GPS 수신기의 코드 추척 루프에 관한 연구

남영진 서울시립대학교 1996 국내석사

킨볼 운동프로그램이 지적장애학생의 물체조작능력 및 신체 협응력에 미치는 영향

남영진 단국대학교 교육대학원 2019 국내석사

이 연구는 킨볼 운동프로그램이 지적장애학생의 물체조작능력 및 신체 협응력에 미치는 영향을 규명하여 이들의 신체활동 참여 증진 및 운동능력 향상을 위한 운동프로그램 개발의 기초자료를 제공하는데 주된 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 경기도 Y시에 소재하는 S중학교 지적장애학생 8명을 대상으로 킨볼 운동프로그램을 적용하였다. 이 연구는 30주간 주 2회, 총 60회기에 걸쳐 진행되었으며 물체조작능력과 신체 협응력에 대한 평가는 0주부터 30주까지 5주 간격으로 총 7회 측정하여 향상정도를 알아보았다. 자료처리 방법은 통계프로그램 SPSS/PC Window용 21.0 Version 을 이용하여 개인의 측정항목에 대한 평균(Mean)과 표준편차(Standard division)를 산출하였고, 지적장애학생들의 시기 간 변화의 차이를 분석하기 위해 반복측정 분산분석(repeated measure ANOVA)을 실시하였다. 모든 통계분석을 위한 유의수준은 α= .05로 설정하였다. 이상과 같은 연구방법과 절차를 통하여 자료를 분석한 결과 아래와 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 킨볼 운동프로그램은 지적장애학생의 물체조작능력 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 킨볼 운동프로그램은 지적장애학생의 정적 협응력 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 킨볼 운동프로그램은 지적장애학생의 손동작 협응력 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 킨볼 운동프로그램은 지적장애학생의 일반동작 협응력 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론을 종합하면 킨볼 운동프로그램 참여는 지적장애학생의 물체조작능력인 치기, 제자리 튀기기, 받기, 차기, 던지기, 굴리기 영역의 발달과 신체 협응력인 정적 협응력, 손동작 협응력, 일반동작 협응력을 향상시키는데 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 킨볼 운동프로그램은 지적장애 학생의 운동능력향상을 위해 통합교육현장에서 많이 활용될 것으로 사료된다. The purpose of this study is to investigate the effects of kin-ball exercise programs on the object-control functions and physical coordination ability of intellectually disabled students and to provide basic data on the development of exercise programs to increase their motor skills. The subjects of this study were eight intellectually disabled students at S Middle School in Y city of Gyeong gi province. The exercise was performed 60 times(twice a week for 30 weeks) and object-control functions and physical coordination ability were evaluated every 5 weeks, total seven times to check the improvement of them. The 21.0 Version of the SPSS/PC Window was used to analyze the mean and standard division of each student’s data and repeated measure ANOVA was performed to analyze the changes over time. The significance level for the every statistical analysis was established as α= .05. The following results were derived from the analysis of data through the following research methods and procedures. First, Kin-ball exercise programs have a positive effect on improving the object-control functions of the intellectually disabled students. Second, Kin-ball exercise programs have a positive effect on improving static coordination ability of the intellectually disabled students. Third, Kin-ball exercise programs have a positive effect on improving hand movement coordination ability of the intellectually disabled students. Lastly, Kin-ball exercise programs have a positive effect on improving the general coordination ability of the intellectually disabled students. To sum up, Kin-ball exercise program improves object-control functions, which are striking a stationary ball, stationary dribble, catch, kick, overhand throw, and underhand roll, and improves physical coordination ability, which are static coordination ability, hand movement coordination ability, and general coordination ability. Thus, it is expected that kin-ball exercise program will be used in the integrated education site to improve the motor ability of students with intellectual disabilities.

