• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.258-264
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• 2022

정보 통신 기술 (ICT)이 축사와 접목된 스마트 축사는 대부분 클라우드 컴퓨팅 패러다임에 기반하고 있다. 클라우드 기반 스마트 축사는 응답 시간 증가, IoT 센서 증가에 따른 클라우드의 자원 부담, 망의 트래픽 부담과 같은 단점이 있고 인접한 IoT 디바이스와의 협업을 통한 장애 회복 메커니즘이 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 에지 컴퓨팅 기반 IoT 협업 시스템을 제안한다. 에지 디바이스의 비교적 제한적인 컴퓨팅 자원으로 클라우드의 웹 서버 기능을 분담하게 하여 클라우드에 필요한 자원을 절감하며, 사용자 요청에 대한 응답 시간을 개선하고자 한다. 또한 heartbeat 기반 장애 회복 메커니즘을 통하여 IoT 디바이스의 장애를 감지하고 그에 따른 적절한 조치를 하도록 하였다.

• BMB Reports
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• 제55권10호
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• pp.512-517
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• 2022

Traumatic brain injury (TBI) is brain damage which is caused by the impact of external mechanical forces. TBI can lead to the temporary or permanent impairment of physical and cognitive abilities, resulting in abnormal behavior. We recently observed that a single session of early exercise in animals with TBI improved their behavioral performance in the absence of other cognitive abnormalities. In the present study, we investigated the therapeutic effects of continuous exercise during the early stages of TBI in rats. We found that continuous low-intensity exercise in early-stage improves the locomotion recovery in the TBI of animal models; however, it does not significantly enhance short-term memory capabilities. Moreover, continuous early exercise not only reduces the protein expression of cerebral damage-related markers, such as Glial Fibrillary Acid Protein (GFAP), Neuron-Specific Enolase (NSE), S100β, Protein Gene Products 9.5 (PGP9.5), and Heat Shock Protein 70 (HSP70), but it also decreases the expression of apoptosis-related protein BAX and cleaved caspase 3. Furthermore, exercise training in animals with TBI decreases the microglia activation and the expression of inflammatory cytokines in the serum, such as CCL20, IL-13, IL-1α, and IL-1β. These findings thus demonstrate that early exercise therapy for TBI may be an effective strategy in improving physiological function, and that serum protein levels are useful biomarkers for the predicition of the effectiveness of early exercise therapy.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.297-299
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• 2021

치밀오일 미래 생산성 예측은 잔류오일 회수량 및 저류층 거동 분석을 위해 중요한 작업이다. 일반적으로 석유공학적 관점에서 감퇴곡선법을 이용하여 생산성 예측이 이루어지는데, 최근에는 데이터기반의 머신러닝 기법을 이용한 연구도 수행되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 순환신경망과 LSTM, GRU 알고리즘을 이용하여 미래 생산량 예측을 위한 효과적인 모델을 제안하고자 한다. 입력변수로는 치밀오일 생산 시 산출되는 오일, 가스, 물과 이와 더불어 다양한 군집분석을 통해 산출된 표준곡선이 주요 매개변수이고, 출력변수는 월별 오일 생산량이다. 기존의 경험적 모델인 감퇴곡선법과 순환신경망 모델들을 비교하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적 모델을 도출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1387-1390
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• 2008

In a wireless network, handover latency is very important in supporting user mobility with the required quality of service (QoS). In view of this many schemes have been developed which aim to reduce the handover latency. The Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6) approach is one such scheme which reduces the high handover latency that arises when mobile nodes perform frequent handover in Mobile IPv6 wireless networks. Although HMIPv6 reduces handoff latency, failures in the mobility anchor point (MAP) results in severe disruption or total disconnection that can seriously affect user satisfaction in ongoing sessions between the mobile and its correspondent nodes. HMIPv6 can avoid this situation by using more than one mobility anchor point for each link. In [3], an improved Robust Hierarchical Mobile IPv6 (RH-MIPv6) scheme is presented which enhances the HMIPv6 method by providing a fault-tolerant mobile service using two different MAPs (Primary and Secondary). It has been shown that the RH-MIPv6 scheme can achieve approximately 60% faster recovery times compared with the standard HMIPv6 approach. However, if mobile nodes perform frequent handover in RH-MIPv6, these changes incur a high communication overhead which is configured by two local binding update units (LBUs) as to two MAPs. To reduce this communication overhead, a new cost-reduced binding update scheme is proposed here, which reduces the communication overhead compared to previous schemes, by using an increased number of MAP switches. Using this new proposed method, it is shown that there is a 19.6% performance improvement in terms of the total handover latency.

