최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.
네트웤확장은 평형통행배정모형에서 교차로의 지체와 같이 방향별로 발생하는 교차로의 움직임을 고려하기위한 필수불가결한 방법으로 사용되어져 왔다. 그러나 이 방법은 교차로에서 발생하는 가능한 방향별움직임을 가상 링크를 추가하여 표현함으로 네트웤의 복잡성이 증가하고 계산노력이 많이 요구되어진다. 본 연구에서는 이러한 방향별지체와 이에 관련된 움직임을 네트웤의 구조를 확장함이 없이 이용가능한 사용자최적통행배정모형을 새로운 변동부등식를 통해 제안한다. 제안된 식에 회전지체함수가 직접적으로 내재되므로 네트웤의 어떤 변화도 요구되지 않으며 교차로의 방향별움직임에서 나타나는 상호연관성이 변동부등식의 특성을 통해 명쾌하게 반영된다. 제안된 변동부등식의 해법으로서 변형된 대 각화알고리즘이 제안되며 이때 링크표지덩굴망알고리즘이 각 교차로에서 발생하는 방향별지체를 고려하여 최적경로를 발견하는데 응용된다. 제안된 모델을 통한 실험결과로서 자용자최적평형조건이 만족됨이 확인되었으며 교차로주변에서 회전금지와 함께 목격되는 유턴, 피턴과 같이 두번 이상 같은 교차로를 통과하는 통행행태가 운전자의 경로파악시 발생됨을 확인되었다. 본 연구에서 제안된 모델은 네트웤의 교차로의 움직임을 파악하기위해 구축하는데 요구되는 노력을 감축하고, 컴퓨터계산노력을 절감하며, 향후 첨단여행정보시스템을 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.
Resveratrol has been known to possess various potent cardiovascular effects in animal, but there is little information on its functional effect on the secretion of catecholamines (CA) from the perfused model of the adrenal medulla. Therefore, the aim of the present study was to determine the effect of resveratrol on the CA secretion from the isolated perfused model of the normotensive rat adrenal gland, and to elucidate its mechanism of action. Resveratrol (10${\sim}100{\mu}$M) during perfusion into an adrenal vein for 90 min inhibited the CA secretory responses evoked by ACh (5.32 mM), high $K^+$ (a direct membrane-depolarizer, 56 mM), DMPP (a selective neuronal nicotinic $N_n$ receptor agonist, 100${\mu}$M) and McN-A-343 (a selective muscarinic $M_1$ receptor agonist, 100${\mu}$M) in both a time- and dose- dependent fashion. Also, in the presence of resveratrol (30${\mu}$M), the secretory responses of CA evoked by veratridine 8644 (an activator of voltage-dependent$Na^+$ channels, 100${\mu}$M), Bay-K-8644 (a L-type dihydropyridine $Ca^{2+}$ channel activator, 10${\mu}$M), and cyc1opiazonic acid (a cytoplasmic $Ca^{2+}$-ATPase inhibitor, 10${\mu}$M) were significantly reduced. In the simultaneous presence of resveratrol (30${\mu}$M) and L-NAME (an inhibitor of NO synthase, 30${\mu}$M), the CA secretory evoked by ACh, high $K^+$, DMPP, McN-A-343, Bay-K-8644 and cyc1opiazonic acid were recovered to a considerable extent of the corresponding control secretion compared with the inhibitory effect of resveratrol alone. Interestingly, the amount of nitric oxide (NO) released from the adrenal medulla was greatly increased in comparison to its basal release. Taken together, these experimental results demonstrate that resveratrol can inhibit the CA secretory responses evoked by stimulation of cholinergic nicotinic receptors, as well as by direct membrane-depolarization in the isolated perfused model of the rat adrenal gland. It seems that this inhibitory effect of resveratrol is exerted by inhibiting an influx of both ions through $Na^+$ and $Ca^{2+}$ channels into the adrenomedullary cells as well as by blocking the release of $Ca^{2+}$ from the cytoplasmic calcium store, which are mediated at least partly by the increased NO production due to the activation of NO synthase.
본 논문의 목적은 사이버 보안 프레임워크 기반으로 이미 도입되어 개별 운영 중인 각종 보안 솔루션들을 잘 조합하여 새로운 보안 오케스트레이션 서비스 모델을 제안하는 것이다. 현재 다양하고 지능화된 사이버 공격에 대응하고자 각종 단일 보안장비와 이를 통합 관리하는 SIEM과 AI솔루션까지 구축되었다. 그리고, 체계적인 예방과 대응을 위한 사이버보안 프레임워크와 보안 관제센터까지 개소를 하였다. 그러나 현실은 문서중심의 사이버보안 프레임워크와 한정된 보안인력으로 인해 TMS/IPS의 중요한 탐지 이벤트의 단편적인 침해대응의 관제형태를 벗어나기 힘든 상항이다. 이러한 문제점 개선을 위해 본 논문의 모델 기반으로 업무 특성과 취약한 자산 식별을 통해 보호해야 할 관제대상을 선정한 후, SIEM으로 로그 수집을 한다. 자산 정보를 기반으로 위협정보를 통해 사전 예방 방법과 세가지 탐지 전략을 수립했다. AI와 SIEM을 통해 공격 여부를 빠르게 판단하여 방화벽과 IPS에 자동 차단 기능이 연계되었다. 또한, 머신러닝 지도학습을 통해 TMS/IPS의 탐지 이벤트를 자동 침해사고 처리함으로 관제업무의 효율성 향상과 머신러닝 비지도 학습 결과를 통해 빅데이터 분석 중심의 위협헌팅 업무체계를 확립하였다.
