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김하정 ( Ha Jeong Kim ),김민재 ( Min Jae Kim ),이은주 ( Eun Joo Lee ),최철훈 ( Chel Hun Choi ),김태중 ( Tae Joong Kim ),이정원 ( Jeong Won Lee ),김병기 ( Byoung Gie Kim ),성창옥 ( Chang Ok Seong ),배덕수 ( Duk Soo Bae ) 대한산부인과학회 2009 Obstetrics & Gynecology Science Vol.52 No.7
Primary broad ligament tumors are a rare entity, although secondary involvement of broad ligament by a malignancy arising elsewhrere in the abdomen/pelvis is common. Among the primary broad ligament tumors, leiomyoma is the most frequent histopathological type followed by serous papillary cystadenoma of borderline malignancy. Primary sarcomas and high-grade carcinomas have been extremely rarely reported. Because of the rarity of disease, its treatment policy, follow-up strategy and prognosis are yet to be established and it is managed as an ovarian malignancy. We had experienced a case of clear cell adenocarcinoma arising from broad ligament and report this case with a brief review of literature.
유전자결핍 생쥐를 이용한 aquaporin-3의 태반 내 분포 및 기능 연구
김하정 ( Ha Jeong Kim ),나용진 ( Yong Jin Na ),김기형 ( Ki Hyung Kim ),이동형 ( Dong Hyung Lee ),김휘곤 ( Hwi Gon Kim ),조무성 ( Mu Seong Jo ),정준양 ( Jun Yang Jung ),전미련 ( Mei Lian Quan ),배혜란 ( Hae Rahn Bae ),최욱환 ( Ook 대한산부인과학회 2009 Obstetrics & Gynecology Science Vol.52 No.8
목적: Aquaporin (AQP) 3은 세포막을 통한 선택적인 수분과 글리세롤 이동을 촉진시키는 수분통로 단백질이다. 본 연구는 AQP3 유전자결핍 생쥐를 이용하여 태반에서 AQP3을 통한 수분 및 글리세롤 이동이 양수 및 태아 성장에 미치는 영향을 조사하고자 하였다. 연구 방법: 재태 14.5일된 야생형 및 AQP3 유전결핍생쥐 각각 30마리에서 임신낭을 적출하여 양수량을 비교 분석하였다. AQP3 발현 및 분포는 면역조직화학법과 western blot을 이용하여 조사하였다. 결과: 재태 14.5일된 생쥐 태반에서 AQP3는 태아막의 난황막세포의 기저측면막과 미로 태반의 융합영양막세포에 가장 높게 발현되었다. 반면 AQP1은 태아막의 난황막세포의 관강막과 미로 태반의 혈관조직에 고농도로 발현되었다. AQP3 유전자결핍 생쥐의 재태 14.5일이 태반은 야생형 CD1 생쥐와 비교할 때 태반 형성 및 태반 세포의 분화에 있어서 유의한 차이는 관찰되지 않았다. 그러나 AQP3 유전자결핍 생쥐는 야생형 CD1 생쥐에 비해 태아 단위 무게 당 양수량은 증가되었으며, 양수의 삼투질 농도는 감소되었고, 이로 인해 양수 내 이온과 다른 용질의 농도가 낮았다. 또한 AQP3 유전자결핍 생쥐 태아 평균 체중은 야생형 생쥐의 70% 수준으로 감소되어 있었다. 결론: AQP3는 모체 혈액 및 난황과 접하고 있는 태반과 태아막에 풍부하게 발현되어 이를 통한 수분과 글리세롤의 이동을 촉진시킴으로써 양수 조절 및 태아 성장에 중요한 역할을 담당하고 있을 것으로 추정된다. Objective: Aquaporin (AQP) 3 is a small integral membrane protein that functions as a facilitated transporter of water and glycerol. To elucidate a role of AQP3 in placenta, changes in amniotic fluid composition and fetal growth were investigated using AQP3 null mice. Methods: Embryonic day 14,5 gestational sacs of wild-type and AQP3 kncok-out pregnant mice, thirty each, were used for this study. AQP3 localization and expression were assessed by immunohistochemistry and western blot. Results: AQP3 was highly expressed in basolateral membrane of visceral yolk sac cells of fetal membrane and syncytiotrophoblast cells of labyrinthine placenta. In contrast, AQP1 was expressed in apical membrane of visceral yolk sac cells and endothelial cells lining vasculature. There was no significant difference in normal placentation and differentiation from trophoblast stem cells between wild type and AQP3 null mice. However, AQP3 null mice had increased amount of amniotic fluid per gram of body weight and decreased osmorality of amniotic fluid with low concentrations of ions and solutes in amniotic fluid. In addition, AQP3 null mice pups were smaller than CD1 wild type mice. Conclusion: AQP3 plays an important role in amniotic water balance and nutrient supply to developing fetus by facilitating transplacental transport of water and glycerol.
