• Journal of Acupuncture Research
• /
• 제38권3호
• /
• pp.192-199
• /
• 2021

Background: In this retrospective study, we aimed to determine which diagnostic tests were associated with an improvement in Bell's palsy symptoms. Methods: There were 30 patients who visited Kyung Hee University Korean Medicine Hospital from April 1, 2017 to February 29, 2020, and who received East-West collaboration treatment for Bell's palsy. The tests included electroneurography (ENoG), electromyography (EMG), hematology, and heart rate variability (HRV) results which were used to determine if any test correlated with improvement of Bell's palsy symptoms. Results: The initial severity of symptoms did not correlate with the tests performed, with the exception of mean corpuscular hemoglobin concentration (p = 0.013). For both ENoG for oculi degeneration and mean EMG tests, the rate of nerve degeneration showed a significant negative correlation with the improvement of Bell's palsy symptoms. Amongst the HRV test indicators, the square root of the mean of the sum of the squares of differences between the adjacent normal R-R wave interval, the standard deviation of intervals, total power, very low frequency, and high frequency of the wave was negatively correlated with improvement of Bell's palsy symptoms. Similarly, glycosylated hemoglobin Type A1c (HbA1c) and erythrocyte sedimentation rate (ESR) showed a negative correlation with improvement of symptoms of Bell's palsy. With the exception of HbA1c and ESR, the remaining hematology test results showed no significant difference when comparing before and after treatment. Conclusion: ENoG, EMG, HRV test, HbA1c, and ESR negatively correlated with improvements in Bell's palsy symptoms and may determine the prognosis of Bell's palsy.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권7호
• /
• pp.485-493
• /
• 2021

지하수는 지표수와 함께 용수로 사용가능한 중요한 수자원이며 특히 섬 지역의 경우 전체 수자원 중 지하수의 이용 비율이 상대적으로 높기 때문에 안정적인 이용을 위해 지하수위 변동성에 대한 연구는 필수적이다. 지하수위 변동성의 예측 및 분석을 위해 인공지능 모델을 활용한 연구들이 지속적으로 증가하고 있으나 지하수위 예측결과의 적절성을 판단할 수 있는 평가기준을 제시한 연구는 충분하지 않다. 본 연구에서는 허용가능한 지하수위 예측오차의 범위를 제시하기 위해 과거 20년 동안 전 세계 다양한 지역을 대상으로 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측한 연구결과들을 종합적으로 분석하였다. 그 결과 관측지하수위의 변동성이 커질수록 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측오차는 증가하였다. 따라서 관측지하수위 최대변동폭과 예측오차 간의 상관성과 기존 연구들에서 제시한 평가지수들을 고려하여 평가기준을 산정하였으며, 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절한 평가기준은 도출된 선형회귀식에 의한 평균제곱근오차 또는 최대오차 이하이거나, NSE ≥ 0.849 또는 R² ≥ 0.880 이다. 이 허용가능한 오차범위는 인공지능 모델을 활용한 지하수위 예측결과의 적절성 판단을 위한 참고자료로 사용할 수 있다.