Image resampling is of particular interest in digital radiology. When resampling an image to a new set of coordinate, there appears blocking artifacts and image changes. To enhance image quality, interpolation algorithms have been used. Resampling is used to increase the number of points in an image to improve its appearance for display. The process of interpolation is fitting a continuous function to the discrete points in the digital image. The purpose of this study was to determine the effects of the seven interpolation functions when image resampling in digital periapical images. The images were obtained by Digora, CDR and scanning of Ektaspeed plus periapical radiograms on the dry skull and human subject. The subjects were exposed to intraoral X-ray machine at 60kVp and 70 kVp with exposure time varying between 0.01 and 0.50 second. To determine which interpolation method would provide the better image, seven functions were compared; (1) nearest neighbor (2) linear (3) non-linear (4) facet model (5) cubic convolution (6) cubic spline (7) gray segment expansion. And resampled images were compared in terms of SNR(Signal to Noise Ratio) and MTF(Modulation Transfer Function) coefficient value. The obtained results were as follows ; 1. The highest SNR value(75.96dB) was obtained with cubic convolution method and the lowest SNR value(72.44dB) was obtained with facet model method among seven interpolation methods. 2. There were significant differences of SNR values among CDR, Digora and film scan(P<0.05). 3. There were significant differences of SNR values between 60kVp and 70kVp in seven interpolation methods. There were significant differences of SNR values between facet model method and those of the other methods at 60kVp(P<0.05), but there were not significant differences of SNR values among seven interpolation methods at 70kVp(P>0.05). 4. There were significant differences of MTF coefficient values between linear interpolation method and the other six interpolation methods (P< 0.05). 5. The speed of computation time was the fastest with nearest -neighbor method and the slowest with non-linear method. 6. The better image was obtained with cubic convolution, cubic spline and gray segment method in ROC analysis. 7. The better sharpness of edge was obtained with gray segment expansion method among seven interpolation methods.
Felids are the unique definitive host of Toxoplasma gondii. The intestine of felid is the only site for initiating Toxoplasma gondii sexual reproduction. T. gondii excretes millions of infectious oocysts from the intestine, which are the primary source of infection. There are many difficulties in developing vaccines and drugs to control oocyst excretion due to the lack of an appropriate experimental model. Here, we established an in vitro feline intestinal epithelial cell (IEC) infection system and an efficient animal model of T. gondii Chinese 1 genotype, Wh6 strain (TgCtwh6). The Kunming mice brain tissues containing TgCtwh6 cysts were harvested 42-day post-infection. The bradyzoites were co-cultured with cat IECs in vitro at a ratio of 1:10. Five 3-month-old domestic cats were orally inoculated with 600 cysts each. The oocysts were detected by daily observation of cat feces by microscopy and polymerase chain reaction. We found that the parasite adhered and invaded cat IECs in vitro, transformed into tachyzoites, and then divided to form rose-like structures. These parasites eventually destroyed host cells, escaped, and finished the asexual reproduction process. Schizonts associated with sexual reproduction have not been observed during development in vitro cultured cells. However, schizonts were detected in all infected cat intestinal epithelial cells, and oocysts were presented in all cat feces. Our study provides a feasible cell model and an efficient infection system for the following studies of T. gondii sexual reproduction, and also lays a foundation to develop drugs and vaccines for blocking excretion and transmission of oocysts.
