• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제53권3호
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• pp.392-396
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• 2010

목 적 : 철 결핍 빈혈과 열성경련은 6개월-2세 사이에 호발하며 철 결핍 빈혈은 영아에서 다양한 신경학적 장애를 일으키고 열성경련은 간질과 관련이 될 수 있다. 그러나 이들의 연관관계에 대해서는 상반된 보고가 있어 그 관련성을 규명하고자 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 2007년 1월 1일부터 2009년 7월 31까지 원광대학교병원 소아청소년과에 입원치료 받은 9개월에서 2세사이의 발달 지연이나 신경학적 결함 및 중추신경계 감염이 없는 열성 경련 환아 100명과 열성 경련이나 이전의 경련 병력이 없이 발열 증세를 보인 100명을 대조군으로 선정하여 의무 기록지를 이용하여 후향적으로 조사하였다. 결 과 : 열성경련 군과 대조군, 단순 열성경련 군과 복합 열성 경련 군 사이의 평균 연령, 성별, 원인질환별 차이는 없었다. 복합 열성경련 군에서 단순 열성경련 군에 비해 총 경련 횟수, 내원시 경련 시간과 횟수가 의의 있게 높았으며, 경련 시 최고 체온과 전체 열 발생 기간은 높았으나 통계적 차이는 없었다. 철 결핍 빈혈은 열성경련 군에서 39%로 대조군의 28%에 비해 많았으나 의미 있는 차이는 없었다. 평균 적혈구 용적, 평균 적혈구 혈색소는 열성경련 군에서 높았으나 차이는 없었고, 열성경련 군에서 평균 적혈구 혈색소 농도는 의미 있게 높고 적혈구 분포 폭은 낮았다. 단순 열성경련 군과 복합 열성경련 군 사이에는 혈액학적 소견의 차이는 없었다. 단변량 분석에서 P 값 0.010 미만인 몇가지 인자들의 다변량 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과 열성경련 군에서 빈혈의 빈도가 의미 있게 높았다. 결 론 : 열성경련과 철 결핍 빈혈이 상호 관련성이 비록 단변량 분석 시에는 의미가 없었으나 다변량 분석에서 밀접한 관련성을 보여 주어 열성경련의 재발이나 악화를 막기 위해 적극적인 빈혈에 대한 평가와 치료가 필요할 것으로 사료된다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제30권1호
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• pp.75-88
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• 2005

본 연구는 지역사회에서 자립생활을 유지하기 위한 식생활지침을 확립하는데 기초자료를 제공할 목적으로 농촌지역 노인을 대상으로 식품섭취의 다양성과 일상생활수행동작(ADL) 및 도구적 일상생활수행동작(IADL)의 관련성을 분석하고자 하였다. 조사대상은 충청남도 금산군과 청양군 두 지역에 거주하고 있는 65세 이상 노인 439명(남자 196명, 여자 243명)을 대상으로 하였으며, 면접조사를 통해 조사대상의 인구사회학적 특성, 일상생활습관, 식품섭취 다양성, ADL 및 IADL 상태를 조사하였다. 조사는 2004년 6월에 실시하였으며 주요 결과는 다음과 같다. 1. 조사대상자의 식품종류별 섭취빈도를 보면, 어패류, 육류, 계란류, 해조류 및 유지류의 섭취는 남자가 여자보다 높은 비율을 보였으나, 우유 및 유제품류, 콩 및 콩제품류, 녹황색채소류, 감자류 및 과일류 섭취빈도는 여자가 남자보다 높은 비율이었다. 각 식품군에 대해서 "거의 매일 먹는다"라고 응답한 비율을 보면 녹황색채소류가 가장 높은 비율이었고, 다음으로 감자류, 콩 및 콩제품류, 과일류 등의 순위를 보였으나, 어패류, 육류, 계란류, 우유 및 유제품류, 해조류 등은 매우 낮은 비율을 보였다. 2. 