• Journal of Ginseng Research
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• 제48권1호
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• pp.77-88
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• 2024

Background: Lung inflammation occurs in many lung diseases, but has limited effective therapeutics. Ginseng and its derivatives have anti-inflammatory effects, but their unstable physicochemical and metabolic properties hinder their application in the treatment. Panaxadiol (PD) is a stable saponin among ginsenosides. Inhalation administration may solve these issues, and the specific mechanism of action needs to be studied. Methods: A mouse model of lung inflammation induced by lipopolysaccharide (LPS), an in vitro macrophage inflammation model, and a coculture model of epithelial cells and macrophages were used to study the effects and mechanisms of inhalation delivery of PD. Pathology and molecular assessments were used to evaluate efficacy. Transcriptome sequencing was used to screen the mechanism and target. Finally, the efficacy and mechanism were verified in a human BALF cell model. Results: Inhaled PD reduced LPS-induced lung inflammation in mice in a dose-dependent manner, including inflammatory cell infiltration, lung tissue pathology, and inflammatory factor expression. Meanwhile, the dose of inhalation was much lower than that of intragastric administration under the same therapeutic effect, which may be related to its higher bioavailability and superior pharmacokinetic parameters. Using transcriptome analysis and verification by a coculture model of macrophage and epithelial cells, we found that PD may act by inhibiting TNFA/TNFAR and IL7/IL7R signaling to reduce macrophage inflammatory factor-induced epithelial apoptosis and promote proliferation. Conclusion: PD inhalation alleviates lung inflammation and pathology by inhibiting TNFA/TNFAR and IL7/IL7R signaling between macrophages and epithelial cells. PD may be a novel drug for the clinical treatment of lung inflammation.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.17-24
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• 2024

본 논문에서는 4중 암호화 기법을 사용하여 영상 픽셀에 기밀 데이터를 은닉하는 보안이 강력한 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 영상의 윤곽선이 존재하는 경계면과 픽셀값의 변화가 거의 없는 평탄면을 조사한다. 영상의 경계면에서는 경계면의 특성을 보존하기 위해 경계면에 위치하는 픽셀의 LSB(Least Significant Bit)에 다중으로 암호화된 기밀 데이터 1비트를 또다시 공간적으로 암호화하여 기밀 데이터를 은닉한다. 영상의 경계면이 아니고 픽셀값의 변화가 적은 평탄면에 존재하는 픽셀들에서는 다중으로 암호화된 기밀 데이터 2비트를 위치기반 암호화 기법과 공간적 암호화 기법을 사용하여 픽셀의 하위 2비트에 은닉한다. 제안 기법을 적용하여 기밀 데이터를 은닉하는 경우 스테고 이미지의 화질이 최대 49.64dB이고, 기존 LSB 방식에 비해 은닉되는 기밀 데이터의 양이 최대 92.2% 증가하고, 암호화키가 없으면 스테고 이미지에 은닉된 암호화된 기밀 데이터를 추출할 수 없으며 추출한다 해도 해독할 수 없어 스테고 이미지에 은닉된 기밀 데이터의 보안은 매우 강력하게 유지된다. 제안된 기법은 가역 데이터 은닉 기법이 사용되지 않아도 되는 웹툰과 같은 일반적인 상업적 이미지에 저작권 정보를 숨기는 데 효과적으로 사용될 수 있다.

