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조현병 스펙트럼 장애의 1년 유지 치료에서 클로자핀과 병용 치료제의 처방 양상 분석
김재원,김세현,장진혁,문선영,강태욱,김민아,권준수,Kim, Jaewon,Kim, Se Hyun,Jang, Jin-Hyeok,Moon, Sun-Young,Kang, Tae Uk,Kim, Minah,Kwon, Jun Soo 대한생물정신의학회 2021 생물정신의학 Vol.28 No.2
Objectives Clozapine is the most effective atypical antipsychotic agent for the treatment-resistant schizophrenia (TRS), however, only 40%-70% of TRS patients respond to clozapine. Moreover, TRS encompasses various symptom dimensions. Therefore, augmentation with other medications for clozapine is frequently applied. However, the prescription pattern of clozapine and combined medications in Korea is yet to be examined. This study aims to investigate the maintenance treatment pattern of clozapine and augmentation agents in one Korean tertiary hospital. Methods The patients with schizophrenia spectrum disorders under clozapine maintenance, defined as one-year clozapine continuation, were subjected for analysis. Medication data at one-year time-point after clozapine initiation was extracted and analyzed. Results Among total 2897 patients having clozapine prescription experience from January 2000 to December 2018, 1011 patients were on clozapine maintenance. The mean age of clozapine initiation was 30.2 ± 11.3 years, and the maintenance dose of clozapine was 217.8 ± 124.3 mg/day. Combination rate of antipsychotics, mood stabilizers, and antidepressants were 43.5%, 25.3%, 38.6%, respectively. Most frequently prescribed drugs in each category were aripiprazole, valproate, and sertraline. Olanzapine equivalent dose of combined antipsychotics was 10.4 ± 7.7 mg/day. Male patients were prescribed higher dose of combined antipsychotics and higher rate of antidepressants. Female patients had later onset of clozapine prescription. Patients with two or more combined antipsychotics were prescribed higher dose of clozapine and higher rate of antidepressants compared to patients with one combined antipsychotic. Conclusions Taken together, among the patients taking clozapine, a substantial rate of patients were under polypharmacy. The present findings based on the real-world prescription pattern could provide the valuable clinical information on the treatment of TRS-related conditions.
밀레니얼세대 초등교사의 직업 동기, 직무 인식, 그리고 경력 전망에 관한 탐색적 연구
김재원(Kim, Jaewon),정바울(Chung, Baul) 한국교육행정학회 2018 敎育行政學硏究 Vol.36 No.3
본 연구는 최근 세대 담론의 홍수 속에 경험적인 연구가 상대적으로 부족한 교직의 세대 문제, 특히 밀레니얼세대 초등교사의 특성에 주목하여 살펴보았다. 이를 위해 Stone-Johnson(2016)의 세대 해석적 분석틀(generational interpretive framework)을 활용하여 밀레니얼세대 초등교사들의 직업 동기, 직무 인식 그리고 경력 전망을 중심으로 살펴보았다. 본 연구의 주된 방법론은 질적 연구 방법론 중 의도적 표집법에 의한 집중 면담기법이었다. 분석 결과, 첫째, 밀레니얼세대 초등교사들의 직업 선택 동기는 안정성이 가장 두드러진 것으로 나타났다. 둘째, 직무인식과 관련하여 밀레니얼세대 초등교사들은 기성세대들과는 달리 일과 삶의 균형에 대한 지향성이 두드러졌고 이런 지향성이 직무 인식 전반에 투영되어 있었다. 마지막으로, 밀레니얼세대 교사들은 경력전망과 관련하여 낮은 승진 열망과 이에 수반된 대안적 경력 궤도(예: 교사리더, 전문상담사, 컨설턴트 등)를 모색하는 양상을 보였다. 논의 및 결론에서는 이러한 발견이 주는 이론적, 실천적 의미와 정책적 시사점에 대해 제시하였다. The purpose of this study is to explore the prospect of job motivation, task perception and future perspective of millennial generation elementary school teachers in S. Korea. To do this, we conducted semi-structured interviews with twelve of the Millennial Generation Teachers(1982-1994). Additionally, one Boomer generation teacher and three X generations teachers were interviewed for the purpose of comparison. We found the following results. First, strongly influenced by their parent generation who had experienced the IMF and the downturn of economy, the millennial generation teachers said that they chose profession that could allow them to have work-life balance and job stability more than anything else. Second, with regards to the task perception, millennial generation teachers were committed to get their work done at work while sparing time for family and out of work self-development pursuits(Stone-Johnson, 2016). Third, the Millennial generation teachers" future perspective showed two-fold attitude : leadership disengagement and navigating various career paths within the profession. These results has several implications. First, it is necessary to understand the characteristics of the teachers of each generation in order to promote healthy and well operating work environment. Second, it is particularly important for school administrators to recognize the fact that not all teachers will respond to work, career planning, and the accompanying educational policies in a unified way, and that a significant proportion of these responses will depend on the teachers" generation identity.
Particle Filter 알고리즘 기반 이산 웨이블릿 변환 기법의 경험적 모델 설계를 통한 리튬이온 배터리의 잔여 수명 예측
김재원(Jaewon Kim),박진형(Jinhyeong Park),권상욱(Sanguk Kwon),신승화(Seunghwa Sin),김범종(Bumjong Kim),김종훈(Jonghoon Kim) 한국자동차공학회 2022 한국 자동차공학회논문집 Vol.30 No.3
Electric vehicles(EVs) are being commercialized as practical alternatives to the Zero emission vehicle. Lithium-ion batteries(LIBs), the main source of energy for EVs, are one of the components that affect the economy and the safety of EVs due to LIB’s high energy density and long lifespan. However, LIBs can be problematic in terms of fading capacity and reduced life due to prolonged charging/discharging. Therefore, accurate remaining-useful-life(RUL) prediction is essential. In this paper, the discharge capacity of the lithium-polymer battery pack and the nickel manganese cobalt(NMC) battery were extracted through current signals. By using discrete wavelet transform(DWT), it is possible to induce capacity regeneration, such as the noise of the NMC battery, by compression and decomposition. To provide accurate batteries’ replacement time, RUL is implemented based on particle filter(PF). The result shows that the RUL prediction of the decomposed signals with noise improved by about 5% compared to the raw signal data. Therefore, in this paper, it was proposed that using decomposed signals can be an advantage in terms of data storage space and the effect of reduced RUL time.
맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘
김재원 ( Jaewon Kim ),이현조 ( Hyunjo Lee ),장재우 ( Jaewoo Chang ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.2
여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서,서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에,대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해,본 연구에서는 맵리듀스환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째,맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써,활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째,그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해,사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉,주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에,질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여,효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해,질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써,최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.