• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.120-126
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• 2019

최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.

• BMB Reports
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• 제52권6호
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• pp.373-378
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• 2019

The nucleotide-binding and oligomerization domain (NOD) is an innate pattern recognition receptor that recognizes pathogen- and damage-associated molecular patterns. The 29-kDa amino-terminal fibronectin fragment (29-kDa FN-f) is a matrix degradation product found in the synovial fluids of patients with osteoarthritis (OA). We investigated whether NOD2 was involved in 29-kDa FN-f-induced pro-catabolic gene expression in human chondrocytes. The expression of mRNA and protein was measured using quantitative real-time polymerase chain reaction (qrt-PCR) and Western blot analysis. Small interfering RNAs were used for knockdown of NOD2 and toll-like receptor 2 (TLR-2). An immunoprecipitation assay was performed to examine protein interactions. The NOD2 levels in human OA cartilage were much higher than in normal cartilage. NOD1 and NOD2 expression, as well as pro-inflammatory cytokines, including interleukin-1beta (IL-$1{\beta}$) and tumor necrosis factor-alpha (TNF-${\alpha}$), were upregulated by 29-kDa FN-f in human chondrocytes. NOD2 silencing showed that NOD2 was involved in the 29-kDa FN-f-induced expression of TLR-2. Expressions of IL-6, IL-8, matrix metalloproteinase (MMP)-1, -3, and -13 were also suppressed by TLR-2 knockdown. Furthermore, NOD2 and TLR-2 knockdown data demonstrated that both NOD2 and TLR-2 modulated the expressions of their adaptors, receptorinteracting protein 2 (RIP2) and myeloid differentiation 88, in 29-kDa FN-f-treated chondrocytes. 29-kDa FN-f enhanced the interaction of NOD2, RIP2 and transforming growth factor beta-activated kinase 1 (TAK1), an indispensable signaling intermediate in the TLR-2 signaling pathway, and activated nuclear factor-${\kappa}B$ (NF-${\kappa}B$), subsequently leading to increased expressions of pro-inflammatory cytokines and cartilage-degrading enzymes. These results demonstrate that 29-kDa FN-f modulated pro-catabolic responses via cross-regulation of NOD2 and TLR-2 signaling pathways.

• 한국지구과학회지
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• 제42권5호
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• pp.571-587
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• 2021

본 연구는 귀추가 적용된 야외 지질 답사에서 중학생들의 관찰을 통한 문제 인식과 단서 포착 과정을 조사했다. 이를 위해 진단 평가, 야외 지질 답사, 답사 정리 순서로 진행되는 8회에 걸친 프로그램을 개발하여 중학교 1학년 학생 6명에게 적용했다. 야외 지질 답사는 2회로 자료 제공, 관찰, 규칙 생성, 가설 생성, 최종 가설 발표 순서로 진행됐다. 연구 자료로 야외 지질 답사 수업 녹음 및 녹화 자료, 학생 활동지 등이 수집되어 질적으로 분석됐다. 분석 결과, 야외 지질 답사 수행에서 세 가지 관찰 양상이 나타났다. 첫째, 관찰한 후 단서로 활용한 경우, 둘째, 관찰한 후 단서로 활용하지 않은 경우, 셋째, 관찰하지 못해 단서로 활용하지 않은 경우 등이다. 각각은 단서의 지질학적 중요도, 주목도, 단서의 종류, 관찰 특징(주목도 요소), 단서 활용 내용, 단서 버림 이유 등으로 구분할 수 있다. 이러한 결과를 종합해 각 양상에 해당하는 교육적 적용 방안을 모색하여 제시했다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.180-192
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• 2021

이미지 인식 및 패턴 감지를 위해 널리 사용되는 알고리즘 중 하나는 convolution neural network(CNN)이다. CNN에서 대부분의 연산량을 차지하는 convolution 연산을 효율적으로 처리하기 위해 외부 하드웨어 가속기를 사용하여 CNN 어플리케이션의 성능을 향상 시킬 수 있다. 이러한 하드웨어 가속기를 사용함에 있어서 CNN은 막대한 연산량을 처리하기 위해 오프칩 DRAM에서 가속기 내부의 메모리로 데이터를 갖고 와야 한다. 즉 오프칩 DRAM과 가속기 내부의 온칩 메모리 혹은 글로벌 버퍼 사이의 데이터 통신이 CNN 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 끼친다. 본 논문에서는 CNN 가속기 내의 온칩 메모리 혹은 글로벌 버퍼의 크기에 따른 주메모리 혹은 DRAM으로의 접근 횟수를 추산할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. CNN 아키텍처 중 하나인 AlexNet에서, CNN 가속기 내부의 글로벌 버퍼의 크기를 증가시키면서 시뮬레이션 했을 때, 글로벌 버퍼 크기가 100kB 이상인 경우가 100kB 미만인 경우보다 가속기 내부와 오프칩 DRAM 간의 접근 횟수가 0.8배 낮은 것을 확인 했다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.359-366
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• 2020

