• Korean Journal of Psychosomatic Medicine
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• v.27 no.2
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• pp.101-110
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• 2019

Objectives : It is not clear which clinical variables are most closely associated with delirium in the Intensive Care Unit (ICU). By comparing clinical data of ICU delirium and non-delirium patients, we sought to identify variables that most effectively differentiate delirium from non-delirium. Methods : Medical records of 6,386 ICU patients were reviewed. Random Subset Feature Selection and Principal Component Analysis were utilized to select a set of clinical variables with the highest discriminatory capacity. Statistical analyses were employed to determine the separation capacity of two models-one using just the selected few clinical variables and the other using all clinical variables associated with delirium. Results : There was a significant difference between delirium and non-delirium individuals across 32 clinical variables. Richmond Agitation Sedation Scale (RASS), urinary catheterization, vascular catheterization, Hamilton Anxiety Rating Scale (HAM-A), Blood urea nitrogen, and Acute Physiology and Chronic Health Examination II most effectively differentiated delirium from non-delirium. Multivariable logistic regression analysis showed that, with the exception of vascular catheterization, these clinical variables were independent risk factors associated with delirium. Separation capacity of the logistic regression model using just 6 clinical variables was measured with Receiver Operating Characteristic curve, with Area Under the Curve (AUC) of 0.818. Same analyses were performed using all 32 clinical variables;the AUC was 0.881, denoting a very high separation capacity. Conclusions : The six aforementioned variables most effectively separate delirium from non-delirium. This highlights the importance of close monitoring of patients who received invasive medical procedures and were rated with very low RASS and HAM-A scores.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.87-90
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• 2000

문-음성 합성기의 자연감을 높이기 위해 주로 자연음에 존재하는 운률 법칙을 정확히 구현해 주어야 한다. 일반적으로 언어학적 정보를 이용하거나 자연음으로부터 추출한 운률 정보를 추출한 운률 법칙을 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운률 법칙이 자연음에 존재하는 모든 운률 법칙을 포함할 수 있으면, 자연스러운 합성음을 들을 수 있겠으나, 실질적으로는 모든 법칙을 구현한다는 것은 어려운 실정이고, 자연음으로부터 추출한 운률 법칙이 잘못 구현되는 경우 합성음의 자연성이 떨어지는 것을 피할 수 없을 것이다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음에 내재하는 운율 법칙을 훈련을 통해 학습할 수 있는 인공 신경망을 제안하였다 운률의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어군과 음소균형 문장군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 운률 데이터베이스를 구축하였다. 자연음의 각 음소에 대해 지속시간과 피치변화 그리고 크기 변화를 구하여 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 계수를 구해 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축한 데이터베이스를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜 평가한 결과 훈련용 데이터를 계속 확장하면 좀 더 자연스러운 운률을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.53-56
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• 2000

무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.213-213
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• 2017

저수지 유입량은 효율적 저수지 운영을 위해 중요한 요소로, 이는 하류 하천 등과 복합적으로 연계되기에 통합적 수자원 관리를 위해서 정확한 추정이 중요하다. 국내의 일부 저수지에서는 상류에서 유입되는 유량을 측정하고 있으나, 모든 저수지에 대해 측정하기에는 현실적 한계가 있다. 한편, 한국농어촌공사에서는 유효저수량 10만톤 이상 저수지에 대해 수위 계측기를 설치하여 수위자료를 관측하고 있으며, 이는 수위-내용적 곡선을 통해 저수량으로 변환이 가능하다. 저수량 자료가 확보되면 물수지식 기반으로 간접적으로 유입량의 추정이 가능하나, 수위가 상승하는 구간에 대해서만 적용이 가능하기에 연속적인 자료의 확보에 한계가 있다. 이 경우 불연속 유량자료를 대상으로 수문모형의 매개변수를 최적화하여 장기간 연속자료로 변환하는 것이 한 방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 저수지 수위 기반으로 추정된 간헐적 유입량 자료를 기반으로 수문모형의 매개 변수를 최적화하여 장기유량으로 변환하고자 한다. 수문 모형과 매개변수 최적화 기법은 각각 Tank 모형과 SCE (Shuffled Complex Evolution) 기법을 이용하였다. 매개변수 최적화를 위한 목적함수는 고유량 저유량 총량 분산 관련 지표에 가중치를 부여한 다중 목적함수로 설정하였으며, 이를 통해 도출된 다양한 매개변수 후보군 중 고유량 저유량 총량 유황곡선의 유사정도가 전반적으로 일치하는 매개변수 군을 선택하였다. 본 연구 결과는 미계측 저수지 유입량을 추정할 수 있음으로써 저수지의 효율적인 물관리와 용수관리 의사결정에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.307-307
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• 2023

