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- 저자 : 김영인(KIM, Youngin) (검색결과 686 건)
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정사면체 구조를 갖는 Cu (II) 및 Co (II) 착화물들의 아쿠오화반응에 관한 연구
김영인,최성락,김정숙,김해경,Kim, Young-Inn,Choi, Sung-Nak,Kim, Jung-Sook,Kim, Hae-Kyung 대한화학회 1988 대한화학회지 Vol.32 No.2
$Co(sp)X_2P$(sp=sparteine, $C_{15}H_{26}N_2$, X=Cl, Br)과 Cu(sp)$X_2$의 아쿠오화반응이 메카니즘을 규명하기 위하여 pH~5인 조건에서 속도론적 연구를 실시하였다. Co(sp)$Cl_2$ 및 $Co(sp)Br_2$는 halide 이온들에 의해 촉매 효과를 나타내지 않았으며 $Cu(sp)Cl_2$ 및 $Cu(sp)Br_2$에 비해 매우 빠르게 아쿠오화가 진행되었다. $Cu(sp)Cl_2$ 및 $Cu(sp)Br_2$는 halide cyanide의 존재에 의해 반응속도가 크게 증가하였으며 pH = 2~5인 범위에서 pH가 증가함에 따라 반응속도가 증가하였다. 본 연구에서 얻어진 실험결과, $Co(sp)X_2$의 아쿠오화반응이 D-메카니즘으로 진행되는 반면 $Cu(sp)X_2$의 경우는 $I_d$ 메카니즘으로 진행되는 것으로 믿어진다. The rates of aquation of sparteine cobalt(II) halide and sparteine copper(II) halide were investigated in the citrate buffer solutions. The aquation of cobalt(II) complexes proceeds via D-mechanism and the catalytic effect of halide ions is not observed. The aquation of copper(II) complexes proceeds via $I_d$-mechanism and is catalyzed by the presence of cyanide and halide ions, and the aquation rate is pH dependent. The different mechanistic behavior of cobalt(II) complexes from corresponding copper(II) complexes seems to be attributed to the weakness of Co-N bond in the coordination sphere.
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김영인,Kim, Yeong-In 한국정신신체의학회 1999 정신신체의학 Vol.7 No.2
중추신경계와 말초신경계의 손상으로 인한 다양한 기전에 의해서 신경병성 통증이 생길 수 있다. 특정한 질병과 관련된 기전에 의해서 생기는 경우는 거의 없고, 진단과는 상관없이 한 환자에서 여러 가지 기전이 동시에 관여하여 생긴다. 신경병성 통증은 신경학적 검사와 환자의 문진으로부터 쉽게 진단할 수 있으나 치료는 아직 만족할 만하지 못하다. 신경병성 통증의 치료가 어렵다 하더라도 의사가 치료시 문제점을 완전히 이해하고 있다면 적절한 치료에 도달될 수 있을 것이다. 적절한 약물의 선택은 환자마다 효과가 있는 약제, 용량, 혈중농도 등이 각기 다르기 때문에 치료의 시도와 실패의 반복을 통해서 얻어질 수 있다. 효과가 있다고 알려진 각 약물들의 적절한 치료연구는 신경병성 통증의 약물치료에 있어 핵심일 것이다. 삼환계 항우울제는 일차약물로 알려져 있고 이에 대한 효과가 만족스럽지 못할 경우에는 항경련제, 국소마취성 항부정맥제제, clonidine, 마약성 진통제, 국소도포제 순으로 사용해 볼 수 있다. Venlafaxine, nefazodone 같은 항우울제가 최근에 삼환계 항우울제 보다 부작용이 적고 비슷한 효과가 있으며, 항경련제인 gabapentine도 효과있는 약물로 널리 사용되고 있다. A variety of mechanism may generate pain resulting from injury to the central and peripheral nervous system. None of these mechanism is disease-specific, and several different pain mechanism may be simultaneously present in anyone patient, independent of diagnosis. Diagnosis of neuropathic pain is often easily made from information gathered on neurologic examination and from patient history. Although treatment of neuropathic pain may be difficult, optimum treatment can be achieved if the neurologist has a complete understanding of therapeutic options, the mainstay of which is pharmacotherapy. Selection of an appropriate rharmacologic agent is by trial and error since individual responses to different agents, doses, and serum levels are highly variable. An adequate trial for each agent tried is key to pharmacologic treatment of neuropathic pain. Tricyclic antidepressants are first-line agents, although other drugs, including anticonvulsants, local anesthetic antiarrhythmics, clonidine, opiates, and certain topical agents, also offer pain relief in some patient populations. The novel antidepressants venlafaxine and nefazodone are potentially useful new drugs that are better tolerated than tricyclic antidepressants. Also Gabapentine seems an interesting and promising drug for the treatment of neuropathic pain.