• Wind and Structures
• /
• 제36권4호
• /
• pp.237-247
• /
• 2023

The emergence of high-rise buildings has necessitated frequent structural health monitoring and maintenance for safety reasons. Wind causes damage and structural changes on tall structures; thus, safe structures should be designed. The pressure developed on tall buildings has been utilized in previous research studies to assess the impacts of wind on structures. The wind tunnel test is a primary research method commonly used to quantify the aerodynamic characteristics of high-rise buildings. Wind pressure is measured by placing pressure sensor taps at different locations on tall buildings, and the collected data are used for analysis. However, sensors may malfunction and produce erroneous data; these data losses make it difficult to analyze aerodynamic properties. Therefore, it is essential to generate missing data relative to the original data obtained from neighboring pressure sensor taps at various intervals. This study proposes a deep learning-based, deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to restore missing data associated with faulty pressure sensors installed on high-rise buildings. The performance of the proposed DCGAN is validated by using a standard imputation model known as the generative adversarial imputation network (GAIN). The average mean-square error (AMSE) and average R-squared (ARSE) are used as performance metrics. The calculated ARSE values by DCGAN on the building model's front, backside, left, and right sides are 0.970, 0.972, 0.984 and 0.978, respectively. The AMSE produced by DCGAN on four sides of the building model is 0.008, 0.010, 0.015 and 0.014. The average standard deviation of the actual measures of the pressure sensors on four sides of the model were 0.1738, 0.1758, 0.2234 and 0.2278. The average standard deviation of the pressure values generated by the proposed DCGAN imputation model was closer to that of the measured actual with values of 0.1736,0.1746,0.2191, and 0.2239 on four sides, respectively. In comparison, the standard deviation of the values predicted by GAIN are 0.1726,0.1735,0.2161, and 0.2209, which is far from actual values. The results demonstrate that DCGAN model fits better for data imputation than the GAIN model with improved accuracy and fewer error rates. Additionally, the DCGAN is utilized to estimate the wind pressure in regions of buildings where no pressure sensor taps are available; the model yielded greater prediction accuracy than GAIN.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.31-31
• /
• 2023

During December 2022, the northeast monsoon, which dominates the south and the Gulf of Thailand, had significant rainfall that impacted the lower southern region, causing flash floods, landslides, blustery winds, and the river exceeding its bank. The Golok River, located in Narathiwat, divides the border between Thailand and Malaysia was also affected by rainfall. In flood management, instruments for measuring precipitation and water level have become important for assessing and forecasting the trend of situations and areas of risk. However, such regions are international borders, so the installed measuring telemetry system cannot measure the rainfall and water level of the entire area. This study aims to predict 72 hours of water level and evaluate the situation as information to support the government in making water management decisions, publicizing them to relevant agencies, and warning citizens during crisis events. This research is applied to machine learning (ML) for water level prediction of the Golok River, Lan Tu Bridge area, Sungai Golok Subdistrict, Su-ngai Golok District, Narathiwat Province, which is one of the major monitored rivers. The eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, a tree-based ensemble machine learning algorithm, was exploited to predict hourly water levels through the R programming language. Model training and testing were carried out utilizing observed hourly rainfall from the STH010 station and hourly water level data from the X.119A station between 2020 and 2022 as main prediction inputs. Furthermore, this model applies hourly spatial rainfall forecasting data from Weather Research and Forecasting and Regional Ocean Model System models (WRF-ROMs) provided by Hydro-Informatics Institute (HII) as input, allowing the model to predict the hourly water level in the Golok River. The evaluation of the predicted performances using the statistical performance metrics, delivering an R-square of 0.96 can validate the results as robust forecasting outcomes. The result shows that the predicted water level at the X.119A telemetry station (Golok River) is in a steady decline, which relates to the input data of predicted 72-hour rainfall from WRF-ROMs having decreased. In short, the relationship between input and result can be used to evaluate flood situations. Here, the data is contributed to the Operational support to the Special Water Resources Management Operation Center in Southern Thailand for flood preparedness and response to make intelligent decisions on water management during crisis occurrences, as well as to be prepared and prevent loss and harm to citizens.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.177-186
• /
• 2019

본 연구는 스마트폰 과사용이 청소년의 건강과 학업에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 본 연구는 2017년도에 시행한 13차 청소년건강행태온라인조사의 원시자료를 이용하였다. 이 조사는 청소년(중학생과 고등학생) 64,991명을 대상으로 진행하였으며, 62,276명이 조사에 참여해 참여율 95.8%를 나타냈다. 연구자는 SPSS 22를 이용하여 빈도분석, 독립 t 검정, 카이제곱 검정, 피어슨 상관분석을 실시하였다. 연구결과, 청소년의 스마트폰 이용률은 62,276명 중 54,603명으로 87.7%로 나타났다. 스마트폰 사용목적은 메신저(1순위, 27.3%), SNS(2순위, 18.7%), 게임(3순위, 13.3%)으로 나타났다. 하루평균 스마트폰 사용시간은 206.68±194.73분으로 나타났다. 여학생이 남학생보다 스마트폰 사용시간이 유의하게 더 많았다. 스마트폰 사용시간이 206분 이상인 학생은 206분 미만인 학생보다 건강과 학업수행에 부정적인 결과를 나타냈다. 스마트폰 사용시간과 학업능력은 약한 상관 관계를 나타냈다(r=.245). 본 연구의 결과는 스마트폰 사용량이 높을수록 건강수준과 학업능력이 감소함을 알 수 있었고 저자는 이 결과에 대해 논의하였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.64-72
• /
• 2023

