http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
부비동염에 대한 Danzen(Serratio-peptidase)의 사용경험
배정보,조승호,박영서,강주원,김병우 中央醫學社 1975 中央醫學 Vol.28 No.3
Chronic paranasal sinusitis is a disease which is important clinically and frequently encountered in the field of otorhinolaryngoiogy, and its treatment, however, is extremely difficult. Although marked progress has been achieved in the surgical approach, appreciable progress has also been recently achieved in enzymotherapy as a conservative treatment and a number of agents have been developed. Danzen is a new preparation of protease, serratio-peptidase, produced by a new strain E of the genus Serratia and developed by the Research Laboratories of the Takeda Chemical Industries in Japan. It is more potent in anti-inflammatory activity and anti-tumefacient effect than heretofore available anti-inflammatory enzymes and has less side effect. We obtained the clinical experience of Danzen administered orally to 30 cases of acute and chronic sinusitis. The results are as follows ; 1) Danzen was effective in 63% of the cases treated and was found to be consider-ably effective in all of the cases of acute sinusitis and acutely exacerbated chronic sinusitis when used in combination with antibiotics. 2) For the conservative treatment of chronic sinusitis, the patient should be selected carefully. 3) No side effects were encountered with Danzen in the patients employed in the present study.
다중객체추적 알고리즘을 활용한 드론 항공영상 기반 미시적 교통데이터 추출
정보경,서성혁,박부기,배상훈,Jung, Bokyung,Seo, Sunghyuk,Park, Boogi,Bae, Sanghoon 한국ITS학회 2021 한국ITS학회논문지 Vol.20 No.5
4차 산업혁명의 도래와 함께 자율주행자동차의 주행관리 및 주행 전략과 관련된 연구들이 대두되고 있다. 이러한 연구를 위해서는 차량의 미시적 교통데이터의 확보가 필수적이나, 기존 교통정보 수집 방식은 개별차량의 주행행태를 수집할 수 없다. 본 연구에서는 미시적 교통정보를 수집 가능한 항공에서 내려다보는 관점의 교통정보 수집을 위해 드론 항공영상을 활용하였다. 관련 연구의 한계점을 극복하기 위하여 딥러닝 기반 다중객체추적 알고리즘과 영상정합을 활용하여 미시적 교통데이터를 추출하였다. 그 결과로 속도는 MAE 3.49km/h, RMSE 4.43km/h, MAPE 5.18km/h의 오차율과 교통량 Precision 98.07%, Recall 97.86%의 정확도를 획득하였다. With the advent of the fourth industrial revolution, studies on driving management and driving strategies of autonomous vehicles are emerging. While obtaining microscopic traffic data on vehicles is essential for such research, we also see that conventional traffic data collection methods cannot collect the driving behavior of individual vehicles. In this study, UAV videos were used to collect traffic data from the viewpoint of the aerial base that is microscopic. To overcome the limitations of the related research in the literature, the micro-traffic data were estimated using the multiple object tracking of deep learning and an image registration technique. As a result, the speed obtained error rates of MAE 3.49 km/h, RMSE 4.43 km/h, and MAPE 5.18 km/h, and the traffic obtained a precision of 98.07% and a recall of 97.86%.
박다윤,배상훈,TRINH TUAN HUNG,박부기,정보경 한국ITS학회 2023 한국ITS학회논문지 Vol.22 No.1
Several efforts in Korea are currently underway with the goal of commercializing autonomous vehicles. Hence, various studies are emerging on autonomous vehicles that drive safely and quickly according to operating guidelines. The current study examines the path search of an autonomous vehicle from a microscopic viewpoint and tries to prove the efficiency required by learning the lane change of an autonomous vehicle through Deep Q-Learning. A SUMO was used to achieve this purpose. The scenario was set to start with a random lane at the starting point and make a right turn through a lane change to the third lane at the destination. As a result of the study, the analysis was divided into simulation-based lane change and simulation-based lane change applied with Deep Q-Learning. The average traffic speed was improved by about 40% in the case of simulation with Deep Q-Learning applied, compared to the case without application, and the average waiting time was reduced by about 2 seconds and the average queue length by about 2.3 vehicles. 현재 국내에서는 자율주행차량의 상용화를 목표로 다양한 노력을 기울이고 있으며 자율주행차량이 운영 가이드라인에 따라 안전하고 신속하게 주행할 수 있는 연구들이 대두되고 있다. 본 연구는 자율주행차량의 경로탐색을 미시적인 관점으로 바라보며 Deep Q-Learning을 통해 자율주행차량의 차로변경을 학습시켜 효율성을 입증하고자 한다. 이를 위해 SUMO를 사용하였으며, 시나리오는 출발지에서 랜덤 차로로 출발하여 목적지의 3차로까지 차로변경을 통해우회전하는 것으로 설정하였다. 연구 결과 시뮬레이션 기반의 차로변경과 Deep Q-Learning을적용한 시뮬레이션 기반의 차로변경으로 구분하여 분석하였다. 평균 통행 속도는 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션의 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 약 40% 향상되었으며평균 대기 시간은 약 2초, 평균 대기 행렬 길이는 약 2.3대 감소하였다.
LSTM 및 CNN-LSTM 신경망을 활용한 도시부 간선도로 속도 예측
박부기,배상훈,정보경 한국ITS학회 2021 한국ITS학회논문지 Vol.20 No.1
교통혼잡을 완화하기 위한 방안 중 하나로 도로 이용자에게 교통상황 예측정보를 제공함으 로써 교통량을 분산 시켜 도로 이용 효율을 증대시키는 방법이 있다. 이를 위해서는 신뢰성이 보장되고 정량적인 실시간 교통 속도 예측이 필수적이다. 본 연구에서는 상황별 교통속도 분 석을 기반으로 이력 속도 데이터와 이력 속도 외의 교통류에 상관관계가 있는 데이터를 LSTM 입력 데이터로 활용하였다. 정상 교통류 상황에 대응하여 속도를 예측하는 LSTM 모델과 유고 상황에 대응하여 속도를 예측하는 CNN-LSTM 모델을 개발하여 유고발생 후 1시간까지 5분 단위로 교통속도 예측을 시도하였다. 모델의 검증은 테스트 데이터를 통하여 교통상황별 예측 성능을 분석하였다. 그 결과 정상 교통류에서는 평균 7.43km/h, 유고상황에서는 7.66km/h의 오 차율로 각각 예측되었다. One of the methods to alleviate traffic congestion is to increase the efficiency of the roads by providing traffic condition information on road user and distributing the traffic. For this, reliability must be guaranteed, and quantitative real-time traffic speed prediction is essential. In this study, and based on analysis of traffic speed related to traffic conditions, historical data correlated with traffic flow were used as input. We developed an LSTM model that predicts speed in response to normal traffic conditions, along with a CNN-LSTM model that predicts speed in response to incidents. Through these models, we try to predict traffic speeds during the hour in five-minute intervals. As a result, predictions had an average error rate of 7.43km/h for normal traffic flows, and an error rate of 7.66km/h for traffic incident flows when there was an incident.