• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제16권4호
• /
• pp.93-107
• /
• 2009

This study investigated consumer preferences for Internet medical information service in China using the multi-attribute utility theory. The multi-attribute utility theory is a compositional approach for modeling consumer preferences wherein researchers calculate the overall service utility by summing up the evaluation results for each attribute. We found that Chinese Internet medical information users consider the availability of information and quick response to be the most important attributes. Further, they think that the comment feature is less important as compared to other attributes such as costs and updates. In addition, we found that the Internet users having more Internet experience consider these attributes to be more important as compared to the people who are just beginning to surf the Internet. For any successful Internet business, Internet marketers should assess individual-level preference and accordingly organize a fresh campaign. As of now, Internet marketers need estimation methods to predict the market performance of new services in many different business environments. We believe that the multi-attribute utility theory is a useful approach in this regard.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제23권2호
• /
• pp.263-277
• /
• 2016

Recently, 3D printing technology has been considered as a core applicable technology because it brings many improvements such as the development of medical technology, medical customization, and reducing production cost and shortening treatment period. This research suggests a market prediction framework for medical 3D printing business. As an immature market situation, it is important to control some uncertainty for market prediction such as a customers' conversion rate. So we adopt decision making tree (DMT) model which used to choose an optimal decision making among diverse pathway. Among medical industries this paper just focuses on dentistry business. For predicting a 5 year period trend expected market size, we identified some replaceable denture procedure by 3D printing, collected related data, controlled uncertain variables. The result shows that medical 3D printing business could be a market of 28.2 billion won at 1st year and in the end of fifth year it could become on a scale of 61.1 billion won market.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
• /
• 한국벤처창업학회 2016년도 춘계학술대회
• /
• pp.150-153
• /
• 2016

본 연구의 목적은 제3의 산업혁명을 이끌고 있는 3D프린터에 대해 미래 중추적 역할을 담당할 3D프린팅 교육생의 3D프린터 사용의도를 기술수용모델(TAM)에 기반하여 검증하기 기초연구이다. 본 목적을 달성하기 위하여 서울의 3D프린팅 교육기관 교육전문가 조사를 실시하였으며, 차후 교육 대상자를 설문조사하여 3D프린터에 대한 기술수용의도를 파악하고 분석하고자 한다. 또한, 분석한 결과를 통해 미래 제조업 창업의 핵심 역할을 담당할 3D프린터 사용 활성화를 위한 연구기반을 마련하고자 한다. '3D프린팅 넥스트 레볼루션'의 저자 크리스토퍼 바넷은 언젠가는 3D프린팅이 우리의 삶을 혁명적으로 바꿀 것이라고 예상하고 있다. 3D프린터를 통해 개개인은 맞춤형 제품을 만들어 낼 것이 틀림없다. 치과 의료, 운송 및 항공, 로봇, 군용, 우주, 건축, 요리 등에서 다양하게 3D프린터를 활용한 제품들이 미래에 쏟아져 나올 것으로 예상한다. 생산의 민주화를 이끌 3D프린터는 기존 산업에 큰 기회와 동시에 위협을 주고 있다. 크라우드 및 네트워크를 통한 3D데이터 거래와 지구촌 여러 곳에 3D프린터가 활용된다면, 기존 산업에 혁명적인 변화가 있으리라 짐작된다. 전문가 인터뷰 결과를 기반으로 3D프린터 사용의도에 영향을 주는 5가지 요인으로 3D모델링 경험, 비용, 품질, 유희성, 혁신성이 나타났다. 5가지 독립변인은 TAM모델의 인지된 사용 유용성과 3D프린터에 대한 기술수용의도를 파악해 보고자 한다. 3D프린터 교육기간, 전공 및 학과, 개인의 경험과 혁신성의 차이가 3D프린터 기술수용 여부에 영향을 줄 것으로 예상된다. 서울지역 3D프린터 관련 교육기관에서 교육을 받았거나 받고 있는 학생을 대상으로 연구를 할 계획이며, 지역을 확대한 연구가 차후 필요할 것이다.

• 한방비만학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.46-53
• /
• 2017

Health care big data is thought to be a promising field of interest for disease prediction, providing the basis of medical treatment and comparing effectiveness of different treatments. Korean government has begun an effort on releasing public health big data to improve the quality and safety of medical care and to provide information to health care professionals. By studying population based big data, interesting outcomes are expected in many aspects. To initiate research using health care big data, it is crucial to understand the characteristics of the data. In this review, we analyzed cases from inside and outside the country using clinical data registry. Based on successful cases, we suggest research method for evidence-based Korean medicine. This will provide better understanding about health care big data and necessity of Korean medicine data registry network.

• 센서학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.131-137
• /
• 2016

In this study, a multilevel visible light communication (VLC) system based on resistor ladder circuit is designed to transmit medical data. VLC technology is being considered as an alternative wireless communication due to various advantages such as ubiquity, license free operation, low energy consumption, and no radio frequency (RF) radiation characteristics. With VLC even in places where traditional RF communication (e.g., Wi-Fi) is forbidden, significant bio-medical signal including the electrocardiography (ECG) and photoplethysmography (PPG) data can be transmitted. More lives could be saved anywhere by this potential advantage of VLC with a fast emergency response time. A multilevel transmission scheme is adopted to improve the data capacity with keeping simplicity, where data transmission rate can increase by log2m times (m is the number of voltage levels) than that of conventional VLC transmission based on on/off keying. In order to generate multi-amplitudes, resistor ladder circuit, which is a basic principle of digital to analog convertor, is employed, and information is transferred through LED (Light-Emitting Diode) with different voltage level. In the receiver side, multilevel signal is detected by optical receiver including a photo diode. Then, the collected data are analyzed to serve the necessary medical care to the concerned patient.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.151-155
• /
• 2005

