• 한국의료질향상학회지
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• 제28권1호
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• pp.45-54
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• 2022

Purpose: The study aims to identify the theme list and priority criteria of patient safety theme reports in South Korea. Methods: The survey was conducted twice, and the importance of each criterion and theme was measured on a nine-point scale using the Delphi technique by a panel of 19 patient safety experts. The criteria included severity, universality, preventability, and organizational-social impact. Descriptive statistics such as frequency, percentage, mean, standard deviation, median, and interval quartile range were used to analyze the data. Results: The parameters were assigned a weighted average of 35% for severity, 20% for universality, 30% for preventability, and 15% for organizational-social impact, respectively. The final top three rankings were surgery safety, blood transfusion safety, and medication safety. In addition to expert opinion, for the theme that is selected based on the priority ranking, one to five sub-topics can be derived from the theme based on the priority ranking, societal demands, or the yearly priority list of patient safety incidents. Conclusion: It is recommended that the official patient safety center distribute the report in the form of a summary that can be utilized nationwide at medical institutions, government institutions, and other places. Updates, as well as accumulated theme reports, will serve as the baseline data for the proposal of the system and for the policy designed to implement and improve institutions' safety practices as a standard of domestic patient safety practice guidelines.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.35-42
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• 2022

지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제34권3호
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• pp.239-244
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• 2011

고자장 실험용 자기공명영상장치를 이용하여 인간의 췌장암 세포를 이종 이식한 쥐에서 확산강조영상을 획득하였으며, 동물 실험에서 밝혀진 종양특성과 비교 분석을 하여 보고 현성확산계수영상이 췌장암 이종 이식 모형의 종양세포의 내부 구조에 관하여 비교 분석하고자 한다. 무모 생쥐 13마리에 각각 2개의 종양을 전형적으로 이식한 뒤, 종양의 직경이 5~10 mm를 성장하였을 때 영상화하였다. 7.0T 자기공명영상장치(Bruker, BioSpin, GmbH, Rheinstetten, Germany)를 사용하여 T2강조 영상을 얻었다, 확산강조영상은 single-shot EPI sequence 사용하여 b값을 0, 200, 500, 1,000, 2,000 $sec/mm^2$로 증가하면서 영상을 획득하였다. 종양은 H&E 염색과 CD-31의 면역화학염색을 이용하여 종양의 세포밀도와 미세혈관 밀도, 종양 내 괴사 정도를 평가하였다. 암 세포주에 대하여 연속함수간의 연관성 검사는 스피어만 순위 상관계수(Spearman Rank correlation statistic)를 사용하였으며 연속변수간의 선형 관계성 여부를 구하기 위해 regression model을 적용하였다. 췌장암 세포주의 현성확산계수는 평균 $0.7327{\times}10^{-3}$ $mm^2/s$ 표준편차 $0.1075{\times}10^{-3}$ $mm^2/s$였으며, T2영상의 신호강도는 평균 624,656, 표준편차 62,608.5로 나타났다. 췌장암 세포주의 조직학적 분석의 결과 고배율 사진에서 세포의 개수는 평균 122개, 미세혈관밀도는 평균 18개, 종양의 괴사정도는 26.5%였다. 현성확산계수와 종양내의 괴사정도와의 상관계수가 유의한 관계를 나타냈다(R = 0.7417, p < 0.01). 이와 같이 고자장 실험용 자기공명영상장치를 이용한 췌장암 세포주 이종 이식 쥐의 확산강조영상에서 현성확산계수는 종양 내괴사 정도 등의 현미경적 구조 변화를 반영하는 대리인자로 사용될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제11권1호
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• pp.123-127
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• 1978

