1. 논문제목: Support vector regression-based model to analyze prognosis of infants with congenital muscular torticollis
   저널: Healthcare Informatics Research
    저자: Suk-Tae Seo, In-Hee Lee, Chang-Sik Son, Hee-Joon Park, Hyoung-Seob Park, Hhyck-Jun Yoon, Yoon-Nyun Kim

2. 주저자 배경
Yoon-Nyun Kim sky 는 한국의 Dongsan medical center, Keimyung University에서 교수로 재직하고 있다.

3. 논문 요약
이 논문은 유아기의 흉세유돌근의 단축 (shortening of the sternocleidomastoid) 을 일컫는 선천성 근육사경 (Congenital muscular torticollis) 을 치료하기 위한 physical theraphy의 효능을 Support Vector Machine 을 이용하여 예측해 보고자 하였다. 사용된 데이터는 59명의 유아 근육사경 환자에게 physical treatment를 실시한 결과 자료로서, SVM 모델의 구축에 이용 되었다. 본 연구에서는 특히 SVM을 활용한 regression을 위해 Support Vector Regression-based prediction model을 적용 하였다. 구축된 모델은 각각의 처방에 대한 효능을 잘 예측하였다.
 
4. 논문의 독창성
이 논문은 SVM 알고리즘을 의학적인 분야에서 적용성을 테스트 연구이다.

5. 논문의 적용 가능성
 본 연구에서 적용된 support vector regression 모델의 경우, 기본적인 알고리즘 설명과 원리가 잘 나타나 있다. 제시된 figure 자료의 경우 SVM의 특징을 잘 살려 표시함으로써 기본적인 SVM 설명에 이용 될 수 있을 것으로 판단된다.

6. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr