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      • KCI등재후보

        인두 뒤 공간으로 자란 미만성 갑상선종

        박성희,김은경<SUP>1<,SUP>,Sung Hee Park,and Eun-Kyung Kim,<SUP>1<,SUP> 대한갑상선-내분비외과학회 2008 The Koreran journal of Endocrine Surgery Vol.8 No.4

        When there is a large goiter, it usually grows downward to the lower anterior neck it rarely grows upward to the retropharyngeal space. We report a 73-year-old woman with a palpable neck mass that was shown to be a diffuse goiter extending into the retropharyngeal space. The mass was well-demonstrated on CT scan. (Korean J Endocrine Surg 2008;8:269-271)

      • KCI등재

        대기압 이하에서 운전하는 유동층 반응기의 유동 특성

        박성희,Park, Sounghee 한국화학공학회 2020 Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHA Vol.58 No.2

        최근 대기압이하 진공 압력 상태에서 운전되는 유동층 반응기는 진공건조 공정이나 플라즈마 화학증착과 같이 감압 유동화가 요구되기에 관심이 증대되어 왔다. 그러나 대기압 이하에서 운전되는 유동층의 수력학적 특성 연구는 많이 연구되지 않았다. 본 연구에서는 대기압 이하에서 운전하는 유동층의 압력강하를 층내 압력을 1.33 에서 101.3kPa 까지 변화시키며 측정하였다. 유동층의 운전 압력이 진공인 상태에서는 최소유동화속도가 압력이 감소함에 따라 증가하며, 이는 기체 밀도와 평균 자유경로 변화와 같은 slip 흐름에 의한 변화이다. 또한 기존의 상압 상태에서 운전되는 유동층의 최소유동화속도 상관식과 비교함으로써 압력 감소에 따른 slip 흐름의 영향 뚜렷하게 나타남을 가리키는 임계 Knudsen 수를 결정하였다. 이로부터 slip 흐름이 주도하기 시작하는 임계 압력을 실험적으로 결정하였다. Fluidized bed reactors operated in subatmospheric pressure has been focused because several industrial applications such as vacuum drying and plasma cvd requires reduced pressure fludization. However, the hydrodynamics of fluidized beds in subatmospheric pressure has not been extensively investigated. The pressure drop in the fluidized bed has been measured with variation of downstream pressures from 1.33 to 101.3 kPa in the shallow and deep fluidized beds under the sub-atmospheric pressures. The obtained minimum fluidization velocity of powders is a function of pressure due to the changes of gas density and mean free path. We can experimentally determine the critical Knudsen number and the critical pressure to define the slip regime significantly to influence the hydrodynamics of fluidized beds.

      • KCI등재

        A Study on Carrier Injection and Trapping by the High Field for MOS(Metal-$Al_2O_3$-p Si$) Structure

        박성희,성만영,Park, Sung Hee,Sung, Man Young The Institute of Electronics and Information Engin 1987 전자공학회논문지 Vol.24 No.1

        This study is carrier out to investigate the carrier injection and the characteristics of trapping for the CVD deposited Al2O3 film on Si substrates. Samples used are metal -Al2O3-Si Structure in which metal field plates are used with Aluminium or God. Canier injection and trapping, which result in flat band voltalge shift, occur at fields as low as 1~2 MV/cm. An approximate method is proposed for computing the location of the centroid of the trapped electrons in this paper. Results show that carriers are trapped near the injecting interface at fields less than about 5MV/cm. Because of continued charging, a steady state can not be reached. Therefore the unique I-V curve is obtained when the traps are initially empty. By utilization of applied voltage on each point of the fresh device sample, it is measured the I-V surves for two polarities of applied voltage. The current densities observed in the Al2O3 films are much larger than those obtained in SiO2.

      • SCIESCOPUSKCI등재

        한국인 성인성 치주염 환자에서 16S rRNA 분석을 이용한 치은연하치태 세균 분포도 조사

        박성희,김소영,최성호,채중규,김종관,조규성,Park, Seong-Hee,Kim, So-Young,Choi, Seong-Ho,Chai, Jung-Kiu,Kim, Chong-Kwan,Cho, Kyoo-Sung 대한치주과학회 1998 Journal of Periodontal & Implant Science Vol.28 No.4