• 대한약침학회지
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• 제27권2호
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• pp.162-171
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• 2024

Objectives: Electroacupuncture (EA) has been demonstrated to aid stroke recovery. However, few investigations have focused on identifying the potent molecular targets of EA by comparing EA stimulation between naïve and disease models. Therefore, this study was undertaken to identify the potent molecular therapeutic mechanisms underlying EA stimulation in ischemic stroke through a comparison of mRNA sequencing data obtained from EA-treated naïve control and ischemic stroke mouse models. Methods: Using both naïve control and middle cerebral artery occlusion (MCAO) mouse models, EA stimulation was administered at two acupoints, Baihui (GV20) and Dazhui (GV14), at a frequency of 2 Hz. Comprehensive assessments were conducted, including behavioral evaluations, RNA sequencing to identify differentially expressed genes (DEGs), functional enrichment analysis, protein-protein interaction (PPI) network analysis, and quantitative real-time PCR. Results: EA stimulation ameliorated the ischemic insult-induced motor dysfunction in mice with ischemic stroke. Comparative analysis between control vs. MCAO, control vs. control + EA, and MCAO vs. MCAO + EA revealed 4,407, 101, and 82 DEGs, respectively. Of these, 30, 7, and 1 were common across the respective groups. Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analyses revealed upregulated DEGs associated with the regulation of inflammatory immune response in the MCAO vs. MCAO + EA comparison. Conversely, downregulated DEGs in the control vs. control + EA comparison were linked to neuronal development. PPI analysis revealed major clustering related to the regulation of cytokines, such as Cxcl9, Pcp2, Ccl11, and Cxcl13, in the common DEGs of MCAO vs. MCAO + EA, with Esp8l1 identified as the only common downregulated DEG in both EA-treated naïve and ischemic models. Conclusion: These findings underscore the diverse potent mechanisms of EA stimulation between naïve and ischemic stroke mice, albeit with few overlaps. However, the potent mechanisms underlying EA treatment in ischemic stroke models were associated with the regulation of inflammatory processes involving cytokines.

• 동의신경정신과학회지
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• 제26권1호
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• pp.63-78
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• 2015

Objectives: Pinelliae Rhizoma has traditionally been used as an anti-depressant in oriental medicine. This study is to investigate the effect of Pinelliae Rhizoma extract (PRe) on psychological stress in genome wild expression of mice. Methods: After giving physical stress to mice, PRe was orally administered with 100 mg/kg/day for five days. After extracting whole brain tissue from the mice, their genome changes were observed by micorarray analysis method. The genome changes were analyzed by IMAGENE 4.0, TREEVIEW, FatiGo algorithems, BOND database, cytoscape program, etc. Results: 1. PRe administered group were remained at normal level; 60% of increase was shown in expressed genes by physical stress, and 65% of decrease was shown in expressed genes by psychological stress. 2. Genes with increased expression in control group that remained at a normal state in PRe administered group were involved with the gene of a cellular metabolic process on biological process, protein binding on molecular function, and cell part on cell composition. The pathway was found to be cytokin-cytokin receptor interaction. 3. Genes with decreased expression in control group that remained at a normal state in PRe administered group were involved with the gene of a cellular metabolic process on biologiacl detail and coupled ATPaes activity on molecular function. This gene related path was Ubiquintin mediated proteolysis etc. 4. Core node genes analyzed by protein interaction network were Vinculin, Cell sdivision cycle 42 homolog (S. cerevisiae) etc. They played an important role in maintaining cytoskeleton and controlling cell cycle. Conclusions: Several genes were up-regulated and down-regulated in response to psychological stress. The expression of most of the genes that were altered in response to psychological stress was restored to normal levels in PRe treated mice. When the interaction network information was analyzed, the recovery of the core node genes in PRe treated mice indicates that this final set of genes may be the effective target of PRe.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권3호
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• pp.221-230
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• 2004

