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      • KCI등재

        광용적맥파 신호를 이용한 수면 중 호흡 추정

        박종욱,이전,이효기,김호중,이경중,Park, Jong-Uk,Lee, Jeon,Lee, Hyo-Ki,Kim, Hojoong,Lee, Kyoung-Joung 대한의용생체공학회 2013 의공학회지 Vol.34 No.3

        Respiratory signal is one of the important physiological information indicating the status and function of the body. Recent studies have provided the possibility of being able to estimate the respiratory signal by using a change of PWV(pulse width variability), PRV(pulse rate variability) and PAV(pulse amplitude variability) in the PPG (photoplethysmography) signal during daily life. But, it is not clear whether the respiratory monitoring is possible even during sleep. Therefore, in this paper, we estimated the respiration from PWV, PRV and PAV of PPG signals during sleep. In addition, respiration rates of the estimated respiration signal were calculated through a time-frequency analysis, and errors between respiration rates calculated from each parameter and from reference signal were evaluated in terms of 1 sec, 10 sec and 1 min. As a result, it showed the errors in PWV(1s: $36.38{\pm}37.69$ mHz, 10s: $36.53{\pm}38.16$ mHz, 60s: $30.35{\pm}38.72$ mHz), in PRV(1s: $1.45{\pm}1.38$ mHz, 10s: $1.44{\pm}1.37$ mHz, 60s: $0.45{\pm}0.56$ mHz), and in PAV(1s: $1.05{\pm}0.81$ mHz, 10s: $1.05{\pm}0.79$ mHz, 60s: $0.56{\pm}0.93$ mHz). The errors in PRV and PAV are lower than that of PWV. Finally, we concluded that PRV and PAV are more effective than PWV in monitoring the respiration in daily life as well as during sleep.

      • KCI등재

        비강압력신호를 이용한 수면호흡장애 환자의 수면/각성 분류

        박종욱,정필수,강규민,이경중,Park, Jong-Uk,Jeoung, Pil-Soo,Kang, Kyu-Min,Lee, Kyoung-Joung 대한의용생체공학회 2016 의공학회지 Vol.37 No.4

        This study proposes the feasibility for automatic classification of sleep/wakefulness using nasal pressure in patients with sleep-disordered breathing (SDB). First, SDB events were detected using the methods developed in our previous studies. In epochs for normal breathing, we extracted the features for classifying sleep/wakefulness based on time-domain, frequency-domain and non-linear analysis. And then, we conducted the independent two-sample t-test and calculated Mahalanobis distance (MD) between the two categories. As a results, $SD_{LEN}$ (MD = 0.84, p < 0.01), $P_{HF}$ (MD = 0.81, p < 0.01), $SD_{AMP}$ (MD = 0.76, p = 0.031) and $MEAN_{AMP}$ (MD = 0.75, p = 0.027) were selected as optimal feature. We classified sleep/wakefulness based on support vector machine (SVM). The classification results showed mean of sensitivity (Sen.), specificity (Spc.) and accuracy (Acc.) of 60.5%, 89.0% and 84.8% respectively. This method showed the possibilities to automatically classify sleep/wakefulness only using nasal pressure.

