환자 IQR 이상치와 상관계수 기반의 머신러닝 모델을 이용한 당뇨병 예측 메커니즘

정주호,이나은,김수민,서가은,오하영,Jung, Juho,Lee, Naeun,Kim, Sumin,Seo, Gaeun,Oh, Hayoung 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.10

최근 전 세계적으로 당뇨병 유발률이 증가함에 따라 다양한 머신러닝과 딥러닝 기술을 통해 당뇨병을 예측하려고 는 연구가 이어지고 있다. 본 연구에서는 독일의 Frankfurt Hospital 데이터로 머신러닝 기법을 활용하여 당뇨병을 예측하는 모델을 제시한다. IQR(Interquartile Range) 기법을 이용한 이상치 처리와 피어슨 상관관계 분석을 적용하고 Decision Tree, Random Forest, Knn, SVM, 앙상블 기법인 XGBoost, Voting, Stacking로 모델별 당뇨병 예측 성능을 비교한다. 연구를 진행한 결과 Stacking ensemble 기법의 정확도가 98.75%로 가장 뛰어난 성능을 보였다. 따라서 해당 모델을 이용하여 현대 사회에 만연한 당뇨병을 정확히 예측하고 예방할 수 있다는 점에서 본 연구는 의의가 있다. With the recent increase in diabetes incidence worldwide, research has been conducted to predict diabetes through various machine learning and deep learning technologies. In this work, we present a model for predicting diabetes using machine learning techniques with German Frankfurt Hospital data. We apply outlier handling using Interquartile Range (IQR) techniques and Pearson correlation and compare model-specific diabetes prediction performance with Decision Tree, Random Forest, Knn (k-nearest neighbor), SVM (support vector machine), Bayesian Network, ensemble techniques XGBoost, Voting, and Stacking. As a result of the study, the XGBoost technique showed the best performance with 97% accuracy on top of the various scenarios. Therefore, this study is meaningful in that the model can be used to accurately predict and prevent diabetes prevalent in modern society.

Immunohistochemical and Biochemical Studies on Dopamine Content in Rat Brain During Cholecystokinin-Induced Suppression of Feeding

정주호,김양제,임성빈,박승준,고계창,정지창,Chung, Joo-Ho,Kim, Yang-Che,Yim, Sung-Vin,Park, Seung-Joon,Ko, Kye-Chang,Jung, Jee-Chang The Korean Society of Pharmacology 1994 대한약리학잡지 Vol.30 No.1

포만중추 (satiety center)를 자극하여 음식섭취를 억제한다고 알려진 CCK-8을 흰쥐 복강에 투여하여, 흰쥐 뇌의 도파민 변화에 대한 CCK-8의 효과를 관찰하였다. 흰쥐 뇌의 부위별 도파민 함량은 HPLC-ECD방법으로 측정하였으며, 시상하부와 흑질에서의 TH-immunoreactive neuron은 면역조직화학법과 영상분석법을 시행하였다. 굶긴 쥐에서는 정상 쥐에 비하여, 도파민 함량이 전두 피질, 해마, 시상하부 및 편도체에서 각각 감소하였다. CCK-8을 투여한 쥐는 정상 쥐와 굶긴 쥐에 비하여, 도파민 함량이 시상하부에서 의미있게 감소하였다. 또한 굶긴 쥐는 정상 쥐와 비교하여, TH-positive neuron의 분포와 수가 뇌실옆핵, 깔때기핵, 정중융기 및 혹질에서 현저히 감소하였다. CCK-8투여시, 시상하부와 흑질에서의 TH-immunoreactive neuron의 수는 굶긴 쥐에 비하여 증가하였다. 이상의 실험 결과로 보아 음식물 섭취를 억제하는 작용이 있는 CCK-8은 시상하부의 도파민 신경계와 일부분 관련되어 있으며, 또한 시상하부와 흑질에 존재하는 TH-positive neuron은 음식물 섭취 행위에 중요한 역할이 있음을 시사하고 있다. The present study was aimed at establishing what changes occur in the dopamine levels and pattern of TH-immunoreactive neurons of certain areas of rat brain during food intake suppression produced by intraperitoneally administration of CCK-8. CCK-8 in dose of $10\;{\mu}g/kg$ was injected intraperitoneally to 48 h food-deprived rats. In the fasted group, the contents of dopamine were decreased in the frontal, striatum, hypothalamus and amygdala as compared to those of the fed control group. The administration of CCK-8 showed significant decrease on the dopamine levels of the hypothalamus, in comparison to those of the sated and starved group. During deprived condition, the density and number of TH-immunoreactive neurons in the paraventricular nucleus, arcuate nucleus, median eminence and substantia nigra were lower than those of the fed control group. After administration of CCK-8, the pattern and distribution of TH-positive neouons in the hypothalamic areas and substantia nigra were increased when compared to those of the starved group. It is concluded that the results demonstrate the partial involvement of hypothalamic dopamine-containing neurons in the feeding inhibition of CCK-8. Furthermore, the results indicate that TH-immunoreactive neurons play on important role in the hypothalamus and substantia nigra for eating behavior

