• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.742-745
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• 2017

본 논문은 심장질환 도메인에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구로, 기존 환자의 정보에 대하여 K-최근접 이웃 알고리즘을 통해 결측 값을 대체하고, 대표적인 예측 분류기인 나이브 베이지안, 소포트 벡터 머신, 그리고 다층 퍼셉트론을 적용하여 각각 결과를 비교 및 분석한다. 본 연구의 실험은 K 최적화 과정을 포함하고 10-겹 교차 검증 방식으로 수행되었으며, 비교 및 분석은 정확도와 카파 통계치를 통해 판별한다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제6회(2017년)
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• pp.708-711
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• 2017

전기적 신호의 이상으로 발생하는 심방 부정맥은 심방세동으로 발전하는 대표적 심장 질환이다. 이러한 원인에는 세포 내 이온 채널의 유전적 결함으로 인한 기전이 알려져 있다. 지속적인 연구로 밝혀진 대표적인 유전적 질환 중 하나로서 KCNH2 유전자 돌연변이가 있다. 본 연구에서는 KCNH2 유전자 돌연변이가 심방부정맥을 유발하는 연관성연구를 기반으로 심실에서의 심장 질환 발현 연관성을 확인하고 심실부정맥과 심실세동 가능성을 예측하였다. 이를 위해 Ten tusscher 세포 모델에 KCNH2 유전자의 N588K, L532P 변이를 적용하여 2차원과 3차원 시뮬레이션을 진행하였다. wild-type(WT)과 mutant-type(MT)의 전기전도 패턴을 비교했다. 그 결과 WT의 전도파형이 일찍 자가소멸(self-termination) 되는 것과 대조적으로 MT는 회귀성 파형이 유지되었다(WT : 3.6초간 유지, MT : 지속적). 따라서 본 연구를 통해 KCNH2 유전자 돌연변이가 심실 조직의 취약성 (Action Potential Duration 감소, WT : 270 ms, N588K : 130 ms, L532P : 100 ms)을 증가시켜 부정맥의 요인이 됨을 확인하였다.

• 한국인구학
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• 제30권1호
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• pp.49-66
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• 2007

본 연구는 2001년 한국에서 사망한 60세 이상 노인들 62,000명의 사망기록 자료를 이용하여 사망원인의 다양성을 보여주는 한편 치매에 의한 사망원인을 가장 잘 예측할 수 있는 변수를 경험적으로 규명하고자 실시하였다. 이와 같은 목적을 위한 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 노인들의 주요 사망원인에 해당하는 악성종양, 뇌혈관 질환, 심장병, 당뇨, 만성 호흡기 질환, 치매, 고혈압, 간 질환, 사고, 결핵 및 기타 질병 등 11개 사망원인에 대하여 빈도분석을 실시하였다. 둘째, 60세 이상 사망자들 가운데 치매에 의한 사망원인과 나머지 19개의 사망원인을 비교하여 치매에 의한 사망에 영향을 미치는 요인들을 다항로지스틱회귀분석을 통해 분석하였다. 그 결과, 한국의 노인인구 가운데 연령이 높을수록 치매로 인하여 사망할 가능성(우도비)이 높으며 여성이 남성에 비해 치매에 의하여 사망할 가능성이 높은 것으로 밝혀졌다. 그러나 교육수준이 높을수록 치매에 의하여 사망할 가능성이 낮은 것으로 나타났으며 거주지역은 치매에 의한 사망과 통계적으로 유의미한 관계가 있었으나 일관성은 없는 것으로 밝혀졌다. 한편 결혼지위는 치매에 의한 사망과 통계적으로 유의미한 관계가 없는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.575-578
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• 2001

전문가 시스템은 진단, 교육, 해석, 계획, 예측, 처방, 제어 등 지식의 거의 모든 분야에 적용되어 오고 있으며, 의료 분야에서도 의사의 진단과 처방을 보조하기 위해서 의료 전문가 시스템이 다양한 질환에 대해서 개발되어 사용되고 있다. 그러나 인터넷에서 사용할 수 있는 전문가 시스템의 개발은 미흡하다. 웹 상에서의 의료 전문가 시스템은 의사가 없는 지역에서는 의사의 기능을 대신할 수 있으며 병원에서도 웹을 통하여 손쉽게 전문적인 의료정보에 접근한 수 있는 점에서 그 필요성이 절실하다. 본 논문에서는 Java로 개발된 전문가 시스템 쉘 JESS를 사용해 웹 상에 효과적으로 사용할 수 있는 소화기 질환의 의료 전문가시스템을 개발한다.