본 논문에서는 전산구조 해석 데이터를 기반으로 인공 신경망을 활용하여 헬리데크 구조물에 대한 손상 추정 기법을 제안하였다. 헬리데크를 구성하는 트러스와 서포트 부재들에 대해서 절점을 공유하는 부재들을 70개의 모델로 그룹화 하였으며, 최대 3가지 부재 그룹에 무작위로 손상을 부여하여 총 37,400개의 손상 시나리오를 생성하였다. 이들 각각에 대해서 구조 해석 프로그램을 통해 모드 해석을 수행하였으며, 전체 손상 시나리오를 사용 목적에 따라 학습, 유효성 검사, 그리고 검증 시나리오로 분리하였다. 헬리데크의 손상 및 비손상 상태의 동적 응답 특성에 대한 패턴 인식을 위해 PyTorch 프로그램을 활용하여 3개의 은닉층을 가지는 인공 신경망을 구성하였으며, 이에 대해서 다양한 손상 시나리오를 반복 학습함으로써 손실 함수를 최소로 하는 인공 신경망을 도출하였다. 최종적으로 총 400개의 검증 시나리오에 대해서 인공 신경망이 추정한 손상률과 실제 부여된 손상률을 비교하였으며, 그 결과 본 연구를 통해 얻어진 인공 신경망이 손상 부재의 위치와 손상 정도를 매우 높은 정확도로 예측하는 것을 확인하였다.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제29권4호
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• pp.410-418
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• 2021

Helicobacter pylori causes chronic gastritis through cag pathogenicity island (cagPAI), vacuolating cytotoxin A (VacA), lipopolysaccharides (LPS), and flagellin as pathogen-related molecular patterns (PAMPs), which, in combination with the pattern recognition receptors (PRRs) of host cells promotes the expression and secretion of inflammation-causing cytokines and activates innate immune responses such as inflammasomes. To identify useful compounds against H. pylori-associated gastric disorders, the effect of chalcone derivatives to activate the nucleotide-binding oligomerization domain (NOD)-like receptor family, pyrin domain-containing 3 (NLRP3) inflammasome was examined in an H. pylori-infected human monocytic THP-1 cell line in this study. Among the five synthetic structurally-related chalcone derivatives examined, 2'-hydroxy-4',6'-dimethoxychalcone (8) and 2'-hydroxy-3,4,5-trimethoxychalcone (12) strongly blocked the NLRP3 inflammasome in H. pylori-infected THP-1 cells. At 10 μM, these compounds inhibited the production of active IL-1β, IL-18, and caspase-1, and apoptosis-associated speck-like protein containing a caspase recruitment domain (ASC) oligomerization, but did not affect the expression levels of NLRP3, ASC, and pro-caspase-1. The interruption of NLRP3 inflammasome activation by these compounds was found to be mediated via the inhibition of the interleukin-1 receptor-associated kinase 4 (IRAK4)/IκBα/NF-κB signaling pathway. These compounds also inhibited caspase-4 production associated with non-canonical NLRP3 inflammasome activation. These results show for the first time that certain chalcones could interrupt the activation of the NLRP3 inflammasome in H. pylori-infected THP-1 cells. Therefore, these chalcones may be helpful in alleviating H. pylori-related inflammatory disorders including chronic gastritis.

• 농업과학연구
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• 제48권2호
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• pp.251-264
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• 2021

Bovine respiratory syncytial virus (BRSV) and bovine viral diarrhea virus (BVDV) are the main viral contributors to bovine respiratory disease (BRD) with high mortality and morbidity. BRD control measures include vaccination that modulates immunological profiles reflected in blood cells, serum, and body secretions, such as milk. This study evaluated the immune responses to an inactivated BRD vaccine in lactating cows reared in a natural environment on a dairy farm. The cows were intramuscularly inoculated with the vaccine, and serum, blood, and milk were collected pre-and post-vaccination. Our study revealed a prominent increase in BRSV-specific antibodies both in serum and milk, while the change in BVDV-specific antibodies was insignificant. Serum interleukin (IL)-1β and IL-6 levels significantly decreased, but this change was not reflected in milk. Evaluation of pattern recognition receptors (PRRs) via RT-qPCR revealed downregulation of nucleotide-binding oligomerization domain 2 (NOD2). The concentrations of BRSV antibodies, BVDV antibodies, IL-2, and IL-17A in serum and milk were strongly correlated, implying a concurrent influence on both body fluids. Thus, immunological factors modulated as a result of vaccination generally measured in serum were reflected in milk, demonstrating the suitability of milk evaluation as an alternative approach for immunological observations. Furthermore, the correlation between BRSV antibodies and NOD2 and that between BVDV antibodies and toll-like receptor (TLR) 2, TLR3, TLR4, and TLR5 imply the possible role of PRRs for the assessment of the immune response developed in immunized cows reared on the farm.

