• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제51권6호
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• pp.559-569
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• 2001

연구배경 : 흉수는 악성종양이나 결핵, 폐렴 등의 다양한 호흡기질환과 관계하여 흔하게 나타나는 임상양상이다. 그러나 그 원인의 감별진단에 도움이 되는 유용한 흉수의 생화학적 검사는 없는 상태이다. 그러므로 본 연구에서는 각 질환의 삼출액을 비교분석하여 각 질환을 감별 진단할 수 있는 생화학적 지표를 찾아보고 악성과 비악성을 감별 진단할 수 있는 생화학적 지표를 찾아보고자 하였다. 방 법 : 본 저자 등은 1998년 1월부터 1999년 8월까지 연세대학교 의과대학 세브란스병원 호흡기내과 외래 및 입원 환자 93명을 대상으로 흉수의 혈구감별 및 세포수, 단백, 당, 비중, 산도, LDH, cholesterol, protein, albumin, bilirubin, Mg, iron, amylase, ferritin, haptoglobin, ceruloplasmin, C3, C4, ADA, 그람 염색 및 및 세균배양, Z-N 염색 및 M. tuberculosis 배양을 하였으며 그 외 조직병리검사 및 세포병리검사를 시행하였다. 결 과 : 대상군의 남녀비는 각각 56 : 37명이었고 평균 연령은 $47.1{\pm}21.8$세 이었으며 진단은 악성 삼출액 16례, 부악성 삼출액 12례, 결핵성 삼출액 36례, 부폐렴성 심출액 22례, 여출액 7례이었다. 각 질환별로 비교하여 보았을 때 부폐렴성 흉수와 비교하여 유의하게 증가하는 생화학적 지표는 부악성 흉수에서 LDH2 분절이었고 각각의 LDH2 분절치는 $20.2{\pm}7.5%$과 $30.6{\pm}6.4%$이었으며 각 질환별로 상호 비교하여 보았을 때 결핵성 흉수와 비교하여 유의하게 증가하는 생화학적 지표는 부악성 흉수에서 LDH1 분절, LDH2 분절이었고 각각의 LDH1 분절치는 $7.6{\pm}4.7%$와 $16.4{\pm}7.2%$ 각각의 LDH2 분절치는 $17.6{\pm}6.3%$와 $30.6{\pm}6.4%$ 이었다. 각 질환별로 상호 비교하여 보았을 때 결핵성 흉수와 비교하여 유의하게 감소하는 생화학적 지표는 악성 흉수에서 흉수/혈청 LDH4 분절비이었고 각각의 흉수/혈청 LDH4 분절 비치는 $2.1{\pm}0.6$과 $1.5{\pm}0.8$이었다. 또한 각 질환별로 상호 비교하여 보았을 때 결핵성 흉수와 비교하여 유의하게 감소하는 생화학적 지표는 부악성 흉수는에서 LDH4 분절과 흉수/혈청 LDH4 분절비이었고 각각의 LDH4 분절치는 $23.5{\pm}4.6%$와 $17.0{\pm}5.8%$이었고 흉수/혈청 LDH4 분절비치는 각각 $2.1{\pm}0.6$과 $1.3{\pm}0.4$ 이었다. 결 론 : 각질환의 감별진단하는데 유용한 생화학적 지표는 LDH isoenzyme 이었고 이 중 부악성 삼출액과 결핵성 삼출액을 감별하는 흉막액/혈청 LDH4 분절비가 cut-off value 1.75에서 sensitivity 61.0% specificity 100% positive predictive value 91.2%로 가장 유용하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.73-92
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• 2014

기존 협업 필터링 기법은 사용자들의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 구성하고, 이를 이용해 예측된 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 기반으로 추천을 수행한다. 이로 인해, 사용자 선호도 정보가 부족하게 되면, 유사 아이템 사용자 집합의 신뢰도가 낮아지고, 추천 서비스의 신뢰도 또한 따라서 낮아진다. 또한, 서비스의 규모가 커질수록, 유사 아이템, 사용자 집합의 생성에 걸리는 시간은 기하급수적으로 증가하고 추천서비스의 응답시간 또한 그에 따라 증가하게 된다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 군집화 기법을 제안하고 이를 적용한 협업 필터링 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 크게 네 가지 방법으로 이루어진다. 첫째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 기반으로 사용자와 아이템 각각을 군집화 하여, 기존 협업 필터링 기법에서 유사 아이템, 사용자 집합을 생성하는데 소요되는 시간을 절약하며, 사용자 선호도 정보만을 이용한 부분 집합 생성보다 추천의 신뢰도를 높이고, 초기 평가 문제와 초기 이용자 문제를 일부 해소한다. 둘째, 미리 구성된 사용자와 아이템의 군집을 기반으로 군집간의 선호도를 이용해 추천을 수행한다. 사용자가 속한 군집의 선호도가 높은 순서대로 아이템 군집을 조회하여 사용자에게 제공할 아이템 목록을 구성하여, 추천 시스템의 부하 대부분을 모델 생성 단계에서 부담하고 실제 수행 시 부하를 최소화한다. 셋째, 누락된 사용자 선호도 정보를 사용자와 아이템 군집을 이용하여 예측함으로써 협업 필터링 추천 기법의 사용자 선호도 정보 희박성으로 인한 문제를 해소한다. 넷째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 사용자의 피드백에 따라 학습시켜 아이템과 사용자의 정성적 특성 정량화의 어려움을 해결한다. 본 연구의 검증은 기존에 제안되었던 하이브리드 필터링 기법들과의 성능 비교를 통해 이루어졌으며, 평가 방법으로는 평균 절대 오차와 응답 시간을 이용하였다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제49권6호
