무선선서네트워크의 주요 응용분야 중 하나가 유비쿼터스 헬스케어 시스템이다. 하지만 무선센서네트워크가 가지고 있는 과제중의 하나는 데이터 중에 나타나는 높은 손실 율이다. 바이오 센서로부터 들어오는 데이터는 기지국에 도착되지 않을 수 있으며, 이 값은 손실 값(missing value)이 된다. 본 논문은 기지국에서 데이터를 수집하고, 손실 값을 처리한 후, 증상 패턴에 따라 건강상태를 분류하여, 비상시에 적절한 행동을 취할 수 있도록 하는 헬스케어 모니터 에이전트(HMA)를 제안한다. 이 에이전트는 유비쿼터스 헬스케어 환경에 적용되며, 건강상태를 인지하기 위한 증상패턴으로 바이오 센서 및 환자의 가족력으로 부터 생성된 데이터를 사용한다. 손실 값이 나타나면 HMA는 분류하기 전에 증상패턴의 손실 값을 채우기 위한 예측 알고리즘을 수행한다. 시뮬레이션 결과 HMA를 사용한 예측알고리즘이 다른 방법들에 비해 더 정확하게 증상패턴을 분류함을 보여주었다.
에드워드병은 양식넙치에 있어 치료가 어렵고, 모든 성장 단계에서 지속적으로 장기간에 걸쳐 어체 내에 존재하면서 대량 폐사까지 이어지는 경우가 많다. 본 논문에서는 의사결정 나무 기법을 이용하여 발병한 양식넙치의 다양한 증상 데이터를 기반으로 전체 수온 구간 및 저수온, 저-고수온, 고수온, 고-저수온 구간으로 나누어 에드워드병의 증상 패턴을 분석하였다. 실험을 통해 분석된 의사결정 나무의 증상 패턴에는 간 결절을 비롯하여 간 출혈, 간 조직 변성 등 간의 증상이 에드워드병의 판별 기준으로 선택되었다. 선택된 증상은 에드워드병의 주요한 증상으로 알려진 것이며, 분석된 결과가 에드워드병의 증상 패턴을 성공적으로 찾아주고 있음을 수산질병전문가의 자문을 통해 확인하였다.
본 논문은 항정신병 약물의 복용량에 따른 음성 특징의 상관관계 분석을 수행하였다. 항정신병 약물의 대표적 부작용 중 하나인 추체외로 증상(ExtraPyramidal Symptoms, EPS) 발생에 따른 음성 특징의 패턴을 알아보기 위하여, 문장 개발을 통해 한국어 기반 추체외로 증상 음성 코퍼스를 구축하였다. 수집된 자료는 추체외로 증상 군과 비 추체외로 증상 군으로 나누어 음성 특징 패턴을 조사하였으며, 특히 추체외로 증상 군의 높은 음성 특징 상관관계를 보였다. 또한, 발화 문장의 종류가 음성 특징 패턴에 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었으며, 이를 통해 음성 특징을 기반한 추체외로 증상의 조기 발견 가능성을 기대해볼 수 있었다.
산업화가 진행된 세계 주요 선진국들은 의학의 발달과 평균 수명의 증가로 고령화의 위기를 겪고 있다. 인구 고령화에 따라 치매 인구도 크게 증가하였다. 치매 인구의 증가는 국가와 가정의 물질적, 인적 비용을 증가시키고 있다. 이와 같은 사회문제를 해결하고 효율적인 치매 환자 관리를 위한 방법이 필요하다. 관찰 대상자가 치매 증상과 비슷하게 행동한다면 치매를 의심해 볼 수 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 사용하여 대상자의 행위 정보를 수집하고 디지털화한다. 디지털화 된 행위정보를 치매 증상의 행동 패턴과 비교하여 관찰 대상자의 행동이 치매 증상인지 정상적인 활동인지 판단할 수 있는 방법을 소개한다.
파킨슨병은 임상적으로 인지 및 신경정신과 증상을 포함한 다양한 운동 및 비운동 증상으로 특징지어진다. 이러한 다양한 증상을 통합하여 임상적 하위유형(clinical subtype)으로 분류하는 것은 초기 치료 개입에 유용할 수 있다. 본 연구에서는 치매로 진단받지 않은 파킨슨병 환자의 운동, 인지, 신경정신증상과의 상관관계 패턴을 확인하고자 한다. 파킨슨병으로 진단받은 104명의 환자에게 운동 및 인지기능 검사와 신경정신증상에 대하여 종합적인 평가를 시행하였다. 인구통계학적 요인과 운동, 인지, 신경정신증상을 포함한 변수 사이의 상관관계를 확인하고 임상적 하위유형을 추출하기 위하여 요인분석을 실시하였다. 분석결과 1개의 운동관련 요인과 3개의 인지관련 요인 및 4개의 신경정신과적 요인이 추출되었다. 본 연구결과 상관관계의 특성이 파킨슨병의 질병과정에서 특징적인 동반증상 패턴을 가질 수 있음을 확인하였으며, 이를 통해 향후 하위유형을 확인하고 치료적 전략을 수립하는데 유용할 수 있을 것으로 사료된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1273-1281
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2014
현대사회에서는 다양한 산업 기술의 고도화와 함께 여러 가지 재료와 집적기술의 발전으로 화장품 산업 전반에도 많은 종류의 화장품이 출시되고 있는 실정이다. 이와 함께 화장품법의 독립과 화장품의 전 성분 표시제가 도입되었다. 웰빙시대인 요즈음에는 질 좋은 삶의 추구를 위해 생활관리, 생체리듬, 올바른 자세, 스트레스 증상과 같은 생활패턴에도 많은 관심을 갖게 되었다. 이들 생활패턴은 삶의 질과 건강뿐만 아니라 피부 관리와도 관련이 있을 것으로 판단하여 기능성 화장품의 인지도와 생활패턴과의 관계를 알아보기 위하여 설문조사를 하였다. 그 결과는 화장품 인지도 관련 16문항 중 문항 3, 문항 5, 문항 6 및 문항 11은 대학교 간 응답에 유의한 차이가 있음을 보였다. 또한, 생활패턴과의 교차분석 결과는 응답연도와 스트레스 증상 간, 응답연도와 올바른 자세 간에는 응답에 유의한 차이가 있음을 보였다. 끝으로, 성별과 생체리듬, 성별과 올바른 자세 및 성별과 스트레스 증상 간에는 응답에 유의한 차이가 있음을 알 수 있었다. 향후 과제로는 일반인을 대상으로도 동일한 조사를 하여 이들간의 차이를 조사해 볼 필요성이 있는 것으로 생각된다.
