• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.127-133
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• 1999

본 논문의 연구내용은 동양의 사상중의 하나인 음양오행의 오행속성을 물리적으로 해석하여 사람의 오장육부의 크기에 따른 체질 분류에 기초하여 수행하였다. 이러한 체질분류에 의하여 생리적 증상, 걸리기 쉬운 질병, 그리고 성격상의 특징과 장단점을 파악 할 수 있었다. 이러한 일련의 연구에 대한 본 실험실의 지속적인 연구 작업의 하나로 MMPI (Minnesota Multiphasic Personality Inventory)로 일컬어지는 미네소타 다면적 인성검사 설문문항에 대한 음양오행적 분석을 시도하였다. 대표적인 분류의 예를 들면 간이 큰 사람이 건강이 좋지 않을 때 나타날 수 있는 대표적인 심리적 증상으로는 욕설을 잘하며, 심장이 약하여지면 상사병에 걸릴 가능성이 커지며, 폐와 대장이 나빠진 사람은 울기를 잘하며, 그리고 위장이 나빠진 사람은 공상을 잘 하고, 신장방광이 나빠지면 겁이 많아지고 생명력을 나타나는 심포삼초의 기능이 떨어지면 불안하고 초조하여지는 심리적 성격과 연결되는 것이다. 이러한 방법으로 분석하였을 때 건강, 성격, 습관 등에 관련된 MMPI 566문항 중 많은 부분에 대하여 흥미롭고, 성공적인 분석을 내릴 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.650-651
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• 2023

반려동물의 건강 상태를 파악하기 위해서 수면 패턴을 모니터링하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 6축 센서 데이터를 활용하여 수면 패턴을 모니터링하고, 이를 바탕으로 설계된 헬스케어 시스템을 제안한다. 이 시스템은 크게 데이터 수집, 행동 분류, 수면 패턴 모니터링으로 구성된다. 6축 센서 데이터와 ResNet-LSTM을 통해 반려동물의 행동(두 발로 서다, 네 발로 서다, 걷다, 킁킁대다, 뒷다리만 앉다, 엎드리다, 모든 발이 앉다, 놀다, 빠르게 걷다)을 분류하고, 분류된 행동을 활용하여 수면패턴을 분석한다. 이를 통해 수면 이상을 확인하고 반려동물의 건강 상태를 간접적으로 평가하여 적절한 처치 및 관리하고자 한다.

• Therapeutic Science for Rehabilitation
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• v.13 no.2
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• pp.69-84
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• 2024

Objective : This study aimed to categorize the lifestyles of older adults into two types - healthy and unhealthy, and use machine learning to identify the personal values that influence these lifestyles. Methods : This cross-sectional study targeting middle-aged and older adults (55 years and above) living in local communities in South Korea. Data were collected from 300 participants through online surveys. Lifestyle types were dichotomized by the Yonsei Lifestyle Profile (YLP)-Active, Balanced, Connected, and Diverse (ABCD) responses using latent profile analysis. Personal value information was collected using YLP-Values (YLP-V) and analyzed using machine learning to identify the relative importance of personal values on lifestyle types. Results : The lifestyle of older adults was categorized into healthy (48.87%) and unhealthy (51.13%). These two types showed the most significant difference in social relationship characteristics. Among the machine learning models used in this study, the support vector machine showed the highest classification performance, achieving 96% accuracy and 95% area under the receiver operating characteristic (ROC) curve. The model indicated that individuals who prioritized a healthy diet, sought health information, and engaged in hobbies or cultural activities were more likely to have a healthy lifestyle. Conclusion : This study suggests the need to encourage the expansion of social networks among older adults. Furthermore, it highlights the necessity to comprehensively intervene in individuals' perceptions and values that primarily influence lifestyle adherence.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.6
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• pp.385-397
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• 2018

