• 대한유전성대사질환학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-11
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• 2019

목적: 선천성 갑상선기능저하증(Congenital hypothyroidism, CH)은 전세계적으로 출생아 3,000-4,000명 당 1명의 빈도로 발생하는 신생아기에 가장 흔한 내분비질환이다. 본 연구는 1991년부터 2004년까지 남한의 선천성 갑상선기능저하증 발생률의 빈도 및 현재까지 적용되어온 광범위한 신생아 선별검사의 검사방법과 결과를 재평가하기 위해 수행되었다. 방법: 서울 지역에 위치하지만 전국적인 지사를 운영하고 있는 검사기관 서울의과학 연구소(SCL)에서는 서울 외 6개 광역시(부산, 인천, 대구, 대전, 광주, 울산)와 9개도(경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주)로 한국을 15개 지역으로 분류하였다. 15개 지역으로부터 신생아의 채혈지를 수집하여 서울본원에서 수집하여, TSH 및 유리 T4를 ELISA 검사법으로 신생아선별검사를 수행하였다. SCL 데이터 및 복지부에 보고된 전국적인 양성자수를 검토하였다. 선천성갑상선기능저하증에 대한 신생아선별 검사법의 cut-off 치는 신생아 갑상선자극호르몬(TSH) 측정을 위해서는 20 mIU/L를 유리 T4의 검사를 위해서는 0.8 ng/dL 이하를 사용하였다. TSH 및 유리 T4 ELISA 분석에 기초한 선천성 갑상선기능저하증에 대해 1차 선별검사에서 선천성 갑상선기능저하증 양성은 신생아 671,805명 중 신생아 159명에서 발견되었으며, 이의 발병빈도는 4,225명 중 1명으로 추정되었다 결과: TSH 분석에서 cut-off 20 mIU/ L를 사용했을 때 민감도, 특이도 및 양성 측도(PPV)는 각각 100.0%, 99.7% 및 10.8%였다. 유리 T4 분석을 위해 0.8 ng/dL cut-off를 사용했을 때 민감도, 특이도 및 양성 예측도는 각각 100.0%, 98.5% 및 3.9%였다. 결론: NBS를 통해 얻은 CH의 발병빈도는 2004년 이전에 해외의 여러 국가에서 보고 된 발병빈도와 비교할 만큼 유사하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.33-49
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• 2018

TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.

• 정신신체의학
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• 제26권2호
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• pp.77-85
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• 2018

연구목적 유방암 환자가 치료 초기에 경험하는 디스트레스는 유방암 생존기까지 지속되는 만성 디스트레스의 위험요소로 알려져 있다. 본 연구는 유방암 첫 치료로써 수술을 받은 환자를 대상으로 디스트레스 온도계(distress thermometer, DT)를 이용하여 디스트레스의 정도와 이와 연관된 인자를 조사하는 것이다. 방 법 2013년 4월 1일부터 2017년 3월 31일 사이에 경북대학교병원에서 유방암 첫 치료로써 수술을 받고 일주일 이내에 있는 환자를 대상으로 하였다. DT로 디스트레스의 정도를 측정하였고 한국판 세계보건기구 삶의 질척도 단축형(Korean version of the World Health Oganization Quality of Life Scale Abbreviated Version, WHOQOL-BREF)으로 삶의 질을 측정하였다. 그 외 기본 인구학적 자료, 암 및 암 치료 관련 자료를 수집하였다. DT 점수 4점 이상인 대상자를 디스트레스 군으로 분류하였다. 디스트레군과 연관된 인자를 알기 위하여 디스트레스군과 비-디스트레스 군 사이의 변수 차이를 단변수 분석(univariable analysis) 하였다. 로지스틱 회귀분석을 시행하여 디스트레스 군을 예측할 수 있는 인자를 조사하였다. 결 과 대상자는 총 307명이었다. 이 중에서 DT에 응답하지 않은 39명, WHOQOL-BREF에서 6개 항목 이상 답을 하지 않아서 채점을 할 수 없었던 4명을 제외한 264명이 분석 대상자였다. 65.5%(n=173)가 디스트레스 군으로 분류되었다. 단변수 분석(univariable analysis)에서 디스트레스 군이 비-디스트레스 군과 비교하여 더 젊었으며(p=0.045), 배우자와 동거하지 않는 경우가 더 많았다(p=0.032). 삶의 질 영역에서 디스트레스 군이 전반적 삶의 질(p=0.009), 전반적 건강상태(p=0.005), 신체건강영역 p<0.001), 심리건강영역(p=0.002)에서 더 나쁜 삶의 질을 보였다. 로지스틱 회귀분석에서 60세 이상의 환자에 비하여 40-49세의 환자가 디스트레스에 이환 될 확률이 약 3배 높았고[OR=2.992, 95% confidence intervals (CI) 1.241-7.215], WHOQOL-BREF영역 중 신체건강영역이 디스트레스를 예측할 수 있는 인자로 나타났다(OR=0.777, 95% CI 0.692-0.873). 결 론 유방암 수술 치료 초기단계에서부터 상당한 수의 환자가 유의한 수준의 디스트레스를 경험하고 있다. 특히 생산성이 왕성한 삶의 주기에 있는 40대의 환자가 60대 이상의 환자에 비하여 수술 후 일주일 이내에 겪는 심리적 고통이 심할 가능성이 높다. 이러한 환자들에게서 수술 초기부터 신체적 삶의 질과 연관된 영역(예 : 통증, 불면, 피로 등)에 대해 평가하고 개입하는 것이 디스트레스 수준을 경감시킬 가능성이 있다.

