• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제24권4호
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• pp.220-227
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• 2013

Objectives : This study aims to investigate the clinical characteristics and neuropsychological profiles of children with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) and their siblings. Methods : Eighteen children (age $8.2{\pm}1.7$ years, 12 boys) with ADHD and their 18 siblings (age $7.8{\pm}1.6$ years, 8 boys) completed Continuous Performance (CPT), Stroop, Children's Trail Making, Rey-Kim Memory, and Kim's Frontal Executive Function tasks. The parents of these subjects underwent the Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Rating Scale (ARS), 10-item Parent General Behavior Inventory (P-GBI), and the Social Responsiveness Scale (SRS). Paired t-tests were used. Results : The inattention (p=.020), and hyperactivity-impulsivity (p=.001), scores of the ARS and the P-GBI score (p=.004) were significantly higher in children with ADHD than in their siblings. Deficits in social communication and motivation on SRS were higher in children with ADHD than in their siblings (p=.017 and p=.011, respectively). Z-scores of omission and commission errors as well as response time variability on visual CPT and omission errors on auditory CPT were in clinically significant range, and z-score of omission errors on auditory CPT was in borderline range in siblings. Omission (p=.018) and commission errors on Visual CPT (p=.007) were significantly higher in children with ADHD compared to their siblings. Recognition efficiency on Kim's Frontal Executive Function Task was lower in children with ADHD compared to their siblings, but in normal range in both groups. Stroop interference and figure fluency on Kims Frontal Executive Function Task were in borderline range in ADHD group, and figure fluency was in borderline range in siblings. Conclusion : Our results support a preliminary evidence for mild degree of attention deficit in ADHD siblings. Further studies are needed to examine the cognitive functions of siblings with ADHD in larger samples.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제24권1호
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• pp.11-18
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• 2020

The present study was aimed to explore the neuroprotective role of imatinib in global ischemia-reperfusion-induced cerebral injury along with possible mechanisms. Global ischemia was induced in mice by bilateral carotid artery occlusion for 20 min, which was followed by reperfusion for 24 h by restoring the blood flow to the brain. The extent of cerebral injury was assessed after 24 h of global ischemia by measuring the locomotor activity (actophotometer test), motor coordination (inclined beam walking test), neurological severity score, learning and memory (object recognition test) and cerebral infarction (triphenyl tetrazolium chloride stain). Ischemia-reperfusion injury produced significant cerebral infarction, impaired the behavioral parameters and decreased the expression of connexin 43 and phosphorylated signal transducer and activator of transcription 3 (p-STAT3) in the brain. A single dose administration of imatinib (20 and 40 mg/kg) attenuated ischemia-reperfusion-induced behavioral deficits and the extent of cerebral infarction along with the restoration of connexin 43 and p-STAT3 levels. However, administration of AG490, a selective Janus-activated kinase 2 (JAK2)/STAT3 inhibitor, abolished the neuroprotective actions of imatinib and decreased the expression of connexin 43 and p-STAT3. It is concluded that imatinib has the potential of attenuating global ischemia-reperfusion-induced cerebral injury, which may be possibly attributed to activation of JAK2/STAT3 signaling pathway along with the increase in the expression of connexin 43.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.200-207
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• 2020

CNN 기반 인공신경망은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 많은 응용에서 딥러닝(Deep Learning) 모델의 복잡도 및 연산량이 방대해짐에 따라 IoT 기기 및 모바일 환경에 적용하기에는 제한이 따른다. 따라서 기존 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 인공신경망 압축 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공신경망 압축기법을 통하여 원본 CNN 모델을 압축하고, 압축된 모델을 임베디드 시스템 환경에서 그 성능을 검증한다. 성능 검증을 위해 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축 CNN 모델의 분류성능과 추론시간을 비교 분석한다. 본 논문에서는 이미지 분류 CNN 모델인 MobileNetV2, ResNet50 및 VGG-16에 가지치기(pruning) 및 행렬분해의 인공신경망 압축 기법을 적용하였고, 실험결과에서 압축된 모델이 원본 모델 분류 성능 대비 2% 미만의 손실에서 모델의 크기를 1.3 ~ 11.2배로 압축했을 뿐만 아니라 보드에서 추론시간과 메모리 소모량을 각각 1.2 ~ 2.1배, 1.2 ~ 3.8배 감소함을 확인했다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.56-67
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• 2004

