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본 연구는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 성인 흡연자의 금연 행동을 예측하는 모델을 구축하고 평가했습니다. 연구 결과, 랜덤 포레스트 알고리즘 기반 예측 모델이 금연 시도 및 성공 예측에 안정적인 성능(AUC 0.7~0.8)을 보였으며, 흡연 기간과 성별이 금연 행동에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.
식탐 해방 : 살찌지 않는 뇌를 만드는 21일 식습관 혁명
Gender, early life circumstances, and smoking
빈곤의 덫 걷어차기
The transition to smoking cessation : evidence from multiple failure duration analysis
Multivariate applications in substance use research : new methods for new questions
빅데이터분석방법론 : 구조방정식모형과 다층모형을 중심으로 =
금연 완전정복
Understanding and changing health behaviour : from health beliefs to self-regulation
Life-course smoking behavior : patterns and national context in ten countries
(신진학자가 여는) 기초과학에서의 젠더혁신 : 2023 젠더혁신 펠로우십
After tobacco : what would happen if Americans stopped smoking?
행복은 전염된다
크레이빙 마인드 : 중독과 산만함, 몰입과 회복력의 비밀
The tobacco epidemic
김진실, 강수정, 김대진, 최인영, 최병선 · 2018
대한보건연구
Mohamad Ali Seif Rabiei; Saedeh Bahrami Mashouf; Zahra Sanaei · 2022
Journal of Substance Use
변해원 · 2015
한국융합학회논문지
Garnett, Claire; Shahab, Lion; Raupach, Tobias; West, Robert; Brown, Jamie · 2020
Nicotine & Tobacco Research
Shin, Hwang Sik; Park, Yoon Hyung; Lee, Sung Soo; Cho, Yong Jin; Kwon, Jun Tack; Chang, Youngs; Lee, Mee-Ri; Hwangbo, Young · 2024
Asia-Pacific Journal of Public Health
명승권, 박재갑, 배우경, 이연지, 김열, 서홍관 · 2008
Journal of Korean Medical Science
전선 / 대학원
암은 국내 사망원인의 1위다. 의료기술의 발전과 신약 개발의 노력에도 불구하고 암 사망률과 생존율은 아직도 만족할만한 성과를 내지 못하고 있다. 전통적인 암 예방인 금연, 절주 등의 위험 요인을 제거하는 1차 예방과 암의 조기발견을 통한 2차 예방의 도움으로 암 발생은 꾸준히 감소하였다. 최근에는 개별 암에 대한 개인별 발생 위험도 예측 모델이 개발되어 암 예방에 크게 기여하고 있다. 오믹스(omics) 기술을 이용하여 암 예방분야에서 생체 지표를 활용하게 되면서, 이제 곧 맞춤형 암 예방시대가 도달할 것이다. 본 강좌에서는 암 발생과 전이에 관여하는 생체지표를 정리하고 각종 암 별로 맞춤형 예방 연구의 현황과 미래를 검토할 예정이다.전선 / 대학원
흡연 등을 통한 담배의 사용은 강한 중독성을 가지며 암, 뇌졸중, 심장질환 등 여러 가지 심각한 질병을 일으킨다. 세계 많은 나라에서 이러한 질병부담을 덜고자 담배사용을 규제하기 위한 기초연구와 정책적 노력, 그리고 국제적인 협력을 확대하고 있다. 이 강좌는 우리 사회에서 담배관련 건강피해를 멈추기 위한 연구 방법론을 익히고, 실증적 연구결과를 국내와 국제 사회에 적용하기 위한 전략을 탐구한다.전선 / 대학원
최근 보건 분야에서도, 제약 산업의 신약 개발 프로세스와 바이오인포메틱스 산업군에 대한 지식과 필요성이 그 어느 때 보다 높아 임상 디자인과 관련되는 통계 방법에 대한 필요성이 증대되고 있다.이에 임상시험 관련 내용과 이를 위한 통계분석 기법에 대한 강의를 개설하고자 한다. : 본 강의는 보건대학원 학생들을 위해 전통적인 통계학의 방법 뿐만 아니라 실제 업무 현장에서 이슈가 되고 있는 통계적 주제에 대해서도 다루는 강의이다. 강의 주제는 크게 3개의 주제로 나뉘며 <1. 전통적인 통개학 개론 2. R을 이용한 추정, 검정 및 기술 통계적 내용에 대한 구현 3. 보건의료 산업현장에서 이슈가 되고 있는 실무적인 내용에 대한 개론>이 그 3개의 주제이다.전선 / 학사
