• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제51권11호
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• pp.1158-1164
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• 2008

목 적: 저자들은 중환자실에 입원하는 환아들에 대한 소아사망률지표 2 (pediatric index of mortality 2, PIM2)와 소아사망위험도 III (pediatric risk of mortality III, PRISM III)의 유효성을 평가하고자 하였다. 방 법: 2003년 1월부터 2007년 12월까지 단일 기관 중환자실에 입실하여 치료받았던 환아의 의무기록을 후향적으로 조사하였다. 중환자실에 입실하여 2시간 이내에 사망하거나 절망적인 상태의 퇴원인 경우는 제외하였다. 환아들의 일반적인 특성에 대해서 Student's t-test와 ANOVA를, PIM2와 PRISM III 항목에 대해서 생존한 환아와 사망한 환아 사이에 상관분석을 시행하였다. 또한, 사망률 예측의 정도에 대한 정확성을 위해서 Hosmer-Lemeshow 적합도에 대한 다중회귀분석과 수용자 작업특성곡선을 사용하였으며 예측사망율의 과대 또는 과소 평가는 표준화된 사망비를 이용하여 검증하였다. 결 과: 193 증례의 의무기록을 검토하였으나 3예가 중환자실에 입실한 2시간이내에 사망하여 190예에 대하여 분석을 시행하였다. PIM2의 항목들은 수술이나 술기 후에 입원한 경우와 저위험군의 항목을 제외하고 생존과 연관성이 있었다. PRISM III에서는 심혈관/신경계 징후, 동맥혈가스분석의 항목이 관련성이 있었으나 생화학과 혈액학적 검사소견은 연관성이 유의하지 않았다. 수용자 작업특성곡선으로 확인한 예측도는 모두 의의가 있었으며 PIM2의 곡선하면적이 0.858 (95% 신뢰도: 0.779-0.938), PRISM III가 0.798 (95%신뢰도: 0.686-0.891)이었다. 또한, 표준화된 사망비는 두 가지 지표 모두 1에 가까웠으며 다중회귀분석을 이용한 Hosmer-Lemeshow 적합도에서 PRISM III가 ${\chi}^2(13)=12.899$, P=0.456이었으며, PIM2는 ${\chi}^2(13)=14.986$, P=0.308이었다. 그러나 PIM2가 가능도비검정에서 PRISM III보다 유의한 특성을 가지고 있었다(${\chi}^2(4)=55.3$, P<0.01). 결 론: 저자들은 중환자실에 입실하는 소아 환자에서 사망률을 예측하는 두 가지 지표(PIM2, PRISM III)가 의미가 있다는 사실을 확인하였다. 저자들은 PIM2가 PRISM III보다 보다 정확하고 적절하다고 생각된다.

• 한국조경학회지
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• 제44권3호
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• pp.1-12
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• 2016

본 연구는 설악산 국립공원 내 44번 국도를 대상으로 로지스틱 회귀분석을 실시하여 로드킬이 발생한 지역의 공간적 특성을 분석하고, 분석 결과의 적합도 및 예측도를 평가하여 로드킬 발생 근본 원인을 파악하고자 하였다. 2008년부터 2013년까지 구축된 81개의 로드킬 데이터를 종속변수로 설정하고, 선행연구 및 현장조사를 통해 도출한 경사, 향, 식생, 백두대간 등의 자연환경 요인과 펜스 옹벽 등의 인공시설물, 경작지, 주거지역 등의 토지이용 변수를 독립 변수로 설정하고, 로지스틱 회귀분석을 실시하여 회귀식을 추정하였다. 식생 영급, 하천으로부터의 거리, 펜스 옹벽 등의 설치구간, 주거지역 건물 등의 시설로부터의 거리가 로드킬에 영향을 미치는 변수로 선택되었다. 회귀모형에 포함된 모든 변수들은 유의수준(p<0.01)을 충족하였다. 회귀모형에서 로드킬 발생에 가장 큰 영향력을 보인 변수는 펜스 옹벽 등의 설치구간(회귀계수: -1.0135)으로 나타났으며, 가장 낮은 영향력을 보인 변수는 식생 영급(회귀계수: 0.0001)으로 나타났다. 즉, 펜스 옹벽 등의 설치 구간에서는 로드킬이 일어날 확률이 낮으며, 주거지역 건물 등의 시설로부터의 거리가 가까울수록, 하천으로부터의 거리가 가까울수록, 식생 영급이 커질수록 로드킬 발생이 높아질 수 있다. 추정된 로지스틱 회귀모형 결과로부터 로드킬이 일어날 것이라고 옳게 예측한 확률은 74.1%, 로드킬이 일어나지 않을 것이라고 옳게 예측한 확률은 70.4%로 나타났다. 전체적으로는 옳게 분류한 확률은 72.2%로 비교적 높은 비율을 보였다. 본 연구를 통해 로드킬 저감을 위한 계획 및 정책 수립, 방지시설 설치 계획 등의 공간의사 결정에 객관적 근거로 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 핵의학기술
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• 제25권1호
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• pp.21-28
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• 2021

