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Meta-analysis를 이용한 UVB 조사량에 따른 피부암 발생 위해도의 예측 연구 (Prediction of the risk of skin cancer caused by UVB radiation exposure using a method of meta-analysis)

  • 신동천;이종태;양지연
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • 제31권1호
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    • pp.91-103
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    • 1998
  • 성층권의 오존층 파괴로 수반되는 부작용에는 우주의 자외선이 차단되지 않고 지구표면에까지 도달하는 것을 들 수 있다. 이로 인하여 생태계 파괴를 비롯하여 기후이상 및 인체 건강장애 발생의 가능성이 높아진다고 알려져 있다. 특히 자외선 노출로 인한 피부암 발생에 관한 여러 연구결과가 보고 되었으며 이에 대한 종합적이고 신뢰성 있는 재평가 필요성이 대두되었으며 유사한 연구의 국내 수행이 제시되는 때이다. 이에 메타분석이라는 방법을 통하여 신뢰성있는 BAF 값을 추정하여 보고 이 지수를 국내 자료에 적용하여 국내 피부암 발생의 변화 양상을 자외선 증가와 함께 추정하여 보았다. 3개국의 자료를 일원화하여 추정된 UVB 계수는 지수함수 모델에 의해서는 $2.07\times10^{-6}$으로, 멱함수 모델에 의해서는 2.49로 산출되었으며, 이들 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 이 계수로부터 BAF 값을 추정한 결과, 서울 일부 지역에서의 UVB 조사량이 1% 증가되면, 피부암 발생률은 지수함수 모델에서는 1.90%, 멱함수 모델에서는 2.51%가 증가되는 것으로 산출되었으며, 이 연구에서 적용한 메타분석의 방법으로 제시된 위해도는 비교적 신뢰도가 높을 것으로 추정된다. 현재 우리나라에서의 비흑색종 피부암 발생율이 백만명당 11명이라고 가정할 때, UVB 조사량이 1% 증가됨으로 인해 국내 비흑색종 피부암 발생율은 백만명당 11.1명$\sim$11.3명으로 증가되는 것으로 예측된다. 이렇게 낮은 수준의 위해도에도 불구하고 자외선 노출이 피부암 발생의 원인적 요인이라는 것이 밝혀진 지금, 이에 대한 불필요한 노출을 가능한 삼가고 계속적인 관심을 두어야 할 것이다.

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상세화된 CMIP5 기후변화전망의 다중모델앙상블 접근에 의한 농업기후지수 평가 (Evaluation of Agro-Climatic Index Using Multi-Model Ensemble Downscaled Climate Prediction of CMIP5)

