김호진 교수
Ho Jin Kim
연세대학교 방사선종양학과 · 의학
연구실 소개
김호진 교수의 연구실은 신경면역질환, 특히 AQP4 항체 양성 뇌척수염 및 MOG 항체 관련 질환의 진단 및 치료에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 라부리주맙과 같은 보조인자 억제제의 임상적 유효성과 안전성을 평가하는 다국적 임상 연구를 주도하며, 뇌척수액 내 카파 자유경쇄 지수를 이용한 뇌경색성 질환의 정밀 진단 기법을 개발하고 있습니다. 또한, 구조물의 폭발하중에 대한 거동 분석을 위한 고정밀 유한요소 해석 기법(HFPB)과 복합재료 보강 기술의 성능 평가에도 기여하고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
10OBJECTIVE: CHAMPION-NMOSD (NCT04201262) is a phase 3, open-label, externally controlled interventional study evaluating the efficacy and safety of the terminal complement inhibitor ravulizumab in adult patients with anti-aquaporin-4 antibody-positive (AQP4+) neuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD). Ravulizumab binds the same complement component 5 epitope as the approved therapeutic eculizumab but has a longer half-life, enabling an extended dosing interval (8 vs 2 weeks). METHODS: The av
폭발하중을 받는 콘크리트 구조물을 섬유복합재 등의 보강재료를 사용하여 보강하는 경우에는 강성 증가와 함께 적절한 연성을 확보할 수 있어야 한다. 그러나, 폭발하중을 받는 구조물의 설계 및 해석에 일반적으로 사용되는 기존의 근사적이며 단순화 모델은 보강재료에 대한 효과를 정확히 반영할 수 없을 뿐 아니라 해석결과의 정확성 및 신뢰성에 문제가 제기되어왔다. 또한, 동적하중에 대한 콘크리트와 철근의 응답은 정적하중에 대한 응답과 상이하기 때문에 기존의 정적, 준정적하에서 정의된 재료물성값들을 폭발하중에 대한 응답계산에 사용하는 것은 부적절하다. 따라서, 본 연구에서는 명시적(explicit) 해석프로그램인 LS-DYNA를 사용하여 매우 빠른 재하속도를 갖는 폭발하중에 대하여 강도증진 및 변형률 속도 효과가 반영된 재료모델을 포함하고 있는 정밀 HFPB(high fidelity physics based) 유한요소 해석기법을 제시하였다. 제시된 해석적 기법을 통하여 탄소섬유복합재와 유리섬유복
폭발하중은 매우 빠른 시간 내에 구조물에 큰 압력으로 작용하는 하중이므로 변형률 속도와 구조물의 국부적인 손상을 고려하여 동적응답을 평가해야한다. 그러나 폭발하중을 받는 구조물의 설계 및 해석에 일반적으로 사용되고 있는 기존의 근사적 해석기법은 폭발하중에 대한 경계조건과 동적재료특성을 정확하게 반영하지 못할 뿐 아니라 폭발하중을 받는 구조물이 나타내는 국부적인 거동을 나타내지 못한다. 또한 근사적 해석기법 결과의 정확도와 신뢰성에 대한 문제는 꾸준히 지적되어오고 있다. 게다가 동적하중에 대한 콘크리트와 철근의 응답은 정적하중에 대한 응답과 상이하므로 폭발하중에 대한 응답을 계산하는데 있어 정적하중이나 준정적하중상태로 정의되는 재료 모델을 사용하는 것은 적합하지 않다. 따라서, 본 연구에서는 폭발하중에 대한 콘크리트 구조물의 동적거동을 예측하기 위해 물리적 현상에 충실하는 정밀해석 방법인 HFPB(high fidelity physics based) 해석방법을 사용하였다. HFPB 해석
BACKGROUND: The kappa free light chain (KFLC) index is a quantitative marker of intrathecal immunoglobulin synthesis with diagnostic performance comparable to cerebrospinal fluid (CSF)-restricted oligoclonal bands (OCBs). Its utility in Asian populations, where multiple sclerosis (MS) is less prevalent and mimics such as neuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD) and MOG antibody-associated disease (MOGAD) are common, remains underexplored. OBJECTIVES: We aimed to validate the KFLC index and
Reinforcing steel bars in reinforced concrete structures are protected from corrosion by passive film on the steel surface inside concrete with high alkalinity. However, when the passive film breaks down due to chloride ion ingressed into the RC structures, a corrosion initiates at the surface of steel bars. Then, internal pressure by volume expansion of corrosion products in reinforcing bars induces cracking and spalling of cover concrete, which reduces not only durability performance but also
Importance: The impact of late onset in myelin oligodendrocyte glycoprotein antibody-associated disease (MOGAD) is still controversial. Objective: To investigate the association of late onset MOGAD with moderate disability and relapse in Korean patients. Design, Setting, and Participants: This nationwide, multicenter, retrospective cohort study included adult patients with a diagnosis of MOGAD according to the 2023 international diagnostic criteria between August 2018 and September 2024 across 2
Dose calculation algorithms play an important role in radiation therapy and are even the basis for optimizing treatment plans, an important feature in the development of complex treatment technologies such as intensity-modulated radiation therapy. We reviewed the past and current status of dose calculation algorithms used in the treatment planning system for radiation therapy. The radiation-calculating dose calculation algorithm can be broadly classified into three main groups based on the mecha
Purpose: Black-blood (BB) magnetic resonance images (MRI) offer superior image contrast for the detection and segmentation of brain metastases (BMs). This study investigated the efficacy and accuracy of deep learning (DL) architectures and post-processing for BMs detection and segmentation with BB images. Materials and Methods: The BB images of 50 patients were collect to train (40) and test (10) the DL model. To ensure consistency, we implemented piecewise linear histogram matching for intensit
대표 연구 분야
김호진 교수의 연구를 Nubint에서 더 깊이 살펴보세요
이 연구실의 논문을 앱에서 열어 AI와 함께 읽고, 핵심을 요약하고, 내 글에 인용하세요.