http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Chi-Un Pae,Changsu Han,Won-Myong Bahk,Soo-Jung Lee,Ashwin A. Patkar,Prakash S. Masand 대한정신약물학회 2021 CLINICAL PSYCHOPHARMACOLOGY AND NEUROSCIENCE Vol.19 No.2
Objective: In a number of controlled clinical trials and naturalistic studies, aripiprazole once monthly (AOM) has been found to be effective and safe as acute and maintenance treatment options for schizophrenia. However, such clinical data have been presented in selected patient population (i.e., antipsychotic monotherapy, etc.), in particular, clinical information on switching to AOM from antipsychotic polypharmacy and/or other long acting injectable antipsychotics (LAIs) has been scarce till today. Methods: The study period was from the first switching day to AOM up to 12 months in patients with antipsychotic polypharmacy (APpoly)/LAIs (baseline, month 3, month 6, and month 12). Available demographics and clinical in-formation were retrieved from electronic medical records (EMRs). Available scores of Global Assessment of Functioning (GAF), Clinical Global Impression-Clinical Benefit (CGI-CB), CGI-severity, Visual Analog Scale on Satisfaction-Patient/Health Professional (VAS-P/HP), and the Positive and Negative Syndrome Scale-Insigh (PANSS-I) scores were also taken from EMR. Proportional change of functional impairment before and after AOM was also captured. Results: Data of 18 patients were available. Most commonly used combined APs before AOM were aripiprazole, blo-nanserin, quetiapine, and risperidone. At least 2 APs (n = 2.4) were combined before AOM. Scores of GAF (10.7% increase), CGI-CB (46.2% decrease), VAS-P (47.8% increase), VAS-HP (40.8% increase), and PANSS-I (27.9% increase) (all p = 0.001) were significantly improved from baseline to month 12, respectively. Approximately 59% of patients improved individual functioning with different level (i.e., employment, back to school, etc.) after AOM treatment at month 12. Conclusion: The present study have clearly shown the clinical benefit and utility of switching to AOM for treatment of patients with APpoly/LAIs in routine practice. Subsequent, adequately-powered, well-controlled clinical trials may be necessary to confirm our findings in near future.
Fuzzy C-mean Clustering을 이용한 각성 분류에 관한 연구
이정년(Jung Nyun Lee),황민철(Min Cheol Whang),김종화(Jong Hwa Kim),김치중(Chi Jung Kim),안상민(Sang Min An),박재언(Jae Un Park),박상인(Sang In Park) 대한인간공학회 2010 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.10
This study was to determine the level of arousal based on physiological signals. Procedures employed in this study were as follows: Twelve visual stimuli were presented to each participant. Seven subjects assessed what they felt about the stimuli on a 5-likert scale while measuring PPG (photoplethysmograph) and GSR (galvanic skin response) of them. Then, similar patterns were extracted from the physiological signals and clustered into 5 groups using a fuzzy c-mean clustering algorithm. Finally, the relationship between scores obtained from the subjective assessment and physiological patterns clustered by the fuzzy algorithm was examined to identify how exactly the two data were consistent. Of the five physiological patterns, one was almost exactly consistent with the subjective rating. However, remains of the categorized patterns showed inconsistent results. The results from this study are expected to be a starting point for evaluating humans’ emotion. In order to ensure reliability and validity, further study for enhancing the accuracy between the psychological and physiological assessment should be followed.
HMM(Hidden Markov Model) 기반 견고한 실시간 립리딩을 위한 효율적인 VLSI 구조 설계와 FPGA 구현을 이용한 검증
이지근(Chi-Geun Lee),소인미(In-Mi So),김영운(Young-Un Kim),김주리(Ju-Ri Kim),강선경(Sun-Kyoung Kang),정성태(Sung-Tae Jung) 한국멀티미디어학회 2006 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2006 No.1
립리딩은 잡음이 있는 환경에서 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위한 한 방법으로 제안되었다. 기존의 논문들이 소프트웨어 립리딩 방법을 제안하는 것에 반하여, 본 논문에서는 실시간 립리딩을 위한 하드웨어 설계를 제안한다. 실시간 처리와 구현의 용이성을 위하여 본 논문에서는 립리딩 시스템을 이미지 획득 모듈, 특징 벡터 추출 모듈, 인식 모듈의 세 모듈로 분할하였다. 이미지 획득 모듈에서는 CMOS 이미지 센서를 사용하여 입력 영상을 획득하게 하였고, 특징 벡터 추출 모듈에서는 병렬 블록매칭 알고리즘을 이용하여 입력영상으로부터 특징벡터를 추출하도록 하였고, 이를 FPGA로 코팅하여 시뮬레이션 하였다. 인식 모듈에서는 추출된 특징 벡터에 매하여 HMM 기반 인식 알고리즘을 적용하여 발성한 단어를 인식하도록 하였고, 이를 DSP에 코팅하여 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 실시간 립리딩 시스템이 하브웨어로 구현 가능함을 알 수 있었다.
이지근(Chi-Geun Lee),소인미(In-Mi So),김영운(Young-Un Kim),김주리(Ju-Ri Kim),강선경(Sun-Kyoung Kang),정성태(Sung-Tae Jung) 한국멀티미디어학회 2006 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2006 No.1
최근 들어 음성인식의 보조 수단으로 사용되는 립리딩 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 립리팅 시스템은 잡음이 있는 환경에서 저하되는 음성 인식뮬을 보상하기 위한 방법으로 사용된다. 그러나 현재까지의 대부분의 립리딩 시스템은 카메라를 통해 들어오는 2차원 영상을 이용하는 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 스테레오 카메라를 이용한 3차왼 립리딩 시스템을 구현하였다. 두 대의 카메라에서 입력되는 입력 영상의 입술 마커 인식을 통하여 입술 움직임의 2차원 좌표 값을 추출하고, 카메라 캘리브레이션을 통하여 3차원 좌표 값으로 복원하였다. 추출 된 입술 움직임에 대한 3차원 정보 값을 HMM을 이용하여 학습하고 인식하였다.