• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.257-269
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• 2021

논문은 심탄도(BCG, Ballistocardiogram) 센서를 이용하여 생체신호 데이터를 비침습, 무구속적인 방식으로 수집하고, ICT 기술과 고성능 컴퓨팅 환경에서 인공지능 기계학습 알고리즘을 활용하여 데이터 기반 혈당 예측 알고리즘 모델 개발 및 검증하는 방법을 제시하고 연구하는 것이다. 혈당수치 예측모델은 MLP 아키텍처에 입력노드는 심박수, 호흡수, 심박출량, 심박변이도, SDNN, RMSSD, PNN50, 나이, 성별이며, 은닉층 7개를 사용하였다. 실험 결과는 5회 실험한 학습데이터의 평균 MSE, MAE 및 RMSE 값은 각각 0.5226, 0.6328 및 0.7692이며 검증데이터 평균 값은 각각 0.5408, 0.6776, 0.7968이었으며, 결정계수(R2) 수치는 0.9997의 결과를 보였다. 데이터를 기반으로 한 혈당수치를 예측하는 모델을 표준화하고 데이터셋 수집과 예측 정확성을 검증하는 연구가 계속적으로 진행된다면 비침습 방식의 혈당 수준 관리에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 디지털융복합연구
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• 제21권3호
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• pp.33-39
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• 2023

본 연구는 모세관 혈당의 혈당값을 대조군으로 연구 참가자의 혈액 포도당을 모니티링할 때 PPG 센서와 DNN 예측알고리즘이 융합된 혈당모니터링 시스템(PPG-BGMS)의 성능을 평가하는 것이다. 연구는 2023년 9월부터 2023년 11월까지 참가자를 대상으로 실시된 연구자 임상시험이다. PPG-BGMS는 1분간의 심박수, 심박변이도 정보와 DNN 예측알고리즘을 활용한 예측된 혈당수치와 개인용혈당관리시스템의 혈당측정기로 측정한 모세관혈당 수치와 비교했다. 총 100명의 참가자 중 제2형 당뇨(T2DM) 유병인은 50명이며, 평균연령은 67세(28세~89세)이다. PPG-BGMS의 예측혈당의 100%가 Clarke 오류그리드 및 Parker(Consensus) 오류그리드의 A+B 영역에 분포하는 것으로 나타났다. PPG-BGMS 예측 혈당의 MARD 값은 5.3 ± 4.0 %이다. 결과에 의하면 비채혈식 PPG-BGMS는 임상표준의 채혈식 개인용 혈당측정시스템의 순간 혈당수치와 비교하여 열등하지 않는 것으로 분석되었다.

• 디지털정책학회지
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• 제1권2호
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• pp.61-69
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• 2022

논문은 광용적맥파(photoplethysmography, PPG) 센서에서 획득한 생체 신호, ICT 기술 및 데이터 기반의 혈당수치 예측 모델을 개발하고 검증하는 연구이다. 혈당 예측은 기계학습의 MLP 아키텍처를 이용하였다. 기계학습 모델의 입력층은 심박수, 심박변이도, 나이, 성별, VLF, LF, HF, SDNN, RMSSD, PNN50의 10개의 입력노드와 은닉층은 5개로 구성된다. 예측모델의 결과는 MSE=0.0724, MAE=1.1022 및 RMSE=1.0285이며, 결정계수(R²)는 0.9985이다. 비채혈방식으로 디지털기기에서 수집한 생체신호 데이터와 기계학습을 활용한 혈당 예측 모델을 수립하고 검증하였다. 일상에 적용하기 위해 다양한 디지털 기기의 기계학습 데이터셋 표준화와 정확성을 높이는 연구가 이어진다면 개인의 혈당 관리에 대안적 방법이 될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.265-267
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• 2004

