방사선 노출은 해마 기능이상으로 인한 인지장애와 기억력 감퇴가 나타난다. 본 연구에서는 마우스에 방사선 노출(감마선 0.5 또는 2 Gy) 후 passive avoidance 및 object recognition test를 적용한 행동이상, apoptosis 측정 및 신경발생 관찰지표로서 Kiel 67 (Ki-67) 및 doublecortin (DCX)에 대한 면역염색 방법을 적용하여 diethyldithiocarbamate(DDC)의 학습기억 장애 경감효과를 관찰하였다. DDC는 방사선 조사 30분 전에 1회(체중 kg당 1,000 mg) 복강 내 주사하였다. Passive avoidance 및 object recognition test 결과, 정상대조군에 비해 방사선 단독조사군(2 Gy)에서 유의성 있는 학습기억 장애를 나타냈으며, 방사선 조사 후 12시간에 치아이랑 부위의 apoptosis 발생세포의 수가 증가하였고, Ki-67 및 DCX 양성세포의 수는 현저히 감소하였다. 방사선 노출 전 DDC 처리군에서는 유의성 있는 행동장애 완화, apoptosis 발생 감소가 관찰되었고, 평균치를 기준으로 Ki-67 및 DCX 양성세포의 수도 약간 증가하였다. DDC는 성숙마우스에서 방사선에 의한 해마 신경세포발생 및 학습기억 장애 개선효과가 있는 것으로 사료된다.
This quasi-experimental study was done to test the effects of meta-memory enhancing program for elderly women. Data were collected 12 to 30, August 2002 from 34elderly women over 65 years living in Busan city. Subjects were 15 of experimental group and 19 of control group. The metamemory enhancing program was developed by five sessions composing of 1.5-2.0 hours one session. In experiment group, this program was performed for three weeks, twice per week. The degrees of four memory performance tasks were measured using instrument of Elderly Verbal Learning Test(Choi Kyung Mi, 1988) and Face Recognition Instrument(Min Hye Sook, 1999) and the metamemory were measured using MIA questionnaire(Dixon et al., 1988). Research results are as following. 1. After participating in five times memory training programs, experimental group has the significant increase of metamemory in comparison with control group.(t=59.58, p< 0.0001). In particular, the concepts of strategy(t=20.44, p< 0.0001), achievement (t=21.94, p< 0.0001), and locus degree (t=59.58, p< 0.0001) among sub-concepts of the metamemory are increasing significantly. 2. After participating in five time memory training programs, the degree of immediate word recall(t=17.25, p< 0.0001) and face recognition(t=16.69, p< 0.0001) among four memory tasks in experimental group are increasing significantly compared with those measures of control group. Considering this results, this metamemory enhancing program was found as an effective nursing program for metamemory improvement of elderly women's memory.
최근 보안 시스템 중에서 지문인식을 이용한 보안 시스템은 다른 보안 시스템에 비해 유일성과 편의성 등의 장점을 가짐으로써 많은 사람들이 관심을 갖는 분야이다. 지문인식 시스템에 있어서 가장 중요한 사항은 실제 지문과 영상을 통해 얻어진 지문간의 정합에서의 정확성과 지문 인식을 위해 사용하는 영상처리 알고리즘들을 신속하게 처리하는 데 있다. 기존의 지문인식 시스템은 특징 추출을 위해 사용하는 알고리즘들의 처리 시간을 줄이기 위해 전체 처리과정 중 일부 과정들을 생략함으로써 처리시간을 단축한다. 하지만 이 방식은 처리시간을 단축시킬 수 있는 반면 특징 추출에 대한 정확도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 특징 추출에 대한 정확도를 높이기 위해 전체 처리 과정을 사용하면서 동시에 처리시간도 단축시킬 수 있는 다중 접근 메모리 시스템을 이용한 지문인식 특징 추출 알고리즘을 구현하였고, 구현된 시스템을 사용하였을때 다중접근 메모리 시스템과 시리얼 프로세서의 결과에 대해 correlation을 이용한 검증을 통해 제안된 방법의 신뢰도를 확인하였으며, 시리얼 프로세서에 비해 MAMS-PP64를 이용한 방법은 수행시간에서 약 1.56배 향상되었음을 확인하였다.
We investigated the neural correlates of accurate eyewitness memory retrieval using functional near-infrared spectroscopy. We analyzed oxygenated hemoglobin ($HbO_2$) concentration in the prefrontal cortex during eyewitness memory retrieval task and examined regional $HbO_2$ differences between observed objects (target) and unobserved objects (lure). We found that target objects elicited increased activation in the bilateral ventrolateral prefrontal cortex, which is known for monitoring retrieval processing via bottom-up attentional processing. Our results suggest bottom-up attentional mechanisms could be different during accurate eyewitness memory retrieval. These findings indicate that investigating retrieval mechanisms using functional near-infrared spectroscopy might be useful for establishing an accurate eyewitness recognition model.
