• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1143-1154
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• 2021

활성화함수의 선택은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델의 지하수위 예측성능에 큰 영향을 미친다. 특히 제주도의 중산간 지역과 같이 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 경우 적절한 지하수위 예측을 위해서는 다양한 활성화함수의 비교분석을 통한 최적의 활성화함수 선택이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 제주도 표선유역 중산간지역 2개 지하수위 관측정을 대상으로 5개의 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent (tanh), Rectified Linear Unit (ReLU), Leaky Rectified Linear Unit (Leaky ReLU), Exponential Linear Unit (ELU))를 ANN 모델에 적용하여 지하수위 예측결과를 비교 및 분석하고 최적 활성화함수를 도출하였다. 그리고 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델의 결과와 비교분석하였다. 분석결과 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관측정과 상대적으로 작은 관측정에 대한 지하수위 예측에 대해서는 각각 ELU와 Leaky ReLU 함수가 최적의 활성화함수로 도출되었다. 반면 sigmoid 함수는 학습기간에 대해 5개 활성화함수 중 예측성능이 가장 낮았으며 첨두 및 최저 지하수위 예측에서 적절하지 못한 결과를 도출하였다. 따라서 ANN-sigmoid 모델은 가뭄기간의 지하수위 예측을 통한 지하수자원 관리목적으로 사용할 경우 주의가 필요하다. ANN-ELU와 ANN-Leaky ReLU 모델은 LSTM 모델과 대등한 지하수위 예측성능을 보여 활용가능성이 충분히 있으며 LSTM 모델은 ANN 모델들 보다 예측성능이 높아 인공지능 모델의 예측성능 비교분석 시 참고 모델로 활용될 수 있다. 마지막으로 학습기간의 정보량에 따라 학습기간의 지하수위 예측성능이 검증 및 테스트 기간의 예측성능보다 낮을 수 있다는 것을 확인하였으며, 관측지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡할수록 인공지능 모델별 지하수위 예측능력의 차이는 커졌다. 본 연구에서 제시한 5개의 활성화함수를 적용한 연구방법 및 비교분석 결과는 지하수위 예측뿐만 아니라 일단위 하천유출량 및 시간단위 홍수량 등 지표수 예측을 포함한 다양한 연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• 대한유전성대사질환학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-11
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• 2019

목적: 선천성 갑상선기능저하증(Congenital hypothyroidism, CH)은 전세계적으로 출생아 3,000-4,000명 당 1명의 빈도로 발생하는 신생아기에 가장 흔한 내분비질환이다. 본 연구는 1991년부터 2004년까지 남한의 선천성 갑상선기능저하증 발생률의 빈도 및 현재까지 적용되어온 광범위한 신생아 선별검사의 검사방법과 결과를 재평가하기 위해 수행되었다. 방법: 서울 지역에 위치하지만 전국적인 지사를 운영하고 있는 검사기관 서울의과학 연구소(SCL)에서는 서울 외 6개 광역시(부산, 인천, 대구, 대전, 광주, 울산)와 9개도(경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주)로 한국을 15개 지역으로 분류하였다. 15개 지역으로부터 신생아의 채혈지를 수집하여 서울본원에서 수집하여, TSH 및 유리 T4를 ELISA 검사법으로 신생아선별검사를 수행하였다. SCL 데이터 및 복지부에 보고된 전국적인 양성자수를 검토하였다. 선천성갑상선기능저하증에 대한 신생아선별 검사법의 cut-off 치는 신생아 갑상선자극호르몬(TSH) 측정을 위해서는 20 mIU/L를 유리 T4의 검사를 위해서는 0.8 ng/dL 이하를 사용하였다. TSH 및 유리 T4 ELISA 분석에 기초한 선천성 갑상선기능저하증에 대해 1차 선별검사에서 선천성 갑상선기능저하증 양성은 신생아 671,805명 중 신생아 159명에서 발견되었으며, 이의 발병빈도는 4,225명 중 1명으로 추정되었다 결과: TSH 분석에서 cut-off 20 mIU/ L를 사용했을 때 민감도, 특이도 및 양성 측도(PPV)는 각각 100.0%, 99.7% 및 10.8%였다. 유리 T4 분석을 위해 0.8 ng/dL cut-off를 사용했을 때 민감도, 특이도 및 양성 예측도는 각각 100.0%, 98.5% 및 3.9%였다. 결론: NBS를 통해 얻은 CH의 발병빈도는 2004년 이전에 해외의 여러 국가에서 보고 된 발병빈도와 비교할 만큼 유사하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.239-251
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• 2019

본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.

• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.48-62
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• 2023

최근 K-POP 열풍에서 볼 수 있듯이 한국 음악 산업의 규모와 영향력은 더욱더 커지고 있다. 한국의 음원 시장에는 1년에 최소 6천 개의 음원이 공개되고 있지만 흥행했다고 말할 수 있는 음원은 많지 않다. 이에 흥행작을 만드는 요인이 무엇인지 밝히기 위한 많은 연구 및 시도가 이루어지고 있다. 음악의 상업적인 성공에는 음악의 질뿐만 아니라 미디어 노출이나 홍보와 같은 상업적인 요소 또한 중요한 역할을 담당한다. 최근 대중음악 산업에서는 인터넷 밈을 활용한 마케팅이 많이 나타나는데, 인터넷 밈이란 사람들 사이에서 확산되는 문화적 단위로 이미지나 동영상 등 다양한 형태로 확산되는 활동이나 트렌드라고 할 수 있다. 인터넷 환경과 디지털 커뮤니케이션 특성에 따라 다양한 밈의 형태로 콘텐츠들이 확대 재생산되고 있으며, 이는 소비자들에게 더 큰 반응을 일으킨다. 기존에 인터넷 밈현상은 자연적으로 발생해왔으나, 최근 마케팅 효과를 인지한 아티스트 측에서 마케팅의 요소로 활용하고 있다. 본 논문에서는 대중음악의 흥행 요인과 흥행의 관계에서 인터넷 밈의 매개효과를 분석하고, 이를 반영한 예측모델을 제안하였다. 분석 결과, '커버효과'와 '챌린지효과'의 매개효과가 있는 요인은 동일하게 나타났다. 내부 흥행요인 중에서는 '가수의 인지도', 'POP, 댄스, 발라드, 성인가요, 일렉트로니카' 장르에서 매개효과가 존재하였으며, 외부 흥행 요인 중에서는 '기획사 역량','음악 방송 프로그램 출연 횟수', '뉴스 기사 수'에서 매개효과가 나타났다. 커버효과와 챌린지효과를 반영한 예측 모형은 각각 F1-score가 0.6889, 0.7692로 나타났다. 본 연구는 실제 차트 데이터를 수집·분석하여 실무적으로 활용 가능한 상업적인 방향성을 제시하였으며, 대중음악의 여러 흥행 요인과 인터넷 밈의 매개효과가 존재한다는 것을 발견하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제15권3호
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• pp.399-429
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• 2009

이 연구의 주된 목적은 한국 청소년의 행복에 영향을 미치는 요인이 무엇인가를 분석하는데 있다. 이를 위해 심리적 자원으로서 자기효능감, 관계적 자원으로서 정서적 지원, 경제적 자원으로서 가정 월평균수입 및 학업성취가 청소년의 행복에 미치는 상대적인 영향을 비교하였다. 사회경제적지위에 차이가 있는 서울시내세 지역을 가정방문하여 학생들을 무선표집하였으며, 최종분석대상은 초 중 고 대학생 190명(남 83, 여 107명)이었다. 측정도구는 연구자가 제작한 배경정보와 정서적 지원 및 행복 척도와, Bandura(1995)가 제작한 어려움극복효능감 척도가 사용되었다. 청소년의 행복에 대한 연구모형을 경로분석과 효과분석으로 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, 청소년의 행복을 증진시키는데 관계적 자원이 가장 중요하였다. 즉 주위 사람들로부터의 따스한 정서적 지원이 청소년의 행복에 미치는 영향은, 가정 월평균수입의 60배, 학업성취수준의 3배, 자기효능감의 약 2배나 되었다. 둘째, 청소년의 행복은 심리적 자원인 자기효능감에 의해 큰 영향을 받았다. 즉 어려움을 극복할 수 있는 효능감이 높을수록 행복하였는데, 자기효능감은 가정 월평균수입보다 행복에 대한 효과가 30배 정도 되었다. 또한 자기효능감은 정서적 지원과 행복 사이에서 매개변인의 역할을 하였다. 셋째, 학업성취도가 높은 청소년일수록 더욱 행복하였다. 학업성취도는 가정 월평균수입보다 행복에 대한 효과가 20배 정도 되었다. 넷째, 가정 월평균수입은 청소년의 행복에 의미 있는 영향이 없었다. 다섯째, 사회계층과 학교급별은 청소년의 행복에 대해 직접적인 영향이 없었으나 정서적 지원을 매개변인으로 하여 간접적인 영향이 있었다. 즉 부모의 사회계층이 높을수록, 또한 대학생보다는 초등학생이, 정서적 지원을 더 많이 받음으로써, 상대적으로 더욱 행복한 경향이 있었다. 이러한 연구결과는 한국 청소년의 행복을 결정하는데 있어 정서적 지원, 자기효능감, 학업성취의 중요성을 밝혀 주었으며, 단순히 부잣집 자녀라고 해서 더 행복한 것은 아님이 확인되었다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권6호
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• pp.449-456
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• 2023

