목적: 많은 의료인들은 여명 예측을 어려워하는데, 교육의 부족이 이러한 어려움을 가져오는 요인들 중 하나이다. 그러나 최근 여명 예측에 도움이 되는 여러 가지 예후 지수가 발표되었다. 본 연구에서는 의료인들을 대상으로 예후 지수에 대해 교육을 실시하고 이러한 교육이 여명 예측의 정확도, 자신감, 지식을 향상시키는지 알아보고자 하였다. 방법: 2009년 7월 22일, 경기도 소재 일개 대학병원에서 '말기암환자의 여명 예측'에 대한 교육을 실시하고 간호사 및 의사 29명의 참가자를 대상으로 교육 전 후의 여명 예측에 대한 자신감, 정확도, 지식의 항목을 중심으로 변화를 측정하였다. 교육은 완화의학을 전공한 1인의 가정의학과 교수가 파워포인트를 사용하여 Palliative Prognostic score (PaP score)와 Objective Prognostic Score (OPS)에 대해 강의하고 상호문답 방식으로 40여분간 진행하였다. 결과: 교육 전 후의 자신감 평균은 교육 전의 $4.00{\pm}1.73$ (평균${\pm}$표준편차)점 (0~10 visual analog scale)에 비해서 교육 후가 $5.83{\pm}1.71$점으로 유의하게 높았으며(P<0.001) 나이가 많을수록 교육 전 여명 예측의 자신감이 유의하게 높았고(P=0.04), 진료 또는 간호 증례 수가 많을수록 여명 예측 교육 전 후의 자신감이 유의하게 높게 나왔다(각각 P=0.005, P=0.017). 교육 전 후의 여명 예측 정확도도 교육 후가 27/29명(93.1%), 교육 전이 14/29명(48.0%)으로, 교육 후가 교육 전보다 유의하게 높게 나왔다(P<0.001). 결론: 예후 지수를 활용하여 여명 예측을 교육했을 때 여명 예측에 대한 자신감, 정확도의 상승은 유의하였다. 이러한 결과의 일반화를 위해 앞으로 의료인들을 대상으로 하는 생존 기간 예측 교육이 필요할 것이다.
사망률 예측에 많이 사용되고 있는 Lee and Carter모형은 간결한 구조와 상대적으로 안정적인 예측력을 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 그러나 연령별 사망률의 감소속도가 일정하게 유지된다는 가정으로 인하여 최근 연령별 사망률의 감소 패턴을 적절히 반영하지 못하고, 공변량을 사용할 수 없어 예측력을 제고할 수 없다는 제한점을 갖고 있다. 본 논문에서는 두 개의 확률과정을 이용하여 Lee and Carter 모형의 단점을 보완할 수 있는 Park, Choi and Kim의 모형을 소개하고 두 모형의 구조적인 특징을 서술하였다. 또한 각 모형에서 우리나라의 자료로 2005에서 2050년까지의 남녀별 예측기대여명을 작성하여 비교하였다.
본 연구는 산부인과 내원환자에 대한 미래경영 예측하고자 한 대학병원 의무기록정보통계를 활용하여 외래환자, 입원환자 및 분만관련 자료를 분석한 결과 다음과 같다. 신환환자의 경우 평균 140.9명이었며, 각 연도가 증가함에 따라 유의하게 감소하는 경향을 보였으며(p=0.000), 최초년도(2001)에 212.6명이던 것이 최종년도(2007)에는 80.9명으로 약 140여명의 환자가 감소하였다. 입원 실인원의 경우 평균 124.6명이었며, 각 연도가 증가함에 따라 유의하게 감소하는 경향을 보였으며(p=0.000), 최초년도(2001)에 144.6명이던 것이 최종년도(2007)에는 104.8명으로 약 40여명의 환자가 감소하였다. 입원 환자 특성 및 분만관련 요인 등의 변수를 독립변수로, 입원환자수를 종속변수로 하여 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 입원환자수에 영향을 미치는 요인으로는 신환, 연인원 분만수 등이 선정되었으며 이들의 설명력은 62.8%이었다. 이상과 같은 결과 병원은 마케팅보다 환자관리라는 서비스가 우선되어야 하지만 환자 유인 효과도 현재 무시할 수 없으며 이는 환자의 병에 대해 관심을 써주는 병원의 배려가 신뢰로 연결될 수 있을 것이다.
