• 보건행정학회지
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• 제33권1호
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• pp.3-18
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• 2023

Background: A chronic disease management program including patient education, recall and remind service, and reduction of out-of-pocket payment was implemented in Korea through a chronic care model. This study aimed to assess the effect of a community-based intervention program for improving medication adherence of patients with diabetes mellitus in rural areas of Korea. Methods: We applied a non-equivalent control group design using Korean National Health Insurance Big Data. Hongcheon County has been continuously adopting this program since 2012 as an intervention region. Hoengseong County did not adopt such program. It was used as a control region. Subjects were a cohort of patients with diabetes mellitus aged more than 65 years but less than 85 years among residents for 11 years from 2010 to 2020. After 1:1 matching, there were 368 subjects in the intervention region and 368 in the control region. Indirect indicators were analyzed using the difference-in-difference regression according to Andersen's medical use model. Results: The increasing percent point of diabetic patients who continuously received insurance benefits for more than 240 days from 2010 to 2014 and from 2010 to 2020 were 2.6%p and 2.7%p in the intervention region and 3.0%p and 3.9%p in the control region, respectively. The number of dispensations per prescription of diabetic patient in the intervention region increased by approximately 4.61% by month compared to that in the control region. Conclusion: The intervention program encouraged older people with diabetes mellitus to receive continuous care for overcoming the rule of halves in the community. More research is needed to determine whether further improvement in the continuity of comprehensive care can prevent the progression of cardiovascular diseases.

• 응용통계연구
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• 제37권3호
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• pp.323-338
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• 2024

본 연구는 한국 프로배구 리그를 체계적으로 분석하고 대표적인 머신러닝 분류 방법을 활용하여 경기 결과를 예측하고자 한다. 이를 위해 2012/2013 시즌부터 2022/2023 시즌까지의 남자 프로배구와 여자 프로배구 리그 경기 데이터를 수집하였으며, 이 데이터는 경기 세부 내용을 상세하게 포함하고 있다. 데이터는 각 경기를 두 팀으로 분리한 경우와 홈팀을 기준으로 상대팀과의 성과 차이로 데이터를 가공한 경우로 두 가지 다른 데이터 구조를 모델에 적용했다. 이를 통해 남자 프로배구와 여자 프로배구 각각에 대해 총 4개의 예측 모형을 구축했다. 경기 종료 전에는 모형에서 사용하는 세부 변수 값들을 알 수 없기 때문에, 오늘 경기 직전까지의 3~4 경기의 결과를 전처리하여 이를 변수로 사용했다. 본 연구에서는 Decision Tree, Logistic Regression, Bagging, Random Forest, Xgboost, Adaboost, Light GBM 같은 다양한 머신러닝 기법을 분류에 활용하여, Random Forest를 사용한 모델이 가장 우수한 예측 성능을 보였다. 최종 선택한 모형에 대해 변수 중요도 그림과 부분 의존도 그림을 확인한 결과 성별과 데이터 구조에 따라 중요한 변수들이 다른 것으로 나타났지만, 공통적으로 세트 성공 수, 블로킹 득점, 범실 개수가 가장 중요한 변수임을 알 수 있었다. 본 승패 예측 모델은 사후적 예측이 아닌 경기 종료 전 사전 예측이 가능한 모형이라는 점에서 차별성을 가지며, 우리의 분석이 한국 프로배구 팀들에게 전략적 추론이 될 수 있을 것이라 기대한다.

• 구강회복응용과학지
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• 제40권3호
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• pp.142-148
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• 2024

