• 생명과학회지
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• 제18권6호
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• pp.796-803
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• 2008

알츠하이머 질환은 신경퇴행성질환으로 노령인구에서 뿐만 아니라 $30{\sim}60$세 사이에서도 상염색체성우성형으로 발생하여 사회문제로 대두되고 있으며 발병기전도 명확하게 규명되지 않은 상태이다. 따라서 이 연구에서는 hAPP695sw 돌연변이를 neuron-specific enolase (NSE) 유전자의 프로모터 조절 하에 연결시킨 융합 유전자(pNSE/APP695sw fusion gene)를 과 발현시킨 알츠하이머 질환 모델생쥐를 대상으로 16주간 지구성 운동에 따른 알츠하이머 질환 모델생쥐의 인지능력의 변화와 주병변인 $A{\beta}-42$ 단백질과 함께 GLUT-1, BDNF, HSP-70 단백질의 발현량을 분석하였다. 그 결과 지구성 운동은 APPsw 알츠하이머 질환 모델생쥐의 인지능력을 개선시키는데 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났으며 이러한 인지능력의 개선은 알츠하이머 질환의 주 병변인 뇌의 $A{\beta}-42$ 감소뿐만 아니라 BDNF, GLUT-1과 HSP-70 단백질의 발현 증가와 관련이 있음을 확인하였다. 따라서 지구성 운동은 약물 처치 이외에 알츠하이머 질환을 예방하거나 지연시킬 수 있는 전략적인 방법으로 활용할 수 있음을 알 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.87-94
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• 2022

최근 정보통신 인프라의 발달로 인터넷접속 디바이스가 급속하게 늘어나고 있는 실정이다. 스마트폰, 노트북, 컴퓨터, IoT디바이스까지 인터넷접속을 통하여 정보통신서비스를 받고 있는 것이다. 디바이스 운영환경이 대부분이 웹(WEB)으로 이루어져 있는 관계로 웹쉘을 이용한 웹사이버 공격에 취약하다. 웹쉘이 웹 서버에 업로드 될 경우 웹 서버의 제어가 손쉽게 이루어 질 수 있어서 공격빈도가 높은 것으로 확인된다. 웹쉘로 인한 피해가 많이 발생하면서 각 기업에서는 침입차단시스템, 방화벽, 웹방화벽등 다양한 보안장비로 공격에 대응하고 있지만, 현재 출시되는 대부분의 웹쉘 대응 장비는 패턴 기반으로 탐지가 이루어지기 때문에 웹쉘 변종에 있어서는 탐지가 어려우며 이런 특성으로 웹쉘 공격의 예방 및 대처하기 위해서는 기존의 체계와 보안소프트웨어만 가지고 대응 하기에는 힘든 상황이 현실이다. 이에 인공지능 머신러닝 과 딥러닝기법을 활용하여 알려지지 않은 웹쉘을 사전에 탐지하는 등 신규 사이버 공격에 대하여 대처 할 수 있는 인공지능 머신러닝 기반의 웹쉘 수집 및 분석을 통하여 자동화된 웹쉘 방어시스템에 대하여 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 머시러닝기반 웹쉘 방어시스템 모델은 웹환경에 대한 사이버공격중의 하나인 악성 웹쉘에 대하여 수집, 분석, 탐지를 빠르게 하여,안전한 인터넷환경구축 및 운영시 필수적으로 적용이 필요한 웹정보보안 시스템 설계,구축에 많은 도움이 될 것으로 생각한다.