• Spatial Information Research
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• 제8권1호
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• pp.141-153
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• 2000

본 연구는 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 공간정보를 중심으로 한 산사태 공간 정보 시스템을 개발하고 활용하는 것을 목적으로 하였다. 항공사진 판독 및 현장조사로 산사태 위치를 탐지하고 , 지형도, 토양도, 임상도, 지질도 등이 연구지역인 용인지역에 대해 수집되고 GIS를 이용하여 공간 데이터베이스로 구축되었다. 산사태 발생요인인 지형의 경사, 경상방향, , 곡률등은 지형 데이터베이스로부터 계산되었고 토질, 토양모재, 배수, 유효토심 등은 토양 데이터베이스로부터 추출되었고, 임상, 영급, 경급, 밀도 등은 임상 데이터베이스로부터 추출되었다. 그리고 역시 산사태 발생요인인 임상은 지질데이터베이스로부터 추출되었고, 토지이용은 Landsat TM 영상을 이용하여 추출되었다. 여기에 빌딩, 도로, 철도, 각종 시설물 등 산사태로 인해 피해를 받을 수 있는 요소에 대해서도 지형데이터베이스로부터 추출되었다. 산사태 취약성은 이러한 산사태 발생요인을 이용하여 확률, 로지스틱 회귀모델, 인공신경망 기법을 적용하여 분석되었다. 이러한 산사태 발생 요인 및 취약성 분석결과를 검색하기 위해 산사태 공간정보시스템이 개발되었다. 이 시스템은 ArcView 의 스크립트 언어인 Avenue를 이용하여 개발되었고 풀다운 메뉴 및 아이콘 메뉴방식을 사용하여 쉽게 개발되었다. 그리고 구축된 산사태 발생요인 및 취약성 분석결과를 인터넷 GIS 기술을 이용하여 인터넷 WWW 환경에서 검색할 수 있게 하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.8-14
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• 2020

Recently, there was an increasing demand for an integrated access control system which is capable of user recognition, door control, and facility operations control for smart buildings automation. The market available door lock access control solutions need to be improved from the current level security of door locks operations where security is compromised when a password or digital keys are exposed to the strangers. At present, the access control system solution providers focusing on developing an automatic access control system using (RF) based technologies like bluetooth, WiFi, etc. All the existing automatic door access control technologies required an additional hardware interface and always vulnerable security threads. This paper proposes the user identification and authentication solution for automatic door lock control operations using camera based visible light communication (VLC) technology. This proposed approach use the cameras installed in building facility, user smart devices and IoT open source controller based LED light sensors installed in buildings infrastructure. The building facility installed IoT LED light sensors transmit the authorized user and facility information color grid code and the smart device camera decode the user informations and verify with stored user information then indicate the authentication status to the user and send authentication acknowledgement to facility door lock integrated camera to control the door lock operations. The camera based VLC receiver uses the artificial intelligence (AI) methods to decode VLC data to improve the VLC performance. This paper implements the testbed model using IoT open-source based LED light sensor with CCTV camera and user smartphone devices. The experiment results are verified with custom made convolutional neural network (CNN) based AI techniques for VLC deciding method on smart devices and PC based CCTV monitoring solutions. The archived experiment results confirm that proposed door access control solution is effective and robust for automatic door access control.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.74-81
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• 2015

