• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권6호
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• pp.699-706
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 IT-BT-NT를 포함한 기술간 컨버전스 경향은 유비쿼터스 헬스케어(u-Healthcare)의 실현을 가속화하고 있다. u-Healthcare 시스템은 센서 네트워크로부터 수집된 대량의 생체신호를 신속히 처리 분석하여 의료진에게 전달함으로써 시간과 장소에 관계없이 환자에게 적절한 의료 서비스를 제공할 수 있다. 기존의 u-Healthcare 시스템은 지그비(Zigbee) 프로토콜을 사용하여 센서 노드가 수집한 데이터를 전부 전송함으로써 베이스 노드의 처리 부담이 컸으며 센서 노드의 통신 빈도수가 많았다. 본 논문에서는 지그비 프로토콜 대신 블루투스(Bluetooth)를 사용하여 생명과 직접적 연관이 있는 생체신호 전달에 있어 보다 뛰어난 전송속도를 제공하며 유비쿼터스 환경에서 다양하게 사용되는 모바일 기기들에 효율적으로 적용시킬 수 있는 u-Healthcare 시스템을 설계하였다. 또한 미리 정의된 이벤트에 속하는 데이터만 선별하여 베이스 노드로 전송하는 EEF(Embedded Event Filtering) 기법을 적용하여 통신 빈도수와 처리 비용을 줄였다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존의 심전도 측정시스템보다 효율적인 시스템임을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권4호
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• pp.227-233
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• 2015

최근 IT 기술의 발전과 함께 의료 기술 또한 급격하게 발전하게 되어 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 정보(의료정보, 질병정보 등)가 의료 서비스에서 다양하게 사용되고 있다. 그러나, 환자의 질병정보가 헬스케어 서비스에서 다양하게 사용되면서 환자 치료 방법에 대한 복잡성과 불확실성 또한 증가하여 병원은 환자 치료에 대한 의사결정이 더욱 어려워지고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 치료를 효율적으로 처리하기 위해서 환자질병정보를 빅 데이터로 관리 할 수 있도록 효율성을 고려한 다기준의사결정벙법 중 하나인 퍼지 AHP를 사용한 헬스케어 환자의 효율적인 빅 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 환자의 질병정보들 간의 상관관계를 통해 치료기준들 간의 쌍대비교 척도를 삼각퍼지화하여 환자의 현실적 치료 방법을 찾도록 하는 것을 목적으로 한다. 제안 기법은 쌍대비교를 통해 질병 치료들간 퍼지이론의 삼각퍼지수를 적용하여 상대적인 중요도를 산출 한 후 치료 방밥에 대한 효율성을 구한다. 또한 제안 기법은 환자의 질병치료를 결정하기 위한 방법들을 계층화하여 삼각퍼지수를 이용한 쌍대비교 행렬을 구현한 후 질병치료기준별 대안에 대한 중요도를 계산하여 각 치료별 효율성을 분석하여 최종 질병치료 방법을 선택하기 때문에 기존 질병치료 방법보다 판단 및 치료의 애매함과 부정확성 상태를 5.8% 개선하고 있다.

• 한국병원경영학회지
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• 제2권1호
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• pp.162-182
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• 1997

This study was carried out to assess the current status of hospital wage structure and to find out the characteristics and problems in the current hospital wage structure. so as to provide empirical data for establishing a rational wage structure. The data were collected from administrative personnels in charge of wage management in 31 hospitals by using a structured questionnaire through direct visiting and mailing in Pusan Metropolitan City. The major findings in this study were as follows: First, the hospital wage structure applied differently to the basic wages between doctors and the other employees. The wage structure for doctors included performance rate of 51.6%, followed by a synthesis rate of 29.0%, while the wage for the other employees had the synthesis rate of 74.2%, followed by the seniority rate of 12.9%. Second, the wage consisted of a basic wage for 57.5%. the allowance for 21.1% and monthly installed bonus for 21.4%, and the basic wage comprised 68.3% of the total wage for doctors, as compared to 51.9% for nurses and medical technicians and 52.4% for administrative and managerial personnel. The annual rate of the bonus was average 460%, and 96.8% of the hospital did not consider personnel preformance appraisal when paying the bonus. Third, 80.6% of the hospitals applied the legal rate to the retirement allowance while 19.4% applying cumulative rates more than the legal rate, and all of university hospitals applied cumulative rates. Retirement reserves were practiced only in 54.9% of the hospitals. Forth, many hospitals seemed to be interested in applying graded wage system according to performance, by showing that 42.9% of the hospitals were planning to apply it in the future, despite only 9.7% practicing it. Fifth, the wage structure appeared to be complicated due to various kinds of allowances. The kind of the allowances varied among hospitals, ranging from 2 to 26 kinds, and increased as the size of hospital was larger. Sixth, the opinions leading to improve the basic wage structure favored the seniority rate for 51.6% either to maintain the present seniority rate(16.1%) or to apply the incentive pay in addition to the senior rate(35.5%). and also favored the performance rate for 35.5%, followed by the job rate for 12.9%. In conclusion, the current hospital wage structure seemed to be too complicated to reflect personal ability, contribution and performance and to become a big barrier to inducing worker's motivation and to strengthening in competitveness. Therefore it is suggested that the current wage structure should be revised to the one emphasizing on job and ability base with considering characteristics and situation of the hospital, rather than seniority factors.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제38권4호
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• pp.375-381
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• 2015

