• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제49권6호
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• pp.752-759
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• 2000

연구배경 : 폐기능 검사는 민족과 인종 그리고 거주지역뿐만 아니라 연령에 따라서도 차이가 있는 것으로 알려져 있다. 그러나 대부분의 검사실에서 검사기기에 내장된 평균적 표준치를 기준으로 삼고 있는 실정이어서 노령인구에 대한 폐기능검사 표준을 조사할 필요가 있었다. 이에 건강한 노인을 대상으로 폐기능검사를 시행하여 연령증가에 따른 폐기능의 변화를 확인하고 이를 토대로 표준치를 제시하고자 하였다. 방법 : 65세 이상의 남녀 각 100명을 대상으로 폐기능검사를 시행하였다. 측정된 FVC, $FEV_1을 Windows용 SPSS 8.0 version을 이용하여 연령 및 사용하여 다중회기분석을 시행하였다. 노인들의 연령과 키를 현재까지 많이 쓰이고 있는 다중선형회기식으로 분석하여 저자들의 다중선형회기식과의 차이를 분석하였다. 결과 : 대상 200예 중 남자노인의 평균연령은 $71.5{\pm}5.1$세였고, 평균신장은 $163.5{\pm}6.20$cm 였다. 이들의 평균 FVC는 $3.42{\pm}0.48{\ell}$, 평균 $FEV_1$은 $2.71{\pm}0.39{\ell}$였다. 여자노인의 평균연령은 $72.0{\pm}5.1$세였고， 평균 신장은 $149.1{\pm}5.93$cm 였다. 이들의 평균 FVC는 $2.22{\pm}0.42{\ell}$ 였고, 평균 $FEV_1$은 $1.83{\pm}0.33{\ell}$였다. 단변수 분석에서 선형적 연관성을 보인 연령과 신장을 독립변수로 한 다중회귀식을 계산하였고 이를 기존의 다종선형회기식과 비교한 결과 $FEV_1$은 Morris등의 다중선형회기식에 의한 예측치가 실측치보다 낮게 예측되어 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 결론 : 65세 이상의 정상노인에서 폐기능 검사를 시행한 결과 연령의 증가에 따라 폐기능이 통계적으로 의미있게 감소함을 확인하였다. 또한 이들의 폐기능 실측치를 다종선형회귀식을 도출하여 기존에 보고된 식들과 비교한 결과 기존의 다중선형회귀식이 한국노인의 표준을 대변할 수 없음을 증명하였다. 저자들의 다중선형회귀식은 노인 연령균에서 오차가 적어 한국노인의 폐기능을 예측하는데 유용할 것으로 기대되었다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제45권5호
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• pp.962-974
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• 1998

연구배경: 최근 폐암은 전세계적으로 증가 추세에 놓여 있을 뿐 아니라 서구에서는 여성 폐암 환자의 비율이 크게 늘고 있으며 이미 폐암은 유럽과 미주에서 사망원인 1위의 암종으로 이미 우리 나라를 비롯하여 다른 여러 국가에서도 비슷한 경향을 보이고 있다. 원발성 폐암의 80%가 비소세포폐암으로 진행이 국소적인 폐암인 경우 수술적 제거가 주된 치료이나 이러한 양호한 경우에도 환자의 약 50% 만이 5년이상 생존할 수 있다. 확실히 비슷한 병기에도 불구하고 환자의 생존률은 현격한 차이를 보이고 있기 때문에 폐암의 분자학적, 생물학적 특정 등에 대한 연구가 진행되어 생존률을 보다 정확하게 예측하고 각각의 환자에 대한 보다 알맞는 치료 방법을 적용하기 위한 새로운 예후적 인자를 알려는 노력이 진행되고 있다. 