate for the treatment of AD.

• Journal of Ginseng Research
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• 제40권1호
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• pp.9-17
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• 2016

Background: Alzheimer's disease (AD) is a progressive brain disease, for which there is no effective drug therapy at present. Ginsenoside Rg1 (G-Rg1) and G-Rg2 have been reported to alleviate memory deterioration. However, the mechanism of their anti-AD effect has not yet been clearly elucidated. Methods: Ultra performance liquid chromatography tandem MS (UPLC/MS)-based metabolomics was used to identify metabolites that are differentially expressed in the brains of AD mice with or without ginsenoside treatment. The cognitive function of mice and pathological changes in the brain were also assessed using the Morris water maze (MWM) and immunohistochemistry, respectively. Results: The impaired cognitive function and increased hippocampal $A{\beta}$ deposition in AD mice were ameliorated by G-Rg1 and G-Rg2. In addition, a total of 11 potential biomarkers that are associated with the metabolism of lysophosphatidylcholines (LPCs), hypoxanthine, and sphingolipids were identified in the brains of AD mice and their levels were partly restored after treatment with G-Rg1 and G-Rg2. G-Rg1 and G-Rg2 treatment influenced the levels of hypoxanthine, dihydrosphingosine, hexadecasphinganine, LPC C 16:0, and LPC C 18:0 in AD mice. Additionally, G-Rg1 treatment also influenced the levels of phytosphingosine, LPC C 13:0, LPC C 15:0, LPC C 18:1, and LPC C 18:3 in AD mice. Conclusion: These results indicate that the improvements in cognitive function and morphological changes produced by G-Rg1 and G-Rg2 treatment are caused by regulation of related brain metabolic pathways. This will extend our understanding of the mechanisms involved in the effects of G-Rg1 and G-Rg2 on AD.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.419-429
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• 2013

무선센서네트워크(WSN)는 다양한 환경에서 정보수집을 목적으로 하는 응용분야에 널리 사용된다. WSN을 구성하는 센서노드는 저 전력 배터리를 기반으로 동작하므로 이를 고려한 WSN 수명연장은 중요한 연구목표이다. 본 논문은 효율적인 WSN을 구성하기 위해 노드의 에너지 소비는 적으면서도 클러스터 부하 균등화를 이룰 수 있는 최적화된 클러스터링 프로토콜을 제시한다. 프로토콜의 핵심 아이디어는 센서노드가 저장할 수 있는 정보용량의 한계치를 이용해서 클러스터 멤버노드와 클러스터 밀집도가 균등분포(load balancing)되도록 하는 것이다. 또한 최적 클러스터 헤드 확률모델을 도입해서 WSN을 분할하는 클러스터가 최적화 되도록 한다. 이를 통해서 네트워크 부하의 적절한 분산과 에너지 소비 효율을 극대화하는 성능개선을 이끌어 낼 수 있다. 성능평가 결과 제안하는 프로토콜은 대표적인 계층형 프로토콜인 LEACH와 최근에 제안된 클러스터 기반 지역 멀티 홉 라우팅 프로토콜(CBLM)보다 더 수명이 연장되고 안정화 될 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권3호
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• pp.41-48
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• 2017

Event detection using social media has been widespread since social network services have been an active communication channel for connecting with others, diffusing news message. Especially, the real-time characteristic of social media has created the opportunity for supporting for real-time applications/systems. Social network such as Twitter is the potential data source to explore useful information by mining messages posted by the user community. This paper proposed a novel system for temporal event detection by analyzing social data. As a result, this information can be used by first responders, decision makers, or news agents to gain insight of the situation. The proposed approach takes advantages of deep learning methods that play core techniques on the main tasks including informative data identifying from a noisy environment and temporal event detection. The former is the responsibility of Convolutional Neural Network model trained from labeled Twitter data. The latter is for event detection supported by Recurrent Neural Network module. We demonstrated our approach and experimental results on the case study of earthquake situations. Our system is more adaptive than other systems used traditional methods since deep learning enables to extract the features of data without spending lots of time constructing feature by hand. This benefit makes our approach adaptive to extend to a new context of practice. Moreover, the proposed system promised to respond to acceptable delay within several minutes that will helpful mean for supporting news channel agents or belief plan in case of disaster events.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권8호
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• pp.1049-1056
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• 2015

