• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권1호
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• pp.144-150
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• 2020

Reinforcement learning is a technology that can present successful and creative solutions in many areas. This reinforcement learning technology was used to deploy containers from cloud servers to fog servers to help them learn the maximization of rewards due to reduced traffic. Leveraging reinforcement learning is aimed at predicting traffic in the network and optimizing traffic-based fog computing network environment for cloud, fog and clients. The reinforcement learning system collects network traffic data from the fog server and IoT. Reinforcement learning neural networks, which use collected traffic data as input values, can consist of Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks in network environments that support fog computing, to learn time series data and to predict optimized traffic. Description of the input and output values of the traffic-based reinforcement learning LSTM neural network, the composition of the node, the activation function and error function of the hidden layer, the overfitting method, and the optimization algorithm.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1569-1572
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• 1997

In this paper, we present an associative memory network (AMN) controller for dynamic robot control. The purpose of using AMN is to reduce the size of required memory in storing and recalling large of daa representing input relationship of nonlinear functions. With the capability AMN can be used to dynamic robot control, which has nonlinear properties inherently. The proposed AMN control scheme has advantages for the inverse dynamics learning no limitatiion of inpur range, and insensitive of payload change. Computer simulations show the effectiveness and feasibility of proposed scheme.

• 대한본초학회지
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• 제28권6호
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• pp.119-127
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• 2013

Objectives : ${\beta}$-Asarone (BAS) is an active ingredient in Acori Rhizoma. This study investigated anti-neuroinflammatory and memory ameliorating effects of BAS in systemic lipopolysaccharide (LPS)-treated C57BL/6 mice. Methods : BAS was administered orally at doses of 7.5, 15, and 30 mg/kg for 3 days prior to LPS (3 mg/kg, intraperitoneal) injection. Pro-inflammatory cytokine mRNA, including tumor necrosis factor-${\alpha}$ (TNF-ㅍ), interleukin (IL)-$1{\beta}$ and IL-6, was measured in hippocampus tissue using real-time polymerase chain reaction at 4 h after the LPS injection. An ameliorating effect of 30 mg/kg BAS on learning and memory impairment in the LPS-treated mice was verified using the Morris water maze test. Results : BAS significantly attenuated up-regulation of TNF-${\alpha}$, IL-$1{\beta}$, and IL-6 mRNA in hippocampus tissue of the LPS-treated mice. In acquisition training test, BAS improved learning performance of the LPS-treated mice with a significant decrease of escape latency to the platform. In memory retention test, BAS also ameliorated memory impairment of the LPS-treated mice with a significant increase of swimming time in zones neighboring to the platform, number of target heading, and memory score. Conclusion : The results suggest that inhibition of pro-inflammatory cytokines and neuroinflammation in the hippocampus by BAS could be one of the mechanisms for BAS-mediated ameliorating effect on learning and memory impairment in LPS-treated mice.

• 정보화정책
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• 제31권1호
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• pp.32-52
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• 2024

이 연구는 가상현실 에이전트 외국어 강사를 활용한 외국어 학습 효과를 검증하는 것을 목표로 한다. 외국어 학습맥락을 고려해 가상현실 에이전트를 원어민과 비원어민으로 구분해 이를 실험자 간 요인으로, 에이전트의 역할은 교사와 판매원으로 나누어 실험자 내 요인으로 설정한 후, 몰입형 가상환경 콘텐츠를 직접 개발하고, 2×2 혼합요인설계를 하여 실험을 진행했다. 자발적으로 참여한 72명의 대학생을 대상으로 실험을 한 결과, 학습만족감, 기억, 회상에서 에이전트의 원어민 여부와 역할간 상호작용 효과가 통계적으로 유의미하게 나타났으나, 학습자신감, 프레즌스는 상호작용 효과와 주효과 모두에서 유의미한 차이를 보이지 않았다. 가상환경에서의 맥락적 학습이 학습 효과와 만족감을 증진한다는 결과와 에이전트의 역할이 학습자의 기억에 영향력을 미친다는 결과는 가상현실 에이전트 외국어 강사를 활용한 외국어 학습 효과의 유효성을 증명한 것으로, 가상현실 에이전트를 활용한 다양한 처치 결과가 학습자의 인지 및 정서적 반응에 긍정적 효과를 줄 수 있다는 중요한 이론적, 실증적 함의를 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.9-15
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• 1998

본 논문은 뉴로제어 및 반복학습 제어기법에 기반한 미지의 비선형시스템의 적응학습제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 시스템에서 반복학습제어기는 새로운 기준 궤적에 대해 시스템의 출력이 원하는 궤적으로 정확히 수렴하도록 하는 적응과 단기간 제어정보를 기억하는 기능을 수행한다. 상대차수만 알고 있는 미지 시스템에 대한 박복학습 법칙이 학습이득은 신경회로망을 이용하여 추정된다. 반복학습제어기에 의해 습득된 제어정보는 장기메모리에 기반한 앞먹임 뉴로제어기로 이전되어 누적기억됨으로써 과거에 겸험된 기준 궤적에 대해서는 신속하게 추종할 수 있도록 한다. 2자유도 매니퓰레이터에 적용하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.67-75
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• 2022

Recently, e-learning has been attracting significant attention due to COVID-19. However, while e-learning has many advantages, it has disadvantages as well. One of the main disadvantages of e-learning is that it is difficult for teachers to continuously and systematically monitor learners. Although services such as personalized e-learning are provided to compensate for the shortcoming, systematic monitoring of learners' concentration is insufficient. This study suggests a method to evaluate the learner's concentration by applying machine learning techniques. In this study, emotion and gaze data were extracted from 184 videos of 92 participants. First, the learners' concentration was labeled by experts. Then, statistical-based status indicators were preprocessed from the data. Random Forests (RF), Support Vector Machines (SVMs), Multilayer Perceptron (MLP), and an ensemble model have been used in the experiment. Long Short-Term Memory (LSTM) has also been used for comparison. As a result, it was possible to predict e-learners' concentration with an accuracy of 90.54%. This study is expected to improve learners' immersion by providing a customized educational curriculum according to the learner's concentration level.

