• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.265-267
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• 2004

경제 여건의 향상 및 생활양식의 변화로 최근 우리나라에서도 당뇨병 환자가 늘어남에 따라 당뇨병의 예측 및 치료가 중요한 관심사가 되고 있다. 본 논문은 1993년과 1995년 두 차례에 걸쳐 경기도 연천 지역 주민들의 여러 가지 신체 지수 등을 조사한 데이터를 대상으로, 1차 년도의 데이터로부터 동일한 환자가 2차 년도에 정상상태를 유지하는지 흑은 당뇨병으로 진행이 되는지를 예측하는 문제를 다룬다. 혈당량, 허리둘레 등의 수치가 당뇨병의 발병에 영향을 끼치는 것은 알려진 사실이므로, 현재의 데이터로부터 앞으로의 발병 가능성을 예측하는 것이 가능하며, 이는 환자에게 보다 정확한 정보를 알려줄 수 있으므로 의미가 있는 일이다. 예측을 위해 본 논문에서는 분류기를 사용하며, 예측율을 높이기 위해 여러 분류기를 BKS로 결합하였다. BKS (behavior knowledge space) 결합 방법은 분류기간의 독립 가정이 필요 없으며, 데이터 크기가 크고 전형적인 경우에 좋은 결과를 낼 수 있는 방법이다. BKS 결합 방법을 통해 실험을 해본 결과 단일 분류기로 실험을 한 결과보다 향상된 성능을 얻을 수 있었으며, 투표 결합 방법과 비교하여 더 좋은 성능을 보였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.5
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• pp.999-1008
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• 2023

Early prediction of chronic diseases such as diabetes is an important issue, and improving the accuracy of diabetes prediction is especially important. Various machine learning and deep learning-based methodologies are being introduced for diabetes prediction, but these technologies require large amounts of data for better performance than other methodologies, and the learning cost is high due to complex data models. In this study, we aim to verify the claim that DNN using the pima dataset and k-fold cross-validation reduces the efficiency of diabetes diagnosis models. Machine learning classification methods such as decision trees, SVM, random forests, logistic regression, KNN, and various ensemble techniques were used to determine which algorithm produces the best prediction results. After training and testing all classification models, the proposed system provided the best results on XGBoost classifier with ADASYN method, with accuracy of 81%, F1 coefficient of 0.81, and AUC of 0.84. Additionally, a domain adaptation method was implemented to demonstrate the versatility of the proposed system. An explainable AI approach using the LIME and SHAP frameworks was implemented to understand how the model predicts the final outcome.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.10
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• pp.1296-1301
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• 2021

With the recent increase in diabetes incidence worldwide, research has been conducted to predict diabetes through various machine learning and deep learning technologies. In this work, we present a model for predicting diabetes using machine learning techniques with German Frankfurt Hospital data. We apply outlier handling using Interquartile Range (IQR) techniques and Pearson correlation and compare model-specific diabetes prediction performance with Decision Tree, Random Forest, Knn (k-nearest neighbor), SVM (support vector machine), Bayesian Network, ensemble techniques XGBoost, Voting, and Stacking. As a result of the study, the XGBoost technique showed the best performance with 97% accuracy on top of the various scenarios. Therefore, this study is meaningful in that the model can be used to accurately predict and prevent diabetes prevalent in modern society.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.8
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• pp.231-242
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• 2020

The thesis presents a system that continuously collects the human body's physiological vital information at rest with sensors and ICT information technology and predicts diabetes using the collected information. it shows the artificial neural network machine learning method and essential basic variable values. The study method analyzed the correlation between heart rate measurements of BCG and ECG sensors in 20 DM- and 15 DM+ subjects. Artificial Neural Network (ANN) machine learning program was used to predictability of diabetes. The input variables are time domain information of HRV, heart rate, heart rate variability, respiration rate, stroke volume, minimum blood pressure, highest blood pressure, age, and sex. ANN machine learning prediction accuracy is 99.53%. Thesis needs continuous research such as diabetic prediction model by BMI information, predicting cardiac dysfunction, and sleep disorder analysis model using ANN machine learning.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.580-582
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• 2022