  • 정유란;조재필;이은정
    • 한국농림기상학회지
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    • 제17권2호
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    • pp.108-125
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    • 2015
  • 다수의 기후요소를 지수화하고 특정지역의 기후 자원량을 분석하여, 종합 및 판단하는 과정은 특정지역의 농업기후자원의 특성을 한 눈에 알 수 있게 한다. 농업기후자원의 특징을 단순 명료하게 표현한 것을 농업기후지수라고 하는데, 이 지수는 기후자원(예, 기온, 일사, 강수)으로부터 작물의 생육과 수량 추측을 위한 가능성과 여러 가지 영농기술을 실시하는데 필요한 기초자료를 제공함으로써 농업생산성의 주요 지표가 될 수 있다. 그러나 농업기후지수는 절대적인 것이 아니기 때문에 기후변화에 따라 항상 변화할 수 있다. 최근 IPCC 제5차 평가보고서에서 온실가스 대표경로(RCP)에 따른 시나리오가 많은 연구에 이용됨에 따라서 기후정보의 역학 및 통계적 규모축소를 통한 미래기후변화전망정보의 불확실성을 고려한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 IPCC 제5차 평가 보고서에 사용된 RCP 시나리오를 기반으로 비모수적 분위사상법을 이용한 상세화된 기후변화 전망정보를 바탕으로 한반도의 농업기후지수(예, 식물기간 및 작물기간, 생장도일, 무상기간)의 시공간적인 변화와 불확실성을 평가하였다. 동일한 과거 기간에 대하여 기후모델(GCM)으로부터 계산된 농업기후지수와 관측자료에 의해 계산된 농업기후지수를 비교한 결과, KMA-12.5km를 제외하고 사용된 8개 개별 GCM의 농업기후지수의 각각의 평균은 4대강 유역 모두에서 관측자료에 의해 계산된 값의 평균과 비교적 잘 일치하여 개별 GCM 뿐만 아니라 다중모델앙상블(MME)의 과거기후 재현성에는 문제가 없는 것으로 확인하였다. 또한 불확실성을 고려하기 위한 MME 계산에서 사용되는 GCM의 개수가 무한적으로 증가한다고 해서 오차가 줄어들지 않았다. 추가 연구가 계속 필요하지만, 본 연구에서 3-4개의 GCM을 사용하는 경우 확실하게 오차가 개선되기 시작하였으며, 대체로 7-8개 이후부터는 더 이상 오차가 개선되지 않았다. 미래전망 결과에서, 4대강 유역 전체에 대하여 inmcm4가 과거 기간의 MME에 대한 RCP 4.5에서 1% 증가, RCP 8.5에서 2% 증가로 9개 개별 GCM 중에서 가장 낮았고, CanESM이 과거 기간의 MME에 대하여 RCP 4.5에서 10%, RCP 8.5에서 15% 증가로 가장 높은 증가를 보였다. 4대강 유역의 시공간분포의 변화에서 관측자료와 다른 경향을 보이는 개별 GCM이 있어서 지형 특성과 개별 GCM의 일변동 특성을 반영할 수 있는 상세화 방법의 개선 및 개발이 필요하다. 도출 및 평가된 본 연구의 농업기후지수는 농업용 상세 전자기후도와의 활용뿐만 아니라, 후속 연구를 위한 농업이상기후지수 및 생산성지수의 평가에 활용될 수 있을 것이다. 예를 들면, 낙동강 유역과 영산-섬진강 유역의 무상기간 증가로부터 '겨울기간이 짧아질 수 있다'라고 가정할 경우, 농업이상 기후지수(예, 저온발생빈도) 분석을 통해 겨울작물의 생산성지수의 불확실성 증감 혹은 재배시스템(예, 이모작 혹은 이기작 등)의 변화에 대한 불확실성 증감 등에 대한 평가에 활용될 수 있을 것이다.

코로나 홀을 이용한 CIR과 지자기 폭풍의 경험적 예보 연구 (Empirical Forecast of Corotating Interacting Regions and Geomagnetic Storms Based on Coronal Hole Information)

  • 이지혜;문용재;최윤희;유계화
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • 제26권3호
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    • pp.305-316
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    • 2009
  • 이 연구에서 우리는 코로나 홀(Coronal hole, CH)의 정보(위치, 면적)를 이용하여 CIR(Corotating Interaction Regions)과 지자기폭퐁(Geomagnetic Storm)에 대한 경험적인 예보를 수행하였다. 이것을 위해 1996년 1월 $\sim$ 2003년 11월까지의 미국 국립 천문대-Kitt Peak 관측소의 He I $1083{\AA}$ 영상으로부터 코로나 홀 자료를 얻고, Choi et al.(2009)로부터 확인된 CIR과 지자기폭풍 자료를 활용하였다. 지자기 폭풍을 일으키는 코로나 홀의 특성을 고려하여 코로나 홀의 중심이 $N40^{\circ}$$S40^{\circ}$ 사이, $E40^{\circ}$$W20^{\circ}$ 사이에 위치하고 태양 반구에 대한 면적 비율이 다음과 같은 세 가지 경우를 선택하였다: (1) case 1: 0.36% 이상, (2) case 2: 0.66% 이상, (3) case 3: $1996{\sim}2000$년 동안에는 0.36%, $2001{\sim}2003$년 동안에는 0.66% 이상. 우리는 각 경우에 대하여 예보의 성공 유무를 확인할 수 있는 예보 분할표(Contingency Table)를 만들고, 그들의 태양 주기 위상(Solar cycle phase)에 대한 의존성을 조사하였다 분할표로부터 우리는 PODy(the probability of detection yes), FAR(the false alarm ratio), Bias(the ratio of "yes" predictions to "yes" observations) 그리고 CSI(critical success index)와 같은 예보 평가 지수를 결정하였다. 이와 같은 예보에서 PODy와 CSI가 상대적으로 더 중요한 사실을 고려하여, 우리는 가장 좋은 후보가 case 3이라는 것을 발견하였다. 이 경우에 두 가지 예보에 대한 예보평가 지수는 아래와 같다: CH-CIR의 경우는 PODy=0.77, FAR=0.66, Bias=2.28, CSI=0.30이고, CH-storm의 경우는 PODy=0.81, FAR=0.84, Bias=5.00, CSI=0.16이다. 또한 태양 활동 극대기 이후 감쇄기간 동안의 지수들이 태양 극대기 이전의 값들 보다 훨씬 잘 예보되고 있음을 알 수 있다. 따라서 코로나 홀을 이용한 CIR의 예보는 충분한 가능성을 보여주고 있으나, 지자기 폭풍의 예보는 너무 많은 허위 예보로 인하여 다소 어려울 것으로 비상된다.