특수일 시간대별 전력부하패턴분석 및 예측모형 구축

남영진 연세대학교 일반대학원 2020 국내석사

본 학위논문은 특수일 시간대별 전력부하패턴분석 및 예측모형 구축을 목적으로 하고 있다. 일반적으로 전력부하예측은 예측기간 또는 예측하고자 하는 전력부하 데이터의 빈도(frequency)에 따라서 단기, 중기, 장기로 구분할 수 있으며 예측일의 특성에 따라서는 평상시와 특수일로 구분할 수 있다. 본 학위논문의 경우 시간대별 전력부하를 예측하기 때문에 단기전력부하예측에 속하는 연구이다. 또한 예측일의 특성 중에서는 특수일 예측을 목적으로 하고 있다. 연구목적을 위와 같이 정한 이유는 다음과 같다. 먼저 데이터의 빈도가 시간대별이며 특수일인 전력부하를 예측하는 것은 어려운 일이다. 평상시 전력부하의 경우 월요일에서 금요일인 평일과 토요일과 일요일인 휴일을 의미한다. 이러한 평상시 전력부하의 경우 관측치(observation)가 매우 많으며 유사한 패턴을 보이기 때문에 비교적 쉽게 예측할 수가 있다. 반면 특수일의 경우 삼일절, 어린이날, 광복절, 성탄절과 같은 단일 특수일과 설날연휴와 추석연휴인 연휴 특수일로 구분되는데 이러한 특수일의 경우 관측치가 매우 적다는 점에서 예측을 위해 사용할 과거값이 매우 제한적이며 이용할 수 있는 특수일의 정보 및 패턴 역시 한정적이라는 문제가 존재한다. 이러한 어려움으로 인해서 특수일 시간대별 전력부하의 예측의 경우 일반적으로 MAPE가 높게 나타나는 것이 특징이다. 여기서 MAPE는 평균절대백분위오차를 의미하며 일반적으로 예측력 평가의 방법으로 많이 사용되는 예측력 평가 기준이다. 따라서 특수일 시간대별 전력부하의 MAPE를 낮추어 예측력을 개선시키는 연구는 국가차원에서는 전력수급계획에도 도움이 될 뿐만 아니라 실무 차원에서도 예측오차를 최소화하여 효율적인 전력운용을 가능하게 한다. 위와 같은 이유로 본 학위논문에서는 특수일 시간대별 전력부하패턴분석을 통해서 평상시 전력부하와 특수일 전력부하의 패턴을 비교하였다. 또한 특수일끼리의 전력부하패턴도 분석하여 전력부하를 예측함에 있어서 날짜효과(Calendar Effect)를 반영 및 조정하는 것이 중요하다는 것을 밝혀냈다. 또한 군집분석(Clustering Analysis)의 방법론 들을 소개하며 그 중 K-means를 활용하여 특수일에 대한 군집분석을 실시하였다. 이를 통해 유사한 특수일끼리 같은 군집으로 분류된 군집분석의 결과를 예측모형에 반영하기 위해 설명변수로 사용하였다. 본 학위논문에서 사용한 예측방법론은 상대계수법, 조정계수법, 인공신경망 모형 그리고 머신러닝 기법이다. 상대계수법은 전력부하에 미치는 요인 중 날짜효과를 예측모형에 반영하는 방법론이다. 즉, 상대계수를 과거 특수일의 기준수요 대비 과거 특수일의 실제수요로 정의하고 이렇게 도출된 상대계수를 전망하고자 하는 특수일의 기준수요에 곱하여 예측치를 생성해내는 방법론이다. 여기서 기준수요란 평상시 전력부하를 의미하는데 평상시 전력부하의 경우 직전 4주의 평균전력부하실제치를 활용하였다. 전망연도 예측을 위해 상대계수를 구성할 때의 기준연도는 과거 동일한 특수일 중 요일이 같은 가장 최근의 특수일을 활용하였다. 이러한 상대계수법의 경우 날짜효과 중 요일효과를 반영했다는 점에서 특수일 전력부하 예측에서 준수한 예측력을 보여주었다. 다만 전력부하에 영향을 미치는 효과는 날짜효과 뿐만 아니라 기상효과와 경제효과 등 다양한 효과가 영향을 미치는 만큼 상대계수법에서 반영하지 못하는 다른 효과를 반영하기 위하여 조정계수법 방법론을 개발 및 활용하였다. 조정계수법은 실제치와 상대계수법 예측치의 예측오차를 기상요인과 경제요인 등의 함수로 정의하고 이를 바탕으로 적합값(fitted value)을 도출한 후 다시 상대계수법 예측치에 더해주면 조정된 예측치인 조정계수법 예측치가 도출 되게 된다. 본 학위논문에서 조정계수법을 활용한 모형은 반영된 요인에 따라서 3가지 모형으로 구축하였다. 먼저 첫 번째 모형인 조정계수법1의 경우 기상요인이 반영되었으며 두 번째 모형인 조정계수법2의 경우 기상요인과 연도별 특성이 반영되었다. 특히 조정계수법2의 경우 조정계수법 모형들의 예측력 수준을 가늠하기 위한 벤치마크모형으로 구축하였다. 왜냐하면 여기서 반영된 연도별 특성의 경우 연도더미를 의미하기 때문에 실제 전망에서 활용하기 위해서 연도더미를 전망치로 생성하지는 않기 때문이다. 마지막 세 번째 모형인 조정계수법3의 경우 기상요인과 경제요인이 반영되었다. 구축된 조정계수법 모형의 경우 상대계수법 모형에 비해서 특수일 별 예측력이 전반적으로 개선되는 모습을 나타내었다. 가장 좋은 예측력을 보여준 조정계수법 모형은 조정계수법2였지만 조정계수법2의 경우 연도별 특성으로 연도더미가 포함되는 만큼 실제 전망에서 활용할 수가 없기 때문에 조정계수법의 벤치마크 모형으로 보아야 한다. 따라서 그 차선으로 좋은 예측력을 보여준 순서를 살펴보면 조정계수법3였으며 그 다음으로는 조정계수법1이었다. 인공신경망의 경우 Artificial Neural Network를 의미하는데 최근 딥러닝이 주목 받으면서 예측에 많이 활용되는 방법론이다. 본 학위논문에서는 인공신경망 방법론 중 다중퍼셉트론이라고 불리는 MLP를 활용하여 모형을 구축하였다. MLP는 이전의 단층퍼셉트론인 SLP가 가지고 있던 한계였던 XOR(eXclusive OR)문제를 해결하여 선형 분류기의 한계에서 벗어나 비선형 문제도 해결 가능하도록 만들어진 방법론이다. MLP는 SLP와 달리 입력층(Input Layer)과 출력층(Output Layer) 사이에 은닉층(Hidden Layer)이 추가로 존재하며 오차역전파(Backpropagation) 방식을 활용하여 은닉층의 가중치까지 업데이트가 가능하도록 하였다. 본 학위논문에서는 MLP를 활용하여 다음과 같이 모형을 구축하였다. 먼저 MLP를 활용하여 모형을 구축할 때 중요한 것이 은닉층의 개수와 각 은닉층 별 은닉노드의 개수를 설정하는 것이다. 본 논문에서는 은닉층을 2개로 설정하여 심층신경망이라고 불리는 DNN(Deep Neural Network)으로 구축하였다. 각 은닉층 별 은닉노드의 수는 다르게 적용하였는데 첫 번째 은닉층의 은닉노드의 수는 입력층의 값의 약 절반인 42로 설정하였다. 두 번째 은닉층의 경우 첫 번째 은닉층의 절반인 21로 설정하였다. 또한 활성화함수는 ELU로 설정하였으며 가중치를 업데이트 하기 위한 최적화 방법으로는 Adam을 활용하였다. 모형의 설명변수로는 선행연구들과 마찬가지로 전력부하의 과거값을 활용하여 학습할 수 있도록 전력시차항을 추가하였다. 전력시차항으로는 3일전(72시간)과 7일전(168시간) 의 전력부하를 사용하였다. 이러한 전력부하의 과거패턴 뿐만 아니라 다양한 요인들이 전력부하에 영향을 주기 때문에 추가적으로 다양한 요인들을 고려하였다. 먼저 전력부하에 영향을 미치는 요인 중 하나인 기상요인을 반영하기 위해 기온뿐만 아니라 습도, 강수량, 풍속, 일사량, 일조량을 반영하여 전력부하에 영향을 미치는 다양한 기상요인을 최대한 반영하고자 하였다. 또한 날짜요인을 반영하기 위해서 기본적으로 월더미, 일더미, 시간더미, 요일더미를 반영하였다. 특징적인 부분은 특수일 더미도 포함시켜서 특수일의 특징을 모형이 학습할 수 있도록 구축하였다는 점이다. 이외의 기타변수로는 빅데이터 중 일반국도의 시간대별 누적교통량을 평균교통량으로 변환하여 사용하였으며 선행연구 중 K-means 방법을 활용하여 특수일 군집분석을 실시하여 군집분석의 결과도 설명변수로 반영했다. 