말기 신부전으로 진행된 다낭성 신증 환자에서 신대체 요법간의 비교

최훈영 ( Hoon Young Choi ),구영석 ( Young Suk Goo ),김동기 ( Dong Ki Kim ),김현진 ( Hyun Jin Kim ),김형종 ( Heung Jong Kim ),이태희 ( Tae Hee Lee ),정인현 ( In Hyun Jung ),강신욱 ( Shin Wook Kang ),최규헌 ( Kyu Hun Choi ),이호영 ( 대한신장학회 2002 Kidney Research and Clinical Practice Vol.21 No.6

목 적 : 다낭성 신증을 진단받은 환자 중 말기 신부전으로 진행된 환자를 대상으로 각 신대체 용법 환자 군간의 임상적 특징, 기술 생존율, 생존율 등을 조사하여 비교 분석하고자 하였다. 방 법 : 1980년 1월부터 2001년 12월까지 연세대학교 의관대학 세브란스병원 신장내과에 내원하여 다낭성 신증을 진단받고 말기 신부전으로 진행되어 신대체 요법을 시행받은 환자들은 대상으로 후향적 연구를 시행하였다. 결 과 : 총 70예의 환자 중 남자가 41예 여자가 29예이었으며, 다낭신 진단당시의 평균 연령은 45.6±10.7세이었고, 다낭신 진단으로부터 말기 신부전으로 이행될 때까지 평균 기간은 5.1±5.6년이었다. 신 이식을 한 환자군은 19예, 복막투석 치료를 받은 환자군은 26예, 그리고 혈액투석 치료를 받은 환자군은 25예이었다. 다낭신 진단 당시와 말기 신부전 진단 당시의 평균 연령은 이식 환자군이 유의하게 낮았다(p<0.05). 다낭신 진단으로부터 말기 신부전으로 이행될 때 까지의 평균 기간은 세 군간에 의의있는 차이가 없었다. 말기 신부전 진단 당시 혈액요소질소, 크레아티닌, 크레아티닌 청소율, 혈청 총 단백, 알부민, 칼슘, 인, 헤마토크릿 등은 세 군간에 유의한 차이를 보이지 않았으며, 혈색소는 혈액투석 환자군에서 의의있게 낮았다 (p<0.05). 말기 신부전 진단 당시 고혈압을 가진 환자는 전체 70명 환자 중 50명으로 가장 많았으며, 그 외 뇌혈관 질환, 심혈관계 질환, 간염, 당뇨 등을 동반한 환자들이 있었다. 각 신대체 요법의 기술 생존율은 복막투석 환자군에서 다소 떨어지는 양상이었으나 세 군간에 유의한 차이는 없었다. 복막투석 환자군에서 복막투석을 중단했던 경우는 총 10예로 복막염이 3예, 탈장이 2예, 초여과 장애가 1예, 복막 투석액 유출이 1예로, 7예 모두 혈액투석으로 전환하였으며 이외 사망으로 중단된 경우가 2예, 이식으로 전환한 경우가 1예이었다. 각 신대체 요법에서의 생존율은 복막투석 환자군과 이식환자군에 비해 혈액투석 환자군에서 생존율이 낮게 나타났으나 유의하지 않았다. 사망은 총 7예가 있었으며 혈액투석 환자에서 3예, 복막투석 환자에서 2예, 그리고 이식환자에서 2예가 있었고, 사망원인으로는 감염이 4예로 가장 많았으며, 출혈이 2예, 그리고 악성종양 1예가 있었다. 결 론 : 말기 신부전으로 진행된 다낭성 신증 환자에서 각 신대체 요법을 시작할 당시의 임상 양상은 유의한 차이를 보이지 않았으며, 기술 생존율이나 생존율에서도 의의있는 차이를 발견할 수 없었다. Background : Autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is one of the most common genetic disorder that accounts for 8-10% of patients receiving renal replacement therapy in Unites States and Europe, and approximately 2% in Korea. ADPKD patients on renal replacement therapy constitute a particular group with typical clinical characteristics and differences from other patients on renal replacement therapy. The objective of this study was to assess clinical features, morbidity, mortality and technical survival in end stage renal disease (ESRD) patients with ADPKD and compare these between each renal replacement therapy. Methods : We retrospectively analyzed 70 ADPKD patients who received renal replacement therapy in Yonsei university medical center (Jan. 1980-Dec. 2001) Results : Among a total of 70 patients, 41 patients were male and 29 patients were female. Mean age was 45.6±10.7 years and average time from diagnosis of ADPKD to start of renal replacement therapy was 5.1±5.6 years. As the initial mode of renal replacement therapy, 25 patients started on hemodialysis 26 patients started on CAPD and 19 patients received renal transplantation. Clinical features and laboratory findings at the initiation of renal replacement therapy had no significant differences between each renal replacement therapy. Cumulative and technical survival in ESRD patients with ADPKD receiving each renal replacement therapy had no significant differences according to Kaplan-Meier. Seven patients died within study period, including 3 hemodialysis patients, 2 CAPD patients and 2 renal transplantation patients. The most common cause of death was infection followed by bleeding and malignancy, Among patients on CAPD, 10 patients had stepped CAPD because of peritonitis, hernia, ultrafiltration failure and CAPD leakage. Conclusion : In summary, there were no significant differences of clinical features, cumulative and technical survival between each renal replacement therapy in ADPKD patients. The most frequent reason for cessation of CAPD was peritonitis, The most common cause of death was infection in ESRD patients with ADPKD.