본 연구에서는 Cu 기판 위에 그래핀(graphene)을 전사하고 Cu 기판 위에 Sn-3.0Ag-0.5Cu 무연(Pb-free) 솔더페이스트를 도포한 후에, 리플로우 솔더링 공정 및 다양한 온도(125, 150, 175 ℃)에서 등온 시효 1000 h 동안 Cu 기판과 솔더 계면에서 발생하는 금속간화합물(intermetallic compound, IMC)의 형성과 성장 거동에 전사된 graphene의 미치는 영향에 대하여 보고하였다. Graphene이 계면에 존재하는 경우 graphene이 존재하지 않은 경우와 비교할 때, 솔더링 공정 및 시효 동안 형성되어 성장하는 Cu₆Sn₅과 Cu₃Sn IMC의 두께가 감소하는 것을 확인 할 수 있었다. 또한, 계면에 존재하는 전사된 graphene 층(layer)은 시효 온도와 시간에 따라 IMC들의 성장 거동과 관계된 Cu₆Sn₅과 Cu₃Sn IMC의 성장 속도 상수와 성장 속도 상수 제곱 값들도 크게 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• 화약ㆍ발파
• /
• 제9권1호
• /
• pp.3-13
• /
• 1991

발파에 의한 지반진동의 크기는 화약류의 종류에 따른 화약의 특성, 장약량, 기폭방법, 전새의 상태와 화약의 장전밀도, 자유면의 수, 폭원과 측간의 거리 및 지질조건 등에 따라 다르지만 지질 및 발파조건이 동일한 경우 특히 측점으로부터 발파지점 까지의 거리와 지발당 최대장약량 (W)간에 깊은 함수관계가 있음이 밝혀졌다. 즉 발파진동식은 $V=K{\cdot}(\frac{D}{W^b})^n{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (1) 여기서 V ; 진동속도, cm /sec D ; 폭원으로부터의 거리, m W ; 지발 장약량, kg K ; 발파진동 상수 b ; 장약지수 R ; 감쇠지수 이 발파진동식에서 b=1/2인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt{W}$를 자승근 환산거리(Root scaled distance), $b=\frac{1}{3}$인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$를 입방근환산거리(Cube root scaled distance)라 한다. 이 장약 및 감쇠지수와 발파진동 상수를 구하기 위하여 임의거리와 장약량에 대한 진동치를 측정, 중회귀분석(Multiple regressional analysis)에 의해 일반식을 유도하고 Root scaling과 Cube root scaling에 대한 회귀선(regression line)을 구하여 회귀선에 대한 적합도가 높은 쪽을 택하여 비교, 검토하였다. 위 (1)식의 양변에 log를 취하여 linear form(직선형)으로 바꾸어 쓰면 (2)式과 같다. log V=A+BlogD+ClogW ----- (2) 여기서, A=log K B=-n C=bn (2)식은 다시 (3)식으로 표시할 수 있다. $Yi=A+BXi_{1}+CXi_{2}+{\varepsilon}i{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$(3) 여기서, $Xi_{1},{\;}Xi_{2} ;(두 독립변수 logD, logW의 i번째 측정치. Yi ; ($Xi_1,{\;}Xi_2$)에 대한 logV의 측정치 ${\varepsilon}i$ ; error term 이다. (3)식에서 n개의 자료를 (2)식의 회귀평면으로 대표시키기 위해서는 $S={\sum}^n_{i=1}\{Yi-(A+BXi_{1}+CXi_{2})\}\^2$을 최소로하는 A, B, C 값을 구하면 된다. 이 방법을 최소자승법이 라 하며 S를 최소로 하는 A, B, C의 값은 (4)식으로 표시한다. $\frac{{\partial}S}{{\partial}A}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}B}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}C}=0{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (4) 위식을 Matrix form으로 간단히 나타내면 식(5)와 같다. [equation omitted] (5) 자료가 많아 계산과정이 복잡해져서 본실험의 정자료들은 전산기를 사용하여 처리하였다. root scaling과 Cube root scaling의 경우 각각 $logV=A+B(logD-\frac{1}{2}W){\;}logV=A+B(logD-\frac{1}{3}W){\;}\}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (6) 으로 (2)식의 특별한 형태이며 log-log 좌표에서 직선으로 표시되고 이때 A는 절편, B는 기울기를 나타낸다. $\bullet$ 측정치의 검토 본 자료의 특성을 비교, 검토하기 위하여 지금까지 발표된 국내의 몇몇 자료를 보면 다음과 같다. 물론, 장약량, 폭원으로 부터의 거리등이 상이하지만 대체적인 경향성을 추정하는데 참고할수 있을 것이다. 