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• pp.752-759
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• 2000

연구배경 : 폐기능 검사는 민족과 인종 그리고 거주지역뿐만 아니라 연령에 따라서도 차이가 있는 것으로 알려져 있다. 그러나 대부분의 검사실에서 검사기기에 내장된 평균적 표준치를 기준으로 삼고 있는 실정이어서 노령인구에 대한 폐기능검사 표준을 조사할 필요가 있었다. 이에 건강한 노인을 대상으로 폐기능검사를 시행하여 연령증가에 따른 폐기능의 변화를 확인하고 이를 토대로 표준치를 제시하고자 하였다. 방법 : 65세 이상의 남녀 각 100명을 대상으로 폐기능검사를 시행하였다. 측정된 FVC, $FEV_1을 Windows용 SPSS 8.0 version을 이용하여 연령 및 사용하여 다중회기분석을 시행하였다. 노인들의 연령과 키를 현재까지 많이 쓰이고 있는 다중선형회기식으로 분석하여 저자들의 다중선형회기식과의 차이를 분석하였다. 결과 : 대상 200예 중 남자노인의 평균연령은 $71.5{\pm}5.1$세였고, 평균신장은 $163.5{\pm}6.20$cm 였다. 이들의 평균 FVC는 $3.42{\pm}0.48{\ell}$, 평균 $FEV_1$은 $2.71{\pm}0.39{\ell}$였다. 여자노인의 평균연령은 $72.0{\pm}5.1$세였고， 평균 신장은 $149.1{\pm}5.93$cm 였다. 이들의 평균 FVC는 $2.22{\pm}0.42{\ell}$ 였고, 평균 $FEV_1$은 $1.83{\pm}0.33{\ell}$였다. 단변수 분석에서 선형적 연관성을 보인 연령과 신장을 독립변수로 한 다중회귀식을 계산하였고 이를 기존의 다종선형회기식과 비교한 결과 $FEV_1$은 Morris등의 다중선형회기식에 의한 예측치가 실측치보다 낮게 예측되어 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 결론 : 65세 이상의 정상노인에서 폐기능 검사를 시행한 결과 연령의 증가에 따라 폐기능이 통계적으로 의미있게 감소함을 확인하였다. 또한 이들의 폐기능 실측치를 다종선형회귀식을 도출하여 기존에 보고된 식들과 비교한 결과 기존의 다중선형회귀식이 한국노인의 표준을 대변할 수 없음을 증명하였다. 저자들의 다중선형회귀식은 노인 연령균에서 오차가 적어 한국노인의 폐기능을 예측하는데 유용할 것으로 기대되었다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제45권5호
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• pp.962-974
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• 1998

연구배경: 최근 폐암은 전세계적으로 증가 추세에 놓여 있을 뿐 아니라 서구에서는 여성 폐암 환자의 비율이 크게 늘고 있으며 이미 폐암은 유럽과 미주에서 사망원인 1위의 암종으로 이미 우리 나라를 비롯하여 다른 여러 국가에서도 비슷한 경향을 보이고 있다. 원발성 폐암의 80%가 비소세포폐암으로 진행이 국소적인 폐암인 경우 수술적 제거가 주된 치료이나 이러한 양호한 경우에도 환자의 약 50% 만이 5년이상 생존할 수 있다. 확실히 비슷한 병기에도 불구하고 환자의 생존률은 현격한 차이를 보이고 있기 때문에 폐암의 분자학적, 생물학적 특정 등에 대한 연구가 진행되어 생존률을 보다 정확하게 예측하고 각각의 환자에 대한 보다 알맞는 치료 방법을 적용하기 위한 새로운 예후적 인자를 알려는 노력이 진행되고 있다. 앙은 세포의 증식과 함께 apoptotic 세포 소실의 감소에 의해 성장할 수 있다. 일반적으로 고형 종양은 성장과 세포의 손실은 종양의 전이, 분화, 죽음 등의 다양한 생물학적인 기전에 의하여 야기된다. 이중에 세포의 죽음은 면역학적 반응, 불가항력적인 미세환경의 상태 (세포의 괴사), 또는 apoptosis와 같은 유전자적인 조절에 의하여 생기게 된다. 암은 세포 주기의 증가로 인한 방법(종양 유전자의 활성도의 종가)과 세포 주기 진행억제의 감소(암억제 유전자의 소실), bcl-2의 과발현과 같은 antiapoptosis signal의 감소 및 bax의 감소 또는 p53의 돌연변이와 같은 proapoptosis signal의 감소 등을 야기하게 되는 유전자의 돌연변이에 의해 발생된다고 할 수 있다. 세포소실에 대한 변수에 대해 체계적인 연구가 거의 없지만 몇몇 단일 변수에 대한 연구가 진행되었다. 이에 저자들은 비소세포폐암에서 예후적 인자로서의 p53과 bcl-2의 발현이 환자의 예후에 어떠한 영향을 보이는지 알기 위해 본 연구를 시행하였다. 방 법: 1980년부터 1994 년 한양대학교 부속병원에서 비소세포폐암으로 진단된 후 술전 병기가 초기(병기 I-IIIa) 라고 판단되어 치료 목적으로 광법위 폐절제술을 시행받은 환자중 수술후 1 달이내에 수술의 합병증으로 사망한 예를 제외한 환자와 이들의 폐절제 조직 총 84예를 대상으로 하였는데 환자는 원발 폐암과 림프절에 대해 광범위 절제술(엽절제술 또는 전폐절제술)을 시행하였으며 환자는 술전에 아무런 치료 (방사선 또는 항암약제 치료)도 받지 않았고 술후에는 각각의 조직학적 병기에 따라 보조 치료를 받았다. 폐절제로 얻은 조직의 조직학적 특징은 WHO 표준 기준에 맞추었고 또한 환자의 조직병리학적 병기 판정은 TNM 병기 판정 기준에 맞추었다. 이와 같이 얻어진 이용하여 p53과 bcl-2 각각의 단클론 항체로 면역조직화학적 염색을 시행하였고 이의 발현과 환자의 생존률과의 연관성을 알아보았다. 결 과: p53과 bcl-2의 발현은 총 84예에서 시행하여 각각 47예 56.0%, 15예 17.9%의 발현율을 보였다. bcl-2의 발현군은 생존기간이 $64.23{\pm}10.73$달이었으나 음성군은 생존기간이 $35.28{\pm}4.39$달 (p=0.03)로 전체 환자의 생존과 bcl-2의 발현은 밀접한 연관을 보였고 cyclin D1은 양성 발현군의 생존 기간이 $22.76{\pm}3.50$개월, 음성 발현군의 생존기간이 $45.38{\pm}5.64$개월 (p=0.0515)로 생존율과의 상당한 통계적인 연관성의 가능성을 나타내었지만 p53 의 경우는 통계적 의의를 찾을 수 없었다(양성군의 생존기간 $34.71{\pm}6.12$ 달, 발현 음성군의 생존기간 $45.35{\pm}6.30$ 달, p=0.21). 