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한국 렘수면행동장애 환자의 렘수면무긴장소실의 정량적 분석:도수적 방법과 컴퓨터 지원 방법과의 비교
이지훈,신원철,정유진,차현극,최혜연 대한수면연구학회 2014 Journal of sleep medicine Vol.11 No.2
Objectives : The Polysomnographic(PSG) hallmark of REM sleep behavior disorder (RBD) is loss of muscle atonia during REM sleep; REM sleep without atonia (RSWA). However, the international classification of sleep disorders (ICSD) – 3 criteria did not suggest optimized diagnostic value of RSWA and how to score muscle activity during REM sleep. Many previous studies have been tried to figure out the objective quantitative cut- off values of RSWA. We investigated RSWA in Korean RBD patients compared with normal control, to figure out it’s cut-off value in diagnosis of RBD, using both manual and computer-assisted scoring methods (REM atonia index, RAI). Methods: We retrospectively analyzed PSG and clinical data of 40 patients, 10 age-matched controls by ICSD-3 criteria. The quantitative analysis of chin electromyography (EMG) density during REM sleep was done by both manual and computerized method. The RSWA and RAI were compared within two groups to figure out cut-off values for distinguishing two groups. Result: In computerized method, the mean RAI of RBD patient was 0.66 [±0.20, standard deviation (SD)], and 0.93 [±0.38, SD, p<0.001) in control group. Also, in manual method, RSWA were also significantly increased within RBD patient compared with normal controls. (tonic activity : 9.1±10.3 vs 0.1±0.2, phasic activity : 7.5±6.4 vs 1.6±1.2, p<0.002) Conclusion : We quantitatively figured out the characteristics of RSWA in Korean RBD patients and suggest that we may diagnose RBD who have RSWA more than 4.1% of total REM sleep duration and RAI lower than 0.84.
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이미지와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반 반려동물 이상행동 탐지 서비스
이지훈,신민찬,박준희,문남미 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.10
본 논문에서는 영상 데이터와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 반려동물 이상행동 탐지 서비스를 제안한다. 최근 반려동물 보유 가구의 증가로 인해 기존 푸드 및 의료 중심의 반려동물 시장에서 인공지능을 더한 펫테크(Pet Tech) 산업이 성장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 반려동물의 건강관리를 위해 영상 및 센서 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 기반으로 반려동물의 행동을 분류하고, 이상행동을 탐지하였다. 자택의 CCTV와 직접 제작한 펫 웨어러블 디바이스를 활용하여 반려동물의 영상 데이터 및 센서 데이터를 수집하고, 모델의 입력 데이터로 활용한다. 행동의 분류를위해 본 연구에서는 반려동물의 객체를 검출하기 위한 YOLO(You Only Look Once) 모델과 관절 좌표를 추출하기 위한 DeepLabCut을 결합하여 영상 데이터를 처리하였고, 센서 데이터를 처리하기 위해 각 센서 별 연관관계 및 특징을 파악할 수 있는 GAT(Graph Attention Network)를 활용하였다. In this paper, we propose the Deep Learning-Based Companion Animal Abnormal Behavior Detection Service, which using video and sensor data. Due to the recent increase in households with companion animals, the pet tech industry with artificial intelligence is growing in the existing food and medical-oriented companion animal market. In this study, companion animal behavior was classified and abnormal behavior was detected based on a deep learning model using various data for health management of companion animals through artificial intelligence. Video data and sensor data of companion animals are collected using CCTV and the manufactured pet wearable device, and used as input data for the model. Image data was processed by combining the YOLO(You Only Look Once) model and DeepLabCut for extracting joint coordinates to detect companion animal objects for behavior classification. Also, in order to process sensor data, GAT(Graph Attention Network), which can identify the correlation and characteristics of each sensor, was used.
