• 감성과학
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• 제21권3호
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• pp.83-102
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• 2018

The process model of emotion regulation suggests that cognitive reappraisal and expressive suppression engage at different time points in the regulation process. Although multiple brain regions and networks have been identified for each strategy, no articles have explored changes in network characteristics or network connectivity over time. The present study examined (a) the whole-brain network and six other resting-state networks, (b) their modularity and global efficiency, which is an index of the efficiency of information exchange across the network, (c) the degree and betweenness centrality for 160 brain regions to identify the hub nodes with the most control over the entire network, and (d) the intra-network and inter-network functional connectivity (FC). Such investigations were performed using a traditional large-scale FC analysis and a relatively recent sliding window correlation analysis. The results showed that the right inferior orbitofrontal cortex was the hub region of the whole-brain network for both strategies. The present findings of temporally altering functional activity of the networks revealed that the default mode network (DMN) activated at the early stage of reappraisal, followed by the task-positive networks (cingulo-opercular network and fronto-parietal network), emotion-processing networks (the cerebellar network and DMN), and sensorimotor network (SMN) that activated at the early stage of suppression, followed by the greater recruitment of task-positive networks and their functional connection with the emotional response-related networks (SMN and occipital network). This is the first study that provides neuroimaging evidence supporting the process model of emotion regulation by revealing the temporally varying network efficiency and intra- and inter-network functional connections of reappraisal and suppression.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.58-65
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• 2010

본 연구는 선불 또는 후불 교통카드 사용에 있어서 사용불가 카드 또는 사용 가능 카드 정보만을 구성하여 시스템 운영의 응답 시간을 단축하여 선별하는 방법과 그 시스템에 관한 것으로 기존의 카드 방식에서 제안하고 있는 방법의 차이점을 개선하므로 정보를 구성하고 있는 용량을 개선하여 처리 용량 대비 업데이트 속도를 개선하여 시스템의 효율성을 향상 시키고자 하였다. 이에 본 연구에서는 각각의 파일은 다수의 섹션으로 구성하고 또한 각 섹션은 다수개의 블록으로 구성하고 각 블록은 다수개의 셀 단위의 크기로 분할하여 구성한 인덱스 부와 사용 불가 또는 사용 가능 카드 정보 중에 더 낮은 비율을 차지하는 정보로 구성하는 데이터 부의 영역으로 구성하여 시스템의 성능을 개선하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.269-276
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• 2016

최근 책임감리제도가 CM제도로 전환되고 ICEC 등급체계가 도입되는 과정에 건설관련 단체들은 국토교통부에 수시로 의견을 제시하고 있다. 그러나 그 정책 변화에 대하여 도로건설기술자들이 어떻게 인식하고 있는지 조사된 자료가 없다. 본 연구에서는 건설기술교육원에서 직무교육을 받고 있는 도로건설기술자들을 대상으로 CM과 ICEC 등급체계에 대하여 2차례 설문조사를 실시하고 분석하였다. 도로건설기술자들의 응답 추세는 외부 기관에 별도로 의뢰한 설문조사를 통하여 검증하였다. 그 결과를 토대로 하여 엔지니어링업계의 국제경쟁력을 높일 수 있는 건설정책 개선안을 도출하였다.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제22권3호
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• pp.213-222
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• 2014

Abnormal adaptation of the stress-response system following traumatic stress can lead to alterations in the hypothalamic-pituitaryadrenal (HPA) axis that may contribute to the development of post-traumatic stress disorder (PTSD). The present study used several behavioral tests to investigate the anxiolytic-like and antidepressant activity of L-tetrahydropalmatine (L-THP) in an experimental rat model of anxiety and depression induced by single prolonged stress (SPS), an animal model of PTSD. Male rats were treated intraperitoneally (i.p.) with vehicle or varied doses of THP 30 min prior to SPS for 8 consecutive days. Daily THP (50 mg/kg) administration significantly increased the number and duration of open arm visits in the elevated plus maze (EPM) test, reduced the anxiety index, increased the risk assessment, and increased the number of head dips over the borders of the open arms after SPS. THP was also associated with increased time spent at the center of the open field, reduced grooming behaviors in the EPM test, and reduced time spent immobile in the forced swimming test (FST). It also blocked the decrease in neuropeptide Y (NPY) and the increase in corticotrophin-releasing factor (CRF) expression in the hypothalamus. This is the first study to determine that THP exerts pronounced anxiolytic-like and antidepressant effects on the development of the behavioral and biochemical symptoms associated with PTSD, indicating its prophylactic potential. Thus, THP reversed several behavioral impairments triggered by the traumatic stress of SPS and is a potential non-invasive therapeutic intervention for PTSD.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제13권2호통권54호
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• pp.115-121
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• 2009

본 연구에서는 동적 가속도 데이터를 사용하는 신호기반 손상진단 알고리즘으로 ARX 모델을 제시하였다. ARX 모델은 구조물의 두 지점에서 계측된 가속도 데이터를 입력과 출력의 두 세트 신호로 보고, 두 세트 가속도 데이터의 상관관계를 설정한다. 구조물 손상은 계측한 데이터와 전달함수인 ARX 모델로 예측한 데이터의 차이인 시간이력 잔차를 사용하여 통계적으로 탐색하였다. 시간이력 잔차의 정규분포함수를 구하고, 그 통계적 특성치를 계산하여 손상 평가에 사용하였다. 손상 전후의 정규분포함수를 비교하여 손상을 탐색하기 위하여 세 가지 손상지수를 제시하였다. 손상지수의 통계적 평가를 위해 실내실험을 수행하였고, 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하고 제한점을 검토하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.617-636
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• 2017

