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Vent의 형성이 도재전장 비귀금속합금 주조체의 변연부 적합도에 미치는 영향
김태석,이성욱,오세윤,김웅철,김지환,유진호,Kim, Tae-Suk,Lee, Sung-Uk,Oh, Sae-Yoon,Kim, Woong-Chul,Kim, Ji-Hwan,Yoo, Jin-Ho 대한치과기공학회 2001 대한치과기공학회지 Vol.23 No.1
This study was performed to investigate the effect of vent on the marginal discrepancy of PFM base metal castings. Eighteen identical wax patterns of a maxillary 3 unit anterior bridge were fabricated. Nine cases out of them were vented with $\phi$2.5mm sprue wax, for direct comparison as to the marginal discrepancy of the castings with the other non vented 9 ones. The mean value of marginal discrepancies of the vented castings was $85.02{\pm}25.57{\mu}m$, and that of the non vented was $163.21{\pm}69.88{\mu}m$ respectively. Statistical analysis revealed that marginal discrepancy of the vented casting was significantly reduced(p<0.05).
김태석,김경태,정영은,박성환,이철,Kim, Tae-Suk,Kim, Kyung-Tae,Jung, Young-Eun,Park, Sung-Hwan,Lee, Chul 한국정신신체의학회 2007 정신신체의학 Vol.15 No.1
연구목적 : 기존 연구에서 만성적인 경과를 갖는 신체 질환과 인격간의 상호 관련성이 지속적으로 제시되어 왔다. 본 연구에서는 기질성격검사를 이용하여 섬유근육통 환자의 인격 성향을 평가하고 섬유근육통 증상의 강도에 영향을 미치는 인격 성향을 알아보고자 한다. 방법: 40명의 여성 섬유근육통 환자와 40명의 건강한 정상 여성 대조군이 본 연구에 참여하였다. 모든 대상군에게 인격을 평가하는 기질성격검사와 우울 상태를 평가하는 해밀턴 우울 평가 척도가 시행되었으며, 섬유근육통 환자의 증상 평가를 위해 섬유근육통 영향 척도를 시행하였다. 결과: 섬유근육통 환자군은 연령과 우울 상태를 공변으로 보정하였을 때, 정상 대조군에 비해 유의하게 높은 위험회피 점수(F=2.187, p=0.047)와 낮은 자율성 점수(F=4.551, p=0.036)를 나타내었다. 섬유근육통 환자군에서 연령과 우울을 보정하였을 때, 섬유근육통 영향 척도 점수와 위험 회피 점수가 양의 상관관계를 나타내었으며(R=0.399, p=0.013), 다중선형 회귀 분석에서 위험 회피 점수가 섬유근육통 영향 척도 점수에 영향을 미치는 인자로 밝혀졌다(95% CI=0.004-1.942, p=0.049). 결론: 본 연구를 통해 여성 섬유근육통 환자는 건강한 정상 여성에 비해 특징적인 인격 성향이 있음을 확인하였다 또한, 위험 회피 성향이 섬유근육통 환자에서 증상의 강도에 영향을 미치는 인자로 나타났다. Objectives: previous studies have suggested the possible predisposing personality in fibromyalgia(FM). The aim of this study is to investigate the personality traits in female patients with FM compared to healthy female controls using the Temperament and Character Inventory(TCI) and furthermore, to evaluate the personality traits affecting the severity of the symptoms of FM. Methods Forty female patients with FM and 40 healthy female controls were examined using the TCI and the Hamilton depression rating scale. The FM patients were also evaluated the severity of the symptoms of FM using the fibromyalgia impact questionnaire(FIQ). Results : ANCOVA with age and depression levels as covariates showed that the FM patients scored significantly higher on the harm avoidance(F=2.187, p=0.047) and lower on the self-directedness(F=4.551, p=0.036) than the healthy controls. The FIQ scores showed positive correlation with the harm avoidance scores in the FM patients when adjusting for age and depression level(R=0.399, p=0.013) Multiple linear regression models revealed that the harm avoidance scores would affect the FIQ scores in FM patients(95% Cl=0.004-1.942, p=0.049). Conclusions : These results suggest that the female FM patients have distinctive temperament and character dimensions compared to the healthy female controls. Moreover, the harm avoidance may be the predictive personality to affect the severity of the symptoms of female FM patients.
