• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제46권3호
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• pp.162-170
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• 2021

이번 연구는 임업 종사자 중 하나인 국립공원 종사자를 대상으로 진드기 매개 감염병인 SFTS 혈청유병률을 확인하고 관련된 위험요인을 조사하고자 시행하였다. 2016-2017년에 실시한 "쯔쯔가무시증 및 라임병 고위험군에 대한 감염실태 조사" 사업으로 수집된 763명의 혈청 검체와 설문 조사 결과를 이용하였고, 혈청분석은 Double-antigen sandwich enzyme-linked immunosorbent assay로 IgG와 IgM을 포함한 전체 항체를 검사하였다. 국립공원 종사자 763명의 SFTS 혈청유병률은 1.4%였다. 일반적 특성 중 성별로는 여성이 1.7%로 더 높았고, 연령별로는 30-49세에서 2.0%로 가장 높았다. 학력에 따라 고등학교 졸업 이하가 2.5%로 더 높았고, 기관별로는 국립공원사무소분소 및 기타기관이 1.7%로 더 높았다. 근무기간에 따라 15년 이상이 2.2%로 가장 높았으며, 지역적으로는 북부에서 3.1%로 가장 높았다. 다변량 로지스틱 회귀분석 결과 학력, 탐방 프로그램 운영, 매일 작업복을 갈아입음이 최종 모델에 포함되었다. 이 중 탐방 프로그램을 운영할 경우는 교차비가 3.48(95% 신뢰구간=1.01-12.01)로 통계적으로 유의하게 높았다. 학력과 매일 작업복을 갈아입음은 통계적으로 유의하지 않았다. 이번 연구는 진드기에 노출될 수 있는 고위험 직업군인 국립공원 종사자를 대상으로 SFTS의 혈청유병률을 파악하기 위한 조사를 국내에서 최초로 시행하였다는 점에서 의미가 크다. 국립공원 종사자는 진드기 매개 감염병의 고위험 직업군임에도 불구하고 작업 중 SFTS 예방을 위한 작업환경 및 습관과 관련된 예방활동이 부족한 것으로 생각되며, 국립공원 종사자에 대한 체계적인 예방 교육 및 훈련을 보다 강화할 필요가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.392-402
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• 2019

이 연구의 목적은 남자 독거노인과 여자 독거노인을 대상으로 사회 물리적 환경 만족도, 사회적 연결망, 사회활동의 정기적 참여, 주관적 건강수준, 우울감을 중심으로 행복의 예측요인을 확인하는 것이다. 이 연구의 대상자는 '2017년 지역사회 건강조사' 자료로부터 총 2,768명을 최종 선정하였다. 이 연구의 자료분석은 Chi-square test, Mann-Whitney test, 다변량 로지스틱 회귀분석을 활용하였다. 대상자의 일반적 특성은 남자는 605명(21.86%), 여자는 2,163명(78.14%)이었다. 이 연구결과, 남자 독거노인의 유의한 행복 예측요인은 월평균 수입(OR=2.363, 95% CI=1.473-3.791), 기초생활수급권자 여부(OR=1.903, 95% CI=1.144-3.167), 이웃과의 신뢰(OR=2.018, 95% CI=1.263-3.225), 종교활동 참여(OR=2.098, 95% CI=1.314-3.349), 주관적 건강수준(OR=2.753, 95% CI=1.217-6.228), 우울감(OR=0.852, 95% CI=0.803-0.905)이었다. 여자 독거노인의 유의한 행복 예측요인은 월평균수입(OR=2.407 95% CI=1.362-4.253), 기초생활수급권자 여부(OR=1.350, 95% CI=1.019-1.788), 친구와의 접촉빈도(OR=1.879, 95% CI=1.323-2.669), 종교활동 참여(OR=1.372, 95% CI=1.124-1.676), 여가/레저 활동 참여(OR=1.608, 95% CI=1.161-2.228), 주관적 건강수준(OR=5.327, 95% CI=1.347-21.070), 우울감(OR=0.864, 95% CI=0.840-0.890)으로 나타났다. 결론적으로 남자 독거노인과 여자 독거노인의 행복에 영향을 미치는 특성을 고려하여 행복 증진 프로그램이 개발되어야 할 것이다.

