• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권11호
• /
• pp.7329-7334
• /
• 2015

본 연구는 전복에서 사고의 특성과 운전자의 행동특성을 분석하기 위한 연구이다. 연구기간은 2011년 1월에서 2014년 5월까지이며 연구대상은 전복사고로 응급의료센터에 내원한 운전자 102명이었다. 연구도구는 교통안전공단 인체상해 데이터를 이용하였으며 여기에는 자동차의 손상정도와 환자의 데이터를 수집하여 정리된 내용으로 차량의 기본정보와 환자정보, 손상의 역학적 원인과 사진 상의 손상정보, 환자의 임상적 손상정보를 모두 포함하고 있다. 자료분석은 SPSS 18.0을 이용하여 기술통계, ANOVA, Chi-square test 분석을 시행하였다. 분석 결과 차량종류에 따른 손상정도계수(Injury Severity Score) 평균 점수는 작은 차량에서 6.00점, 높은 차량에서 11.78점, 그 외 차량에서 14.70점을 보였고 세 집단 간 유의한 차이는 보이지 않았다(P=.267). 안전벨트 착용 여부에서 남자가 여자에 비해 안전벨트를 유의하게 착용하지 않는 것을 볼 수 있었으며 (P=.007), 차량 종류나 날씨 등이 안전벨트 착용 여부와 상관관계를 보이지는 않았다(P=.755, P=.793). 하지만 차량의 크기가 작을수록 운전자들이 안전벨트를 차용하지 않는 경향을 보였고, 날씨가 맑은 날 오히려 안전벨트를 좀 더 착용하는 경향을 볼 수 있었다. 마지막으로 전복 사고에서도 다른 사고 유형에서와 마찬가지로 안전벨트 착용 여부가 손상에 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제15권7호
• /
• pp.999-1005
• /
• 2021

본 연구에서는 검사시간을 단축시키면서 해상도를 증가시키는 Compressed SENSE를 TOF에 적용하여 SENSE와 CS 기법에 대한 영상의 질을 비교하고 SNR, CNR을 평가하여 최적의 기법을 알아보고 이러한 정보를 토대로 임상적 기초자료로 제공하고자 한다. 충청도 소재 한 대학병원에서 TOF MRA 검사를 시행한 환자 32명(남자 15명, 여자 17명, ICA stenosis:10, M1 aneurysm:10, 평균나이 53 ± 4.15)을 대상으로 데이터를 분석하였다. 검사에 적용된 장비는 Ingenia CX 3.0T, Archieva 3.0 T 두 기기를 이용하였고 데이터 획득을 위한 방법으로 32 Channel Head Coil과 3D Gradient echo 이었다. 정량적 분석으로 각 영상의 SNR과 CNR을 측정하고 정성적 평가를 위해 관찰자의 시각적 견해에 대하여 5등급으로 나누어 영상의 질을 평가하였다. 영상평가는 paired t-test와 Wilcoxon 검정을 하였으며 p 값이 0.05 이하 일 때 유의성이 있는 것으로 간주하였다. TOF MRA 영상에서 SNR과 CNR에 대한 정량적 분석 결과 SENSE 기법에 비해 CS 기법이 높게 측정되었다(p<0.05). 관찰자의 시각적 평가로서 혈관의 선예도: CS(4.45 ± 0.41), 전반적인 영상의질: CS(4.77 ± 0.18), 영상의 배경소거: CS(4.57 ± 0.18)는 모두 CS 기법이 높은 결과를 얻었다(p=0.000). 결론적으로, 유속증가 자기공명혈관 조영술에서 SENSE 와 Compressed SENSE 기법을 비교하여 평가했을 때 Compressed SENSE TOF MRA 기법이 우위의 결과를 보여주었다. 이러한 결과는 뇌 질환 3D TOF MRA 검사에서 향후 임상적 기초자료가 될 것이라고 생각한다.

• 대한보건연구
• /
• 제44권4호
• /
• pp.35-49
• /
• 2018

연구목적: 본 연구의 목적은 종합건강검진 수검자의 신체측정과 혈액검사를 통해 탈수 위험요인에 대해 조사하는 것이다. 연구방법: 연구 분석을 위해 Sodium ($Na^+$), BUN (Blood Urea Nitrogen) 및 FBS (Fasting Blood Sugar)의 데이터가 유효한 5,391개의 샘플을 선택하여 혈장삼투압 탈수지표를 계산하였다. 조사 데이터는 2014.01.01과 2015.12.31사이에 삼육서울의료원 종합건강검진센터를 방문한 검진 수검자로부터 수집되었다. 탈수와 연령, 체질량지수(BMI), 질병노출(고혈압, 당뇨병, 이상지질혈증, 신장장애)의 관계를 성별로 구분하여 분석하였다. 연구결과: 탈수 교차비는 남성과 여성 모두 50대 이상 연령부터 통계적 유의성이 나타났다. 비만여성은 탈수에 취약했으나 남성은 BMI 차이에 통계적 유의성이 나타나지 않았다. 질병에 노출된 그룹(고혈압, 당뇨병, 이상 지질 혈증, 신장 장애)은 탈수에 취약하였다. 또한 질병노출 수가 많을수록 교차비가 높아 탈수 위험도가 높은 것으로 나타났다. 결론: 노화, BMI증가, 질병노출은 탈수에 취약하게 하는 위험요인으로 나타났다. 50세 이후 연령대는 탈수예방을 위해 BMI와 만성질환 조절에 특별한 주의가 요구된다. 질병발생에 잠재적인 자극 메커니즘으로 혈장 삼투압 증가에 영향을 끼치는 탈수 위험요인에 대한 추가 연구를 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.435-447
• /
• 2019

