Diaphragmatic Hernia with Stomach Rupture after Blunt Chest Trauma at a Short Interval: A Case Report

이승형,Sun-Geun Lee,김대현,조상호,송재원,박원균 대한흉부외과학회 2022 Journal of Chest Surgery (J Chest Surg) Vol.55 No.1

Diaphragmatic hernias have been reported in 0.8%–1.6% of patients who experience blunt chest trauma. The hernia is assumed to form as a result of direct diaphragmatic violation or significant intraabdominal or intrathoracic pressure caused by the trauma. Some reports have described cases of delayed diaphragmatic hernia and subsequent stomach perfo- ration that occurred a few days to several years after an accident. We report an extremely rare case of diaphragmatic herniation in which the process from initial blunt trauma to visceral organ perforation took only 2 days, without any evidence of herniation on the initial X-ray or computed tomography. Delayed diaphragmatic herniation and subsequent visceral organ perforation should not be missed during the period immediately after blunt chest trauma.

정보산업 기반의 지식경제 시대를 준비하자

이승형,Lee, Seung-Hyeong 한국정보통신집흥협회 1999 정보화사회 Vol.132 No.-

전자지불/결제시스템-전자화폐를 중심으로

이승형,Lee, Seung-Hyeong 한국정보통신집흥협회 1998 정보화사회 Vol.122 No.-

상거래의 본질은 어떤 특정 상품이나 서비스의 제공과 이에 상응하는 경제적 가치의 교환이라 볼 수 있으며 따라서 전자상거래의 경우에도 제공받는 서비스나 재화에 상응하는 경제적 가치를 전자적으로 제공할 수 있는 전자지불/결제시스템의 구축은 전자상거래의 중요한 하부구조 중의 하나라 볼 수 있다.

사료내 약용작물 부산물이 가숭어(Liza haematocheila)의 성장, 혈액성상, 면역반응에 미치는 영향

이봉주 ( Bong-joo Lee ),김민기 ( Min-gi Kim ),허상우 ( Sang-woo Hur ),이승형 ( Seunghyung Lee ),이진혁 ( Jinhyeok Lee ),김현종 ( Hyeon Jong Kim ),김이경 ( Yikyung Kim ),이승한 ( Seunghan Lee ),김강웅 ( Kang-woong Kim ) 한국수산과학회 2021 한국수산과학회지 Vol.54 No.4

By-products produced from medicinal plants (MP) were evaluated as feed additives on growth performance, blood chemistry, and immune responses of the juvenile red lip mullet Liza haematocheila. A commercial diet was used as the control. Four experimental diets were prepared by combining 0.5% of MPs such as Panax ginseng (PG), Schisandra chinensis (SC), Angelica gigas (AG), and Rehmannia glutinosa (RG), via water absorption, to the control diet. Triplicate groups of fish averaging 61.8 g were fed one of experimental diets to apparent satiation for 8 weeks. Dietary supplementation of MPs did not affect the growth performance, biological indices and whole body composition of fish compared to the control. The fish fed with AG diet had an increased weight gain, and specific growth rate compared to fish in SC group. Decreased level of plasma glucose was observed in fish fed diet containing MPs. Lysozyme activity was significantly increased in the fish fed AG diet compared to that of fish in PG group. These results indicate that dietary supplementation of Angelica gigas may enhance growth performance and immune responses in juvenile red lip mullet.

감성분석 기반 음식추천 어플리케이션 설계

이강현(Kang-Hyun Lee),박명식(Myoung-Sik Park),이강원(Kang-Won Lee),서현우(Hyun-Woo Seo),금지수(Ji-Soo Keum),이승형(Seung-Hyung Lee),이현수(Hyon-Soo Lee) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1B

본 논문에서는 개인의 감성정보를 분석하여 음식을 추천해주는 어플리케이션을 설계한다. 재안하는 방법은 현재 위치로부터의 거리나 인터넷 블로그 등에 소개되었던 맛집과 같은 정보를 이용하여 음식을 추천하는 방식과 다르게, 음식 선택에 있어 개인의 기분, 체중, 현재의 날씨와 위치 같은 개인적 정보와 함께 음식에 관한 선호도 조사와 요인분석을 통해 만들어진 감성지도를 바탕으로 여러 상황에 맞는 음식을 추천한다.