금반 총실측자료는 총 88개이지만 환산거리(5.D)와 진동속도의 크기와의 관계에서 차이를 보이고 있어 편선상 폭원과 측점지점간의 거리에 따라 l00m말만인 A지역과 l00m이상인B지역으로 구분하였다. 한편 A지역의 자료 56개중, 상하로 편차가 큰 19개를 제외한 37개자료와 B지역의 29개중 2개를 낙외한 27개(88개 자료중 거리표시가 안된 12월 1일의 자료3개는 원래부터 제외)의 자료를 computer로 처리하여 얻은 발파진동식은 다음과 같다. $V=41(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.41}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (7) (-100m)(R=0.69) $V=124(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.66){\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (8) (+100m)(R=0.782) 식(7) 및 (8)에서 R은 구한 직선식의 적합도를 나타내는 상관계수로 R=1인때는 모든 측정자료가 하나의 직선상에 표시됨을 의미하며 그 값이 낮을수록 자료가 분산됨을 뜻한다. 본 보고에서는 상관계수가 자승근거리때 보다는 입방근일때가 더 높기 때문에 발파진동식을 입방근($D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$)으로 표시하였다. 특히 A지역에서는 R=0.69인데 비하여 폭원과 측점지점간의 거리가 l00m 이상으로 A지역보다 멀리 떨어진 B지역에서는 R=0.782로 비교적 높은 값을 보이는 것은 진동성분중 고주파성분의 상당량이 감쇠를 당하기 때문으로 생각된다.

• 한국식품영양과학회지
• /
• 제43권3호
• /
• pp.425-430
• /
• 2014

식품의 3대 영양소인 탄수화물, 단백질 및 지방의 일반적인 분석 방법은 Kjeldahl 및 Soxhlet 시험법과 같은 기존의 화학 분석 방법으로 분석하였다. 그러나 이러한 분석 방법은 시료의 전처리 과정이 필요하고 많은 비용과 분석 시간이 소모되며 복잡한 추출과정을 거친다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 유통 식품 및 농산물 자원에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 함량을 근적외 분광분석법(near-infrared reflectance spectroscopy, NIRS)으로 신속하고 정확하게 동시에 측정할 수 있는 방법을 검토하였다. 분석시료는 517종의 다양한 식품 시료를 예측모델 개발용(calibration set) 412종과 예견치 분석용(validation set) 162종으로 구분하여 사용하였다. 기존의 화학 분석 방법에 의해 측정된 성분들의 분석 결과와 근적외 스펙트럼 데이터간의 상관관계를 조사하여 각 성분별 예측모델을 검토하였으며, 변형부분최소자승법(MPLS) 및 다양한 수처리와 산란보정을 이용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 산란방식은 각각 weighted MSC, standard MSC 및 SNV only로 수처리는 각각 1차 미분(1st derivative, 4 nm gap, 5 points smoothing, 1 point second smoothing), 2차 미분(2, 5, 5, 3) 및 1차 미분(1, 1, 1, 1)을 적용하여 예측모델을 검토한 결과 $R^2$값이 0.971, 0.974 및 0.937로 높고 SEC값은 4.066, 1.080 및 1.890으로 낮은 최적의 예측모델을 개발하였다. 세 성분의 최적 예측모델에 의한 상관도와 잔차 히스토그램을 검토한 결과 세 성분 모두 근적외 분광분석법 예측모델로 적합함을 확인할 수 있었으며, 최적의 예측모델을 미지의 식품 시료 162종에 적용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 $r^2$(SEP)값은 0.987(2.515), 0.970(1.144) 및 0.947(1.370)로 $r^2$값은 높으며 SEP값은 낮은 양호한 양상을 나타내었다. 그러나 지방의 결정계수($R^2$, $r^2$)값은 탄수화물, 단백질에 비해 다소 낮은 양상을 나타내므로 추후 식품 검체에 적용 시 탄수화물 및 단백질 성분에 비해 예측결과의 정확성이 다소 낮을 수 있다고 판단되어진다. 이상의 결과에서 전처리 단계에서 복잡한 추출과정, 많은 비용소모, 분석시간 및 고도의 분석기술을 요하는 기존 습식 화학분석 방법의 단점을 보완하고자 검토되었던 근적외 분광분석법은 다량의 식품분석 시료를 분석하기에는 매우 효율적이라고 생각되며, 이런 점들을 고려해 보면 근적외 분광분석 예측모델들은 추후에 미지 식품시료에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 기존 분석법을 대체하여 편리하고 빠르게 함량을 예측 가능할 것으로 판단된다.