• 감성과학
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• 제26권4호
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• pp.103-114
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• 2023

증강현실은 가상현실과는 구별되는 개념으로, 실제 세계와 가상 세계의 요소가 혼합된 상호작용 환경이다. 본 연구는 가상현실 또는 일상에서 노출될 수 있는 일반적인 콘텐츠를 활용하여, 증강현실이 사용자 경험에 미치는 영향을 검증하였다. 본 연구에서는 증강현실 사이버 멀미를 유발하기 위해서 조건에 따라 증강현실 노출 시간과 콘텐츠의 움직임 속도를 조작하였다. 실험 과정에서 참가자는 증강현실 기기를 120분 동안 착용하고 30분씩 시뮬레이션 레이싱 게임을 시청하며 색 변화 탐지 과제를 수행하였고, 그로 인해 유발된 주관적인 불편감을 SSQ 설문지를 이용해 보고하였다. 실험 결과, 증강현실 노출 시간이 길어질수록 사이버 멀미는 점진적으로 증가하였으며 기기를 해제한 후에도 사이버 멀미는 지속되었다. 하지만, 움직임 속도는 사이버 멀미에 미미한 영향을 미쳤다. 특히, 메스꺼움 증상과 방향 감각 상실 증상이 높게 유발되는 가상현실과는 다르게 증강현실은 안구 운동 불편감에 대한 보고가 높게 관찰되었다. 본 연구는 증강현실 경험이 가상현실 경험과는 구별됨을 보여주며, 증강현실 경험으로 유발될 수 있는 인체 영향성을 다면적으로 측정했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.137-142
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• 2024

최근, 의료 데이터 표현 분야에서 딥러닝 방법들이 사실상의 표준으로 자리잡고 있다. 하지만, 딥러닝 기술은 내재적으로 많은 양의 학습 데이터를 필요로 하므로 대규모의 데이터를 확보하기 쉽지 않은 의료 분야에서는 직접적인 적용이 어려운 실정이다. 특히 뇌신호 모달리티의 경우, 변동성이 크기 때문에 여전히 데이터 부족 문제를 가진다. 이에, 최근 연구에서는 뇌신호의 시간-공간-주파수 특징을 적절하게 추출할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 구조를 설계하거나, 혹은 자가-지도 학습 방법을 도입하여 뇌신호의 신경생리학적 특징을 미리 학습하도록 한다. 본 논문에서는, 최근 각광받는 기술인 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 피험자 상태 예측 등의 관점에서 소규모데이터를 다루기 위해 적용되는 방법론에 대한 분석 및 향후 기술 방향성을 제시한다. 먼저 현재 제안되고 있는 뇌신호 표현을 위한 딥 뉴럴 네트워크 구조에 대해 분석한다. 또한 뇌신호의 특성을 잘 학습하기 위한 자가-지도 학습 방법론을 분석한다. 끝으로, 딥러닝 기반 뇌신호 분석을 위한 중요 시사점 및 방향성에 관하여 논한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권9호
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• pp.827-837
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• 2023

Objective: To investigate the predictive value of radiomics features based on cardiac magnetic resonance (CMR) cine images for left ventricular adverse remodeling (LVAR) after acute ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI). Materials and Methods: We conducted a retrospective, single-center, cohort study involving 244 patients (random-split into 170 and 74 for training and testing, respectively) having an acute STEMI (88.5% males, 57.0 ± 10.3 years of age) who underwent CMR examination at one week and six months after percutaneous coronary intervention. LVAR was defined as a 20% increase in left ventricular end-diastolic volume 6 months after acute STEMI. Radiomics features were extracted from the oneweek CMR cine images using the least absolute shrinkage and selection operator regression (LASSO) analysis. The predictive performance of the selected features was evaluated using receiver operating characteristic curve analysis and the area under the curve (AUC). Results: Nine radiomics features with non-zero coefficients were included in the LASSO regression of the radiomics score (RAD score). Infarct size (odds ratio [OR]: 1.04 (1.00-1.07); P = 0.031) and RAD score (OR: 3.43 (2.34-5.28); P < 0.001) were independent predictors of LVAR. The RAD score predicted LVAR, with an AUC (95% confidence interval [CI]) of 0.82 (0.75-0.89) in the training set and 0.75 (0.62-0.89) in the testing set. Combining the RAD score with infarct size yielded favorable performance in predicting LVAR, with an AUC of 0.84 (0.72-0.95). Moreover, the addition of the RAD score to the left ventricular ejection fraction (LVEF) significantly increased the AUC from 0.68 (0.52-0.84) to 0.82 (0.70-0.93) (P = 0.018), which was also comparable to the prediction provided by the combined microvascular obstruction, infarct size, and LVEF with an AUC of 0.79 (0.65-0.94) (P = 0.727). Conclusion: Radiomics analysis using non-contrast cine CMR can predict LVAR after STEMI independently and incrementally to LVEF and may provide an alternative to traditional CMR parameters.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권11호
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• pp.1055-1066
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• 2022

