한국의 검찰에서는 거짓말탐지검사(polygraph test)의 최종판정을 위한 기준 점수로써 관행적으로 -12점을 사용하고 있다. 이 판정기준 점수는 검사기법을 개발한 Backster(1963)가 제안한 판정기준 점수(-13점)와는 약간 다른 것으로 한국에서 거짓말탐지 검사를 표준화하기 위해서는 판정기준 점수에 대한 과학적 근거와 그 정확성에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서는 실제 범죄수사를 위하여 검찰에서 이루어진 거짓말탐지 검사 자료를 이용해서 거짓말탐지 검사의 판정기준 점수를 신호탐지이론에 기초하여 설정하고자 하였다. 또한 Backster가 제안한 판정기준 점수와 현재 검찰에서 사용하는 판정기준 점수, 신호탐지이론에 기초해서 본 연구가 설정한 판정기준 점수의 정확성을 비교하여 범죄수사를 위한 거짓말탐지검사의 검사 상황에 가장 적절한 판정기준 점수를 제시하고자 하였다. 신호탐지이론에 기초해서 거짓말탐지검사의 정확성을 최대화할 수 있는 판정기준 점수를 산출한 결과 -8점으로 나타났다. 또한 판정기준 점수를 도출한 표본자료와 다른 별도의 표본자료에서 판정기준 점수에 따른 정확성을 비교한 결과, -8점을 판정기준 점수로 사용했을 경우의 정확성(83.17%)이 가장 높았고, 검찰의 판정기준 점수(80.20%), Backster의 판정기준 점수(76.24%) 순으로 정확성이 감소하였다. 그러나 오류긍정과 오류부정의 비율을 비교한 결과에서는 -8점을 판정기준으로 사용할 때에 오류긍정이 가장 높은 것으로 나타났다. 따라서 범죄수사를 위한 거짓말탐지검사에서 전체적인 판단 정확률을 확보하는 것이 중요하다면 -8점을 기준 점수로 사용하고, 진실을 말하는 사람을 거짓이라고 판단하지 않는 것이 중요하다면 -12 또는 -13점을 판정기준 점수로 사용할 것이 권고 되었다.
목적 수술 전 초음파 검사에서 갑상선 종양의 재발을 예측할 수 있는 심층 학습 모델을 개발하고자 한다. 대상과 방법 수술 전 초음파에서 병리학적으로 확진된 갑상선 수술을 받은 229명의 환자(남성:여성 = 42:187, 평균 연령, 49.6세)의 대표적인 초음파 이미지를 포함시켰다. 각각 대표적인 횡축 또는 종축 초음파 이미지가 선택되었다. 신경 네트워크용 Python 2.7.6 및 Keras 2.1.5, convolutional neural network을 사용한 심층 학습이 사용되었다. 재발한 환자와 재발이 없는 환자의 임상 및 조직학적 특징을 비교하였다. 그룹 간의 심층 학습 모델의 receiver operating characteristic curve 곡선 아래의 영역은 재발 갑상선암을 예측하기 위한 심층 학습 모델의 예측에 사용되었다. 결과 전체 환자 229명 중 49명이 종양 재발(21.4%)을 보였다. 종양의 크기, 다원성은 재발이 없는 군과 재발 군에서 유의한 차이가 있었다(p < 0.05). 재발성 갑상선암 예측을 위한 심층 학습 모델의 전반적인 평균 area under the curve (이하 AUC) 값은 0.9 ± 0.06이었다. 평균 AUC는 macrocarcinoma에서 0.87 ± 0.03, microcarcinoma에서 0.79 ± 0.16이었다. 결론 갑상선암의 초음파 이미지를 이용한 심층 학습 모델로 갑상선암 재발의 예측 모델 구축의 가능성을 보여주었다.
