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- 저자 : ( Youngwha Cho ) (검색결과 6 건)
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Acute Heart Failure after Oral Intake of Liquid Nicotine
Young Shin Cho,Youngwha Sohn 순천향대학교 순천향의학연구소 2020 Journal of Soonchunhyang Medical Science Vol.26 No.1
A 32-year-old female patient was admitted to the hospital after drinking 10 mg of liquid nicotine. She complained of dizziness, nau- sea, and abdominal pain. The blood pressure was low but the heart rate and respiratory rate were within a normal range. Cardiac enzymes were increased. Echocardiography taken in the emergency room showed akinesia in the apex and the anterior wall, hypo- kinesia in the inferior and the posterior wall, and severe left ventricular systolic dysfunction with an ejection fraction of 20%. Blood pressure was continuously low after hydration so continuous intravenous norepinephrine and dobutamine were administrated. The patient was admitted to the intensive care unit for closed monitoring. Follow-up echocardiography was performed 4 days after admission. The heart was restored and the ejection fraction was recovered to 65%. There are not many studies about the toxicity of electronic cigarette’s nicotine and there are even fewer reports on the toxicity that occurs when liquid nicotine is orally taken. This is a report of a patient of an acute heart failure after intake of liquid nicotine used in the electronic cigarette.
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조재용 ( Jae Yong Cho ),전건영 ( Geon Young Jeon ),김영화 ( Youngwha Kim ),김경찬 ( Kyoung Chan Kim ),서동욱 ( Donguk Seo ),송재도 ( Jaedo Song ) 한국농공학회 2013 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2013 No.-
농업수리시설물인 수로교는 교량구조물의 일종으로 다른 시설물에 비해 시각적으로 노출되어 있어 농촌경관에서 중요한 시설물로 분류할 수 있다. 또한 30년 이상 경과된 시설이 57 % 이상에 이르고 있어 노후된 수로교는 농촌경관에 부정적인 영향을 주고 있다. 수로교 경관개선을 위한 방안을 도출하기 위해 전국의 48개 수로교 현장조사를 실시하여 노후화 문제점과 형태적 특징 및 색채 현황을 분석하였고, 경관개선 방향 설정을 위해 수로교의 경관유형을 분류하여 경관개선 방안을 도출하였다. 도출된 경관개선 방안의 구체적인 현장적용 방안을 제시하기 위해 한국농어촌공사의 각 지역본부 및 지사에 대상수로교를 추천받아 현장조사 및 실무자의 의견을 수렴하고 수로교의 경관 및 주변환경, 실무자의 의견을 종합하여 4개의 수로교를 선정하였다. 대상 수로교는 입지적 특성과 경관개선 고려사항을 검토하여 분석항목을 도출하였으며 대상지 일반현황, 수로교 조망점 선정, 수로교 현장조사를 통해 분석하여 경관개선 방향을 도출하였다. 도출된 개선방향에 지역상징성, 관리기관, 활용성 등을 고려하고 형태, 색채, 재질을 선정하여 경관개선안을 제시하였다.
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사례기반추론기법을 활용한 농업생산기반시설 개략공사비 산정기법
조재용 ( Jae Yong Cho ),전건영 ( Geon Young Jeon ),김영화 ( Youngwha Kim ),김경찬 ( Kyoung Chan Kim ),서동욱 ( Donguk Seo ),송재도 ( Jaedo Song ) 한국농공학회 2013 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2013 No.-
농업생산기반시설의 신설 혹은 교체 공사 시 사업초기 단계에서 제한된 정보만으로 사업비를 추정하기 위한 개략공사비 산정기법을 개발하였다. 시설물 설계 이전에는 정확한 사업비를 산정할 수 없으나 개발된 산정기법은 사업 시행이전 알 수 있는 정보인 시설물의 규모와 기하학적 형상 등으로 공사비를 예측할 수 있다. 대상 시설물은 농업수리구조물 중 대표적인 시설물인 수로교를 선택하였으며 사례기반추론(Case Base Reasoning, CBR)기법을 적용하기 위하여 2003년 이후 시행된 55개의 사례를 수집하였다. 사례기반추론기법은 과거의 사례를 축적하여 현재의 문제를 해결하기 위하여 유사한 과거사례를 추출하고 가공하여 해답을 제시하는 기법이다. 사례기반추론 기법은 추출(Retrieve), 재사용(Reuse), 수정(Revise), 유지(Retain)의 4단계(4Res)를 거치고 사례(Case)는 여러 속성(Attribute)을 가지며 추출과 수정을 위해 속성유사도(Attribute Similarity), 속성가중치(Attribute Weight), 사례유사도(Case Similarity), 사례가중치(Case Similarity) 등이 사용된다. 사례기반추론기법의 예측정확도를 높이기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 사용하여 속성가중치 등을 최적화하였다. 유전알고리즘이 지역최적해(Local Optima)에 수렴하는 경우를 방지하기 위해 최적화 적용 시 속성가중치 등에 다양한 제한조건을 부여하고 그 결과를 비교하여 최적의 산정기법을 도출하였다.
