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인지기능의 저하는 치매의 직접적인 위험요인으로 알려져있다[1]. 정상과 치매의 중간단계인 인지기능 장애(MCI, Mild Cognitive Impairment)의 경우 일상생활에는 큰 어려움이 없으나 동년배의 정상 노인 대비 치매 진단율이 적게는 5배에서 많게는 15배에 이른다[4]. 이에 인지기능 장애를 예측하고 인지기능 장애와 관련된 요인들을 찾기 위한 시도들이 있어왔으며 최근에는 머신러닝 기법을 활용한 연구들이 늘고 있다[5]-[8].

경기도 광주시 65세 이상 인지기능 장애 경험 노인을 대상으로 시행된 설문조사를 활용한 선행연구에서는 인지기능 변화곡선 기울기값을 근거로 인지기능저하를 예측하는 의사결정나무 및 로지스틱 회귀모델을 제안하였다[6]. 해당 연구의 모형은 특이도 92.5%, 민감도 69.5%의 성능을 보였으며 가구원수와 신체활동, 성별 및 주관적 기억력을 주요 예측인자로 식별하였다.

한국고용정보원에서 시행하는 고령화연구패널조사 자료를 활용한 연구에서는 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무분석을 기반으로 45세 이상 중노년층의 경도인지장애를 예측하는 모델을 제안하였다[7]. 모델의 정확도는 80.5%였는데 연령과 교육수준 변수가 모델의 성능에 큰 영향을 미친 것으로 나타났다.

보건사회연구에서 수집한 공공데이터인 2020년 노인실태조사를 활용한 연구에서는 의사결정나무를 활용하여 65세 이상 노인인구의 인지기능 차이를 예측하는 모델을 제안하였다[8]. 모델의 정확도는 68.6%였으며 흡연, 운동, 식이 및 인간관계 등이 인지 기능에 유의미한 영향을 미치는 것을 확인하였다.

이상에서와 같이 인지기능을 예측하는 머신러닝 기반의 연구들은 주로 설문조사 결과를 데이터로 활용한 연구들이 대부분이다. 설문조사의 경우 피설문자들의 주관적인 응답을 기준으로 작성되어 자료의 정확성과 신뢰도에 제한점이 있다는 점은 한계점으로 지적된다[8]. 또한 결과의 해석을 위해 불가피하게 의사결정나무 모형을 사용함에 따라 예측 성능 측면에서 개선의 여지가 있다. 이에 본 연구에서는 대상자의 실제 생활 정보를 객관적으로 수집한 라이프로그 데이터를 기반으로 인지기능 장애를 예측하고자 한다. 그리고 머신러닝 알고리즘을 활용하여 인지기능 예측에 최적의 모델을 구축하고 XAI(eXplainable AI) 기법을 활용함으로써 인지기능 장애에 영향을 미치는 주요 요인들을 식별하고자 한다.

본 연구에서는 라이프로그 데이터를 분석하기 위하여 머신러닝 알고리즘 중 Random Forest 알고리즘을 사용한다. Random Forest는 앙상블 학습 방법으로서 복수 개의 의사결정나무를 생성하고 각 의사결정나무가 개별적으로 학습을 수행한 뒤 결과를 취합하여 결정하는 방식이다[10]. 일반적으로 의사결정나무를 이용하여 학습하게 되면 결과해석이 용이한 장점은 있으나 성능의 변동 폭이 크고 과적합의 우려가 크다는 결점을 가진다. 반면 Random Forest 기법에서는 여러 의사결정나무를 만들어 투표(Voting)을 통하여 최종 결과값을 도출함으로써 과적합을 방지하며 안정적이고 일반화된 결과를 얻을 수 있다. 또한 단일 의사결정나무 모델 대비 대체로 우수한 성능을 보인다.

한편 최근 활발히 활용되고 있는 XAI는 머신러닝 모델이 제시한 결과에 대한 이유를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 제시하는 방법론이다. SHAP 기법은 대표적인 XAI 기법 중 하나로써 Shapley Value를 기반으로 모형의 예측 결과에 대한 변수들의 기여도를 보여준다[11]. Shapley Value는 변수들의 조합을 구성하고 해당 변수의 유무에 따른 평균적 변화를 통하여 값을 계산하며 예측 모델의 종류와 관계없이 계산 가능하다. 본 연구에서는 Random Forest 기반의 예측 모델을 구축한 후 사후분석을 위하여 SHAP 기법을 활용함으로써 인지기능 장애 예측에 중요한 변수들을 식별하고자 한다.