      • KCI등재

        椵岑城의 지리적 환경과 7세기 전반 百濟ㆍ新羅의 攻防

        박종욱(Park, Jong-Uk) 고려사학회 2021 한국사학보 Vol.- No.84

        椵岑城은 7세기 전반 百濟와 新羅의 주요 분쟁지역 중 하나이다. 그러나 그 위치는 명확하게 전해지지 않아서, 경기도 죽산·충북 괴산·보은·청주·영동·전북 무주 등 다양한 곳으로 비정되고 있다. 본 논문에서는 관련 사료를 종합적으로 검토하는 한편, 684년 報德城 반란군의 設陣 장소를 본격적으로 분석함으로써 가잠성의 위치를 새롭게 비정해 보고자 했다. 611년 가잠성 전투에서 신라 上州ㆍ下州ㆍ新州의 구원병이 동원된 점으로 볼 때, 가잠성은 3개 州의 중간 지역인 上州에 소속된 성으로 이해된다. 또한 684년 반란 진압 당시 익산으로 향했던 신라군의 진군 경로를 고려하면, 역시 그 대략적인 위치는 소백산맥 以西의 신라 上州 관할 지역에서 구할 수밖에 없다. 좀 더 구체적인 위치 비정을 위하여 주목한 대목은 684년 보덕성 반란군이 陳을 펼친 ‘가잠성 남쪽 7리 지점’이었다. 당시 반란군의 設陣 장소는 교통로 상 가잠성과 남북 방향으로 배치되며, 지형적으로 방어 상의 이점을 가진 곳으로 파악된다. 이에 익산 인근의 교통로 및 지리적 환경을 검토하고, 금산 장대리 고분군 등 고고학적 자료를 종합하여 가잠성을 충남 금산군 추부면 일대로 비정하였다. 추부의 지리적 위치로 볼 때, 신라의 가잠성은 金馬渚(익산)와 東方城(논산 은진) 등 백제 지방의 주요 거점을 공략할 수 있는 전진기지로, 백제에 있어서 잠재적인 위협 요소였다고 할 수 있다. 따라서 7세기 전반 백제는 가잠성 공격을 통해 신라의 진출 위협 요소를 사전에 제거하는 한편, 추풍령로 진출 교두보를 확보함으로써 신라 上州 방면 공략을 도모했던 것으로 이해된다. Kajam Fortress(椵岑城) is one of the most troubled area between Paekche and Silla in the early 7th century. However, since its location is not clearly known, it is presumed to be various places such as Juksan in Gyeonggi-do, Goesan in Ch"ungch"ŏngbuk-do Province, Boeun, Cheongju, Yeongdong, and Muju in Jeollabuk-do. This paper intends to newly estimate the location of Kajam Fortress by comprehensively reviewing the historical records on the location of Kajam Fortress and by analyzing the location where the rebel forces of Podŏk Fortress(報德城) camped in 684. Considering that relief forces were mobilized from the Sangju(上州), Haju(下州) and Sinju (新州), three provinces of Silla during the Battle of Kajam Fortress in 611, Kajam Fortress can be presumed to belong to Sangju, a mid-region of the three provinces. Also, considering the route of the Silla troops to Iksan during the 684 uprising, it is inevitably obtained that the approximate location of Kajam Fortress would be the area under the jurisdiction of Sangju, the west of Sobaeksanmaek Mountains. The important record analyzed in this study to determine the more specific location of Kajam Fortress is that the rebel army of Podŏk Fortress camped 2.8km south of Kajam Fortress in 684. At that time, the place where the rebels camped is in the north-south direction of Kajam Fortress considering the traffic route, and it is identified as a place with a topographical advantage. Therefore, the location of Kajam Fortress was finally estimated to be near present-day Ch"ubu myŏn, Kŭmsan-kun in Ch"ungch"ŏngnam-do by examining the transportation routes and geographical factors around Iksan, and by synthesizing archaeological materials such as the ancient tombs in Jangdae-ri, Kŭmsan. Judging from the geographical location of Chubu, Kajam Fortress of Silla could be a potential threat to Paekche, as it could serve as a forward base to attack major areas in Paekche, such as Iksan and Eunjin in Nonsan. Thus, the objective of Paekche’s attack on the Kajam Fortress was to eliminate the threat of Silla"s advance into Nonsan and Iksan, and secure a bridgehead to advance to Silla"s Sangju.

      • KCI등재후보

        木花(gossypium hirsutum L.)의 callus 誘起에 미친 2,4-D와 kinetin의 影響

        Jong Uk Park(朴鍾旭),Young Man Lee(李榮萬) 한국육종학회 1991 한국육종학회지 Vol.23 No.2

        Stem was the most suitable for callus induction among leaf, petiole, hypocotyl, and stem explants of cotton (Gossypium hirsutum L.) in MS medium containing 25 combinations of 2,4-D and kinetin. 2,4-D 0.1 mg/l was best for callus induction from four tissue explants and it was revealed that kinetin inhibited callus growth. Successive subculture of survival callus on the MS medium supplemented with NaCl increased the survival rate of callus.