경제 여건의 향상 및 생활양식의 변화로 최근 우리나라에서도 당뇨병 환자가 늘어남에 따라 당뇨병의 예측 및 치료가 중요한 관심사가 되고 있다. 본 논문은 1993년과 1995년 두 차례에 걸쳐 경기도 연천 지역 주민들의 여러 가지 신체 지수 등을 조사한 데이터를 대상으로, 1차 년도의 데이터로부터 동일한 환자가 2차 년도에 정상상태를 유지하는지 흑은 당뇨병으로 진행이 되는지를 예측하는 문제를 다룬다. 혈당량, 허리둘레 등의 수치가 당뇨병의 발병에 영향을 끼치는 것은 알려진 사실이므로, 현재의 데이터로부터 앞으로의 발병 가능성을 예측하는 것이 가능하며, 이는 환자에게 보다 정확한 정보를 알려줄 수 있으므로 의미가 있는 일이다. 예측을 위해 본 논문에서는 분류기를 사용하며, 예측율을 높이기 위해 여러 분류기를 BKS로 결합하였다. BKS (behavior knowledge space) 결합 방법은 분류기간의 독립 가정이 필요 없으며, 데이터 크기가 크고 전형적인 경우에 좋은 결과를 낼 수 있는 방법이다. BKS 결합 방법을 통해 실험을 해본 결과 단일 분류기로 실험을 한 결과보다 향상된 성능을 얻을 수 있었으며, 투표 결합 방법과 비교하여 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.187-193
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• 2016

본 연구는 건강검진을 목적으로 내원하여 경동맥초음파를 실시한 140명을 대상으로 경동맥의 내중막 두께(IMT; intima media thickness)변화 및 죽상경화반(Plaque)의 유무와 혈액학적 검사와의 상호연관성을 알아보고자 시행되었다. 경동맥초음파상 IMT두께가 1 mm 이상을 비정상으로 간주하고 죽상경화반의 유무를 평가하였으며, 혈청검사를 통하여 지질학적 수치 및 공복혈당수치를 분류하여 상관관계를 알아보았다. 그 결과 공복혈당수치가 죽상경화반을 일으키는 유일한 독립적인 예측인자로 분석되었고(p=0.033), ROC 곡선분석에서 cut off value는 126 mg/dL(민감도 56.25%, 특이도 68.33%)로 결정되었다. 또한 로지스틱 회귀분석에서 위험율(Odds ratio)은 1.01배로 나타났다. 따라서 향후 다수의 대상자로 장기적인 전향적연구가 필요할 것으로 사료되며, 혈액검사수치를 고려하여 심뇌혈관질환의 효과적인 일차예방 역할과 혈관의 추적관찰을 위한 경동맥초음파가 적극적으로 권고 된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.339-348
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• 2019

본 연구는 건강검진을 목적으로 내원하여 경동맥초음파를 실시한 113명을 대상으로 하였다. 경동맥의 내중막 두께는 심혈관 질환 및 뇌혈관 질환과 유의한 상관관계를 보이는 것으로 알려져 있다. 임상에서 선별 검사로 많이 이용되고 있는 경동맥 초음파를 이용하여 경동맥 내중막 두께와 체질량지수, 허리둘레, 혈청지질수치, 공복 혈당, 당화혈색소, 혈압등이 갖는 연관 관계에 대하여 알아보고자 하였다. 경동맥초음파상 IMT두께가 0.8 mm 이상을 비정상으로 간주하고 죽상경화증(atherosclerosis)의 유무를 평가하였으며, 혈청검사를 통하여 지질학적 수치 및 공복혈당수치, 당화혈색소를 분류하여 상관관계를 알아보았다. 그 결과 허리둘레(p=.022), 저밀도 콜레스테롤(p=.004), 공복혈당수치(p=.019), 당화혈색소 수치(p=.002)가 죽상경화증(atherosclerosis을 일으키는 예측인자로 분석되었다. ROC 곡선 분석에서 허리둘레에서 민감도 87.80%(95% CI : 73.8-95.9), 특이도 41.67%(95% CI : 30.2-53.9), 저밀도 콜레스테롤에서 민감도 78.05%(95% CI : 62.4-89.4), 특이도 50.00%(95% CI : 38.0-62.0 공복혈당에서 민감도 73.11%(95% CI : 57.1-85.8), 특이도 61.11 (95% CI : 48.9-72.4)), 당화혈색소에서 민감도 82.93%(67.9-91.8), 특이도 43.06%(31.4-55.3)를 나타내었다. 로지스틱 회귀분석에서 죽상경화증(atherosclerosis) 발생위험성은 허리둘레(WC)>76 cm에서 0.248배, 저밀도 콜레스테롤(LDL-C)${\geq}124mg/dL$에서 3.475배, 당화혈색소(HbA1C)>5.4%에서 0.618배로 나타났다. 향후 심뇌혈관질환의 효과적인 일차예방 역할을 위해 다수의 대상자를 대상으로 혈액검사수치를 고려하여 혈관의 추적관찰이 용이한 경동맥초음파를 통한 전향적연구가 필요할 것으로 사료 된다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.268-275
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• 2010

