비연속시간 생존분석의 영과다 문제에 관한 연구

이석원 高麗大學校 大學院 2016 국내석사

생존분석은 연구자가 관심 있는 사건이 발생한 경우, 사건이 발 생할 확률이 높은 시점과 사건발생에 영향을 미치는 예측요소는 무엇인지에 대한 복합적인 분석방법이다. 생존분석은 의학계에서 발전 되어온 분석방법으로 최근에는 교육학, 심리학 등 여러 분야 에서 널리 쓰이고 있다. 생존분석은 시간 처리방식에 따라 연속시간 생존분석과 비연속 시간 생존분석으로 구분된다. 예를 들어 환자의 사망 같이 특정사 건이 발생한 정확한 시기를 알고 있고, 시간을 연속적으로 다루는 경우 연속시간 생존분석이 적합하다. 하지만 1년 간격의 패널자료 등 특정 기간에 사건이 발생한 경우 비연속시간 생존분석이 더욱 적합하다. 일반적으로 생존자료는 발생여부에 따라 이분변수로 측정되므로 생존분석은 로지스틱 회귀분석을 적용하여 독립변수의 효과를 추 정한다. 하지만 연구자가 연구하는 사건의 발생률이 낮다면 종속변 수에는 0으로 코딩된 값이 1에 비해 과도하게 많아지게 되며, 이 때 추정되는 값은 편향되게 된다. 이러한 현상을 영과다 문제라고 한다. 그러나 생존분석에서의 영과다 문제에 대한 연구는 매우 미비한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 생존분석 방법 중 행동과학 연구에 더욱 적합한 방법인 비연속시간 생존분석의 영과다 문제 발생여부와 여러 조건에서의 변화양상을 확인하여 많은 연구자들 이 생존분석에서의 영과다 문제를 이해하고 경험적 가이드라인을 제시한다.

생존분석모형 및 COX 회귀모형을 이용한 중소기업의 부도율 연구

오광호 전남대학교 대학원 2011 국내석사

소기업·소상공인의 생존분석에 관한연구 : 강원신용보증재단이 지원한 소기업·소상공인을 대상으로

이근우 강원대학교 경영대학원 2013 국내석사

본 연구의 목적은 생존분석을 기법을 이용하여 강원신용보증재단(강원신보)에서 보증을 받은 기업의 생존함수 추정을 통해 현황과 과제를 살펴보고 개선방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 강원신보에서 보증을 받은 34,465개 소기업, 소상공인을 대상으로 선정하였으며, 이 중 중도절단된 자료는 29,639 사고 자료는 4,526개이다. 본 연구에서는 이러한 목적을 달성하기 위해 생존분석(Survival Analysis)중 비모수적 방법인 생명표법을 사용하였으며 논의된 내용은 다음과 같다. 제 1 장은 연구의 목적 및 방법을 기술하였다. 제 2 장에서는 공공서비스의 정의 및 신용보증제도의 개관에 대해서 알아 보고 지역신용보증재단 및 강원신용보증재단의 현황에 대해서 언급 하였으며, 생존분석 이론 및 선행연구에 대해서 알아보았다. 제 3 장에서는 실증연구로 생존분석을 통해 전체기업, 지점별, 업종별, 상환 유형별, 기업규모별, 대표자 성별, 연대보증인 입보 유형별, 특례보증 유형별, 부분보증 유형별, 보증금액별, 대표자 연령별 생존분석을 실시하였다. 마지막으로 제 4 장에서는 본 연구의 요약과 미쳐 다루지 못한 문제들 연구과제에 대해 논의 하였다. The purpose of this study was to use the survival analysis technique to examine the estimate the survival functions of businesses which had received guarantees from the Gangwon Credit Guarantee Foundation (GCGF) and to suggest methods for improvement. To this end, 34,365 small businesses and small enterprises that had received guarantees from GCGF were chosen; however, 29,639 among those were censored, leaving 4,526 to be used in this study. To attain the objective of this study, the non-parametric life table method was chosen from among survival analysis methods, and the discussion is as follows: In the first chapter, the purpose and methods of the study are described. In the second chapter, the definition of public services and an overview of the credit guarantee system are examined and the current situation of credit guarantee systems and the Gangwon Credit Guarantee Foundation are discussed. The survival analysis theory and previous studies using it are also examined. In the third chapter, survival analysis to prove the thesis was implemented based on all businesses, by location, by type of business, by form of repayment, by form of business, by gender of CEO, by form of joint liability, by form of special guarantee, by form of partial guarantee, by amount of guarantee, and by age of CEO. Finally, in the fourth chapter, research is summarized and problems unable to be solved within this study are discussed.