결 론: 결론적으로 본 연구에서는 비소세포폐암에서 bcl-2의 발현은 양호한 예후 인자로 작용하였으며 p53의 발현은 비소세포폐암의 예후적인 인자로의 통계학적 의미를 찾을 수가 없었다. 또한 bcl-2의 발현과 p53 발현 사이에 역관계가 있다는 보고가 있어서 이의 연관성을 알아보았으나 생존율에 대한 bcl-2와 p53의 발현에서 일어날 수 있는 네가지 조합 ; bcl-2(+)/p53(+), bcl-2 (+)/p53(-), bcl-2(-)/p53 (+) 및 bcl(-)/p53(-) 사이에서 통계학적 의의를 발견하지 못하였다. 결론적으로 폐암의 발암과정은 어느 한 유전자 또는 인자에 의해 야기되는 단순한 과정이 아니고 여러 조절인자들의 복합적인 복잡, 다양한 상호간의 작용에 의해서 서로 영향을 주므로써 폐암의 발암과정의 중요한 기전이 된다고 생각되므로 보다 광범위한 연구가 필요하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 동양고전연구
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• 제72호
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• pp.365-400
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• 2018

10천간 12지지를 합성한 60개의 서수부호(序數符號)로 각각의 연월일시를 표현하였던 간지(干支) 책력(冊曆)에서의 그 기호는, 동양의 전통 의학(醫學) 분야에서 발병과 치료에 영향을 미치는 요인의 표식으로 쓰였을 뿐만 아니라, 여러 술수(術數) 분야에서의 길흉화복(吉凶禍福) 예단 지표로도 사용되었다. 이 간지력(干支曆) 부호를 기준으로 삼은 많은 술수 이론들이 한대(漢代) 이전까지 상당부분 갖추어졌던 것에 반해, '그것이 그렇게 된' 근원적 원리에 대한 이후의 책력학적 논의는 찾아보기 어렵다. 세성(歲星)(목성)이 황도대의 12개 '자리[차(次)]' 중에서 어느 곳에 있는 것인지로 그 한 해의 연명(年名)이 정해지는 천체력 기년 방식에는, 크게 세성기년법(歲星紀年法) 태세기년법(太歲紀年法) 간지기년법(干支紀年法) 등이 있다. 태세기년법과 명칭만 다를 뿐 실제로는 동일한 기년법이라 할 수 있는 간지기년법에서는 다시 세 가지 이상의 방식이 존재하며, 그 중 하나가 한대(漢代) 이래로 현재까지 중국과 우리나라 등지에서 끊김 없이 사용되고 있는 것이다. 2018년 올해의 간지 연명이 무술(戊戌)이 된 것은 순전히 '우연'에 의한 것이었다. 따라서 본 논의에서 필자는, 연월일시의 간지 부호를 가지고 고유 이론들을 구성하는 각종 전통 술수 분야에서 이에 대한 자각의 필요성을 역설(力說)하였다. 만 12년에 조금 못 미치는 목성의 1주천(周天) 주기 때문에, 천여 년에 한 번씩 약 85년 동안만 '황도대에서의 세성(歲星) 위차(位次)'와 '12지지(地支) 부호(符號)의 연명(年名)'이 서로 부합되는 상황이 펼쳐지는데, 최근의 수십 년이 그 시기가 됨을 확인하였다. 아울러서 28수(宿)를 바라보는 적절한 방법에 대해서도 함께 논하였다. 간지 책력이 각종 술수는 물론 전통 의술의 이론적 기반과도 결부된 것이니 만큼, 고대(古代) 천체력(天體曆)의 근원적 이론에 대한 심도 있는 연구는, 동양 전통 학문과 문화의 계승 발전 차원에서도 결코 소홀히 넘길 수 없는 일이다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제47권3호
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• pp.356-364
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• 1999

연구배경: 천식은 발병 기전의 규명과 새로운 치료 방법의 개발에도 불구하고 그 사망률은 줄지 않고 있다. 천식의 사망과 관련이 추정되어 온 몇몇 인지들이 알려져 있으나 중환자실 입실 시점에서 호흡부전을 동반한 천식 환자들의 사망과 관련된 예후 인자들에 대해서는 잘 알려져 있지 않았다. 본 내과계중환자실로 입실하였던 중증천식환자들을 대상으로 중환자실 입실 시점에서 사망과 관련될 수 인자들을 알아보고자 하였다. 방법: 내과계중환자실에 호흡부전을 동반한 기관지 천식으로 입실하였던 59명(나이 $55.9{\pm}18.0 $세, 남:여 32:25)을 대상으로 하였다. 중환자실 입실 당시와 24-48 시간째의 활력 증후, 동맥혈가스검사, 투약 상황, 동반 질환, 인공호흡기의 사용 여부, APACHE III 점수 및 입원 경과 중 발생한 합병증 등을 후향적으로 분석하였다. 결과: 전체 사망률은 32.2%였고 사망군은 생존군에 비하여 연령($66.2{\pm}10.5$, $51.0{\pm}18.8$세)이 높았고 입원 전폐기능 검사(내원 1년 이내 최고치)는 FVC($59.2{\pm}21.1$, $77.6{\pm}23.3%$)및 $FEV_1$($41.4{\pm}18.8$, $61.l:{\pm}23.3%$) 이 사망군이 생존군에 비하여 낮았다. 입실 당시 활력증후, $PaCO2_2$, $PaO_2/FiO_2$, $AaDO_2$는 두군 사이에 유의한 차이가 없었으나 입실 당시 APACHE III치 ($74.5{\pm}48.3$, $48.8{\pm}20.5$)는 사망군에서 높았고 내원 2일째 맥박수($121.6{\pm}22.3$, $105.2{\pm}19.4$회/분), $PaCO_2$ ($50.1{\pm}16.5$, $41.8{\pm}12.2 mm Hg$), $PaO_2/FiO_2$($160.8{\pm}59.8$, $256.6{\pm}78.3 mm Hg$), $AaDO_2$($l81.5{\pm}79.7$, $98.6{\pm}47.9 mm Hg$), 및 APACHE III치 ($57.6{\pm}21.1$, $20.3{\pm}13.2$)등이 유의한 차이가 있었다 (p<0.05). 