김성훈 교수
Seong-Hun Kim
경희대학교 치의학과 · 치의학
연구실 소개
김성훈 교수의 연구실은 치의공학과 임상 치의학의 융합 분야에서 활동하며, 주로 치과 임플란트의 생체역학적 안정성과 표면 처리 기술에 대한 기초 및 임상 응용 연구를 중심으로 진행하고 있습니다. 특히, 미니임플랜트의 회전 모멘트 저항성, 표면 처리 방식(예: SLA, 머신드)의 영향, 그리고 CBCT 기반의 정밀한 뼈-임플랜트 상호작용 분석을 통해 임플란트 치료의 안정성과 내구성을 높이는 데 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 딥러닝 기반 자동 랜드마크 식별 및 CAD/CAM 기반 맞춤형 치열 보조 장치 제작 기술을 접목해 정밀한 치료 계획 수립과 임상 적용을 선도하고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
15OBJECTIVE: To test the hypothesis that there is no difference in the stability and resistance to rotational moments of early loaded sandblasted and acid-etched (SLA) mini-implants and those of machined-surface implants of the same size and shape. MATERIALS AND METHODS: A randomized complete block design was used in 12 skeletally mature male beagle dogs. Ninety-six orthodontic mini-implants were tested. Two types of implants were used: some had SLA surface treatment and some had machined surfaces
Macromolecular complexes containing presenilins (PS1 and PS2), nicastrin, anterior pharynx defective phenotype 1 (APH-1), and PS enhancer 2 (PEN-2) mediate the intramembranous, gamma-secretase cleavage of beta-amyloid precursor protein (APP), Notch, and a variety of type 1 membrane proteins. We previously demonstrated that PEN-2 is critical for promoting endoproteolysis of PS1 and that the proximal two-thirds of transmembrane domain (TMD) 1 of PEN-2 is required for binding with PS1. In this stud
Macromolecular complexes containing presenilins (PS), nicastrin (NCT), APH-1, and PEN-2 mediate the gamma-secretase cleavage of the beta-amyloid precursor protein and Notch. APH-1 and NCT stabilize the PS1 holoprotein, whereas PEN-2 is critical for endoproteolysis of PS1. To define the structural domains of PEN-2 that are necessary for mediating PS1 endoproteolysis and gamma-secretase activity, we coexpressed APH-1, NCT, and PS1 together with a series of PEN-2 mutants, which harbored deletions i
This study was designed to develop and verify a fully automated cephalometry landmark identification system, based on multi-stage convolutional neural networks (CNNs) architecture, using a combination dataset. In this research, we trained and tested multi-stage CNNs with 430 lateral and 430 MIP lateral cephalograms synthesized by cone-beam computed tomography (CBCT) to make a combination dataset. Fifteen landmarks were manually and respectively identified by experienced examiner, at the preproce
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