관상동맥 석회수치(CACS)는 조직학적으로 동맥경화반의 총량과 높은 상관관계를 보이며, 관상동맥의 협착을 예측하는 지표와 향후 허혈성 심장질환 발생의 독립적인 위험인자가 된다. 본 연구는 2006년 1월부터 2008년 12월까지 화순전남대학교병원 건강증진센터에서 건강검진을 목적으로 CACS검사를 시행한 1042명을 대상자로 심혈관질환 위험요소 및 관상동맥 석회수치와 Framingham Risk Scores(FRS)와의 상관관계를 알아보고자 하였다. CACS와 FRS는 남성(OR, 2.38; 95% CI, 1.83-3.11), 여성(OR, 2.12; 95% CI, 1.03-4.35) 모두 관상동맥 석회수치가 없는 군과 비교하여 통계적으로 유의하게 높았으며, CACS와 심혈관질환 위험요인과의 관계에서는 연령과 성별을 통제한 다변량분석에서 여자는 연령(OR, 1.10; 95% CI, 1.06-1.15), 고밀도지단백콜레스테롤(OR, 2.38; 95% CI, 1.04-5.44), 공복혈당(OR, 2.89; 95% CI, 1.16-7.21)이 남자에서는 연령(OR, 1.11; 95% CI, 1.08-1.14), 저밀도지단백콜레스테롤(OR, 2.12; 95% CI, 1.28-3.50), 감마-글루타밀전이효소(OR, 1.73; 95% CI, 1.17-2.55), 당뇨병(OR, 3.92; 95% CI, 1.73-8.89)이 관상동맥 석회수치의 유의한 위험인자로 나타났다.

• Neonatal Medicine
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• 제18권1호
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• pp.49-58
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• 2011

