• 한국과학교육학회지
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• 제25권4호
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• pp.533-540
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• 2005

이 연구에서는 물질의 입자적 성질이 강조되는 화학 개념 학습에서 학생들에게 제공되는 다양한 외적 표상들 간의 연계와 통합을 촉진시키는 방법으로서의 그리기와 쓰기의 효과에 대해 알아보았다. 남녀공학 중학교 1학년 224명을 통제 집단, 그리기 집단, 쓰기 집단으로 배치한 후,'보일의 법칙'과 '샤를의 법칙'에 대하여 2차시 동안 수업을 하였다. 세 집단 모두 거시적인 현상을 실험을 통해 관찰하게 한 후, 통제 집단 에서는 시각적 정보와 언어적 정보를 동시에 제공하여 학습하게 하였고, 그리기 집단에서는 제공된 언어적 정보에 대한 정신 모형을 그림으로 그리게 한 후, 이를 시각적 정보와 비교하게 하였으며, 쓰기 집단에서는 시각적 정보에 대한 정신 모형을 글로 쓰게 한 후, 이를 언어적 정보와 비교하게 하였다. 이원 공변량 분석 결과, 쓰기 집단의 개념 이해도 점수가 통제 집단보다 유의미하게 높았으며, 그리기 집단은 통제 집단보다 통계적으로 높은 경향성을 보였다. 개념 이해도 점수에서 수업 처치와 공간 시각화 능력 사이의 상호 작용 효과는 없었다. 학생들의 수업 인식 검사 결과에서는 대부분의 학생들이 쓰기와 그리기 활동을 통해 개념 이해가 잘 되었다고 응답하였으며, 일부 학생들은 쓰기와 그리기가 재미있었다고 응답하기도 하였다. 이에 대한 교육학적 함의를 논의하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제31권3호
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• pp.257-277
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• 2017

본 연구의 주된 목적은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫째, 최근 수학적 모델링이 강조되는 상황에서 보로노이 다이어그램과 들로네 삼각분할을 주제로 영재교육을 위한 수학적 모델링 프로그램을 개발하는 것이다. 둘째, 본 연구에서 개발한 수학적 모델링 프로그램을 실제 영재교육 수업에 적용한 결과를 분석하여 수학적 모델링 수업을 설계하는 현직교사와 융합형 영재프로그램을 개발하는 영재교사에게 도움을 주고자 한다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제16권2호
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• pp.173-193
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• 2022

BACKGROUND/OBJECTIVES: Alzheimer's disease (AD) is one of the most representative neurodegenerative disease mainly caused by the excessive production of amyloid beta (Aβ). Several studies on the antioxidant activity and protective effects of Populus tomentiglandulosa (PT) against cerebral ischemia-induced neuronal damage have been reported. Based on this background, the present study investigated the protective effects of PT against cognitive impairment in AD. MATERIALS/METHODS: We orally administered PT (50 and 100 mg/kg/day) for 14 days in an Aβ_25-35-induced mouse model and conducted behavioral experiments to test cognitive ability. In addition, we evaluated the levels of aspartate aminotransferase (AST) and alanine aminotransferase (ALT) in serum and measured the production of lipid peroxide, nitric oxide (NO), and reactive oxygen species (ROS) in tissues. RESULTS: PT treatment improved the space perceptive ability in the T-maze test, object cognitive ability in the novel object recognition test, and spatial learning/long-term memory in the Morris water-maze test. Moreover, the levels of AST and ALT were not significantly different among the groups, indicating that PT did not show liver toxicity. Furthermore, administration of PT significantly inhibited the production of lipid peroxide, NO, and ROS in the brain, liver, and kidney, suggesting that PT protected against oxidative stress. CONCLUSIONS: Our study demonstrated that administration of PT improved Aβ_25-35-induced cognitive impairment by regulating oxidative stress. Therefore, we propose that PT could be used as a natural agent for AD improvement.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2946-2952
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• 2014