앙은 세포의 증식과 함께 apoptotic 세포 소실의 감소에 의해 성장할 수 있다. 일반적으로 고형 종양은 성장과 세포의 손실은 종양의 전이, 분화, 죽음 등의 다양한 생물학적인 기전에 의하여 야기된다. 이중에 세포의 죽음은 면역학적 반응, 불가항력적인 미세환경의 상태 (세포의 괴사), 또는 apoptosis와 같은 유전자적인 조절에 의하여 생기게 된다. 암은 세포 주기의 증가로 인한 방법(종양 유전자의 활성도의 종가)과 세포 주기 진행억제의 감소(암억제 유전자의 소실), bcl-2의 과발현과 같은 antiapoptosis signal의 감소 및 bax의 감소 또는 p53의 돌연변이와 같은 proapoptosis signal의 감소 등을 야기하게 되는 유전자의 돌연변이에 의해 발생된다고 할 수 있다. 세포소실에 대한 변수에 대해 체계적인 연구가 거의 없지만 몇몇 단일 변수에 대한 연구가 진행되었다. 이에 저자들은 비소세포폐암에서 예후적 인자로서의 p53과 bcl-2의 발현이 환자의 예후에 어떠한 영향을 보이는지 알기 위해 본 연구를 시행하였다. 방 법: 1980년부터 1994 년 한양대학교 부속병원에서 비소세포폐암으로 진단된 후 술전 병기가 초기(병기 I-IIIa) 라고 판단되어 치료 목적으로 광법위 폐절제술을 시행받은 환자중 수술후 1 달이내에 수술의 합병증으로 사망한 예를 제외한 환자와 이들의 폐절제 조직 총 84예를 대상으로 하였는데 환자는 원발 폐암과 림프절에 대해 광범위 절제술(엽절제술 또는 전폐절제술)을 시행하였으며 환자는 술전에 아무런 치료 (방사선 또는 항암약제 치료)도 받지 않았고 술후에는 각각의 조직학적 병기에 따라 보조 치료를 받았다. 폐절제로 얻은 조직의 조직학적 특징은 WHO 표준 기준에 맞추었고 또한 환자의 조직병리학적 병기 판정은 TNM 병기 판정 기준에 맞추었다. 이와 같이 얻어진 이용하여 p53과 bcl-2 각각의 단클론 항체로 면역조직화학적 염색을 시행하였고 이의 발현과 환자의 생존률과의 연관성을 알아보았다. 결 과: p53과 bcl-2의 발현은 총 84예에서 시행하여 각각 47예 56.0%, 15예 17.9%의 발현율을 보였다. bcl-2의 발현군은 생존기간이 $64.23{\pm}10.73$달이었으나 음성군은 생존기간이 $35.28{\pm}4.39$달 (p=0.03)로 전체 환자의 생존과 bcl-2의 발현은 밀접한 연관을 보였고 cyclin D1은 양성 발현군의 생존 기간이 $22.76{\pm}3.50$개월, 음성 발현군의 생존기간이 $45.38{\pm}5.64$개월 (p=0.0515)로 생존율과의 상당한 통계적인 연관성의 가능성을 나타내었지만 p53 의 경우는 통계적 의의를 찾을 수 없었다(양성군의 생존기간 $34.71{\pm}6.12$ 달, 발현 음성군의 생존기간 $45.35{\pm}6.30$ 달, p=0.21). 결 론: 결론적으로 본 연구에서는 비소세포폐암에서 bcl-2의 발현은 양호한 예후 인자로 작용하였으며 p53의 발현은 비소세포폐암의 예후적인 인자로의 통계학적 의미를 찾을 수가 없었다. 또한 bcl-2의 발현과 p53 발현 사이에 역관계가 있다는 보고가 있어서 이의 연관성을 알아보았으나 생존율에 대한 bcl-2와 p53의 발현에서 일어날 수 있는 네가지 조합 ; bcl-2(+)/p53(+), bcl-2 (+)/p53(-), bcl-2(-)/p53 (+) 및 bcl(-)/p53(-) 사이에서 통계학적 의의를 발견하지 못하였다. 결론적으로 폐암의 발암과정은 어느 한 유전자 또는 인자에 의해 야기되는 단순한 과정이 아니고 여러 조절인자들의 복합적인 복잡, 다양한 상호간의 작용에 의해서 서로 영향을 주므로써 폐암의 발암과정의 중요한 기전이 된다고 생각되므로 보다 광범위한 연구가 필요하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.