• 한국식품영양과학회지
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• 제39권10호
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• pp.1459-1466
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• 2010

본 연구는 농촌지역 주민들의 대사증후군 예방을 위한 영양 사업에 기초 자료를 제공하고자 안동시 읍면 지역 농촌의 45세 이상 1,431명의 주민을 대상으로 대사증후군 집단과 정상 집단의 생화학적 특성 및 영양소 섭취 상태를 조사하고 대사증후군 발생 위험도와의 관련성을 다항로지스틱회귀모델을 사용하여 분석하였다. 대사증후군 집단과 정상 집단간에 연령 차이는 없었으며, 혈액 AST, ALT, $\gamma$-GT 및 과산화지질은 대사증후군 집단이 정상 집단에 비해 유의적으로 높았다. 대사증후군 위험도 분석에서 여자가 남자에 비해 위험도가 2.953배 높았으며, 연령에 따른 차이는 나타나지 않았다. 혈액 AST, ALT 및 $\gamma$-GT의 경우, 30 U/L 이상 집단에서 각각 1.839배, 2.302배 및 2.143배 위험도가 높았으며, 혈액 과산화지질 농도도 5.7 nmole/mL 이상 집단에서 위험도가 1.874배 높은 것으로 나타났다. 각 진단요소별 위험도 분석에서, 혈액 AST, ALT 및 $\gamma$-GT가 각각 30 U/L 이상에서 AST는 복부비만, 고혈압, 고 중성지방혈증 위험도가 각각 1.394배, 1.514배, 1.528배 높으며, ALT는 고 중성지방혈증과 높은 공복혈당이 각각 2.138배와 2.310배, $\gamma$-GT는 복부비만, 고혈압, 고 중성지방혈증 및 높은 공복혈당이 각각 1.513배, 1.594배, 2.354배 및 1.858배 높은 것으로 나타났다. 혈액 과산화지질은 5.7 nmole/mL 이상에서 복부비만, 고 중성지방혈증 및 높은 공복혈당이 각각 1.607배, 3.095배 및 1.757배 높았다. 대사증후군 집단과 정상 집단의 영양소 섭취 상태는 유의적인 차이가 없었으며, 대사증후군 위험도 분석에서 에너지의 70% 이상을 탄수화물로 섭취하는 경우 대사증후군 위험도가 0.781로 낮은 경우를 제외하고는 영양소와 대사증후군 간에 유의한 관련성이 나타나지 않았다. 영양소 섭취와 대사증후군 진단요소별 위험도 분석에서 열량 섭취가 EER 미만인 집단의 복부비만 위험도가 유의적으로 낮았으며(OR 0.696, p<0.05), 열량에 대한 탄수화물 비율이 55% 미만인 경우 저 HDL-콜레스테롤 위험도가 1.630배 증가하였고, 70%를 초과한 경우 복부비만과 고혈압 위험도가 각각 0.724배와 0.733배 낮았으며, 지질 섭취가 25%를 초과한 경우 저 HDL-콜레스테롤 위험도가 1.864배 높았다. 이상의 결과로부터 대사증후군 집단의 혈액 트랜스아미나제 활성과 과산화지질 농도가 정상 집단에 비해 유의하게 높으므로 이 지역 주민들의 대사증후군 예방을 위해서는 정기적으로 혈액 트랜스아미나제와 과산화지질 농도의 측정을 통한 관리가 필요하다고 생각되며, 영양소 섭취가 대사증후군 발생에 미치는 영향에 대해서는 더 많은 연구가 필요한 것으로 사료된다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제39권4호
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• pp.511-517
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• 2010