목적: 임신성 당뇨는 임신의 흔한 합병증 중의 하나이며 임신 성 당뇨 산모의 아기는 정상 산모의 아기에 비해서 체지방률이 높다. Adiponectin은 인슐린 민감성 조직에서 당과 지방 대사를 조절하는 중요한 물질이며, insulin-like growth factor(IGF)-I은 출생 전후기에 성장을 조절하는 중요한 내분비 조절물질로 알려져 있다. 본 연구에서는 임신성 당뇨 산모의 아기에서 제대혈 adiponectin과 IGF-I 수치와 태아 성장과의 관계 및 인슐린 저항성에 대해서 알아보고자 하였다. 방법: 임신성 당뇨 이외에 임신과 관련된 기타 합병증이 동반되지 않은 산모에서 태어난 아기(임신성 당뇨군, N=53)와 정상산모에서 태어난 아기(대조군, N=101)의 제대혈 adiponectin과 IGF-I 수치를 비교하였다. 신생아는 출생 체중에 따라 부당경량아(N=26), 적정체중아(N=97), 부당중량아(N=31)로 세분하였다. 제대혈 adiponectin, IGF-I 농도와 산모의 나이, 분만력, 임신 전 체질량지수, 공복 혈당 및 75 g 경구당부하검사, 임신 중산모 체중 증가, 태아-태반 무게비, 출생시 재태연령, 아기의 성별, 출생체중, 출생신장과의 관계를 비교하였다. 결과: 대조군보다 임신성 당뇨군에서 제대혈 adiponectin의평균이 의미 있게 낮았다(P<0.001). 임신성 당뇨군에서는 부당경량아군, 적정체중아군, 부당중량아군 사이의 제대혈 adiponectin 수치에 유의한 차이를 보이지 않았으나(P=0.228),적정체중아군은 대조군의 적정체중아군에 비해 의미 있게 낮은 adiponectin 수치를 보였다(P<0.001). 제대혈 adiponectin은 산모의 임신 전 체질량지수, 공복혈당, 75 g 경부당부하검사와 음의 상관관계를 가졌고, 출생시 재태연령, 출생체중, 제대혈 IGF-I과 양의 상관관계를 가졌다. 다중선형회귀분석에서 75 g 경부당부하검사가 가장 강력한 예측인자로 나왔다. 임신성 당뇨군과 대조군 사이의 제대혈 IGF-I은 의미 있는 차이를 보이지 않았다(P=0.834). 제대혈 IGF-I은 출생체중이 높은 군일수록 의미 있게 높았다(P<0.001). 제대혈 IGF-I은 산모의 연령, 분만력, 출생체중, 출생신장, 제대혈 adiponectin과 유의한 양의 상관관계를 보였고, 이 중에서 출생체중과 분만력이 가장 강력한 예측인자였다. 결론: 산모의 임신성 당뇨는 제대혈 adiponectin을 낮춘다. 제대혈 adiponectin과 IGF-I 모두 출생체중과 연관성을 보였지만 IGF-I이 태아의 성장에 좀 더 직접적인 영향을 미치며, adiponectin은 성장보다는 인슐린 저항성과 더 연관이 있는 것으로 생각된다. 그러므로 임신성 당뇨를 가진 산모에서 태어난 아기는 적정체중아일지라도 생후 성장과 인슐린 저항성의 변화를 추적 관찰하는 것이 중요할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.433-440
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• 2019

최근에 이르러, 기계학습 및 데이터마이닝은 수많은 질병 예측 및 진단에 활용되고 있다. 만성질환은 전체 사망률의 약 80%를 차지하는 질병으로, 점점 증가하는 추세이다. 만성질환 관련 예측 모델을 연구한 기존 연구들은 예측 모델을 구성하는 데이터로 혈당, 혈압, 인슐린 수치 등의 건강검진 수준의 데이터를 이용한다. 본 논문은 만성질환의 위험 요인인 이상지질혈증과 안면 정보의 연관성을 검증하고, 기계학습 기반 안면 정보를 이용한 이상지질혈증 예측 모델을 세계 최초로 개발한다. 본 연구는 5390명의 임상 데이터 중 안면 정보와 중성지방혈증 정보를 바탕으로 수행하였다. 중성지방혈증은 이상지질혈증을 판단하는 척도이다. 연구의 결과로 얼굴의 하악(mandibular) 간의 거리를 나타내는 FD_43_143_aD(p<0.0001, Area Under the receiver operating characteristics Curve(AUC)=0.652) 와 고중성지방혈증이 매우 높은 연관성을 가진 것을 밝혀냈고, 이를 기반으로 구축한 모델은 0.662의 AUC값을 획득하였다. 이러한 연구결과는 향후 질병 역학 및 대중 보건 영역의 스크리닝 단계에서 안면정보만으로 다양할 질병을 예측할 수 있는 기반을 제공할 수 있을 것이다.