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2019-10 14

[学术][提示] 人文科学学院举办第十一届东亚人文论坛

“第11届东亚人文学论坛”将于10月18日至19日在汉阳大学人文科学学院举行。论坛将以国语语言文学系郑珉教授的讲座和汉阳大学校长金于胜的开幕词开始,两天内以海外及汉阳大学人文科学学院教授们发表和讨论的形式进行。 为纪念汉阳大学建校80周年及人文科学学院成立60周年,以"东亚文化的变化和象征"为主题举办的此次论坛,有清华大学(中国)、南开大学(中国)、台湾大学(中国台湾)、早稻田大学(日本)、香港理工大学(中国香港)和汉阳大学(韩国)共5个国家6所大学的26名教授参加。 “东亚人文学论坛”是包括汉阳大学在内的东亚4个国家5所大学的人文学院以人力、学术交流为目的而举办的学术大会。每年由参与的大学依次举办,第11届论坛由汉阳大学负责。值得一提的是,今年香港理工大学首次应邀参加。 期待通过此次论坛,汉阳大学能成为东亚人文学交流的中心,促进东亚大学间的学生交流及研究交流。 译 / 金玟周 global@hanyang.ac.kr

2019-10 11

[学术] [本月研究者]田大原教授,发现腰肌与代谢综合症之间存在关联

在日常生活中,除了分析身体成分外,几乎没有机会谈论肌肉量。许多人认为肌肉量是健康的标准,而不是疾病的标准。医学院内科教学室田大原教授说,通过一项“腰肌葡萄糖摄取和代谢综合征发展相关”的研究,发现了肌肉量和功能状况与代谢疾病有关。 ▲在田教授的论文中刊载的照片‘Psoas muscle fluorine‐18‐labelled fluoro‐2‐deoxy‐d‐glucose uptake associated with the incidence of existing and incipient metabolic derangement’。医学院内科教学室田大原教授发现腰肌中葡萄糖摄取与代谢综合症之间存在联系。 (由田教授提供) 近年来,医学界正在关注肌肉功能障碍。肌肉功能障碍是一种肌肉量和功能状态明显低于正常年龄标准的现象。 田教授研究了肌肉的数量和质量是否也会影响代谢疾病,如糖尿病和高血压。研究的核心不只是针对老年人。包括年轻人和中年人在内的肌肉的质量和数量与新陈代谢疾病有关,并且将来可能发展成代谢综合症。 田教授对接受健康检查为目标的1000人进行了研究。随访观察了500人,并对500人的体检报告进行了分析。 田教授的团队比较了与下背部肌肉(腰肌)和新陈代谢有关的数值。已知腰肌最能代表总肌肉量。研究发现,如果腰肌较小,则发生代谢综合症的风险就会提高。随访观察表明,肌肉量低,质量差或发炎的人将来会患上更多的代谢疾病。 ▲田大原教授在对此次研究进行说明。通过共1000人的对象确认了关联性。 该研究是与九里医院核医学的金智炯教授团队合作进行。不仅测定了腰肌的量还利用正电子发射计算机断层扫描(PET / CT)都测定肌肉组织中的葡萄糖(一种典型的单糖,称为葡萄糖)的摄入代谢率。先前也有过仅通过肌肉量及肌内脂肪沉积的研究。研究团队还确定了肌肉糖代谢和糖摄入量。这项研究也是国际上罕见的尝试。 PET / CT是一项昂贵的测试,在其他国家/地区该设备的普及率低于韩国,因此研究上实施的条件也比较恶劣。 田教授说,由于是临床研究,很难阐明其作用基础。因为可能有第三个因素干预。到目前为止仅研究了这种关系。将来,应确定因果关系和作用基础。 田教授说:“虽然没有包含在论文中,但是我们也进行了一年的动物和细胞实验以找到研究结果。”并且“研究将持续下去。”最后,他补充道:“这项研究提出了有关肌肉代谢与代谢疾病之间关系的话题。我希望未来的研究将继续下去,并用于实际的医学领域。” 译 / 卓艳 global@hanyang.ac.kr