통계분석 결과를 정확히 이해·해석하기 위한 확률과 기술통계, 가설검정, F 분포와 분산분석, 회귀·상관, 범주형·빈도 분석을 다룬 뒤, 머신러닝의 핵심 개념을 가볍게 소개한다. 간단한 분류·회귀·군집 알고리즘 및 기초적 모델 해석 가능성과 윤리·편향 이슈를 실습 중심으로 학습한다.전선 / 대학원
젠더는 세계보건기구의 건강의 사회적결정요인 위원회(CSDH)가 제시한 건강의 사회적 결정요인 중 하나로 교육, 소득, 가구, 인종, 성 정체성과 섹슈얼리티 등 다양한 요인들과 결부되어 작동하는 교차요인(cross-cutting factor)입니다. 이 수업에서는 젠더주류화를 위해 활용되는 기존의 분석 방법을 검토하고 이를 적용하여 직접 분석을 수행할 것입니다. 젠더주류화의 제도와 분석 도구로 널리 활용되고 있는 젠더예산(Gender budgeting)과 젠더영향분석(Gender Impact Analysis), 섹스와젠더기반분석(Sex and Gender Based Analysis), 젠더연속선(Gender Integration continuum) 등을 검토하고 건강 영역에서 이들 도구를 활용함으로써 얻을 수 있는 효과와 고유한 특성을 파악함으로써 공중보건에서 젠더주류화를 위한 역량을 기르는 것을 목표로 합니다.전필 / 학사
Man-Machine-Computer-Environment의 total integrated system effectiveness를 향상시키기 위한 human capability, limiting function, performance output의 측정, 변수의 선정, 분석, 평가, 개선을 위한 설계과정을 심리학, 사회학, 생리학, 역학 등의 방법론을 동원하여 훈련한다. 위의 목적을 이루기 위한 방안으로서 input 기능과 신뢰도, information processing 기능과 측정, output의 분석 및 주위환경의 변화가 인간성능에 미치는 요인들에 대한 실험으로 구성한다.전필 / 학사
Man-Machine-Computer-Environment의 total integrated system effectiveness를 향상시키기 위한 human capability, limiting function, performance output의 측정, 변수의 선정, 분석, 평가, 개선을 위한 설계과정을 심리학, 사회학, 생리학, 역학 등의 방법론을 동원하여 훈련한다. 위의 목적을 이루기 위한 방안으로서 input 기능과 신뢰도, information processing 기능과 측정, output의 분석 및 주위환경의 변화가 인간성능에 미치는 내용을 주요 강의 내용으로 구성한다.교양 / 학사
생명과학, 의학, 보건학, 약학 분야에서 얻어지는 자료를 분석하기 위한 기초적인 통계방법들을 다룬다. 자료의 요약 및 시각화, 확률의 이해, 통계추론, 가설검정, 범주형 자료분석, 선형 및 로지스틱 회귀분석, 분산분석, 연구디자인의 이해와 생존분석을 포함하는 다양한 통계방법론을 이해하고 활용하는 방법을 배우게 된다. 실제 연구에 사용되는 자료들이 예제로 이용되어, 수강생들은 자료의 특성을 이해하고 문제해결을 위한 적절한 통계방법을 이해할 수 있다. 더 나아가 실제 연구설계를 할 수 있는 능력도 기르게 된다.전선 / 대학원
최근 보건의료자료의 증가로 머신러닝의 역할이 보건관리와 정책에서 더욱 더 중요해지고 있다. 본 강의는 보건관리와 정책부문의 연구자와 종사자에게 머신러닝의 내용과 방법을 학습시키고자 한다. 학생들은 건강 위험에 대한 체계적인 분석을 통해 국민건강을 증진하고 보건 정책에 기여하기 위한 지식과 기술을 학습한다.전선 / 학사
학부과정을 총정리하는 의미에서 지금까지 학습한 철학, 정책, 실천 등을 우리나라의 실제 분야에 적용해 보기 위한 기반을 구축하려는 목적을 지니는 과목이다. 소득구조, 근로조건, 주택, 의료 등의 문제들을 검토하고, 학생들의 공통적인 관심사도 연구과제로 삼게 된다.전선 / 학사
생존시간(survival time)에 관한 추정과 검정을 하거나 생존시간에 관한 회귀모형을 사용하여 생존 시간에 영향을 미치는 위험인자를 찾아내는 통계기법을 공부한다. 개체가 생존할 확률을 나타내는 생존함수(survival function)를 추정하기 위한 생명표(life table)법과 카플란-마이어(Kaplan-Meyer) 추정법을 소개하고 여러 처리(treatment) 그룹을 비교하기 위한 검정법을 다룬다. 또한 회귀모형에 관한 대표적인 모형인 Cox의 비례위험모형 (proportional hazard model)과 가속화된 회귀모형(accelerated regression model)에 관하여 공부한다.전선 / 대학원
