• Annual Conference of KIPS
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• 2018.10a
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• pp.648-651
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• 2018

흡연여부를 감별하는 지표가 있지만 반감기 등 여러 가지 요인에 따라 결과가 변한다는 단점이 있다. 그렇기 때문에 흡연여부 감별 시 외부요인에 영향을 덜 받는 지표가 필요하게 되었다. 그래서 흡연 여부 감별하는데 적합한 모형을 찾아 외부요인에 영향이 적은 지표를 개발에 도움이 될 것을 기대하며 연구를 진행하였다. 실험은 국민건강보험공단에서 제공한 건강검진정보데이터를 기반으로, SVM, Logistic Regression, KNN 등의 머신러닝 모델을 이용하여 흡연 여부를 감별하는 것을 진행한다. 이 실험은 속성에 따른 모형의 성능변화와 학습데이터 수에 따른 모형의 성능변화에 대한 2가지 측면에서 모델의 성능을 측정하였다. 모델의 평가는 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), 조화 평균(f1-score)으로 진행하였으며, 약 70퍼센트 정도의 정확도와, 60퍼센트 대의 재현율을 보인다. 실험 결과, SVM이 속성에 따른 모형의 성능 변화 실험에서는 63%의 재현율, 학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험에서는 68%의 재현율을 보여, 흡연자 판별에 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 재현율을 기준으로 실험 차수별로 가장 좋은 성능을 보인 모델과 가장 저조한 성능을 보인 모델의 차이를 비교한 결과, '속성에 따른 모형의 성능 변화 실험'에서는 최고 36%의 차이를 보였으며, '학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험'에서 최고 42%의 차이를 보여 주었다. 이에 판별을 위한 속성도 중요하지만, 적합한 모형 선택 또한 중요하다는 것을 확인하였다.

• KIEAE Journal
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• v.10 no.3
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• pp.3-10
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• 2010

As indoor air quality directly affects health and comforts of the residents, researchers from different countries have continued to explore criteria by which indoor air quality can be indicated in a scientific and quantitative manner over the past several decades. However, there are many possibilities that can deteriorate indoor air quality. Due to the uncertainty of influence factors, it is quite difficult to develop a correct evaluation model and quantitative method. Furthermore, the effects from the indoor air pollutants have different levels, leading to the difficulties to apply the regular standard. This study aims to propose evaluation criteria by using the FD-AHP analysis. Obtained findings will be beneficial to construct apartment buildings, commercial buildings and others health performance evaluation framework.

• KIEAE Journal
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• v.9 no.6
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• pp.19-26
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• 2009

In modern architecture, the air-tight construction aimed at saving the energy rather causes ventilation problems and the artificial materials for cost reduction worsen the residential quality. To deal with such negative effect, the study on evaluating the health performance becomes increasingly critical. Among the various factors such as design quality, selected material, construction method and mechanical system that shall be subject to evaluation to identify the health performance of the building, the study was aimed at investigating the legal standards associated with healthy building in various countries. Such evaluation items will provide inputs for an attempt to build legal criteria for a building health performance rating system in Korea.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.227-229
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• 2016

최근 현대인들의 성인 고도 비만의 비율이 증가함에 따라 건강에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 추세에 발 맞춰 본 논문에서는 건강과 GPS 위치정보를 접목시켜 사용자들에게 보다 효율적인 운동을 할 수 있는 건강관리 어플리케이션을 제안한다. 구현한 어플리케이션은 스마트폰에서 테스트하여 성능 평가하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.1
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• pp.13-18
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• 2017

As the convergence technology is developing rapidly and the portable mobile devices are spreading in ubiquitous smart healthcare, users were able to get medical information easily through the smart health platform. According to such rapid industrialization, wellness care, aging society, information society, changes in disease aspects and life style, user-centered healthcare, and health promotion contents are being offered. In this study, we proposed the mining based mental health and blood pressure management service for the smart health. The proposed method provides the mental health management service and the blood pressure management service for chronic disease patients within the mining based smart health platform. Users receive optimized healthcare services regardless of time and place in the PHR based smart health platform. For the performance evaluation of the proposed mining based mental health and blood pressure management service, F-measure verification are conducted.