농업회계정보시스템의 개발에 관한 연구

이승형(Sung Hyung Lee) 전북대학교 농업과학기술연구소 1998 농업생명과학연구 Vol.29 No.-

EdgeX Open Framework 기반의 IoT-Cloud 대응 서비스의 시험적 구성

이승형(SeungHyung Lee),권진철(Jincheol Kwon),김종원(JongWon Kim) 한국통신학회 2018 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.1

n-6/n-3 지방산 비율이 고지혈증 랫드의 지질대사 분할에 미치는 영향

이승형(Seunghyung Lee),엄경환(Kyung-Hwan Um),박병성(Byung-Sung Park) 한국유화학회 2018 한국응용과학기술학회지 Vol.35 No.3

본 연구는 고지혈증 모델동물 랫드에서 n-6/n-3가 서로 다른 식이를 급여하였을 때 혈액지 질의 대사적 분할에 미치는 작용 메카니즘을 생체 모니터링 기법으로 구명하였다. 총 glycerolipids의 간에서 대사된 cholesteryl 14 C-oleate 비율은 n-6/n-3 비율 4:1, 15:1, 30:1, 대조군 순서로 낮았다 (p<0.05). 인지질 분비량은 대조군과 비교할 때 n-6/n-3 비율 4:1, 15:1, 30:1 순서로 높았다 (p<0.05). 중성지방 분비량은 대조군과 비교할 때 n-6/n-3 비율 4:1, 15:1, 30:1 순서로 특히, 4:1 처리군에서 낮았다(p<0.05). 총 glycerolipid에 대한 인지질의 분할 비율은 n-6/n-3 비율 4:1, 15:1, 30:1, 대조군 순서로 높았다(p<0.05). 간으로부터 중성지방 분할 비율(%)은 대조군 82.25%와 비교할 때 n-6/n-3 비율 4:1, 15:1, 30:1에서 각각 72.99, 75.93, 78.12%로써 n-6/n-3 비율이 증가할수록 높아 졌다(p<0.05). 인지질 분할 비율(%)은 대조군 11.04%와 비교할 때 n-6/n-3 비율 4:1, 15:1, 30:1에서 각각 25.15, 18.87, 18.15%로써 n-6/n-3 비율이 증가할수록 낮아졌다(p<0.05). This study was investigated the mechanism of action of n-6/n-3 fatty acid ratio on the metabolic partitioning of blood glycerolipids by in vivo monitoring technique in hyperlipidemic animal model rats. The ratio of cholesteryl 14C-oleate metabolized in the liver of total glycerolipids was lower in the order of n-6/n-3 ratios of 4:1, 15:1, 30:1 and control group (p<0.05). The secretion amount of phospholipid was higher in the order of n-6/n-3 ratio 4:1, 15:1, 30:1 than the control (p<0.05). The secretion amount of triglyceride was lower in especially 4:1, in order of n-6/n-3 4:1, 15:1 and 30:1 compared with the control. The ratio of phospholipid partitioning to total glycerolipid was high in orfer of n-6/n-3 ratio 4:1, 15:1, 30:1 and control (p<0.05). The triacylglycerol partitioning (%) via liver was higher 72.97, 75.93, 78.12% in n-6/n-3 4;1, 15:1, 30:1, respectively than the control of 82.25%, according to increased n-6/n-3 (p<0.05). The phospholipid partitioning (%) was lower 25.15, 18.87, 18.15% in n-6/n-3 4;1, 15:1, 30:1, respectively, compared to control 11.04%, according to increased n-6/n-3 (p<0.05).