환경오염과 인체건강에 관련된 실험이나 관찰연구를 기획하고 통계분석 및 자료해석은 보건통계학개론의 수강만으로 충분하지 못한 경우가 많다. 본 과목은 통계학적 원리를 활용한 문제해결 능력의 증진에 목적을 두고 있다. 학생들은 다양한 선형통계 분석기법과 원리를 실전에서 적용하는 방법론을 배우고 실제 데이터와 통계 패키지를 활용하여 수업 중 실습한다. 강의 후반에는 반복측정 자료분석을 통한 위해성평가(risk assessment)의 기법도 배운다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.전선 / 대학원
본 강의의 목표는 다양한 계량경제학적 분석방법을 이용하여 보건정책 관련 자료 분석 능력을 함양하는 데 있다. 본 강의에서는 고전적 선형회귀분석모형을 적용할 수 없는 경우의 회귀분석, 질적 종속변수인 경우의 회귀분석, 패널 자료를 이용한 회귀분석, 유사 실험, 도구변수를 이용한 회귀분석 등을 다루게 된다.전선 / 대학원
인과추론은 데이터로부터 인과적 결론을 도출하는데 필요한 논리적 조건과 분석과정을 탐색하는 새로운 양적방법론적 접근이다. 이 강의는 교육분야 연구자들에게 인과추론의 기본 개념과 최신 연구성과들을 소개하고, 교육연구에 인과추론을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
의학의 발달 및 식생활의 질적 향성으로 평균수명이 연장되면서 은퇴 전후의 길어진 노년기를 위한 특별한 설계가 필요하게 되었다. 이에 개인적 특성 및 은퇴에 따른 재정적 특성에 적용할 수 있는 은퇴 계획 모델과 프로그램을 이해하고 새로운 모델 및 프로그램을 개발?연구한다. 또한 현대 사회의 당면 과제로 제기되고 있는 다양한 노인문제에 대한 실질적인 중제 기술 및 이론을 습득한다.전선 / 대학원
최근 생물정보 데이터 생산 비용이 급격히 감소함에 따라 다양한 오믹스 자료를 활용하여 질병의 원인이 되는 오믹스 마커 규명 연구가 활성화되고 있다. 오믹스 자료는 유형에 따라 통계학적 성질에 큰 차이가 있으며, 따라서 보건자료와 다중오믹스를 통합하여 분석을 수행하는 경우 이러한 차이를 적절히 고려하여 유형 별 적절한 분석을 수행할 필요가 있다. 본 과목에서는 전장유전체분석, 멘델랜덤화 기법을 비롯하여 다양한 유전체와 보건 자료를 분석에 활용되는 분석기법을 주로 소개할 것이다. 또한 전사체, 후성유전체, 마이크로비옴과 같은 오믹스데이터와 보건 자료 통합분석 기법을 소개할 것이다. 각 오믹스 자료의 생물학적 이해보다는 자료의 특성과 분석 알고리즘을 통계학적 기법에 기초하여 설명할 것이며, 따라서 수업의 내용을 적절히 이해하기 위해서는 회귀분석/보건학통계방법론, 수리통계학/보건통계학연습 등의 과목을 선수강해야 한다.전선 / 대학원
시간과 장소는 사람과 함께 역학의 3요소이지만 상대적으로 덜 주목받아왔다. 2000년부터 2010년까지 주요 역학저널 7종에 실린 논문 중 공간 요소를 제대로 분석한 논문은 약 1%에 지나지 않았다. 최근 지리정보시스템(GIS)의 발전과 소지역 건강정보 제공에 따라 관련 역학 연구가 늘어나고 있다. 본 과목에서는 QGIS 및 R과 같은 오픈소스 소프트웨어를 이용해 건강행동과 질병의 분포를 시각화하고, 시공간상관을 고려한 군집분석과 회귀분석을 수행하며, 지역사회개입의 효과를 평가해보고자 한다.전선 / 대학원
최근 생물정보 데이터 생산 비용이 급격히 감소함에 따라 다양한 오믹스 자료를 활용하여 질병의 원인이 되는 오믹스 마커 규명 연구가 활성화되고 있다. 오믹스 자료는 유형에 따라 통계학적 성질에 큰 차이가 있으며, 따라서 보건자료와 다중오믹스를 통합하여 분석을 수행하는 경우 이러한 차이를 적절히 고려하여 유형 별 적절한 분석을 수행할 필요가 있다. 본 과목에서는 전장유전체분석, 멘델랜덤화 기법을 비롯하여 다양한 유전체와 보건 자료를 분석에 활용되는 분석기법을 주로 소개할 것이다. 또한 전사체, 후성유전체, 마이크로비옴과 같은 오믹스데이터와 보건 자료 통합분석 기법을 소개할 것이다. 각 오믹스 자료의 생물학적 이해보다는 자료의 특성과 분석 알고리즘을 통계학적 기법에 기초하여 설명할 것이며, 따라서 수업의 내용을 적절히 이해하기 위해서는 회귀분석/보건학통계방법론, 수리통계학/보건통계학연습 등의 과목을 선수강해야 한다.전선 / 대학원
본 교과목의 목적은 암환자가 증가하는 현 시점에서 간호사들이 암의 예방, 조기검진, 집단 색출의 중요성을 이해하고 그 이론적 근거와 방법을 이해하여 이를 건강한 사람들에게 적용하여 보급함은 물론, 건강증진의 목적으로 암의 예방이나 조기검진방법에 대한 연구를 계획, 수행함으로써 국민 건강증진사업에 일조를 하게 하기 위함이다. 이 교과목에서는 문헌들을 분석, 종합하여 최근 발표되는 암의 유발요인을 발견하고 이를 국민의 암 예방이나 조기발견사업에 적용하게 한다.