인크레틴을 이용한 새로운 당뇨병 치료제

오승준 ( Seung Joon Oh ) 대한내과학회 2011 대한내과학회지 Vol.80 No.6

Special Review: New therapeutics for type 2 diabetes using incretin hormone were introduced recently. Incretin-based therapies consist of two types: GLP-1 agonists mainly acting on the GLP-1 receptor and dipeptidyl peptidase 4 inhibitors (DPP-4 inhibitors). The former is resistant to DPP-4 and injectable. The latter is oral medications raising endogenous GLP-1 by inhibiting the degrading enzyme DPP-4. The incretin based therapies are promising and more commonly used due to their action and safety profile. Stimulation of insulin secretion by these drugs occurs in a glucose-dependent manner. Incretin based therapies have low risk for hypoglycemia. The subsequent review outlines evidence from selected clinical trials of the currently available GLP-1 agonists, exenatide and liraglutide, and DPP-4 inhibitors, sitagliptin and vildagliptin. (Korean J Med 2011;80:625-634)

도금 용액 가열원 대체 시 에너지 절약 비용에 대한 경제성 분석 -시화공단내 집단도금업체 사례 분석

오승준 ( Seung Joon Oh ),노주석 ( Joo Suk Noh ) 대한설비관리학회 2015 대한설비관리학회지 Vol.20 No.1

In plating factories from the Sihwa industrial complex, the electrical energy is used for heating the plating solution due to simplicity and convenience. However, other thermal energy instead of electrical energy has been used in plating process in order to increase the energy efficiency and to decrease the risk of accidents. In this study, we perform an economic analysis of the change in heating the plating solution. When LNG and electricity are replaced by steam, we study the cost savings and the cash flow analysis. Finally, we analyse the economics of the use of steam through the discounted payback method.

비대칭적 유사도 기반의 심볼릭 객체의 계층적 클러스터링

오승준(Seung-Joon Oh),박찬웅(Chan-Woong Park) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.6

패턴 인식, 데이터 분석, 침입 탐지, 이미지 처리, 바이오 인포매틱스 등과 같은 수많은 분야에서 클러스터링 분석이 사용되고 있다. 기존의 많은 연구들은 수치 데이터에만 기반을 두고 있다. 그러나 구간 데이터, 히스토그램, 심지어는 함수들을 값으로 갖는 변수들을 다루는 심볼릭 데이터 분석이 부상하고 있다. 본 논문에서는 이런 심볼릭 데이터들을 클러스터링하기 위하여 비대칭적 유사도를 제안한다. 또한 평균 유사도 값(ASV)에 기반한 클러스터링 방법도 개발한다. 제안하는 클러스터링의 결과는 기존 방법들과 다르며, 매우 고무적인 결과를 보여준다. Clustering analysis has been widely used in numerous applications like pattern recognition, data analysis, intrusion detection, image processing, bioinformatics and so on. Much of previous work has been based on the numeric data only. However, symbolic data analysis has emerged to deal with variables that can have intervals, histograms, and even functions as values. In this paper, we propose a non symmetric proximity based clustering approach for symbolic objects. A method for clustering symbolic patterns based on the average similarity value(ASV) is explored. The results of the proposed clustering method differ from those of the existing methods and the results are very encouraging.

러프 셋 이론을 이용한 시퀀스 데이터의 클러스터링 알고리즘

오승준(Seung-Joon Oh),박찬웅(Chan-Woong Park) 한국컴퓨터정보학회 2008 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.13 No.2

