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Effects of ATP regeneration systems on the yields and solubilities of cell-free synthesized proteins
문병진,이경호,김동명 한국공업화학회 2019 Journal of Industrial and Engineering Chemistry Vol.70 No.-
We compared the abilities of several ATP regeneration systems to support the production of solubleproteins in a cell-free synthesis system. While changes in the ATP level in the reaction mixture werevariable depending on the ATP regeneration system employed, the yields and solubilities of synthesizedproteins did not always correlate with the ATP level. Instead, the efficiency of cell-free protein synthesiswas substantially affected by changes in the pH of the reaction mixture. These results suggest thatmeasures to maintain the pH of the reaction mixture should be considered when choosing an energysource for cell-free protein synthesis.
고칼륨혈증 모니터링을 위한 딥러닝 기반 혈청 칼륨 수치에 따른 심전도 변화 스크리닝
문병진,변준,박영철,육현,이희영,추연일 대한전자공학회 2022 전자공학회논문지 Vol.59 No.2
고칼륨혈증(hyperkalemia)은 혈청 칼륨 수치(Serum Potassium Level : SPL)가 이상일 때 진단되며, 심장리듬에 영향을 미쳐 심부전을 일으킬 수 있으므로 빠른 경고가 중요하다. 혈청 칼륨 수치의 증가는 일반적으로 심전도(Electrocardiogram : ECG)의 변형을 일으킨다. 따라서 본 논문에서는 혈청 칼륨 수치에 따른 심전도 변화를 분석하여 고칼륨혈증의 위험이 있는 환자에게 고칼륨혈증의 위험성을 경고할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 본 논문에서는 장단기메모리(Long Short Term Memory : LSTM)와 함께 깊이별 분리 가능한 합성곱 커널을 기반으로 하는 합성곱 순환신경망(Convolutional Recurrent Neural Network : CRNN) 모델을 사용하였다. 실제 1,879명 환자의 심전도 데이터들을 대상으로 수행된 실험은 제안된 딥러닝 모델이 심전도의 변화를 분석하여 혈청 칼륨 수치를 비교적 정확하게 예측하고, 깊이분리 합성곱 커널을 사용함으로 인해 작은 네트워크 매개 변수로도 정확도를 유지할 수 있음을 보여준다.
신경회로망을 이용한 영상복원용 적응형 일반스택 최적화 필터의 설계 및 구현
문병진,김광희,이배호,Moon, Byoung-Jin,Kim, Kwang-Hee,Lee, Bae-Ho 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, S Vol.s36 No.7
Image obtained by incomplete communication always include noise, blur and distortion, etc. In this paper, we propose and apply the new spatial filter algorithm, called an optimal adaptive generalized stack filter(AGSF), which optimizes adaptive generalized stack filter(AGSF) using neural network weight learning algorithm of back-propagation learning algorithm for improving noise removal and edge preservation rate. AGSF divides into two parts: generalized stack filter(GSF) and adaptive multistage median filter(AMMF), GSF improves the ability of stack filter algorithm and AMMF proposes the improved algorithm for reserving the sharp edge. Applied to neural network theory, the proposed algorithm improves the performance of the AGSF using two weight learning algorithms, such as the least mean absolute(LAM) and least mean square (LMS) algorithms. Simulation results of the proposed filter algorithm are presented and discussed. 통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.
문병진,최재영,박용구,정상섭 대한신경외과학회 2003 Journal of Korean neurosurgical society Vol.33 No.2
We report a case of deep sylvian meningioma without any dural attachment in a 36-year-old man. The patient presented with generalized tonic clonic seizure. Magnetic resonance images revealed a well enhancing round mass in the superior aspect of the left insular region. Surgical resection confirmed transitional type of meningioma. Gamma knife radiosurgery was undergone to control the tumor growth after partial resection. So far, supratentorial meningioma without any dural attachment has been rarely reported. Key words:Meningioma;Sylvian fissure;Dura mater;Arachnoid cap cell;Meningothelial cell;Gamma knife.