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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
본 연구의 목적은 한국복지패널데이터의 흡연음주 현황과 관련 건강위험요인을 연구분석 하는 데 있다. 성, 연령, 외래의료이용횟수, 주관적 건강수준, 흡연수준, 음주수준, 우울증상, 저소득 등이 주요 분석변수였다. 복지패널데이터에 있는 건강변수가 제한된 관계로 분석도 제한적으로 실시되었다. 흡연율은 성별 차이가 컸고, 특히 연령이 젊을수록 높았으며, 저소득 층에서 더 높았다. 20-29세 연령층의 경우 흡연율이 일반계층은 23.3%였고, 저소득층에서는 25%였다. 20대 남성흡연율은 일반가구 48.1%, 저 소득가구 47.4%로 큰 차이가 없었으나 30대에서는 일반가구 60.7%, 저 소득가구 71.0%로 가장 큰 차이를 나타내었다. 여성의 경우 전 연령층에서 저 소득층이 흡연율이 높았고 50대에서 일반가구 3.9%, 저 소득가구 10.5%로 가장 큰 차이를 나타내었다. 음주율 특성을 보면 일반가구에서 음주율은 오히려 높게 나타났는데, 일반가구는 전혀 안마신다는 비율이 36.7%, 저 소득가구는 58.4%였다. 흡연과 고위험 음주문제 모두에서 성별, 연령과 교육수준, 소득계층 등의 인구사회학적 변수가 유의한 영향요인인 것으로 분석되었다. 남성, 이십대 및 삼십대 연령층, 고졸이하의 학력, 저소득 가구일수록 건강위험요인의 정도가 높은 것을 알 수 있었다. 전반적으로는 여성의 건강이 더 안 좋다. 저소득층 여성의 흡연율은 일반가구 여성의 흡연 율보다 높은 것으로 나타났다. 저소득층일수록 건강위험행동을 경험하고, 더 많은 의료서비스 경험이 있는 것으로 나타났다. 한편 보건소 이용경험은 저소득층은 4.6%, 일반계층은 1% 정도였다. 2005년도의 건강영양조사결과에서도 건강수준이나 활동제한의 정도가 각 연령별로 분석해도 저소득층일수록 더 안 좋은 상태인 것으로 나타난 바 있다. 본 연구에서 흡연과 음주와 관련된 심리적 요인과 소득수준의 요인이 유의한 영향력이 있음을 알 수 있었다. 특히 건강위험행동과 관련하여 개인의 심리적 요인에 대하여 향후 심층적인 연구를 할 필요가 있다. 사회경제적 어려움으로 인하여 개인이 경험하는 우울과 같은 심리적 요인이 건강위험행동을 지속하게 하는 요인이 될 수 있기 때문이다.
본고는 4차 산업의 발전과 함께 빅데이터, 정보통신기술, 사물인터넷, 사물통신, 인공지능 등을 활용하여 도시경쟁력을 강화하기 위한 방안으로 스마트시티에 대한 관심과 욕구가 점점 증대하고 관련기술도 발전하고 있는 상황에서 스마트웰페어시티에 관한 구상을 전제로 어떠한 방법을 통해 이러한 목표를 달성할 것인가, 다시 말해서 최소한 보건·의료·복지 등 돌봄영역에서의 스마트웰페어시티를 구상하고 그것이 실현가능한지에 대해 살펴보는데 그 목적이 있다. 이러한 인식에서 본고에서는 종래부터 논의되어 왔던 스마트시티의 개념과 영역 및 현재까지의 논의와 사회보장·사회복지에의 접목에 관한 문제나 한계 등에 대해 살펴보고, 이를 기초로 스마트웰페어시티의 개념을 도출하고자 하였다. 그리고 그 실현을 위한 방안으로서의 사회보장플랫폼의 요소와 특성을 파악하고 스마트시티 중 특히 돌봄영역을 중심으로 그 적용가능성에 대해 살펴보았다. 나아가 정책적·제도적 개선방안으로서 표준화, 개인정보 및 공공데이터의 활용, 사회보장정보시스템을 중심으로 하는 제도적 개선방안에 대해 논의를 전개하였다. 이러한 논의는 우리 사회가 지향하고자 하는 디지털 기반의 커뮤니티 케어, 나아가 스마트웰페어시티를 구현하는데 나름의 중요한 의미를 부여하는 것이라고 판단된다. 특히 본고의 특성상 행동설계 및 7하 원칙 등을 기반으로 하는 사회보장플랫폼에 대해서는 스마트시티 중 보건·의료·복지분야에 한정하여 다루었다는 점을 감안할 때 이 외의 다른 영역에도 미칠 영향에 대해서는 또 다른 측면에서의 연구가 필요하며, 여기에 다양한 방면에서의 기술 등의 접목과 활용, 그리고 이에 따라 우리 사회에 미칠 영향이나 변화의 정도 등에 대해서도 고려할 필요가 있을 것으로 사료된다. 본고에서 다루고 있는 내용들이 스마트시티 뿐 아니라 사회보장·사회복지체계 등에 관한 방향과 흐름, 미래상을 제시하고, 이를 기반으로 분야별·영역별 보완과 정비를 통해 삶의 질 향상이라는 취지와 목표를 실현하는데 조금이나마 기여할 수 있기를 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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