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노인복지자원의 효율적 배분을 위한 노인 인구의 사회적 취약성에 대한 공간 시계열 다항회귀분석
이태헌,정하영 전남대학교 지역개발연구소 2022 지역개발연구 Vol.54 No.1
The aims of this study are to understand elderly social vulnerability and identify the correlation between place and elderly social vulnerability. For the purpose, this study attempts to suggest new index names such as "Elderly Social Vulnerability Index, ESVI" and analyze temporal changes and regional gaps and find out the appropriate level of the elderly welfare budget to reduce elderly social vulnerability. This is to provide basic data for preparing a resource allocation system for the elderly. To this end, 1) development of the elderly social vulnerability indices, 2) assessment of regional differences and fixation through spatial time series comparative analysis at the national level, 3) the effectiveness of the welfare budget for the elderly is reviewed by analyzing the correlation between the elderly social vulnerability index and the welfare budget for the elderly, and 4) the appropriate level of the welfare budget for the elderly is objectively derived through multinomial regression analysis and outlier detection. Finally, a strategic elderly welfare policies are suggested. 본 연구에서는 노인 인구의 사회적 취약성에 대한 다원적 이해와 장소와의 상관관계분석을 통해 시간적 변화와 지역 간 격차 실태를 파악하고, 노인 인구의 사회적 취약성 감소를 위한 노인복지예산의 적정수준을 고찰하였다. 이를 위해서 1)노인 인구의 사회적 취약성에 대한 이론적 고찰을 바탕으로 평가 지표 및 노인 인구의 사회적 취약성 지수 개발, 2)전국단위의 공간시계열비교분석을 통해 지역 간 차이와 심화공간의 실태파악, 3)노인 인구의 사회적 취약성 지수와 노인복지예산과의 상관관계 분석을 통해 노인복지예산의 효과 검토, 4)다항회귀분석과 이상치 탐지를 통해 노인복지예산의 적정규모를 객관적으로 분석하여 전략적 노인복지정책에 대한 제언을 도출하였다. 본 연구의 결과는 노인돌봄 자원의 배분 체계 마련을 위한 기초 자료로써 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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이태헌,김혜정,김윤범,Lee, Tae-huen,Kim, Hye-jeong,Kim, Yoon-bum 대한한방안이비인후피부과학회 2003 한방안이비인후피부과학회지 Vol.16 No.2
Objectives: The aim of this study was to investigate the depigmentation effects of Barley, Unpolished rice, Job's-tear. Metbods: We investigated that the extracts of Barley, Unpolished rice, Job's-tear inhibit activity of tyrosinase, the enzyme which convert ts 3-(3,4-dihydroxyphenyl) alanine to dopachrom in the biosynthetic process of melanin, the UV absorbance of the extracts in the UV-A region and UV-B region was measured by UV scanning, the effect of extracts on cell viability and melanin production in cultured B16 mouse melanoma cells were measured, and cytoprotective effects of extracts on PC12 cells injured by hydrogen peroxide measured by MTT assay. Results: The extracts of Barley, Unpolished rice, Job's-tear inhibited activity of tyrosinase in low density. The Barley, Job's-tear extracts not only showed inhibitory effects on melanin production in cultured B16 mouse melanoma cells, but also exhibited cytoprotective effects on PC12 cells injured by hydrogen peroxide in low density. Unpolished rice extract showed inhibitory effect on melanin production in cultured B16 mouse melanoma cells, but did not showed cytoprotective effect Barley, Unpolished rice, Job's-tear extracts did not showed an absorbance effect in the UV-A region and UV-8 region. Conclusions: These results suggest that Barley, Unpolished rice, Job's-tear inhibit melanin biosynthesis which is involved in hyperpigmentation and could be used as a whitening agent.
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지역사회 통합돌봄(Community Care) 사업 관련기관 간의 지역사회 네트워크 형성에 관한 연구: 부산 북구를 대상으로
이태헌,정하영,김정석 한국지방정부학회 2021 한국지방정부학회 학술대회자료집 Vol.2021 No.02
지역사회 통합돌봄은 보건의료 지원, 일상생활 지원, 주거 지원 등 다양한 분야의 지원내용 통합을 특징으로 한다. 지원 대상자가 원래 거주하던 익숙한 환경에서 일상생활 전반에 대한 다분야의 연속적인 지원을 받을 수 있도록 이웃을 포함한 지역사회 조직을 형성해 가는 과정이 필수적으로 요구된다. 따라서 지역사회 내부의 다채로운 조직 간의 연결망 형성이 특히 중요시되는 특징을 가진다. 본 연구의 목적은 지역사회 통합돌봄의 실제 사업 현장에서 지역사회 조직 간의 네트워크 형성이 어떻게 이루어지고 있는지를 이해할 수 있는 네트워크의 특징과 형성 체계를 파악하는 것이다. 이를 위해 2019년부터 선도사업을 \ 실시하고 있는 부산 북구를 대상으로 해당사업에 관여하는 다양한 층위와 분야의 조직에 대한 사회연결망 조사와 분석을 실행하였다. 구체적으로 다음 세 가지의 분석 지점을 가진다. 첫째, 해당 사업을 담당하는 주요 행정기관인 행정구청과 보건소 내부의 팀 간 협업관계에 대한 접근을 실시하였다. 둘째, 행정조직, 복지관, 민간조직을 연결하는 다양한 층위간의 연결체계를 파악하였다. 셋째, 사회연결망 내부에서 지역사회주민 조직이 가지는 네트워크 강도와 특징을 파악하였다. 이를 통해 실질적인 중간지원조직 역할수행기관을 파악하고 중간지원조직 역량강화가 요구되는 지점을 제시함과 동시에 정책 목표 달성을 위한 핵심지점인 지역사회 주민의 역량강화를 위한 정책 시사점을 제시하였다.