머신러닝 기법으로는 대표적으로 랜덤포레스트(Random Forest)와 서포트벡터리그레션(Support Vector Regression, 이하 SVR) 그리고 확률적 경사하강법(Stochastic Gradient Descent)을 활용한 선형회귀분석(Linear Regression)을 활용하여 모형을 구축하였다. 랜덤포레스트는 Ensemble 기법으로 다수의 weak learner가 단일의 strong learner보다 더 좋은 예측력을 보여줄 수 있다는 개념으로 의사결정나무가 가지고 있던 overfitting 문제를 보완하고 불균형 데이터셋을 조정하는 것에도 좋은 성능을 나타내는 방법론이다. SVR의 경우 SVM에 기반을 둔 방법론으로 SVM에서 임의의 예측치를 도출하기 위해서 ε- 무감도 손실함수를 도입한 방법론이다. 확률적 경사하강법을 활용한 선형회귀분석의 경우 확률적 경사하강법을 통해 비용함수를 최소화시키는 계수값을 찾고 그것을 통해 예측치를 도출하게 된다. 위와 같은 방법론들을 바탕으로 개별모형들을 구축하였으며 2010년에서 2018년까지를 분석기간으로 설정하고 9개의 특수일(신정, 삼일절, 설날연휴, 어린이날, 석가탄신일, 현충일, 광복절, 추석연휴, 성탄절)에 대해서 표본 외 예측(Out of Sample Forecast)을 실시하였다. 그 결과 조정계수법 모형들이 전반적으로 예측력이 뛰어났으며 MLP모형도 일부 특수일에서 좋은 예측력을 나타내었다. 반면 머신러닝 기법들은 연휴 특수일에서 예측력이 많이 떨어지는 것으로 나타났다. 하지만 이러한 개별모형의 예측력만을 살펴보는 것에 그치지 않고 특수일정보조건(연휴일수, 특수일이 속한 계절)과 기상조건 그리고 경제조건을 바탕으로 조건별로 개별모형의 예측력과 예측결합 방법론의 예측력을 추가로 비교하여 특수일 전력부하를 예측하는데 있어서 예측결합이 유용한지도 검증하였다. 그 결과 특수일정보조건 중 연휴일수와 기상조건의 조합 그리고 연휴일수와 경제조건의 조합에서는 예측결합이 개별모형에 비해서 예측력이 매우 뛰어난 것으로 나타났다. 하지만 특수일정보조건 중 특수일이 속한 계절과 기상조건의 조합 그리고 특수일이 속한 계절과 경제조건의 조합에서는 예측결합과 개별모형의 예측력이 유의미한 차이를 보이지 않아 설정한 조건들의 조합에 따라서 개별모형과 예측결합의 예측력이 크게 좌우되는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 연구결과에 비추어 볼 때 개별모형의 예측력과 예측결합의 예측력 중 어느 한 방법이 좋다고 말할 수는 없으며 조건에 따라서 예측력이 달라질 수 있는 만큼 특수일 전력부하를 예측함에 있어서 예측하고자 하는 특수일의 여러 가지 조건 등을 고려하여 개별모형과 예측결합 중 적절한 방법을 선택하여 예측치로 활용하는 것이 중요하다는 것을 밝혀냈다. This dissertation is aimed at analyzing the special day’s hourly electric load patterns and establishing a forecasting model. In general, electric load forecasts can be divided into short, medium and long-term depending on the frequency of electric load to be predicted. Also, depending on the characteristics of the forecast date, they can be classified as normal and special days. This dissertation is part of short-term electric load prediction because it predicts hourly electric load. The reasons for this dissertation are as follows. First of all, it is difficult to predict the special day’s hourly electric load. There is a problem that the information and patterns of special days available are limited in that there are very few observations on special days such as Samiljeol, Children's Day, National Liberation Day of Korea, and Christmas. Due to these difficulties, the special day’s MAPE is generally high for forecasting hourly electric loads. Thus, research that improves the predictive performance by lowering the MAPE not only helps the power supply plan at the national level but also minimizes the forecasting error at the practical level, enabling efficient power operation. For these reasons, the pattern of the special day’s electric load in this dissertation was compared with that of a normal day’s electric load. In addition, the electric load pattern of the special day was analyzed and found that it was important to reflect and adjust the Calendar effect in forecasting the electric load. Furthermore, the methodologies of clustering analysis were introduced, and among them, K-means was used to perform cluster analysis on special days. This resulted in the use of explanatory variables to reflect the results of cluster analysis classified into the same cluster of similar special days. The forecasting methodologies used in this dissertation are relative coefficients, adjusted coefficients, artificial neural network and machine learning techniques. The relative coefficient method is a methodology that reflects the Calendar effect on the electric load in the forecasting model, which defines the relative coefficients as the actual demand for the past special day versus the reference demand for the past same special day. In this case, the