The ultimate goal of periodontal therapy is the regeneration of periodontal tissue and the repair of function. For more than a decade there have been many efforts to develop materials and methods of treatment to promote periodontal tissue regeneration. Recently many efforts are concentrated on the regeneration potential of material used in traditional medicine. Safflower(Carthamus tinctorius L.) seed extract(SSE) have long clinically used in Korea to promote bone formation and prevent osteoporosis. The purpose of this study was to examine the effects of SSE on bone formation in human osteoblastic cell line. Human fetal osteoblastic cell line(hFOB 1.19) was cultured with DMEM and SSE($1{\mu}g/ml$, $10{\mu}g/ml$, $100{\mu}g/ml$, $1mg/ml$) at $34^{\cdot}C$ with 5% $CO_2$ in 100% humidity. The proliferation, differentiation of the cell was evaluated by several experiments. Cell proliferation was significantly increased at $10{\mu}g/ml$, $100{\mu}g/ml$, 1mg/ml of SSE after 3 and 7 days incubation(p<0.05). Cell spreading assay was significantly increased at $100{\mu}g/ml$ of SSE after 3 days and $1{\mu}g/ml$, $10{\mu}g/ml$, $100{\mu}g/ml$, 1mg/ml of SSE after 7 days(p<0.05). Alkaline Phosphatase(ALP) level was significantly increased in $10{\mu}g/ml$, $100{\mu}g/ml$, 1mg/ml of SSE(p<0.05). Collagen synthesis was significantly increased at $10{\mu}g/ml$, $100{\mu}g/ml$, 1mg/ml of SSE(p<0.05). A quantified calcium accumulation was significantly increased at $10{\mu}g/ml$, $100{\mu}g/ml$ of SSE(p<0.05). ALP and osteocalcin mRNA was expressed in $100{\mu}g/ml$ of SSE by RT-PCR. These results indicate that SSE are capable of increasing osteoblasts mineralization and may play an important role in bone formation.
최근 급격히 증가하는 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 기존 관계형 데이터베이스 시스템을 확장한 공간 데이터베이스 시스템은 확장성에 대한 문제가 있으며, 분산 처리 플랫폼인 하둡을 확장한 SpatialHadoop은 중간 연산 결과를 디스크에 작성하기 때문에 파일 입출력의 오버헤드로 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문은 인-메모리 기반 분산 처리 프레임워크인 스파크를 확장한 공간 연산 스파크를 제안하였다. 또한 공간 연산 스파크의 성능을 향상시키기 위하여 GPGPU를 결합한 모델을 개발하였다. 공간 연산 스파크는 중간 연산 결과를 메모리에 유지시키는 스파크의 특징을 그대로 사용하고 있으며, GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 경우 다수의 PE를 이용하여 병렬처리하기 때문에 효율적으로 공간 연산을 수행할 수 있다. 본 논문은 단일 AMD 시스템에서 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크를 구현하였다. 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 성능을 평가하기 위하여 Point-in-Polygon 연산과 Spatial Join 연산을 수행하였으며, SpatialHadoop에 비하여 최대 8배의 성능 향상을 확인하였다.
데이터 마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템(item) 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량의 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 많이 제안되어 왔다. 연관규칙을 발견하기 위한 기존의 연구들은 모든 규칙을 찾아내지만, 사람이 분석하기에 너무 많은 규칙이 생성되기 때문에 규칙을 분석하기 위한 일 또한 많은 과정을 거쳐야 한다. 본 논문에서는 빈발 패턴 네트워크(Frequent Pattern Network)라 부르는 자료 구조를 제안하고 이를 활용하였다. 네트워크는 정점과 간선으로 구성되며 정점은 아이템을 표현하고, 간선은 두 아이템 집합을 표현한다. 아이템의 빈도수를 이용하여 빈발 패턴 네트워크를 구성하고, 아이템 사이의 유사도를 측정한다. 그리고 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 클러스터를 생성한다. 클러스터를 이용해 연관규칙을 생성하고 실험을 통해 Apriori와 FP Growth 알고리즘과의 성능을 비교를 하였다. 그 결과 빈발 패턴 네트워크에서 신뢰도 유사도를 이용하는 것이 클러스터의 정확성을 높여줌을 볼 수 있었다. 그리고 전통적인 방법과 비교를 통해 빈발 패턴 네트워크를 이용하는 것이 최소지지도에 유연성을 가짐을 알 수 있었다.
