• 대한정형도수물리치료학회지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.5-28
• /
• 2001

본 연구는 2000년 7월 20일부터 2001년 1월 12일까지 대구광역시에 소재한 가톨릭병원 건강검진센타에서 골다공증 검사를 시행한 여성 50명을 대상으로 실시하였다. 연령은 50~59세가 66.0%로 가장 많았고, 평균연령은 56세이고, 49세 이하는 정상군이 18.7%, 50~59세는 골감소군 83.4%, 60세 이상은 골다공증군이 36.4%로 각각 가장 많았으며, 요추부의 평균골밀도는 연령의 증가에 따라 감소되었지만 유의하지 않았다. 요통유무는 요통이 있다가 76.0%로 많았고, 요통이 있다는 골다공증군 90.9%, 요통이 없다는 정상군이 43.7%로 각각 유의하게 많았으며 (p<0.05), 골밀도는 요통이 있다가 1.00g/$cm^2$로 유의하게 낮았다(p<0.05). 좋아하는 식품은 채소류가 62.0%로 많았고, 생선류는 요통군과 비요통군에서 정상군이 각각 33.3%, 57.1%, 채소류는 요통군과 비요통군에서 골다공증군이 각각 85.0%, 100.0%로 각각 가장 많았고, 골밀도는 요통군에서 채소류가 0.71g/$cm^2$로 각각 유의하게 낮았으며 (p<0.05), 비요통군에서도 채소류가 0.82g/$cm^2$로 낮았지만 유의하지 않았다. 혈액형은 B형은 요통군과 비요통군에서 골다공증군이 각각 50.0%, O형은 요통군과 비요통군에서 정상군이 각각 44.4%, 42.9%로 요통군이 많았고, 골밀도는 요통군과 비요통군에서 O형이 각각 가장 유의하게 높았다(p<0.05). 골밀도(BMD)는 평균골밀도(BMD)는 0.79g/$cm^2$, 요통군에서 0.90~0.99g/$cm^2$는 정상군이 77.8%, 0.60~0.69g/$cm^2$는 골다공증군이 50.0%로 각각 가장 많았고, 골밀도는 요통군과 비요통군에서 골밀도 수치가 증가할수록 유의하게 높았다(p<0.05) 다중회귀분석을 이용한 요추골밀도의 관련성 있는 요인은 연령, 결혼상태, 운동시간, 좋아하는 식품, 칼슘(Calcium), 골밀도의 표준편차인 T값이다(P<0.05). 요통과 골밀도의 관련변수별 상관관계에서 연령과 요통유무, 알카리포스파타제(Alkaline phosphatase), 몸무게와 체질량지수는 유의한 상관관계를 나타냈고 (p<0.01), 몸무게와 신장, 알카리포스파타제(Alkaline phosphatase)와 칼슘(Calcium), 골밀도와 폐경유무는 유의한 상관관계를 나타냈으며(p<0.05), 연령과 폐경유무, 골밀도, 골밀도의 표준편차인 T값, 골밀도와 좋아하는 식품, 알카리포스파타제(Alkaline phosphatase)는 유의한 역상관관계를 나타냈다(p<0.01). 이상의 결과를 요약하면, 요추골밀도의 관련성있는 요인은 연령, 운동시간, 좋아하는 식품, 칼슘(Calcium), 골밀도의 표준편차인 T값이고, 본 연구의 연구대상자의 50대가 66.0%로 가장 많아 폐경유무에서 폐경이다는 골감소군이 83.3%로 가장 많았으므로 폐경 후 기간이 길수록 요추골밀도가 낮아지는 현상을 본 연구에서는 의미 있는 설명 변량이 되지 못했다. 요통과 골밀도의 관련변수별 상관관계에서 연령, 요통유무, 폐경유무, 칼슘(Calcium), 인(Phosphorus), 알카리포스파타제(Alkaline phosphatase)가 중요한 요인으로 생각된다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.105-129
• /
• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

