• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.50-52
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• 2008

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.5
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• pp.701-717
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• 2017

The interest of Korean society and government on future demographic structures is increasing due to rapid aging. Korea's mortality rate is decreasing, but the declined gap is variable. In this study, we compare the Lee-Carter, Lee-Miller, Booth-Maindonald-Smith model and functional data model (FDM) as well as Coherent FDM using non-parametric smoothing technique. We are then examine a reasonable model for projecting on mortality declined rate trend in terms of accuracy of mortality rate by ages and life expectancy. The possibility of using non-parametric techniques for the prediction of mortality in Korea was also examined. Based on the analysis results, FDM and Coherent FDM, which uses the non-parametric technique and reflects the trend of recent data, are excellent. As a result, FDM and Coherent FDM are good fit, and predictability is also excellent assuming no significant future changes.

• Journal of Chest Surgery
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• v.32 no.12
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• pp.1100-1105
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• 1999

배경 :폐절제술은 절제가능한 폐암 또는 염증성 폐질환 선천성 폐질환의 치교적 술식이 된다. 술후 경과에 영향을 줄수 있는 예측기능 요소를 인지하는 것은 중요하나 합병증에 이환된 경향이 높은 환자에 대하여 각별한 주의를 기울임으로서 술후 합병증 및 사망률은 감소시킬수 있을 것이다 방법 및 대상: 술후 결과에 영향을 미치는 요소를 예측하기 위해 1994년부터 1998 년까지 본 병원에서 종양성 및 염증성 폐질환으로 폐절저술을 시행받은 153명의 환자를 대상으로 입원챠트를 열람하여 연구하였다 평균 연령은 54.3$\pm$10.6세였다. 96명 (62%) 의 환자는 폐암화자였으며 47명 (30%)의 환자의 염증성 폐질환자였고 10명 (7%)의 환자는 선천성 폐질환자이거나 기타 폐질환자였다. 결과: 전체 153명중 폐엽절제술이 118례 전폐절제술이 29례 폐분엽절제술이 6례 시행되었다. 7명 (4.5%)의 환자가 술후 사망하였다 술후 원내 사망률의 가장 유의한 예측요소는 동반된 내과적 질환의 유무(p<0.001)과 70세 이상의 고령이다(p<0.003) 총 57명의 환자에게 67가지의 합병증이 발병되었다 그중 수술자체와 관련된 합병증이 50례 (32%) 호흡기계 합병증이 14례(9.1%) 심혈관계가 1례(0.6%) 기타 합병증이 2례(1.3%)였다 술후 합병증 이환율에 영향을 미치는 요소는 70세 이상의 고령이었다(p<0.004) 결론 : 동반된 내과적 질환과 70세 이상의 고령은 술후 사망률에 영향을 미치는 유의한 예측요소가 되며 또한 70세이상의 고령은 술 후 합병증 이환율에도 영향을 미치는 요소이다.

• Korea journal of population studies
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• v.30 no.1
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• pp.49-66
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• 2007

본 연구는 2001년 한국에서 사망한 60세 이상 노인들 62,000명의 사망기록 자료를 이용하여 사망원인의 다양성을 보여주는 한편 치매에 의한 사망원인을 가장 잘 예측할 수 있는 변수를 경험적으로 규명하고자 실시하였다. 이와 같은 목적을 위한 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 노인들의 주요 사망원인에 해당하는 악성종양, 뇌혈관 질환, 심장병, 당뇨, 만성 호흡기 질환, 치매, 고혈압, 간 질환, 사고, 결핵 및 기타 질병 등 11개 사망원인에 대하여 빈도분석을 실시하였다. 둘째, 60세 이상 사망자들 가운데 치매에 의한 사망원인과 나머지 19개의 사망원인을 비교하여 치매에 의한 사망에 영향을 미치는 요인들을 다항로지스틱회귀분석을 통해 분석하였다. 그 결과, 한국의 노인인구 가운데 연령이 높을수록 치매로 인하여 사망할 가능성(우도비)이 높으며 여성이 남성에 비해 치매에 의하여 사망할 가능성이 높은 것으로 밝혀졌다. 그러나 교육수준이 높을수록 치매에 의하여 사망할 가능성이 낮은 것으로 나타났으며 거주지역은 치매에 의한 사망과 통계적으로 유의미한 관계가 있었으나 일관성은 없는 것으로 밝혀졌다. 한편 결혼지위는 치매에 의한 사망과 통계적으로 유의미한 관계가 없는 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.3
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• pp.639-654
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• 2005

The Lee and Carter method has widely used to forecast mortality because of the simple structure of model and the stable forecasting. The Lee and Carter method, however, also has limitations. The assumption of the rate of decline in mortality at each age remaining invariant over time has been violated in several decades. And, there is no way to include covariates in the model for better forecasts. Here we introduce Park, Choi and Kim method to make up for Lee and Carter's weak points by using two random processes. We discuss structural features of two methods. furthermore, for each method, we forecast life expectancy for 2005 to 2050 using South Korea data and compare the results.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.16 no.2
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• pp.87-96
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• 2023