reference demand refers to the normal day’s electric load, and the average electric load for the previous four weeks was utilized. The base year in which the relative coefficients are constructed for prediction of the forecast year utilized the most recent special days of the same day of the week in the past. For the relative coefficient, the forecasting performance observed in the prediction of the special day’s electric load was demonstrated in that it reflected the day effect. However, in this dissertation, the adjusted coefficients method methodologies were developed and utilized to reflect not only the day effects but also the various effects such as weather and economic effects. The adjusted coefficients method defines forecasting error(actual electric load - relative coefficient’s predictive electric load) as a function such as weather factors and economic factors, and, based on these, the fitted values are derived and then added to the relative coefficients’ predictive electric load, which are adjusted the estimate. In this dissertation, a forecasting model using the adjusted coefficients method was constructed into three models depending on the factors reflected. First, the adjustment factor method 1, reflected the calendar factor and the weather factor. Second, the adjusted coefficient method 2 was constructed as a benchmark model to measure the level of the forecasting performance of the adjustment factor models. This is because the adjusted coefficient method 2 reflected the calendar factor and year-by-year characteristics. Especially, The model reflects year by year characteristics in the form of dummy variables. Therefore, It is inappropriate to generate a dummy variable as a forecast. Third, the adjusted coefficients method 3 reflected the Calendar factor, weather factor and economic factor. The results showed that the adjusted coefficient method has generally more forecasting performance than the relative coefficient. The best forecasting model in the adjusted coefficient was the adjusted coefficient model 2. However, adjusted coefficient model 2 are not actually available for forecasting. When considering practical usability, adjusted coefficient model 3 has the best forecasting performance and adjusted coefficient model 1 has the second-best forecasting performance. Artificial Neural Network(hereinafter referred to as the ANN), which is a method that is widely used for forecasting as deep learning has recently received attention. In this dissertation, ANN model was constructed using MLP, called Multilayer-perceptron among the ANN methodologies. MLP is a methodology designed to solve the problem of eXclusive OR (XOR) which was the limit previously held by the SLP, so that nonlinear problems can be solved beyond the limits of linear classifiers. Unlike SLP, the MLP also allowed additional hidden layers to exist between the input layer and the output layer and to update the weight of the hidden layers by utilizing the backpropagation method. In this dissertation, MLP was used to build models as follows. First of all, when building models using MLP, it is important to set the number of hidden layers and the number of hidden nodes by each hidden layer. In this dissertation, the hidden layers were set to two, which was established as a deep neural network called DNN. The number of hidden nodes by each hidden layer was applied differently, with the number of hidden nodes in the first hidden layer being set at 42 which is about half the value of the input layer. For the second hidden layer, half of the first hidden layer was set to 21. The activation function was also set to ELU and Adam was used as an