• 대한영상의학회지
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• 제85권2호
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• pp.394-408
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• 2024

목적 CT 영상 소견을 이용하여 편평세포폐암에서 programmed death ligand 1 (이하 PD-L1)의 발현을 예측하는 모델을 구축해 보고자 하였다. 대상과 방법 PD-L1 발현검사 결과를 포함하고 있는 97명의 편평세포폐암 환자를 포함하였고 종양 치료 전 시행한 CT 영상 소견을 분석하였다. 전체 환자군과 40명의 진행성(≥ stage IIIB) 병기 환자군에 대하여 PD-L1 발현 예측을 위한 다중 로지스틱 회귀 분석 모델 구축을 시행하였다. 각각의 환자군에 대하여 곡선 아래 면적(areas under the receiver operating characteristic curves; 이하 AUCs)을 분석하여 예측력을 평가하였다. 결과 전체 환자군에서 '전체 유의인자 모델'(종양병기, 종양크기, 흉막결절, 폐전이)의 AUC 값은 0.652이며, '선택 유의인자 모델'(흉막결절)은 0.556이었다. 진행성 병기 환자군에서 '선택 유의인자 모델'(종양크기, 흉막결절, 폐소수전이, 간질성폐렴의 부재)의 AUC 값은 0.897이었다. 이러한 인자들 중 흉막결절과 폐소수전이는 높은 오즈비를 보였다(각각, 8.78과 16.35). 결론 본 연구에서의 모델은 편평세포폐암의 PD-L1 발현예측의 가능성을 보여주었으며 흉막결절과 폐소수전이는 PD-L1 발현을 예측하는데 중요한 CT 예측인자였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권4호
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• pp.685-698
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• 2023

본 연구는 한국인 인구집단에서 폭식행동, 음식중독을 식별하고, 해당 증상들이 비만 및 섭식행동, 정신건강, 인지적 특성과 어떠한 연관성을 보이는지 규명하고자 하였다. 이를 위하여 정상체중 및 비만체중에 해당하는 한국인 성인 257명을 대상으로 섭식문제(예: 폭식, 음식중독, 음식갈망), 정신건강(예: 우울), 인지기능(예: 충동성, 정서조절)에 관한 임상심리검사 척도를 측정하였다. 비만 여부와 성별에 따라 그룹을 나누었을 때, 비만체중 여성에서 폭식행동이 46.6%, 음식중독이 29.3%로 가장 빈도가 높았다. 성향점수 매칭 후 데이터로 독립성 검정을 수행한 결과, 폭식행동 및 음식중독이 비만체중 집단에서 정상체중 집단보다 더 많이 나타나는 것을 확인하였다. 또한 폭식행동과 음식중독 유무에 각 심리검사 척도 요인이 미치는 영향력을 파악하고자, 전진선택법을 적용한 로지스틱 회귀모델을 구축하였다. 로지스틱 회귀분석 결과, 폭식행동에는 섭식장애, 음식갈망, 상태불안, 정서조절(인지적 재해석) 및 음식중독이 주로 관여하였고, 음식중독에는 음식갈망, 폭식행동과 함께 비만과 연령의 교호작용, 교육년수가 유의하게 작용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국인 성인을 대상으로 한 체계적 연구로서, 폭식행동과 음식중독이 여성 및 비만인에서 특히 더 많이 나타남을 확인하였다. 폭식행동과 음식중독에는 일부 섭식문제(예: 음식갈망)가 공통되게 관여하나, 정신건강 및 인지적 위험요인에는 차이가 있었다. 따라서 음식중독과 폭식행동은 서로 구별되는 개념으로 두고, 각각의 기질적·환경적 위험요인을 깊이 있게 탐구하는 것이 필요하다.

• 대한간호학회지
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• 제46권4호
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• pp.552-561
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• 2016

Purpose: The purpose of this study was to investigate factors influencing lifetime smoking and current smoking among adolescents in South Korea. Methods: Hierarchical logistic regression was conducted based on complex sample analysis using statistics from the 10th (2014) Korea Youth Risk Behavior Web-Based Survey. The study sample comprised 72,060 adolescents aged 12 to 18. Results: The significant factors influencing adolescent lifetime smoking were female gender, older age, higher stress, higher weekly allowance, lower economic status, living apart from parents, parental smoking, sibling smoking, peer smoking, observation of school personnel smoking, and coed school compared to boys' school. The significant factors influencing adolescent current smoking were female gender, older age, higher stress, higher weekly allowance, both higher and lower economic status compared to middle economic status, living apart from parents, parental smoking, sibling smoking, peer smoking, observation of school personnel smoking, and coed school compared to boys' school. Conclusion: Factors identified in this study need to be considered in programs directed at prevention of adolescent smoking and smoking cessation programs, as well as policies.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.616-625
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• 2018

