• 한국임상수의학회지
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• 제33권1호
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• pp.10-15
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• 2016

The purpose of this study was to establish reproducible ischemic infarction model using allogenic blood clot in beagle dogs and identify induced ischemic lesion after middle cerebral artery occlusion using magnetic resonance imaging (MRI) and histopathologic findings. Twenty eight male beagle dogs with no evidence of neurologic disease were experimented. Allogenic embolus was made using a healthy beagle dog. After internal carotid artery (ICA) was exposure, 16G catheter was introduced through the ICA. The dog was administered 0.3 ml blood clot for 15 seconds followed by 3 ml of saline for 15 seconds. MRI scans were performed with 1.5T to evaluate ischemic lesion at 7 days after middle cerebral artery occlusion procedure. Evaluation parameters of MRI include location, distribution, infarction type, margin, shape, mass effect and intensity of T1-weighted imaging (T1WI), T2-weighted imaging (T2WI), fluid attenuated inversion recovery (FLAIR) sequence, diffusion weighted imaging (DWI) and apparent diffusion coefficient (ADC). On MRI, all dogs (28/28) showed focal or multifocal lesion including telencephalon and thalamus lesions, especially caudate nucleus (24/28). These lesions had well-defined margin from adjacent brain parenchyma, none or mild mass effect and various shape. Most of dogs appeared hyperintensity on T1WI, T2WI, FLAIR, and DWI/ADC, corresponding to chronic infarction. These lesions were histopathologically confirmed atrophic changes and unstained lesion. In conclusion, MRI is the useful method to provide information about ischemic infarction in dogs and the best reproducible ischemic infarction model was developed by using allogenic blood clot.

• 생명과학회지
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• 제27권5호
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• pp.524-529
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• 2017

본 연구에서는 zebrafish에 인간의 KCNE1 유전자가 삽입된 형광단백질 vector를 microinjection하고, 그 발현 여부를 확인하고자 하였다. 먼저 양 말단에 제한효소(EcoRΙ, BamHΙ) site를 넣어 제작한 primer들로 genomic DNA에서 KCNE1 유전자를 분리하였다. 그 결과는 약 402 bp 크기의 DNA band였고 이 PCR 산물을 형광단백질 vector인 pPB-CMVp-EF1-GreenPuro 속에 클로닝하여 pPB-CMVp-hKCNE1-EF1-GreenPuro plasmid를 제작하였다. 이렇게 준비된 형광 vector를 zebrafish 수정란에 microinjection하였고, 부화된 치어에서 RT-PCR과 DNA sequencing을 통해 GFP 및 hKCNE1의 발현을 최종 확인하였다. 본 연구는 향후 QT 연장증후군(LQTs)에 대한 동물 모델로써 신경자극 전도, 유전자 치료, 유용 유전자 클로닝을 위한 기술 개발에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권7호
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• pp.259-266
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• 2018

본 논문에서는 단어의 순서와 문맥을 고려하는 특징을 추출하여 순환신경망(Recurrent Neural Network)으로 문서를 분류하는 방법을 제안한다. 단어의 의미를 고려한 word2vec 방법으로 문서내의 단어를 벡터로 표현하고, 문맥을 고려하기 위해 doc2vec으로 입력하여 문서의 특징을 추출한다. 문서분류 방법으로 이전 노드의 출력을 다음 노드의 입력으로 포함하는 RNN 분류기를 사용한다. RNN 분류기는 신경망 분류기 중에서도 시퀀스 데이터에 적합하기 때문에 문서 분류에 좋은 성능을 보인다. RNN에서도 그라디언트가 소실되는 문제를 해결해주고 계산속도가 빠른 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델을 사용한다. 실험 데이터로 한글 문서 집합 1개와 영어 문서 집합 2개를 사용하였고 실험 결과 GRU 기반 문서 분류기가 CNN 기반 문서 분류기 대비 약 3.5%의 성능 향상을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권2호
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• pp.213-218
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• 2013

은닉 마코프 모델 (hidden Markov Model, HMM) 기반 음성 합성 시스템에서 파라미터 적응을 위해 널리 쓰이는 기법으로 최대 공산 선형 회귀 (maximum likelihood linear regression, MLLR)이 있다. 이전 연구에서 우리는 각 MLLR 파라미터를 인자화된 MLLR (Factored MLLR, FMLLR) 형태로 확장하는 형태를 제안하였다. FMLLR 파라미터를 기존의 EM 알고리즘 형태로 구하는 기법 역시 제안하였고, 이를 통해 보완 정보를 활용하여 적응 학습을 수행할 수 있게 하였다. 본 논문에서는, FMLLR 기법을 스펙트럼 파라미터에 사용하는 것뿐 아니라 피치에도 적용하여 그 성능을 향상시키는 것에 대한 탐구를 수행하였다. 감정 음성을 생성하는 여러 실험을 통해, 우리는 제안하는 기법이 피치 및 스펙트럼에 대해 효과적으로 작용하는 것을 확인하였다.

