• 감성과학
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• 제21권4호
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• pp.63-76
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• 2018

본 연구의 목적은 스마트 헬스케어를 위해 접촉식 직물전극의 구조가 심장활동 신호 획득에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 본 연구에서는 심장활동 신호 측정을 위하여 전극의 크기와 구성방식을 조작한 6종의 접촉식 직물전극을 컴퓨터 자수 방식으로 구현하였고, 이를 가슴밴드에 부착하여 응용형 리드 II(modified Lead II) 방식으로 심장활동 신호를 검출하였다. 건강한 신체의 남성 4명을 대상으로 서서 정지한 자세에서 각 직물전극을 사용하여 심장활동 신호를 검출하였으며, 모든 유형의 전극에 걸쳐 4회씩 반복측정 하였다. 심장활동 신호의 수집을 위해 BIOPAC ECG100 장비를 사용하여 1 kHz로 샘플링하였으며, 검출된 원 신호를 대역통과 필터를 사용하여 필터링하였다. 직물전극의 구조에 따른 심장활동 신호 획득의 성능을 비교하기 위하여 신호의 파형과 크기를 파라미터로 하여 정성적 분석을 실시하였고, 각 전극을 통하여 획득된 심장활동 신호의 SPR(signal power ratio)을 산출함으로써 정량적 분석을 실시하였다. 산출된 SPR 값을 대상으로 하여 비모수 통계분석 방식의 차이검정과 사후검정을 실시함으로써 6개 전극의 구조에 따른 심장활동 신호 획득의 성능 차이를 구체적으로 분석하였다. 연구 결과 접촉식 직물전극의 구조에 따라 심장활동 신호의 품질에는 정성적, 정량적 측면에 걸쳐 모두 주요한 차이가 있는 것이 고찰되었다. 접촉식 직물전극의 구성 측면에 있어서는 입체전극이 평면전극에 비해 더 우수한 품질의 신호가 검출되는 것으로 나타났다. 한편 3가지 전극 크기에 따른 심장활동 신호 획득의 유의한 성능 차이는 발견되지 않았다. 이러한 결과는 심장활동 신호 획득을 위한 접촉식 직물전극 구조의 두 가지 요건 중 구성방식(평면/입체)이 웨어러블 헬스케어를 위한 심장활동 신호 획득의 성능에 주요한 영향을 미치는 것을 시사한다. 본 연구 결과를 기반으로 후속 연구에서는 직물전극이 일체형으로 통합된 의복형 플랫폼을 구현하고 성능 고도화 방안을 연구함으로써, 시공간의 제약 없이 고품질의 심장활동 모니터링이 가능한 스마트 의류 기술을 개발하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제41권1호
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• pp.1-10
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• 1994

연구배경 : 승모판 협착증 환자들은 폐기능검사상 제한성 및 폐쇄성 환기장애를 동시에 나타낼 수 있으며, 또한 운동능력의 장애가 있다는 것은 잘 알려져 있다. 이러한 폐기능의 장애는 수술적 판막교정술에 의해 일부 호전이 있었다고 보고되어 왔다. 이에 저자들은 흉부폐쇄하에서의 경피적풍선확장 승모판막성형술에 의해 승모판 협착증을 교정한후, 폐기능검사 및 운동능력의 호전 정도 및 시술후 사간적 경과에 따른 변화를 보기 위해 본 연구를 시행하였다. 방법 : 승모판 협착증을 가진 46명을 대상으로 하였으며 심초음파상 좌심방혈괴가 보이거나, 승모판 폐쇄부전증이 grade 2이상인 경우는 제외하엿다. 승모판 협착증의 교정전후 폐활량측정법, 폐확산능 및 운동부하검사를 시행하였으며 폐기능의 시간적 경과에 따른 변화를 보기 위하여 폐기능 및 운동부하검사의 추적검사를 11명의 환자에서 평균 5개월 후에 실시하였다. 그리고 동율동을 보인 29명의 환자를 폐동맥압에 의해 A, B 양군으로 나누고, 양군간의 판막성형술 전후 폐기능 및 운동부하 검사결과를 비교하였다. 결과 : 경피적풍선 확장 판막성형술후 평균 10일째 시행한 폐기능 및 운동부하검사결과를 수술전 검사 결과와 비교시, 노력성폐활량(FVC), 1초간노력성호기량($FEV_1$), 노력성호기중간유량($FEF_{25-75%}$), 최고호기유속(PEF), 최대산소섭취량($\dot{V}O_2$ max) 및 무산소역치(AT)등의 유의한 증가가 있었으며, 폐확산능(DLco)의 유의한 감소가 있었다. 한편 5개월뒤 추적 검사한 11명의 환자에서 시술직후와 비교시 폐기능 검사 및 운동부하 검사결과의 유의한 증가는 없었다. 동율동을 보인 29예를 폐동맥압이 35mmHg보다 높은 경우 A군(16예), 35mmHg 이하인 경우 B군(13예)으로 분류하였다. A군에서는 판막성형술전 FVC, $FEV_1,\;\dot{V}O2$ max가 B군보다 유의하게 낮았으나 판막성형술후 A군에서 B군보다 FVC, $FEV_1,\;\dot{V}O_2$ max의 유의한 증가를 보였다. 그리고 A군에서 판막성형술후 AT 및 $\dot{V}O2$ max에서의 분당 산소섭취량에 대한 분당환기량($\dot{V}E/\dot{V}O_2$)과 분당 이산화탄소 생산량에 대한 분당 환기량($\dot{V}E/\dot{V}O_2$)이 유의하게 감소하였으나, B군에서는 AT에서의 $\dot{V}E/\dot{V}O_2$ 및 $\dot{V}E/\dot{V}CO_2$는 유의한 감소를 보였으나, $\dot{V}O_2$ max에서의 $\dot{V}E/\dot{V}O_2$ 및 $\dot{V}E/\dot{V}CO_2$는 유의한 변화가 없었다. 결론: 1) 승모판협착증 환자에서 경피적풍선확장 판막성형술(PMV)후 1개월 이내 시행한 폐기능검사 및 운동부하 검사상 유의한 호전이 있었다. 2) 중등도 이상의 폐고혈압을 보인 승모판협착증 환자에서 폐동맥압 상승이 경미한 예보다 운동수행 능력의 유의한 증가가 있었다. 3) 중등도 이상의 폐고혈압을 보인 승모판협착증 환자에서 판막성형술후 운동능력의 유의한 호전은 분당 산소소모량에 대한 분당 환기량의 감소에 기인한 것으로 사료되었다.