• 한국환경농학회지
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• 제40권1호
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• pp.1-12
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• 2021

BACKGROUND: G protein-coupled receptors (GPCRs) are widely distributed in various organisms. Insect GPCRs shown as in vertebrate GPCRs are membrane receptors that coordinate or involve in various physiological processes such as learning/memory, development, locomotion, circadian rhythm, reproduction, etc. This study aimed to identify GPCRs expressed in fat body and compare the expression pattern of GPCRs in different temperature conditions. METHODS AND RESULTS: To identify GPCRs genes and compare their expression in different temperature conditions, total RNAs of fat body in Plutella xylostella larva were extracted and the transcriptomes have been analyzed via next generation sequencing method. From the fat body transcriptomes, genes that belong to GPCR Family A, B, and F were identified such as opsin, gonadotropin-releasing hormone receptor, neuropeptide F (NPF) receptor, muthuselah (Mth), diuretic hormone receptor, frizzled, etc. Under low temperature, expressions of GPCRs such as C-C chemokine receptor (CCR), opsin, prolactin-releasing peptide receptor, substance K receptor, Mth-like receptor, diuretic hormone receptor, frizzled and stan were higher than those at 25℃. They are involved in immunity, feeding, movement, odorant recognition, diuresis, and development. In contrast to the control (25℃), at high temperature GPCRs including CCR, gonadotropin-releasing hormone receptor, moody, NPF receptor, neuropeptide B1 receptor, frizzled and stan revealed higher expression whose biological functions are related to immunity, blood-brain barrier formation, feeding, learning, and reproduction. CONCLUSION: Transcriptome of fat body can provide understanding the pools of GPCRs. Identifications of fat body GPCRs may contribute to develop new targets for the control of insect pests.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.850-858
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• 2022

리소스가 제한된 임베디드 장치에 GRU를 배포하기 위해 이 논문은 구조적 압축을 가능하게 하는 재구성 가능한 FPGA 기반 GRU 가속기를 설계한다. 첫째, 조밀한 GRU 모델은 하이브리드 양자화 방식과 구조화된 top-k 프루닝에 의해 크기가 대폭 감소한다. 둘째, 본 연구에서 제시하는 재사용 컴퓨팅 패턴에 의해 외부 메모리 액세스에 대한 에너지 소비가 크게 감소한다. 마지막으로 가속기는 알고리즘-하드웨어 공동 설계 워크플로의 이점을 얻는 구조화된 희소 GRU 모델을 처리할 수 있다. 또한 모든 차원, 시퀀스 길이 및 레이어 수를 사용하여 GRU 모델에 대한 추론 작업을 유연하게 수행할 수 있다. Intel DE1-SoC FPGA 플랫폼에 구현된 제안된 가속기는 일괄 처리가 없는 구조화된 희소 GRU 네트워크에서 45.01 GOPs를 달성하였다. CPU 및 GPU의 구현과 비교할 때 저비용 FPGA 가속기는 대기 시간에서 각각 57배 및 30배, 에너지 효율성에서 300배 및 23.44배 향상을 달성한다. 따라서 제안된 가속기는 실시간 임베디드 애플리케이션에 대한 초기 연구로서 활용, 향후 더 발전될 수 있는 잠재력을 보여준다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.62-68
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• 2022

수산 양식장 질병 감염의 확산을 사전에 차단을 위해서는 양식장의 수질 환경 및 생육 어류의 상태를 실시간 모니터링하면서 어류의 질병을 예측하는 시스템이 필요하다. 어류 질병 예측의 기존 연구는 이미지 처리 기법이 대부분이었으나 최근에는 딥러닝 기법을 통한 질병 예측방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 수산 양식장에서 발생할 수 있는 넙치의 질병을 딥러닝 기술로 예측하는 방법에 대한 연구결과를 소개하고자 한다. 이 방법은 양식장에서 수집된 카메라 영상에 데이터 증강과 전처리 포함하여 질병 인식률의 성능을 높인다. 이것을 통해 질병 어류를 조기 발견으로 양식 어업에서 어류 집단 폐사 등 어업 재해를 예방하고 지역 수산 양식장으로 어류의 질병 확산 피해를 줄여 매출액 감소 차단될 것으로 기대한다.