디지털 방사선 시스템은 영상의학에서 큰 비중을 차지하고 있다. 잘못된 영상이 제공 된다면 이는 환자의 건강에 나쁜 영향을 줄 수 있기에, 올바른 디지털 방사선 영상이 제공되어야만 한다. 또한, artifact는 오진으로 이어질 수 있다. 디지털 방사선 시스템에서 발생하는 artifact를 종류별로 분석하여 그 결과 분석하였다. 본 연구에서 사용된 artifact는 서울의 종합병원 급 의료기관에서 2007년부터 2014년까지 수집된 자료들이다. 수집된 자료는 발생 원인별로 구별하여 그 원인을 분석하였다. artifact는 하드웨어적 artifact, 소프트웨어적 artifact, 사용자 오류, 시스템 artifact 및 기타로 구분하였다. 하드웨어적 artifact는 Ghost가 가장 빈번하게 관찰되었으며, 이는 신호의 잔류에 의한 것이다. 다음은 RF 잡음에 의한 오류, 장비 내 이물질에 의한 오류 순이다. 소프트웨어 artifact는 많은 원인이 있다. 부정확한 영상 교정에 의한 artifact가 가장 많았으며, EDR 인식오류, 접합면 처리 오류 등이 있으며, 소프트웨어 artifact는 매우 다양한 경향을 나타낸다. 사용자 오류는 디지털 의료 영상 시스템을 바르게 이해하지 못해 발생시킨 것들이 많았다. 아울러, 시스템 artifact는 DICOM 헤더 정보 오류, 압축 오류가 있다. 분명하게 나타나는 artifact는 재촬영의 원인이 되어 환자의 피폭을 증가시키고, 불분명하게 나타나는 artifact는 오진을 유발 시킬 수 있다. 따라서 방사선사에게서 이러한 artifact를 바로 구별 할 수 있는 능력이 요구 된다. 그러므로 artifact가 발생되는 원인과 그 특성을 분명하게 이해함으로 지속적인 교육과 안정적인 시스템 운영에 힘써야 할 것으로 사료된다.

• 지역사회간호학회지
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• 제11권2호
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• pp.399-410
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• 2000

In this, analyzing the type of subjectivity in which people would have about home visit nursing services originating from public health care centers. I tried to research more effective ways to improve home visit nursing care services. and later. for the development of home visit nursing care. to supply basic data. The method for this study was the Q-method. created by William Stephenson. and was adequate for the study of subjectivity. For this study. through the deep interview. literature inquiry, and the discussion course. 206 Q-statement sentences were abstracted. and based on them, after Q-sample-selection. I then collected the Q-categorized-result from 32 subjects from Mar. 10. 2000 to Mar. 25. 2000. Through the statistic a analysis of PC-Qunal program. the subjectivity species were categorized and analyzed. The study results show that there are 3 sorts of recognition types. and they are analyzed in the following; The first type: the positively receiving type shows that they feel thankful and a trusting feeling about home visit nursing. The second type: the negatively mistrusting type shows that they had doubtful attitudes about the specialty of home visit nursing: they wanted medicine or nutrition remedies rather than health education and concerning the their own health care, they prefered the hospitals or clinics. The third type: the conditional receiving type shows that even though they had a positive receiving attitude about home visit nursing wanting to consult with the home visit nurses about the difficult problem which could not easily be settled, hoping that the home visit nurses could visit them more often, in their actual lives. they strongly indicated their attitudes concerning money as more important than home visits. The subjects in these 3 types commonly had a good feeling about the kindness of the home visit nurses: the first and third types also had a positive recognition about home visit nursing; however. in aspects of the evaluation and receiving attitudes, they showed a big difference. When all the above results are integrated. in the case of the first type the home visit nursing service, which satisfied the demand for health care of the medically weak people. should be continuously supplied. Additionally in case of the second type (negatively mistrust). continuous education and support should be supplied with enough interest to lead their concerns about their own health care as well as lead medical spending in a productive and effective direction in order to change their impressions. Through this study. I learned that the recognition of the objectives of home visit nursing services can be categorized in to 3 types and could be analyzed. Thus I wish that this study helps to present basic data which contributes to the development of the home visit nursing field.