        The 16S rRNA analyzing method is a bacterial identification method that is useful in identifying bacteria which is difficult to do by other means. The following 7 types of bacteria which are Treponema, A. actinomycetemcomitans, P. gingivalis, Fusobacterium, B. forsythus, P. intermedia, P. micros were evaluated in order to study their distribution among patients with adult periodontitis. The 16S rRNA analyzing method was used to compare bacterial distribution among 3 groups. Subgingival plaque acquired from the affected sites(pocket depth ${\geq}6mm$) of 29 patients with adult periodontitis were grouped as the experimental group while plaque from the non-affected sites(pocket depth ${\leq}3mm$) were grouped as control 2 and finally plaque acquired from students with healthy periodontal tissues were grouped as control 1. The results are as follows ; 1. The distribution of Treponema was 12.5% for control 1, 21.4% for control 2 and 75.4% for the experimental group. For A. actinomycetemcomitans the distribution was 0.5%, 19.0%, 44.4% in respect to the order of groups mentioned above. P.gingivalis showed 10.5%, 43.1%, 94.0% distribution, Fusobacterium 33.0%, 48.3%, 81.0% distribution, B. forsythus 9.5%, 17.2%, 65.9% distribution, P. intermedia 1.0%, 12.1%, 26.3% distribution and finally P. micros 5.0%, 19.0%, 48.7% respectively. In all 7 types of bacteria, the experimental group showed higher bacterial distribution compared to the other two groups with statistically significant difference. 2. In the case of Treponema, A. actinomycetemcomitans, gingivalis,Fusobacterium, B. forsythus, P. intermedia, P. micros showed significant difference between control 1 and 2. These results suggest that the 16S rRNA analyzing method which was applied on Koreans for the first time could be utilized and useful in finding potential pathogens of periodontal disease.

      • 방향 그래프 기반 XML 데이터 모델과 대수 구현

        박성희,최은선,류근호,Park, Seong-Hui,Choe, Eun-Seon,Ryu, Geun-Ho 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지D Vol.8 No.6

        데이터 교환을 위한 표준 형식으로 XML 활용 증가에 따라 데이터베이스 분야에서 XML 처리의 중요성이 증가하고있다. 현재까지 XML 데이터모델과 정규표현 질의 같은 복잡한 질의처리를 위한 XML대수에 관한 연구가 수행되고 있지만 미디에이터 시스템처럼 XML질의 처리 시 기능이 제한적이다. 따라서 이 논문에서는 반 구조데이터 모델을 확장한 방향 그래프 기반 XML 모델을 설계하고 XML 질의를 위한 XML 대수 연산을 정의하며 그 구현기법을 제시한다. XML 대수 연산 구현을 위해 물리적 저장소인 RDBMS를 접근하기 위한 접근 메소드와 패스 인덱스를 이용하여 알고리즘을 구현한다. 아울러 제안 알고리즘의 효율성을 보이기 위하여 반 구조 특성을 가지는 EST유전체 서열에 대한 XML 문서를 대상으로 성능을 평가한다. As XML become more popular for encoding data and exchanging format on the web, recent work on processing XML Document in DBMS has been performed. However, there is no formal data model for XML, and there is lack of research on XML algebra for processing complex XML query and even the mediators have many restrictions. Therefore, this paper proposes formal data model and algebra based on directed edge labeled graph for XML query. To implement algebra, not only algorithms of operation for algebra are presented, but also they are implemented using access method and path index based on RDBMS or ORDBMS. In particular, experiments to show the effectiveness of the implemented algebra are performed on XML documents on EST data which are semistructured data.

      • KCI등재

        다시점 비디오의 색상 성분 보정을 위한 특징점 기반의 전처리 방법

        박성희,유지상,Park, Sung-Hee,Yoo, Ji-Sang 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.12

        본 논문에서는 특징점 기반 색상 보정을 통한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 갖게 된다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상 간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법(Gauss-Newton circulation algorithm)으로 추정한다. 또한 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정한다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 개선되고 bit rate 는 14% 정도 감소되는 성능을 확인하였다. In this paper we propose a new pre-processing algorithm applied to multi-view video coding using color compensation algorithm based on image features. Multi-view images have a difference between neighboring frames according to illumination and different camera characteristics. To compensate this color difference, first we model the characteristics of cameras based on frame's feature from each camera and then correct the color difference. To extract corresponding features from each frame, we use Harris corner detection algorithm and characteristic coefficients used in the model is estimated by using Gauss-Newton algorithm. In this algorithm, we compensate RGB components of target images, separately from the reference image. The experimental results with many test images show that the proposed algorithm peformed better than the histogram based algorithm as much as 14 % of bit reduction and 0.5 dB ~ 0.8dB of PSNR enhancement.

