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오공약침(蜈蚣藥針)을 사용한 통풍(痛風)환자 치험 3례(例)
김성웅,임성철,정태영,한상원,서정철,Kim, Sung-Woong,Lim, Seong-Chul,Jung, Tae-Young,Han, Sang-Won,Seo, Jung-Chul 경락경혈학회 2004 Korean Journal of Acupuncture Vol.21 No.4
Objective : The aim of this study is to report the effect of Scolopendrae Corpus Herbal-Acupuncture on three cases of gout. Methods : Scolopendrae Corpus Herbal-Acupuncture was administered one time per 2 days. After Herbal-Acupuncture administrated conventional body-acupuncture was performed. We evaluated the patients through Visual Analogue Scale (VAS). Results : After the treatments, three cases of gout patients showed the improvement in VAS and various symptoms. Conclusions : According to the results, Scolopendrae Corpus Herbal-Acupuncture may have rapid effects on gout. But further studies are required to prove the effect of Scolopendrae Corpus Herbal-Acupuncture.
페루 방송통신 규제제도 분석 및 FTA 협상에의 시사점
김성웅 정보통신정책연구원 2009 방송통신정책 Vol.21 No.12
산업구조의 차이 및 지리적 이유로 인해 상대적으로 교역상대국으로서의 시장가치가 크지 않았던 페루와의 FTA 협상이 진행중이다. 페루는 방송통신 분야에 있어 중남미 국가에 공통되는 유사한 규제제도를 갖고 있다. 통신사업자 인허가 유형, 방송 규제 등은 우리나라의 방송통신 규제시스템과 다른 특성을 갖고 있어, 페루 국내제도에 대한 분석이 협상 대응에 필수적이다. 또한 페루가 양허한 WTO 양허내용 및 페루가 이미 체결한 FTA의 협정문 내용 및 유보 내용을 통해 우리가 페루와의 FTA 협상에 있어 대응해야 할 방향을 가늠해볼 수 있다. 페루는 통신 분야 4가지 서비스 분류 이외에, 이용 특성에 따라 공중 및 사설서비스로 서비스를 분류하는 중남미 방식을 따르고 있고, Concession, authorization, permission, license, registration 등 서비스 유형별, 운용별로 다양한 인허가제도를 시행하고 있다. 방송 분야에서는 외국인 지분제한 및 기타 국내물 편성 의무 등의 규제를 하고 있다. 이 같은 내용은 WTO 기본통신협상 양허, 미국, 중국, 캐나다, 싱가포르 등과의 FTA 협정문, 양허 및 유보에도 반영되어 있다. 상기한 페루의 규제 특성 및 양허, 유보내용을 협상에서 잘 활용할 수 있도록 충분한 검토와 분석이 필요하며, 협상 대응 또한 우리에게 경쟁력있는 방송통신 분야의 의제들이 최대한 반영될 수 있도록 해야 할 것이다.
Fluoroscopy를 이용한 관절강내 약침의 임상적 고찰
김성웅,배은정,이정훈,서정철,임성철,한상원,Kim, Sung-woong,Bae, Eun-jung,Lee, Jung-hoon,Seo, Jung-chul,Lim, Sung-chul,Han, Sang-won 대한침구의학회 2003 대한침구의학회지 Vol.20 No.6
Objective : The aim of this study is to confirm if the intra-articular herbal-acupuncture exactly inserted into the joints by using fluoroscopy. Methods : An Oriental Medicine doctor inserted needle for herbal-acupuncture into intra-articular joint of elbow, wrist, knee and ankle with fluoroscopy or without fluoroscopy. Results : Needle was exactly inserted into elbow, wrist, knee and ankle by using fluorosopy, but it was not exactly inserted into the same point of joints without fluorosopy. Conclusions : Without fluoroscopy, the needle for intra-articular herbal-acupuncture was not exactly inserted into the joints. Further study is needed about intra-articular herbal-acupuncture.
