• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.329-342
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• 2018

노모그램은 질병의 위험 요인과 예측 확률을 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하는 통계적 도구이다. 본 논문은 만성 폐쇄성 폐질환(chronic obstructive pulmonary disease)의 위험 요인을 이용하여 로지스틱 회귀모형과 순수 베이지안 분류기 모형의 노모그램을 구축하고 이를 비교하였다. 분석 데이터는 국민건강영양조사 6기(2013-2015)를 이용하여 진행하였다. 총 6개의 위험 요인을 이용하였다. 그리고 로지스틱 회귀모형, 순수 베이지안 분류기 모형과 각각의 구축 방법을 이용하여 만성 폐쇄성 폐질환의 노모그램을 제시하였다. 또한, 구축된 두 노모그램을 비교하여 유용성을 살펴보았다. 마지막으로 ROC curve와 Calibration plot을 통하여 각 노모그램을 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권4호
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• pp.619-630
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• 2019

이상지질혈증은 한국인의 대표적인 성인병이며 지속적인 관리가 필요한 만성질환이다. 또한 고혈압이나 당뇨병과 함께 심혈관계 질환의 위험 요인으로 잘 알려져 있다. 하지만 혈관 질환은 검사 없이는 질병 판단을 하기 어려운 것이 현실이다. 본 연구에서는 이상지질혈증의 인지와 예방을 위하여 관련된 위험 요인을 확인한다. 이들을 종합하여 시각화하면서 발병률 예측까지 가능한 통계적 도구 노모그램을 구축하였다. 데이터는 국민건강영양조사 6기, 7기 제1차년도 (2013-2016) 데이터를 사용하였다. 분석 순서로는 먼저 이상지질혈증의 총 12가지 위험 요인을 교차분석을 통해 확인하였다. 그리고 순수 베이지안 분류기를 이용하여 이상지질혈증에 대한 모형으로 노모그램을 구축하였다. 구축한 노모그램은 ROC 곡선과 Calibration plot을 사용하여 신뢰성을 검증하였다. 마지막으로 이전에 제시했던 로지스틱 노모그램과 본 연구에서 제안한 베이지안 노모그램을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.573-585
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• 2018

본 연구에서는 제 2형 당뇨(type 2 diabetes mellitus)의 발병 확률을 예측하기 위해 11가지 위험요인을 가지고 로지스틱 회귀모형과 순수 베이지안 분류기 모형에 적합시킨다. 그런 다음 이를 시각적으로 쉽게 이해하는데 도움을 주는 노모그램 구축 방법을 소개한다. 분석은 2013-2015년 6기 국민건강영양조사 데이터를 가지고 분석하였다. 또 로지스틱 회귀모형에 세 가지 상호작용 항을 넣어 분석의 질을 높이고자 하였고 베이지안 노모그램에 left-aligned 방법을 사용하여 비교하기 쉽게 만들었다. 최종적으로 두 노모그램을 비교하고 효용성을 알아보았다. 마지막으로 ROC 곡선을 이용하여 노모그램이 적절한지 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.269-280
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• 2013

본 논문에서 망막 질환 요인간의 의존도 분석을 위해 효율적인 분류기를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 먼저 여러 베이지안 네트워크 중에서 TAN (Tree-Augmented Naive Bayesian Network), GBN(General Bayesian Network)과 Markov Blanket으로 특징축소된 GBN과의 분류성능과 예측정확률을 비교분석하였다. 그리고 처음으로, 높은 성능을 보인 TAN을 망막 질환 임상데이터의 의존도 분석에 적용하였다. 의존도 분석 결과, 망막 질환의 진단과 예후 예측에 활용의 가능성을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제33권5호
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• pp.555-567
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• 2020

고혈압은 발병률이 꾸준히 증가하고 있을 뿐 아니라, 심혈관 질환과 같은 2차 질병의 주된 위험 요인이 되었다. 게다가 고혈압은 뇌졸중, 혈관성 치매와 같은 다른 합병증을 유발하는 질병이다. 따라서 고혈압 발병률을 예측하는 것은 중요한 일이다. 본 연구에서, 고혈압 발병률을 예측할 수 있는 노모그램을 구축하였다. 데이터는 2013년부터 2016년까지의 국민건강영양조사로부터 얻어졌다. 복합 표본의 특성을 고려하여 Rao-Scott chi-squared test를 통해 고혈압에 영향을 미치는 10가지 요인을 규명하였다. 하지만 로지스틱 회귀분석 시, 흡연 상태와, 운동 유무는 유의하지 않았다. 따라서 8개의 주 효과를 고혈압의 위험요인으로 최종 선별하였다. 그리고 최종 선별된 위험 요인들로 로지스틱 노모그램과 베이지안 노모그램을 제시 및 비교하였다. 마지막으로 ROC curve 그래프와 calibration plot을 통해 노모그램을 검증하였다.