• 스마트미디어저널
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• 제7권3호
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• pp.22-28
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• 2018

미세먼지 등 다양한 원인으로 한국의 대기 오염 문제가 점점 심해지고 있다. 대기 오염 문제가 심해짐에 따라 많은 사람들이 미세먼지에 대한 관심과 건강에 대한 불안이 높아지고 있다. 따라서 미세먼지가 미치는 영향과 어떤 질환과의 상관관계가 있는 지에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 단순히 미세먼지가 호흡기 및 심혈관 질환, 고혈압 그리고 당뇨병과 같은 특정 질환과의 관계가 있다고 분석하고 있다. 이에 본 논문에서는 진료내역정보 공공데이터를 활용하여 2016년도 월별 진료횟수가 가장 높은 진료과목 10개를 추출하고 피어슨 상관계수를 사용하여 미세먼지가 어떤 진료과목과 관계가 있는지 분석한다. 그리고 더 세분화하여 미세먼지와 성별과 연령대에 따른 진료과목과의 상관관계를 분석한다. 미세먼지와 진료과목이 가장 강한 양의 상관관계인 여성-중년군은 2011년부터 2015년까지의 상관관계를 분석하고 회귀 분석을 통해 연관성 계수를 추출하여 미세 먼지 농도에 따른 진료과목과의 연관성 예측 방법을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.126-136
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• 2018

본 연구는 머신러닝을 활용하여 급성 뇌졸중 퇴원 환자의 중증도 보정 사망 예측 모형 개발을 목적으로 시행하였다. 전국 단위의 퇴원손상심층조사 2006~2015년 자료 중 한국표준질병사인분류(Korean standard classification of disease-KCD 7)에 따라 뇌졸중 코드 I60-I63에 해당하는 대상자를 추출하여 분석하였다. 동반질환 중증도 보정 도구로는 Charlson comorbidity index(CCI), Elixhauser comorbidity index(ECI), Clinical classification software(CCS)의 3가지 도구를 사용하였고 중증도 보정 모형 예측 개발은 로지스틱회귀분석, 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신 기법을 활용하여 비교해 보았다. 뇌졸중 환자의 동반질환으로는 ECI에서는 합병증을 동반하지 않은 고혈압(hypertension, uncomplicated)이 43.8%로, CCS에서는 본태성고혈압(essential hypertension)이 43.9%로 다른 질환에 비해 가장 월등하게 높은 것으로 나타났다. 동반질환 중중도 보정 도구를 비교해 본 결과 CCI, ECI, CCS 중 CCS가 가장 높은 AUC값으로 분석되어 가장 우수한 중증도 보정 도구인 것으로 확인되었다. 또한 CCS, 주진단, 성, 연령, 입원경로, 수술유무 변수를 포함한 중증도 보정 모형 개발 AUC값은 로지스틱 회귀분석의 경우 0.808, 의사결정나무 0.785, 신경망 0.809, 서포트 벡터 머신 0.830로 분석되어 가장 우수한 예측력을 보인 것은 서포트 벡터머신 기법인 것으로 최종 확인되었고 이러한 결과는 추후 보건의료정책 수립에 활용될 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.771-780
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• 2009

백내장 질환은 노령인구가 증가하고 있는 시점에서 사회, 경제적으로 심각한 문제로 부각되고 있는 질병으로 조기 진단이 이루어진다면 발병률을 크게 줄일 수 있는 질병이다. 본 연구에서는 백내장을 조기 진단하기 위한 예측 모형을 구축하고자 1994년부터 2001년까지 연세대학병원에서 2회 이상 건강검진을 받고 의사진단을 통해 백내장 여부를 확인할 수 있는 30세 이상 남 녀 3,237명에 대한 건강검진 수검 자료를 활용하여 백내장 발생 위험 예측모형을 개발하였다. 모형개발에는 데이터마이닝 기법인 Random Forests를 사용하였고, 기존의 로지스틱 회귀분석, 판별분석, 의사결정나무 모형(Decision tree), 나이브베이즈(Naive Bayes), 앙상블 모형인 배깅(Bagging)과 아킹(Arcing)을 이용하여 그 성능을 비교 분석하였다. Random Forests를 통해 개발한 백내장 발생 예측모형은 정확도가 67.16%, 민감도가 72.28%였고, 주요 영향요인은 연령, 혈당, 백혈구수치(WBC), 혈소판수치(platelet), 중성지질(triglyceride), BMI였다. 이 결과는 의사의 안과검진 정보 없이 건강검진 수검 자료만으로 백내장 질환 유 무에 관한 정보를 70% 정도 예측할 수 있음을 보여주는 것으로, 백내장의 조기 진단에 많은 기여를 할 것으로 판단된다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.36-43
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• 2021

