• 수면정신생리
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• 제29권1호
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• pp.21-28
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• 2022

목적: 의과대학생들은 많은 스트레스를 받으며 점점 불안감이 높아지고 수면시간의 부족과 함께 수면양상도 불규칙 해진다. 따라서 의과대학생들의 일주기 유형, 수면의 질, 회복탄력성 그리고 불안이 어떠한 연관이 있는지 알아보고자 하였다. 방법: 경상국립대학교 의과대학생 본과 1학년 52명과 2년 후, 44명의 본과3학년 학생들을 대상으로 했다. 벡 우울 척도, 벡 불안 척도, 불면증 심각성 척도, 아침활동형 척도 그리고 코너-데이비드슨 탄력성 척도를 자기 설문지로 사용하였다. 각각의 상호 연관성을 알아보기 위하여 다중회귀 분석을 시행하였다. 결과: 본과 1학년 때의 불안이 높은 것은 2년 뒤인 3학년때 저녁형을 예측했고 본과 1학년때의 불안이 낮을수록 본과 3학년의 수면의 질이 좋았다. 본과 3학년의 수면의 질이 낮은 것은 저녁형 그리고 낮은 회복탄력성과 연관이 있었다. 또한, 본과 3학년의 우울감이 적은 것은 높은 회복탄 력성과 유의한 연관성을 보였다. 결론: 본 연구에서 의과대학생 본과 1학년 때의 불안의 정도가 2년 후 3학년 때의 수면의 질과 저녁형을 예측했다. 앞으로 1학년 학생들의 불안을 낮출 수 있는 방안을 고안하여 학생들의 수면의 질을 높이고 삶의 질을 향상시킬 필요가 있다.

• 한국심리학회지ㆍ건강
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• 제14권2호
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• pp.277-292
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• 2009

급성 스트레스 상황에 따른 Type D 성격의 자율신경계 반응을 심박률 변동성을 중심으로 조사하였다. Type DS-14의 점수에 근거하여 Type D 집단(n=23명)과 non-Type D 집단(n=23명)을 구성하였다. 심박률 변동성(heart rate variability, HRV)을 이용하여 기저선, 스트레스 단계 및 회복 단계 동안의 심박활동을 측정하였으며 스트레스 과제로는 Stroop 색채단어 검사가 사용되었다. 반복측정 변랑분석을 통해 두 집단의 심박활동을 비교하였으며, 회귀분석을 통해 Type D 척도와 스트레스 취약성 척도가 기저선 상태에서의 심박활동의 변화를 예측할 수 있는지를 알아보았다. 연구 결과, Type D 집단은 non-Type D 집단보다 고주파수(high frequency, HF) 활성화가 더 낮았고 저주파수(low frequency, LF) 활성화는 더 높았다. 스트레스 과제 수행 시, non-Type D 집단에서는 교감신경계 활성화 지표(LF component, LF/HF)가 증가하고 부교감신경계 활성화 지표(HF component)가 감소하는 것이 관찰된 반면, Type D 집단에서는 심박활동 비율상의 유의한 변화가 나타나지 않았다. 또한, Type D 척도의 총점수, 부정적 정서 소척도와 사회적 억제 소척도는 기저선 상태에서의 심박활동 반응에 대한 유의한 예측인자로 나타났다. 이러한 결과는 Type D 성격이 non-Type D 성격에 비해 교감신경계 활성화 비율이 높거나 또는 부교감신경계 활성화비율이 낮음을 시사한다. 즉, Type D가 스트레스에 취약한 성격임을 시사하며, Type D에서 관찰된 심박 활동 양상, 즉 높은 교감신경계 혹은 낮은 부교감신경계 활성화는 Type D 성격이 심장혈관 장애 등을 포함한 정신신체 질환과 관련될 수 있음을 시사한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제10권2호
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• pp.1-29
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• 2008