생존분석모형을 이용한 의료기관 입원환자의 생존기간 및 재원일수 결정요인 분석

장해각 경희대학교 대학원 2023 국내박사

우리나라의 응급의료체계는 응급환자가 발생할 경우, 병원 전 단계로 현장 처치 및 이송 중 처치를 실시하며, 병원 단계에서 응급실 진료 후 입원진료를 실시한다. 이에 따라 응급환자 관리 관점에서 응급실에서 어떠한 조건을 가진 사람의 사망률이 높은 것인가를 파악하는 것이 필요하므로, 응급실 경유 입원 환자와 일반 입원 환자의 사망률에 대한 결정요인을 비교 분석할 필요가 있다. 한편, 최근 의료보험환자의 증가와 인구 고령화에 따른 진료비의 증가 등으로 입원 환자 재원일수의 합리적 관리는 병원 및 환자 모두에게 이익이 된다. 따라서 재원일수에 영향을 주는 요인을 분석하여 재원일수를 합리적으로 관리할 필요가 있다. 생존기간 또는 재원일수 결정요인을 조사한 많은 선행연구들이 다중회귀분석 또는 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 그러나 다중회귀분석은 선형성, 독립성, 등분산성, 정규성, 다중 공선성의 부재 등의 기본 가정을 만족시켜야 하는 단점이 존재한다. 로지스틱 회귀분석은 로짓의 선형성, 오차항이 독립성, 다중 공선성의 부재 등을 만족시켜야 하는 단점이 있다. 또한 의료데이터는 중도절단된 특징을 지니고 있을 뿐만 아니라, 생존시간 또는 재원시간이 중요함에도 불구하고 다중회귀분석은 이러한 특징들을 반영할 수 없는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 일반입원환자와 응급실 경유 입원환자의 생존기간에 영향을 미치는 요인과 입원환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 생존분석을 수행하였다. 이러한 목적을 위하여 본 연구에서는 국민건강보험공단에서 제공한 2016년부터 2019년까지의 총 4개년도에 대한 표본 코호트 DB를 수집하여 분석하였다. 표본 코호트 DB는 국민건강정보DB를 기반으로 개인정보를 보호하는 범위 내에서 연구용으로 공개하기 위하여 2013년 1월에 구축된 자료를 의미한다. 데이터 전처리를 한 후 카플란 마이어 생존 추정을 통해 사회인구학적 특성, 환자별 특성, 검진기록별 특성, 의료기관별 특성 요인에 따라 생존 확률 및 재원확률을 추정하였다. 그러나 카플란 마이어 생존 추정은 분석하고자 하는 요인을 제외하고 다른 요인들을 통제할 수 없는 한계점이 있다. 따라서 다른 변수의 영향을 통제하기 위해 콕스 비례 위험 모형을 통해 계량경제학적 추정에 의해 검증하였다. 이러한 카플란 마이어 생존 분석과 콕스 비례 위험 모형은 데이터 분포에 대한 가정이 필요 없기 때문에 의료 데이터를 이용하여 생존기간 및 재원일수의 결정요인을 조사하는데 적합하다. 본 연구의 의의는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 건강보험공단의 코호트DB를 사용하여 400만 건 이상의 빅데이터를 이용하여 생존분석을 통해 일반 입원환자와 응급실 경유 입원환자의 생존기간의 결정요인을 비교 분석하고 입원환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인 분석을 처음으로 시도한 연구이다. 둘째, 카플란 마이어 생존 분석과 콕스 비례 위험 모형을 통해 일반 입원환자와 응급실 경유 입원환자의 생존기간에 영향을 미치는 요인을 비교하였다. 이를 통해 입원환자의 입원시간에 따라 한정된 의료자원의 효율적으로 배분하기 위한 계획을 수립할 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로 카플란 마이어 생존 분석과 콕스 비례 위험 모형을 통해 입원환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 기존의 다중회귀분석 또는 로지스틱 회귀분석을 통해 재원일수의 결정요인을 분석한 연구와 본 연구의 결과는 일치하는 부분이 있지만, 병상 수에 따른 병원 유형 등에 있어 차이가 있음을 확인하였다. 하지만 분석결과와는 별개로 생존분석은 시간의 흐름에 따른 재원일수의 변화를 시각적으로 표현 가능하므로 향후 의료정책을 수립할 때 도움이 될 것으로 기대된다. As a part of South Korean Emergency Medical Services System (EMSS) protocol, an emergency patient is treated onsite or during transfer to the hospital in the pre-hospital stage, while the next stage involves providing emergency room treatment followed by inpatient treatment. From an emergency patient management perspective, it is necessary to identify the high mortality rate of certain conditions in the emergency room, and to compare and analyze the determinants of the mortality rate of patients admitted via the emergency room and general hospitalized patients. In fact, an efficient management of inpatients’ length of stay benefit both hospitals and patients along with an increase in medically insured patients, as well as medical expenses due to aging population. The study therefore aims to identify and analyze the determinants affecting length of stay for effectively manage length of stay. Many previous studies have investigated the determinants of survival period or length of stay using multiple regression analysis or logistic regression analysis. However, multiple regression analysis has the disadvantage of satisfying basic assumptions such as linearity, independence, equal variance, normality, and absence of