Telemedicine은 의료진과 환자간의 정보교환을 제공하기 위한 일반적인 기술로 사용되어지고 있다. 더욱이 환자기록측면에서 의료진은 telemedicine applications을 통하여 생체신호와 다양한 환자데이터를 획득할 수 있다. 또한 최근의 RF기술의 발전과 무선통신기술은 Ubiquitous 네트워크의 발전을 가능하게 한다. 원격 모니터링 시스템은 휴대 인터넷기술을 이용하여 Mobile PDA를 이용하여 구현되어지는 대표적인 휴대인터넷기술의 적용분야이다. 본 연구는 임베디드 컴퓨터(SBC)를 기반으로 생체 정보를 모니터링하기 위한 무선 Telemedicine PDA Prototype을 구현하였다. 본 시스템은 휴대 인터넷기술을 이용하여 만성 질환 환자나 긴급한 상황에 매우 효과적으로 사용될 수 있으며, 노령화사회에 의료비용 유지에 효과적일 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.146-152
• /
• 2010

본 논문에서는 RFID를 이용하여 사용자를 인식한 후 사용자의 생체신호(혈압, 혈당, 체지방)를 측정하여 자가진단을 할 수 있는 지능형 헬스케어 시스템을 구현하였다. 구현한 헬스케어 자가진단 지능형 시스템은 RFID리더기, 생체신호측정기(혈압계, 혈당계, 체지방측정기), 데이터베이스 서버역할을 하는 컴퓨터, 자가진단 결과를 출력하는 프린터로 구성된 키오스크형태로 이루어졌으며 데이터베이스에서 보유한 사용자 정보 및 측정된 정보 데이터를 비교분석한 후 사용자의 건강상태를 자가진단할 수 있다. 구현된 시스템은 병원에 가지 않더라도 간단히 자가진단을 할 수 있으며, 회사나 학교 등에서 응용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.71-74
• /
• 2005

임상정보 문서는 환자 진료기록뿐만 아니라 처방전, 개인적 유전자정보를 가지고 있다. 이러한 임상 정보 문서는 병원 시스템들간에 교환 및 공유함으로써 양질의 의료서비스를 제공할 수 있다. 이와 관련하여 임상정보의 통합을 위한 기존의 연구들은 각각 HL7 메시지를 XML 문서로 변환하고 XML 기반의 CDA 를 관계형 데이터베이스에 저장하는 연구가 진행되었다. 그러나 관계형 데이터베이스는 문서의 데이터 별 테이블 단위로 생성, 저장된다. 그러나 HL7 과 CDA 는 문서 중심의 XML 문서이기 때문에 관계형 데이터베이스에 저장 시 문서 별 많은 변이가 존재하여 테이블 증가를 갖는다. 따라서 비정규적인 구조에 적합한 데이터베이스를 선택하기 위해 XML 전용 데이터베이스와 관계형 데이터베이스 비교하고 효율적 저장을 위해 압축기법을 제시한다. 압축기법을 적용한 임상 정보 데이터베이스는 대용량 임상정보 문서의 크기를 압축함으로써 문서의 크기를 줄임으로써 데이터베이스의 효율적 저장을 향상시킨다.

• 종양간호연구
• /
• 제7권1호
• /
• pp.79-89
• /
• 2007

연구 목적: 1980년대 이후 미국 여성들의 유방암 조기 진단을 위한 방사선 검진율은 급속히 증가하였음에도 불구하고 유색 인종의 여성들은 여전히 조기 검진의 혜택을 받지 못하고 있다. 유색인종 여성들의 낮은 검진율을 설명하기 위해 여러 건강행위이론을 이용한 관련 요인들이 연구되어 왔다. 이 논문은 미국 보건 의료관련 연구에서 가장 많이 쓰이는 다섯 건강행위 이론을 유색 인종 여성, 특히 한국 이민 여성들의 유방암 조기검진 이행에 적용하기 위해 사회문화적 적합성을 평가하기 위해 고안되었다. 연구 방법: 네 종류의 데이터 베이스(CINAHL, MEDLINE, PsycINFO, Sociological Abstracts)를 이용한 심층적 문헌 고찰을 통해 각각의 이론으로 유방암 조기 검진을 설명한 연구들을 모두 분석하였다. 연구 결과: 각 이론들의 배경, 주요 요인, 그리고 유색인종의 유방암 조기 검진에서의 적용 연구 등을 분석하였다. 결론: 서양 문화권 속에서 개발된 각 이론들이 한국적 정서와 행동을 설명하는데 명확한 한계가 있으며 이러한 한계를 극복하기 위해서는 기존의 이론들을 면밀하게 재분석하여 한국적 특성을 담아낼 수 있는 새로운 이론의 도출이 요구된다.

• 보건행정학회지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.15-25
• /
• 2020

While healthcare data sets include extensive information about patients, many researchers have limitations in analyzing them due to their intrinsic characteristics such as heterogeneity, longitudinal irregularity, and noise. In particular, since the majority of medical history information is recorded in text codes, the use of such information has been limited due to the high dimensionality of explanatory variables. To address this problem, recent studies applied word embedding techniques, originally developed for natural language processing, and derived positive results in terms of dimensional reduction and accuracy of the prediction model. This paper reviews the deep learning-based natural language processing techniques (word embedding) and summarizes research cases that have used those techniques in the health care field. Then we finally propose a research framework for applying deep learning-based natural language process in the analysis of domestic health insurance data.