• Journal of the Korean housing association
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• v.22 no.1
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• pp.43-55
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• 2011

The purpose this study is to develop indicators that measure the healthy housing condition of multi-family housing. The major findings are as follow: first, healthy housing was defined by physical, mental, social, and management aspects and proposed the conceptual model of hierarchy structure of evaluation of healthy housing by literature reviews. Second, evaluating items were selected based on literature reviews of existing indicators and preceding studies about both domestic and overseas multi-family housing. The evaluating indicators were identified as a total of 87 evaluating items which were composed of four dimensions and 16 attributes on the basis of the conceptual model. They cover comprehensive scope of the multi-family housing such as unit, building, complex, and site. Third, as the measurement, the 5-point ordinal scale measure was suggested. The evaluating measurement including measure standards, measure methods, and measure contents were developed by each evaluating items. Lastly, the weighting of evaluating indicators was developed by AHP method conducted by survey of an expert group. Items were identified as high contributors or low contributors. The weighting of these items could suggest several evaluations according to the situation. The level of healthy housing condition may be evaluated by both total evaluation and a specific field of evaluation.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.148-151
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• 2010

심장관련 질환은 현대사회에서 업무 과중과 스트레스에 의해 발병 가능성이 높아지고 있으며, 일상생활 중 건강상태를 지속적으로 모니터링하여 심장질환 관련 응급상황에 대처하기위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 가정 또는 사무실에서 무구속적인 방법으로 지속적인 심장 활동상태의 모니터링이 가능한 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템에서 계측된 심탄도 신호로부터 건강모니터링을 위한 특징성분을 검출하기위해 웨이브렛 변환과 템플릿 매칭을 혼합한 신호처리방법을 제안하였다. 또한 적응 문턱치를 통해 심탄도 신호에서 심박동을 검출하였으며 심박동의 간격으로부터 HRV(heart rate variabillity)를 계산하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 심전도와 동시에 심탄도를 측정하였으며, 두 신호로부터 심박동 검출 성능을 비교하여 구현된 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템의 유용성 및 무자각 건강모니터링의 가능성을 확인하였다. 또한 스트레스에 따른 HRV의 변화를 관찰하기 위하여 피실험자로부터 인위적으로 숨을 참고 강제호기를 통해 흉강내압을 증가시켜 인위적인 육체적 스트레스를 가하는 발살바를 유도하였으며, HRV의 시간 및 주파수 영역에서 도출되는 파라미터들을 평가하여 심탄도 모니터링을 통해 안정 상태와 스트레스 상태의 판별 및 무구속 건강모니터링의 가능성을 평가하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.210-215
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• 2022

최근 전 세계적으로 불안감, 우울증 등을 비롯한 정신 건강 관리에 어려움을 겪고 있다. 특히 COVID-19 팬데믹 사태로 인해 경제적, 사회적으로 고립되는 시간이 길어지면서 정신 건강이 악화되고 있다. 한국의 경우도 심리상담을 받는 비율이 증가하는 등 정신 건강 관리의 수요가 높아지고 있다. 정신 건강 관리를 위한 여러 진입 장벽들을 극복하기 위해 개발된 비대면 심리상담들이 인기를 얻고 있다. 특히, 인공지능 기술과 정신 건강 관리를 결합하려는 시도가 많아지고 있으며, 미국, 중국 등 해외에서는 이미 워봇(Woebot), 유퍼(Youper) 같은 심리상담 챗봇이 상용화되어 서비스 중이다. 그러나 한국에서의 심리상담 챗봇은 아직까지 해외만큼 상용화 단계에 이르지 못했다. 또한, 이러한 챗봇을 구축하기 위한 데이터셋 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 익명 심리 플랫폼을 통하여, 심리전문가가 비식별화한 고민과 해당 고민에 대한 전문가 답변을 활용하여 구축한 MICA를 소개한다. 또한, 본 데이터셋을 활용해 딥러닝 기반의 언어 모델을 학습하고 정량적, 정성적 성능 평가를 통해 챗봇의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.448-448
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• 2021

최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• 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.