폐렴, 허혈성 뇌손상, 병 경과 중 패혈증이 동반된 경우 사망률이 높았다(p<0.05). 연령 (>60세), 입실 당시와 입실 후 2일째 $PaO_2/FiO_2$비 (<200 mm Hg), APACHE III($\geq$40), 및 입실 당시 폐렴 여부를 사용한 다변수 분석에서 $PaO_2/FiO_2$비(< 200 mm Hg, 대응위험도 12.7) 및 APACHE III($\geq$40, 대응위험도 21.7) 가 사망과 관련된 지표로 나타났다(P<0.05). 결론: 호흡부전을 동반한 중증천식환자의 예후는 입실 시정의 임상 양상 보다 천식치료의 반응에 따른 중화자실 내원 2일째 $PaO_2/FiO_2$비 (200 mm Hg 미만)와 APACHE III점수 ($\geq$40 점 이상)가 사망의 가능성을 예측할 수 있는 유용한 지표로 사료되었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권4호
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• pp.443-472
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• 2014

To survive in the global competitive environment, enterprise should be able to solve various problems and find the optimal solution effectively. The big-data is being perceived as a tool for solving enterprise problems effectively and improve competitiveness with its' various problem solving and advanced predictive capabilities. Due to its remarkable performance, the implementation of big data systems has been increased through many enterprises around the world. Currently the big-data is called the 'crude oil' of the 21st century and is expected to provide competitive superiority. The reason why the big data is in the limelight is because while the conventional IT technology has been falling behind much in its possibility level, the big data has gone beyond the technological possibility and has the advantage of being utilized to create new values such as business optimization and new business creation through analysis of big data. Since the big data has been introduced too hastily without considering the strategic value deduction and achievement obtained through the big data, however, there are difficulties in the strategic value deduction and data utilization that can be gained through big data. According to the survey result of 1,800 IT professionals from 18 countries world wide, the percentage of the corporation where the big data is being utilized well was only 28%, and many of them responded that they are having difficulties in strategic value deduction and operation through big data. The strategic value should be deducted and environment phases like corporate internal and external related regulations and systems should be considered in order to introduce big data, but these factors were not well being reflected. The cause of the failure turned out to be that the big data was introduced by way of the IT trend and surrounding environment, but it was introduced hastily in the situation where the introduction condition was not well arranged. The strategic value which can be obtained through big data should be clearly comprehended and systematic environment analysis is very important about applicability in order to introduce successful big data, but since the corporations are considering only partial achievements and technological