이상 징후 탐지를 위한 영상, 소리, 활동 패턴 기반 지능형 패턴 인식 알고리즘

정주호(Ju-Ho Jung),안준호(Jun-Ho Ahn) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.5

According to the KT telecommunication statistics, people stayed inside their houses on an average of 11.9 hours a day. As well as, according to NSC statistics in the united states, people regardless of age are injured for a variety of reasons in their houses. For purposes of this research, we have investigated an abnormal event detection algorithm to classify infrequently occurring behaviors as accidents, health emergencies, etc. in their daily lives. We propose a fusion method that combines three classification algorithms with vision pattern, audio pattern, and activity pattern to detect unusual user events. The vision pattern algorithm identifies people and objects based on video data collected through home CCTV. The audio and activity pattern algorithms classify user audio and activity behaviors using the data collected from built-in sensors on their smartphones in their houses. We evaluated the proposed individual pattern algorithm and fusion method based on multiple scenarios.

청년고용정책의 효과성 평가 연구

정주호(Jung, JuHo),조민효(Cho, Rosa Minhyo) 서울행정학회 2018 한국사회와 행정연구 Vol.29 No.2

본 연구는 대학 졸업 후 신규로 노동시장에 진입하는 청년들을 대상으로 정부에서 시행하는 중소기업 청년인턴제와 공공기관 청년인턴제의 효과성 평가를 실시하고자 하였다. 분석을 위해 청년인턴제 참여여부를 기준으로 성향점수매칭을 활용하여 실험집단과 실험집단을 선정하고 로지스틱 분석을 활용하였다. 분석결과 중소기업과 공공기관 청년인턴제 모두 첫 직장 취업여부에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나 첫 직장 취업형태와 만족도에는 효과가 없는 것으로 나타났다. 특히, 공공기관 청년인턴제에 참여하는 경우 일용・임시직으로 연결되는 것을 확인하였다. 이러한 분석결과는 중소기업에 취업하는 청년층의 직장 만족도를 높일 수 있는 방안이 마련될 필요가 있으며, 공공기관의 청년인턴제가 체험형 중심에서 채용형 중심으로 변화하여 청년인턴제가 정규직 취업의 연결통로 역할을 할 수 있도록 개선될 필요성을 시사한다. The purpose of this study is to evaluate the effectiveness of the youth employment policy on labor market outcomes of Korean youth graduating from college. In order to evaluate the youth employment policy, this study analyzed the youth internship program for small medium-sized enterprises and public institutions. For the analysis, the experimental group and the comparison group were selected using the propensity score matching method based on the participation in the youth internship. The results showed that youth internships for both enterprises and public institutions had a positive effect on the probability of getting employed for their first job. However, there was no positive effect on the employment type or degree of satisfaction on their first jobs. It is worth noting that when youth participated in the public institution internship, they were more likely to be employed as daily temporary workers rather than regular workers. Policy implications are discussed.

