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멀티 모달 데이터를 이용한 한국형 주요 우울 장애 진단 및 치료 모델
최용화(Yonghwa Choi),김아람(Aram Kim),전민지(Minji Jeon),김선규(Sunkyu Kim),한규만(Kyu-Man Han),원은수(Eunsoo Won),함병주(Byung-Joo Ham),강재우(Jaewoo Kang) 한국정보과학회 2019 정보과학회논문지 Vol.46 No.1
우울증은 현대 사회에서 가장 흔한 정신질환 중 하나로, 반복되는 재발에 따른 만성화로 인해 사회적인 부담을 증가시킨다. 그러나 다양한 요인들이 복합적으로 관여하는 질병이기 때문에 여러 요인을 효율적으로 고려할 수 있는 기계학습 모델이 필요하다. 본 논문에서는 기본 정보, MRI, 유전자, 인지 검사의 4가지 멀티 모달 데이터를 이용해 우울증 여부를 진단하고 항우울제 반응의 정도를 예측할 수 있는 모델을 제안하여 우울증 진단의 경우 AUROC 점수 0.923, 항우울제 반응성 예측의 경우 MSE 0.08의 정확도를 얻었다. 그리고 제안한 모델의 결과를 정량적으로 분석하여 환자의 데이터를 추가할수록 정확한 진단 및 약물 반응성 예측이 가능함을 확인하고, 정성적으로 분석하여 우울증에 관해 기존에 알려진 주요 요인을 찾는 것뿐 아니라 새로운 가설을 제시하였다. Depression is one of the most common mental illnesses in the modern society, and it increases the social burden due to repeated recurrences. However, since there are many pre-disposing factors that cause depression, there is need to develop a machine-learning model that examine these factors effectively. In this paper, we propose a model that can diagnose depression and predict the degree of antidepressant response using four multi modal data including basic information, MRI, genetics, and cognitive test. The model achieved 0.923 AUROC score for diagnosis and 0.08 MSE for prediction of antidepressant response. In addition, the results of the proposed model were quantitatively analyzed, and it confirmed that accurate diagnosis and drug response prediction are possible when the patient’s data is added. Qualitative analysis was also conducted to provide new hypotheses as well as findings on the main factors causing depression.
열교환기용 외경 9.52㎜ 마이크로휜 관의 고성능화 및 경량화에 관한 연구 : 증발 열전달 특성
임용빈(Yongbin IM),하야세 가쿠(Gaku HAYASE),최용화(Yonghwa CHOI),김영민(Youngmin KIM),최형서(Hyoungseo CHOI),길성호(Seongho KIL),윤백(Baek YOUN) 대한기계학회 2009 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2009 No.5
This paper reports a development of the Samsung electronics' new 9.52 ㎜ micro-fin tube for an air-conditioner and heat pumps. To optimize the micro-fin structure effect on the heat transfer characteristics and unit mass of the tube, empirical correlations are used and verified with experiments for a single-tube and a finned tube type heat exchanger. An experimental investigation of condensation heat transfer is conducted and R-22 is used as test refrigerant. The unit mass of the optimized micro-fin tube against the conventional tube is 12% lighter although wall thickness and strength of the burst pressure are the same degree. The evaporating heat transfer coefficient of the new 9.52 ㎜ micro-fin tube' is increased and the refrigerant pressure drop is decreased compare with the conventional tube. Also, the unit weight per length of the new tube is reduced.