• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1089-1098
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• 2020

본 연구에서는 적조 Cochlodinium Polykrikoide를 기계학습 방법과 정지궤도 해색위성 영상을 활용하여 탐지하는 방법을 제안한다. 기계학습 모형을 학습시키기 위해 GOCI Level2 자료를 활용하였으며, 국립수산과학원의 적조 속보 자료를 활용하였다. 기계학습 모델은 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 랜덤포래스트 모형을 사용하였다. 성능 평가 결과 기계학습을 사용하지 않은 전통적인 GOCI 영상 기반 적조 탐지 알고리즘(Son et al.,2012) (75%)과 비교해보았을 때 약 13~22%p (88~98%)의 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 또한 기계학습 모형 간 탐지 성능을 비교 분석해본 결과 랜덤 포레스트 모형(98%)이 가장 높은 탐지 정확도를 보였다. 이러한 기계학습 기반 적조 탐지 알고리즘은 향후 적조를 조기에 탐지하고 그 이동과 확산을 추적 모니터링하는데 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.

• 정신신체의학
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• 제30권1호
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• pp.46-53
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• 2022

연구목적 이 연구는 전국 온라인 설문 조사인 2018 청소년 건강 행태 조사의 데이터를 분석하여 청소년의 치통과 자살 생각의 연관성을 평가하고자 하였다. 방 법 국내 중·고등학생 62,823명을 대상으로 하였으며, 치통과 자살생각을 포함한 건강 행태에 대한 온라인 자가 보고형 설문 조사에 60,040명이 참여하였다. 다중 로지스틱 회귀 분석을 시행하여 치통과 자살 생각 사이의 관계를 분석하였다. 결 과 자살 생각을 보고한 한국 청소년의 비율은 13.3%이었고, 치통을 경험한 청소년의 비율은 23.4 %였다. 치통을 경험하지 않은 청소년과 비교할 때, 치통을 경험한 청소년이 자살 생각을 경험할 확률이 높았다(OR=1.94, p<0.001). 다중 로지스틱 회귀 모델에서 치통과 자살 생각(AOR=1.24, p<0.001) 의 연관성은 통계적으로 유의하였다. 결 론 한국 청소년의 치통은 사회 인구 통계학적 요인 및 기타 신체적 정신적 건강 요인을 고려해도 자살 생각 증가와 연관되었다. 우울감을 동반한 치통환자의 진료에 있어 자살 위험성의 선별검사가 고려되어야 한다.

• 한국해양생명과학회지
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• 제7권1호
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• pp.37-44
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• 2022

연구는 기름가자미의 성비, 군성숙도 및 주 산란기에 관한 정보를 얻기 위해 수행하였다. 성비(암:수)는 1:0.54 (n=189:103, 암컷 64.7%)였으며, 전장이 증가함에 따라 암컷의 비율이 높아지는 경향을 보였다. 난모세포 발달패턴은 동일 난소 내에서 여러 단계의 난모세포군이 확인되는 난군동기발달형이었다. 로지스틱 회귀모델에 의해 분석된 50% 성숙 전장은 암, 수 각각 28.51 cm과 30.49 cm였다. GSI는 암, 수 각각 4월과 3월에 가장 높았으며, 주 산란기는 4-5월로 분석되었다.

• 한국노년학
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• 제31권1호
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• pp.171-188
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• 2011

본 연구는 Andersen의 의료서비스 이용에 관한 행동모형을 근거로 2008년 장애인실태조사 자료를 분석하여 만 65세 이상 장애노인의 외래 및 입원이용에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. 연구방법은 two-part 모델을 활용하여 장애노인의 외래 및 입원 이용 여부에 대해서는 로지스틱 회귀분석을, 의료 이용량 및 의료비 지출에 대해서는 다중 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 외래와 입원의 이용에 공통적으로 만성질환과 주관적 건강상태 등의 질병요인의 영향이 유의하였고, 의료비 지출에는 의료보장 유형이 결정적 역할을 하고 있었다. 외래에서는 신장장애를 가졌을 때 이용량과 지출이 높았고, 입원에서는 일상생활의 수행에 도움이 필요할 때 입원일수가 증가하였으며, 심장장애와 호흡기장애를 가진 경우 입원료 지출이 유의하게 높았다. 이상의 결과는 장애노인들에게 만성질환 이환이나 일상생활 활동의 전적인 의존을 예방하는 보건의료 서비스의 제공, 의료이용이 높은 내부 장애를 가진 노인에 대한 지속적 보건관리체계의 구축, 그리고 저소득층 장애노인의 보건 의료 접근성 향상을 위한 경제적 지원의 필요성을 시사한다.

