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추체외로 증상에 따른 항정신병 약물 복용량과 음성 특성의 상관관계 분석
이수빈,김서영,김혜윤,김의태,유경상,이호영,이교구,Lee, Subin,Kim, Seoyoung,Kim, Hye Yoon,Kim, Euitae,Yu, Kyung-Sang,Lee, Ho-Young,Lee, Kyogu 한국음향학회 2022 韓國音響學會誌 Vol.41 No.3
본 논문은 항정신병 약물의 복용량에 따른 음성 특징의 상관관계 분석을 수행하였다. 항정신병 약물의 대표적 부작용 중 하나인 추체외로 증상(ExtraPyramidal Symptoms, EPS) 발생에 따른 음성 특징의 패턴을 알아보기 위하여, 문장 개발을 통해 한국어 기반 추체외로 증상 음성 코퍼스를 구축하였다. 수집된 자료는 추체외로 증상 군과 비 추체외로 증상 군으로 나누어 음성 특징 패턴을 조사하였으며, 특히 추체외로 증상 군의 높은 음성 특징 상관관계를 보였다. 또한, 발화 문장의 종류가 음성 특징 패턴에 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었으며, 이를 통해 음성 특징을 기반한 추체외로 증상의 조기 발견 가능성을 기대해볼 수 있었다.
생명보험에서 수명분포 단수부분에 대한 가정에 관한 연구
이수빈,차지환,Lee, Soo-Bin,Cha, Ji-Hwan 한국통계학회 2012 응용통계연구 Vol.25 No.1
생명보험에서 생명표에 기초하여 사망즉시지급식 상품의 일시납 순보험료를 구하기 위해서는 단수부분에 대한 가정이 필요하다. 기존의 대부분의 연구에서는 단수부분에 대한 균등분포를 도입하고 연구를 진행하였다. 하지만, 노년층의 경우 사망원인에서 계절적 요인이 차지하는 비중이 상당히 크다는 점을 고려할 때, 과연 단수부분에 대한 균등 분포 가정이 전 나이구간에 대하여 적절한지에 대한 면밀한 검토가 필요하다. 이에 본 연구에서는 사망데이터로부터 단수부분에 대한 균등분포 가정의 타당성을 조사해보고, 보다 적합한 단수부분에 대한 모형을 제시하고자 한다. 제안된 모형에 기초한 순보험료와 리스크 분석을 통하여 균등분포 가정이 전 나이구간에 대하여 적절하지 않을 때 이를 도입하는 경우에도 큰 문제점이 없이 균등분포 가정을 적용할 수 있는지에 관하여 알아보고자 한다. An assumption for fractional ages should be made to obtain the net premium of the whole life insurance payable at the moment of death based on the life table. Most existing studies adopt the assumption of the uniform distribution(UDD) for the fractional ages. However, as seasonal changes may frequently lead to the deaths of elderly people, it is questionable whether the assumption of the uniform distribution is the most appropriate one for the entire age intervals. In this article, based on a real mortality data set, the appropriateness of UDD assumption for the entire age intervals is examined. And then we propose a more suitable model for fractional ages. We analyze the effect of UDD assumption through the net premium and the corresponding risk when the true distribution for the fractional ages is not uniform.
창호 하자 식별을 위한 컴퓨터 비전 기반 결함 탐지 방법
이수빈,이슬비,Lee, Subin,Lee, Seulbi 인천대학교 도시과학연구원 2022 도시과학 Vol.11 No.2
This study proposed how to identify window defects by using photos uploaded by occupants during the pre-handover inspection of mulch-family housing. A total of 1168 door images were acquired to generate training data and validation data. Subsequently, through the proposed algorithms, every pixel in images labeled a door was binarized using the OTSU threshold, and then dark pixels were identified as defects. Experimental results demonstrated that our computer vision-based defects identification method detects the door with a recall of 57.9%, and door defects with 63.6%. Although it is still a challenge to automatically identify building defects because of the distortion and brightness of photos, this study has the potential to support better defects management. Ultimately, the improved pre-handover inspection may lead to increased customer satisfaction.
기혈양허(氣血兩虛)와 간화(肝火)를 동반한 만성 유두 습진 1례
이수빈,이해원,김혜원,하동림,김준형,서형식,최유민,Lee, Soo-Bin,Lee, Hae-Won,Kim, Hye-Won,Ha, Dong-Lim,Kim, Jun-Hyoung,Seo, Hyung-Sik,Choi, Yoo-Min 대한한방안이비인후피부과학회 2022 한방안이비인후피부과학회지 Vol.35 No.4
Objective : This study assessed the effect of a combination of Korean medicine on a chronic nipple eczema patient complaining of stress and immunodeficiency due to long-term steroid use. Methods : Herbal medicine, moxibustion and acupuncture were performed for a year. Treatment outcomes were evaluated with DLQI(Dermatology Life Quality Index), EQ-5D-5L(The 5 level of EuroQol 5 Dimensio scale), EQ-VAS(EuroQol-Visual Analog Scale), ADSI(Atopic Dermatitis Severity Index), pruritus NRS(Numeral Rating Scale), pictures and patient's statements. Results : After the treatment, symptoms have been alleviated, the quality of life has increased, and it has been maintained without further nipple eczema for three months. Conclusion : We suggest that Korean medicine is effective for chronic nipple eczema patient.