This study used latent class analysis to identify heterogeneous subgroups with respect to health condition among adolescents. We also examined associations between latent classes and verified to determine how the patterns of health condition relate to social capital. This study used data from Korean Survey on the Rights of Children and Youth in 2015, which consists of 6,912 from middle and high school students. The findings are as follows. Latent class analysis revealed a three-class solution. Results indicated that family social capital and school capital significantly verified to the above latent classes all family type. But, community social capital not significantly predicted to the above latent classes only single parent families. Policy implications for improving the health condition of adolescents are discussed.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.316-318
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• 2019

Recently, healthy life has become an issue in an aging society, and the number of people who have been interested in continuous health care for better life is increasing. In this paper, we implemented a personalized recommendation systm to provide convenient healthcare management for user. The PHR (Personal Health Record) of user could be stored in the server along with health related information such as lifestyle, disease, and physical condition. The users could be classified into similar clusters according to the PHR profile in order to provide healthcare contents to the users who had similar PHR profile. K-Means clustering was applied to generate clusters based on PHR profile and ACDT(Ant Colony Decision Tree) algorithm was used to provide personalised recommendation of health information stored in knowledge base. The app system developed in this paper is useful for users to perform healthcare themselves by providing information on serious diseases and lifestyle habits to be improved according to the clusters classified by PHR profile.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.926-929
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• 2011

이 연구는 음주 관련 요인을 일반적 특성과 사회-경제적, 건강행태 측면에서 규명하기 위하여 일개 광역시에 거주하는 만 19세 이상 남녀를 대상으로 한국 갤럽의 표준조사로 2007년 7월 30일부터 2달간 시행하였고, 전화 설문조사에 참여한 총 1,013명을 대상으로 일반적 사항, 건강 행태관련 설문지를 이용하여 관련 요인들을 추출하였고, 음주도를 산출하였다. 연구대상자의 지난 1년간 음주여부를 결과 변수로 하는 로지스틱 회귀분석 결과 연령에 따른 분류에서 19-29세와 30-39세에서 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 가계수입에 따른 분류에서는 300~499만원과 500만원 이상에서 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 변수별 95% 신뢰구간에서는 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 연구대상자의 지난 한 달간 음주여부를 결과변수로 하는 로지스틱 회귀분석 결과 성별에 따른 분류에서 여성의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 연령에 따른 분류에서 19-29세와 40-49세에서 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 가계수입에 따른 분류에서는 300~499만원과 500만원 이상이 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 흡연에 따른 분류에서 현재 흡연의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 스트레스 여부에 따른 분류에서 대단히 많이 느낌과, 조금 느끼는 편임의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 다른 변수들의 경우 95% 신뢰구간에서는 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 연구대상자의 주2회 이상 음주여부를 결과변수로 하는 로지스틱 회귀분석 결과 성별에 따른 분류에서 여성의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 직업에서 가정주부, 학생의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 흡연에서 현재 흡연과 과거 흡연에서 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 다른 변수들의 경우 95% 신뢰구간에서는 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이상의 연구 결과를 종합해 볼 때, 직업분류에서 가정주부와 학생의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 판단된다. 적정 섭취 알코올 기준이 남, 여가 다르게 제시되고 있기 때문에 성별에 따른 비교분석자료를 통하여 남, 여 적정 음주 기준에 따른 일반적 특성과 사회적 특성 및 건강행태와의 관련성에 대한 후속 연구가 필요하다고 생각된다.

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.55 no.1
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• pp.60-75
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• 2022

