In the present study, we assessed the effects of white ginseng and red ginseng extract on the learning and memory impairments induced by scopolamine. The cognition-enhancing effect of ginseng extracts was investigated using the Morris water maze and Y-maze test. Drug-induced amnesia was induced by treating animals with scopolamine (2 mg/kg, i.p.), an antagonist of muscarinic acetylcholine (ACh) receptor. Tacrine was used a positive control. Ginseng extract (200 mg/kg, p.o.), tacrine (10 mg/kg, p.o.) administration significantly reduced the escape latency during training in the Morris water maze (p<0.05). At the probe trial session, scopolamine significantly increased the escape latency on day 5 in comparison with control (p<0.01). The effect of ginseng extracts on spontaneous alternation in Y-maze was similar to that of scopolamine treated group. In addition, numbers of arm entries were similar in all experimental groups. Moreover, red ginseng extract significantly inhibited acetylcholinesterase activity in the cortex and serum (p<0.05). Brain ACh contents of ginseng extract treated groups increased more than that of scopolamine group, which did not show statistically significant. These results suggest that ginseng extract may be useful for the treatment of cognitive impairment.
Traditional co-integration analysis method is known to be difficult to clearly determine the relationship between the cointegrated variables. This study utilizes a fractional cointegation method and a causal analysis of time and frequency domain among the exchange rates of Korea, China and Japan. The results show that even though traditional cointegration methods did not clarify the existence of cointegration, exchange rates were fractionally cointegrated. Causal analysis of time domain and frequency domain provided somewhat different results, but the yen/dollar was useful for forecasting won/dollar and yuan/dollar. Proper use of causal analysis of frequency domain and fractional cointegration emthods may provide useful information that can not be explained from the traditional method.
To investigate the neurobiological bases of learning and memory is one of the ambitious goals of modern neuroscience. The progress in this field of recent years has not only brought us closer to understanding the molecular mechanism underlying long-lasting changes in synaptic strength, but it has also provided further evidence that these mechanisms are required for memory formation. Since twenty years ago, several studies for the tests of the hypothesis that NMDA-dependent hippocampal long-term potentiation(LTP) underlies learning have been reported. Also, in the recent year, data from mutant mice showed that a potential role for NMDA-dependent LTP in hippocampal CA1 and spatial learning. Although the current evidence for the role of NMDA receptor in learning and memory is not still obvious, NMDA receptor seems to act as a critical switch for activation of a cascade of events that underlie synaptic plasticity.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.330-332
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2012
시계열 데이터 모델링은 시간 간격의 길이에 따라 단기적인 패턴이 주로 반영된다. 특히, 모델에 마코프 가정을 적용하였을 경우 이전 시간의 값에 따라 현재값이 결정된다. 시계열 데이터의 장기적인 변화를 다루기 위해, 특정 길이의 순차적 패턴을 부호화 하고, 이를 상위 모델의 입력으로 사용하는 과정을 통해 추상화를 시도하고자 한다. 실제로 사람의 감각기억은 200~500 밀리초 가량의 짧은 기억 유지기간을 갖는데, 이 기간의 정보를 상위 처리기의 입력 단위로 보고자 하는 것이다. 이에 본 고에서는 에너지기반 모델링 기법을 이용하여 반복적으로 나타나는 순차적 패턴을 부호화 하는 방법을 제안한다. 이 부호화 방법은 시간 순서에 따른 패턴의 유사도를 이용하여 확률적으로 다음 패턴과의 관계를 표현할 수 있으며, 이는 향후 시계열 데이터를 간략하게 표현하여 분석 및 시각화에 도움을 줄 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.13-16
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2016
본 논문에서는 순환 신경망을 이용하여 동영상에서의 배경과 전경을 구분하는 알고리즘을 제안한다. 순환 신경망은 일련의 순차적인 입력에 대해서 내부의 루프(loop)를 통해 이전 입력에 의한 정보를 지속할 수 있도록 구성되는 신경망을 말한다. 순환 신경망의 여러 구조들 가운데, 우리는 장기적인 관계에도 반응할 수 있도록 장단기 기억 신경망(Long short-term memory networks, LSTM)을 사용했다. 그리고 동영상에서의 시간적인 연결 뿐 아니라 공간적인 연관성도 배경과 전경을 판단하는 것에 영향을 미치기 때문에, 공간적 순환 신경망을 적용하여 내부 신경망(hidden layer)들의 정보가 공간적으로 전달될 수 있도록 신경망을 구성하였다. 제안하는 알고리즘은 기본적인 배경차분 동영상에 대해 기존 알고리즘들과 비교할만한 결과를 보인다.