multicollinearity. Meanwhile, the disadvantage of logistic regression analysis is satisfying the linearity of the logit, the independence of the error term, and the absence of multicollinearity. In addition, there is a problem of multiple regression analysis not reflecting the censored characteristics of medical data regardless of the significance of survival period and length of stay. This study performed survival analysis to examine the determinants of survival period between general inpatients and emergency room inpatients, as well as their length of stay. This study collected and analyzed the sample cohort DB for a total of four years from 2016 to 2019 provided by the National Health Insurance Service to conduct survival analysis. The sample cohort DB refers to data constructed in January 2013 to be disclosed for research within the scope of protecting personal information based on the National Health Information DB. After data preprocessing, we used the Kaplan-Meier survival method to estimate survival and rehospitalization probabilities according to sociodemographic characteristics, characteristics of each patient, characteristics of each examination record, and characteristics of each medical institution. However, the limitation of the Kaplan-Meier survival method is the inability to control other variables except for the variable to be analyzed. We therefore used the Cox proportional hazards model to control the influence of other variables under econometric assumptions. Since both Kaplan-Meier survival analysis and the Cox proportional hazards model do not require data variability assumptions, they are suitable for investigating determinants of survival period and length of stay using medical data. The implications of this study are as follows. First, this is pioneering research comparing and analyzing determinants of the survival period of general inpatients and inpatients admitted via the emergency room through survival analysis using more than 4 million big data from the cohort DB of the National Health Insurance Services, as well as their length of stay. We also compared determinants affecting the survival period of general inpatients and emergency room inpatients through Kaplan Meier survival analysis and Cox proportional hazards model. As a result, we expect hospitals to develop their own plan to distribute limited medical resources according to the given length of stay in an efficient manner. Finally, through the Kaplan-Meier survival analysis and the Cox proportional hazards model, we were able to identify the determinants affecting length of stay. Although the results of this study and those of previous studies that analyzed the determinants of length of stay through multiple regression analysis or logistic regression analysis were consistent, it was confirmed that there were differences in the types of hospitals as of the number of beds. Besides the analysis results, survival analysis is expected to be helpful for establishing future medical policies due to its ability to visually represent the change in length of stay over time. Keywords: Survival Analysis, Kaplan Meier Estimation, Cox Proportional Hazards Model, National Health Insurance, NHIS Sample Cohort DB, Survival Period, Mortality Rate, Length of Stay in Hospital, Discharge Probability. Medical Data.