Objective: The clinical relevance of myosteatosis has not been well evaluated in patients with pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), although sarcopenia has been extensively researched. Therefore, we evaluated the prognostic value of muscle quality, including myosteatosis, in patients with resectable PDAC treated surgically. Materials and Methods: We retrospectively evaluated 347 patients with resectable PDAC who underwent curative surgery (mean age ± standard deviation, 63.6 ± 9.6 years; 202 male). Automatic muscle segmentation was performed on preoperative computed tomography (CT) images using an artificial intelligence program. A single axial image of the portal phase at the inferior endplate level of the L3 vertebra was used for analysis in each patient. Sarcopenia was evaluated using the skeletal muscle index, calculated as the skeletal muscle area (SMA) divided by the height squared. The mean SMA attenuation was used to evaluate myosteatosis. Diagnostic cutoff values for sarcopenia and myosteatosis were devised using the Contal and O'Quigley methods, and patients were classified according to normal (nMT), sarcopenic (sMT), myosteatotic (mMT), or combined (cMT) muscle quality types. Multivariable Cox regression analyses were conducted to assess the effects of muscle type on the overall survival (OS) and recurrence-free survival (RFS) after surgery. Results: Eighty-four (24.2%), 73 (21.0%), 75 (21.6%), and 115 (33.1%) patients were classified as having nMT, sMT, mMT, and cMT, respectively. Compared to nMT, mMT and cMT were significantly associated with poorer OS, with hazard ratios (HRs) of 1.49 (95% confidence interval, 1.00-2.22) and 1.68 (1.16-2.43), respectively, while sMT was not (HR of 1.40 [0.94-2.10]). Only mMT was significantly associated with poorer RFS, with an HR of 1.59 (1.07-2.35), while sMT and cMT were not. Conclusion: Myosteatosis was associated with poor OS and RFS in patients with resectable PDAC who underwent curative surgery.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.23-38
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• 2019

소셜 네트워크 서비스(이하 SNS)는 회사의 마케팅 채널로 적극 활용되고 있으며, 회사들의 고객층에 적합한 내용과 어조를 활용하여 주기적으로 SNS 메시지를 작성하는 등 활발한 마케팅을 펼치고 있다. 본 논문에서는 이제까지 간과되었던 SNS 메시지에 내포된 심리적 거리에 초점을 맞춰 전통적인 코더를 활용한 내용 분석(content analysis)과 자연어 처리 기법 및 머신 러닝 방법을 혼합하여 심리적 거리를 측정하는 분석 방법을 연구하였다. SNS 메시지의 심리적 거리 분석을 위해 코더들을 활용하여 내용분석을 수행하였으며, 이와 같은 방법으로 레이블링된 데이터를 자연어 처리 방법을 이용하여 워드 임베딩을 수행함으로써 머신 러닝 수행을 위한 입력 데이터를 마련하였다. 머신 러닝 분석법 중 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 SNS 메시지와 심리적 거리 간의 관계를 학습시켰으며, 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 심리적 거리를 예측함으로써 머신 러닝 분석의 성과를 검증하였다. 심리적 거리측정 방법론 수행 결과, 코더들의 내용분석 결과가 특정 값으로 편향되어 SVM 예측의 민감도와 정밀도가 낮은 결과가 도출되었다. 심리적 거리 응답 비율을 보정하고 코더들의 1차 내용분석 결과 중 답변이 일치한 데이터로 한정지어 머신 러닝을 실행한 결과 심리적 거리 예측의 정확도, 민감도, 특이도, 정밀도 모두 향상되어 심리적 거리가 70% 이상 예측되는 성과를 보였다. 본 연구는 SNS 메시지의 심리적 거리를 측정하는 방법을 제시함으로써 독자와의 심리적 거리를 제어 가능한 전략 요소로 활용 가능하게 할 것이라 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.225-233
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• 2024

