폐암 환자의 생존율을 예측할 때 미국암연합회(AJCC)의 TNM병기 분류체계에 의해 진단되는 최종병기를 많이 사용한다. 최종병기는 폐암환자의 임상데이터 중 하나로 종양의 위치, 크기, 전이정도를 고려하여 환자의 폐암 상태를 판별하는 정보이다. 최종병기는 개략적인 환자의 상황을 설명하는 데 효과적이지만, 보다 구체적인 생존분석을 위해서는 임상데이터 뿐만 아니라 PET/CT와 같은 영상 데이터를 함께 분석해야 한다. 이 논문에서는 데이터 과학적 접근을 통해 폐암환자의 임상데이터, CT영상과 PET영상 등 다양한 종류의 데이터를 함께 활용하는 생존분석기법을 검토한다. 실험을 통해 다중 모드 데이터를 활용하는 생존분석을 위해 비선형모델 개발과 Feature임베딩 기법 고도화가 필요함을 확인하였다.
심정지는 초기 대응에 따라 생존율과 예후에 영향을 미치는 중요한 응급 상황이다. 특히 병원밖심정지(out-of-hospital cardiac arrest, OHCA)의 경우, 119 구조대의 초기 조치가 심정지 환자의 생존율을 높이는 데 결정적인 역할을 한다. 그러나 국내에서는 수보요원의 수가 제한적이지만 다량의 신고 전화에 응대해야 하는 현실이다. 이런 상황에서 머신러닝 기반의 OHCA 탐지 프로그램은 수보요원의 보조 역할로 심정지 환자의 생존률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 머신러닝 기반의 심정지(OHCA) 탐지 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 수보요원과 신고자의 통화 녹취록을 분석하여 심정지 여부를 판단한다. 제안한 모델은 수보요원 및 신고자와의 통화를 자동으로 전사하는 모델, 텍스트 기반의 심정지 탐지 모델, 그리고 프로그램 개발을 위한 서버와 클라이언트로 구성되어 있다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 모델은 F1 점수 기준으로 79.49%의 성능을 보였으며, 수보요원과 비교하여 심정지 감지 시간을 15초 단축하였다. 이 연구는 소규모 데이터셋을 사용하였음에도 불구하고, 심정지 기반의 탐지 프로그램이 수보요원의 보조 역할로 심정지 생존률에 기여할 수 있음을 입증하였다.
유전독성물절외 검출과 평가에 용이하게 사용할 수 있는 모델 시스템의 개발 및 DNA 회복기작을 규명할 목적으로 수종의 돌연변이, 발암원을 이용하여 배양 포유동물세포 및 어류세포에서 세포생존률, DNA 합성 및 복제억제의 양상 등을 비교 분석하였다. MMS및 MNNG 와 같은 알칼라제는 CHO 세포에서 유의한 DNA 합성저해, DNA 복재억제, DNA 단사절단 및 비주기성 DNA 합성률의 증가를 유발하였다. Benzo(a)pyrene과 3-methylcholanthrene좌 같은 DNA 상해 전구물질의 경우 유전독성 여부의 판정에는 반드시 S-9/15과 같은 대사활성계 또는 mouse embryonic fibroblast와 같은 대사 활성능이 있는 세포와의 co-culture system들이 필요함을 확인하였으며, 이들에 의한 DNA 상해와 복재억제 유도의 작용양상은 자외선의 작용양상과 유사하였다. 배양 어류세포에서 자외선에 의한 세포생존율의 측정, 광재활성능의 분석 및 자외선에 의해 유발된 피리미딘 이량체 절제능 검토 및 DNA 합성 저해능의 결과를 분석함으로써 유전독성 평가를 위한 모델 시스템 구축의 기초결과를 얻었다.
최근 산업체, 공공기관 등 거의 모든 분야에서 인터넷 기술을 이용한 클라이언트/서버환경으로 시스템을 구축하고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 DIS와 ADS의 개념을 이용한 전투 시뮬레이션을 수행하여 기존 모델의 비현실적인 가정과 문제의 난이도로 인한 여러 제약을 해결할 수 있으며 시간 및 시스템의 활용면에서 효율의 증가에 대한 모델을 구현하였다. 본 전투 시뮬레이션 모델은 인터넷 프로토콜의 표준으로 자리하고 있는 TCP/IP를 이용한 것이기 때문에 이동통신을 이용한 무선 데이터는 물론, 인터넷 접속이 가능한 곳이라면 어떠한 환경에서도 수행이 가능하다. 노드에서 시뮬레이션이 종료되면 여기서 발생한 생존 대수, 발사시간 분포 등의 정보는 서버에서 적절한 의사결정을 수행한 후 다른 노드로 전달하게 된다.