한국 유료방송시장에서 방송채널사용사업자의 생존에 관한 분석 : 비모수 생존분석 모형의 적용을 중심으로

곽규태 연세대학교 정보대학원 2011 국내석사

본 연구는 국내 유료방송시장에서 방송채널사용사업자(PP)의 생존주기와 이들 PP의 생존과 도태에 영향을 미치는 결정요인 규명을 목적으로, PP제도 도입 이후 현재까지 텔레비전 PP채널의 기간별 생존확률과 폐업 위험률이 어떻게 변화되어 왔는지, 선행연구들에서 제시된 PP의 경영성과 요인이 실제로 PP 채널의 생존과 도태에 유의한 영향을 미치는 지 등을 검증하였다. 이를 위해 본 연구는 중도절단자료인 폐업된 PP들의 정보도 분석대상에 포함하는 생존분석을 그 분석방법으로 활용하였는데, 먼저 비모수적 방법인 생명표법(life-table method)을 이용해 1993년부터 2008년 말까지 전체 PP들의 생존율과 위험률의 변화를 90일 주기로 살펴보았고, 다음으로 선행연구에서 입증된 PP의 성과변인이 도태된 PP집단과 생존한 PP집단 사이에서 유의한지 그 차이를 검증하였으며, 마지막으로 유의성이 검증된 변인들을 대상으로 일명 ‘콕스 회귀분석’으로 불리는 콕스 비례위험함수모형(Cox proportional hazard model)을 적용해, PP의 생존과 도태에 영향을 미친 결정요인이 무엇인지를 추정하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 생명표법의 시행결과 분석대상 189개 PP 중 28개가 도태하여 누적생존확률은 85.19%로 나타났으며, 시장에서 도태될 위험률은 전 구간에 걸쳐 고르게 분산되어 있었으나 특히 PP가 시장에 진입한 이후 2년에서 2년 반 사이 시기인 630일 ~ 900일 구간의 위험률이 매우 높았다. 둘째, PP의 생존에 영향을 미칠 것으로 추정되는 예측변인들의 유의도를 검증한 결과 해당 변인들은 대체로 모두 PP의 생존과 도태에 유의한 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 셋째, 유의도가 검증된 변인들을 대상으로 콕스 회귀분석을 시행한 결과 ‘수평적 통합(MPP)’ 여부와 ‘시청규모(리치)’가 PP의 생존에 가장 영향을 미치는 결정요인인 것으로 나타났으며, 이는 독립채널이 MPP에 편입될 경우 시장에서 도태될 위험률이 75.6% 감소할 수 있으며, ‘리치’ 역시 1단위 상승할 때마다 해당 PP가 시장에서 도태될 위험률이 20%씩 감소될 수 있음을 의미한다. 이러한 연구결과가 주는 시사점은 다음과 같다. 첫째, 생존분석을 시행한 결과 시장 진입유형에 관계없이 PP는 시장에 진입한 이후 2년에서 2년 반 사이에 가장 도태될 위험률이 높았는데, 이는 방송콘텐츠 시장개방으로 인한 국내 PP의 글로벌 경쟁력 강화와 IPTV 등 유료플랫폼의 증가로 콘텐츠수급이 안정적으로 뒷받침되어야 하는 상황에서 PP의 진흥과 육성을 위한 정부의 정책적 지원이 해당 시기를 고려할 필요가 있음을 시사한다. 둘째, 휴먼 PP와 페이퍼컴퍼니 등을 제외하고 실제 방송서비스를 시행한 PP 채널의 생존율과 위험률의 변화추이를 통해 알 수 있듯, 등록제 시행 이후 많은 채널들이 새롭게 시장에 등장해 경쟁이 가속화되었음에도 PP채널의 생존율이 85%를 넘는 것으로 나타났는데, 이는 PP의 경영성과 혹은 플랫폼사업자와의 수익배분 문제와는 별개로 현재 PP의 생존환경이 그리 열악하지 않고 오히려 잉여의 측면이 있어 최근 일고 있는 채널자격 강화의 논거가 상당부분 설득력이 있을 수 있음을 보여준다. 셋째, ‘리치’와 더불어 ‘수평적 통합(MPP)’ 여부가 PP의 생존에 가장 영향을 미치는 결정요인으로 나타났는데, 이는 향후 정부의 소유·겸영규제 정책의 수립 시 공정한 시장경쟁 환경 조성 등을 위해 MPP 등 결합 사업자 허용 논의에 있어 시장상황에 대한 면밀한 추가분석을 통해 상한비율 설정 등의 논리가 검증될 필요성을 시사한다.