• 직업교육연구
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• 제37권1호
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• pp.101-118
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• 2018

이 연구의 목적은 근로자의 직무만족도에 관한 선행연구를 종합하여 고용형태(정규직 및 비정규직)별 효과크기를 구명하는데 있었다. 메타분석에 사용된 논문은 총95편이었다. 자료 분석은 CMA(Comprehensive Meta-Analysis) 2.0 프로그램을 활용하였으며, 통계적 유의수준은 5%(${\alpha}=0.05$)이었다. 이 연구의 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 정규직 근로자가 비정규직 근로자 보다 직무만족도가 높으며, 고용형태의 효과크기는 중간 정도이다. 둘째, 5가지 직무만족도 구인 중에서 임금 및 승진 만족도의 차이가 인간관계, 업무 및 근로환경 만족도의 차이보다 크다. 셋째, 정규직 및 비정규직 근로자의 직무만족도 차이는 직업군에 따라 다르다. 넷째, 금융 보험, 음식 서비스 관련 직업군은 고용형태별 직무만족도 차이가 크며, 정규직 근로자가 비정규직 근로자보다 직무만족도가 높다. 반면, 보건 의료, 사회복지 종교 관련 직업군은 비정규직 근로자가 정규직 근로자 보다 직무만족도가 높다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.425-434
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• 2020

바이러스감염으로 인한 설사는 전 세계적으로 공중 보건의 주요 문제이며 사망률의 큰 부분을 차지하고 있지만 기후데이터를 이용하여 분석한 연구는 많지 않다. 따라서 본 연구는 설사를 유발하는 바이러스인 Rotavirus Gr.A, Norovirus G-I & GII의 감염과 기후와의 인과관계를 분석하여 조기진단과 치료를 용이하게 하고 계절성 질환을 더욱 관리하고 예방하는데 기여하고자 하였다. 2010년 6월부터 2019년 12월까지 단국대학교 병원에서 시행한 대변 시료 4,009개의 설사바이러스 6종의 멀티플렉스 역전사 PCR(mRT-PCR)검사결과와 다양한 기후 요인 중 체감온도, 상대습도, 일조율과의 상관관계를 후향적으로 분석하였다. 4,009 개의 대변 샘플 중 985 개는 Rotavirus Gr.A, Norovirus G-I & GII 감염에 대해 양성이었다. 이 985 건 중 95.3 % (n = 939)는 10 세 미만으로 Rotavirus Gr.A, Norovirus G-I & GII는 10 세 미만 환자에서 높은 감염률을 보였다. 우리는 기상 빅데이터와 연령, 시기별 감염분석 등에 기초하여 Rotavirus Gr.A의 감염이 상대 습도에 따라 유의한 상관 관계가 있음을 확인하였고 Norovirus G-II의 감염은 체감 온도와 유의한 상관 관계가 있음을 확인하였다. 본 연구는 기후요인에 따른 Rotavirus Gr.A, Norovirus G-I & GII 감염의 분포에 대한 이해도를 향상시킴으로써 바이러스성 설사질환과 관련된 보건정책의 설정이나 계절적 영향에 대한 새로운 통찰력을 제공하는데 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제85권1호
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• pp.74-79
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• 2022

Background: The effect of underlying chronic obstructive pulmonary disease (COPD) on coronavirus disease 2019 (COVID-19) during a pandemic is controversial. The purpose of this study was to examine the prognosis of COVID-19 according to the underlying COPD. Methods: COVID-19 patients were assessed using nationwide health insurance data. Comorbidities were evaluated using the modified Charlson Comorbidity Index (mCCI) which excluded COPD from conventional CCI scores. Baseline characteristics were assessed. Univariable and multiple logistic and linear regression analyses were performed to determine effects of variables on clinical outcomes. Ages, sex, mCCI, socioeconomic status, and underlying COPD were selected as variables. Results: COPD patients showed older age (71.3±11.6 years vs. 47.7±19.1 years, p<0.001), higher mCCI (2.6±1.9 vs. 0.8±1.3, p<0.001), and higher mortality (22.9% vs. 3.2%, p<0.001) than non-COPD patients. The intensive care unit admission rate and hospital length of stay were not significantly different between the two groups. All variables were associated with mortality in univariate analysis. However, underlying COPD was not associated with mortality unlike other variables in the adjusted analysis. Older age (odds ratio [OR], 1.12; 95% confidence interval [CI], 1.11-1.14; p<0.001), male sex (OR, 2.29; 95% CI, 1.67-3.12; p<0.001), higher mCCI (OR, 1.30; 95% CI, 1.20-1.41; p<0.001), and medical aid insurance (OR, 1.55; 95% CI, 1.03-2.32; p=0.035) were associated with mortality. Conclusion: Underlying COPD is not associated with a poor prognosis of COVID-19.