관절염 환자의 운동행위 예측모형 (Pender의 재개정된 건강증진 모형에 의한) (Prediction Model of Exercise Behaviors in Patients with Arthritis (by Pender's revised Health Promotion Model))

  • 임난영;서길희
    • 근관절건강학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.122-140
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    • 2001
  • The aims of this study were to understand and to predict the determinent factors affecting the exercise behaviors and physical fitness by testing the Pender's revised health promotion model, and to help the patients with rheumatoid arthritis and osteoarthritis perform the continous exercise program, and to help them maximize the physical effect such as muscle strength, endurance, and functional status and mental effects including self efficacy and quality of life, and improve the physical and mental well being, and to provide a basis for the nursing intervention strategies. Of the selected variables in this study, the endogenous variables included the physical fitness, exercise score, exercise participation, perceived benefits of action, perceived barriers of action to exercise, activity-related affect(depression) and perceived self-efficacy, interpersonal influences(family support), situational factors(duration of arthritis, fatigue) and the exogenous variables included personal sociocultural factor(education level), personal biologic factor(body mass index), personal psychologic factor(perceived health status) and prior related behavior factors(previous participation in exercise, life-style). We analyzed the clinical records of 208 patients with rheumatoid arthritis and degenerative arthritis who visited the outpatient clinics at H university hospital in Seoul. Data were composed of self reported qustionnaire and good of fitness score which were obtained by padalling the ergometer of bicycle for 9 minutes. SPSS Win 8.0 and Window LISREL 8.12a were used for statistical analysis. Of 75 hypothetical paths that influence on physical fitness, exercise participation, exercise score, perceived benefits of action, perceived barriers of action to exercise, activity-related affect(depression) and perceived self-efficacy, interpersonal influences(family support), situational factors(duration of arthritis, fatigue), 40 were supported. The physical fitness was directly influenced by life-style, perceived health status, education level, family support, fatigue, which explained 12% of physical fitness. The exercise participation were directly influenced by life-style, education level, past exercise behavior, perceived benefits of action, perceived barriers of action, depression and duration of arthritis, which explained 47% of exercise participation. Exercise score were directly affected by perceived self efficacy. BMI, life-style, past exercise behavior, perceived benefits of action, family support, perceived health status. perceived barriers of action, and fatigue, which explained 70%. Perceived benefits of action was directly influenced by BMI, life-style, which explained 39%. Perceived barriers of action were directly influeced by past exercise behavior, perceived health status, which explained 7%. Perceived self efficacy were directly influeced by level of education, perceived health status, life-style, which explained 57%. Depression were directly influeced by past exercise behavior, BMI, life-style, which explained 27%. Family support were directly influeced by life-style, perceived health status, which explained 29%. Fatigue were directly influeced by BMI, life-style, perceived health status. which explained 41%. Duration of arthritis were directly influeced by life-style, past exercise behavior, BMI, which explained 6%. In conclusion, important variables for physical fitness were life-style, and variable affecting exercise participation were life-style. Perceived self-efficacy of exercise was a significant predictor of exercise score. BMI, Life-style, perceived benefits of action, family support, past exercise behavior showed direct effects on perceived self-efficacy. Therefore, disease related factor should be minimized for physical performance and well being in nursing intervention for patients with rheumatoid arthritis, and plans to promote and continue exercise should be seeked to reduce disability. In addition, Exercise program should be planned and performed by the exact evaluation of exercise according to the ability of the patients and the contents to improve the importance of exercise and self efficacy in self control program, dedicated educational program should be involved. This study suggest that the methods to reduce the disease related factors, the importance of daily life-style, recognition of benefit of exercise, and educational program to promote self efficacy should be considered in the exercise behavior promotion and nursing intervention for continous performance. The significance of this study is also thought to provide patients with chronic arthritis the specific data for maximal physical and mental well being through exercise, chronic therapeutic procedure, daily adaptation and confrontation in nursing intervention.