• 정신신체의학
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• 제15권2호
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• pp.81-87
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• 2007

연구목적 : D형 인격은 국내에서는 아직 생소하며, 심혈관 질환을 비롯한 다양한 질환과의 관련성, 그리고 그 질환에 대한 예측인자로서의 가능성 등에 대해 아직까지 연구된 바가 거의 없다. 그러나, 기존 외국의 연구 결과들은 D형 인격이 심혈관 질환의 발병이나 경과에 중요한 예측인자가 될 수 있음을 보여 주었으며, 현재에도 관련 연구결과가 지속적으로 보고되고 있어 국내에서도 관련 연구가 요구되는 상황이다. 이에 본 저자들은 예비연구를 통해 D형 인격의 검사 도구인 DS14를 번안하고 이에 대한 신뢰도와 타당도를 검증함으로써, D형 인격 평가 척도의 표준화된 기준을 제시하고자 본 연구를 진행하였다. 방법 : 1차 조사에서는 총 17문항으로 구성된 DS14의 예비 척도를 국문으로 번역하여, 서울 및 경기도 안산지역에서 무작위 표집한 심혈관 질환이 없는 정상인 372명에게 작성하도록 하였다. 예비척도에서 척도화가 가능한 문항을 추출하여 14문항의 DS14를 완성하고, 그 신뢰도를 알아보았다. 또한 2차조사에서는 1차조사의 대상 중 40세 이상을 대조군으로 심혈관 질환 환자들과 DS14에 의한 D형 인격의 분포를 비교하였다. 결과 : 1차 조사에서 예비 척도의 분석결과 '사회적 억제' 하위척도의 10문항 중 7개의 문항이 결정되어 14문항의 DS14척도가 완성되었다. 부정적 정서와 사회적 억제 각 하위척도의 내적일치도를 나타내는 신뢰도계수는 각각 0.817, 0.797이었다. 2차조사에서는 관상동맥질환 군에서 일반인구군에 비해 D형 인격의 빈도가 유의하게 높음을 확인할 수 있었다. 결론 : 한국어판 DS14척도는 신뢰도와 타당도를 고려할 때 부정적 정서와 사회적 억제의 양상을 보이는 D형 인격의 평가에 유용한 척도로 생각된다. 또한 본 연구에서는 한국어판 DS14척도를 사용하여, 관상동맥질환의 예측인자로서 D형 인격의 가능성을 확인하였다.

• 수면정신생리
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• 제24권1호
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• pp.38-45
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• 2017

목 적 : 불면 증상을 나타내는 수면 장애는 고령화 현상과 더불어 매우 급격히 증가중인 질환이다. 3년간 추적 관찰한 우리나라 농촌의 60세 이상 노인 코호트를 대상으로 수면 장애의 유병률과 이를 예측하는 요인을 알아보고자 하였다. 방 법 : 한국인의 사회적 삶, 건강과 노화에 대한 2012년과 2014년의 조사를 통해 두 번 데이터를 얻었다. 뇌졸중, 심근경색증, 협심증, 관절염, 폐결핵, 천식, 백내장, 녹내장, B형 간염, 요실금, 전립선 비대, 암, 골다공증, 고혈압, 당뇨, 고지혈증, 대사증후군에 대한 진단 여부를 물었다. 치매선별용 간이정신상태검사를 이용하여 인지 기능을 평가하였고 역학연구 우울척도를 이용하여 우울 증상을 평가하였다. 2015년에는 이 중 235명에게 DSM-IV의 제1축 장애의 구조화된 임상적 면담을 시행하였고 피츠버그 수면 질 척도로 불면증의 정도, 즉 수면 장애를 평가하였다. 또한, 지각된 스트레스 척도와 상태-특성 분노표현 척도를 시행하였다. 수면장애를 예측하기 위하여 성별, 나이, 교육, 첫 번째와 세 번째 주기의 우울 점수, 공존 질환의 개수, 그리고 현재의 분노 억제 점수와 지각된 스트레스 정도를 설명 변인으로 삼아 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 결 과 : 조사 대상의 27%가 수면 장애를 가지고 있었다. 회귀 분석 결과, 3년 전의 공존 질환 수, 1년 전의 우울 점수 및 현재 지각된 스트레스 정도가 수면 장애를 유의하게 예측하였다. 결 론 : 3년 전 측정한 공존 질환과 1년 전 평가한 우울증상이 현재의 수면 장애를 예측할 수 있었다. 공존 질환 및 우울 증상의 치료가 수면 장애를 호전시킬 수 있는지 추가적 연구가 필요하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.701-710
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• 2012

