• Korean Journal of Biological Psychiatry
• /
• v.30 no.1
• /
• pp.17-23
• /
• 2023

Objectives This study aims to develop valid experimental models for depression through chronic reserpine exposure to zebrafish (Danio rerio). Methods The effect of chronic reserpine on zebrafish behavior in the novel tank was examined. Changes of gene expression on telencephalon were also investigated. Results Chronic reserpine (40 mg/L, 7 days) induced overt behavioral effects, but markedly reduced activity, resembling motor retardation in depression. In telencephalon of zebrafish, gene expression associated with monoamine oxidase and norepinephrine transporter was decreased. Expression of serotonin transporter gene was increased. Conclusions Our results show that the pharmacological model of depression in zebrafish can induce not only behavioral changes, but also monoamine changes in the homology of human mood regulation centers.

• Current Photovoltaic Research
• /
• v.12 no.1
• /
• pp.1-5
• /
• 2024

Perovskite solar cells have exhibited a remarkable increase in efficiency from an initial 3.8% to 26.1%, marking a significant advancement. However, challenges persist in the commercialization of perovskite solar cells due to their low stability with respect to humidity, light exposure, and temperature. Moreover, the instability of the organic charge transport layer underscores the need for exploring inorganic alternatives. In the manufacturing process of the perovskite solar cells' oxide charge transport layer, ultraviolet-ozone (UVO) treatment is commonly applied to enhance the wettability of the perovskite solution. The UVO treatment on metal oxides has proven effective in suppressing surface oxygen vacancies and removing surface organic contaminants. This study focused on the characterization of nickel oxide as the hole transport material in perovskite solar cells, specifically investigating the impact of UVO treatment on film properties. Through this analysis, changes induced by the UVO treatment were observed, and consequent alterations in the device characteristics were identified.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.427-430
• /
• 2022

추천시스템에서 콜드스타트 문제를 해결하기 위해 다양한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 아직도 사용자 기반의 히스토리 데이터셋을 반드시 필요로 하여, 콜드스타트 문제를 완벽히 해결하지 못하고 있다. 이에 본 논문은 콜드스타트 문제를 완화할 수 있는 기저속성 기반의 추천시스템을 제안한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위해, 직접 수집한 한국어 영화 리뷰 데이터셋을 기반으로 성능을 검증하였으며, 평가 결과 제안한 방법론이 키워드와 사용자의 리뷰 점수를 효과적으로 반영한 추천시스템임을 확인할 수 있었고, 데이터 희소성 및 콜드스타트 문제를 완화하여 기존의 텍스트 기반 랭킹 시스템의 성능을 압도하는 것을 확인하였다. 더 나아가 제안된 기저속성 추천시스템은 추론 시에 GPU 컴퓨팅 자원을 요구하지 않기에 서비스 측면에서도 많은 이점이 있음을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.176-181
• /
• 2022

일반 상식 추론 능력은 가장 사람다운 능력 중 하나로써, 인공지능 모델이 쉽게 모사하기 어려운 영역이다. 딥러닝 기반의 언어 모델은 여전히 일반 상식에 기반한 추론을 필요로 하는 분야에서 부족한 성능을 보인다. 특히, 한국어에서는 일반 상식 추론과 관련한 연구가 상당히 부족한 상황이다. 이러한 문제 완화를 위해 최근 생성 기반의 일반 상식 추론을 위한 한국어 데이터셋인 Korean CommonGen [1]이 발표되었다. 그러나, 해당 데이터셋의 평가 지표는 어휘 단계의 유사성과 중첩에 의존하는 한계를 지니며, 생성한 문장이 일반 상식에 부합한 문장인지 측정하기 어렵다. 따라서 본 논문은 한국어 일반 상식 추론 및 생성 능력에 대한 평가 지표를 개선하기 위해 문장 성분의 의미역과 자모의 형태 변화를 바탕으로 생성 결과를 평가하는 SRLev, 사람의 평가 결과를 학습한 BIH, 그리고 두 평가 지표의 장점을 결합한 SRLev-BIH를 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.722-725
• /
• 2023

대규모 언어 모델(LLM)은 대규모의 데이터를 학습하여 얻은 지식을 기반으로 텍스트와 다양한 콘텐츠를 인식하고 요약, 번역, 예측, 생성할 수 있는 딥러닝 알고리즘이다. 초기 공개된 LLM은 영어 기반 모델로 비영어권에서는 높은 성능을 기대할 수 없었으며, 이에 한국, 중국 등 자체적 LLM 연구개발이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 언어가 LLM의 성능에 영향을 미치는가에 대하여 한국어 기반 LLM과 영어 기반 LLM으로 KoBEST의 4가지 Task에 대하여 성능비교를 하였다. 그 결과 한국어에 대한 사전 지식을 추가하는 것이 LLM의 성능에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.

• Superconductivity and Cryogenics
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.26-31
• /
• 2021

• Water for future
• /
• v.57 no.1
• /
• pp.62-69
• /
• 2024

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.12 no.1
• /
• pp.81-88
• /
• 2002

For efficient implementation of scalar multiplication in Elliptic Curve Cryptosystems over Small Fields of Odd Characterist, robenius endomorphism is useful. We discuss new algorithm for multiplying points on Elliptic Curve Cryptosystems over Small ields. Our algorithm can reduce more the length of the Frobenius expansion than that of Smart.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.442-445
• /
• 2020

최근, 딥러닝 기술을 활용하여 암호 알고리즘 식별, 평문 복구, 이론적 암호분석을 향상시키는 방법 등이 제안되고 있다. 이 중, 2019년에 Xiao 등이 암호학적 특성을 고려되지 않고 2-라운드 DES의 평문복구 공격에 딥러닝을 적용하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 이러한 기법을 향상하여 암호문과 평문의 선형 연관성을 고려한 평문 복구 공격을 딥러닝을 통해 수행하는 방법을 제안한다. 이를 활용하여, PRESENT의 평문 복구 공격을 5-라운드까지 가능함을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.247-250
• /
• 2021

관계추출(Relation Extraction)이란 주어진 문장에서 엔터티간의 관계를 예측하는 것을 목표로 하는 태스크이다. 이를 위해 문장 구조에 대한 이해와 더불어 두 엔터티간의 관계성 파악이 핵심이다. 기존의 관계추출 연구는 영어 데이터를 기반으로 발전되어 왔으며 그에 반해 한국어 관계 추출에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 논문은 한국어 문장내의 엔터티 정보에 대한 위치 정보를 활용하여 관계를 예측할 수 있는 방법론을 제안하였으며 이를 다양한 한국어 사전학습 모델(KoBERT, HanBERT, KorBERT, KoELECTRA, KcELECTRA)과 mBERT를 적용하여 전반적인 성능 비교 및 분석 연구를 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 엔터티 위치 토큰을 사용하였을때의 모델이 기존 연구들에 비해 좋은 성능을 보였다.