본 논문은 적은 농도로 존재하는 Vibrio parahaemolyticus를 6시간이내에 10⁶ CFU/mL까지 신속하게 배양가능한 배지인 Rapid Enrichment Broth for V. parahaemolyticus(REB-V)를 개발하여 V. parahaemolyticus를 신속하게 검출할 수 있도록 하였다. Modified Gompertz model과 RSM를 활용하여 V. parahaemolyticus를 신속하게 증균할 수 있도록 첨가 성분을 최적화하였다. 그 결과 2%(w/v) NaCl BPW에 D-(+)-mannose 0.3 g/L, L-valine 0.2 g/L, magnesium sulfate 0.2 g/L를 첨가하였을 때 V. parahaemolyticus의 증균량이 최대였다. REB-V의 배양조건을 pH 7.84와 37℃으로 최적화하였으며, 2%(w/v) NaCl BPW와 비교하여 REB-V의 증균 효율을 확인하기 위해 7시간 증균을 통해 증균량을 평가하였다. 또한 매시간마다 배양액에서 DNA를 추출하였고, 추출한 DNA로 real-time PCR을 수행하여 REB-V의 분자진단법 적용가능성을 확인하였다. 그 결과 7시간 동안 2%(w/v) NaCl BPW에서 V. parahaemolyticus는 5.452±0.151 Log CFU/mL까지 증균되었고, REB-V에서는 7.831±0.323 Log CFU/mL의 V. parahaemolyticus가 증균되었다. 최종적으로 REB-V에서 6시간 이내에 10⁶ CFU/mL 이상으로 증균된 것을 확인하였고, REB-V의 증균속도가 2%(w/v) NaCl BPW보다 빠르고 같은 시간 내의 증균량이 2%(w/v) NaCl BPW보다 많았음을 통해 REB-V의 증균효율이 우수한 것으로 확인되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.151-164
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• 2024

상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH₃ 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권4호
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• pp.443-472
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• 2014