많은 기업에서 핵심 정보자산의 보호를 위해 보안관리 체계 강화 목적으로 ISO27001, 또는 K-ISMS 등 표준 보안 관리 체계를 도입하여 일정부분 성과를 얻고 있으나 최근 IT 기술의 발전과 침해수법의 진화 등으로 위협요인이 기하급수적으로 증가하고 있어 기업은 보안관리 측면에서 보다 더 신속하고, 정확한 대응조치가 필요하게 되었다. 이를 위해 보안관리 프로세스의 효율화, 핵심적 보안영역을 집중관리 할 수 있는 보안지표의 설정, 침해위험 영역을 사전 인지할 수 있는 위험지수의 산출 등을 바탕으로 한 '기업형 상시 보안관리 체계'를 연구하고, 전문가 집단의 의견을 조사하여 AHP(Analytic Hierarchy Process)방법론으로 적절성을 분석하였다. 본 연구를 통해 기업의 보안담당자들은 보안 관리 체계의 운영에 있어서 선제대응, 신속조치 등의 효율성을 향상시킬 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.1-7
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• 2023

Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.210-216
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• 2023

Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.

• 생명과학회지
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• 제20권3호
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• pp.437-443
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• 2010

국내 중고교 엘리트 사이클 선수를 대상으로 점진부하 운동 시 유산소반응과 폐환기 반응을 분석하는데 목적을 두었다. 남자 사이클 선수($17{\pm}1$ 세, $175{\pm}5\;Cm$, $70{\pm}9\;kg$) 12명이 신체계측, 점진부하 운동 검사, 폐기능 검사에 참여하였다. 사이클 에르고미터를 이용한 점진부하 운동 중 이들의 최대산소섭취량($VO_2max$)과 최대파워 (Wmax), 환기량, 산소 및 이산화탄소호흡당량($V_E/VO_2$, $V_E/VCO_2$), 호흡율, 일회호흡량 등이 측정되었다. 호흡반응의 시간변인으로 흡기시간(Ti), 호기시간(Te), 일회호흡시간(Tb), 흡기의무사이클(Ti/Tb), 흡기율($V_T$/Ti)이 분석되었다. 폐기능으로는 폐활량, 일초호기량, 일초율, 최대호기량 등이 측정되었다. 선수들은 최대운동시 $57.5{\pm}3.9\;ml{\cdot}kg^{-1}{\cdot}min^{-1}$의 $VO_2max$, $194.1{\pm}8.6\;beat{\cdot}min^{-1}$의 최대심박수를 보였으며, Wmax 는 평균 452 W에 도달하였다. $VO_2max$은 신체계측 변인들과 상관관계를 보이지 않았다. 대부분의 환기반응은 운동강도가 점차적으로 증가하면서 동반 증가하였다. 운동강도의 증가와 함께 Ti, Te, Tb는 감소하였으며, Ti/Tb는 대략적으로 일정하게 유지되었다. 250 W 이하에서 신장, 체중, 신체질량지수, 체표면적은 $V_T$/Ti 그리고 Ti/Tb 와 높은 상관관계를 나타냈다(p<0.05). 결과적으로, 엘리트 사이클 선수들의 최대유산소능력은 성인에 비해 낮은 것으로 보이며, 이는 성인과 호흡조절 양상이 다른 것으로 추정된다. 신체계측 변인은 $VO_2max$와 상관성이 존재하지 않았다. 호흡반응의 시간 변인은 운동강도 250 W 이하에서만 체격과 연관성을 가지는 것으로 보인다. 흡기율은 어린 선수들의 운동지속시간과 연관 있어 보이지만, 흡기의무사이클은 성인과 유사한 것으로 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권2호
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• pp.357-367
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• 2018

최근 경주와 포항에서 발생한 지진으로 국내에서 액상화 현상에 대한 관심이 커지고 있다. 지반의 액상화는 포화된 상태에서 지진과 같은 동하중을 받았을 때 과잉간극수압이 발생하여 흙이 강도를 상실하고 물과 같이 거동하는 현상이며 지반 침하와 상부구조물의 전도와 같은 심각한 문제를 야기한다. 따라서 액상화 발생 가능성을 미리 파악하고 대비할 필요가 있다. 액상화의 발생 가능성과 액상화 피해 정도는 일반적으로 액상화 가능 지수(Liquefaction Potential Index, LPI)에 의해 정량적으로 평가된다. LPI의 계산은 시추공 별로 이루어지며 지반응답해석이 필수적인 작업으로 선행되어 많은 시간과 노력이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 지하수위 분포를 가지는 넓은 지역의 액상화 평가를 간단히 수행할 수 있도록 전단파 속도와 LPI의 상관관계를 이용한 액상화 평가 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 액상화 가능 층의 평균 전단파 속도(${\bar{V}}s^{\prime}liquefiable$)와 액상화 가능 층의 두께로 나누어 정규화한 정규화 LPI의 상관관계를 분석하여 지하수위 별로 다양한 암반노두가속도에 대해 적용 가능한 상관관계식을 제시하고 이용한다. 상관관계를 이용한 액상화 평가 방법의 적용성을 확인하기 위해 서울특별시의 104개 시추조사자료를 이용하여 지하수위 0m, 1m, 2m, 3m에 대해 상관관계식을 제시하였으며 제시한 상관관계식을 이용하여 서울특별시와 경주시의 액상화 발생 가능성을 평가하였다. 지반응답해석을 이용해 계산한 LPI와 상관관계식을 이용해 계산한 LPI를 비교하였으며 제안된 액상화 평가 방법의 적용성을 확인하였다. 마지막으로 제안된 액상화 평가 방법에 따라 결정된 LPI의 분포를 지구통계학적 기법인 크리깅을 통해 지도로 나타내었다.