본 연구는 농촌지역 주민들의 대사증후군 예방을 위한 영양 사업에 기초 자료를 제공하고자 안동시 읍면 지역 농촌의 45세 이상 주민을 대상으로 신체특성 및 건강관련 생활습관이 대사증후군 발생에 미치는 영향을 다항로지스틱회귀모델을 사용하여 분석하였다. 분석 대상자 1,431명 중 대사증후군 유병율은 38.2%(남자 23.5%, 여자 46.9%)로 남자에 비해 여자의 유병율이 유의적으로 높게 나타났는데 이는 폐경기 이후 여성에서의 대사증후군 비율이 증가하는 것과 관계가 있다고 할 수 있다. 대사증후군 위험인자 중 유병율이 가장 높은 요인은 혈압이었고, 다음은 낮은 HDL-콜레스테롤, 복부비만, 높은 혈당, 높은 혈중 중성지방 순으로 나타나 이 지역 주민의 대사증후군 유병율을 낮추기 위해서는 혈압을 내리고 HDL-콜레스테롤을 높이며 복부비만을 감소시킬 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다고 생각된다. 한편, 대사증후군 위험인자를 한 개 이상 가진 사람은 94.7%, 두 개이상은 68.9%로 나타났다. 대사증후군 발생위험요인과 위험도를 분석한 결과 대사증후군 발생 위험도는 남자에 비해 여자가 2.953배 높았다. 체지방율의 경우 정상체중에 비해 비만에서 남녀 각각 5.786배와 13.498배 대사증후군의 위험이 높았으며, 체질량지수로는 정상체중에 비해 비만에서 남녀 각각 3.782배, 13.301배, 고도비만에서는 21.516배, 21.482배 대사증후군의 위험도가 높았다. 건강관련 습관인 흡연, 음주, 운동, 농사활동 시간은 대사증후군 발생위험요인으로 나타나지 않았다. 이상의 결과로부터, 안동 농촌지역 주민들의 대사증후군 유병율을 낮추기 위해서는 혈압과 폐경 여성들의 복부비만에 대한 철저한 관리가 필요한 것으로 생각된다. 아울러 건강관련 습관인 흡연, 음주, 운동 등이 대사증후군 발생에 미치는 영향에 대해서는 더 많은 연구가 필요하다고 사료된다

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.591-599
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• 2016

국민건강보험공단 직장가입자들 중 만 20세 이상의 장애인 건강검진 수검자들을 대상으로 2009년도 3,186명, 2013년도 3,611명의 경증장애인들을 조사하였다. 경증 장애인은 장애인 분류표준 기준으로 지체장애, 뇌병변장애, 시각장애, 청각장애, 지적장애, 정신장애, 신장장애, 기타장애 판정을 받은 장애인들 중 3~6등급 장애인으로 그룹화하였다. 연구의 목적은 경증장애인들의 비만이 고혈당, 고혈압, 고콜레스테롤에 미치는 위험성을 살펴보고자 한다. 측정 항목으로는 복부비만, Body Mass Index, 공복시 혈당, 총콜레스테롤, 이완기 확장기혈압을 조사하였으며, 비만도와 각 질환의 위험군과의 관련성을 살펴보기 위해 교차분석과 다항 로지스틱회귀분석을 시행하였다. 그 결과, 남성, 연령이 낮을수록, 소득이 높을수록 복부비만과 BMI가 증가하였다. 또한, 각 질환별 이상군에서 복부비만군과 BMI의 위험도가 높았다. 2009년도는 BMI 비만군이 정상군에 비해 고혈압 위험도는 1.51배 높게 나타났다. 복부비만군은 정상인에 비해 고콜레스롤은 1.59배, 고혈압은 1.26배, 고혈당은 1.54배 더 높은 위험도를 나타냈다. 2013년도는 BMI 비만군이 정상군에 비해 고콜레스테롤은 1.72배, 고혈압은 1.43배 더 높은 위험도를 나타냈다. 복부비만인은 정상인에 비해 고혈당의 위험도가 1.59배 더 높게 나타났다. 장애인에서 비만의 위험도가 정상인에 비해 더 높게 나타난 결과로 보아, 장애인들의 정기적인 건강검진 수검율을 높이고 확대실시하여, 장애인들의 질병양상을 확인하고, 비만예방에 대한 적절한 교육과 관심이 요구되어진다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.