노년층뿐만 아니라 청년층에 속하는 성인들 사이에서도 병원 외 심장정지(OHCA)를 겪는 심장질환자의 수가 증가하고 있다. 자동심장충격기(AED)는 병원 외 심장정지 환자의 생존율을 개선하는 데 있어 긴요하다. 심장정지 생존율은 제세동 시간에 대하여 지수적으로 감소(decline exponentially)하는 것으로 밝혀졌으나, 자동심장충격기의 최적 배치에 있어 심장정지 생존율의 이러한 특성을 반영한 국내 연구가 미미한 상황이다. 본 연구에서는 자동심장충격기의 최적 입지를 결정하기 위하여 exponential decay coverage 함수를 갖는 최대 gradual coverage 입지 모델에 대하여 고찰하였다. exponential decay coverage 함수는 심장정지 환자의 생존율에 대한 과다추정을 완화한다. 향후 시뮬레이션을 통하여 랜덤한 행인 위치 및 이동을 반영함으로써 행인의 심정지 대응에 있어 창발적인(emergent) 특징을 식별할 수 있는 시설 입지 모델이 개발될 것으로 예측된다.
무선 센서네트워크는 센싱 지역에 분산되어 있는 초소형 센서 노드들이 감지/처리한 데이터를 수집노드로 전송하여 원격의 사용자가 센싱 지역의 상황인지를 가능하게 하는 유비쿼터스 컹퓨팅의 기반 네트워크이다. 전력 사용이 극히 제한된 센서 노드를 이용하여 무선 센서 망을 구성, 유지하며 데이터를 수집하기 위해서는 효율적인 망의 형태와 이에 따른 네트워크 배치 전략을 필요로 한다. 클러스터 기반 네트워크의 형태는 밀집도가 높은 센서네트워크에서 데이터병합을 수행하고 노드간 에너지 소비 균형을 이루기 위한 효과적인 구조이다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 단일 홉 전송 구조에서 데이터 수집률을 높이고 노드간 에너지 사용의 균형을 이루게 하여 네트워크의 생존시간을 최대화할 수 있는 네트워크 배치 방법을 제안하였다. 클러스터링 기법에 따른 에너지 소비 모델을 분석하고 이를 통해 노드의 적절한 밀집도를 산출하였다. 싱크로부터 멀어질수록, 센서필드의 중앙보다는 외곽에 노드의 배치를 조밀하게 배치하여 네트워크의 생존시간을 늘렸다. 시뮬레이션을 통해 효율적인 네트워크의 배치가 노드간 에너지 소비의 균형을 이루도록 하여 네트워크의 생존시간을 늘일 수 있음을 확인하였다.
공변량에 결측이 발생한 Cox 비례위험 모형을 적합할 때, 결측이 발생하는 개체를 모두 제거한 후 분석을 실시한다면 정보 손실에 의해 비효율적이고 결측의 발생 메커니즘이 완전 임의 결측(missing completely at random; MCAR)이 아니라면 모수의 추정값에 편향이 발생할 수 있다. Cox 비례위험 회귀모형의 공변량에 결측이 있는 경우 적용할 수 있는 여러 가지 방법들이 제안되어져 왔으나 이 분석들은 선택모델(selection model)에 기반하고 있다. 본 연구에서는 Little (1993)이 제안한 패턴-혼합 모델(pattern-mixture model)을 사용하여 Cox 비례위험 회귀모형에서 생존시간과 결측 메커니즘의 결합분포를 모델화 하고, 여러 가지 제약에 근거한 생존 분석의 결과를 비교하였다. 모의실험을 통해서 패턴-혼합 모델의 제약(restrictions)에 따른 모수 추정의 민감도를 확인하였고 결측을 무시한 채 분석한 결과 및 선택모형에 근거한 분석결과와 비교하였다. 패턴-혼합 모델의 제약에 따라 공변량의 결측으로 인한 모수 추정의 민감성 정도를 쥐백혈병 자료 예제를 통해 설명하였다.