phases that can be obtained through big data, the successful introduction is not being made. Previous study shows that most of big data researches are focused on big data concept, cases, and practical suggestions without empirical study. The purpose of this study is provide the theoretically and practically useful implementation framework and strategies of big data systems with conducting comprehensive literature review, finding influencing factors for successful big data systems implementation, and analysing empirical models. To do this, the elements which can affect the introduction intention of big data were deducted by reviewing the information system's successful factors, strategic value perception factors, considering factors for the information system introduction environment and big data related literature in order to comprehend the effect factors when the corporations introduce big data and structured questionnaire was developed. After that, the questionnaire and the statistical analysis were performed with the people in charge of the big data inside the corporations as objects. According to the statistical analysis, it was shown that the strategic value perception factor and the inside-industry environmental factors affected positively the introduction intention of big data. The theoretical, practical and political implications deducted from the study result is as follows. The frist theoretical implication is that this study has proposed theoretically effect factors which affect the introduction intention of big data by reviewing the strategic value perception and environmental factors and big data related precedent studies and proposed the variables and measurement items which were analyzed empirically and verified. This study has meaning in that it has measured the influence of each variable on the introduction intention by verifying the relationship between the independent variables and the dependent variables through structural equation model. Second, this study has defined the independent variable(strategic value perception, environment), dependent variable(introduction intention) and regulatory variable(type of business and corporate size) about big data introduction intention and has arranged theoretical base in studying big data related field empirically afterwards by developing measurement items which has obtained credibility and validity. Third, by verifying the strategic value perception factors and the significance about environmental factors proposed in the conventional precedent studies, this study will be able to give aid to the afterwards empirical study about effect factors on big data introduction. The operational implications are as follows. First, this study has arranged the empirical study base about big data field by investigating the cause and effect relationship about the influence of the strategic value perception factor and environmental factor on the introduction intention and proposing the measurement