• 대한간호학회지
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• 제44권1호
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• pp.97-107
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• 2014

Purpose: This study was performed to explore levels of stroke knowledge and identify subgroups with lower levels of stroke knowledge among adults in Korea. Methods: A cross-sectional survey was used and data were collected in 2012. A national sample of 990 Koreans aged 20 to 74 years participated in this study. Knowledge of risk factors, warning signs, and first action for stroke were surveyed using face-to-face interviews. Descriptive statistics and decision tree analysis were performed using SPSS WIN 20.0 and Answer Tree 3.1. Results: Mean score for stroke risk factor knowledge was 7.7 out of 10. The least recognized risk factor was diabetes and four subgroups with lower levels of knowledge were identified. Score for knowledge of stroke warning signs was 3.6 out of 6. The least recognized warning sign was sudden severe headache and six subgroups with lower levels of knowledge were identified. The first action for stroke was recognized by 65.7 percent of participants and four subgroups with lower levels of knowledge were identified. Conclusion: Multi-faceted education should be designed to improve stroke knowledge among Korean adults, particularly focusing on subgroups with lower levels of knowledge and less recognition of items in this study.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권2호
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• pp.835-838
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• 2016

Background: Lung cancer remains one of the most common cancers in the world, both in terms of new cases (about 13% of total per year) and deaths (nearly one cancer death in five), because of the high case fatality. Errors in lung cancer type or malignant growth determination lead to degraded treatment efficacy, because anticancer strategy depends on tumor morphology. Materials and Methods: We have made an attempt to evaluate effectiveness of machine learning algorithms in the task of lung cancer classification based on gene expression levels. We processed four publicly available data sets. The Dana-Farber Cancer Institute data set contains 203 samples and the task was to classify four cancer types and sound tissue samples. With the University of Michigan data set of 96 samples, the task was to execute a binary classification of adenocarcinoma and non-neoplastic tissues. The University of Toronto data set contains 39 samples and the task was to detect recurrence, while with the Brigham and Women's Hospital data set of 181 samples it was to make a binary classification of malignant pleural mesothelioma and adenocarcinoma. We used the k-nearest neighbor algorithm (k=1, k=5, k=10), naive Bayes classifier with assumption of both a normal distribution of attributes and a distribution through histograms, support vector machine and C4.5 decision tree. Effectiveness of machine learning algorithms was evaluated with the Matthews correlation coefficient. Results: The support vector machine method showed best results among data sets from the Dana-Farber Cancer Institute and Brigham and Women's Hospital. All algorithms with the exception of the C4.5 decision tree showed maximum potential effectiveness in the University of Michigan data set. However, the C4.5 decision tree showed best results for the University of Toronto data set. Conclusions: Machine learning algorithms can be used for lung cancer morphology classification and similar tasks based on gene expression level evaluation.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.84-89
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• 2019

본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.243-248
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• 2018

노년기의 사회참여는 사회적 상호작용의 기회를 제공하여 삶의 만족감을 고취시키기 때문에 성공적인 노화를 달성하기 위해서 중요하다. 이 연구는 우리나라 지역사회 노인을 대상으로 노년기 사회 활동의 관련요인과 사회 참여를 예측하는 통계적 분류 모형을 구축하였다. 분석 대상은 2015년도 지역사회 건강조사를 완료한 60세 이상 노인 1,864명(남 829명, 여 1,035명)이었다. 결과 변수는 지난 1달 간 사회 활동 경험(있음, 없음)으로 정의하였다. 예측모형은 Classification and Regression Trees(CRT) 알고리즘 기반 의사결정나무모형을 이용하여 구축하였다. 연구결과, 사회참여의 유의미한 분류 변수는 주관적 건강, 이웃과의 만남빈도, 친척과의 만남빈도, 배우자 동거여부이었고, 그 중에서도 가장 우선적으로 관여하는 예측 요인은 주관적 건강수준이었다. 본 연구의 결과를 기초로 도래하는 초고령사회의 성공적인 노화를 대비하기 위해서 노인의 사회 활동에 대한 사회적 관심과 지원이 요구된다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.401-409
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• 2020