교육열이 강한 우리나라에서는 사교육은 언제나 뜨거운 감자이다. 교육대상 연령층의 인구수가 1990 년부터 빠르게 감소하기 시작했으며, 2005 년을 전후로 초등학생 수의 감소가 더욱 빨라지고 있다. 통계청 데이터에 따르면 2016 년 출생아 수는 40 만 6 천여명에서 2017 년은 35 만 7 천여명으로 향후에도 지속적으로 줄어들 추세이다. 이렇듯 매년 학생수가 감소함에도 불구하고 2018 년 사교육비 총액은 19 조 5 천억수준으로 2017 년 18 조 7 천억보다 8 천억원이 늘어 났다. 학생수는 전년보다 2.5% 줄었지만 사교육비는 반대로 4.4% 늘어났다. 이렇듯 사교육 시장이 심화 되게 되면 경쟁은 더욱 치열해 질 수 밖에 없으며 이 경쟁에서 살아 남기 위해서는 다양한 비즈니스 전략이 필요하며 특히 학생들의 이탈을 줄이는 것은 사업의 가장 중요한 포인트라고 볼 수 있을 것이다. 학원에서의 학생이 퇴원을 하는 이유에 대한 영향도를 분석하고 그 영향도 분석을 통해 학원 학생들의 퇴원 방지에 활용하고자 한다. 본 논문의 주요 연구 내용은 사교육을 대표하는 국내 사설 학원에서의 성적, 출결사항 및 학원 상담 내역 등의 다양한 학원 데이터들을 최적의 딥러닝 알고리즘 분석을 통한 퇴원 학생을 사전 예측하기 위한 논문임을 밝힌다.
목적: 말기암환자의 진료에 있어 여명을 예측하는 것은 매우 중요한 문제이다. 여러 악성 종양에서 혈청 ferritin이 증가되어 있고 높은 수치의 혈청 ferritin은 질병의 진행 및 나쁜 예후와 관련이 있다고 밝혀져 있으므로 본 연구에서는 말기암환자에서 ferritin과 생존기간과의 연관성을 알아보고 혈청 ferritin이 여명 예측 인자로 유용한지 검증하고자 하였다. 방법: 2012년 3월부터 2012년 6월까지 완화병동에 입원한 말기암환자 65명을 대상으로 혈청 ferritin을 포함한 기본적인 혈액검사를 시행하였고, 인구 통계학적 특성 및 임상증상 등을 조사하였다. 혈청 ferritin과 각 변수들간의 관련성을 파악하기 위해 Spearman's correlation analysis, Wilcoxon Rank Sum test 또는Kruskal-Wallis test등을 실시하였고 혈청 ferritin의 예후인자로서의 유용성을 평가하기 위해 다변수 콕스 비례위험 회귀분석(multivariable Cox's proportional hazard regression analysis)을 시행하였다. 결과: 상관 관계 분석 결과 ferritin은 생존기간과 유의한 음의 상관관계를 보였다. 단변량 분석에서 생존기간에 유의한 영향을 미치는 성별, ECOG 기능상태 지수, 크레아티닌, 백혈구 수치와 나이의 효과를 보정한 상태에서 혈청 ferritin은 말기암환자들의 생존기간과 통계적으로 유의한 관계를 나타내었다. 결론: 짧은 생존기간의 말기암환자에서도 혈청 ferritin은 독립적인 예후인자로 증명되었다. 기존의 여명 예측인자들과 더불어, 혈청 ferritin은 말기암환자들의 생존기간 예측에 도움을 줄 수 있을 것이라 생각한다.
본회는 지난 12월 3일 라마다르네상스 호텔에서 1998년도의 경기전망과 수요 예측을 통해 기업으로 하여금 합리적인 생산계획 수립 등 경영합리화를 도모케하고 효과적인 전자산업 진흥정책을 강구하는데 도움을 주고자 업계, 학계, 관련기관 등 200여명이 참석한 가운데 세미나를 개최하였다. 본고는 이날 세미나의 각 부문별 발표내용 중 가전ㆍ컴퓨터ㆍ부품ㆍ통신ㆍ반도체 등 전자산업의 경기전망의 내용을 게재한 것이다.