망막색소변성(RP: Retinitis Pigmentosa)이란 가장 흔한 유전성 망막질환이다. 정상적인 사회활동을 영위하던 사람들이 이 질병으로 시력이 손상되면서 좌절과 고통을 겪는다. 또한 국가적 차원에서 이들의 경제활동이 끊김에 따라 경제활동 인구 감소에 따른 손실 또한 크다고 하겠다. 이에 망막색소변성 질환에 대한 임상 예후 정보를 제공할 수 있는 연구기반이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 망막색소변성 데이터에 대한 패턴 분류를 통해 예후 예측이 가능함을 제안한다. 기존에는 주로 SPSS등을 활용한 통계 처리 결과가 데이터 분석에 적용되었다. 그러나 본 연구에서는 기계학습과 자동 패턴 분류를 실험하였다. SVM(Support Vector Machine)과 여러 다양한 패턴분류기들을 실험을 위해 사용하였다. 제안한 방법은 SVM 분류기에 의하여 RP 데이터가 자동적으로 분류된 결과를 바탕으로 예후 예측이 가능함을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.273-280
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• 2020

20대 초반 여대생을 대상으로 치아건강도와 치은건강도 그리고 구강청결도를 분석해보고자 한 결과 치아건강도를 예측할 수 있는 우식성박테리아와 타액의 산성도, 암모니아와 관련이 높게 나타났으며, 치은건강도를 예측할 수 있는 혈액과 백혈구, 단백질이 관련이 있는 것으로 조사되었다(p<0.01). 특히 구강내 미생물의 대사산물인 암모니아는 혈액과 백혈구와 관련이 높게 조사되어, 구강청결도와 관련이 있는 것으로 조사되었다(p<0.01). 따라서 타액측정시스템(Sill-Ha ST-4910)의 구강병 발생 7가지 예측 위험도와 본 실험 결과가 일치되어 향후 타액측정시스템은 진료실에서 활용 가능성이 있는 것으로 나타났다. 다만, 본 연구의 제한점은 노령자나 전신질환이나 만성질환이 없는 건강한 청년을 대상으로 하였기에 일반화하기에는 무리가 있다고 생각하며 후속 연구를 필요로 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.602-604
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• 2017

인간의 수명이 늘어남에 따라 사람들은 건강하게 오래살고 싶은 욕구가 생기게 되었다. 특히 한국은 빠른 속도로 고령화 사회에 진입하였고, 고령화에 따른 질병의 증가로 의료비의 부담으로 이어졌다. 의료비 부담을 줄이기 위해 병의 치료보다는 예측과 예방이 중요하다. 개인의 유전자 정보를 측정하여 질병의 예측 및 예방을 할 수 있다. 개인의 유전자정보를 이용하기 위해서 한국인 질병과 표현형의 유전요인 발굴에 최적화된 SNP(80만개)과 GWAS를 통해 한국인의 유전정보를 파악하고 특정 집단의 유전적(체질적) 특성으로 각 개인의 유전자 정보를 분석한다. 본 논문은 특정 만성질환(비만, 당뇨 또는 심혈관계)집단을 분류할 수 있도록 분류 인덱스를 개발한다. 만성질환에 따른 맞춤식단 및 운동 관리를 위한 건강관리 서비스를 개발하고자한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.267-275
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• 2022

이 논문은 대기오염의 심장병에 대한 위험도를 예측하기 위하여 Keras를 활용한 Deep Neural Network Model 시스템을 제안하였다. 연구 데이터로 서울열린데이터광장의 서울시 기간별 시간평균 대기환경 데이터 18,000개의 데이터 셋을 분석하여, 심장병 질병에 미치는 영향에 대한 정보를 얻을 수 있었다. 이 모델은 각각 8개의 노드를 가진 3개의 은닉층, Sigmoid, Binary_crossentropy, Adam과 Accuracy를 사용했을 때 88.92%의 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 이 시스템은 각 지역별 대기오염에 따른 심장병 질병 위험도를 예측하여 유용한 질병 예방의 지표로 활용 가능하다고 사료되고, 대기오염과 미세먼지의 각 성분이 유해질환에 미치는 영향에 대한 데이터만 존재한다면 어떠한 호흡기 질환이든 위험도 예측 결과를 알 수 있다는 것에 의미가 있다. 이 시스템을 더욱 발전시킨다면, 마스크 및 공기정화제품 생산기업에게 유용한 정보를 제공하여 기업의 기술개발에 도움이 될 수 있다고 사료된다.