본 연구는 환자중심성 의료문화 조성을 위한 의료기관 경영전략에 도움이 될 수 있는 융복합 입원 의료서비스 환자경험 관리모형을 개발하고자 하였다. '2018 의료서비스경험조사' 원시자료를 이용하여 만 15세 이상 입원 의료서비스 경험이 있는 593명을 분석하였다. 의사결정나무 모형을 활용하여 입원 의료서비스 경험에 대한 전반적 만족도와 환자 경험 추천 의사 예측모형을 개발하였으며 유형은 4개, 7개로 각각 분류되었다. 모형의 정확도는 68.9%, 78.3%였다. 입원 의료서비스 환자경험 전반적 만족도 결정요인은 간호사 영역과 병실 소음관리 영역이었으며 추천 의사 결정요인은 간호사 영역이었다. 입원 의료서비스 환자경험 관리모형을 제시하고 간호사 영역과 병실 소음관리 영역이 입원환자 경험에 중요한 요인임을 확인한 점이 의의가 있다. 입원 의료서비스 환자경험 관리모형의 일반화를 위한 추가 연구가 필요하다 생각된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권6호
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• pp.1478-1499
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• 2024

Coronavirus disease (COVID-19) is an infectious disease caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) virus. COVID-19 become an active epidemic disease due to its spread around the globe. The main causes of the spread are through interaction and transmission of the droplets through coughing and sneezing. The spread can be minimized by isolating the susceptible patients. However, it necessitates remote monitoring to check the breathing issues of the patient remotely to minimize the interactions for spread minimization. Thus, in this article, we offer a wearable-IoTs-centered framework for remote monitoring and recognition of the breathing pattern and abnormal breath detection for timely providing the proper oxygen level required. We propose wearable sensors accelerometer and gyroscope-based breathing time-series data acquisition, temporal features extraction, and machine learning algorithms for pattern detection and abnormality identification. The sensors provide the data through Bluetooth and receive it at the server for further processing and recognition. We collect the six breathing patterns from the twenty subjects and each pattern is recorded for about five minutes. We match prediction accuracies of all machine learning models under study (i.e. Random forest, Gradient boosting tree, Decision tree, and K-nearest neighbor. Our results show that normal breathing and Bradypnea are the most correctly recognized breathing patterns. However, in some cases, algorithm recognizes kussmaul well also. Collectively, the classification outcomes of Random Forest and Gradient Boost Trees are better than the other two algorithms.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제19권5호
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• pp.468-478
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• 2014

Objectives: Intake of fruits and vegetables has protective effects against stroke attack. This study intended to examine the status of consuming fruits and vegetables and to find out which factors may influence the frequency of consumption of fruits and vegetables in individuals with a history of stroke. Methods: The data of 208 subjects from 5th (2010, 2011) Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHNES) who reported a stroke diagnosis was used for analysis. To identify major factors influencing the consumption of fruits and vegetables, a classification-tree analysis was carried out. Results: Among those who reported a stroke diagnosis, the frequencies of consumption of fruits and vegetables were influenced by their age, place of residence (urban or rural), economic status, educational level, occupation, number of family members, frequency of eating out, and having meals (breakfast or lunch) with family members. Two factors from fruits and three factors from vegetables were generated by exploratory factor analyses. Urban residents ate fruits and vegetables more frequently in all factors than rural residents. Eating frequencies of 'seasonal fruits (orange, apple, strawberry, melon, pear and watermelon)', 'easily-accessible fruits (persimmon, tangerine, grape, peach, banana)', and 'Western-style vegetables (cabbage, mushroom, carrot, tomato, spinach)' were influenced by the socioeconomic status. Eating frequencies of 'Korean-style vegetables (bean sprout, radish leaves, pumpkin/squash, sea weed)', 'preserved vegetables (Korean cabbage, radish, laver, cucumber)' were influenced by having breakfast with family members. Conclusions: The results of this study suggested that by eating more fruits and vegetables, more preventive effects against secondary stroke attack are expected in stroke patients who live in the rural areas and who do not eat breakfast with family members. In addition, more outreach and education programs are needed for them.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.5779-5788
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• 2011