2019-10 04

[学术][优秀R&D] 金承贤教授,为难治性神经系统退行性患者开发量身定做型治疗剂

有人选择为少数患者制定多种治疗方法,而非为多数患者制定有限的治疗方法。他就是医科大学神经系金承贤教授。金教授正在为患有肌肉萎缩症、痴呆等疑难神经系统疾病的患者量身定制治疗药物。这是符合各遗传及临床特征的亲和型治疗剂。开发治疗药物的道路很艰难。记者见到了比任何人都能克服困难的金教授。 ▲ 医科大学神经科金承贤教授正在介绍有关针对难治性神经系统疾病患者的治疗药物。 从“以药物为中心”到“以患者为中心” 迄今为止,人们普遍认为“一剂药将治疗所有相关疾病”。但是,肌肉萎缩症、痴呆等神经系统退化性疾病通常是由多因子遗传引起的。即使是同样的疾病,其中所发生的疾病的进行速度、肉眼可见的形态等现象和原因却因人而异。换句话说,只靠开发一种共同的药物,无法治疗神经系统退化性疾病。金教授将观点从"药"中心转变为"患者",研制出了符合各患者遗传和临床特征的亲和型治疗药物,而不是适合所有人的治疗药物。 金教授为了开发治疗剂,正在持续进行实验。通过剖检患者,将采集到的皮肤细胞制成脑神经,然后向该神经注射治疗药物,以确定疗效。对有同样基因变异的动物也会使用相应的治疗药物进行试验,以确定药物是否有效。如果这两个实验群都获得成功,而且临床实验也做得好,治疗剂的效果就会得到认可。同样的疾病也可以在其中进行多种诊断。也就是说,即使是同为阿尔茨海默痴呆患者,也有可能出现10到20个副集体。金教授从这方面获得了点子,通过调节免疫炎症,寻找治疗效果好的患者,设定一个亲和型模式。选定相关患者后,进行针对性治疗。 ▲ 到目前为止进行的临床试验概要及相关目标资料。(金承贤教授提供) 利用人工智能的平台事业 金教授正在考虑利用人工智能(AI)与所有人分享数据的平台事业。在辨别治疗概率的"monogram"(表示变数关系的图表)中输入患者的信息,就能给患者提供适当的治疗指南。换句话说,就是以患者的遗传信息、病情的进行速度、年龄等为标准,提出适合各患者的治疗方案。人工智能的学习功能与金教授的研究组信息的不断累积,随着时间流逝,可以拥有更准确的判断能力。 想要以医生的使命为神经系统退行性疾病治疗 金教授的这些成果是从医生的使命开始的。金教授表示:“为患有疑难病症的人研究疾病是大学医院的教授和医生的职责。此前,我们一直致力于治疗神经疾病中难以治愈的肌肉萎缩症、痴呆等神经退化性疾病。”他现在通过每周轮流的方式,多名医生照顾一名患者的多角制诊疗系统和对肌肉萎缩症患者的教育项目(每个月一次)等方式,通过研究以外的各种方法全力以赴。 最后,金教授为学习医学的学生们留下了激励的信息:“希望学生们不要局限于一个领域,而是对荒僻的领域也予以关注和研究。”不是走平凡的路,而是去拓展人们不常选择的新的道路。我们能够通过金教授看出那新道路的价值。 文 / 郑燕记者 cky6279@hanyang.ac.kr 图 / 金珠恩记者 coram0deo@hanyang.ac.kr 译 / 金玟周 global@hanyang.ac.kr

