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김명원,이종환,김은석,이상철,장백암,변영자 대한기관식도과학회 1998 大韓氣管食道科學會誌 Vol.4 No.2
Background and Objectives: The most common cause of the failure of endoscopic dacryocystorhinostomy is closure of the osteotomy site due to granulation or adhesion. We used mitomycin-C, an antineoplastic antibiotic agent, soaking over the osteotomy site to suppress fibrous proliferation and scar formation during the endoscopic dacryocystorhinostomy. Materials and Methods : A total of 20 Patients diagnosed with nasolacrimal duct obstruction were assigned randomly to either a mitomycin-C group or a control group. Endoscopic dacryocystochinostnmy has been used in both groups. In the mitomycin-C group, a piece of merocel soaked with 0.2 mg/ml mitomycin-C was applied to the osteotomy site and then after 30 minutes was removed. Results : All patients in the mitomycin-C group remained symptom free after removal of their silicone tube (100% success), and there were two patients in the control group who had recurrent epiphora (67% success). In the mitomycin-C group, the average surface area of the osteotomy at the end of the sixth postoperative month was 4.1 $\textrm{mm}^2$, whereas that of the control group was 2.5 $\textrm{mm}^2$. Neither serious systemic nor local toxicity were noted in the mitomycin-C group. Conclusion : Intraoperative mitomycin-C may possibly improve success rates over the endoscopic dacryocystorhinostomy procedure.
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시뮬레이티드 어닐링의 생성 메카니즘이 최적화 성증에 미치는 영향의 실험적 분석
김영분,김명원 崇實大學校 生産技術硏究所 1995 論文集 Vol.25 No.2
시뮬레이티드 어닐링 (simulated annealing)은 고체를 고온으로 가열하였다가 서서히 냉각시킴으로써 그 고체의 강도나 결정성을 향상시키는 어닐링이라는 물리적 과정을 모방한 최적화 알고리즘으로 쿨링 스케줄(cooling schedule)에따라 최적화 성능이 영향을 받는다. 본 논문에서는 쿨링 스케줄뿐만 아니라 생성 메카니즘(generation mechanism)이 시뮬레이티드 어닐링의 성능에 미치는 영향을 실험적으로 분석하고 효율적인 생성 메카니즘의 특성을 제안한다. 대표적 최적화 문제인 TSP에 대하여 시뮬레이티드 어닐링을 적용함에 있어서 다양한 생성 메카니즘을 정의하고, 각각의 생성 메카니즘에 대한 최적화 성능을 비교, 분석하여 제안된 특성의 타당성을 고찰한다. Simulated annealing is an algorithm which is useful for solving combinatorial optimization problems since it allows to find near-optimal solutions. In simulated annealing the performance largely depends on its cooling schedule which describes how to reduce temperature and at any given temperature how many state transitions are made to reach thermal equilibrium. In this paper we investigate the effect of a generation mechanism on optimization performance in simulated annealing. We experiment with TSP(Travelling Salesman Problem) by defining various generation mechanisms and analyze their performances. From the analysis of the experimental results we derive some of important characteristics required for a good generation mechanism.
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김명원 한국응용경제학회 2019 응용경제 Vol.21 No.4
We examine what factors make depositors to run and the effect of deposit insurance on mitigating runs using unique depositor-level data for a Korean savings bank that faced a run in 2011. We find that deposit insurance mitigates runs in two ways. First, deposit insurance lowers the risk of a run for depositors with deposits within the deposit insurance coverage limit. Second, deposit insurance reduces the amount of withdrawals for depositors with deposits that exceed the coverage limit. Meanwhile, the characteristics of deposits and depositors, bank-depositor relationships and diffusion of information also affect depositors’ behavior. 뱅크런 발생 시 예금인출에 영향을 미치는 요인과 이때 예금보험의 예금인출 억제효과를 분석하였다. 자료는 국내 저축은행 부실사태 당시 특정 저축은행에서 발생한 대량의 예금인출에 대한 예금자 단위의 미시자료를 이용하였다. 분석 결과, 예금보험은 크게 두 가지 방식으로 예금인출을 억제한다. 첫째, 예금보험은 보호예금의 인출위험을 감소시킨다. 초과예금의 인출위험은 보호예금의 인출위험보다 약 2배 높은 것으로 드러났다. 둘째, 초과예금의 인출금액을 감소시킨다. 초과예금을 보유한 예금자들은 인출 시 잔액을 보호한도에 가깝게 조정하는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 한편, 예금 및 예금자의 특성, 예금자와 저축은행의 관계, 정보의 확산 등의 요인도 예금인출에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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김명원,이광노,Kim, Myeong-Won,Lee, Gwang-Lo 한국전자통신연구원 1989 전자통신 Vol.11 No.1
Neural network연구는 뇌로부터 얻은 아이디어를 공학적으로 응용하려는 생각을 바탕으로 뇌의 구조와 유사한 mechanism에 의한 정보처리장치의 기초가 되는 정보처리의 양식 확립과 함께 그 정보처리 양식을 구체적으로 각각의 정보처리 문제에 응용하기 위한 응용기술을 연구하는 것이다. Neural network의 계산 기능적 특성은 병렬처리, 학습 및 noisy한 정보의 효율적처리 등으로써 특히 pattern인식 문제에 효율적으로 응용될 수 있다. 본 논문에서는 neural network의 역사적 고찰과 기존의 model들을 살펴보고 새로운 계산 구조와 계산 방식을 가진 neural network의 응용분야를 살펴 봄으로써 기존의 AI 기법으로 해결하기 어려운 pattern recognition(image,문자,speech등), robot vision 및 control 등 여러가지 문제에 효율적으로 적용가능함과 neural network의 앞으로의 전망에 대하여 기술한다.
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