• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.308-320
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• 2019

본 연구는 가족돌봄자가 노인의 정신질환을 주로 어떤 증상을 통해 발견하였는지를 알아보는 한편, 가족돌봄자를 중심으로 노인의 정신건강서비스를 이용하게 이끄는 주된 원인이 무엇인지를 실증적으로 검증하고자 하였다. 이를 위해 정신건강문제를 갖고 지역사회에 거주하는 노인을 돌보는 가족돌봄자를 대상으로 설문조사를 실시하였으며 이를 통해 수집된 324명의 자료로 이항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과를 보면 첫째, 가족돌봄자가 노인 환자의 정신건강질환을 의심하게 된 주된 증상은 기억력 저하와 다른 인지기능 저하가 가장 많은 것으로 확인되었다. 둘째, 노인이 노인 정신건강서비스를 이용하는데 영향을 미치는 요인으로는 노인의 장기요양등급, 가족돌봄자의 나이, 노인을 돌본 기간, 가족돌봄자가 느끼는 돌봄 스트레스의 수준, 가족 돌봄자의 노년기 정신질환에 대한 이해, 가족돌봄자의 지역사회 정신건강서비스에 대한 인지도가 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이러한 연구결과를 토대로 노인 가족돌봄자의 관점에서 노인 정신건강문제 조기 발견과 대응 및 관련서비스 이용을 위한 정책적 실천적 함의를 제시하였다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제32권2호
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• pp.81-93
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• 2021

Objectives: Mild cognitive impairment (MCI) is condition of cognitive decline shown in transition from normal aging to dementia. Hominis placenta pharmacopuncture (HPP) is a treatment that combines effects of medication and acupuncture by injecting Hominis placenta into acupoints. The objective of this study was to evaluate the efficacy and safety of HPP for MCI. Methods: This was a randomized, double-blind, placebo-controlled, two-center clinical trial. Eligible patients were randomly allocated to either the HPP group or the placebo group. HPP or saline as placebo was administered to participants for eight weeks. Changes in symptoms were observed. The primary outcome was difference in mean change of Korean Version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-K) score between the HPP group and the placebo group. Cognitive function, overall status of mood and sleep, and quality of life (QoL) were also assessed. Safety assessment and economic analysis were then conducted. Results: Thirty participants were enrolled. One participant in the placebo group dropped out. The score of MoCA-K increased after treatment. Its mean change was smaller in the HPP group than in the control group. HPP ameliorated Global Deterioration Scale and Korean Dementia Rating Scale subtests for attention, organization, and memory compared to the placebo. However, none of them was significantly different between the two groups. Mood, sleep, and QoL all improved more in the HPP group than in the placebo group, although differences between the two groups were not statistically significant. There was no adverse event probably related to the drug. HPP treatment needed KRW 345,000 more than the placebo group in improving Geriatric Quality of Life scale-Dementia score by one point for one year. Conclusions: Although HPP treatment did not significantly improve cognition, it changed behavioral and psychological symptoms in MCI.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.141-151
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• 2021

이 연구는 상황에 따라 다양한 의미 기능을 나타내는 추측 표현 중 '-(으)ㄹ 것 같다'와 '-나 보다'를 대상으로 그 의미와 기능을 분석하고 실제 한국어 교육 현장에서 비주얼 씽킹을 적용한 시각화를 통해 전통적인 수업 방법에서 확장하여 보다 효율적으로 추측 표현을 교육할 수 있는 방안에 대해 논의하였다. Visual Thinking'은 '생각의 시각화'인데, 머릿속 지식이나 생각, 느낌 등을 시각적으로 나타내는 것으로 다양한 교육 현장에서 활용 가능한 것이다. 이 비주얼 씽킹을 활용하여 실제 교육 현장에서 교육 내용의 시각적 전달을 통해 학생들의 흥미를 높이고, 메타 언어적 정보 전달의 수업 방식도 보완하고자 하였다. 이 연구의 대상인 추측 표현은 화자의 어떤 일이나 상황에 대한 추측을 나타내는데, 추측의 근거와 추측의 주체 등에 따라 그 의미에 미세한 차이가 있다. 다양한 상황에서 미세한 의미 차이를 보이는 추측 표현을 정보나 지식의 시각화를 통해 교수-학습의 다변화 및 효율성을 높일 수 있는 교육 방안을 제안하였다. 비주얼 씽킹을 언어 교육에 활용하게 되면 언어 지식의 시각화를 통해 언어 정보를 단순화해서 제공할 수 있고 학습자들은 언어 지식을 정리하고 체계화하는 데 효율적일 수 있다. 또한 언어 지식의 시각화를 통해 언어 정보를 장기기억 할 수 있는 장점도 있다. 한국어 교육 현장에서 적용해 볼 수 있는 다양한 교육 방법의 시도는 좀 더 체계적이고 효율적인 교육 방법을 정립하는 데 기여할 수 있는데, 이 연구에서 제안한 비주얼 씽킹을 적용한 한국어 교육 방안은 유학생들의 한국어 학습에 또 다른 흥미와 효율성을 줄 수 있다는 데에 의의가 있다고 하겠다.

