• 한국수자원학회논문집
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• 제47권10호
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• pp.879-889
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• 2014

본 연구에서는 기왕의 댐 붕괴사례와 인명손실 결정인자들의 분석으로부터 유도된 상관관계를 이용하여 댐 붕괴 홍수파의 특성이 고려된 인명피해 예측을 위해 미국의 LIFESim 모형에 적용된 인명손실 모듈과 유럽연합에서 제시한 사망률 함수에 의한 인명손실 추정기법이 제시되었다. 극한 홍수조건(PMF)하에서 댐 붕괴로 인한 대상 지점의 수심, 유속 및 홍수도 달시간 등과 같은 홍수특성치는 1차원 수리학적 모형인 FLDWAV에 의해 모의되었으며 범람수심을 이용하여 홍수취약 지역을 예측하였다. 이를 바탕으로 경보, 대피 및 피난처에 대한 가능성을 고려함으로써 홍수위험에 노출된 인구수를 추정하였다. 이러한 홍수위험 노출인구에 대한 사망률(치사율)을 추정하기 위해 홍수위험지역을 상이한 지대로 세분하여 지대별 치사율 또는 사망률 함수를 결정하였으며 이로부터 최종적인 사망자수를 예측하였다. 본 연구를 통해 제시된 댐 붕괴홍수의 인명피해 예측기법은 향후 확률론적 홍수 시나리오에 적용하여 하류부의 홍수위험도를 정량적으로 평가하고 저감대책을 수립하는데 활용될 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.245-257
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• 2015

본 연구는 복합만성질환 입원환자를 대상으로 중증도 보정 사망 예측모형을 개발하고, 중증도 보정 사망비의 변이 요인을 규명하여 변이를 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 퇴원손상심층조사 자료 2008년부터 2010년까지 자료를 수집하고 주진단이 만성질환이면서 주진단을 포함하여 2개 이상의 만성질환을 보유한 30세 이상의 복합만성질환 입원환자 110,700건을 최종 연구대상으로 선정하였다. 예측 모형 개발 시 데이터마이닝 기법(로지스틱회귀분석, 의사결정나무, 신경망 기법)을 적용하였다. 본 연구에서는 Elixhauser comorbidity index 동반상병 보정지수를 이용하여 의사결정나무분석으로 복합만성질환 입원환자의 중증도 보정 사망 예측모형을 개발하였다. 복합만성질환 입원환자의 의료기관 중증도 보정 사망비(HSMR)를 산출 한 결과 진료비 지불방법별, 병상규모별, 의료기관소재지별로 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 상기 분석결과를 바탕으로 국가적 차원에서 복합만성질환 입원환자의 사망비를 효율적으로 관리하여 의료의 질 향상과 증가하는 의료비 부담 감소를 위해 지속적인 관심과 노력을 기울여야 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.2672-2679
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• 2012

본 연구는 급성심근경색증 환자의 사망률 측정을 위한 중증도 보정 모형을 개발하여 의료의 질 평가에 필요한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 이를 위해서 질병관리본부의 2005-2008년 퇴원손상환자 699,701건의 자료를 분석하였다. Charlson Comorbidity Index 보정 방법을 이용한 경우와 새롭게 개발된 중증도 보정 모형의 예측력 및 적합도를 비교하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 새롭게 개발된 모형에는 연령, 성, 입원경로, PCI 유무, CABG 유무, 동반질환 12가지 변수가 포함되었다. 분석결과 CCI를 이용한 중증도 보정 모형보다 새롭게 개발된 중증도 보정 사망 모형의 C 통계량 값이 0.796(95%CI=0.771-0.821)으로 더 높아 모형의 예측력이 더 우수한 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 중증도 보정 방법에 따라 사망률, 유병률, 예측력에도 차이가 있음을 확인하였다. 향후에 이모형은 의료의 질 평가에 이용하고, 질환별로 임상적 의미와 특성, 모형의 통계적 적합성 등을 고려한 중증도 보정모형이 계속해서 개발되어야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.21-28
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• 2022

심혈관질환은 심장질환과 혈관질환 등 순환기계통에 생기는 모든 질병을 통칭한다. 심혈관질환은 2019년 사망의 1/3을 차지하는 전 세계 사망의 주요 원인이며, 사망자는 계속 증가하고 있다. 이와 같은 질병을 인공지능을 활용해 환자의 데이터로 미리 예측이 가능하다면 질병을 조기에 발견해 치료할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 심혈관질환 중 하나인 심장질환을 예측하는 모델들을 생성하였으며 Accuracy, Precision, Recall의 측정값을 지표로 하여 모델들의 성능을 비교한다. 또한 Decision Tree의 성능을 향상시키는 방법에 대해 기술한다. 본 연구에서는 macOS Big Sur환경에서 Jupyter Notebook으로 Python을 사용해 scikit-learn, Keras, TensorFlow 라이브러리를 이용하여 실험을 진행하였다. 연구에 사용된 모델은 Decision Tree, KNN(K-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), DNN(Deep Neural Network)으로 총 4가지 모델을 생성하였다. 모델들의 성능 비교 결과 Decision Tree 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 노드의 특성배치를 변경하고 트리의 최대 깊이를 3으로 지정한 Decision Tree를 사용하였을 때 가장 성능이 높은 것으로 나타났으므로 노드의 특성 배치 변경과 트리의 최대 깊이를 설정한 Decision Tree를 사용하는 것을 권장한다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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• pp.255-256
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• 2016