한 기의 영상레이더 위성을 이용하여 동일한 촬영지역에 대해 적절한 기선벡터(Baseline)을 유지하는 두 장(scene)의 영상을 획득하여 그 지역의 정밀 표고차를 추출하는 레이더 간섭계(Interferometry) 임무를 수행하기 위해서는 반복지상궤적을 유지하도록 위성의 궤도를 주기적으로 조정해 주어야 한다. 이 연구에서는 반복지상궤적 유지 정밀도를 극대화시키기 위하여 최적의 기준궤도를 생성하고 이를 유지하기 위한 속도증분 및 궤도 조정 일정을 산출할 수 있는 궤도최적화 S/W 를 개발하였다. 이 연구의 최적 궤도 설계 문제는 다음과 같다. "시작시간 $T_0$에서 초기 접촉궤도 상태벡터 (ECEF 위치 및 속도벡터) $x_0$이고, 지상궤적반복주기 p 이후의 시간 $T_0+p$에서도 초기 접촉궤도 상태벡터와 동일한$x_0$가 되도록 궤도를 유지하려고 할 때, 여명 궤도(dawn-dusk and sun-synchronous orbit)에서 운영되는 위성의 연료소모(또는 속도증분)를 최소화시키는 가상의 궤도조정(maneuver) 횟수, 시기, 크기를 찾아라." 이 연구에서는 궤도최적화 문제를 풀기 위하여 GRACE 중력모델(GGM02C)이 적용된 수치적 방법의 위성궤도예측 알고리즘을 시스템 설계에 적용하였고, 매개변수 최적화 방법 중 구속조건이 있는 비선형 최적화 기법의 하나인 연속 2차 계획법(sequential quadratic programming)을 사용하여 해를 구하였다. 개발된 궤도최적화 S/W의 성능을 분석하기 위하여 고도 550km의 여명궤도를 돌며 지상궤적반복주기가 28일인 영상레이더 위성에 대해 적용하였다. 해석 결과를 통해, 비록 시스템의 비선형이 큼에도 불구하고 최소의 속도증분으로 정밀한 반복지상궤적이 유지됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 국내에서는 처음으로 이용 고객의 변화를 3년간 추적하여 이용행태를 인지하고 대비하기 위해 적용한 방법으로서, 순고객추천지수(NPS : Net Promoter Score) 실사를 통한 고개의 심층 VOC(Voice of Customer)를 기반으로 분석한 방식이다. KISTI의 해외과학기술자네트워크(KOSEN : The Global Network of Korean Scientists & Engineers)의 서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 충성고객을 예측할 수 있는 프레임워크를 구축하는 것이다. 이를 위해 서비스를 경험한 500여명의 의사결정자를 대상으로 해외과학기술자네트워크 서비스에 대한 고객충성도를 분석하였다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 관리함으로써 충성고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.
2020년 우리나라 중부지역의 장마철('20.6.10.~8.16.) 기간이 54일로 1973년 전국적인 기상관측을 시작한 이래 가장 길었고, 장마철 전국강수량(686.9mm)은 역대 2위로(1위 '06년 699.1mm) 약 8,000여명의 수재민과 42명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 '이상기후'라 부르는 극한 기상 사건들인 홍수, 폭우, 폭염, 가뭄 등의 자연재해가 해마다 우리나라 포함 전 세계적으로 자주 발생하면서 수문기상 정보 관리 및 활용의 중요성 또한 점차 커지고 있다. 이를 위해 기상청에서는 일반국민과 물관리 관계기관(회원)의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 유역별 수문기상 관측·예측 정보를 생산하여 서비스를 제공하고 있다(https://hydro.kma.go.kr). 수문기상 관측 정보는 유역별 면적강수량, 증발산량 등을 산출하여 GIS기반으로 실시간 자료와 2000년 이후 과거 관측강수량의 기간(월, 계절, 연)자료를 제공하며, 예측 자료는 초단기 수치 모델(KLAPS), 레이더(MAPLE), 수문기상 예측모델(UM3km), 한국형 수치 예보 모델(KIM)을 활용하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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