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지연성 외상성 뇌실질내 출혈 환자의 치료를 결정하는 임상적, 영상학적 예후인자에 대한 평가
류제일 ( Je Il Ryu ),김충현 ( Choong Hyun Kim ),김재민 ( Jae Min Kim ),정진환 ( Jin Hwan Cheong ) 대한외상학회 2015 大韓外傷學會誌 Vol.28 No.4
Purpose: Delayed, traumatic, intraparenchymal hemorrhage (DTIPH) is a well-known contributing factor to secondary brain damage that evokes severe brain edema and intracranial hypertension. Once it has occurred, it adversely affects the patient’s outcome. The aim of this study was to evaluate the prognosis factors for DTIPH by comparing clinical, radiological and hematologic results between two groups of patients according to whether surgical treatment was given or not. Methods: The author investigated 26 patients who suffered DTIPH during the recent consecutive five-year period. The 26 patients were divided according to their having undergone either a decompressive craniectomy (n=20) or continuous conservative treatment (n=6). A retrospective investigation was done by reviewing their admission records and radiological findings. Results: This incidence of DTIPH was 6.6% among the total number of patients admitted with head injuries. The clinical outcome of DTIPH was favorable in 9 of the 26 patients (34.6%) whereas it was unfavorable in 17 patients (65.4%). The patients with coagulopathy had an unexceptionally high rate of mortality. Among the variables, whether the patient had undergone a decompressive craniectomy, the patient’s preoperative clinical status, and the degree of midline shift had significant correlations with the ultimate outcome. Conclusion: In patients with DTIPH, proper evaluation of preoperative clinical grading and radiological findings can hamper deleterious secondary events because it can lead to a swift and proper decompressive craniectomy to reduce the intracranial pressure. Surgical decompression should be carefully selected, paying attention to the patient’s accom-panying injury and hematology results, especially thrombocytopenia, in order to improve the patient’s neurologic outcomes. [ J Trauma Inj 2015; 28: 223-231 ]
이미지 사전과 동사기반 문장 생성 규칙을 활용한 보완대체 의사소통 시스템 구현
류제,한광록,Ryu, Je,Han, Kwang-Rok 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지B Vol.13 No.5
본 논문에서는 언어장애인이 쉽게 인식할 수 있는 이미지들을 이용한 보완대체 의사소통 시스템의 구현에 관하여 연구하였다. 특히 보완대체 의사소통 도구의 휴대성 및 이동성과 보다 유연한 형태의 의사소통 시스템 구현에 초점을 맞추었다. 이동성과 휴대성을 위하여 PDA와 같은 모바일 기기에서 운용될 수 있는 시스템을 구현하여 사용 장소의 제약에서 벗어나 여러 장소에서 일반인과 다름없는 의사소통을 할 수 있도록 하였으며, 용량이 큰 이미지 데이터의 저장 공간 한계를 극복하기 위하여 유선 또는 무선 인터넷 환경에서 클라이언트/서버 형태의 보완대체 의사소통 시스템을 설계하였다. 또한 사용자의 원활한 의사소통이 가능하도록 동사를 기준으로 하여 동사에 대응하는 명사들을 하위 범주화하여 이미지 사전을 구축하였다. 이를 위하여 문장을 구성하는데 가장 중요한 역할을 하는 품사인 동사에 초점을 맞추어 동사의 유형에 따라 생성되는 문장의 유형을 정규화 하였다. The present study implemented AAC(Augmentative and Alternative Communication) system using images that speech defectives can easily understand. In particular, the implementation was focused on the portability and mobility of the AAC system as well as communication system of a more flexible form. For mobility and portability, we implemented a system operable in mobile devices such as PDA so that speech defectives can communicate as food as ordinary People at any Place using the system Moreover, in order to overcome the limitation of storage space for a large volume of image data, we implemented the AAC system in client/server structure in mobile environment. What is more, for more flexible communication, we built an image dictionary by taking verbs as the base and sub-categorizing nouns according to their corresponding verbs, and regularized the types of sentences generated according to the type of verb, centering on verbs that play the most important role in composing a sentence.
단어의 공기 관계 그래프를 이용한 문서의 핵심 문장 추출에 관한 연구
류제,한광록,손석원,임기옥,Ryu, Je,Han, Kwang-Rok,Sohn, Seok-Won,Rim, Kee-Wook 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.11
본 논문은 문서의 내용을 요약하기 위한 방법으로서 단어의 공기 관계 그래프를 이용한 핵심 문장 추출 방법을 제안한다. 문서에서는 단어의 공기 관계 그래프를 이용하여 개념클러스터를 생성하고 문서내의 저자의 의도에 해당하는 주장을 찾는다. 그리고, 주장과 개념클러스터와의 관계로부터 키워드를 추출한다. 마지막으로 추출된 키워드와 주장을 이용하여 문서의 핵심 문장을 선택한다. 실험 및 평가는 수작업으로 추출한 핵심 문장과 비교를 통하여 이루어 졌으며, 기존의 방법과 비교하여 약 10%정도 향상된 성능을 보였다. In this paper,we propose an method of core sciences extractionusing word cooccrrence graph in order to summarize a document. For automatic extraction of core sentenees, we construct a mean cluster from word cooccurrence graph, and find insistence which corresponds a porposed of author. And then we extract keywords by using relationship between mean cluster and isistence. Finally, core senrences are sclected based on keywords and insitances. The esults are evaluated by comparing with manual extraction, and show that the extraction performance is improved about 10%.