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데이터 마이닝의 범죄수사 적용 가능성 (Usefulness of Data Mining in Criminal Investigation)

  • 김준우;손중권;이상한
    • 대한수사과학회지
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    • 제1권2호
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    • pp.5-19
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    • 2006
  • 데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.

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소아 신장질환에서 요 β2-microglobulin검사의 분석 (Analysis of urine β2-microglobulin in pediatric renal disease)

  • 김동운;임인석
    • Clinical and Experimental Pediatrics
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    • 제50권4호
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    • pp.369-375
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    • 2007
  • 목 적 : 각 소아 신장 질환에서 요 ${\beta}_2$-M 검사 결과를 비교해 보고, 일차성 신증후군에서 ${\beta}_2$-M 수치와 스테로이드를 사용한 기간과의 상관관계를 확인하고, 신세뇨관 손상을 반영하는 요 ${\beta}_2$-M과 신기능의 보편적 지표인 BUN, Ccr을 비교하여 신기능의 지표로 ${\beta}_2$-M이 유용한 지를 보았다. 방 법 : 2003년 1월부터 2006년 1월까지 중앙대학교 용산병원에 내원하여 24시간 소변검사를 시행 받고 ${\beta}_2$-M 검사를 시행 받은 혈뇨, 부종, 단백뇨 등의 증상이 있는 0-4세 사이의 환아 102명의 신장질환자와 같은 연령대의 대조군 22명을 대상으로 하여 후향적인 자료분석을 하였다. 각 신장 질환을 구분하여 독립변수로 삼았다. 각 신장 질환의 요 ${\beta}_2$-M 검사치를 종속변수로 삼아 독립표본 T검정을 이용하여 통계적 차이를 검증하였다. 또한 일차성 신증후군에서 ${\beta}_2$-M 수치가 의미 있게 높았던 군(양성)과 낮은 군을 구분하여(기준=$150{\mu}g/g-Cr$), 소변에서 단백뇨가 호전되어 퇴원하기까지의 치료기간을 비교하였다. 결 과 : 신장 질환자 102명 중 신증후군이 52명(MCNS(n=45, $72{\pm}45{\mu}g/g-Cr$), MPGN(n=3, $154{\pm}415{\mu}g/g-Cr$), FSGS(n=4, 1$188{\pm}046{\mu}g/g-Cr$), APSGN은 6명($93{\pm}404{\mu}g/g-Cr$), IgA 신병증은 7명($3414{\pm}106{\mu}g/g-Cr$), 급성 신우신염은 9명($742{\pm}160{\mu}g/g-Cr$), 방광염은 16명($179{\pm}168{\mu}g/g-Cr$), 그리고 HSPN은 12명($109{\pm}898{\mu}g/g-Cr$)으로 신증후군 환자가 65%로 가장 많았다. 그 중 IgA 신병증 과 급성 신우신염이 다른 군과 비교하여 24시간 요 ${\beta}_2$-M이 유의하게 높았다(P<0.05). 일차성 신증후군환자의 ${\beta}_2$-M 검사상 높은 군이 낮은 군과 비교하여 유의하게 치료기간이 길었으나(P<0.05), 각 신장질환에서 신기능 지표인 Ccr과 BUN, Cr 등은 24시간 요 ${\beta}_2$-M 과 유의한 차이가 없었다(P>0.05). 결 론 : 각 신장 질환의 24시간 요 ${\beta}_2$-M 수치를 조사한 결과 IgA nephropathy와 급성신우염이 다른 신질환 군과 비교하여 24시간 요 ${\beta}_2$-M 값이 유의하게 높았다. ${\beta}_2$-M 수치는 전반적인 신기능의 지표와 조직병리소견의 예측인자로써는 부적합하나, 상부 하부 요로감염의 감별과 신증후군 환자의 치료기간을 예측하는 데는 유용해 보였다.