• 생명과학회지
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• 제32권5호
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• pp.362-367
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• 2022

대마씨의 외종피를 탈각하여 Tetrahydrocanabinol이 제거된 헴프씨드는 건강식품으로 각광받고 있으며, 헴프씨드 오일은 α-linolenic acid 및 γ-linolenic acid 등의 다가 불포화 지방산 및 지용성 비타민 등이 풍부하여, 인지 기능 및 운동기능 개선, 콜레스테롤 감소, 혈관 염증 완화, 혈전 생성 억제, 신경세포 손상 방지 등의 효능이 알려지면서 수요가 급증하고 있다. 현재 헴프씨드 오일은 여타의 식물성 유지(콩기름, 옥수수유, 올리브유, 카놀라유, 아미씨유)보다 45~140배 이상 고가로 판매되고 있다. 본 연구에서는 FTIR, FTIR-Raman, ATR-FTIR-MIR spectroscopy와 같은 고가의 장비와 전문인력에 의한 분석 없이도 헴프씨드 오일의 진위여부를 판별할 수 있는 간편한 UV-Vis spectrophotometry법을 개발하고자 하였으며, 다양한 오일의 245, 305, 및 415 nm 흡광도를 측정하고, 245/415 nm 및 305/415 nm에서의 흡광도의 비를 계산하여 12.9 및 9.6이 나타나는 경우 헴프씨드 오일임을 확인하였다. 콩기름, 옥수수유, 카놀라유 및 아미씨유의 경우에는 각각 35.4~61.8 및 29.7~50.8을 나타내어 헴프씨드 오일과 쉽게 구분 가능하였다. 상기의 방법은 헴프씨드 오일에 여타의 식물성 유지류를 혼합하는 경우에도 혼합 여부 판별에 이용 가능하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.65-75
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• 2022

딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.

• Korean Journal of Acupuncture
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• 제40권1호
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• pp.1-12
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• 2023

Objectives : This study aims to provide information regarding the status and quality of mobile applications (MAs) using self-acupressure by performing a systematic review. Methods : We conducted comprehensive searching on five international databases and two app markets from inception to July 31, 2022 to identify MAs using self-acupressure. We analyzed the characteristics of each MA regarding the name of the MA, registered app markets, target symptoms, developers, the year and country of development, cost, target age, media function, and expertise. We assessed the quality of each MA using Mobile Application Rating Scale (MARS). Results : We identified a total of 30 MAs using self-acupressure (25 MAs from the app market and 6 MAs from clinical studies, with 1 MA in common). 17 out of 24 MAs from the app market provided self-acupressure regimens for various symptoms and the others provided regimens for specific symptoms such as memory, anxiety, depression, asthma, allergy, low back pain, and headache. 14 developers were reported. 23 MAs were developed after 2013. The largest number of MAs were developed in the United States. The target age group of 12 MAs was above the age of 3, and that of 11 MAs was above the age of 12. 14 MAs provided multimedia functions such as videos. 13 MAs provided information of expertise. From clinical studies, only 3 out of 6 MAs were accessible through the app market. 4 MAs were developed by the researchers of the study. In terms of MARS, the score of MAs from the app market was higher than that of MAs from clinical studies in both objective and subjective evaluation areas. Conclusions : This study summarizes the characteristics of MAs using self-acupressure. More MAs using self-acupressure should be developed and further clinical research for MA on each symptom and disease is warranted for the diversification of MA fields using self-acupressure.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.306-313
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• 2023

실사 및 그래픽 기반 가상현실 콘텐츠는 360도 영상을 기반으로 하며, 시청자의 의도나 자동 추천 기능을 통한 뷰포트 추출이 필수적이다. 본 논문은 360도 영상에서 다중 객체 추적 기반의 뷰포트 추출 시스템을 설계하고, 다중 뷰포트 추출에 필요한 병렬화된 연산 구조를 제안한다. 360도 영상에서 뷰포트 추출 과정을 ERP 좌표의 3D 구 표면 좌표 변환과 3D 구 표면 좌표의 뷰포트 내 2D 좌표 변환 과정을 순서대로 픽셀 단위의 스레드로 구성하여 연산을 병렬화하였다. 제안 구조는 항공 360도 영상 시퀀스들에 대하여 최대 30개의 뷰포트 추출 과정에 대한 연산 시간이 평가되었으며, 뷰포트 수에 정비례하는 CPU 기반 연산 시간에 비해 최대 5240배 가속화됨을 확인하였다. ERP 프레임 I/O 시간을 줄일 수 있는 고속의 I/O나 메모리 버퍼를 사용 시 뷰포트 추출 시간을 7.82배 추가 가속화가 가능하다. 제안하는 뷰포트 추출 병렬화 구조는 360도 비디오나 가상현실 콘텐츠들에 대한 동시 다중 접속 서비스나 사용자별 영상 요약 서비스 등에 활용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권4호
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• pp.243-250
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• 2004