시계열 매칭 기술을 사용한 새 소리 검색 스마트폰 어플리케이션 설계

최훈영(Hun-Young Choi),문양세(Yang-Sae Moon) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.2C

오디오 데이터를 다양한 환경에서 검색하려는 요구가 증가하고 있다. 최근에 등장한 스마트폰의 경우 하드웨어에 독립적인 어플리케이션 개발 환경을 제공하여 새로운 환경에서의 검색 요구를 충족시킬 수 있다. 더불어 기존의 텍스트 기반 검색에서 나아가 오디오 데이터 기반 검색에 대한 요구도 증가하고 있다. 이와 같은 요구로 최근 오디오 데이터를 시계열 데이터로 변환하여 시계열 매칭 기법을 적용하여 효율성을 높이는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 시계열 매칭 기술을 사용한 새 소리 검색 스마트폰 어플리케이션을 설계하였다. 이를 위해, 새 소리의 특성을 반영한 시계열 데이터 추출 방법을 제안하였다. 다음으로 시계열 데이터에서 노이즈를 제거하기 위해 이동평균변환 기법을 설계에 적용하였다. 마지막으로 새 소리의 반복 구간의 시작 위치에 무관하도록 회전 불변 기법을 설계에 적용하였다.

AC 플라즈마 디스플레이 패널에서의 최적 구동 파형 및 최적 가스 혼합비에 관한 연구

최훈영(Hoon-Young Choi),박헌건(Hun-Gun Park),이석현(Seok-Hyun Lee) 대한전기학회 1997 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.1997 No.7

칼라 플라즈마 디스플레이 패널용 가스 최적화 시뮬레이션과 아르곤 첨가에 의한 진공 자외선 발광효율 개선

朴憲建(Hun-Gun Park),崔勳永(Hoon-Young Choi),李晳賢(Seok-Hyun Lee),徐正炫(Jeong-Hyun Seo),黃琪雄(Ki-Woong Whang) 대한전기학회 1998 전기학회논문지 Vol.47 No.3

플라즈마 디스플레이 패널용 He+Ne+Xe 혼합가스에서 소량 Xe 함유에 대한 영 차원 수치해석과 방전특성연구

鄭海英(Hai-Young Jung),崔勳永(Hoon-Young Choi),金根秀(Gun-Su Kim),金宬益(Sonic Kim),宋奉植(Bong-Shik Song),朴憲建(Hun-Gun Park),李晳賢(Seok-Hyun Lee) 대한전기학회 2002 전기학회논문지C Vol.51 No.9

한국어 음소결합확률 계산기 개발연구

이찬종,이현복,최훈영,Lee, Chan-Jong,Lee, Hyun-Bok,Choi, Hun-Young 한국음향학회 2009 韓國音響學會誌 Vol.28 No.3