optimization method for updating weights. As for the description variables of the model, The electric loads as lag terms were used three days ago (72 hours) and seven days ago (168 hours). A variety of additional factors were taken into account because there are various factors, as well as historical patterns of special day’s electric loads, influencing electric loads. Therefore, to reflect weather factors that affect electric loads, various weather factors were to be reflected as much as possible by reflecting humidity, precipitation, wind speed, solar radiation, and sunshine as well as temperature. It also basically reflected dummy variables of months, date, day, and time to reflect the calendar factors. The characteristic part is that the special day’s dummy variable is also included to enable the model to learn the special day’s features. Other variables included average traffic among big data and the results of cluster analysis as an explanatory variable. As a machine learning technique, the model was constructed using linear regression using Stochastic Gradient Descent, random forest and support vector regression. Random Forest is a methodology that complements the overfitting problem that decision-making trees had and also shows good performance for adjusting unbalanced datasets, with the notion that the Ensemble technique allows many weak learners to show better forecasting performance than the strong learner. In the case of Support Vector Regression, The SVR based on the SVM methodology introduces a ε- insensitive loss function to derive forecasts from the SVM. For linear regression using Stochastic Gradient descent method, the Stochastic gradient descent method finds the coefficient value that minimizes the cost function and derives the prediction from it. Based on the above methodology, each model was established from 2010 to 2018 and samples were made for nine kinds of special days (New Year, Samiljeol, Seollal holiday, Children's Day, Sakyamuni's Birthday, Memorial Day, Liberation Day, Chuseok holiday, and Christmas). As a result, the adjusted factor models were generally more forecasting performance, and the MLP model was also good for some special days. Machine learning techniques, on the other hand, show poor forecasting performance during Seollal holiday and Chuseok holiday. However, rather than just looking at the forecasting performance of each model, I have further compared the forecasting performance of each model with that of the forecasting combination methodology for each condition based on the special day information conditions, weather conditions and economic conditions. The results showed that forecasting combination on the combination of the number of the holiday among special day information conditions and weather conditions was highly forecasting performance compared to each model. Also, the forecasting combination on the combination of the number of the holiday among special day information conditions and economic conditions was highly forecasting performance compared to each model. However, the combination of the season including special day to be predicted and weather conditions did not show a significant difference between forecasting combination and each model. Likewise, the combination of season including special day to be predicted and economic conditions did not show a significant difference between forecasting combination and each model. In forecasting special day’s load, it was found that it was important to use the appropriate method between the individual model and the forecast combination, taking into account the various conditions of the special days to be predicted.