본 연구는 2009~2013년 한국의료패널 데이터를 이용하여 체질량지수(BMI)와 자살생각의 관계를 분석하여 자살에 대한 위험요인을 확인하고자 하는 목적으로 진행되었다. 본 연구에서는 BMI와 자살생각의 관계를 분석하기 위해 R통계패키지를 활용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하고 그래프로 나타냈다. 본 연구의 결과로는 BMI를 투입한 모델에서 모두 유의미한 변수로 자살생각에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 비만인 집단이 다른 집단에 비해 자살생각을 더 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 기초로 자살예방과 개입을 위한 사회적 함의를 모색하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제6권1호
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• pp.83-96
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• 2000

본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.1-8
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• 2003

기존의 학습자 평가 시스템은 교수자의 주관적인 관점과 견해에 의해 각 문항의 난이도가 결정되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 학습자의 개별 능력 평가가 가능하고 개인별 학습 수준에 적합한 문항을 난이도, 변별도 및 추측도를 이용하여 학습자에게 제공함으로써 개인별 문항 평가가 가능한 학습자 평가 시스템을 개발하고자 한다. 본 연구의 학습자 평가 시스템은 CAT 기법의 문항 반응 이론 중 3-모수 로지스틱 모델을 이용하여 개발한다.

• 한국사회복지학
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• 제68권2호
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• pp.5-25
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• 2016

알코올, 약물과 같은 물질중독(substance abuse)과 도박 등의 행위중독(behavioral addiction)은 공통의 속성을 가지며, 동일한 기전에 의해 발생하며, 실제로 동시발생(co-occurrence)률이 높은 것으로 보고된다. 최근 대학생 집단에서도 음주 및 도박행동이 동시에 나타나며 이로 인해 다중 중독의 문제 및 부정적 결과가 초래되고 있다. 이 연구는 선행연구에서 문제도박 발생의 예측요인으로 제시되는 음주행동에 주목하고, 이에 기반하여 연구모형을 구성하여, 전국에서 표집 한 455명의 대학생을 대상으로 그 관계를 실증적으로 검증해 보는 것을 목적으로 하였다. 로지스틱 회귀분석 결과, 문제도박에 영향을 미칠 수 있는 인구사회학적 및 가족 변인을 통제한 모델에서 음주문제는 도박문제 발생을 예측하는 유의미한 변인으로 나타났다. 결론에서는 주요 연구결과를 중심으로 사회복지 실천현장, 정책수립 과정, 향후 중독분야 연구에서 활용할 수 있는 이 논문의 함의를 논의하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제19권2호
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• pp.111-118
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• 2020

Recently, bioenergy research using microalgae, one of the most promising biofuel sources, has attracted much attention. Cell disruption, which can be classified as physical or chemical, is essential to extract functional ingredients from microalgae. In this study, we investigated the cell disruption efficiency of Chlorella sp. using low-frequency non-focused ultrasound (LFNFU). This is a continuously physical method that is superior to chemical methods with respect to environmental friendliness and low processing cost. A flat panel photobioreactor was employed to cultivate Chlorella sp. and its growth curve was fitted both with Logistic and Gompertz models. The temporal change in cell reduction by cell disruption using LFNFU was fitted with a Logistic model. The experimental conditions that were investigated were the initial concentration of microalgal cells, relative amplitude of output ultrasound waves, processing volume of microalgal cells, and initial pH value. The optimal conditions for the most efficient cell disruption were determined through the various tests.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제21권5호
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• pp.400-407
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• 2011

The suggested method of previous Son's study dichotomized subjective response data to modeling noise exposure-response. The method used maximum liklihood estimation instead of least square estimation and the noise exposure-response curve of the study was logistic regression analysis result. The method was originated to modeling community response rate such as %HA or %A. It can be useful when the subjective response was investigated based on predicted noise level. It is difficult to measure the single source emitting noise such as railway because various traffic noise sources combined in our life. The suggested method was adopted to model in this study and railway noise-exposure response curves were modeled because the noise level of this area was predicted data. The data of this study was used by previous Ko's paper but he dealt the area as combined noise area and divided the data by dominant noise source. But this study used all data of this area because the annoyance response to railway noise was higher than other noise according to the result of correlation analysis. The trend of the %HA and %A prediction model to train noise of this study is almost same as the model based on measured noise of previous Lim's study although the investigated areas and methods were different.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권4호
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• pp.369-375
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• 2001

The statistical regression model is one of the most frequently used clinical analysis methods. It has basic assumption of linearity, additivity and normal distribution of data. However, most of biological data in medical field are nonlinear and unevenly distributed. To overcome the discrepancy between the basic assumption of statistical model and actual biological data, we propose a new analytical method based on artificial neural network. The newly developed multilayer perceptron(MLP) is trained with 120 data set (60 normal, 60 patient). On applying test data, it shows the discrimination power of 0.76. The diabetic risk factors were also identified from the MLP neural network model and the logistic regression model. The signigicant risk factors identified by MLP model were post prandial glucose level(PP2), sex(male), fasting blood sugar(FBS) level, age, SBP, AC and WHR. Those from the regression model are sex(male), PP2, age and FBS. The combined risk factors can be identified using the MLP model. Those are total cholesterol and body weight, which is consistent with the result of other clinical studies. From this experiment we have learned that MLP can be applied to the combined risk factor analysis of biological data which can not be provided by the conventional statistical method.