갈색지방세포(Brown fat 또는 Brown Adipose Tissue, BAT)는 포도당 대사(glucose metabolism)와 비오한성 열생성(non-shivering thermogenesis)을 통하여 열을 발산하여 추위로부터 생명체를 보호한다. BAT의 활성화는 연령, 성별, 체질량지수(BMI) 등의 환자 내적 요인과 기온, 환경 등의 환자외적 요인에 의해 확률적으로 발생한다. 본 연구에서는 후향적, 의무기록 관찰 연구를 진행하여 여러 인자들을 추출하고 통계 분석을 실시하여 BAT 활성화와 여러 인자 간에 관련성을 확인하고자 한다. 2018년 1월부터 2019년 12월까지 2년간 국립암센터에서 PET/CT 검사를 시행한 환자의 의무기록을 수집하여 총 9155명의 환자를 추출하고 중복 검사를 포함한 13442건의 환자데이터를 대상으로 하였다. 환자데이터의 의무기록에서는 BAT 발생여부, 성별, 검사당시 나이, 영상촬영날짜, 검사장소, 주사시간, 키, 체중, 혈당, 진단명이 나오도록 조건을 설정하였다. BAT 활성화가 PET/CT 촬영 시 환경(기온, 검사장소)과 환자의 상태(혈당, BMI, 암의 종류, 성별, 나이)에 따라 영향을 받는지 확인하기 위하여 단변량 로지스틱 회귀분석을 실행한 후, P<0.1인 변수를 선택하여 BAT 활성화에 영향을 주는 다변량 회귀분석 모형을 최종적으로 분석하였다. BAT 활성화는 전체 13442건 중 93건(0.7%)이 발생되었다. 단변수 로지스틱 회귀분석 결과에서 유의한 결과는, 50세 이상인 환자보다 50세 미만인 환자에게서(P<0.001), 여성이 남성에 비해서(P<0.001), 외부기온 14.5도 미만에서(P<0.001), 정상 BMI보다 낮은 BMI에서(P<0.001), 혈당이 100mg/dl 미만에서(P<0.001), 오후 12시 30분 이전에 주사를 맞은 환자에게서(P<0.001) BAT 활성화가 증가하였다. 반면, 정상보다 높은 BMI에서(P<0.001), 폐암진단을 받은 환자에게서(P<0.05) 감소하였다. 다변수 결과에서는, 50세 미만인 환자에게서(P<0.001), 여성에게서(P<0.001), 외부기온 14.5도 미만에서(P<0.001) BAT 활성화가 유의하게 증가하였고, 정상보다 높은 BMI에서(P<0.05) 유의하게 감소하였다. 국립암센터에서 2년간 PET/CT 시행한 환자를 대상으로 BAT 활성화에 영향을 미치는 인자에 대한 후행 연구를 진행하였다. 그 결과, 외부기온 14.5도 미만의 날씨에 PET/CT 검사를 시행했던 50대 미만의 정상 체중 여성에게서 BAT가 유의하게 활성화가 되었음을 확인할 수 있었다. 이 결과를 토대로 해당 인자에 적용된 환자를 사전에 식별할 수 있으며, 앞으로 여러 연구를 통하여 BAT의 활성화를 줄이는 것에 도움이 될 수 있다고 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권2호
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• pp.72-87
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• 2022