본 연구는 현대 한국어 단어의 말소리가 결합하는 음소결합확률 (Phonotactic Probability)을 예측하는 계산기 엔진 개발에 관한 연구이다. 한국어 음소결합확률계산기 (이하, KPPC)는 첫째로, 한국어의 주어진 단어에서의 음소와 그 음소의 음소결합의 빈도를 예측하여 말소리가 단어내의 특정위치에서 특정 분절음이 나타나는 빈도 값, 두 음소간의 결합의 빈도값, 그리고 세 음소간의 결합의 빈도 출현률을 예측하여 계산한다. 둘째로 한국어의 주어진 단어에서 말소리 하나만 다르면서 실제로 존재할 수 있는 근접밀도 (neighborhood density)의 값을 계산한다. University of Kansas에서 개발된 음소결합계산기는 영어 20,000단어의 D/B를 대상으로 위치별 분절음빈도와 두 음소간의 음소결합률 빈도를 컴퓨터가 읽을 수 있는 발음기호를 통해서만 가능하다. 본 연구에서는 분절음빈도와 두 음소간의 빈도뿐만 아니라 세 음소간의 결합률 빈도와 근접밀도율을 예측할 수 있고 입력할 때 발음기호뿐만 아니라 단어를 입력하면 확률값을 얻을 수 있다. 이 엔진은 67,284단어의 한국어 표준발음을 D/B로 구축하여 고빈도 음소결합확률, 저빈도 음소결합확률, 고빈도 근접밀도, 저빈도 근접밀도의 값을 예측할 수 있다. This paper is to develop the Korean Phonotactic Probability Calculator (KPPC) that anticipates the phonotactic probability in Korean. KPPC calculates the positional segment frequecncy, position-specific biphone frequency and position-specific triphone frequency. And KPPC also calculates the Neighborhood Density that is the number of words that sound similar to a target word. The Phonotactic Calculator that was developed in University of Kansas can be analyzed by the computer-readable phonemic transcription. This can calculate positional frequency and position-specific biphone frequency that were derived from 20,000 dictionary words. But KPPC calculates positional frequency, positional biphone frequency, positional triphone frequency and neighborhood density. KPPC can calculate by korean alphabet or computer-readable phonemic transcription. This KPPC can anticipate high phonotactic probability, low phonotactic probability, high neighborhood density and low neighborhood density.

통신이력을 사용한 교우 친밀도 분석

문양세(Yang-Sae Moon),최훈영(Hun-Young Choi),김혜숙(Hea-Suk Kim),김진호(Jinho Kim) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1

최근 청소년의 교우관계에 있어서 집단 따돌림이 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 학생들의 교우관계를 보다 객관적으로 분석하는 방법을 제안한다. 우선 분석을 위한 객관적인 데이터로 교우관계 정보를 묵시적으로 내포하고 있는 통신이력 데이터를 사용한다. 다음으로 교우간 친밀도(degree of familiarity) 개념을 정형적으로 정의하고, 여러 통신도구에서 발생한 통신이력 데이터를 기반으로 교우간 친밀도를 수학적으로 계산하는 방법을 제안한다. 다음으로, 계산한 교우간 친밀도를 사용하여 집단 따돌림의 가능성이 높은 학생을 파악한다. 이는 집단 따돌림 가능성이 높은 학생은 다른 학생으로부터의 통신 시도가 적을 것이라는 직관에 기반한다. 마지막으로, 제안한 방법의 실용성을 입증하기 위하여, 실제 구현 및 분석 실험을 수행하고, 그 의미를 해석한다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 연구는 학생들의 교우관계를 보다 객관적으로 파악할 수 있는 매우 우수한 결과라 사료된다.