To survive in the global competitive environment, enterprise should be able to solve various problems and find the optimal solution effectively. The big-data is being perceived as a tool for solving enterprise problems effectively and improve competitiveness with its' various problem solving and advanced predictive capabilities. Due to its remarkable performance, the implementation of big data systems has been increased through many enterprises around the world. Currently the big-data is called the 'crude oil' of the 21st century and is expected to provide competitive superiority. The reason why the big data is in the limelight is because while the conventional IT technology has been falling behind much in its possibility level, the big data has gone beyond the technological possibility and has the advantage of being utilized to create new values such as business optimization and new business creation through analysis of big data. Since the big data has been introduced too hastily without considering the strategic value deduction and achievement obtained through the big data, however, there are difficulties in the strategic value deduction and data utilization that can be gained through big data. According to the survey result of 1,800 IT professionals from 18 countries world wide, the percentage of the corporation where the big data is being utilized well was only 28%, and many of them responded that they are having difficulties in strategic value deduction and operation through big data. The strategic value should be deducted and environment phases like corporate internal and external related regulations and systems should be considered in order to introduce big data, but these factors were not well being reflected. The cause of the failure turned out to be that the big data was introduced by way of the IT trend and surrounding environment, but it was introduced hastily in the situation where the introduction condition was not well arranged. The strategic value which can be obtained through big data should be clearly comprehended and systematic environment analysis is very important about applicability in order to introduce successful big data, but since the corporations are considering only partial achievements and technological phases that can be obtained through big data, the successful introduction is not being made. Previous study shows that most of big data researches are focused on big data concept, cases, and practical suggestions without empirical study. The purpose of this study is provide the theoretically and practically useful implementation framework and strategies of big data systems with conducting comprehensive literature review, finding influencing factors for successful big data systems implementation, and analysing empirical models. To do this, the elements which can affect the introduction intention of big data were deducted by reviewing the information system's successful factors, strategic value perception factors, considering factors for the information system introduction environment and big data related literature in order to comprehend the effect factors when the corporations introduce big data and structured questionnaire was developed. After that, the questionnaire and the statistical analysis were performed with the people in charge of the big data inside the corporations as objects. According to the statistical analysis, it was shown that the strategic value perception factor and the inside-industry environmental factors affected positively the introduction intention of big data. The theoretical, practical and political implications deducted from the study result is as follows. The frist theoretical implication is that this study has proposed theoretically effect factors which affect the introduction intention of big data by reviewing the strategic value perception and environmental factors and big data related precedent studies and proposed the variables and measurement items which were analyzed empirically and verified. This study has meaning in that it has measured the influence of each variable on the introduction intention by verifying the relationship between the independent variables and the dependent variables through structural equation model. Second, this study has defined the independent variable(strategic value perception, environment), dependent variable(introduction intention) and regulatory variable(type of business and corporate size) about big data introduction intention and has arranged theoretical base in studying big data related field empirically afterwards by developing measurement items which has obtained credibility and validity. Third, by verifying the strategic value perception factors and the significance about environmental factors proposed in the conventional precedent studies, this study will be able to give aid to the afterwards empirical study about effect factors on big data introduction. The operational implications are as follows. First, this study has arranged the empirical study base about big data field by investigating the cause and effect relationship about the influence of the strategic value perception factor and environmental factor on the introduction intention and proposing the measurement items which has obtained the justice, credibility and validity etc. Second, this study has proposed the study result that the strategic value perception factor affects positively the big data introduction intention and it has meaning in that the importance of the strategic value perception has been presented. Third, the study has proposed that the corporation which introduces big data should consider the big data introduction through precise analysis about industry's internal environment. Fourth, this study has proposed the point that the size and type of business of the corresponding corporation should be considered in introducing the big data by presenting the difference of the effect factors of big data introduction depending on the size and type of business of the corporation. The political implications are as follows. First, variety of utilization of big data is needed. The strategic value that big data has can be accessed in various ways in the product, service field, productivity field, decision making field etc and can be utilized in all the business fields based on that, but the parts that main domestic corporations are considering are limited to some parts of the products and service fields. Accordingly, in introducing big data, reviewing the phase about utilization in detail and design the big data system in a form which can maximize the utilization rate will be necessary. Second, the study is proposing the burden of the cost of the system introduction, difficulty in utilization in the system and lack of credibility in the supply corporations etc in the big data introduction phase by corporations. Since the world IT corporations are predominating the big data market, the big data introduction of domestic corporations can not but to be dependent on the foreign corporations. When considering that fact, that our country does not have global IT corporations even though it is world powerful IT country, the big data can be thought to be the chance to rear world level corporations. Accordingly, the government shall need to rear star corporations through active political support. Third, the corporations' internal and external professional manpower for the big data introduction and operation lacks. Big data is a system where how valuable data can be deducted utilizing data is more important than the system construction itself. For this, talent who are equipped with academic knowledge and experience in various fields like IT, statistics, strategy and management etc and manpower training should be implemented through systematic education for these talents. This study has arranged theoretical base for empirical studies about big data related fields by comprehending the main variables which affect the big data introduction intention and verifying them and is expected to be able to propose useful guidelines for the corporations and policy developers who are considering big data implementationby analyzing empirically that theoretical base.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권4호
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• pp.1-27
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• 2011

브랜드확장은 다양한 마케팅 영역 중에서도 전통적으로 활발하게 연구가 진행되어 왔던 영역으로서, 본 연구는 최근 그 중요성이나 활용도가 급증하고 있는 PL(Private Label)제품에 대해 브랜드확장의 개념을 활용하여 차별적으로 접근하고자 하였다. 최근 PL제품에 관한 마케팅연구가 활발하게 진행되고 있으나, 대부분 기존 틀에서 크게 벗어나지 못한 채 단순한 적용에 그치고 있으며, 특히 브랜드확장에 관련된 연구들에서도 PL시장의 특성을 제대로 반영하고 있다고 볼 수 없다. 특히 PL제품의 확장에 있어서는 두 가지 모브랜드가 존재할 수 있는데, 이에 대한 연구는 부재한 상황이다. 이에 본 연구에서는 확장 PL제품의 태도에 영향을 미치는 변수로서 두 가지 모브랜드인 유통업체와 기존 PL제품에 대한 태도를 제시하였다. 또한 개별 모브랜드가 PL제품의 태도에 미치는 영향은 개별 모브랜드와 확장 PL제품간 유사성에 의해 상이할 것이라고 제안하였으며, 유통업체와 기존 PL제품에 대한 태도에 영향을 미치는 변수로서 신뢰와 만족을 제시하였다. 분석결과 유통업체와 기존 PL제품에 대한 태도 모두 확장 PL제품의 태도에 유의한 영향을 미쳤으며 동시에 적합도 정도에 따라 그 영향력이 상이함도 실제 데이터를 통해 검증하였다. 즉 확장 PL제품의 태도는 모브랜드의 적합도가 보다 강하게 형성된 모브랜드의 영향을 더 크게 받는 것을 확인할 수 있었다. 이를 토대로 향후 PL제품을 확장할 경우 소비자가 보다 긍정적인 태도를 갖고 있는 모브랜드에 기초하여 해당 모브랜드와의 연상이 강하게 나타날 수 마케팅 전략을 구사할 필요가 있을 것이다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제47권3호
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• pp.356-364
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• 1999