불필요한 재입원을 예방하기 위해서는 재입원 확률이 높은 집단을 집중적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해서는 재입원 예측모형의 개발이 필요하다. 재원예측 모형을 개발하기 위해 1개 대학병원의 2016년에서 2017년의 2년간의 퇴원요약환자 데이터를 수집하였다. 이때 재입원 환자는 연구 기간 내에 2번 이상 퇴원한 환자라 정의 하였다. 재입원환자의 특성을 파악하기 위해 기술통계와 교착분석을 실시하였다. 재입원 예측 모형개발은 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀모형, 신경망, 의사결정모형을 이용하였다. 모형평가는 AUC(Area Under Curve)를 이용하였다. 로지스틱회귀모형이 AUC가 0.81로 가장 우수하게 나옴에 따라 본 연구에서는 로지스틱 회귀모형을 최종 재입원 예측 모형으로 선정을 하였다. 로지스틱회귀모형에서 선정된 재입원에 영향을 끼치는 주요한 변수는 성별, 연령, 지역, 주진단군, Charlson 동반질환지수, 퇴원과, 응급실 경유 여부, 수술여부, 재원일수, 총비용, 보험종류 등이었다. 본 연구에서 개발한 모형은 1개병원의 2년치 자료이므로 일반화하기에는 제한점이 있다. 추후에 여러 병원 장기간의 데이터를 수집하여 일반화 할 수 있는 모형을 개발하는 것이 필요하다. 더 나아가 계획에 없던 재입원 까지 예측을 할 수 있는 모형을 개발하는 것이 필요하다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.39-44
• /
• 2019

Co-60 및 Ir-192 등의 방사성 동위원소가 비파괴 검사(Non-Destructive Test; NDT) 등의 분야에서 널리 쓰임에 따라 방사선 안전관리가 매우 중요시되고 있다. 본 연구에서는 요오드화수은(Mercury(II) Iodide; $HgI_2$)의 선원추적 시스템 적용 가능성을 평가하였다. $HgI_2$로 제작된 Unit cell 센서의 신뢰도 검증을 위한 전기적 특성평가를 수행한 후, 방사선에 대한 센서의 위치의존성을 분석하고, Planning system의 선량 분포와 비교하였다. 평가결과, R-sq>0.99 이상의 선형성과 CV<0.015 이하의 재현성을 보이며 신뢰도가 높은 것으로 나타났다. 또한, 위치의존성 평가에서는 센서의 isocenter에서 최댓값이 측정되었으며, 거리에 따라 점진적 감소를 나타냈다. 그러나 Planning system 상의 선량 분포 데이터와는 최대 30%의 차이를 보였는데, 센서는 단일지점으로부터 데이터를 수집하는 Planning system과 달리 면적으로부터 수집하기 때문으로 사료된다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.64-74
• /
• 2019

비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.20-33
• /
• 2021

본 연구는 인공지능서비스가 확대되면서 개인정보의 처리 및 보호에 관한 안전성이 요구되어짐에 따라, 우리나라가 추진해야 할 개인정보보호 개선사항을 도출하고자 하였다. 이를 위해서 문헌조사를 통해서 자료 수집 및 분석을 기반으로 하였으며, 자율주행자동차, 의료/헬스케어, 에너지, 금융, 유통/물류, 법률자문, 홈비서 등 주요 인공지능서비스를 중심으로 개인정보 이슈사항 및 각 서비스에 적합한 개인정보보호기준을 도출하였다. 또한, 인공지능서비스에서의 개인정보보호에 관한 법제적 기준과 처리과정의 기준을 중심으로 주요국가의 추진사례를 검토하였고, 이를 중심으로 국내에 적용하여 개선방안으로 제시하였다. 이와 관련하여, 법제적 기준에서는 인공지능서비스 확대에 따른 개인정보보호 법률의 재정비, 인공지능서비스의 개발 및 제공에서의 책임과 원칙 준수, 인공지능서비스로 인한 개인정보침해 및 보안위협 등으로부터의 위험관리체계 운영 등이 요구된다. 처리과정의 기준에서는 첫째, 전처리 및 정제에 관해서 데이터셋 참조모델 표준화, 데이터셋 품질관리, AI애플이케이션의 자발적 라벨링이 필요하며, 둘째, 알고리즘 개발 및 활용에서는 알고리즘의 명확한 범위규정과 그에 대한 규제를 마련하여 적용할 필요가 있다. 특히, 국내의 안전한 인공지능서비스를 제공하기 위해서는 비식별조치 외에 우리나라에 적합한 개인정보보호 개선과제로 적용해 나가야 할 것이다. 따라서, 본 연구를 바탕으로 향후 인공지능서비스에서의 개인정보보호를 위한 프레임워크를 도출하는 연구를 하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권11호
• /
• pp.21-31
• /
• 2021