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이태헌,김청택 한국뇌학회 2003 한국뇌학회지 Vol.3 No.1
Latent Semantic Analysis 모델에 축 회전 기법을 도입한 ELSA 모델(Elaborated Latent Semantic Analysis)을 개발하였고 이 모델이 중의어의 의미를 맥락에 맞추어 해소할 수 있음을 밝혔다. We developed the ELSA (Elaborated Latent Semantic Analysis) model which introduces axis rotation techniques to the LSA (Latent Semantic Analysis). In die experiment, we show that the ELSA model can be used to disambiguate the meaning of polysemous words according to their contexts.
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빅 데이터와 기계 학습의 시대 심리학 연구 모형의 평가 원칙과 방법
이태헌 한국심리학회 2021 한국심리학회지 일반 Vol.40 No.4
The objective of the present article is to explain principles of estimation and assessment for statistical models in psychological research. The principles have indeed been actively discussed over the past few decades in the field of mathematical and quantitative psychology. The essence of the discussion is as follows: 1) candidate models are to be considered not the true model but approximating models, 2) discrepancy between a candidate model and the true model will not disappear even in the population, and therefore 3) it would be best to select the approximating model exhibiting the smallest discrepancy with the true model. The discrepancy between the true model and a candidate model estimated in the sample has been referred to as overall discrepancy in quantitative psychology. In the field of machine learning, models are assessed in light of the extent to which performance of a model is generalizable to the new unseen samples, without being limited to the training samples. In machine learning, a model’s ability to generalize is referred to as the generalization error or prediction error. The present article elucidates the point that the principle of model assessment based on overall discrepancy advocated in quantitative psychology is identical to the model assessment principle based on generalization/prediction error firmly adopted in machine learning. Another objective of the present article is to help readers appreciate the fact that questionable data analytic practices widely tolerated in psychology, such as HARKing (Kerr, 1998) and QRP (Simmons et al., 2011), have been likely causes of the problem known as overfitting in individual studies, which in turn, have collectively resulted in the recent debates over replication crisis in psychology. As a remedy against the questionable practices, this article reintroduces cross-validation methods, whose initial discussion dates back at least to the 1950s in psychology (Mosier, 1951), by couching them in terms of estimators of the generalization/prediction error in the hope of reducing the overfitting problems in psychological research. 본 논문에서는 계량 심리학 분야에서 지난 수 십 년 동안 꾸준히 논의가 진행되어 왔던 모형 추정과 평가의 원칙을 심리학 연구자들에게 소개하는 것을 목적으로 한다. 계량 심리학 분야에서 진행된 논의의 핵심은 1) 후보 모형들은 참 모형(true model)이 아니라 근사 모형(approximating model)이며, 2) 데이터 크기가 무한히 커지더라도 참 모형과 근사 모형 간 불일치는 사라지는 것은 아니기 때문에, 3) 여러 후보 모형 중 참 모형과의 불일치가 가장 낮은 것으로 추정되는 근사 모형을 선정하는 것이 바람직하다는 것이다. 이러한 모형 선정의 원리는 4차 산업 혁명의 시대, 여러 학문 분야에 걸쳐 그 영역을 확장하고 있는 기계 학습(machine learning) 분야에서 채택하고 있는 모형 평가의 원칙과 동일함을 설명하였다. 즉, 기계 학습 분야에서는 훈련(training) 과정에 노출되지 않았던 새로운 사례에서 보이는 모형의 성능인 일반화 혹은 예측 오차(generalization or prediction error)를 추정함으로써 모형을 선정하는데, 이는 계량 심리학 분야에서 근사모형과 참모형의 불일치 추정량인 총체적 오차(overall discrepancy)를 추정함으로써 모형을 선정해야 한다는 원리와 동일함을 설명하였다. 본 논문의 두 번째 목적은, 이러한 모형 선정의 원칙에 대한 이해를 바탕으로, 현재 심리학 분야에서 주어진 데이터에 대한 “철저한” 분석 관행이 초래하는 과적합(overfitting) 문제와 그 해결 방안을 논의하는 데 있다. 특히, 기계 학습 분야에서 가정 널리 사용되고 있으며, 계량 심리학 분야에서도 오래전부터 논의가 되어온(Mosier, 1951) 교차-타당성 입증법(cross-validation)을 일반화 오차의 추정량이라는 관점에서 소개하고 사용을 당부하였다.
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