고차원 MBR(Minimum Bounding Rectangle)의 저차원 변환

문양세(Yang-Sae Moon),최훈영(Hun-Young Choi),김범수(Bum-Su Kim),김진호(Jinho Kim) 한국정보과학회 강원지부 2007 한국정보과학회 강원지부 학술대회 논문집 Vol.1 No.1

지금까지는 고차원 점을 저차원 점으로 변환하는 연구가 많이 이루어졌다. 그런데, 실생활에서 발생하는 시퀀스 및 스트리밍 데이터는 많은 경우에 고차원 점이 아닌 고차원 MBR(Minimum Bounding Rectangle)로 모델링 된다. 이들 고차원 MBR을 다차원 인덱스에 저장하고 검색하기 위해서는 고차원 MBR에 대한 저차원 변환이 필요하다. 이에 따라, 본 논문에서는 고차원 MBR을 저차원 MBR로 직접 변환하는 MBR 저차원 변환의 정형적 방법을 제안한다. 이를 위해, 우선 고차원 MBR의 저차원 변환 개념을 정형적으로 정의한다. 다음으로, 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)과 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform: DCT)에 대한 MBR 저차원 변환의 단순 해결책으로서, MBR의 모든 꼭지점을 변환 대상으로 삼는 DFTnaive와 DCTnaive를 각각 제안한다. 그런 다음, 단순 해결책의 문제점인 많은 저차원 변환 횟수를 줄이기 위하여, 개선된 해결책인 DFTadv와 DCTadv를 제안한다. 본 논문에서는 이들 방법 모두가 MBR 저차원 변환을 바르게 수행함을 정리로서 제시하고 증명한다. 분석과 실험 결과, 개선된 해결책인 DFTadv와 DCTadv는 단순 해결책인 DFTnaive와 DCTnaive에 비해 저차원 변환 횟수를 획기적으로 줄이고 성능을 크게 향상시킨 것으로 나타났다.

통신이력 데이타에 기반한 교우관계 분석

문양세(Yang-Sae Moon),최훈영(Hun-Young Choi),김진호(Jinho Kim) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.33 No.8

최근 청소년의 교우관계에 있어서 집단 따돌림과 불량 그룹이 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 학생들의 교우관계를 보다 객관적으로 분석하는 방법을 제안한다. 분석을 위한 객관적인 데이타로는 교우관계 정보를 묵시적으로 내포하고 있는 통신이력 데이타를 사용하며, 체계적 분석을 위하여 데이타 마이닝 기법을 활용한다. 제안하는 분석 방법은 다음과 같다. 첫째, 교우간 친밀도(degree of familiarity) 개념을 정형적으로 정의하고, 여러 통신도구에서 발생한 통신이력 데이타를 기반으로 교우간 친밀도를 수학적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학생 x가 y로 통신을 많이 시도할수록, 학생 x의 y에 대한 교우간 친밀도가 높다는 직관을 사용한다. 둘째, 계산한 교우간 친밀도를 사용하여 집단 따돌림의 가능성이 높은 학생을 파악한다. 이는 집단 따돌림 가능성이 높은 학생은 다른 학생으로부터의 통신 시도가 적을 것이라는 직관에 기반한다. 셋째, 교우간 친밀도를 데이타 마이닝 기법 중 하나인 클러스터링으로 분석하여 의미 있는 교우집단을 파악한다. 클러스터링 기법을 사용하기 위하여, 본 논문에서는 교우간 친밀도를 기반으로 교우간 유사도(similarity) 개념을 정형적으로 정의하고, 이를 사용하여 클러스터링을 수행한다. 마지막으로, 제안한 방법의 실용성을 입증하기 위하여, 실제 구현 및 분석 실험을 수행하고, 그 의미를 해석한다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 연구는 학생들의 교우관계를 보다 객관적으로 파악할 수 있는 효과적인 방법론이라 사료된다. In recent years, bullied students and rogue groups in teenagers make many serious social problems. In this paper we propose a novel approach that more objectively analyzes peer relationships among students. As the data for objective analysis, we use communication history records that are collected from various communication tools such as telephones, e-mails, and messengers. We use the simple intuition that communication history records implicitly contain peer relationship information. And, we adopt data mining techniques for the more systematic analysis. The proposed peer relationship analysis consists of the following steps. First, we formally define the notion of degree of familiarity between friends, and present mathematical equations that compute the degree based on communication history records. In the proposed method, we use the intuition that the degree of familiarity from student x to student y becomes higher as x makes the more communications with y. Second, by using the degree of familiarity between students, we find out the students who are potentially bullied. This procedure is based on the assumption that a bullied student may have a very small number of history records from other students to him. Third, we adopt the clustering technique, one of the most representative data mining techniques, to find out meaningful student groups by using the degree of familiarity. To use the clustering technique, we formally define the notion of similarity between friends based on the degree of familiarity, and perform clustering using the notion. Last, to show the practicality of the proposed method, we have implemented the method and interpreted the meaning of the experimental results. Overall, we believe that our research result provides an effective framework that analyzes peer relationships more objectively and more systematically.

