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- 저자 : 이은헌 ( Eun-hun Lee ) (검색결과 5 건)
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내원 초기에 측정한 외상환자의 동맥혈 염기결핍의 유용성
이은헌 ( Eun Hun Lee ),최재영 ( Jae Young Choi ),최영철 ( Young Cheol Choi ),황성연 ( Seong Youn Hwang ) 대한외상학회 2006 大韓外傷學會誌 Vol.19 No.1
Purpose: The arterial base deficit (BD) has proven to be useful in the evaluation and management of trauma patients. Indicators such as the Triage-Revised Trauma Score (t-RTS) and the systemic inflammatory response syndrome (SIRS) score have been used as triage tools for emergency trauma patients in Korea. The purpose of this study was to assess the usefulness of the initial BD in predicting injury severity and outcome in the trauma population. Methods: The medical records of 308 consecutive trauma patients admitted to the Emergency Center of Masan Samsung Hospital from January 2004 to December 2004 were carefully examined prospectively and retrospectively, and 291 patients were selected as subjects for this research. The SIRS score and the t-RTS were calculated based on the records from the emergency department, and the BD was calculated based on the arterial blood gas analysis obtained within 30 minutes of admission. The efficiency of the three indicators as triage tools was evaluated by using cross tabulations in two - by - two matrices and by using a receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. Results: When the mortality was used as the outcome parameter, the sensitivity and the accuracy of the initial BD were higher than those of the SIRS score (p<0.05) and were same as those of the t-RTS. The areas under the ROC curves of the initial BD, the SIRS score, and the t-RTS were 0.740±0.087, 0.696±0.082, and 0.871±0.072, respectively (95% confidence interval). When emergency operation and blood transfusion requirements were used as outcome parameters, the comparisons of the sensitivities and the accuracies of the initial BD and the other two indicators showed the same pattern as mentioned above. The areas under the ROC curves of the initial BD were 0.7~0.8 and were larger than those of the SIRS score (p<0.05). Conclusion: The ability of the initial BD to predict injury severity and outcome was similar to those of the t-RTS and the SIRS score. Therefore, the authors suggest that the initial BD may be used as an alternative to previous triage tools for trauma patients. (K Korean Soc Traumatol 2006;19:67-73)
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기능성에 따른 프로그래밍 소스코드 분류를 위한 Deep Learning Model 연구
윤주성 ( Joo-sung Yoon ),이은헌 ( Eun-hun Lee ),안진현 ( Jin-hyeon An ),김현철 ( Hyun-cheol Kim ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
최근 4차 산업으로 패러다임이 변화함에 따라 SW산업이 더욱 중요하게 되었다. 이에 따라 전 세계적으로 코딩 교육에 대한 수요도 증가하게 되었고 기업에서도 SW를 잘 만들기 위한 코드 관리 중요성도 증가하게 되었다. 많은 양의 프로그래밍 소스코드를 사람이 일일이 채점하고 관리하는 것은 사실상 불가능하기 때문에 이러한 문제를 해결할 수 있는 코드 평가 시스템이 요구되고 있다. 하지만 어떤 코드가 좋은 코드인지 코드를 어떻게 평가해야하는지에 대한 명확한 기준은 없으며 이에 대한 연구도 부족한 상황이다. 최근에 주목 받고 있는 Deep Learning 기술은 이미지 처리, 자연어 처리등 기존의 Machine Learning 알고리즘이 냈던 성과보다 훨씬 뛰어난 성과를 내고 있다. 하지만 Programming language 영역에서는 아직 깊이 연구된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 Deep Learning 기술로 알려진 Convolutional Neural Network의 변형된 형태엔 Tree-based Convolutional Neural Network를 사용하여 프로그래밍 소스코드를 분석, 분류하는 알고리즘 및 코드의 Representation Learning에 대한 연구를 진행함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다.