2011년에 발표된 RIPE는 프로그램 공격에 대한 완화 기법 평가 도구로서 850 가지 패턴의 버퍼 오버플로우 기반 공격에 대한 완화 기법만을 평가한다. RIPE는 공격과 방어 루틴이 하나의 프로세스로 실행되도록 구성되어, RIPE가 실행될 때에는 공격과 방어 루틴이 프로세스 상태와 주소 공간 배치를 공유할 수밖에 없게 된다. 그 결과 공격 루틴은 방어 루틴의 메모리 공간을 아무런 제약 없이 접근할 수 있게 된다. 이 논문에서는 RIPE의 공격과 방어 루틴이 독립적인 2개의 프로세스로 동작하도록 하여 주소 공간 배치 난독화와 같은 기밀성에 근거한 방어 기법을 정확히 평가할 수 있도록 개선하였다. 또한 억지 공격에 대한 방어 능력을 실험할 수 있도록 실행 모드를 추가하였다. 마지막으로 vtable 포인터 공격과 형식문자열 공격을 수행하도록 38 가지 패턴의 공격을 추가하여 확장하였다. 개선 결과 공격 패턴이 다양하게 되었고, 보호 효과 평가의 정확성도 높아졌다.

• 응용통계연구
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• 제36권4호
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• pp.295-307
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• 2023

HAR 모형은 간단한 선형 모형으로 실현 변동성의 장기기억성을 비교적 잘 설명할 수 있어 널리 쓰이고 있다. 하지만, 실현 변동성은 조건부 이분산성, 레버리지 효과, 변동성 집중 등과 같은 복잡한 특징을 보이고 있기에 단순 HAR 모형을 확장할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 조건부 이분산성을 설명하는 GARCH 모형에 임계값에 따라 계수가 달라지는 비선형 모형인 임계 HAR 모형(THAR-GARCH)을 제안하고 그 추정 방법 및 예측 성능에 대해서 살펴보고자 한다. 보다 구체적으로 오차항의 등분산 가정을 벗어났기 때문에 모형의 계수를 추정하기 위해서 반복적인 가중최소제곱추정법을 제안하고 모의실험을 통해 일치성을 보였다. 또한 전세계 21개의 주요 주가 지수의 실현 변동성에 대한 예측 오차를 비교함으로써 제안한 GARCH 오차를 가지는 임계 HAR 모형이 일반적으로 더 우수한 예측력을 보임을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.231-240
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• 2014

본 연구는 경도인지장애가 동반된 파킨슨병 환자에 대하여 인지 기능 평가를 위한 서울신경심리검사와 뇌 자기공명 영상에서 영역별 뇌실에 대한 체적 변화를 분석하여 경도인지장애가 동반된 파킨슨병에 대한 진단적 기준을 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 파킨슨병으로 진단 받은 환자(경도인지장애군: 34명, 비인지장애군: 34명)를 대상으로 주의력, 언어, 기억력, 시공간, 그리고 전두엽 집행 기능에 대한 서울신경심리검사와 뇌 자기공명영상 검사를 시행하였다. 또한 영역별 뇌실에 대한 체적 변화를 비교하기 위하여 정상인 32명(정상 대조군)을 추가 선정하여 추가적으로 뇌 자기공명영상 검사를 시행하였으며 영역별 뇌실에 대한 체적 분석은 프리서퍼(Freesurfer Ver. 5.1, Boston MA, USA)를 통해 수행되었다. 결과적으로 경도인지장애군은 시공간 및 기억력에 대한 수행 능력이 비인지장애군과 비교하여 통계적으로 유의하게 감소되었다(p<0.05). 영역별 뇌실에 대한 체적 변화는 좌 우측뇌실, 좌 우하측뇌실, 제3뇌실에서 통계적으로 유의한 체적 변화를 나타내었으며 객관화된 비교를 위하여 정규화한 백분율을 적용한 체적의 변화는 비인지장애군보다 경도인도장애군에서 확장되어 나타났다. 특히 경도인지장애를 동반한 파킨슨병 환자의 좌 우측뇌실의 확장은 서울신경심리검사에서 시공간 및 기억력 영역에 대하여 뚜렷한 양적 선형관계를 보였다(r>0.5, p<0.05). 따라서 뇌 자기공명영상에서 프리서퍼를 이용하여 영역별 뇌실의 체적 변화를 관찰하고 서울 신경심리검사와 상관관계를 분석함으로써 경도인지장애를 동반한 파킨슨병 환자의 진단적 기준을 마련할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.199-208
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• 2019