특수일 시간대별 전력부하패턴분석 및 예측모형 구축

남영진 연세대학교 대학원 2020 국내석사

肝硬變症 患者에서 胃酸度 및 Helicobacter pylori 感染에 關한 硏究

남영진 仁濟大學校 大學院 2003 국내석사

연구목적 : 간경변증 환자에서 위산도 및 H. pylori 감염율을 대조군과 비교하여 간경변증 환자에서 빈번한 소화성 궤양의 발생과 관련성을 알아보고자 하며, H. pylori 감염과 위액 및 혈액의 암모니아치를 비교하여 간경변증의 합병증인 간성뇌증의 발생기전에 접근해 보고자 한다. 연구대상 및 방법 : 2003년 3월부터 10월까지 8개월간 상계 백병원에서 위내시경을 시행한 간경변증 환자(29명), 건강 검진자(33명)를 대상으로 하였으며 연구대상 중 위산억제제복용, 상부위장관 출혈, 소화성 궤양, 위암 환자는 없었다. 내시경으로 추출한 위액에서 산도(pH)와 암모니아를 측정하였고, 혈중 암모니아는 내시경 직후 정맥혈을 채취하여 검사하였다. H. pylori 감염여부는 내시경 생검으로 rapid urease test(CLO test)를 하였다. 연구결과 : 간경변증 환자의 위산도는 대조군보다 높았으며(pH 3.91±1.89 vs 2.99±1.37, p<0.05), 저위산증(pH>4.0) 빈도도 간경변증 환자가 대조군보다 높았다(45 vs 21%, p<0.05). H. pylori 감염율은 환자군 62%, 대조군 58%으로 두 군 간의 차이는 없었으며, 혈액 암모니아는 간경변증 환자가 대조군보다 높았지만(63.1 vs 25.2 μmol/L, p<0.05), 위액암모니아는 양 군간 유의한 차이는 없었다. 간경변증의 중증도에 의한 위산도, H. pylori 감 감염을 및 위액 암모니아의 차이는 없었다. 대상자 전체의 H. pylori 감염에 따른 비교에서 위산도는 감염군이 비감염군보다 낮았고(pH 3.7 vs 2.4, p<0.05), 위액 암모니아치가 높았지만 (3.8 vs 1.6 mmol/L, p<0.001), 혈액 암모니아치는 차이가 없었다, 간경변증 환자의 H. pylori 감염에 따른 비교에서는 H. pylori 감염군의 위액 및 혈액의 암모니아치는 비감염군과 비교하여 차이가 없었다. 결론 : 간경변증 환자는 정상인보다 공복시 위산도가 낮으며 저위산증의 빈도가 높았다. 간경변증 환자의 정상인에 대한 H. pylori 감염율은 차이가 없었지만, H. pylori 감염은 위산을 알칼리화 시키며 위액 암모니아 상승의 원인이 될 수 있다. 그러므로 간경변증 환자의 소화성 궤양은 위산도나 H. pylori 감염과는 관련은 적을 것으로 생각되며, 따라서 간경변증환자에게 위 살균기능을 감소시킬 가능성이 있는 위산 억제제의 사용은 신중하여야 하며, 추후 간경변증 환자의 저위산증과 세균감염과 관계 및 H. pylori 감염과 간성뇌증과의 관련성은 연구가 더 필요할 것으로 사료된다. Background : Gastric acid and H. pyloti are well known causes of peptic ulcer disease, but the data of gastric acid and H. pyloti infection are controversial in patients with liver cirrhosis. Also H. pyloti is a potential source of ammonia, but the possible role of H. pyloti in the pathogenesis of hepatic encephalopathy is not clear. We assessed gastric acidity, H. pyloti infection, gastric and blood ammonia in patients with liver cirrhosis for the purpose of understanding of their relationship. Material and Method : Twenty-nine liver cirrhosis patients and 33 health examiner, matched for age and sex were enrolled. The pH and ammonia of gastric juice aspirated with endoscope after overnight fast were measured. Gastric biopsy was done for H. pylori assessment with rapid urease test or histology. A venous blood sample was obtained for ammonia level assessment. Results : The average gastric pH was 3.91±1.89 in the liver cirrhosis patients and 2.99±1.37 in the controls(p<0.05). The incidence Of achlorhydria(PH>4) was 45%(13/29) in the liver cirrhosis patients and 21%(7/33) in the controls(p<0.05), H. pyloti prevalence(62 vs 58%) and gastric ammonia concentrations(3.4 vs 3.3 mmol/L) were similar between two groups, but blood ammonia levels were high in the liver cirrhosis patients(63.1 vs 25.2 fmol/L). Patients with H. pyloti infection had significantly higher gastric ammonia concentrations(3.8 vs 1.6 mmol/L, p<0.05) and gastric pH(3.7 vs 2.4, p<0.05) than those without infection, however, no significant difference in blood ammonia levels(39.6 vs 48.1 μmol/L). Also in cirrhosis patients H. pyloti infection didn't make any difference in gastric or blood ammonia levels. Conclusion : The prevalence of H. pyloti infection with liver cirrhosis patients was not significantly different from controls and no correlations was found between gastric and blood ammonia levels. H. pyloti infection does not seem to play a major role in the pathogenesis of hypemmonemia in hepatic encephalopathy. But hypochlorhydria enhances ammonia production, acid-suppressive therapy should be prescribed with caution in liver cirrhosis patients.