국토의 지속가능한 개발과 보전을 위해서는 계획적인 개발과 효율적인 환경보전이 수반되어야 한다. 이를 위해서는 기존에 개발된 지역에 대한 분석을 통해 개발에 영향을 준 요인들을 도출하고, 개발압력이 높은 지역에 대하여 적절한 관리방안을 적용함으로써 개발과 보전이 조화를 이룰 수 있도록 유도할 수 있다. 본 연구는 용인시를 대상으로 토지피복이 산림에서 시가화·건조 지역으로 변화된 지역과 여러 가지 사회·지형·제한적 요소 간의 관계를 로지스틱 회귀분석을 통해 회귀식으로 구현하고, 잠재적 개발지를 분석하였다. 잠재 개발지 분석에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 개발제한구역, 보호지역과 같은 제한요소이고, 영향력이 가장 작은 요인은 인구밀도였다. 용인시 산림의 약 148km²(52%)이 잠재적 개발지로 분석되었고, 잠재개발지 중 보호지역에 해당하면서 국토환경성평가지도 1등급으로 환경적 가치가 우수한 지역은 약 13km²으로 도출되었다. 개발 잠재력이 높은 보호지역은 수변구역과 특별대책지역으로 나타나 수변으로 구성된 자연경관이 우수한 지역들이 개발지역으로 선호되고 있었다. 보호지역은 개인의 재산권을 보호하기 위해 일부 행위에 대해 허가를 내주고 있으나 뚜렷한 허가기준이 부재하고, 허가로 인한 환경적 영향을 파악하고 있지 않다. 이는 보호지역이 제 역할을 하지 못하게 하는 요인으로 파악됨에 따라 명확한 예외적 허가기준과 환경영향 모니터링을 통해 관리될 필요가 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.257-265
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• 2023

본 연구의 목적은 코로나에 대한 일반적 특성에 따른 매년 백신접종 의향 여부, 백신접종 경험에 따른 매년 백신접종 의향 여부, 백신접종 관련 지식/태도에 따른 매년 백신접종 의향 여부, 매년 백신접종 의향에 부정적인 응답의 인자들을 파악함으로써 매년 예방접종 의향에 미치는 요인을 파악하기 위하여 2021년 1월경에 1개 K 대학병원을 대상으로 규격화한 설문을 통해 조사하였다. 통계분석은 일반적 특성, 백신접종 경험에 따른 제 변수 및 백신접종 관련 지식/태도에 따라 향후 COVID-19 백신접종을 매년 실시하라는 정책이 나오면 접종에 대한 의향은 빈도와 백분율을 산출하고 카이제곱 검정(-test) 시행하였고, 카이제곱 검정에서 유의했지만, 기대도수가 5보다 작은 범주가 25% 이상이면 피셔 정확 검정(Fisher's exact test)으로 비율 차이 검정을 하였다. 단순 분석에 유의한 변수들을 이용한 다중 로지스틱 회귀분석을 통해 향후 백신 예방접종 여부의 예측모형과 각 독립 변수들이 미치는 효과 크기를 추정하였다. 단순 로지스틱 회귀분석에서 매년 백신접종 의향에 맞지 않겠다고 응답한 이유는 백신접종을 한 이유가 '나의 감염을 예방하기 위하여' 응답한 경우보다 '가족과 병원 내원객의 감염 예방하기 위하여'의 응답한 경우가 11.0배 높았고 '지역사회와 국가의 집단면역 형성을 위하여' 응답한 경우가 3.67배 높았다. 1, 2차 예방접종 후 경험한 이상 반응에서 접종 부위 통증 경험한 경우가 8.42배 높았고, 붓거나 발적 경험을 한 경우 4.00배, 관절통을 겪은 경우가 5.69배 피로감을 느낀 경우가 5.57배 높게 매년 접종 의향이 없었다. 또한 백신접종에 대한 불안 정도를 느낄수록 매년 백신을 맞지 않겠다는 의향이 2.94배씩 높았다.

• 보건행정학회지
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• 제34권1호
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• pp.48-58
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• 2024