텍스트 마이닝과 소셜네트워크분석을 통한 AI·빅데이터 기반 제조기술 트렌드 연구
김일중(Iljung Kim),한아람(Aram Han),채희수(Heesu Chae),김하정(Hajeong Kim),유승화(Seunghwa Ryu),김준영(Joonyoung Kim),신민수(Minsoo Shin),김흥남(Heungnam Kim) 한국기술혁신학회 2021 기술혁신학회지 Vol.24 No.5
최근 스마트공장 질적 고도화의 일환으로 제조 생태계에 AI·빅데이터 기술적용에 대한 관심이 고조되고 있다. 그러나 기존 제조기술 트렌드 연구는 스마트공장 구축을 위한 자동화·로봇화에 집중되어 제조 AI·빅데이터 중심의 제조기술 트렌드 연구 및 활용은 미비한 실정이다. 본 연구는 제조업에 적용되는 AI·빅데이터 기술에 대한 최근 6년 동안의 주요 이슈 및 트렌드를 분석하여 제조기업의 AI·빅데이터 기술도입의 방향성을 제시하고자 한다. 분석결과의 적시성과 정확도를 증대하기 위해 특허, 논문, 뉴스, 박람회, 인공지능 중소벤처 제조플랫폼(KAMP) 콘텐츠를 분석 데이터로 통합화하였다. 그리고 수집 데이터의 정제로 Python 3.6과 텍스트 마이닝 및 소셜네트워크분석은 KrKwic 2.0, UCINET 6.721을 활용하였다. 분석 결과, 시간의 흐름에 따라 제조 특화 AI, 딥러닝, 알고리즘 키워드의 연결중심성이 높아지는 것으로 나타났으며 이를 구현하기 위해 고성능 컴퓨팅 기술을 포함한 다수의 제조AI 기술군집이 형성되었다. 제조현장의 AI 적용목적에 따라 보다 다양하고 최적화된 제조 특화 AI 알고리즘 및 제조 빅데이터 융·복합기술의 중요도가 증가하고 있음을 관찰할 수 있었다. Recently, there has been a surge of interest in manufacturing AI and big data technology application. Since current manufacturing technology trend research is focused on automation and robotization for the construction of smart factories, study and utilization of manufacturing technology trends centered on manufacturing AI and big data are insufficient. Therefore, this study examines major issues and trends in AI·big data technologies applied to the manufacturing industry over the last six years. To reflect the timeliness and accuracy of analysis results, patents, theses, news, fairs, and Korea AI Manufacturing Platform(KAMP) contents are integrated into analysis data, and data refinement is performed using Python 3.6, text mining, and social network analysis. KrKwic 2.0 and UCINET 6.721 were utilized for this purpose. It was discovered that the degree centrality of manufacturing AI keywords rose with time, prompting the formation of a number of manufacturing AI technology clusters. The significance of more diverse AI algorithms specialized in manufacturing and high-performance infra resources increases depending on the aim of AI application in the manufacturing site.
김귀현 ( Gwi-hyun Kim ),최명수 ( Myeong-soo Choi ),김하정 ( Ha-jeong Kim ),김기영 ( Ki-young Kim ),정민아 ( Min-a Jeong ),김서균 ( Seo-gyun Kim ),이성로 ( Seong-ro Lee ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1
센서 네트워크 기술은 센서와 무선 네트워크 기능을 이용하여 물리공간에서 측정한 아날로그 데이터를 디지털 신호로 변환하고, 인터넷 같은 전자공간에 연결된 루트노드로 전달하는 입력시스템 역할을 한다. 물리적 세계와 사이버 세계를 연결할 수 있는 특징 때문에 센서 네트워크의 개념은 새롭게 대두 되고 있는 지능형 환경 모니터링, 위치인지 서비스, 지능형 의료시스템, 지능형 로봇 시스템 등 다양한 서비스분야에 적용되고 있다. 이러한 유비쿼터스 센서 네트워크에 대해 하드웨어 플랫폼, 소프트웨어 플랫폼 위주의 기술 동향을 분석해 보고자한다.