금속 전극을 이용한 휴대용 심전도 및 심박수 측정 시스템 개발

남영진 순천향대학교 2011 국내석사

한국 고령 인구가 빠르게 증가함 따라 노인성 질환 중 사망률이 높은 심장 질환 환자들이 늘어나고 있다. 심장 질환의 이상 현상은 항상 나타나는 것이 아니기 때문에 오랜 시간 동안 심장상태를 관찰해야 한다. 하지만, 의료장비는 부피, 장비조작, 비용 면에서 개인이 소유하여 장시간동안 건강 체크를 하기에는 어려움이 있다. 이를 위해 본 논문에서는, 저렴하고 휴대하기 용이한 금속전극으로 측정 가능한 저가용 휴대용 심전도계를 제작하였다. 본 논문에서는 크게 아날로그 계측 회로부와 디지털 회로부로 구분된다. 아날로그 계측 회로부는 효과적으로 높은 동상모드 잡음 제거를 할 수 있는 Op-Amp와 SMD 타입의 수동소자를 사용하여 18mm×25mm 크기로 설계 및 구현하였다. 아날로그 신호인 심장 신호를 마이크로컨트롤러를 이용하여 저가용 TFT-LCD에 디스플레이하기 적합하도록 디지털 신호로 변환하였다. 완성된 휴대용 심전도는 25×80×50mm 크기이다. 무게는 약 150g정도로 가볍고 휴대하기 용이하게 소형으로 제작하였다. 전극은 기존의 피부발진이나 가려움증을 유발할 수 있는 젤타입의 전극대신 금속 전극을 사용하였다. 심전도 측정은 측정이 용이 하도록 양손과 오른발을 전극에 부착하는 대신 세 손가락을 전극에 부착하여 심전도를 측정하였다. 측정결과 심전도 파형에서 P파, QRS파와 T파를 연속적으로 관찰 할 수 있었다. 제작된 휴대용 심전도계는 언제, 어디서나 쉽고 간편하게 심전도를 측정 할수 있도록 제작하였다.

고속 직렬 통신을 위한 Intra-pair 스큐 보상 기법

남영진 한양대학교 대학원 2009 국내석사

본 논문에서는 0.18um 4-metal CMOS 공정을 이용해 고속 직렬 통신에서 Intra-pair 스큐를 보상하는 회로를 제안하였다. 제안된 Intra-pair 스큐를 보상하는 회로는 지연 셀(delay cell), 스큐 정도를 판별하는 Current Mode Logic (CML) 타입의 XOR Gate, 저항과 capacitor로 구현된 passive 적분기, 비교기(comparator), UP/DOWN 카운터, thermometer 디코더, current DAC로 구성이 된다. 종래의 Intra-pair skew 보상 기법은 정방향(positive)의 스큐와 부방향(negative)의 스큐에 대한 판단이 어렵다는 문제점이 있고, 스큐의 방향을 판단하지 못하면 지연 셀들의 지연 정도를 판단하는 어려움이 있어 스큐를 보상하는 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안된 방법은 기존의 스큐의 방향을 판단하는 추가적인 회로 없이 differential 신호 중 하나의 신호에 지연 정도를 최대로 주고, 다른 하나의 신호에는 지연 정도를 최소로 인가하여 스큐의 정도를 비교하여 각각의 지연 정도를 좁혀나가면서 스큐를 보상하는 방법이다. Differential signaling is widely used in multi-gigabit digital applications for high speed serial interface such as USB(Universal Serial Bus), IEEE-1394, DisplayPort, PCI-Express and SATA(Serial AT Attachment). Differential signaling requires that the two channels for each differential pair should be matched. However, the matching between differential channels between the two channels is hard to control due to environmental and manufactory factor. As a result, Intra-pair skew is caused during receiving serial data stream in a receiver. The effect of Intra-pair skew is more severe for serial links containing long cables and for high-speed data communication. In this paper, Intra-pair skew compensation scheme is proposed for high speed serial interface. The proposed method automatically compensates the skew by changing the amount of delay without additional circuits to detect the direction of the skew. Simulation results show the proposed scheme can successfully compensate the skew within 1-LSB delay and restore the signal quality.