전체 조사대상자의 식품섭취 다양성 점수 분포를 보면, 1~3점이 68.3%, 4~6점이 23.2%, 7~10점이 8.4%의 분포를 보여 점수가 높은 군일수록 비율이 낮아졌으며, 남자보다 여자에서, 75세 이상 군보다 74세 이하 군에서, 학력이 높아질수록, 독신으로 사는 경우보다 부부가 함께 살거나 가족과 함께 생활할수록, 월수입이 높을수록, 좋은 일상생활습관을 갖고 있는 군에서 식품섭취 다양성 점수가 높았다. 3. 조사대상자의 ADL과 IADL 상태를 보면 정상범위 노인군(normal-range group)이 각각 93.2%, 72.9%의 분포였으며, 기능장애 노인군(impaired ADL group)이 6.8%, 27.1% 분포였다. 한편 남자보다 여자에서, 74세 이하 군보다 75세 이상 군에서, 학력이 낮을수록, 독신보다는 부부세대나 가족과 함께 사는 경우, 월수입이 낮을수록, 좋지 않은 일상생활습관 군에서 기능장애 노인군의 비율이 높았다. 4. 조사대상자의 식품섭취 다양성에 따른 ADL과 IADL의 관계를 보면 식품섭취 다양성 점수가 높은 군일수록 정상범위 노인군의 비율은 높아지는 반면, 기능장애 노인군의 비율은 낮아지는 경향이었으며, ADL에서는 통계적인 유의한 차이는 인정되지 않았으나 IADL에서는 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 5. ADL과 IADL을 종속변수로, 식품다양성 점수 군을 설명변수로 하여 다중로지스틱회귀분석을 실시한 결과 ADL 기능장애노인군의 상대위험도는 식품다양성 점수 4~6점군에서 0.84, 7~10점군에서 0.63으로 점수가 높아질수록 낮아졌으나 통계적인 유의성은 없었다. IADL 기능장애노인군의 상대위험도는 식품다양성 점수 4~6점군에서 0.52(p<0.01), 7~10점군에서 0.41(p<0.05)로 점수가 높아질수록 낮아졌으며 통계적으로도 유의한 차이가 인정되었다. 이상의 결과는 식품섭취의 다양성이 낮을수록 일상생활기능이 저하됨을 알 수 있으며, 식품섭취의 다양성이 일상생활기능과 관련성이 있음을 시사하고 있다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제47권3호
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• pp.181-188
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• 2022

당뇨병 발생에는 생활습관이나 생활환경과 관련된 다양한 원인들이 있는데 최근 연구에서 중금속에 많이 노출된 사람에서 당뇨병 발생 및 당뇨병의 악화가 늘어났다는 역학적 연구가 많이 발표되고 있다. 이에 국내 대규모 철강공업단지를 가진 일개 도시 지역 주민을 대상으로 당화혈색소와 체내 중금속의 상관성을 파악하고자 하였다. 2008~2009년 연구대상 총 414명에 대한 설문조사와 생체시료를 채취하였다. 설문은 성별, 연령, 인구학적 특성, 흡연, 음주, 직업, 당뇨진단 유무 등의 항목으로 구성하였다. 혈액을 채취하여 HbA1c, 혈중 납 농도를 측정하였고, 소변을 채취하여 요중 카드뮴, 무기비소, 수은 농도를 측정하였다. HbA1c는 6.5%기준으로 미만군과 이상군으로 분류하였다. 각 중금속별 10분위수부터 90분위수 농도에 해당하는 기준으로 미만군과 이상군 등 두 군을 분류하였다. 당뇨관련검사 결과 HbA1c 6.5% 기준으로 이상군은 남자 14(9.9%)명, 여자 17(6.2%)명이었다. 혈중 납의 기하평균 농도는 2.48 (1.80) ㎍/dl, 요중 카드뮴의 기하평균농도는 1.20 (2.26) ㎍/g creatinine, 요중 무기비소의 기하평균농도는 12.08 (1.80) ㎍/g creatinine, 요중 수은의 기하평균농도는 1.63 (2.23) ㎍/g creatinine 이었다. 연령, 지역, 성별, 흡연으로 보정하였을때 요중 카드뮴 농도 30분위수 이상군이 미만군에 비하여 교차비 5.26(95% 신뢰구간 : 1.44~19.17)으로 유의하게 높았다. 납, 무기비소, 수은은 HbA1c(6.5% 기준) 변수와의 교차분석에서 유의한 분포 차이는 없었다. 여러 요인을 보정하고도 요중 카드뮴과 HbA1c의 유의한 양의 상관관계를 파악하였고, 특히 유의한 상관관계를 보인 요중 카드뮴 농도의 특정 컷오프 값을 찾아내어 이를 통해 우리나라에 적합한 생물학적 노출값 설정의 참고자료로 활용될 수 있다는 점에서 의의가 있다고 생각한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제24권3호