김태석 ( Tae Suk Kim ),오정식 ( Jeong Sik Oh ),박지선 ( Ji Sun Park ),김희창 ( Hee Chang Kim ),김경환 ( Kyoung Hwan Kim ),권동희 ( Dong Hi Kwon ) 한국사진지리학회 2012 한국사진지리학회지 Vol.22 No.4
The purpose of this study is to find out valuable geomorphological landscape resources and to build basic data on Guleobdo for its practical use. Through field works, we have researched geomorphological landscape resources on Guleobdo and classified them into mountain landforms(19 units), coastal landforms(49 units), and et cetera landforms(23 units). From the perspective of academic-aesthetic typicality, we selected 32 representative landforms. From the perspective of local feature of the landscape of Guleobdo, we classified it into 7 geomorphic provinces(1st geomorphic province-Gaemeori ridge flat ground on the , 2nd geomorphic province-Seopori gentle hillslope, 3rd geomorphic province-Keunmal coastal alluvial landform, 4th geomorphic province-Tokkiseom coastal erosion landform, 5th geomorphic province-Mokgimi coastal alluvial landform, 6th geomorphic province-Mt. Yeonpyeong volcanic dome, 7th geomorphic province-Mt. Deokmul volcanic dome). It is meaningful that to find out these landscape resources and to select representative landforms can lead to possibilities to utilize various landscape resources as socioeconomic purposes considering social needs for tourism such as Geo-tourism and Geo-park.
김태석(Tae-Suk Kim) 한국자료분석학회 2020 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.22 No.6
The click through rate(CTR) prediction estimates the probability that an advertisement exposed to a user is clicked, and plays an important role in determining an advertisement exposure strategy for maximizing online advertisement revenue. The key to predicting CTR is to effectively model the interactions between data fields(features). Recently, researches using deep neural network(DNN), which exhibits excellent performance in data with temporal and spatial correlation, are actively conducted for modeling. This study presents basic research results on the possibility of using a convolutional neural network(CNN), a neural network structure that shows the best performance in the image and speech recognition field, for CTR prediction. First, we derive the characteristics of CTR data that are distinguished from image and voice data and the performance limitations that can occur when regular CNN is applied. Then, we visually analyze the experiment results of the comparison setup for CNN hyperparameters(embedding and pooling) to understand the imapct of hyperparameters on CTR data. According to the experimental results, since embedding and pooling organically affect the performance of CTR data, it was confirmed that selecting the optimal combination between the two based on the data characteristics is a very important factor in improving CNN performance. 클릭률(click through rate, CTR) 예측은 사용자에게 노출된 광고가 클릭될 확률을 추정하는 것으로 온라인 광고 수익 극대화를 위한 광고 노출 전략 결정에 중요한 역할을 담당한다. CTR 예측의 핵심은 데이터 필드(특징) 간 상호작용을 효과적으로 모델링하는 것인데 최근 시·공간적 연계성을 갖는 데이터에 있어 탁월한 성능을 발휘하고 있는 심층신경망(deep neural network)을 모델링에 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 CTR 예측을 위해 이미지·음성 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있는 신경망 구조인 Convolutional Neural Network(CNN)의 활용가능성에 관한 기초적인 연구 결과를 제시한다. 먼저 이미지·음성 데이터와 구별되는 CTR 데이터의 특성과 이로 인한 CNN 적용 시 발생할 수 있는 성능상의 한계점을 도출한다. CNN의 하이퍼 파라미터인 임베딩과 풀링에 관한 비교 설정 실험 결과를 시각적으로 해석하여 CTR 데이터에 대한 하이퍼 파라미터의 영향력을 분석한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터에 있어 임베딩과 풀링은 유기적으로 성능에 영향을 미치므로 데이터 특성에 맞게 둘 간의 최적 조합을 선택하는 것이 CNN 성능 향상에 매우 중요한 요소가 됨을 확인하였다.
김태석 ( Tae-suk Kim ),양진혁 ( Jin-hyuk Yang ),정인정 ( In-jeong Chung ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.2
월드와이드웹(WWW) 기술은 폭발적으로 증가하고 있는 웹 데이터들의 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 1999년 말에 제안된 시맨틱 웹은 온톨로지를 기반으로 하고 있다. 그러나 온톨로지 생성에 관한 많은 연구들은 많은 시간과 비용이 소비된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 우리는 데이터베이스에서 온톨로지를 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 데이터베이스는 도메인을 잘 나타내고 있는 정보의 저장소이므로 데이터베이스로부터의 온톨로지 생성은 분석, 설계 등의 사전 작업이 필요하지 않다. 우리는 데이터베이스에서 스키마를 추출, 뼈대그래프를 생성하고 개념그래프로 확장하여 도메인을 잘 나타낼 수 있는 온톨로지를 생성 한다. 끝으로 알고리즘을 통한 생성을 함으로서 제안된 생성방법을 검증한다.