items which has obtained the justice, credibility and validity etc. Second, this study has proposed the study result that the strategic value perception factor affects positively the big data introduction intention and it has meaning in that the importance of the strategic value perception has been presented. Third, the study has proposed that the corporation which introduces big data should consider the big data introduction through precise analysis about industry's internal environment. Fourth, this study has proposed the point that the size and type of business of the corresponding corporation should be considered in introducing the big data by presenting the difference of the effect factors of big data introduction depending on the size and type of business of the corporation. The political implications are as follows. First, variety of utilization of big data is needed. The strategic value that big data has can be accessed in various ways in the product, service field, productivity field, decision making field etc and can be utilized in all the business fields based on that, but the parts that main domestic corporations are considering are limited to some parts of the products and service fields. Accordingly, in introducing big data, reviewing the phase about utilization in detail and design the big data system in a form which can maximize the utilization rate will be necessary. Second, the study is proposing the burden of the cost of the system introduction, difficulty in utilization in the system and lack of credibility in the supply corporations etc in the big data introduction phase by corporations. Since the world IT corporations are predominating the big data market, the big data introduction of domestic corporations can not but to be dependent on the foreign corporations. When considering that fact, that our country does not have global IT corporations even though it is world powerful IT country, the big data can be thought to be the chance to rear world level corporations. Accordingly, the government shall need to rear star corporations through active political support. Third, the corporations' internal and external professional manpower for the big data introduction and operation lacks. Big data is a system where how valuable data can be deducted utilizing data is more important than the system construction itself. For this, talent who are equipped with academic knowledge and experience in various fields like IT, statistics, strategy and management etc and manpower training should be implemented through systematic education for these talents. This study has arranged theoretical base for empirical studies about big data related fields by comprehending the main variables which affect the big data introduction intention and verifying them and is expected to be able to propose useful guidelines for the corporations and policy developers who are considering big data implementationby analyzing empirically that theoretical base.