우리나라의 2015년 노인 인구는 전체 인구의 13.1%를 차지하고 2015년 경찰청 교통사고통계에 의하면 65세 이상 노인의 교통사고 사망률은 전체 교통사고 사망률의 약 2.57배 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 노인 운전자와 성인 운전자의 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하고 추세에 큰 차이가 있는지 확인하고자 하였다. 분석방법인 시계열분석은 단기예측에 신뢰성이 더 높은 것으로 알려져 있다. ARIMA 모형으로 시계열분석을 하기 위해서는 최소 50~60개 이상의 관측값이 필요하며 따라서 본 연구에서는 인천광역시를 대상으로 2010년부터 2015년까지 6년간의 교통사고 데이터를 노인 운전자와 성인 운전자로 구분하고 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.13-20
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• 2022

겨울철 도로에서 발생하는 안개 및 결빙구간 교통사고 사망률의 경우는 도로조건 및 기상조건이 매우 중요한 요소 이다. 본 논문에서는 교통사고 예측 데이터를 가정하고 교통사고 위험율을 에측 하는 모의실험을 수행하였다. 그뿐만 아니라, 본 논문에서는 교통사고를 줄이고 교통사고를 예방하기 위해서, 교통공단에서 제공하는 교통사고 사망자 데이터를 WEKA 데이터 마이닝 기법 및 TENSOR FLOW 공개 소스를 이용해서 요인 분석 및 교통사고 치사율 사망을 예측하였다. 추가적인 기능으로는 지도 표시 기능을 이용해서, 운전자가 WEB 기반에서, 안개 및 결빙구간 정보를 운전자에게 제공하는 모의실험 및 교통사고 사진을 실시간으로 전송하는 모의실험 결과를 설명하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제32권3호
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• pp.355-360
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• 1999

1995년 1월과 7월에 전라남도 일부 농촌지역에 거주하는 20세 이상의 주민 3,085명을 대상으로 자가건강인지도를 측정하였다. 이후 3년간의 지역의료보험 지불자료에서 나타난 의료이용도 및 해당 지역 행정관청의 사망신고 자료를 이용하여 사망여부를 파악하여, 이들 변수들과 자가건강인지도와의 관련성을 조사해본 결과, 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 지역의료보험 대상자 1,090명에서 자가건강인지도에 대한 설문을 실시하기 이전인 1994년의 의료이용량에 비해 이후 3년간의 의료이용량이 자가건강인지도 불량군에서 더 많았으며, 수진일과 투약일은 더 크게 증가하였다. 2) 조사대상자 3,085명중 3년간의 사망자는 123명으로 연령과 성별을 보정한 생존분석 결과, 자가건강인지도 불량군이 양호군에 비해 더 높은 사망위험도를 나타냈다. 94년 지역의료보험에 가입되었던 1,376명중 사망자는 72명, 연령과 성별, 그리고 94년도 의료이용량을 보정 한 생존분석 결과 유의한 차이는 보이지 않았다. 이상의 결과를 요약해 볼 때, 비교적 단기간의 비교를 통해서도 의료이용도와 사망은 자가건강인지도에 따라 차이가 발생함을 알 수 있다. 특히 기존에 같은 정도의 의료이용을 하는 사람 중에서도 자신을 건강하지 않게 생각하는 사람이 향후 의료이용량이 더 크게 증가할 것으로 예측되었다. 따라서 자가건강인지도의 측정은 향후 개인 및 지역사회집단의 의료이용도와 사망 등 건강상의 문제를 예측하는데 유용한 도구로 사용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.637-653
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• 2018

빠른 고령화로 고령층의 증가는 인구구조 변화와 인구고령화에 영향을 미친다. 예전부터 선진국은 인구고령화를 주요현안으로 간주하여 고령화로 인한 연금 재정건전성, 건강 및 노인 복지 시스템의 지속 가능성에 집중하고 있다. 이처럼 고령층의 증가로 인구구조 변화와 인구고령화에 미치는 사망률 예측은 어느 때보다도 중요하다. 본 논문은 통계청 1970-2016년 각세별 생명표 자료를 활용하여 사망률 모형 6가지를 비교하였다. 이들 모형은 Lee-Carter(LC) 모형 (Lee and Carter, Journal of the American Statistical Association, 87, 659-671, 1992)에 근원을 두고 있으며, LC 의 가정을 수정하고 개선한 것이다. 이들 개선과정과 가정검토를 모형별로 살펴보고 우리나라에 적합한 사망률 모형을 모색했다. 분석결과 빠른 고령화와 연령별 사망률의 개선 효과를 보이는 우리나라의 경우 기대수명에 큰 변화를 주지 않고 이들 현상을 반영하고 연령별 사망률 패턴을 수정하는 LC-ER 모형 (Li 등, Demography, 50, 2037-2051, 2013)과 Li-Lee 모형과 LC-ER모형을 조합한 LL&LC-ER 모형으로 사망률을 예측하는 것이 바람직하다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2009년도 정기 학술발표대회
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• pp.67.1-67.1
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• 2009

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 대한예방의학회 1998년도 제50차 추계 학술대회 연제집
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• pp.311-312
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• 1998