심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 국내 진단 결과의 부정확성 때문에 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 원시 심전도 데이터로부터 심장 질환 진단의 파라미터인 ST-segment 추출 방법을 제안한다. ST-segment는 관상동맥 질환 예측에 활용되므로 데이터마이닝의 분류기법을 적용하여 질환을 예측한다. 또한 연관규칙 마이닝을 통해 환자들의 임상 데이터로부터 심장 질환자들의 임상적 특징을 예측한다.

본 연구에서는 행동활성화체계(Behavioral Activation System : BAS)와 행동억제 체계(Behavioral Inhibition System : BIS)의 성향이 청년층과 노인층의 뇌파 특성에 차이를 보이는지를 조사하였다. 실험은 19명의 청년층과 31명의 노인층을 대상으로 하여 이루어졌고, 안정 상태의 양측 전전두엽 뇌파를 측정하였다. 분석은 비선형 지수 중 하나인 1/f스케일링 지수를 사용하였다. 그 결과, BAS 성향에서 1/f스케일 지수가 유의한 차이를 보였다. 즉, 좌측 전전두엽(Fpl)에서는 청년층의 1/f스케일 지수가 노인층의 1/f스케일 지수보다 통계적으로 유의하게 높은 값을 보였고, 우측 전전두엽(Fp2)에서도 청년층이 노인층에 비해 높은 1/f스케일 지수를 나타내는 경향을 보였다. 1/f 스케일 지수가 클수록 복잡도는 감소하고, 반면 확률분포에 관련된 정보의 양은 증가하는 것으로 해석 가능하다. 본 연구를 통해, 주관적 평가 결과로서 행동 활성화체계가 강한 성향을 가진 경우, 노인층은 청년층에 비해 양측 전전두엽의 복잡도가 높은 상태임을 알 수 있다 본 연구의 결과는 BAS성향과 연령 사이의 연관성에 대한 가능성을 시사한다.