본 연구는 해외 여러 시장에서 제품을 판매하는 글로벌 기업의 입장에서 복수 시장에서 발생하는 제품 수준의 매출 이륙 시점을 예측할 수 있는 모형을 제시하였다. 이 모형을 이용하여 복수 시장 정보, 제품 속성 정보, 가격 정보, 매출 정보 중 매출 이륙 시점 예측에 유용한 설명 변수들을 규명하기 위해 국내 전자 업체가 2년 5개월간 10개국 시장에 판매한 90종류의 PDP TV, LCD TV들 월별 매출 자료들을 대상으로 실증 분석을 하였다. 분석 결과, 매출 이륙 시점 예측에 유용한 변수들을 다음과 같이 파악할 수 있었다. 첫째, 대상 제품이 표적 시장에 진출하기 이전에 진출한 타 시장에서의 매출 자료를 표적 시장에서의 대상 제품 매출 이륙 시점 예측에 이용하는 것이 가장 중요함을 실증 분석을 통해 알 수 있었다. 특히, 매출 이륙 시점 예측에 동일 제품의 타 시장 혁신 계수를 이용하는 것이 유용한 반면, 동일 제품의 타 시장 모방 계수는 예측력에 도움을 주지 못함을 알 수 있었다. 둘째, 타 제품의 표적 시장 확산 정보는 예상과 달리 대상 제품의 표적 시장에서의 매출 이륙 시점 예측에 기여하는 바는 낮음을 알 수 있었다. 셋째, 일반적 인식처럼 가격과 제품의 속성도 이륙시점의 발생 시기에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 하지만 제품의 자체 가격 정보 보다 시장 평균 가격 대비 대상 제품 가격 비율이 매출 이륙 시점 예측에 보다 효과적임을 알 수 있었다. 마지막으로, 전기 누적 매출량 역시 PLC 중 초기 시점을 예측하는 상황임에도 불구하고 제품 수준의 매출 이륙 시점 예측에 중요한 변수임을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 매출 이륙 시점 예측 모형은 평균치에 근거한 일반적 예측과 비교해 볼 때 높은 예측력을 보여 주었다. 본 연구에서 제시한 예측 모형을 이용할 경우 특히 예측 시점이 2기일 때 가장 높음을 알 수 있었다. 본 연구 결과가 기여하는 바를 보면 첫째, 기존 확산모형과 달리 본 연구에서는 제품의 매출 초기 시점인 매출 이륙 시점을 측정하고, 예측하는 모형을 제시하였다. 둘째, 본 연구는 글로벌 시장에서 적용 가능한 제품 수준의 매출 이륙 시점을 예측하였다. 셋째, 본 연구는 처음으로 매출 이륙 시점 예측력을 예측 시점 별로 분석하여 모형의 예측력을 이해하는 데 새로운 접근법을 제시하였다.

• 벤처창업연구
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• 제17권3호
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• pp.51-76
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• 2022

창업의도(Entrepreneurial intention)를 형성하는 데 영향을 주는 요인이 무엇인지 밝혀내는 것은 창업가를 양성하고 국가 내 기업가적 혁신이 활발히 일어나도록 유도하는 데 있어서 참고할 수 있는 중요한 일이다. 그동안의 연구들이 사회인지 속성을 예측인자로 활용해 창업의도 혹은 기업가적 활동에 직접적으로 미치는 영향을 주로 제시해왔지만, 이러한 사회인지 속성들이 무엇에서 비롯되는지 근본적 요인에 대해서는 기업가정신 분야에서 충분히 다뤄지지 않았다. 본 연구는 사회인지이론과 스키마이론을 기반으로 개인의 창업경험(Entrepreneurial experience)이 사회인지 속성을 형성하는 중요한 선행요인임을 가정하며, 경험이 창업의도를 어떻게 형성하는지에 대한 메커니즘을 밝힌다. 이를 위하여 기업가의 창업경험이 사회인지이론에서 창업의도를 형성하는 주요 변수로 꼽히는 기업가적 자기효능감(Entrepreneurial Self-efficacy), 기회인식(Opportunity recognition), 실패두려움(Fear of failure) 등에 미치는 영향을 분석하며, 이러한 요인이 어떻게 창업의도에 유의한 영향을 미치는지 분석한다. 이와 함께 창업 경험과 창업의도 사이에 이어지는 경로를 파악하기 위하여 이러한 사회인지속성이 어떤 매개 역할을 하는지를 분석한다. 또한 성별에 따라 생물학적 차이 뿐만 아니라 사회적 상호 작용의 결과로 나타나는 사회적 차이, 그리고 인지적 차이가 만들어지는 점을 고려, 성별에 따라 개인의 창업경험이 사회인지 속성 및 창업의도에 미치는 영향이 어떻게 조절되는지를 분석한다. Global Entrepreneurship Monitor(GEM)의 87개국의 25,047명 기업가 데이터에 기반한 계량 분석을 한 결과, 창업경험은 기업가적 자기효능감과 기회인식을 높이고, 실패두려움은 줄이는 것으로 나타났으며 이러한 사회인지속성은 창업경험과 창업의도의 관계를 유의하게 매개하는 것으로 나타났다. 성별에 따른 조절효과도 유의해, 남성과 여성은 창업경험으로부터 창업의도가 형성되는 양상이 다르게 나타났다. 기업가 정신 분야의 선행연구에서 과거 경험의 역할은 중요하지만 충준히 다뤄지지 않았다. 이 연구는 구조방정식을 이용하여 창업경험의 매개효과 및 성별의 조절효과를 통해 창업의도 형성의 메커니즘을 구체적으로 밝혀냈다는 점에서 의의를 지닌다.