데이터베이스 기술의 적용분야가 점차 확대되어감에 따라 작업처리율을 증대시키기 위한 다양한 형태의 거래 처리 모형들을 필요로 하는 추세이다. 그러나 기존의 syntax위주의 직렬성 이론만 가지고서는 거래의 실행시간상 차별화 특성을 수용하면서 다수의 거래에 대한 단위시간당 처리 생산성을 높이기는 힘든 형편이다. 이러한 상황을 해결하기 위하여 이타적 잠금기법(altruistic locking: AL)은 거래가 객체를 사용한 다음 더이상 그 객체를 요구하지 않을 때 다른 거래들이 그 객체를 로크할 수 있도록 미리 객체에 대한 로크를 해제함으로써 거래들의 대기시간을 줄이기 위한 취지에서 제안된 것이다. 확장형 이타적 잠금(extended altruistic locking: XAL)기법은 AL을 자취의 확장 측면에서 개선한 잠금기법으로서 AL이 근본적으로 안고 있는 반드시 기부된 객체만을 처리해야 한다는 부담을 보다 완화한 기법이다. 본 논문에서는 우선 장기거래로 인한 단기거래의 장기적 대기현상 완화 측면에서의 AL과 XAL의 공통적 한계점을 분석하였다. 분산 환경하에서 장기거래로 인한 단기거래의 장기적 대기현상을 최소화하도록 줄임으로써 동시성 제어의 정도를 높이는 반면, 거래간의 평균 대기시간을 줄일 수 있는 새로운 확장형 이타적 잠금기법인 전후진방식의 신형 확장 기법인 2DL(two-way donation locking)을 제안하였다. 기법의 적용 광범위성을 위해 분산 계산 환경에서도 작동될 수 있게끔 설계하였다. 모의실험에 의한 성능평가 결과 장기거래의 길이가 5이상, 9이하인 상황에서 2DL은 2PL보다 작업 처리율과 거래의 평균 대기시간 면에서 우수한 결과를 나타내었다.
컨테이너 터미널에서는 장치장(yard)으로 반입되는 수출 컨테이너의 무게를 몇 단계 그룹으로 나누고 각 무게그룹 별로 모아서 장치한다. 이는 수출 컨테이너를 선박에 싣는 적하작업 시 선박의 안정성을 위하여 무거운 무게그룹의 컨테이너들을 장치장에서 먼저 반출하여 선박의 바닥 쪽에 놓기 위함이다. 하지만 반입되는 컨테이너의 무게 그룹을 결정할 때 사용하는 운송사로부터 받은 무게정보는 부정확한 경우가 많아 하나의 스택(stack)에 서로 다른 무게그룹에 속하는 컨테이너들이 섞여서 쌓이게 된다. 이로 인하여 무거운 무게그룹의 컨테이너를 반출할 때 해당 컨테이너의 상단에 놓여진 보다 가벼운 무게그룹의 컨테이너들을 임시로 옮겨야 하는 재취급(rehandling, reshuffling)이 발생하게 된다. 적하작업 시 장치장에서 재취급이 빈번히 발생하면 작업이 지연되므로 터미널 생산성 향상을 위해서는 재취급 발생을 가급적 줄여야 한다. 본 논문에서는 기계학습 기법을 적용하여 반입 컨테이너의 무게그룹을 보다 정확히 추정하는 방안을 제안한다. 또한 탐색을 통하여 분류기 생성에 관여하는 비용행렬(cost matrix)을 조정함으로써 재취급 발생을 줄일 수 있는 분류기(classifier)를 생성하는 방안을 함께 소개한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방안 적용 시 재취급 발생을 5$\sim$7% 정도 줄일 수 있음을 예상할 수 있었다.
Objective: This study aimed to evaluate anti-inflammatory and antitussive expectoration effects of Friltillariae Thunbergii Bulbus (FTB) in a mouse model. Materials and Methods: To evaluate the anti-inflammatory effects of the FTB, we conducted in vitro experiments using RAW264.7 cells. An MTT assay and enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) were carried out to examine the anti-inflammatory effects of FTB. The expectorant effect on phenol red secretion, the antitussive effect on cough induced by ammonia solution, and leukocyte increased inhibition effects in acute airway inflammation in the animal model were confirmed. Results: FTB did not show cytotoxicity in the experimental group at 10, 30, 50, 100, 300, or 500 ㎍/ml and significantly inhibited the increase of NO, TNF-α and IL-6 in the experimental groups at 30, 50, 100, 300, and 500 ㎍/ml concentrations. In sputum, cough, and acute airway inflammation animal models, FTB significantly increased phenol red secretion in the 400 mg/kg administration group. FTB significantly reduced the number of coughs and significantly increased cough delay time in both 200 and 400 mg/kg dose groups. FTB decreased the white blood cell count in BALF (bronchoalveolar lavage fluid) in the 400 mg/kg administration group. Conclusion: Our study revealed that FTB elicits antitussive and expectorant effects by inhibiting inflammatory cytokines, increasing sputum secretion, suppressing cough, and reducing inflammatory cells. We concluded that FTB is a highly promising agent for respiratory tract infection with therapeutic opportunities.
