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- 저자 : 한형진 (검색결과 8 건)
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지루각화증은 표피에서 발생하는 가장 흔한 양성 종양중의 하나로 단일 병변 혹은 다수의 병변으로 발생한다. 본 종양은 어느 연령군에도 나타날 수 있지만 대다수의 증례들은 중년 또는 그 이후 노년기 환자에서 보고되었다. 병리조직학적으로 지루각화증은 6가지의 주요 변형으로 분류될 수 있는데 가시증형 (acanthotic), 과각화증형 (hyperkeratotic), 샘형 (adenoid), 자극형 (irritated), 클론형 (clonal), 그리고 드문 변형인 흑가시종형 (melanoacanthoma) 등이 그것들이다. 이 중 가시증형이 가장 흔히 보고된 유형으로 알려져 있다. 본 연구에서는 108명의 남성과 106명의 여성으로 이루어진 총 214명의 병리조직학적으로 확진된 지루각화증의 증례를 각각의 조직학적 유형으로 분류하였다. 그 결과 가장 흔한 유형은 가시증형이었으며, 과각화증형, 흑가시종형, 클론형, 자극형, 그리고 샘형 순의 빈도를 나타내었다. 임상적으로 지루각화증으로 진단된 예 중 가장 흔한 진단은 사마귀였으며, 그 다음은 광선 각화증이 흔한 진단명이었다. 또한 가장 흔한 피부의 악성 병변인 기저세포암과 편평세포암의 비율이 6.6%로 나타났으며 보웬병은 3.3%를 차지하였다. 전체적으로, 전암성 병변과 악성 병변이 전체 임상-조직학적 불일치를 보인 증례의 약 4분의 1을 차지하였다 (24.2%). 지루각화증의 발생 부위에 따른 빈도 분석에서, 일광에 노출되지 않은 부위 (체간, 등, 하지)에서의 진단의 불일치율은 26.0% 이었던 것에 반하여 안면부와 두피, 그리고 상지와 같은 일광 노출부위로 간주되는 신체 부위에서의 진단 불일치율은 38.0%로 나타났으며, 이 두 군간에는 통계적으로 유의한 차이가 있었다 (P=0.043). 지루각화증은 매우 다양한 임상 및 병리조직학적인 특징으로 나타날 수 있으며, 각 조직학적 유형의 분자생물학적 기전과 생물학적인 행동에 대하여는 아직 확립된 바가 없다. 의학의 여러 분야를 아우르는 다문학적 접근법을 통한 대형 연구가 한국의 노년층에게 미용적 뿐만 아니라 암의 대한 공포심 등 여러가지 심리적인 부담으로 작용하는 이 질환에 대한 이해를 높이는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다. Seborrheic keratosis (SK) is one of the most common epidermal tumors of the skin that may occur singly or more often in multitude. The tumor may affect people of any age, although bulk of cases has been reported in middle-aged or the elderly men. Histologically, SK is divided into six major variants; acanthotic, hyperkeratotic, adenoid, irritated, clonal, and melanoacanthoma, of which the acanthothic variant is most frequently reported. A total of 214 cases of (108 males and 106 females) biopsy-proven SK was assessed for histological sub-classification. It was revealed that the most frequent histological subtype was the acanthotic type, followed by hyperkeratotic , melanoacanthoma, clonal, irritated type, and adenoid types. The most common skin lesion that was clinically misjudged for SK was verruca/warts followed by actinic keratosis. Basal cell carcinoma and squamous cell carcinomas made up for 6.6% of the total cases, while Bowen’s disease accounted for 3.3%. Overall, premalignant and malignant entities together represented almost a quarter of the mismatch cases (24.2%). Regarding the location of SK development, the proportion of the mismatched cases in the non-exposed areas was 26.0%, as oppsed to that in the exposed body sites of 38.0%. The difference in the two proportions were found to be significantly different (P=0.043) SKs present as a wide variety of clinical and histopathological manifestations, and the pathogenesis at molecular level and the biological behavior of each subtype is yet to be elucidated. Large scale studies with many different disciplines of medical science may be helpful in the understanding the nature of this entity, which is a perpetual concern for aged population of this country.
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상황인지 컴퓨팅을 위한 이상치 탐지를 이용한 센서데이터 클리닝기법
한형진 韓國外國語大學校 大學院 2009 국내석사
Dirty data provided by sensor devices, have a bad influence on context aware computing. This paper shows a method of cleaning sensor data using outlier detection, which is data mining algorithms. We used relative density method and eliminated outlier data. And we analyzed what is more suited for context aware computing between raw data and cleaning data. We also show outperforms previous known methods.
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Search-based Local Path Planning for Connected Autonomous Vehicles in Urban Environments
Han Hyung Jin 인하대학교 대학원 2022 국내석사
Every year there are roughly 22.5 million traffic related accidents and almost 80 percent of these accidents occur in urban areas. Among the accidents, some involve fatalities which are mostly due to driver error and other preventable causes. By replacing drivers with autonomous systems, these accidents can be significantly reduced. However, because of the difficult nature of driving in urban environments, full autonomy in these environments remains a challenge. In urban areas there are increased interactions between vehicles and unexpected maneuvers of other traffic entities is more likely. In addition, strict traffic regulations limit the possible maneuvers that autonomous vehicles can execute. These limitations affect the generation of drivable trajectories thus a robust local path planning method is needed. This research aims to implement a local path planner that is specifically tuned for driving in urban environments which can deal with challenges faced in urban driving. Local trajectories are generated using search-based methods within the Frenet frame which simplifies the problem by limiting the mathematical complexity involved in cartesian coordinates. Furthermore, a simplified motion prediction model based on Frenet is introduced. The proposed algorithms create near optimal trajectories while reducing computational complexity. The proposed methods are validated against five corner cases that commonly occur in urban driving. These include vehicle blocking reference path, lane hogging, sudden cut-in, slow and static vehicle. An actual CAV was used in the Sangam DMC district in Seoul, Korea which is an urban district with heavy traffic.
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