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홍용준,김미리 대한건선학회 2023 대한건선학회지 Vol.20 No.2
Palmoplantar pustulosis (PPP) is a chronic inflammatory disease involving the palms and soles, and characterized by sterile pustules. Conventional treatments are often ineffective, and guselkumab, an IL-23 inhibitor, is the only approved biologic agent for treating PPP in South Korea and Japan. However, there is no report analyzing the real-world outcomes in South Korea. In our retrospective study, half of the six newly diagnosed patients showed a 50% or greater reduction in the Palmoplantar Pustulosis Area and Severity Index before 20 weeks of guselkumab treatment, while the remaining patients achieved this improvement only by week 28. One patient maintained a significant effect even at 100 weeks of treatment. All patients experienced improvement in their dermatology life quality index, particularly those with nail abnormalities. Unlike its efficacy in psoriasis treatment, guselkumab showed a delayed response when used for PPP, highlighting the need to consider this factor in evaluating its clinical effectiveness.
전기차 폐배터리를 재사용한 가정용 전력저장장치의 에너지 균등화 비용 추정
홍용준 한국태양광발전학회 2017 한국태양광발전학회지 Vol.3 No.2
전기차 보급의 확대에 따라 배터리의 사용연한 도래 시 폐배터리의 누적규모도 전기차 판매량에 비례하여 증가할 것으로 보인다. 국가 별 규제로 인해 배터리의 재활용(Recycle) 의무가 있는 자동차 제조사를 중심으로 폐배터리를 재사용(Battery Second Use: B2U)한 ESS(Energy Storage System) 제품을 출시하거나 이를 활용한 실증 과제를 운영 중에 있다. 전기차 배터리의 성능 보증 수준은 통상 초기용량의 80%로, 보증이 완료된 폐배터리를 낮은 가격으로 매입하여 ESS로 활용할 경우 초기용량의 60%까지 사용 후 폐기할 수 있다. 따라서 B2U 제품은 신규 배터리 셀을 사용하는 ESS 제품 대비 가격은 저렴하나, 20년 이상 사용하는 태양광 시스템과 연계 시 4~6회 교체가 필요하다. 이러한 배경에서 본 고에서는 가정용 태양광 시스템에 신규 배터리를 사용한 가정용 ESS 제품과 B2U ESS 제품 연계 시 에너지 균등화비용(Levelized Cost of Energy: LCOE)을 비교하여 B2U 제품의 경제적 타당성을 추정한다.
건선관절염을 동반한 중등증 및 중증 건선 환자에서 Secukinumab의 건강관련 삶의 질 개선 효과에 관한 후향적 연구
홍용준,고강민,김미리 대한피부과학회 2022 대한피부과학회지 Vol.60 No.4
Background: Psoriasis is a relapsing inflammatory skin disorder that can affect the nails and joints. Psoriatic arthritis (PsA) occurs in up to 30% of patients with psoriasis, leading to chronic articular pain, and impairing quality of life. Secukinumab is a human monoclonal antibody targeting interleukin-17A that has been shown to effectively improve the clinical signs and symptoms of PsA. Objective: To evaluate the effect of secukinumab on health-related quality of life (HRQOL) in Korean PsA patients. Methods: We retrospectively investigated the medical records and psoriasis area and severity index (PASI) scores of 13 patients with PsA who completed the psoriatic arthritis impact of disease 12-item questionnaire (PsAID-12) before and 3 months after receiving secukinumab treatment between October 2019 and August 2021 in Yeouido St. Mary’s Hospital. Results: At week 12, significant reductions in the total and each item PsAID-12 and mean PASI score were observed (p<0.01). The mean decrease of total PsAID-12 score was 4.8 (95% confidence interval [CI], 3.74∼5.86), with the greatest improvement observed in the item of ‘embarrassment’ (7.15; 95% CI, 5.59∼8.72). Of the 13 patients, 11 (84.6%) and 5 (38.5%) achieved PASI75 and PASI90 response, respectively. Conclusion: This study showed that secukinumab improves the HRQOL of patients with PsA, implying a positive influence of secukinumab on patients’ physical and mental status in a real-world clinical setting.
이산화탄소 회수증진-저장 최적화를 위한 머신러닝 기법 적용연구
이원석,홍용준 한국자원공학회 2020 한국자원공학회지 Vol.57 No.6
This paper investigates an applicability and efficiency of machine learning algorithm in CCS-EOR(Carbon Capture & Storage-Enhanced Oil Recovery) optimization processes. By using simulation results of 105 cases according to variation of selected 8 influencing factors in the reference, all cases reaching to 2,916 were predicted by developed proxy model. For improved training and testing accuracy, the hyperopt algorithm was adopted and in case of objective function NPV, the testing accuracy is achieved above 92%. However, in cases of other objective functions such as recovery factor, CO2 stored, it is required to re-select influencing factors more sensitive to respective objective functions. Machine learning optimization process suggested in this paper, can be utilized as conventional optimization methods, especially, it can be more efficient procedure in complex optimization processes with additional influencing factors. 이 연구에서는 CCS-EOR 저류층 최적화 분석을 위한 머신러닝 기법 적용성 및 효율성을 검토하였다. 기존 문헌에서 수행된8개 인자 변화에 따른 105개의 경우의 수에 대한 시뮬레이션 결과를 활용하여, 개발된 프록시 모델을 적용하여 2,916개에 달하는 모든 시뮬레이션 경우의 수를 예측하였다. 머신러닝 모델 개발에 있어 초매개변수(hyper-parameter) 선정 최적화 과정을 도입하여 학습및 예측 과정을 향상시켰으며, 목적함수 NPV의 경우 평균 적합도 92% 이상의 정확도를 확보하였다. 그러나 회수율 및 저장량 등의목적함수에 대한 최적화 수행 결과, 보다 목적함수에 민감한 영향인자 재선정이 필요함을 알 수 있었다. 목적함수에 대한 적절한 영향인자 선정 및 학습자료가 확보될 경우, 머신러닝 최적화 기법은 기존의 최적화 과정을 대체할 수준의 매우 효과적인 방법임을 확인하였으며, 영향인자가 추가되어 경우의 수가 증가할 경우 보다 효과적으로 최적화 분석에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.