• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.721-727
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• 2022

Construction safety remains an ongoing concern, and project managers have been increasingly forced to cope with myriad uncertainties related to human operations on construction sites and the lack of a skilled workforce in hazardous circumstances. Various construction fatality monitoring systems have been widely proposed as alternatives to overcome these difficulties and to improve safety management performance. In this study, we propose an intelligent, automatic control system that can proactively protect workers using both the analysis of big data of past safety accidents, as well as the real-time detection of worker non-compliance in using personal protective equipment (PPE) on a construction site. These data are obtained using computer vision technology and data analytics, which are integrated and reinforced by lessons learned from the analysis of big data of safety accidents that occurred in the last 10 years. The system offers data-informed recommendations for high-risk workers, and proactively eliminates the possibility of safety accidents. As an illustrative case, we selected a pilot project and applied the proposed system to workers in uncontrolled environments. Decreases in workers PPE non-compliance rates, improvements in variable compliance rates, reductions in severe fatalities through guidelines that are customized according to the worker, and accelerations in safety performance achievements are expected.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권3호
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• pp.1155-1162
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• 2014

Background: Despite mixed survival data, the utilization of contralateral prophylactic mastectomy (CPM) for the prevention of a contralateral breast cancer (CBC) has increased significantly over the last 15 years, especially among women less than 40. We set out to look at our own experience with CPM, focusing on outcomes in women less than 40, the sub-population with the highest cumulative lifetime risk of developing CBC. With an extended follow-up, we hoped to demonstrate differences in the long-term disease free survival (DFS) and overall survival (OS) among groups who underwent the procedure (CPM) versus those that did not (NCPM). Materials and Methods: We performed a retrospective review of all breast cancer patients less than age 40 diagnosed at Mount Sinai Medical Center between January 1, 1980 and December 31, 2010 (n=481). Among these patients, 42 were identified as having undergone CPM, while 195 were confirmed as being CPM-free during the observation period. A univariate and multivariate analyses were performed. Results: The CPM group had a significantly higher percentage of patients who were diagnosed between 2000 and 2010 (95.2% vs 40%, p=0.0001). The CPM group had significantly smaller tumors (0-2cm.: 41.7% vs 24.8%, p=0.04). Among the entire group of patients, the overall five- and 10-year DFS were 81.3% and 73.3%, respectively. CPM was significantly associated [HR 2.35 (1.02, 5.41); p=0.046] with 10-year OS, although a similar effect was not observed for five-year OS. Conclusions: We found that CPM has increased dramatically over the last 15 years, especially among white women with locally advanced disease. In patients less than 40, who are thought to be at greatest cumulative risk of secondary breast cancer, CPM provided an OS advantage, regardless of genetics, tumor or patient characteristics, and which was only seen after 10 years of follow-up.

• 치위생과학회지
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• 제21권3호
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• pp.185-197
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• 2021

Background: This study aimed at investigating the meal regularity, health, and oral health habits of single Korean households to understand the impact of these factors on the risk of metabolic syndrome, in addition to preventing and managing metabolic syndrome. Methods: Using raw data from the 8th Korea National Health and Nutrition Examination Survey (2019), 274 study subjects, aged 19 to 64, were selected primarily from single adult households. Complex sample statistical analysis was performed using the Predictive Analytics Software Statistics ver. 18.0 program. Results: Regarding the meal regularity in single-person households in Korea, the younger group outperformed the middle-aged group, and those who drank more than once a month performed better than those who drank less than once a month. In terms of oral health, regardless of the age and the income level, participants who ate three meals a day had a higher rate of speech problems and chewing difficulties than those who ate irregularly or regularly on a regular day. Factors influencing the risk of developing metabolic syndrome were age, speech problems, and frequency of toothbrushing. Compared to the younger group, there were 0.361 times more people in the middle-aged group; and compared to those without speech problems, there were 1.161 more people with speech problem. Compared to those who tooth brushed more than four times a day, there were 1.284 more people who tooth brushed 2 to 3 times a day and there were 5.673 times more people who tooth brushed less than once. Conclusion: Based on the study results, it is necessary to implement a program that can plan and apply customized management measures and prevent metabolic syndrome by improving and correcting the health and oral health behaviors of single-person households in Korea. Therefore, active mediation measures, such as support and publicity at the local or national level, should be planned.