원격 모니터링 시스템이란 네트웍에 분산된 호스트 혹은 원격 어플리케이션의 상태를 실시간으로 모니터링 하는 시스템이다. 네트웍에 분산된 호스트들은 다양한 플랫폼을 갖추고 있는 것이 현실이다. 하지만, 기존의 모니터링 시스템들은 플랫폼에 의존적인 성격을 띠고 있다. 네트웍을 통해서 모니터링을 하기 때문에 잠재적인 네트웍의 문제발생에 대한 적절한 대응이 필요하지만, 기존의 모니터링 시스템들은 네트웍의 문제에 대해서 적절하게 대응을 못하고 있다. 그리고 호스트의 상태를 변화시키는 요인은 호스트의 시스템 자원보다는 어플리케이션의 상태변화가 주 요인이 되고 있지만, 기존의 시스템들은 주로 호스트의 상태정보만 모니터링을 하고 있다. 따라서, 분산된 호스트들의 플랫폼에 독립적이고, 네트웍의 잠재적인 문제발생을 적절하게 대응을 할 수 있고, 호스트의 상태정보 보다는 호스트의 어플리케이션의 상태정보를 모니터링 하는 시스템이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 네트웍에 분산된 어플리케이션의 실시간 모니터링을 통해서 어플리케이션 상태를 효과적으로 관리할 수 있는 모니터링 시스템인 RAMS (Remote Applications Monitoring System)의 설계 및 구현을 제시한다. 이 시스템은 네트웍에 분산된 호스트들의 효과적인 관리를 위해 호스트 어플리케이션의 상태를 모니터링 한다. RAMS는 모니터링 대상인 호스트 어플리케이션의 모니터링을 담당하는 Agent, 호스트의 등록, 관리를 담당하는 Manager로 구성된다. Manager와 Agent는 네트웍 단절 혹은 호스트 failure의 상황에도 자동으로 복구가 가능할 수 있도록 JINI를 최대한 활용함으로써 다른 시스템에 비해 시스템의 구성 및 관리가 용이한 특성을 갖는다.

• Spatial Information Research
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• 제21권5호
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• pp.33-41
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• 2013

최근, 각종 자연재해와 산업재해로 인한 피해규모의 증가와 이에 따른 대책 수립의 필요성이 증가하고 있으며 재난 규모 역시 대형화, 거대화됨에 따라 피해규모는 점점 더 심각해지고 있다. 이러한 각종 재난 시 재난대피계획의 핵심은 재난대피에 소요되는 시간추정, 병목지점 파악 등을 포함하며 이러한 재난대피계획의 수립과 평가를 위해서는 적절한 재난대피모델이 필요하다. 또한, 기존 연구가 주로 건축물 실내를 대상으로 재난 시 대피경로분석이 주를 이루기 때문에, 자연재해 시 지역을 대상으로 하는 재난대피모델에 관한 연구가 미진하여 도시 내의 재해영향권에 대한 재난대피모델 구축 사례가 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 Cube Avenue를 이용하여 거시통행 수요모형을 설계하고 미국 노스 다코다(North Dakota)주의 파고(Fargo)시의 도로 네트워크를 대상으로 재난 대피 시뮬레이션을 수행하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 중규모 재난대피모델은 기존 통행수요모형의 네트워크와 입력 변수들을 이용하여서 동적 분석을 할 수 있어 시간과 비용을 절약할 수 있는 재난대피 시뮬레이션 분석에 활용 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후, 국내 대도시권에 적용이 가능하며 시나리오를 기반으로 한 다양한 재난모의 실험 및 평가가 가능한 모델 개발에 활용 가능할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권5D호
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• pp.727-737
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• 2011

본 연구에서는 효율적인 철도사고관리 및 복구작업을 위한 임시복구 시나리오를 개발하였다. 문헌조사 및 전문가 설문조사 결과를 통하여 임시복구 Worst Case 선정시기준이 되는 고려항목과 임시복구 시나리오 수립에 필요한 중요항목(event)을 도출하였으며, 임시복구가 가장 힘든 Worst Case로는 터널구간에서 발생하는 철도사고가 선정되었다. 이는 신속한 임시복구를 위해 좁은 공간에서 체계적이고 효율적인 복구절차를 갖추고 숙련된 복구요원 양성이 필요한 것으로 분석되었다. 또한, 본 연구에서는 통계학적 분석기법을 이용하여 임시복구 시나리오 수립 시 중요항목(event)간 중요도(우선순위)를 선정한 결과 임시복구유형중 시설물 붕괴를 가장 우선적으로 복구하고 선로매몰, 차량탈선 순으로 처리함이 복구시간을 단축할 수 있는 것으로 분석되었다. 이는 복구에 많은 시간이 소요되는 순으로 임시복구가 이루어져야 함을 나타낸다. 임시복구 시나리오는 임시복구 Worst Case, 임시복구유형별 중요항목(event)을 종합하여 표준운영절차(안) 11개를 제안하였다. 이를 활용하여 철도사고 DB관리 및 신속한 사고복구를 통해 정시성을 확보하여 열차지연시간을 최소화하는데 크게 기여할 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.99-109
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• 2023

최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.