• 동의신경정신과학회지
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• 제16권2호
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• pp.287-299
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• 2005

Dissociative disorder is a psychiatric disorder characterized by a sudden loss of memory, but which has no organic disease or explanation. It usually occurs after heavy psychosocial stress or traumatic experience. A transient cerebral ischemic attack (TIA) is an acute episode of temporary and focal loss of cerebral function of vascular origin. TIAs are rapid in onset; symptoms reach their maximal manifestation in fewer than 5 minutes. Manifestations are of variable duration and typically last 2-15 minutes(rarely as long as 24 h). Most TIA durations are less than 1 hour. Of concern is the careful detection of changes in behavior, speech, gait, memory, movement, and vision. TIAs are uncommon in persons younger than 60 years. I treat 6 cases of Sudden Temporary Amnesia Patients with oriental medicine and they are improved. All of them had amnesia for $6{\sim}10\;hours$. During that time, they show behavioral changes and they are not on the state of unconsciousness. After recovery, they also forget what happen at the time. they have some emotional reason too. In conclusion, 4 cases of them belong to dissociative disorder and 2 other cases, TIA.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.943-950
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• 2019

머신 러닝은 인력을 대체함으로써 업무 효율성을 크게 높일 수 있다. 특히 4차 산업혁명 시대의 요청에 따라 인공지능을 포함한 머신 러닝의 중요성은 점점 커지고 있다. 본 논문은 MLP, RNN, LSTM, ANFIS 신경망 알고리즘 이용하여, 월별 전력 거래량을 예측한다. 본 논문에서는 통계청에서 제공하는 월별 전력 거래량과 월별 전력 거래금액, 최종에너지 소비량, 자동차용 경유 가격에 대한 2001~2017년까지의 공공 데이터를 사용하였다. 본 논문은 제시하는 각각의 알고리즘들을 학습시키고, 알고리즘이 예측하는 시계열 그래프를 이용하여 예측 결과를 보여주고 RMSE를 이용하여 이들 중에서 가장 우수한 알고리즘 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.329-338
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• 2021

본 연구는 풍력발전의 합리적인 운영 계획과 에너지 저장창치의 용량산정을 위한 풍력 발전량을 예측한다. 예측을 위해 물리적 접근법과 통계적 접근법을 결합하여 풍력 발전량의 예측 방법을 제시하고 풍력 발전의 요인을 분석하여 변수를 선정한다. 선정된 변수들의 과거 데이터를 수집하여 딥러닝을 이용해 풍력 발전량을 예측한다. 사용된 모델은 Bidirectional LSTM(:Long short term memory)과 CNN(:Convolution neural network) 알고리즘을 결합한 하이브리드 모델을 구성하였으며, 예측 성능 비교를 위해 MLP 알고리즘으로 이루어진 모델과 오차를 비교하여, 예측 성능을 평가하고 그 결과를 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1239-1248
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• 2021

본 논문은 학문적인 이해를 기반을 둔 예측을 수행하기 위해 FDNN(: Flood drought index neural network) 알고리즘을 제시한다. 데이터에 의존한 예측이 아닌 학문적인 이해를 기반을 둔 예측을 딥러닝에 적용하기 위해, 알고리즘을 수리, 수문학을 기반으로 구성하였다. 강수량의 입력으로 하천의 유량을 예측하는 모델을 구성하여 K-교차검증을 통해 모델의 성능을 측정한다. 제시한 알고리즘의 성능을 증명하기 위해 시계열 예측에서 가장 많이 사용되는 LSTM(: Long short term memory) 알고리즘의 예측 성능과 비교하여 제시한 알고리즘의 우수성을 나타낸다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제13권1호
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• pp.117-128
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• 2002