운용 가능한 위성의 수가 증가하고 기술이 진보함에 따라 영상정보의 성과물이 다양해지고 많은 양의 자료가 축적되고 있다. 본 연구에서는 기구축된 영상정보를 활용하여 부족한 훈련자료의 문제를 극복하고 딥러닝(deep learning) 기법의 장점을 활용하고자 전이학습과 변화탐지 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지를 수행하였다. 본 연구에서 활용한 딥러닝 네트워크는 공간 및 분광 정보를 추출하는 합성곱 레이어(convolutional layer)와 시계열 정보를 분석하는 합성곱 장단기 메모리 레이어(convolutional long short term memory layer)로 구성되었으며, 고해상도 다중분광 영상에 최적화된 정보를 추출하기 위하여 커널(kernel)의 차원에 따른 정확도를 비교하였다. 또한, 학습된 커널 정보를 활용하기 위하여 변화탐지 네트워크의 초기 합성곱 레이어를 고해상도 항공영상인 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) 데이터셋에서 추출된 40,000개의 패치로 학습된 값으로 초기화하였다. 다시기 KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) 영상에 대한 실험 결과, 전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용할 경우 기복 변위 및 그림자 등으로 인한 변화에 덜 민감하게 반응하며 분류 항목이 달라진 지역의 변화를 보다 효과적으로 추출할 수 있었으며, 2차원 커널보다 3차원 커널을 사용할 때 변화탐지의 정확도가 높았다. 3차원 커널은 공간 및 분광정보를 모두 고려하여 특징 맵(feature map)을 추출하기 때문에 고해상도 영상의 분류뿐만 아니라 변화탐지에도 효과적인 것을 확인하였다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 변화탐지를 위한 전이학습과 딥러닝 기법의 활용 가능성을 제시하였으며, 추후 훈련된 변화탐지 네트워크를 새롭게 취득된 영상에 적용하는 연구를 수행하여 제안기법의 활용범위를 확장할 예정이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권3호
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• pp.240-247
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• 2001

자바는 플랫폼 독립성, 높은 보안성, 멀티쓰레드 지원 등의 다양한 장점을 가지고 있어서 내장형 시스템을 위한 실행 환경으로 기대를 모으고 있다. 널리 쓰이고 있는 자바 수행 환경 중 하나인 Sun사의 퍼스널자바 ($PersonalJave^{TM}$)는 다양한 GUI를 쉽게 생성할 수 있도록 Truffle이라는 AWT 구조를 제공하고 있어서 셋톱박스나 PDA 등의 다양한 내장형 시스템에 활발히 이식되고 있다. 기본적으로 Truffle은 기존의 마이크로소프트 Win32 API나 X 윈도우 API를 기반으로 하고 있다. 그러나, 이러한 윈도우 관리기들은 많은 양의 디스크나 메모리 공간을 요구하므로 시스템 자원이 한정된 내장형 시스템에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 내장형 시스템의 요구조건을 만족시킬 수 있도록 내장형 리눅스 상에서 경량 윈도우 관리기인 마이크로윈도우즈(Microwindows)를 플랫폼 그래픽 시스템으로 채택하고 퍼스널자바 AWT API를 구현하였다. 마이크로윈도우즈(Microwindows)는 경량이면서도 기존의 윈도우 관리기들과 유사한 기능을 제공하며, 별도의 그래픽 시스템 지원을 필요로 하지 않아서 다양한 플랫폼 상에 쉽게 이식될 수 있다. 또한, 소스 코드가 공개되어 있어서 응용에 따라 수정 및 확장이 용이하다. 본 연구에서는 내장형 리눅스 상에서 동작하는 마이크로윈도우즈를 이용하여 퍼스널자바 AWT를 구현하였으며 다양한 응용프로그램을 이용하여 그 효용성을 입증하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권5호
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• pp.36-43
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• 2006

본 논문에서는 $GF(2^m)$상에서 표준기저를 사용한 두 다항식의 승산을 비트-병렬로 실현하는 새로운 형태의 고속 병렬 승산기를 제안하였다. 승산기의 구성에 앞서, 피승수 다항식과 기약다항식의 승산을 병렬로 수행한 후 승수 다항식의 한 계수와 비트-병렬로 승산하여 결과를 생성하는 MOD 연산부를 구성하였다. MOD 연산부의 기본 셀은 2개의 AND 게이트와 2개의 XOR 게이트로 구성되며, 이들로부터 두 다항식의 비트-병렬 승산을 수행하여 승산결과를 얻도록 하였다. 이러한 과정을 확장하여 m에 대한 일반화된 회로의 설계를 보였으며, 간단한 형태의 승산회로 구성의 예를 $GF(2^4)$를 통해 보였다. 또한 제시한 승산기는 PSpice 시뮬레이션을 통하여 동작특성을 보였다. 본 논문에서 제안한 승산기는 기본 셀에 의한 MOD 연산부가 반복적으로 이루어짐으로서 차수 m이 매우 큰 유한체상의 두 다항식의 승산에서 확장이 용이하며, VLSI에 적합하다. 또한 승산기회로의 내부에 메모리 소자를 사용하지 않기 때문에 연산과정 중 소자에 의해 발생하는 지연시간이 적으므로 고속의 연산을 수행할 수 있다.