하천의 합류부는 물의 흐름에 변화가 생겨 수면 변화가 상류에 미치는 배수현상이 나타난다. 또한 한강과 평창강이 만나는 영월 지역의 경우 각 유역 면적이 비슷하기 때문에 홍수 사상에 따라 상호 배수 영향을 주어 수위에 영향을 준다. 그러므로 배수영향기간에는 하천 유량을 산정하는 기존 방법인 수위-유량관계곡선(stage-discharge relation curve)을 이용한 환산 유량은 실제 측정 유량과 차이가 있고, 연속적으로 유속을 직접 측정하여 얻은 유속과 평균유속 간의 관계를 이용한 지표유속법(index velocity method)의 적용에 대한 적절성을 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 강우 사상에 따른 영월군(영월대교) 지점, 영월군(팔괴교) 지점 간 기간별 상호 배수 영향을 검토하여 수위-유량관계곡선식 및 지표유속법을 비교·적용 하였고, 기간별 상하류 유량관계 및 총 유출량 분석을 실시하여 유량산정에 대한 적절성을 검토하였다. 배수 영향 발생 시 지표유속법을 이용하여 산정된 유량을 적용한 결과 상하류 유량 관계 및 총 유출량이 적절한 것으로 확인되었고, 배수 영향 기간에는 지표유속법을 활용하여 유량을 산정하는 것이 타당한 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.438-438
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• 2022

본류와 지류가 만나는 하천의 합류부는 물의 흐름에 변화가 생겨 수면 변화가 상류에 미치는 배수현상이 나타난다. 또한 한강과 평창강이 만나는 영월 지역의 경우 각 유역 면적이 비슷하기 때문에 홍수 사상에 따라 상호 배수 영향을 주어 상류 수위에 영향을 준다. 그러므로 하천 유량을 산정하는 기존 방법인 수위-유량관계곡선(stage-discharge relation curve)을 이용한 환산 유량은 실제 측정 유량과 차이가 있다. 본 연구에서는 2021년 강우 사상에 따른 영월군(영월대교) 지점, 영월군(팔괴교) 지점 간 수위관측소 수위 비교, 각 지점의 수위관측소 수위와 유량관측소 수위 비교, 각 지점의 수위-지표유속관계를 분석하여 기간별 상호 배수 영향을 검토하였고, 연속적으로 유속을 직접 측정하여 얻은 유속과 평균유속 간의 관계를 이용한 지표유속법(index velocity method)의 적용을 검토하였다. 검토 결과 배수 영향 발생 시 지표유속법을 이용하여 산정된 유량과 수위-유량관계곡선식으로 산정된 유량 간의 차이가 발생하였고, 배수 영향 기간에는 지표유속법을 활용하여 유량을 산정하는 것이 타당한 것으로 분석되었다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• v.26 no.1
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• pp.86-94
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• 2001

기존의 광중합기는 높은 광강도를 제공함으로써 광중합 복합레진을 최대한 단축된 시간내의 중합을 목표로 하였다. 이러한 높은 광강도는 복합레진의 중합깊이, 중합률면에서는 우수하나 중합 반응속도가 빠름으로 인해 중합시 응력 발생이 높아진다는 일련의 보고가 있다. 최근에는 광중합 속도를 늦춤으로써 변연적합도 및 중합시 응력 발생을 낮추는 새로운 중합방법들이 제시되고 있다. 이에 본 실험에서는 광조사 강도의 변화가 광중합 복합레진의 중합반응 과정에 미치는 영향 및 중합된 복합레진의 중합률에 대한 영향을 분석하고자 하였다. 5개의 혼합형 광중합 복합레진 (Z-100, Spectrum, Z-250, Clearfil AP-X, P-60)을 사용하였으며 중합시 적용된 광조사 강도에 따라 6개의 실험군으로 정의하였다. 실험군과 이에 따른 광조사 방법은 다음과 같다. 1군은 110mW/$\textrm{cm}^2$로 40초 중합, 2군 210mW/$\textrm{cm}^2$로 40초 중합, 3군 410mW/$\textrm{cm}^2$로 40초 중합, 4군 620mW/$\textrm{cm}^2$로 40초 중합, 5군 110mW/$\textrm{cm}^2$로 10초 중합 후 1분 뒤 620mW/$\textrm{cm}^2$로 30초 중합, 6군 210mW/$\textrm{cm}^2$로 10초 중합 후 1분 뒤 410mW/$\textrm{cm}^2$로 30초 중합하였다. 광중합시 중합 반응 양상에 관한 분석은 시차주사 열계량기를 이용하여 37$^{\circ}C$ 항온상태에서 10분간의 열흐름곡선을 기록하였다. 기록된 열흐름곡선에서 중합 반응시 나타나는 중합열 및 최대 중합열에 이르는 시간을 기록하여 중합반응 속도를 측정하였다. 중합된 복합레진의 중합률은 Fourier Transform Infrared Spectrometer(FTIR)를 이용하였으며 2mm 두께의 복합레진 하방에서의 중합률을 측정하였다. 측정된 결과는 ANOVA 및 Student-Newman-Keuls 방법을 이용하여 유의성을 검증하였다. 실험결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 광중합 복합레진 중합시 광조사 강도가 증가할수록 중합열은 증가하였으나 통계적 유의성은 보이지 않았다 (p>0.05). 2. 최대 중합열에 이르는 시간은 광조사 강도가 증가할수록 단축되었다. 이단계 중합방법을 사용한 경우 중합반응 속도를 감소시킬 수 있음을 보였다. 3. 광조사 강도가 증가할수록 중합률은 증가하였다. 이단계 중합방법을 사용한 경우 연속적인 고광강도를 사용한 경우와 유사한 높은 중합률을 보였다. 4. 중합률면에서 광중합복합레진의 중합시 400mW/$\textrm{cm}^2$ 이상의 광강도가 필요한 것으로 나타났다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.27 no.1
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• pp.3-10
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• 1990