실시간 시스템은 시스템이 적시성을 보장하는지 파악하기 위해 실시간 감시기법을 이용한다. 일반적으로 실시간 감시는 실시간 시스템의 현재 동작상태를 파악하는데 중점을 두는 기법이다. 그러나 실시간 시스템의 안정적인 수행을 지원하기 위해서는, 현재 상태를 파악하는 것뿐 아니라, 실시간 시스템 및 시스템상에서 동작하는 실시간 프로세스들의 수행도 예측할 수 있어야 한다. 그러나 기존 예측모델을 실시간 감시기법에 적용하기에는 몇 가지 한계가 있다. 첫째, 예측기능은 실시간 프로세스가 종료한 시점에서 정적인 분석을 통해 수행된다. 둘째, 예측을 위해 사전 기초 통계분석이 필요하다. 셋째, 예측을 위한 이전확률 및 클러스터 정보가 현재 시점을 정확하게 반영하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고 실시간 감시기법에 적용할 수 있는 학습 기반의 수행 예측모델을 제안한다. 이 모델은 학습기법을 통해 불필요한 전처리과정을 없애고, 현시점의 데이터를 이용해, 보다 정확한 실시간 프로세스의 수행 예측이 가능하도록 한다. 또한 이 모델은 실시간 프로세스 수행 시간의 증가율 분석을 통해 다단계 예측을 지원하며, 무엇보다 실시간 프로세스가 실행되는 동안 예측이 가능한 동적 예측을 지원하도록 설계하였다. 실험 결과를 통해 훈련집합의 크기가 10 이상이면 80% 이상의 판단 정확도를 보이며, 다단계 예측의 경우, 훈련집합의 크기 이상의 수행 횟수를 넘으면 다단계 예측의 예측 차는 최소화되는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 예측모델은 가장 단순한 학습 알고리즘을 적용했다는 점과, CPU, 메모리, 입출력 데이터를 다루는 다차원 자원공간 모델을 고려하지 못한 한계가 있어 향후에 관련 연구가 요구된다. 본 논문에서 제안하는 학습기반 수행 예측모델은 실시간 감시 및 제어를 필요로 하는 분야 및 응용 분야에 적용할 수 있다.

• 한국식품과학회지
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• 제49권6호
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• pp.649-658
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• 2017

본 연구는 고지방 식이를 통해 유도되는 혈당 상승과 이로 인한 인지기능 장애에 대한 고사리(Pteridium aquilinum) 아세트산에틸 분획물(EFPA)의 개선 효과를 확인하기 위해서 수행되었다. 고지방 식이를 섭취시킨 실험동물에 고사리 아세트산에틸 분획물을 식이를 하였을 때, 공복혈당을 낮추었고 인슐린 저항성을 확인하기 위한 내당능 시험에서 개선효과를 나타내었다. 또한 실험동물의 혈액을 이용한 혈청분석 결과 혈청 내 총 콜레스테롤(TCHO)과 저밀도지단백질 콜레스테롤(LDLC)과 같은 지방질 대사 수준이 유의적으로 개선되었다. 실험동물을 이용한 행동학적 시험(Y-maze, passive avoidance, Morris water maze tests)을 통해 인지기능 개선효과를 확인해본 결과, 공간인지 능력, 단기 학습 능력, 장기 기억 능력이 고지방 식이군(HFD)에 비해 유의적으로 개선되었다. 또한 동물 행동 실험 후 적출된 뇌 조직에서 산화방지 효소인 초과산화물제거효소(SOD)의 함량과 지방질과산화 정도(MDA level)를 측정해본 결과 고사리 아세트산에틸 분획물이 조직에서의 산화방지 능력을 증가시켜 주는 것을 확인 할 수 있었다. 그리고 인지능력에 영향을 주는 아세틸콜린(ACh)과 아세틸콜린 가수분해효소(AChE)에 미치는 영향을 확인해 본 결과, 아세틸콜린 가수분해효소의 활성이 억제되었고 그 결과 아세틸콜린의 함량이 증가하였다. 고지방 식이로 유도되는 혈당 상승 및 인지기능 장애의 개선에 도움이 되는 고사리 아세트산에틸 분획물의 주요 생리활성 물질이 무엇인지 확인하기 위하여 QTRAP LC-MS/MS를 시행한 결과, 주요 물질은 kaempferol-3-O-glucoside로 동정되었고 이 이외에 caffeolyshikimic acid, quercetin-3-O-glucoside, kaempferol-3-O-rutinoside 등이 확인 되었다. 이러한 연구결과를 고려할 때, 캠페롤(kaempferol) 등과 같은 플라보노이드류와 폴리페놀 화합물을 함유한 고사리 아세트산에틸 분획물(EFPA)은 고지방 식이로 인한 혈당 상승과 이로 인한 인지기능 장애의 개선에 도움을 줄 수 있는 건강 기능성 식품 소재로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.