• 산업융합연구
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• 제22권1호
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• pp.149-162
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• 2024

본 연구는 우리사회에서 가장 취약한 집단이라고 할 수 있는 여성 독거노인을 대상으로 이들의 우울이 시간의 흐름에 따라 어떠한 변화패턴을 갖는지 그리고 이러한 우울에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 규명하기 위한 종단연구이다. 동시에 본 연구에서는 동일한 노인일지라도 연령에 따른 차이가 크다는 점을 고려하여 여성 독거노인을 전기(the young-old)와 후기노인(the old-old)으로 구분하여 각 집단의 우울에 영향을 미치는 예측요인이 서로 어떠한 차이가 발생하는지를 확인하였다. 주요 분석결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 여성 독거노인의 우울은 시간이 지나면서 감소하는 패턴을 갖는 것으로 나타났다. 조건적 모형에서 여성 독거노인의 우울궤적의 초기수준에 영향을 미치는 요인을 살펴보면 그 외 도시보다는 대도시 지역에 사는 노인이, 주관적 건강상태가 좋을수록, 운동을 하지 않는 노인이 초기 우울값이 낮은 것으로 나타났다. 다음으로 여성 독거노인의 우울의 변화율(기울기)에 영향을 미치는 요인을 살펴본 결과, 연령이 높을수록, 대도시에 사는 노인이, 주관적 건강상태가 좋을수록, 친교활동이 적을수록, 사회활동을 많이 할수록 우울수준이 큰 폭으로 감소하는 것으로 나타났다. 마지막으로 여성 독거노인의 우울의 초기값과 기울기에 영향을 미치는 경로에 전기노인과 후기노인 사이에 일부 차이가 있는 것으로 나타났다. 구체적인 내용을 살펴보면, 후기노인의 경우 초기에 사회활동 참여정도가 높을수록 우울의 변화폭은 커지는 반면 전기노인은 유의미한 영향관계가 없었다. 전기노인이 후기노인 보다 초기 주관적 건강상태가 양호할수록 우울의 변화폭이 컸다. 후기노인에게서만 초기에 주기적으로 운동을 하는 노인이 그렇지 않은 노인에 비해 초기 우울값이 높았다. 이상의 분석결과를 바탕으로 여성 독거노인의 우울을 감소시키기 위한 제언을 제시하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권7호
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• pp.880-890
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• 2020

Objective: Patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) are known to be at risk of osteoporosis. The purpose of this study was to evaluate the association between thoracic vertebral bone density measured on chest CT (D_Thorax) and clinical variables, including survival, in patients with COPD. Materials and Methods: A total of 322 patients with COPD were selected from the Korean Obstructive Lung Disease (KOLD) cohort. D_Thorax was measured by averaging the CT values of three consecutive vertebral bodies at the level of the left main coronary artery with a round region of interest as large as possible within the anterior column of each vertebral body using an in-house software. Associations between D_Thorax and clinical variables, including survival, pulmonary function test (PFT) results, and CT densitometry, were evaluated. Results: The median follow-up time was 7.3 years (range: 0.1-12.4 years). Fifty-six patients (17.4%) died. D_Thorax differed significantly between the different Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease stages. D_Thorax correlated positively with body mass index (BMI), some PFT results, and the six-minute walk distance, and correlated negatively with the emphysema index (EI) (all p < 0.05). In the univariate Cox analysis, older age (hazard ratio [HR], 3.617; 95% confidence interval [CI], 2.119-6.173, p < 0.001), lower BMI (HR, 3.589; 95% CI, 2.122-6.071, p < 0.001), lower forced expiratory volume in one second (FEV₁) (HR, 2.975; 95% CI, 1.682-5.262, p < 0.001), lower diffusing capacity of the lung for carbon monoxide corrected with hemoglobin (DL_CO) (HR, 4.595; 95% CI, 2.665-7.924, p < 0.001), higher EI (HR, 3.722; 95% CI, 2.192-6.319, p < 0.001), presence of vertebral fractures (HR, 2.062; 95% CI, 1.154-3.683, p = 0.015), and lower D_Thorax (HR, 2.773; 95% CI, 1.620-4.746, p < 0.001) were significantly associated with all-cause mortality and lung-related mortality. In the multivariate Cox analysis, lower D_Thorax (HR, 1.957; 95% CI, 1.075-3.563, p = 0.028) along with older age, lower BMI, lower FEV₁, and lower DL_CO were independent predictors of all-cause mortality. Conclusion: The thoracic vertebral bone density measured on chest CT demonstrated significant associations with the patients' mortality and clinical variables of disease severity in the COPD patients included in KOLD cohort.