Purpose: This study aimed to validate instruments to classify the frailty of Korean elderly people in community. Methods: For this study, 632 elders were selected from community-based elderly houses and home visiting registries, and data on frailty were collected using three instruments during November, 2008. The Korean Frail Scale (KFS) was composed of 10 domains with the maximum score of 20. The Edmonton Frail Scale (EFS) had 10 domains with the maximum score of 17. The 25_Japan Frail Scale (25_JFS) was composed of 6 domains with the maximum score of 25. Internal consistency was measured with Cronbach's ${\alpha}$. Sensitivity, specificity and area under the curve (AUC) of ROC were measured to see validity with long.term care insurance grade as a gold standard. Results: The Cronbach's ${\alpha}$ was .72 for KFS, .55 for EFS, and .80 for 25_JFS. Sensitivity, specificity, and AUC were 70.0%, 83.2%, and .83, respectively, at cutting point 10.5 for the KFS, 50.0%, 80.9%, and .66, respectively, at 8.5 for EFS, and 80.0%, 85.9%, and .86, respectively, at 12.5 for 25_JFS. Conclusion: KFS and three JFS showed favorable internal consistency and predictive validity. Further longitudinal studies are recommended to confirm predictive validity.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1305-1315
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2015
ROC 곡선을 구성하는 한 개의 스코어 변수로 이루어진 분류모형을 확장하여 선형 스코어의 함수인 리스크 스코어를 고려하고, 선형 스코어의 계수를 추정하기 위한 방법으로 AUC를 최대화하는 방법을 사용한다. 이런 AUC 접근방법으로 구한 스코어의 계수 추정량은 로지스틱모형을 이용한 선형 스코어의 모수의 최대가능도 추정량보다 자료가 로지스틱 가정이 맞지 않는 일반적인 상황에서도 좋은 추정 결과를 보인다. 본 연구에서는 다항범주로 분류되어 현실적인 판별 및 예측 상황을 고려하여 AUC 접근방법을 확장한 VUS와 HUM 접근방법을 제안한다. 연결함수로는 로짓, complementary log-log와 로짓을 변형한 함수의 세 종류와 그리고 다양한 분류점의 분포인 경우에 대하여도 모의실험을 실시하였다. 본 논문에서는 다항범주 판별결과에 대하여 VUS와 HUM 접근방법도 AUC 접근방법과 유사하게 다양한 연결함수에 대하여 로지스틱모형 추정방법보다 동등하거나 더 나은 모수추정 결과를 보이는 것을 확인하였다.
Purpose: This study was done to examine predictive validity of Critical Care Non-verbal Pain Scale (CNPS) and develop criteria for pain assessment using CNPS with critically ill patients who have communication problems. Methods: Data were collected from intensive care units at three major general hospitals in Seoul and Kyunggi province. During each observation, a nurse assessed pain severity using CNPS ratings (range 0-9) at four treatment stages: at rest, during central catheter dressing change (nonpainful procedure), position change and suctioning (routine painful procedures). Patients also assessed their pain using a self-report 4-point VRS-4. Results: There were significant differences between the four treatment stages except between "at rest" and "nonpainful procedure". Strong correlations were found between CNPS and VRS-4 for "at rest" (r=.552, p<.001), central catheter dressing change (r=.505, p<.001), position change (r=.709, p<.001), and suctioning (r=.662, p<.001). ROC curve analysis of CNPS based on 3 point on VRS-4 showed the cutoff point was 3 for CNPS, the starting point for pain management with 73% sensitivity, 92.2% specificity, 73% positive predictive value, and 92.8% negative predictive value. Conclusion: Results indicate that CNPS is a valid tool for measuring pain in critically ill patients with communication problems and 3 point should be the standardized pain treatment point.
당뇨병은 급성합병증을 예방하고 장기간의 합병증의 위험도를 감소하기 위하여 지속적인 치료와 환자 자가 관리 교육이 필요한 만성질환이다. 또한 전 세계적으로 당뇨병에 대한 유병률과 사망률이 대부분의 인구집단에서 역학적 비율에 도달하였다. 많은 연구에서 당뇨병에 대한 조기진단은 적절한 치료와 생활습관을 지키는 관리를 통하여 발병을 예방하는데 도움을 줄 수 있으며, 이를 통하여 당뇨병의 합병증을 감소시키고 생존률을 향상시킬 수 있다고 보고하고 있다. 본 연구는 PIMA Indians 당뇨 데이터에 대하여 mixture of expert 모형을 적용하여 당뇨유병환자의 여부를 분류하고, 이를 로지스틱 회귀분석, 신경망분석의 성능과 비교함으로서 그 유용성을 주장하고자 하였다. 연구결과 정확도 및 ROC 곡선, c-통계량에서 ME 모형이 다른 분류도구들에 비해서 높게 나타남을 확인할 수 있었다.
이상지질혈증은 한국인의 대표적인 성인병이며 지속적인 관리가 필요한 만성질환이다. 또한 고혈압이나 당뇨병과 함께 심혈관계 질환의 위험 요인으로 잘 알려져 있다. 하지만 혈관 질환은 검사 없이는 질병 판단을 하기 어려운 것이 현실이다. 본 연구에서는 이상지질혈증의 인지와 예방을 위하여 관련된 위험 요인을 확인한다. 이들을 종합하여 시각화하면서 발병률 예측까지 가능한 통계적 도구 노모그램을 구축하였다. 데이터는 국민건강영양조사 6기, 7기 제1차년도 (2013-2016) 데이터를 사용하였다. 분석 순서로는 먼저 이상지질혈증의 총 12가지 위험 요인을 교차분석을 통해 확인하였다. 그리고 순수 베이지안 분류기를 이용하여 이상지질혈증에 대한 모형으로 노모그램을 구축하였다. 구축한 노모그램은 ROC 곡선과 Calibration plot을 사용하여 신뢰성을 검증하였다. 마지막으로 이전에 제시했던 로지스틱 노모그램과 본 연구에서 제안한 베이지안 노모그램을 비교하였다.
