• Biomolecules & Therapeutics
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• 제31권2호
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• pp.161-167
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• 2023

Despite the various medications used in clinics, the efforts to develop more effective treatments for depression continue to increase in the past decades mainly because of the treatment-resistant population, and the testing of several hypotheses- and target-based treatments. Undesirable side effects and unresponsiveness to current medications fuel the drive to solve this top global health problem. In this study, we focused on neuroinflammatory response-mediated depression which represents a cluster of depression etiology both in animal models and humans. Several meta-analyses reported that proinflammatory cytokines such as interleukin 6 (IL-6) and tumor necrosis factor-α (TNF-α) were increased in major depressive disorder patients. Inflammatory mediators implicated in depression include type-I interferon and inflammasome pathways. To elucidate the molecular mechanisms of neuroinflammatory cascades underlying the pathophysiology of depression, we introduced hycanthone, an antischistosomal drug, to check whether it can counteract depressive-like behaviors in vivo and normalize the inflammation-induced changes in vitro. Lipopolysaccharide (LPS) treatment increased proinflammatory cytokine expression in the murine microglial cells as well as the stimulation of type I interferon-related pathways that are directly or indirectly regulated by Janus kinase-signal transducer and activator of transcription (JAK-STAT) activation. Hycanthone treatment attenuated those changes possibly by inhibiting the JAK-STAT pathway and inflammasome activation. Hycanthone also ameliorated depressive-like behaviors by LPS. Taken together, we suggest that the inhibitory action of hycanthone against the interferon pathway leading to attenuation of depressive-like behaviors can be a novel therapeutic mechanism for treating depression.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.193-202
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• 2023

최근 대규모 데이터 세트로 학습된 거대 언어 모델들의 뛰어난 성능이 공개되면서 큰 화제가 되고 있다. 하지만 거대 언어 모델을 학습하고 활용하기 위해서는 초대용량의 컴퓨팅 및 메모리 자원이 필요하므로, 대부분의 연구는 빅테크 기업들을 중심으로 폐쇄적인 환경에서 진행되고 있었다. 하지만, Meta의 거대 언어 모델 LLaMA가 공개되면서 거대 언어 모델 연구들은 기존의 폐쇄적인 환경에서 벗어나 오픈 소스화되었고, 관련 생태계가 급격히 확장되어 가고 있다. 이러한 배경하에 사전 학습된 거대 언어 모델을 추가 학습시켜 특정 작업에 특화되거나 가벼우면서도 성능이 뛰어난 모델들이 활발히 공유되고 있다. 한편, 사전 학습된 거대 언어 모델의 학습데이터는 영어가 큰 비중을 차지하기 때문에 한국어의 성능이 비교적 떨어지며, 이러한 한계를 극복하기 위해 한국어 데이터로 추가 학습을 시키는 한국어 특화 언어 모델 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스 기반의 거대 언어 모델의 생태계 동향을 파악하고 영어 및 한국어 특화 거대 언어 모델에 관한 연구를 소개하며, 거대 언어 모델의 활용 방안과 한계점을 파악한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.50-53
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• 2022

YOLOv5에서 객체 탐지를 위해 이미지를 학습 시 기존의 이미지에 위치 정보를 어노테이션 하는 과정이 필요한다. 가장 대표적인 방법이 이미지에 바운딩 박스를 그려 위치 정보를 메타정보로 저장하게 하는 것이다. 하지만 객체의 경계가 모호한 경우 바운딩 박스를 하는 것에 어려움을 겪게 된다. 그 대표적인 예시가 화재인 부분과 화재가 아닌 부분을 분류하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 화재가 났다고 판단되는 샘플 100개의 이미지를 바운딩 박싱 개수를 달리하여 학습시켜 보았다. 그 결과 바운딩 박스를 어노테이션 시 가장자리를 가능한 크게 잡아 하나의 박스로 어노테이션하는 것보다 조금 더 세분화 하여 박스 3개로 어노테이션하여 학습시킨 모델에서 더 뛰어난 화재 탐지 성능을 보여주었다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제25권1호
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• pp.97-113
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• 2023