도심기반시설은 도시 내 인간의 활동을 위해 필수적으로 공급해야 할 시설이나 도심 내의 입지선정과 관련하여 위험시설로 인식되어 많은 갈등이 야기되고 있다. 대표적인 도심의 통신전력 기반시설인 변전소 역시 전력수요의 증가에 따라 도심지에 반드시 존치해야 함에도 불구하고 사회민원이 발생함에 따라 이러한 갈등을 구체적이고 과학적인 근거에 따라 판단하고 객관적인 해결방안을 도출할 필요가 있게 되었다. 이에 본 연구에서는 아파트 가격을 결정짓는 일반적인 요소들과 아파트 단지와 변전소의 직선상의 거리를 독립변수로 사용하고, 아파트 가격을 종속변수로 단위면적당 매매가를 선정하여, 시설 위치를 포함한 아파트가격 결정요인들이 각각 어떠한 영향을 주었는지를 헤도닉 가격모형을 활용한 회귀분석과 인공신경망 분석을 통해 분석하였다. 결과 일부 대상 변전소의 경우 아파트 단지와 거리가 가까울수록 매매가격이 떨어지며 변전소가 아파트가격에 미치는 영향력의 범위는 600m이내 인 것으로 나타났다. 본 연구에서는 변전소의 입지가 아파트 가격에 영향을 미치는지를 객관적 데이터와범 용적인 모형으로 분석함으로써, 변전소의 입지가 부동산의 경제적 가치를 분석하는 방법적 토대를 제공하였다.

• 생물정신의학
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• 제16권1호
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• pp.5-14
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• 2009

Objectives : Most of the mechanisms reported for antidepressant drugs are the enhancement of neurite outgrowth and neuronal survival in the rat hippocampus. Neural cell adhesion molecule 140(NCAM140) has been implicated as having a role in cell-cell adhesion, neurite outgrowth, and synaptic plasticity. In this report, we have performed to elucidate a correlation among chronic antidepressant treatments, NCAM140 expression, and activation of phosphorylated cyclicAMP responsive element binding protein(pCREB) which is a downstream molecule of NCAM140-mediated intracellular signaling pathway in the rat hippocampus. Methods : Fluoxetine(10mg/kg) was injected acutely(daily injection for 5days) or chronically(daily injection for 14days) in adult rats. RNA and protein were extracted from the rat hippocampus, respectively. Real-time RT-PCR was performed to analyze the expression pattern of NCAM140 gene and western blot analyses for the activation of the phosphorylation ratio of CREB. Results : Chronic fluoxetine treatments increased NCAM140 expression 1.3 times higher than control in rat hippocampus. pCREB immunoreactivity in the rat hippocampus with chronic fluoxetine treatment was increased 4.0 times higher than that of control. Conclusion : Chronic fluoxetine treatment increased NCAM140 expression and pCREB activity in the rat hippocampus. Our data suggest that NCAM140 and pCREB may play a role in the clinical efficacy of antidepressants promoting the neurite outgrowth and neuronal survival.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.829-835
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• 2018

기존의 전력 시스템에서 불필요하게 생성되거나 낭비되는 예비전력을 감소시키고 에너지 사용 효율을 개선하기 위한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전기기기들의 전원 제어를 통한 에너지 사용 효율을 개선하기 위해 스마트그리드의 요소 기술 중 하나인 스마트미터기를 개발하며, 실시간으로 측정된 전력 사용량을 딥 러닝을 통해 전력 사용량의 트렌드를 분석 및 예측한다. 이후 예측된 전력 사용량과 실시간 전력 사용량을 비교하여 전기기기들의 전원을 제어하는 알고리즘을 제안 및 개발한다. 제안한 딥 러닝 기반의 스마트미터기의 성능을 확인하기 위해서 실제 전력 소비 환경을 구축하였고, 실시간으로 전력 사용 데이터를 확보하여 딥 러닝 모델에 학습시킨 뒤 전력 사용량을 예측하였다. 예측된 값과 실제 사용량을 실시간으로 비교하여 예측을 벗어난 기기들의 전원을 제어하여, 전력 사용량을 감소시키고 에너지 사용 효율이 개선되는 결과를 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.629-635
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• 2019

