• 약학회지
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• 제49권2호
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• pp.168-173
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• 2005

Alzheimers disease (AD) is the most prevalent form of neurodegenerations associated with aging in the human population. This disease is characterized by the extracellular deposition of beta-amyloid (A ${\beta}$) peptide in cerebral plaques. The A ${\beta}$ peptide is derived from the ${\beta}$-amyloid precursor protein ( ${\beta}$APP). Photolytic processing of ${\beta}$APP by ${\beta}$-secretase(beta-site APP-cleaving enzyme, BASE) and ${\gamma}$-secretase generates the A ${\beta}$ peptide. Several lines of evidence support that A ${\beta}$-induced neuronal cell death is major mechanisms of development of AD. Accordingly, the ${\beta}$-and ${\gamma}$-secretase have been implicated to be excellent targets for the treatment of AD. We previously found that sesaminol glucosides have improving effect on memory functions through anti-oxidative mechanism. In this study, to elucidate possible other mechanism (inhibition of ${\beta}$-and ${\gamma}$-secretase) of sesaminol glucosides, we examined the improving effect of sesaminol glucosides in the scopolamine (1 mg/kg/mouse)-induced memory dysfunction using water maze test in the mice. Sesaminol glucosides (3.75, 7.5 mg/kg/6ml/day p.o., for 3 weeks) reversed the latency time, distance and velocity by scopolamine in dose dependent manner. Next, ${\beta}$-and ${\gamma}$-secretase activities were determined in different regions of brain. Sesaminol glucosides dose-dependently attenuated scopolamine-induced ${\beta}$-secretase activities in cortex and hippocampous and ${\gamma}$-secretase in cortex. This study therefore suggests that sesaminol glucosides may be a useful agent for prevention of the development or progression of AD, and its inhibitory effect on secretase may play a role in the improving action of sesaminol glucosides on memory function.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권3호
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• pp.189-200
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• 2001

본 논문에서는 Real-Time Linux를 위한 메모리 할당 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자로 하여금 하나의 응용에 여러 개의 연속된 메모리 영역들을 생성하고, 각 영역마다 별도의 영역 할당 정책을 설정한 후, 원하는 영역으로부터 필요한 메모리 블록을 할당 받을 수 있게 한다. 이를 위해 기존의 단일 메모리 관리 모듈 대신 할당 정책을 구현한 영역 할당자 모듈과 이를 제어하는 영역 관리자 모듈로 세분한 두 단계 분리 구조를 채택했다. 이 구조는 할당 정책을 할당 메커니즘으로부터 분리함으로써, 시스템 개발자로 하여금 필요한 경우 동일한 할당 정책을 서로 다른 알고리즘을 사용하여 구현할 수 있게 한다. 또한 사전에 정의된 인터페이스를 준수할 경우 새로운 할당 정책을 쉽게 구현해 삽입할 수 있고, 불필요한 정책은 시스템에서 제거할 수도 있다. 제안 모델은 다수개의 할당 정책들을 사전에 구현하여 제공함으로써, 시스템 구축자로 하여금 매번 기존 정책들을 새로이 구현할 필요 없이 제공된 정책들 중 해당 응용에 가장 적합한 정책들만을 선택하여 시스템을 재구성할 수 있게 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권11호
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• pp.836-840
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• 2009

플래시 메모리의 성능평가 실험 환경 구성은 플래시 메모리가 장착된 제품들이 동작하는 시스템으로 이뤄진다. 이와 같은 방법은 물리적이고 비용적인 제약이 따르게 된다. 또한 실험에 쓰이는 입력 데이터와 FTL 알고리즘의 성능평가를 위한 결과 데이터인 트레이스의 추출 방법이 까다롭고 힘들다. Oracle의 경우 트레이스 추출이 불가능하고, MySQL, SQLite는 트레이스 추출이 가능하더라도 결과의 정확성이 보장되지 않는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 디바이스 드라이버를 통해 물리적 제약을 없애고 트레이스 추출을 쉽고 간편하게 하여 정확한 실험 결과 분석이 용이하도록 FTL 에뮬레이터를 설계하고 구현한 내용에 대해 다룬다. 본 논문에서 제안한 FTL 에뮬레이터인 FlaSim은 플래시 메모리의 데이터 저장 메커니즘과 동일한 동작을 하도록 구현하고 리눅스 커널 모듈을 사용하여 필요한 기능을 추가할 수 있다. FlaSim은 모듈 적재 방식을 사용하기 때문에 FTL 알고리즘 및 플래시 메모리에 대한 실험의 확장성을 향상시킨다. 또한 다양한 응용프로그램에 적용이 쉽고, 플래시 메모리에 대한 실험의 제약이 되는 물리적인 비용을 줄일 수 있다. 게다가 트레이스 추출하는 데 쉽고 효율적인 방법을 제공하여 결과 도출 및 분석 시 시간적, 시스템적 제약을 받지 않아 효율성이 큰 장점이 있다. 추후 많은 FTL 알고리즘 및 플래시 메모리에 대한 실험과 연구에 도움이 될 것으로 예상된다.