생존분석을 이용한 베트남 전쟁 참전 미군의 전사에 관한 연구

이영훈 성균관대학교 일반대학원 2019 국내석사

본 연구는 전쟁에 참전하는 군인들에게 있어 어떠한 요소가 군인들의 생존 기간에 영향을 미치는지 분석하고 그에 따른 생존 확률에 대해 연구하기 위해 수행되었다. 베트남 전쟁에 참전한 미군의 데이터를 바탕으로 데이터가 갖는 60개의 변수들에 대해 단계별 선택법(Stepwise Selection)과 분산팽창계수(Variance Inflation Factor)를 활용하여 생존 기간에 유의한 영향을 미치는 변수 9개를 선별하였으며, 각 변수별 카플란-마이어(Kaplan-Meier) 생존곡선을 통해 시간에 따른 생존 확률의 변화를 분석하고 콕스 비례 위험 모델(Cox Proportional Hazard Model), 시간 종속형 콕스 모델(Time dependent Cox Model)을 통해 상대적 생존 확률을 나타내는 해저드 비를 계산하였다. 연구 결과 전쟁에서 생존 확률에 유의한 영향을 미치는 변수는 군 계급, 군 복무기간, 복무 유형, 전개 지역이었으며 가장 큰 영향을 미치는 변수는 군 계급임을 알 수 있었다. 군 계급의 경우 일반병사의 생존 확률이 가장 낮았으며, 장교, 준사관, 부사관 순으로 생존 확률이 높았고 복무 유형의 경우 강제로 징집되어 전쟁에 투입된 징집군(Selective Force)의 생존 확률이 다른 유형과 비교했을 때 상대적으로 낮았다. 군 복무기간이 5년 미만인 군인은 복무기간이 5년 이상인 군인들과 비교했을 때 상대적으로 생존 확률이 낮았으며, 전개지역의 경우 특정 전개지역에 전개된 군인의 생존 확률이 다른 전개지역에 전개된 군인들의 생존 확률 보다 높은 것을 알 수 있었다.