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Adversarial Detection with Gaussian Process Regression-based Detector
( Sangheon Lee ),( Noo-ri Kim ),( Youngwha Cho ),( Jae-young Choi ),( Suntae Kim ),( Jeong-ah Kim ),( Jee-hyong Lee ) 한국인터넷정보학회 2019 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.13 No.8
Adversarial attack is a technique that causes a malfunction of classification models by adding noise that cannot be distinguished by humans, which poses a threat to a deep learning model. In this paper, we propose an efficient method to detect adversarial images using Gaussian process regression. Existing deep learning-based adversarial detection methods require numerous adversarial images for their training. The proposed method overcomes this problem by performing classification based on the statistical features of adversarial images and clean images that are extracted by Gaussian process regression with a small number of images. This technique can determine whether the input image is an adversarial image by applying Gaussian process regression based on the intermediate output value of the classification model. Experimental results show that the proposed method achieves higher detection performance than the other deep learning-based adversarial detection methods for powerful attacks. In particular, the Gaussian process regression-based detector shows better detection performance than the baseline models for most attacks in the case with fewer adversarial examples.
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송재도 ( Jaedo Song ),김경찬 ( Kyoung Chan Kim ),서동욱 ( Donguk Seo ),조재용 ( Jaeyong Cho ),김영화 ( Youngwha Kim ),전건영 ( Keonyoung Jeon ) 한국농공학회 2013 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2013 No.-
국내 간척지는 수도작 위주의 재배가 이루어져 왔으나, 식생활 패턴의 변화, 간척지의 다각적 활용 요구 등으로 인해 다양한 작물재배여건에 조성이 필요한 실정이다. 그러나, 간척지는 특성상 평탄한 해안저지대에 위치하고 있고, 오랜 세월 동안 해수에 잠겨있어 토양 내 배수가 어렵고, 다량의 염분을 포함하고 있어 효과적인 제염방법 도출이 무엇보다 필요한 실정이다. 또한, 국내간척지에서는 수도작 위주의 작물재배가 이루어져 담수재배, 내리흘림식 용수공급 등으로 인해 벼 재배가 가능하였으나, 밭작물의 경우에는 논과 달리 불포화상태에서 재배를 실시해야 하므로 토양염분에 상시 노출된 조건에서 재배가 이루어져야 한다. 따라서, 강우기에는 강우로 인해 일시적으로 표층부만 제염이 이루어질 수 있으나, 비강우기에는 지표의 건조로 인해 고염도의 하층부 토층에서 모세관현상으로 인한 재염화가 발생하여 표층부의 염분농도가 재상승하는 결과를 초래한다. 심층부까지 제염을 이루기 위한 효과적인 방법에는 토층 내 용탈용수를 침출시켜 염분을 제거하는 방식이 있을 수 있으나 이마저도 지하수위가 높고, 토층 내 배수가 원활하지 않은 토양에서는 어려울 수 있다. 이에 본 연구에서는 현장에서 실용적으로 활용할 수 있는 제염방식을 검토하고자 군산시 옥구읍 수산리 인근 새만금 간척지내 미사질양토 토양에서 2010년부터 2013년까지 강우를 저류시켜 사전 제염방식을 검토하였다. 먼저, 간척지토양의 이화학적 특성을 심도별로 구분하였고, 다음으로 시기별로 토양 내 염분농도변화를 분석하였다.
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A Machine-Learning Based Approach for Extracting Logical Structure of a Styled Document
( Tae-young Kim ),( Suntae Kim ),( Sangchul Choi ),( Jeong-ah Kim ),( Jae-young Choi ),( Jong-won Ko ),( Jee-huong Lee ),( Youngwha Cho ) 한국인터넷정보학회 2017 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.11 No.2
A styled document is a document that contains diverse decorating functions such as different font, colors, tables and images generally authored in a word processor (e.g., MS-WORD, Open Office). Compared to a plain-text document, a styled document enables a human to easily recognize a logical structure such as section, subsection and contents of a document. However, it is difficult for a computer to recognize the structure if a writer does not explicitly specify a type of an element by using the styling functions of a word processor. It is one of the obstacles to enhance document version management systems because they currently manage the document with a file as a unit, not the document elements as a management unit. This paper proposes a machine learning based approach to analyzing the logical structure of a styled document composing of sections, subsections and contents. We first suggest a feature vector for characterizing document elements from a styled document, composing of eight features such as font size, indentation and period, each of which is a frequently discovered item in a styled document. Then, we trained machine learning classifiers such as Random Forest and Support Vector Machine using the suggested feature vector. The trained classifiers are used to automatically identify logical structure of a styled document. Our experiment obtained 92.78% of precision and 94.02% of recall for analyzing the logical structure of 50 styled documents.
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