본 연구에서는 AI-Hub(https://www.aihub.or.kr/) 에서 제공하는 데이터를 분석 대상으로 한다. AI-Hub는 한국지능정보사회진흥원이 운영하는 AI 통합 플랫폼으로서 AI 서비스 개발을 지원하고자 헬스케어를 포함한 여섯 개 분야 학습용 데이터를 제공하고 있다. 본 연구에서는 그 중 “치매 고위험군 웨어러블 라이프로그”라는 제목의 데이터셋을 활용한다. 해당 데이터셋은 전문의의 정밀 진단을 바탕으로 선정한 광주광역시의 55세 이상의 정상인, 경도인지장애 및 치매 환자 등 총 300명에게 반지 형태의 웨어러블 디바이스를 착용시켜 수집된 데이터로 구축되었다. 대상자 선정 과정에서 병리진단 기반(아밀로이드 PET 및 전문 임상의 진단) 알츠하이머병(AD) 고위험군을 우선 연구대상자로 선정하였다. 또한 데이터 수집 후 장비(반지) 착용 기간이 35일 미만인 연구 대상자를 제외하는 등 검수를 진행하고 비식별화 및 정규화를 진행하였다. 최종 배포된 데이터셋에는 인지기능 정상(111건), 경도인지장애(51건) 및 치매(12건) 단계의 총 174명의 대상자에 대한 정보가 기록되어 있다.

데이터셋은 라이프로그 데이터와 간이인지검사(MMSE) 데이터로 구분된다. 먼저 라이프로그 데이터는 착용자의 수면 데이터(수면시작 및 종료시간까지의 혈압, 심장 박동수, 심박 변이도, 호흡, 체온, 렘수면시간 등)와 활동 데이터(수면 이외의 활동 시간에 대한 움직임, 심장 박동수, 심박 변이도, 칼로리 소모량 등)를 최소 35일부터 최대 120일 동안에 걸쳐 추적한 24시간 라이프로그 정보가 총 12,183건 담겨있다. 데이터 유형에 따라 값의 형태가 다른데 예를 들어 수면시작시간 데이터는 타임스탬프 형태로 측정되어 있었고 수면시간 데이터는 수치값 형태로, 수면깊이 데이터는 0부터 5까지 정수값으로 기록되어 있었다.

다음으로 간이인지검사(MMSE) 데이터는 연구 대상자의 기억력, 언어기능 등 특정 기능 장애와 뇌 영역 중 손상 영역을 파악하는 19개의 문항과 하위 문항으로 구성된 설문 기록으로 이루어져 있다. 여기에는 연구대상자가 설문에 대하여 제대로 수행하였으면 1점(혹은 2점), 수행하지 못하면 0점(혹은 1점)을 부여한 정보가 담겨있다.

수집된 데이터는 174명을 대상으로 하며 대상자별 인지기능 장애 여부를 분류하는 것이 본 연구의 목표이다. 따라서 대상자별 복수 개의 값을 갖는 라이프로그 데이터들은 각 측정 항목의 대표성을 유지하면서 값을 요약할 필요가 있었다. 예를 들어 수면깊이 데이터는 수면 기간 중 0부터 5까지의 정수값이 5분 단위로 측정되어 있으므로 0 이하, 1 이하, 2 이하, 3 이상, 4 이상, 5 이상의 수치가 나온 비율과 개수를 변수화하였다. 일별 수면시간과 같이 측정일만큼의 데이터가 있는 경우 최소, 최대, 평균, 표준편차, 중간값을 변수화하였다. 수면시작시간과 같은 타임스탬프 데이터는 ‘2020-12-26T03:59:59+09:00’와 같은 표기형식을 따르고 있었는데 시간 정보만을 추출하여 0에서 24 사이의 실수값을 갖도록 변환하고 측정일 중의 최소, 최대, 평균, 표준편차, 중간값을 변수화하였다. 그림 1은 전처리후의 데이터 샘플을 보여준다.