목적: 본 연구의 목적은 전악 고정성 보철치료 조건에서 임시 보철물로 확립된 상하악의 관계를 구강스캐너를 통하여 교합스캔을 채득하고 디지털 방식으로 마운팅할 때 교합면간기록의 정확성을 조사하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 덴티폼 모형을 사용하여 교합기에서 최대 교두간 접촉위로 부착한 후 상악 전체 치아를 삭제하였다. 임시 보철물을 제작하고 교합 조정을 시행하였다. 삭제한 악궁을 스캔한 뒤, 전치부 혹은 구치부 교합스캔을 통해 디지털 마운팅을 시행하였다. 위치된 교합면간기록의 정확성을 3차원적인 위치 편차와 교합평면의 각도 오차를 통해 평가하였다. 이후 부분 무치악 모델에서도 동일한 절차를 반복하여 디지털 교합면간기록의 정확성을 평가하였다. 통계에는 Kruskal-Wallis 검정과 Mann-Whitney U 검정이 이용되었고, 유의수준은 0.05로 설정하였다. 결과: 디지털 방식으로 설정된 교합면간기록에서 치아 정중부의 위치 오차는 스캔 영역과 잔존 치아 조건에 따라 유의한 차이가 없었다(P = 0.53). 교합평면의 각도 오차는 전치부를 중첩 영역으로 사용했을 때 크게 나타났으며, 양측 구치부를 중첩 영역으로 사용한 경우 작은 오차값을 보였다(P < 0.001). 결론: 전악 고정성 보철 치료 시 임시 보철물로 확립된 상하악 관계를 디지털 방식으로 마운팅을 할 때 양측 구치부 교합 스캔 자료를 사용하는 것이 추천된다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권10B호
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• pp.946-961
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• 2008

본 연구는, IT중소기업에 대한 기술혁신 지원사업이 본래의 정책목표에 맞게 운용되고 있는지를 확인하고, 개선된 사업구조로의 재구축을 위한 정책적 제안을 도출하는 것을 목적으로 한다. 첫째, 기술혁신 지원사업의 수혜대상 IT중소기업군과 비수혜기업군의 대응표본을 비교하여, 정책목표에 부합된 맞춤형 지원의 실시여부를 검토한다. 둘째, 사업년도 경과에 따른 IT중소기업 기술혁신 지원사업별 포지셔닝 (positioning)의 추이를 사업 포트폴리오분석 (business portfolio analysis)을 응용하여 조사한다. 셋째, 기술혁신 지원사업간 '공동참여연결망' (affiliation network) 행렬을 정의 작성한 후, 다차원척도법 (multidimensional scaling method)을 활용한 IT중소기업 기술혁신 지원사업간 연관성에 대한 분석을 시도한다. '07년 정보통신부 (MIC)의 IT중소기업 기술혁신 지원사업으로서 14개 관리기관이 보유한 31개 지원사업의 '03-'06년 4개 사업년도 수혜기업 8,994개 및 한국정보통신산업협회 (KAIT) IT기업 DB에서 '03-'06년 4개 사업년도중 수혜기록이 전혀 없는 18,354개 비수혜기업중, '03년 기준 2-5년의 기업업력을 갖는 비수혜기업 8,035개가 대응표본으로 추출되어 분석된다. 분석결과; 1) 최근까지 본래의 정책목표에 부합하는 IT중소기업들이 수혜기업으로 적합하게 선정된 것으로 검토되었다; 2) 하지만, 사업년도 경과에 따라 (1) 지원시점 기업업력 및 매출액은 함께 증가하고, (2) 지원시점 무형자산비율 감소 및 영업이익률 증가와 같은 뚜렷한 추이가 감지되기에, 창업 초기 IT중소기업에 대한 '출발기금' (seed money) 제공의 역할은 점진적으로 약화되는 것으로 조사되므로, 이에 대한 적시의 조치가 필요하다; 3) 한편, 다차원척도법의 모형 적합도가 낮긴 했지만, 직접지원사업과 비교할 때 간접지원사업의 경우 상대적으로, 기술혁신 지원사업간 연관성이 더 클 가능성이 있을 것으로 판단되었다.

• 한방재활의학과학회지
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• 제31권4호
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• pp.105-116
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• 2021

Objectives Lumbar herniated intervertebral disc (L-HIVD) is common disease in which Western-Korean collaborative treatment is performed in Korea. This study aimed to analyze Western-Korean collaborative treatment utilization of Korean patients with L-HIVD using Health Insurance Review & Assessment Service's Patients Sample Data. Methods This study used the Health Insurance Review & Assessment Service-National Patient Sample (HIRA-NPS) in 2018. Claim data of L-HIVD patients were extracted. The claim data were rebuilt with the operational concept of 'episode of care' and divided into Korean medicine episode group (KM), Western medicine episode group (WM) and collaborative treatment episode group (CT). General characteristics, medical expenses and healthcare utilization were analyzed. In addition, the difference of average visit day and average medical expenses between non-collaborative group (KM plus WM) and CT were analyzed by the propensity score matching method. Results A Total of 64,333 patients and 365,745 claims were extracted. The number of episodes of WM, KM and CT was 69,383 (92.97%), 3,903 (5.23%), and 1,341 (1.80%) respectively. The frequency of collaborative treatment episode was higher in women and the age of 50s. The most frequently described treatment in CT was acupuncture therapy. As a result of the propensity score matching, the number of visit days and medical expenses in the collaborative treatment group was higher than in the non-collaborative group. Conclusions The analysis of healthcare utilization of Korean-Western collaborative treatment may be used as basic data for establishing medical policies and systematic collaborative treatment model in the future.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.221-241
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• 2018

