• 대한의생명과학회지
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• 제29권4호
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• pp.274-279
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• 2023

In this study, we use data from the 2021 National Health and Nutrition Examination Survey to determine the relationship between oral health and depression in Korean adults and provide basic data to prevent oral diseases that affect depression. The final subjects of the study were 5,952 adults aged 19 or older among the 7,090 subjects who responded to the survey in the 3rd year of the 8th period (2021), and the total frequency discrepancy in the research results was omitted due to missing values. Complex sample logistic regression analysis was performed to confirm the relationship between oral health and depression. Depression according to general characteristics depends on gender (P < 0.001), number of household members (P = 0.047), and subjective health level (P < 0.001). Depression according to oral characteristics was statistically significant for complaints of chewing discomfort (P = 0.006) and toothache within the past year (P = 0.023). As a result of analyzing factors affecting depression, in terms of gender, men are 0.43 times more likely than women (95% CI: 0.28~0.65), and in terms of subjective health level, good compared to bad is 0.46 times more likely (95% CI: 0.28~0.75), the average was 0.59 times (95% CI: 0.40~0.87) higher, which was statistically significant. Therefore it seems necessary to improve mental health such as depression in order to relieve oral discomfort and to motive people to take responsibility for won health through oral health education programs related to oral health to oral health related to oral health and mental health.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.891-907
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• 2023

Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4) is scheduled to be launched to collect high spatial resolution data focusing on vegetation applications. To achieve this goal, accurate surface reflectance retrieval through atmospheric correction is crucial. Therefore, a machine learning-based atmospheric correction algorithm was developed to simulate atmospheric correction from a radiative transfer model using Sentinel-2 data that have similarspectral characteristics as CAS500-4. The algorithm was then evaluated mainly for forest areas. Utilizing the atmospheric correction parameters extracted from Sentinel-2 and GEOKOMPSAT-2A (GK-2A), the atmospheric correction algorithm was developed based on Random Forest and Light Gradient Boosting Machine (LGBM). Between the two machine learning techniques, LGBM performed better when considering both accuracy and efficiency. Except for one station, the results had a correlation coefficient of more than 0.91 and well-reflected temporal variations of the Normalized Difference Vegetation Index (i.e., vegetation phenology). GK-2A provides Aerosol Optical Depth (AOD) and water vapor, which are essential parameters for atmospheric correction, but additional processing should be required in the future to mitigate the problem caused by their many missing values. This study provided the basis for the atmospheric correction of CAS500-4 by developing a machine learning-based atmospheric correction simulation algorithm.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제53권5호
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• pp.388-401
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• 2023

Purpose: This study investigated the accuracy of free-hand implant surgery performed by an experienced operator compared to static guided implant surgery performed by an inexperienced operator on an anterior maxillary dental model arch. Methods: A maxillary dental model with missing teeth (No. 11, 22, and 23) was used for this in vitro study. An intraoral scan was performed on the model, with the resulting digital impression exported as a stereolithography file. Next, a cone-beam computed tomography (CBCT) scan was performed, with the resulting image exported as a Digital Imaging and Communications in Medicine file. Both files were imported into the RealGUIDE 5.0 dental implant planning software. Active Bio implants were selected to place into the model. A single stereolithographic 3-dimensional surgical guide was printed for all cases. Ten clinicians, divided into 2 groups, placed a total of 60 implants in 20 acrylic resin maxillary models. Due to the small sample size, the Mann-Whitney test was used to analyze mean values in the 2 groups. Statistical analyses were performed using SAS version 9.4. Results: The accuracy of implant placement using a surgical guide was significantly higher than that of free-hand implantation. The mean difference between the planned and actual implant positions at the apex was 0.68 mm for the experienced group using the free-hand technique and 0.14 mm for the non-experienced group using the surgical guide technique (P=0.019). At the top of the implant, the mean difference was 1.04 mm for the experienced group using the free-hand technique and 0.52 mm for the non-experienced group using the surgical guide technique (P=0.044). Conclusions: The data from this study will provide valuable insights for future studies, since in vitro studies should be conducted extensively in advance of retrospective or prospective studies to avoid burdening patients unnecessarily.

• 보건의료생명과학 논문지
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• 제11권1호
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• pp.105-114
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• 2023

본 연구는 보건의료빅데이터를 활용한 보건의료이용율에 대한 2차연구이다. 2023년 4월에 배포하고 있는 한국복지패널의 17차 웨이브 데이터를 활용하여 성별 및 소득에 따른 질병분포 및 의료서비스 행태의 분석을 목적으로 작성되었다. 기본적으로 R언어를 활용하여 생성한 raw data 7,865명분의 자료를 수집하였으며, 이중 각 가정별 거주자 중에 제1거주인의 소득(연봉) 자료인 h17cin(income) 변수와 건강상태정보인 h1702_2(health) 변수에서 결측치(NA, -2,012명)를 제외한 5,853명분을 분석하였다. 분석내용은 건강상태에 따른 평균수익, 건강상태와 만성질환과의 관계, 성별에 따른 만성질환과의 관계, 성별/연령대별 의료기관 외래방문 비율, 성별에 따른 의료기관 이용형태, 연령대별로 이용하는 의료기관 형태, 성별/연령대별 연간 건강검진 이용비율 등을 살펴보았다. 이를 통해, 의료이용율은 여성에 비해 남성이 높았고, 병의원의 이용율이 높았으며, 연령대별로는 여성이면서 노인층의 의료이용율이 높게 나타났다.