• 한국노년학
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• 제39권2호
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• pp.231-240
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• 2019

본 연구의 목적은 2012년부터 2015년까지의 질병관리본부의 퇴원손상심층조사 자료를 바탕으로 병원에 입원한 치매환자 중 낙상과 관련된 특성과 낙상 영향 요인을 파악하는 것이다. 한국표준질병사인분류의 질병 코드를 사용하여 치매로 진단 받은 60세 이상 환자를 선정하여, 낙상(W00-W19) 유무에 따라 낙상군과 비낙상군으로 구분한 총 1,732건을 최종분석에 사용하였다. 수집된 자료는 통계 프로그램 STATA를 이용하여 빈도분석, 교차분석(chi-square test)과 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 전체 치매 입원환자 중 낙상은 8.0%에서 발생하였다. 낙상군과 비낙상군의 범주별 분석에서 통계적으로 유의한 차이는 연령에서 있었다. 질환 특성에서는 CCI(Charlson Comorbidity Index) 및 골밀도장애가 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 낙상에 영향을 미치는 요인의 로지스틱 회귀분석 결과 60-69세 대상자를 기준으로 했을 때, 80세 이상의 노인은 낙상위험이 2.386배 높고, CCI가 0점인 대상자를 기준으로 했을 때, 3점 이상인 대상자의 낙상 위험이 0.421배로 낮으며, 골밀도장애가 없는 대상자를 기준으로 했을 때, 골밀도장애가 있는 대상자의 낙상위험이 3.581배 높았다. 본 연구의 결과 치매 입원환자는 연령이 80세 이상인 경우 약 2.3배, 골밀도장애가 있는 경우 약 3.5배 이상 낙상이 높을 수 있으며, 반면에 CCI가 3점인 경우 약 0.4배로 낙상이 낮을 수 있다. 따라서 본 연구 결과를 바탕으로 입원한 치매환자의 낙상 관련 영향 요인은 입원한 치매환자 및 돌봄자들에 대한 낙상 예방 교육에 도움이 되고 의료진의 치매환자 낙상 관리를 위한 의사결정에 기초자료로 사용되길 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.265-274
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• 2017

본 논문은 빅데이터 분석 교육의 문제점을 고찰해 그 개선 방안을 제시한다. 빅데이터의 특성은 V3에서 V5로 진화하고 있다. 이에 빅데이터 분석 교육도 V5를 감안한 데이터 분석 교육이 되어야 한다. 작금 불확실성의 증대는 데이터 분석의 리스크를 증가시키기에 내적 외적 구조화/비구조화 데이터를 비롯해 교란 요인마저 분석할 때 데이터의 신뢰성은 증가될 수 있다. 그리고 평판분석을 활용할 때 범하기 쉬운 오류가 가변성과 불확실성에 대한 상황 인식이다. 가변성의 측면을 고려해, 다양한 변수와 옵션에 의한 불확실성의 상황을 인식하고 대비한 데이터 분석이 이뤄질 때 데이터에 대한 신뢰성과 정확성은 증가할 수 있다. 사회관계망 분석에서 학생들과 일반 연구자들이 주로 활용하는 것이 텍스톰과 노드엑셀의 노드 분석이다. 사화관계망 분석은 매개중심성에 의한 상황 분석을 통해 다크 데이터를 찾아 이상 현상을 감지하고 현 상황을 분석하여 유용한 의미를 얻고 미래를 예측할 수 있어야 한다.

• 한국임상약학회지
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• 제27권4호
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• pp.221-227
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• 2017

Background: As personalized healthcare industry has attracted much attention, big data analysis of healthcare data is essential. Lots of healthcare data such as product labeling, biomedical literature and social media data are unstructured, extracting meaningful information from the unstructured text data are becoming important. In particular, text mining for adverse drug reactions (ADRs) reports is able to provide signal information to predict and detect adverse drug reactions. There has been no study on text analysis of expert opinion on Korea Adverse Event Reporting System (KAERS) databases in Korea. Methods: Expert opinion text of KAERS database provided by Korea Institute of Drug Safety & Risk Management (KIDS-KD) are analyzed. To understand the whole text, word frequency analysis are performed, and to look for important keywords from the text TF-IDF weight analysis are performed. Also, related keywords with the important keywords are presented by calculating correlation coefficient. Results: Among total 90,522 reports, 120 insulin ADR report and 858 tramadol ADR report were analyzed. The ADRs such as dizziness, headache, vomiting, dyspepsia, and shock were ranked in order in the insulin data, while the ADR symptoms such as vomiting, 어지러움, dizziness, dyspepsia and constipation were ranked in order in the tramadol data as the most frequently used keywords. Conclusion: Using text mining of the expert opinion in KIDS-KD, frequently mentioned ADRs and medications are easily recovered. Text mining in ADRs research is able to play an important role in detecting signal information and prediction of ADRs.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.47-55
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• 2019