2019-09 27

[学术][优秀R&D] 安信元教授,担当江华郡市指定文化遗产综合整治计划工作

ERICA校区文化人类学系安信元教授负责对江华郡的市指定文化遗产进行综合整顿。安教授正在努力正确管理仁川广域市指定的江华郡内的文化遗产。不只是进行保存工作,也在研究着文化遗产与人们共存的方法。安教授表示:“目前正在拉近文化遗产和人之间的关系。”记者见到了以特别的视角看待文化遗产的安教授。 ▲ ERICA校园文化人类学系安信元教授正在说明江华郡市指定文化遗产综合整顿基本计划的制定工作。 安教授希望通过此次工程,制定整顿和活用江华郡内60件文化遗产的方案。目前,江华郡的文化遗产因管理不足而进入了服务状态。安教授正在制定文化遗产保护和综合利用计划。在这里,“活用”意味着每个人都可以直接接触和享受文化遗产。 安信元教授组将负责对文化遗产的基础调查及现状调查,提出保存计划和活用方案等。还为每个个案提供解决方案,包括维修、指定和整治等,其中包括应投资方案。具体应用方案从城市规划阶段,到将文物纳入“精品文化城”规划阶段。安教授表示:‘韩国在应用领域处于初期状态,需要更多的思考和讨论。” 目前,安教授已完成江华郡文化遗产的现状调查和文献调查。 ▲这是文化人类学系安信元教授在进行现状调查时拍摄的江华郡五常里支石墓的照片。(安信元教授提供) “文化遗产不单需要进行保护,更重要的是要融入人们的生活之中。”文化遗产与其说是需要保护的对象,不如说是与我们共存的存在。安教授表示:“意大利可以将罗马斗兽场租借为派对场所,可以看出在那里文物与人之间已经形成了很好的纽带关系。” 此次事业对今后管理其他地区文化遗产也具有很大借鉴意义。这些尚未显现价值的文化遗产在全国各地存在着,很多地方需要综合整治。安教授表示:“这将成为其他地区有形和无形文化遗产保护及利用的良好范例。” ▲安信元文化人类学系教授组正在对位于江华郡的文化遗产—— 分五里墩台进行调查。(安新元教授提供) 文化遗产并不一定只能在博物馆里看到,它共存于我们的生活。汉阳大学附近的箭串桥也是宝物第1738号文化遗产。安教授表示:“文化遗产就像朋友一样存在着。只有亲近文化遗产时,才能实现与人共存。只有亲密地接受文化遗产,才能营造保护文化遗产的健康环境。” 文 / 郑燕记者 cky6279@hanyang.ac.kr 图 / 李贤善记者 qserakr@hanyang.ac.kr 译 / 金玟周 global@hanyang.ac.kr

2019-09 27

[学术][本月研究者]金英德教授利用吸附式淡水技术带动韩国的淡水化研究

地势为三面环海的韩国很重视对海水的技术研发。通过将海水转换成淡水的海水淡化技术,可以获得饮用水和纯度较高的净化水。目前,在新加坡、澳大利亚和沙特阿拉伯等地区的淡水技术研究已经非常活跃,但韩国还是相对滞后。ERICA校区机械工学系金英德教授展示的吸附式淡水技术有望成为韩国淡水化研究的希望之火。 ▲ERICA校区机械工学系金英德教授正在对研究中的吸附式淡水技术和现有的淡水化方法进行说明。 吸附式淡水技术是指,在蒸发海水后,冷却水蒸气,制造淡水的热性淡水化技术。该技术的优点是利用较低的热能,就可以制造干净的水和可用于空调的冷水。淡水化效率高,制造中所需的防潮剂价格相对低廉,总体技术成本较低。金教授希望能够通过此次研究,实现环保的技术研究。 ▲展示吸附式淡水技术工程过程的照片。(金英德教授提供) 吸附式淡水技术可以理解成,为防止蒸汽发潮的小型除湿剂(硅胶)。首先,将海水加热12摄氏度到28摄氏度后制造的水蒸气通过管道输送到硅胶板。由于硅胶的亲水性,在相对较低的温度下海水也可以蒸发,在此过程中可以得到冷水。硅胶板由吸附板和脱合板组成,脱水过程中生成精制的淡水。在吸附板上吸收水蒸气,之后在脱附板上将吸收的水蒸气脱吸制成水。 金教授表示:“如果吸附式淡水化技术在市场上得以广泛应用,将会促进热交换器与吸附剂技术开发等多个领域的研究活跃性。”同时,他还表示:“目前,正在与需要高纯度水的制药公司、造纸公司和半导体公司等进行合作探讨。” 文字/ 尹熙玄记者 aladin@hanyang.ac.kr 图片/ 李玄善记者 qserakr@hanyang.ac.kr 译/ May global@hanyang.ac.kr