Intelligent Pattern Recognition Algorithms based on Dust, Vision and Activity Sensors for User Unusual Event Detection

Jung-Eun Song(송정은),Ju-Ho Jung(정주호),Jun-Ho Ahn(안준호) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.8

According to the Statistics Korea in 2017, the 10 leading causes of death contain a cardiac disorder disease, self-injury. In terms of these diseases, urgent assistance is highly required when people do not move for certain period of time. We propose an unusual event detection algorithm to identify abnormal user behaviors using dust, vision and activity sensors in their houses. Vision sensors can detect personalized activity behaviors within the CCTV range in the house in their lives. The pattern algorithm using the dust sensors classifies user movements or dust-generated daily behaviors in indoor areas. The accelerometer sensor in the smartphone is suitable to identify activity behaviors of the mobile users. We evaluated the proposed pattern algorithms and the fusion method in the scenarios.

무선 ATM에서 적응적 우선순위 스케쥴링 기법

정주호(Jung Joo Ho),강재은(Kang Jae Eun),이정규(Lee Jong Kyu) 한국통신학회 2010 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.11

자율주행 환경기반 스마트 신호등의 향상된 칼만필터 알고리즘을 활용한 모바일 사용자의 위치 탐지

정주호(Ju-Ho Jung),송정은(Jung-Eun Song),안준호(Jun-Ho Ahn) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.5

The self-driving cars identify appropriate navigation paths and obstacles to arrive at their destinations without human control. The autonomous cars are capable of sensing driving environments to improve driver and pedestrian safety by sharing with neighbor traffic infrastructure. In this paper, we have focused on pedestrian protection and have designed an improved localization algorithm to track mobile users on roads by interacting with smart traffic lights in vehicle environments. We developed smart traffic lights with the RSSI sensor and built the proposed method by improving the Kalman filter algorithm to localize mobile users accurately. We successfully evaluated the proposed algorithm to improve the mobile user localization with deployed five smart traffic lights.

제도적 아노미 이론에 따른 자생테러 연구

정주호 ( Jung Ju Ho ),홍승표 ( Hong Seung Pyo ) 한국경찰학회 2017 한국경찰학회보 Vol.19 No.6

IT기술의 발달로 인해 과거 국가 차원의 조직적인 테러리즘 또는 국제 테러조직에 의한 테러리즘 일변도에서 벗어나 개인 테러리스트 즉, 외로운 늑대형 테러리즘이 증가하고 있다. 이와 같은 형태의 자생테러는 해당 국가의 사회적 환경으로부터 영향을 받아 이뤄진다는 점에서 다수의 잠재적 테러리스트가 존재할 수 있고, 실제로 발생할 수 있다는 점에서 그 위험성이 크다고 할 수 있다. 따라서 자생테러에 관한 연구가 진행될 필요가 있으며, 이러한 관점에서 진행된 이 연구의 목적은 제도적 아노미 이론을 바탕으로 사회 제도와 자생테러 발생 간의 관계를 확인하는 것이다. 제도적 아노미 이론은 기존의 아노미 이론에서 거시적 측면을 강조한 이론으로서, 사회적 제도로 대표되는 사회구조가 아노미와 범죄 발생에 영향을 미친다고 주장한다. 따라서 기존의 테러 및 자생테러 연구는 테러리스트의 심리적 측면에 기인한 미시적 연구가 주를 이뤘다는 점에서 벗어나 사회구조 및 사회제도와 같은 거시적 측면에서 자생테러의 발생에 영향을 미치는 요인을 확인해 보고자 하였다. 이를 위해 제도적 아노미 이론에 근거하여 사회제도를 대표할 수 있는 변수를 설정한 뒤 이를 2016년 자생테러 데이터와 접목시켜 음이항 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 경제적 제도와 가족제도, 그리고 정치제도가 자생테러 발생에 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 즉, 경제제도와 비경 제제도인 가족제도, 정치제도가 제 기능을 발휘할 때 자생테러 발생 가능성이 감소하게 됨을 확인할 수 있었다. Due to the development of IT technology, there has been an increase in individual terrorists, Homegrown terrorism, away from nationally organized terrorism or terrorism by international terrorist organization. Homegrown terrorism is influenced by the social environment of the country and there are many potential terrorists. The purpose of this study is to examine the relationship between the social system and the occurrence of terrorism based on Institutional Anomie Theory. The institutional anomie theory emphasizes the macroscopic aspects of the existing Anomie theory, and argues that the social structure represented by the social system affects the anomie and crime occurrence. Therefore we attempt to identify factors influencing the occurrence of terrorism in terms of macro - level such as social structure and social system rather than existing researches that emphasis on micro-level. For this purpose, negative binomial regression analysis was carried out by setting variables that can represent the social system based on Institutional Anomie Theory, and combining it with the Homegrown terrorism data in 2016. As a result, economic, family, and political systems were identified as factors affecting the occurrence of terrorism. In other words, it is confirmed that the possibility of the Homegrown terrorism is reduced when the economic sys- tem, the non - economic system, the family system, and the political system function properly.

