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이성환,김준식,박근수,김명성,권태찬,김천수,이상락 啓明大學校 醫科大學 1996 계명의대학술지 Vol.15 No.1
A Clinical assessment of the 25 patients with dilated cardiomyopathy who were admitted to the Department of Pediatrics, Keimyung University Dong San Hospital from January, 1982 to June, 1993 was performed. The result were as follows: 1) Among 25 patients with dilated cardiomyopathy. 8(32%) were younger than 1 year of age at the time of admission. 2) Adriamycin toxicity was the only encountered etiologic factor in 1 patient. 3) On admission, hepatomegaly and tachycardia were noted in almost all patients. 4) The Chest X-rays showed cardiomegalies in all 25 patients, pulmonary vein congestions in 15(60%) and pleural effusion in 2(8%). 5) The electrocardiography showed left ventricular hypertrophy in 72% and supraventricular tachycardia in 32%. 6) The echocardiographic examination showed left ventricular dilatations in all patients and left atrial dilatations in 20(80%). 7) Of 18 patients who had followed mean period of 2.9 years, 10 patients died within 9 months after the diagnosis.
CFCM 기반 적응 뉴로-퍼지 시스템에 의한 비선형 시스템 모델링
곽근창,김성수,유정웅,전명근 충북대학교 컴퓨터정보통신 연구소 2002 컴퓨터정보통신연구 Vol.10 No.2
본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템에서의 효과적인 퍼지 규칙 생성 방법을 제안한다. 기존의 입력공간 그리드 분할을 이용한 ANFIS의 규칙 생성에 있어서는 얻어진 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 조건부적인 퍼지 클러스터링(CFCM)을 이용하여 입·출력 데이터의 특성을 잘 반영할 수 있는 클러스터를 구하고, 퍼지 균등화 방법을 적용하여 출력변수의 소속함수를 자동 생성하도록 하였다. 이렇게 함으로써 적은 규칙 수를 갖으면서도 효율적인 퍼지 규칙을 얻을 수 있도록 하였다. 이들 방법의 유용함을 보이고자 정수장 응집제주입결정 모델링에 적용하여 제안된 방법이 기존의 연구보다 좋은 결과를 보임을 알 수 있었다. In this paper, an efficient fuzzy rule generation scheme for Adaptive Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) using the conditional fuzzy c-means(CFCM) and fuzzy equalization(FE) methods is proposed. Usually, the number of fuzzy rules exponentially increases by applying the grid partitioning of the input space, in conventional ANFIS approaches. Therefore, GFCM clustering method is adopted to render the clusters which represent the given input and output fuzzy data and FE method is used to automatically construct the fuzzy membership functions. From this, one can systematically obtain a small size of fuzzy rules which shows satisfying performance for the given problems. Finally, we applied the proposed method to the nonlinear system modeling problems and obtained a better performance than conventional works.
서울의 Penicillinase Producing Neisseria Gonorrhoeae 발생빈도(1996)
김재홍,황동규,전재홍,김윤석,김중환,김용준,이창균,임동진,김현수,조창근,김경문,박상훈,전우형,김희성,이호정,차명수,김갑형,김형석,김석우,황지환,박병순,권오상,이민수,송기훈,성소영,이인섭,부태성 대한화학요법학회 1999 대한화학요법학회지 Vol.17 No.2
Background : In recent years, gonorrhea has been panedemic and remains one of the most commom STDs in the world, especially in developing countries. Objective & Methods: For the detection of a more effective therapeutic regimen and assessing the prevalence of PPNG, we have been trying to study the patients who have visited the VD Clinic of Choong-Ku Public Health Center in Seoul since 1980 by means of the chromogenic cephalosporin method. Results: In 1996, 139 strains of N. gonorrhoeae were isolated, among which 53(39.0%) were PPNG. Conclusion: Our results suggests that after a peak of 74.3% in 1993, the prevalence of PPNG in Seoul is gradually declining.
전명근 ( Myung Geun Chun ) 충북대학교 산업과학기술연구소 1996 산업과학기술연구 논문집 Vol.10 No.1
Abstract_Roman In this work, a fuzzy Petri net model which can be used for modeling a given expert's fuzzy knowledge is described. For the obtained fuzzy Petri net model, the net can be represented by some matrices, and also be systematically led to an a
전명근(Myung Geun Chun),문기영(Ki-young Moon) 한국정보보호학회 2005 情報保護學會誌 Vol.15 No.6
정보 통신의 발달로 네트워크를 통한 개인 신원의 확인이나 인증의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 패스워드에 의한 개인 확인방법은 비교적 구현이 용이한 반면에 타인에게 노출되어 오용될 수 있는 가능성이 높으며, 다수의 패스워드를 기억에 의존하여 관리하는 것도 쉽지 않은 형편이다. 이에 개인의 고유한 생체적 특징에 기반을 둔 생체인식 시스템이 다양한 분야에서 사용되고 있으나, 이를 둘러싼 프라이버시 침해 논의로 그 적용이 제약 받고 있는 것이 현실이다. 이에 본고에서는 생체정보와 프라이버시의 관계를 살펴보기 위해 먼저 생체정보 이용에 있어서의 프라이버 시 침해요인을 분석하고, 이에 대한 국제적 동향과 프라이버시 영향평가에 대해서 알아본다. 다음으로 현재 우리 주변에서 생체인식시스템과 관련하여 주요 이슈로 다루어지고 있는 US-VISIT, 지문날인, 생체여권, CCTV에 의한 방범 시스템과 같은 국내외의 활용 현황들을 알아보고 생체정보보호를 위한 정책동향을 살펴보고자 한다.
전명근(Myung-Geun Chun),권석영(Seok-Young Kwon),이대종(Dae-Jong Lee) 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회논문지 Vol.16 No.4
본 논문에서는 ANFIS를 이용한 전자혈압계 측정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 우선, 기존의 팔뚝형 커프와 수동 공기주입기 방식의 전자혈압 측정시스템을 구축하여 혈압신호를 실시간으로 취득하였다. 다음단계로 취득된 실시간 혈압신호를 이용하여 최고혈압과 최저혈압을 측정하기 위해 MAA(Maximum Amplitude Algorithm) 기법을 이용한다. 그러나, MAA기법은 개인의 특성을 고려하지 않고 일정한 비율을 고정시키므로 정확한 혈압을 측정하는데 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 MAA에 의해 측정된 최고혈압과 최저혈압을 ANFIS를 이용하여 학습시킴으로서 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 제안된 알고리즘의 효율성을 보이기 위해 다양한 혈압신호에 대해 실험한 결과 기존의 MAA에 의한 방법보다 향상된 결과를 나타냈다. In this paper, we propose a blood pressure measurement method using ANFIS. Usually, the maximum and minimum blood pressures are calculated by Maximum Amplitude Algorithm(MAA) method. However, the MAA method has some drawbacks to measure exact blood pressure since it uses a fixed ratio to set the measuring points for everyone without considering individual's special conditions. To solve this problem, the pressures measured by the MMA are trained by ANFIS having self-learning ability. From various experiments, we confirm that the proposed method shows better performance than conventional method