• Asia Marketing Journal
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• 제6권2호
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• pp.55-68
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• 2004

본 연구는 마케팅믹스변수와 시장점유율간의 관계를 파악하는 시장점유율모형 중 논리적 타당성으로 주목을 받고 있는 MCI (Multiplicative Competitive Interaction) 모형의 특성과 적용방법을 실증적 자료를 이용해 설명하려는 데 목적이 있다. MCI 모형은 유인력모형의 한 형태이며, Nakanishi and Cooper(1982)에 의해 비선형모형을 선형모형으로 전환시켜 모수를 추정할 수 있는 방안이 제시되면서 활용가능성이 높아졌다. 본 연구에서는 MCI 모형의 적용과정을 국내 소비재산업의 마케팅담당자가 입수가능한 다양한 원천의 마케팅자료를 종합적으로 이용하여 제시하였다. 이 과정에서 선형화된 MCI 모형의 모수 추정에 있어 Equity 추정방식을 적용하여 독립변수로 활용된 마케팅믹스 변수들간 다중공선성 문제의 해결방안도 제시하였다. 국내 껌시장에 대해 적용된 분석결과, 시장점유율 증대에 영향을 미치는 마케팅믹스변수들을 찾아낼 수 있었으며, 마케팅담당자들에게 유용한 시사점을 제시해줄 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제9권8호
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• pp.248-253
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• 2019

노인성 치매의 전 임상단계인 경도인지장애(MCI)를 조기 진단하고, 조기 개입한다면, 치매의 발병률을 줄일 수 있다. 본 연구는 우리나라 지역사회 노인의 MCI 예측 모형을 개발하고 노년기 인지장애의 예방을 위한 기초자료를 제공하였다. 연구대상은 2012년 Korean Longitudinal Survey of Aging(KLoSA)에 참여한 65세 이상 지역사회 노인 3,240명(남성 1,502명, 여성 1,738명)이다. 결과변수는 MCI유병으로 정의하였고, 설명변수는 성, 연령, 혼인상태, 교육수준, 소득수준, 흡연, 음주, 주1회 이상의 정기적인 운동, 월평균 사회활동 참여시간, 주관적 건강, 고혈압, 당뇨병을 포함하였다. 예측모형의 개발은 Restricted Boltzmann Machine(RBM) 인공신경망을 이용하였다. RMB 인공신경망을 이용하여 우리나라 지역사회 노인의 MCI 예측 모형을 구축한 결과, 유의미한 요인은 연령, 성별, 최종학력, 주관적 건강, 혼인상태, 소득수준, 흡연, 규칙적 운동이었다. 이 결과를 기초로 MCI 고위험군의 특성을 고려한 맞춤형 치매 예방 프로그램의 개발이 요구된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.203-208
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• 2020

이 연구는 첫째, 경도인지장애(MCI)가 언어 기억 및 시공간 기억 등 특정 기억의 저하와 관련이 있는지를 파악하고, 둘째, 정상 노인으로부터 MCI를 감별하는 데 예측력이 우수한 지표를 탐색하였다. 표준화 된 기억검사를 수행한 189명(정상 노인 103 명, MCI 86 명)을 분석하였다. 언어 기억은 Seoul Verbal Learning Test를 이용하였고. 시공간 기억은 Rey Complex Figure Test를 이용해서 측정하였다. 다항 로지스틱 회귀모형을 이용하여 기억 검사의 예측력을 분석한 결과, 언어 기억과 시공간 기억은 정상 노인으로부터 MCI를 감별하는 데 예측 성능이 유의미하였다. 반면, 각 기억 검사의 수행결과를 포함하여 모든 혼란변수를 보정했을 때, 언어 기억의 즉시 회상만 정상 노인으로부터 MCI를 감별하는 데 예측력이 유의미하였으며, 시공간 기억의 즉시 회상은 예측력이 유의미하지 않았다. 이 결과는 MCI를 선별할 때 언어 기억과 시공간 기억의 지연 회상, 언어 기억의 즉시 회상이 MCI의 기억능력을 감별할 수 있는 최상의 조합임을 시사한다.