월드 와이드 웹에는 거대한 양의 하이퍼링크들과 웹 사용 정보들을 포함하고 있는 동적인 페이지들이 모여 있다. 이러한 구조화되어 있지 않은 웹 데이터들과 온라인 정보들의 폭발적인 증가로 인해 효율적인 웹 데이터 마이닝 툴이 필요로 하게 되었다. 최근에는 웹 사용자들의 특성을 자동적으로 발견하기 위한 Web usage mining 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 웹 사용자들의 방문 기록, 단백질 시퀀스, 소매점 거래 데이터 등과 같은 시퀀스 데이터를 분석하는 방법에 대하여 연구한다. 러프 셋 이론을 이용하여 시퀀스 데이터들을 클러스터링 하는 방법을 제안하고, 간단한 예제를 통하여 제안하는 절차를 소개하고 splice 데이터셋과 합성 데이터셋을 통한 실험 결과를 제시한다. The World Wide Web is a dynamic collection of pages that includes a huge number of hyperlinks and huge volumes of usage informations. The resulting growth in online information combined with the almost unstructured web data necessitates the development of powerful web data mining tools. Recently, a number of approaches have been developed for dealing with specific aspects of web usage mining for the purpose of automatically discovering user profiles. We analyze sequence data. such as web-logs, protein sequences, and retail transactions. In our approach, we propose the clustering algorithm for sequence data using rough set theory. We present a simple example and experimental results using a splice dataset and synthetic datasets.

데이터마이닝의 자동 데이터 규칙 추출 방법론 개발

오승준(Seung-Joon Oh),박찬웅(Chan-Woong Park) 한국컴퓨터정보학회 2009 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.14 No.6

데이터 마이닝은 대용량의 데이터 셋을 분석하기 위하여 새로운 이론, 기법, 분석 툴을 제공하는 전산 지능분야의 새로운 영역중 하나이다. 데이터 마이닝의 주요 기법으로는 연관규칙 탐사, 분류, 클러스터링 등이 있다. 그러나 이들 기법을 기존 연구 방법들처럼 개별적으로 사용하는 것보다는 통합화하여 규칙들을 자동적으로 발견해내는 방법론이 필요하다. 이런 데이터 규칙 추출 방법론은 대량의 데이터들을 분석하여 성공적인 의사결정을 내리는데 도움을 줄 수 있기에 많은 분야에 이용될 수 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 알고리듬과 러프셋 이론을 이용하여 대량의 데이터로부터 의미 있는 규칙들을 발견해 내는 자동적인 규칙 추출 방법론을 제안한다. 또한 UCI KDD 아카이브에 포함되어 있는 데이터 셋을 이용하여 제안하는 방법에 대하여 실험을 수행하였으며, 실제 생성된 규칙들을 예시하였다. 이들 자동 생성된 규칙들은 효율적인 의사결정에 도움을 준다. Data mining is an emerging area of computational intelligence that offers new theories, techniques, and tools for analysis of large data sets. The major techniques used in data mining are mining association rules, classification and clustering. Since these techniques are used individually, it is necessary to develop the methodology for rule extraction using a process of integrating these techniques. Rule extraction techniques assist humans in analyzing of large data sets and to turn the meaningful information contained in the data sets into successful decision making. This paper proposes an autonomous method of rule extraction using clustering and rough set theory. The experiments are carried out on data sets of UCI KDD archive and present decision rules from the proposed method. These rules can be successfully used for making decisions.

확장된 시퀀스 요소 기반의 유사도를 이용한 계층적 클러스터링 알고리즘

오승준(Seung-Joon Oh) 한국컴퓨터정보학회 2006 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.11 No.5

최근 들어 상업적이거나 과학적인 데이터들의 폭발적인 증가를 볼 수 있다. 이런 데이터들은 항목들 간의 순서적인 면을 가지고 있는 시퀀스 데이터들이다. 그러나 항목들 간의 순서적인 면을 고려한 클러스터링 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 이들 시퀀스 데이터들 간의 유사도를 계산하는 방법과 클러스터링 방법을 연구한다. 특히 다양한 조건을 고려한 확장된 유사도 계산 방법을 제안한다. splice 데이터 셋을 이용하여 본 논문에서 제안하는 클러스터링 방법이 기존 방법 보다 우수하다는 것을 보여준다. Recently, there has been enormous growth in the amount of commercial and scientific data. Such datasets consist of sequence data that have an inherent sequential nature. However, only a few of the existing clustering algorithms consider sequentiality. This study presents a similarity measure and a method for clustering such sequence datasets. Especially, we present an extended concept of the measure of similarity, which considers various conditions. Using a splice dataset, we show that the quality of clusters generated by our proposed clustering algorithm is better than that of clusters produced by traditional clustering algorithms.