연구배경: 이 연구는 충청남도 지역 및 환자의 특성과 관외 의료기관 이용과의 연관성을 분석한 연구이다. 충청남도 지역에 거주하는 입원 및 외래 환자들을 통해 도내 진료권을 분석하고, 수도권 및 대전권 의료기관에 대한 관외 의료이용 양상을 파악하여 도내 의료전달체계 개선 및 건강보험 재정 안정 도모를 위한 충청남도 의료정책 사업의 근거적 자료 제공을 목적으로 한다. 방법: 이 연구는 건강보험 코호트 DB 2.0 2016-2019년 자료를 활용하였다. 수집된 원시 자료 중 환자의 거주지가 충청남도 지역이면서, 이용한 요양기관이 상급종합, 종합병원, 병원, 의원인 환자로 한정하였고, 최종적으로 2,570,439건(입원=43,309, 외래=2,527,130)의 자료를 추출하였다. 먼저, 분석대상자의 일반적 특성을 파악하기 위해 각 변수별로 기술통계를 실시하였고, 충청남도 지역 및 환자의 특성과 관외 의료기관 이용과의 연관성을 파악하기 위해 다변량 로지스틱 회귀분석 및 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 또한 관외 의료기관 이용에 따른 입원 및 외래 환자의 진료 1건당 의료비 차이를 파악하기 위해 심사결정 후 건강보험 총요양급여비용을 자연로그값으로 변환하여 분석하였다. 결과: 분석결과, 충청남도 지역 거주 환자들은 충남권, 대전권, 수도권 순으로 의료기관을 많이 이용하였고, 입원 및 외래 환자 모두 천안, 아산 거주 환자들에 비해 모든 권역에서 관외 의료기관을 더 많이 이용하였다. 특히 공주, 부여, 천안(odds ratio [OR], 72.931) 및 계룡, 논산, 금산(OR, 116.817) 거주 입원 환자는 대전권 의료기관 이용과 매우 높은 연관성을 나타냈다. 또한 충청남도 지역 거주 환자들은 충남권 의료기관에 비해 수도권(외래=17.01%, 입원=22.11%)과 대전권(외래=16.63%, 입원=15.41%) 의료기관에서 더 많은 의료비를 지불하였다. 결론: 이 연구는 충청남도 지역 거주 환자들의 관외 의료이용 양상을 분석하고 관련 시사점을 제공하였다. 향후 지역 의료기관과 서비스에 대한 신뢰도 및 만족도와 환자의 주진단과 같은 요인들을 고려한 연구가 추가적으로 진행되어야 하며, 연구결과를 바탕으로 합리적인 의료의 지역화와 의료공급 효율성 및 건강보험 재정 건정성 확보를 위한 정책사업의 기초 자료로 활용되기를 고대한다.

• 경영과정보연구
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• 제39권2호
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• pp.39-60
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• 2020

정부와 산업현장 곳곳에서 4차 산업혁명 시대를 실현시키는 핵심 기술인 블록체인을 적용한 서비스 활성화를 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 블록체인 기술 적용 효과를 분석하여, 국방 분야에서의 자료 보안과 신뢰 향상 및 업무 효율화를 위한 EVMS 블록체인 플랫폼을 제안하였다. 연구개발 과정에서 생산되는 관리 자료들은 진행상태 모니터링, 미래 상황 예측 및 프로젝트 완료 이후에도 관리가 필요한 중요 연구 자산이기 때문이다. 본 연구의 방법으로 블록체인 기술을 적용한 국내외 서비스 사례 분석을 통해 블록체인 특성이 실제 서비스에서 나타나는 효과를 분석하고, 블록체인 전문가 및 프로젝트 수행 개발자 18명에게 블록체인 시범 사업을 대상으로 설문조사를 실시하여 블록체인 기술 도입의 보안성, 신뢰성, 효율성을 분석하였다. 또한, 국방 EVM 시스템 운영 경험이 있는 담당자를 대상으로 블록체인 적용 적합성에 대한 인터뷰를 실시하여 EVMS 자료의 보안성, 신뢰성, 효율성 측면의 기대 효과를 분석하였다. 연구 결과로 첫째, 블록체인 기술은 금융, 물류, 의료, 공공서비스 등 다양한 분야에 적용되어 보험금 청구 절차와 같은 업무의 간소화 및 신속한 처리를 실현하고, 거래 정보의 분산 저장과 보안·암호 기술로 자료의 신뢰성에 긍정적인 효과가 있음을 사례 분석을 통해 제시하였다. 둘째, 국방 분야의 EVMS에 대해 블록체인 기술 적용 필요성과 블록체인 기술의 특성 조사를 바탕으로 본 논문의 대상인 사업성과 관리 업무 수행에 있어 블록체인을 통해 얻을 수 있는 기대효과로 자료 관리·유통 상의 보안성, 신뢰성, 효율성 향상을 분석하였다. 셋째, 국방 분야에 블록체인 기술을 적용하여 EVM 시스템 구축을 위한 네트워크 모델, 블록구조 모델, 합의 알고리즘 모델을 제안하고, 이들을 종합한 EVMS 블록체인 개념 모델을 제안하였다. 본 연구의 시사점으로 첫째, 사례 분석을 통해 국방 부문에서 블록체인 기술을 적용하기 적합한 분야를 제안하고 그에 필요한 기본 개념 모델을 제안하였다. 둘째, EVMS 업무 수행에 있어 블록체인 기술을 적용함으로써 얻을 수 있는 효과를 도출하고 기존 업무 프로세스의 개선 가능성을 도출하였다는 점이다.