최근 무선 센서 네트워크, 사물 인터넷, 소셜 네트워크 서비스와 같은 다양한 응용 분야에서 대용량 스트림 데이터가 실시간으로 생성되고 있으며, 효율적인 기법을 통해 처리 및 분석하여 유용한 정보를 찾아내고, 이를 의사 결정을 위해 사용할 수 있도록 하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 스트림 데이터는 끊임없이 빠른 속도로 생성되므로 최소한의 접근을 통해 처리해야 하며, 신속한 저전력 처리를 필요로 하는 자원이 제한된 환경에서 분석될 수 있도록 적합한 기법이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 슬라이딩 윈도우 개념이 제안되어 연구되고 있다. 한편, 대용량 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내기 위한 데이터 마이닝 기법 중에 하나인 패턴 마이닝은 중요 정보를 패턴 형태로 추출한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 이진 데이터베이스를 대상으로 하고 모든 아이템을 동일한 중요도로 고려함으로써 데이터 마이닝 분야에서 중요한 역할을 수행해 왔지만, 실제 데이터 특성을 반영하지 못하는 단점을 지닌다. 하이 유틸리티 패턴 마이닝은 비 이진 데이터베이스로부터 상대적인 아이템 중요도를 반영하여 더욱 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 제안되었다. 정적 데이터를 대상으로 하는 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법은 그러나 스트림 데이터 처리에 적합하지 못하다. 제한된 환경에서 스트림 데이터의 특성을 반영하고 효율적으로 처리하여 중요한 정보를 찾아내기 위해 슬라이딩 윈도우 기반의 접근법이 제안되었다. 본 논문은 슬라이딩 윈도우 기반 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법들의 성능을 평가하고 분석하여 해당 기법들의 특성 및 발전 방향을 고찰한다.
본 논문에서는 도선상에서 발생하는 결함 위치와 이상 유무를 감지하는 새로운 고분해능 반사측정법인 시간-주파수 영역반사측정법 (TFDR, Time-Frequency Domain Reflectometry)을 제안하였다. 고전적인 반사측정법들은 단지 시간 또는 주파수의 한 영역에서 분석되어져 왔으나, 본 논문에서 제시한 TFDR은 도선의 결함 위치와 이상 유무를 발견하기 위해 과도신호의 시간과 주파수 영역의 정보를 동시에 이용할 수 있는 시간-주파수 분석기법으로 특성화하였다. TFDR의 기준신호 설계는 측정 케이블의 물리적 성질들을 고려하여 주파수 밴드를 결정하며, 도선의 결함감지와 추정은 시간-주파수 상호상관관계 함수에 의해 이루어진다. TFDR 시스템을 이용하여 여러 결함 상태를 가진 실제 coaxial cable (RG-142, RG-400)에 대해 실험하였고 정확성을 입증하기 위해 TDR (Time Domain Reflectometry) 장비와 성능을 비교하였다. 본 논문에서는 TFDR이 TDR보다 작은 오차로 결함을 찾아냄을 나타내고 있으며, 측정된 정확도는 TFDR의 오차율이 0.5% 이하로 TDR (54750A/54754A) 장비보다 성능이 월등히 우수하다는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 서명패턴에 내재되어 있는 동적인 특성을 패턴변환을 이용하여 시각화 함으로써 위조서명에 대한 안정성을 향상시킨 새로운 온라인 서명인증 알고리즘을 제안한다. 제안하는 첫 번째 패턴변환방식인 속도 평활화(Speed Equalization)는 서명과정의 시간적인 특성을 효율적으로 모델링하기 위하여, 주어진 서명의 시계열 패턴을 선 속도가 일정하도록 재구성함으로써 변환된 패턴을 생성한다 한편 두 번째 패턴변환방식인 속도변환(Velocity Transform)은 주어진 서명패턴을 수평/수직 속도 평면으로 매핑 함으로써 변환된 패턴을 생성한다. 이러한 변환을 통하여 원래의 서명과정에서의 동적인 특성이 변환된 도메인에서는 변환된 패턴의 모양에 반영되게 되므로, 변환된 패턴에 대한 형체분석(Shape Analysis) 을 통하여 효율적으로 동적인 특성에 대한 분석이 이루어진다. 본 논문에서 제안하는 모델의 장점은 변환된 패턴들이 본래의 서명패턴과 동일한 형태로 표현된다는 점이다. 따라서 기존의 많은 연구를 통하여 제안되어 은 대부분의 서명인식 알고리즘을 변환된 패턴에도 그대로 적용할 수 있다는 장점을 가진다. 271명의 6770개의 서명패턴으로 이루어 진 데이타베이스를 대상으로 한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방식을 사용한 경우, 1.17$\%$의 EER(Equal Error Rate)를 보여 제안된 변환을 사용하지 않은 경우의 1.93$\%$와 비교하여 성능이 현격하게 향상되었음을 보였다. 특히 위조서명에 대한 실험에서는 이 차이가 더욱 현저하여 본 논문에서 제안된 방식이 위조서명을 거부하는데 유용함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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