본 연구에서는 고정관념 위협이 노인의 공간 기억 및 정서인식기능에 미치는 영향을 확인하고, 개인이 지니고 있는 노화에 대한 인식에 따라 고정관념 위협의 효과가 다르게 나타나는지 검증해 보고자 하였다. 이를 위해 자발적으로 연구 참여 의사를 밝힌 60세 이상 노인 17명(남=7)을 대상으로 연구를 진행하였으며, 첫 번째 방문 시 K-WMS-IV와 MMSE를 포함한 기본 인지기능 검사를 실시하고, 자신의 노화에 대한 인식, 노화 불안, 노화에 대한 태도, 연령 정체성 척도에 응답하도록 하였다. 두 번째 방문 시, 실험군의 경우 노화가 인지기능을 저하시킨다는 스크립트를 읽도록 하여 고정관념 위협에 노출시켰으며, 대조군의 경우 중립적인 스크립트를 읽도록 하였다. 고정관념위협을 조작한 이후 공간 작업기억 과제 (콜시 블록 태핑 과제)와 정서 인식 과제 (얼굴표정 정서인식 과제)를 수행하도록 하고, 수행의 정확도를 관찰하였다. 연구 결과, 고정관념 위협에 노출된 노인 군이 그렇지 않은 노인 군에 비해 정서인식 과제에서 유의하게 저조한 수행 정확도 (p<.05)를 보였다. 또한 자신의 노화에 대한 인식과 고정관념 위협 사이에 상호작용 효과가 확인되어(p<.05), 자신의 노화에 대한 인식이 긍정적인 노인들은 고정관념 위협에 노출되더라도 정서인식 과제와 어려운 공간 작업기억 과제에서 대조군과 유사한 수행 정확도를 보인 반면, 자신의 노화에 대한 인식이 부정적인 노인들은 고정관념 위협에 노출되었을 때, 매우 저조한 수행 정확도를 나타내는 양상을 보였다. 따라서 본 연구에서는 고정관념 위협이 노인의 정서인식 기능에 부정적 영향을 미치는 것을 검증하였으며, 자신의 노화에 대한 긍정적 인식이 고정관념 위협으로 인한 인지기능 저하의 보호 요인으로 작용한다는 것을 확인하였다.
Previous studies suggest that even low-dose irradiation can lead to progressive cognitive decline and memory deficits, which implicates, in part, hippocampal dysfunction in both humans and experimental animals. In this study, whether red ginseng (RG) could attenuate memory impairment was investigated through a passive-avoidance and object recognition memory test, as well as the suppression of hippocampal neurogenesis, using the TUNEL assay and immunohistochemical detection with markers of neurogenesis (Ki-67 and doublecortin (DCX)) in adult mice treated with a relatively low-dose exposure to gamma radiation (0.5 or 2.0 Gy). RG was administered intraperitonially at a dosage of 50 mg/kg of body weight, at 36 and 12 h pre-irradiation and at 30 minutes post-irradiation, or orally at a dosage of 250 mg! kg of body weight/day for seven days before autopsy. In the passive-avoidance and object recognition memory test, the mice that were trained for one day after acute irradiation (2 Gy) showed significant memory deficits compared with the sham controls. The number of TUNEL-positive apoptotic nuclei in the dentate gyrus (DG) was increased 12 h after irradiation. In addition, the number of Ki-67- and DCX-positive cells was significantly decreased. RG treatment prior to irradiation attenuated the memory defect and blocked apoptotic death as well as a decrease in the Ki-67- and DCX-positive cells. RG may attenuate memory defect in a relatively low-dose exposure to radiation in adult mice, possibly by inhibiting the detrimental effect of irradiation on hippocampal neurogenesis.
셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.
Shin, Yongsub;Yun, Dai Yeol;Moon, Seok-Jae;Hwang, Chi-gon
International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.73-78
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2021
Recently, the number of people who visit the hospital due to diabetes is increasing. According to the Korean Diabetes Association, it is statistically indicated that one in seven adults aged 30 years or older in Korea suffers from diabetes, and it is expected to be more if the pre-diabetes, fasting blood sugar disorders, are combined. In the last study, the validity of Triglyceride and Cholesterol associated with diabetes was confirmed and analyzed using Random Forest. Random Forest has a disadvantage that as the amount of data increases, it uses more memory and slows down the speed. Therefore, in this paper, we compared and analyzed Random Forest and XGBoost, focusing on improvement of learning speed and prevention of memory waste, which are mainly dealt with in machine learning. Using XGBoost, the problem of slowing down and wasting memory was solved, and the accuracy of the diabetes recognition factor was further increased.
자동차 ECU(Electronic Control Unit)는 날이 갈수록 더욱 복잡해지고 많은 기능을 요구하고 있다. 대표적으로 power windows switch, LCM(Light Control Module), mirror control system, seat memory등 운전자 편의 시스템이 개발되어 양산 중에 있다. 또한 현재 업계에서 많은 연구개발이 진행되고 있는 운전자 편의를 위한 DIS(Driver Information System)도 있다. 하지만 이러한 시스템을 운전 중 조작하게 되면 많은 위험이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이러한 자동차 편의장치를 음성으로 조작 가능한 음성인식 시스템을 구현하였으며 자동차 잡음환경에서 인식률 향상을 위한 전처리 필터를 적용하여 양호한 인식결과 얻었다.
Long Short Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Network (RNN)를 이용한 hybrid 방법은 음성 인식률을 크게 향상시켰다. Hybrid 방법에 기반한 음향모델을 학습하기 위해서는 Gaussian Mixture Model (GMM)-Hidden Markov Model (HMM)로부터 forced align된 HMM state sequence가 필요하다. 그러나, GMM-HMM을 학습하기 위해서 많은 연산 시간이 요구되고 있다. 본 논문에서는 학습 속도를 향상하기 위해, LSTM RNN 기반 한국어 음성인식을 위한 end-to-end 방법을 제안한다. 이를 구현하기 위해, Connectionist Temporal Classification (CTC) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 방법과 비슷한 인식률을 보였지만, 학습 속도는 1.27 배 더 빨라진 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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