• 수면정신생리
• /
• 제17권2호
• /
• pp.100-108
• /
• 2010

목 적: 컴퓨터의 보급으로 인터넷 사용이 보편화되면서 인터넷 중독에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 인터넷 중독의 정확한 병태생리에 대한 이해와 진단 기준은 아직 확립되어 있지 않다. 청소년은 발달 과정 중에 있기 때문에 인터넷 중독에 더 취약할 가능성이 있으며, 우울감과 수면 문제에 대한 이해가 중요하다. 본 연구에서는 청소년의 인터넷 중독, 수면 양상, 그리고 우울감의 특징과 그 연관성을 살펴보고자 하였다. 방 법:서울 시내 일 중, 고등학교의 중학교 2학년(155명), 고등학교 1, 2학년 학생(644명)을 대상으로 하였고 그 중 696명의 설문지를 분석 대상으로 하였다. 설문지에는 Young 인터넷 중독 척도(Young's Internet Addiction Scale, YI-AS), 피츠버그 수면의 질 척도(Pittsburgh Sleep Quality In-dex, PSQI), 우울감 척도(The Center for Epidemiologic Studies Depression Scale, CES-D), 그리고 인터넷 사용 패턴과 기본적인 인구학적 정보에 대한 질문들이 포함되었다. 연구 대상자들을 학년별, YIAS 점수에 따라 나누어 비교하였고, YIAS와 다른 변인과의 상관관계를 분석하였다(two-tailed, p<0.05). 결 과: 인터넷 중독군(internet-addicted, IA)은 14명(2.0%), 과사용군(over-using, ou)은 193명(27.7%), 비중독군(not-addicted, NA)군은 489명(70.3%) 이었으며, 전체 대상군의 평균 IAS 점수는 35.24점, PSQI 점수는 5.53점, CES-D 점수는 16.72점이었다. 평일 평균적인 수면 시간은 학년이 올라가면서 점점 감소하였다(F=51.909, p< 0.001). IA군, OU군, NA군으로 나누어 비교하였을 때 컴퓨터를 공부 이외의 목적으로 사용하는 시간(96.36${\pm}$63.31분 vs. 134.92${\pm}$86.79분 vs. 213.57${\pm}$136.87분, F=34.287, p<0.001), 휴대용 전자기기를 공부 이외의 목적으로 사용하는 시간(84.22${\pm}$79.11분 vs. 96.97${\pm}$91.89분 vs. 152.31${\pm}$93.64분, F=5.400, p=0.005)에 유의한 차이가 있었다. PSQI 총점(5.26${\pm}$2.97 vs. 6.08${\pm}$2.97 vs. 7.50${\pm}$4.41, F= 8.218, p<0.001)과 CES-D 점수(15.40${\pm}$8.08 vs. 19.05${\pm}$8.42 vs. 30.43${\pm}$13.69, F=32.692, p<0.001)에서도 유의한 차이가 있었다. YIAS 점수는 컴퓨터를 공부 이외의 목적으로 사용하는 시간(r=0.356, p${\pm}$0.001), 휴대용 전자기기를 공부 이외의 목적으로 사용하는 시간(r=0.136, p<0.001)과 유의한 상관관계가 있었다. YIAS 점수와 PSQI 점수(r= 0.131, p=0.001), YIAS 점수와 CES-D 점수(r=0.265, p< 0.001), PSQI 점수와 CES-D 점수(r=0.357, p<0.001)는 서로 유의한 상관관계가 있었다. 결 론: 인터넷 중독은 행위 중독의 한 가지로 여러 정신병리와 관련이 있을 뿐만 아니라, 수면의 질을 결정하는 여러 가지 요인들, 우울감과도 밀접한 관련이 있다는 것을 알 수 있었다. 따라서 청소년의 인터넷 중독을 평가할 때 동반될 우울감과 수면 양상에 대한 고려가 함께 이루어지는 통합적인 접근이 필요할 것이다.