• 정신신체의학
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• 제27권1호
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• pp.42-49
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• 2019

연구목적 생체 간이식은 간 질환으로 치료가 어려운 환자들에게 타인의 간을 제공하는 치료 방법 중 하나로, 수혜자에 비해 생체 간 공여자들의 특성에 대한 연구가 상대적으로 부족하다. 본 연구는 생체 간 공여 예정자들의 정서상태와 성격 특성을 평가하고, 공여 여부와 수혜자와의 관계 및 성별에 따른 차이점 유무를 확인하고자 하였다. 방 법 2012년 8월 1일부터 2018년 7월 31일까지 대구가톨릭대학교병원 정신건강의학과 외래에 방문한 생체 간 공여 예정자 218명(남자 126명, 여자 92명)의 의무 기록을 후향적으로 검토하여 사회인구학적 특성 및 정신건강의학과적 평가에 관한 정보를 수집하였다. 공여 예정자들의 수술 시행 여부, 공여자-기증자의 관계와 성별에 따라 군을 나눈 후 사회인구학적 특성과 다면적 인성검사 II (Minnesota Multiphasic Personality Inventory-2) 척도값을 비교하였다. 결 과 대상자들의 평균 연령은 $32.19{\pm}10.91$ 세였다. 본원에서 공여자 간절제술을 받은 자는 187명, 받지 않은 자는 31명이였다. 공여자-수혜자 관계에서 남편-아내는 40명, 부모-자식은 157명, 형제-자매는 12명, 기타 친족 및 지인은 9명이였다. 대상자들은 대조군과 비교했을 때 타당도 척도 L, F, K와 모든 임상 척도에서 유의미한 차이를 보였다. 공여자 간절제술을 받은 대상자들은 받지 않은 대상자들에 비해 타당도 척도 K와 S에서 유의미하게 높은 수치를, 타당도 척도 F(b)와 F(p) 및 임상 척도 Pa와 함께 성격병리 척도 AGGR, PSYC, DISC, NEGE에서 유의미하게 낮은 수치를 보였다. 공여자 간절제술 시행 여부의 예측 변인으로 타당도 척도 F, 임상 척도 D와 성격병리 척도 NEGE가 있었다. 공여자-수혜자 관계와 성별에 따른 차이점을 비교하였을 때, 일부 척도들에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 결 론 생체 간 공여자들의 평가에서 심리적 문제의 축소 보고 가능성을 유념해야 한다. 또한 공여자들을 평가할 때 정서 상태, 공여를 결정하기까지의 과정과 배경, 가족 구성원들과의 관계 또한 파악하는 것이 필요하겠다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.239-251
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• 2019

본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.1-17
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• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.201-220
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• 2019

가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권2호
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• pp.95-103
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• 2019

온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8연동 온실($1,032m^2$)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때($R^2=0.988$), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다($R^2=0.990$). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.