뇌졸중 질환은 전세계적으로 가장 중요한 사망원인 중 하나이며, 특히 고령자에게 장애의 원인이 되는 가장 중요한 질환이다. 뇌졸중 질환이 발생하면 사망 또는 심각한 장애를 유발하기 때문에, 적극적인 일차 예방과 전조증상의 빠른 발견이 매우 중요하다. 특히, 일상생활에서의 뇌졸중 전조증상 발병을 감지 및 정확히 예측하여 전문가의 신속한 진단을 유도할 수 있어야 한다. 최근까지의 연구에서는 뇌졸중 환자의 전조증상을 예측하는 방법론으로 CT(Computed Tomography)나 MRI(Magnetic Resonance Imaging)와 같은 영상 분석이 대부분이었으나, 이러한 접근에는 오랜 검사 시간과 높은 검사 비용 등에 대한 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 고령자의 뇌졸중 질환 발병이 보행 시 족압(Foot Pressure)에 어떤 영향을 미치는지 임상 데이터를 이용해 실험하였다. 실험 결과, 보행 중에 뇌졸중 고령자와 일반 고령자 간에 12개의 셀에서 * p < .05 인 유의미한 차가 있음을 분석 및 검증하였다. 결과적으로 고령의 뇌졸중 환자와 일반 고령자의 일상생활의 보행 패턴에 유의미한 차이를 발견했다는 것에 그 의미가 크다고 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.331-343
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• 2019

본 연구는 Framingham Heart Study의 심장나이 예측 모형을 활용하여 심장나이의 추이를 관찰하여 한국인 심혈관질환 발생 위험을 평가해보고자 하였다. 연구대상은 2005년~2013년 국민건강영양조사 자료를 이용하여 30세~74세 대상자 중 심혈관질환 기왕력이 없고, 모형의 결정요인에 해당하는 자료의 결손이 없는 20,012명을 연구대상으로 하였다. 이들에 대해 Framingham Heart Study 비실험실 자료를 이용하는 심장나이 산정 모형을 적용하여 심장나이를 계산하였으며 성별로 심장나이와 실제나이와의 차이, 연령대별 차이, 10년 이상 초과율, 지역별 차이에 대해 연도별 추이를 관찰하였다. 자료분석은 SAS 9.3으로 수행하였으며 가중치를 적용한 복합표본설계분석을 수행하였다. 연구 결과 심장나이와 실제나이의 평균 차이는 남성은 2005년에 7.8세, 2013년 7.7세, 여성은 2005년 1.2세 2013년 1.2세로 남성이 여성보다 컸고, 연령대가 증가할수록 나이차이가 많아졌으며, 연도별로 뚜렷한 추이 변화는 없었다. 심장나이가 실제 나이보다 10년 이상 초과한 비율은 남성은 2005년에 35.0%, 2013년에 34.8%, 여성은 2005년에 17.7%, 2013년에 18.7%로 남성이 여성보다 거의 두 배 정도 높았으며 연령대가 증가할수록 차이가 많이 났다. 지역별로 차이를 보였으며 남녀 차이가 많았다. 본 연구결과로 볼 때 한국인의 10년 내 심혈관질환 발생 가능성은 상당히 높은 수준이었다. 본 연구에서 사용한 심장나이는 미래의 심혈관질환 발병 위험을 간단하고 편리하게 예측할 수 있는 유용한 종합 지표로 사용될 수 있으며, 이를 한국인 심혈관질환 예방을 위한 경고효과와 계도목적으로 현장에서 공중보건 관리에 활용되기를 제안한다. 한국형 심장나이 예측 모형의 개발을 위한 심층 연구도 필요하다.

• 응용통계연구
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• 제28권1호
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• pp.83-92
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• 2015

고농도 미세먼지($PM_{10}$)에 노출되는 것은 호흡기 질환 뿐만 아니라 피부, 안구, 심혈관계 질환 등을 야기한다. 따라서 미세먼지 농도를 정확히 예측하는 방법을 개발하는 것은 국민건강과도 깊은 관련이 있다. 현재 국립환경과학원에서는 미세먼지 농도가 높은 "나쁜날씨"를 예측하기 위해 의사결정나무 모형을 사용하고 있다. 그러나 모형 자체의 불안정성은 차치하더라도 의사결정나무는 전체 데이터의 9%밖에 차지하지 않는 "나쁜날씨"를 예측하기에 적합하지 못하다. 본 논문에서는 국립환경과학원에서 사용하는 모형의 부정확성과 부적절성을 제시하는 한편, 분위수 손실 함수를 적용한 새로운 모형의 유용성을 제시한다. 그리고 새로운 모형의 성능을 여러 ${\tau}$ 값에 대해 평가하고 비교를 통해 기존 모형 교체의 타당성을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.903-909
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• 2019