The major objective of this research is to identify those hospital characteristics that best explain cost variation among hospitals and to formulate linear models that can predict hospital costs. Specific emphasis is placed on hospital output, that is, the identification of diagnosis related patient groups (DRGs) which are medically meaningful and demonstrate similar patterns of hospital resource consumption. A casemix index is developed based on the DRGs identified. Considering the common problems encountered in previous hospital cost research, the following study requirements are estab-lished for fulfilling the objectives of this research: 1. Selection of hospitals that exercise similar medical and fiscal practices. 2. Identification of an appropriate data collection mechanism in which demographic and medical characteristics of individual patients as well as accurate and comparable cost information can be derived. 3. Development of a patient classification system in which all the patients treated in hospitals are able to be split into mutually exclusive categories with consistent and stable patterns of resource consumption. 4. Development of a cost finding mechanism through which patient groups' costs can be made comparable across hospitals. A data set of Medicare patients prepared by the Social Security Administration was selected for the study analysis. The data set contained 27,229 record abstracts of Medicare patients discharged from all but one short-term general hospital in Connecticut during the period from January 1, 1971, to December 31, 1972. Each record abstract contained demographic and diagnostic information, as well as charges for specific medical services received. The 'AUT-OGRP System' was used to generate 198 DRGs in which the entire range of Medicare patients were split into mutually exclusive categories, each of which shows a consistent and stable pattern of resource consumption. The 'Departmental Method' was used to generate cost information for the groups of Medicare patients that would be comparable across hospitals. To fulfill the study objectives, an extensive analysis was conducted in the following areas: 1. Analysis of DRGs: in which the level of resource use of each DRG was determined, the length of stay or death rate of each DRG in relation to resource use was characterized, and underlying patterns of the relationships among DRG costs were explained. 2. Exploration of resource use profiles of hospitals; in which the magnitude of differences in the resource uses or death rates incurred in the treatment of Medicare patients among the study hospitals was explored. 3. Casemix analysis; in which four types of casemix-related indices were generated, and the significance of these indices in the explanation of hospital costs was examined. 4. Formulation of linear models to predict hospital costs of Medicare patients; in which nine independent variables (i. e., casemix index, hospital size, complexity of service, teaching activity, location, casemix-adjusted death. rate index, occupancy rate, and casemix-adjusted length of stay index) were used for determining factors in hospital costs. Results from the study analysis indicated that: 1. The system of 198 DRGs for Medicare patient classification was demonstrated not only as a strong tool for determining the pattern of hospital resource utilization of Medicare patients, but also for categorizing patients by their severity of illness. 2. The wei틴fed mean total case cost (TOTC) of the study hospitals for Medicare patients during the study years was $11,27.02 with a standard deviation of $117.20. The hospital with the highest average TOTC ($1538.15) was 2.08 times more expensive than the hospital with the lowest average TOTC ($743.45). The weighted mean per diem total cost (DTOC) of the study hospitals for Medicare patients during the sutdy years was $107.98 with a standard deviation of $15.18. The hospital with the highest average DTOC ($147.23) was 1.87 times more expensive than the hospital with the lowest average DTOC ($78.49). 3. The linear models for each of the six types of hospital costs were formulated using the casemix index and the eight other hospital variables as the determinants. These models explained variance to the extent of 68.7 percent of total case cost (TOTC), 63.5 percent of room and board cost (RMC), 66.2 percent of total ancillary service cost (TANC), 66.3 percent of per diem total cost (DTOC), 56.9 percent of per diem room and board cost (DRMC), and 65.5 percent of per diem ancillary service cost (DTANC). The casemix index alone explained approximately one half of interhospital cost variation: 59.1 percent for TOTC and 44.3 percent for DTOC. Thsee results demonstrate that the casemix index is the most importand determinant of interhospital cost variation Future research and policy implications in regard to the results of this study is envisioned in the following three areas: 1. Utilization of casemix related indices in the Medicare data systems. 2. Refinement of data for hospital cost evaluation. 3. Development of a system for reimbursement and cost control in hospitals.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.195-204
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• 2020

본 연구는 20대 성인의 스마트폰 의존 관련 요인을 확인하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 위하여 2017년 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원에서 실시한 스마트폰 과의존 실태조사 중 20대, 3,684명의 자료를 분석하였다. 자료분석은 빈도와 백분율, 평균과 표준편차, 독립표본 T 검증, Pearson 상관관계, 가중치를 적용한 위계적 다중 회귀분석을 사용하였다. 그 결과, 대상자들은 스마트폰 의존도가 증가할수록 스마트폰 사용시간(β=.18, p=.000)과 빈도(β=.04, p=.000), 게임(β=.15, p=.000), 영상시청(β=.09, p=.000), 모바일 쇼핑(β=.05, p=.000), 업무(β=.05, p=.010), 이메일(β=.13, p=.000), 스포츠 배팅(β=.07, p=.000)이 유의하게 증가하였다. 반면, 스마트폰으로 음악을 듣는 것(β=-.07, p=.000), 성인물 사용(β=-.07, p=.000)은 스마트폰 의존을 감소시키는 요인이었고, SNS(Social Networking Services)(β=.01, p=.358)와 메신저(β=-.02, p=.330)는 스마트폰 의존도의 유의한 관련 요인이 아니었다. 그러나 메신저는 대상자들이 가장 많이 사용하는 앱 유형이었고, 업무와 강한 상관관계를 가졌다(r=.55, p=.000). 본 연구를 통하여 20대 성인의 스마트폰 의존과 관련된 스마트폰 사용행태가 아동이나 청소년과 차이가 있음이 확인되었다. 이러한 결과는 20대 성인의 스마트폰 의존을 올바로 이해하고, 의존 조기발견과 예방 및 관리에 활용할 수 있을 것이다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제25권8호
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• pp.1073-1082
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• 2012

