• 한방재활의학과학회지
• /
• 제32권2호
• /
• pp.65-81
• /
• 2022

Objectives This study aimed to assess the effects of oral administration of deer antler extracts on an osteoporosis-induced animal model. We analyzed the results of using deer antler single extracts on animal models with osteoporosis through a systematic review and meta-analysis. Methods We included osteoporosis studies in animal experiments that administrated deer antler extracts orally. We searched the following 13 databases without a language restriction: PubMed, EMBASE, Cochrane Library, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang, Korean Medical Database (KMbase), National Digital Science Library (NDSL), Korean Traditional Knowledge (Koreantk), Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System (OASIS), Research Information Sharing Service (RISS), Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI), and Koreanstudies Information Service System (KISS). We used Systematic Review Centre for Laboratory Animal Experimentation's risk of bias tool for assessing the methodological quality of the included studies. Results A total of 299 potentially relevant studies were searched and 11 were included for a systematic review. Nine studies used a single deer antler extract. A study compared the effects of single extracts of deer antler and antler glue, while another study compared the effects of three single extracts of deer antler, old antler, and antler glue. For evaluating the intervention effect, bone mineral density (BMD) was measured as the primary outcome, while the histomorphometric indicators of the bone and serum alkaline phosphatase and osteocalcin levels were used as the secondary outcome variables. On conducting a meta-analysis of studies on single deer antler extract, BMD was observed to be significantly increased compared to that in control group (standardized mean difference [SMD]=2.11; 95% confidence interval [CI]=1.58~2.65; Z=7.75; p<0.00001; I²=56%). As a result of meta-analysis, according to the concentration of deer antler, the group with high concentration showed statistically significantly higher BMD than the group with low concentration (SMD=1.28; 95% CI=0.74~1.82; Z=4.63; p<0.00001; I²=9%). Conclusions The research shows that the deer antler extracts have significant anti-osteoporotic effects on the osteoporosis-induced animal model. However the studies included in this research had a high methodological risk of bias. This indicates the requirement of considerable attention in the interpretation of the study results.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권10호
• /
• pp.363-372
• /
• 2022

최근 코로나 19 팬더믹 이후 원격근무의 확대와 더불어 랜섬웨어 팬더믹이 심화하고 있다. 현재 안티바이러스 백신 업체들이 랜섬웨어에 대응하고자 노력하고 있지만, 기존의 파일 시그니처 기반 정적 분석은 패킹의 다양화, 난독화, 변종 혹은 신종 랜섬웨어의 등장 앞에 무력화될 수 있다. 이러한 랜섬웨어 탐지를 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 시그니처 기반 정적 분석의 탐지 방법과 행위기반의 동적 분석을 이용한 탐지 연구가 현재 주된 연구유형이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 단일 분석만을 이용하여 탐지모델에 적용하는 것이 아닌 ".text Section" Opcode와 실제 사용하는 Native API의 빈도수를 추출하고 K-means Clustering 알고리즘, 코사인 유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 선정한 특징정보들 사이의 연관성을 분석하였다. 또한, 타 악성코드 유형 중 웜과 Cerber형 랜섬웨어를 분류, 탐지하는 실험을 통해, 선정한 특징정보가 특정 랜섬웨어(Cerber)를 탐지하는 데 특화된 정보임을 검증하였다. 위와 같은 검증을 통해 최종 선정된 특징정보들을 결합하여 기계학습에 적용하여, 최적화 이후 정확도 93.3% 등의 탐지율을 나타내었다.

• 대한본초학회지
• /
• 제37권3호
• /
• pp.29-39
• /
• 2022

Objective : This study is aimed to evaluate the protective effects of Rehmanniae Radix, Mori Folium, and Liriopie Tuber mixture (RML) on lung injury of Particulate matter less than 10 um in diameter and diesel exhaust particles (PM10D) mice model. Methods : To investigate the anti-inflammatory activity of RML, PM10D was diluted in aluminum hydroxide (Alum) in 7-week-old male mice and induced by Intra-Nazal-Tracheal (INT) injection method. Animal experiments were divided into 5 groups. Nor (normal mice), CTL (PM10D-induced mice with the administration of distilled water), DEXA (PM10D-induced mice with the administration of 3 mg/kg Dexamethasone), RML 100 (PM10D-induced mice treated with RML 100 mg/kg weight), and RML 200 (PM10D-induced mice treated with RML 200 mg/kg body weight). After 11 days administration, mice were sacrificed and inflammation-related immune cells in broncho-alveolar lavage fluid (BALF) were analyzed. Inflammation-related biomarkers were also analyzed in blood and lungs. Lung tissue was observed through histological examination. Results : In the PM10D induced model, the PML showed decreases in CXCL-1 and IL-17A in BALF. Expression of inflammatory cytokines and cough-related mRNA genes was significantly decreased in serum and lung tissue. The mixture treatment of RML significantly improved the immune related cells in the serum. In addition, histological observations showed a tendency to decrease the severity of lung injury. Conclusions : Overall, these results confirmed the respiratory protective effect of the RML mixture in a model of lung injury induced by air pollution (PM10+DEP), suggesting that it is a potential treatment for respiratory damage.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.25-33
• /
• 2023