Triptolide와 Cisplatin 병용이 두경부 종양 세포주 세포자멸사에 미치는 효과

남영진 계명대학교 대학원 2007 국내석사

Cisplatin (CP)은 두경부 종양 치료에 사용되는 항암제 중 대표적인 약제이나 일부 종양세포는 CP에 의한 DNA 손상을 극복하여 약제내성을 나타내게 된다. 따라서 CP에 대한 내성출현을 억제하고 또 CP의 부작용을 최소화하기 위해서는 종양세포의 CP에 대한 감수성을 증가시키는 방법이 필요하다. Triptolide (Tp)는 Tripterygium wilfordii에서 추출한 물질로서 종양세포의 세포증식을 억제하고 apoptosis를 유발한다고 알려져 있다. 이 연구에서는 두경부 종양세포에 TP가 항암효과가 있는지를 조사하고 또 TP와 CP를 병용시 항암효과 변화 및 그 기전을 규명하고자 하였다. 두경부 종양세포주(AMC-HN4)에 여러 농도의 TP를 처리하여 세포증식성의 정도와 종양세포 자멸사를 측정한 결과 TP는 농도 의존적으로 세포증식을 억제하였으며, 세포 자멸사도 증가되었다. 또 단백질 발현의 연구에서 TP는 농도 의존적으로 caspase를 활성화하였고, PARP cleavage를 증가시켰다. TP와 CP 병용이 두경부세포 사멸에 미치는 영향을 알아보기 위하여 두 약제를 각각 단독 또는 병용 처치한 후 세포증식성을 XTT 검사법으로 분석하고 세포자멸사 정도를 유세포 분석기를 이용하여 조사하였다. TP와 CP의 병용은 각각 단독 사용시에 비해 세포증식을 억제하였고 세포자멸사는 현저히 증가되었으며, 세포자멸사 관련 단백질을 분석한 결과 XIAP 및 Mcl-1의 발현이 억제되었다. 이상의 결과로 TP는 단독으로 항두경부 종양 작용이 있을 뿐 아니라, CP와 병용시 항암효과를 현저히 증가시키며, 두 약제 병용시 Mcl-1이나 XIAP 등 apoptosis 억제성 단백질이 감소하여 세포자멸사가 증가하였다고 생각된다. Cisplatin (CP) is widely used agent for chemotherapy of head and neck squamous cell carcinoma but some tumor cell shows resistance to CP by overcoming CP-induced DNA damage. Accordingly, to control the advent of CP resistance and minimize the side effect of CP, it is necessary to seek a method to increase the sensitivity of tumor cell to CP. Triptolide (TP), extracts of Tripterygium wilfordii, inhibits proliferating tumor cell and induces apoptosis. This study was conducted to investigate whether TP is effective in the inhibition of proliferating head and neck cancer cell and the combination of TP and CP would carry any change in the antitumor activity and action mechanism. After AMC-HN4 cells were treated with the different concentrations of TP, TP suppressed the growth of AMC-HN4 cells and enhanced apoptosis in a dose-dependent manner, and activated caspase-3 and enhanced PARP cleavage in western blot. To assess how the combination of TP and CP influence apoptosis of head and neck cancer cell, AMC-HN4 cells were treated with different concentrations of TP and/or CP. Then, their growth was analyzed by XTT assay and the degree of apoptosis was analyzed by flow cytometry. The combination of TP and CP increased suppression of the growth of tumor cell more significantly and enhanced apoptosis than that of TP and CP alone, and suppressed expression of anti-apoptotic protein such as XIAP, Mcl-1. This study showed that TP alone had antitumor activity in AMC-HN4 cells, and combiation of TP and CP also might enhance the antitumor activity by suppressing the expression of antiapoptotic protein.

우리나라 言論統制政策의 類型分析

남영진 高麗大學校 1991 국내석사

物價變動 會計에 關한 硏究

남영진 嶺南大學校 1986 국내석사