여성 근로자의 경력지속 및 이탈에 관한 연구 : 여성관리자패널을 활용한 생존분석을 중심으로

강선애 한국기술교육대학교 테크노인력개발전문대학원 2021 국내박사

This study used the methodology of survival analysis to investigate the reasons for women's retention and withdrawal through the Korea Women Manager Panel. For this purpose, the method of outline and analysis of survival analysis was summarized and previous studies on the survival of female workers were explored. Also, the factors that affect the career continuity and withdrawal of female workers among the factors identified through the search process were examined through Cox proportional Hazard analysis. The steps of the analysis are as follows. First, Cox proportional risk analysis was conducted for all variables. Second, the variable that has a great influence on the model was selected through the backward selection. For this purpose, the extended cox model including the time varying variable was applied. In order to analyze the effects of female workers on career continuity and turnover, the concept, significance and current status of female managers were described. Through a panel of Korean female managers, the current status of Korean female managers was surveyed and the ratio was confirmed. The number of female managers in Korea has decreased significantly as their positions increase in their companies, and this is not affected by the size of the company or industry. The sharp decline in the proportion of women as women move up to higher positions is closely related to the career retention of women workers, so the meaning of women's careers and related theories were explained. In the discussions related to women's careers, literature review of career breaks, turnover and turnover intention, and organizational embeddeness model were considered. Factors were classified into 5 categories: personal characteristics, family/economic characteristics, psychological characteristics, relational characteristics, and Policy characteristics. However, since sub-factors of each trait interact and influence each other, it is not easy to clearly classify the effects that affect the career retention of female workers and reveal the causal relationship. Therefore, in this study, Tried to find a significant result by trying various methods, such as a model incorporating all factors, by characteristic, by rank, and a model derived through the backward selection. In the last chapter, the factors affecting the number of withdrawal event of female workers were analyzed through the recurrent event data analysis. 본 연구는 여성관리자패널 조사를 통해 최초 조사 시점에 대상자로 선정된 원표본들을 대상으로 근속과 퇴직의 이유를 알아보고자 생존분석의 방법론을 활용하였다. 이를 위해서 생존분석의 개요 및 분석의 방법을 정리하였고, 여성 근로자의 생존에 관한 선행연구 탐색하였다. 또한 탐색 과정을 통해 파악된 요인 중 여성 근로자의 경력지속 및 이탈에 영향을 미치는 요인들을 Cox 비례위험 분석을 통해 그 영향력을 검증하려고 하였 다. 분석의 단계별로는 전체 변수들을 대상으로 Cox 비례위험 분석을 진행하고, 두 번째로 후진 제거 방법을 통해 모형에 영향력이 큰 변수들을 선별하였으며, 이를 대상으로 시간 변동 변수를 포함한 확장형 Cox 모형을 적용하였다. 여성 근로자의 경력지속과 이직에 미치는 영향을 분석하기 위해 먼저 여성 관리자의 개념과 의의, 현황에 관하여 기술하였다. 여성관리자패널 자료를 통해 현재 우리나라 여성관리자의 직급별 현황을 살펴보고 여성 관리자 비율은 어떤 수준인지 확인하였다. 우리나라 여성관리자는 기업 규모나 업종에 따라 큰 차이가 없이 여전히 대체적으로 직급이 높아짐에 따라 그 수가 급격히 적어지는 양상을 보이고 있었다. 상위직급으로 갈수록 여성 비율이 급격히 낮아지는 것은 여성 근로자들의 경력 유지와도 매우 밀접한 관련이 있다. 따라서 여성의 경력에 대한 의미와 이와 관련한 이론들을 이어 기술하였다. 여성의 경력과 관련한 논의에서는 경력 지속의 요인을 찾기 위해 경력단절, 노동이동과 이직의도 그리고 조직착근모델의 선행연구들을 고찰하 였으며, 요인들을 인적특성, 가족/경제적 특성, 심리적 특성, 관계적 특성, 제도 특성의 5가지로 구분하였다. 그러나 각 특성들의 하위 요인들은 서로 상호작용하며 영향을 미치기 때문에 여성 근로자의 경력지속에 영향을 주는 효과를 명확하게 구분하고 인과관계를 밝히는 것은 쉽지 않은 일이 다. 따라서 본 연구에서는 특성별, 직급별, 전체 요인을 통합한 모형, 후진 제거법을 통해 도출된 모형 등 여러 가지 방법을 시도하여 유의한 결과를 찾으려고 노력하였다. 연구의 결과를 통해 본 연구에서 제언하는 점은 다음과 같다. 첫째, 근로시간 규제에 대한 제도들의 경우 각각의 조직의 특성에 맞는 하위 대책들이 수반되어야 할 필요성이 있다. 둘째, 조직차원에서 여성이 자신의 경력을 긍정적으로 볼 수 있도록 여성 근로자의 심리적인 요인들에 관심을 가지고 대응해야 한다. 셋째, 조직 및 상사의 지원의 내용은 일-가정 양립보다는 여성 근로자의 경력 및 역량에 대한 지원이 더 강화되어야 한다. 넷쨰, 기업의 가족친화적 조직문화를 조성하는 데있어 경제적 가치가 중요한 기업의 생리를 고려해야 하며 이를 통해 기업이 자발적으로 참여할 수 있는 유인책을 마련해야 한다. 또한 돌봄에 대한 책임이 여성에게 적합하다는 사회적 인식을 깨는 시도 등을 통해 사회적인 인식의 변화에도 노력해야 한다. 보론에서는 재발사건분석을 통해 여성 근로자의 퇴직 횟수에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다.