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지식집약 서비스산업에서 기업간 경쟁이 혁신활동에 미치는 영향
이지훈,서환주 경성대학교 산업개발연구소 2015 산업혁신연구 Vol.31 No.3
본 연구는 혁신연구 분야에서 상대적으로 주목을 덜 받아왔던 서비스산업을 대상으로, 기업간 경쟁과 혁신활동과의 상관관계에 대한 분석을 시도하였다. 서비스산업의 혁신특성을 고려하여 혁신활동을 기술적 혁신과 비기술적 혁신으로 나누어 분석하였으며, 시장경쟁의 대리변수로 시장집중도(CR3)와 러너지수를 동시에 사용하였다. 또한 서비스기업의 혁신활동이 기업 경영성과에 어떠한 영향을 주는지도 함께 살펴보았다. 실증분석은 2001~2010년 기간의 KIS-VALUE DB의 기업재무 정보를 활용하였으며 내생성문제를 통제하기 위하여 GMM추정방법을 이용하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 시장이 보다 경쟁적일수록 서비스업의 기술적 혁신이 촉진된다는 결과를 얻었다. 둘째, 시장경쟁과 비기술적 혁신활동간의 상관관계에 대해서는 독점적 시장구조가 기업의 혁신에 대한 투자를 이끌어 내는데 보다 유리하다는 Schumpeter 가설이 일부 지지되었다. 셋째, 서비스기업의 혁신활동이 기업성과에 긍정적 영향을 미친다는 사실도 확인할 수 있었다. Our study aims to analyze the Schumpeterian hypothesis in terms of the link between knowledge-intensive service sector competition and innovation, a topic that has not received much attention from researchers. We utilize both the Lerner index and CR3 as proxy variables for market structure, distinguish technological innovation from non-technological innovation by considering genuine innovation processes in services and investigate the impact of innovation on corporate performance using KIS-Value data over the 2001-2010 period. We obtain the following results. First, a more competitive market structure may provide a more favorable environment for innovation in knowledge-intensive service industries. Second, we partially confirm that competition in the knowledge-intensive service sector is a positive stimulus to non-technological innovation. Lastly, our estimation results indicate a positive relationship between innovation in knowledge-intensive service sector and corporate performance.
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Synthesis of Phthalimide Derivatives as Pim-1 Kinase Inhibitors
이지훈,이성호,Hong, Victor Sukbong,이진호 계명대학교 자연과학연구소 2013 Quantitative Bio-Science Vol.32 No.2
Pim-1 kinase has emerged as an important target for cancer treatment due to its important roles in cell cycle progression and apoptosis inhibition, resulting in tumorigenesis. Inhibitors of Pim-1 kinase were designed and synthesized based on phthalimide scaffold. Attachment of the pyrazine, substituted with amino group at 6-position, to phthaimide provided the compounds showing inhibitory activity against Pim-1 kinase. Further exploration on the linker structure activity relationship (SAR) between amino group and pyrazine resulted in compounds with promising inhibitory activity. Compound 4d, 5-(6-(3-(diethylamino)propoxy)pyrazin-2-ylamino)isoindoline-1,3-dione, showed submicromolar IC50 value against Pim-1 kinase.
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산업용 GPS 기반 NOx/O2 센서를 이용한 빅데이터 분석/모니터링 알고리즘 설계
이지훈,박성범,이민재,김태승,방진숙 한국차세대컴퓨팅학회 2022 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 Vol.2022 No.05
수도권 연평균 농도가 2010년 18ppb에서 2018년 24ppb까지 증가함에 따라 주의보 발령 횟수가 증가하고 고농도 빈도가 높아지고 있어 대기 환경관리의 필요성이 대두되고 있다. 이에 O3의 전구 물질인 NOx 배출량 저감의 필요성도 제기되고 있다. NOx는 사업장이나 발전소 등의 오염원 또는 이동 오염원에서 주로 배출되는데 이때 경유나 LPG 등과 같은 연료들의 연소 때문에 인위적으로 생성되어 대기오염의 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 산업용 보일러 기반의 NOx/O2 측정 데이터를 실시간으로 모니터링하고 측정 데이터를 기계학습에 필요한 빅데이터와 로지스틱 회귀 알고리즘을 활용하여 오염 데이터를 분석하는 시스템을 설계한다.
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