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문제 정의
- 그러나 경제협력개발기구 (OECD)의 한국 의료의 질 검토 보고서에 따르면 한국은 OECD 국가에 비해 천식 등 만성질환 관리가 취약하다고 하였다 (OECD, 2012; Kim 등, 2013). 따라서 본 연구에서는 만성적인 호흡기질환의 바람직한 관리를 위해서 호흡기질환에 영향을 미치는 여러 가지 요인들 중 가장 주요한 요인을 찾을 것이다.
- 로지스틱 회귀모형에서 종속변수는 주로 이항반응이지만 여러 개의 수준을 갖는 다항 반응인 경우도 있다. 이항자료가 범주형 자료의 가장 일반적인 형태이며, 본 연구도 이항자료를 이용하므로 이항반응에 대해서만 살펴보기로 한다. 이항반응변수를 종종 베르누이 변수라고도 한다.
제안 방법
- 각 뉴런은 특정의 작업을 수행하고 신경망은 이들 뉴런을 연결함으로써 자극과 반응간의 관계를 학습하고, 새로운 데이터에 대한 분류·추정 및 예측을 하게 된다.
- 80%로 CART 기법이 다른 기법보다 정확도가 매우 높은 것을 볼 수 있다. 그러므로 훈련용 데이터와 검증용 데이터를 종합적으로 봤을 때 정확도가 가장 높게 나타난 CART 기법을 최종모형으로 선택 하여 호흡기질환의 주요인을 알아보았다.
- 데이터는 훈련용 데이터와 검증용 데이터를 각각 50%, 50%로 분할하고 훈련용 데이터에 부스팅을 통한 균형화 작업을 실시하여 호흡기질환군과 건강군의 비율을 50:50으로 맞추었다. 그리고 인공신경망, 로지스틱 회귀모형, 베이지안 네트워크, C5.0, CART 순으로 데이터마이닝 기법을 적용하여 모형을 구축하였다.
- 데이터는 훈련용 데이터와 검증용 데이터를 각각 50%, 50%로 분할하고 훈련용 데이터에 부스팅을 통한 균형화 작업을 실시하여 호흡기질환군과 건강군의 비율을 50:50으로 맞추었다. 그리고 인공신경망, 로지스틱 회귀모형, 베이지안 네트워크, C5.
- 본 연구는 2012년 8월 16일부터 10월 31일까지 2012년 7월 기준으로 시·군·구에 거주하는 만 19세 이상의 성인을 대상으로 하는 2012년도 지역사회건강조사 중 경상북도 조사 참여자 22,304명의 자료를, 의사에게서 폐결핵, 천식, 알레르기성 비염을 진단받은 경험이 있는 참여자를 호흡기질환군으로, 만성질환을 진단받은 경험이 없는 참여자를 건강군으로 분류하여 이용하였다. 이 자료를 데이터마이닝 기법인 인공신경망 (neural network), 로지스틱 회귀모형 (logistic regression), 베이지안 네트워크 (Bayesian network), C5.0, CART (classification and regression tree)에 적용하여 호흡기질환의 주요인을 찾을 것이다. 여기서 데이터마이닝이란 대용량 자료로부터 의미있는 패턴과 규칙을 발견하기 위해서 자동화되거나 반자동화된 도구를 이용하여 데이터를 탐색하고 분석하는 과정이다 (Berry와 Linoff, 1997, 2011; Kim과 Kim, 2013).
- 전체 데이터를 훈련용 데이터와 검증용 데이터를 50%, 50%로 나누어 데이터마이닝 기법인 인공신경망, 로지스틱 회귀모형, 베이지안 네트워크, C5.0, CART를 호흡기질환 자료에 적용했을 때, 모형의 정확도가 가장 높게 나온 기법인 CART를 최종모형으로 선택하여 분석하였다. 그 결과 호흡기질환에 가장 영향을 많이 끼치는 요인은 우울감 인지 여부였으며, 그 다음으로 현재흡연여부, 스트레스 인지 여부 순으로 선택되었다.