전자금융서비스가 활성화됨에 따라 전자금융 거래 건수와 거래액은 매년 증가하고 있으며, 선불전자지급 과정에서의 사이버 금융범죄도 증가하고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 이용한 선불전자지급수단의 이상금융거래 탐지모델을 제시한다. 이를 위하여 실제 선불전자거래 데이터를 익명화하여 수집하였으며, 데이터의 효과적인 특성을 추출하기 위한 전처리 작업을 수행하였다. 제안된 모델은 거래내역 기반과 이용자 ID 기반 접근법을 이용하였다. 거래내역 기반 모델 분석에서는 원데이터 기반 거래내역 분석과 특성 항목을 추가한 2차 분석을 수행하였으며, 이용자 ID 기반 모델에서도 도메인 특성에 맞는 특성 항목을 추출하여 분석에 활용하였다. 이상치 탐지를 위해 의사결정나무, 인공신경망 및 서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용하여 비교 분석하였다. 분석결과 거래내역 기반의 탐지모델보다 이용자 ID 기반의 탐지모델이 선불거래지급수단 이상탐지에 더 효과적임을 확인할 수 있었으며, 이용자 ID 기반 모델에서는 신경망 알고리즘이 가장 좋은 성능을 나타내었다. 제안된 방법론은 향후 이상금융거래 탐지시스템 분석에 활용함으로써 전자금융사고 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
도심지의 인구 밀집화로 인해 인구의 분산 및 이동을 위해 지하철도 및 지하 터널의 개발과 같은 지하공간에 대한 개발이 이루어지고 있다. 지하공간을 개발하기 위해서는 지반 상부로부터 굴착이 진행되어야 하며, 굴착 시 주변 지하수 유동이 발생할 수 있다. 지하수의 유동은 지반의 침하 및 함몰을 야기하여 구조물의 손상을 발생시킬 수 있다. 따라서 시공 전 지하수 유동을 모델링하여 지하수 유동 특성을 분석하고 굴착 시 발생하는 지하수 유출을 예측하여 대비해야 한다. 본 연구에서는 지하터널 건설을 위한 굴착공사가 이루어지는 ○○시를 대상으로 기상 및 지형, 지반 조건 등을 수집하여 Visual MODFLOW 프로그램을 통해 지하수 유동을 모델링하였다. 또한, 모델을 통해 굴착구간을 배수 지점으로 설정하여 굴착 공정에 따른 지하수 유출을 확인하였으며, 차수 조건에 따른 지하수 유출 감소 효과를 확인하였다. 실측 지하수위와 모델의 지하수위를 비교하여 모델을 검증한 결과, 0.87의 결정계수가 도출되었으며, 해당 모델을 통해 대상지역 굴착 공정에 따른 지하수 유동을 비교하였다. 그 결과, 굴착 초기에 지하수 유출이 가장 많이 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 차수 유무에 따른 지하수 유출 저감 효과를 확인한 결과, 차수 구조물 설치 시 약 59%의 지하수 유출 저감 효과를 보이는 것으로 나타났다.
초고속압축률, 내용기반 부호화, 객체 단위의 계층적 구조로 대표되는 MPEG-4, 비디오의 화질 개선 기술에 관하여 논의한다. 화질 개설은 크게 두 가지로 나누어 압축과정에서 발생하는 화질 열화(degradation) 요인을 제거하고, 제한되어 있는 공간 및 시간적 해상도를 향상시키는 기술을 제안한다. 첫째 화질 열화의 제거를 위해서, 다시 MPEG-4 비디오 압축 기술을 크게 MPEG-2와 공통되는 부분과 차별되는 부분으로 나눈 후, 전자에 대해서는 이미 개발되어 있는 화질 개선을 적용하고, 후자에 대해서는 새로운 수학적 모델을 제시하여 복원이 가능하게 한다. 둘째 공간적 해상도 향상을 위해서는 다채널 영상보건(multichannel interpolation) 기법의 구현을 위한 일반화된 구조를 제안하고, 시간 해상도 향상을 위해서는 기존의 프레임률 향상 기법을 정리한다. MPEG-4 표준 제정 단계에서 매우 다양한 고려가 이루어지고 있지만, 가장 중요한 화질에 대해서는 상대적으로 제약이 많지 않기 때문에, 사용화 단계에서 화질 개선 기술의 추가가 매우 중요할 것으로 예상된다.
인터넷상에서 멀티캐스트 서비스가 급속도로 증가하고 있으며 이에 따라 멀티캐스트 통신의 보안을 유지하는 것이 중요하다. 멤버의 탈퇴는 그룹키 관리의 확장성 문제와 밀접한 관계가 있다. 그룹의 한 멤버가 제거되면 새로운 그룹키를 생성하여 그룹의 나머지 모든 멤버들에게 전달되어야 한다. 새로운 키를 생성하여 분배하는 것은 많은 연산을 요구하므로 rekey하기 위하여 보내는 메시지의 수와 복합키를 생성하기 위한 연산비용을 최소화하는 것은 키 관리기법을 평가하는 중요한 기준이다. 일괄제거는 멤버를 순차적으로 1개씩 제거하는 것보다 rekey에 대한 메시지의 수와 복합키의 연산 비용을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 그룹에서 제거될 멤버들간의 해밍거리가 임계치보다 작은 멤버들만 동시에 제거된다. 여러 개의 멤버를 제거할 때 라운드 조정 알고리즘을 수행하면 rekey를 위하여 메시지의 수와 복합키를 생성하기 위한 연산의 비용을 줄이며 공모공격의 가능성이 제거되는 이점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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