• Korean Journal of Clinical Laboratory Science
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• v.49 no.2
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• pp.114-120
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• 2017

There have been many studies to develop methods for predicting diabetes and to prevent diabetes. The validity of glycated hemoglobin (HbA1c), one of the commonly known tools in predicting diabetes, has been verified by many previous studies. In this study, we examined the cutoff value of HbA1c for diabetes and impaired fasting glucose (IFG). Based on this study, we proposed a proper clinical guideline and evaluated the validation of the guideline. Excluding those without blood glucose and HbA1c data, we used the data of 5,161 subjects (2,281 men and 2,880 women) over the age of 20 years from the 2015 Korean National Health and Nutrition Examination Survey. The correlation efficient of fasting plasma glucose (FPG) and HbA1c was 0.79, indicating a strong relationship. Howeve, the correlation efficient of FPG and HbA1c was low, showing 0.27 in non-diabetes, 0.39 in IFG, and 0.66 in diabetes, showing a strong relationship. The cutoff value of HbA1c for predicting diabetes using ROC curve was 6.05% (sensitivity 84.6%, and specificity 92.0%), and AUC was 0.941 (0.937 in men, and 0.946 in women). The cutoff value of HbA1c for predicting IFG using ROC curve was 5.55% (sensitivity 64.5%, and specificity 70.0%), and AUC was 0.733 (0.708 in men, and 0.764 in women). Therefore, it may not be appropriate to apply the guidelines for diagnosing IFG since sensitivity and specificity were below 70%. For future studies retarding the cutoff value of HbA1c in predicting IFG, high sensitivity and specificity are expected if we segment the reference range of IFG.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.10
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• pp.587-595
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• 2014

This research aimed at analyzing the influence of complex-exercise on diabetes outbreak prediction rate, body composition and vascular compliance in obese smokers and suggesting effective exercise program for obese smokers' healthy life. The research object was composed of the 20 employees, obese smokers in their age of 40s, of T company, which is the subcontractor of H company in D Metropolitan City, who learned the purpose of this research enough and wrote the consent form of voluntary participation, who have no medical history and currently no special disease, as well as no experience in regular exercise. The researcher conducted an inspection on diabetes outbreak prediction rate and body composition, vascular compliance, also, implemented descriptive statistics to calculate the average and standard deviation before the test and after implementing 12 weeks' complex-exercise program, and verification on the difference between before after the test was analyzed by using Paired t-test. With statistical significance level p<.05, the research results are as follows. after participating in 12 weeks' complex-exercise program, diabetes outbreak prediction rate, weight, body fat percentage, skeletal muscle mass, abdominal fat rate and vascular compliance showed statistically meaningful level of change in upper extremities(right hand, left hand), nether extremities(right foot, left foot) p.<05.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.201-203
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• 2022

Over the past five years, the number of patients treated for diabetes has increased by 27.7% to 3.22 million, and since blood sugar is still checked through finger blood collection, continuous blood glucose measurement and blood sugar peak confirmation are difficult and painful. To solve this problem, based on blood sugar data measured for 14 days, three months of blood sugar prediction data are provided to diabetics using artificial intelligence technology.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.37-38
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• 2024

본 연구에서는 순천향대학교 천안병원에서 제2형 당뇨병 입원 환자를 대상으로 연속 혈당 측정기(CGM)를 통해 일주일 동안 수집된 101명의 혈당치 데이터를 사용하였다. 혈당치의 120분 동안 수집된 데이터를 기반으로 30분 후의 혈당치를 예측하는 트랜스포머 모델을 제안한다. 이는 트랜스포머의 인코더 모델만을 사용한 거보다 성능이 평균 제곱근 오차 (RMSE) 기준 약 4배 정도 향상하였으며, 이는 트랜스포머의 디코더 모델이 성능 향상에 효과적임을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1996.04a
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• pp.204-204
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• 1996