      • KCI등재

        602년 阿莫城 戰鬪의 배경과 성격

        박종욱(Park Jong-uk) 한국고대사학회 2013 韓國古代史硏究 Vol.0 No.69

        본 논문은 7세기 초 신라의 소백산맥 以西지역 진출 시도라는 관점에서 아막성 전투를 새롭게 검토해보고자 한 것이다. 기존의 연구에서는 『삼국사기』 백제본기 무왕 3년조 기사를 중심으로 아막성 전투 과정을 구성하였는데, 그럴 경우 『삼국사기』 신라본기 진평왕 24년조 및 『삼국사기』 열전 귀산전의 내용과 상충되는 점을 확인할 수 있었다. 그래서 아막성 전투 관련 기사에 대한 사료비판과 각각의 사료들에 대한 합리적인 해석을 통해, 『삼국사기』 백제본기 무왕 3년조 기사를 ‘당해 8월 사건 개관+사건 원인+당해 8월 사건의 상세한 내용’의 구조를 갖춘 것으로 파악해 보았다. 이에 따라 기존의 연구에서 크게 주목하지 않았던 ‘신라의 4성 축조 및 백제 영역 침범’은 602년 8월 이전의 사건으로서 아막성 전투의 직접적인 발발 원인이 되었던 것으로 이해할 수 있었다. 6세기 중반 이후 羅濟 양국의 정세와 고고학적 유물의 출토 상황으로 볼 때, 신라는 565년 대야주 설치를 전후로 한 시점에 지금의 전라북도 남원시 운봉읍 지역까지 진출하였던 것으로 보인다. 신라는 운봉고원을 장악함으로써 백제의 경남 서부지역으로의 진출을 막고 있었으며, 백제는 섬진강 수계 유역에 축성하여 백제 內地로 진출할 수 있는 신라의 침입에 대비하였다. 이러한 대치 상황에서 7세기 초 신라는 대내외적인 상황을 이용하여 운봉 지역에 小?등 4성을 축조하여 소백산맥 이서지역으로의 진출을 시도하였는데, 백제 무왕이 4만 병력을 동원하여 신라를 공격함으로써 아막성 전투가 발발하였다. 신라의 4성 축조 및 백제 영역 침범은 백제의 남원-장수 간의 교통로와 섬진강 하류 지역으로의 교통로 활용에 피해를 주었던 사건으로 보이는데, 이는 백제 내지로의 진출로 및 다양한 공격루트의 확보·섬진강 수계권 진출·백제의 對倭 교통로 차단을 목적으로 한 신라의 점진적인 진출 준비였다. 古龍郡 및 섬진강 수계권에 직접적인 피해를 입었던 백제는 4만 대군을 동원하여 신라의 아막성(소타 등 4성)을 공격하였는데, 이러한 아막성 전투의 성격은 결국 신라의 소백산맥 이서지역 진출 준비에 대한 백제의 강력한 대응으로 볼 수 있다. 신라의 아막성 전투 승리는 백제의 소백산맥 이동지역 진출을 저지하는 한편, 그 승리를 바탕으로 남원과 임실 등의 전북 동부지역 및 백제 내지로 진출할 수 있는 우위를 마련할 수 있었던 계기가 되었다. 하지만 신라는 소백산맥 이서지역으로 적극적인 진출을 시도하지 못하였는데, 이것에는 對고구려 관계의 변화와 고구려의 연이은 침입 · 對중국 교통로였던 한강 유역 방비의 중요성 증대, 전선의 확대 및 고구려와 백제 양국의 침입에 대한 방비의 어려움 등이 결정적인 원인으로 작용하였던 것으로 여겨진다.

      • 수면호흡장애 환자의 인공지능 기반 심혈관질환 예측 모델

        박종욱(Jong-Uk Park),류지승(Ji-Seung Rye),강승영(Seung-Young Kang),김윤지(Yun-Ji Kim),김이웅(Yeewoong Kim),이경중(Kyoung-Joung Lee) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.8

        This study proposes a method of prediction of cardiovascular disease (CVD) that can develop within ten years in patients with sleep-disordered breathing (SDB). From the data during a baseline period when patients did not have any CVD, we extracted 18 features from electrography (ECG) based on signal processing methods, 30 ECG features based on artificial intelligence (AI), ten clinical risk factors for CVD. We trained the model and evaluated it by using CVD outcomes result, monitored in follow-ups. The optimal feature vectors were selected through statistical analysis and support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE) of the extracted feature vectors. Features based on AI, a novel proposal from this study, showed excellent performance out of all selected feature vectors. Also, new parameters based on AI were possibly meaningful predictors for CVD, when used in addition to the predictors for CVD that are already known. The selected features were used as inputs to the prediction model based on SVM. As a result, the respective recall and precision values were 82.9% and 87.5% for CVD-free. The F1-score between CVD and CVD-free was 76.5. In conclusion, our results confirm the excellence of the prediction model for CVD in patients with SDB and verify the possibility of prediction within ten years of the CVD that may occur in patients with SDB.

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