Recently, research on predicting the treatment results of diseases using deep learning technology is also active in the medical community. However, small patient data and specific deep learning algorithms were selected and utilized, and research was conducted to show meaningful results under specific conditions. In this study, in order to generalize the research results, patients were further expanded and subdivided to derive the results of a study predicting mortality after lung cancer diagnosis for men and women in their 80s, 90s, and 100s. Using AutoML, which provides large-scale medical information and various deep learning algorithms from the Health Insurance Review and Assessment Service, five algorithms such as Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, and Logistic Registration were created to predict mortality rates for 84 months after lung cancer diagnosis. As a result of the study, men in their 80s and 90s had a higher mortality prediction rate than women, and women in their 100s had a higher mortality prediction rate than men. And the factor that has the greatest influence on the mortality rate was analyzed as the treatment period.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.10
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• pp.309-316
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• 2020

We predict the mortality of the elderly patients visiting the emergency department who are over 65 years old using Feed Forward Neural Network (FFNN) and Convolutional Neural Network (CNN) respectively. Medical data consist of 99 features including basic information such as sex, age, temperature, and heart rate as well as past history, various blood tests and culture tests, and etc. Among these, we used random forest to select features by measuring the importance of features in the prediction of mortality. As a result, using the top 80 features with high importance is best in the mortality prediction. The performance of the FFNN and CNN is compared by using the selected features for training each neural network. To train CNN with images, we convert medical data to fixed size images. We acquire better results with CNN than with FFNN. With CNN for mortality prediction, F1 score and the AUC for test data are 56.9 and 92.1 respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.139-141
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• 2012

이 논문에서는 한국인 급성심근경색증 환자에 대한 KAMIR 데이터를 기반으로 ST분절상승 심근경색이 처음 발병한 환자의 사망에 영향을 미치는 위험요소들을 찾고, 이를 기반으로 ST분절상승 급성심근경색환자의 1년 이내 사망을 예측하는 모델을 제시한다. 총 22개의 속성 중에서 속성 선택 알고리즘을 적용한 결과 나이, 심장박출계수, 크레아티닌, 고감도 C-반응성 단백질 등 4개의 속성이 선택되었고, 이 속성들을 이용하여 더욱 정확한 예측 모델을 구축할 수 있었다. 제시된 모델을 통해서 고위험군 환자의 위험성을 평가하고 예후를 추정할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Teachers' Pension
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• v.2
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• pp.181-206
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• 2017

출산율 하락과 기대여명 증가에 따라 인구구조의 고령화가 급격히 진행되고 있다. 이에 따라 소득보장이나 건강보장과 같은 사회보장제도의 장기 재정 불안정과 관련된 사회적 우려가 높다. 여러 세대를 거쳐 사회보장제도를 안정적으로 유지하기 위해서는 제도의 장기적 재정 상태에 대한 정확한 전망이 요청된다. 재정 상태에 대한 정확한 진단은 장기 재정 안정화를 위한 가장 기본적인 전제 조건이며, 정확한 재정 상태에 대한 평가 없이 재정 안정화를 위한 사회적 합의를 도출하는 것은 가능하지 않다. 본 연구는 사학연금의 장기 재정 전망에 필요한 사망률 전망 방법을 검토함으로써 사학연금 장기 재정 전망 작업의 정확성과 신뢰성을 높이고자 하는 목적을 가지고 있다. 보다 구체적으로, 본 연구는 연앙인구 및 사망 건수 자료가 제한적인 동시에 단기 시계열 자료만이 존재하는 사학연금 데이터베이스의 특성을 반영한 사망률 전망 모형을 구축하고 있다. 사학연금 남성 사망률 전망과 관련하여 본 연구에서 제안하는 모형은 목표 집단의 사망력 패턴과 밀접히 연관된 준거 집단을 통합적으로 모형화하는 정합적 사망률 모형(coherent mortality model)이다. 반면 관측된 사망 건수가 매우 제한적인 관계로 사학연금 데이터베이스에 기초하여 사망률을 전망하기 쉽지 않은 여성 사망률의 경우 통계청 장래인구추계에서 전망된 성별 사망확률 격차가 사학연금에도 적용될 수 있다는 가정하에 사학연금 여성 사망률을 전망하는 방법을 제안하고 있다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• v.60 no.2
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• pp.205-214
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• 2006

Background : Acute exacerbations form a major component of the socioeconomic burden of COPD. As yet, little information is available about the long-term outcome of patients who have been hospitalized with acute exacerbations, although high mortality rates have been reported. The aim of this study was to determine predictors of long-term mortality after hospitalization for acute exacerbation of COPD. Methods : We performed a retrospective cohort study of consecutive patients admitted to the hospital for COPD exacerbation between 2000 through 2004. Patients who had died in hospital or within 6-months after discharge, had tuberculosis scar, pleural thickening or bronchiectasis by chest radiography or had been diagnosed with malignancy during follow-up periods were excluded. Results : Mean age of patients was 69.5 years, mean follow-up duration was 49 months, and mean $FEV_1$ was 1.00L (46% of predicted). Mortality was 35% (17/48). In the multivariate Cox regression analysis, heart rate of 100/min or more (p=0.003; relative risk [RR], 11.99; 95% confidence interval [CI], 2.34-61.44) and right ventricular systolic pressure (RVSP) of 35mmHg or more (p=0.019; RR, 6.85; 95% CI, 1.38-34.02) were independent predictors of mortality. Conclusion : Heart rate and RVSP in stable state may be useful in predicting long-term mortality for COPD patients admitted to hospital with acute exacerbation.