• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.76-78
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• 2008

• 월간산업보건
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• s.212
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• pp.35-38
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• 2005

• Fire Science and Engineering
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• v.20 no.1 s.61
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• pp.98-103
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• 2006

This paper analyzed deaths caused by fires using the Annual Report on the Cause of Death Statistics (based on vital registration) published by the Korea National Statistical Office. The number of fire deaths and the fire death rates of all deaths have started to decrease since the height in 1993. The younger groups have increasingly more fire deaths than the older groups. While children groups(age 10 and under) have decreased in their deaths caused by fires, the older groups (65 and over) tend to increase. Males are more likely to have a risk than females in all age groups. Fire death rates per 100,000 populations by age group suggest very high rates in the older groups. Although there are few changes in death rates caused by fires of all deaths, young children (age 4 and under) and older adults (age 75 and over) have a higher risk than any other age groups.

• RED RIBBON
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• s.63
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• pp.8-9
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• 2005

폐포자충 폐렴은 과거 에이즈 환자의 표지질환이었으나 최근 적절한 항바이러스제의 병합요법(HAART)과 예방요법으로 환자들이 많이 감소하였다. 적절한 병합요법과 예방요법을 시행하면 폐포자충 폐렴의 발생률은 $0\%$에 가깝다. 그러므로 적절한 시기에 HAART와 같은 예방요법을 시행하는 것이 발생의 예방을 위해 가장 중요하다.

• 월간산업보건
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• s.190
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• pp.45-46
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• 2004

• 월간산업보건
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• s.197
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• pp.38-43
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• 2004

• Journal of Teachers' Pension
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• v.2
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• pp.181-206
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• 2017

출산율 하락과 기대여명 증가에 따라 인구구조의 고령화가 급격히 진행되고 있다. 이에 따라 소득보장이나 건강보장과 같은 사회보장제도의 장기 재정 불안정과 관련된 사회적 우려가 높다. 여러 세대를 거쳐 사회보장제도를 안정적으로 유지하기 위해서는 제도의 장기적 재정 상태에 대한 정확한 전망이 요청된다. 재정 상태에 대한 정확한 진단은 장기 재정 안정화를 위한 가장 기본적인 전제 조건이며, 정확한 재정 상태에 대한 평가 없이 재정 안정화를 위한 사회적 합의를 도출하는 것은 가능하지 않다. 본 연구는 사학연금의 장기 재정 전망에 필요한 사망률 전망 방법을 검토함으로써 사학연금 장기 재정 전망 작업의 정확성과 신뢰성을 높이고자 하는 목적을 가지고 있다. 보다 구체적으로, 본 연구는 연앙인구 및 사망 건수 자료가 제한적인 동시에 단기 시계열 자료만이 존재하는 사학연금 데이터베이스의 특성을 반영한 사망률 전망 모형을 구축하고 있다. 사학연금 남성 사망률 전망과 관련하여 본 연구에서 제안하는 모형은 목표 집단의 사망력 패턴과 밀접히 연관된 준거 집단을 통합적으로 모형화하는 정합적 사망률 모형(coherent mortality model)이다. 반면 관측된 사망 건수가 매우 제한적인 관계로 사학연금 데이터베이스에 기초하여 사망률을 전망하기 쉽지 않은 여성 사망률의 경우 통계청 장래인구추계에서 전망된 성별 사망확률 격차가 사학연금에도 적용될 수 있다는 가정하에 사학연금 여성 사망률을 전망하는 방법을 제안하고 있다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.17 no.1
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• pp.79-90
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• 2023

The study is to estimate the social costs of premature deaths due to nuclear power plant(NPP) accidents, by resorting to the contingent valuation method(CVM) which is used to estimate the value of a statistical life(VSL). The VSL estimate is about 3.55 billion won, which is multiplied by some 1.8 million premature deaths due to the accidents in world history of NPP, to get a maximum social cost of 1,952 trillion won. This estimate is equivalent to the 2022 real GDP of Korea. The annual average number of premature deaths and the resulting average social cost is 26,000 and 28 trillion won, respectively. The social cost of premature deaths due not only to accidents, but also the air pollutants from fired power plants(FPP) during 1987~2021 is estimated to be 26,919 trillion won. This is equivalent to 2021 US GDP, and is about 3,000 times higher than that for NPP of 9 trillion won. In 2021, the estimated social costs of FPP and NPP are 1,075 trillion won and 292 billion won, respectively. For South Korea, the study suggests to adapt an energy mix of increased share of electricity production for NPP relative to FPP, given that the 2050 carbon neutrality strategy of Korea is expected to lead to an increased share of renewable energy in electricity production. The study emphasizes accumulating the number of CVM-based VSL studies to ensure efficient energy policies.

• The Monthly Diabetes
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• s.259
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• pp.12-13
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• 2011

혈관은 혈액을 온몸으로 순환시키는 관으로 인체의 모든 장기는 혈관을 통해 영양을 공급받는다. 그러므로 혈관 내에 찌꺼기가 쌓이고 두꺼워지면 심근경색, 뇌졸중, 혈류장애 등과 같은 혈관질환 발병률을 높이고 최악에는 사망으로 이어진다. 통계청의 자료에 의하면 작년 한 해 뇌혈관질환이 사망률 2위, 심장질환이 3위를 차지하면서 한국인의 사망원인 대다수가 혈관질환과 관련 있는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.5
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• pp.21-28
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• 2022

All health problems that occur in the circulatory system are refer to cardiovascular illness, such as heart and vascular diseases. Deaths from cardiovascular disorders are recorded one third of in total deaths in 2019 worldwide, and the number of deaths continues to rise. Therefore, if it is possible to predict diseases that has high mortality rate with patient's data and AI system, they would enable them to be detected and be treated in advance. In this study, models are produced to predict heart disease, which is one of the cardiovascular diseases, and compare the performance of models with Accuracy, Precision, and Recall, with description of the way of improving the performance of the Decision Tree(Decision Tree, KNN (K-Nearest Neighbor), SVM (Support Vector Machine), and DNN (Deep Neural Network) are used in this study.). Experiments were conducted using scikit-learn, Keras, and TensorFlow libraries using Python as Jupyter Notebook in macOS Big Sur. As a result of comparing the performance of the models, the Decision Tree demonstrates the highest performance, thus, it is recommended to use the Decision Tree in this study.