총 28일에 걸친 매일의 불편감 증상점수에 근거하여 월경 전 증후군을 가린 후, 임상에서 의료인의 진단시 유용하게 사용될 수 있는 월경 전 증후패턴의 시작점을 추정한다. 이러한 추정에 앞서 불편감 증상점수가 과연 변화 추세를 보이는가의 검정이 우선되어야 하며, 모수적 단순회귀식에 의한 검정법과 비모수적 검정법을 적용한다. 실제 여성에게서 수집된 자료에 적용하여 분석한다. 증상점수의 직선적인 변화시점을 알아내는 단순회귀 방법과 직선 형태를 가정하지 않는 비모수적 검정법은 최적이 되는 상황이 서로 다를 것이며, 이를 모의실험으로 알아본다.
본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 통계청에서 제공하는 한국 표준 질병 사인 분류표(K.C.D)를 기초로 질병을 분류한 후, 질병을 도출하고 애매한 증상의 차이의 정도를 퍼지 추론기법을 사용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 한방 질병 분류 시스템을 제시한다. 기존의 FCM 알고리즘은 입력 벡터들과 각 군집 중심과의 거리를 이용하여 측정된 유사도에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 하지만 측정된 패턴과 군집 공간상의 패턴들의 분포에 따라 바람직하지 못한 군집화 결과를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 군집들의 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 기존의 FCM 알고리즘으로 군집화 한 결과를 재 군집화 하여 군집화의 정확성을 개선시킨 후, 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법을 적용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병을 분류한 후, 퍼지 제어 기법으로 질병을 추출함으로써 기존의 한방 자가진단 시스템 보다 정확하게 질병을 도출한 것을 확인하였다.
생활 수준 향상과 더불어 건강에 대한 관심도가 많이 증가하고 있다. 현대인의 생활 패턴이 편리하고 다양해짐으로써 상대적으로 움직임은 줄어들고 있다. 이러한 생활 패턴변화는 우리의 건강에도 영향을 미치고 있으며, 이를통해 나타난 건강 이상신호도 다양하고 복잡하게 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 하지정맥류로 인한 이상증상을 측정하기 위한 장치가 필요하며, 이와 같은 장치개발을 위해서 하지정맥류 기초연구자료에 관하여 살펴보고자한다. 이를 통해 향후 장치개발을 위한 기본 연구로 활용하고자 한다.
이 연구의 목적은 중첩성 뇌전증을 발견하고, 처음 기록된 30분 뇌파 패턴을 통하여 경련 가능성을 알아보고자 한다. 국제표준 10~20법을 통하여 전극을 부착하였다. 2014년 1월부터 2015년 12월까지 중환자실에 입원한 경련 의심 환자를 대상으로 하였다. 뇌파의 패턴은 주기적 방전파, 전반적 주기적 방전파, 버스트 억제파, 초점 뇌전증파, 비대칭 배경파, 전반적 서파, 삼상성 형태의 일반화 된 주기적 방전파 등 7 가지 범주로 분류하였다. 원인별 분류는 5가지 범주로 구분하였다. 전체 128명 중 평균 나이는 $56.9{\pm}17.5$였고, 남:여 비율은 74:54명이였다. 평균 뇌파검사 기간은 $5.5{\pm}5.1$일 이었고 최장 33일 이였다. 주기적 방전파(N=7), 전반적 주기적 방전파(N=10), 버스트 억제파(N=6), 초점 뇌전증파(N=19), 비대칭 배경파(N=24), 전반적 서파(N=51), 3상 형태의 일반화 된 주기적 방전파(N=11)이었다. 중첩성 뇌전증 환자의 원인은 원발성 증상성(N=4), 급성원발성 증상성(N=9), 급성 증상성(N=6), 진행성 뇌병증(N=2), 열성경련(N=1)이었다. 지속적 뇌파모니터링 검사는 중첩성 뇌전증을 발견하는데 유용한 검사이고, 뇌파 패턴을 통하여 경련 발생 유무를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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