CT 영상의 획득 및 전송 등의 과정에서 발생하는 잡음은 영상의 질을 저하시키는 요소로 작용한다. 따라서 이를 해결하기 위한 잡음제거는 영상처리에서 중요한 전처리 과정이다. 본 논문에서는 딥러닝의 convolutional autoencoder (CAE) 모형에서 기존 컨볼루션 연산 대신 deformable 컨볼루션 연산을 적용한 deformable convolutional autoencoder (DeCAE) 모형을 이용하여 잡음을 제거하고자 한다. 여기서 deformable 컨볼루션 연산은 기존 컨볼루션 연산보다 유연한 영역에서 영상의 특징들을 추출할 수 있다. 제안된 DeCAE 모형은 기존 CAE 모형과 같은 인코더-디코더 구조로 되어있으나 효율적인 잡음제거를 위해 인코더는 deformable 컨볼루션 층으로 구성하고, 디코더는 기존 컨볼루션 층으로 구성하였다. 본 논문에서 제안된 DeCAE 모형의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음, 임펄스 잡음 그리고 포아송 잡음에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, DeCAE 모형은 전통적인 필터 즉, Mean 필터, Median 필터와 이를 개선한 Bilateral 필터, NL-means 방법 뿐만 아니라 기존의 CAE 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, MAE (Mean Absolute Error), PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.

• 대한본초학회지
• /
• 제34권6호
• /
• pp.45-55
• /
• 2019

Objective : Diabetic gastroparesis is a complication that is defined as delayed gastric emptying and upper gastrointestinal symptoms and often occurs in long-standing diabetic patients. Bojungikgi-tang (BJT) is a traditional oriental herbal formula that has long been used for the treatment of digestive disorders. The purpose of this study was to investigate the effects of BJT on streptozotocin (STZ)-induced diabetic gastroparesis rat model. Methods : Sprague-Dawley (SD) male rats (250-270g) were divided into 13 groups including normal group, STZ-induced diabetic control group, BJT diet (7 various concentrations), and insulin-, glibenclamide-, metformin-treated group were used for the experiments for the comparison. Diabetic gastroparesis was induced by intraperitoneal injection of STZ. The water intake, food intake, body weights and fasting blood glucose levels were measured. After 4 weeks the animals were sacrificed and gastrin, leptin, insulin, hemoglobin A1C (HbA1c), lactate, lactate dehydrogenase (LDH), bilirubin, creatinine, albumin and lipid levels were evaluated. Results : Intraperitoneal injection of BJT for 4 weeks resulted in increased levels of gastrin in blood and decreased leptin and lactate concentration in STZ-induced diabetic gastroparesis rat model. BJT did not affect insulin, fasting glucose, HbA1c, and lipid levels in STZ-induced diabetic gastroparesis rat model. Conclusion : These results indicated that BJT would have protect effect on diabetic gastroparesis through the improvement effect of gastric motility and fatigue syndrome in STZ-induced diabetic rats. This study shows that BJT might be effective for treatment of diabetes and its complications such as gastroparesis.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권11호
• /
• pp.381-394
• /
• 2022

최근 인터넷 기반 서비스는 데이터의 개인화 및 맞춤화로 인해 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 즉시 처리해야 하는 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같은 실시간 처리에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 실시간 작업은 각 작업이 시작되고 결과를 반환하기까지의 데드라인이 정해져 있으며, 데드라인의 보장은 서비스의 품질과 직접적으로 연결된다. 하지만, 기존 컨테이너 시스템에서는 컨테이너에서 실행되는 작업의 데드라인을 할당하고 관리하기 위한 기능이 제공되지 않기 때문에 실시간 작업을 운용하는데 제한적이다. 또한, AI 추론 및 데이터 분석과 같은 작업은 GPU(Graphic Processing Unit)를 기본적으로 사용하는데, 일반적으로 GPU 자원은 컨테이너 사이에 성능 격리가 제공되지 않기 때문에 서로 성능 영향을 미치며, 노드의 자원 사용량만으로는 각 컨테이너의 데드라인 보장률이나 새로운 실시간 컨테이너의 배치 여부를 결정할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너의 데드라인 및 실시간 GPU 작업의 실행 상태를 추적하고 관리하기 위한 모니터링 기법과 클러스터 환경에서 실시간 GPU 작업을 실행하는 컨테이너가 데드라인을 보장할 수 있도록 적절한 노드에 배치하기 위한 노드 리스트 관리기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안하는 기법이 시스템에 매우 작은 영향을 미친다는 것을 증명한다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권3호
• /
• pp.185-207
• /
• 2022