• 대한통합의학회지
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• 제12권3호
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• pp.11-24
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• 2024

Purpose : This study aims to identify the factors influencing health-related quality of life through machine learning of the general characteristics of patients with hypertension and to provide a basis for related research on patients, such as intervention strategies and management guidelines in the field of physical therapy for health promotion. Methods : Annual data from the second Korean Health Panel (Version 2.0) from 2019 to 2020, conducted jointly by the Korea Health and Social Research Institute and the National Health Insurance Service, were analyzed (Korea Health Panel, 2024). The data used in this study was collected from January to July 2020, and the data was collected using computer-assisted face-to-face interviews. Of the 13,530 household members surveyed, 1,368 were selected as the final study participants after removing missing values from 3,448 individuals diagnosed with hypertension by a doctor. Results : The results showed that walking (P2) was the most significant factor affecting health-related quality of life in random forest, followed by perceived stress (HS1), body mass index (BMIc), total household income (TOTc), subjective health status (SRHc), marital status (Marr), and education level (Edu). Conclusion :To prevent and manage chronic diseases such as hypertension, as well as to provide customized interventions for patients in advanced stages of the disease, research should be conducted in the field of physical therapy to identify influencing factors using machine learning. Based on the findings of this study, we believe that there is a need for additional content that can be utilized in the field of physical therapy to improve the health-related quality of life of patients with hypertension, such as diagnostic assessment and intervention management guidelines for hypertension, and education on perceived stress and subjective health status.

• 한국학교보건학회지
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• 제36권3호
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• pp.103-112
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• 2023

Purpose: The COVID-19 pandemic, which emerged in late 2019, had a profound impact on global public health and disrupted the daily lives of people worldwide. Particularly, university students faced a challenging situation as their university life underwent a drastic transformation due to long-term remote learning and isolation measures. This study aimed to investigate the relationship between changes in daily life during the 2020 COVID-19 pandemic and depressive symptoms among university students aged between 19 and 29 in Korea. Methods: We analyzed data from the nationally representative 2020 Community Health Survey (CHS). Among the 229,269 participants, 9,279 university students aged 19-29, either enrolled or on leave, were selected. After excluding 401 cases with missing values, the final sample comprised 8,878 individuals. Using multivariate logistic regression with a complex sample design, we explored the association between daily life changes during the COVID-19 pandemic and depressive symptoms. Results: Changes in daily life during the COVID-19 pandemic was associated with depressive symptoms in Korean university students aged 19 to 29, even after adjusting for sociodemographic characteristics, health-related factors, and COVID-19-related aspects (OR=1.28, 95% CI=1.09~1.50). Conclusion: Our study suggests that when examining the impact of COVID-19 on health issues, it is crucial to consider the changes in daily life caused by the pandemic. These findings can provide insights into the psychological well-being of university students during times of crisis.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.57-64
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• 2024

스마트 팩토리의 도입은 제조업 분야에서 객관적이고 효율적인 라인 관리로의 전환을 가져왔다. 그러나 대부분의 회사가 매초 수집되는 수많은 센서 데이터를 효과적으로 사용하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 활용해 제품 품질을 예측하고 효율적인 생산 공정의 관리를 목표로 한다. 보안 문제로 구체적인 센서 데이터 확인이 불가하여, "SAMSUNG SDS Brightics AI" 사이트의 반도체 공정 관련 학습용 데이터를 확보하여 연구를 진행한다. 머신러닝 모델에서 데이터의 전처리 과정은 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 따라서, 결측값 제거, 이상치 제거, 스케일링, 특성 제거의 전처리 과정을 통해 최적의 센서 데이터를 확보하였다. 또한, 학습 데이터셋이 불균형 데이터를 이루고 있어 오버샘플링 기법을 통해 동일한 비율을 맞추어 모델 평가 전 데이터를 준비하였다. 머신러닝에서 제공되는 다양한 모델 평가로 구한 SVM(rbf) 모델로 높은 성능(Accuracy : 97.07%, GM : 96.61%)을 확인했다. 또한, 동일한 데이터로 학습 시 "SAMSUNG SDS Brightics AI"에서 구현하였던 MLP 모델보다 더 높은 성능을 보인다. 본 연구는 센서 데이터를 활용한 양품/불량품 예측 외에도 부품 주기, 공정 조건 예측 등 다양한 주제에 적용 가능하다.