대상 데이터
- 2012년 8월 16일부터 10월 31일까지 2012년 7월 기준으로 시·군·구에 거주하는 만 19세 이상의 성인을 대상으로 하는 지역사회건강조사의 경상북도자료 중 10,481명의 데이터를 데이터 마이닝 기법에 적용하여 호흡기질환의 주요인을 찾아보았다.
- 대상자는 2012년 8월 16일 부터 10월 31일까지 2012년 7월 기준으로 시·군·구에 거주하는 만 19세 이상의 성인이며 조사 참여자 수는 22,304명이다.
- 본 연구는 2012년 8월 16일부터 10월 31일까지 2012년 7월 기준으로 시·군·구에 거주하는 만 19세 이상의 성인을 대상으로 하는 2012년도 지역사회건강조사 중 경상북도 조사 참여자 22,304명의 자료를, 의사에게서 폐결핵, 천식, 알레르기성 비염을 진단받은 경험이 있는 참여자를 호흡기질환군으로, 만성질환을 진단받은 경험이 없는 참여자를 건강군으로 분류하여 이용하였다.
- 본 연구는 2012년도 지역사회건강조사의 경상북도 자료를 이용하였다. 대상자는 2012년 8월 16일 부터 10월 31일까지 2012년 7월 기준으로 시·군·구에 거주하는 만 19세 이상의 성인이며 조사 참여자 수는 22,304명이다.
- 대상자는 2012년 8월 16일 부터 10월 31일까지 2012년 7월 기준으로 시·군·구에 거주하는 만 19세 이상의 성인이며 조사 참여자 수는 22,304명이다. 조사 문항 중 의사에게서 폐결핵, 천식, 알레르기성 비염을 진단받은 경험이 있는 2,496명을 호흡기질환군으로, 기타 만성질환을 진단받은 경험이 있는 11,823명을 기타질환군으로, 만성질환을 진단받은 경험이 없는 7,985명을 건강군으로 분류하여 기타질환군을 제외한 10,481명을 최종 분석 대상자로 결정하였다.
성능/효과
- CART 기법을 통하여 호흡기질환에 영향을 미치는 요인을 판별해 본 결과, “우울감 인지 여부 > 현재흡연여부 > 스트레스 인지 여부” 순서로 이 세 가지 요인이 다른 요인들 보다 높은 중요도를 가지고 있는 것으로 나타났다.
- 결과적으로 우울감의 경험 여부가 호흡기질환에 가장 영향을 많이 미친다는 것을 보였다. 우울감은 삶의 질을 떨어뜨리고 잠재적으로는 치명적일 수 있으며, 만성 호흡기질환자에게서 흔히 관찰된다 (Ryu 등, 2010).
- 0, CART를 호흡기질환 자료에 적용했을 때, 모형의 정확도가 가장 높게 나온 기법인 CART를 최종모형으로 선택하여 분석하였다. 그 결과 호흡기질환에 가장 영향을 많이 끼치는 요인은 우울감 인지 여부였으며, 그 다음으로 현재흡연여부, 스트레스 인지 여부 순으로 선택되었다. 일상생활에 지장이 있을 정도의 우울감을 경험한 사람의 경우 대부분 호흡기질환을 가지고 있는 것으로 판정되었다.
- 684배 높게 나타났다. 그 다음 요인인 스트레스 인지 여부에서는 평소 일상생활에 지장을 줄 정도의 스트레스를 받은 경험이 있는 그룹과 경험이 없는 그룹에 대한 오즈비가 1.676으로, 경험이 있는 그룹의 경우 없는 그룹에 비해 호흡기 질환을 가질 위험도가 1.676배 높게 나타났다. 마지막으로 체중조절시도에서 체중을 늘리려는 노력을 하는 그룹과 그렇지 않은 그룹에 대한 오즈비가 1.