This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.
Periogen은 실시간 PCR 방법을 이용한 우식활성 검사법으로, 치아우식 유발균에 대한 정량적인 분석을 통해 개개인의 치아우식 위험도를 평가한다. 이 연구는 소아에서 Periogen과 치아우식 경험 지수(dmft, dmft indices)와의 상관성을 평가하고, 기존의 치아우식 위험 검사법인 Cariview, 치아우식 평가 도구(Caries Assessment Tool)와 비교할 목적으로 시행되었다. 만 6세 미만 83명의 소아를 대상으로 실험이 진행되었다. 시진을 통해 치아우식 경험 지수(dmft, dmft indices)가 기록되었으며, 간단한 설문 조사를 통해 CAT 평가 시행되었다. Periogen, Cariview는 제조사의 지시에 따라 치아우식 위험도 평가 시행되었다. 그 결과 Periogen, Cariview 그리고 CAT는 dmfts index와 상관계수가 각각 0.38, 0.56, 0.66을 보여 모두 중등도의 상관관계를 보였다(p < 0.01). Periogen, Cariview 그리고 CAT의 민감도와 특이도 분석의 경우, 민감도는 각각 43%, 76%, 95%를 보였으며, 특이도는 각각 80%, 72%, 74%를 보였다. ROC 곡선의 곡선하면적(AUC)는 각각 0.69, 0.81, 0.85를 보였다. Periogen의 경우 다른 기존의 두 가지 검사법에 비해 치아우식 위험도 평가에 있어 더 낮은 유효성을 보였다. 따라서 임상적으로 사용되기 위해서는 더 나은 유효성을 위한 개량이 필요할 것으로 보인다.
연구배경: 양성 질환과 악성 질환의 감별 전단으로 혈청에서의 cyfra 21-1 에 관한 연구는 많이 되고 있으나, 흉수내 cyfra 21-1 의 진단적 의의에 관한 연구는 거의 없는 실정이다. 저자들은 흉수의 원인의 감별 진단으로 흉수의 cyfra 21-1 이 진단적 의의가 있는지를 알아보기 위하여 흉수내 cyfra 21-1 을 측정하였으며 혈청내 cyfra 21-1과도 비교하여 흉수내 cyfra 21-1의 진단적 의의를 알아보았다. 연구방법: 1994년 8월부터 1996년 6월까지 삼출성 흉막염으로 내원하였던 환자 92례를 대상으로 흉수와 혈청의 cyfra 21-1을 측정하였다. 흉수의 원인은 생화학적 검사, 세포학적 검사, 그리고 기관지 내시경 등응로 확진 되었으며, 흉수의 원인 질환에 따라 흉수와 혈청 cyfra 21-1 을 비교하였으며 각각의 민감도와 특이도는 ROC 곡선으로 분석하였다. 결과: 혈청 cyfra 21-1은 폐암군에서 가장 높았으며 양성질환군 및 전이암군과 비교할 때 양성 질환군과는 통계학적 의의가 있었으나, 전이암군과는 통계학적 의의가 없었다. 폐암군의 흉수 cyfra 21-1은 혈청보다 높았고, 각 질병군을 비교하였을 때 혈청에서와 같은 통계학적 결과를 보였다. 혈청과 흉수의 cyfra 21-1의 상관관계는 양성 질환군의 경우 통계학적 의의가 없었으나(r=-0.044, p=0.866), 악성 질환군은 유의한 상관 관계가 있었다(r=0.837, p=0.001). 전체 악성질환군인 경우 혈청 cyfra 21-1의 cut off 치를 2.7ng/mL로 하였을 때 민감도와 특이도는 각각 72.7%, 72.4%였으며, 폐암군은 cut off 치를 2.39ng/mL로 하였을 때 민감도와 특이도는 각각 73.9%, 72.4%로 두 군사이의 cut off 치, 민감도, 특이도는 차이가 없었다. 흉수 cyfra 21-1은 전체 악성 질환군의 경우 cut off 치가 10.74ng/mL 일 때 민감도 및 특이도는 각각 78.7%, 69.6% 이었으며, 폐암군은 cut off 치가 22.25 ng/mL 일 때 민감도 및 특이도는 각각 81.8%, 78.7%였다. 결론: 흉수의 cyfra 21-1 치는 양성 질환보다 악성 질환에 의한 흉막염에서 유의하게 높았으며 특히 원발성 폐암에 의한 악성 흉막염에서 민감도와 특이도가 높아 원발성 폐암에 의한 흉수의 감별진단에 cyfra 21-1을 유용하게 이용할 수 있을 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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