연구배경: 천식은 발병 기전의 규명과 새로운 치료 방법의 개발에도 불구하고 그 사망률은 줄지 않고 있다. 천식의 사망과 관련이 추정되어 온 몇몇 인지들이 알려져 있으나 중환자실 입실 시점에서 호흡부전을 동반한 천식 환자들의 사망과 관련된 예후 인자들에 대해서는 잘 알려져 있지 않았다. 본 내과계중환자실로 입실하였던 중증천식환자들을 대상으로 중환자실 입실 시점에서 사망과 관련될 수 인자들을 알아보고자 하였다. 방법: 내과계중환자실에 호흡부전을 동반한 기관지 천식으로 입실하였던 59명(나이 $55.9{\pm}18.0 $세, 남:여 32:25)을 대상으로 하였다. 중환자실 입실 당시와 24-48 시간째의 활력 증후, 동맥혈가스검사, 투약 상황, 동반 질환, 인공호흡기의 사용 여부, APACHE III 점수 및 입원 경과 중 발생한 합병증 등을 후향적으로 분석하였다. 결과: 전체 사망률은 32.2%였고 사망군은 생존군에 비하여 연령($66.2{\pm}10.5$, $51.0{\pm}18.8$세)이 높았고 입원 전폐기능 검사(내원 1년 이내 최고치)는 FVC($59.2{\pm}21.1$, $77.6{\pm}23.3%$)및 $FEV_1$($41.4{\pm}18.8$, $61.l:{\pm}23.3%$) 이 사망군이 생존군에 비하여 낮았다. 입실 당시 활력증후, $PaCO2_2$, $PaO_2/FiO_2$, $AaDO_2$는 두군 사이에 유의한 차이가 없었으나 입실 당시 APACHE III치 ($74.5{\pm}48.3$, $48.8{\pm}20.5$)는 사망군에서 높았고 내원 2일째 맥박수($121.6{\pm}22.3$, $105.2{\pm}19.4$회/분), $PaCO_2$ ($50.1{\pm}16.5$, $41.8{\pm}12.2 mm Hg$), $PaO_2/FiO_2$($160.8{\pm}59.8$, $256.6{\pm}78.3 mm Hg$), $AaDO_2$($l81.5{\pm}79.7$, $98.6{\pm}47.9 mm Hg$), 및 APACHE III치 ($57.6{\pm}21.1$, $20.3{\pm}13.2$)등이 유의한 차이가 있었다 (p<0.05). 폐렴, 허혈성 뇌손상, 병 경과 중 패혈증이 동반된 경우 사망률이 높았다(p<0.05). 연령 (>60세), 입실 당시와 입실 후 2일째 $PaO_2/FiO_2$비 (<200 mm Hg), APACHE III($\geq$40), 및 입실 당시 폐렴 여부를 사용한 다변수 분석에서 $PaO_2/FiO_2$비(< 200 mm Hg, 대응위험도 12.7) 및 APACHE III($\geq$40, 대응위험도 21.7) 가 사망과 관련된 지표로 나타났다(P<0.05). 결론: 호흡부전을 동반한 중증천식환자의 예후는 입실 시정의 임상 양상 보다 천식치료의 반응에 따른 중화자실 내원 2일째 $PaO_2/FiO_2$비 (200 mm Hg 미만)와 APACHE III점수 ($\geq$40 점 이상)가 사망의 가능성을 예측할 수 있는 유용한 지표로 사료되었다.