• The Journal of Internal Korean Medicine
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• v.21 no.2
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• pp.219-225
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• 2000

산화적인 스트레스가 여러가지 신경 및 비신경계에서의 병리원인으로 알려져 있다. 퇴행성 뇌질환에 대한 예방과 치료에는 항산화 방어기술이 주요대상이며 스테로이드 분자중에서 estrogen만이 산화적인 원인에 의한 신경세포사를 방어하는데 특이적인 효과를 가지고 있다. 본 연구는 천축황(天竺黃)의 항산화적 뇌신경 보호기전을 연구하는 것으로 신경세포주, 뇌세포막, 이의 산화적 정량실험법을 사용하여 천축황(天竺黃)이 갖는 항산화 및 신경보호활성이 소수성 페놀(phenolic molecules)성 물질과 유사함을 밝히게 되었다. 즉, 페놀성 물질로서 2,4,6-trimethylphenol, N-acetylserotonin, 및 5-hydroxyindole와 유사한 뇌신경 보호활성을 나타내었으며 천축황(天竺黃)은 생쥐의 N2a cell과 사람 SK-N-MC neuroblastoma cell에서 산화적인 글루탐산 독성에 대하여 보호를 하였다. 천축황(天竺黃)의 산화적 글루탐산 독성에 대한 보호활성은 과산화수소에 대한 것과 유사하였다. 이러한 항산화 활성은 $20\;{\mu}g/ml$에서, LDL의 산화적 보호 활성은 $5\;{\mu}g/ml$농도에서 발휘되었다 (최대활성은 $16\;{\mu}g/ml$). 이러한 결과는 천축황(天竺黃)이 노인성 치매에 보호효과가 있음을 시사하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.9
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• pp.371-380
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• 2022

Convolutional neural networks are widely used to manipulate data arranged in a grid, such as images. A general convolutional neural network consists of a convolutional layers and a fully connected layers, and each layer contains a nonlinear activation functions. This paper proposes a combined parametric activation function to improve the performance of convolutional neural networks. The combined parametric activation function is created by adding the parametric activation functions to which parameters that convert the scale and location of the activation function are applied. Various nonlinear intervals can be created according to parameters that convert multiple scales and locations, and parameters can be learned in the direction of minimizing the loss function calculated by the given input data. As a result of testing the performance of the convolutional neural network using the combined parametric activation function on the MNIST, Fashion MNIST, CIFAR10 and CIFAR100 classification problems, it was confirmed that it had better performance than other activation functions.

• Microbiology and Biotechnology Letters
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• v.31 no.2
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• pp.165-170
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• 2003

Hot water extracts of Chlorella capsulata(CCE) is a biological response modifier (BRM) which exhibits neuronal differentiation activity. The effect of CCE on the growth of nerve cells, PC12 was observed as follows: The viable cell density in adding CCE was increased up to 2.5 times, compare to that in no addition. The neurite of the cells was also lengthened up to 40 $\mu\textrm{m}$ longer than 5 $\mu\textrm{m}$ in no addition. The number of neurite-bearing cells were about four times higher than that in no addition.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.455-459
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• 2000

신경의 기본단위인 뉴런을 계층 구조형태로 연결하여 자극에 대한 각 뉴런의 신경전달 메카니즘을 분석하고 Na 이온의 값을 변형시켜 활성전위에 미치는 영향을 LINUX를 기초로 한 GENESIS를 이용하여 시뮬레이션을 해 보았다. 뉴런은 미세한 자극뿐만 아니라 이온농도의 변화로 인한 매우 민감하게 반응함으로 신경의 활성전위와 인체를 구성하는 모든 세포에서의 이온농도의 중요성을 간과해서는 안 된다. 본 연구에서는 신경세포를 전기회로 적인 모텔을 기준으로 설계하였으며, 농도의 변화에 의해 활성전위 전달에 큰 변화를 일으켰다. 과대한 농도 변화는 신경에서의 과도한 활성전위와 매우 낮은 전위가 발생함을 알 수 있었다. 이로 인해 인체에 미치는 영향은 신체의 어느 부분이냐에 따라 다르겠지만 뇌에서의 열, 뇌 세포 손상, 근육마비, 심장마비 등의 이상 현상을 추정할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1994.04a
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• pp.231-231
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• 1994