지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.227-245
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• 2023

기존 유통기업과 플랫폼을 중심으로 한 신생기업들이 언택트 쇼핑에서 만나면서, 언택트 쇼핑 안에서 기업들의 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. 이러한 상황에서 기업들은 자사만의 확실한 전략이 필요하다. 언택트 쇼핑에서 전략을 수립하기 위해서는 '고객경험'을 살펴보는 것이 매우 중요하다. 고객경험은 소비자가 기업이나 브랜드 등을 서비스 접점에서 만나 경험하는 모든 과정을 의미한다. 이 과정에서 소비자는 해당 기업과 브랜드를 지속이용 할 것인지를 판단한다. 본 연구는 언택트 쇼핑의 고객경험을 경험 품질을 통해 살펴보고, 기대일치 모델에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 본 연구의 중요한 결과는 다음과 같다. 첫째 상호작용품질, 정보품질, 결과품질이 기대일치에 영향을 미치는지 살펴본 결과 상호작용품질을 제외한 모든 품질이 기대일치에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째 상호작용품질, 정보품질, 결과품질이 지각된 유용성에 영향을 미치는지 살펴본 결과 역시, 상호작용 품질을 제외한 모든 품질이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결과를 살펴보면 정보품질이 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 언택트 쇼핑을 이용하는 소비자의 기대일치, 지각된 유용성 등을 충족하기 위해서는 정확하고 적합한 정보를 제공하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 다음으로 기대일치 모델 내에서 기대일치가 지각된 유용성에 영향을 미치는지 살펴본 결과, 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 또한 기대일치가 이용만족에도 영향을 미친다는 것을 알 수 있으며, 지각된 유용성이 이용만족에도 지지 되는 것을 확인 할 수 있다. 따라서 언택트 쇼핑에 관련된 고객경험 전략을 수립할 때 정보품질, 기대일치, 지각된 유용성이 가장 중요한 요인이기 때문에 이를 중심으로 관련된 전략을 수립하는 것이 필요하겠다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.149-161
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• 2014

공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한환경공학회지
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• 제36권3호
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• pp.162-171
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• 2014

본 연구에서는 수질오염총량제의 토지계 발생부하량 산정 방식에서의 지목 단순화로 인한 불확실성을 분석하고, 23 개 중분류 토지피복도를 기존 산정방식에 적용하여 지목 확장을 할 수 있도록 개선하였으며 이를 L-THIA 모형을 이용하여 검증하였다. 진위천 유역에 대하여 지목이 단순화된 기존 방식(시나리오 1)과 23개 중분류 토지피복도를 이용한 방식(시나리 오 2)으로 산정된 TP 부하량을 비교한 결과 기존 방식의 불확실성이 높다는 것이 나타났으며, 시나리오 2에 의한 분석 결과 같은 대지 분류에 속하는 토지피복들에서 T-P 발생부하량의 편차가 3.45 kg/day~56.69 kg/day로 약 16배의 차이를 보였다. 시 나리오 2를 수질오염총량제에 적용할 수 있도록 23개 중분류 토지피복을 지적도 기반 지목으로 매칭하여 TP 발생부하량을 산정하였다(시나리오 3). 개선된 방식(시나리오 3)의 토지계 T-P 발생부하량 산정의 정확도를 검증하기 위해 L-THIA 모형의 결과와 비교하였으며 모형 예측 대비 약 10% 정도로 차이가 매우 적게 나타났다. 본 연구결과는 향후 수질오염총량제의 토 지계 발생부하량 산정의 정확도를 높이는데 있어 기초자료로 사용될 수 있을 것이라 기대된다.