유우의 번식과정에 따른 유즙중의 성호르몬 수준 변화에 관한 연구 (Studies on the Changes of Sex Hormone Concentrations in Milk during the Reproductive Stages of Dairy Cows)

  • 김상근;이재근
    • 한국가축번식학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.9-30
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    • 1985
  • The study was carried out to find out the changes of the sex hormone levels in the milk of Holstein cows during the reproductive stages such as the estrous cycle, pregnancy and periparturient period. The FSH, LH, estradiol-17$\beta$ and progesterone from the milk samples were assayed by radioimmunoassay methods. The results of this study were summarized as follows: 1. The levels of progesterone and estradiol-17$\beta$ were similar among inter-quarters, but they were higher in after milking than before milking times, with no statistical significance. 2. The milk progesterone levels during the estrous cycles reached a peak mean level of 3.55$\pm$0.26ng/$m\ell$ at 15 days after estrus and they did not show any differences among the length of estrous cycles. The estradiol-17$\beta$ levels during the estrous cycles showed a peak level of 36.40$\pm$2.38pg/$m\ell$ at estrus, and decreased(17.20$\pm$0.46 pg/$m\ell$ to 18.65$\pm$1.26pg/$m\ell$) at luteal phase. 3. The FSH levels during the estrous cycles ranged from 2.25$\pm$0.23mIU/$m\ell$ to 4.35$\pm$0.24mIU/$m\ell$ showing significant changes. The LH levels during the estrous cycles gradually increased and remained a peak level of 10.90$\pm$0.36mIU/$m\ell$ from 20 to 25 days after estrus. 4. The progesterone levels during the pregnancy were decreased from 30 to 60 days after artificial insemination, and therafter continuously increased until 240 days. The estradiol-17$\beta$ levels during the pregnancy were 24.56$\pm$1.19pg/$m\ell$ at day 30 after artificial inseminaton, and increased rapidly until 180 days. The levles were agagin decreased by 26.17$\pm$3.03pg/$m\ell$ until 210 days and markedly increased by 68.00$\pm$8.70pg/$m\ell$ until 240 days. 5. The prolactin levels during the pregnancy were 31.27$\pm$2.31ng/$m\ell$ and 42.60$\pm$2.37ng/$m\ell$ at day 150 and 240 after artificial insemination respectively. The LH levels during the pregnancy reached a peak of 27.47$\pm$7.90mIU/$m\ell$ at day 30 after artificial insemination, and thereafter gradually decreased. 6. The progesterone levels during the periparturient period reached a peak of 4.61$\pm$0.34ng/$m\ell$ at day 3 prepartum, and thereafter gradually decreased, and showed 2.05$\pm$0.60ng/$m\ell$ at day 7 postpartum. The estradiol-17$\beta$ levels during the periparturient period showed high level from 207.23$\pm$6.04pg/$m\ell$ at day 1 prepartum to 239.90$\pm$13.90pg/$m\ell$ at day 2 prepartum, and thereafter began to decline and reached 51.87$\pm$1.72pg/$m\ell$ at by 7 postpartum. 7. The prolactin levels during the periparturient period showed relatively higher level at the time of parturition. The LH levels during the periparturient period rnage from 6.32$\pm$0.32mIU/$m\ell$ to 13.90$\pm$1.37mIU/$m\ell$ showing significant changes. 8. The progesterone levels(4.6$\pm$0.8ng/$m\ell$) of the pregnant cows were significantly higher than those (1.84$\pm$1.4ng/$m\ell$) of nonpregnant cows. The cows of artificial insemination from 61 to 90 days after parturition showed higher progesterone levels. 9. During 20 to 25 days after artificial insemination, the accuracy of pregnancy diagnosis from milk progesterone levels were 94.4% for nonpregnant cows(<2.3ng/$m\ell$), and 75.0% for pregnant cows( 3.2ng/$m\ell$). The average overall accuracy of pregnancy prediction for nonpregnant and pregnant cows 83.3% 10. The results obtained this study suggest that the understanding of the endocrinological mechanisms by means of milk hormone analysis during the estrous cycle, pregnancy and parturition would give the basic information needed for increasing efficiency of reproduction. This study would not only provide an accurate method of the early pregnancy diagnosis by milk progesterone levels but also contribute to the research of providing the method of detecting of FSH levels in milk, which was difficult in blood serum.