The Bayesian algorithm model is a model algorithm that calculates probabilities based on input data and is mainly used for complex disasters, water quality management, the ecological structure between living things or living-non-living factors. In this study, we analyzed the main factors affected Korean Estuary Trophic Diatom Index (KETDI) change based on the Bayesian network analysis using the diatom community and physicochemical factors in the domestic estuarine aquatic ecosystem. For Bayesian analysis, estuarine diatom habitat data and estuarine aquatic diatom health (2008~2019) data were used. Data were classified into habitat, physical, chemical, and biological factors. Each data was input to the Bayesian network model (GeNIE model) and performed estuary aquatic network analysis along with the nationwide and each coast. From 2008 to 2019, a total of 625 taxa of diatoms were identified, consisting of 2 orders, 5 suborders, 18 families, 141 genera, 595 species, 29 varieties, and 1 species. Nitzschia inconspicua had the highest cumulative cell density, followed by Nitzschia palea, Pseudostaurosira elliptica and Achnanthidium minutissimum. As a result of analyzing the ecological network of diatom health assessment in the estuary ecosystem using the Bayesian network model, the biological factor was the most sensitive factor influencing the health assessment score was. In contrast, the habitat and physicochemical factors had relatively low sensitivity. The most sensitive taxa of diatoms to the assessment of estuarine aquatic health were Nitzschia inconspicua, N. fonticola, Achnanthes convergens, and Pseudostaurosira elliptica. In addition, the ratio of industrial area and cattle shed near the habitat was sensitively linked to the health assessment. The major taxa sensitive to diatom health evaluation differed according to coast. Bayesian network analysis was useful to identify major variables including diatom taxa affecting aquatic health even in complex ecological structures such as estuary ecosystems. In addition, it is possible to identify the restoration target accurately when restoring the consequently damaged estuary aquatic ecosystem.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.2
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• pp.765-774
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• 2011

The purpose of this study is to provide informative statistics which can be used for effective Diabetes Management Programs. We collected and analyzed the data of 666 diabetic people who had participated in Korean National Health and Nutrition Examination Survey in 2007 and 2008. Group classification on management behavior of Diabetic Mellitus is based on the K-means clustering method. The Decision Tree method and Multiple Regression Analysis were used to study factors of the management behavior of Diabetic Mellitus. Diabetic people were largely classified into three categories: Health Behavior Program Group, Focused Management Program Group, and Complication Test Program Group. First, Health Behavior Program Group means that even though drug therapy and complication test are being well performed, people should still need to improve their health behavior such as exercising regularly and avoid drinking and smoking. Second, Focused Management Program Group means that they show an uncooperative attitude about treatment and complication test and also take a passive action to improve their health behavior. Third, Complication Test Program Group means that they take a positive attitude about treatment and improving their health behavior but they pay no attention to complication test to detect acute and chronic disease early. The main factor for group classification was to prove whether they have hyperlipidemia or not. This varied widely with an individual's gender, income, age, occupation, and self rated health. To improve the rate of diabetic management, specialized diabetic management programs should be applied depending on each group's character.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.133-136
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• 2008

초고령화 사회로 진입하면서 건강의 유지 및 관리는 일상생활에서 매우 중요한 관심으로 대두되고 있다. 특히 우리나라 전통의학에 대한 가치성이 향상되면서 이를 실생활에 접목하기 위한 노력이 활발하게 진행되고 있는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 사상의학에 대한 체질 분류의 객관화를 통해 예방차원의 건강 관리를 지속하기 위한 연구를 진행하고자 한다. 특히 사상의학에서 제안하고 있는 여러 사상체질 분류 방법 중에서 음성을 통한 사상체질 분류 방법을 공학적으로 구현하여 이를 객관적 진단 지표로 설계하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 서울지역에 거주하고 있는 20-30대 남성의 음성을 수집하여 음성 분석학적 요소 중 피치 분석 요소들에 대한 추출 및 비교를 통해 사상의학의 사기론에서 제안하는 이론적 근거를 입증하고자 한다. 최종적으로 실험을 통해 추출된 결과를 사상의학 전문의의 진단 결과와 비교, 분석하여 제안하는 기법에 대한 검증을 수행하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.561-564
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• 2003

일반적으로 피부 미용분야에서 건강모발과 손상모발을 구분하기 위해 전자현미경으로 촬영된 영상에서 모발의 벌어짐, 갈라짐, 젖혀짐, 탈락, 용해 등의 특징을 관찰하여 사용하고 있다. 그러나 주관적이고 정성적인 판단에 의존하기 때문에 수치적인 기준을 적용하는 객관성이 있는 판단이 요구된다. 본 논문에서는 영상처리 분야에서 에지 특성이 영상 분류나 검색에 사용되는 점을 활용, 에지처리된 영상의 구간별 밝기 누적정보를 비교하여 건강모발과 손상모발의 구분이 가능함을 보인다.