STCW협약에 따른 기초안전(재)교육 및 상급안전(재)교육 등과 같은 선원 해상생존교육은 해상에서 비상상황이 발생할 경우 선원들의 생존율을 증대시켜줄 수 있는 필수교육이다. 그리고 IMO 모델코스에 따른 선원안전교육을 효과적으로 수행하기 위해서는 선원들이 다양한 안전장비에 대한 이론 및 실습교육이 병행되는 것이 매우 중요하다. 따라서 이 연구는 IMO 모델코스에서 요구하는 해상생존교육과정에 근거한 실습시설을 파악하고, 국내외 교육기관의 운영 실례를 바탕으로 관련 시설을 비교 분석하여 선원 안전교육시설 개선방안을 다음과 같이 마련하였다. 첫째, 해상탈출설비(슬라이드, 슈트 등) 등과 같은 최신화된 교육장비를 비치하여, 선원들이 다양한 안전장비를 직접 체험할 수 있는 교육환경을 구축해야 한다. 둘째, 조파, 풍동, 강우, 암막장치 등과 같은 해상환경 재현시설의 설치하여 학습자가 현실적인 비상상황을 직 간접적으로 체험해 볼 수 있는 교육환경의 구축해야 한다. 셋째, 체험교육, 시청각교육, 시뮬레이터 교육과 더불어 가상현실 교육장비를 통한 층위별 맞춤교육을 개발하고 확대시킬 필요가 있다.
실직자의 재취업 실태 및 실업기간에 관한 실증연구는 지난 수 십년간 실업(고용)보험의 연구에 있어 중요한 부분을 차지하여 왔지만, 우리나라에서는 이러한 주제에 관한 체계적 실증 연구가 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 1996년 7월부터 1997턴 12월까지 18개월간 총 60,141명의 실업급여 수급권자 중 1997년 6월까지의 실업급여 수급권자 40,175명을 대상으로 생존분석의 Life table 분석과 Accelerated Failure Time 모델분석을 실시하여, 실직자 및 실업급여 관련 변수들이 실업탈피 기대기간(expected unemployment period)에 미치는 영향력을 측정 분석하였다. 생존분석결과 최장 실직기간까지 실업상태로 남아있는 수급권자들의 비율(누적생존율)이 64.83%나 되었다. Accelerated Failure Time 모델 중 Log-Normal Model에 의한 분석결과 교육수준과 상시근로자수를 제외한 대부분의 독립변수들이 재취업까지의 기대기간에 통계적으로 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 실종분석 결과를 바탕으로 고학력, 고임금을 받던 화이트칼라 노동자들에 대한 적극적 노동시장정책의 필요성과 지역 및 업종의 재취업여건 차이를 감안한 실업대책의 필요성을 제언하였으며, 실업급여의 제도적 변수가 나타내는 순수한 효과를 파악하기 위한 다각적인 후속연구의 필요성을 제기하였다.
2020년 발생한 코로나19는 전세계적으로 지속적인 피해를 미쳤으며, 특히 하늘길 봉쇄 및 외출 자제로 인해 스마트 관광산업은 경제적 직격탄을 맞았다. 해외여행과 국내여행이 크게 감소된 상황에서 계속되는 적자로 인해 휴업과 폐업을 하는 관광호텔들이 늘어나고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 행정안전부의 인허가 데이터를 수집한 후 시각화하여 관광숙박업의 운영 현황을 파악하였다. 머신러닝 분류 알고리즘을 적용하여 관광호텔의 생존 예측 모델을 구현하였고 앙상블 알고리즘을 활용하여 예측 모델의 성능을 최적화하였으며 5-Fold 교차검증으로 모델의 성능을 평가하였다. 관광호텔의 생존율이 다소 감소할 것으로 예측되었으나 실제 생존율을 코로나19 이전과 큰 차이를 보이지 않는 것으로 분석되었다. 본 논문의 호텔업 영업 상태 예측을 통해 관광숙박업 전체의 운영 가능성 및 발전 동향을 파악할 수 있는 근거로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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