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사전 지식에 의한 강화학습 에이전트의 학습 속도와 경향성 변화
김지수 ( Jisoo Kim ),이은헌 ( Eun Hun Lee ),김현철 ( Hyeoncheol Kim ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.1
학습 속도가 느린 강화학습을 범용적으로 활용할 수 있도록 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 사전 지식을 제공해서 학습 속도를 높일 수 있지만, 잘못된 사전 지식을 제공했을 위험이 존재한다. 본 연구는 불확실하거나 잘못된 사전 지식이 학습에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다. OpenAI Gym 라이브러리를 이용해서 만든 Gamble 환경, Cliff 환경, 그리고 Maze 환경에서 실험을 진행했다. 그 결과 사전 지식을 통해 에이전트의 행동에 경향성을 부여할 수 있다는 것을 확인했다. 또한, 경로 탐색에 있어서 잘못된 사전 지식이 얼마나 학습을 방해하는지 알아보았다.
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기계학습의 영상인식결과에 대한 입력영상의 영향도 분석 기법
김도완 ( Do-wan Kim ),김우성 ( Woo-seong Kim ),이은헌 ( Eun-hun Lee ),김현철 ( Hyeoncheol Kim ) 한국컴퓨터교육학회 2017 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.21 No.2
기계학습은 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 일종으로 다른 인공지능 알고리즘이 정해진 규칙을 기 반으로 주어진 임무(Task)를 해결하는 것과는 달리, 기계학습은 수집된 Data를 기반으로 최적의 솔루션을 학습한 후 미래의 값들을 예측하거나 해석하는 방법을 사용하고 있다. 더욱이 인터넷을 통한 연결성의 확대 와 컴퓨터의 연산능력 발전으로 가능하게 된 Big-Data를 기반으로 하고 있어 이전의 인공지능 알고리즘에 비해 월등한 성능을 보여주고 있다. 그러나 기계학습 알고리즘이 Data를 학습할 때 학습 결과를 사람이 해 석하기에 너무 복잡하여 사람이 그 내부 구조를 이해하는 것은 사실상 불가능하고, 이에 따라 학습된 기계 학습 모델의 단점 또는 한계 등을 알지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 블랙박스화된 기계학습 알고리즘의 특성을 이해하기 위해, 기계학습 알고리즘이 특정 입력에 대한 결과를 예측할 때 어떤 입력들로부터 영향을 많이 받는지 그리고 어떤 입력으로부터 영향을 적게 받는지를 알아보는 방법을 소개하고 기존 연구의 단점을 개선하기 위한 방법을 제시한다.
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복강 내 감염에 의한 패혈증으로 수술 받은 환자에 있어서 Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) Score의 유용성
최원호(Won Ho Choi),황성연(Seong Youn Hwang),전시열(Si Youl Jun),최영철(Young Cheol Choi),이은헌(Eun Hun Lee),유완식(Wan Sik Yu) 대한외과학회 2009 Annals of Surgical Treatment and Research(ASRT) Vol.76 No.5
Purpose: To determine the usefulness of the Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) score for prediction of mortality in operated patients with sepsis due to intra-abdominal infection. Methods: Eighty-eight septic patients operated on from January 2004 to June 2008 were evaluated retrospectively. The SOFA scores were measured four times in each patient: initial score, post-op (post-operation) score, POD1(first post-operative day) score, and POD2 (second post-operative day) score. The maximum score and mean score were obtained from these measurements. These scores were compared between groups of patients classified by mortality. D scores (D0, D1, D2) reflecting the differences between subsequent scores were compared between the surviving group and deceased group according to re-operation. Results: The initial, post-op, POD1, POD2, maximum, and mean scores showed statistically significant differences between the surviving group and deceased group. D1 and D2 showed statistically significant differences between surviving group and deceased group. Conclusion: The sequential measurement of SOFA score is a useful prediction system for patients with sepsis due to intra-abdominal infection.
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