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• pp.363-372
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• 1991

백혈구수와 고혈압과의 관계를 알아보기 위해 1985년에 일부 농촌 거주자와 1986년에 일부 도시 거주자를 대상으로 혈액학적인 검사와 장기별로 기능검사를 통해서 건강선별조사를 했던 자료를 이용했다. 농촌거주자는 1985년에 경상북도 경산군에서 남자 206명, 여자 203명을 마을, 통, 반을 기준으로 다단계 집락추출법으로 추출했다. 도시 거주 대상자는 1985년 12월에 대구시에 거주하고 있는 20세 이상의 주민의 성별, 연령별 구성비율에 부합되게 농촌과 같은 표본추출방법으로 600명을 선정했으나 600명중 384명만이 본 조사에 응해주어서 나머지 인원은 피보험대상자들의 정기 신체검사를 위해 대학병원 건강관리과에 내원한 사람들 중에서 성, 연령을 짝지어서 추출했다. 이들 자료에서 백혈구수 측정이 빠진 사람, 고혈압력을 포함한 질병 유소견자와 검사상 극도의 비정상적인 수치를 보이는 자들을 농촌 거주자에서 36명 (8.8%), 도시 거주자에서 29명 (4.8%)을 제외시켜서 최종분석에 이용된 자는 도시가 571명, 농촌이 373명이었다. 백혈구수 측정은 ELT-8 Laser shadow method 를 이용했으며 단위는 $cells/mm^3$ 였다. 혈압 측정은 Aneroid 혈압계를 사용해서 표준화한 후 측정했다. 고혈압자의 정의는 수축기혈압 140 mmHg/확장기혈압이 90 mmHg 이상인 자로 했다. 농촌과 도시를 합한 총대상자에대해 고혈압자와 정상 혈압자간의 백혈구수의 평균을 비교하면 정상 혈압자에서 $6490.61{\pm}1941.32$, 고혈압에서 $6965.93{\pm}1997.01$로서 고혈압자에서 백혈구수의 평균이 통계적으로 유의하게 더 높았으며 (P=0.00), 농촌에서 동일한 방향의 유의한 차이를 보였다 (P=0.03). 그 외의 거주지와 성별로 층화한 각 층에서는 유의한 평균차이를 보이는 결과는 없었다. 총대상자에서 백혈구수 1/5분위수를 기준으로 했을 때 2/5분위수의 비차비가 0.99 (95% confidence interval, CI 0.62-1.59), 3/5분위수가 1.41 (95% CI 0.90-2.21), 4/5분위수가 1.76(95% CI 1.14-2.72), 5/5분위수가 1.80 (95% CI 1.15-2.82)로서 백혈구수가 증가 함에따라 고혈압의 유병율이 일정하게 상승하는 것을 알 수 있었으며 경향분석에서도 유의한 경향($X^2_{trend}=5.53,\;df=1,\;P<0.05$)을 나타내었다. 나머지 층에서는 유의한 비차비도 없었으며 유의한 경향 역시 보이지 않았다. 그러나 거주지와 성별로 층화한 각 층에서 연령, 흡연과 음주량을 다중지수회귀분석으로 통제를 했을 때 단일분석시 통계적인 유의성을 보였던 전체 대상자의 비차비는 통계적으로 유의하지 않게 되었고 그 크기 역시 작아지고 불안정해졌다. 전체적으로 비차비의 크기가 조금씩 줄었으며 경향분석에서도 유의한 경향을 보인 층은 없었다. 이러한 사실은 백혈구수와 고혈압과의 가설을 처음으로 제시했던 Friedman등의 연구가 고혈압의 예측변수를 찾기위해 800여개의 변수와 고혈압발생과의 관계를 보는 과정에서 우연히 발견된 통계적인 1종오차의 결과 일지도 모른다는 것을 시사해주는 결과이다.