본 연구는 우리나라 의료기관 입원손상환자의 지역별 자체충족도의 현황을 파악하고 이를 기반으로 지역별 자체충족도를 높이기 위한 방안을 마련하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 2005년, 2008년 환자조사 자료, 건강보험공단의 지역별 의료이용 자료, 중앙응급의료센터 연보자료, 응급의료기관 평가결과 자료를 수집하였다. 자료분석에는 빈도분석, 교차분석, 의사결정나무, 로지스틱회귀분석 기법을 이용 하였다. 광역시 도 단위별 자체충족도는 2005년, 2008년 모두 충청남도가 가장 낮았으며, 경상북도, 경기도, 전라남도의 순으로 자체충족도가 낮은 것으로 조사되었다. 시 군 구 단위별 거주지 의료 공급 현황에 따른 의료이용 자체충족도는 2005년, 2008년 모두 거주지에 종합병원, 권역응급의료센터, 지역응급의료센터, 지역응급의료기관이 있는 지역 입원손상환자들의 자체충족도가 높았다. 또한, 거주지 응급의료기관의 질적 수준이 높을수록 자체충족도가 높아지는 것으로 나타났다. 손상환자를 위한 국가 정책 추진시도 단위의 응급 의료 공급수준이 낮은 지역을 우선 사업대상지역으로 하고, 또한 응급실 의료기관의 질적 수준을 높이는 것이 자체충족도 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국조경학회지
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• 제46권4호
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• pp.49-60
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• 2018

노거수에 대한 보호 및 관리 강화는 유적의 보존에 있어 매우 중요한 부분이다. 본 연구는 노거수의 건강성 평가체계정립을 위한 위험 지표인자를 검증하여 위험에 처해 있는 노거수의 보호 및 관리에 평가 방법을 제공하는데 목적이 있다. 선행 연구에서 도출된 지표와 상대적 중요도를 토대로 100점을 기준으로 변환점수를 계산하여 평가점수표를 작성하였고, 평가 점수표의 합계에 따라 5등급으로 평가를 실시하였다. 그리고 연구의 실증을 위해 양동마을의 노거수를 사례대상으로 현장조사와 실내 측정을 통해 각 지표의 실제 위험도를 평가하고, 위험등급을 산출하였다. 양동마을 내 노거수의 건강성 평가 결과는 약 70%가 C등급으로 나타나 세심한 보호 관리가 필요하다. 연구결과, 5등급 점수표에 의한 등급별 판단 기준 설정 및 건강성 평가체계 수립은 양동마을의 실제상황을 반영할 수 있어 실용성과 과학성이 있는 것으로 판단된다.

• Journal of Species Research
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• 제8권3호
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• pp.313-317
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• 2019

Bats influence overall ecosystem health by regulating species diversity and being a major source of zoonotic viruses. Hence, there is a need to elucidate their migration, population structure, and phylogenetic relationship. The complete mitochondrial genome is widely used for studying the genome-level characteristics and phylogenetic relationship of various animals due to its high mutation rate, simple structure, and maternal inheritance. In this study, we determined the complete mitogenome sequence of the bird-like noctule (Nyctalus aviator) by Illumina next-generation sequencing. The sequences obtained were used to reconstruct a phylogenic tree of Vespertilionidae to elucidate the phylogenetic relationship among its members. The mitogenome of N. aviator is 16,863-bp long with a typical vertebrate gene arrangement, consisting of 13 protein-coding genes (PCGs), 22 transfer RNA genes, 2 ribosomal RNA genes, and 1 putative control region. Overall, the nucleotide composition is as follows: 32.3% A, 24.2% C, 14.3% G, and 29.2% T, with a slight AT bias (61.5%). The base composition of the 13 PCGs is as follows: 30.3% A, 13.4% G, 31.0% T, and 25.2% C. The phylogenetic analysis, based on 13 concatenated PCG sequences, infers that N. aviator is closely related to N. noctula with a high bootstrap value (100%).