모체의 당뇨병은 신생아 호흡부전 증후군의 중요한 소인의 하나이며, 이것은 태아의 폐성숙이 지연되어 폐포를 안정화시키는 표면활성물질의 결여에 기인하는 것으로 알려져 있다. 폐의 표면활성물질은 지질과 소량의 단백으로 이루어진 복합물질로서 그 주성분은 phosphatidyl choline이며 동물의 종속에 관계없이 임신 말기에 그 양이 현저히 증가한다. 양수내 인지질은 주로 태아 폐에서 유래하므로 임신 말기의 양수내 lecithin/sphingomyelin(L/S)비 측정으로 태아의 호흡부전 증후군을 예측할 수 있다. 일반적으로 당뇨병 모체의 양수는 L/S비가 낮아 당뇨병 산모로 부터 출생한 신생아에서 호흡부전증의 발생빈도가 높으므로 이를 예방하기 위하여 부신피질호르몬의 투여가 고려되고 있다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• v.23 no.3
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• pp.165-170
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• 2008

간의 약물대사는 흡수된 외인성물질의 배설을 위한 중추적인 역할을 수행하면 이 반응은 일상대사와 이상대사효소로 구성된 약물대사효소계에 의해 매개된다. 약물대사효소의 발현과 활성은 외인성물질의 노출에 의해 유도되거나 억제되며 이 결과는 약물상호작용을 발생시키는 주요한 원인이다. 또한 당뇨, 비만, 영양실조, 음주, 염증반응 등의 병적인 생리상태는 간에서 약물대사효소의 발현과 활성을 조절하는 것으로 보고되고 있다. 이러한 변동은 치료약물 또는 환경오염물질에 대한 인체의 반응성에 영향을 미치며 결과적으로 예측하지 못한 부작용이나 독성을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 당뇨병에서 약물대사효소의 발현변화를 정리하였다.

• Korean Journal of Community Nutrition
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• v.19 no.3
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• pp.241-249
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• 2014

Objectives: This study was to determine diabetes fatalism of diabetic patients with and without diabetic foot and its association with lifestyle, diet, and self-care. Methods: The subjects were diabetic patients with (male/female 48/21) and without diabetic foot (male/female 33/26). We administered the questionnaires which were designed to determine diabetes fatalism, lifestyle, diet, and self-care. Diabetes fatalism was determined by Diabetes fatalism scale (DFS), which consisted of total 12 items in three subscales namely, emotional stress, religiou spiritual coping, and perceived self-efficacy. Results: The patients with diabetic foot had undesirable diets more frequently (1.37 and 0.91 days/week respectively) and their desirable diets (2.74 and 3.61 days/week respectively) and foot care (4.61 and 5.53 days/week respectively) were less frequent than those without diabetic foot (p < 0.05). An item analysis of the 12 DFS items revealed a Chronbach' ${\alpha}$ of 0.614 and 0.869, respectively in diabetic patients with and without diabetic foot. Perceived self-efficacy related DFS of subjects without diabetic foot was positively associated with smoking (r=0.350, p<0.01), undesirable diet (r=0.295, p<0.05), and drinking (r=0.257, p<0.05), while its negative association with exercise (r=-0.224, p<0.088) and foot care (r=-0.247, p<0.059) did not reach to statistical significance. Conclusions: This work was the first study reporting the potential usefulness of DFS, especially perceived self-efficacy related subscale as a predictor of lifestyle, diet and self-care on the Korean diabetic patients, at least those without severe diabetic foot to screen those who should be the first target for diabetes education.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.292-294
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• 2005

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말한다. 미국에서는 $25\%$ 이상의 성인이 대사성 증후군인 것으로 알려져 있으며, 경제 여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 최근 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되고 있는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학 분야에서 지식 발견, 데이터 마이닝을 위한 도구로 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에 서 는 대사증후군을 예측하는 문제를 다루며, 베이지안 네트워크와 의학 지식을 이용한 대사증후군의 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 다층 신경망, k-최근접 이웃 등의 분류기 보다 높은 $81.5\%$의 예측율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.1-3
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• 2006

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 2005.10a
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• pp.436-436
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• 2005