여러 분야에서 사용되는 이미지 분류를 위한 딥러닝(Deep Learning) 모델은 오류 역전파 방법을 통해 미분을 구현하고 미분 값을 통해 예측 상의 오류를 학습한다. 엄청난 계산량을 향상된 계산 능력으로 해결하여, 복잡하게 설계된 모델에서도 파라미터의 전역 (혹은 국소) 최적점을 찾을 수 있다는 것이 장점이다. 하지만 정교하게 계산된 데이터를 만들어내면 이 딥러닝 모델을 '속여' 모델의 예측 정확도와 같은 성능을 저하시킬 수 있다. 이렇게 생성된 적대적 사례는 딥러닝을 저해할 수 있을 뿐 아니라, 사람의 눈으로는 쉽게 발견할 수 없도록 정교하게 계산되어 있다. 본 연구에서는 임의의 잡음 신호를 추가하는 방법을 통해 적대적으로 생성된 이미지 데이터셋을 탐지하는 방안을 제안한다. 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때 일반적인 데이터셋은 예측 정확도가 거의 변하지 않는 반면, 적대적 데이터셋의 예측 정확도는 크게 변한다는 특성을 이용한다. 실험은 공격 기법(FGSM, Saliency Map)과 잡음 신호의 세기 수준(픽셀 최댓값 255 기준 0-19) 두 가지 변수를 독립 변수로 설정하고 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때의 예측 정확도 차이를 종속 변수로 설정하여 시뮬레이션을 진행하였다. 각 변수별로 일반적 데이터셋과 적대적 데이터셋을 구분하는 탐지 역치를 도출하였으며, 이 탐지 역치를 통해 적대적 데이터셋을 탐지할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1085-1093
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• 2016

커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.15-26
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• 2003

초음파 검사 방법은 여러 가지 물질들의 흠집이나 틈새, 그리고 티끌 등을 감지해내는데 널리 쓰이고 있다. 그 중 초음파 신호를 분석하는 절차는 전체의 신호처리 과정에서 아주 중요한 역할을 담당하고 있다. 많은 초음파 신호처리와 신호분류의 방법들이 제기 되었는데 그 중 가장 널리 쓰이는 방법은 신호들의 특징 공간상에서 그 특정의 성분들을 추출해내고 그 후 신경망 네트웍을 통한 분류 방법을 이용하여 초음파 신호들을 구별해 내는 방법이다. 이 논문은 기존의 신호 분류 체계와는 다른 대체 신호 분류법을 제시하고 있는데 이것은 최소 평균 제곱 (LMS) 알고리즘을 이용하여 핵 전력 발전소에서 쓰이는 증기 발생기 튜브로부터 감지되어진 초음파 비파괴 검사 신호 (ultrasonic nondestructive evaluation signal) 을 분류해내는데 쓰일 수가 있다 이 초음파 비파괴 검사 신호는 튜브내의 흠집이나 틈새로부터 감지되어진 신호일수도 있고 또는 튜브내의 침전물에 의해서 발생된 신호일 수도 있는데 이 두가지 신호는 매우 유사하기 때문에 반드시 분류를 해내어 침전물에 의한 신호일 경우는 무방하지만 흠집이나 갈라진 틈새에서 나오는 신호일 경우는 더 이상의 오염이나 사고 등을 방지하기 위해 수리 또는 교체 등의 후속 조치로 이어져야 한다. 이러한 절차를 밟기 위하여 증기 발생기 튜브의 내부에서의 초음파 센서로부터 증기 발생기 튜브 사이의 거리를 측정하는데 모델링 기법에 기반한 deconvolution 방법이 제시되었고 여기서 나온 결과가 정리, 분석되었다 이 방법은 space alternating generalized expectation maximization (SAGE) 알고리즘을 이차원 미분 파라미터인 Hessian의 사용으로 인하여 수렴 속도가 빠른 Newton-Raphson 알고리즘과 함께 병행 사용하여 초음파 신호의 초점 도달 시간과 그 크기를 측정하여 초점 도달 거리에 따라 두 종류의 신호를 분류, 차별화 하는 기법이다. 이 알고리즘을 이용한 접근법으로 얻어진 결과가 흠집이나 틈새로부터 나온 신호일 경우와 퇴적물에 의해 나온 신호일 경우로 정리, 분류되었고 적절한 분류 효과를 보인 결과가 이 논문에 제시되었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제44권6호
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• pp.727-738
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• 2002