머신러닝을 활용한 대학생 핵심역량 지표 예측 모형 개발연구

이승형(Seung-hyeong Lee),백은주(Eun-Ju Baek) 학습자중심교과교육학회 2022 학습자중심교과교육연구 Vol.22 No.11

목적 본 연구는 대학 교육의 대표적인 교육성과지표인 대학생의 핵심역량을 예측하여 핵심역량 기반 교육과정 개발 및 운영에 대한 시사점을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 방법 분석 대상은 부산권 소재 D대학교 재학생의 지난 3년간(2019년~2021년)의 핵심역량진단조사(D-CODA) 결과 패널 데이터이며, 핵심역량을 예측하기 위하여 머신러닝 예측모형인 다중선형회귀분석(LR), 랜덤포레스트(RF), 서포트벡터머신(SVM)을 활용하였다. 결과 연구결과는 다음과 같이 도출되었다. 첫째, 각 핵심역량의 최적 예측 모형은 다음과 같다. 전문성역량은 RF(랜덤포레스트)모형으로 나타났으며 인성역량은 SVM(서포트 백터머신)으로, 창의역량은 RF(랜덤포레스트)모형으로 나타났다. 도전역량과 글로컬역량은 SVM(서포트 백터머신)모형이, 소통역량은 LR(다중선형회귀분석) 모형으로 나타났다. 둘째, 머신러닝 학습을 통한 각 핵심역량 예측에 영향력이 높은 역량을 분석한 결과, 전문성 역량 예측에는 전문성역량이, 인성역량 예측이 있어서는 인성역량과 소통역량이 함께 기여하는 것으로 나타났다. 창의역량을 예측하는데 창의역량지표와 전문성역량지표로 나타났다. 이는 창의역량을 예측하는 데 있어 창의성 뿐만 아니라 전문성 역량도 영향을 미치고 있음을 나타낸다. 도전역량에 가장 높은 기여도를 보인 것은 도전역량지표로 나타났으며. 글로컬역량을 예측하는 데 있어 글로컬역량지표가 가장 높은 기여도를 보였으며, 소통역량을 예측하는데 가장 영향을 높게 미친 것은 소통역량지표와 인성역량지표로로 나타났다. 셋째, 전체 핵심역량 지표를 예측하기 위한 모형 분석에서 최적의 예측모형은 가장 오차가 적은 RF(랜덤포레스트)모형으로 나타났다. 넷째, 2022년 핵심역량지표 예측에서 전문성, 인성, 창의성, 도전 역량은 2021년 대비 향상될 것으로 예측되었고, 글로컬 및 소통역량은 2021년도와 같을 것으로 예측되었다. 또한, 예측된 역량의 성별차이가 있는 것으로 나타났다. 결론 본 연구를 통하여 축적된 핵심역량 데이터와 머신러닝을 활용한 분석이 대학생의 핵심역량을 예측하고 분별하는 데 유용함을 밝혀내었다. 본 연구 결과를 바탕으로 대학 차원에서의 주기적인 핵심역량 지표 관리의 중요성을 제시하고, 교과 및 비교과 과정에 핵심역량 기반 교육과정 설계의 근거를 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다. Objectives The purpose of this study was to present implications for the development and operation of the core competency-based curriculum by predicting the core competency of college students. Methods The panel data of the D-CODA result panel data for the past 3 years (2019-2021) of D-University students located in the Busan area were analyzed. Machine learning prediction models such as multiple linear regression analysis (LR), random forest (RF), and support vector machine (SVM), were used to predict core competencies. Results The following research results were derived from the study. First, the optimal prediction model for each core competency is as follows. Professional competency was shown in the RF (random forest) model, personality competency in SVM (support vector machine), creative competency in the RF (random forest) model, challenge competency and glocal (global and local) competency in the SVM (support vector machine) model, and communication competency in the LR (multi-linear regression analysis) model. Second, in the analysis of competencies, it was found that professional competency contributes to the prediction of professional competency, and both personality competency and communication competency to that of personality competency. Third, in the model analysis to predict the overall core competency index, the optimal predictive model was found to be the RF (random forest) model which showed the least error. Fourth, in the prediction of key competency indicators in 2022, it is predicted that expertise, personality, creativity, and challenging competency will improve. Conclusions This study revealed that the analysis using accumulated core competency data and machine learning is useful in predicting and discriminating the core competency of college students. This study is meaningful in that it suggests the importance of periodic core competency index management at the university level and provides the basis for designing a core competency-based curriculum.

신문 자동인식 시스템을 위한 문자의 분류에 관한 연구

이승형(S. H. Lee),전종익(J. I. Cheon),조용주(Y. J. Cho),남궁재찬(J. C. Nanmkung) 한국정보과학회 언어공학연구회 1989 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.1989 No.10