2019-09 25

[学术]南晋祐·黃晸煜教授,开发提高微RNA目标基因预测度的技术

▲南晋祐教授(左),黃晸煜教授(右) 生命科学系南晋祐教授和黃晸煜遗传学教室教授组开发了通过查明由微RNA产生的基因调节器,提高微RNA目标基因预测准确度的技术。 从含有遗传信息的DNA中生成微RNA、信使RNA等。微RNA通过分解成为驱动生命现象的蛋白质的主要型的信使RNA,具有调节细胞增殖、分化、消亡的功能。 约有2000多种微RNA,分别针对数百个到数千个信使RNA。由于一一验证目标基因需要很多时间和费用,因此使用了多种预测算法。 目前是以与微RNA相配的互补序列信息为基础预测目标的信使RNA基因,但是以后会添加其他特征序列(CUG Motif)信息,缩小目标。 教授组通过超并列序列分析等查明了信使RNA的质量管理蛋白质(UPF1)和微RNA合作的新型基因调节器,并将此命名为UMD。虽然为了防止从DNA中没有得到正确信息的信使RNA生成非正常蛋白质,分解该信使RNA的质量管理蛋白质早已被发现,但新发现了在加入微RNA时,品质管理蛋白与现有不同特征部位(CUG Motif)的结合。 教授组注意到,信使RNA在拥有微RNA结合部位时,以质量管理蛋白质更容易分解为基础,由微RNA分解与质量管理蛋白质分解之间的关系。并了解到,实际质量管理蛋白结合的部位(CUG Motif)在微RNA结合部位被大量进化保存。此外,教授组还发现,如果显著减少微RNA量,由于质量管理蛋白引起的RNA分解现象就会消失,两者的相互作用是必不可少的。 比起调节与疾病有关的蛋白质本身或传导到下一代的基因本身,我们更期待从基因中产生蛋白质的过程中起到中间产物作用并调节消失的信使RNA的方式对药物设计有利。 科学技术信息通信部‧韩国研究财团的中坚研究支援事业及生物、医疗技术开发事业等支援下完成的该研究成果于今年9月13日登载于《Nature Communications》。 ▲UMD分解机电查明实验与机制分子结构模拟图 译 / 金玟周 global@hanyang.ac.kr

2019-09 16

[学术][优秀R&D] 林鍾宇教授,融合算法和深度学习方式,提升电脑视觉展望

所谓电脑视觉展望,是指从视频和图像中提取必要的信息。这个领域有传统的算法方式和利用深度学习的方式。首尔校区计算机软件系林鍾宇教授试图将这两种技术融合在一起,实现互补。现在,让我们来一起了解任教授负责的“视觉展望模型基础空间状况认知基础技术研究”的故事。 电脑视觉展望:算法方式和深度学习方式 算法方式的电脑视觉展望是发展了四五十年的传统研究方法。算法主要应用于通过相机对汽车行驶速度等准确的数字情况的认识。深度学习(Deep Learning)虽然也有很长的研究历史,但是最近利用比较活跃。深度学习用于从面部表情中认知人的感情等意义性信息解释。林教授并没有将此二者分开来看,而是研究了合并的方案。 ▲ 使用深度学习方式,可以将被接受的形象周边空间复原为三维信息。输入影像和推定的距离信息(左)和三维复原结果(林锺宇教授提供) 自动驾驶汽车的电脑视觉展望 林教授的此次研究主要针对自动驾驶汽车和CCTV等利用的电脑视觉展望。为便于理解,林教授以自动驾驶汽车为例,对研究进行了说明。为了施行无人驾驶,需要能够识别并解释通过相机传来的信息的技术。行驶时需要立即将与前车的距离进行信息化。算法方式(Algorithm)就具有这一特点。将车辆行驶期间变化多端的周围空间视为三维也是核心技术之一。深层学习方式可以更有效地处理这类问题。若只靠算法方式或深度学习中的一个,则无法完成无人驾驶。 由于路况通过相机来识别,当瞬间物体重叠于其他物体而被遮挡或出现大的照度(受照明面的亮度尺度)变化时,可能会发生危险。这种情况下,属于传统方式的算法范式就会出现问题。林教授通过深入学习解决了这个问题。林教授的方法是追踪物体,学习外形信息,预测变形,从而实现对事物的解读。 ▲ 算法方式有利于测量物体的速度和距离。深度学习方式是将正在运动的物体和静止的物体进行分类等,容易进行意义性分析。照片上显示运动物体,不显示静止物体。 (林教授提供) 融合算法方式和深度学习方式的方法 深度学习方式的处理结果不是视觉形象,而是“信息(data)”。将视觉资料分成大的范畴,将传送描述物体特征的信息。算法方式的处理结果将留下用像素表现的形象。将以算法方式获得的像素形象与深度学习的结果信息进行搭配,这就是是林教授融合两个领域的方式。他说:“在物体追踪领域,很多人已经把算法和深度处理混合起来使用。” ▲ 林锺宇教授告诉记者,电脑像人一样识别视觉信息,很不容易,现在仍然在进行技术尝试。 第二期研究 “视觉展望模式基础空间状况认知基础技术研究”从2017年9月开始,历时两年。此次研究是“通过了解人类水平的综合影像来理解认知并预测情况”研究的第一期。通过第一期的研究,林教授和研究人员实现了目标功能的开发,并撰写了多篇论文。林教授表示:“使电脑像人一样识别视觉信息并不容易,目前仍然在进行技术性尝试。”林教授还将在第二期的研究中担任研究负责人,进行“以深度学习方式为基础的意义性理解基础技术研究”。 文 / 金贤燮记者 swiken1@hanyang.ac.kr 图 / 金贤洙记者 soosoupkimmy@hanyang.ac.kr 译 / 金玟周 global@hanyang.ac.kr

