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클럽발 자료를 위한 함수적 군집 분석: 사례연구
Functional clustering for clubfoot data: A case study 원문보기

Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.25 no.5, 2014년, pp.1069 - 1077  

이미애 (롯데카드 신용기획팀) ,  임요한 (서울대학교 통계학과) ,  박천건 (경기대학교 수학과) ,  이경은 (경북대학교 통계학과)

초록
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클럽발은 발이 안쪽으로 굽어있는 상태로 태어나는 선천적인 발 기형의 일종이다. 본 연구에서는 한 쪽 클럽발 환자들의 수술 후 시간에 따른 양 쪽 발의 상대적인 차이 커브들을 군집분석 하려고 한다. 관측값들이 일정하지 않은 (irregular) 시점에서 희박하게 (sparsely) 관측되어서 일반적인 함수적 군집모형을 사용할 수 없어 James와 Sugar (2003) 가 제안한 희박한 자료의 함수적 군집 모형 (functional clustering model)을 이용하여 모수들을 추정하였다. 그리고 Sugar와 James (2003)의 왜곡함수 (distortion function)를 이용하여 군집의 수를 결정하여 군집분석하여 두 개의 군집을 발견하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

A clubfoot is a kind of congenital deformity of foot, which is internally rotated at the ankle. In this paper, we are going to cluster the curves of relative differences between regular and operated feet. Since these curves are irregular and sparsely sampled, general clustering models could not be a...

주제어

#군집분석   #모형에 기반한 군집분석   #클럽발   #희박한 함수적 자료  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 미국 캘리포니아주에 있는 한 대학병원에서 한쪽 클럽발 환자들이 수술 후 시간이 경과함에 따라 발 크기가 정상적으로 돌아오는지, 어떠한 패턴을 띄고 있는지 알고자 하여 2001년 수집된 환자자료를 분석하려고 한다. 이 자료는 수술을 받은 67명 한쪽 클럽발 환자들의 수술 후 경과시간(주단위), 클럽발 쪽 다리길이 (leg1), 정상 쪽 다리 길이 (leg2), 클럽발 쪽 발 길이 (ft1), 정상쪽 발의 길이 (ft2), 정상 쪽과 클럽발 쪽의 다리길이 상대차이 (rel.
  • 본 연구에서는 클럽발을 가지고 태어난 아기 환자들의 수술 후 경과하는 패턴을 알기 위하여 수술 후 시간에 따른 클럽발의 상대적인 발차이의 커브들을 군집분석하여 보았다. 특별히, 각 환자당 관측값 수가 2 ∼ 4개 정도 밖에 되지 않아 일반적인 함수적 자료의 군집분석 방법들을 이용하지 못하여 James와 Sugar (2003)가 제안한 희박한 함수적 자료를 위한 군집모형을 이용하여 군집분석을 하여보았고 점프 함수를 이용하여 군집의 수를 2개로 결정하여 각 군집의 평균 커브를 추정하였다.
  • 앞에서 언급한 것처럼 본 논문의 주 관심사는 수술 후 다양한 회복 패턴들을 발견하는 것이다. 즉, 상대적 발 길이 차이 커브들을 군집 분석하고자 한다.
  • 이 자료처럼 희박한 함수적 자료인 경우는 이러한 군집 분석 방법들을 사용하기가 어려워 본 논문에서는 James와 Sugar (2003)가 제안한 희박한 함수적 자료 (sparsely sampled functional data)를 위한 군집 모형을 클럽발 자료에 적용하려고 한다. 이 모형은 사실상 모든 형태의 함수적 자료들을 군집분석 할 수 있으나 특별히 자료가 희박한 경우에 더 유용하다라고 알려져 있다.
  • 이번 절에서는 James와 Sugar (2003)가 제안한 희박한 함수적 자료를 위한 군집모형에 대하여 설명하려고 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
클럽발의 원인은 무엇인가? 클럽발 (club foot, 혹은 congenital talipes equinovarus)은 한 쪽 혹은 양 쪽 발목이 안쪽으로 굽어있는 상태로 태어나는 선천적 발 기형의 일종으로 유전자의 결함과 같은 유전적 원인 혹은 양수부족으로 인한 자궁압착과 같은 외부적 원인으로 인한 것으로 알려져 있다. 1000명당 한 명 정도가 선천적 기형을 가지고 태어나며, 그 중 약 50% 정도는 양 쪽 발목 (양측 기형)에 생긴다고 보고되고 있다.
클럽발이란 무엇인가? 클럽발 (club foot, 혹은 congenital talipes equinovarus)은 한 쪽 혹은 양 쪽 발목이 안쪽으로 굽어있는 상태로 태어나는 선천적 발 기형의 일종으로 유전자의 결함과 같은 유전적 원인 혹은 양수부족으로 인한 자궁압착과 같은 외부적 원인으로 인한 것으로 알려져 있다. 1000명당 한 명 정도가 선천적 기형을 가지고 태어나며, 그 중 약 50% 정도는 양 쪽 발목 (양측 기형)에 생긴다고 보고되고 있다.
club foot의 발생 비율은 어느 정도입니까? 클럽발 (club foot, 혹은 congenital talipes equinovarus)은 한 쪽 혹은 양 쪽 발목이 안쪽으로 굽어있는 상태로 태어나는 선천적 발 기형의 일종으로 유전자의 결함과 같은 유전적 원인 혹은 양수부족으로 인한 자궁압착과 같은 외부적 원인으로 인한 것으로 알려져 있다. 1000명당 한 명 정도가 선천적 기형을 가지고 태어나며, 그 중 약 50% 정도는 양 쪽 발목 (양측 기형)에 생긴다고 보고되고 있다. 또한 여아보다 남아에서 발생 빈도가 두 배 정도 높은 것으로 알려져 있다 (Wikipedia, Figure 1.1).
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참고문헌 (12)