표본 기반 초해상도(Super Resolution 이하 SR) 방법들 중 네이버 임베딩(Neighbor Embedding 이하 NE) 기법의 기본 원리는 지역적 선형 임베딩이라는 매니폴드 학습방법의 개념과 같다. 그러나, 네이버 임베딩은 국부 학습 데이터 집합의 크기가 너무 작기 때문에 이에 따른 빈약한 일반화 능력으로 인하여 알고리즘의 성능을 크게 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 일반화 능력이 뛰어난 Support Vector Regression(이하 SVR)을 이용한 Sparse-Neighbor 영상 표현 학습 방법에 기반한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 저해상도 입력 영상이 주어지면 bicubic 보간법을 이용하여 확대된 영상을 얻고, 이 확대된 영상으로부터 패치를 얻은 후 저주파 패치인지 고주파 패치 인지를 판별한 후 각 영상 패치의 가중치를 얻은 후 두 개의 SVR을 훈련하였으며 훈련된 SVR을 이용하여 고해상도의 해당 화소 값을 예측하였다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법 및 네이버 임베딩 기법 등에 비해 정량적인 척도 및 시각적으로 향상된 결과를 보여 주었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.81-89
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• 1999

통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.

• 생명과학회지
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• 제17권10호
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• pp.1400-1405
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• 2007

SD계 흰쥐를 사용하여 motor activity 실험에서 동물들의 자발적인 운동성을 측정한 결과, 주어진 시간 내 움직인 시간과 움직인 거리에는 n-3 지방산이 결핍된 식이군(Def group)과 DHA가 첨가된 식이군(Def +DHA group)간에 유의적 차이를 관찰할 수가 없었다. 학습효과 실험에서 n-3 지방산이 결핍된 식이군(Def group)의 경우 목적 플래트폼까지 걸리는 시간이 DHA 첨가 식이군(Def +DHA group)에 비하여 유의적으로 길었음을 관찰할 수가 있었다(p<0.05). 수영한 거리(swimming distance)와 수영 속도(swimming speed)의 경우 수영 속도에는 유의적 차이가 없었으나 n-3 지방산이 결핍된 식이군(Def group)의 경우, DHA 첨가 식이군(Def +DHA group)에 비해 수영 풀에서 움직인 거리가 유의적으로 길었다(p<0.05). 두 식이군의 흰쥐들이 수영한 시간(swimming time)과 쉬고 있는 시간(resting time)의 경우, 쉬는 시간에는 유의적 차이가 없었으나 수영 시간 또한 n-3 지방산이 결핍된 식이(Def group)로 사육된 쥐가 DHA가 첨가된 식이로 사육된 쥐(Def +DHA group)보다 수영한 시간이 유의적으로 길었다(p<0.05). 기억력 테스트에서 n-3 지방산이 결핍된 식이군(Def group)의 경우 원래 A 지역에 대한 기억이 낮아서 A 지역을 지나가는 횟수가 다른 지역 B, C, D를 지나는 횟수와 유의적 차이가 없었다. 반면, DHA가 첨가된 식이군(Def +DHA group)의 경우 목적 플래트폼이 있었던 A 지역에 대한 기억으로 다른 지역인 B, C, D보다 지나가는 횟수가 유의적으로 많았음을 관찰하였다(p<0.05). 이상의 결과로부터 임신에서부터 성인이 될 때까지 n-3 지방산이 결핍된 식이로 사육된 쥐와 비교할 때 DHA가 첨가된 식이로 사육된 흰쥐가 Morris water maze를 이용한 공간기억력 실험에서 우수한 기억 학습효과를 나타냄을 알 수가 있었고 이러한 결과는 n-3와 n-6 지방산의 균형적인 섭취의 중요성을 부각시키고 있다.

