Many studies have shown that the steamed root of Rehmannia glutinosa (SRG), which is widely used in the treatment of various neurodegenerative diseases in the context of Korean traditional medicine, is effective for improving cognitive and memory impairments. The purpose of this study was to examine whether SRG extracts improved memory defects caused by administering scopolamine (SCO) into the brains of rats. The effects of SRG on the acetylcholinergic system and proinflammatory cytokines in the hippocampus were also investigated. Male rats were administered daily doses of SRG (50, 100, and 200 mg/kg, i.p.) for 14 days, 1 h before scopolamine injection (2 mg/kg, i.p.). After inducing cognitive impairment via scopolamine administration, we conducted a passive avoidance test (PAT) and the Morris water maze (MWM) test as behavioral assessments. Changes in cholinergic system reactivity were also examined by measuring the immunoreactive neurons of choline acetyltransferase (ChAT) and the reactivity of acetylcholinesterase (AchE) in the hippocampus. Daily administration of SRG improved memory impairment according to the PAT, and reduced the escape latency for finding the platform in the MWM. The administration of SRG consistently significantly alleviated memory-associated decreases in cholinergic immunoreactivity and decreased interleukin-$1{\beta}$ (IL-$1{\beta}$) and tumor necrosis factor-${\alpha}$ (TNF-${\alpha}$) mRNA expression in the hippocampus. The results demonstrated that SRG had a significant neuroprotective effect against the neuronal impairment and memory dysfunction caused by scopolamine in rats. These results suggest that SRG may be useful for improving cognitive functioning by stimulating cholinergic enzyme activities and alleviating inflammatory responses.
본 논문에서는 텍스트 코딩을 활용하여 최근 개발한 중등수학 모바일(Mobile) 콘텐츠에 관하여 소개한다. 해당 콘텐츠는 복잡한 계산에 대한 부담을 덜어주고 함수의 그래프를 쉽게 그리는 등의 실습이 가능하도록 설계되어, 학생들이 단순 문제 풀이 시간을 절약하는 대신 확보한 시간을 활용해 수학 문제의 본질을 이해하고 응용하는 능력을 기름으로써 자신감을 향상시키고자 하는 의도로 기획되었다. 또한 코드를 통해 문제를 해결하는 과정과 절차를 보다 잘 인지할 수 있도록 함으로써, 컴퓨팅 사고력(Computatonal Thinking)과 알고리즘적 사고 향상에 도움을 주고자 하였다. 두 차례 각기 다른 수준과 다른 배경을 가진 학생들을 대상으로 본 콘텐츠를 시범 적용한 사례(대학생 대상 대학 미분적분학 학습 전 복습, 고등학생 대상 수학 과목 예습)에서 얻은 데이터와 프로젝트 결과물을 바탕으로 본 콘텐츠가 중·고등학교 수학을 효율적으로 예습·복습한다거나, 지필로 불가능한 복잡한 계산 및 시뮬레이션을 통한 결과 예측 등의 활동을 수행하는 데 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구팀의 선행 연구 결과, L. helveticus IDCC3801의 발효유 주정 침전물이 BACE의 활성 억제를 통한 amyloid beta($A{\beta}$) 생성 저해효과를 갖고 있음을 확인하였다(15). 이러한 결과를 바탕으로 L. helveticus IDCC3801의 발효유 주정 침전물의 산업화를 위한 공정 개선연구를 진행하였고, 대량생산을 통해 LHFM을 확보하였다. 본 연구는 LHFM의 인지기능 개선 기능성 입증 연구로써 $A{\beta}$ 저해효과 외에 신경세포 보호효과 및 기억력 개선 효능을 확인하고 어떠한 작용 기전으로 개선 효과가 나타나는지 조사한 것으로 scopolamine으로 기억 손상을 유발한 mouse에서 학습 능력과 기억력 개선 효과, 신경세포 보호 효과, AChE 저해와 ACh 증가 효과 등을 평가하였다. LHFM은 신경세포 사멸을 유도하는 고농도의 glutamate가 존재하는 환경에서 농도 의존적으로 신경세포의 사멸을 억제하여 신경세포를 보호하였다. 또한 LHFM은 in vitro에서 농도 의존적으로 강력하게 AChE의 활성을 저해하였다. 이러한 in vitro 결과들을 근거로 scopolamine으로 기억 손상을 유발한 mouse에서 Morris water maze와 Y-maze 행동 시험을 통해 LHFM의 학습능력과 기억 개선 효과를 조사하였다. LHFM은 Morris water maze에서 실험 2일째부터 escape latency시간을 유의적으로 감소 시켰으며 5일째에서는 정상 mouse와 동등한 수준으로 감소되어 우수한 학습 효과를 보였다. 실험 6일째 platform을 치운 후 시행한 probe trial에서도 platform이 있던 위치에 머무는 회수가 scopolamine을 단독으로 처리한 것보다 유의적으로 높아 장기기억의 개선에도 효과가 있었다. Y-maze 시험에서도 LHFM은 scopolamine 단독 처리군과 비교하여 뚜렷하게 변경 행동력을 증가시켜 여러 행동 시험을 통해 LHFM의 인지기능 개선 효과를 확인하였다. 행동실험 후 hippocampus를 적출하여 ACh 및 AChE의 활성을 측정한 결과, donepezil과 마찬가지로 LHFM은 AChE의 활성을 유의적으로 억제하였으며 또한 ACh 함량도 증가시켰다. 결론적으로 LHFM은 신경세포 보호 효과와 신경전달물질인 ACh의 뇌 조직 내 농도를 높여 인지기능 개선 효과를 보이는 것을 확인하였다.
