원격 환경에서의 안전한 데이터 처리를 위한 기술 중 동형암호는 암호화된 데이터 간의 연산을 통한 프라이버시 보존형 연산이 가능하여 최근 딥러닝 연산을 동형암호로 수행하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 동형암호는 신경망에 존재하는 비산술 활성화함수를 직접적으로 연산할 수 없어 다항함수로 대체하여 연산해야만 하는데, 이로 인해 모델의 정확도가 하락하거나 과도한 연산 부하가 발생하는 등의 비효율성 문제가 발생한다. 본 연구에서는 모델 내의 활성화함수를 서로 다르게 근사하는 접근을 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)에 적용하여 효율적인 동형암호 연산을 수행하는 방법을 제안하고자 한다.
배경: Phospholipase C(PLC)는 세포의 성장, 분화, 변형(transformation)과 관련된 세포내 신호 전달과정에 중추적인 역할을 하는 효소이다. 이들 중 PLC-$\gamma$는 tyrosine kinase의 인산화에 의해 주로 활성화되는 데, 최근에 phosphatidic acid(PA), phosphatidy-linositol 3, 4, 5-trisphosphate($PIP_3$), tau 단백에 의한 활성화 기전이 밝혀진 바 있다. 특히 tau 단백은 bovine brain에서 arachidonic acid와 함께 PLC-$\gamma$를 활성화시키는 것으로 알려져 PLC-$\gamma$와 $PLA_2$ 사이의 cross-talk이 이루어질 가능성이 제시되고 있다. 최근 보고에 의하면 tau 단백과 같은 기전으로 PLC-${\gamma}1$ 활성화시키는 단백이 bovine lung에서 발견되었고, 이 활성화 단백을 정제 및 클론하여 AHNAK 단백임이 확인된 바 있다. 또한 PLC-${\gamma}1$이 유방암, 대장암, 위암 등에서 증가되어 있어 발암 과정과 연관되어 있음이 보고되어 왔으나 PLC-${\gamma}1$의 활성화 단백인 AHNAK 단백에 대해서는 질병과 관련되어 연구된 것이 아직 없는 실정이며 저자 등은 폐암 조직과 정상 폐조직에서 AHNAK 단백의 발현 양상을 연구하여 폐암의 발암과정에 AHNAK 단백이 관여함을 밝히고자 하였다. 대상 및 방법: 아주대학교 병원에 내원하여 폐암으로 수술을 받은 환자의 폐암 조직과 동일 환자의 정상 폐조직에서 AHNAK 단백의 발현양상을 western blot 분석과 면역조직화학적 염색방법을 통하여 조사하였다. 결과: 14예의 편평상피암 세포조직 중 8예 (57.1 %)와 14예의 선암 세포조직 모두에서 정상 대조군에 비해 AHNAK 단백의 발현이 증가하였고, 70 kDa~200kDa의 여러가지 분자량을 가지는 띠모양으로 나타났다. 면역조직화학적 염색에서도 정상 폐조직보다 폐암 조직내에서 강한 발색반응을 보였다. 결론: PLC-${\gamma}1$의 활성화 단백인 AHNAK 단백이 폐암 조직에서 정상 조직보다 과발현된 것은, AHNAK 단백이 PLC-${\gamma}1$을 활성화시켜 폐암의 발생 기전에 관여할 수 있음을 뒷받침한다고 하겠다.
SBR과 타이어의 속도론적 해석을 수행하기 위하여 질소기류 상태에서 각각 5, 10, 15, $20^{\circ}C/min$으로 열분석을 수행하여 Kissinger, Friedman, Ozawa 방법에 의해 활성화 에너지와 반응차수를 계산하였다. Friedman 방법에 의해 산출된 활성화 에너지는 SBR은 247.53kJ/mol, 타이어는 230.00kJ/mol이었으며, Ozawa 방법에 의한 활성화 에너지는 SBR이 254.80kJ/mol, 타이어가 215.76kJ/mol로 나타났다. 열분석을 수행한 결과 미분법인 Friedman 방법과 적분법인 Ozawa 방법이 SBR과 타이어의 속도론적 해석에 더 적합한 것으로 나타났다. 열분해 공정을 이용하여 SBR과 타이어를 분해한 결과 온도가 증가함에 따라 액상 생성물의 수율이 전반적으로 증가하는 경향을 보였으며, 가열속도가 $20^{\circ}C/min$일 때 SBR의 경우 $700^{\circ}C$에서 액상 생성물의 수율이 86%로 최대 값을 보였으며, 타이어의 경우 $700^{\circ}C$에서 액상 생성물의 수율이 55%로 최대값을 보였다. 이로부터 SBR과 타이어 분해공정에서 열분해 온도와 가열속도가 중요한 변수로 작용함을 알 수 있으며, 본 연구에서는 $70^{\circ}C$, $20^{\circ}C/min$을 최적분해 조건으로 제시할 수 있다.