This study investigates the effect of consumers' trust in communication with online fashion mall avatars on performance expectancy and re-use intention. For the empirical study, 207 adults were surveyed using a 5-point Likert scale, and the results were analyzed with SPSS 21.0. The analysis reveals the following results. First, the factor analysis of trust in communication with the avatar, performance expectancy, and re-use intention revealed cognitive and affective trust as subfactors of the trust in communication with the avatar, while purchase choice expectations and performance expectancy were identified as subfactors of performance expectancy for the avatar. A total of five factors, including re-use intention, were recognized. Second, the trust in communication with online fashion mall avatars significantly positively affected performance expectancy for the avatar. Among the subfactors, cognitive trust was determined to have a greater influence on purchase choice expectations than affective trust. Third, the performance expectancy for the online fashion mall avatar significantly positively affected re-use intention. Notably, the subfactor performance expectancy had a greater influence than purchase choice expectations. Finally, trust in communication with online fashion mall avatars significantly positively affected re-use intention. Accordingly, the sub-factor cognitive trust had a greater influence on re-use intention than affective trust. The results of this study are academically significant in that they empirically test the influence relationship between trust in communication, performance expectancy, and re-use intention, considering the personal characteristics of online fashion mall avatars on consumers using the Meta-UTAUT model in the fashion field.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.72-74
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• 2022

국가과학기술지식정보서비스(이하 NTIS)에서는 국가R&D과제정보를 제공하고 있다. 과제정보는 '과제명', '과제수행기관', '연구책임자명' 등의 메타정보와 '연구목표', '연구내용', '기대효과'와 같은 과제를 설명하는 텍스트들로 구성되어있다. 과제정보 100만건을 대상으로 검색한 결과목록에서 '연구목표' 나 '연구내용' 등을 모두 확인하여 원하는 과제정보를 찾기 위해서는 많은 시간이 필요하다는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해소하기 위해, 본 논문에서는 국가R&D 과제정보 내에서 장문의 텍스트로 구성된 부분을 요약하는 과제정보 요약 시스템을 제안하고자 한다. 한국어의 언어학적 특징을 분석하여 전처리기를 구축하고 전처리된 텍스트 정보를 처리하기 위한 자연어 처리 기술 기반 과제정보 요약 모델을 개발하였다. 이를 통해 장문으로 구성된 과제정보를 압축 및 요약된 형태로 제공하여, 이용자들이 요약정보만으로도 전반적인 내용을 쉽고 빠르게 유추하는 데 도움이 될 것이다.

• 인지과학
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• 제34권3호
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• pp.197-226
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• 2023

텍스트 생성요약은 자연어처리의 과업 중 하나로 긴 텍스트의 내용을 보존하면서 짧게 축약된 요약문을 생성한다. 생성요약 과업의 특성 상 본문의 핵심내용을 요약문에서 보존하는 것은 매우 중요하다. 기존의 생성요약 방법론은 정답요약과의 어휘 중첩도(Lexical-Overlap)를 기반으로 본문의 내용과 유창성을 측정했다. ROUGE는 생성요약 요약모델의 평가지표로 많이 사용하는 어휘 중첩도 기반의 평가지표이다. 생성요약 벤치마크에서 ROUGE가 49점대로 매우 높은 성능을 보임에도 불구하고, 생성한 요약문과 본문의 내용이 불일치하는 경우가 30% 가량 존재한다. 본 연구에서는 정답요약의 도움 없이 본문만을 활용해 생성요약 모델의 성능을 평가하는 방법론을 제안한다. 본 연구에서 제안한 평가점수를 AggreFACT의 라벨과 상관도 분석결과, 다음의 두 가지 경우 가장 높은 상관관계를 보였다. 첫 번째는 Transformer 구조의 인코더-디코더 구조에 대규모 사전학습을 진행한 BART와 PEGASUS 등을 생성요약 모델의 베이스라인으로 사용한 경우이고, 두 번째는 요약문 전체에 걸쳐 오류가 발생한 경우이다.

• 유통과학연구
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• 제21권10호
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• pp.39-49
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• 2023

Purpose: The purpose of this study is to explore areas that have been studied extensively in previous studies related to franchising as a platform for global distribution. Furthermore, franchising is a strategic distribution method that gives entrepreneurs the opportunity to replicate an established business model. In addition, franchisees benefit from the use of established branding and receive support from the franchisor. Research design, data, and methodology: This study used the Preferred Reporting Items Systematics Review and Meta-Analyses (PRISMA) method to analyse data from 2003 to 2023 in the Web of Science and Scopus databases. Results: A total of 79 articles were identified and analysed to see trends and related themes such as product distribution, business distribution, business strategy, emerging market, and franchising relationship. Also, publication trends by year related to franchises are also presented. Conclusions: Overall, the research trend related to franchising as a global distribution is well seen, and every year, many researchers begin to explore the topic of franchising as a method of distribution that can be explored from various aspects either quantitatively or qualitatively. Lastly, limitations and recommendations are made to provide guidance for future studies related to the topic broadly and deeply in enriching the findings.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1055-1065
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• 2023