딥러닝 자동 분류 모델을 위한 공황장애 소셜미디어 코퍼스 구축 및 분석
이수빈,김성덕,이주희,고영수,송민,Lee, Soobin,Kim, Seongdeok,Lee, Juhee,Ko, Youngsoo,Song, Min 한국정보관리학회 2021 정보관리학회지 Vol.38 No.2
This study is to create a deep learning based classification model to examine the characteristics of panic disorder and to classify the panic disorder tendency literature by the panic disorder corpus constructed for the present study. For this purpose, 5,884 documents of the panic disorder corpus collected from social media were directly annotated based on the mental disease diagnosis manual and were classified into panic disorder-prone and non-panic-disorder documents. Then, TF-IDF scores were calculated and word co-occurrence analysis was performed to analyze the lexical characteristics of the corpus. In addition, the co-occurrence between the symptom frequency measurement and the annotated symptom was calculated to analyze the characteristics of panic disorder symptoms and the relationship between symptoms. We also conducted the performance evaluation for a deep learning based classification model. Three pre-trained models, BERT multi-lingual, KoBERT, and KcBERT, were adopted for classification model, and KcBERT showed the best performance among them. This study demonstrated that it can help early diagnosis and treatment of people suffering from related symptoms by examining the characteristics of panic disorder and expand the field of mental illness research to social media. 본 연구는 공황장애 말뭉치 구축과 분석을 통해 공황장애의 특성을 살펴보고 공황장애 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동 분류 모델을 만들고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어에서 수집한 공황장애 관련 문헌 5,884개를 정신 질환 진단 매뉴얼 기준으로 직접 주석 처리하여 공황장애 경향 문헌과 비 경향 문헌으로 분류하였다. 이 중 공황장애 경향 문헌에 나타난 어휘적 특성 및 어휘의 관계성을 분석하기 위해 TF-IDF값을 산출하고 단어 동시출현 분석을 실시하였다. 공황장애의 특성 및 증상 간의 관련성을 분석하기 위해 증상 빈도수와 주석 처리된 증상 번호 간의 동시출현 빈도수를 산출하였다. 또한, 구축한 말뭉치를 활용하여 딥러닝 자동 분류 모델 학습 및 성능 평가를 하였다. 이를 위하여 최신 딥러닝 언어 모델 BERT 중 세 가지 모델을 활용하였고 이 중 KcBERT가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 공황장애 관련 증상을 겪는 사람들의 조기 진단 및 치료를 돕고 소셜미디어 말뭉치를 활용한 정신 질환 연구의 영역을 확장하고자 시도한 점에서 의의가 있다.
대기압 RF DBD 방전으로 개질된 폴리이미드의 표면특성
이수빈,김윤기,김정순,Lee, Su-Bin,Kim, Yoon-Kee,Kim, Jeong-Soon 한국재료학회 2006 한국재료학회지 Vol.16 No.9
Polyimides (PI) are treated with $He/O_2$ and $He/O_2/NF_3$ atmospheric pressure rf dielectric barrier discharge in order to investigate the roles of $NF_3$ that is one of the PI etching gases. Surface changes are analyzed by x-ray photoelectron spectroscopy (XPS), atomic force microscopy (AFM), and contact angle measurement. The surface roughness of PI and the ratio of C=O, which is hydrophilic functional group, is more increased by $He/O_2/NF_3$ discharge than by $He/O_2$ discharge. The C=O species on the PI surface is increased up to 30 percent with rf power. The surface roughness of PI is increased from 0.4 to 11 nm with rf power. The water drop contact angles on PI, however, are reduced from $65^{\circ}\;to\;9^{\circ}$ by plasma treatment independently of $NF_3$.
고압산소요법(Hyperbaric Oxygen Therapy)를 병행한 한방치료로 호전된 주의력결핍-과잉행동장애(ADHD)를 동반한 학습장애 아동의 치험 1례에 대한 고찰
이수빈 ( Su Bin Lee ),이루다 ( Ru Da Lee ),이상원 ( Sang Won Lee ),박세진 ( Se Jin Park ) 대한한방신경정신과학회 2013 동의신경정신과학회지 Vol.24 No.4
Objectives: This study is a clinical report of a patient with ADHD and learning disorders who is being treated with hyperbaric oxygen, scalp acupuncture, cognitive enhancement therapy and speech-language therapy. Methods: The BASA-R, BASA-M and REVT tests were used for the diagnosis of learning disorders. For the treatment, hyperbaric oxygen therapy, scalp acupuncture, cognitive enhancement therapy and speech-language therapy were all being used. The Raven`s matrix tests were compared for between before and after the abovementioned therapies. Results: After the treatment, Raven`s matrix test grade improved from 4 to 5. The improvement of the patient`s concentration, communication, motion, confidence, and sleep conditions were observed. Conclusions: These therapies including the hyperbaric oxygen therapy are efficient for the treatment of ADHD and learning disorders.