Acknowledgement
이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)(2021-0-00146)의 지원을 받아 수행된 연구임.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.269-270
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Big Query execution for FHIR objects on Google Cloud
구글 클라우드 FHIR 객체의 Big Query 수행
- Soyeon Kim (Dept. of Data Science, Jeju National University) ;
- Minchae Kim (Dept. of Data Science, Jeju National University) ;
- Jooeun Jin (Dept. of Data Science, Jeju National University) ;
- Nayeon Kim (Dept. of Data Science, Jeju National University) ;
- Junghoon Lee (Dept. of Data Science, Jeju National University)
- 김소연 (제주대학교 데이터사이언스학과) ;
- 김민채 (제주대학교 데이터사이언스학과) ;
- 진주은 (제주대학교 데이터사이언스학과) ;
- 김나연 (제주대학교 데이터사이언스학과) ;
- 이정훈 (제주대학교 데이터사이언스학과)
- Published : 2023.11.02
Abstract
본 논문에서는 구글 클라우드에 1차적으로 저장된 Healthcare API 서비스의 FHIR 객체들을 Big Query 서비스로 전환하고 질의를 작성하여 결과를 확인하는 과정을 설명한다. 이 과정에서 IAM을 위한 Big Query 테이블로의 입력 권한 부여 과정과 중첩된 필드들을 포함하고 있는 FHIR 객체의 명세과정이 핵심적인 단계가 되고 있으며 위 서비스들의 연계에 의해 대용량의 의료정보들이 구글 클라우드 상에 저장되고 사전분석되어 추가적인 정밀 분석을 위한 기저 자료를 제공할 수 있다.
Keywords