• Journal of Ginseng Research
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• 제32권4호
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• pp.341-346
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• 2008

백삼과 홍삼추출물 투여가 scopolamine으로 기억을 손상시킨 실험동물의 학습수행 개선과 뇌조직의 AChE 억제 및 ACh 함량을 평가하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 백삼과 홍삼추출물(200 mg/kg, p.o.) 투여는 scopolamine (2 mg/kg, i.p.)으로 유발된 기억손상 동물모델의 Morris water maze 시험에서 tacrine 투여군과 대조군처럼 인지훈련이 반복될수록 escape latency 시간이 현저히 감소하였다. probe test에서도 scopolamine 투여군보다 유의적으로 감소하여 인삼추출물이 장기기억(Long-term memory)과 working memory의 개선에 효과가 있음을 확인하였다. 2. Y-maze test를 통한 실험동물의 자발적 변동행동력은 실험군간 차이가 없었으며, 총 출입회수도 차이가 없어 인삼추출물은 실험동물의 일반적 운동성에 영향을 주지 않았다. 3. 해마조직의 AChE 활성은 인삼추출물 군에서 감소하는 경향을 보였으나 유의적 차이는 없었다. 대뇌피질과 혈청 AChE 활성은 홍삼추출물 투여군에서 유의적으로 감소하였다. 4. 인삼추출물 투여군의 뇌조직 ACh 함량은 대뇌피질과 해마조직에서 scopolamine 투여군보다 증가하는 경향을 보였으나 그룹간의 유의적인 차이는 없었다. 5. 이를 통하여 볼 때 인삼추출물 특히 홍삼추출물은 장기기억 활성촉진, AChE 억제, ACh 활성촉진으로 콜린성 신경계를 자극하여 기억 및 학습증진에 매우 효과적으로 작용하는 항치매 물질로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.71-80
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• 2021

기계학습에서 정확한 데이터 예측을 위해서는 적절한 인공신경망 알고리즘을 선택해야 한다. 이러한 알고리즘에는 심층 신경망 (DNN), 반복 신경망 (RNN), 장단기 기억 (LSTM) 네트워크 및 게이트 반복 단위 (GRU) 신경망등을 들 수 있다. 개발자가 실험을 위해, 하나를 선택해야 하는 경우, 각 알고리즘의 성능에 대한 충분한 정보가 없었기 때문에, 직관에 의존할 수 밖에 없었다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 완화하기 위해 실험을 통해 예측 오류(RMSE)와 처리 시간을 비교 평가 하였다. 각 알고리즘은 텐서플로우를 이용하여 구현하였으며, 세금 데이터를 사용하여 학습을 수행 하였다. 학습 된 모델을 사용하여, 세금 예측을 수행 하였으며, 실제값과의 비교를 통해 정확도를 측정 하였다. 또한, 활성화 함수와 다양한 최적화 함수들이 알고리즘에 미치는 영향을 비교 분석 하였다. 실험 결과, GRU 및 LSTM 알고리즘의 경우, RMSE(Root Mean Sqaure Error)는 0.12이고 R2값은 각각 0.78 및 0.75로 다른 알고리즘에 비해 더 낳은 성능을 보여 주었다. 기본 심층 신경망(DNN)의 경우, 처리 시간은 가장 낮지만 예측 오류는 0.163로 성능은 가장 낮게 측정 되었다. 최적화 알고리즘의 경우, 아담(Adam)이 오류 측면에서 최고의 성능을, 처리 시간 측면에서 최악의 성능을 보여 주었다. 본 연구의 연구결과는 데이터 예측을 위한 알고리즘 선택시, 개발자들에게 유용한 정보로 사용될 것으로 예상된다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.64-70
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• 2010

본 연구는 학생들이 온라인 환경에서 정보시스템을 활용하여 효율적인 협동학습을 수행하는 방법을 이해하고자 한다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 분해된 계획 행동 이론(Decomposed TPB)을 기반으로 하여, 학생들의 웹기반 협동학습시스템의 사용의도에 영향을 미치는 5개의 중요한 요인을 도출하였다: 명시적 사회적 영향, 암시적 사회적 영향, 지각된 유용성, 지각된 용이성, 지각된 흥미성. 본 연구모형은 2개 대학의 대학생 254명을 대상으로 TOEIC콘텐츠를 공부하는 온/오프라인의 가상적인 스터다그룹을 구성하여 협동학습을 수행하도록 하고, 이에 대한 자료를 세 차례의 설문을 통하여 수집하여 분석하였다. 연구결과는 다차원으로 분해된 변수들 중 태도적 믿음 변수인 지각된 용이성을 제외하고 분해된 모든 변수가 사용의도에 긍정적 강한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었고, 특히, 웹기반 협동학습지원시스템의 다양한 기능(협동학습을 통한 화상토론, 게시판활동, 오프라인 정기 모임, 동영상 동시 시청)을 통하여 팀장과 팀원들의 상호작용과 함께 사용의도에도 직접적 영향을 줄 수 있기 때문에 명시적 사회적 영향, 암시적 사회적 영향 변수는 준거집단을 통해서 웹기반 협동학습 시스템에 대한 행동의도나 인지에 영향을 줄 수 있는 중요 변수로 나타났다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제29권1호
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• pp.32-40
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• 1996

To investigate the effect of dietary docosahexaenoic acid(DHA) and environmental enrichment on brain fatty acid composition and acetylcholinesterase(AChE) activity, two groups of was fed isocaloric diets containing 10 or 12% dietary lipids for 7 weeks. A third group was fed 10% (w/w) dietary lipids with supplemented 2% DHA-rich fish oil. Each diet group was housed either in a stainless steel cage individually or in a large enriched cage with toys where 7 rats were kept together. The fatty acid composition of plasma and brain was significantly affected by dietary lipid composition but not by environmental enrichment. Fish oil supplementation significanlty decreased plasma levels of monounsaturated fatty acids(MUFA) and increased polyunsaturated fatty acids(PUFA). Fish oil supplemented groups also maintained lower plasma n-6 fatty acids and higher n-3 fatty acids levels than unsupplemented groups. The fish oil supplementation significantly decreased arachidonic acid and increased eicosapentaenic, docosapentaenoic acids, and DHA in brain fatty acid composition. In addition, brain DHA level in supplemented groups tended higher than the unsupplemented. Brain, AChE activity significantly increased by the environmental enrichment but not by the fish oil supplementation. These finding suggest that the 2% fish oil (0.57% DHA & 0.31% EPA, per diet weigth) supplementation is enough to accumulate n-3 fatty acids and to change the n-6 n-3 ratio in brain and environmental enrichment might promote the learning ability.

• Geomechanics and Engineering
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• 제30권1호
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• pp.75-91
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• 2022

This paper aims to show how to use several Machine Learning (ML) methods to estimate the TBM penetration rate systematically (TBM-PR). To this end, 1125 datasets including uniaxial compressive strength (UCS), Brazilian tensile strength (BTS), punch slope index (PSI), distance between the planes of weakness (DPW), orientation of discontinuities (alpha angle-α), rock fracture class (RFC), and actual/measured TBM-PRs were established. To evaluate the ML methods' ability to perform, the 5-fold cross-validation was taken into consideration. Eventually, comparing the ML outcomes and the TBM monitoring data indicated that the ML methods have a very good potential ability in the prediction of TBM-PR. However, the long short-term memory model with a correlation coefficient of 0.9932 and a route mean square error of 2.68E-6 outperformed the remaining six ML algorithms. The backward selection method showed that PSI and RFC were more and less significant parameters on the TBM-PR compared to the others.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.25-28
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• 2017

웹 2.0시대의 도래는 데이터의 소유자나 독점자 없이 누구나 손쉽게 데이터를 생산하고 공유할 수 있고, 서비스 받을 수 있는 환경이 마련되었다. 인터넷의 급속한 발전으로 인해 스마트 교육시장이 유망 분야로 주목받는 가운데 교육현장에서도 스마트 러닝에 대한 관심도 또한 높아지고 있다. 기존의 데스크톱, 태블릿 PC를 통해 학습을 하던 환경에서 벗어나 이제는 스마트폰을 기반으로 하는 스마트 러닝이 교육환경을 보편적으로 접하게 되었다. 본 연구에서는 사용자 경험의 UX(User eXperience) 디자인을 바탕으로 어떠한 환경에서도 스마트 러닝이 가능한 웹사이트를 워드프레스 플랫폼으로 구현하고자 한다. 또한 본 웹사이트를 다양한 디바이스에서 테스트를 통해 스마트 러닝이 가능한 환경인지를 검증해 본다.