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한 대학병원에서 철야 수면다원검사를 시행한 환자들의 수면설문조사 결과 분석 (Analysis of Sleep Questionnaires of Patients who Performed Overnight Polysomnography at the University Hospital)

  • 강지호;이상학;권순석;김영균;김관형;송정섭;박성학;문화식;박용문
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제60권1호
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    • pp.76-82
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    • 2006
  • 연구배경 : 수면설문조사가 환자의 수면과 관련된 문제점을 파악하고 수면다원검사의 시행을 필요로 하는 환자를 선별하는 검사로써 임상적 유용성이 있는지 여부를 알아보고자 하였다 방 법 : 가톨릭대학교 성바오로병원 수면장애 클리닉에 의뢰되어 수면다원검사와 수면설문조사를 시행한 환자 를 대상으로, 수면설문조사에 포함되어 있는 환자의 일반적 특성, 병력, 수면-각성주기 동안의 행동, 코골이, 수면과 관련된 호흡장애 및 주간 졸음증과 관계된 증상 등 각각의 항목과 수면다원검사의 각 지표를 비교 분석하였다. 결 과 : 전체 환자수는 1081명으로 남자 849명, 여자 232명이었고 나이는 $44.2{\pm}12.8$세였다. AHI<5인 군은 38 .9%, $5{\leq}AHI<20$는 27.9%, $20{\leq}AHI<40$는 13.2% 그리고$AHI{\geq}40$는 20.0%였다. 검사를 시행하게 된 주된 동기는 코골이(91.7%), 무호흡(74.5%), 주간 졸음증(8.0%), 불면증(4.3%), 이갈이(1.1%), 집중력 장애(0.5%)였다. 수면 중 깨는 횟수는 평균 1.6회 였으며 그 이유는 소변을 보기 위함이 46.3%로 가장 많았다. Epworth Sleepiness Scale과 무호흡-저호흡지수(AHI)는 상관관계가 있었다(r=0.209, p<0.01). 수면설문 조사 항목 중 코골이, 주간 졸음증, 수면 후 각성 상태의 중증도에 따른 각 군간의 평균 AHI는 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 결 론 : 수면설문조사에서 나타나는 ESS, 코골이, 주간 졸음증이나 수면 후 각성 상태 등 주관적 임상증상의 중증도는 수면다원검사 결과의 수면 무호흡의 중증도와 유의한 상관관계가 있음을 관찰할 수 있었다. 따라서 수면설문조사는 환자의 수면장애 특히 수면과 관련된 호흡장애의 정도를 예측하는데 유용하게 이용될 수 있을 것으로 생각한다.

비정상성 분위사상법을 이용한 GCM 장기예측 편차보정 (Bias Correction for GCM Long-term Prediction using Nonstationary Quantile Mapping)

  • 문수진;김정중;강부식
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제46권8호
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    • pp.833-842
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    • 2013
  • 분위사상법(QM, Quantile Mapping)은GCM(Global Climate Model) 자료의 계통적 오차를 보정하여 보다 신뢰성 높은 자료로 재생성하기 위해 활용되고 있다. 이 기법은 사상(mapping)시키려는 대상(object) 자료의 통계분포모수가 정상적(stationarity)이라는 가정 하에 대상 자료의 누적확률분포(CDF, Cumulative Distribution Function)를 목표(target) CDF에 통계적으로 투영시키는 것이 일반적이다. 따라서 GCM에서 제공되는 미래 기후시나리오의 강우시계열과 같이 비정상성(non-stationarity)을 갖는 장기 시계열자료에 대한 적용에는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서는 비정상성을 갖는 장기시계열자료의 오차보정을 위해 통계분포모수에 경향성을 부여하는 비정상성 분위사상법(NSQM, Nonstationary Quantile Mapping)을 적용하였다. NSQM 적용을 위한 확률분포로 수문분야에서 광범위하게 쓰이고 있는Gamma 분포를 선정하였으며, 대상 시나리오는 CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis)에서 제공하고 있는 CGCM3.1/T63모형의 20C3M(reference scenario)과 SRES A2 시나리오(projection scenario)를 활용하였다. 한강유역 내 관측기간이 충분한 10개의 지상관측소로부터 강우량을 수집하였다. 또한 6월과 10월사이에 연 강수량의 65% 이상이 집중되는 한반도의 계절성을 반영하기 위해 홍수기(6~10월)와 비홍수기(11~5월)를 구분하였고, 기준기간(Baseline)은 1973~2000년, 전망기간(Projection)은 2011~2100년으로 구분하였다. 다양한 목표분포의 설정을 통하여 NSQM의 적용성을 평가하고자 하였으며, 전망기간은 FF시나리오(Foreseeable Future Scenario, 2011~2040년), MF시나리오(Mid-term Future Scenario, 2041~2070년), LF시나리오(Long-term Future Scenario, 2071~2100년)의 3개의 구간으로 설정하여 기준기간과 전망기간의 연평균 강우량에 대한 경향성분석을 실시하였다. 그 결과NSQM이 FF시나리오에서 330.1mm(25.2%), MF시나리오에서 564.5mm(43.1%), LF시나리오에서 634.3mm(48.5%)로 증가하는 전망결과를 나타내고 있었다. 정상성기법을 적용한 결과, 전망기간 중 전체적으로는 동일한 평균값을 갖는 목표통계모수를 사용한다고 하여도, 전망전반부에서 과다하고, 후반부에서 오히려 과소한 전망을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 비정상성기법을 사용함으로써 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다.

휴리스틱 함수를 이용한 feature selection에 관한 연구 (Research about feature selection that use heuristic function)

  • 홍석미;정경숙;정태충
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권3호
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    • pp.281-286
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    • 2003
  • 실생활에서 해결하고자 하는 문제에 대해 수많은 feature들이 수집되어지나 그 feature들을 모두 문제 해결에 활용하는 것은 어렵다. 모든 feature들에 대한 정확한 자료의 수집이 어려우며 관련된 feature들을 모두 학습에 이용할 경우 복잡한 학습 모델이 생성되어지며 좋은 수행 결과도 얻을 수 없다. 또한 수집된 자료들 간에는 상호 관계나 계층적 관계가 존재하는데, 경험적 지식이나 통계적 방법을 이용하여 feature들간의 관계를 분석함으로써 feature의 수를 줄일 수 있다. 휴리스틱 기법은 반복적인 시행 착오와 경험을 통한 학습으로써 미래가 불확실하고 완전한 정보를 갖고 있지 못할 때, 인간의 사고 기능을 통하여 기억이나 경험을 살려, 스스로 해결방안을 모색하면서 점차로 해에 접근해 가는 방법이다. 전문가들은 경험에 의한 의견 수렴 과정을 거쳐 해당 문제 영역에 접근 가능하며, 이러한 특성을 학습에 사용될 feature의 수를 줄이는데 활용할 수 있다. 전문가들은 원시 자료들을 이용하여 새로운 feature들을 생성할 수 있다 새로이 산출된 feature들과 원시 데이터 내의 feature들을 혼합하여 학습 모델 생성에 이용한다. 본 논문에서는 휴리스틱 함수를 이용하여 학습에 사용될 feature의 수를 줄이고, 추출된 feature들을 신경망의 입력값으로 사용하는 기계 학습 모델을 제시한다. 모델의 성능 평가를 위해 프로야구 경기의 승패 예측 문제를 이용하였다. 실험 결과는 신경 회로망과 휴리스틱 모델을 단독으로 사용했을 때 보다 두 기법을 혼합한 모델이 신경 회로망의 복잡성을 감소시킬 뿐 아니라 분류(classification)의 정확성이 향상되었다.아니라 Hep G2 세포에서도 명백히 단백질의 발현을 관찰할 수 있었다. 또한, Hep G2와 COS세포 모두에서 endogenous RXR의 발현이 일어남을 확인하였고 RXR expression plasmid를 transfection시켰을 때 두 세포 모두에서 단백질의 발현이 현저하게 증가되었다. Constitutive Androstane Receptor (CAR)에 의한 CYP2B의 PBRU 활성효과를 다르게 분화된 세포에서 차이가 일어나는지를 비교하기 위하여 CAR에 의해 매개되는 PBRU의 transactivation효과를 Hep G2와 COS세포에서 조사하였다. Hep G2 세포에서는 transfection된 CAR의 발현에 의해 firefly luciferase 보고단백질의 활성이 약 12배 증가하였다. CAR 발현유전자를 15 ng transfection하였을 때 주어진 보고유전자의 양에 대하여 최대반응을 나타내었고 CYP2B1PBRU가 제거된 CYP2C1 promotor/firefly luciferase를 보고유전자로 사용하였을 때는 CAR에 의한 luciferase의 활성이 나타나지 않았다. Hep G2와는 달리, COS세포에서는 transfection된 CAR의 발현이 PBRU에 의한 firefly luciferase보고단백질의 발현에 영향을 주지 못하였다. 이러한 결과들은 분화된 세포의 종류에 따라서 constitutive androstane receptor의 CYP2BPBRU 활성효과가 다르게 나타날 수 있음을 제시할 뿐만 아니라, 간세포에서 Phenobarbital에 의한 PBRU의 활성유도에 영향을 주는 endogenous 매개 인자들 중 CAR와 RXR과는 다