• 한국습지학회지
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• 제17권2호
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• pp.113-117
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• 2015

최근 멸종위기식물인 조름나물의 보전과 복원을 위한 연구가 진행되지만, 조름나물의 위해인자에 대한 연구는 진행되지 않고 있다. 본 연구에서는 국내 최초로 실험 결과를 통해 조름나물에 대한 위해인자로서 주홍박각시의 생육 및 섭식 특성을 밝혔다. 6마리의 주홍박각시 애벌레를 대상으로 실험을 실시하였으며, 이들의 성장에 따른 몸무게 변화와 먹이 선호도, 조름나물 섭식량을 조사하였다. 주홍박각시 애벌레가 번데기로 용화하는 데는 약 27일이 소요되며, 그때의 몸무게는 4-7.5g이었다. 주홍박각시 애벌레의 먹이 선호도는 조름나물, 봉선화, 개머루, 담쟁이덩굴 순으로 나타났다. 애벌레 동안의 총 섭식량을 모델을 이용해 계산한 결과 11-30g으로 나타났다. 이는 조름나물 순군집 면적 $0.03-0.08m^2$에 해당한다. 본 연구를 통해 주홍박각시는 멸종위기종인 조름나물에 대한 잠재적인 위해인자임이 확인되었으며, 주홍박각시의 분포 범위를 고려할 때 멸종위기종인 조름나물의 보전과 복원 계획에 주홍박각시의 선제적 관리가 포함되어야 함을 제안한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권2호
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• pp.57-64
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• 2019

본 논문에서는 음성 합성을 위한 오픈소스 시스템인 Merlin 툴킷을 이용하여 한국어 TTS 시스템을 구성한다. TTS 시스템에서 HMM 기반의 통계적 음성 합성 방식이 널리 사용되고 있는데, 이 방식에서 문맥 요인을 포함시키는 음향 모델링 구성의 한계로 합성 음성의 품질이 저하된다고 알려져 있다. 본 논문에서는 여러 분야에서 우수한 성능을 보여 주는 심층 신경망 기법을 적용하는 음향 모델링 아키텍처를 제안한다. 이 구조에는 전연결 심층 피드포워드 신경망, 순환 신경망, 게이트 순환 신경망, 단방향 장단기 기억 신경망, 양방향 장단기 기억 신경망 등이 포함되어 있다. 실험 결과, 문맥을 고려하는 시퀀스 모델을 아키텍처에 포함하는 것이 성능 개선에 유리하다는 것을 알 수 있고, 장단기 기억 신경망을 적용한 아키텍처가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 그리고 음향 특징 파라미터에 델타와 델타-델타 성분을 포함하는 것이 성능 개선에 유리하다는 결과가 도출되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.67-74
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• 2011

본 논문에서는 복잡하고 변형된 공격을 탐지할 수 있는 사이버 공격 모델을 위해서 공격 시나리오를 유연하게 표현할 수 있는 능동적인 사이버 공격 트리를 제안하였다. 공격 트리는 네트워크 시스템에 대한 다양한 공격에 대해 보안 대책을 수립할 수 있도록 체계적이고 조직적인 해결책을 제시한다. 기존의 공격 트리는 정점 (${\nu}$), 엣지(${\varepsilon}$) 그리고 조합(${\theta}$)을 이용하여 공격 시나리오를 표현할 수 있다. 그러나 제한적인 애트리뷰트를 인해서 복잡하고 변형된 공격을 표현하기에는 한계가 있다. 우리는 공격 트리 애트리뷰트에 조합 요소와 위협발생확률을 추가하여 기존에 공격 트리가 갖고 있던 한계점을 해결하였다. 우선 조합요소를 강화하여 공격 순서의 모호성을 줄였으며 변형된 공격 표현의 유연성을 향상시켰다. 위협발생확률을 추가하여 자식노드부터 부모노드까지의 공격단계별 위험수준을 알 수 있게 하였다.