영상, 음성, 활동, 먼지 센서를 융합한 딥러닝 기반 사용자 이상 징후 탐지 알고리즘

정주호 ( Ju-ho Jung ),이도현 ( Do-hyun Lee ),김성수 ( Seong-su Kim ),안준호 ( Jun-ho Ahn ) 한국인터넷정보학회 2020 인터넷정보학회논문지 Vol.21 No.5

최근 다양한 질병 때문에 사람들은 집 안에서 많은 시간을 보내고 있다. 집 안에서 다치거나 질병에 감염되어 타인의 도움이 필요한 1인 가구의 경우 타인에게 도움을 요청하기 어렵다. 본 연구에서는 1인 가구가 집 안에서 부상이나 질병 감염 등 타인의 도움이 필요로 하는 상황인 이상 징후를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 홈 CCTV를 이용한 영상 패턴 탐지 알고리즘과 인공지능 스피커 등을 이용한 음성 패턴 탐지 알고리즘, 스마트폰의 가속도 센서를 이용한 활동 패턴 탐지 알고리즘, 공기청정기 등을 이용한 먼지패턴 탐지 알고리즘을 제안한다. 하지만, 홈 CCTV의 보안 문제로 사용하기 어려울 경우 음성, 활동, 먼지 패턴 센서를 결합한 융합방식을 제안한다. 각 알고리즘은 유튜브와 실험을 통해 데이터를 수집하여 정확도를 측정했다. Recently, people are spending a lot of time inside their homes because of various diseases. It is difficult to ask others for help in the case of a single-person household that is injured in the house or infected with a disease and needs help from others. In this study, an algorithm is proposed to detect emergency event, which are situations in which single-person households need help from others, such as injuries or disease infections, in their homes. It proposes vision pattern detection algorithms using home CCTVs, audio pattern detection algorithms using artificial intelligence speakers, activity pattern detection algorithms using acceleration sensors in smartphones, and dust pattern detection algorithms using air purifiers. However, if it is difficult to use due to security issues of home CCTVs, it proposes a fusion method combining audio, activity and dust pattern sensors. Each algorithm collected data through YouTube and experiments to measure accuracy.

원통형 마이크로렌즈 어레이와 반사판이 집적된 집광시트의 성능 평가

정주호(J. H. Jung),한의돈(E. D. Han),김병희(B. H. Kim),서영호(Y H Seo) 한국생산제조학회 2019 한국생산제조시스템학회 학술발표대회 논문집 Vol.2019 No.5