본 시험은 각각의 필수아미노산 결핍사료 섭취에 의한 단기간의 섭식반응과 methionine 결핍(-Met) 사료 섭취시 뇌내 각 부위에 나타나는 Fos 면역반응을 조사하여 아미노산 결핍이 뇌내 섭식반응과 관련있는 부위를 명확히 알고자 수행하였다. 실험사료의 단백질원은 정제아미노산을 이용하였다. 시험에 이용된 모든 사료의 질소원은 순수 아미노산 혼합물을 이용하였으며, 사료내 단백질 함량은 15%로 하였다. 사료는 하루 6시간 동안 섭취하도록 적응을 시켰으며(17:00${\sim}$21:00, meal feeding method), 사료섭취량과 증체량은 사료급여 7일째부터 매시간 측정하였다. 실험 1에서는 각 필수아미노산 결핍사료가 사료섭취량, 체중 변화 및 섭식패턴에 미치는 영향을 관찰하였고, 실험 2에서는 Fos 면역조직 화학적 방법을 사용하여 methio- nine 결핍사료에 대하여 회피 반응을 나타내는 동안에 활성을 보이는 뇌의 영역을 확인하였다. 각 필수아미노산 결핍사료 섭취에 따른 초기 섭식 억제 정도는 methionine이 가장 강하게 나타난 반면 threonine이 가장 약하였다. 결핍사료 급여 3일째의 사료섭취량은 대조구 사료에 비하여 histidine(71%), leucine(68%), isoleucine (66%), threonine(63%), tryptophan(61%), valine (55%), phenylalanine(52%), methionine(51%), lysine(44%), arginine(24%) 순으로 억제되었다. 뇌 신경 영역에 Fos 면역활성은 PPC, amygdala 및 endopyriform cortex(EPC) 부분이 대조구에 비하여 강한 활성을 나타냈으나, LH, VMH 및 PVM에서는 대조구와 처리구가 비슷하게 나타냈다. 따라서 본 연구의 결과로 미루어 뇌내 PPC는 필수아미노산 결핍에 반응하는 초기 인식부위라는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한한방내과학회지
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• 제25권4호
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• pp.324-336
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• 2004

Objectives : The purpose of this investigation is to evaluate the effects of Scutellaria baicalensis GEORGI on alteration in gene expression in a hypoxia model using cultured rat cortical cells. Methods : E18 rat cortical cells were grown in a Neurobasal medium containing B27 supplement. On 12 DIV, Scutellaria baicalensis GEORGI(20 ug/ml) was added to the culture media and left for 24 hrs. On 11 DIV, cells were given a hypoxic insult $(2%\;O_2/5%\;CO_2,\;37^{\circ}C,\;3\;hrs)$, returned to normoxia and cultured for another 24 hrs. Total RNA was prepared from Scutellaria baicalensis GEORGI-untreated (control) and -treated cultures and alteration in gene expression was analysed by microarray using rat 5K-TwinChips. Results : For most of the genes altered in expression, the Global M values were between -0.5 to +0.5. Among these, 1143 genes increased in their expression by more than Global M +0.1, while 1161 genes decreased by more than Global M -0.1. Effects on some of the genes whose functions are implicated in neural viability are as follows: 1) The expression of apoptosis-related genes such as Bad (Global M = 0.39), programmed cell death-2(Pdcd2) (Global M = 0.20) increased, while Purinergic receptor P2X(P2rxl) Global M = -0.22), Bc12-like1(Bc1211)(Global M = -0.19) decreased. 2) The expression of 'response to stress-related genes such as antioxidation-related AMP-activated protein kinase subunit gamma 1 gene (Prkag1) (Global M = 0.14), catalase gene (Global M = 0.14) and Heme Oxygenase(Hmoxl) increased. 3) The expression of Fos like antigen 2 (Fos12) expressed in neurons that survive ischemic insult increased (Global M = 0.97). Conclusions : these data suggest that Scutellaria baicalensis GEORGI increases the expression of antiapoptosis- and antioxidation- related genes in a way that can not yet be explained.