• 한국지형학회지
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• 제27권2호
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• pp.1-17
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• 2020

This study evaluated a debris landform distribution potential area map in the southwest region of the Korean peninsula. A GIS spatial integration technique and logistic regression method were used to produce a distribution potential area map. Seven topographic and environmental factors were considered for analysis and 28 different data set were combined and used to get most effective results. Moreover, in an accuracy assessment, the extracted results of the Distribution Potential area were evaluated by conducting a cross-validation module. Block stream showed the highest accuracy in the combination No. 6, and that DEM (digital elevation model) and TWI (topographic wetness index) have relatively high influences on the production of the Block stream Distribution Potential area map. Talus showed the highest accuracy in the combination No. 13. We also found that slope, TWI and geology have relatively high influences on the production of the Talus Distribution Potential area map. In addition, fieldwork confirmed the accuracy of the input data that were used in this study, and the slope and geology were also similar. It was also determined that these input data were relatively accurate. In the case of angularity, the block stream was composed of sub-rounded and sub-angular systems and Talus showed differences according to the terrain formation. Although the results of the rebound strain measurement using a Schmidt's hammer did not shown any difference in topographic conditions, it is determined that the rebound strain results reflected the underlying geological setting.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.354-360
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• 2022

대사성 질환은 국내의 경우 유병률이 26%에 이르는 질환으로 복부비만, 고혈압, 공복혈당장애, 고중성지방, 낮은 HDL 콜레스테롤 5가지 상태 중 3가지를 동시에 가진 상태를 말한다. 본 논문은 농촌진흥청의 소비자패널 데이터와 건강보험공단의 진료 데이터를 연계하여 식품 소비 특성을 통해 대사성 질환자군과 대조군으로 나누는 분류 모델을 생성하고 차이를 비교하고자 한다. 기존의 국내외에서 연구된 많은 대사성 질환과 식품 소비 특성 관련 연구는 특정 식품군이나 특정 성분의 질환 상관성 연구이며, 본 논문은 일반 식사에서 포함하는 모든 식품군을 고려한 로지스틱 회귀를 이용한 분류 모델, 의사결정나무 기반 분류 모델, XGBoost를 활용한 분류 모델을 생성하였다. 세 가지 모델 중 정확도가 높은 모델은 XGBoost 분류 모델이지만, 정확도가 0.7 미만으로 높지 않았다. 향후 연구로 환자군의 식품 소비 관찰 기간을 5년 이상으로 확대하고 섭취한 식품을 영양적 특성으로 변환한 후 대사성 질환 분류 모델 연구가 필요하다.

• 사회복지연구
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• 제49권1호
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• pp.5-28
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• 2018

개인의 건강에 부정적인 영향을 미치고 높은 사회경제적 비용 부담을 초래하는 흡연은 예방이 가능하다는 측면에서 중요한 사회문제로 인식되고 있지만, 성인 흡연자의 금연의도에서 행동으로의 종단적인 변화 패턴을 살펴보는 연구는 매우 제한적이다. 따라서 본 연구는 3~11차의 한국복지패널 자료를 활용하여 한국 성인 흡연자 4,968명의 금연행동의 변화 패턴을 반복측정 잠재계층 모형을 사용하여 확인하였다. 반복측정 잠재계층 분석 결과, 본 연구는 (1) 지속적으로 금연 실행/유지 단계에 있는 집단(33.6%) (2) 금연 숙고/준비 단계에서 금연 실행/유지 단계로 변화하는 집단(14.8%), (3) 지속적으로 숙고/준비 단계에 머무르는 집단(29.6%), (4) 지속적으로 숙고이전 단계에 머무를 집단(22.1%)의 4개의 잠재적 집단을 확인하였다. 또한 다항로지스틱 분석을 통하여 금연행동 변화 패턴과 인구사회학적 요인 및 임상적 특성(우울수준 및 음주행동) 간 연관성을 살펴보았다. 다항로지스틱 회귀분석 결과 높은 우울수준과 음주를 하는 흡연자의 경우 지속적 금연 실행/유지 단계의 집단보다는 지속적 숙고 이전 단계에 속할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 금연을 전혀 고려하지 않고 있는 숙고 이전 단계의 사람들과 지속적으로 숙고/준비 단계에 머무를 사람들에 대한 타켓화된 접근이 필요함을 시사한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.185-194
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• 2014

