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신호철,최윤호,Sin, Ho-Cheol,Choe, Yun-Ho 한국건강관리협회 2006 건강소식 Vol.30 No.8
사회 환경과 생활 습관의 변화로 현대인들에게 건강챙기기는 무엇보다 우선시 되는 과제로 부각되고 있다. 장수의 개념도 바뀌고 있다. 무조건 오래 살기보다는 '건강하게 오래 살기'를 추구하는 것이다. 그러기 위해선 건강에 대한 지속적인 관심과 함께 정기적인 건강검진으로 아프기 전에 미리 건강을 체크하는 것이 중요하다. 사소한 증상이 때론 돌이킬 수 없는 질병의 신호가 될지도 모르기 때문이다. 어딘가 몸 한 구석이 아파서 병원을 찾는 경우는 물론, 정상인이라도 현재의 건강상태를 체크해 보고 싶은 마음은 누구나 한 번 이상 가져봤을 것이다. 그럴때 가장 궁금한 것은 어떤 검사를 어떻게 받는야 하는 것이다. 또 검사를 받긴 받았는데 검사결과가 낮선 의학 용어에다 수치에 있어서도 우리가 일상 생활에서 흔히 사용하는 단위로 설명되 있지 않아 난감한 경우가 많다. 이번 8월호 특집 '건강검진'에서 건강하게 오래 살기 위한 생활수칙으로서의 건강검진에 대해 자세히 알아보자.
신호철,Sin, Ho-Cheol 한국건강관리협회 2005 한국건강관리협회지 Vol.3 No.1
Chronic fatigue syndrome(CFS) is a complex, debilitating disorder characterized by at least 6 months of severe persistent of relapsing fatigue and a group of characteristic but nonspecific symptoms. Many researchers have proposed that CFS has a specific cause. However currently no evidence exists that proves either a specific cause of CFS. And there is no diagnostic test for CFS. The diagnosis of chronic fatigue syndrome is based on the patient's history, excluding other illnesses In the absence of consistent biological markers, the diagnosis of CFS arises from operational criteria that do not afford validity. The prognosis is poor and often disability and impairment of daily function and performance are prolonged. A limited understanding of the CFS has complicated the management of this disorder. Therefore, treatment of CFS may be variable and should be tailored to each patient. Therapy should include exercise, diet, good sleep hygiene, antidepressants, and other medications, depending on the patient's presentation. Regular follow-up is key to continue to exclude other medical problems and provide support for patients. Chronic fatigue syndrome is a challenging illness to manage and requires a team approach of caring providers. For the majority of patients this is a chronic illness with the goals of therapy being to improve functional status and to prevent disability. Further understanding of the etiology and pathogenesis of this illness should lead to better specific therapy.
1-브로모실라트란의 $SnBr_2$ 에 대한 산화성 첨가반응 연구
김명운,어동선,신호철,김진권,도영규,Kim, Myeong Un,Eo, Dong Seon,Sin, Ho Cheol,Kim, Jin Gwon,Do, Young Gyu 대한화학회 1994 대한화학회지 Vol.38 No.3
산화성 첨가반응을 이용하여 실라트란(분자내 Si-N고리횡단 상호작용을 갖는 5-배위의 규소화합물)의 규소원자와 주족원소간에 Si-M 결합작용이 있는 새로운 이종다핵 화합물을 합성하려고 시도하였다. 1-브로모실라트란(1a)과 $SnBr_2를 반응시켜 노란색(2a)과 흰색(2b)의 고체 혼합물을 얻었고 용해도 차에 의해 각각을 분리하여 ^1H-NMR, ^{29}Si-NMR, ^{119}Sn-NMR, Mass스펙트럼으로 규명한 결과 노란색 화합물만이 Si-Sn결합을 갖는 것으로 판명되었다. SnBr_2를 1-브로모-3,7,10-트리메틸실라트란(1b)과도 반응시켜 Si-Sn 결합을 갖는 화합물, N[CH_2CH(CH_3)O]_3SiSnBr_3(CH_3OH)_2(3)$을 분리하여 여러가지 방법으로 확인하였다. The oxidative addition reaction has been employed to synthesize heteropolynuclear compounds containing Si-M bonding interaction between the silicon atom of silatrane, pentacoordinate silicon derivative with transannular Si-N dative bond, and the main group element. The reaction of $SnBr_2 with 1-bromosilatrane(1a) in acetonitrile gives the mixture of yellow(2a) and white(2b) solids which were isolated and charaterized by ^1H-NMR, ^{29}Si-NMR, ^{119}Sn-NMR and Mass spectroscopy. The yellow compound was characterized as 1-tribromotinsilatrane which had Si-Sn bonding interaction. The reaction of SnBr2 with 1-bromo-3,7,10-trimethylsilatrane(1b) in methanol gives the Sn(Ⅳ) complex, N[CH_2CH(CH_3)O]_3SiSnBr_3(CH_3OH)_2(3),$ which was characterized by various means.
최해철,이진성,조주현,신호철,김승대,Choe, Hae-Cheol,Lee, Jin-Seong,Jo, Ju-Hyeon,Sin, Ho-Cheol,Kim, Seung-Dae 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.39 No.1
본 논문에서는 물체의 모양에 대한 개략적인 정보가 주어질 때, 그 물체의 윤곽선을 획득하는 알고리즘을 제안한다. 이 기법은 주어진 모델을 확률적으로 이용하여, 결과 윤곽선의 모양이 모델의 모양과 비슷하도록 유도하며, 윤곽선 분할 과정에서 밝기의 변화량 뿐만 아니라 밝기 변화의 방향까지 고려하여 저화질 영상에도 적용될 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘은 다음 두 단계의 영역 분할 기법으로 구성된다. 첫 번째 근사적 영역 분할 단계에서는 밝기 변화의 방향을 고려하여 에지와, 모델들을 근거로 확률적 모델링에 의해 산출된 윤곽선이 될 확률을 이용하여 물체의 근사적인 윤곽선을 획득한다. 두 번째 세부적 영역 분할 과정에서는 제안한 씨앗점 추출 및 에지 연결(seed-point extraction and edge linking) 알고리즘을 이용하여, 근사적 윤곽선을 중심으로 윤곽 후보점을 검출하고 이들을 물체의 윤곽선을 따르도록 적절히 연결하여 최종적으로 세밀한 물체 윤곽선을 획득한다. 실험 결과에서는 제안한 기법이 영상의 배경 혹은 물체 내부의 복잡함과 잡음에 강인하며, 적외선 영상과 같은 저화질의 영상에도 적용될 수 있음을 보인다. We propose an algorithm for extracting the boundary of a desired object with shape information obtained from sample images. Considering global shape obtained from sample images and edge orientation as well as edge magnitude, the Proposed method composed of two steps finds the boundary of an object. The first step is the approximate segmentation that extracts a rough boundary with a probability map and an edge map. And the second step is the detailed segmentation for finding more accurate boundary based on the SEEL (seed-point extraction and edge linking) algorithm. The experiment results using IR images show robustness to low-quality image and better performance than conventional segmentation methods.