• 한국음향학회지
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• 제30권8호
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• pp.461-467
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• 2011

제한된 대역폭을 효율적으로 사용하기 위해서 도입된 가변 전송률은 먼저 신호의 정확한 분류를 필요로 한다. 특히 멀티미디어 서비스가 보편화 되면서 음성/음악 신호 분류의 중요성도 높아지게 되었다. 음성/음악 분류기 중, 서포트벡터머신 (SVM)을 이용한 분류기는 높은 분류 정확도로 주목받고 있다. 그러나 SVM는 많은 계산량과 저장 공간을 요구하므로 효율적인 구현이 요구되며, 특히 임베디드 시스템과 같이 자원이 제한 적인 경우에는 더욱 그러하다. 본 논문에서는 먼저 SVM을 이용한 음성/음악 분류기의 임베디드 시스템으로의 구현을 실행시간과 에너지소비의 관점에서 분석하고, 효율적인 구현을 위한 두가지 방법들을 제안한다. 서포트벡터의 판별결과에의 기여도를 바탕으로 기여도가 낮은 벡터들을 제외하는 방법과, 음성/음악 신호에 기본적으로 존재하는 각 프레임간의 상관관계를 이용하여 입력신호의 일부를 건너뛰는 방법이다. 이 기법들은 SVM의 학습 시 사용되는 다른 최적화 기법에 관계없이 적용이 가능하며, 실험을 통해 분류의 정확도, 실행시간, 그리고 에너지소비의 관점에서 그 성능을 증명하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권2호
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• pp.33-47
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• 2018

도시가스 배관은 지중에 매설되어 있기 때문에 세부 관리가 어렵고 다양한 위험에 노출되어 있다. 본 연구에서는 도시가스 배관압력 실시간 데이터를 분석해 배관압력 이상을 예측하고 전문가의 의사결정을 돕는 모델을 제안한다. 국내 도시가스 공급업체들 중 하나인 중부도시가스사의 정압기에서 수집하는 실시간 배관압력 데이터와 시간변수, 외부환경변수를 통합해 분석 데이터로 사용한다. 아산시와 천안시에 위치하는 11개 정압기를 분석 대상으로 하며 분 단위 배관압력 예측모델을 구현한다. Random forest, support vector regression(SVR), long-short term memory(LSTM) 알고리즘을 사용해 회귀모델을 구현한 결과 LSTM 모델에서 우수한 성능을 보인다. 아산시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 RMSE가 0.011, MAPE가 0.494이며, 천안시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE)가 0.015, 절대평균백분율오차(mean absolute percentage error, MAPE)가 0.668로 가장 낮은 오류율을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권4호
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• pp.319-332
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• 2008

OLAP의 다차원 데이타 모델인 데이타 큐브는 많은 다차원 데이타 분석에 성공적으로 적용되었으며, 데이타 스트림 분석에도 적용하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 데이타 스트림은 실시간에 지속적으로 방대하게 생성되며, 데이타의 분포적 특성이 빠르게 변한다는 특징을 가지며, 제한된 메모리 및 처리능력 때문에 한번만 검사하여 처리하는 것을 기본으로 한다. 때문에 데이타 스트림을 메모리에 모두 저장하는 것은 불가능하다. 또한 사용자는 모든 속성 값에 대하여 관심을 두기보다는 일정 지지율 이상을 가진 속성 값에 더욱 관심을 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 데이타 스트림 환경에서 데이타 큐브를 효과적으로 적용하기 위한 동적 데이타 큐브를 제안한다. 동적 데이타 큐브는 속성 값의 지지율에 따라 사용자 관심 영역을 지정하고, 속성 값을 동적으로 그룹화하여 관리한다. 이를 통해 메모리 및 처리시간을 절약하게 된다. 또한 동적으로 지지율이 높은 속성에 대한 분석 상세도를 높여주기 때문에 사용자의 관심영역을 효과적으로 보여준다. 마지막으로 실험을 통하여 제한된 메모리에서 동적 데이타 큐브가 효율적으로 동작함을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권2호
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• pp.113-119
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• 2000