• 대한간호학회지
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• 제40권2호
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• pp.151-160
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• 2010

Purpose: The purpose of this study was to evaluate the effects of teaching method using Standardized Patients (SPs) on nursing competence, self-directed learning readiness, and problem solving ability-focusing on subcutaneous insulin injection. Methods: This research was a nonequivalent control group non-synchronized post-test design. The subjects consisted of 62 junior nursing students at E University. Scenarios to train SPs and checklists to evaluate the students' competence were developed by our research team. The experimental group (n=31) participated in the teaching class using SPs. The control group (n=31) received traditional practice education. The collected data were analyzed with descriptive analysis, $\chi^2$/Fisher's exact test, t-test, Pearson's correlation coefficient, and Cronbach's $\alpha$ using SPSS WIN 14.0 Program. Results: The mean scores of competence, self-directed learning readiness, and problem solving were significantly higher in the experimental group than the control group. Conclusion: As confirmed by this research findings, the teaching method using SPs was more effective than the traditional method to improve junior nursing students' competence, self-directed learning readiness, and problem solving. Therefore, It is necessary to develop a various of scenarios and to testify their effectiveness.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제18권1호
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• pp.90-98
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• 2018

Purpose: We evaluated the learning curve and short-term surgical outcomes of robot-assisted distal gastrectomy (RADG) performed by a single surgeon experienced in open, but not laparoscopic, gastrectomy. We aimed to verify the feasibility of performing RADG without extensive laparoscopic experience. Materials and Methods: Between July 2012 and December 2016, 60 RADG procedures were performed by a single surgeon using the da $Vinci^{(R)}$ Surgical System (Intuitive Surgical). Patient characteristics, the length of the learning curve, surgical parameters, and short-term postoperative outcomes were analyzed and compared before and after the learning curve had been overcome. Results: The duration of surgery rapidly decreased from the first to the fourth case; after 25 procedures, the duration of surgery was stabilized, suggesting that the learning curve had been overcome. Cases were divided into 2 groups: 25 cases before the learning curve had been overcome (early cases) and 35 later cases. The mean duration of surgery was 420.8 minutes for the initial cases and 281.7 minutes for the later cases (P<0.001). The console time was significantly shorter during the later cases (168.6 minutes) than during the early cases (247.1 minutes) (P<0.001). Although the volume of blood loss during surgery declined over time, there was no significant difference between the early and later cases. No other postoperative outcomes differed between the 2 groups. Pathology reports revealed the presence of mucosal invasion in 58 patients and submucosal invasion in 2 patients. Conclusions: RADG can be performed safely with acceptable surgical outcomes by experts in open gastrectomy.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Computers and Concrete
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• 제32권2호
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• pp.149-163
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• 2023

One of the main design parameters traditionally utilized in projects of geotechnical engineering is the uniaxial compressive strength. The present paper employed three artificial intelligence methods, i.e., the stochastic fractal search (SFS), the multi-verse optimization (MVO), and the vortex search algorithm (VSA), in order to determine the compressive strength of concrete (CSC). For the same reason, 1030 concrete specimens were subjected to compressive strength tests. According to the obtained laboratory results, the fly ash, cement, water, slag, coarse aggregates, fine aggregates, and SP were subjected to tests as the input parameters of the model in order to decide the optimum input configuration for the estimation of the compressive strength. The performance was evaluated by employing three criteria, i.e., the root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and the determination coefficient (R²). The evaluation of the error criteria and the determination coefficient obtained from the above three techniques indicates that the SFS-MLP technique outperformed the MVO-MLP and VSA-MLP methods. The developed artificial neural network models exhibit higher amounts of errors and lower correlation coefficients in comparison with other models. Nonetheless, the use of the stochastic fractal search algorithm has resulted in considerable enhancement in precision and accuracy of the evaluations conducted through the artificial neural network and has enhanced its performance. According to the results, the utilized SFS-MLP technique showed a better performance in the estimation of the compressive strength of concrete (R²=0.99932 and 0.99942, and RMSE=0.32611 and 0.24922). The novelty of our study is the use of a large dataset composed of 1030 entries and optimization of the learning scheme of the neural prediction model via a data distribution of a 20:80 testing-to-training ratio.