최근 코로나(Covid-19)의 영향으로 스마트 헬스케어 관련 산업과 비대면 방식의 원격 진단을 통한 질환 분류 예측 연구의 필요성이 증가하고 있다. 일반적으로 호흡기 질환의 진단은 비용이 많이 들고 숙련된 의료 전문가를 필요로 하여 현실적으로 조기 진단 및 모니터링에 한계가 있다. 따라서, 간단하고 편리한 청진기로부터 수집된 호흡음을 딥러닝 기반 모델을 활용하여 높은 정확도로 분류하고 조기 진단이 필요하다. 본 연구에서는 청진을 통해 수집된 폐음 데이터를 이용하여 이상 호흡음 분류모델을 제안한다. 데이터 전처리로는 대역통과필터(BandPassFilter)방법론을 적용하고 로그 멜 스펙트로그램(Log-Mel Spectrogram)과 Mel Frequency Cepstral Coefficient(MFCC)을 이용하여 폐음의 특징적인 정보를 추출하였다. 추출된 폐음의 특징에 대해서 효과적으로 분류할 수 있는 병렬 합성곱 신경망 네트워크(Parallel CNN network)모델을 제안하고 다양한 머신러닝 분류기(Classifiers)와 결합한 스태킹 앙상블(Stacking Ensemble) 방법론을 이용하여 이상 호흡음을 높은 정확도로 분류하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 96.9%의 정확도로 이상 호흡음을 분류하였으며, 기본모델의 결과 대비 정확도가 약 6.1% 향상되었다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.76-83
• /
• 2022

최근 IT기술이 발달함에 따라 다양한 생체신호 측정 기기에 대한 연구 및 관심이 높아지고 있는 이유 중 하나로 고령사회가 본격화됨에 따라 IT 관련 기술을 이용한 고령 인구에 대한 연구가 지속해서 발전되고 있다. 본 논문은 초고령사회에 접어들면서 빠르게 발전하고 있는 노인층을 대상으로 한 의료서비스 영역 중 하나인 생활 패턴 감지와 낙상 감지 알고리즘 개발에 관한 것이다. 3축 가속도 센서와 심전도 센서를 이용한 시스템을 구성하여 데이터를 수집한 뒤 데이터를 분석하는 과정으로 진행하였고 실제 연구 결과로부터 행동 패턴의 분류가 가능함을 제안한다. 본 논문에 의해 구현된 인체 활동 모니터링 시스템의 유용성을 평가하기 위하여 자세 변화, 보행속도의 변화 등 다양한 조건에서 실험을 수행하여 인체의 중력 가속도와 인체 활동 정도를 반영하는 신호크기 범위 및 신호 벡터크기 파라미터를 추출하였다. 그리고 이들 파라미터값에 의해 피검자의 상태에 따라 판별이 가능하였다.

• 대한한방부인과학회지
• /
• 제36권4호
• /
• pp.96-120
• /
• 2023

Objectives: This study reports the findings that support the efficacy of herbal medicine (HM) for premenstrual syndrome (PMS). Methods: We conducted meta-analysis of findings from randomized controlled trials (RCTs) for PMS treated with HM. The articles were published before July 2022, located using 9 databases (Pubmed, EMBASE, Cochrane Library, CINAHL, CNKI, CiNii, SCIENCE ON, KoreaMed, OASIS). Results: We observed 2,034 studies, of which 23 RCTs met our inclusion criteria. The risk of bias in the included studies was relatively unclear or high. Meta-analysis of 3 RCTs showed that HM group had a significantly higher total effective rate than the western medicine group (RR 1.20 [95% CI 1.06, 1.36, p=0.004]). Meta-analysis of 1 RCT showed that HM group had a significantly lower symptom score (MD -3.04 [95% CI -5.36, -0.72, p=0.01]), while there was no significant difference in daily record of severity of problems scale (MD -20.52 [95% CI -49.33, 8.29, p=0.16]). Conclusions: HM significantly improved PMS symptoms than general treatment and no serious adverse events were reported. However, the evidence on the effectiveness and safety of HM for PMS was not enough to provide reliable results due to the small number and low quality of included studies. We believe that rigorous RCTs will lead to more reliable evidence of the intervention.