본 연구는 단순반복작업을 실시하고 있는 작업자(본사, 하청회사)들을 대상으로 Human Error(인간실수)의 실태를 분석하고, 예방대책을 마련하고자 486명을 대상으로 진행되는데 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 Human Error(인간실수)가 가장 많이 발생하는 요인으로서 작업자 요인이 $77.8\%$로 가장 많고, 기계적 요인이 $16.3\%$, 관리적 요인이 $6.0\%$순으로 나타나 Human Error(인간실수)는 주로 단순반복 작업을 수행하는 작업자에 의해 발생하는 것으로 볼 때 기계적 오류에 의한 발생제거보다 작업자들의 자세와 신체적 결함, 장시간 지속작업 등에 기인한 것을 의미한다. 그리고 Human Error(인간실수)가 가장 많이 발생하는 인간정보처리 계통의 에러 요인에서는 동작조작에러가 $46.9\%$로 가장 많았고, 판단기억에러가 $36.4\%$, 인지확인에러가 $16.7\%$순으로 나타나 단순동작의 반복으로 인해 조작과정에서의 에러가 가장 많이 발생하고 있는 것으로 분석되었다. 이상에서 볼 때 전체적으로 자동화의 실행으로 Human Error(인간실수)가 줄어들 것이라는 일반적인 관념을 깨고 아직도 반복적인 단순 반복 작업 공정에서 각 공정이나 기능간 기기보다 작업자의 순간적 오류가 지속적으로 발생하고 있는 현실에서 각 공정에 따른 경력별 순환 보직이나 교환근무 등을 통한 업무 표준화와 능률개선을 위한 현장 점검제 등으로 보다 적극적인 회사차원에서의 지속적인 설비개선과 예산 지원이 요구된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.745-756
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• 2009

자율 가상 캐릭터는 인공시각을 이용하여 가상 환경을 인지하고 인지한 정보를 바탕으로 상황에 맞게 판단하여 지능적인 인간처럼 행동한다. 자율 가상 캐릭터는 주로 인공 시각을 이용하여 환경을 인식하며 현재까지 연구된 대부분의 인공 시각은 정해진 시야각에 들어온 정보를 여과 없이 모두 인지하는 방법을 사용하고 었다. 그러나 이러한 시각 체계는 한 번에 너무 많은 정보를 저장함으로 시스템의 효율성과 현실성을 떨어뜨리며, 게임과 같은 동적 환경에서는 실시간 처리가 어렵다. 따라서 실제 인간과 같은 시각 체계를 구현하려면 주목한 정보만 저장하는 시각적 주목 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 인공 시각을 통해 얻은 정보 중에서 시각적으로 중요한 정보만올 저장하는 주목 시각 기법을 연구하고 이를 구현하기 위해 기존 주목 맵을 향상시켜 적용하였다. 특히 주목 맵 요소 중에서 처리 속도가 느린 방위 랩을 제거하고 침입자 검출을 적용한 동적 특정 맵을 추가하여 향상된 주목 맵을 제안하였다. 실험을 통해 자율 가상 캐릭터가 3차원 가상 환경에서 정적 동적 객체에 대한 주목 영역을 정확하게 찾는 것을 확인하였으며, 처리 속도 또한 기존 연구보다 1.6배 정도 향상되었음을 확인하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제25권4호
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• pp.503-513
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• 2005