치주질환은 상당수의 성인들이 가지고 있는 질환이지만 아직 분자적인 수준에서의 발생 기작과 치료 방법에 대해서는 많은 것이 밝혀져 있지 않다. 본 연구에서는 치주질환 조직과 정상 조직에서 얻어진 유전자 발현 데이터를 이용하여 치주질환 조직과 정상 조직 사이에 분자적 차이가 있는지를 확인한다. 특히 기계학습 알고리즘을 이용하여 유전자 발현양 기반 치주질환 조직과 정상 조직의 분류가 가능한지를 확인하고, 각 조직에서 발현양 차이가 나는 유전자들이 주로 어떤 기능을 하는 것인지 살펴본다. t-SNE를 이용한 분석 결과 정상 조직과 치주질환 조직 샘플이 명확히 구분되어 군집화 될 수 있음이 확인되었다. 또한, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신을 이용한 분류 알고리즘을 적용한 결과 불균형 데이터임에도 높은 정확도와 민감도, 특이도를 보였으며, 염증 반응 및 면역 반응 관련 유전자들이 주로 두 집단 간에 차이를 보임이 확인되었다.

• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.63-75
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• 2023

산업이 발전하면서 대기오염물질에 대한 관심도는 높아졌다. 대기오염물질은 환경오염, 지구 온난화 등 다양한 분야에 영향을 미쳤다. 그 중 환경성 질환은 대기오염물질에 의해 영향을 받은 분야 중 하나이다. 대기오염물질은 분자의 크기가 작아 인체의 피부나 호흡기를 통해 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점 때문에 대기오염물질과 환경성 질환에 대한 연구가 다양하게 진행됐다. 환경성 질환의 일환인 천식은 증상이 심해져 천식발작을 일으킬 경우 생명에 위협을 줄 수 있고 성인 천식의 경우 한번 발병을 하면 완치가 어렵다. 천식을 악화시키는 요인에는 황사, 대기오염이 포함된다. 전 세계적으로 천식은 유병률이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 대기오염물질이 천식 환자의 응급실 입원 건수와 어떤 상관관계를 가지는지 연구하고 상관관계가 높은 대기오염물질을 이용하여 미래의 천식 환자 수를 예측했다. 대기오염물질은 아황산가스(SO₂), 일산화탄소(CO₂), 오존(O₃), 이산화질소(NO₂)와 미세먼지(PM₁₀) 5가지 대기오염물질의 농도를 이용하고 환경성 질환은 천식 환자의 응급실 입원 건수 데이터를 이용하였다. 대기오염물질과 천식의 응급환자 수에 대한 데이터는 2013년 1월1일 부터 2017년 12월 31일 까지 총 5년 치의 데이터를 이용하였다. 모델은 Informer와 LTSF-Linear의 두 가지 모델을 이용하여 예측을 진행하였고 모델의 성능을 측정하기 위해 MAE, MAPE, RMSE 의 성능지표를 이용했다. 천식의 응급환자 수 예측은 응급환자 수를 포함하여 예측을 진행한 경우와 포함하지 않고 진행한 두 가지 경우 모두 진행하여 결과를 비교했다. 본 논문은 Informer와 LTSF-Linear 모델을 이용한 천식 응급환자 수의 예측에 모델의 성능을 향상 시키는 대기 오염물질을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.476-483
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• 2016

심장외막지방(epicardial adipose tissue, EAT)은 여러 호르몬을 분비하는 대사활성 내분비 기관으로 지방의 두께증가는 심혈관질환이나 대사질환의 위험인자이다. 본 연구는 초음파를 이용하여 대상군의 심장외막 지방두께와 복부피하지방두께를 측정한 후 일반적 특성 및 혈액학적 특성과의 상관관계를 분석하고 대사질환의 예측을 위한 지방두께를 제시하고자 하였다. 연구 결과 대상자의 심장외막지방두께의 평균은 각 단면도에서 각각 8.890mm, 4.783mm, 4.777mm, 6.147mm로 측정되었다. 각 단면에서 심장외막지방두께평균과 위험인자와의 상관관계에서는 나이, BMI, 수축기혈압, LDH, LDL, TC가 양의 상관관계(p<0.05)를 나타냈다. 특히 대사질환의 위험인자를 가지고 있는 대상자가 위험인자를 가지고 있지 않은 대상자에 비하여 심장외막지방두께 및 복부피하지방의 두께가 유의(p<0.05)하게 높게 나타났다. EAT1에서 측정한 심장외막지방 두께 8.950 mm에서 대사질환의 위험을 예측할 수 있는 민감도 66.7 %, 특이도 80 %를 보여 가장 신뢰성 있는 cut off value를 나타냈다.

• 월간당뇨
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• 통권256호
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• pp.10-13
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• 2011

최근에 발표한 '성별, 사망원인별, 연령별로 조정한 인구예측' 보고서(2011)에 따르면 심장병은 한국인 최대 사망원인 2위에 해당해 2030년이 되면 5명 중 1명은 심장병 때문에 숨을 거둘 것으로 전문가들은 예측한다. 문제는 많은 사람이 이런 시한 폭탄과 함께 살고 있으면서도 여전히 부족하거나 잘못된 정보를 갖고 있다. 이에 분당21세기의원 김한수 박사가 말하는 정확한 심장 이야기를 들어본다.