관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.
본 연구는 4차 산업 혁명시대로의 진입에 따른 교육환경 변화와 독서문화 진흥의 직접적 수혜자인 어린이청소년의 독서문화프로그램 요구변화를 면밀히 분석하고, 국립어린이청소년도서관에서 추진했던 어린이청소년 대상 독서문화진흥사업을 종합적으로 평가하여, 시대의 요구에 맞는 독서문화진흥사업을 제안하였다. 다양한 국내외 독서문화진흥사업의 사례를 조사하여 그 경향을 파악하고, 사업참여 경험이 있는 공공도서관과 학교도서관 전문가를 초빙하여 포커스 그룹 인터뷰(FGI)를 실시하였으며, PDCA 방법(Plan, Do, Check, Act)에 의거 각 독서문화프로그램 사업에 대한 개별 사업 평가를 수행하였다. 사례조사와 전문가 평가를 통해 도출된 데이터를 기반으로 향후 국립어린이청소년도서관에서 지향해야 할 독서문화진흥사업의 발전방안 및 새로운 사업의 추진전략을 제시하였다. 연구 결과를 취합하여 '인터랙티브 전자책 만들기 플랫폼 제작/보급 사업', '게임형 독서 프로그램 제작/보급사업', '거꾸로 학습법을 활용한 하브루타 독서문화 보급 사업', '청소년 코딩 브랜딩 "Teen-Start-Up"' 등을 새로운 서비스로 제안하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.71-78
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2021
The relevance of research provides the necessity to identify the basic problems in the public governance sphere and information technology relations, forasmuch as understanding such interconnections can indicate the consequences of the development and spreading information technologies. The purpose of the research is to outline the issues of applying information technologies in public governance sphere. 500 civil servants took part in the survey (Ukraine). A two-stage study was conducted in order to obtain practical results of the research. The first stage involved collecting and analyzing the responses of civil servants on the Mentimeter online platform. In the second stage, the administrator used the SWOT-analysis system. The tendencies in using information technologies have been determined as follows: the institutional support development; creation of analytical portals for ensuring public control; level of accountability, transparency, activity of civil servants; implementation of e-government projects; changing the philosophy of electronic services development. Considering the threats and risks to the public governance system in the context of applying information technologies, the following aspects generated by societal requirements have been identified, namely: creation of the digital bureaucracy system; preservation of information and digital inequality; insufficient level of knowledge and skills in the field of digital technologies, reducing the publicity of the state and municipal governance system. Weaknesses of modern public governance in the context of IT implementation have been highlighted, namely: "digitization for digitalization"; lack of necessary legal regulation; inefficiency of electronic document management (issues caused by the imperfection of the interface of reporting interactive forms, frequent changes in the composition of indicators in reporting forms, the desire of higher authorities to solve the problem of their introduction); lack of data analysis infrastructure (due to imperfections in the organization of interaction between departments and poor capacity of information resources; lack of analytical databases), lack of necessary digital competencies for civil servants. Based on the results of SWOT-analysis, the strengths have been identified as follows: (possibility of continuous communication; constant self-learning); weaknesses (age restrictions for civil servants; insufficient acquisition of knowledge); threats (system errors in the provision of services through automation); opportunities for the introduction of IT in the public governance system (broad global trends; facilitation of the document management system). The practical significance of the research lies in providing recommendations for eliminating the problems of IT implementation in the public governance sphere outlined by civil servants..
한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.
소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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