Fig. 1. 
Examples of the preprocessed data

예측하고자 하는 진단결과 변수는 연구 대상자의 진단결과 CN(정상), MCI(인지기능 장애), Dem(치매)의 세 가지 중 하나의 값을 가진다. 그러나 정상으로 분류된 데이터가 과반 이상이고 본 연구의 목적이 인지기능 장애 여부를 예측하는 것이므로 인지기능 장애의 심화단계라고 할 수 있는 치매를 인지기능 장애와 통합하여 처리하였다. 결과적으로 CN(정상) 111건과 MCI(인지기능 장애) 63건으로 진단 결과 변수를 구성하였다.

최종 전처리된 데이터셋은 174행 330열의 크기를 가진다. 174행은 연구 대상자의 수와 일치하며, 330열에는 검사 기간의 라이프로그가 전처리된 데이터와 연구 대상자별 간이인지검사 결과 항목을 포함한다.

모델 구축에 앞서 계층적 샘플링(Stratified shuffle split) 기법을 사용하여 각 클래스에서 균등하게 샘플을 추출하였고, 훈련 데이터와 테스트 데이터를 7:3 비율로 분배하였다. 정상 데이터 건수가 인지기능 장애에 비해 크기 때문에 훈련 데이터에 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling TEchnique) 오버샘플링을 진행하여 클래스 간 불균형 문제를 해소하였다.

독립변수에 대해서는 스케일링 적용에 따른 모델 성능 영향을 확인하고자 총 다섯 가지 종류의 스케일러를 적용하여 모델을 만들었다. 스케일러를 적용하지 않는 모델과 Standard Scaler, MinMaxScaler, MaxAbs Scaler, Robust Scaler를 각각 적용한 총 다섯 가지 종류의 모델을 만들었다.

다음으로, Random Forest 하이퍼파라미터 튜닝을 통하여 모델을 최적화하였다. 이를 위해 훈련 데이터를 계층적 K겹 교차검증(Stratified K-Fold) 기법을 사용하여 4개의 학습 폴드와 1개의 검증 폴드로 나누었고, 검증 폴드를 바꿔가며 5개의 데이터 세트를 생성하였다. 이후 4개의 학습 폴드로 모델을 훈련시키고 1개의 검증 폴드로 검증하는 작업을 세트마다 진행하여 5개의 교차검증에서 정확도의 평균값이 가장 높았을 때의 하이퍼파라미터값을 탐색하였다.

먼저, 최적 트리 개수를 찾기 위해 정확도값을 기준으로 최적 트리 개수를 10개부터 400개까지, 최대 깊이 값은 2부터 20까지 늘려가면서 Random Forest 모델에서 최적의 성능을 보이는 하이퍼파라미터값을 찾았다. 탐색 시 Random Forest 모델의 분류 기준은 엔트로피값으로 하였다. 모델 간 성능 비교는 정확도 값을 근거로 판단하였으며 정확도 값이 같을 경우 AUC 값을 근거로 판단하였다. 결과적으로 스케일링을 적용하지 않고, 표 1과 같이 하이퍼파라미터를 설정하였을 때 가장 우수한 성능을 보였다.

이후 후진 제거법(Backward elimination)을 활용하여 모델에 사용하는 변수를 최적화하였다. 이를 위하여 모델의 변수중요도를 계산하고 변수중요도가 낮은 변수부터 30개씩 제거하면서 모델을 다시 학습하는 작업을 반복하였다. 변수중요도 기준별로 생성한 모델들의 성능 비교는 표 2에서 보는 바와 같다.

변수중요도 기준 상위 30개 변수를 사용할 때 정확도 79.2%, AUC 0.797로서 가장 우수한 성능을 보였다. 이에 해당 모델을 최종 모델로 선정하였다.

본 연구에서 제시한 모델의 성능에 대한 객관적인 비교를 위하여 다른 알고리즘을 사용한 모델을 추가적으로 구축하였다. 과적합에 강하고 작은 크기의 데이터셋에서 좋은 성능을 보이는 것으로 알려진 SVM(Support Vector Machine)과 부스팅 계열에서 최근 좋은 성능을 보이는 것으로 널리 알려진 XGBoost(Extreme Gradient Boosting) 알고리즘을 활용하여 모델 구축 및 최적화 과정을 진행하였다.

SVM 모델과 XGBoost 모델의 최종 하이퍼파라미터 값은 각각 표 3과 표 4에서 보는 바와 같다.