본 연구의 목적은 생물학 가설 생성 중에 나타나는 과학적 감성 생성 과정을 밝히는 것이다. 먼저 예비연구를 통해 잠정적 모형을 구성하고, 사고 발성법 훈련 계획을 확정하고, 표준화된 면접지 개발하였다. 본 연구에서는 8명의 대학생을 대상으로 사고 발성법과 회상적 면접법, 심층 면접을 이용한 삼각측정법으로 언어적 프로토콜과 행동 프로토콜을 수집하였다. 잠정적 모형을 근거를 선언적 지식과 절차적 지식의 분석틀을 개발하였고, 이 분석틀을 이용하여 부호화 프로토콜을 개발하였다. 부호화 프로토콜을 분석한 결과 과학적 감성 생성의 4가지 유형을 개발하였다. 첫 번째 생성 유형은 기본 과정으로서 인식하기 전에 먼저 느끼는 과정을 설명한다. 두 번째 생성 유형은 회상적 과정으로서 과거의 감성기억이 되살아나는 과정을 설명한다. 세 번째 생성 유형은 인지적 과정으로서 인지적 목표를 달성하기 위해 일어나는 일련의 사고 과정에서 생성되는 감성을 설명한다. 네 번째 생성 유형은 귀인 과정으로서 인지적 목표의 달성 여부에 대한 귀인평가 과정에서 생성되는 감성을 설명한다. 기본 과정에서 생성한 감성은 기본 감성이라 하고, 회상 과정에서 생성한 감성은 회상 감성이라 하고, 인지적 과정에서 생성한 감성은 인지적 감성이라 하고, 귀인 과정에서 생성한 감성은 귀인감성이라 한다. 개발된 과학적 감성 생성 과정 유형은 감성 생성 과정 모형 개발과 감성적 두뇌 기반 학습 전략 수립의 기초가 될 것으로 기대한다.

• 대한소아치과학회지
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• 제31권3호
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• pp.412-420
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• 2004

최근 의식하 진정요법에 많이 이용되고 있는 Midazolam의 임상적 효과로는 항불안, 진정, 수면, 항경련, 근이완, 기억상실 등이 있는데, 이중 기억상실효과는 주로 선행성 건망증(anterograde amnesia)으로 약물투여 후 약물의 작용이 지속되는 동안에 경험한 일들을 기억하지 못하는 현상이다. 이는 시술 중환자의 협조를 얻을 수 있으면서도 시술 후 환자는 시술중의 불편한 과정을 기억하지 못하는 효과를 얻을 수 있다는 임상적 장점이 있다. 본 연구는 Midazolam 투여 시 선행성 건망증의 발현 양상을 평가할 목적으로 약물에 대한 기왕력이 없으며 미국 마취학회 전신상태 평가기준에 따라 1등급으로 판정된 조선대학교 치과대학에 재학중인 학생 15명을 대상으로 위약, 경구용 Midazolam투여 주사용 Midazolam의 비강내 투여 후 Snograss와 Vanderwart에 의해 표준화된 260개 그림 시리즈를 이용하여 선행성 건망증의 발현정도를 평가한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. Midazolam의 경구투여와 비강내 투여 시 선행성 건망증의 정도가 위약에 비해 유의하게 높았다(P<0.01). 2. Midazolam의 비강내 투여시 선행성 건망증의 정도가 경구투여보다 높았으나 유의한 차이는 없었다(P>0.01). 3. Midazolam의 경구투여와 비강내 투여 모두 약물투여 15분 후부터 선행성 건망증을 보이기 시작하여 경구투여시는 45분, 비강내 투여시는 30분에 가장 높은 효과를 보였다. 4. 약물투여 30분이 지나면서 비강내 투여보다 경구투여에서 선행성 건망증의 정도와 진정정도가 더 높았으나 유의한 차이는 없었다(P>0.01). 본 결과로 미루어 보아Midazolam을 투여한 후 선행성 건망증은 경구투여와 비강내 투여 모두 약물투여 15분 후부터 나타났으며 30분전까지는 비강내 투여에서, 30분이 지나면 경구투여에서 더 높은 효과를 보이는 경향이 관찰된 바, 치과치료 시 Midazolam의 경구투여와 비강내 투여를 이용한 의식진정요법을 시행함에 있어 국소마취 등의 고통스러운 과정은 최소 약물투여 15분 후 시행하는 것이 향후 치과진료에 대한 환자의 긍정적 자세를 유도하는데 도움이 되리라 사료된다.