텍스트 마이닝 기법을 이용한 컴퓨터 네트워크의 침입 탐지

오승준(Seung-Joon Oh),원민관(Min-Kwon Won) 한국컴퓨터정보학회 2005 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.10 No.5

최근 들어 데이터 마이닝 기법을 컴퓨터 네트워크의 침입 탐지에 적용하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 침입 탐지 분야에서 프로그램 행위가 정상적인지 비정상적인지를 분류하기 위한 방법을 연구한다. 이를 위해, 텍스트 마이닝 기법중의 하나인 k 최근접 이웃 (kNN) 분류기를 이용한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 텍스트 분류 기법을 적용하기 위해 각각의 시스템 호출을 단어로 간주하고, 시스템 호출의 집합들을 문서로 간주한다. 이러한 문서들은 kNN 분류기를 이용하여 분류된다. 간단한 예제를 통하여 제안하는 절차를 소개한다. Recently there has been much interest in applying data mining to computer network intrusion detection. A new approach, based on the k-Nearest Neighbour(kNN) classifier, is used to classify program behaviour as normal or intrusive. Each system call is treated as a word and the collection of system calls over each program execution as a document. These documents are then classified using kNN classifier, a popular method in text mining. A simple example illustrates the proposed procedure.

건선과 동반된 수포성 유천포창 3예

오승준 ( Seung Joon Oh ),김태형 ( Tae Hyung Kim ),노미령 ( Mi Ryung Roh ),( Takashi Hashimoto ),김수찬 ( Soo Chan Kim ) 대한피부과학회 2015 대한피부과학회지 Vol.53 No.3

Psoriasis vulgaris and bullous pemphigoid represent 2 clinically and histologically distinct, chronic inflammatory skin conditions. The concomitant occurrence of these 2 diseases is rare, and the pathogenic relationship between psoriasis and bullous pemphigoid remains unclear. The development of bullous pemphigoid in patients with psoriasis is considered to be related to treatments for psoriasis, especially ultraviolet therapy. However, some recent reports have suggested that an immunologic or biochemical association between these two diseases plays a role in the pathogenesis. Herein, we report 3 cases of bullous pemphigoid occurring in patients with psoriasis, and we discuss the possible pathogenic mechanisms of an association between psoriasis and bullous pemphigoid. (Korean J Dermatol 2015;53(3):239∼243)

원저 : 폐결핵으로 사망한 환자들의 치료경력

오승준 ( Seung Joon Oh ),윤기헌 ( Ki Heon Yoon ),유지홍 ( Jee Hong Yoo ),강홍모 ( Hong Mo Kang ) 대한결핵 및 호흡기학회 1993 Tuberculosis and Respiratory Diseases Vol.40 No.6

한약의 류마티스 관절염 동물 모델에 대한 치료효과: 국내 및 국외 논문에 대한 체계적 문헌 고찰

오승준 ( Seung-joon Oh ),하현주 ( Hyun Ju Ha ),구지향 ( Ji-hyang Gu ),박양춘 ( Yang-chun Park ),오민석 ( Min-seok Oh ),정인철 ( In-chul Jung ),이은정 ( Eun-jung Lee ) 한방재활의학과학회 2020 한방재활의학과학회지 Vol.30 No.3

Objectives This study was designed to review the effect of herbal medicine on animal model with rheumatoid arthritis. Methods We reviewed studies published both in Korea and overseas, all published after 2008. We investigated 8 databases, 6 Korean databases and 2 of abroad. Searching was conducted through flowchart and 24 studies met our guideline. Datas were extrated and organized as animal model characteristics, experimental period, study design, herbal medicine used as intervention and rheumatoid arthritis indicator. Results 336 articles were primarily selected. After screening, 24 articles were left in the end. All 24 studies showed that the herbal medicine used in the animal experiment was effective on treating rheumatoid arthris, proven by macroscopic, histological, hematological and osteological indicators. Conclusions The result showed that herbal medicine is effective in treating rheumatoid arthritis through various pathways. However, study design and intervention were all different from each other and we could not specify the certain compound, material or substance of efficacy. Further study should be conducted to figure out the effectiveness of herbal medicine on rheumatoid arthritis. (J Korean Med Rehabil 2020;30(3): 103-116)