상용 데이타 마이닝 도구를 사용한 정량적 연관규칙 마이닝

강공미(Gong-Mi Kang),문양세(Yang-Sae Moon),최훈영(Hun-Young Choi),김진호(Jin-Ho Kim) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.35 No.2

상용 데이타 마이닝 도구에서는 기본적으로 이진 속성에 대한 연관규칙 마이닝만을 지원한다. 그러나, 일반적인 트랜잭션 데이타베이스는 이진 속성 뿐 아니라 정량적 속성을 포함한다. 이에 따라, 본 논문에서는 상용 데이타 마이닝 도구를 사용하여 정량적 연관규칙을 마이닝하는 체계적인 접근법을 제안한다. 이를 위해, 우선 상용 데이타 마이닝 도구를 사용하여 정량적 연관규칙을 찾아내기 위한 전체적인 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 정량적 속성을 이진 속성으로 변환하는 전처리 과정과 마이닝된 이진 연관규칙을 다시 정량적 연관규칙으로 변환하는 후처리 과정으로 구성된다. 다음으로, 전처리 과정을 위한 구간 분할의 개념을 제시하고, 기존의 평균 및 중앙치 기반 양분할 기법과 동일 너비 및 동일 깊이 기반 다분할 기법을 구간 분할의 개념으로 정형적으로 재정의한다. 그런데, 이들 기존 분할 기법은 속성 값의 분포를 고려하지 않은 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 표준편차 최소화 기법을 제안한다. 표준편차 최소화 기법은 이웃한 속성 값의 표준편차 변화가 작다면 동일한 구간에 포함시키고, 표준편차 변화가 크다면 다른 구간으로 분할하는 매우 직관적인 분할 기법이다. 또한, 후처리과정으로는 이진 연관규칙들을 통합하고 이를 다시 정량적 연관규칙으로 변환하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 다양한 실험을 통하여 제안한 프레임워크가 바르게 동작함을 보이고, 표준편차 최소화 기법이 다른 기법에 비하여 우수함을 입증한다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 프레임워크는 일반 사용자가 상용 데이타 마아닝 도구를 사용하여 정량적 연관규칙을 쉽게 마이닝 할 수 있는 매우 실용적인 접근법이라 생각한다. Commercial data mining tools basically support binary attributes only in mining association rules, that is, they can mine binary association rules only. In general, however, transaction databases contain not only binary attributes but also quantitative attributes. Thus, in this paper we propose a systematic approach to mine quantitative association rules---association rules which contain quantitative attributes---using commercial mining tools. To achieve this goal, we first propose an overall working framework that mines quantitative association rules based on commercial mining tools. The proposed framework consists of two steps: 1) a pre-processing step which converts quantitative attributes into binary attributes and 2) a post-processing step which reconverts binary association rules into quantitative association rules. As the pre-processing step, we present the concept of domain partition, and based on the domain partition, we formally redefine the previous bipartition and multi-partition techniques, which are mean-based or median-based techniques for bipartition, and are equi-width or equi-depth techniques for multi-partition. These previous partition techniques, however, have the problem of not considering distribution characteristics of attribute values. To solve this problem, in this paper we propose an intuitive partition technique, named standard deviation minimization. In our standard deviation minimization, adjacent attributes are included in the same partition if the change of their standard deviations is small, but they are divided into different partitions if the change is large. We also propose the post-processing step that integrates binary association rules and reconverts them into the corresponding quantitative rules. Through extensive experiments, we argue that our framework works correctly, and we show that our standard deviation minimization is superior to other partition techniques. According to these results, we believe that our framework is practically applicable for naive users to mine quantitative association rules using commercial data mining tools.