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 인해, 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터 분석에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 그중 텍스트 분류는 학계 및 업계에서 오랜 기간 연구되어 온 분야로, 분류의 성능을 향상시키기 위해 계층형 레이블 등 데이터 자체의 특성을 활용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 하지만 계층적 분류를 위해 주로 사용되는 하향식 접근법은 상위 레벨의 오분류가 하위 레벨의 정분류 기회를 차단한다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 레이블의 계층적인 관계를 고려하면서도 상위 레벨의 분류가 하위 레벨의 분류를 차단하지 않도록 하여 분류 성능을 향상시키기 위해, 오토인코더 기반 심층 지도 네트워크를 활용한 계층형 데이터 분류 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오토인코더의 잠재변수에 하위 레이블을 예측하는 주 분류기를 추가하고, 인코더의 은닉층에 상위 레벨의 레이블 예측하는 보조 분류기를 추가하여 End-to-End 학습을 진행한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위하여 국내 논문 데이터 총 22,512건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 모델이 기존의 지도 오토인코더 및 DNN 모델에 비해 분류 정확도와 F1-Score에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권10호
• /
• pp.29-41
• /
• 2022

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 방대한 텍스트 데이터를 사전에 학습한 우수한 성능의 거대한 모델들이 다양하게 고안되었다. 하지만 이러한 모델을 실제 서비스나 제품에 적용하기 위해서는 빠른 추론 속도와 적은 연산량이 요구되고 있으며, 이에 모델 경량화 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 대표적인 모델 경량화 기술인 지식증류는 교사 모델이 이미 학습한 지식을 상대적으로 작은 크기의 학생 모델에 전이시키는 방법으로 다방면에 활용 가능하여 주목받고 있지만, 당장 주어진 문제의 해결에 필요한 지식만을 배우고 동일한 관점에서만 반복적인 학습이 이루어지기 때문에 기존에 접해본 문제와 유사성이 낮은 문제에 대해서는 해결이 어렵다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 궁극적으로 해결하고자 하는 과업에 필요한 지식이 아닌, 보다 상위 개념의 지식을 학습한 교사 모델을 통해 지식을 증류하는 이질적 지식증류 방법을 제안한다. 또한, 사이킷런 라이브러리에 내장된 20 Newsgroups의 약 18,000개 문서에 대한 분류 실험을 통해, 제안 방법론에 따른 이질적 지식증류가 기존의 일반적인 지식증류에 비해 학습 효율성과 정확도의 모든 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 대한약침학회지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.27-37
• /
• 2023

Objectives: Moroccan Arbutus unedo is an essential medicinal plant; however, little is known about the biological properties of its leaves mentioned in Moroccan traditional medicine. Methods: Various standard experiments were performed to evaluate the phytochemical, antidiabetic, antioxidant, antibacterial, and acute and sub-chronic toxicity characteristics of A. unedo leaves. Results: Phytochemical screening led to the identification of several phytochemical classes, including tannins, flavonoids, terpenoids, and anthraquinones, with high concentrations of polyphenols (31.83 ± 0.29 mg GAEs/g extract) and flavonoids (16.66 ± 1.47 mg REs/g extract). Further, the mineral analysis revealed high levels of calcium and potassium. A. unedo extract demonstrated significant antioxidant and anti-diabetic activities by inhibiting α-amylase (1.350 ± 0.32 g/mL) and α-glucosidase (0.099 ± 1.21 g/mL) compared to the reference drug Acarbose. Also, the methanolic extract of the plant exhibited significantly higher antibacterial activity than the aqueous extract. Precisely, three of the four examined bacterial strains exhibited substantial susceptibility to the methanolic extract . Minimum bactericidal concentration (MBC)/minimum inhibitory concentration (MIC) values indicated that A. unedo harbor abundant bactericidal compounds. For toxicological studies, mice were administered with A. unedo aqueous extract at single doses of 2,000 and 5,000 mg/kg. They did not exhibit significant abnormal behavior, toxic symptoms, or death during the 14-day acute toxicity test and the 90-day sub-chronic toxicity test periods. The general behavior, body weight, and hematological and biochemical status of the rats were assessed, revealing no toxicological symptoms or clinically significant changes in biological markers observed in the mice models, except hypoglycemia, after 90 days of daily dose administration. Conclusion: The study highlighted several biological advantages of A. unedo leaves without toxic effects in short-term application. Our findings suggest that conducting more comprehensive and extensive in vivo investigations is of utmost importance to identify molecules that can be formulated into pharmaceuticals in the future.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.197-216
• /
• 2022

인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인 상에서 생성, 유통되고 있다. 이중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나19의 전세계적인 확산 이후, 온라인 상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스들이 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류 방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.