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Mock - up을 이용한 산업용차량 시트의 안락성 연구 및 가이드라인 구축
김한웅,박범,김영호,전찬모 대한인간공학회 2007 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.- No.-
본 연구는 산업용차량 운전자의 작업 편의를 위한 시트의 안락성 평가지수 개발을 목적으로 한다. 시트 좌판의 3가지 요인(가로, 세로, 굴곡높이)과 등판의 2가지 요인(세로, 굴곡높이)의 치수를 각 3수준으로 나누어 Mock-up을 제작하였다. 20대 남성 30명을 대상으로 신체 치수를 측정한 후, 5점 척도의 설문조사를 통해 안락성을 측정하고, 데이터를 도출하여 분산분석과 회귀분석을 수행하였다. 그 결과 안락성 지수식을 산출하였고, 실제 시트의 치수를 적용하여 검증한 결과 96.2±15.5%의 일치도를 보였다.
선천성 양측성 Sylvius 주위 피질 증후군의 병인론으로서의 뇌회반흔증에 대한 고찰
김한웅,조규용,이민철,김형일,우영종,김명규,Kim, Han-Woong,Cho, Kyu-Yong,Lee, Min-Cheol,Kim, Hyung-Ihl,Woo, Young-Jong,Kim, Myeong-Kyu 대한신경외과학회 2005 Journal of Korean neurosurgical society Vol.37 No.2
Objective: Congenital bilateral perisylvian syndrome(CBPS) has been defined as a characteristic malformative perisylvian polymicrogyria(PMG) in patients with clinical symptoms of pseudobulbar palsy and epileptic seizures. For the present study, we investigate clinicopathologic features of CBPS associated with timing of lesion formation. Methods: Clinicopathologic features of CBPS from 6 patients with surgical resection of the cerebral lesions due to medically intractable seizures were studied. Results: Seizure onset ranged from 1 to 10years (average 6.7years) of age, and average duration of seizure was 23years. All had complex partial seizures, and two patients had additional tonic clonic seizures. Magnetic resonance (MR) images showed polymicrogyria, atropic gyri with gliosis. In the histopathologic examination, the cortical lesions revealed features of ulegyria; atrophic and sclerotic gyri, laminar loss of neurons, extensive lobular gliosis throughout the gray and white matter, neuronoglial nodule formation, and many amyloid bodies. Unlayered or four-layered PMG was not identified. Conclusion: Above data suggest that CBPS might be caused by ulegyria resulting from developmental cortical defect during early fetal stage or acquired hypoxic/ischemic injury in prenatal or postnatal life.
김한웅,김병남,이지은,장원석,유선국,Kim, HanWoong,Kim, Byeongnam,Lee, JeeEun,Jang, Won Seuk,Yoo, Sun K. 대한의용생체공학회 2017 의공학회지 Vol.38 No.5
Early detection of the pulmonary nodule is important for diagnosis and treatment of lung cancer. Recently, CT has been used as a screening tool for lung nodule detection. And, it has been reported that computer aided detection(CAD) systems can improve the accuracy of the radiologist in detection nodules on CT scan. The previous study has been proposed a method using Convolutional Neural Network(CNN) in Lung CAD system. But the proposed model has a limitation in accuracy due to its sparse layer structure. Therefore, we propose a Deep Convolutional Neural Network to overcome this limitation. The model proposed in this work is consist of 14 layers including 8 convolutional layers and 4 fully connected layers. The CNN model is trained and tested with 61,404 regions-of-interest (ROIs) patches of lung image including 39,760 nodules and 21,644 non-nodules extracted from the Lung Image Database Consortium(LIDC) dataset. We could obtain the classification accuracy of 91.79% with the CNN model presented in this work. To prevent overfitting, we trained the model with Augmented Dataset and regularization term in the cost function. With L1, L2 regularization at Training process, we obtained 92.39%, 92.52% of accuracy respectively. And we obtained 93.52% with data augmentation. In conclusion, we could obtain the accuracy of 93.75% with L2 Regularization and Data Augmentation.
김한웅,박범 한국경영과학회 2010 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.6
본 연구의 목적은 스마트폰 소프트키보드 사용에서 발생하는 불편한 부분들을 파악하여 사용자들이 쉽게 사용하게 하기 위한 개선방안을 찾아내는 것이다. 7 가지 스마트폰 소프트 키보드의 사용성 평가를 통해서 스마트폰 소프트 키보드의 평가 및 분석을 하였다. 사용성 평가 시에는 설문 조사를 통해서 각 키보드의 속성에 대한 평가를 하였고, 비디오 분석을 통해서 각 키보드에 대한 입력 시간과 오류 횟수를 측정하였다. 그 외에도 사용자 인터뷰를 통한 만족도와 불편사항을 체크하여 분석 결과에 반영하였다. 이와 같은 결과를 활용해 일원분산분석을 실시하여 결과를 도출하였다. 분석 결과를 통해 문제점을 개선하기 위한 방안을 찾아내고 스마트폰에 맞는 최적으로 효율적인 인터페이스를 찾아내고자 한다.