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- 저자 : 김의현 (검색결과 125 건)
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김의현,오용구,임진우,채종률,이민희,최윤건 대한내과학회 1988 대한내과학회지 Vol.35 No.4
An aneurysm of the sinus of Valsalva is relatively rare. From May 1986 to April 198S, we found three patients with this pathology at our institution. In all patients, diagnosis was suspected by echocardiography before cardiac catheterization and angiography. The final diagnosis was confirmed at surgery. This case report describes the echocardiographic findings in our patients with a rcview of the literature about echocardiographic manifestations of sinus of Valsalva aneurysms with or without rupture. Echocardiography is useful in detecting abnormalities of the aortic root and provides important information prior to cardiac catheterization and surgery. One patient had a 60 mmHg peak systolic pressure gradient between the right ventricle and pulmonary artery; the obstruction was caused in part by the bulging of the sinus of Valsalva aneurysm into the right ventricular outflow tract as well as by infundibular pulmonic stenosis. The corrective surgery was performed without complication and the postoperative course was uneventful.
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김의현,안현식 한국인터넷방송통신학회 2017 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.17 No.1
본 논문에서는, 스위칭 손실이 적고 효율이 높은 이점을 갖고 있는 LLC 공진형 컨버터에 대하여 선형화된 수학적 모델을 정립하고 디지털 제어기 설계 과정을 제안한다. LLC 공진형 컨버터의 비선형 모델에 대하여 EDF(Extended Describing Function) 기법을 도입하여 비선형성을 선형 근사화시킨 선형 소신호 모델을 정립하고 Ziegler Nichols 방법을 이용하여 제어기 계수를 선정하였으며 연속시간 제어기를 디지털 제어기로 변환하여 적용한다. 유도된 선형 소신호 모델에 기 반하여 전압 제어기를 설계하고, MATLAB 시뮬레이션을 통하여 제어기의 성능을 검증한다. 또한, 부하 변화 및 모델링 오차 를 고려한 시뮬레이션을 통하여 LLC 공진형 컨버터에 대해 설계된 전압 제어기의 타당성 및 제어성능을 분석한다. In this paper, we propose a digital controller design methodology for an LLC resonant converter which has been widely used due to the advantages of low switching loss and high efficiency. We establish a mathematical model of an LLC resonant converter using the extended describing function concept and propose a controller design method based on the Ziegler Nichols control parameter tuning criteria. The voltage controller of an LLC resonant converter is designed based on the derived small signal model and the performance of the controller is verified by MATLAB simulations. The validity and the control performance of the designed voltage controller for the LLC resonant converter is analyzed through some simulations for the case of load variations and circuit modeling errors.
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Gaofen-1 WFV 영상을 이용한 딥러닝 기반 대형 부유조류 분류
김의현,김근용,김수미,유주형,Kim, Euihyun,Kim, Keunyong,Kim, Soo Mee,Cui, Tingwei,Ryu, Joo-Hyung 대한원격탐사학회 2020 大韓遠隔探査學會誌 Vol.36 No.2
매년 황해와 동중국해에서는 대형 부유조류인 녹조와 갈조가 대량으로 발생하고 있다. 이러한 대형 부유조류는 연안의 양식 시설물이나 해변으로 유입되며, 제거하는데 막대한 경제적 손실을 발생시킨다. 현재는 연안으로 유입되는 대형 부유조류를 탐지하기 위해 원격탐사 방법이 활발하게 사용되고 있다. 그러나 대형 부유조류는 해양의 다양한 대상들과 중첩되는 파장이 존재하기에 이를 정확하게 탐지하는데 한계가 있다. 더욱이 녹조와 갈조는 유사한 스펙트럼 특성을 보이기 때문에 원격탐사 자료를 이용한 구분을 더욱 어렵게 만든다. 따라서 본 연구에서는 위성 영상에 딥러닝 기법을 적용하여 녹조와 갈조를 효과적으로 구분하고자 하였다. 이를 위한 네트워크를 결정하기 위해 최적의 학습 조건을 찾아 AlexNet 신경망을 전이 학습하였으며, 학습과 검증을 위해 Gaofen-1 WFV 영상을 이용하여 데이터셋을 구성하였다. 최적의 학습 조건으로 학습된 네트워크를 이용하여 실험 데이터에 대한 결과를 확인하였다. 그 결과 실험 데이터에 대한 정확도는 88.89%를 보였으며, 녹조와 갈조에 대해 각각 66.67%와 100%의 정밀도로 구분이 가능하였다. 이는 전이 학습된 AlexNet 신경망이 녹조와 갈조의 미세한 차이를 구분할 수 있는 것으로 해석된다. 본 연구를 통해 해양의 다양한 대상으로부터 녹조와 갈조를 효과적으로 분류하고 각각 구분할 수 있을 것으로 기대된다. Every year, the floating macroalgae, green and golden tide, are massively detected at the Yellow Sea and East China Sea. After influx of them to the aquaculture facility or beach, it occurs enormous economic losses to remove them. Currently, remote sensing is used effectively to detect the floating macroalgae flowed into the coast. But it has difficulties to detect the floating macroalgae exactly because of the wavelength overlapped with other targets in the ocean. Also, it is difficult to distinguish between green and golden tide because they have similar spectral characteristics. Therefore, we tried to distinguish between green and golden tide applying the Deep learning method to the satellite images. To determine the network, the optimal training conditions were searched to train the AlexNet. Also, Gaofen-1 WFV images were used as a dataset to train and validate the network. Under these conditions, the network was determined after training, and used to confirm the test data. As a result, the accuracy of test data is 88.89%, and it can be possible to distinguish between green and golden tide with precision of 66.67% and 100%, respectively. It is interpreted that the AlexNet can be pick up on the subtle differences between green and golden tide. Through this study, it is expected that the green and golden tide can be effectively classified from various objects in the ocean and distinguished each other.
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파일럿 규모 광펄스 처리를 이용한 해수에 오염된 Escherichia coli 저해
김의현,김진철,홍성철,민세철 한국산업식품공학회 2020 학술대회 및 심포지엄 Vol.2020 No.11
본 연구에서는 파일럿 규모 광펄스 처리 장비를 이용한 광펄스 처리의 해수에 오염된 Escherichia coli에 대한 저 해 효과를 확인하였다. 광펄스 처리를 이용한 해수 살균 시에는 처리 용량이 70 L 인 반응기를 이용하여 약 160 L 의 해수를 연속식으로 처리하였다. 처리 frequency와 반응기로 유입되는 해수의 유속은 각각 5 Hz와 15 L/m으로 고 정하였고, 처리 전압은 1,800, 2,000, 그리고 2,400 V로 설정하였다. 처리 전압이 1,800 V에서 2,000 V, 그리고 2,400 V로 증가할 때 해수에 접종된 E. coli 저해 정도는 3.2 ± 0.9에서 4.8 ± 0.3, 그리고 7.15 ± 0.5 log CFU/mL로 증가하 였다. 광펄스 처리에 따른 해수 살균 시 해수의 온도 변화(ⵠT)는 처리 전압 1,800, 2,000, 그리고 2,400 V에서 각각 0.0, 1.2, 그리고 1.6 ℃로 확인되었다. 본 연구를 통해 광펄스 처리가 해수 내 E. coli를 효과적으로 저해시킬 수 있 는 비가열 살균 기술임을 확인할 수 있었다.
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