• 한국치위생학회지
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• 제23권4호
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• pp.209-218
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• 2023

연구목적: 실험실내에서 성분이 다른 구강세정제가 오래 형성된 다중 구강 바이오필름에 미치는 항균효과를 확인하였다. 연구방법: 구강세정제의 항균효과를 ATP, CFU로 확인하였고, 다중 구강 바이오필름을 형성시킨 sHA 디스크를 구강세정제로 처리한 후 SEM을 이용하여 형태학적 모양을 관찰하였다. 총RNA는 P. intermedia의 바이오필름에서 추출하였고 RNA sequencing 분석을 하였다. 연구결과: 대조군과 구강세정제 4개를 비교한 CFU 측정 결과에서 오래 형성된 다중 구강 바이오필름은 39.0%로부터 95.7%까지 감소한 것으로 나타났다(p<0.05). 에센셜 오일 처리 후 구강생물막 세포들은 크기가 변하고 일부 파열되고 작은 세포 파편 조각도 나타났다. 에센셜 오일로 처리 후 P. intermedia 유전자 발현은 RNA 전사와 단백질 번역 관련 유전자에서 유의한 변화를 보였다. 결론: 성분이 다른 구강세정제는 항균효과를 가지며 표면 구조 및 유전자 발현에 영향을 미친다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.73-80
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• 2009

GPCR(Gprotein-coupled receptors) 패밀리(family)는 세포막 단백질로서, 외부 신호를 세포막을 경유하여 세포 내로 전달하는 신호전달 기전에서 중요한 역할을 담당한다. 그러나 GPCR마다 다양하고 복잡한 조절기전을 보이며 매우 특이적인 신호전달 기전을 가지는 것으로 알려져 있다. GPCR의 구조적인 특징과 패밀리 및 서브패밀리 등은 기능별로 잘 알려져 있는데 과거 GPCR을 찾아내는 연구 중에 가장 기본이 되는 일이 주어진 단백질 서열로부터 GPCR을 분류하는 일이다. 이미 발견된 GPCR들을 가지고 수학적인 모델을 이용하여 보다 정확하게 분류하는 연구가 주로 진행되어 왔다. 본 논문에서는 단백질의 기능이 입체적 구조에 의해 결정되는 점에 착안하여 두 GPCR의 아미노산 서열의 유사도가 낮은 경우에 그 2차 구조의 서열을 비교함으로써 기존의 발견된 GPCR의 데이터베이스에서 동일한 기능을 가졌을 것으로 추정되는 미지의 GPCR을 검출하는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-7
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• 2002

컴퓨터 그래픽스 및 애니메이션에서 물체의 윤곽선 계산은 많은 응용분야에서 빈번히 사용되고 있으며, 윤곽선의 효율적인 계산 방법은 현재까지 많은 연구자들의 관심을 끌어왔다. 본 논문에서는 이동하는 관측점에 대해 다면체 모델의 투시 윤곽선을 계산하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 관측점이 시간에 따라 이동하는 경로는 시간을 나타내는 매개변수 t를 이용하여 곡선 q(t)로 표현한다. 다면체의 각 에지(edge)가 윤곽선에 포함되는 시간 간격 (time-interval)은 에지에 인접한 두 면의 supporting plane들과 q(t)의 교점 계산, 그리고 몇 차례의 벡터 내적을 수행함으로써 구해진다. 곡선 q(t)가 차수 n의 곡선이라면, 한 에지가 윤곽선에 포함되는 시간 간격은 최대 n + 1 개 존재할 수 있다. 미리 구해진 시간 간격들에 대해 고정된 시점 $t_i$를 포함하는 시간 간격들을 검색함으로써 관측점이 $q(t_i)$일 때 모델의 윤곽선에 포함되는 모든 에지를 구할 수 있다. 윤곽선 계산의 효율성은 시간 간격을 저장하는 자료구조 (data structure)와 밀접한 관련이 있으므로, 시간 간격을 저장하는 자료구조로서 인터벌 트리 (interval tree)의 사용을 제안한다. 또한, 제시된 알고리즘에 의해 윤곽선을 계산한 실험결과를 보인다.