2019-09 05

[学术][本月研究者]崔振植教授,研发出能够提高能源效率的能源网络技术

首尔校区计算机软件学部的崔振植教授研发出了集智能之家、智能电网、智能城市于一体的分层分散型能源管理代理框架技术。该技术融合了通过国家发电站垂直获得电力的现有“分层”能源供应方式和网络之间可以自由交换信息的网络“分散型”特点。崔教授表示:“虽然在国家层面上实现了电力能源的生产及使用者间的均衡调节,但具有自身智能的代理公司起到了代理人的作用,能够管理符合使用者的电力能源。” ▲计算机软件学部崔振植教授针对“分层分散型”能源管理代理框架技术进行了说明。 大部分国家把发电站生产的电统一提供给用户。供电时而很少考虑个别情况。因此产生了电力不足或剩余的现象,成为停电和电力过度生产等的原因。 引入分层分散型的能源管理模式则可以解决这个问题。起到使用者代理人作用的智能型代理可以根据使用者的模式和喜好度管理电力能源,可以有效防止不必要的电力浪费。通过网络的分布方式,可以实时交流有关电能的信息,减少能源的使用量。如果在此次研究结果中加入人工智能(AI),则可以制造提高整个社会能源效率的“能源网络”。 能源网络在社会的多方面都可以得到使用。首先,用电的人可以根据自己的需要有效地消费能源,从而减少不必要的使用。由于可以实时提供电力使用量、消费模式等信息,因此可以大约节省全体能源生产量的20%。由于智能型代理的介入,还可以与各家庭进行电能交换。在防止夏季停电、电费下降等实际生活中,提供诸多便利。不仅如此,在因气候变化而生产不定的新再生能源领域,这也是一个好消息。 ▲ 图中为分层分散型能源管理代理框架。(计算机软件学部崔振植教授提供) 本次研究的意义在于,随着能源重要性的提高,有必要对其进行适当的管理。若能继续开发,对国家层面也会大有裨益。崔教授表示:“韩国目前处于经济合作与发展组织(OECD)最低水平,该技术可以使韩国的能源利用效率得到极大地提高,将成为世界上首个以国际标准能源管理代理为基础,实现能源网络建设的国家。” 文字/ 郑妍记者 cky6279@hanyang.ac.kr 图片/ 李炫善记者 qserakr@hanyang.ac.kr 译/ May global@hanyang.ac.kr