최근 사물 인터넷을 활용한 산업 현장에서 수집되는 빅데이터를 활용해 복잡한 문제들을 해결하기 위하여 심층 강화학습 기술을 적용한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 심층 강화학습은 강화 학습의 시행 착오 알고리즘과 보상의 누적값을 이용해 자체 데이터를 생성하여 학습하고 신경망 구조와 파라미터 결정을 빠르게 탐색한다. 그러나 종래 방법은 학습 데이터의 크기가 커질수록 메모리 사용량과 탐색 시간이 기하급수적으로 높아지며 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 메타 학습을 적용한 연합학습 기반의 심층 강화학습 모델을 활용하여 55.9%만큼 보안성을 개선함으로써 프라이버시 침해 문제를 해결하고, 종래 최적화 기반 메타 학습 모델 대비 5.5% 향상된 97.8%의 분류 정확도를 달성하면서 평균 28.9%의 지연시간을 단축하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제13권8호
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• pp.3917-3925
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• 2012

Background: The relationship between postmenopausal hormone therapy (HT) and invasive breast cancer has been extensively investigated, but that with breast carcinoma in situ (BCIS) has received relatively little attention. The aim of our present study was to review and summarize the evidence provided by longitudinal studies on the association between postmenopausal HT use and BCIS risk. Methods: A comprehensive literature search for articles published up to May 2012 was performed. Prior to performing a meta-analysis, the studies were evaluated for publication bias and heterogeneity. Relative risk (RR) or odds ratio (OR) values were calculated using 14 reports (8 case-control studies and 6 cohort studies), published between 1986 and 2012. Results: There was evidence of an association between ever postmenopausal estrogen use and BCIS based on a random-effects model (RR = 1.25, 95% confidence interval (CI) = 1.01, 1.55). However, we found no strong evidence of an association between ever postmenopausal estrogen combined with progesterone use and BCIS using a randomeffects model (RR = 1.55, 95% CI = 0.95, 2.51). Furthermore, our analysis showed a strong association between "> 5 years duration" of estrogen or estrogen combined with progesterone use and BCIS. Furthermore, current use of any HT is associated with increased risk of BCIS in cohort studies. Additional well-designed large studies are now required to validate this association in different populations.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제30권12호
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• pp.1684-1688
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• 2017

Objective: From a review of published information on genetic association studies, a meta-analysis was conducted to determine the influence of the genes ${\kappa}-casein$ (CSN3) and ${\beta}-lactoglobulin$ (LGB) on milk yield traits in Holstein, Jersey, Brown Swiss, and Fleckvieh. Methods: The GLIMMIX procedure was used to analyze milk production and percentage of protein and fat in milk. Models included the main effects and all their possible two-way interactions; not estimable effects and non-significant (p>0.05) two-way interactions were dropped from the models. The three traits analyzed used Poisson distribution and a log link function and were determined with the Interactive Data Analysis of SAS software. Least square means and multiple mean comparisons were obtained and performed for significant main effects and their interactions (p<0.0255). Results: Interaction of breed by gene showed that Holstein and Fleckvieh were the breeds on which CSN3 ($6.01%{\pm}0.19%$ and $5.98%{\pm}0.22%$), and LGB ($6.02%{\pm}0.19%$ and $5.70%{\pm}0.22%$) have the greatest influence. Interaction of breed by genotype nested in the analyzed gene indicated that Holstein and Jersey showed greater influence of the CSN3 AA genotype, $6.04%{\pm}0.22%$ and $5.59%{\pm}0.31%$ than the other genotypes, while LGB AA genotype had the largest influence on the traits analyzed, $6.05%{\pm}0.20%$ and $5.60%{\pm}0.19%$, respectively. Furthermore, interaction of type of statistical model by genotype nested in the analyzed gene indicated that CSN3 and LGB genes had similar behavior, maintaining a difference of more than 7% across analyzed genotypes. These results could indicate that both Holstein and Jersey have had lower substitution allele effect in selection programs that include CSN3 and LGB genes than Brown Swiss and Fleckvieh. Conclusion: Breed determined which genotypes had the greatest association with analyzed traits. The mixed model based in Bayesian or Ridge Regression was the best alternative to analyze CSN3 and LGB gene effects on milk yield and protein and fat percentages.