능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.1-12
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• 2024

푸드테크 산업 중 서비스 로봇 시장이 커짐에 따라 외식산업의 소비자 행동의도에 영향을 끼치는 로봇 서비스의 품질이 중요하다. 식당 서빙로봇은 직원의 업무를 줄여주기도 하지만, 서비스 실패에 따른 대응이 되지 않기 때문에 고객의 불만족은 물론 직원의 업무를 늘리기도 한다. 주문과 서빙 기능 외에 서비스 품질을 높이기 위해서 직원처럼 서비스 실패 후 복구 노력, 과정의 공정성, 공감, 대응성, 확신성에 대한 기능도 요구된다. 이에 우리는 식당 서빙 서비스 실패 유형을 내적, 외적요인으로 가정하고, 서비스에 실패했을 때 직업 윤리적인 태도로 대응할 수 있도록 직업윤리적 공감모듈이 있는 서빙로봇을 개발했다. 이때 서빙로봇의 표정과 액션은 평상 서비스 모드에 실패복구 노력과 공감을 반영한 실패 모드를 추가하여 개발하였으며, 두 유형의 서비스 실패에 따른 서빙로봇의 직업 윤리적 공감 대응 여부가 로봇평가에 유의미한지를 실험하였다. 실험참가자들은 로봇 실수보다 다른 고객의 실수에 따른 서비스 실패에 더 불편해했으며, 서빙로봇의 직업윤리적 공감과 대응은 적절했다고 응답하였다. 또한 직업윤리적 공감 모듈의 장착여부에 따라 로봇 호감도는 차이가 없지만 안전성은 유의미한 차이를 보였다. 생성형 인공지능을 활용하여 직업윤리적 공감 대응 모듈을 탑재한다면, 국내 서빙로봇산업과 시장은 더욱 성장할 수 있을 것이다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권6호
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• pp.670-683
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• 2020

Objective: The presence of coagulative necrosis (CN) in clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) indicates a poor prognosis, while the absence of CN indicates a good prognosis. The purpose of this study was to build and validate a radiomics signature based on preoperative CT imaging data to estimate CN status in ccRCC. Materials and Methods: Altogether, 105 patients with pathologically confirmed ccRCC were retrospectively enrolled in this study and then divided into training (n = 72) and validation (n = 33) sets. Thereafter, 385 radiomics features were extracted from the three-dimensional volumes of interest of each tumor, and 10 traditional features were assessed by two experienced radiologists using triple-phase CT-enhanced images. A multivariate logistic regression algorithm was used to build the radiomics score and traditional predictors in the training set, and their performance was assessed and then tested in the validation set. The radiomics signature to distinguish CN status was then developed by incorporating the radiomics score and the selected traditional predictors. The receiver operating characteristic (ROC) curve was plotted to evaluate the predictive performance. Results: The area under the ROC curve (AUC) of the radiomics score, which consisted of 7 radiomics features, was 0.855 in the training set and 0.885 in the validation set. The AUC of the traditional predictor, which consisted of 2 traditional features, was 0.843 in the training set and 0.858 in the validation set. The radiomics signature showed the best performance with an AUC of 0.942 in the training set, which was then confirmed with an AUC of 0.969 in the validation set. Conclusion: The CT-based radiomics signature that incorporated radiomics and traditional features has the potential to be used as a non-invasive tool for preoperative prediction of CN in ccRCC.