• 대한융합한의학회지
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• 제3권1호
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• pp.15-27
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• 2022

Objectives: This study was conducted to review the overall concept of nutritional evaluation of infants and young children. Methods: Literature search was done to study definition, method and importance of nutritional evaluation of infants and young children. Pubmed and Google scholarship were used in the research. Search words were 'Nutritional evaluation', 'infants' and 'young children'. Results: Nutrition evaluation is mainly used by physical measurement, clinical evaluation, dietary intake survey, and biochemical test depending on the age and disease. The treatment method for 治未病, which is a concept of korean medicine, and 健兒法 for treating the concept of weak children are considered to have very high applicability in solving various problems found through nutrition evaluation in korean medical approach. Conclusion: Infants and children are the fastest growing period of their lives, showing rapid growth in physical, and emotional development along with rapid brain growth. Therefore, inadequate nutrition during this period affects mental and physical growth and development not only during that period but also throughout life. Nutrition evaluation is divided into regular evaluation that includes children in all growing seasons and screening evaluation for problem solving, and follow-up nutritional evaluation that evaluates nutritional status in the long run. For each nutritional evaluation, evaluation is conducted by physical measurement, clinical evaluation, dietary intake survey, and biochemical test. By comprehensively interpreting them, nutritional status is determined. This study provides basic data on the proper nutrition evaluation method to identify and correct nutritional problems such as growth level, nutritional deficiency, and nutritional excess early.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.41-49
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• 2007

BCI시스템은 뇌 자체에서 발생하는 전기적인 신호를 측정하여 콘트롤 또는 통신 시스템에 접목시키는 것이다. 이 시스템은 뇌파의 움직임을 실시간으로 검출하고 이를 통해 발생된 신호를 사용하여 전자장비 또는 소프트웨어에 바탕을 둔 프로세서 등을 조정할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 정신 상태에서 발생한 뇌전위 신호를 분석하고 인식하는 뇌-컴퓨터간 인터페이스 시스템을 개발할 때 뇌파 측정시 혼합되는 잡음제거 및 분리에 관한 것을 다루고자 한다. BCI시스템 구현을 위한 뇌파 분류과정에서 이분법의 수리적 모델을 사용하여 뇌파를 분류하고 잡음구간을 추출하는 방법을 제안하였다.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제34권3호
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• pp.573-580
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• 2004

The Palatal masticatory mucosa was widely used as a donor site in periodontal and implant surgery. but there were relatively few studies investigating the thickness of the palatal mucosa in dentate subjects. The purpose of this study was to study the thickness of palatal masticatory mucosa in korean subjects by direct clinical technique. Forty systemically and periodontally healthy subjects(20 males:20 females) participated in this study. A bone sounding method using a periodontal probe with minimal anesthesia and a prepared clear acrylic stent was utilized to assess the thickness of palatal mucosa at 24 measurement points defined according to the gingival margin and mid palatal suture. The results are as follows; 1. Mean thickness of palatal masticatory mucosa was $3.5{\pm}0.4mm$. and no gender differences were identified in the thickness of palatal masticatory mucosa. 2. The thickness of palatal masticatory mucosa increased from canine to second molar area(with the exception of the first molar area). canine and first molar areas were significantly thinner than other areas(P<0.05). 3. The thickness of palatal masticatory mucosa significantly increased in the sites farther from the gingival margin towarding the mid-palate(P<0.05). The results suggest that within the limits of the present study, premolar area appears to be the most appropriate donor site for soft tissue grafting procedures.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.121-128
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• 2010