  1. de Boor, C. (1978). A Practical guide to splines, Springer, New York. 

  2. Fraley, C. and Raftery, A. E. (2002). Model-based clustering, discriminant analysis, and density estimation. Journal of the American Statistical Association, 97, 611-631. 

    상세보기 crossref

  3. Green, P. J. and Silverman, B. W. (1994). Nonparametric regression and generalized linear models: A roughness penalty approach, Chapman and Hall, London. 

  4. Hastie, T. J., Buja, A. and Tibshirani, R. J. (1995). Penalized discriminant analysis. The Annals of Statistics, 23, 73-102. 

    상세보기 crossref

  5. James, G. M. and Hastie, T. J. (2001). Functional linear discriminant analysis for irregularly sampled curves. Journal of the Royal Statistical Society B, 63, 533-550. 

    상세보기 crossref

  6. James, G. M. and Sugar, C. A. (2003). Clustering for sparsely sampled functional data. Journal of the American Statistical Association, 98, 397-408. 

    상세보기 crossref

  7. Lee, H-J. and Kang, S-B. (2013). Analysis of latent growth model using repeated measures ANOVA in the data from KYPS. Journal of theKorean Data & Information Science Society, 24, 1409-1419. 

    원문보기 상세보기 crossref

  8. OrthoInfo. Children's clubfoot: treatment with casting or operation? Retrieved May, 2014, from http://orthoinfo.aaos.org/topic.cfm?topica00296. 

  9. Rice, J. A. (2004). Functional and longitudinal data analysis perspectives on smoothing. Statistica Sinica, 14, 413-629. 

  10. Sugar, C. A. and James, G. M. (2003). Finding the number of clusters in a dataset: An informationtheoretic approach. Journal of the American Statistical Association, 90, 928-934. 

  11. Yao, F., Muller, H-G. andWang, J-L. (2005). Functional data analysis for sparse longitudinal data. Journal of the American statistical Association, 100, 577-590. 

    상세보기 crossref

  12. Clubfoot. (n.d.) In Wikipedia. Retrieved May, 2014, from http://en.wikipedia.org/wiki/Club\_foot. 

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