• 인지과학
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• 제13권2호
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• pp.1-13
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• 2002

본 논문에서는 표층 언어 표현의 응집성 (coherence)이 과학 텍스트의 이해에 어떤 효과를 주는지에 대해 검토하였다 이 연구는 응집성의 강도가 과학 텍스트 이해의 정도와 관계가 있는 지 검토하고. 텍스트의 이해가 지엽적 응집성과 총체적 응집성의 관점으로 어떻게 설명될 수 있는지, 또는 다른 요인과 어떠한 관계가 있는지 조사하였다. 이해에 대한 응집성 강도의 효과를 알아보기 위하여 원인, 반복, 직시사 (deixis). 정박 (anchoring)등의 응집장치 (cohesive devices)를 이용하여 텍스트의 응집성 강도를 조작하였으며. 이에 대한 오프라인 처리 과제를 실시하였다 실험 결과, 응집성이 강한 텍스트가 보다 용이하게 이해된 것으로 나타났다 단락별로 분석된 회상 및 재인 검사의 결과에서는 응집장치의 종류에 따른 응집성 효과가 선택적으로 나타났다 이는 응집장치의 지엽적 효과가 일관적이지 않다는 것을 의미하는 것으로 보인다. 한편 텍스트의 주제가 얼마나 긴밀하게 연결되었는지 분석한 결과. 주제 연결 (topic continuity)의 긴밀성 정도가 텍스트 이해와 관련되어 있음을 발견하게 되었다 이러한 결과는 텍스트 이해가 지엽적 응집성의 선택적 효과에 의해 구축되는 상향적 (bottom-up) 과정뿐만 아니라. 텍스트 전체를 지배하는 하향적 (top-down) 과정에 의해 촉진됨을 암시한다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.30-36
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• 2000

은닉노드는 주어진 문제에서 입력패턴(input pattern)들의 특징을 구분해주는 중요한 역할을 한다. 이 때문에 최적의 은닉노드 수로 구성된 신경망 구조가 성능에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 중요성이 대두되고 있다. 그러나 역전파(back-propagation) 학습 알고리즘을 기반으로 하여 은닉노드 수를 결정하는데는 문제점이 있다. 은닉노드 수가 너무 적게 지정되면 주어진 입력패턴을 충분히 구분할 수 없게 되어 완전한 학습이 이루어지지 않는 반면, 너무 많이 지정하면 불필요한 연산의 실행과 기억장소의 낭비로 과적응(overfitting)이 일어나 일반성이 떨어져 인식률이 낮아지기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 백 프로퍼게이션 알고리즘을 이용하여 학습을 수행하는 다층 신경망의 학습오차 감소와 수렴율 개선을 위하여 신경망을 구성하는 매개변수를 가지고 은닉노드의 특징 값을 구하고, 그 값은 은닉노드를 제거(pruning)하기 위한 평가치로 사용된다. 구해진 특징 값 중 최대 값과 최소 값을 갖는 노드를 감소(pruning)대상에서 제외하고 나머지 은닉노드 특징 값의 평균과 각 은닉노드의 특징 값을 비교하여 평균보다 작은 특징 값을 갖는 은닉노드를 pruning시키므로서 다층 신경망의 최적 구조를 결정하여 신경망의 학습 속도를 개선하고자 한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제29권4호
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• pp.341-346
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• 2004

Recent livestock people concern not only increase of production, but also superior quality of animal-breeding environment. So far, the optimization of the breeding and air environment has been focused on the production increase. In the very near future, the optimization will be emphasized on the environment for the animal welfare and health. Especially, cattle farming demands the precision livestock farming and special attention has to be given to the management of feeding, animal health and fertility. The management of individual animal is the first step for precision livestock farming and animal welfare, and recognizing each individual is important for that. Though electronic identification of a cattle such as RFID(Radio Frequency Identification) has many advantages, RFID implementations practically involve several problems such as the reading speed and distance. In that sense, computer vision might be more effective than RFID for the identification of an individual animal. The researches on the identification of cattle via image processing were mostly performed with the cows having black-white patterns of the Holstein. But, the native Korean and Japanese cattle do not have any definite pattern on the body. The purpose of this research is to identify the Japanese black cattle that does not have a body pattern using computer vision technology and neural network algorithm. Twelve heads of Japanese black cattle have been tested to verify the proposed scheme. The values of input parameters were specified and then computed using the face images of cattle. The images of cattle faces were trained using associate neural network algorithm, and the algorithm was verified by the face images that were transformed using brightness, distortion, and noise factors. As a result, there was difference due to transform ratio of the brightness, distortion, and noise. And, the proposed algorithm could identify 100% in the range from -3 to +3 degrees of the brightness, from -2 to +4 degrees of the distortion, and from 0% to 60% of the noise transformed images. It is concluded that our system can not be applied in real time recognition of the moving cows, but can be used for the cattle being at a standstill.