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김영인,김동현,이승오,Kim, Young In,Kim, DongHyun,Lee, Seung Oh 한국방재안전학회 2020 한국방재안전학회 논문집 Vol.13 No.2
최근 국내에서는 다양한 이상기후들이 발생하고 있으며 이로 인해 인명피해, 재산피해와 같은 큰 피해들이 발생하고 있다. 그 중에서도 폭염으로 인한 피해는 점점 증가하는 경향을 보인다. 이에 대처하기 위해서는 빠르고 정확한 기온 및 폭염발생여부 예측이 필수적이다. 현재 기상청에서는 폭염에 대한 정보를 단기예보를 통해 제공하는데, 단기예보를 위한 기온예측은 수치예보모델을 통해 수행된다. 과거 15년간(1998~2012년) 인구대비 폭염 사망률이 가장 높았던 ◯◯군에 대하여 2019년도 기온 예보자료와 관측 자료를 비교한 결과, 평균제곱근오차가 1.57℃ 발생하였고, 관측 값이 33℃이상에 해당하는 데이터만 비교한 결과, 평균제곱근오차가 1.96℃ 발생하였다. 예보시간은 4시간이고 예보과정에는 약 3~4시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 소요시간과 예측 정확도를 고려하여, 기계학습방법의 일종인 LSTM을 이용한 기온 및 폭염발생 예측 방법론을 제시한다. 기계학습모델을 이용한 4시간 기온예측결과 1.71℃의 평균제곱근오차가 발생하였고, 관측 값이 33℃ 이상에 해당하는 데이터만 비교한 결과 1.39℃의 평균제곱근오차가 발생하였다. 전 범위의 오차는 수치예보모델이 더 작은 값을 가지지만, 33℃이상의 경우에는 기계학습모델 예측의 정확도가 더 높았다. 또한 수치예보를 이용한 경우 예상 소요시간이 4시간가량인 반면 기계학습을 이용한 기온예측에는 평균 9분26초의 시간이 소요되어 경제적이라 판단하였다. 향후 공간적인 범위를 확대하거나 대상 지역을 변경하는 일반적인 방안에 대해서 연구를 수행하고자 한다. Climate variations have become worse and diversified recently, which caused catastrophic disasters for our communities and ecosystem including economic property damages in Korea. Heat wave of summer season is one of causes for such damages of which outbreak tends to increase recently. Related short-term forecasting information has been provided by the Korea Meteorological Administration based on results from numerical forecasting model. As the study area, the ◯◯ province was selected because of the highest mortality rate in Korea for the past 15 years (1998~2012). When comparing the forecasted temperatures with field measurements, it showed RMSE of 1.57℃ and RMSE of 1.96℃ was calculated when only comparing the data corresponding to the observed value of 33℃ or higher. The forecasting process would take at least about 3~4 hours to provide the 4 hours advanced forecasting information. Therefore, this study proposes a methodology for temperature prediction using LSTM considering the short prediction time and the adequate accuracy. As a result of 4 hour temperature prediction using this approach, RMSE of 1.71℃ was occurred. When comparing only the observed value of 33℃ or higher, RMSE of 1.39℃ was obtained. Even the numerical prediction model of the whole range of errors is relatively smaller, but the accuracy of prediction of the machine learning model is higher for above 33℃. In addition, it took an average of 9 minutes and 26 seconds to provide temperature information using this approach. It would be necessary to study for wider spatial range or different province with proper data set in near future.
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