인터넷 이용이 활성화 되면서 각종 웹 서버에서의 개인정보 과다 수집 및 노출이 큰 이슈가 되고 있다. 인터넷이 우리 생활에 주는 편리함을 그대로 누리면서 개인정보를 보호할 수 있는 방안으로 익명 인증 기술이 있을 수 있다. 익명 인증은 익명성을 제공하는 디지털 서명을 이용한 인증 방법이다. 익명성을 제공하는 디지털 서명 방법은 전자화폐와 전자투표 시스템 등의 응용을 위해서 주로 연구되어 왔으나, 최근에는 인터넷 환경에서 개인정보 보호를 위한 익명 인증 방법의 하나로써 연구되고 있다. 본 고에서는 익명성을 제공하는 전자서명 방법에 관하여 소개하고, 이들 전자서명 방법 중 익명 인증을 위해서 가장 많은 연구가 되고 있는 그룹 서명 방법의 최근 연구동향에 관하여 기술하고자 한다.
최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다. 이를 예방하기 위해서 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 많이 이루어지고 있는데, 예를 들어 자동 주차 시스템, AVM(Around View Monitoring) 시스템 등이 있다. 본 논문에서는 AVM 시스템 중 원근 왜곡을 보정하는 단계에서 직선 및 교점을 검출할 때, NMS(Non-Maximum Suppression)를 적용한 허프 변환 방법을 사용할 것이다. 또한 기존의 Sub-Pixel을 이용한 직선 및 교점 검출 방법과 NMS을 적용한 허프 변환 방법을 사용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 비교 분석함으로써 제안하는 NMS를 적용한 허프변환을 이용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 사용하여 보다 효율적인 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
국내 이러닝은 온라인의 장점을 충분히 활용하지 못하고 있다고 할 수 있다. 이러닝이 점차 보편화 되고 있는 시점에서, 학습 모델의 다양화가 이루어진다면 오프라인 학습 방식에도 영향을 끼칠것으로 보인다. 우리나라의 교육환경의 고질적인 문제들을 해결할 수 있는 모델 개발이 활성화 될 필요가 있다. 그 방법 중 하나로, 기존의 이러닝 플랫폼에서 사용되고 있는 학습정도 측정방식인 접속시간에 의한 출석인정 방법의 한계점을 고찰한다. 디바이스의 발달로 모바일 환경이 급속도로 퍼진 현재에 구태의연한 방법을 과감히 지양하고 기존 이러닝 플랫폼의 한계점을 보완할 수 있는 방법으로 문제를 활용한 학습도 측정방법을 제시한다.
PFCM-R 알고리즘을 적용한 기존의 반려견 진단 방법에서는 클러스터링에서 사용되는 파라미터 값을 경험적으로 설정하고 견주가 입력하는 증상들 사이에서 관련성이 낮은 증상이 필터링 되지 않아서 질병의 도출 성능을 저하시키는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 노드 활성 함수를 적용하여 증상간의 관련성이 적은 증상 데이터를 제거하여 학습 데이터를 구성한 후, 연상 메모리 알고리즘에 적용하여 반려견의 질병에 대한 진단 성능을 개선시키는 하이브리드 기반 다층 학습 구조를 제안하여 반려견 진단에 적용한다. 기존의 PFCM-R 알고리즘 진단 방법과 제안된 하이브리드 다층 구조 진단 방법을 비교분석한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 입력된 증상들에 대해서 기존의 방법보다 관련성이 있는 질병 도출 성능이 23.7%가 개선되었다.