Hull form can be described numerically by two approaches, one is to describe a hull form with a set of curves("curve approach"), and the other is to describe it with surfaces directly("surface approach"). This paper describes the numerical definition scheme of hull form using curve approach method which defines the hull form by a set of curves consisting of 2-dimensional transverse section curves and 3-dimensional longitudinal curves. A set of curves in the hull form definition scheme is described by the modified cubic spline which modified the general parametric cubic spline in order to ensure a very smooth curvature distribution within the curve segment even though a curve segment has large tangent angle at its end points. Illustrative examples are given showing the application of the method to represent the hull form of SWATH ship and oceanographic research vessel. Also, examples for hull form transformation are shown by using this method connected with transformation technique.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.628-628
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• 2015

유역의 형상은 강우, 산사태 등과 같은 지배적인 침식작용과 더불어 지형 지질학적 요인들에 의해 결정되어 진다. 그러므로 유역형상에 대한 공간특성 분석을 위해서는 지형학적 요인과 다양한 침식작용에 대한 분석이 필요하다. 국내 외 많은 연구결과에 의하면 지형학적 인자에 의한 침식 형태는 국부경사와 집수면적의 크기에 의해 다양한 구간으로 나뉘며, 그 특성에 따라 지표침식, 세굴, 산사태 등으로 구분되는 것으로 연구된 바 있다. 일례로 유역 내 세굴과 관련된 지배인자는 집수면적보다는 국부경사에 반대로 지표침식, 산사태는 국부경사보다는 집수면적의 크기에 따라 영향을 받는다. 따라서 지형학적 인자(국부경사, 집수면적)의 임계치(threshold) 산출을 통해 침식특성(불안정지역)을 검토할 수 있으며, 이에 대한 물리적 검증은 여러 연구를 통해 물질플럭스(유량, 에너지)에 대한 Power Law로써 검증된바 있다. 본 연구에서는 이러한 지형학적 침식특성 분석을 위하여 2006년 집중호우에 의해 광역적 산사태가 발생한 강원도 평창군 진부면 일대의 $10m{\times}10m$ DEM로부터 국부경사, 집수면적을 산출하고 경사-면적한계곡선(Slope-Area Threshold Curve, SATC), 배수면적 확률분포곡선(Probability distribution of Drain Areas Curve, PDAC), 에너지지수 확률분포곡선(Probability distribution of Energy Index Curve, PEIC)를 실제 산사태지점과 중첩하여 도시하였다. 그 결과, 특정 임계구간(Threshold Area, Unstable area, 2~3권역)내에서 산사태 발생지점이 분포하는 것으로 분석되었다. 이를 통해 지형학적 인자만을 고려하여 미계측 유역에 대한 잠재적 불안정지역의 판별이 가능할 것으로 판단되며, 추후 광역적 사면안정해석에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• v.52 no.10
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• pp.1153-1160
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• 2009

Purpose:To evaluate the risk factors for mortality and prognostic factors in pediatric hemato-oncology patients admitted to the pediatric intensive care unit (PICU). Methods:We retrospectively reviewed the medical records of pediatric hemato-oncology patients admitted at the PICU of the Asan Medical Center between September 2005 and July 2008. Patients admitted at the PICU for perioperative or terminal care were excluded. Results:Total 88 patients were analyzed. Overall ICU mortality rate was 34.1%. Mean age at PICU admission was $7.0{\pm}5.7$ years and mean duration of PICU stay was $18.1{\pm}22.2$ days. Hematologic diseases contributed to 77.3% of all the primary diagnoses, and the primary cause of admission was respiratory failure (39.8%). The factors related to increased mortality were C-reactive protein level (P<0.01), ventilation or dialysis requirement (P<0.01), and hematopoietic stem cell transplantation (P<0.05). In all, 3 scoring systems were investigated [Number of Organ System Failures (OSF number), the Pediatric Risk of Mortality III (PRISM III) score, and the Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) score]; higher score correlated with worse outcome (P<0.01). The Oncological Pediatric Risk of Mortality (O-PRISM) scores of the 21 patients who had received hematopoietic stem cell transplantation were higher among the non-survivors, but not statistically significant (P=0.203). Conclusion:The PRISM III and SOFA scores obtained within 24 hours of PICU admission were found to be useful as early mortality predictors. The highest OSF number during the PICU stay was closely related to poor outcome.