• 대한영상의학회지
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• 제82권5호
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• pp.1231-1245
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• 2021

목적 크기가 작은 소엽상피내암(lobular carcinoma in situ;이하 LCIS)과 침윤성 소엽암(invasive lobular carcinoma; 이하 ILC)의 영상의학적 소견을 비교하여 감별에 도움을 줄 수 있는지 알아보았다. 대상과 방법 2012년 1월부터 2016년 12월까지 2 cm 이하의 LCIS 여성 환자 52명(중앙값 45세, 범위 32-67세)과 ILC 여성 환자 180명(중앙값 49세, 범위 36-75세)을 대상으로 하였다. 모든 환자는 유방촬영술과 초음파 검사를 받았고, LCIS 환자 20명과 ILC 환자 150명은 MRI 검사를 받았다. 두 집단의 임상적, 영상의학적 소견들을 비교했고, 병변 크기에 따라 소그룹으로 나눠 추가 분석하였다. 결과 LCIS 환자는 다변량 분석에서 나이가 적을수록(odds ratio [이하 OR] = 1.100), 종괴 크기가 작을수록(OR = 1.103), 종괴가 둥글거나 타원형일 때(OR = 4.098), 종괴가 피부선과 평행할 때(OR = 5.464), 지방과 동등한 에코일 때(OR = 3.360), 오즈비(OR)가 유의하게 높았다. 그룹 간 감별에서 receiver operating characteristic curve 아래 면적값은 0.904 (95% 신뢰구간, 0.857-0.951)였다. 소그룹 분석에서 크기가 더 작은 LCIS (≤ 1 cm)는 ILC보다 양성에 가깝게 보였다. 결론 크기가 작은 LCIS는 ILC보다 양성에 가까운 소견들을 보였다. 몇 가지 영상의학적 소견은 LCIS를 예측과 관련된 독립인자로 생각된다.

• 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.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권10호
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• pp.1658-1670
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• 2021

Objective: To assess the two-year treatment outcomes of chemoembolization with drug-eluting embolics (DEE) for nodular hepatocellular carcinoma (HCC). Materials and Methods: This study was a prospective, multicenter, registry-based, single-arm trial conducted at five university hospitals in Korea. Patients were recruited between May 2011 and April 2013, with a target population of 200. A DC Bead loaded with doxorubicin was used as the DEE agent. Patients were followed up for two years. Per-patient and per-lesion tumor response analysis, per-patient overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) analysis, and per-lesion tumor control analysis were performed. Results: The final study population included 152 patients, with 207 target lesions for the per-lesion analysis. At one-month, six-month, one-year, and two-year per-patient assessments, complete response (CR) rates were 40.1%, 43.0%, 33.3%, and 19.6%, respectively. The objective response (OR) rates were 91.4%, 55.4%, 35.1%, and 19.6%, respectively. The cumulative two-year OS rate was 79.7%. The cumulative two-year PFS rate was 22.4% and the median survival was 9.3 months. In multivariable analysis, the Child-Pugh score (p = 0.019) was an independent predictor of OS, and tumor multiplicity (p < 0.001), tumor size (p = 0.020), and Child-Pugh score (p = 0.006) were independent predictors of PFS. In per-lesion analysis, one-month, six-month, one-year and two-year CR rates were 57.5%, 58.5%, 45.2%, and 33.3%, respectively, and the OR rates were 84.1%, 65.2%, 46.6%, and 33.3%, respectively. The cumulative two-year per-lesion tumor control rate was 36.2%, and the median time was 14.1 months. The Child-Pugh score (p < 0.001) was the only independent predictor of tumor control. Serious adverse events were reported in 11 patients (7.2%). Conclusion: DEE chemoembolization for nodular HCCs in the Korean population showed acceptable survival, tumor response, and safety profiles after a two-year follow-up. Good liver function (Child-Pugh score A5) was a key predictor of per-patient OS, PFS, and per-lesion tumor control.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권4호
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• pp.1501-1512
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• 2024

Plasma disruption in tokamak experiments is a challenging issue that causes damage to the device. Reliable prediction methods are needed, but the lack of full understanding of plasma disruption limits the effectiveness of physics-driven methods. Data-driven methods based on supervised learning are commonly used, and they rely on labelled training data. However, manual labelling of disruption precursors is a time-consuming and challenging task, as some precursors are difficult to accurately identify. The mainstream labelling methods assume that the precursor onset occurs at a fixed time before disruption, which leads to mislabeled samples and suboptimal prediction performance. In this paper, we present disruption prediction methods based on anomaly detection to address these issues, demonstrating good prediction performance on J-TEXT and EAST. By evaluating precursor onset times using different anomaly detection algorithms, it is found that labelling methods can be improved since the onset times of different shots are not necessarily the same. The study optimizes precursor labelling using the onset times inferred by the anomaly detection predictor and test the optimized labels on supervised learning disruption predictors. The results on J-TEXT and EAST show that the models trained on the optimized labels outperform those trained on fixed onset time labels.