KCTC 빅데이터를 활용한 방어작전 간 지휘관(자) 생존분석

윤진성 국방대학교 국방대학교 국방관리대학원 2024 국내석사

본 연구는 육군의 가장 실전적인 훈련인 여단급 KCTC(Korea Combat Training Center, 과학화 전투 훈련) 훈련결과 빅데이터를 활용하여 보병대대 방어작전을 중심으로 대대급 이하 지휘관(자)의 생존분석을 실시하였다. 지휘관(자)은 지휘통제의 중심으로서 전투에서 핵심적인 역할을 하고 있으 며 그들의 생존은 매우 중요한 사항이다. 이러한 중요성에도 불구하고 아직까 지 지휘관(자)의 생존 영향 요인에 대해 분석한 연구는 없었으며, 전투원의 생 존에 관한 연구는 대대급 KCTC 훈련 데이터를 활용하여 일반 전투원의 생존 요인을 분석하는 데 그쳤다. 본 연구는 기존 연구들과 달리 여단급 KCTC 훈 련 결과 데이터를 최초로 활용하여, 전투에 많은 영향을 줄 수 있는 주체인 지휘관(자)을 연구대상으로 하여 분석하였다. 이를 위해 전투 결과를 정의하고 군집분석을 통해 보병대대를 우수, 보통, 미흡부대로 구분하여 지휘관(자)의 생존율 차이를 카플란-마이어 생존분석을 통해 분석하였다. 이를 통해 우수부 대와 미흡부대가 어떤 차이점이 있는지 객관적으로 비교했다. 이후 콕스 비례 위험 모형을 활용하여 지휘관(자) 생존에 영향을 미치는 요인을 도출하였는데 생존나무 모형을 함께 이용하여 다각도에서 영향요인을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 연구 방법은 차후 정찰부대, 화력부대 등 다양한 부대 에 대하여 생존요인 분석을 하는데 활용될 수 있을 것이다. 주요어 : 여단급 KCTC 훈련 빅데이터, 생존분석, 방어작전, 보병대대, 지휘관(자)