- 475배 높게 나타났다. 두번째 요인인 현재흡연여부에서는 비흡연자와 흡연자에 대한 오즈비가 1.684로, 비흡연자의 경우 흡연자보다 호흡기 질환을 가질 위험도가 1.684배 높게 나타났다. 그 다음 요인인 스트레스 인지 여부에서는 평소 일상생활에 지장을 줄 정도의 스트레스를 받은 경험이 있는 그룹과 경험이 없는 그룹에 대한 오즈비가 1.
- 676배 높게 나타났다. 마지막으로 체중조절시도에서 체중을 늘리려는 노력을 하는 그룹과 그렇지 않은 그룹에 대한 오즈비가 1.596으로, 노력을 한 그룹이 그렇지 않은 그룹에 비해 호흡기 질환을 가질 위험도가 1.596배 높게 나타났다.
- 1은 호흡기질환군의 주요인에 대한 오즈비를 계산해 본 결과이다. 오즈비를 살펴보면 우울감 인지 여부, 현재흡연여부, 스트레스 인지 여부, 체중 조절 시도 여부 순으로 높게 나타났다. 첫 번째 요인인 우울감 인지 여부에서 우울감을 경험해 본 그룹과 그렇지 않은 그룹에 대한 오즈비가 3.
- 오즈비를 살펴보면 우울감 인지 여부, 현재흡연여부, 스트레스 인지 여부, 체중 조절 시도 여부 순으로 높게 나타났다. 첫 번째 요인인 우울감 인지 여부에서 우울감을 경험해 본 그룹과 그렇지 않은 그룹에 대한 오즈비가 3.475로, 경험 있는 그룹의 경우 경험이 없는 그룹에 비해 호흡기 질환을 가질 위험도가 3.475배 높게 나타났다. 두번째 요인인 현재흡연여부에서는 비흡연자와 흡연자에 대한 오즈비가 1.
- 그리고 현재 흡연을 하고 있는 사람의 경우에는 체중 감량을 시도한 적이 있는 경우 호흡기질환자로 판정되었다. 호흡기질환에 가장 영향을 많이 끼치는 주요인의 영향력을 알아보기 위해 개별적인 오즈비를 계산해본 결과 우울감을 경험해 본 그룹이 그렇지 않은 그룹에 비해서 호흡기질환을 가질 위험도가 3.475배 높게 나타났다.
- 70%로 CART 기법에서 가장 높은 정확도가 나타났다. 훈련용 데이터에서 만들어진 모형을 검증용 데이터에 적용한 결과를 살펴보면 인공신경망은 60.04%, 로지스틱 회귀모형은 62.44%, 베이지안 네트워크는 59.56%, C5.0은 62.30%, CART는 69.80%로 CART 기법이 다른 기법보다 정확도가 매우 높은 것을 볼 수 있다. 그러므로 훈련용 데이터와 검증용 데이터를 종합적으로 봤을 때 정확도가 가장 높게 나타난 CART 기법을 최종모형으로 선택 하여 호흡기질환의 주요인을 알아보았다.
- 7은 각 기법에서 훈련용 데이터와 검증용 데이터에서의 정확도를 계산하여 나타낸 것이다. 훈련용 데이터에서의 정확도를 살펴보면 인공신경망은 60.81%, 로지스틱 회귀모형은 63.88%, 베이지안 네트워크는 60.10%, C5.0은 63.56%, CART는 70.70%로 CART 기법에서 가장 높은 정확도가 나타났다. 훈련용 데이터에서 만들어진 모형을 검증용 데이터에 적용한 결과를 살펴보면 인공신경망은 60.
후속연구
- 둘째, 연구에 사용된 스트레스, 우울증 등은 자가 기입 설문지의 형태이므로 주관적인 판단으로 이루어졌기 때문에 전문가의 정확한 진단을 대신하여 설명이 될 수 있는지에 대한 의문이 있다. 이러한 점들을 보완하기 위해서 향후 연구에서는 시간 경과에 따른 변화를 연구할 수 있는 코호트연구 또는 패널연구와 같은 종단적인 연구 자료와 주관성을 보완할 수 있는 자료를 이용할 필요가 있을 것으로 생각된다.
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