2019-09 02

[学术][优秀R&D] 朴泰俊教授,开发以人工智能为基础物品组装合作机器人技术

ERICA校园机器人工学系教授朴泰俊和韩国产业技术评价管理院(KEIT)于今年7月签订了机器人产业核心技术开发项目协议。该项目的目标是开发能够根据说明书自行组装家具的机器人。机器人将通过以机器蓝图为基础的强化学习人工智能(AI)进行工作。机器人通过收集组装家具时的失误信息。之后将具备识别组装对象,按照设计图组装的能力。另外,朴泰俊教授担任着ERICA校区人工智能合作机器人事业团团长。 ▲ ERICA校区机器人工程系教授朴泰俊正在介绍韩国产业技术评价管理院"以人工智能为基础的物品组装合作机器人"公募展上当选的人工智能为基础的家具组装机器人项目。 朴教授计划开发“从视觉上理解为人类组装家具的说明书,并在与人类组装环境相同的环境中组装物品的机器人”的项目。该项目被韩国产业技术评价管理院为针对第四次产业革命而进行的"人工智能基础物品组装合作机器人"公募展所采纳。朴教授表示:“第四次产业革命的本质是现实世界的硬件和虚拟世界的软件的融合。我们的目标是制作像自动驾驶汽车一样硬件和软件相结合的生产附加价值的机器人。” ▲ 机器人工学系教授朴泰俊正在制作家具组装机器人的胳膊部分。 (由ERICA校区产学合作团提供) 为了此项项目,朴教授从今年4月开始进行了先行研究,目标是在明年年末制作完成品。一台家具组装机器人像人一样看着物品组装说明书制作成品。相机起到眼睛的作用,同时胳膊开始转动。现有的传送带工程由数台机器人组成并合并而成。家具组装机器人内置的人工智能技术可以起到人脑的作用。朴教授表示:“我们的目标是确保以人工智能为基础的物品组装技术,提高制造产业的竞争力,增加社会对机器人的使用。” 李世乭九段和谷歌阿尔法围棋的对弈已经结束3年了。此后,全世界开始关注人工智能。当时阿尔法围棋的软件虽然取得了惊人的成果,但是实际上围棋界存在着人应该拥有的界限。家具组装机器人在软件和硬件融合方面具有重大意义。因为像阿尔法狗一样搭载了人工智能,可以像人一样移动。 机器人技术的发展,将为在实际生活中,包括独居老人家庭和单人家庭在内的,在家庭组装方面遇到困难的人带来便利。 文 / 尹锡铉记者 aladin@hanyang.ac.kr 图 / 金珠恩记者 coram0deo@hanyang.ac.kr 译 / 金玟周 global@hanyang.ac.kr

2019-08 26

[学术][本月研究者]为打造更加坚固耐用的建筑,李汉承教授团队研发出“耐久性房屋健康监测技术(DHM)”

ERICA校区建筑学系李汉承教授团队研发出了房屋耐久性健康传感器(Durability Health Monitoring, DHM)。此传感器可以实时掌握混凝土建筑物的腐蚀老化情况,从而大幅增加建筑物的预期寿命,而且它也是全球首个以固体为对象测量氯离子和二氧化碳的监测器,因此具有划时代意义。 一直以来,李教授都以“建筑物的维护管理”为中心开展研究工作。因为他们认为,摆脱过去以效率为中心的建筑模式,从生命周期的观点出发,耐用环保的建筑物将会为人类带来更长期的帮助。 ▲ERICA建筑学系李汉承教授正在对这项划时代的研究成果---房屋耐久性健康监测技术(Durability Health Monitoring: DHM)进行说明。 李教授在多年的研究教学工作中,深刻认识到对于混凝土建筑物来说,实现对氯离子和二氧化碳渗入情况检测的必要性。 这两种化学成分的渗入导致埋在混凝土里的钢筋生锈并膨胀,从而使建筑物的预计使用寿命大大缩短。本次由李教授与成均馆大学新材料工程部金善国教授带领的研究团队进行了传感器开发及后期适用性实验,成功将此项技术推向应用普及阶段。 测量传感器利用了光波原理(通过光传达信息的玻璃纤维)。在传感器中,如果接触到氯离子和二氧化碳,就会导致自身变色,从而确认渗透程度。传感器可以分散的安装在混凝土建筑物的不同位置,掌握建筑物整体老化程度,并及时采取应对措施,从而大大延长建筑物的预期寿命。简单来说,就是将人体的健康监测技术和远程医疗原理融入到了建筑之中。 ▲李汉承教授表示:“此次研究成果,将为造福人类整个生命周期的建筑未来提供发展蓝图。” 李教授表示,“耐久性健康检测技术”超越了以往对建筑物安全性的单一理解,着眼于建筑内部的耐久性结构,期待未来有更多耐用环保的建筑物和大家见面。最后,李教授激动地说道:“希望今后也要像此次研究一样,利用第四次产业革命时代的革新技术,取得更多造福人类的研究创新。” 本文翻译: 苏伯伟 (global@hanyang.ac.kr)