제조 패러다임 변화에 따라 다양한 협동로봇이 신규시장을 창출하고 있다. 협동로봇은 기존 산업용 로봇 대비 쉬운 운용, 생산성 향상, 단순 작업을 하는 인력을 대체하는 목적으로 모든 산업에서 협동로봇의 수요가 증가하고 있다. 그러나 산업현장에서 협동로봇으로 인한 작업 중 사고가 빈번하게 발생하고 있으며, 작업자의 안전을 위협하고 있다. 인간 중심의 환경에서 로봇을 통한 산업현장이 구성되려면 작업자의 안전을 보장해야 하며 출동 가능성을 업애고 신뢰할 수 있는 통신을 하는 협동로봇 가드 시스템의 개발의 필요성이 있다. 센서 및 컴퓨터 비전을 통해 협동로봇의 작업 반경 내에서 발생하는 사고를 이중으로 방지하고 안전사고 위험을 감소시켜야 한다. 다양한 산업용 장비와 통신을 위한 국제 프로토콜인 OPC UA를 기반으로 시스템을 구축하고 초음파 센서와 CNN(Convolution Neural Network)적용한 영상 분석을 통한 협동로봇 가드 시스템을 제안한다. 제안 된 시스템은 작업자의 불안전한 상황에서 로봇 제어의 가능성을 평가한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.143-153
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• 2013

빅데이터는 막대한 경제적 기회뿐만 아니라 공적 가치를 낳을 것으로 예상된다. 하지만 공공기관은 물론 민간기업의 빅데이터 사용은 프라이버시 침해에 대한 우려를 지속적으로 제기하고 있다. 행위패턴의 프라이버시 등 기존에는 없었던 새로운 위험을 유발함으로써 빅데이터는 프라이버시에 대한 기존 논의의 틀을 와해시킬 우려가 크다는 것이다. 반면, 빅데이터는 쿠키 등 행위추적에 근거한 개인정보의 부작용을 불식시키는 대안으로 인식되기도 한다. 본 논문은 빅데이터가 행위정보를 기반으로 하는 개인정보와는 어떻게 다른지를 밝히는데 초점을 둔다. 나아가, 개인정보로부터 파행되는 기존의 프라이버시 문제를 해결하기 위해 빅데이터에 대한 정책이 어떠한 대안을 가질 수 있는지도 제시할 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.85-94
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• 2016

본 논문은 타 산업에 비해 상대적으로 빅데이터의 잠재 가치가 높은 금융권에서 사전 예방과 실시간 탐지가 특히 중요해지고 있는 자금세탁방지를 위한 빅데이터 기반의 시스템 구현 방안을 제시한다. 기존 A 은행의 사례 분석을 통해 현 자금세탁방지 업무에 빅데이터를 적용 가능한 부분과 기능들 논의한다. 연구 결과 빅데이터를 활용한 자금세탁방지 시스템은 기존의 자금세탁방지 시스템에 추가적으로 소셜 네트워크 서비스나 로그 파일 등의 다양한 출처로부터 데이터를 수집해 일부가 아닌 전체 데이터를 대상으로 빠른 속도로 거래 모니터링과 잠재적 위험 탐지가 가능하다. 즉 빅데이터 기반 자금세탁방지 시스템은 비정형 데이터인 소셜 네트워크 서비스 데이터와 기존 거래나 고객정보를 통합하고 소셜 네트워크 분석 방법을 적용하여 고객확인의무와 잠재 요주의 인물 탐지 기능을 제고시킬 수 있다. 또한 빅데이터 분석 인프라 하에서 룰 모델이나 거래패턴 스코어링 모델을 적용해 실시간으로 혐의 거래 적발이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.123-134
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• 2018

최근 국가적 재난사고의 발생으로 인해 재난안전문제의 근원적 해결을 위한 과학기술의 활용과 역할에 대한 연구 관심이 증대되고 있다. 이에 재난 유형이나 재난안전 관리 단계별로 국민의 안전기본권 확보, 효과적 대응을 위한 기술개발 분야 발굴, 관련 R&D 투자의 효율적 방향 모색 등의 필요성도 크게 대두되고 있다. 본 연구에서는 네트워크 분석을 기반으로 과학기술을 통해 우선적으로 해결이 필요한 재난 유형 및 재난안전 관리 단계는 무엇인지 그리고 재난안전문제 해결을 위해서는 어떤 기술개발이 필요한지를 분석하였다. 전문가 수요조사에 대한 네트워크 분석 결과, 사회재난인 화재와 자연재난인 지진에 대한 우리사회의 불안감이 가장 큰 것으로 나타났으며, 대부분의 재난 유형에 공통적으로 요구되거나 재난 상황에 따라 응용 가능성이 높은 기술개발 분야는 인공지능과 빅데이터 분석인 것으로 조사되었다. 본 연구는 재난안전과 기술 분야 간 연결망 구조를 구축한 후 그 연계 속성이 갖는 구조적 특성을 탐색하고, 나아가 재난안전 과학기술의 역할 강화를 위한 함의를 제시하였다.