본 논문에서는 데이터를 정량화하여 특징을 분류하기 위한 방법으로 퍼지 클러스터링 기반 지도 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 FCM 클러스터링을 기법을 적용하여 군집화를 수행한다. 그리고 군집화 된 데이터들 중에서는 정확히 분류되지 않은 데이터가 존재하므로 분류되지 않은 데이터에 대해 지도 학습 방법을 적용한다. 본 논문에서는 당뇨병의 유무를 타겟 데이터로 설정하고 나머지 8개의 속성의 데이터를 FCM 기반 지도 학습 방법을 적용하여 당뇨병의 유무를 예측한다. 당뇨병 예측에 대한 성능을 30회의 K-겹 교차검증 (K-Fold Corss Validation)을 이용하여 평가하였으며, 다층 퍼셉트론의 경우에는 훈련 데이터가 77.88%, 테스트 데이터가 62.78%로 나타났고 제안된 방법의 경우에는 훈련 데이터가 79.96%, 테스트 데이터 74.16%로 나타났다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.8
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• pp.249-255
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• 2019

Type 2 diabetes mellitus(T2DM) is included in metabolic disorders characterized by hyperglycemia, which causes many complications, and requires long-term treatment resulting in massive medical expenses each year. There have been many studies to solve this problem, but the existing studies have not been accurate by learning and predicting the data at specific time point. Thus, this study proposed a model using RNN to increase the accuracy of prediction of T2DM. This work propose a T2DM prediction model based on Korean Genome and Epidemiology study(Ansan, Anseong Korea). We trained all of the data over time to create prediction model of diabetes. To verify the results of the prediction model, we compared the accuracy with the existing machine learning methods, LR, k-NN, and SVM. Proposed prediction model accuracy was 0.92 and the AUC was 0.92, which were higher than the other. Therefore predicting the onset of T2DM by using the proposed diabetes prediction model in this study, it could lead to healthier lifestyle and hyperglycemic control resulting in lower risk of diabetes by alerted diabetes occurrence.

• The Monthly Diabetes
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• s.256
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• pp.10-13
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• 2011

최근에 발표한 '성별, 사망원인별, 연령별로 조정한 인구예측' 보고서(2011)에 따르면 심장병은 한국인 최대 사망원인 2위에 해당해 2030년이 되면 5명 중 1명은 심장병 때문에 숨을 거둘 것으로 전문가들은 예측한다. 문제는 많은 사람이 이런 시한 폭탄과 함께 살고 있으면서도 여전히 부족하거나 잘못된 정보를 갖고 있다. 이에 분당21세기의원 김한수 박사가 말하는 정확한 심장 이야기를 들어본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.426-427
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• 2023

최근 현대인의 식습관 및 고령화로 인해 당뇨병 환자의 수가 연간 증가하고 있다. 따라서 현재는 아직 당뇨병이 발생하지 않았더라도 미래에 발생할 가능성 예측의 중요성이 커지고 있다. 기존의 당뇨병 발생 여부 진단 연구는 회귀 분석과 같은 단일 모델을 사용하여 수행된다. 그러나 당뇨병에 영향을 미치는 변수들은 복잡하게 얽혀있어 단일 모델만으로는 패턴을 충분히 학습하기 어렵다. 본 논문에서는 데이터에 적합하게 자동으로 다층 스태킹 앙상블 모델을 구성하는 알고리즘을 이용한 다층 스태킹 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 성능이 높은 모델들을 기준으로 층을 쌓으며 모델을 구성하며 실험 결과 다른 자동 기계학습 라이브러리와 비교해 F1 score 기준으로 최대 12.89%p의 성능 향상을 보였다.

• The Monthly Diabetes
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• s.172
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• pp.70-76
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• 2004

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.3
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• pp.23-30
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• 2019

The purpose of this study is to find out the structure of the substance that affects antidiabetic using the candidate drug information for diabetes treatment. A quantitative structure activity relationship model based on machine learning method was constructed and major molecular descriptors were determined for each experimental data variables from coefficient values using a partial least squares algorithm. The results of the analysis of the molecular access system fingerprint data reflecting the candidate drug structure information were higher than those of the in vitro data analysis in terms of goodness-of-fit, and the major molecular expression factors affecting the antidiabetic effect were also variously derived. If the proposed method is applied to the new drug development environment, it is possible to reduce the cost for conducting candidate screening experiment and to shorten the search time for new drug development.