목 적：10대 임신의 보다 정확한 역학적 접근을 위한 일련의 연구의 첫 단계로, 우선 의료 일선에서 10대 산모를 돌보고 있는 산부인과 전문의들을 대상으로 하여, 이들이 현장에서 인지하고 있는 10대 임신의 현황과 문제점 및 정신과 자문에 대해 파악코자 본 연구를 시행하였다. 방 법：10대 임신의 빈도, 특성, 출산과 중절의 결정과정, 산모 및 신생아의 산부인과적, 정신과적 문제점, 정신과 자문 필요성을 중심으로 한 구조화된 설문지를 작성하여 전국 2800명의 산부인과 전문의에게 우편으로 배포한 후 회수된 349명의 자료를 분석하였다. 결 과：(1) 10대 임신의 빈도는 약간 증가한다는 추세였으며, 10대 임신모가 처음 병원을 방문하는 시기는 임신초기와 중기가 가장 많았으며, (2) 임신의 원인으로는 강압적이나 난잡한 성 관계보다는 지속적인 성 관계 에 의한 우발적 임신이 가장 많았다. (3) 출산하게 된 원인은 임신중절시기를 놓쳐서가 가장 많았다. (4) 10대 임신모의 정신심리학적 문제로는 지능저하나 성폭행피해 보다는 성 지식의 부재나 비행소녀가 많았다. (5) 10대 임신모에 대한 상담 역할은 대부분 산부인과 의사 본인이 담당하였고 정신과전문의나 전문 상담인력과 연계하는 일은 비교적 드물었다. 대부분 정신과 자문의뢰 필요성은 느끼나 ‘보호자나 환자의 거부’때문에 현실적으로 어렵다고 하였다. (6) 10대 임신에 관한 가장 절실한 예방대책으로는 피임교육이라고 응답하였다. 결 론：본 연구의 결과를 토대로 추후 10대 임신모를 대상으로 한 체계화된 면담기법을 이용하여, 10대임신의 위험요인을 분명히 하고, 이들의 사회적응에 관련된 정신과적인 접근방안과 나아가 10대 임신의 예방방안에 관한 구체적인 연구가 산과의사와 연계하에 이루어져야 되리라 본다.고 지능 수치가 상대적으로 낮아 학습 및 학교 생활 적응에 어려움이 더 많을 것이므로 적극적인 치료개입이 필요할 것으로 생각되었다.모두 능력의 향상을 보였으나, 간섭이 있는 주의력 검사에서는 산소흡입군만이 유의한 호전을 보였다. 또한 처치 전후의 변화율((치료후값-치료전값)/치료전값 *100)을 계산하여, 산소군과 공기군 간의 통계적 유의성을 평가한 결과, 공기 흡입군에 비해 산소흡입군이 스트룹 검사의 간섭시행, 그리고, 선로잇기검사의 B부분의 수행에서 유의한 차이를 보여, 산소흡입이 전두엽의 수행능력과 관련된 주의력의 호전에 보다 유의한 기여를 할 가능성이 있음을 보여주었다. 2) 기억능력평가：16가지의 기억능력 평가 도구 소척도값 중에서, 산소흡입군은 흡입 전에 비해 11개의 소검사 항목들에서 보다 우수한 수행을 보여 주었고, 공기흡입군은 7개 영역에서 유의한 호전이 있었다. 처치전후의 각 소척도 값의 변화율을 계산하여, 산소군과 공기군 간의 통계적 유의성을 평가한 결과, 단기기억소척도의 점수에서만, 두 군간에 유의한 통계적 차이가 발견되었다. 결 론：주의력과 기억능력에 미치는 산소효과를 검증하기 위해, 대조군비교-이중맹검 임상실험을 실시하여, 반복검사로 인한 효과, 위약효과 등을 배제하였다. 그 결과 양쪽 검사 모두에서 어느 정도의 반복검사 및 위약효과가 확인되었으나, 주의력에서는 전두엽의 실행능력(executive function)과 관련되는 검사들에서 산소흡입이 특이한 효과를 보여준다는 것이 확인되었고, 기억능력에서는 단기기억능력 평가에서 산소흡입군이 대조군보다 유의한 효과를 보여주는 것으로 평가되었다. 이러한 연구결과는 산소흡입이 전두엽과 관련된 수행능력, 작동기억능력 향상에 도움이 될 가능성이 있음을 시사하는 결과라고 생각된다.증 1명(5%)이었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1235-1240
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• 2019

지진이 발생하기 전·후에 지하수 수위는 급격하게 변화되는 것으로 알려져 있으며 지진 예측을 위해 지하수 수위 변화를 이용한다. 본 연구는 지진을 예측에 사용하기 위해 ANFIS 알고리즘을 이용한 밀양시의 지하수수위를 예측한다. 이를 위해 본 논문에서는 경남 밀양시의 기상청의 강수량, 기온 데이터와 한국농어촌공사 농촌지하수관측망의 지하수수위 데이터가 사용되었다. 예측 측정을 위해 RMSE, MAPE 오차 계산 방법을 사용하였다. 예측 결과 수위가 자연적인 요인에 의해 주기적인 패턴은 예측이 되었으나 인위적인 요인 등 다른 변수에 의해 변동되는 지하수수위 변화값은 감지하지 못하였다. 이를 해결하기 위해서는 지하수수위를 인위적인 변수 등을 수치화하여 데이터화 하는 것과 지하수수위를 측정한 관측공의 정확한 위치에 따른 강수량과 기압 등이 필요하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.725-732
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• 2020

본 논문은 소외계층 아동의 운동학습프로그램에서 체력 활동 중 나를 잘 따른다(0-9), 마음의 결정을 내리는데 많은 시간이 걸린다(0-9), 맥빠진(0-9) 등을 변수로 사용하여 '성별', '체육교실', 나이의 '상중하'를 분류하고 스포츠 재활치료를 통한 자아 탄력(ego-resiliency)과 자아 통제(self-control)의 변화를 관찰하여 정신 건강 변화를 알아본다. 이를 위해 취득한 데이터를 병합하고 Label encoder와 One-hot encoding을 사용하여 숫자의 크고 작음의 특성을 제거한 후 MLP, SVM, Dicesion tree, RNN, LSTM의 각각의 알고리즘을 적용하여 성능을 평가하기 위해 Train, Test 데이터를 75%, 25% 스플릿 한 뒤 Train 데이터로 알고리즘을 학습하고 Test 데이터로 알고리즘의 정확성을 측정한다. 측정 결과 성별에서는 LSTM, 체육 교실은 MLP와 LSTM, 나이는 SVM이 가장 우수한 결과를 보임을 확인하였다.