이 연구는 인삼 성분 약물이 도파민 수용체에 미치는 영향을 연구하기 위한 첫 단계로써 그 기본적인 assay system을 정착 시키기 위함이 목적이었다. 우리는 이 연구를 수행하기 위하여 생후 2-4 일의 쥐를 사용하여 흑질, 선조체, 해마구, nucleus accumbens등의 뇌 부위에서 신경세포 배양을 시도하였다. 흑질로 부터 배양한 신경세포들의 경우엔 면역 세포학적방법을 써서 살펴본 결과 대부분의 신경이 도파민성 신경이나 GABA성 신경들 이었다. 또한 이들 세포들의 전기 생리학적 상태를 알아보기 위하여 흑질에서 신호 전달체계가 잘 확립된 GABA 수용체의 작용을 살펴 본 결과 이 신경세포들은 GABA-A 및 GABA-B 수용체의 발현은 물론 이온 채널에 미치는 신호 전달체계를 완전히 갖추고 있었다. 도파민 수용체의 작용을 전기 생리학적으로 연구하기 위하여 배양한 신경세포에 도파민agonist를 가해서 이온 채널에 미치는 효과를 살펴 보았다. 선조체에서 배양한 신경세포들은 Dl 과 D2 agonist에 대해서 상반되는 반응을 나타냈다. 즉 Dl agonist는 선조체 신경세포를 활성화 시켰으나 D2 agonist는 선조체 신경세포들을 억제 하였다. 한편 해마구의 CAI 과 CA3 부위로 부터 배양한 신경세포에 대한 도파민 agonists의 작용은 선조체의 신경세포에 대한도파민 agonists의 작용과는 상반되는 반응 이었다. Dl agonist는 해마구로 부터 배양한 신경세포의 활성을 억제 하였으나 D2 agonist는 이들 신경세포들의 활성을 증가 시켰다. Nucleus accumbens 에서 배양한 신경세포들은 도파민에 의해서 그 활성이 억제 되었다. 이러한 결과로 미루어 봐서 같은 도파민 수용체라도 분포되어 있는 조직에 따라서 신호전달 에 관여 하고 있는 C-단백이나 이차 전령물질이 달라서 신경세포에 대한 작용이 다르든지. 약리학적으로는 구분되지 않으나 뇌의 조직에 따라서 분포가 다른 도파민 수용체의 아그룹이 존재 한다고 생각된다.

• Physical Therapy Korea
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• v.9 no.4
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• pp.69-76
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• 2002

본 연구에서는 상부 승모근의 근막통증(myofascial pain syndrome; MPS)를 대상으로 이완상태에서 근 활성도를 측정해보고, 통증을 감소시키는 데 주로 이용되는 경피신경자극 치료 후 근 활성도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위해 실시하였다. 본 연구의 대상자는 근막 통증으로 진단을 받은 총 10명을 대상으로 실시하였다. 주관적 시각 척도(visual analogue scale; VAS)와 압통 역치 측정계(pressure threshold meter)를 이용하여 경피신경자극 전, 후 통증의 정도를 평가하였고, 표면 근전도를 이용하여 이완시 근 활성도를 측정하였다. 치료 기구는 경피신경자극기(TENS: HAT-2000)를 이용하였다. 치료 전과 비교하여 VAS는 통증이 심한 쪽과 약한 쪽 모두에서 유의하게 감소하였으며(p<.05), 압통 역치는 통증이 심한 쪽과 약한 쪽 모두에서 유의한 차이가 없었고(p>.05), 근 활성도는 통증이 심한 쪽에서 유의하게 감소하였다(p<.05).