• 정신신체의학
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• 제30권2호
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• pp.119-126
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• 2022

연구목적 본 연구는 자기보고식 다면적 인성 검사 청소년용 재구성판(MMPI-A-RF)의 내재화 및 외현화 상위 척도의 임상적 유용성을 살펴보고자 부모 보고식 한국판 아동-청소년 행동평가 척도(K-CBCL)의 내재화 및 외현화 척도와 비교하였다. 방 법 내재화 장애 청소년 43명, 외현화 장애 청소년 44명과 그 부모를 대상으로 MMPI-A-RF와 K-CBCL을 실시하였다. 내재화 및 외현화 장애 집단별 MMPI-A-RF와 K-CBCL의 내재화 및 외현화 척도 간 차이를 검증하기 위해 독립표본 t 검증을 실시하였고 두 평가 도구 간 일치도를 비교하기 위하여 상관 분석을 실시하였다. 더불어 내재화 및 외현화 장애를 유의하게 예측하는 척도를 탐색하기 위하여 단계적 로지스틱 회귀 분석을 실시하였다. 결 과 내재화 장애 집단에서 MMPI-A-RF와 K-CBCL의 내재화 척도 점수가 외현화 장애 집단보다 유의하게 높았고 외현화 장애 집단에서는 외현화 척도 점수가 내재화 장애 집단보다 유의하게 높았다. 상관 분석 결과, 두 집단 모두 MMPI-A-RF와 K-CBCL 간 내재화 척도에 대해서만 유의한 정적 상관 관계를 보였다(각각 r=0.360, p<0.05; r=0.572, p<0.05). 또한 회귀 분석 결과, 내재화 및 외현화 장애를 유의하게 예측하는 척도는 MMPI-A-RF의 내재화, 외현화, K-CBCL의 외현화 척도 순이었다(R²=0.407, p<0.05). 결 론 MMPI-A-RF의 내재화 및 외현화 상위 척도는 청소년 내재화 및 외현화 장애의 각 특징적인 증상들을 신뢰롭게 잘 반영하고 두 장애를 구분하는 데 유용한 평가 도구임을 밝혔다. 더불어 청소년이 외현화 문제를 보이는 경우, 부모가 평가한 K-CBCL의 외현화 척도로 추가적인 정보를 얻는 데 도움을 얻을 수 있겠다.

• 대한영상의학회지
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• 제85권3호
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• pp.566-578
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• 2024

목적 전산화단층촬영(이하 CT) 유도 경피 폐 생검에서 흉막 천자 시에 호흡 시기가 합병증 발생에 영향을 미치는지 조사하는 것이다. 대상과 방법 자유 호흡 중 시행된 폐 생검의 CT 스캔 477개를 후향적으로 검토하였다. 흉막 천자 시 호흡 시기는 자유 호흡 중 얻은 CT 영상에서 목표 결절의 table position의 차이로 분석 평가하였다. 세 가지 호흡 시기(흡기, 중간, 호기)에서의 합병증 발생률을 비교하였다. 기흉에 대한 교란변수를 통제하기 위해 로지스틱 회귀 분석을 하였다. 결과 477건의 시술 중에서 흉막 천자는 227건(47.6%)에서 호기, 108건(22.6%)에서 중기, 142건(29.8%)에서 흡기에서 시행되었다. 기흉 발생률은 호기에서 유의하게 낮았고(40/227, 17.6%; p = 0.035) 중기에서 유의하게 높았다(31/108, 28.7%; p = 0.048). 교란변수를 통제한 후, 호기 시 흉막 천자는 기흉에 대해 독립적인 보호 요인으로 작용하였다(오즈비 = 0.571; 95% 신뢰구간 = 0.360-0.906; p = 0.017). 결론 본 연구 결과는 이미지 유도하 경피적 폐 생검시 호기에서 흉막 천자를 시행하는 것이 기흉 발생률을 감소시킬 수 있음을 보여주었다.

• 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.