김성웅,박시현,권선영,William Thomas Nichols,박원일 한국물리학회 2015 Current Applied Physics Vol.15 No.6
The nanostructures found in nature sometimes have elaborate, three-dimensional structures that consist of soft and flexible constituents, and which exhibit diverse mechanical and optical functions. Here, we introduce a facile, low-cost and scalable nanofabrication approach based on a hot embossing process that can replicate sub-micron to nanoscale features on elastomeric substrates.We have further developed this technique to achieve polymer/metal heterostructure nanopillar arrays via conformal coating of Au films on polymeric templates. Each nanopillar displays a smooth surface and a constant diameter along the vertical direction. Raman spectroscopy studies revealed that the metallic nanostructures decorated with methylene blue exhibited a dominant Raman peak at 1624 cm-1 that was enhanced more than 3000 times and seven times relative to bare planar Si and Au-coated planar polystyrene substrates, respectively. These results indicate that our nanopillar array can be exploited as a flexible, large area platform for surface-enhanced Raman spectroscopy.
김성웅,채규서,이수정,김기덕,문제학,권지웅 한국식품과학회 2020 한국식품과학회지 Vol.52 No.3
This study was designed to evaluate the biological activities and main constituents of different parts (fruit, leaf, and stem) of aronia (Aronia melanocarpa). The total phenolic and flavonoidcontents, DPPH and ABTS+ radical-scavenging activity, reducing power, and ferric reducing/antioxidant power were observed to follow the order of: leaves > stems > fruits, regardless of extraction solvents. The inhibitory activity against lipopolysaccharide-induced NO production in Raw 264.7 cells was significantly higher in the aronialeaf extract-treated group than in the groups treated with stem and fruit extracts. The ultra-performance liquid chromatography (UPLC) analysis was mainly composed of routine. In addition, the highest content level was measured in the case of the catechinmemberepigallocatechin witha higher value than that found in green tea. Theresults of this studyprovide useful information for understanding the chemical constituents and biological activities of aroniafruits and byproducts.
EfficientNet과 ONNX를 이용한 온라인 검체 분류제어 시스템 개발
김성웅,황영배 한국차세대컴퓨팅학회 2022 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.18 No.6
In this study, to introduce artificial intelligence technology in the field of diagnostic testing, online classification using images is applied to specimen classification equipment, which is a pre-processing tool for examination. For this purpose, EfficientNet implemented in Python was applied to the C# program, which is the actual control software. The image classification algorithm is implemented in the C# based control program by converting the PyTorch model to the ONNX model and calling the deep learning model through the pipeline. After conversion, the classification is verified in real environment to show whether the algorithm is properly performed. The existing PyTorch model showed a high accuracy of 99% in the offline test, but during onlie verification, 9 errors occurred due to trigger time error among a total of 500 verification samples, and the actual classification error are 16 cases, showing the classification accuracy of 95.91%. In order to achieve product-level high classification accuracy in various medical environments, it is necessary to collect and learn more image data under varying lighting conditions. 본 연구에서는 진단검사 분야에 인공지능 기술을 도입하기 위해 검사를 위한 전처리 도구인 검체 분류 장비에 영상 기반의 온라인 분류를 적용하였다. 이를 위해 실제 제어 소프트웨어인 C# 프로그램에 Python으로 구현된 EfficientNet을 적용하였다. 이미지 분류 알고리즘은 PyTorch 모델을 ONNX 모델로 변환하고 파이프라인을 통해 딥 러닝 모델을 호출하여 C# 기반 제어 프로그램에서 구현된다. 변환 후 실제 환경에서 분류를 검증하여 알고리즘이 제대로 수행되었는지를 확인한다. 기존 PyTorch 모델은 오프라인 테스트에서는 99%의 높은 정확도를 보였지만, 온라인 검증 시 총 500개의 검증 샘플 중 트리거 시간 오차로 인해 9개의 오차가 발생했으며, 실제 분류 오차는 16건으로 95.91%의 분류 정확도를 보였다. 다양한 의료 환경에서 제품 수준의 높은 분류 정확도를 달성하려면 다양한 조명 조건에서 더 많은 이미지 데이터를 수집하고 학습해야 할 것으로 생각된다.