• 대한간호학회지
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• 제50권2호
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• pp.191-199
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• 2020

Purpose: The purpose of this study was to compare sociodemographic characteristics of a normal cognitive group and mild cognitive impairment group, and establish prediction models of Mild Cognitive Impairment (MCI). Methods: This study was a secondary data analysis research using data from "the 4th Korea Longitudinal Study of Ageing" of the Korea Employment Information Service. A total of 6,405 individuals, including 1,329 individuals with MCI and 5,076 individuals with normal cognitive abilities, were part of the study. Based on the panel survey items, the research used 28 variables. The methods of analysis included a χ²-test, logistic regression analysis, decision tree analysis, predicted error rate, and an ROC curve calculated using SPSS 23.0 and SAS 13.2. Results: In the MCI group, the mean age was 71.4 and 65.8% of the participants was women. There were statistically significant differences in gender, age, and education in both groups. Predictors of MCI determined by using a logistic regression analysis were gender, age, education, instrumental activity of daily living (IADL), perceived health status, participation group, cultural activities, and life satisfaction. Decision tree analysis of predictors of MCI identified education, age, life satisfaction, and IADL as predictors. Conclusion: The accuracy of logistic regression model for MCI is slightly higher than that of decision tree model. The implementation of the prediction model for MCI established in this study may be utilized to identify middle-aged and elderly people with risks of MCI. Therefore, this study may contribute to the prevention and reduction of dementia.

• 동의신경정신과학회지
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• 제34권4호
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• pp.359-368
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• 2023

Objectives: This study aims to establish a Korean medicine doctor's range of services in the dementia relief primary care system based on the previously developed dementia clinical practice guidelines (CPGs). Developing a dementia relief primary care Clinical Pathway (CP) can aid clinically when the Korean medicine primary care doctor conducts treatment. Methods: We analyzed Dementia Korean Medicine Primary Care Model Data and then applied CP Methodology to develop the configuration of the Korean Medicine Primary Care Model. For patients with Alzheimer's dementia (AD), vascular dementia (VD), and mild cognitive impairment (MCI), the Korean Medicine Primary Care Model focuses on improving cognitive function, everyday living abilities and easing symptoms through interventions described in CPGs. The contents of the draft model later include references to already-existing CPs. Results: The study sites were chosen as Korean medical clinics connected to primary care physicians in the dementia-friendly model. The CP used a time task matrix version to arrange the clinical chronology, which included all examinations, diagnoses, and treatment procedures, from the initial appointment to follow-ups and the end of therapy. Conclusions: It anticipates that Korean primary care doctors familiar with dementia can use the offered therapies for the first time by creating the dementia Korean medicine primary care model in this study. This is expected to maximize the range of medical services provided by Korean medicine and improve the standard of medical treatment.

• 대한영상의학회지
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• 제84권3호
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• pp.638-652
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• 2023

목적 경도인지장애와 알츠하이머 치매 환자에서 아밀로이드베타 양성을 예측할 수 있는 MRI 특징을 알아보고 머신러닝으로 아밀로이드베타 양성 예측 모형의 성능을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 후향적 및 단면조사연구로 경도인지장애와 알츠하이머 치매 총 139명의 환자를 대상으로 하였다. 이들은 모두 뇌 MRI와 아밀로이드 PET-CT를 시행하였다. 대상자는 아밀로이드 베타 양성군(n = 84)과 아밀로이드 베타 음성군(n = 55)으로 분류하였다. 시각적 분석으로는 뇌백질 고신호 병변의 Fazekas 척도와 뇌미세출혈 개수를 시행하였다. 정량분석으로 뇌백질 고신호 병변의 부피와 국소뇌부피를 측정하였다. 다중 로지스틱 회귀분석과 머신러닝 기법으로 아밀로이드베타 양성을 가장 잘 예측할 수 있는 MRI 특징을 확인하였다. 결과 시각적분석에서 아밀로이드베타 양성군은 뇌백질 고신호 병변의 Fazekas 척도(p = 0.02)와 뇌미세출혈 개수(p = 0.04)가 유의미하게 높았다. 해마, 내후각피질, 설전부의 국소뇌부피들은 아밀로이드베타 양성군에서 유의미하게 작았다(p < 0.05). 제3뇌실(p = 0.002)의 부피는 아밀로이드베타 양성군에서 유의미하게 컸다. 간이 정신 상태 검사와 국소뇌부피를 이용하여 머신러닝기법을 이용했을 때 좋은 정확도를 보였다(81.1%). 결론 간이 정신 상태 검사, 제3뇌실과 해마 부피를 이용한 머신러닝의 적용은 아밀로이드베타 양성을 예측하는데 활용될 수 있다.