생존분석을 활용한 고령자의 인지적 허약(cognitive frailty)에 관한 연구 : 라이프스타일 위험 요인 중심으로

박지현 연세대학교 대학원 2023 국내석사

본 연구는 생존분석을 활용하여 정상 노화를 경험하는 고령자의 인지적 허약(Cognitive frailty)에 이르는 생존 분포 및 위험 요인에 대한 영향을 확인하였다. 인지적 허약이란 국제 영양 및 노화 학회와 국제 노인학 및 노인병 협회(International Academy on Nutrition and Aging/International Association of Gerontology and Geriatrics, IANA/IAGG)에서 정의 내린 경도인지장애(MCI)와 신체적 허약 지표가 동시에 발생한 대상자를 의미한다. 개인이 평소 경험하는 라이프스타일 요인이 고령자의 인지적 허약에 영향을 미친다는 근거들이 증가하고 있음에도 불구하고 종합적인 라이프스타일을 종단적으로 분석한 연구는 아직 부족하다. 따라서 본 연구에서는 인지적 허약에 이르는 시점에 관하여 성별에 따른 차이를 살펴보았고 시간 가변적 요인인 라이프스타일 위험 요소와 시간 비가역적 요인을 함께 분석하였다. 분석에 활용된 자료는 한국 고령화 연구 패널(Korean Longitudinal Study of Aging, KloSA)의 2006년부터 2020년까지의 데이터이다. 인지적 허약의 조작적 정의를 위해서 인지 기능은 한국판 간이 정신 상태 검사(Korean Mini-Mental State Examination, K-MMSE)의 24점을 절단 값(cut-off)으로 설정하였다. 허약 지표는 허약 도구(Frailty Instrument, FI)를 사용하여 2점 이상을 절단 값으로 판별하였다. 통계학적 분석은 카플란-마이어 추정, 시간 의존 콕스 회귀 분석을 시행하였고 SAS 프로그램(version 9.4)을 통해 확인하였다. 65세 이상 대상자 중 총 7,203명이 분석에 포함되었으며 본 연구의 사건(event)에 해당하는 인지적 허약(time to cognitive frailty)이 발생한 고령자는 3,144명으로 약 43%였고 발생하지 않은 고령자는 4,059명으로 약 56%의 분포를 보였다. 카플란 마이어를 통해 전체 대상자의 인지적 허약 생존 분포를 추정하였는데 기준 나이 65로부터 20년이 지난 85세에 50%의 누적 생존분포를 나타내었다. 성별에 따른 인지적 허약 생존분포를 비교했을 때는 50%의 누적 생존분포를 보이는 지점이 여성은 84세 남성은 87세로 여성이 남성보다 인지적 허약에 이르는 기간이 더 짧은 것을 확인할 수 있었다(p < .001). 시간 의존 콕스 회귀 분석 결과 시간 가변적 라이프스타일 위험 요인의 위험도는 다음과 같다. 가족 또는 친구와 만나지 않으면 2.26배(p<.001), 주 1회 이상 운동을 하지 않은 경우 2.32배(p<.001), 낙상을 경험하면 1.32배(p=.003), 저체중에 해당하면 1.34배(p<.001), 잠을 잘 이루지 못한다고 보고하면 1.62배(p<.001), 우울하다고 느끼면 2.65배(p<.001), 경제 활동을 하지 않으면 1.55배(p<.001), 근로 소득이 없는 경우 1.36배(p=.013)의 높은 위험률을 나타내었다. 그에 비해 아침 식사 여부(p=.736), 현재 흡연 여부(p=.987), 과음 이상의 음주 행태(p=.064)는 통계적으로 유의미하지 않았다. 시간 비가역적 위험 요인으로는 여성의 경우 1.40배(p<.001), 고등학교 졸업 이하의 학력을 가지면 1.96배(p<.001), 현재 배우자 없이 혼자 사는 경우 1.12배(p<.001) 높은 위험도를 보였고 만성질환 수가 2개 이상이면 통계적으로 인지적 허약에 영향을 주지 않았다(p=.930). 본 연구는 우리가 아는 한 인지적 허약에 영향을 미치는 라이프스타일 위험 요인을 생존분석을 통하여 본 최초의 연구이다. 연령이 증가함에 따라 인지적 허약의 위험성이 증가하지만, 라이프스타일 중재를 통하여 예방이 가능하다. 본 연구 결과는 라이프스타일 중재라는 개인의 노력으로도 고령자의 부정적인 결과의 위험을 줄이는 것을 시사하기에 정책적 차원에서 이를 지지할 필요성이 있으며 고령자 맞춤형 예방 프로그램의 기초 자료로 쓰일 것을 기대한다.

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최누리 부산대학교 대학원 2023 국내석사