• Food Science and Biotechnology
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• 제17권2호
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• pp.384-388
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• 2008

Alzheimer's disease (AD) is the most common neurodegenerative disorder and is responsible for more than 50% of all dementia cases. There is significant interest in finding new sources of compounds that inhibit acetylcholinesterase (AChE) to be used in the treatment of AD, since only a few AChE inhibitors, such as galanthamine, physostigmine, and tacrine, are available for clinical use. In the present study, ICR mice were treated with a 1 mg/kg scopolamine, which caused impaired cognitive ability. The steady consumption of a water extract of Chrysanthemum indicum Linne flowers for 3 months significantly prevented the scopolamine induced deficit of the spatial cognitive capability of mice. It also improved long-term memory in mice with amnesia induced by scopolamine, as assessed by the Morris water maze and passive avoidance tests. In addition, water extract consumption significantly decreased AChE activity in mouse brain, leading to inhibition of acetylcholine hydrolysis.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.659-666
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• 2021

With the continuous development of deep learning, human behavior recognition algorithms have achieved good results. However, in a multi-person recognition environment, the complex behavior environment poses a great challenge to the efficiency of recognition. To this end, this paper proposes a multi-person pose estimation model. First of all, the human detectors in the top-down framework mostly use the two-stage target detection model, which runs slow down. The single-stage YOLOv3 target detection model is used to effectively improve the running speed and the generalization of the model. Depth separable convolution, which further improves the speed of target detection and improves the model's ability to extract target proposed regions; Secondly, based on the feature pyramid network combined with context semantic information in the pose estimation model, the OHEM algorithm is used to solve difficult key point detection problems, and the accuracy of multi-person pose estimation is improved; Finally, the Euclidean distance is used to calculate the spatial distance between key points, to determine the similarity of postures in the frame, and to eliminate redundant postures.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.153-166
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• 2022

Identifying fine cracks in steel bridge facilities is a challenging task of structural health monitoring (SHM). This study proposed an end-to-end crack image segmentation framework based on a one-step Convolutional Neural Network (CNN) for pixel-level object recognition with high accuracy. To particularly address the challenges arising from small object detection in complex background, efforts were made in loss function selection aiming at sample imbalance and module modification in order to improve the generalization ability on complicated images. Specifically, loss functions were compared among alternatives including the Binary Cross Entropy (BCE), Focal, Tversky and Dice loss, with the last three specialized for biased sample distribution. Structural modifications with dilated convolution, Spatial Pyramid Pooling (SPP) and Feature Pyramid Network (FPN) were also performed to form a new backbone termed CrackDet. Models of various loss functions and feature extraction modules were trained on crack images and tested on full-scale images collected on steel box girders. The CNN model incorporated the classic U-Net as its backbone, and Dice loss as its loss function achieved the highest mean Intersection-over-Union (mIoU) of 0.7571 on full-scale pictures. In contrast, the best performance on cropped crack images was achieved by integrating CrackDet with Dice loss at a mIoU of 0.7670.

• 약학회지
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• 제58권5호
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• pp.287-293
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• 2014

Alzheimer's disease (AD), most common form of dementia is characterized that memory deficit and loss of cognitive function. This study was evaluated cognitive enhancing effect of water and ethanol extracts of Codonopsis lanceolata and compared using Morris water maze and passive avoidance test. The water and 70% ethanol extracts (100, 300 and 500 mg/kg) were administered to mice. The neuroprotective effect on glutamate-induced cell death in HT22 cells was additionally investigated using MTT assay. Results showed 70% ethanol extract of Codonopsis lanceolata enhanced cognitive function than water extract, as shown by decrease in escape latency time in Morris water maze test. In passive avoidance test, 70% ethanol extract also increased the latency time compared to the water extract. Furthermore, 70% ethanol extract significantly protected neuronal cell against glutamate cytotoxicity and showed higher than neuroprotective effect of water extract. These results indicate that 70% ethanol extract more improve spatial cognitive ability and protected neuronal cells than water extract.