      • KCI등재

        간호대학생의 감성지능, 유머감각, 자아탄력성이 대학생활적응에 미치는 영향

        박성희(Sung Hee Park1),변은경(Eun Kyung Byun) 한국산학기술학회 2017 한국산학기술학회논문지 Vol.18 No.10

        본 연구는 간호대학생의 대학생활적응에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 대학생활적응 향상을 위한 중재방안의 기초자료를 제공하기 위하여 시도되었다. 연구대상자는 B시의 간호대학생으로 자료수집은 2017년 5월 8일부터 5월 12일까지였고, 최종 408부를 분석하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 21.0 프로그램을 이용하여 실수, 백분율, 평균과 표준편차, 일원분산분석, 피어슨 상관계수, 다중회귀분석으로 분석하였다. 연구결과 연구대상자의 대학생활적응은 3.24±.49점으로 나타났다. 일반적 특성에 따른 대학생활적응의 차이는 학년(t=2.687, p<.001), 연령(F=3.187, p=.042), 성적(F=18.551, p<.001), 전공만족(F=61.347, p<.001), 교우관계(F=28.273, p<.001)에서 유의한 차이를 나타냈다. 연구대상자의 감성지능, 유머감각, 자아탄력성, 대학생활적응과의 상관관계에서 대학생활적응은 감성지능(r=.421, p<.001), 유머감각(r=.360, p<.001), 자아탄력성(r=.418, p<.001)과 정적 상관관계를 나타냈다. 연구대상자의 대학생활적응에 영향을 미치는 요인은 학년(t=-5.241, p<.001), 성적(t=3.833), p<.001), 전공만족(t=6.768, p<.001), 교우관계(t=2.923, p=.014), 감성지능(t=2.674, p=.008), 자아탄력성(t=4.345, p<.001)으로 나타났고, 설명력은 41.7%로 나타났다. 본 연구 결과를 통하여 간호대학생의 대학생활적응에 영향을 미치는 다양한 요인의 확인하고, 대학생활 적응을 향상시킬 수 있는 중재가 필요하다. This study was conducted to investigate the factors influencing adjustment to college life by nursing college students. Data were collected from 408 nursing students in B city from May 8, 2017 to May 12 and analyzed by ANOVA, Pearson"s correlation coefficient, and multiple regression using SPSS/WIN 21.0. The degree of adjustment to college life by nursing students was 3.24±.49. There were significant differencesin adjustment to college life with respect to grade(t=2.687, p<0.001), age(F=3.187, p=0.042), academic grade(F=18.551, p<0.001), satisfaction withmajor(F=61.347, p<0.001), and relationship with colleagues (F=28.273, p<0.001). There were positive correlations between adjustment to college life and emotional intelligence(r=0.421, p<0.001), humor sense(r=0.360, p<0.001), and ego resilience(r=0.418, p<0.001). Regression analysis showed 41.7% of variance in nursing student"s adjustment to college life was causedby grade, academic scores, satisfaction withmajor, relationship with colleagues, emotional intelligence, and ego resilience. These results indicated that it is necessary to determine the various factors affecting adjustment to college life and increase adjustment to college life amongnursing students.

      • KCI등재

        SVM 모델을 이용한 3차원 패치 기반 단백질 상호작용 사이트 예측기법

        박성희,Park, Sung-Hee,Hansen, Bjorn 한국정보처리학회 2012 정보처리학회논문지D Vol.19 No.1

        모노머 단백질의 상호작용 사이트 예측은 기능을 알지 못하는 단백질에 대해서 이것과 상호작용하는 단백질로부터 기능을 예측하거나 단백질 도킹을 위한 검색 공간의 감소에 중요한 역할을 한다. 그러나 상호작용사이트 예측은 대부분 단백질 상호작용이 세포 내에서 순간적 반응에 일어나는 약한 상호작용으로 실험에 의한 3차원 결정 구조 식별의 어려움이 따르며 이로 인해 3차원의 복합체 데이터가 제한적으로 양산된다. 이 논문에서는 모노머 단백질의 3차원 패치 계산을 통하여 구조가 알려진 복합체의 상호작용사이트와 비상호작용사이트에 대한 패치 속성을 추출하고 이를 기반으로 Support Vector Machine (SVM) 분류기법을 이용한 예측 모델 개발을 제시한다. 타겟 클래스의 데이터 불균형 문제 해결을 위해 under-sampling 기법을 이용한다. 사용된 패치속성은 2차 구조 요소와 아미노산 구성으로부터 총 9개가 추출된다. 147개의 단백질 복합체에 대해서 10 fold cross validation을 통해서 다양한 분류모델의 성능 평가를 하였다. 평가한 분류 모델 중 SVM은 92.7%의 높은 정확성을 보이고 이를 이용하여 분류 모델을 개발하였다. Predication of protein interaction sites for monomer structures can reduce the search space for protein docking and has been regarded as very significant for predicting unknown functions of proteins from their interacting proteins whose functions are known. In the other hand, the prediction of interaction sites has been limited in crystallizing weakly interacting complexes which are transient and do not form the complexes stable enough for obtaining experimental structures by crystallization or even NMR for the most important protein-protein interactions. This work reports the calculation of 3D surface patches of complex structures and their properties and a machine learning approach to build a predictive model for the 3D surface patches in interaction and non-interaction sites using support vector machine. To overcome classification problems for class imbalanced data, we employed an under-sampling technique. 9 properties of the patches were calculated from amino acid compositions and secondary structure elements. With 10 fold cross validation, the predictive model built from SVM achieved an accuracy of 92.7% for classification of 3D patches in interaction and non-interaction sites from 147 complexes.

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