• 대한인간공학회지
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• 제36권3호
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• pp.183-196
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• 2017

Objective: The purpose of this research was to assess the agreement between job physical risk factor analysis by ergonomists using ergonomic methods and physical examinations made by occupational physicians on the presence of musculoskeletal disorders of the upper extremities. Background: Ergonomics is the systematic application of principles concerned with the design of devices and working conditions for enhancing human capabilities and optimizing working and living conditions. Proper ergonomic design is necessary to prevent injuries and physical and emotional stress. The major types of ergonomic injuries and incidents are cumulative trauma disorders (CTDs), acute strains, sprains, and system failures. Minimization of use of excessive force and awkward postures can help to prevent such injuries Method: Initial data were collected as part of a larger study by the University of Utah Ergonomics and Safety program field data collection teams and medical data collection teams from the Rocky Mountain Center for Occupational and Environmental Health (RMCOEH). Subjects included 173 male and female workers, 83 at Beehive Clothing (a clothing plant), 74 at Autoliv (a plant making air bags for vehicles), and 16 at Deseret Meat (a meat-processing plant). Posture and effort levels were analyzed using a software program developed at the University of Utah (Utah Ergonomic Analysis Tool). The Ergonomic Epicondylitis Model (EEM) was developed to assess the risk of epicondylitis from observable job physical factors. The model considers five job risk factors: (1) intensity of exertion, (2) forearm rotation, (3) wrist posture, (4) elbow compression, and (5) speed of work. Qualitative ratings of these physical factors were determined during video analysis. Personal variables were also investigated to study their relationship with epicondylitis. Logistic regression models were used to determine the association between risk factors and symptoms of epicondyle pain. Results: Results of this study indicate that gender, smoking status, and BMI do have an effect on the risk of epicondylitis but there is not a statistically significant relationship between EEM and epicondylitis. Conclusion: This research studied the relationship between an Ergonomic Epicondylitis Model (EEM) and the occurrence of epicondylitis. The model was not predictive for epicondylitis. However, it is clear that epicondylitis was associated with some individual risk factors such as smoking status, gender, and BMI. Based on the results, future research may discover risk factors that seem to increase the risk of epicondylitis. Application: Although this research used a combination of questionnaire, ergonomic job analysis, and medical job analysis to specifically verify risk factors related to epicondylitis, there are limitations. This research did not have a very large sample size because only 173 subjects were available for this study. Also, it was conducted in only 3 facilities, a plant making air bags for vehicles, a meat-processing plant, and a clothing plant in Utah. If working conditions in other kinds of facilities are considered, results may improve. Therefore, future research should perform analysis with additional subjects in different kinds of facilities. Repetition and duration of a task were not considered as risk factors in this research. These two factors could be associated with epicondylitis so it could be important to include these factors in future research. Psychosocial data and workplace conditions (e.g., low temperature) were also noted during data collection, and could be used to further study the prevalence of epicondylitis. Univariate analysis methods could be used for each variable of EEM. This research was performed using multivariate analysis. Therefore, it was difficult to recognize the different effect of each variable. Basically, the difference between univariate and multivariate analysis is that univariate analysis deals with one predictor variable at a time, whereas multivariate analysis deals with multiple predictor variables combined in a predetermined manner. The univariate analysis could show how each variable is associated with epicondyle pain. This may allow more appropriate weighting factors to be determined and therefore improve the performance of the EEM.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제34권1호
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• pp.29-42
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• 2016

과속은 교통안전에 있어서 중요한 영향요인이며, 사고 심각도에 영향을 끼칠 뿐만 아니라 사고 위험성과 밀접한 관련성이 있다. 본 연구는 청주시의 신호교차로에 설치된 36개 다기능단속카메라(신호 및 과속)에서 수집한 27,968건의 속도위반 자료에 대한 분석 결과를 제시하고 있다. 이 자료에는 위반자의 3년간 위반이력을 포함한 다양한 인구통계학적 특성들을 포함하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 속도위반과 인적, 차량 및 도로 환경요인들 간의 관련성을 알아보기 위함으로 분석방법은 통계프로그램 SPSS 20의 기술통계와 이항로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 속도위반은 지방부와 도시외곽부 지역에서 많이 일어났다. 둘째, 속도위반 운전자의 약 25.6%는 제한속도 대비 20km/h 이상의 심각한 수준의 과속운전을 한다. 셋째, 과속운전자와 정상속도 운전자에 영향을 주는 변수로는 교차로의 공간적 위치와 운전자의 성별 및 연령이 선정되었다. 마지막으로, 이항 로지스틱 회귀분석에 의해 통계적으로 유의한 모형이 개발되었다(Hosmer and Lemeshow test : 11.586, p-value: 0.171).