• 대한수의사회지
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• 제4권4호
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• pp.2-5
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• 1960

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제28권
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• pp.295-318
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• 1995

• Journal of Chest Surgery
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• 제37권12호
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• pp.1032-1035
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• 2004

미만간질폐병에서 확진을 위해 개흉 폐 생검을 한다. 미만간질페병은 많은 경우에 있어서 페암과 병발한다. 미만간질페병환자의 폐생검후 발견된 폐 선암 증례 1예를 통해서, 미만간질폐병과 폐암의 상관관계의 고찰과, 폐 생검시 부위 및 생검 횟수에 대한 일반적 기준의 정립에 관해서 논의해보고자 문헌 고찰과 함께 보고한다.

• 대한두경부종양학회지
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• 제31권2호
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• pp.78-81
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• 2015

Sweat gland cancer is very rare with a reported incidence of less than 0.005% of all tumor specimens resected surgically. Diagnosis and management of these cancers are difficult, due to the limited reports in the literature. Here we present a case of an eccrine adenocarcinoma in the retroauricular area and report this case with a review of the literature.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.694-698
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• 2005

본 연구에서는 우리나라 5대강 유역에 대한 홍수예경보시스템의 홍수추적방법으로 이용되고 있는 물리적인 모형인 저류함수법의 한계점을 극복하고, 영산강 유역의 본류를 대표하는 나주지점과 황룡강 유역을 대표하는 선암지점에 대하여 유역의 수문학적 구조를 나타내지 않는 인공신경망 이론을 이용하여 강우-유출 과정의 비선형 모형을 개발하였다. 또한, 신속한 홍수유출량 예측과 예측 결과에 따른 현장 적용이 가능하도록 CS(Client-Server) 기반에서 인공신경망에 대한 원시코드(source code)를 GUI(Graphical User Interface)화하여 홍수예측시스템(Flood Forecasting System : FFS)을 개발하였다. 본 연구결과 나주지점에서는 Model II의 ANN_NJ_9 모형이 선암지점에서는 Model III의 ANN_SA_9 모형이 강우-유출 특성을 가장 잘 반영하였다. 또한, 본 연구에서 개발한 GUI_FFS에 대하여 기 확보된 2004년도 강우 및 유출량 적용한 결과 0.98이상의 $R^2$값을 보임으로서 향후 수자원 및 하천계획 수립과 그에 따른 운영 및 관리에 효율성을 더할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국환경성돌연변이발암원학회지
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• 제10권2호
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• pp.135-145
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• 1990

Silver-binding nucleolar organizer regions (Ag-NORs)염색법을 이용하여 in vivo 및 in vitro에서 발암과정과 관련된 세포증식능을 검토하였다. A/J마우스에 benzo (a) pyrene을 투여하여 유발된 폐선종, 폐선암 및 Sprague-Dawley랫트에 dimethylbenz (a) anthracene투여에 의해 발생된 유선의 선암세포에서 Ag-NORs의 염색상태를 정상 조직과 비교하여 또한 정상마우스 섬유모세포인 NIH3T3에서의 Ag-NORs의 수 및 DNA 증식 억제물질인 caffeine에 의한 변화를 관찰하였다. 은친화성 NOR과련 단백질은 핵내 흑색의 반점으로 나타났으며 정상 폐조직의 세포당 Ag-NORs 수치는 0.87+0.01였으며 양성종양인 폐선종세포 및 악성종양인 폐선암세포에서는 각각 2.33+0.02, 2.56+0.45 정상 유선조직의 세포당 Ag-NORs수치는 1.21+0.16였으며 악성종양인 선암세포는 3.91+0.11로써 종양성 병변에서 유의한 증가를 보였다 (P<0.005).

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1084-1087
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• 2013

텍스트마이닝은(Text mining) 바이오분야에서 사용되는 도구 중 하나이다. 본 논문에서는 전립선암(Prostate cancer)과 관련된 질병 유전자(Disease gene)를 찾기 위해 텍스트마이닝을 이용하여 유전자 네트워크(Gene-network)를 구축하였다. 추가적으로 구글(Google) 검색을 통해 네트워크 내의 유전자 노드(Node)들 사이의 간선(Edge)에 새로운 가중치(Weight)를 추가하고 네트워크를 재구성하였다. 구축된 네트워크에서 노드와 노드 사이의 가중치를 기반으로 전립선암과 관련된 질병 유전자를 추출하였다. 본 논문의 방법은 성공적으로 네트워크를 구축하고 질병 유전자를 찾았으며, 구글 데이터를 사용하지 않고 네트워크를 구축하는 경우보다 더 높은 정확성을 입증했다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2002년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.110-111
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• 2002

• 대한핵의학회:학술대회논문집
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• 대한핵의학회 1992년도 제31차 춘계학술대회
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• pp.192-193
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• 1992

• 대한두경부종양학회:학술대회논문집
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• 대한두경부종양학회 2001년도 제18차 학술대회
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• pp.269-269
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• 2001