• 재활치료과학
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• 제10권2호
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• pp.75-93
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• 2021

목적 : 본 연구는 고령자의 라이프스타일이 어떤 형태로 유형화되는지에 대해 라이프스타일 잠재 집단 유형을 분석하고 각 집단의 유형별 특성을 파악하여 고령자의 건강과 삶의 질 증진을 위한 기초자료를 마련하기 위해 수행되었다. 연구방법 : 본 연구에는 횡단연구방법이 사용되었다. 2019년 4월부터 5월까지 고령자의 라이프스타일 유형을 파악하기 위해 만 65세 이상의 국내 지역사회 거주 노인 184명을 대상으로 설문조사가 이루어 졌다. 수집된 설문자료를 활용하여 잠재프로파일분석(LPA)을 실시하였고, 도출된 각 유형별 특성과 영향요인을 확인하기 위해 χ² 검정, 다항로지스틱회귀분석 등을 활용하였다. 결과 : 연구결과, 고령자의 라이프스타일은 중 첫 번째 영역인 신체적 활동부분에서는 '소극적 운동 참여형(31.1%)', '저강도 운동 집중형(54.5%)'과 '균형적 운동 참여형(14.5%)'인 3개의 잠재집단으로 분류되었다. 활동 참여의 경우 '비활동형(12%)', '생활유지형(61%)', '활동적 노년형(27%)'인 3집단으로 분류되었으며, 마지막 식이습관에 대한 경우 '전반적 영양부족형(13.5%)'과 '균형적 영양 섭취형(86.5%)' 2집단으로 분류되었다. 또한 라이프스타일 유형이 고령자의 건강과 삶의 만족도에 미치는 영향을 파악하기 위해 다항로지스틱회귀분석을 실시한 결과, 활동적·균형적 라이프스타일에 속할수록 삶의 질과 건강 수준이 전반적으로 높은 곳으로 확인되었다. 또한 이러한 유형의 예측요인에서 성별, 교육수준, 거주지역 등이 주요하게 작용하는 것으로 나타났다. 결론 : 고령자가 보다 다양한 활동에 균형적으로 참여하고, 활동적인 일상생활을 수행할 때 건강과 삶의 만족도가 증진됨이 분석되었다. 따라서 본 연구결과를 토대로 고령자의 라이프스타일 유형에 맞춘 실증적·정책적 개입 방안을 제안하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.265-282
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• 2022

해수면 온도(Sea surface temperature, SST)는 지구시스템에서 해양의 순환과 생태계에 큰 영향을 주는 요소이다. 지구온난화로 한반도 근해 해수면 온도에 변화가 생기면서 이상 수온(고수온, 저수온) 현상이 발생하여 해양생태계와 수산업 피해를 지속적으로 발생시키고 있다. 따라서 본 연구는 한반도 근해 해수면 온도를 예측하여 이상 수온 현상 예측으로 피해를 예방하는 방법론을 제안한다. 연구 지역은 한반도 근해로 설정하여 동시간대 해수면 온도 데이터를 사용하기 위해 Europe Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)의 ERA5 자료를 사용하였다. 연구방법으로는 해수면 온도 데이터의 시계열 특징을 고려하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터 예측에 특화된 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 이용하였다. 예측 모델은 1~7일 이후 한반도 근해 해수면 온도를 예측하고 고수온(High water temperature, HWT) 혹은 저수온(Low water temperature, LWT) 현상을 예측한다. 해수면 온도 예측 정확도 평가를 위해 결정계수(Coefficient of determination, R²), 평균제곱근 편차(Root Mean Squared Error, RMSE), 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 지표를 사용하였다. 예측 모델의 여름철(JAS) 1일 예측 결과는 R²=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% 이고, 겨울철(JFM) 1일 예측 결과는 R²=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646% 이었다. 예측한 해수면 온도를 이용하여 이상 수온 예측 정확도 평가를 F1 Score로 수행하였다(여름철(2021/08/05) 고수온 예측 결과 F1 Score=0.98, 겨울철(2021/02/19) 저수온 예측 결과 F1 Score=1.0). 예측 기간이 증가하면서 예측 모델이 해수면 온도를 과소추정하는 경향을 보여주었고, 이로 인해 이상 수온 예측 정확도 또한 낮아졌다. 따라서, 향후 예측 모델의 과소추정 원인을 분석하고 예측 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.