한국에서 만성위염은 10명당 한 명 꼴로 발생하는 질병이다. 만성위염을 진단하기 위해서 일반적으로 내시경 검사를 하지만 이는 환자에게 고통을 주고 비용이 비싸다는 단점을 가지고 있다. 한편 비침습적이고 저비용인 전통한방의학의 맥진에 따르면, 오른쪽 손목의 '관' 위치에서 비위의 기능적 이상을 진단할 수 있다. 본 연구에서는, 전통한방의학의 견해에 따라 오른쪽 손목 '관' 부위의 맥파를 분석하여 만성위염 판별모델을 개발하였다. 모델의 판별률을 비교하기 위해, 피크-밸리 검출법과 가우시안 모델을 적용한 상이한 방법의 특징점 추출방법에 대해 선형판별분석 기법과 로지스틱 회귀분석법을 적용해 보았다. 그 결과, 판별모델과 특징점 추출 방법에 따라 77%~89%의 민감도와 72%~83%의 특이도를 보였고 각 모델의 평균 판별률은 약 80% 내외로 얻어졌다. 구체적으로, 가우시안 모델이 상대적으로 우수한 민감도(89.1%와 87.5%)를 보인 반면, 피크-밸리 검출법은 우수한 특이도(82.8%와 81.3%)를 보였고, 평균적인 판별률에 있어서는 가우시안 모델이 1.2% 정로 앞섰다(80.9% vs 79.7%). 결론적으로, 전통의학적 맥진원리에 기반한 요골동맥 맥파의 특성을 이용하여 유의미한 만성위염 판별모델을 얻을 수 있었고, 민감도에 있어서 가우시안 모델이 더 우수하였고, 특이도에 있어서 피크-밸리 검출법이 더 우수하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.127-135
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• 2021

산란계사와 같이 매우 좁은 환경에서 많은 개체를 사육하는 경우 작은 환경 변화에도 큰 피해를 받을 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 끊임없이 소리를 발생하는 산란계의 특성을 이용하여 산란계 발성음 분석 시스템을 제안한다. 기존의 산란계 발성음 시스템은 산란계사의 제한된 상황만을 고려하거나 실제 산란계사에 적용하기에는 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 본 논문에서는 MFCC 특징 벡터를 이용한 9가지의 산란계 소리 분석을 통해 실제 산란계사 환경에서 발생하는 수 있는 7가지의 상황을 실시간으로 감지할 수 있는 새로운 산란계 발성음 분석 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 분석 모델을 실제 산란계사에서 성능 평가를 진행한 결과, 평균 AUC 0.93의 분류 성능을 나타내어 기존의 주파수 기반의 특징 분석 방법에 비해 약 43% 향상된 결과를 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.576-583
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• 2020

이 논문은 최근 엄청난 성장을 하고 있는 유튜브의 댓글 중 스팸 댓글을 판별하는 기법을 제안한다. 유튜브에서는 광고를 통한 수익 창출이 가능하기 때문에 인기 동영상에서 자신의 채널이나 동영상을 홍보하거나 영상과 관련 없는 댓글을 남기는 스패머(spammer)들이 나타났다. 유튜브에서는 자체적으로 스팸 댓글을 차단하는 시스템을 운영하고 있지만 여전히 제대로 차단하지 못한 스팸 댓글들이 있다. 따라서, 유튜브 스팸 댓글 판별에 대한 관련 연구들을 살펴 보고 인기 동영상인 싸이, 케이티 페리, LMFAO, 에미넴, 샤키라의 뮤직비디오 댓글 데이터에 6가지 머신러닝 기법(의사결정나무, 로지스틱 회귀분석, 베르누이 나이브 베이즈, 랜덤 포레스트, 선형 커널을 이용한 서포트 벡터 머신, 가우시안 커널을 이용한 서포트 벡터 머신)과 이들을 결합한 앙상블 모델로 스팸 탐지 실험을 진행하였다.