• Journal of Ginseng Research
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• 제24권1호
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• pp.8-17
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• 2000

스테로이드 호르몬의 일종인 에스트로젠은 생식기능에 영향을 미치는 것 외에 학습 및 기억과 관련된 기능에도 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 최근, 에스트로젠은 기억과 관련된 뇌세포 신 경망의 발달과 뇌 기능 장애를 방지할 수 있다는 부분에서 상당한 관심의 대상이되고 있다. 그러나 에스트로젠 대체 치료가 폐경기의 많은 여성들에게 도움을 주기도 하지만 여러 부작용을 유발하는 것으로도 알려져 있다 인삼 역시도 스테로이드 특성을 보이며 에스트로젠과 유사한 화학구조를 가지는 여러 성분을 가지고 있다. 본 실험의 목적은 첫째로 공간 기억력을 측정하기에 여러 장점을 가지고 있으면서 다른 어떠한 행동학적 실험보다 학습과 기억의 동물 모텔로 잘 알려진 방법인 Morris water maze를 이용하여 에스트로젠의 효과를 확인하고, 두 번째는 인삼이 학습과 기억에서 에스트로젠과 같은 효과를 나타낼 수 있는지를 확인하는 것이다. 본 실험은 인위적으로 난소를 제거한 쥐에 17$\beta$-estradiol(100~250 $\mu\textrm{g}$/ml), panaxadiol(PD), panaxatriol(PT) sapo-nins(15~100 $\mu\textrm{g}$/ml)을 sesame oil에 녹인 capsule을 implant했다. 첫 번째 실험에서 난소를 제거한 쥐에 에스트로젠을 투입했을때 학습과 기억의 효과를 확인했다. 두 번째 실험에서는 난소를 제거한 쥐에 3가지 다른 농도에서의 PD, PT를 투입했을 때 학습과 기억에 대한 에스트로젠의 효과와 비교해 보았다. 2주 동안의implant 후 water maze 실험결과 세 그룹 모두 난소를 제거한 그룹보다 기억력이 향상되었다 이러한 결과를 토대로 에스트로젠이 학습과 기억에 영향을 준다는 것을 확인할 수 있었고 PD, PT 또한 학습과 기억에 관련된 행동에서 에스트로젠과 같은 효과를 나타낼 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 동물모델에서의 연구를 통하여 인삼이 에스트로젠 장기결핍치료에서 나타나는 여러 호르몬 부작용을 극복할 수 있는 에스트로젠 대체물질로 개발되어 기억력 저하를 수반하는 Alzheimer's disease 및 여러 퇴행성 중추신경 질환의 치료제로 대체의학의 natural compound이용에 그 기초 기전을 제공할 수 있으리라 여긴다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.54-61
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• 2009

본 논문에서는 비전 패턴인식 알고리즘인 시공간적 계층 메모리 학습 알고리즘을 이용한 새로운 근전도 패턴인식 방법을 제시한다. 효율적인 근전도 신호의 학습과 분류를 위하여 단순화된 2 레벨의 공간적 집합, 시간적 집합, 그리고 관리 맵퍼를 이용한 수정된 시공간적 계층 메모리 학습 알고리즘을 제안한다. 인식 성능을 향상시키기 위해서 관리 맵퍼 학습뿐만 아니라 시간적 집합 학습에도 카테고리 정보를 사용한다. 실험을 통하여 열 가지 손동작이 성공적으로 인식됨을 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.98-101
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• 2019

At present, deep convolutional neural networks have made a very important contribution in single-image super-resolution. Through the learning of the neural networks, the features of input images are transformed and combined to establish a nonlinear mapping of low-resolution images to high-resolution images. Some previous methods are difficult to train and take up a lot of memory. In this paper, we proposed a simple and compact deep recursive residual network learning the features for single image super resolution. Global residual learning and local residual learning are used to reduce the problems of training deep neural networks. And the recursive structure controls the number of parameters to save memory. Experimental results show that the proposed method improved image qualities that occur in previous methods.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제16권4호
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• pp.320-327
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• 2008

Several lines of evidence indicate that adenosine $A_{2A}$ agonist disrupts spatial working memory. However, it is unclear which stages of learning and memory are affected by the stimulation of adenosine $A_{2A}$ receptor. To clarify these points, we employed CV-1808 as adenosine $A_{2A}$ agonist and investigated its effects on acquisition, consolidation, and retrieval phases of learning and memory using passive avoidance and the Morris water maze tasks. During the acquisition phase, CV-1808 (2-phenylaminoadenosine, 1 and 2 mg/kg, i.p.) decreased the latency time in passive avoidance task and the mean savings in the Morris water maze task, respectively. During the consolidation and retrieval phase tests, CV-1808 did not exhibited any effects on latency time in passive avoidance task and the mean savings in the Morris water maze task. These results suggest that CV-1808 as an adenosine $A_{2A}$ agonist impairs memory acquisition but not consolidation or retrieval.