목적: STAT3는 주요 세포 진행과정을 조절하는 암유전자로, 활성화되면 여러 악성종양의 생물학적, 임상적 특징과 연관된다고 알려져 있고, 한편 배아줄기세포와 연관된 유전자이기도 하다. 본 연구에서는 연골종양의 발생에 STAT3 활성화가 관여하는지 살펴보았다. 대상 및 방법: 총 33예의 각종 양성 및 악성 연골종양에서 STAT3 활성화를 살펴보기 위해 활성화된 $pSTAT3^{tyr705}$에 특이한 단클론성 항체를 이용한 면역조직화학법을 시행하였다. 결과: 통상적인 연골육종 17예 중, 조직학적 등급 3의 연골육종은 3예(50%)에서 pSTAT3에 양성이었고, 등급 1 및 2 연골육종은 모두 음성이었다. 즉 pSTAT3 양성도는 조직학적 등급과 통계학적으로 유의한 상관관계(p=0.0432)를 나타내었다. 또한 투명세포 연골육종 2예(50%)도 pSTAT3에 양성이었다. 내연골종, 연골모세포종, 연골점액양섬유종 등 12예의 양성 연골종양 중 6예(50%)에서 pSTAT3가 관찰되었다. 결론: STAT3 활성화는 통상적인 연골육종 중 고도의 조직학적 분화도가 나쁜 등급에서 주로 발견된다. 배아줄기세포 표지자인 STAT3가 양성 및 악성 연골종양 일부에서 활성화되는 것으로 미루어보아 연골 기원 종양에서도 악성종양의 줄기세포 가설을 제안할 수 있다.
90년대 초반 한 중 간 교역확대와 이에 따른 물동량 증대에 힘입어 중국발 Sea & Air 운송 화물은 연평균 50% 이상의 높은 증가세를 보였다. 하지만 90년대 후반을 기점으로 증가폭이 둔화되었으며, 최근에는 정체 및 감소의 형태를 보이고 있다. 이러한 측면에서 한중간 교역의 지속적인 성장패턴과는 다소 상이한 형태를 나타내는 Sea & Air 운송의 향후 물동량을 전망하고, 이에 대한 활성화방안을 제시하는 것은 시급한 문제이다. 본 연구에서는 Sea & Air 운송의 물동량을 예측하며, Sea & Air 운송의 활성화 요인을 도출하고, 이들 요인의 중요도를 파악하여 시행을 위한 우선순위를 확정하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 연구방법론은 ARIMA와 Fuzzy-AHP(퍼지계층분석법)를 사용하였다. ARIMA 분석을 위해 2007년부터 2012년 4월까지의 실적치를 사용하였으며 2015년까지 물동량을 예측하였다. ARIMA 예측결과, Sea & Air 물동량은 2012년 약 4만 톤에서 2015년 약 3만 3천 톤으로 감소할 것으로 분석되었다. 한편, 활성화 요인의 가중치를 도출하기 위해 Fuzzy-AHP법을 사용하였다. 분석 결과, 대분류 활성화 요인 중 'Sea & Air 운송 관련 정보시스템 구축 정책'이 가장 중요한 활성화 요인으로 나타났으며, 세부분류 활성화 요인 중 '혼재가능 물류센터 건설'이 가장 중요한 요인으로 선정되었다.
산화처리 된 평직형태의 탄소섬유와 resole 형태의 페놀수지를 7:3 중량비로 혼합하여 성형공정에 따라 탄소섬유/페놀수지 복합재료를 제조하였으며, 이를 다시 불활성 분위기에서의 탄화(100$0^{\circ}C$) 및 $CO_2$ 분위기에서 활성화(700, 800,, 900 및 100$0^{\circ}C$)시켜 PAN계 활성탄소섬유/페놀수지 복합재료를 제조하였다. 본 연구에서는, 이렇게 제조된 복합재료에 활성화 온도가 미치는 영향을 중화 적정법에 따른 pH, 표면 산도 및 표면 염기도 등의 표면성질과 BET 방법에 따른 비표면적, 기공구조 등의 흡착특성을 측정하여 고찰하였다. 또한, ASTM에 따라 시편에 걸리는 압력 손실을 측정하였다. 결과적으로, 활성화 온도는 그 표면 성질의 변화에 영향을 주어, 90$0^{\circ}C$ 이상의 온도에서 시료의 표면은 점차 염기성이 커지는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 비표면적, 총 기공 부피 및 기공 크기 분포도 등의 발달은 활성화 온도의 증가에 따라 점차 증가함을 쉽게 확인할 수 있으며, 그 중 활성화 온도가 90$0^{\circ}C$인 경우 가장 발달한 것으로 나타났다. 마찬가지로, 활성화 온도의 증가에 따라 시편 양 단면에 걸리는 압력손실은 점차 감소하였으며, 이것은 열처리 온도에 의한 활성탄소섬유 복합재료의 질량손실에 의한 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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