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1993.11a
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• pp.34-35
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• 1993

Glycine은 GABA와 함께 뇌에 작용하는 중요한 억제성 신경전달 물질이다. GABA가 대뇌등에서 중요한 역할을 하는 반면, GLYCINE은 연수, 척수, 간뇌에 특히 다량 존재한다. GLYCINE은 GLYCINE RECEPTOR에 작용하여 수용체와 연결된 chloride channel의 conductance를 증가시킴으로써 target세포의 활성을 억제한다. 그러므로, glycine의 신경전달체계에 이상이 오면 spastic mouse등에서 볼수 있는 것처럼 neuromuscular disorder가 유발된다. 신경전달 물질은 presynaptic 세포에 자극이 오면 synaptic cleft로 분비가 된후 presynaptic이나 Postsynaptic 세포에 위치한 수용체에 작용하여 생리 활성을 나타내거나, 분해효소에 의해서 생리활성이 없는 물질로 바뀌든지, presynaptic cell에 위치한 transporter(수송체)에 의해서 presynaptic 세포로 reuptake되서 cycle를 끝낸다. Glycine의 경우는 synaptic cleft로 분비된 후 glycine transporter에 의해서 reuptake된다. 그러므로 glycine transporter의 활성 정도는 sysnapse내의 glycine의 농도를 조절하며 더 나아가 glycine이 glycine receptor에 작용하는 시간에 영향을 줌으로써 target 세포의 활성정도를 결정한다.

• Korean Journal of Acupuncture
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• v.19 no.1
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• pp.57-65
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• 2002

본 연구에서는 침의 면역조절작용을 통한 염증반응 억제효과를 연구하기 위하여 내독소를 주입한 흰쥐의 시상하부에서 염증반응의 중추인 방실핵의 신경활성에 미치는 영향을 관찰하였다. 흰쥐의 미정맥에 LPS와 생리식염수를 각각 주입하고 군에 따라 양측 소부(HT8)나 족삼리(ST36)에 1분간 침치료를 각각 시행하였다. C-Fos는 신경활성을 자극하는 초기단계에 발현되는 유전자로서 신경계의 특정부위의 활성도를 측정하는 지표로 널리 사용되고 있다. 본 연구자는 침자극이 LPS로 인한 염증반응에 미치는 영향과 그 기전을 알아보기 위해 면역조직화학염색의 방법을 이용하여 대뇌 시상하부의 방실핵에서 c-Fos 면역활성을 측정하였다. LPS를 주입한 군의 방실핵에서 생리식염수를 주입한 군에 비해 c-Fos 면역활성이 유의하게 증가한 반면 소부에 자침했을 때 LPS에 의해 증가된 c-Fos 면역활성이 유의하게 감소하였다. 족삼리에 자침한 군에서는 유의한 변화가 나타나지 않았다. 결론적으로 소부 침치료는 LPS로 인해 증가된 방실핵의 신경활성을 효과적으로 감소시켰고 이는 침의 면역조절 및 탁월한 염증억제 효과를 보여주는 결과일 뿐 아니라 침의 인체 항상성 유지를 통한 치료기전에 대한 향후 연구의 중요한 실마리를 제공해주고 있다고 사료된다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.7
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• pp.213-220
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• 2020

The convolutional neural network is composed of convolutional layers and fully connected layers. The nonlinear activation function is used in each layer of the convolutional layer and the fully connected layer. The activation function being used in a neural network is a function that simulates the method of transmitting information in a neuron that can transmit a signal and not send a signal if the input signal is above a certain criterion when transmitting a signal between neurons. The conventional activation function does not have a relationship with the loss function, so the process of finding the optimal solution is slow. In order to improve this, an agile activation function that generalizes the activation function is proposed. The agile activation function can improve the performance of the deep neural network in a way that selects the optimal agile parameter through the learning process using the primary differential coefficient of the loss function for the agile parameter in the backpropagation process. Through the MNIST classification problem, we have identified that agile activation functions have superior performance over conventional activation functions.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.10
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• pp.407-420
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• 2021

Deep neural networks are widely used to solve various problems. However, the deep neural network with a deep hidden layer frequently has a vanishing gradient or exploding gradient problem, which is a major obstacle to learning the deep neural network. In this paper, we propose a parametric activation function to alleviate the vanishing gradient problem that can be caused by nonlinear activation function. The proposed parametric activation function can be obtained by applying a parameter that can convert the scale and location of the activation function according to the characteristics of the input data, and the loss function can be minimized without limiting the derivative of the activation function through the backpropagation process. Through the XOR problem with 10 hidden layers and the MNIST classification problem with 8 hidden layers, the performance of the original nonlinear and parametric activation functions was compared, and it was confirmed that the proposed parametric activation function has superior performance in alleviating the vanishing gradient.