We first sought to clarify the effects of discounted rate, survival rate, and lactation persistency as a component trait of the selection index on net merit, defined as the first five lactation milks and herd life (HL) weighted by 1 and 0.389 (currently used in Japan), respectively, in units of genetic standard deviation. Survival rate increased the relative economic importance of later lactation traits and the first five lactation milk yields during the first 120 months from the start of the breeding scheme. In contrast, reliabilities of the estimated breeding value (EBV) in later lactation traits are lower than those of earlier lactation traits. We then sought to clarify the effects of applying single nucleotide polymorphism (SNP) on net merit to improve the reliability of EBV of later lactation traits to maximize their increased economic importance due to increase in survival rate. Net merit, selection accuracy, and HL increased by adding lactation persistency to the selection index whose component traits were only milk yields. Lactation persistency of the second and (especially) third parities contributed to increasing HL while maintaining the first five lactation milk yields compared with the selection index whose only component traits were milk yields. A selection index comprising the first three lactation milk yields and persistency accounted for 99.4% of net merit derived from a selection index whose components were identical to those for net merit. We consider that the selection index comprising the first three lactation milk yields and persistency is a practical method for increasing lifetime milk yield in the absence of data regarding HL. Applying SNP to the second- and third-lactation traits and HL increased net merit and HL by maximizing the increased economic importance of later lactation traits, reducing the effect of first-lactation milk yield on HL (genetic correlation ($r_G$) = -0.006), and by augmenting the effects of the second- and third-lactation milk yields on HL ($r_G$ = 0.118 and 0.257, respectively).

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.533-545
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• 2003

본 연구에서는 설마천 유역에서 관측된 여러 강우-유출사상을 분석하여, 각 사상마다 GIUH의 특성속도를 추정하고, 이를 분석하여 그 변동특성을 살펴보았다. 특히, 본 연구에서는 강우의 특성에 따른 특성속도의 변화에 초점을 맞추어 분석하였다. 설마천 유역의 순간단위도는 HEC-1모형을 이용하여 유도하였으며, 이렇게 유도된 순간 단위도의 첨두유량과 첨두시간을 GIUH의 그것과 비교함으로서 특성속도가 계산될 수 있도록 하였다. 각 강우사상별 특성속도는 GcIUH 및 강우의 여러 특성과 비교분석하였다. 이 과정을 통하여 얻은 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) GIUH의 특성속도는 GcIUH의 그것보다 변동정도가 크고 아울러 약간 크게 산정되었으나 그 경향은 유사한 것으로 파악되었다. (2) 총유효우량(또는, 평균유효우량)이 GIUH의 특성속도를 상대적으로 잘 설명함을 파악할 수 있었다. 이는 회귀분석의 결과로 나타나는데 그 결정계수가 0.6 전후로 크게 나타났다. (3) 반대로 강우의 지속 기간이나 최대강우강도는 GIUH의 특성속도를 결정하는데 큰 영향을 끼치지 못하고 있음을 파악하였다. 회귀분석 결과 결정계수는 최대 0.3을 넘지 않았다. (4) 본 연구에서 분석한 강우사상들의 경우 GIUH의 특성속도의 분포가 평균 0.402m/s 표준편차0.173 m/s인 정규분포를 따르는 것으로 나타났으며, 주로 0.4∼0.5 m/s 사이에 대부분의 값이 위치하는 것으로 나타났다. 그 변동계수는 0.43정도로 유출의 경우(대략 1.0 정도)에 비해 훨씬 적은 변동특성을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국육종학회지
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• 제41권3호
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• pp.228-235
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• 2009