• Journal of Nutrition and Health
• /
• 제35권3호
• /
• pp.352-367
• /
• 2002

전주 지역에 거주하는 65세 이상 노인 230명 (남자 73명 (31.7%) 여자 157(68.3%))을 대상으로 식생활 조사를 실시하여 식사의 질을 평가, 분석한 결과는 다음과 같다. 교육수준은 남자는 중-고졸이 47.9%, 여자는 초등졸 이하가 55.4% (p<0.001), 가구소득은 남자는 51~150만원이 49.3%, 여자는 50만원 이하가 54.3% (p<0.001), 용돈은 남자는 6~10만원이 31.5%, 여자는 5만원 이하가 30.2% (p<0.001), 가족형태가 43.3%로 각각 가장 높은 빈도를 보여 유의적인 차이(p<0.001)가 있었다. 하루에 섭취한 식품가지수인 DVS는 남녀 각각 19.6, 17.7로 남자가 여자보다 유의하게 높았다(p<0.05). 평균 1일 식품 총 섭취량은 남녀 각각 1492.5, 1204.2g으로, 당류, 채소류, 음료, 난류, 어패류, 유제품은 남자가 여자보다 (p<0.05~p<0.001), 해조류는 여자가 남자보다 유의적으로 많이 섭취하였다(p<0.05). 식물성;동물성 식품비율은 남녀 각각 85 : 15, 89 : 11로 식물 비율이 남녀 모두 높았다. DDS(곡류, 육류, 유제품, 채소류, 과일류)의 식품군별 패턴에서 남녀 모두 11011 (유제품만 섭취하지 않음)이 각각 47.9, 33.8%로 가장 많았으며, KDDS(곡류, 육류, 채소류, 유제품, 유지류)의 식품군별 패턴 1위는 11100 (곡류, 육류, 채소류는 섭취하고 유제품, 유지류는 섭취하지 않음)으로 남녀 각각 46.6, 31.8%였다. DDS는 남녀 각각 4.0, 3.7 (p<0.05), KDDS는 각각 3.5, 3.2 (p<0.01)로 KDDS가 DDS보다 낮았다. KDDS를 끼니별로 적용한 Meal balance 분류에서 very bad($\leq$6)가 남녀 각각 4.1, 21.7%, bad(7~9)는 각각 58.9, 55.4%, normal (10~13)은 34.2, 22.3%, good (14~15)은 2.7, 0.5% (p<0.01)로 여자가 남자보다 점수가 낮았으며, 평균 점수는 남녀 각각 9.1, 8.1 (p<0.001)로 매 끼니마다 식품을 다양하게 섭취하지 못하였다. 1일 평균 에너지 섭취량이 남녀 각각 1,740, 1,433 kcal (p<0.05)로, 권장량의 각각 84.0, 80.9%로 단백질 섭취량은 남녀 각각 67, 49 g(p<0.001)으로, 권장량의 각각 100.7, 88.3% (p<0.001)로 양호한 섭취를 보였다. 그러나, 칼슘은 권장량의 각각 62.7, 55.3% (p<0.001), 비타민 A는 각각 60.7, 53.9%이었다. 열량 구성 영양소인 단백질 : 지방 : 탄수화물의 비율이 남자는 15.8:15.7:68.5, 여자는 13.8:13.2:73:0으로 남자가 여자보다 단백질, 지방의 섭취비는 유의적으로 높고 (p<0.001), 탄수화물 비는 낮았다(p<0.01), 아침 : 점심 : 간식 : 저녁 : 밤참의 끼니별 에너지 배분을 보면 남자는 29.2 : 32.4 : 5.0 : 31.2 : 2.2, 여자는 30.5 : 33.5 : 4.5 : 28.6 : 2.9로 세끼 식사 중에 남녀 모두 점심이 차지하는 비율이 가장 높았다. 에너지 섭취를 고려한 INQ는 칼슘과, 비타민 A는 남녀 모두, 비타민 B$_2$는 여자가 1이하로 나타났다. 또한 NAR 중에서도 낮은 영양소는 비타민 A (남 0.52, 여 0.42 (p<0.05), 칼슘 (남 0.68, 여 0.54 (p<0.001)), 비타민 B$_2$(남 0.77, 여 0.67 (p<0.01))이었다. MAR은 남녀 각각 0.82, 0.73 (p<0.001)로 여자가 남자보다 낮았다. 이상의 결과를 종합해 볼 때 전주지역 노인들은 식품을 다양하게 섭취하지 못하였으며, 특히 유제품군과 유지류 섭취가 낮았다. 영양소 섭취는 대체로 양호하였으나, 비타민 B$_2$는 질적 평가에서, 칼슘과 비타민 A는 질과 양이 모두 낮은 영양소로 나타났으며 특히 여자의 경우는 권장량의 절반이하의 수준으로 나타났다. 따라서 이들 영양소의 섭취를 위해 효율적인 식품선택이나 추가 보충등의 방안이 모색되어야 할 것으로 보인다. DVS를 종속변수로 하고 DDS, KDDS, MBS를 독립변수로 하여 다중회귀분석 (Stepwise 방법)을 실시하여, 남자는 KDDS (p<0.001)가, 여자는 MBS, DDS(p<0.001) 순으로 채택되었다. MAR를 종속변수로 하고 DDS, KDDS, MBS를 독립변수로 하였을 때는 남자는 KDDS, DDS 순으로 (p<0.001), 여자는 MBS, DDS(p<0.001)순으로 채택되었다. 이것은 DDS보다는 KDDS가 전체 식품 가짓수를 가늠할 수 있으며, 영양소 섭취를 추정할 수 있는 것으로 생각한다. 즉, 우리나라 노인은 유지류 섭취빈도가 과일류보다 낮아 유지류 섭취 여부가 전체 식품 가짓수를 가늠할 수 있으며, 영양소 섭취를 추정할 수 있는 것으로 생각된다.