• 한국지구과학회지
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• 제33권1호
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• pp.32-38
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• 2012

본 연구에서는 울릉도 온실기체 관측장비(CRDS)에서 관측된 $CO_2$와 $CH_4$ 농도를 정형화된 QA${\cdot}$QC 처리절차를 통해 온실기체 평균 배경대기 농도값으로 활용하기 위한 정확도를 향상시켰다. QA${\cdot}$QC 처리절차는 총 3단계로 구성되었다. 첫 번째는 관측자료의 시간별 평균값을 구하기 위한 물리적 한계검사, 기후범위 검사 및 1시간 측정 자료수가 50% 이하인 자료는 제외시키는 과정으로 이루어져 있다. 두 번째는 일평균자료 산출을 위한 단계검사, 앞뒤로 같은 값일 경우는 제외, 하루 중 관측횟수가 15회 이상 및 일관측 자료의 표준편차가 일표준편차 평균의 3배 이하인 자료만 허용하는 과정이다. 세 번째는 기후적 특성분석 활용을 위한 Curve-fitting methods를 이용한 FFT 적용단계이다. 이상의 QA${\cdot}$QC 절차에 의한 $CO_2$ 및 $CH_4$의 월평균농도 값을 안면도 지구대기감시센터 자료와 일본 료리 관측자료와 비교 분석한 결과 $CO_2$에 있어서는 울릉도 관측자료 누락에 의한 영향이 다소 크게 나타나 안면도 관측값이 배경대기 평균농도 값으로 유효하였고, $CH_4$는 안면도 보다 오히려 울릉도 관측값이 한반도 배경대기 평균농도 값으로 더 적절한 것으로 추정되었다.

• 감성과학
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• 제20권1호
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• pp.49-56
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• 2017

본 연구의 목적은 가상현실 볼링이 정서에 미치는 영향을 연구하기 위함이다. 본 실험에 참여한 16명의 피험자는 볼링 경력 3년, 나이는 26-35세, 평균나이 29.6세의 볼러들로 구성하였다. 피험자들이 볼링을 다섯 게임 하는 동안 전두엽의 뇌파를 측정하였으며, 게임이 끝난 후 곧바로 시각상사척도를 사용해 게임 후의 정서를 측정하였다. 뇌파측정부위는 전전두엽, 전두엽, 외측 전두엽이었다. 자료 분석은 전두엽의 알파파에 대해 일원분산분석을 실시하였다. 종속변수는 알파파워 값이다. 연구결과 스트라이크를 쳤을 때는 시각사상척도 값이 스페어나 스페어 처리를 처리했을 때보다 높게 나타났다. 또한 스페어를 처리했을 때는 스페어 미스보다 시각사상척도 값이 높게 나타났다. 대뇌 반구 비대칭 점수와 관련해선 다음과 같은 결과를 얻었다. 좌측 전두엽의 알파파는 스트라이크와 스페어를 처리했을 때 활성화되는 것으로 나타났다. 한편 스페어 미스를 했을 때는 우측 전두엽의 알파파가 활성화되었다. 결론적으로 이 연구는 경쟁에서 성취 또는 성공을 했을 때 긍정적인 정서가 나타나고, 반대로 실패했을 경우에는 부정적인 정서가 나타난다는 것을 보여주었다. 또한 이 연구는 경기 중에 발생하는 수행의 결과가 선수의 정서에 직접적으로 영향을 미친다는 것을 신경생리학적으로 입증해 주었다.

• 정보관리연구
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• 제36권3호
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• pp.183-193
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• 2005

대한의학회에서 발행하는 우리나라 의학학술지의 영향력지표인 KoMCI(Korean Medical Citation Index) 2004의 결과값과 한국학술진흥재단에서 산출한 우리나라 학술지의 영향력지표인 2004년도 KCI(Korea Citation Index)에 공통으로 포함된 의학학술지의 영향력지표(impact factor, IF), 자체인용제외 영향력지표(ZIF), 자체인용 영향력지표(SIF) 값을 비교하고, 왜 이 두 가지 지표 값 사이에 차이가 나는 지에 대하여 고찰하였다. KoMCI와 KCI에 공통으로 등재된 의학학술지 중 양쪽에 모두 2004년도 영향력지표 값이 있는 경우는 59종이었다. KoMCI IF 평균과 KCI IF 평균은 유의한 차이가 있었으며 KCI 값은 KoMCI의 18%이었다. KoMCI ZIF 평균과 KCI ZIF 평균은 0.01로 유의한 차이가 있었으며, KCI 값은 KoMCI 값의 23.5%이었다. 자체 인용에 영향력지표는 KoMCI SIF 평균이 0.13, KCI 평균이 0.02로 유의한 차이가 있었다(p=0.0000). 이러한 차이는 KCI의 인용문헌 데이터베이스를 전거통제(authority control)하지 않고, 학술지 논문에 저자가 기술한 상태 그대로 데이터 베이스에 입력하기 때문으로 추정된다. 앞으로 한국학술진흥재단이 이 KCI를 학술지평가에 사용하고자 한다면, 데이터베이스의 유일성을 확보하는 전거통제를 반드시 시행하여 정확하고 신뢰할 수 있는 영향지표를 산출하여야 한다.