상수리나무 실생채종원에서 수형목 풍매차대 35 가계의 생장 및 가지특성 변이에 대한 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 채종원 임령 12년생 때의 평균 수고는 9.96 m, 평균 흉고 직경 14.50 cm, 평균 지하고 1.04 m, 평균 수관폭 6.80 m, 평균 가지각도는 $18.82^{\circ}$이었고 평균 통직성 등급은 2.58로 조사되었다. 수고생장에 있어서 075 및 052 가계가 우수하였던 반면에 0511 및 0517 가계는 불량한 것을 나타났다. 또한 흉고직경 생장에 있어서는 075 및 0413 가계가 우수하였고 0725 및 0511 가계가 불량하였다. Pearson 상관 및 Spearman 순위상관 계수는 2006년과 2008년 조사에서 가지각도를 제외한 조사된 모든 형질에 있어서 정의 상관이 있는 것으로 나타났다. 아울러 수고 생장 및 흉고직경 생장이 우수한 가계가 통직성에서도 우수한 것으로 조사되었다. 분산분석 결과, 수고, 흉고직경, 원주재적 및 통직성에 있어 가계간 고도의 유의적인 생장 차이가 있는 것으로 나타났다. 그리고 지하고, 수관폭 및 가지각도에 있어서도 가계간 차이가 인정되었다. 채종원 임령 10년 및 12년의 경우에 개체유전력 보다는 가계유전력이 더욱 높게 추정되었다. 특히 가계유전력이 높게 추정된 수고, 흉고직경 및 통직성은 강한 유전적 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과로부터 개체선발보다는 가계선발에 의하여 더욱 높은 개량효과가 추정됨을 알 수 있었다. 가계선발에 의한 각 조사형질별 개량효과 기대치를 추정한 결과 가지각도에서 개량효과가 가장 높은 것으로 추정되었으며, 그 다음으로 흉고직경, 수고 순이었다. 최종적으로 생장 및 가지특성에 대한 분산분석, 유전력, 유전변이량 등에 근거하여 생장형질별 가중치를 부여하여 가계별 육종가를 추정하였다. 이러한 육종가는 상수리나무 채종원에서 유전간벌을 적용하는데 있어 선발 기준 등 기초 자료로 이용될 수 있을 것이다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제32권1호
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• pp.95-99
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• 2009

본 연구는 뇌의 T2고속스핀에코 3.0T 자기공명영상에서 지방조직의 억제능력을 유지하면서 동시에 지방조직의 불균일성을 최소화할 수 있는 SPAIR의 적정 반전시간(TI)을 찾아보고, 지방억제기법인 STIR기법과도 비교하고자 한다. SPAIR 프로토콜의 반전시간(TI)은 SPAIR TR(420 msec)의 1/2, 1/3, 1/6, 1/12, 즉 210 msec(8명), 140 msec(26명), 70 msec(26명), 35 msec(18명)로 설정하고, STIR의 TI는 250 msec(26명)로 설정하여 뇌의 축방향 영상(104개)을 획득하였다. 출력영상의 지방조직, 근육조직, 백그라운드의 ROI($50\;mm^2$)를 설정하여 신호강도(SI)를 측정하였고, 지방과 근육조직과의 CNR을 산출하고, 지방조직에서 불균일치는 측정된 지방 신호의 평균치(mean)에 대한 표준편차(SD)로서 그 산출은 SD/mean으로 계산하였다. 측정결과는 첫째, SPAIR TI가 70 ms일 때, 지방조직의 신호강도가 TI가 140 ms 보다 낮게 측정되어 지방억제능력이 우수하였다. 둘째, SPAIR TI가 140 ms일 때, 영상의 질 측면에서 지방조직의 불균일치는 70 ms 보다 낮아서 영상의 질은 우수하게 나타났다. 따라서 SPAIR TI의 선택은 TR(420 ms)의 1/3인 140 ms와 1/6인 70 ms에서 결정되어야 하는데 지방조직의 억제능력과 지방조직의 불균일치에서 각각 통계적으로 유의한 차이(p < .001)를 보여 화질 측면에서 TI : 140 ms를 선택하는 것이 바람직하다고 생각한다. 한편, SPAIR(TI : 140 ms)와 STIR의 비교는 지방억제는 통계적으로 유의한 차이가 없으나(p < .252), 화질 측면에서 SPAIR가 STIR보다 우수한 결과를 보였고, 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p < .01).