• 수면정신생리
• /
• 제24권1호
• /
• pp.46-54
• /
• 2017

목 적 : 가정폭력에 노출된 여성은 우울증, 불안장애, 외상 후 스트레스 장애 등 다양한 정신 질환에 이환되기 쉽다. 심박변이도 검사는 자율신경계의 활성도와 균형을 평가하는 검사로 비침습적이고 재현성이 높아 정신 질환에 대한 연구에서도 폭넓게 활용되고 있다. 그러나 폭력 피해 여성에 대한 심박변이도 연구는 아직까지 부족한 실정이다. 본 연구는 국내 폭력 피해 여성의 인구사회학적 특징 및 심리학적 특징을 살펴보고, 한국인과 외국인 폭력 피해 여성의 임상적 특징과 심박변이도 검사 결과의 차이를 비교해보고자 하였다. 방 법 : 여성쉼터에 입소한 폭력피해 여성 중 2011년 12월 부터 2015년 12월까지 건강검진을 위해 서울의료원에 방문한 대상자 중 한국인 166명, 외국인 44명, 총 210명 대상으로 HAM-D, HAM-A, IES-R 등 임상 척도 평가와 심박변이도 검사를 실시하였다. 폭력 피해 여성 중 한국인과 외국인의 인구사회학적 특징, 심리적 특징, 심박변이도를 비교하기 위하여 카이제곱 검정 및독립 표본 t-검정 등을 시행하였다. 결 과 : 한국인과 외국인 폭력 피해 여성은 거주지, 유년시절폭력의 경험, 폭력의 지속기간에서 유의한 차이가 있었다. 한국인과 외국인 폭력 피해 여성 두 군 간의 HAM-A, HAM-D, IES-R 점수에는 유의한 차이가 없었다. 심박변이도의 세부지표에서는 ApEn 수치가 외국인 폭력 피해 여성군이 한국인보다 유의하게 높았고, RMSSD 수치는 외국인 폭력 피해 여성 군이 한국인보다 유의하게 낮은 결과를 보였다. 기타 HRV 세부지표에서는 한국인 폭력 피해 여성 군과 외국인 폭력피해 여성 군 두 군 간에 유의한 차이를 보이지 않았다. 결 론 : 국내 폭력 피해 여성은 우울, 불안, 외상 후 스트레스장애 증상을 가지고 있는 비율이 높았고 한국인과 외국인 간의 차이는 유의하지 않았다. 그러나 심박변이도 검사에서 외국인의 ApEn 값이 유의하게 높고 RMSSD 값이 유의하게 낮았다. 이는 한국인과 외국인의 인종 생리적 또는 이민 생활 등 환경적 영향의 차이일 수 있으며 향후 충분한 수의 외국인 대상자와 한국인을 비교, 추적조사를 통하여 요인간의 인과관계를 파악하는 연구가 필요할 것으로 보인다.