This paper studies the outlier detection method for multivariate long memory time series. The existing outlier detection methods are based on a short memory VARMA model, so they are not suitable for multivariate long memory time series. It is because higher order of autoregressive model is necessary to account for long memory, however, it can also induce estimation instability as the number of parameter increases. To resolve this issue, we propose outlier detection methods based on the VHAR structure. We also adapt the robust estimation method to estimate VHAR coefficients more efficiently. Our simulation results show that our proposed method performs well in detecting outliers in multivariate long memory time series. Empirical analysis with stock index shows RVHAR model finds additional outliers that existing model does not detect.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.42
no.8
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pp.1190-1196
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2013
The purpose of this study was to investigate the mechanism and effects of different types of ginseng on memory improvement in an experimental rat model. In this study, SD rats were induced for memory deficits through scopolamine treatment (1 mg/kg, i.p.) then administrated with ginseng extract for 7 weeks. The rats were divided into five groups: saline (1 mL/kg, NC: negative control), white ginseng (300 mg/kg, WG), red ginseng (300 mg/kg, RG), black ginseng (300 mg/kg, BG), and scopolamine (1 mg/kg, PC: positive control). The step through latency of the BG and RG groups was significantly longer than the PC group in the retention trial of multiple trial passive avoidance test. In the spatial reference memory triads of the Morris water maze test, the latency time of BG and RG was significantly lower than the PC group. In addition, in the prove test, the time spent in the platform quadrant of BG and RG groups were significantly longer than the PC group. Brain choline acetyltransferase (ChAT) activities BG and RG groups significantly increased compared to other groups. On the other hand, the levels of malondialdehyde (MDA) were significantly lower in the BG and RG groups compared to other groups. These result suggested that black ginseng could be useful to enhance learning memory and cognitive function by regulation of cholinergic enzymes.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.38
no.4
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pp.409-414
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2009
The aim of this study was to investigate the ameliorating effects of deer antler extract on the learning and memory impairments induced by the administration of scopolamine (2 mg/kg, i.p.) in rats. Tacrine was used as a positive control agent for evaluating the cognition enhancing activity of deer antler extract in scopolamine-induced amnesia models. The results showed that the deer antler extract-treated group (200 mg/kg, p.o.) and the tacrine-treated group (10 mg/kg, p.o.) significantly ameliorated scopolamine-induced amnesia based on the Morris water maze test. Although there was no statistical significance of brain ACh contents among the experimental groups, the brain ACh contents of the deer antler extract-treated group was slightly higher than that of the scopolamine-treated group. The inhibitory effect of deer antler extract on the acetylcholinesterase activity in the brain was significantly lower than that of scopolamine-treated group. The tacrine- and the deer antler-treated groups reduced the MAO-B activity compared to the scopolamine-treated group, but not significantly. These results suggest that the deer antler extract could be an effective agent for the prevention of the cognitive impairment induced by cholinergic dysfunction.
인터넷이 활발히 보급되고 활성화 되면서 그로 인하여 사용자는 많은 정보를 다루게 되고 수많은 자신의 정보를 기억하고 활용하기는 쉽지 않다. 이렇게 수많은 자신의 정보를 효율적이고 안전하게 관리하는 ID관리 중요성과 필요성이 대두되었다. 본 고에서는 국내외적으로 개발된 ID관리 기술들을 조사하고 분석하고 ID관리와 관련된 표준화의 동향을 국내외 표준화 기구를 대상으로 살펴본다. 또한 요즘 들어 이슈화되고 있는 클라우드 컴퓨팅과 ID관리 기술을 융합하는 기술과 표준화의 동향을 알아본다.
본 논문은 chaos이론을 우리나라의 증권시장에 적용하여 실증적으로 자기닮음, 장기기억, 반복형태와 기간주기를 파악하는데 그 목적 이 있다. chaos를 재무관리 분야나 경제학분야에 적용한 경우가 희소하여 이에 대한 천착은 어려운 실정이다. 그러나 chaos의 방법론을 재무관리 분야에 직접적으로 채택 적용하지는 않았으나, 그 대신 전통적인 시계열 분석을 비롯한 전통적인 실증분석을 사용한 많은 연구에서 chaos적 요소가 발견된 경우가 많다. 다만 이 연구들에서 발견된 것들을 chaos적 관점에서 이해하거나 파악하지 않고 전통적인 틀 속에서 해석하고 설명하려고 시도하고, 나아가 그와 같은 현상이 발견되었으므로 전통적인 틀속에서 새로운 방법을 개발하여 이 현상을 설명하거나 해소하려는 노력이 경주되어 왔으며 또한 계속되고 있다. 이 논문에서는 이러한 발견들을 chaos적 관점에서 해석해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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