본 논문에서는 주기억장치 데이타베이스의 특성을 반영하여 시간제약조건을 처리할 수 있는 실시간 주기억장치 데이타베이스시스템을 위한 질의 처리기를 설계하고 구현한다. 제안된 질의 처리기는 메타 데이타베이스를 이용하여 시간제약을 갖는 실시간 데이타를 유지 관리한다. 응용 프로그램의 작성을 위해서 CLI를 지원하고 있으며, 이를 확장한 확장 CLI와 저장 CLI를 지원하여 확장 CLI를 이용하여 실시간 트랜잭션의 정보를 CLI를 사용으로 표현할 수 있도록 하였고, 빈번하게 수행되는 트랜잭션을 지원하기 위해 저장 CLI를 지원한다. 제안된 질의 처리기는 주기억장치 실시간 데이타베이스 관리시스템의 질의처리기로 구현하였으며, 성능평가를 통해서 시스템의 질의처리 능력과 실시간 데이타의 효율적인 관리를 통해서 종료시한을 만족하는 실시간 트랜잭션의 비율이 증가됨을 보였다.

• 혜화의학회지
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• 제12권1호
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• pp.11-26
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• 2003

Alzheimer's disease (AD) is characterized by amyloid deposition and associated loss of neunons in brain regions involved in learning and memory processes. Several causes of evidence support that the congnitive disturbance is closed associated with the deficit of cerebral acetylcholine neurotransmission, and the effect of carboxyl terminal 105 amino acid fragment (CT105) of the amyloid precursor protein (APP) on the gene expression of proinflammatory cytokines. We tested it on the scopolamine-induced amnesia model of the ICR mouse using the Morris water maze with repeated orally administration of 1st Green-Tea extract (200 mg/kg) and 2nd Green-Tea extract (200 mg/kg). The Green-Tea prevents impairment of learning and memory and neuronal loss in mouse models of cognitive disturbance and it demonstrated selectivity for inhibition of acetylcholinesterase (AChE). Furthermore, the repeated administration of Green-Tea, CT105-induced alzheimer's mouse model showed central cholinergic activity by ameliorates learning and memory impairment, and isolation of CD14 microglia showed significantly decreases intracellular release of the proinflammatory cytokines tumor necrosis factor-${\alpha}$, interleukin-$1{\beta}$ and reactive oxygen species (ROS). Because of its composite profile, oral therapeutic index and a prophylactic, Green-Tea is considered the better therapeutic candidate for the treatment of Alzheimer's disease.

• Smart Structures and Systems
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• 제1권2호
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• pp.141-158
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• 2005

A new design of distributed crack sensors based on the topological change of transmission line cables is presented for the condition assessment of reinforced concrete (RC) structures during and immediately after an earthquake event. This study is primarily focused on the performance of cable sensors under dynamic loading, particularly a feature that allows for some "memory" of the crack history of an RC member. This feature enables the post-earthquake condition assessment of structural members such as RC columns, in which the earthquake-induced cracks are closed immediately after an earthquake event due to gravity loads, and are visually undetectable. Factors affecting the onset of the feature were investigated experimentally with small-scale RC beams under cyclic loading. Test results indicated that both crack width and the number of loading cycles were instrumental in the onset of the memory feature of cable sensors. Practical issues related to dynamic acquisition with the sensors are discussed. The sensors were proven to be fatigue resistant from shake table tests of RC columns. The sensors continued to show useful performance after the columns can no longer support additional loads.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권3호
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• pp.212-218
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• 2021

Low-power and Lossy Networks (LLNs) have become the common network infrastructure for a wide scope of Internet of Things (IoT) applications. For efficient routing in LLNs, IETF provides a standard solution, namely the IPv6 Routing Protocol for LLNs (RPL). It enables effective interconnectivity with IP networks and flexibly can meet the different application requirements of IoT deployments. However, it still suffers from different open issues, particularly in large-scale setups. These include the node unreachability problem which leads to increasing routing losses at RPL sink nodes. It is a result of the event of memory overflow at LLNs devices due to their limited hardware capabilities. Although this can be alleviated by the establishment of multi-sink topologies, RPL still lacks the support for effective load balancing among multiple sinks. In this paper, we address the need for an efficient multi-sink load balancing solution to enhance the performance of PRL in large-scale scenarios and alleviate the node unreachability problem. We propose a new RPL objective function, Multi-Sink Load Balancing Objective Function (MSLBOF), and introduce the Memory Utilization metrics. MSLBOF enables each RPL node to perform optimal sink selection in a way that insure better memory utilization and effective load balancing. Evaluation results demonstrate the efficiency of MSLBOF in decreasing packet loss and enhancing network stability, compared to MRHOF in standard RPL.