본 연구는 이완에 따른 뇌 영역간의 연결성을 코히런스 분석방법으로 확인하고자 한다. 기존의 이완유발에 따른 뇌 활동 변화는 EEG 스펙트럼 분석방법을 사용하여왔다. 하지만 스펙트럼 분석방법으로는 측정영역에서의 반응만을 관찰할 수 있고, 뇌 영역간의 연결성을 분석하기는 힘들다. 따라서 측정점 사이의 연결성을 관찰할 수 있는 코히런스 분석방법으로 이완에 따른 뇌 영역 간의 연결성을 확인하였다. 이를 통해 감성 변화에 따른 중추신경계의 변화를 관찰할 수 있었다. 실험은 24명의 대학생을 대상으로 눈을 감고 이완음향을 듣도록 지시하고 8개의 위치에서 EEG를 측정하였다. EEG측정위치는 국제적인 10-20법에 의거한 F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, 그리고 O2지점을 사용하였다. 실험에 사용된 음향은 White noise를 혼합한 음향과 혼합하지 않은 음향을 사용하였다. 그리고 실제로 이완이 되었는지 확인하기 위해 주관적 감성을 함께 측정하였다. 주관적 감성 응답은 ANOVA(Analysis of Variance)하였다. 음향을 들었을 때 실제로 이완효과가 발생하며, White noise가 이완을 증가시키는 것을 확인하였다. EEG는 측정영역 사이의 코히런스를 측정하였다. 그리고 White noise를 혼합한 음향과 혼합하지 않은 음향을 들었을 때의 코히런스 결과를 t-test하여 유의성을 확인하였다. 분석결과 White noise를 혼합한 음향에서 후두엽과의 연결성이 증가하였고, White noise를 혼합하지 않은 음향에서는 두정엽과의 연결성이 증가하는 결과를 확인하였다. 이를 통해 이완일 때의 뇌 기능 연결성의 변화를 관찰할 수 있는 중요한 결과를 도출하였다.

• 한국가족관계학회지
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• 제21권2호
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• pp.3-23
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• 2016

Objectives: The purpose of this study is to conduct a meta-analysis of results of death education program implemented with a wide range of learners from preschoolers to the elderly and use the findings to suggest effect sizes of the intervention program, variables, and measurement tools and activity elements of the variables. Method: Among preceding studies conducted domestically until 2015, 21 studies that meet the meta-analysis criteria were selected and analyzed using CMA(Comprehensive Meta-Analysis 3.0 version). Results: The findings are as follows. The overall average effect size was rather large at 0.997. Reviewing by research subject group, victims of domestic violence indicated the largest effect size(2.381). As for variables, death awareness showed the largest effect size(2.908). In terms of activity elements, the largest effect size for total number of sessions was 16 sessions (4.972), while that for per week sessions was 2 sessions/week (2.327). With effect size for activity hours largest at 30 minutes(5.365) followed by 108 minutes(2.381) and 360 minutes(1.607), it was found that there is no positive relationship between activity time and effect size. In terms of publication type, effect size of academic journal paper was 1.107 while that of thesis or dissertation was 0.894, indicating that academic journal papers are relatively highly effective. Conclusions: The present study is meaningful in that it provides baseline data applicable to program development and implementation by verifying the effectiveness of domestically implemented death education programs and variables relevant to such programs.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.64-74
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• 2019

비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.1183-1188
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• 2004

The inverse heat conduction problem (IHCP) is a problem of estimating boundary condition from temperature measurement at one or more interior points. Neural networks are general information processing systems inspired by the connectionist theory of human brain. By properly training the network by the learning rule, the neural network method can handle many non-linear or other complex problems. In this work, neural network is applied to complicated inverse heat conduction problems. Efficiency of the procedure is enhanced by incorporating the radial basis functions (RBF). The RBF is trained faster than other neural network and can find smooth solution. In order to demonstrate the effectiveness of the current scheme, a typical one-dimensional IHCP is considered. At one surface, the temperature as well as the heat flux is known. The unknown temperature of interest is estimated on the other side of the slab. The results from the proposed method based on RBF neural network are compared with the conventional method.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권8호
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• pp.987-997
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• 2020

Objective: Measurement of the liver and spleen volumes has clinical implications. Although computed tomography (CT) volumetry is considered to be the most reliable noninvasive method for liver and spleen volume measurement, it has limited application in clinical practice due to its time-consuming segmentation process. We aimed to develop and validate a deep learning algorithm (DLA) for fully automated liver and spleen segmentation using portal venous phase CT images in various liver conditions. Materials and Methods: A DLA for liver and spleen segmentation was trained using a development dataset of portal venous CT images from 813 patients. Performance of the DLA was evaluated in two separate test datasets: dataset-1 which included 150 CT examinations in patients with various liver conditions (i.e., healthy liver, fatty liver, chronic liver disease, cirrhosis, and post-hepatectomy) and dataset-2 which included 50 pairs of CT examinations performed at ours and other institutions. The performance of the DLA was evaluated using the dice similarity score (DSS) for segmentation and Bland-Altman 95% limits of agreement (LOA) for measurement of the volumetric indices, which was compared with that of ground truth manual segmentation. Results: In test dataset-1, the DLA achieved a mean DSS of 0.973 and 0.974 for liver and spleen segmentation, respectively, with no significant difference in DSS across different liver conditions (p = 0.60 and 0.26 for the liver and spleen, respectively). For the measurement of volumetric indices, the Bland-Altman 95% LOA was -0.17 ± 3.07% for liver volume and -0.56 ± 3.78% for spleen volume. In test dataset-2, DLA performance using CT images obtained at outside institutions and our institution was comparable for liver (DSS, 0.982 vs. 0.983; p = 0.28) and spleen (DSS, 0.969 vs. 0.968; p = 0.41) segmentation. Conclusion: The DLA enabled highly accurate segmentation and volume measurement of the liver and spleen using portal venous phase CT images of patients with various liver conditions.

• 대한방사선치료학회지
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• 제17권1호
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• pp.9-17
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• 2005

목적 : 방사선치료에 있어 치료부위내의 균등한 선량분포는 환자의 치료성적 및 장해를 좌우하는 매우 중요한 인자이다. 이러한 치료부위내의 균등한 선량분포를 얻기 위해 사용하는 여러 가지 방법 중 간단한 Field-in-Field Technique의 유용성을 평가하고 다양한 크기의 전뇌(whole brain)치료 환자에게 적용가능성을 알아보고자 한다. 대상 및 방법 : 전뇌(whole brain)의 일반적인 치료기법인 대향2문조사와 Field-in-Field Technique을 적용했을 때의 선량분포도를 비교하기 위하여 phantom(acryl 16 cm spheral phantom)을 대상으로 치료계획을 수립하였으며, 선량분포평가를 위하여 저감도필름(X-Omat V-film)과 열형광선량계(TLD)를 사용하여 측정하였다. 또한 다양한 두께의 환자20명(대, 중, 소 및 소아-각각 5명)을 대상으로 Field-in-Field Technique의 적용가능성을 평가 하였다 결과 : 전뇌(whole brain)치료에 대향2문조사와 Field-in-Field Technique을 적용한 경우 각각의 치료부위내의 선량분포 및 DVH를 비교한 결과, Field-in-Field Technique을 사용한 경우 고선량(high dose)영역을 $3{\sim}4\%$이하로 줄일 수 있었고, 저감도필름(X-Omat V-film)과 열형광선량계(TLD)에 의한 측정결과 또한 유사한 수치를 얻을 수 있었다. 이러한 Field-in-Field Technique을 다양한 두께의 환자에게 동일하게 적용해도 선량분포의 변화는 $1{\sim}2\%$로 나타났다. 결론 : 전뇌(whole brain)치료에 Field-in-Field Technique를 이용하여 치료계획을 수립하여 적용하면 치료부위내의 균등한 선량분포를 얻을 수 있으므로 추가적인 치료가 필요한 경우 선량합성이 용이하여 쉽게 치료계획을 수립할 수 있었다. 그리고 균등한 선량분포를 얻기 위해 사용하는 wedge filter 및 3D compensator 의 역할을 대체 할 수 있으며, 방사선 치료 시 고선량 영역으로 인해 발생되는 장해를 최소화할 수 있을 것으로 사료된다.